prop · H403223 · 2017-09-11 00:00:00 — Enligt den första tumregeln ska antalet variabler i modellen vara lägre eller lika med en tredjedel av antalet beslutsfattande enheter. För denna granskning skulle det innebära att antalet variabler inte får överstiga 16. Enligt den andra tumregeln måste antalet beslutsfattande enheter vara större än 2 x antalet inputvariabler x antalet outputvariabler. Det totala antalet variabler är därför starkt beroende av fördelningen av antalet variabler på inputrespektive outputsidan. I granskningen används 4 inputvariabler och 3 outputvariabler, vilket ger ett värde på 24 (2 x 4 x 3) som klart understiger de 48 tingsrätter som studeras. Ett annat sätt att skaffa information om vilken modell som är att föredra är genom att använda och Shimshaks (2007) stegvisa metod för val av variabler. Enligt denna metod konstrueras en modell genom att antingen ta bort eller lägga till variabler en i taget och därefter beräkna effektiviteten. När variabler tillförs modellen är resultatet ett antal modeller som visar skillnaden i genomsnittlig effektivitet när de tillgängliga variablerna tillförs modellen. Den variabel som bidrar mest till effektivitetstalen läggs till modellen. Därefter görs hela proceduren om igen tills en stoppregel, som analytikern själv beslutar om, avgör att modellen är slutgiltig.68 har valt att använda metoden där variabler stegvis läggs till en liten modell.69 Som stoppregel valdes minskad effektivitet för varje variabelkandidat. Utgångspunkten är en grundmodell bestående av 4 inputvariabler: arbetad tid för domare, inklusive förstärkningsstyrkan och pensionerade domare; arbetad tid för tingsnotarier och beredningsjurister; arbetad tid för övrig personal samt tingsrättens lokalyta. Grundmodellen innehåller 3 outputvariabler: antal viktade tvistemål; antal viktade brott-, fastighets och miljömål; och antal viktade ärenden. Mot denna grundmodell har testat 6 ytterligare inputvariabler och 2 outputvariabler. De testade inputvariablerna är: andel av tingsrättens anställda som fullgör sitt första år i någon svensk domstol; andel anställda som nyrekryterats 68Det går också att använda metoden genom att börja med så många variabler som möjligt och sedan ta bort en variabel i taget enligt samma princip som ovan, men med skillnaden att man då tar bort den variabel som bidrar minst till modellen. Ett problem med förfarandet är att det finns en risk att resultaten blir beroende på med vilken variabel som inkluderas först, alternativt tas bort först. Att så är fallet är välkänt inom statistiken där problemet benämns path dependence. 69Anledningen till detta val var att den alternativa metod, där variabler elimineras från en stor modell, inte klarade av att urskilja olika effektivitetstal för de olika variablerna. I grund uppstod detta problem eftersom så många variabler identifierats att den största möjliga modellen blir för stor. Det gick därför inte att genomföra den stegvisa metoden och ta bort variabler från modellen. 60 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N ; andel anställda som slutat sin anställning ; andel anställda som är under utbildning; antal förhandlingssalar; samt mål- och ärendenbalansen . De testade outputvariablerna är: andelen av tingsrättens mål som ändrats av överrätt delat med andelen mål som denna hovrätt i genomsnitt ändrar samt tingsrätternas genomsnittliga omloppstid för mål och ärenden. Av de variabler som testats är det bara variabeln andel anställda som slutat sin anställning som modellvalsstrategin indikerar borde ingå i modellen. Detta gäller dock endast ett av de studerade åren, nämligen . När granskningen inleddes var en av utgångspunkterna att dessa faktorer var viktiga för utformningen av modellen. Modellvalsarbetet visar att så inte är fallet och dessa inkluderas därför inte i modellen. Faktorerna studeras däremot i andrastegsanalysen i avsnitt 5.2.2. R I K S R E V I S I O N E N T I N G S R Ä T T E R S E F F E K T I V I T E T O C H P R O D U K T I V I T E T Bilaga 4 Faktorer utanför produktionsmodellen Från intervjuer med tingsrätter och har det framkommit att en hög personalomsättning kan påverka effektiviteten. Skälet till detta är att om personalen omsätts snabbt leder det till att ny personal behöver rekryteras och läras upp. Det tar enligt intervjuerna ungefär innan en handläggare kan handlägga ärenden på ett fullt effektivt sätt. har konstruerat ett eget mått, andel av de anställda som arbetar sitt första år i domstolsvärlden, och dessutom fått tillgång till två mått på personalomsättningen: andel av de anställda som lämnade sitt arbete och andel av de anställda som rekryterades . Dessa variabler prövas i valet av modell (se bilaga 3). Informationen från intervjuerna pekar också på att en viktig faktor kan vara tingsrätternas andel anställda som använder del av sin arbetstid till utbildning, det vill säga tingsnotarier och fiskaler. Notarier får sin ersättning från och fiskaler får sin ersättning från den hovrätt där de genomgår utbildning. Domstolen där de arbetar står för utbildning och handledning, men uttalanden från intervjuerna visar att domstolarna oftast får ut mer resurser än de själva lägger på notarierna och fiskalerna. Att tingsrätterna får ut arbetade timmar av tingsnotarierna och fiskalerna finns redan inräknat i arbetade timmar för domare och för notarier och notariemeriterade jurister. De tingsrätter som har stor andel av denna resurs kan dock räkna med lägre produktion än vad som skulle vara fallet om de bara hade haft anställd personal utan utbildningsbeting eftersom vissa resurser behöver avsättas till själva utbildningen. En annan faktor som tagits fram är antal mål och ärenden i balansen. Anledningen till att detta kan påverka effektiviteten vid tingsrätterna är att när en stor mängd mål samlas kan detta fungerande stressande för organisationens personal i och med ökade krav. Omloppstiden är ytterligare en faktor som lyfts. Med omloppstid menas den tid som förflyter från det att målet eller ärendet kommer in till tingsrätten fram till det att tingsrätten avslutar målet eller ärendet. Omloppstiden för mål och ärenden är ett område som regeringen har i fokus för tingsrätternas verksamhet.70 Flera av de tidigare studierna på området har också analyserat effektiviteten i relation till omloppstiderna. Omloppstiden mäts som genomsnittligt antal dagar per tingsrätt och år. Slutligen, en faktor som kan påverka outputsidan är ändringsfrekvensen, det vill säga andelen mål där tingsrättens dom ändras i hovrätten. En tingsrätt som systematiskt använder för lite resurser på att exempelvis pröva kvaliteten på bevisningen och formulera detta i domen kan riskera rättssäkerheten till förmån för en ökad 70 Se exempelvis prop. 2016/17:1, utgiftsområde 4, s. 29. 62 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N produktion av domar. Detta innebär således att tingsrätten i detta fall kommer att tillgodogöra sig produktionen, trots att hovrätten får göra om hela eller delar av arbetet. Genom att prova denna variabel kan få en uppfattning om det finns en systematisk sådan samvariation. Det är tydligt från intervjuerna att detta är ett kontroversiellt mått. Det finns flera framförda anledningar till kritiken, vilka sammanfattas nedan: •Många domar ändras av den enkla anledningen att förutsättningarna har ändrats från tingsrätt till hovrätt. •De tingsrätter som arbetar mest med bemötandefrågor tenderar att ha lägst andel överklaganden över huvud taget. •Hovrätterna har olika ändringsfrekvens jämfört med varandra, vilket bland annat beror på att hovrätterna tillämpar olika praxis. antar att den första invändningen styrs av slumpen och därför påverkar ändringsfrekvensen lika mycket oavsett vilken tingsrätt det gäller. Den andra invändningen bör inte påverka ändringsfrekvensen eftersom det i huvudsak bör vara personer utan goda skäl att överklaga som avstår på grund av tingsrättens goda bemötande. Vad gäller den tredje invändningen kan kontrollera för den genom att beräkna måttet som en kvot av ändringsfrekvensen för den enskilda tingsrätten och ändringsfrekvensen för hela hovrätten som tingsrätten tillhör. En ytterligare invändning är att en variabel som mäter ändringsfrekvensen för tingsrätternas mål i hovrätten skulle vara ett intrång på domstolarnas självständiga dömande. uppfattar dock frågan om oberoende och kvalitet som distinkta från varandra, särskilt eftersom frågan om domstolens oberoende enbart är kopplat till avgörande i enskilda mål. Eftersom denna variabel är ett aggregat är bedömningen att användandet av variabeln inte hotar ett sådant oberoende. R I K S R E V I S I O N E N T I N G S R Ä T T E R S E F F E K T I V I T E T O C H P R O D U K T I V I T E T Bilaga 5 Teknisk ineffektivitet med konfidensintervall Diagram B.1 Teknisk ineffektivitet hos de svenska tingsrätterna , skalavkastning med konfidensintervall Diagram B.2 Teknisk ineffektivitet hos de svenska tingsrätterna , skalavkastning med konfidensintervall 64 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Diagram B.3 Teknisk ineffektivitet hos de svenska tingsrätterna , skalavkastning med konfidensintervall Diagram B.4 Teknisk ineffektivitet hos de svenska tingsrätterna , skalavkastning med konfidensintervall R I K S R E V I S I O N E N T I N G S R Ä T T E R S E F F E K T I V I T E T O C H P R O D U K T I V I T E T Bilaga 6 Teknisk ineffektivitet med respektive utan resampling Tabell B.2 Långsiktig teknisk ineffektivitet (CRS) samt genom resampling teknisk ineffektivitet (BS) vid tingsrätterna åren 2012–2015, procent. 16,0* 18,2* 22,7* 25,7* 10,7* 18,5* 11,4* 11,4* 12,4* 24,1* 8,3* 6,7* 8,9* 14,6* 7,9* 6,9* 12,1* 6,0* 35,3* 38,8* 7,9* 18,4* 21,5* 6,3* 25,9* 11,1* 7,3* 6,9* 23,2* 10,0* 9,9* 21,4* 29,7* 9,1* 7,9* 16,0* 10,8* 7,4* 12,7* 22,8* 14,4* 12,1* 14,4* 43,3* 33,5* 24,0* 32,0* 13,7* 5,8* 20,8* 36,7* 15,0* 15,4* 12,0* 66 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N 25,8* 4,5* 38,1* 24,1* 18,9* 18,6* 17,3* 7,5* 9,2* 14,8* 11,2* 77,0* 26,6* 10,8* 36,7* 21,6* 27,6* 16,9* 11,2* 4,9* 15,4* 60,6* 36,9* 13,5* 10,5* 13,5* 14,5* 21,1* 4,3* 5,7* 19,5* 5,6* 16,9* 60,2* 31,7* 31,2* 24,7* 38,0* 29,8* 39,1* 37,0* 22,1* 11,5* 6,1* 10,6* 6,9* 5,4* 23,2* 44,1* 31,3* 24,6* 17,0* 9,6* 5,7* 6,2* 15,6* 14,5* 16,4* 16,4* R I K S R E V I S I O N E N T I N G S R Ä T T E R S E F F E K T I V I T E T O C H P R O D U K T I V I T E T 52,0* 22,8* 15,9* 20,2* 21,1* 25,4* 22,9* 14,5* 21,5* 10,8* 5,9* 22,7* 10,0* 5,4* 4,1* 15,7* 10,3* 6,8* 13,3* 16,1* 8,7* 12,7* 38,5* 26,6* 22,7* 24,0* Anm.: Symbolen ▴ innebär att denna tingsrätt är unik för det undersökta året. Unika tingsrätter ingår inte i beräkningen av medelvärdet. Symbolen * innebär att ineffektiviteten är statistiskt säkerställd skild från noll. Medelvärdet för kolumnerna resampling teknisk ineffektivitet (BS) är beräknade genom att ineffektiviteten för statistiskt insignifikanta tingsrätter sätts till noll. 68 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Bilaga 7 Skalineffektivitet per tingsrätt Diagram B.5 Skalineffektivitet per tingsrätt uppdelat enligt källan för skalineffektivitet, unika tingsrätter exkluderade, Diagram B.6 Skalineffektivitet per tingsrätt uppdelat enligt källan för skalineffektivitet, unika tingsrätter exkluderade, R I K S R E V I S I O N E N T I N G S R Ä T T E R S E F F E K T I V I T E T O C H P R O D U K T I V I T E T Diagram B.7 Skalineffektivitet per tingsrätt uppdelat enligt källan för skalineffektivitet, unika tingsrätter exkluderade, Diagram B.8 Skalineffektivitet per tingsrätt uppdelat enligt källan för skalineffektivitet, unika tingsrätter exkluderade, 70 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Bilaga 8 Beskrivande statistik för input- och outputvariabler Tabell B.3 Deskriptiv statistik över resurser och produktion 2012–2015 Antal domare och tekniska råd Antal tingsnotarier och beredningsjurister Antal övrig personal (helårsarbetare) Lokalyta (m2) Antal avgjorda brott-, fastighets- och Källa: Egen bearbetning av statistik från . R I K S R E V I S I O N E N TINGSRÄTTERS EFFEKTIVITET OCH PRODUKTIVITET Statens reformering av tingsrätterna har inte gett förväntad effekt. Trots förändrade arbetssätt och en sammanslagning av tingsrätter från 96 till 48 når många tingsrätter inte regeringens verksamhetsmål. granskning av den långsiktiga tekniska effektiviteten åren 2012– 2015 visar att effektiviteten är hög men att det finns en utvecklingspotential. Den varierar dock mellan de olika tingsrätterna. Vidare visar granskningen att produktiviteten har minskat över åren för en majoritet av tingsrätterna. Det framkommer också att tingsrätternas storlek har en koppling till nivån på ineffektiviteten. Granskningen bygger på DEA-metoden som mäter effektiviteten genom en inbördes jämförelse av tingsrätterna. För att höja effektiviteten och produktiviteten hos tingsrätterna rekommenderar och tingsrätterna med att påbörja ett arbete för att identifiera interna och externa faktorer som påverkar både effektivitet och produktivitet. rekommenderar även att ta hänsyn till att ineffektiviteten inte är jämt fördelad om effektiviseringsarbete ska genomföras. Enligt den modell som Riskrevisionen använt bedöms ett antal tingsrätter vara effektiva varför generella metoder för effektivisering riktade på samma sätt till samtliga tingsrätter inte nödvändigtvis är lämpliga. nybrogatan 55, 114 90 Utdrag ur protokoll vid regeringssammanträde Närvarande: statsminister , ordförande, och statsråden , Y , Baylan, Bucht, , , Hellmark , , Bah Kuhnke, Strandhäll, Shekarabi, , , , , Regeringen beslutar skrivelse om tingsrätters effektivitet och produktivitet