prop · H80362 · 2020-12-30 00:00:00 — Goh, S., “Managing effective knowledge transfer: an integrative framework and some practice implications”, , 6(1), s. 23–30, 2002. Halkos, G., Petrou, K., ”Treating undesirable outputs in : A critical review”, Economic Analysis and Policy, 62(C), s. 97–104, 2019. Hennebel, V., Simper, R., Verschelde, M., “Is there a prison size dilemma? An empirical analysis of output-specific economies of scale”, , 262(1), s. 306–321, 2017. Holmbukt, S., Effektivitetsanalyse av norske fengsler, i , 2011. INTOSAI, Guidelines on central concepts for performance auditing, 2016. INTOSAI, Standard for performance auditing, 2016. , JU 2001/1028/; JU 2003/1147/; JU 2003/1670/, Uppdrag till Kriminalvården avseende kriminalvårdens långsiktiga lokalförsörjning. , Ju2007/6066/, Uppdrag till Kriminalvården om lokalförsörjning. Kriminalvården, Användarmanual: strukturerade klientsamtal. En arbetsmodell för att i strukturerade klientsamtal arbeta motiverande och stödjande, 2018. Kriminalvården, Budgetunderlag 2010, 2010. Kriminalvården, Budgetunderlag 2014, 2014. Kriminalvården, , 2016:2, 2016. Kriminalvården, Kompetent klientnära arbete. Användarguide, 2018. Kriminalvården, Kompetent klientnära arbete. Strategier för återfallsförebyggande arbete i vardagen, 2018. Kriminalvården, Kriminalvårdens platskapacitet, KV 2020-2702, 2020. Kriminalvården, Kursplan Kriminalvårdsutbildningen – introduktion och kompetensutveckling för Kriminalvårdens medarbetare – rev , dnr 2017-1710, 2019. Kriminalvården, VINN Motivationsprogram för kvinnor. Teman och praktiskt genomförande av VINN, 2017. Kriminalvården, VINN Motivationsprogram för kvinnor. Teori-, genomförande- och utvärderingsmanual för programledare, 2012. Kriminalvården, Årsberättelse 2018, 2019. 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 Kriminalvården och , Livspondus, Effekter på lärandeklimat, arbetsmiljö och hälsa, en kvalitativ utvärdering, , 2019. Lipsky, M., Street-Level Bureacracy, , , 2010. Marques, R., Simoes, P., How far are Portuguese prisons inefficient?, MPRA Paper No. 19565, 2014. Metters, R., , V., Whybark, D., ”An investigation of the sensitivity of to data errors”, Computers & Industrial , 41(2), s. 163–171, 2001. Nyhan, R., ”: An Application to Juvenile ”, , 82(4), s. 423–439, 2002. , B., När magkänslan fick sitt erkännande. Utvärdering av livspondus – Ett ESF-projekt inom Region i samverkan med , , 2003. 2004/05:176, Kriminalvården – En myndighet. 2009/10:135, En ny fängelse- och häkteslagstiftning. 2019/20:1, Budgetpropositionen . Regeringen, Lagrådsremiss Kriminalvården – En myndighet, 2005. , Använder lärosätena resurserna effektivt? Effektivitet och produktivitet för universitet och högskolor, RiR 2011:2, , 2011. , Återfall i brott – hur kan samhällets samlade resurser användas bättre?, RiR 2015:4, , 2015. , Kriminalvårdens anstalter – En hinderanalys, 1999:27, , 1999. Rollsby, C., Nylind, K., , P., , M., samtal i Kriminalvården, Kriminalvården, 2013. Rollsby, C., Nylind, K., , P., , M., samtal i Kriminalvården Teorimanual, Kriminalvården, 2013. Simar, L., , P., “Sensitivity analysis of efficiency scores: How to bootstrap in nonparametric frontier models”, Management Science, 44(1), s. 49–61, 1998. Simar, L., , P., “Estimating and bootstrapping ”, , 115(3), s. 459–471, 1999. Simar, L., , P., “A general methodology for bootstrapping in nonparametric frontier models”, , 27(6), s. 779–802, 2000. Simar, L., , P., Statistical inference in nonparametric frontier models: Recent developments and perspectives, i ., Lovell , och , R I K S R E V I S I O N E N E F F E K T I V I T E T E N V I D K R I M I N A L V Å R D E N S A N S T A L T E R ), The measurement of productive efficiency and productivity change, s. 421–521, , , 2008. SOU 2005:54, Framtidens kriminalvård. SOU 2008:71, Uppföljning av kriminalvårdens effektiviseringsarbete. SOU 2009:13, Effektiviteten i Kriminalvårdens lokalförsörjning. SOU 2009:80, Kriminalvården – ledning och styrning. Statistics , Operating expenditures for adult correctional services. Statskontoret, Effektivitetsgranskning av kriminalvården, 2003:20, Statskontoret, 2003. , G., Stat på villovägar – Resultatstyrningens framväxt i ett historisktinternationellt perspektiv, studies in politics, 96, , 2003. Sörqvist, L., Ständiga förbättringar, , , 2004. Trumbull, W., , A., “Determinants of the Cost of Operating Large-Scale Prisons with Implications for the cost of Correctional Standards”, and , 16(1), s. 115–138, 1981. Vedung, E., Utvärdering i politik och förvaltning, , , 1998. , A., och , C.-J., “Efficiency Performance and the Drivers of Efficiency – The Test of Correctional Institutions”, , 3(2), s. 1–28, 2003. , N., ”Alternativa straff kan lösa bristen på fängelseplatser”, , . , N., ”Skärpta straff kräver att fler anstalter och häkten byggs”, , . 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 I det här kapitlet beskrivs den metod för att undersöka resurseffektivitet som används i granskningen.129 Med effektivitet avses teknisk effektivitet om inget annat anges. Begreppet effektivitet används på ett skiftande sätt såväl inom offentlig förvaltning som i samhällsvetenskaplig litteratur. I den engelskspråkiga litteraturen används i detta sammanhang begreppet efficiency för effektivitet. Det ligger också nära hur INTOSAI (Audit Institutions) använder begreppet efficiency, det vill säga att åstadkomma mesta möjliga av tillgängliga resurser.130 I den här granskningen används de grundläggande produktionsteoretiska definitionerna för effektivitet så som de definieras i nationalekonomisk litteratur.131 Utgångspunkten för att studera resurseffektivitet är reala resurser och real produktion. De vanligaste utgångspunkterna för att studera resurseffektivitet inom nationalekonomisk produktionsteori är resursminimering alternativt produktionsmaximering. Resursminimering utgår från att produktionsenheterna, i detta fall anstalter, minimerar resursåtgången (input) för att producera ett på förhand fastställt produktionsmål (output). Detta sätt benämns inputorienterad effektivitet. Det andra sättet att analysera effektivitet benämns outputorienterad effektivitet och har sin utgångspunkt i produktionsmaximering. I det fallet antas att en effektiv anstalt producerar en maximal kvantitet givet den mängd resurser som är tillgängliga. I denna granskning har , i likhet med huvuddelen av den internationella litteraturen, valt en outputorienterad modell. 129För en detaljerad och mer heltäckande beskrivning av olika metoder att mäta effektivitet se Färe m.fl., Production frontiers, 1994. 130För mer information se INTOSAI:s standarder för effektivitetsrevision ISSAI 3000/17–18 och ISSAI 3100/7–9, 39–41. 131Se exempelvis Coelli m.fl., An introduction to efficiency and productivity analysis, 2005. R I K S R E V I S I O N E N E F F E K T I V I T E T E N V I D K R I M I N A L V Å R D E N S A N S T A L T E R För att jämföra anstalters effektivitet har valt DEA-metoden (Data Envelopment Analysis).132 Metoden utvecklades , och det finns ett stort antal publicerade vetenskapliga studier som är baserade på metoden.133 Det huvudsakliga skälet till att använda DEA-metoden är att den klarar att hantera en situation där både produktionen och resursåtgången är flerdimensionella, vilket är fallet för anstalter. Enligt metoden är en anstalt tekniskt effektiv när det bland övriga anstalter inte går att observera någon annan anstalt som producerar mer givet de tillgängliga resurserna. En ineffektiv anstalt är alltså en anstalt som producerar mindre än de effektiva anstalterna givet resurstilldelningen. Detta innebär att både de effektiva och de ineffektiva anstalterna definieras utifrån så kallad ”best practice”. De effektivitetstal som har beräknats i granskningen ska därför tolkas som effektivitet i relation till andra observerade enheter, det vill säga ett relativt effektivitetsmått. Eftersom det är ett relativt mått kan effektivitetstalet tolkas som ineffektiva anstalters förbättringspotential. Metoden illustreras i det följande med ett förenklat exempel. I exemplet produceras två olika output (y1, y2) och enbart en resurs används (x). I tabell 9 presenteras produktionen och resursförbrukningen för tre fiktiva anstalter. Tabell 9 Exempel på hur DEA-metoden fungerar Resurs (x) Output 1 (y1) Output 2 (y2) Samtliga anstalter i exemplet använder samma mängd resurser men producerar olika mycket. Exemplet från tabell 9 visar direkt att anstalt A har mindre produktion än båda anstalterna B och C. Situationen illustreras grafiskt i figur 7. 132Begreppet Data Envelopment Analysis användes först i Charnes m.fl., ”Measuring the efficiency of decision making units”, 1978. Parallellt utvecklades motsvarande metoder inom nationalekonomi och benämndes icke-parametriska metoder (Färe m.fl., Production frontiers, 1994). 133För en sammanställning av , se Emrouznejad och , “A survey and analysis of the first 40 years of scholarly literature in : 1978–2016”, 2017. 72 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 Figur 7 Beskrivning av en outputbaserad DEA-modell. I figur 7 mäts produktionen på axlarna i termer av reala mängden Y1 och Y2. Punkterna A, B och C är de anstalter som finns redovisade i tabellen ovan. Den yttre gränsen för vad som observerats vara möjligt att producera är tre enheter y1 och tre enheter Y2. Denna gräns illustreras av den horisontella linjen från tre enheter y2 till C, samt den vertikala linje som utgår från tre enheter Y1 till B. I DEA-metoden antas att om det är möjligt att producera både som B och som C, så är det även möjligt att producera alla kombinationer som ligger mellan dessa. Detta illustreras av linjen som går mellan punkt B och punkt C. Sammantaget illustrerar de tre linjestyckena (3 Y1 – B – C – 3 Y2) den yttre gränsen av vad som är observerat möjligt att producera och de bildar därmed fronten (gränsen) för det som är möjligt att producera, den så kallade produktionsmöjlighetsfronten. I litteraturen benämns denna även som ”best practice”. För de anstalter som ligger på denna front antas det inte vara möjligt att öka produktionen utan att det tillförs mer resurser, och de anstalterna betraktas därför som effektiva. Kombinationer av Y1 och Y2 som ligger innanför produktionsmöjlighetsfronten är också möjliga att producera med de givna resurserna. Alla sådana kombinationer befinner sig i området som benämns som produktionsmöjlighetsområdet (P(x)). I figur 7 ligger anstalt A inte på produktionsmöjlighetsfronten utan inne i produktionsmöjlighetsområdet. Anstalt A betraktas därför som ineffektiv relativt anstalterna B och C. Ett mått på ineffektiviteten, eller förbättringspotentialen, får man genom att besvara frågan: Hur mycket skulle en ineffektiv anstalt kunna öka sin produktion givet befintliga resurser? I figur 7 illustreras detta genom att jämföra avståndet från origo (0) till var anstalten skulle hamna om samtliga anstalters producerade output ökade proportionellt lika mycket upp till produktionsmöjlighetsfronten (AEFF). Detta avstånd satt i relation till avståndet från origo visar den procentuella förbättringspotentialen. Denna kvot ger ett mått, uttryckt i procent, som visar hur effektiv en specifik anstalt är. R I K S R E V I S I O N E N E F F E K T I V I T E T E N V I D K R I M I N A L V Å R D E N S A N S T A L T E R diskuterades teknisk effektivitet i allmänna termer. En distinktion som kan göras är om denna effektivitet definieras på lång eller kort sikt. På kort sikt kan det exempelvis vara omöjligt att justera storleken på verksamheten, exempelvis på grund av befintliga hyreskontrakt. Det är därför rimligt att utvärdera effektiviteten med detta förbehåll. På lång sikt är det emellertid rimligt att anta att en anstalt har haft möjlighet att anpassa även sådana faktorer som tar tid att justera. Sammantaget innebär detta teoretiska resonemang att långsiktig teknisk effektivitet består av två delar. En del som kan relateras till resursförbrukning (kortsiktig teknisk effektivitet) och en del som kan relateras till storleken på verksamheten (skaleffektivitet). Sambandet mellan dessa definieras enligt följande: långsiktig effektivitet (CRS) = kortsiktig effektivitet (VRS) ∙ skaleffektivitet. Fördelar och nackdelar med DEA-metoden När effektivitet för offentliga tjänster ska mätas finns det en rad metodologiska problem. Ett av dessa problem är att verksamheterna ofta producerar olika tjänster, vilket innebär att verksamheten måste kunna analyseras i form av flera olika outputvariabler simultant. Likaså karaktäriseras produktionen ofta av att flera olika typer av resurser används . Detta innebär att modellen som används också måste kunna hantera flera dimensioner samtidigt.134 Med DEA-metoden är det möjligt att komma en god bit på väg för att systematiskt analysera hur olika prestationer inom offentlig verksamhet hänger samman med insatta resurser. För det första väger metoden ihop flera resurser och prestationer till ett samlat mått på effektivitet. För det andra kräver DEA-metoden inga antaganden om produktionsfunktionens utseende. Dessa egenskaper gör att DEA-metoden är lämplig för att analysera offentlig tjänsteproduktion. Metoden är ett verktyg som översätter en mångdimensionell verksamhet till ett sammanfattande mått som belyser den potential till effektivitetsförbättring som eventuellt finns. 134I traditionella regressionsanalyser av produktionsfunktioner går det i regel bara att använda modeller som har en output eller en input. 74 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 Det bör dock betonas att metoden bedömer relativ effektivitet och inte absolut effektivitet.135 Den visar alltså inte hur mycket som teoretiskt sett skulle vara möjligt att producera, utan måttet baseras på vad som faktiskt har observerats bland de undersökta produktionsenheterna. Detta är både en för- och en nackdel med metoden. Å ena sidan är slutsatserna om förbättringspotential realiserbara, eftersom de utgår från observerade data. Å andra sidan innebär det att det kan finnas lösningar, som inte är implementerade i , som är bättre. Som alla analysmetoder har DEA-metoden också vissa svagheter. Metoden är känslig för mätfel och slumpvisa variationer i data, vilket beror på att metoden inte tar hänsyn till osäkerhet i data. I granskningen innebär det att om det finns skillnader i hur olika anstalter rapporterar sin resursförbrukning respektive sina prestationer kan det påverka resultaten. Detta kan även innebära att extremvärden påverkar resultaten.136 En annan egenskap hos DEA-metoden är att den i sin enklaste form inte medger att resultaten kan hypotestestas. Ett sätt att ändå kunna undersöka osäkerheten i beräkningarna är att använda olika typer av resamplingtekniker. Dessa innebär att ett urval, med återläggning, dras från existerande data innan analyserna genomförs. Beräkningarna upprepas i denna granskning 2 000 gånger, vilket innebär att 2 000 olika resultat, med viss variation, erhålls. Effektivitetstalet beräknas sedan som snittet av dessa 2 000 resultat och variationen runt snittet används för att konstruera ett mått på osäkerheten.137 135Detta innebär att anstalter som är effektiva är det i jämförelse med andra observerade anstalter. Om exempelvis granskningen i stället för att enbart omfatta svenska anstalter skulle omfatta anstalter i hela är det troligt att någon, eller några, anstalter som i denna granskning bedöms som effektiva skulle bedömas som ineffektiva. 136Se exempelvis Metters m.fl., "An investigation of the sensitivity of to data errors", 2001 för en diskussion kring mätfel när DEA-metoden används. 137Se exempelvis Simar och , "Sensitivity analysis of efficiency scores: How to bootstrap in nonparametric frontier models", 1998; Simar och , "Estimating and bootstrapping ", 1999; Simar och , "A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier models", 2000 och Simar och , "Statistical inference in nonparametric frontier models: Recent developments and perspectives", 2008. I denna granskning har R-paketet Benchmarking använts för dessa beräkningar, se Bogetoft och , Benchmarking with , SFA and R, 2011. R I K S R E V I S I O N E N E F F E K T I V I T E T E N V I D K R I M I N A L V Å R D E N S A N S T A L T E R 76 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 Det finns ett antal publicerade effektivitetsstudier om anstalter. Dessa redovisas i tabell 10. Den information som redovisas är tänkt att ge läsaren en förståelse för vilka valmöjligheter som stått till förfogande. På översta raden redovisas författare och vilket land studien avser. I de första rutorna redovisas de resursvariabler (inputvariabler) och de prestationsvariabler (outputvariabler) som har använts i analyserna. I första rutan på nedersta raden redovisas vilken orientering modellen har: output- eller inputorientering. Outputorientering innebär, som redogjorts för i bilaga 1, att antagandet är att maximera prestationerna med givna resurser; inputorientering innebär en minimering av resurser givet en viss nivå av prestationer. I samma ruta redovisas dessutom vilken typ av skalantagande som har gjorts och alltså på vilken sikt analysen baseras. CRS står för skalavkastning och gäller alltså långsiktig effektivitet medan VRS är variabel skalavkastning och innebär att kortsiktig effektivitet har studerats. I sista rutan redovisas medelineffektiviteten i studien samt antalet anstalter som har ingått i studien. Sammantaget ger genomgången av tidigare forskning flera valmöjligheter för utformningen av analysmodellen. Alla studier använder en outputbaserad DEA-modell. För valet av skala är att minst använda sig av skalavkastning. Dock är det vanligt att både och variabel skalavkastning redovisas. För val av variabler använder sig de flesta studier av relativt små modeller med få variabler. Det är också vanligt att variablerna används utan justering, vilket innebär att författarna tänker sig att fängelserna är homogena produktionsenheter. Vanliga inputvariabler är antal personal, antal platser, driftkostnader och lokalyta. Bland outputvariablerna kan nämnas antal intagna och antal intagna som går i olika typer av återfallspreventiva program. Enligt finns en dominerande brist i nästan samtliga tidigare studier, nämligen att fängelser med olika säkerhetsklass utan vidare jämförs med varandra. Intagna på olika anstalter skiljer sig åt en hel del och kriminella som begått grova brott torde i normalfallet behöva omgärdas med mycket högre säkerhetsfunktioner och därmed kräva mer resurser än de som begått mer lindriga brott. Ett antal justeringar i inkluderade variabler är därför nödvändiga för att en jämförelse av olika anstalter ska bli rättvisande. Detta är något vi gör inom ramen för denna granskning. R I K S R E V I S I O N E N E F F E K T I V I T E T E N V I D K R I M I N A L V Å R D E N S A N S T A L T E R Tabell 10 effektivitetsstudier av fängelser med DEA-inriktning Ganley och Cubbin (1992), Antal fångar som straffats för allvarliga brott Antal fängelser: 33 och (1997), , Antal intagna som deltar i program Medelineffektivitet: N/A Antal fängelser: 22 Nyhan (2002), , Procent som går färdigt behandlingsprogram Antal fängelser: 36 och (2003), Medelineffektivitet: (CRS), (VRS) Antal fängelser: 57 Skalavkastning: CRS och VRS Holmbukt (2011), Anstaltens antal öppna platser Genomsnittligt antal intagna, doms-/böter Anstaltens antal slutna platser Genomsnittligt antal intagna, tillfälligt förvar Genomsnittligt antal intagna, varaktigt fängelse Medelineffektivitet: (CRS), (VRS) Antal fängelser: 49 Skalavkastning: CRS och VRS 78 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 Marques och Simoes, (2014), Antal intagna som går i träningsprogram Antal fängelser: 47 Skalavkastning: CRS och VRS , (2020), Antal intagna för fängelsevistelse Antal fängelser: 724 SOU 2009:13 Modell 1 Medelineffektivitet: (CRS) (VRS) Antal fängelser: 54 Skalavkastning: CRS och VRS SOU 2009:13 Modell 2 Medelineffektivitet: (CRS) (VRS) Antal fängelser: 54 Skalavkastning: CRS och VRS SOU 2009:13 Modell 3 Medelineffektivitet: (CRS), (VRS) Antal fängelser: 54 Skalavkastning: CRS och VRS R I K S R E V I S I O N E N E F F E K T I V I T E T E N V I D K R I M I N A L V Å R D E N S A N S T A L T E R SOU 2009:13 Modell 4 Vårddygn (justerade för kapacitetsutnyttjande) Sysselsättning (justerad för kapacitetsutnyttjande) Medelineffektivitet: (CRS), (VRS) Antal fängelser: 54 Skalavkastning: CRS och VRS SOU 2009:13 Modell 5 Medelineffektivitet: (CRS), (VRS) Antal fängelser: 54 Skalavkastning: CRS och VRS 80 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 Ineffektivitetstal 2015–2018 Figur 8 Ineffektivitet vid anstalter Figur 9 Ineffektivitet hos vid anstalter Asptuna Beateberg Kumla Ljustadalen norra R I K S R E V I S I O N E N E F F E K T I V I T E T E N V I D K R I M I N A L V Å R D E N S A N S T A L T E R Figur 10 Ineffektivitet vid anstalter Figur 11 Ineffektivitet vid anstalter 82 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 Tabell 11 Ineffektivitet (VRS) samt genom re-sampling (BS) vid anstalterna 2015–2018 R I K S R E V I S I O N E N E F F E K T I V I T E T E N V I D K R I M I N A L V Å R D E N S A N S T A L T E R 84 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 Referenser för anstalter med förbättringspotential Tabell 12 Anstalter med förbättringspotential 2018 och de referensanstalter med vilka de jämförs. Referensanstalterna återfinns till höger om respektive anstalt som har förbättringspotential. R I K S R E V I S I O N E N E F F E K T I V I T E T E N V I D K R I M I N A L V Å R D E N S A N S T A L T E R 86 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 I denna bilaga redovisas resultaten från en regressionsmodell som beskriver ett möjligt samband mellan genomsnittskostnader och antalet platser på anstalterna. Denna modell används sedan för att räkna fram den anstaltsstorlek som ger den lägsta kostnaden per plats. Motivet till att genomföra regressionen är att den ska kunna vara användbar för att bidra till en svensk diskussion om hur stora Kriminalvårdens anstalter bör vara. konstaterade att det förelåg stordriftsfördelar på de svenska anstalterna. Därefter gav regeringen Kriminalvården i uppgift att arbeta för att anstalterna ska bli färre och större. Trots dessa uppdrag har relativt lite hänt. Antalet platser på de svenska anstalterna var i genomsnitt 2003, 2008138 och 2018. menar att ett möjligt skäl till att det går relativt långsamt kan vara att det inte finns någon siffersatt målbild för regering och Kriminalvården att styra mot för att det ska bli färre och större anstalter. Det kan därför vara bra för regeringen och Kriminalvården att ha en bild av vilken anstaltsstorlek som är effektiv. Det är dock viktigt att poängtera att våra sanningsanspråk är relativt lågt satta. Regressionen kommer förmodligen inte att visa på en helt sann bild, utan kan främst vara användbar för att etablera ett ungefärligt härad för stordriftsfördelarna. Genomsnittskostnaden har räknats fram genom att räkna fram samtliga anstalters bruttokostnader och dividera detta med antal vårddygn genom 365. Med bruttokostnader avses alla kostnader för anstalten utan att man räknar av anstaltens intäkter, som i huvudsak kommer från produktionen. Produktionens huvudsakliga mervärde är att ge en meningsfull sysselsättning till de intagna och att lära intagna grundläggande färdigheter. Att produktionen också ger Kriminalvården intäkter riskerar att skapa skevheter i estimaten.