prop · H203111 · 2015-05-20 00:00:00 — mellan 0 och 1 där 0 innebär en perfekt balans och 1 innebär en perfekt obalans. 57 8 Strata inkluderas inte ö.h.t. eftersom de saknar individer i både projekt- och kontrollgruppen. granskar: offentliga finanser Från Arbetsförmedlingens register innehåller information om exempelvis arbetshandikapp och om individen har utbildning eller erfarenhet i sökt yrke. I tabell B.5 presenteras beskrivande statistik över de variabler som ingår i matchning av EGF- och kontrollgrupp. Av tabellen framgår det att det ﬁnns skillnader mellan projekt- och kontrollgrupp för ett antal variabler. Bland annat visar statistiken att det är vanligare att projektgruppen har tagit del av Arbetsförmedlingsåtgärder . Andelen som har angivit att de har utbildning i sökt yrke är högre för EGF-gruppen. Det är färre i EGF-gruppen som endast söker heltidsarbete. Andelen som –2008 räknades som ”ej etablerade” enligt SCB:s deﬁnition minst 2 av är högre i kontrollgruppen. Andelen med maximalt gymnasieutbildning är i EGF-gruppen och Det är också ﬂer som har utbildningsinriktning mot teknik/naturvetenskap i EGF-gruppen. ﬂer i EGF-gruppen har haft sjukinkomst –2008. Det är betydligt vanligare att komma från en kommun i i EGF-gruppen, skillnaden gentemot kontrollgruppen uppgår till . i genomsnitt yngre och har ett par procentenheter lägre andel kvinnor. Det är ﬂer som har barn i 0–i EGF-gruppen. Förvärvsinkomsten är cirka 40 000 lägre i EGF-gruppen. Det är ﬂer som har yrkesinriktning mot tillverkning i EGF-gruppen. utbildningsstödet till varslade vid volvo cars – omskolad till arbete? Tabell B.5 Beskrivande statistik – Propensity Score-variabler (för ) Arbetshandikapp {0,1} AF-åtgärd {0,1} Erfarenhet i sökt yrke {0,1} Utbildning i sökt yrke {0,1} Söker endast heltid {0,1} Ej etablerad i arbetskraften –2008 {0,1} Maximalt gymnasieutbildning {0,1} Högst avslutad utbildning inom teknik/natur {0,1} Sjukinkomst 2006–2008 {0,1} Kommun i {0,1} Ålder (genomsnitt) Kvinnor {0,1} Nordisk medborgare {0,1} Har barn i 0–{0,1} Förvärvsinkomst i tkr (genomsnitt) Yrkesinriktning mot tillverkning {0,1} Yrkesinriktning mot yrke som kräver högre kompetens {0,1} Källa: SCB: och . Arbetsförmedlingen: Insper och Hist_aktso. Dessa variabler inkluderas i matchningen på propensity score, dvs. sannolikheten för deltagande. Anledningen till att matchningen delas upp på först en exakt matchning på arbetslöshetshistorik och sedan matchning på sannolikheten för deltagande är att undvika dimensionalitetsproblemet som uppstår när många variabler ingår i en stratiﬁerad exakt matchning. Med matchning på sannolikheten för deltagande genomförs först en så kallad logistisk regression där den beroende variabeln betecknas 1 om individen tog del av EGF- ﬁnansierade utbildningsinsatser, annars 0. Alla variabler som ska förklara selektionen in i och utfallet av projektdeltagandet ska inkluderas. Denna regression beräknar hur varje inkluderad kovariat påverkar sannolikheten för deltagande. CEM-vikterna från varje strata som erhölls vid föregående matchning inkluderas i denna regression. Resultaten av den logistiska regressionen presenteras i tabell B.6. Av pedagogiska skäl presenteras koeﬃcienter som marginaleﬀekter.58 58Marginaleﬀekter har deﬁnierats som hur en förändring i förklarande variabel X påverkar sannolikheten för deltagande, givet allt annat lika och att de övriga variablerna beﬁnner sig vid sitt medelvärde. granskar: offentliga finanser Tabell B.6 Logit-regression för deltagande i EGF-projekt Antal observationer: 23 046 P > |z| Arbetshandikapp {0,1} Utbildning i sökt yrke {0,1} Erfarenhet i sökt yrke {0,1} –0,005 Arbetsförmedlingsåtgärd {0,1} Söker endast heltid {0,1} –0,0012 Svagt etablerad 2006-2008 {0,1} –0,006 Högst avklarade utbildningsinriktning: Teknik/natur {0,1} Sjukinkomst 2006–2008 {0,1} –0,00004 Kommun i {0,1} Kvinna {0,1} Nordisk medborgare {0,1} –0,0165 Barn 0–{0,1} –0,0023 Högst avklarade utbildning: Gymnasium {0,1} Förvärvsinkomst (tkr) (genomsnitt) –0,00003 Yrkesinriktning före varsel: tillverkning {0,1} Yrkesinriktning före varsel: yrke som kräver högre kompetens {0,1} Signiﬁkansnivå markeras kursivt på 10-procentsnivån, fetstilt på 5-procentsnivån och fetstilt och kursivt på 1-procentsnivån. Av tabell B.6 framgår det att om individen har angivit att denne har utbildning i sökt yrke påverkar det sannolikheten för deltagande positivt. Om individen har angivit att den har erfarenhet i sökt yrke påverkas sannolikheten för deltagande negativt. är signiﬁkanta på 1-procentsnivån. Om individen har varit svagt etablerad enligt SCB:s deﬁnition –2008 minskar det sannolikheten för deltagande. Att vara utbildad inom teknik eller naturvetenskapliga ämnen påverkar sannolikheten för deltagande positivt. Individens ålder påverkar sannolikheten för deltagande positivt upp till och med cirka för att sedan minska.59 59 För att få resultatet, ställ upp , likställ förstaderivatan med 0 och lös för X. utbildningsstödet till varslade vid volvo cars – omskolad till arbete? De individer som bor i en kommun i har också högre sannolikhet att delta i programmet. I Arbetsförmedlingen (2012) framgick det att informationen om projektet på bättre vis gick ut till berörda varslade i detta län än i övriga landet.60 Att ha maximalt gymnasieutbildning påverkar sannolikheten att delta positivt. De individer som tillhör ett yrke som kräver högre kompetens har också högre sannolikhet för deltagande. Denna logit-modell används i nästa steg för att beräkna varje individs individuella skattade sannolikhet för deltagande, givet arbetslöshetshistorik. När sannolikheten för deltagande är beräknad för varje individ är nästa steg att välja vilken typ av matchning som ska användas för ett balansera projekt- och kontrollgruppen. Valet av matchningsalgoritm beror bland annat på tillgänglig data och innebär en avvägning mellan hur mycket bias till följd av felmatchningar eller som introduceras av olika metoder. Med den enklaste matchningstekniken matchas projektgruppsindivid med den kontrollgruppsindivid som har mest närliggande beräknade sannolikhet för deltagande. Risken för bias på grund av felmatchningar minskar därmed eftersom matchningarna sker utifrån den individ som har allra mest likvärdig beräknad sannolikhet för programdeltagande. Nackdelen är att variansen ökar eftersom mycket information utelämnas.61 I aktuell undersökning tillämpas en så kallad kernel-matchning. Med kernelmatchning matchas varje individ i projektgruppen med de individer i kontrollgruppen som har beräknad sannolikhet för deltagande inom ett givet intervall. i kontrollgruppen matchas med olika vikt beroende på hur nära i beräknad sannolikhet för deltagande de beﬁnner sig individer som de matchas mot.62 Denna matchningsteknik bedöms vara lämplig eftersom kontrollgruppen är stor relativt EGF- gruppen. Fördelen blir att en större mängd information i kontrollgruppen kan utnyttjas eftersom färre individer exkluderas. Det gör att variansen i eﬀektskattningen minskar men det sker på bekostnad av att bias riskerar att uppstå eftersom individer i projekt- och kontrollgrupp kan ha propensity score-värde som skiljer sig åt.63 En bandbredd på 0.001864 används för kernelfunktionen vilket reducerar vikterna som tilldelas individer i kontrollgruppen med större skillnad i beräknad sannolikhet för deltagande.65 Utvärdering av det arbetsmarknadspolitiska projektet ”och dess underleverantörer”, Eurofutures. 61Caliendo, M. och Kopeinig, S. 2005. ”Some practical guidance for the implementation of propensity score matching” Journal of economic surveys, 22(1), s.31–72. 62Viktningen ges av en så kallad epanechnikov kernel-funktion. 63Caliendo, M. och Kopeinig, S. 2005. ”Some practical guidance for the implementation of propensity score matching” Journal of economic surveys, 22(1), s.31–72. 640,0018 är ”optimal” bandbredd enligt Silverman’s rule of thumb-metoden (Silverman 1986). 65Caliendo, M. och Kopeinig, S. 2005. ”Some practical guidance for the implementation of propensity score matching” Journal of economic surveys, 22(1), s.31–72. granskar: offentliga finanser Resultat från matchningen visas i tabell B.7. ”Common support” anger det gemensamma område för vilket både EGF- och kontrollgrupp har värde för den beräknade sannolikheten för deltagande. Av tabellen framgår det att 26 individer i EGF-gruppen har en beräknad sannolikhet för deltagande där det inte ﬁnns någon motsvarande individ i kontrollgruppen. Dessa individer utesluts därmed ur analysen. Utifrån matchningen erhålls även behandlingseﬀekten för de behandlade. För de matchade urvalen uppgår skillnaden i antal dagar i arbetslöshet mellan EGF- och kontrollgruppen i genomsnitt . EGF-gruppen har alltså i genomsnitt drygt 6 månader i arbetslöshet. Tabell B.7 Resultat av propensity score-matchning Balansering av variabler och modellens giltighet För att se om matchningen har reducerat systematiska skillnader i bakomliggande variabler som påverkar deltagandet i och utfallet av utbildningsinsatser kan man undersöka felreduktionen före och efter matchning. Av tabell B.8 framgår det att modellen i de ﬂesta fall balanserar skillnader i enskilda variabler väsentligt. För några variabler kvarstår dock en smärre skillnad i variablerna. arbetslöshetshistorikvariablerna som inkluderades i CEM-matchningen är skillnaden reducerad även om matchningen på beräknad sannolikhet för deltagande inte helt lyckas bibehålla balanseringen från CEM-matchningen. Efter balanseringen kvarstår det också signiﬁkant, men reducerad, skillnad mellan grupperna avseende Arbetsförmedlingsåtgärd , utbildningsinriktning och förvärvsinkomst.66 66Olika matchningsförfarande ger olika utfall i balanseringen på enskilda kovariater. Denna skillnad avspeglar sig emellertid inte i resultatet av överlevnadsanalysen. utbildningsstödet till varslade vid volvo cars – omskolad till arbete? P>|t| Antal dagar inskriven i AF 2005–2008 (genomsnitt) Ombytessökande {0,1} Arbetshandikapp {0,1} AF-åtgärd {0,1} Erfarenhet i sökt yrke {0,1} Utbildning i sökt yrke {0,1} Söker endast heltid {0,1} Ej etablerad i arbetskraften – 2008 {0,1} Maximalt gymnasieutbildning {0,1} Högst avslutad utbildning inom teknik/natur {0,1} Sjukinkomst 2006–2008 {0,1} Kommun i {0,1} Ålder (genomsnitt) Ålder^2 (genomsnitt) Kvinnor {0,1} Nordisk medborgare {0,1} Har barn i 0–{0,1} Yrkesinriktning mot tillverkning {0,1} Yrkesinriktning mot yrke som kräver högre kompetens {0,1} Källa: SCB: och . Arbetsförmedlingen: Insper och Hist_aktso. Signiﬁkansnivå markeras kursivt på 10-procentsnivån, fetstilt på 5-procentsnivån och fetstilt och kursivt på 1 -procentsnivå för variablerna efter matchning. Eftersom giltigheten av matchning på beräknad sannolikhet för deltagande är beroende av att alla faktorer som påverkar deltagandet i och utfallet av utbildningsinsatser är inkluderade i selektionsmodellen är det viktigt att diskutera uppfyllelsen av detta villkor. För att det ska vara möjligt att uppfylla detta villkor krävs kunskap om hur granskar: offentliga finanser selektionen in i utbildningsinsatser går till. Information om projektet har inhämtats från tjänstemän vid Arbetsförmedlingen. Därtill har beﬁntlig litteratur om utvärdering av arbetsmarknadspolitiska åtgärder konsulterats i syfte att ﬁnna de variabler som kan vara viktiga för att förklara selektion in i och utfall av arbetsmarknadspolitiska åtgärder. I undersökningens modell ﬁnns till vår vetskap inga annars vanligen inkluderade variabler uteslutna. En variabel som kan påverka både beslutet att delta i utbildningsinsatser och utfallet som kan vara svår att mäta är individens motivation och drivkraft. I aktuell speciﬁkation inkluderas ett par variabler som utgör proxy-variabel för motivation. arbetslöshetshistorik är en viktig variabel för att fånga upp motivation och förmåga.67 Även variabeln ”ombytessökande” inkluderas. Denna variabel tar hänsyn till om individen skrev in sig som ombytessökande till följd av varslet och avser att fånga upp omställningsvilja och förändringsbenägenhet. Sammantaget bedöms det rimligt att ovanstående villkor har uppfyllts i den grad det är möjligt. I händelse av att det kvarstår individuell icke-observerad individuell heterogenitet mellan grupperna kan resultaten bli felaktiga, men den risken bedöms som obetydlig. Gruppvisa skillnader mellan EGF- och kontrollgrupp Även om modellen på ett adekvat vis balanserar grupperna på individuella egenskaper, är det möjligt att det kvarstår gruppvis heterogenitet mellan EGF- och kontrollgrupp som inte är möjlig att ta hänsyn till. Ett sätt att åtminstone kontrollera att grupperna inte skiljer sig åt för att de kommer från olika stora varsel är att endast inkludera de individer som går att härleda till stora varsel. Denna gränsdragning påverkar endast resultaten marginellt. Dessutom är resultaten robusta om man endast inkluderar de individer som varslades vid och dess underleverantörer, vilket reducerar oobserverad gruppvis heterogenitet. Man kan också argumentera för att de individer vid och dess underleverantörer som ﬁck möjlighet att ta del av utbildningsinsatserna, men tackade nej, är selekterade på ett vis som inte går att kontrollera för vid matchning på individuella egenskaper. Om denna grupp exkluderas, så att kontrollgruppen endast består av individer som varslades från andra företag än och dess underleverantörer blir resultatet av överlevnadsanalysen att kurvorna konvergerar efter något . Detta resultat kan indikera att kontrollgruppen inom och dess underleverantörer är marginellt positivt selekterade på icke-observerade variabler. Inte heller med denna kontrollgruppsdeﬁnition går det emellertid att ﬁnna några positiva eﬀekter av utbildningsinsatser på . Att inkludera eller utesluta olika delar av kontrollgruppen innebär alltså en avvägning mellan olika bias som riskerar att uppstå. Eftersom resultaten är robusta för olika avvägningar anser vi att det inte föreligger några tveksamheter kring resultatens giltighet. 67Liljeberg, L. & , M. Jobbnätet ger jobb: eﬀekter av intensiﬁerade arbetsförmedlingsinsatser för att bryta långtidsarbetslöshet. Rapport 2010:2, (). utbildningsstödet till varslade vid volvo cars – omskolad till arbete? Tabell B.9 Linjär regression – Tid i utbildningsinsats och dagar till utbildningsstart. (Jfr tabell 4.1) Tid i arbetslöshet efter utbildning P >|t| Arbetshandikapp {0,1} Utbildning i sökt yrke {0,1} –34,66 Erfarenhet i sökt yrke {0,1} –115,5 Söker endast heltid {0,1} AF-åtgärd {0,1} –21,6 Svagt etablerad 2006–2008 {0,1} Högst avklarade utbildningsinriktning: Teknik/natur –21,48 {0,1} Sjukinkomst 2006–2008 {0,1} –22,66 Kommun i {0,1} –23,51 Kvinna{0,1} –14,18 Nordisk medborgare {0,1} –39,47 Barn 0–{0,1} Högst avklarade utbildning: Gymnasium {0,1} –82,72 Förvärvsinkomst (tkr) –0,05 Yrkesinriktning: tillverkning {0,1} Yrkesinriktning: yrke som kräver högre kompetens –25,89 {0,1} Signiﬁkansnivå markeras kursivt på 10-procentsnivån, fetstilt på 5-procentsnivån och fetstilt och kursivt på 1-procentsnivån. Data avser deltagare i EGF-utbildningar som har påbörjats efter , som gick i utbildning och där vi har komplett information om tiden i arbetslöshet. Resultatet är robust för olika avgränsningar. granskar: offentliga finanser Bilaga 2 Tekniska termer och begrepp Person i Arbetsförmedlingens register under en sökandekategori som klassiﬁceras som arbetslös. Detaljerad speciﬁkation återﬁnns i bilaga 1. I rapporten används tre variabler för att beskriva arbetslöshetshistorik. Sammanlagt antal dagar inskriven i Arbetsförmedlingen –2008, sammanhängande arbetslöshet fram till projektstart samt om individen skrev in sig som ombytessökande till följd av varslet. Begrepp som används i Arbetsförmedlingens register. När en individ skrivs ut ur Arbetsförmedlingen anges en avaktualiseringsorsak för att ange om individen har återgått till arbete eller är avaktualiserad av annan orsak. När individer avaktualiseras kan de i vissa fall censureras. Se även sökandekategori. Den kausala eﬀekt som går att härleda till att ha tagit del av EGF-utbildningar. Bias innebär metodfel och kan syfta till olika snedvridning eller systematiska fel som kan ge missvisande resultat. Bias kan uppstå av ﬂera olika skäl, exempelvis i matchningen av EGF- och kontrollgrupp. Förkortning av Coarsened Exact Matchning. Se stratiﬁerad exakt matchning. Censurering innebär att en individ försvinner ur analysen före det att återgång till arbete har observerats. Det innebär att det bara ﬁnns information om individen fram till det datum att individen censurerades. Överlevnadsanalys tar hänsyn till detta problem. Se bilaga 1 för mer information. utbildningsstödet till varslade vid volvo cars – omskolad till arbete? När två urvalsgrupper har variabelvärde som överlappar varandra brukar det benämnas att de beﬁnner sig i området för ”common support”. Förutsättningen om villkorat oberoende är väsentlig för att propensity score-matchning ska vara en giltig metod för att balansera urvalen. Förutsättningen innebär att alla faktorer som påverkar både selektionen in i och utfallet av programmet inkluderas i propensity score-matchningen. I matchnings-sammanhang innebär dimensionalitetsproblem att exakt matchning över många kovariater snabbt reducerar antalet möjliga matchningar, eftersom antalet möjliga kombinationer av variabelvärde ökar för varje ytterligare variabel. Ett sätt att undvika problemet är att nyttja propensity score-matchning. Europeiska fonden för justering av globaliseringseﬀekter. Den urvalsgrupp med personer som blev varslade från och dess underleverantörer och som tog del av utbildningsinsatser som ﬁnansierades av EGF. Utbildningsinsatser som syftade till omställning som ﬁnansierades av EGF. Skillnader i gruppvisa egenskaper mellan EGF-gruppen och kontrollgruppen. Skillnader i individuella egenskaper mellan individer i EGF-gruppen och kontrollgruppen. Negativ eﬀekt på tid till återgång i arbete som induceras av deltagande i EGF- utbildningar. Denna eﬀekt kan härledas exempelvis till att jobbsökande minskar som utbildning pågår. granskar: offentliga finanser är en beräkning av överlevnadsfunktioner. Matchningsalgoritm som innebär att EGF-gruppen matchas med kontrollgruppen med olika vikt beroende på hur mycket de skiljer sig åt i beräknad sannolikhet för deltagande i EGF-utbildning (se Propensity score-matchning). Fördelen är att mer information kan nyttjas jämfört med exempelvis ett-till-ett-matchning. Faktor som multipliceras med en variabel. Koeﬃcienter erhålls när regressioner körs för att se varje förklarande variabels påverkan på den beroende variabeln. Den urvalsgrupp bestående av individer som inte tog del av EGF-ﬁnansierade utbildningar som utfall jämförs mot. Denna grupp matchas mot EGF-gruppen med hjälp av och och utgör gruppen som jämförelse görs mot. Kvantitativ analysmetod som används för att undersöka linjära samband mellan beroende och förklarande variabler. Kvantativ analysmetod som används för att undersöka samband mellan variabler där den beroende variablen är binärt speciﬁcerad. Logit är en typ av modell som används för logistisk regression. Att matcha urvalsgrupper är ett statistiskt förfarande som innebär att grupperna blir lika med avseende på bakomliggande variabler, vilket kan vara nödvändigt för jämförbarhet. Styr hur matchningen går till i praktiken. I eﬀektstudien tillämpas kernel-matchning. utbildningsstödet till varslade vid volvo cars – omskolad till arbete? En sökandekategori som innebär att individen står inskriven i Arbetsförmedlingens register men har arbete. I ﬂera fall skriver varslade in sig som ombytessökande innan de faktiskt blir arbetslösa. Med projektstart avses , då oﬃciellt startade. Ska ej förväxlas med utbildningsstart som avser startdatum för speciﬁka utbildningsinsatser. Beräknad sannolikhet för deltagande. Varje individ får en Propensity Score som är mellan 0 och 1. Propensity Score beräknas utifrån de variabler som påverkar deltagande i EGF-utbildning och utfall av EGF-utbildning med hjälp av en logit-modell. När sannolikheterna för deltagande i EGF- utbildning är beräknad (se Propensity Score) kan man matcha individer i EGF-gruppen med individer i kontrollgruppen med liknande värde i Propensity Score. Matchningen innebär att urvalen blir jämförbara och kan rent praktiskt genomföras på olika vis. I denna undersökning tillämpas Kernel-matchning. Proxy-variabel är en variabel som används istället för en annan omätbar variabel. Proxy-variabeln ska vara nära korrelerad till den omätbara variabeln. Begreppet avser vilka faktorer som styr om individer är en del av EGF-gruppen. Dessa faktorer kan identiﬁeras med hjälp av Propensity Score-beräkningen. Ett begrepp som används i samband med hypotestest för att undersöka om ett observerat värde skiljer sig åt från ett hypotetiskt värde så pass mycket att det inte beror på slumpen. Säkerheten i testet kan bestämmas med signiﬁkansnivå. Används vid hypotestest för att beskriva med vilken säkerhet en nollhypotes kan avfärdas. I rapporten används 10, 5 och 1-procents signiﬁkansnivå. granskar: offentliga finanser Anger hur mycket värden avviker från medelvärdet. En benämning på två individer som är likadana avseende relevanta bakomliggande variabler. och syftar till att identiﬁera och para ihop sådana individer så att urvalsgrupperna ska bli lika och därmed jämförbara. Stratiﬁerad exakt matchning innebär att urval balanseras exakt inom en given stratiﬁering av bakomliggande variabler. Stratiﬁeringen innebär att urvalen temporärt delas in i olika ”fack” beroende vilka värden de har i de variabler som inkluderas. Urvalen i EGF-gruppen och kontrollgruppen viktas sedan beroende på hur många observationer som ﬁnns i varje ”fack” vilket gör dem lika med avseende på inkluderade variabler. Denna metod benämns . Begrepp som används i Arbetsförmedlingens register. Sökandekategori anger vilken typ av arbetssökande som den inskrivne avser och kan användas för att identiﬁera individer som är arbetslösa eller har arbete. Hur olika sökandekategorier kategoriseras återges i bilaga 1. Se även avaktualiseringsorsak. Ett test för att se om en koeﬃcient är signiﬁkant skild från 0. Datum för start i EGF-ﬁnansierade utbildningar. Ska ej förväxlas med projektstart som är . är ett spridningsmått från ett medelvärde. Kvadratroten ur variansen kallas standardavvikelse. Väntetid avser hur länge en individ har varit arbetslös före projekt- eller utbildningsstart. utbildningsstödet till varslade vid volvo cars – omskolad till arbete? Återgång i arbete innebär att en individ i Arbetsförmedlingens register har gått från att vara arbetslös och sedan återfått arbete. Detaljerad speciﬁkation av vilka sökandekategorier och avaktualiseringsorsaker som räknas som arbete återﬁnns i bilaga 1. Ett namn på statistisk analys som syftar till att mäta tid till en händelse. Se bilaga 1 för närmare beskrivning. En överlevnadsfunktion kan icke-parametriskt beräknas med en Kaplan-Meier- beräkning. I överlevnadskurvor summeras informationen om hur individers tid arbetslöshet. Överlevnadskurvor kan sedan ritas i ett diagram (se avsnitt 4.2). granskar: offentliga finanser utbildningsstödet till varslade vid volvo cars – omskolad till arbete? granskar: offentliga finanser Alla tidigare utgivna rapporter ﬁnns tillgängliga på Statens insatser för riskkapitalförsörjning – i senaste laget Bostäder för äldre i avfolkningsorter Staten och det civila samhället i integrationsarbetet Eﬀekter av förändrade regler för deltidsarbetslösa Att överklaga till förvaltningsrätten – Handläggningstider och Ekonomiska förutsättningar för en fortsatt omställning av försvaret Försvaret – en utmaning för staten. försvarsområdet 2010–2014 Stödet till anhöriga omsorgsgivare Förvaltningen av regionala projektmedel – delat ansvar, Att tillvarata och utveckla nyanländas kompetens – rätt insats i rätt tid? Livsmedelskontrollen – tar staten sitt ansvar? Att gå i pension – varför så krångligt? Etableringslotsar – fungerar länken mellan individen och