sou · H4B346 · 2017-01-01 00:00:00 — Kostnaderna för ett utanförskap varierar starkt beroende på hur misslyckandet på arbetsmarknaden ser ut. Ett sent inträde i arbetslivet kan kosta och en reducerad livslön på grund av svaga skolresultat kan kosta . Perioder av frånvaro på arbetsmarknaden kan kosta mer än medan av psykisk ohälsa och arbetslöshet kan leda till samhällskostnader på ca . Livslångt utanförskap på arbetsmarknaden kan, beroende på eventuell följdproblematik, kosta 9-11,. En dominerande kostnadspost i utanförskapet består av de produktionsförluster som uppstår. De leder till inkomstbortfall för den enskilde, försörjningskostnader för olika offentliga aktörer och en ogynnsam förskjutning i samhället mellan andelen försörjare och försörjda. Ofta är kommunen den offentliga aktör som får stå för den större delen av utanförskapets kostnader genom . Det är särskilt intressant eftersom det sannolikt är kommunen som via skolan bekostar insatser för eleverna. Vi får alltså den gynnsamma situationen att den som rimligtvis har det sociala investeringsuppdraget också är den aktör som har mest att vinna på det. Att det är skolan som har investeringsuppdraget medan gör vinsterna när insatserna blir framgångrika borde kunna leda till en intressant, och svår, omfördelningsdiskussion i kommunen. Dessutom behövs ytterligare en omfördelningsdiskussion, nämligen omfördelningen mellan nutid och framtid. sociala investeringen leder till en investeringskostnad medan intäkterna kommer att löpa . Det väcker frågor om huruvida våra uppföljningssystem på ett adekvat sätt fångar den här typen av beslut och om behovet av någon form av socialt investeringskapital. 10.2 Det möjliga värdet av intervention och sociala investeringar kring målgruppen Det är mot bakgrund av de data som finns tillgängliga inte möjligt att sätta ett bestämt värde på vad ett extra och samordnat stöd i skolan kan leda till, vare sig på individ- eller på gruppnivå. Däremot kan man ge exempel på ekonomiska värden av några sådana effekter. En reducering av ett senare inträde på arbetsmarknaden med leder till en samhällsvinst på ca . Att gå från ett totalt utanförskap på arbetsmarknaden till en situation där man arbetar deltidsarbete innebär en långsiktig samhällsvinst på ca . En förändring från ett totalt utanförskap på arbetsmarknaden till en situation där en person arbetar lönesubvention innebär en långsiktig samhällsvinst på . Att öka sin arbetsinsats på arbetsmarknaden från deltid till deltid innebär en långsiktig samhällsvinst på ca . 10.3 Avslutande reflektioner och framåtblickar Denna studie väcker ett antal frågor och funderingar. Omfattningen av skolmisslyckanden och deras konsekvenser i form av utanförskap på arbetsmarknaden ser ut att vara betydligt större än man kan tro. Kostnaderna för utanförskapet är också betydande och blir särskilt tydliga om man ställer dem i relation till kostnaderna för att reducera riskerna för utanförskap. Det leder till frågan om varför man inte gör fler eller mer omfattande insatser för att förhindra eller reducera utanförskap. En förklaring kan vara att effekterna för berörda beslutsfattare är mer eller mindre osynliga i de besluts- och uppföljningssystem man har tillgång till. Kostnaderna för utanförskap drabbar i regel någon annan aktör och sker betydligt längre fram i personens liv. Stuprörstänkandet och kortsiktigheten sätter käppar i hjulet för en god ekonomisk resurshushållning. Det förefaller inte heller finnas incitament för att agera. Det finns många förlorare vid en utebliven insats: den enskilda eleven, skolan som får sämre resultat samt kommunen och övriga samhället i form av att unga personer i större eller mindre omfattning misslyckas i arbetslivet - ofta helt i onödan. Långsiktighet och gränsöverskridande samverkan tycks vara nyckeln till framgång. Det är en tämligen enkel slutsats att stöd av det slag utredningen föreslår är en utomordentligt lönsam historia. Som vi ser det behöver man inte vara särskilt framgångsrik för att en social investering av det här slaget ska löna sig. Och den potentiella vinsten är utomordentligt stor. För gruppen elever med dövhet, hörselnedsättning eller grav språkstörning rör det sig förmodligen om . En avslutande fråga blir då naturligtvis: har vi råd att avstå från att agera? Den kalkylmodell som används här har utvecklats av oss . Den består av en databas med prislista och en Excellbaserad räknesnurra. Den följer sedvanlig praxis för samhällsekonomiska kalkyler med två modifikationer. För det första fördelar vi effektpanoramat på olika samhällsaktörer och för det andra redovisar vi även finansiella effekter. Arbetet med modellen består av tre steg; identifiera, kvantifiera och värdera effekter. Det första steget är alltså att identifiera effektpanoramat – vilket principiellt illustreras i den tämligen svåröverskådliga bilden nedan. En svåröverskådlighet som speglar den verklighet man möter i denna typ av situationer. Ofta har många olika aktörer och professioner varit involverade kring elever med dövhet, hörselnedsättning eller grav språkstörning såsom det beskrivs i detta betänkande. I regel utan att samverka med varandra på ett mer systematiskt vis. De insatser som görs uppfattas ofta som fragmenterade. Man skulle kunna säga att få ser helheten i den enskildas situation, då det inte är ovanligt att personer som berörs har haft kontakt med 20, 30, 40 eller fler olika yrkesutövare inom olika organisationer och professioner. Alla med olika perspektiv på och kunskap om deras problem. Få har kunskap om eller ser helheten i dessa personers liv. Gripande, Åtal, Det första steget för att kunna beräkna effekterna av dessa händelser är alltså att skapa sig en bild av det totala effektpanorama som uppstår. I nätverkskartan ovan illustrerar vi principiellt hur den bild ser ut som utgör grunden för kalkylmodellen i denna rapport. Kvantifiera och prissätt effekterna För att kunna synliggöra kostnaderna för det vi här studerar och de effekter som utanförskap och marginalisering på grund av de problem som här beskrivits använder vi den trestegsmodell som är konstruerad för samhällsekonomiska analyser: Vi identifierar med hjälp av nätverkskartan ovan alla olika effekter som uppstår. Därefter kvantifierar vi alla dessa effekter. Slutligen prissätter vi dessa. För att kunna göra en prissättning måste vi skaffa oss en bild av priset på alla de olika insatser och effekter som kan bli aktuella till följd av det fenomen vi studerar. Ovan visar vi ett utdrag ur en sådan prislista som utgör underlaget för denna studie. Detta har vi byggt samman i den kalkylmodell vi använt i denna studie. I den fullständiga prislistan ingår ca 200 – 300 variabler omfattande ett tiotal stora samhällsaktörer. Olika typer av effekter och kostnader Frågan blir då, vilka är komponenterna i denna kostnadsmassa? De består av fyra delar: 1)Det förlorade produktionsvärdet. Detta uppstår till följd av att människor som skulle kunna arbeta (helt eller delvis) inte tas i anspråk och deras bidrag till folkhushållet (det som ibland kallas deras BNP-bidrag) därmed uteblir. Denna kostnad brukar beräknas som den lönekostnad en arbetsgivare är beredd att betala för att anställa den person det gäller. I våra kalkyler använder vi – utifrån försiktighetsprincipen – regelmässigt en mycket låg lönekostnad som utgångspunkt för kalkylen. Till detta kommer arbetsgivarens så kallade lönekostnadspåslag som tillsammans med lönen utgör den totala lönekostnaden. 2)Kostnader för olika insatser i form av prevention, vård eller rehabilitering som riktas mot den person det gäller. Detta kallar vi reala kostnader. I våra kalkylmodeller beaktar vi normalt mellan 150 och 250 variabler som vi identifierat, kvantifierat och prissatt och som fångar ett brett panorama av olika insatser som kan bli aktuella kring den grupp som studeras. 3)Den tredje gruppen av kostnader uppstår för att människor kanske inte kan försörja sig själva eller sitt hushåll till följd av den situation de hamnat i. Det kan handla om behov av allt från sjukpenning, via aktivitetsersättning eller ekonomiskt bistånd till A-kassa och sjukersättning. Dessa kostnader brukar kallas finansiella kostnader eller transfereringar och anses normalt sett inte höra hemma i en samhällsekonomisk kalkyl. Vi väljer ofta att även redovisa dessa kostnader, men att särskilja dem från de s.k. reala kostnaderna – dvs. produktionsbortfallet och kostnaderna för olika insatser. 4)Den fjärde gruppen är de uteblivna skatter och avgifter som uppstår som en följd av detta. Även dessa utgör en finansiell kostnad eller transferering. Till skillnad från försörjningskostnaderna redovisar vi endast sällan dessa typer av finansiella effekter trots att de i olika offentliga aktörers beslutsfattande spelar en stor roll inte minst då det gäller omfördelning av kostnadsansvar mellan stat, kommun och landsting kring olika frågor. Fördela kostnaderna på olika samhällsaktörer Men detta räcker inte. I traditionella samhällsekonomiska kalkyler brukar man nöja sig med att beskriva vilka effekter som uppstår för samhället i stort. Men detta är inte alltid ett relevant svar för en enskild aktör i samhället som kommun, försäkringskassa eller polis, som kanske är mer intresserad av att få veta hur det påverkar just den egna verksamheten. Därför delar vi upp kostnaderna på sex olika samhällssegment: kommun, landsting, försäkringskassa, arbetsförmedling, rättsväsende och övriga. Några av dessa segment är också tydliga organisationer såsom kommun eller arbetsförmedling. Andra består av flera olika delsegment såsom rättsväsendet som består av bl.a. polis, åklagarväsende, domstolsväsende och kriminalvård. I kategorin övriga ryms bl.a. företag, allmänhet, familj, , kronofogdemyndigheten etc. En förståelse för kostnaderna Kostnaderna för de olika scenarier vi här redovisar är baserade på en schablon kring olika former av utanförskap (helt eller delvis). Dessa scenarier är framtagna vid ett stort antal workshops med experter kring olika former av utanförskap. De kostnader som redovisas är merkostnader i ett utanförskap utöver de ”normalkostnader” som alla medborgare har t.ex. för sjukvård. Modellen är byggd på ett sådant vis att effekter för sex olika samhällsområden (det vi i modellen kallar aktörer) redovisas. För Arbetsförmedlingens del kan det handla om utredningar, handläggartid, utbildningsinsatser eller olika former av lönesubventioner. För kan det handla om sjukpenning, sjukersättning, aktivitetsersättning, olika rehabiliteringsinsatser, utredningar eller handläggartid. Kommunens kostnader kan vara för olika elevvårdsinsatser i skolan, olika pedagogiska stödinsatser, skolsjukvård, skolkurator, orosanmälan till , HVB- placeringar, utredningar eller ekonomiskt bistånd. (eller regionens) insatser kan vara läkarbesök, insatser från BUP, farmaka, psykiatriska insatser och akutsjukvård i olika former. Rättsväsendets kostnader (som för dessa målgrupper är ytterst marginell) kan handla om kostnader för kronofogde, polisingripanden av olika slag eller åklagarkostnader. Under posten Övriga (som även de är mycket små för dessa målgrupper) ryms kostnader för allmänhet, företag och civilsamhället. Totalt sett finns mellan 150 och 200 sådana kostnadsposter med i de olika kalkyler som redovisas. Vi har etablerat ett antal bärande principer för vårt arbete. Den första av dessa är att alltid ligga i underkant i våra beräkningar – försiktighetsprincipen. Den andra principen är att ta bort sådant som i och för sig kanske är viktigt men som kan vara diskutabelt eller svårt att mäta i kalkylen. Exempel på detta är: Indirekta effekter på tredje man och den sociala omgivningen – den sociala smittan. Indirekta effekter på nästa generation – det sociala arvet. Diffusa och etiskt svårmätbara effekter som rädsla lidande, smärta, för tidig död, försämrad livskvalitet. Diffusa spridningseffekter som fler väktare, säkerhetsdörrar, preventionskostnader i stort. Diffusa effekter på samhället i stort såsom minskad tillit, otrygghet, sämre relationer (det man i ekonomisk teori kallar ett urgröpt socialt kapital). En tredje viktig ansats är att vara medveten om att resultaten handlar om storleksordningar och inte exakta resultat, oavsett hur ambitiösa vi är. Området är för komplext för att göra anspråk på att ha den exakta sanningen. Det är bättre att ha en bild av storleksordningar kring kostnader (och vara medveten om att det är just detta) än att inte ha någon aning alls eller bara gissa och tycka. Vi gör alltså på inget sätt anspråk på att sitta på en Sanning med stort S, eller ens att vi någonsin kommer att komma fram till sanningen. Detta är ett synsätt och en metod för att steg för steg komma något närmare sanningen. Att räkna om till nuvärde – diskontering Effekter av många fenomen av det slag som här studeras uppstår . flera decennier framåt. Detta betyder att framtida effekter måste kunna omvandlas till nuvärde. Detta gör man genom att diskontera dessa effekter till nuvärde med en viss procentsats. Vi använder oss ofta av värdet . Detta innebär att framtida effekter i kalkylen får mindre tyngd än nutida. En del av den ovan presenterade försiktighetsprincipen är att i våra kalkyler här inte ta med faktorer och effekter som i sig kan anses vara viktiga men som trots detta är svåra att prissätta, eller där metoderna att prissätta kan anses vara tveksamma eller rentav tvivelaktiga av praktiska (t.ex. otrygghet) eller etiska (t.ex. värdet av för tidig död) skäl. Sådana faktorer brukar ibland kallas ”svårmätbara” (på engelska intangibles). Inom näringslivets tjänstesektor brukar sådana faktorer tillmätas stor betydelse då ett företag ska värderas. De kallas då immateriella tillgångar. Exempel på detta är varumärke, patent, kompetens och andra icke materiella tillgångar. Alla dessa är naturligtvis faktorer av stor betydelse när olika effekter kring utanförskap ska värderas. Inom nationalekonomin finns också metoder för att värdera de flesta av dessa faktorer. Dock kan många av dessa metoder diskuteras och även ifrågasättas, bl.a. ur ett etiskt perspektiv. Vi har därför genomgående valt att lyfta ut dessa faktorer ur vår kalkyl för att inte riskera att hamna i diskussioner kring sådana frågor som kan avleda fokus från studiens huvudlinje – de direkt mätbara effekterna av utanförskapet. En konsekvens av detta är att de resultat och de värden vi får kring utanförskapets effekter därmed blir mindre än de totala effekterna om även dessa svårmätbara faktorer skulle medräknas. Vi underskattar som en följd av detta, och den ovan redovisade försiktighetsprincipen, systematiskt utanförskapets ekonomiska effekter i våra kalkyler. En beskrivning av genomförande och metoder Utredning kring andelen barn med grav språkstörning vid () genomförde en undersökning på uppdrag av U2013:02 (hädanefter benämnd kommittén). Syftet med undersökningen var att uppskatta andelen barn med grav språkstörning i . Det finns en diagnos över generell språkstörning (F80.2B) och en delmängd av dessa antas ha en grav språkstörning. Kommittén har bland annat haft som uppdrag att ta fram en ny definition av grav språkstörning, för ny definition se bilaga 1 och avsnitten ”BILAGA 1 till logopeder”. SCB:s uppdrag har varit att utifrån den nya definitionen av grav språk- störning uppskatta andelen barn med grav språkstörning i . För att genomföra en uppskattning har ett icke sannolikhetsurval av fem landsting genomförts och det var totalt 15 logopedmottagningar som deltog i undersökningen. Ambitionen var att varje landsting skulle totalundersökas. Resultatet i form av tabeller levererades enligt överens- kommelse. Undersökningsledare på var och var metodstatistiker. Utredningens kontaktperson gentemot SCB var . Som expert inom ämnesområdet deltog logoped från Logopedbyrån. Undersökningens syfte var att uppskatta andelen barn med grav språkstörning i . Målpopulationen var barn i . Via ett icke sannolikhetsurval valdes fem landsting ut att delta i undersökningen. Kommittén ansvarade för valet av landsting. Inom landstingen skulle barnen med generell språkstörning födda 2005- 2007 totalundersökas med avseende på förekomst av grav språkstörning. Undersökningen bygger på följande antaganden: -Den grava språkstörningen upptäcks innan barnet börjat skolan och antas ha träffat en logoped när de är fem, sex eller . -De barn som har grav språkstörning har en F80.2B-diagnos. -Diagnosen F80.2B ställs inte om logopeden misstänker att barnet har en utvecklingsstörning (logopeden kan då ställa till exempel diagnosen F80.9 och kanske föreslå en psykologutredning). -De barn vars logoped misstänker utvecklingsstörning hinner få en utvecklingsbedömning innan de börjar skolan, så att en korrekt F80.2B-diagnos kan ställas. -Diagnosen F80.2B ställs helst när språkstörningen är typisk och språkstörningen är den primära funktionsnedsättningen. -I de fem länen finns logopedkulturer av olika slag representerade, så att undersökningen sammantaget kan bli så rättvisande som möjligt. -Den absoluta merparten av logopederna ställer upp i undersökningen så att bedömningen av totala antalet barn med grav språkstörning blir så korrekt som möjligt. På grund av att undersökningen är genomförd som ett icke sannolikhetsurval kan resultaten inte generaliseras till målpopulationen utan vidare. Det skulle också vara svårt att generalisera ett sannolikhetsurval om fem landsting till barn i . Urvalet av landsting styrdes bland annat av: -Att hade få privata aktörer. Om det finns flera logopedmottagningar med separata journalsystem skulle det finnas en risk att samma patient förekommer i undersökningen. Av denna anledning valdes inte . -Geografisk spridning mellan landsbygd och storstäder. Om resultatet är homogent för de fem landstingen ger det en indikation på att resultatet kan generaliseras till barn i . Om resultaten skiljer sig mellan landsting tyder det på att det är svårt att generalisera till barn i men det ger en indikation på ett intervall det ”sanna värdet” kan ligga inom. Ambitionen var att totalundersöka alla fem landsting. Det finns dock ett bortfall av logopedmottagningar på grund av bland annat stor arbetsbörda. Eftersom ett bortfall finns i undersökningen har det geografiska upptagningsområdet (kommun) för respektive logoped- mottagning blivit en viktig information i analysen. Genom att ta hänsyn till antalet barn i upptagningsområdet kan andelen barn med grav språkstörning uppskattas. Tabell 1 visar antalet barn födda i de undersökta land- stingen samt antalet barn i de undersökta upptagningsområdena. Grundläggande för bra kvalitet i en undersökning är kvaliteten på de data som samlas in. SCB har tillsammans med kommittén och logoped utformat frågorna i blanketten. Genom en pilotstudie som logoped genomförde på testades undersökningens genomförande och frågeformulär. Genom erfarenheter från pilotundersökningen utformades en slutgiltig blankett samt instruktioner till kontaktpersonerna på logoped- mottagningarna och till logopederna som skulle göra bedömningen. För frågeblankett och instruktioner se bilaga 1. Frågeblanketten bestod av 7 numrerade frågor samt en kommentars- ruta. Inför uppdragets start hade kommittén i uppdrag att säkerställa att landstingen på ett enkelt sätt kunde lokalisera barn med diagnosen generell språkstörning ett givet födelseår. Kommittén ansvarade även för att rekrytera kontaktpersoner på landstingen. Kontaktpersonerna på landstingen beställde lika många blanketter som det fanns barn med generell språkstörning de givna födelseåren. SCB distribuerade undersökningen med packetutskick innehållande blanketter, informationsbrev, instruktioner och svarskuvert. I informationsbrevet kunde uppgiftslämnarna läsa om undersökningens bakgrund, syfte och att undersökningen genomfördes som en del i ett regeringsuppdrag. Brevet informerade även om personuppgiftslagen samt offentlighets- och sekretesslagen. Inga personnummer eller liknande identifikations- uppgifter har samlats in på frågeblanketten eller registrerats av SCB. Logopederna på landstingen har fyllt i en blankett per barn med diagnosen generell språkstörning. Undersökningen omfattar följande variabler -Kontrollfråga om diagnosen F80.2B -Flerspråkighet/annat modersmål -Kontrollfråga om födelseår och senaste bedömningen -Grav språkstörning ja/nej/oklart -Anledning till svaret oklart -Om logoped själv ställt diagnosen F80.2B Kontaktpersonerna på landstingen skickade tillbaka de ifyllda blanketterna till SCB. Insamlingen av undersökningen genomfördes . Bortfallet består dels av objektsbortfall, som innebär att fråge- blanketten inte är besvarad alls, och dels av partiellt bortfall som innebär att vissa frågor i blanketten inte är besvarade. Om bortfallet skiljer sig från de svarande, med avseende på undersöknings- variablerna, så kan skattningarna som grundar sig på enbart de svarande vara skeva. Objektsbortfall kan bland annat bero på att uppgiftslämnaren inte är villig att delta i undersökningen, att uppgiftslämnaren inte går att nå eller att uppgiftslämnaren är för- hindrad att medverka. Objektsbortfallet i denna undersökning redovisas i tabell 2 nedan. Eftersom det finns ett bortfall av logopedmottagningar är inte landstingen totalundersökta. Av den anledningen har mindre geografiska områden skapats utifrån de upptagningsområden logopederna/kontaktpersonerna själva uppgivit. En logoped vid en mottagning svarade inte. I analysen har detta tagits omhand genom att antalet barn i upptagningsområdet reducerats med motsvarande tjänstgöringsgrad. Partiellt bortfall kan bero på att en fråga är svår att förstå, är känslig, att uppgiftslämnaren glömmer att besvara frågan eller att instruktionerna vid hoppfrågor misstolkas. Det partiella bortfallet varierar mellan för frågorna. Det högsta partiella bortfallet, , finns för fråga 4, ”Har det gjorts någon bedömning något av dessa år?”. Täckningsfel, under- och övertäckning, innebär att urvalsram och population inte helt stämmer överens. Undertäckning innebär att vissa objekt som ingår i populationen saknas i urvalsramen. Övertäckning innebär att objekt som inte ingår i populationen ändå finns i urvalsramen. Ett sätt att minska täckningsfelen är att ha bra och uppdaterade register. Undertäckning som kan förekomma är att barn med grav språk- störning inte besökt logoped. Under- och övertäckning kan även ha uppkommit på grund av att barn som blivit bedömda flyttat från eller att barn med grav språkstörning flyttat till och inte träffat logoped i det nya . Övertäckning kan ha uppkommit om ett barn besökt två landsting eller mottagningar med två olika journalsystem. Populationstotalen är hämtad från Registret över totalbefolkningen (RTB) . Populationstotalen har använts vid beräkningar av förekomst i upptagningsområdena. De sanna populationstotalen har naturligtvis ändrats de fyra åren bedömningar har gjorts (2011-2014). Vi bedömer påverkan som försumbar. Denna kvalitetskomponent avser fel som uppkommer på grund av att endast ett urval av populationen undersöks. Urvalsfel är således den avvikelse mellan ett skattat värde och det faktiska värdet som beror på att man inte undersöker alla objekt i populationen. Urvalsfelets storlek minskar med en ökad urvalsstorlek. Ett litet urval är alltid svårt att generallisera till helheten. Det man med större säkerhet kan uttala sig om är upptagningsområdena. Generalisering till hela ska ske med försiktighet. Ett fel som kan uppstå vid mätning är att lämnade uppgifter skiljer sig från faktiska uppgifter. Felet kallas mätfel och kan uppkomma då uppgiftslämnaren inte minns de faktiska uppgifterna, missförstår frågan eller medvetet svarar felaktigt. I den här undersökningen kan mätfel uppkomma genom att till exempel logoped som fyllt i frågeblanketten missförstått journalanteckningar eller på grund av att information saknats för att kunna fylla i frågeblanketten fullständigt. Följande upprättningar har gjort tillsammans med sakkunnig, logoped : Om partiellt bortfall gjordes