sou · GXB325 · 2009-03-09 00:00:00 — Kommunerna och landstingen tillhandahåller en stor del av samhällets välfärdstjänster och verkar i den egenskapen inom många olika sektorer. Inom var och en av sektorerna redovisas personalstatistik i vid mening, och denna statistik behöver ställas samman på ett sätt som bättre redogör för det samlade kommunala åtagandet. Ett robust ramverk behövs för den kommunala personalstatistiken så att användare på olika nivåer kan följa personalförhållandena i den kommunalt finansierade verksamheten oavsett om den bedrivs i egen regi eller av alter- utförare. Redovisningen av personalstatistiken ska göras tvärs över sektorsgränserna med kommuner och landsting som avgränsning. En viktig del i ramverket är också att personalstatistik publicerad av olika producenter innehållsdeklareras på ett enhetligt sätt. Den samordningsgrupp för kommunstatistik som jag föreslår bör ta fram den gemensamma innehållsdeklaration som alla statistikproducenter uppmanas att använda i samband med redo- visning av personalstatistik. Innehållsdeklarationen ska stå i god överensstämmelse med de riktlinjer avseende regional redovisning som utfärdas av Rådet för den officiella statistiken (). Övergripande personalstatistik kommer att kunna tas fram på basis av den sysselsättningsstatistik som SCB samlar in med arbetsställe som grund genom koppling till det utförarregister som föreslås i betänkandet. För att få en så god samordning mellan verksamhetsindelning och arbetsställen som möjligt kan uppgifter användas från sådana delar av SKL:s personalstatistik och Skol- verkets register över pedagogisk personal som kan lämnas ut. Ny och förbättrad personalstatistik Jag föreslår mot denna bakgrund följande De statistikansvariga myndigheterna ges i uppdrag att redo- visa personalstatistik över kommunsektorn under en ny och för de olika statistikmyndigheterna gemensam rubrik Avsikten med detta är att användarna ska ha tillgång till ett enhetligt sökbegrepp för personalstatistik över kommunsektorn oaktat vilken statistik- myndighet som publicerar statistiken. Vilken statistik som ska redovisas under denna rubrik beslutas av respektive statistikansvarig myndighet. Statistikmyndigheterna ska 2010 informera regeringen om vilken statistik som kommer att publiceras under rubriken. SCB ges i uppdrag att förbättra arbetsställeindelningen och därtill anknutna näringsgrenskoder för kommuner och lands- ting till stöd för deras insändning av kontrolluppgifter över anställda till 2010. I uppdraget ingår att tillsam- mans med SKL analysera den redovisning av arbetsställe som lämnas av kommunerna och landstingen, samt hur denna redovisning används av dem själva. Kontrollupp- gifterna är en grundläggande del i SCB:s sysselsättnings- register och genom förbättrade arbetsställeuppgifter kan verksamhetsindelad personalstatistik tas fram med högre kvalitet. SCB ges i uppdrag att fr.o.m. löpande publicera övergripande personalstatistik inne- fattande all personal sysselsatt i kommunalt finansierad verksamhet efter personalens kön, ålder, yrke, befattning och utbildning nedbruten på näringsgren/verksamhet, sektor och kommun och landsting. Redovisningen ska delas upp på egen personal respektive på personal som är anställd hos alterna- tiva utförare. 9Modern teknik för datafångst från kommuner och landsting 9.1Hur kommunstatistik samlas in Kommunstatistiken utgörs huvudsakligen av primärstatistik, dvs. statistik som redovisas på grundval av förstahandsuppgifter som har samlats in direkt från dem som statistiken redogör för. Primärstatistik är beroende av att de uppgifter som ligger till grund för statistiken kan samlas in på ett effektivt sätt. Med effektivt menas här att uppgiftsinsamlingen kan ske i nära anslutning till den tidpunkt då det som statistiken ska spegla har inträffat, och att uppgifterna som samlas in är korrekta. är ett villkor för statistik av hög kvalitet vilket innebär att statistiken ska vara tillförlitlig, aktuell och användbar. Statistikinsamlingen från kommuner och landsting sker till stor del i form av enkäter, dvs. personal inom organisationerna fyller manuellt i formulär, till viss del pappersformulär men oftast elektroniska formulär som sänds in till statistikorganisationerna. För ifyllandet av elektroniska formulär förekommer undantagsvis stöd för maskinell inläsning av värden till formulären. i form av enkäter sker en växande andel av insam- lingen som insändning av filer vars format har definierats av den statistikinsamlande organisationen. Både för att kunna fylla i formulär på det ena eller det andra sättet och för att kunna fram- ställa filer, måste man lokalt i ett första steg hämta ut grund- uppgifter från lokala administrativa system, t.ex. bokförings- och ärendehanteringssystem. Dessa grunduppgifter bearbetas sedan i ett andra steg med mer eller mindre rutiner för att anpassas till de variabler som formulären innehåller eller till de format som filer ska ha, för att slutligen sändas till statistikorga- nisationerna i ett tredje steg på internet eller med traditionell post. Modern teknik för datafångst från kommuner och landsting Trots den pågående datoriseringen av statistikinsamlingen, får den i allt väsentligt betraktas som en hantering i den meningen att personal inom kommuner och landsting måste hämta ut och fylla i de flesta uppgifterna manuellt och aktivt sända in uppgifterna. Sammantaget innebär detta att uppgiftslämnarbördan är stor och den kan dessutom antas tillta som följd av den allmänna ökningen av uppgiftsinsamlingen från kommuner och landsting som skett . 9.2Förstudie om automatiserad datafångst av kommunstatistik För att radikalt minska uppgiftslämnarbördan för kommuner och landsting behöver datoriseringen ta steget förbi formuläret, alltså göra ifyllande av formulär onödigt. Detta kan ske om ett data- insamlande system ansluter direkt till de lokala administrativa systemen. Genom att upprätta ett dataflöde direkt från de system där händelseregistreringar görs i kommuner och landsting och förse flödet med möjligheter att lägga informationen till rätta, skulle en automatiserad datafångst kunna ersätta dagens rutiner. Ett sådant flöde kan illustreras med följande bild: I n t e r n e t server (ETL) Modern teknik för datafångst från kommuner och landsting Bilden visar från vänster till höger hur händelseregistrering löpande sker i lokala system för hälso- och sjukvård, för utbildning, för socialtjänst osv., hur sedan staten via internet hämtar och bearbetar datat och hur statistikanvändare av olika slag tar del av uppgifterna och gör statistik av dem. Datahämtningen sker i en ETL-process där kommuner och landsting bibehåller sin roll och sitt ansvar som uppgiftslämnare genom att anpassa datauttagen och signera datasändningen.1 För att närmare belysa ett insamlingssystem med dessa egen- skaper har jag uppdragit åt att genomföra en förstudie som belyser: En betydande komplikation i sammanhanget är förstås att den datagivande sidan i flödet omfattar mer än 300 kommuner och landsting vilka, i princip, har lika många olika lösningar för sina lokala system. Dessutom innefattar den datamottagande sidan, i princip, 25 st statistikansvariga myndig- heter. Den avgörande tekniska problematiken torde därför ligga i hur långt ett fungerande flöde förutsätter teknisk standard- isering både lokalt och hos de statliga myndigheterna. Den tekniska delen av förstudien ska därför fokusera på denna problematik. Frågor kring de informationsmängder som ska hämtas in.2 De lokala administrativa systemen innehåller en mängd uppgifter som inte behövs för att ta fram de efterfrågade statistik- variablerna. Förstudien ska därför göra en sammanställning över vilka lokala system som typiskt sett berörs av flödet, och hur väl systemens grunduppgifter stämmer med efterfrågade statistik- variabler, dvs. hur omfattande konvertering som kommer att behövas för att systemet med automatik ska kunna omvandla grunduppgifterna till sådana uppgifter som ska hämtas in av statistikorganisationerna.3 Därigenom kan en grov uppskattning göras av det förestående systemets infologiska problematik.4 1ETL = Extract, Transform, Load som kan översättas till Uthämtning, Anpassning och Dataladdning av information/data från ett system till ett annat. ETL är ett etablerat begrepp inom systemlösningar med inriktning på inhämtning och sammanställning av data från många och utspridda system. 2Informationsmängd = term som används inom IT för att allmänt beskriva data som är avgränsad på visst sätt. 3Konvertering avser t.ex. den typ av omfördelning av kommunens egna bokslutsuppgifter som behöver göras för att Räkenskapssammandraget för kommuner (RS) ska kunna be- svaras. 4Infologi = informationslogik, dvs. hur den information som ska hanteras hänger samman. Modern teknik för datafångst från kommuner och landsting Hur ett automatiserat flöde kan förenas med gällande sekretess- och säkerhetsbestämmelser. De lokala systemen kringgärdas av en mängd regler avseende sekretess och tillgänglighet, t.ex. får personuppgifter i stödsystem för endast spridas på särskilda sätt både inom den egna organisationen och ut till andra. En direkt statistikhämtning från lokala system måste kunna förenas med sådana restriktioner, t.ex. genom att aviden- tifierad mellanlagring sker innan datat kan hämtas av uppfölj- ningssystemet. Vidare kringgärdas de lokala systemen av säker- hetsregler avseende den lokala IT-miljön, restriktioner som måste vara förenliga med mottagande system hos statistik- myndigheterna. 9.3Hur automatiserad datafångst kan göras I förstudien föreslås ett samlat statligt system för statistik- insamling, (), som tar sin utgångs- punkt i den principiella bilden ovan. De allmänna egenskaperna hos STIC beskrivs så här: Dagens statistikenkäter är oftast utformade efter ett särskilt syfte = en statistikprodukt. Vi ser en möjlighet att lämna in information på en annan och lägre nivå än . Statistikprodukterna kan därefter sam- manställas från denna lägre informationsnivå. Fördelen är att man kan göra andra sammanställningar och analyser än de som gjorts tidigare Förutsättningen är naturligtvis att det går att få in ett tillräckligt komplett material på denna nivå för att få ett representativt urval. För de kommuner som lämnar information på denna nivå slipper man undan sammanställnings- och tolkningsarbetet, dvs. en effektivitets- vinst uppstår. I ett centralt datalager hos STIC med all insamlad kom- munal statistik finns också möjligheten att kombinera sammanställ- ningar från andra undersökningar från t.ex. en annan myndighet. Den bärande tankegången är att hämta data på lägsta nivå från de olika lokala systemen, och sedan låta systemet aggregera informa- tionen till de avgränsningar och därmed variabler som behövs i statistiken. Effektivitetsvinsten kan därigenom bli dubbel: dels för att uppgiftslämnaren inte behöver ta ut och skicka uppgifterna manuellt, dels för att uppgifterna ställs samman till de efterfrågade variablerna maskinellt. Detta synsätt kommer från den särskilda gren inom informa- tionsteknologin som kallas Data Warehouse, dvs. Modern teknik för datafångst från kommuner och landsting lagerteknik används ofta i koncerner världen över när man centralt i organisationen vill få en överblick av läget i organisationens olika delar. Typexemplet är en detaljhandelskoncern där stora mängder varor säljs i många butiker spridda över stora områden. I ett datalager samlas då löpande försäljningssiffror över varuslag, priser, försäljningstidpunkter, försäljningsplatser osv. Centralt analyseras vilka varor som sålt bra och dåligt i olika butikslägen, vilka priser som fungerat bra etc.. Det är förstås så att insamlingen av data från lokal nivå till det centrala datalagret sker automatiserat; insamling medför uppenbara felkällor och risk för att informa- tionen inte blir komplett. I förstudien sammanfattas fördelarna med en datalageransats så här: Ett datalager bygger på att man samlar in och lagrar informationen på en så låg nivå som det är praktiskt att hantera. Ett exempel är infor- mation kring kommunala beslut. En stor del av den kommunala verk- samheten riktar sig till kommunens invånare t ex. beslut om omsorg och vård till enskild person. Det är dessa beslut kompletterade med basinformation såsom tidpunkt, kostnad och längd man vill fånga.. En stor fördel är att nya typer av sammanställningar och statistik- produkter kan produceras utan att det innebär en ny begäran till kom- munerna om ny inlämning av information. På statistikens område tillämpas fortfarande till stor del insamlingsrutiner trots de välkända kvalitetsbrister som detta medför. Som framgår av beskrivningarna av det registerstatistiska systemet i kapitlen 7 och 8 så är dock detta huvudsakligen upp- byggt på maskinella rutiner för datainsamlingen, t.ex. överföring av kontrolluppgifter från till SCB. Inom den offentliga sektorn finns system som kan anses besläktade med datalageridén, kanske främst Spridnings- och HämtingsSystemet (SHS) som används för att överföra infor- mation mellan statliga institutioner. Statskontoret och senare Verva har haft ansvaret för utvecklingens av detta standardiserade och slutna sätt att utbyta information över internet. I samband med Vervas avveckling underströk SCB betydelsen av att vidareutveck- lingen av SHS ges en ny hemvist.5 SHS är också en del av det vidare begreppet e-förvaltning som syftar brett till att göra de offentliga tjänsterna elektroniskt tillgängliga. 5 SCB:s yttrande över Ett stabsstöd i tiden SOU 2008:22. Modern teknik för datafångst från kommuner och landsting Utvecklingen av gemensamma system, och då inte bara tekniska system, har en tendens att gå trögt i den offentliga sektorn. Myndighetsgränser och sektorisering gör sig påmind också i detta sammanhang. Idén om en Statistisk InsamlingsCentral kräver att vi lösgör oss från dessa synsätt och betraktar den offentliga sektorn som en koncern; därigenom kan datalagertanken tillämpas analogt med hur den vanligen används som i exemplet ovan.6 Dock finns det exempel på system inom den offentliga sektorn som kan ses som datalager: statens budgetsystem som hanterar och utväxlar information om statsbudgeten, anslagsförbrukning, regle- ringsbrev m.m. är ett statligt koncernsystem som innefattar och de statliga myndigheterna. En extra svårighet i vårt fall är att koncerntanken måste vidgas till att utöver statliga myndigheter också innefatta kommuner och landsting. Detta ställer särskilda krav på att en centraliserad lösning är flexibel mot en stor mängd lokala system som varken kan eller bör tvingas till långtgående tekniska anpassningar för att infor- mationsutbytet ska fungera. I förstudien vidareutvecklas den kon- ceptuella bilden över ett automatiserat insamlingsflöde ovan på följande sätt: 6 Det finns också intressanta exempel på hur datalager används av uppgiftslämnare som är koncerner. Flera storbanker använder datalager för att sammanställa uppgifter till Finans- marknadsstatistiken. Myndighetsportal för hantering av landsting och kommuner från datafångst för teknik Modern Modern teknik för datafångst från kommuner och landsting Hur dataflödet från i detta fall kommunerna ska gå till har här specifiserats genom att den automatiserade uppgiftslämningen sker med stöd av WebServices. Det är en teknik av samma slag som ligger bakom sökningar på internet, t.ex. med sökmotorn Google. Den s.k. träff man får när man söker på internet bygger på att den information som visas i träffen har gjorts tillgänglig på internet av informationsägaren, varefter sökmotorn har lagrat den i sin egen databas i form av ett sökindex med koppling till originalplatsen, varefter en sökning direkt visar upp informationen som en träff som kan hämtas från informationsägaren till den egna datorn. På principiellt samma sätt kan kommunernas och landstingens information i ärendesystem och redovisningssystem göras till- gänglig för sökning av en statens statistiska sökmotor STIC som hämtar informationen i en sluten förbindelse på internet, s.k. VPN.7 Kommuner och landsting ansluter informationen i sina system via WebServices till det slutna STIC-nätet där särskilda funktioner finns för att sortera ut och manipulera8 den information som ska användas för statistiken. Detta kallas att upprätta regler som innefattar selektioner, aggregeringar och sekretesstillämp- ningar. Regelhanteringen sköts i stort av statistikmyndigheterna, men också uppgiftslämnarna har tillgång till vissa delar av regel- hanteringen för att säkerställa att inte information, som inte kan lämnas ut, förs ut på insamlingsnätet. Också alternativa utförare av verksamhet kan anslutas till STIC. Ett slutet nät på internet har funktioner för att släppa in och släppa ut deltagare. Detta gör att nätet inte är begränsat till kommunsektorn som sådan utan kan ansluta de system varifrån uppgifter ska hämtas oavsett i vilken organisation som systemen finns. Även om avsikten med STIC är att automatisera datafångsten, så kommer vissa uppgifter inte att kunna hämtas in maskinellt. Särskilt gäller detta uppgifter som inte är knutna till beslut om enskilda personer och liknande. Olika typer av öppna verksamheter för stöd av olika slag medför vanligen inte noteringar i lokala ärendesystem som kan hämtas upp maskinellt och direkt användas som statistikunderlag. Lokala och sammanställningar av grundinformation för statistik kommer fortsättningsvis att vara 7VPN = , en teknik som gör det möjligt att upprätta slutna nät- verk på internet som inte obehöriga kan komma in i. 8Ordet manipulera klingar möjligen inte väl i ett statistiskt sammanhang, men används ofta i systemtekniska beskrivningar för att sammanfatta olika transformeringar o.d. som data genomgår, vilket då inte har att göra med någon typ av förfalskning av information. Modern teknik för datafångst från kommuner och landsting nödvändiga i dessa fall. Insamlingssystemet är därför kompletterat dels med funktioner för blankettinsamling av dagens typ med Excel, dels med funktioner för blanketter direkt på internet. 9.4Insamlingsteknik hos de statistikansvariga myndigheterna tillämpar i stor utsträckning uppgiftsinsamling i form av filinhämtning. Detta gäller särskilt de uppgifter som ligger till grund för personnummerbaserad verksamhetsstatistik där sam- lade uttag görs från lokala ärendesystem i enlighet med filspeci- fikationer från Socialstyrelsen.9 Inom socialtjänststatistiken går alltså trenden mot filinhämntning från enkäter av olika slag, men inom som helhet finns också en del pappersenkäter kvar. På hälso- och sjukvårdstatistikens område har ett utvecklingsarbete inletts tillsammans med SKL för att skapa rutiner för automatiserad datafångst till hälsodataregistret. samlar huvudsakligen in sina uppgifter i form av filer.10 För vissa mindre områden inom skolstatistiken används webenkäter, t.ex. avseende skolregistret. Allmänt kan sägas att fil- inhämtning tillämpas när uppgifterna avser sådana individanknutna uppgifter som inte av sekretesskäl är olämpliga för filöverföring, samt i de fall uppgifterna inte avser individer. bedriver tekniskt utvecklingsarbete för att införa auto- matiserad datafångst av resultat från nationella prov. SCB samlar in huvuddelen av den ekonomiska kommun- statistiken med elektroniska blanketter i Excel. Undantagen är RS Steg 1, den preliminära resultat- och balansräkningen som samlas in före den stora driftsredovisningen i RS, och de s.k. kvartals- enkäterna som samlas in med webenkäter. Totalt sett använder sig SCB därutöver av en mängd olika datafångsttekniker: filöverföring, intervjuer, webenkäter, talsvar etc. SCB framställer under eget statistikansvar eller på uppdrag av andra statistikmyndigheter en mycket diversifierad statistik som har lett till en mängd olika tekniska lösningar för statistikprocessen. Inom SCB pågår därför en omfattande utveckling av mer enhetliga lösningar för statistikprocessens olika delar datafångst, bearbetning 9Praktiskt görs detta av t.ex. SCB som genomför flertalet av insamlingarna av person- nummerbaserad statistik på uppdrag av . 10Också insamlingar genomförs praktiskt av SCB på uppdrag. Modern teknik för datafångst från kommuner och landsting och tillgängliggörande som ska kunna användas av olika statistik- grenar inom SCB. Dock pågår ingen utveckling av det slags auto- matiserad uppgiftsinsamling som beskrivs i detta kapitel. Mycket talar för att automatiserad uppgiftsinsamling kraftigt kommer att minska kommunernas och landstingens uppgifts- lämnarbörda, öka de inlämnade uppgifternas tillförlitlighet och göra insamlingen avsevärt snabbare. Utgångspunkten för mina förslag i detta kapitel är att kommuner och landsting generellt kan väntas ha en positiv inställning till automatiserad datafångst. Detta har också en avgörande betydelse för att en sådan förändring ska bli framgångsrik och att eventuella hinder kan överbryggas. Efter- frågan på förenklad uppgiftsinsamling med ny teknik finns också tydligt uttalad i utredningens enkät till kommunernas chefer där några ekonomichefer säger så här: Dags att sammanföra alla statistikmottagare och mätintresserade och göra en gemensam sak av allt mätande och allt enkätskickande! En statlig portal eller ett system för all inrapportering och häm- tande av statistikmaterial vore bäst. Uppsamlingen av data måste styras till att bli helt digital men vägen är lång, dock nödvändig för att kapa ledtider. Hindren för att automatisera datafångsten är inte första hand tekniska, utan organisatoriska och naturligtvis ekonomiska, men också i någon mån ideologiska: statistikinsamling sker med en etik som går ut på att uppgiftslämnaren ska ha kontroll över vad som lämnas in, och automatisering ses ibland som ett hot mot denna kontroll. Jag menar att det är en missuppfattning: modern teknik möjliggör full fortsatt uppgiftslämnarkontroll över de uppgifter som lämnas tack vare den avancerade regelhantering som kan upprättas med dagens teknik för ett automatiserat dataflöde. De ideologiska hindren ligger också i svårigheten att betrakta, och praktiskt agera, som om den offentliga sektorn var en koncern. De organisatoriska hindren avser den stora mängd huvudmän på statlig, regional och lokal nivå som berörs av en samlad lösning för automatiserad datafångst. De olika huvudmännen har skilda intressen och behov att ta ställning till, vilket leder till lösningar som sinsemellan går isär vad gäller val av system, mättidpunkter i Modern teknik för datafångst från kommuner och landsting statistiken, definitioner m.m. och även insamlingsteknik. Det är dock knappast någon som försvarar skiljaktiga tekniker i sig. De ekonomiska hindren är uppenbara i det att inrättandet av nya stora system kräver betydande resurser. Här finns emellertid också en alternativkostnad som är betydande: uppgiftsinsamling tar stora resurser i anspråk hos uppgiftslämnarna liksom hos de organisationer som samlar in uppgifterna. I ett fortvarighets- tillstånd bedömer jag resursåtgången vid automatiserad datafångst vara avsevärt mindre än vid datafångst. Det är övergångs- fasen som är kostsam, eftersom de gamla rutinernas kostnader då fortlöper medan utvecklingen och implementeringen av den ersättande ordningen pågår. Utvecklingen och implementeringen av ett automatiserat system för datafångst av kommunstatistik måste ske stegvis. I ett första steg behöver de olika intressenterna bestående av statistik- myndigheter och kommuner och landsting närmare precisera de egenskaper som det här konceptuellt skisserade systemet ska ha. I ett andra steg behöver den konceptuella systembeskrivningen utvecklas till en funktionell kravspecifikation för det system som ska byggas, vilket innefattar att fastställa termer och begrepp för systemet. I ett tredje steg ska systemet upphandlas och byggas i praktiken. I ett avslutande fjärde steg ska systemet implementeras i statistikproduktionen.