sou · GYB3102 · 2010-12-23 00:00:00 — Överdödligheten tycks vara koncentrerad till yttre orsaker såsom självmord och trafikolyckor, samt till alkoholrelaterade sjukdomar eller tillstånd. Det finns få resultat som tyder på att de som har varit, eller är, arbetslösa eller de som har blivit av med ett jobb i samband med en neddragning, eller arbetsplatsnedläggning, har ett högre totalt slutenvårdsutnyttjande. Det finns en förhöjd orsaksspecifik risk för slutenvård till följd av avsiktligt självtillfogade skador, trafikskador, alkoholrelaterade sjukdomar eller tillstånd, samt för psykiska störningar, bland dem som har varit, eller är, arbetslösa eller de som har blivit av med ett jobb i samband med en neddragning, eller arbetsplatsnedläggning. Få resultat tyder på att det finns vare sig en överdödlighet, eller ett ökat behov av slutenvård, för hjärt- och kärlsjukdomar för de som har blivit av med ett jobb i samband med en neddragning, eller arbetsplatsnedläggning. De negativa hälsokonsekvenserna av arbetslöshet tenderar att vara större än konsekvenserna av att bli av med ett jobb i samband med en neddragning, eller arbetsplatsnedläggning. Möjligheten, i nordiska länder, att koppla samman administrativa register innebär att man i stor utsträckning kan hantera metodproblemen förknippade med hälsoselektion. 4 Data och metod Vi inleder kapitlet med att beskriva hur vi definierar och identifierar de två studiegrupperna – de som var arbetslösa respektive förlorade ett jobb i samband med en massuppsägning – och kontrollgrupperna. Vi redovisar därefter de hälsoutfall som vi har valt att studera. Därefter beskriver vi den empiriska metod som används. Slutligen presenterar vi deskriptiv statistik för de tre grupperna. 4.1Val av studie- och kontrollgrupper Vi studerar individer som blivit arbetslösa och förlorat jobbet i samband med en massuppsägning –1998. Vi har vidare valt att endast inkludera de som hade en varaktig anställning, på en arbetsplats med minst 50 anställda, innan de blev arbetslösa eller var med om en massuppsägning. Med varaktig anställning avses att de var anställda föregående år, enligt SCB:s Anställningsregister, och dessutom hade en sammanlagd arbetsinkomst över ett prisbasbelopp det året, och som året innan varken erhöll arbetslöshetsersättning eller förtidspension. 4.1.1Den första studiegruppen – de arbetslösa För att identifiera de som blev arbetslösa – 1998 använde vi oss av . Registret innehåller daglig information för alla individer inskrivna vid arbetsförmedlingen. innehåller bland annat information om de inskrivnas tid i öppen arbetslöshet, deltagande i arbetsmarknadspolitiska program, och orsaken till att man eventuellt lämnade arbetslösheten. Vi definierar studiegruppen av arbetslösa som de som under ett visst givet år registrerade sig som arbetslösa vid Arbetsförmedlingen minst en dag.1 Vi kommer fortsättningsvis att använda de arbetslösa för att referera till den här studiegruppen. 4.1.2Den andra studiegruppen – de massuppsagda Den andra studiegruppen består av de som separerade från sin anställning i samband med att företaget genomförde en massuppsägning.2 Vi kommer fortsättningsvis att använda de massuppsagda för att referera till den här andra studiegruppen och även massuppsagd i betydelsen att man har separerat från sin anställning i samband med en massuppsägning. Vi definierar massuppsägningar som de fall där en arbetsplats minskade sin personalstyrka med till november nästföljande år. Liknande definitioner har även tidigare använts i flera andra studier, exempelvis m.fl. (1993) och m.fl. (2006), och vi följer således gängse praxis. I syfte att identifiera vilka arbetsplatser som enligt denna definition genomför massuppsägningar, och också vilka anställda som lämnade arbetsplatsen, använder vi oss återigen av SCB:s Anställningsregister. Varje arbetsställe har i registret ett specifikt identitetsnummer som går att följa och som också går att koppla till de som är anställda på arbetsplatsen. Ett problem med att identifiera massuppsägningar i administrativa register är förknippat med arbetsplatsnedläggningar. En arbetsplatsnedläggning innebär ju per definition att arbetsstället slutar att existera, varför dess identitetsnummer inte heller existerar nästföljande år. Problemet är att bara för att identitetsnumret slutar att existera måste det inte innebära att arbetsplatsen har slutat att existera. Så kallade falska arbetsplatsnedläggningar kan uppkomma vid sammanslagningar av arbetsställen, ägarbyten, eller vid felkodningar. För att hantera detta problem har vi definierat arbetsställen vars identitetsnummer slutat att existera som verksamma, 1Inskriven antingen som heltidsarbetslös, deltidsarbetslös eller i något arbetsmarknadspolitiskt program. 2Notera att denna grupp kan innehålla individer som självmant sökte sig till ett nytt arbete och individer som faktiskt blev massuppsagda. Anledningen är det inte går att identifiera orsaken till varför en individ bytt arbetsplats med hjälp av administrativa register. Det är dock rimligt att anta att den stora majoriteten av dem som separerade från en arbetsplats som denna genomförde en massuppsägning de facto blev friställda. förutsatt att av de anställda identitetsnumret finns i registret är anställda på ett annat arbetsställe följande år och där de också utgör av personalstyrkan. För att kunna uppmäta eventuella hälsokonsekvenser av att bli massuppsagd eller arbetslös behöver vi en kontrollgrupp att jämföra med.3 Vi har valt en kontrollgrupp bestående av de som precis som studiegrupperna hade en varaktig anställning, men däremot inte blev arbetslösa eller massuppsagda under innevarande år. Det betyder att vi inte jämför de massuppsagda och arbetslösa med en kontrollgrupp av personer som aldrig blir massuppsagda eller arbetslösa. Personerna i kontrollgruppen tillåts bli både massuppsagda och arbetslösa längre fram i tiden. Att enbart jämföra med en grupp som förblir i sysselsättning under hela studieperioden skulle innebära att vi väljer en mycket speciell kontrollgrupp, vilket i sin tur skulle innebära att resultaten blir snedvridna (se t.ex., , 2008). För att inte riskera att jämföra de friställda med de som blev kvar på arbetsstället efter en massuppsägning har vi också valt att begränsa kontrollgruppen till de som var anställda på arbetsställen som varken genomförde någon massuppsägning eller några omfattande nyanställningar under detta år.4 Anledningen är, som vi diskuterade i avsnitt 2.4, att även de som blir kvar på en arbetsplats som genomför en omfattande neddragning riskerar att påverkas negativt av denna. 4.2Vilka hälsoutfall studerar vi? I våra analyser studerar vi sambanden mellan arbetslöshet respektive massuppsägning och registrerad sjuklighet i form av mortalitet och slutenvårdsutnyttjande. Vi studerar både total mortalitet och 3I praktiken används två kontrollgrupper. En till de som drabbas av arbetslöshet och en till de som drabbas av massuppsägning. 4Det sistnämnda villkoret är definierat så att vi exkluderar individer från kontrollgruppen som är anställda på arbetsplatser som minskar sin arbetsstyrka med eller ökar sin arbetsstyrka med . orsaksspecifik mortalitet samt totalt- och orsaksspecifikt slutenvårdsutnyttjande. För att kunna identifiera dödsfall och slutenvårdstillfällen använder vi av oss och . omfattar samtliga vårdtillfällen i sluten offentlig sjukvård . Från detta register hämtar vi två uppgifter för perioden –2005: inskrivningsdatum och huvuddiagnos. För en utförlig beskrivning av och dess variabelinnehåll hänvisar vi till (2009). omfattar samtliga avlidna personer som för dödsfallet var folkbokförda i . Från detta register hämtar vi för perioden –2005 också två uppgifter: dödsdatum och underliggande dödsorsak. Den underliggande dödsorsaken är enligt WHO (a) den sjukdom eller skadeorsak som inledde den kedja av sjukdomshändelser som direkt ledde till döden eller (b) de omständigheter vid olyckan eller våldshandlingen som framkallade den dödliga skadan. För en utförlig beskrivning av och dess variabelinnehåll hänvisar vi till (2008). Eftersom vi definierar våra studiegrupper utifrån arbetslöshet och massuppsägningar fram , och vi har tillgång till samtliga slutenvårdstillfällen och dödsfall fram , begränsas vår uppföljningsperiod till . Vi har valt att dela in i två lika långa perioder: 1–(kort sikt) och 5–(lång sikt). Total och orsaksspecifik dödlighet mäts som andelen (i procent) avlidna totalt eller med en specifik dödsorsak under dessa två perioder i respektive grupp. Dessa andelar kallar vi fortsättningsvis risktal. När det gäller slutenvårdsutnyttjande finns det flera alternativa utfallsmått såsom totalt antal dagar i slutenvård, antal slutenvårdstillfällen, men vi har valt ett mått som är jämförbart med det för dödlighet: andelen med minst ett slutenvårdstillfälle (alternativt slutenvårdstillfälle med en viss diagnos) under dessa två perioder.5 6 Förutom total dödlighet och totalt slutenvårdsutnyttjande, så har vi valt att också särskilt studera ett antal diagnoskategorier. Dessa är cancer (särskilt rökningsrelaterad cancer), hjärt- och kärlsjukdomar (särskilt ischemiska hjärtsjukdomar och sjukdomar i hjärnans kärl), psykiska störningar, yttre skador (särskilt självtill- 5I det senare fallet mäter vi sannolikheten att få en inläggning inom givet att man inte hade någon inläggning . 6Slutenvård i samband med förlossning är exkluderad. fogade skador och trafikskador), samt alkoholrelaterade sjukdomar och tillstånd.7 8 Vi har valt dessa diagnoskategorier utifrån två kriterier, dels ska de vara vanligt förekommande dödsorsaker eller orsaker till slutenvård och dels ska det vara diagnoser för vilka arbetslöshet och massuppsägning kan förväntas vara riskfaktorer. Att som här studera registrerad sjuklighet, till skillnad från exempelvis självrapporterad sjuklighet, har både för- och nackdelar. En uppenbar fördel är att registrerad sjuklighet ofta finns tillgängligt i register som omfattar hela befolkningen. Det innebär att undersökningspopulationerna kan bli tillräckligt stora för att dra slutsatser om även små effekter. Till skillnad från intervju- och enkätstudier, så är dessutom bortfallet minimalt och uppgifterna kan antas vara mer eller mindre felfria. En nackdel är dock att man endast har tillgång till hälsouppgifter för den del av populationen som har så pass allvarliga hälsoproblem att de kräver slutenvård eller resulterar i dödsfall. Därför kan man inte dra slutsatsen att arbetslöshet inte har några hälsokonsekvenser även om man inte finner något samband mellan arbetslöshet och dödlighet eller slutenvårdsutnyttjande. Exempelvis kan det vara så att de som blir arbetslösa i större utsträckning än icke arbetslösa drabbas av nervösa eller depressiva besvär på grund av den situation de har hamnat i. Sådana besvär resulterar dock i de flesta fall inte i slutenvård eller i dödsfall. För att hantera selektionsproblemen har vi valt att använda en så kallad matchnings. Denna metod innebär att vi för varje individ i studiegrupperna väljer ut, eller matchar, en individ ur kontrollgruppen med samma, eller åtminstone nästintill samma, egenskaper eller riskfaktorer. I praktiken kommer vi att använda oss av så kallad propensity score-matchning, vilket i korthet innebär att man istället för att matcha exakt på alla enskilda variabler matchar på 7ICD-koderna för de diagnoser som är inkluderade i varje kategori återfinns i Bilaga B. För perioderna 1987–1996 och 1997-2005 motsvarar dessa WHO:s nionde (ICD9) och tionde revision (ICD10). Vi har tagit hänsyn till att inte övergick till ICD10 . 8Kategorin med psykiska störningar inkluderar alkoholberoende, -missbruk, och -psykoser, varför det finns ett överlapp med kategorin bestående av alkoholrelaterade sjukdomar och tillstånd., den så kallade propensity score,9 som här är den skattade sannolikheten att en individ blir arbetslös alternativt massuppsagd, givet dennes bakomliggande observerbara egenskaper. Vi genomför matchningen separat för kvinnor och män och också separat –1998. De sju kohorterna slås därefter samman. På så sätt konstrueras för båda studiegrupperna (och för män och kvinnor separat) en kontrollgrupp som är i det närmaste identisk med avseende på de bakomliggande egenskaper eller riskfaktorer som vi kan observera. Efter att ha konstruerat dessa kontrollgrupper, kan vi därefter skatta effekterna av att bli arbetslös respektive massuppsagd på våra mått av registrerad sjuklighet. För att ge en rättvisande beskrivning av de skattade effekterna kommer vi både att presentera resultaten i termer av riskdifferenser (RD) och riskkvoter eller relativa risker (RR). Riskdifferensen utgör skillnaden i risktal mellan studie- och kontrollgruppen, medan riskkvoten utgör kvoten mellan samma risktal. För att ta ett exempel: antag att risktalet för slutenvård är i studiegruppen och i kontrollgruppen. Då är RD=0,185-0,168 = 0,17, medan RR=0.185/0.1681.10. Riskdifferensen säger att risken att behöva slutenvård är högre för studiegruppen, medan riskkvoten säger att risken är 1,10 gånger så stor, eller större, i studiegruppen. Om det inte fanns någon skillnad i slutenvårdsutnyttjande mellan grupperna skulle alltså RD vara lika med noll, medan RR skulle vara lika med ett. I vilken utsträckning som matchningsmetoden i föregående avsnitt är tillräckligt för att ett uppmätt samband ska kunna tolkas som ett orsakssamband är avhängigt detaljrikedomen i de data som man har tillgång till. Vi har tillgång till mycket detaljerad bakgrundsinformation för samtliga personer upp till före urvalsåret. Denna information har vi hämtat från tre olika register och från en databas som i sin tur består av uppgifter från ett antal olika register: SCB:s Anställningsregister, , register, samt LOUISE-databasen. 9 Se exempelvis (1983) för en närmare beskrivning och motivering av denna metod. Dessa register ger oss information om en mängd faktorer som vi sedan använder oss av i matchningsproceduren. Dessa inkluderar personernas ålder, om de är födda i , om de är gifta, om de har barn i åldern 0–respektive 7–, bostadslän, utbildningsnivå (7 nivåer), tidigare årsinkomst (2–före urvalsåret), antalet anställningsår, anställningssektor (tvåsiffernivå), och antalet anställda på arbetsplatsen. Från patientregistret hämtar vi information om tidigare slutenvårdstillfällen: både totalt antal slutenvårdstillfällen och de som avser någon av de utfallsdiagnoser som diskuterades i avsnitt 4.2. Från register hämtar vi årlig information om långtidssjukskrivningar (sjukskrivning längre än ).10 Både informationen om tidigare slutenvårdstillfällen och sjukskrivningar används sedan också i matchningsprocessen. Innan vi presenterar våra resultat avslutar vi detta kapitel med en diskussion av tre metodologiska överväganden som bör has i åtanke vid tolkningen av våra resultat. Falskt positiva samband och multipla sambandsanalyser–Vi har tidigare i rapporten konstaterat att en del resultat från tidigare studier har varit statistiskt säkerställda. Med detta har vi då avsett att de är statistiskt säkerställda, eller statistiskt signifikanta, på 5- procentsnivån. Det innebär att det är högst fem procents risk att det uppmätta sambandet är genererat av slumpen, d.v.s. att det är ett falskt positivt samband. Problemet med slumpmässiga samband blir dock större ju fler sambandsanalyser man gör. Om man genomför många sambandsanalyser ökar sannolikheten att man hittar åtminstone ett statistiskt signifikant samband. I den här rapporten genomför vi ett stort antal analyser. Vi kommer därför att vara försiktiga med att överdriva betydelsen av enstaka statistiskt signifikanta samband. Harvesting eller dynamisk selektion–Ett annat problem uppstår när vi vill tolka resultaten för sambanden mellan arbetslöshet respektive massuppsägning och registrerad sjuklighet (5–uppsägningen respektive perioden av arbetslöshet). Säg att arbetslöshet skulle resultera i en över- 10 m.fl. (2010) fann att tidigare sjukfrånvaro var den bakgrundsfaktor som förklarade mest av skillnaden mellan arbetslösas och anställdas risk för förtida död. dödlighet () enbart bland personer som ändå skulle ha avlidit . I litteraturen har detta kallats harvesting eller skördande.11 Problemet är att vi då kommer uppmäta en lägre dödlighet bland de arbetslösa . Detta trots att arbetslöshet inte har någon egentlig effekt, varken positiv eller negativ, i . Ett problem man bör ha i åtanke när man tolkar de långsiktiga effekterna på dödlighet. Konkurrerande dödsorsaker–Ett tredje problem hänger ihop med så kallade konkurrerande dödsorsaker. Vid studier av orsaksspecifik dödlighet uppstår problemet om en del personer löper en större risk att komma att dö av flera sjukdomar (såkallad samsjuklighet). Ett alkoholmissbruk till exempel, ökar risken att dö både i direkt alkoholrelaterade sjukdomar, men även i cancer, hjärt- och kärlsjukdomar, och olyckor. Eftersom en person som avlider av en orsak inte senare kan avlida av en annan orsak, kan detta innebära att resultaten för vissa dödsorsaker blir snedvridna. Ett problem man bör ha i åtanke när man tolkar effekterna för specifika diagnostyper. 11 Detta är ett problem som har diskuterats främst i studier av effekter av värmeböljor, och tillfälligt förhöjda nivåer av luftföroreningar, på dödlighet. 5Vilka blev massuppsagda och arbetslösa? I det här avsnittet presenterar vi bakgrundsdata för våra studie- och kontrollgrupper. Vi presenterar dels statistik på hur många som faktiskt drabbades av arbetslöshet och massuppsägning under vår studieperiod och dels hur dessa grupper skiljer sig åt med avseende på bakgrundsegenskaper och riskfaktorer. Vi börjar med att i tabell 1 presentera hur stor andel av de som hade en varaktig anställning som drabbades av arbetslöshet respektive av massuppsägning –1998. Som förväntat finns det betydande skillnader mellan de djupa krisåren 1992–1994 och senare år. Av de som exempelvis hade en varaktig anställning drabbades av kvinnorna och av männen av arbetslöshet , och blev massuppsagda. Det kan jämföras med 1998 då av kvinnorna och av männen blev arbetslösa och blev massuppsagda. Tabell 1 Andelen i procent som blev massuppsagd respektive arbetslös –1998. Vilka blev massuppsagda och arbetslösa? Tabell 2 redovisar andelen (i procent) av de massuppsagda som registrerade sig som arbetslösa vid arbetsförmedlingen. Endast en minoritet av de massuppsagda övergick till arbetslöshet. Som mest blev av de massuppsagda männen och av kvinnorna arbetslösa. Detta inträffade under . För perioden 1998, däremot, var motsvarande andel endast mellan för både kvinnor och män. Andelen (procent) massuppsagda som också blev arbetslösa Vi övergår nu till att beskriva hur de två studiegrupperna av arbetslösa och massuppsagda, samt kontrollgruppen, skiljer sig åt med avseende på bakgrundsegenskaper och riskfaktorer. Bakgrundsstatistik för demografiska och socioekonomiska variabler presenteras i tabell 3, medan statistik över de hälsorelaterade variablerna presenteras i tabell 4. All statistik avser studie- och kontrollgrupperna före matchningen. Till skillnad från tabell 1 och 2, gör vi nu ingen uppdelning på kvinnor och män inom respektive grupp och vi har dessutom slagit ihop de sju kohorterna (1992–1998) på samma sätt som vi kommer att göra i resten av den fortsatta empiriska analysen. Vilka blev massuppsagda och arbetslösa? Tabell 3 Deskriptiv statistik för de två studiegrupperna av arbetslösa respektive massuppsagda och för kontrollgruppen med avseende på sociodemografiska och socioekonomiska variabler. Män (%) Ålder (år) Har barn i åldern Utlandsfödd (%) Gift (%) Förgymnasial (%) Gymnasial (%) Högskoleutbildning (%) Offentlig sektor (%) Tillverkningsindustri (%) Övrig privat sektor (%) år tidigare (SEK) år tidigare (SEK) år tidigare (SEK) år tidigare (SEK) Tabell 3 a visar tydligt att det föreligger demografiska och socioekonomiska skillnader mellan våra tre grupper. Den genomsnittliga åldern är lägre i båda studiegrupperna, men framförallt bland de Vilka blev massuppsagda och arbetslösa? En lägre andel av de arbetslösa är män, gifta, eller har barn, medan en något högre andel är födda utomlands. Tabell 3 visar också att andelen med förgymnasial utbildning inte skiljer sig åt mellan de tre grupperna. Däremot är det tydligt att individer med högskoleutbildning är underrepresenterade i båda studiegrupperna, och då framförallt bland de arbetslösa. Det kan vidare noteras att , i samtliga grupper, hade en anställning i offentlig sektor.1 Däremot var andelen som var anställda inom tillverkningsindustri lägre i de båda studiegrupperna och väsentligt lägre bland de massuppsagda. Både de arbetslösa och de massuppsagda hade dessutom i mycket större utsträckning varit på arbetsplatsen. Mer än dubbelt så många, jämfört med kontrollgruppen hade inte anställningstid, medan bara ungefär hälften så många hade anställningstid på samma arbetsplats. Vad gäller tidigare arbetsinkomst så är skillnaden mellan de arbetslösa och kontrollgruppen betydande. innan de blev arbetslösa var sedermera arbetslösas inkomst av den genomsnittliga inkomsten i kontrollgruppen . Även om de massuppsagda också hade något lägre arbetsinkomst än kontrollgruppen, så var den inte av den i kontrollgruppen. I tabell 4 redovisar vi motsvarande deskriptiv statistik för tidigare registrerad sjuklighet. Som diskuterades i kapitel 2.2 så finns det anledning att tro att ett samband mellan arbetslöshet/massuppsägning och sjuklighet inte enbart speglar ett orsakssamband utan att det även finns en selektionseffekt, där anställda med manifesta eller latenta hälsoproblem är de som också har en större risk att bli massuppsagda eller arbetslösa. En jämförelse av andelen med en tidigare långtidssjukrivning eller slutenvårdstillfälle, ger en viss indikation om att så är fallet även här även om skillnaderna mellan grupperna inte är speciellt stora. Den genomsnittliga andelen arbetslösa, massuppsagda, och arbetande, med minst ett tidigare slutenvårdstillfälle är till exempel 5.8, 5.4, respektive . Tabell 4 visar också att en högre andel bland de arbetslösa och massuppsagda har varit inlagda för vård med psykisk störning, alkoholrelaterad sjukdom eller tillstånd, eller yttre skada (inklusive både självtillfogade skador och trafikskador) 1 Offentlig sektor motsvaras i denna indelning av vård, skola och omsorg samt offentlig förvaltning. I matchningen har vi dock använt indelningen i SNI92 på tvåsiffernivå. Vilka blev massuppsagda och arbetslösa? Skillnaderna är särskilt påfallande då man jämför kontrollgruppen med gruppen av arbetslösa. Tabell 4 Deskriptiv statistik för de två studiegrupperna av arbetslösa respektive massuppsagda och för kontrollgruppen med avseende på registrerad sjuklighet i form av långtidssjukskrivning och slutenvårdsutnyttjande. år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) år tidigare (%) Slutenvård för hjärt- eller år tidigare (%) år tidigare (%) Vilka blev massuppsagda och arbetslösa? Slutenvård för sjukdom i Slutenvård för yttre skada SOU 2010:102 Vilka blev massuppsagda och arbetslösa? När det gäller andelen som har varit inlagda för vård med cancer eller hjärt- eller kärlsjukdom som huvuddiagnos, är skillnaden mellan de massuppsagda och kontrollgruppen obetydlig. Däremot så har de arbetslösa i klart lägre utsträckning vårdats för dessa sjukdomar. Denna skillnad kan dock antagligen i stor utsträckning förklaras av att de arbetslösa i genomsnitt är yngre. Sammanfattningsvis står det klart att det finns betydande demografiska och socioekonomiska skillnader mellan de tre grupperna. Framförallt är det gruppen av arbetslösa som avviker från de två andra.