sou · GUB384 · 2007-01-01 00:00:00 — Det kan tolkas som att landstingen inte i första hand konkurrerar med andra sektorer i länet utan främst med andra landsting. Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna sultat drivs till stor det av mönster för läkarna som vi kommer att se senare i rapporten. Precis som för modellerna för kommunanställdas löner finns det ingenting som pekar på att vänster- eller högerstyrda landsting eller landsting med en starkare kvinnorepresentation skulle vara mer eller mindre generösa i sin lönesättning. Till skillnad från i modellerna för kommunanställdas löner är inte variabeln för, i detta fall, justerad skattesats i signi- fikant. Tabell 4.3 Kommunalanställda total, struktur- och länsdummyvariabler Kommunanställda heltidsekvivalent månadslön, 2004 Lön samma yrkeskategori privat sektor samma arbetsmarknadsområde Lön samma antal utbildningsår privat sektor samma arbetsmarknadsområde Lön samma yrkeskategori övriga sektorer Lön samma antal utbildningsår övriga sektorer Lön samma yrke omgärdande kommuner Lön samma antal utbildningsår omgärdande kommuner Medelpriset på småhus i kommunen -0,012 -0,008 -0,008 Andelen kvinnor i kommunfullmäktige -0,031 -0,031 -0,007 -0,037 -0,007 -0,039 -0,008 -0,041 -0,009 -0,042 -0,009 -0,044 -0,009 -0,045 -0,009 -0,046 -0,010 -0,047 -0,010 -0,048 -0,012 -0,048 -0,014 -0,048 -0,015 -0,048 -0,017 -0,048 -0,018 -0,049 -0,019 -0,052 -0,023 -0,057 -0,024 -0,061 -0,024 kommunerna mellan Löneskillnader 3 Bilaga SOU 2006:84 Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna Tabell 4.4 Landstingsanställda totalt, strukturvariabler Landstingsanställda totalt heltidsekvivalent månadslön 2004 Genomsnittlig lön samma yrke i -0,016 Genomsnittligt kvadratmeterpris småhus i länet Förändring i folkmängd 1999-2004 -0,004 -0,004 -0,046 -0,001 Som den teoretiska genomgången ovan pekade på kan man förvänta sig att spatiala löneskillnader för olika kategorier av anställda upp- visar olika mönster. För att se om detta stämmer i praktiken har vi närmare studerat fyra olika kategorier: landstingsanställda läkare, kommunala administrativa chefer, kommunalanställda förskollä- rare, samt kommunalanställda lärare. I tabell 4.2 kan vi se att lönenivåerna i för hela kol- lektivet landstingsanställda ligger i stort sett i mitten i ett relativt begränsat spann. Skillnaden i genomsnittlig lön mellan och det landsting som betalar bäst – efter det att yrke, kompetens och kön tagits hänsyn till – är endast . När det gäller läkare är, som vi kan se i tabell 4.5, mönstret ett annat. Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna den kategorin ligger i botten i ett betydligt större spann. Läkare i tjänar mer än läkare i . Endast läkare i har lägre lön än de i . Vad kan förklara dessa olika mönster? När det gäller läkare är det rimligt att tro att faktorer som påver- kar karriärmöjligheterna är viktiga för lönenivån. De två mått som vi använder för att som proxy för karriärmöjligheter är: Antal höga läkartjänster samt Universitetssjukhus i länet. Som mått på Antal höga läkartjänster har använts antalet läkare som delvis har statlig finansiering. Det senare är ett sätt att indirekt mäta hur många läkare som har befattningen Professorer/ specialistkompe- tent läkare eller lektor (klinisk läkare). Universitetssjukhus i lä- net är en dummy som har värdet ett om det finns ett universitets- sjukhus i länet, annars noll. De signifikant negativa koefficienterna för båda variablerna stär- ker hypotesen att läkare är beredda att acceptera lägre löner för att arbeta på sjukhus som bereder möjligheter till forskning vilket kan ha ett värde i sig men som också ger chansen till karriär och högre lön . Dolt i koefficienterna för dessa variabler kan också ligga personliga preferenser att bo i storstadsområden och/eller universitetsstäder där utbudet på kultur och andra liknande ame- nities är högre. Omvänt kan man säga att det krävs högre lön för att få individer att ta jobb i landsting som inte erbjuder dessa möj- ligheter. Det bör dock tilläggas att de löner som finns redovisade i den statistik om som använts är de som betalats ut av landstingen. Hade statistik från kunna användas hade bilden kanske blivit något annorlunda. Möjligheten att komplettera landstingslöner med inkomst från privat praktik eller som stafettläkare i eller i är troligen större i storstadsområdena vilket till del kompenserar de lägre lönerna. Det påverkar dock inte landstingens lönekostnader för läkare. En allvarligare brist i statistiken är att den inte inkluderar landstingens kostnader för läkare som engageras genom bemanningsföretag. Förutom den högre lön som den for- men av anställning är förknippad med finns det också ett påslag för företagets overhead. Men kostnaden syns som sagt inte i lönestati- stiken. Den stora negativa och signifikanta koefficienten för genom- snittslön för anställda med samma antal utbildningsår i övriga sek- torer är möjligen något förvånande men kan kanske förklaras av Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna att det finns få utbildningar som är lika långa som läkarutbild- ningen och att lönen för de personer som har en motsvarande lång utbildning är högre än för läkare. Att så pass stora löneskillnader kan bestå torde vara ett tecken på läkarnas höga specialisering och därmed svårigheter att byta yrke. Inte heller verkar konkurrensen från omgärdande landsting synes påverka lönen då koefficienten ej är signifikant. De politiska förklaringsvariablerna är ej heller här signifikanta. I tabell 4.6 redovisas resultaten av estimeringar av lönemodeller för kommunala administrativa chefer. Det totala förklaringsvärdet i modellerna är lägre än för de olika modellerna för hela kommun- kollektivet och för kompetensmässigt mer avgränsade grupper så- som förskolelärare. Att förklaringsvärdet är större när vi studerar hela kommun- eller landstingskollektivet beror på att yrke förklarar en stor del av variationen i lön. När endast ett yrke studeras är vari- ationen i lön relativt liten och endast de övriga faktorerna kan för- klara löneskillnaderna. Det mest anmärkningsvärda resultatet är den stora lönesprid- ningen mellan den kommun som betalar sina chefer bäst, , och den kommun som betalar dem sämst, . De höga lö- nerna i beror till del på att cheferna har högre utbildning och arbetslivserfarenhet men även efter det att specifik chefsfunk- tion och mätbara kompetensvariabler kontrollerats för sticker ut. Resultaten pekar på att har en annan ambi- tionsnivå vad gäller chefer än vad andra kommuner har. Även om de kompetensmått som vi använt här inte kan mäta kompetens fullt ut kan det finnas skäl att misstänka att en del av löneskillnaderna i detta specifika fall är ett uttryck för skillnader i generositet i lö- nesättningen. Lönedifferenserna för kommunanställda chefer uppvisar ett mönster som i mycket är motpolen till läkarnas. Den observerade lönen är starkt korrelerad med genomsnittslönen för samma typ av chefer (samma SSYK på 1-siffersnivå) och med genomsnittslönen för personer med samma antal utbildningsår i övriga sektorer. Skä- let kan man anta bero på att arbetsuppgifter för och krav på admi- nistrativa chefer i alla sektorer är likartade och överströmning mel- lan sektorerna därför stor. Den signifikant positiva koefficienten för kvadratmeterpris för småhus förstärker bilden av att kommu- nala chefslöner följer lönerna i andra sektorer och det lokala lev- nadskostnadsläget på ett helt annat sätt än lönerna för läkare. Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna Koefficienterna för de politiska variablerna är intressanta dels för att de är signifikanta (till skillnad från i alla andra modeller) dels för att koefficienternas tecken är de motsatta de som man kanske skulle förvänta sig – högre chefslöner är korrelerade med vänster- majoritet och med andelen kvinnor i kommunfullmäktige. Men man ska dock akta sig för att övertolka siffrornas signifikans då koefficienter i sig är små. Som i övriga modeller är koefficienten för skattesats negativ. Dessutom försvinner signifikansen när man in- kluderar genomsnittslönen för chefer i omgärdande kommuner, vilket indikerar att det snarare är konkurrensen på arbetsmarkna- den som spelar roll. Tabell 4.5 Landstingsanställda läkare Landstingsanställda läkare (landstingsbefattningskod 03) heltidsekvivalent månadslön 2004 Genomsnittlig lön samma antal utbildningsår övriga sektorer Genomsnittlig lön samma yrke omgärdande län Genomsnittligt kvadratmeterpris småhus i länet Förändring i folkmängd 1999-2004 -0,013 -0,014 -0,327 -0,431 -0,280 -0,076 -0,031 -0,064 -0,072 -0,042 -0,366 -0,008 kommunerna mellan Löneskillnader 3 Bilaga Tabell 4.6 Kommunanställda administrativa chefer Administrativa chefer i kommunen (befattningskod 0401) heltidsekvivalent månadslön, 2004 Dummies för yrken 15 st Genomsnittlig lön samma yrkeskategori övriga sektorer Genomsnittlig lön samma antal utbildningsår övriga sektorer Genomsnittlig lön samma yrke omgärdande kommuner Medelpriset på småhus i kommunen -0,015 -0,018 -0,020 -0,038 -0,006 -0,005 Andelen kvinnor i kommunfullmäktige -0,010 -0,050 -0,057 -0,074 -0,075 -0,081 -0,003 -0,087 -0,005 -0,099 -0,010 -0,102 -0,011 -0,102 -0,012 -0,108 -0,012 -0,110 -0,012 -0,114 -0,015 -0,119 -0,016 -0,120 -0,121 -0,025 -0,313 -0,315 -0,129 -0,026 -0,315 -0,319 -0,134 -0,029 -0,316 -0,341 -0,139 -0,038 -0,390 -0,364 -0,158 -0,045 kommunerna mellan Löneskillnader 3 Bilaga Tabell 4.7 Kommunanställda förskollärare Kommunanställda förskolelärare (befattningskod 10401) heltidsekvivalent månadslön, 2004 Genomsnittlig lön samma yrke omgärdande kommuner Genomsnittlig lön samma antal utbildningsår övriga sektorer Medelpriset på småhus i kommunen Förändring barn 0-6 1999-2004 -0,004 -0,003 -0,002 -0,004 Andelen kvinnor i kommunfullmäktige -0,016 -0,017 -0,001 -0,003 -0,023 -0,047 -0,003 -0,048 -0,003 -0,049 -0,004 -0,003 -0,052 -0,006 -0,003 -0,003 -0,053 -0,006 -0,009 -0,006 -0,055 -0,008 -0,010 -0,01 -0,056 -0,010 -0,059 -0,010 -0,06 -0,011 -0,161 -0,135 -0,062 -0,012 -0,162 -0,138 -0,063 -0,012 -0,165 -0,140 -0,063 -0,015 -0,166 -0,140 -0,065 -0,017 -0,171 -0,140 -0,065 -0,018 -0,175 -0,140 -0,075 -0,018 -0,176 -0,150 -0,075 -0,023 -0,192 -0,153 -0,077 -0,023 -0,220 -0,169 -0,081 -0,024 kommunerna mellan Löneskillnader 3 Bilaga Tabell 4.8 Kommunanställda lärare Kommunalanställda lärare befattningskod 0205 -- heltidsekvivalent månadslön 2004 Lön samma yrkeskategori övriga sektorer Lön samma antal utbildningsår övriga sektorer Lön samma yrke omgärdande kommuner Lön samma antal utbildningsår omgärdande kommuner Medelpriset på småhus i kommunen -0,017 -0,005 -0,004 Andelen kvinnor i kommunfullmäktige -0,020 -0,042 -0,053 -0,002 -0,058 -0,004 -0,005 -0,007 -0,059 -0,005 -0,005 -0,008 -0,061 -0,007 -0,008 -0,01 -0,062 -0,007 -0,009 -0,014 -0,064 -0,010 -0,012 -0,015 -0,065 -0,011 -0,065 -0,011 -0,066 -0,012 -0,146 -0,127 -0,067 -0,015 -0,147 -0,128 -0,067 -0,019 -0,147 -0,128 -0,073 -0,020 -0,149 -0,129 -0,073 -0,020 -0,155 -0,13 -0,078 -0,020 -0,158 -0,131 -0,079 -0,021 -0,164 -0,149 -0,081 -0,023 -0,165 -0,152 -0,082 -0,024 -0,177 -0,154 -0,083 -0,036 kommunerna mellan Löneskillnader 3 Bilaga Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna Lönerna för förskollärare – tabell 4.8 – uppvisar som man kan för- vänta sig en mycket stor följsamhet mot lönerna för förskollärare i omgärdande kommuner. Ökar lönerna för förskollärare i en omgärdande kommun ökar de med nästa lika mycket i den egna. Lönerna påverkas också i samma riktning som föränd- ringar i genomsnittlig lön för individer med samma utbildningsnivå i privat sektor. Småhuspriser i kommun har en positiv effekt vilket är i linje med teorin. Kommuner med ökande befolkning betalar högre löner. Det kan tolkas som att en ökande befolkning leder till ökad efterfrågan på förskollärare, en kategori som inte är särskilt rörlig. De ökade utbildningskraven för förskollärare torde också ha bidraget till en lönepress genom att de minskat utbudet av förskollärare i hela ri- ket. Den bilden förstärks i att ökande antal barn i förskoleålder är korrelerat med lönen. I en modellspecifikation som inkluderar ge- nomsnittslön för individer med samma yrke i omgärdande kom- muner, kvadratmeterpris, befolkningsförändring, de sedvanliga politiska förklaringsvariablerna samt dummyvariabler för län ökar det totala förklaringsvärdet något men fler av variablerna blir insignifikanta. De enda strukturvariabler som fortsatt är signifi- kanta är genomsnittslönen i samma yrke i omgärdande kommuner och befolkningsförändring. Det totala förklaringsvärdet i modellen är dock i stort sett lika stort som i den modell som enbart inklude- rar individkarakteristika samt dummyvariabler för yrke och kom- mun. Ett tillägg av dummyvariabler för län ökar inte det totala för- klaringsvärdet. Tolkningen måste vara att löneskillnaderna mellan kommunerna i huvudsak förklaras av strukturella faktorer utanför kommunernas kontroll. Studien av förskollärare visar med tydlighet att tillväxt- kommuner kan tvingas betala högre löner för bristyrken. Lönerna för lärare uppvisar ett mönster som är mycket likt för- skolelärarnas. Koefficienten för den kommunala skattesatsen är negativ vilket är ett mönster vi känner igen från övriga modeller, så även koefficienten för de politiska variablerna. Det som skiljer sig är en ännu större känslighet för ett efterfrågetryck orsakat av en ökning av antal personer i skolåldern. I detta fall är koefficienten över 1, vilket innebär att en kommun som ökat antalet 7-19 åringar med maxvärdet (6155 stycken) har i ge- nomsnitt högre löner än en kommun där antalet i denna ålderskategori är . I en modell som även inkluderar den mest signifikanta variabeln för konkurrerande delarbetsmark- Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna nad minskar koefficienten och den förlorar i signifikans. Genom- snittslönen i närliggande kommuner kan reflektera efterfrågeför- ändringar eftersom den kan vara regional snarare än isolerad endast till en kommun. I så fall bör man ej inkludera lönen i närliggande kommuner som mått på efterfrågeförändringar. Det totala förklaringsvärdet den senare modellspecifikationen är vilket endast är obetydligt lägre än för en modell med dummyvariabler för kommuner. Detta gör att man kan dra samma slutsats som för förskolelärare när det gäller orsakerna till de obser- verade skillnaderna mellan kommunerna. Den statistiska analys som presenterats ovan pekar på ett antal för- hållanden som är av relevans för en eventuell vidareutveckling av utjämningssystemet med syfte att även ta hänsyn till spatiala skill- nader i lönekostnad: 1.Det finns tydliga löneskillnader mellan kommuner och mellan landsting även efter det att man har kontrollerat för yrke, kom- petens och kön. Skillnaden mellan den kommun som har högst genomsnittlig lönenivå och den som har lägst uppgår till . För landstingen är motsvarande siffra betydligt lägre, . 2.Det totala förklaringsvärdet i lönemodeller som, förutom indi- vidkarakteristika och dummyvariabler för yrken, inkluderar ge- nomsnittliga lönenivåer för kategorier på konkurrerande delar- betsmarknader plus andra strukturella förklaringsvariabler är i stort sett lika stort som i modeller med dummyvariabler för kommuner. Tolkningen måste vara att strukturella faktorer förklarar den allra största delen av de löneskillnaderna mellan kommunerna och mellan landstingen som återstår efter det att hänsyn tagits till yrkesstruktur, kompetensfaktorer och kön. Exakt hur stor del går dock inte att säga. 3.Om det finns några preferenser på kommun eller landstingsnivå att betala löner som avviker från en marknadslön så förefaller de inte att vara kopplade till politisk majoritet eller kvinnore- presentation i fullmäktige, i varje fall inte i allmänhet. De ob- serverade skillnaderna i lön torde därför till allra största delen vara resultatet av faktorer som är opåverkbara för kommunerna Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna och landstingen själva. Därmed inte sagt att kommunerna inte alls kan påverka lönerna om det vill, i första hand då uppåt. Starka ekonomiska restriktioner sätter dock gränser för vad som är i praktiken möjligt. 4.Generellt ligger lönerna högre i framför allt Stockholmsområ- det. Men på kommunnivå finns det ett antal kommuner, bl.a. i men även i , som sticker ut. 5.Korrelationen mellan genomsnittlig lön i kommuner och lands- ting och levnadsomkostnaderna, här mätta med kvadratmeter- priset på småhus, är tydlig i varje fall för de totala kollektiven av kommun- respektive landstingsanställda. En viktig grupp, läkare, avviker dock från mönstret. 6.På landstingsområdet finns det några landsting som genom- snittligt har högre lönenivå än (efter det att kompetens och kön kompenserats för) men skillnaderna är små. 7.Grupperingar av kommuner i arbetsmarknadsområden eller län döljer betydande skillnader mellan kommuner inom dessa grupperingar, t.ex. inom arbetsmarknadsområdet eller . 8.De genomsnittliga skillnaderna i löner mellan kommuner och mellan landsting döljer olika mönster för olika kategorier. 9.Skillnaderna i lön mellan kommuner och mellan landsting är större för enskilda yrkeskategorier än för hela kommun- re- spektive landstingskollektivet. Detta kan rimligen tolkas som effekten av olika preferensmönster och olikheter i efterfråge- och utbudssituation på olika delarbetsmarknader. Aggregerat till kommun- respektive landstingsanställda totalt tar effek- terna av dessa skillnader delvis ut varandra. 10.Kommun- och landstingslöner för yrken, yrkeskategorier och utbildningsnivåer där rörligheten mellan arbetsgivare och sek- torer är stor anpassar sig i hög grad till vad som gäller i övriga sektorer och i närliggande geografiska områden. Är lönen i pri- vat sektor hög, som i t.ex. , så anpassar sig lönen i kommun och landsting. I de fall barriärerna till och från andra yrken är högre eller där det finns viktiga karriär- eller prefe- rensspecifika faktorer behöver en sådan anpassning inte nöd- vändigtvis ske. Läkarna är ett tydligt exempel på detta. Bilaga 3 Löneskillnader mellan kommunerna kompetens och kön kontrollerats för tjänar läkare i lägre än i alla andra landsting utom . 11.För vissa yrkeskategorier t.ex. förskolelärare och lärare är lönen starkt korrelerad med efterfrågetrycket, här mätt som ökningen av barn i förskole- respektive skolåldern i kommunen. Dummy som tar värdet 1 Det finns för kommuner finns 151 olika befattningskoder för olika yrken och för landstingsanställda 136 olika yrkesklassificeringar. Yrkesklassificering enligt Standard för svensk yrkesklassificering (SSYK) finns för allt sektorer dvs landstingsanställda, kommunanställda, anställda i privat sektor och statlig sektor.. Yrkeskategori är SSYK 1-siffersnivå och yrke är SSYK 3-siffersnivå. Utbildningsnivåer är uppdelade i fyra grupper. 1) max i , 2) upp till 3 årigt gymnasium, 3) eftergymnasial utbildning kortare än , 4) av eftergymnasial utbildning. FA-område (funktionella analysområden) är geografiskt indelning av i 72 lokala arbetsmarknader framtagna av . Genomsnittlig lön i samma yrkeskategori i privat Genomsnittlig lön för samma utbildningsnivå i privat sektor samma FA-område Genomsnittlig lön i samma yrkeskategori i andra Genomsnittlig lön i samma yrkeskategori i privat Genomsnittlig lön för samma utbildningsnivå i övriga sektorer samma län Genomsnittlig lön i samma yrke i övriga sektorer kommunerna mellan Löneskillnader 3 Bilaga Genomsnittlig lön i samma yrke i omgärdande kommuner resp län kommun och län för landsting kommun och län för landsting -0,06 1999)/100 000 Förändring antalet barn 1999- (Antalet barn 2004 – antalet barn -0,00 -0,02 1999)/100000 (Antalet barn 2004 – antalet -0,02 barn 1999)/100000 Medelpris småhus kommun (tkr) Medelpris för sålda småhus 2004 småhus (tkr) För landsting används en skattesats som justerats för skillnader i åtagande. Dummy som får värdet 1 om S, Vp och Mp tillsammans får av rösterna eller mer. Dummy som får värdet 1 om M, Fp, C och Kd tillsammans får av Andelen kvinnor i fullmäktige Antalet anställda i landsting som delvis har statlig finansiering 309001 eller 39002. kommunerna mellan Löneskillnader 3 Bilaga Bilaga 4 Utfall för kommunerna av förslagen till lönekostnadsutjämning, utjämningsår Utfall för kommunerna av förslagen till lönekostnadsutjämning utjämningsår förslagen av kommunerna för Utfall 4 Bilaga förslagen av kommunerna för Utfall 2006:84 SOU förslagen av kommunerna för Utfall 4 Bilaga förslagen av kommunerna för Utfall 2006:84 SOU förslagen av kommunerna för Utfall 4 Bilaga förslagen av kommunerna för Utfall 2006:84 SOU förslagen av kommunerna för Utfall 4 Bilaga förslagen av kommunerna för Utfall 2006:84 SOU förslagen av kommunerna för Utfall 4 Bilaga förslagen av kommunerna för Utfall 2006:84 SOU förslagen av kommunerna för Utfall 4 Bilaga Bilaga 5 Utfall för landstingen av förslagen till lönekostnadsutjämning, utjämningsår Utfall för landstingen av förslagen till lönekostnadsutjämning utjämningsår förslagen av landstingen för Utfall 5 Bilaga Bilaga 6 Beräkningsförutsättningar – lönekostnadsutjämningen Standardiseringen av lönerna har gjorts genom att kommunens per- sonal har delats in i 30 yrkesgrupper och 9 ålderskategorier enligt följande; Förskollärare, Fritidspedagog, , Dagbarnvår- dare, Barnskötare, omsorg, Vårdbiträde/Vårdare, Undersköterska/Skötare, Sjuksköterska, , Övrig vård omsorg, Skolledare, Gymnasielärare, Grundskolelärare, Annan lärare, Elevassistent, skolpersonal, Fritidsledare, Biblioteks- personal, Övrig fritid och kultur, Måltidspersonal, Städpersonal, Kommunalarbetare, , , teknisk personal, Chef, 16-4, 25-29, 30-34, 35-39, 40-44, 45-49, 50-54, 55-59 samt 60 och äldre Samtliga oberoende variabler som använts i regressionsmodellen för att prediktera de standardiserade kommunala lönerna har tagits fram av SCB och är . De standardiserade kommunala lönerna har använts som beroende variabel. Korrela- tionen mellan de standardiserade kommunala lönerna för och det standardiserade medelvärdet är 0,99. De strukturella variabler som använts för att förklara skillnader i de kommunala lönerna är; Bilaga 6 Beräkningsförutsättningar - lönekostnadsutjämningen Den vägda genomsnittliga lönen för kommunanställda i an- gränsande kommuner, ej standardiserad (X12) Köpeskillingen på småhus uttryckt i , perma- nentboende (X8) Förvärvsarbetargrad- Andel av befolkningen som är förvärvsarbetande. (X14) Andelen beräknas utifrån syssel- sättningsuppgifter enligt följande formel: Antal förvärvsar- betande/(Antal förvärvsarbetande + Antal ej förvärvsarbetande) Regressionsmodellen ser ut som följande och har ett förklarings- värde på (justerat R2 värde). Y = 11 253+0,38468*X12+ 228,91897*X8+1444,58829*X14 Exempel : Medellönen för kommunanställda i de kommuner som angränsar till kommun är beräknad till . Köpeskillingen på småhus i kommunen uppgick till i genomsnitt och förvärvsarbetar- graden är . Y = 11 253+ 0,38468*21 129+228,91897*2,083+ 1444,58829*0,66 Den standardiserade medellönen i riket för de kommunanställda uppgår till 20 262. Index för blir således 20 816/20 262 = 102,7. Standardiseringen av lönerna har gjorts genom att landstingens per- sonal har delats in i 13 yrkesgrupper och 11 ålderskategorier enligt följande: 1 20 816 är den summa modellen ger. Då en del variabler är avrundade i exemplet ovan avviker summan något från det resultat som erhålls om man gör en beräkning strikt efter de siffror som anges i exemplet. Bilaga 6 Beräkningsförutsättningar - lönekostnadsutjämningen Ledningsansvarig läkare, Specialistläkare inklusive ST, Distrikts- läkare, AT-läkare, Sjuksköterska sluten vård dag/natt, Övriga Sjuk- sköterskor, sjukvård , Paramedicin, Tandvård, Administration, Läkarsekreterare/Kontorspersonal, Övrigt ÖLA, Övrigt Yngre än 19, 20-24, 25-29, 30-34, 35-39, 40-44, 45-49, 50-54, 55-59, 60–64 samt 65 och äldre Den variabel som använts i regressionsmodellen för att predik- tera landstingens standardiserade löner har tagits fram av SCB och är .