prop · H70377 · 2020-02-18 00:00:00 — Vi har även gjort känslighetsanalyser där vi inkluderat en variabel för politiskt styre i regressionen. Regressionerna har skattats dels separat för de olika verksamheterna förskola och fritidshem, förskoleklass och grundskola, gymnasieskola, individ- och familjeomsorg (IFO) och äldreomsorg, dels för den totala verksamheten som ingår R I K S R E V I S I O N E N DET KOMMUNALA UTJÄMNINGSSYSTEMET – BEHOV AV MER UTJÄMNING OCH BÄTTRE FÖRVALTNING i kostnadsutjämningen förutom kollektivtrafiken, räddningstjänsten och politisk verksamhet. De två sistnämnda verksamheterna analyseras separat vilket vi återkommer till nedan. I regressionerna för den totala verksamheten har referenskostnadenk, v bytts ut mot strukturkostnadenk. Strukturkostnaden är summan av standardkostnaderna från de olika modellerna, inklusive de verksamhetsövergripande modellerna. Samtliga regressioner har skattats dels för hela landet, dels separat för olika grupper av kommuner (grupperna finns listade i bilaga 3). Vi genomför beräkningarna för olika grupper av kommuner för att vara säkra på att det är just de strukturella förutsättningarna som samvarierar med nettokostnadsavvikelsen och inte något annat. Ett exempel är kommunens yta. Om vi tar med alla kommuner i regressionen och finner att kommuner med större yta har större positiv nettokostnadsavvikelse kan vi inte med säkerhet säga att det är just yta som samvarierar med stora kostnader. Majoriteten av kommunerna i har stor yta. En alternativ tolkning av resultatet är att det inte är ytan i sig som leder till stora kostnader, utan att det är Norrlandskommunerna som har något annat gemensamt som genererar höga kostnader. Vi delar därför upp kommunerna i olika grupper, som till exempel eller storstadskommuner och storstadsnära kommuner. Finner vi att yta samvarierar med nettokostnadsavvikelse även bland kommunerna i eller bland storstadskommunerna och de storstadsnära kommunerna kan vimed större säkerhet uttala oss om att det är just ytan som genererar högre kostnader. De olika kommungrupperingarna vi har använt oss av finns listade Yta, antal invånare och andel i tätort Våra beräkningar visar att sambandet mellan nettokostnadsavvikelsen för all verksamhet som ingår i kostnadsutjämningen och yta respektive antal invånare skattas bäst som loglinjära. Vi baserar detta på att denna funktionsform ger regressionen den lägsta genomsnittliga kvadrerade feltermen (mean squared errors, MSE). Resultaten gäller även inom kommungrupper, inom grupper av geografiskt närbelägna kommuner och län samt inom norra, mellersta respektive Kommunernas nettokostnadsavvikelser förklaras i genomsnitt till av att de är olika till yta och invånarantal (se tabell A1). Det innebär att en mycket stor del av nettokostnadsavvikelsen förklaras av dessa två strukturella faktorer. Vi tolkar detta som att kostnadsutjämningen underkompenserar kommuner för ytstorlek och invånarantal. Ju större yta en kommun har, desto större är nettokostnadsavvikelsen och underkompensationen i kostnadsutjämningen. Sambandet är dock avtagande (loglinjärt). Ju färre invånare en kommun har, desto större är underkompensationen i kostnadsutjämningen. 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 Om vi i stället skattar en regression där nettokostnadsavvikelse är beroende variabel och tätortsgrad är oberoende variabel är det justerade R2-värdet 0,29. Inkluderas invånare (logaritmerat), yta (logaritmerad) och tätortsgrad i regressionen blir tätortsgrad inte signifikant. Det tyder på att tätortsgrad i stor utsträckning sammanfaller med yta och invånare. Vi beräknar därför separata regressioner för yta och invånare respektive tätortsgrad. I tabell A1 redovisar vi även resultat för storstäder och storstadsnära kommuner, större städer och kommuner nära större stad respektive mindre städer/tätorter och landsbygdskommuner enligt kommungruppsindelning A–C i den kommungruppsindelning som Kommuner och Landsting (SKL) tagit fram. Resultaten går i linje med dem för samtliga kommuner. Vi har även skattat resultaten för samtliga kommungrupperingar som finns i bilaga 3. Majoriteten av våra regressioner går i linje med de presenterade i tabell A1. Vi har också undersökt de olika delverksamheterna var för sig. Beräkningarna visar att de extra kostnader som stora ytor, få invånare och en liten andel som bor i tätort för med sig underskattas i samtliga delmodeller (se tabell A2 och A3). Mest underskattas kostnaderna för förskoleklass och grundskola. Vi baserar detta på att samvariationen mellan yta, invånare respektive andel som bor i tätortsgrad och nettokostnadsavvikelsen är störst för denna verksamhet (det justerade R2-värdet är störst i regressionerna för denna delmodell). Vi har inte kunnat utvärdera annan pedagogisk verksamhet (familjedaghem), som ingår i en av kostnadsutjämningens delmodeller tillsammans med förskola och fritidshem. Det beror på att det inte finns referenskostnader att tillgå i Kolada för denna verksamhet. Vi har även genomfört en känslighetsanalys genom att kontrollera skattningarna för vilken politisk majoritet som styr kommunen. Tanken är att politisk majoritet ska representera kommunens ambitionsnivå. Samtliga resultat håller när vi kontrollerar för politiskt styre.153 153Vi delade först in kommunerna efter ”vänsterstyre”, ”högerstyre” och ”blandat styre”. I vänsterstyre ingår kommuner som styrs av Socialdemokraterna, eller i ett samarbete mellan dessa partier. I högerstyre ingår kommuner som styrs av , eller i ett samarbete mellan några av dessa partier. I blandat styre ingår styre med och/eller partier från högerrespektive vänsterstyre. Det finns ingen signifikant skillnad mellan kommuner som har högerstyre eller blandat styre vad gäller nettokostnadsavvikelse i majoriteten av våra skattningar. Vi har därför valt att slå ihop dessa till en grupp och inkluderar en dummyvariabel för vänsterstyre i regressionerna som presenteras R I K S R E V I S I O N E N 2019/20:77 .Skr Bilaga Tabell A1 Nettokostnadsavvikelsens samvariation med yta, antal invånare och tätortsgrad, . All¹ verksamhet som ingår i kostnadsutjämningen Större städer och kommuner nära 2,82*** 2,71*** 2,61*** 2,29*** 2,78*** 2,68*** 2,39*** 2,36*** -2,59*** -2,60*** -1,02 -1,52 -3,03*** -3,02*** -2,26*** -2,25*** -0,26*** -0,31*** -0,19*** -0,14*** 1,62*** 3,79* 2,10** och/eller V 12,99*** 25,59*** 13,15*** -3,99*** 25,68*** 2,20*** 18,14*** 20,93*** 18,06*** 12,82** 18,27*** 12,64** Notera: ***/**/** indikerar signifikans på 1/5/10-procentsnivå. ¹Eftersom utjämningen för räddningstjänst och politisk verksamhet utjämnas med hjälp av en schablon kan ingen nettokostnadsavvikelse beräknas för dessa två områden. De är därför inte med i regressionerna för hela modellen utan de utvärderas separat. Kollektivtrafiken är inte med i utvärderingen. ²SKL:s kommungrupp A. ³SKL:s kommungrupp B. 4SKL:s kommungrupp C. 5Andel av kommuninvånarna som bor i en sammanhängande bebyggelse med minst 200 invånare. Tabell A2 Nettokostnadsavvikelsens samvariation med olika strukturella variabler skattat med . Delverksamheter som ingår i kostnadsutjämningen. 2,76*** 2,66*** 2,37** 2,34* 1,73*** 1,64** Antal i relevant åldersgrupp -2,18*** -2,18*** -2,54* -2,54* -4,01*** -4,00*** (logaritmerat)¹ -0,22*** -0,49*** -0,35*** Politiskt styre S och/eller V -0,04 19,52*** 39,63*** 22,62*** 29,86*** 22,68*** Notera: ***/**/** indikerar signifikans på 1/5/10-procentsnivå. ¹För förskola har antalet 1–5 åringar använts, för fritidshem har antalet 6–12-åringar använts och för förskoleklass och grundskola har antalet 6–15-åringar använts. Notera: Analyserna har gjorts separat för förskola och fritidshem trots att de båda verksamheterna ingår i samma delmodell. Vi har valt att göra analyserna separat för att fritidshemsverksamheten skiljer sig åt mycket mer mellan kommunerna än vad förskoleverksamheten gör. 2019/20:77 .Skr Bilaga 2019/20:77 .Skr Bilaga Tabell A3 Nettokostnadsavvikelsens samvariation med olika strukturella variabler skattat med . Delverksamheter som ingår i 3,43*** 3,48*** 2,95*** 2,84*** 3,15*** 3,02** Antal i relevant åldersgrupp -1,57** -1,58** -5,58*** -5,58*** -2,46*** -2,46*** (logaritmerat)1 -0,13** -0,57*** -0,18*** Politiskt styre S och/eller V -0,65 2,08* -8,49 13,48*** -8,52 43,29*** 52,26*** 43,43*** 0,89*** 16,00*** -0,55* Notera: ***/**/** indikerar signifikans på 1/5/10-procentsnivå. ¹För gymnasieskolan har antalet 15–18-åringar använts, för individ- och familjeomsorg har antalet 0–64-åringar använts och för äldreomsorg har antalet eller äldre använts. 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 Våra beräkningar visar att kommuner med negativ befolkningsutveckling har större nettokostnadsavvikelse än kommuner med positiv befolkningsutveckling (se tabell A4). Ju mer negativ befolkningsutvecklingen är desto större är nettokostnadsavvikelsen. Kommuner med befolkningsökningar har i genomsnitt negativa nettokostnadsavvikelser. Ju större befolkningsökningen är, desto mindre (mer negativ) är nettokostnadsavvikelsen. Vi tolkar det som att krympande kommuner är underkompenserade i kostnadsutjämningen och att växande kommuner är överkompenserade. Befolkningsförändring är här definierat som den procentuella befolkningsförändringen . Vi har genomfört beräkningarna för samtliga kommungrupperingar och resultaten är i linje med dem som är presenterade i tabell A4 där vi visar resultaten dels för hela landet, dels uppdelat i SKL:s kommungrupper A–C. När vi undersöker de olika verksamheterna separat finner vi att befolkningsförändringen endast samvarierar med nettokostnadsavvikelsen inom förskola, förskoleklass och grundskola (se tabell A5–A6). Det finns ett statistiskt signifikant samband mellan nettokostnadsavvikelsen och befolkningsförändringar för gymnasieskolan och fritidsverksamheten när vi undersöker samtliga kommuner. Men när vi gör om analysen för de olika grupperna av kommuner som finns listade i bilaga 3 är samvariationen inte längre signifikant. (De beräkningarna presenteras ej i rapporten.) Det innebär att vi inte kan säga att kommuner med stor befolkningsminskning bland ungdomar har en större nettokostnadsavvikelse för gymnasieskolan rent generellt utan det statistiska sambandet kan bero på att de kommuner som har en stor befolkningsminskning har något annat gemensamt som samvarierar med höga nettokostnader. Befolkningsförändring och nettokostnadsavvikelse samvarierar däremot signifikant för förskola, förskoleklass och grundskola även i majoriteten av våra beräkningar för olika grupper av kommuner. Det innebär att kommuner med stora minskningar av antalet barn är underkompenserade i kostnadsutjämningen. Våra regressionsanalyser som omfattar samtliga kommuner visar inte på ett statistiskt signifikant samband mellan socioekonomi och nettokostnadsavvikelsen. För att mäta socioekonomi har vi använt oss av: •andel personer som bor i ett hushåll där någon tar emot försörjningsstöd •andel i åldrarna 25–med högst grundskoleutbildning •andel ekonomiskt utsatta (andel personer som är som bor iett hushåll med disponibel inkomst av medianinkomsten •andel i åldrarna 20–som inte är förvärvsarbetande •andel arbetslösa i åldrarna 25–64 år •andel långtidsarbetslösa (minst 6 mån) i åldrarna 25–. R I K S R E V I S I O N E N DET KOMMUNALA UTJÄMNINGSSYSTEMET – BEHOV AV MER UTJÄMNING OCH BÄTTRE FÖRVALTNING Vi har endast använt ett mått i taget i regressionerna. I regressionerna för hela riket finner vi inte något samband mellan socioekonomi och nettokostnadsavvikelsen. I tabell A4–A6 redovisar vi resultaten från den regression där vi mäter socioekonomi som andel personer som bor i ett hushåll där någon tar emot försörjningsstöd. När vi delar upp analysen i olika grupper av kommuner finner vi däremot att storstads- och storstadsnära kommuner (SKL:s kommungruppsindelning A) har större nettokostnadsavvikelse om invånarna har lägre socioekonomi. För övriga kommuner gäller motsatt samband – de har en negativ nettokostnadsavvikelse om de har en större andel socioekonomiskt utsatta i kommunen. Resultaten tyder på att storstads- och storstadsnära kommuner är underkompenserade i kostnadsutjämningen medan andra kommuner inte har lika höga kostnader för socioekonomiskt utsatta. Vi har sedan gått vidare och undersökt verksamheterna separat för SKL:s kommungruppsindelning A. Vi finner att det särskilt är i modellen för gymnasieskolan som storstadskommunerna och de storstadsnära kommunerna underkompenseras för socioekonomiska förhållanden. I grundregressionen för gymnasieskolan är nettokostnadsavvikelse beroende variabel. Yta (loglinjär), antal ungdomar i åldern 16–(loglinjärt) och den procentuella förändringen av antal ungdomar i åldern 16–är oberoende variabler. När variablerna för socioekonomi adderas till regressionen ökar förklaringsgraden (det justerade R2-värdet) med mellan beroende på vilket mått som används för socioekonomisk utsatthet. Andelen långtidsarbetslösa förklarar störst andel av nettokostnadsavvikelsen och andelen lågutbildade förklarar minst andel av nettokostnadsavvikelsen. I grundregressionen för förskoleklass och grundskola är nettokostnadsavvikelse beroende variabel. Yta (loglinjär), antal barn i åldern 6–(loglinjärt) och den procentuella förändringen av antal barn i åldern 6–är oberoende variabler. När variablerna för andel med försörjningsstöd adderas till regressionen är den signifikant, men förklaringsgraden (det justerade R2-värdet) ökar endast marginellt. Övriga variabler för socioekonomi är inte signifikanta. Vi finner inte några statistiska samband mellan nettokostnadsavvikelsen och socioekonomi i de övriga verksamheterna för storstads- och storstadsnära kommuner. av de regressioner vi beräknat finns det inte något signifikant samband mellan nettokostnadsavvikelsen och utländsk bakgrund (se bilaga 2 för de variabler för utländsk bakgrund som vi har använt i de statistiska analyserna av de olika delmodellerna) när vi konstanthåller för kommunens yta (loglinjärt), antal invånare (loglinjärt) och befolkningsförändring. I några av regressionerna för olika 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 grupper av kommuner och för olika delmodeller är sambandet mellan nettokostnadsavvikelsen och de variabler vi använt för att mäta utländsk bakgrund signifikant negativt. Det skulle kunna tolkas som att kostnadsutjämningen överkompenserar kommuner med en stor andel invånare med utländsk bakgrund i delar av landet. Men även om sambandet är negativt signifikant för vissa grupper av kommuner i en del av delmodellerna så förklarar andelen med utländsk bakgrund en mycket liten andel av kommunernas nettokostnadsavvikelser, runt 1–. Det innebär att kostnadsutjämningen i det stora hela kompenserar kommunerna på en lagom nivå för de ökade kostnader som kan förknippas med en stor andel invånare med utländsk bakgrund. Se tabell A4–A6. R I K S R E V I S I O N E N 2019/20:77 .Skr Bilaga Tabell A4 Nettokostnadsavvikelsens samvariation med olika strukturella variabler, . All¹ verksamhet som ingår i kostnadsutjämningen Större städer och kommuner nära 2,16*** 2,12*** 2,13*** 1,60* 2,31*** 1,50* 2,88*** 2,10*** 2,23*** 1,57*** 1,62*** 1,58*** -1,88*** -1,64*** -1,94*** -1,53 -0,72 -1,71* -2,33*** -1,82*** -2,38*** -1,70*** -1,40** -1,72*** -0,45*** -0,41*** -0,42*** -0,63** -0,55* -0,60** -0,41** -0,37** -0,38** -0,43** -0,35 -0,41** -0,20 -0,24 1,58** 1,38* -0,51** -0,52** -0,54** -0,55** -0,14* -0,27** -2,26* utanför EU/EFTA2 1,31** 1,79* och/eller V 12,92*** 11,07*** 13,37*** -7,38 -1,87 18,49*** 14,80*** 18,66*** 16,80** 12,99** 16,87** Notera: ***/**/** indikerar signifikans på 1/5/10-procentsnivå. Det saknas information om försörjningsstöd för 2 kommuner som tillhör gruppen storstäder och storstadsnära kommuner, 1 kommun i gruppen större städer och kommuner nära större stad samt 2 kommuner i gruppen mindre städer/tätorter ¹Eftersom utjämningen för räddningstjänst och politisk verksamhet utjämnas med hjälp av en schablon kan ingen nettokostnadsavvikelse beräknas för dessa två områden. De är därför inte med i regressionerna för hela modellen utan de utvärderas separat. Kollektivtrafiken är inte med i utvärderingen. ³SKL:s kommungrupp A, 4 , 5 . Tabell A5 Nettokostnadsavvikelsens samvariation med olika strukturella variabler skattat med . Delverksamheter som ingår i kostnadsutjämningen. Kvadratkilometer (logaritmerad) 2,75*** 2,67*** 2,66*** 1,01** 0,81** 0,93** Antal i relevant åldersgrupp -2,36*** -2,24*** -2,37*** -2,22 -0,87 -2,23 -3,08*** -2,76*** -3,09*** (logaritmerat)1 -0,34*** -0,32*** -0,34*** -36,08* -25,00 -36,16* -0,37*** -0,40*** -0,37*** Andel med försörjningsstöd i kommunen -0,85 -0,89 -0,50** -0,54** Andel med utländsk bakgrund3 -0,05 -0,38** -0,05 Politiskt styre S och/eller V 26,62*** 24,84*** 26,90*** Notera: ***/**/** indikerar signifikans på 1/5/10-procentsnivå. ¹För förskola har antalet 1–5 åringar använts, för fritidshem har antalet 6–12-åringar använts, för förskoleklass och grundskola har antalet 6–15-åringar använts. ² Procentuell befolkningsförändring . ³ För förskola, fritidshem, förskoleklass och grundskola är definitionen av utländsk bakgrund samma som i modellen för barn och unga med utländsk bakgrund, det vill säga andel i åldersgruppen född utanför eller EU och andelen i åldersgruppen född i med minst en förälder som är född utanför eller EU. 2019/20:77 .Skr Bilaga 2019/20:77 .Skr Bilaga Tabell A6 Nettokostnadsavvikelsens samvariation med olika strukturella variabler skattat med . Kvadratkilometer (logaritmerad) 3,21*** 3,19*** 3,25*** 2,32* 3,19*** 2,63*** 3,08** Antal i relevant åldersgrupp -1,26 -1,15 -1,25 -4,21** -4,70** -4,24*** -2,53*** -1,89** -2,57*** (logaritmerat)1 -17,37* -19,37* -17,65* -0,53 -0,39 -0,52 -0,02 -0,01 -0,02 Andel med försörjningsstöd i -0,09 -1,44* -1,42* -0,51 -0,57 Andel med utländsk bakgrund3 -0,05 -1,90 Politiskt styre S och/eller V 2,14* -9,86 -11,35 -10,03 35,83** 40,37** 36,08** -0,64 Notera: ***/**/** indikerar signifikans på 1/5/10-procentsnivå. ¹För gymnasieskolan har antalet 15–18-åringar använts, för individ- och familjeomsorg har antalet 0–64-åringar använts och för äldreomsorg har antalet eller äldre använts. ²Procentuell befolkningsförändring mellan . ³För gymnasieskolan är definitionen av utländsk bakgrund samma som i modellen för barn och unga med utländsk bakgrund, det vill säga andel i åldersgruppen född utanför eller EU och andelen i åldersgruppen född i med minst en förälder som är född utanför eller EU. För individ- och familjeomsorgen är definitionen av utländsk bakgrund andel utrikes födda utanför EU och EFTA. Beräkningarna har även genomförts för andel utrikes födda vuxna (20–) och andel utrikes födda 18–som har varit i i högst efter att uppehållstillstånd har beviljats och resultaten blir snarlika. För äldreomsorg är definitionen av utländsk bakgrund andel födda utanför som är eller äldre. 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 delmodellen bebyggelsestruktur ingår utjämning för räddningstjänst och politisk verksamhet. För räddningstjänst är standardkostnaden ett schablonbelopp som lämnas till kommunerna beroende på invånardistans och lokalt befolkningsunderlag. Även standardkostnaden för politisk verksamhet är ett schablonbelopp som lämnas till kommuner beroende på invånardistans och folkmängd. På grund av att standardkostnaderna bygger på schabloner och inte genomsnittliga nettokostnader har vi inte kunnat analysera hur nettokostnadsavvikelserna samvarierar med olika strukturella faktorer. I stället har vi först skattat följande regression: Nettokostnadk,v = a + b1 × logaritmerad ytak + b2 × logaritmerat antal invånarek + b3 × tätortsgradk + b4 × befolkningsförändringk + b5 × socioekonomik + b6 × utländsk bakgrundk + ek,v där k=kommun och v=verksamhet. För att undersöka hur sambanden mellan de strukturella faktorerna och nettokostnadsavvikelsen ser ut har vi även skattat varianter av regressionen där oberoende variabler stegvis uteslutits. Det är framför allt kommunens yta och antal invånare som förklarar nettokostnaderna inom både räddningstjänst och politisk verksamhet. För politisk verksamhet förklarar yta och antal invånare av nettokostnadernas variation. För räddningstjänst förklarar dessa två variabler av nettokostnadernas variation. Övriga strukturella variabler som är signifikanta för både räddningstjänst och politisk verksamhet är befolkningsförändringar och andel födda utanför EU/EFTA. Men dessa strukturella variabler ökar endast den justerade förklaringsgraden med I ett andra steg subtraherade vi standardkostnaden för räddningstjänst respektive politisk verksamhet (schablonbeloppet för extra kostnader) från nettokostnaden och skattade om regressionen med nettokostnad–standardkostnad som beroende variabel med enbart de två strukturella variabler som förklarade Nettokostnadk,v–standardkostnadk,v = a + b1 × logaritmerad ytak,v + b2 × logaritmerat antal invånarek,v + ek,v där k=kommun och v=verksamhet. Vi jämförde därefter koefficienternas storlek och förklaringsgraden från denna modell med resultaten från den första motsvarande ekvationen, det vill säga: Nettokostnadk,v = a + b1 × logaritmerad ytak,v + b2 × logaritmerat antal invånarek,v + ek,v där k=kommun och v=verksamhet. R I K S R E V I S I O N E N DET KOMMUNALA UTJÄMNINGSSYSTEMET – BEHOV AV MER UTJÄMNING OCH BÄTTRE FÖRVALTNING Yta och antal invånare förklarar av variationen i nettokostnader för räddningstjänst. När vi justerar nettokostnaden med standardkostnaden (schablonen) sjunker förklaringsvärdet (det justerade R2-värdet) till (se tabell A7). Även storleken på koefficienterna sjunker. Det tyder på att utjämningen för extra kostnader för avstånd och invånare i räddningstjänsten kompenserar en del för de merkostnader som yta och få invånare för med sig, men inte tillräckligt. Om vi i stället inkluderar tätortsgrad som förklarande variabel, i stället för yta och antal invånare och gör om samma procedur så sjunker det justerade R2-värdet från och koefficienten minskar även här. Det innebär att kostnadsutjämningen inte är tillräcklig för de kostnader som en liten andel som bor i tätort för med sig. Kostnadsutjämningen för politisk verksamhet har utvärderats på samma sätt. Nettokostnaden för politisk verksamhet samvarierar med yta och invånare till När vi korrigerat nettokostnaden för standardkostnaden samvarierar fortfarande yta och invånare med den beroende variabeln men det justerade R2-värdet sjunker till . Även koefficienterna för yta och invånare minskar. Om vi gör om proceduren men använder tätortsgrad som oberoende variabel i stället för yta och invånare minskar det justerade R2-värdet från och koefficienten för tätortsgrad minskar. Det innebär att kostnadsutjämningen för politisk verksamhet kompenserar något för yta, antal invånare och tätortsgrad men inte i tillräckligt stor utsträckning då både samvariationen och storleken på koefficienterna har minskat. 88 R I K S R E V I S I O N E N Tabell A7 Utvärdering av kostnadsutjämning för räddningstjänst och politisk verksamhet. 155,30*** 101,33*** 56,47*** 22,02** Antal invånare (logaritmerat) -175,74*** -117.78*** -188,52*** -118,09*** -14,91*** -10,28*** -10,46*** -5,75*** 1660,86*** 2073,47*** 1378,90*** 1655,96*** 2333,57*** 1638,86*** 1799,53*** 1216,74*** Notera: ***/**/** indikerar signifikans på 1/5/10-procentsnivå. Notera: En kommun har inte uppgett nettokostnader för räddningstjänst i Räkenskapssammandraget. 2019/20:77 .Skr Bilaga DET KOMMUNALA UTJÄMNINGSSYSTEMET – BEHOV AV MER UTJÄMNING OCH BÄTTRE FÖRVALTNING För att undersöka om våra resultat att kommuner med stor yta, få invånare och befolkningsminskning har en större positiv nettokostnadsavvikelse än andra kommuner för att dessa kommuner har systematiskt lägre externa intäkter än andra kommuner skattar vi följande ekvation: