sou · H6B374 · 2018-10-02 00:00:00 — Där- för görs en korrigering så att kommuner med låg sysselsättning får ett större förväntat utbildningsbehov än kommuner med en hög sysselsättning. Som sysselsatta bör räknas vuxna som är förvärvs- arbetande eller studerar på universitet eller högskola. Utredningen har i det redovisade utfallet beräknat korrigeringsfaktorn som För- värvsfrekvens i åldern 20–64 i riket dividerat med Förvärvsfrekvens i åldern 20–64 i kommunen. Vid en implementering bör korrigerings- faktorn i stället beräknas med kvoten mellan sysselsatt i riket och sysselsatta i kommunen. Korrigeringsfaktorn har sedan multiplice- rats sedan med det okorrigerade utbildningsbehovet vilket resulterar i det förväntade utbildningsbehovet. Enhetskostnaden definieras som den genomsnittliga nettokost- naden per helårselev i riket. Enhetskostnaden för respektive verk- samhet beräknas som summa nettokostnader i riket dividerat med antal helårselever i riket. helårselev inom vuxenutbildning på grundläggande nivå till 46 650 kro- nor, inom gymnasial vuxenutbildning till och inom SFI till . För varje kommun och verksamhet multipliceras enhetskostnaden med det förväntade utbildningsbehovet. De tre verksamheternas stan- dardkostnader summeras sedan till en sammantagen standardkost- nad för vuxenutbildning. Standardkostnaden räknas upp till utjämningsårets prisnivå med nettoprisindex. Verksamhetens nettokostnad, potentiell målgrupp och antal hel- årselever uppdateras . I tabell 7.9 redovisas utfallet som det hade blivit 2018 per kommun- grupp. På kommungruppsnivå får pendlingskommuner nära storstäder den högsta genomsnittliga avgiften och storstäderna det högsta genom- snittliga bidraget. På kommunnivå är skillnaderna relativt stora, med en högsta avgift på per invånare för och ett högsta bidrag på per invånare för . Totalt om- fördelar modellen från kommuner med mindre behov av vuxenutbildning till de med större behov. Beräknar man om- fördelningen per verksamhet är den för grund- läggande nivå, för gymnasial nivå och 410 mil- joner kronor för SFI.14 Förslag: Standardkostnaden för individ- och familjeomsorg (IFO) beräknas med utgångspunkt från sju variabler som speglar skill- nader i socioekonomiska förhållanden i kommunerna. Dessa vari- abler är Andel barn och ungdomar i åldern 0–som lever i ekonomiskt utsatta hushåll, Andel lågutbildade födda i åldern 20–, Tätortsbefolkningens storlek, Andel boende i fler- familjshus byggda –1975, Ohälsotal, Andel invånare och en variabel för justering av hushållsinkomster som beror på gränspendling till och . En komponent för utjämning av skillnader i lönekostnader läggs in i IFO-modellen. Liksom den nuvarande IFO-modellen bygger mitt förslag på en multipel linjär regression. Förslaget innebär att fyra nya variabler tillförs i IFO-modellen. Dessa variabler är Andel barn och ungdomar iåldern 0–som lever i ekonomiskt utsatta hushåll, Ohälsotal, Andel invånare och en variabel för justering av hus- hållsinkomster som beror på gränspendling till och . 14Observera att de tre verksamheternas omfördelning inte kan summeras till modellens totala omfördelning. Summeringen är större än modellens totala omfördelning, eftersom omför- delningen i en verksamhet kan motverkas av omfördelningen i en annan. Förslaget innebär också att variablerna Andel arbetslösa utan er- sättning och Andel av kommunens befolkning med ekonomiskt bistånd än tas bort ut IFO-modellen. Ett tillägg görs för beräknade lönekostnadsskillnader mellan kom- munerna i individ- och familjeomsorgen. De föreslagna förändringarna i IFO-modellen framgår av tabell 7.10. Den nuvarande delmodellen för individ- och familjeomsorg utarbe- tades av Utjämningskommittén.08. Modellen innefattar samtliga verksamheter inom individ- och familjeomsorg det vill säga försörj- ningsstöd, barn- och ungdomsvård, missbrukarvård för vuxna, familje- rätt och övrig vuxenvård. Modellen baseras på en multipel linjär regressionsekvation för de genomsnittliga nettokostnaderna för individ- och familjeomsorg –2009 i varje kommun. Modellen består av fem förklar- ande variabler för kommunernas nettokostnader för individ- och familjeomsorg med data . De förklarande variablerna är •andel arbetslösa utan ersättning, •andel lågutbildade födda i i åldern 20–, •kvadratroten ur tätortsbefolkningens storlek i kommunen (tät- hetsvariabel),15 •andel boende i flerfamiljshus byggda –1975 och •andel av kommunens befolkning som uppbär försörjningsstöd än . Samtliga variabler uppdateras utom tätortsbefolkningen som uppdateras , . Koefficienterna i den skattade regressionsekvationen har legat fast då den nuvarande utformningen av delmodellen för IFO infördes i kostnadsutjämningen. De tidigare statliga utredningarna om kostnadsutjäm- ning har erfarit att det är svårt att uppskatta de strukturella kost- naderna för IFO i kommunerna. Ett skäl till detta är att de individer som mottar de olika insatserna inte är en tydligt definierad kategori av personer. Kommunernas utgifter för IFO beror på ett samspel mellan enskilda individers egenskaper, socioekonomiska förhållan- den och kommunernas bedömningar om behov av insatser. Kritik mot påverkbarhet och osäkra underlag för modellen Den nuvarande IFO-modellen har kritiserats av bland annat SKL och av enskilda kommuner. SKL har pekat på att variabeln Andel arbetslösa utan ersättning är instabil i den mening att oförklarliga förändringar uppstått mellan vissa år. I kommunernas svar i den en- kät som utredningen skickat ut framkommer också kritik mot att variablerna Andel arbetslösa utan ersättning och Andel av befolkningen med ekonomiskt bistånd ingår i IFO-modellen. Kritiken handlar om att dessa variabler minskar incitamentet för 15Tätort definieras i korthet som en koncentration av bebyggelse där antalet invånare är minst 200personer och avståndet mellan byggnaderna är högst . kommunerna att förbättra möjligheterna till egenförsörjning med arbetsinkomster och att variabeln Andel av befolkningen med eko- nomiskt bistånd är påverkbar. Mot denna bakgrund har jag haft ambitionen att omarbeta IFO- modellen där ovannämnda två variabler ersätts med andra förklar- ande variabler som bättre speglar strukturella förutsättningar för kommunernas individ- och familjeomsorg. Ett sätt att bedöma delmodellernas träffsäkerhet i kostnadsutjäm- ningen är att beräkna samvariationen mellan nettoutgifter per in- vånare och de beräknade standardkostnaderna. Detta brukar kallas för förklaringsgrad. När den nuvarande IFO-modellen skattades var förklaringsgraden men då modellen skattas om med aktu- ella data har den sjunkit och förklarar 2016. Som ovan nämnts baseras den nuvarande IFO-modellen på data –2009. har kostnadsnivån för insatser inom IFO förändrats. En tydlig indikation på detta är att för att komma upp dagens redovisade kostnadsnivå för IFO måste standardkostnaderna justeras upp relativt kraftigt.16 Under är denna uppjustering . Modell för hela verksamheten att föredra IFO-modellen bör kopplas till olika socioekonomiska förhållanden i kommunerna. På liknande sätt som i tidigare utredningar om kost- nadsutjämningen har jag prövat olika statistiska samband mellan å ena sidan verksamhetsutgifter för olika delar av IFO och å andra sidan socioekonomiska variabler. Jag har valt att bibehålla metoden med att beräkna standardkostnaderna för IFO med hjälp av en statis- tisk modell för kommunernas sammantagna nettoutgifter för IFO. Detta val stöds av analyser som visar att separata modeller för de olika delverksamheterna inom individ- och familjeomsorgen inte medför att nettokostnaderna för IFO kan förklaras på ett bättre sätt. Utredningen har bland annat prövat att hitta modeller för antal mottagare av insatser för ungdomsvård och missbrukarvård för 16Kostnadsnivån enligt kommunernas räkenskapssammandrag (RS). De prövade modellerna har inte visat sig vara statistiskt signi- fikanta, och därför föreslår jag att modellen även fortsättningsvis bör omfatta hela verksamhetsområdet. Asylsökande och nyanlända – statsbidrag och utgifter redovisas separat Utredningen har särskilt studerat om man kan finna ett samband mellan kommunernas nettoutgifter för IFO och variabler som speg- lar invandring när man beaktar andra socioekonomiska förhållanden såsom utbildningsnivå, befolkningstäthet och olika mått på fattigdom. Merparten, , av kommunernas ut- gifter för ekonomiskt bistånd går till hushåll med utländsk bak- grund. Detta beror på att denna grupp av hushåll dominerar bland hushåll som har ett långvarigt beroende av ekonomiskt bistånd.17 Utredningens analyser visar att de variabler som uppvisar starkast samband med kommunernas nettoutgifter för IFO är kopplade till utbildningsnivå, tätortsbefolkningens storlek och fattigdom. Vari- abler som speglar invandring såsom andel med utländsk bakgrund, andel flyktingar, andel asylsökande och andel nyanlända har inte visat sig ha ett tydligt statistiskt samband med kommunernas netto- utgifter för IFO.18 Effekterna av ökat antal nyanlända och andra variabler som speglar migration fångas enligt vår bedömning indirekt i andra socioekonomiska variabler. Ytterligare ett skäl till att ett samband mellan variabler som speg- lar invandring och kommunernas nettokostnader för IFO inte kan påvisas kan vara att nyanländas etablering i främst finansieras med statsbidrag. Dessa statsbidrag och utgifter redovisas enligt SCB:s anvisningar på en särskild post i kommunernas räkenskapssamman- drag. 17Enligt statistik definieras en person som långvarig biståndsmottagare då man ingått i ett eller flera biståndshushåll . Andelen utrikes födda i denna grupp uppgick till 2016. 18Utredningen har prövat om det finns ett samband mellan andelen flyktingar i kommunens befolkning i åldersgruppen 20–och nettoutgifterna för IFO. Här avses flyktingar som vistats i 3–, det vill säga än den så kallade etableringsperioden som uppgår till . utgår riktade statsbidrag till kommunerna för olika stödinsatser till nyanlända. Den sjunkande förklaringsgraden och de problem som nämnts ovan rörande två variabler i den nuvarande IFO-modellen är skäl för en revidering. Utredningen har prövat ett tjugotal tänkbara förklar- ingsfaktorer för kommunernas nettoutgifter för IFO. Som nämnts har det visat sig att utbildningsnivå, befolkningstäthet och fattigdoms- mått uppvisar starka samband med kommunernas nettoutgifter för IFO. Utredningen har även funnit att gränspendling, ohälsa och an- delen äldre invånare har inverkan på de strukturella utgifterna för IFO. Nedan beskrivs motiven för mitt förslag till val av variabler i IFO- modellen mer utförligt. Andel barn och ungdomar som lever i ekonomiskt utsatta hushåll Eftersom social forskning visar att olika typer av fattigdomsmått påverkar behovet av insatser inom individ- och familjeomsorg i kom- munerna har utredningen prövat denna typ av samband. Jag har funnit att variabeln Andel barn och ungdomar i åldersgruppen 0–som lever i ekonomiskt utsatta hushåll har ett starkt samband med kommunernas nettoutgifter för IFO. Vi har prövat sambandet mel- lan IFO och andra mått på fattigdom, bland annat mått på relativ fattigdom. Dessa samband har visat sig vara svagare. Ekonomiskt utsatta hushåll definieras som hushåll som har låg inkomststandard eller mottar ekonomiskt bistånd. Denna definition har tillämpats i en rapport som ges ut av och av Malmökommissionen.19 Definitionen har sedan spridits och an- vänts av andra aktörer, bland annat Kolada. Kommunerna beslutar om ekonomiskt bistånd till hushåll enligt Socialtjänstlagen och kom- munerna kan välja att besluta om högre bistånd än vad lagen stipu- lerar.20 Det finns därför en viss möjlighet att påverka utfallet av den ovannämnda variabeln. Jag bedömer att denna inverkan är liten efter- som barnfattigdom främst beror på faktorer såsom löneinkomster, 19Rädda Barnen (2016), Vi är orädda barnrättskämpar, årsrapport . 20Socialtjänstlag (2001:453). ersättningar från socialförsäkringar och hushållens försörjnings- börda.21 Andel lågutbildade födda i i åldern 20–40 år Denna variabel ingår i den nuvarande IFO-modellen och har ett starkt samband med kommunernas nettoutgifter för IFO. Av den anledningen bör variabeln alltjämt finnas kvar i IFO-modellen. Testerna med olika modeller visar bättre statistiska resultat med denna variabel än då alla med låg utbildning i den aktuella ålders- gruppen ingår. Här definieras låg utbildning som att personen har högst förgymnasial utbildning på 9–(eller att uppgift om ut- bildning saknas i registret). Att det är just är de som är födda i som tycks ha större effekt kan till en del förklaras av brister i registren över utbildningsnivå för utrikes födda. Tätortsbefolkningens storlek spelar roll för kost- nader. Vi kan förvänta oss att IFO-kostnaderna ökar med en ökande tätortsbefolkning. Bristande social kontroll från omgivningen och glesare sociala nätverk kan förklara varför invånarna i större tätorter behöver insatser oftare än vad invånare i mindre sam- hällen gör.22 En indikation på detta är att samtliga så kallade ”utsatta områden” som pekats ut av ligger i kommuner med mer än 43 000 invånare.23 I denna utredning – såväl som i tidi- gare utredningar om kostnadsutjämning – har det visat sig att antalet personer som bor i tätort i kommunerna har ett starkt 21Inkomststandarden bygger på socialbidragsnormen . Den disponibla inkomsten dividerad med en norm för levnadsomkostnader vars storlek beror på hushållets sam- mansättning. består av baskonsumtion (exempelvis mat och kläder) och regionala kostnader för boende. Vid inkomststandard 1,0 har hushållet precis den inkomst som krävs för att nå ”lägsta rimliga standard”. Med låg inkomststandard (värden under 1,0) menas att hushållet har en lägre inkomst än vad som krävs för att nå ”lägsta rimliga standard”. I hushåll med hög inkomststandard (2,0 eller högre) är inkomsterna tillräckliga för att försörja två familjer. 22Se bl.a. Oresjö (1995). 23Polisen (2015), Utsatta områden – sociala risker, kollektiv förmåga och oönskade händelser, bilaga 1. samband med kommunernas nettoutgifter för IFO.24 För att mini- mera de extrema värden som annars uppkommer för de allra största kommunerna används kvadratroten ur tätortsbefolkningen. Denna utformning av variabeln ökar det statistiskt uppmätta sambandet med nettoutgifterna för IFO. Andel boende i flerfamiljshus byggda –1975 Denna variabel ingår i den nuvarande IFO-modellen. Variabeln har i de olika testerna visat sig ha ett positivt samband med kommunernas nettoutgifter för IFO då hänsyn tagits till andra förklarande variab- ler. I förslaget till IFO-modell används data från det lägenhets- register som lanserades 2014, i stället för det tidigare använda fastig- hetstaxeringsregistret. SCB bedömer att data rörande antal personer som bor i flerfamiljshus byggda –1975 är mer tillförlitliga i lägenhetsregistret. En sämre hälsa i befolkningen har visat sig ha ett samband med kom- munernas nettoutgifter för IFO. I hushåll som drabbas av långvarig sjukdom minskar de sammantagna inkomsterna av lön och be- skattningsbara transfereringar. Därmed ökar behovet av ekonomiskt bistånd. Variabeln Ohälsotal definieras som genomsnittligt antal dagar med sjukpenning eller sjukersättning i åldersgruppen 16–i kommunen. De olika insatserna inom individ- och familjeomsorgen riktas främst mot barn, ungdomar och personer i förvärvsaktiv ålder. Det finns därför ett negativ samband mellan andelen äldre personer i befolk- ningen och kommunens utgifter för IFO. 24En tätort definieras av SCB som en ort med en sammanhängande bebyggelse med minst Vid prövning av olika variabler har också gränspendling till och visat sig ha ett statistiskt samband med nettoutgif- terna för IFO. Invånare som pendlar över nationsgränsen har löne- inkomster som beskattas i eller och därför inte regi- streras i den svenska inkomststatistiken. Dessa hushåll har sålunda en högre inkomststandard än vad som synliggörs i inkomststatisti- ken varför andelen barn som lever i hushåll med låg inkomststandard i kommuner med stor gränspendling i själva verket är något lägre än vad statistiken visar. Därmed överskattas behovet av olika typer av IFO-insatser i dessa kommuner. I mitt förslag till IFO-modell ingår därför variabeln Andel personer i åldern 16–74 i kommunerna som gränspendlar till eller multiplicerad med Andel barn och ungdomar som lever i ekonomiskt utsatta hushåll som en förklar- ande variabel. Senast tillgängliga data som visar andelen gränspendlare till och är och det är oklart om SCB framöver kommer att få tillgång till data för åren därefter. Andelen gränspendlare har emellertid visat sig vara relativt stabil , och det är min bedömning att variabeln kommer att vara relevant framöver även om det inte går att upp- datera . Variabeln Andel barn och ungdomar som lever i ekono- miskt utsatta hushåll uppdateras emellertid årsvis. I syfte att öka stabiliteten i skattningen av modellen beräknas vär- dena för nettoutgifterna för IFO och de förklarande variablerna som ett årsgenomsnitt för tre år.25 Ett undantag är data rörande Andel gränspendlare i kommunens befolkning i åldern 16–som beräk- nas som ett genomsnitt –2014 på grund av att detta är de senast tillgängliga data som finns att tillgå. I SCB:s årliga beräkning av avgifter och bidrag bör standardkostnaden beräknas med årliga data på samma sätt som i övriga delmodeller i kostnadsutjämningen. 25I skattningen av regressionsekvationen har medelvärden –2016 använts. Det gäller även för variabeln Kvadratroten ur tätortsbefolkningens storlek som uppdateras , . En komponent för utjämning av skillnader i lönekostnader läggs in i IFO-modellen. Lönekomponenten beräknas genom att kommunens lönekostnadsindex multipliceras med lönekostnadsandelen för IFO och den till prisnivån före utjämningsåret uppräknade stan- dardkostnaden. I tabell 7.11 visas effekterna av mitt förslag i riket och för olika kom- mungrupper beräknat med data avseende . De förändringar som uppstår förklaras såväl på gruppnivå som för enskilda kommuner främst av de nya komponenter som tillförts och de komponenter som tas bort. Det gäller i första hand den nya varia- beln Andel barn och ungdomar i åldersgruppen 0–som lever i ekonomiskt utsatta hushåll och variabeln Andel av kommunens befolk- ning som uppbär försörjningsstöd än som tas En mindre del av förändringarna beror på att lönekomponen- ten förts över från den nuvarande lönemodellen. För enskilda kommuner varierar den totala förändringen från -() till +1 499 kronor per invånare (), då effekterna av den överförda lönekompensationen exkluderas. Den totala omfördelningen minskar något i modellen 2018. Förslag: Normkostnaderna för gifta respektive ogifta ersätts med normkostnader för sammanboende respektive ensamboende. Nivån på normkostnaderna anpassas till den förändrade indel- ningen efter civilstånd. Jag föreslår att kompensationen för hemtjänst i glesbygd ut- vidgas med en ny ersättning för hemtjänst i åldersgruppen 65–. En ny beräkning av merkostnader för hemtjänst för personer 80år och äldre i glesbygd har gjorts baserad på uppgifter . Kompensationen för hemtjänst för personer 65–och 80 år och äldre i glesbygd ska fortsättningsvis räknas upp med kostnadsutvecklingen för äldreomsorgen i riket. Den kompensation för löneskillnader i äldreomsorg som ingår i delmodellen för löner har inkluderats i delmodellen. Mitt förslag innebär att delmodellen för äldreomsorg innehåller föl- jande komponenter. Nedan beskrivs den nuvarande delmodellen och jag redogör för min utvärdering. Därefter beskrivs motiven för mina förslag till föränd- ringar i delmodellen, och slutligen redovisas de ekonomiska konse- kvenserna av förslagen. Kostnadsutjämningen har innefattat en delmodell för äldreomsorg . Delmodellen förändrades med en delvis ny metod för beräkning av standardkostnaden, med nya variabler och ett minskat antal åldersgrupper. Den nuvarande delmodellen består av fem komponenter som beskrivs nedan. •En åldersersättning som baseras på en normkostnad indelad i sex olika grupper efter ålder och civilstånd (65–, 80–och samt ej gift och gift). •Tillägg eller avdrag för skillnader i dödlighet. •Tillägg eller avdrag för skillnad i andel äldre födda utanför •Tillägg eller avdrag för merkostnader för institutionsboende i gles- bygd. •Tillägg eller avdrag för merkostnader för hemtjänst i glesbygd. Nedan redogörs för utvärderingen av delmodellen. Av enkätsvaren som inkommit till kommittén framgår att respon- denterna anser att delmodellen för äldreomsorg ger ett i huvudsak rättvisande resultatet för kommunerna. Utredningen har analyserat nettokostnaden och nettokostnads- avvikelsen för äldreomsorg med statistiska metoder. Skillnaderna i kommunernas nettokostnader för äldreomsorg är förhållandevis stora. Som exempel kan nämnas att nettokostnaden per invånare 2016 var i och i . Skill- naderna i nettokostnader för äldreomsorg beror främst på hur stor andel av befolkningen som är äldre. Detta återspeglas i exemplet ovan där andelen i befolkningen som är är drygt 10 pro- cent i och i . I utredningen har också sambandet mellan nettokostnadsavvikelse och olika variabler analyserats. Här visar det sig att kommuner som har hög tätortsgrad oftast har lägre nettokostnadsavvikelse än kom- muner med en låg tätortsgrad. Min bedömning är därför att de faktorer i delmodellen som har med gleshet att göra kan behöva upp- dateras. När man studerar inverkan av befolkningsstorleken i kommunerna visar det sig att alla kommuner med ett invånarantal som understiger 15 000 har en signifikant positiv avvikelse (se tabell 7.13). grupperna i tabellen har en signifikant negativ avvikelse. Samman- taget indikerar detta att de minsta kommunerna kan vara underkom- penserade i äldreomsorgsmodellen. De så kallade normkostnaderna speglar kostnaden för äldreom- sorg per äldre i tre olika åldersgrupper, uppdelat på gifta och ogifta. Nuvarande normkostnader beräknades i en uppdatering som redo- visas i den förra översynen av utjämningssystemet (SOU 2011:39). I syfte att undersöka om normkostnaderna behöver förändras med anledning av ökande livslängd och bättre hälsa bland de äldre har ut- redningen gjort analyser av nyttjandet av äldreomsorg i olika ålders- grupper. Analysen visar att det relativa nyttjandet mellan ålders- grupperna varit stabilt . Jag bedömer därför att normkostnaderna inte behöver förändras som följd av den förbätt- rade hälsan. Analysen av nettokostnadsavvikelsen visar också att det inte finns någon signifikant korrelation mellan åldersgrupperna och nettokost- nadsavvikelsen , vilket bekräftar att ingen åldersgrupp är under- eller överkompenserad i den nuvarande delmodellen för äldre- omsorg. Ett test har gjorts för att se om nuvarande kompensation för skill- nader i ohälsa (avvikelse från standardiserad dödlighet) som utgår är relevant. Statistisk analys visar att så är fallet, varför kompensationen bör finnas kvar. Anpassning av normkostnader till nya levnadsvanor I den nuvarande delmodellen är de äldre indelade i tre åldersgrupper och i gifta respektive ej gifta. Indelningen efter civilstånd syftar till att kompensera för att ensamboende behöver mer vård och omsorg då de inte har tillgång till närstående i hemmet. Källa: SCB. Som framgår av tabell 7.14 är andelen äldre som är sambo utan att vara gifta större för de relativt unga i åldern 65–. En viss skillnad finns också i åldern 80–, men bland de äldsta som är eller äldre är andelen gifta och andelen sambor i stort sett densamma. För att skapa en bättre träffsäkerhet i bör indelningen gifta/ej gifta er- sättas med sammanboende/ensamboende äldre. Nivån på normkostnaderna behöver justeras när indelningen för- ändras. I tabell 7.15 visas de nya normkostnaderna som anpassats till indelningen i sammanboende respektive ensamboende. Sammanboendes normkostnad föreslås vara densamma som för gifta personer . För ensamboende blir normkostnaden högre än för dagens ogifta. Det beror på att det bland ogifta äldre finns ett antal personer som är sammanboende utan att vara gifta.