SOU 2000:127

Rättvis kommunal utjämning

Till statsrådet Lars-Erik Lövdén

Regeringen beslöt vid regeringssammanträde den 23 juni 1999 att tillkalla en särskild delegation, Delegationen för fortsatt utveckling av utjämningssystemet för kommuner och landsting (dir. 1999:57). Delegationen skall svara för en fortsatt uppföljning av utjämningssystemet och utvärdering av träffsäkerheten hos de enskilda delarna i kostnadsutjämningen, i första hand när det gäller delmodellerna för befolkningsminskning och hälso- och sjukvård. Delegationen skall vidare utreda alternativa utformningar av inkomstutjämningen, med bibehållen långtgående utjämning men utan negativa marginaleffekter.

Som ordförande förordnades fr.o.m. den 1 oktober 1999 statssekreteraren Sören Häggroth. Som ledamöter förordnades fr.o.m. den 1 oktober 1999 riksdagsledamoten Siv Holma och gruppledaren Roy Resare.

Som sakkunniga förordnades fr.o.m. den 1 oktober 1999 departementsrådet Agneta Rönn-Diczfalusy (t.o.m. 31 aug. 2000), chefekonomen Clas Olsson samt tf chefekonomen Lennart Tingvall. Som sakkunnig förordnades fr.o.m. den 1 september 2000 departementssekreteraren Henrik Tiselius.

Som experter förordnades fr.o.m. den 1 oktober 1999 ekonomen Herman Crespin (t.o.m. 29 feb. 2000), ekonomen Nils Mårtensson, departementsrådet Mårten Lagergren, departementssekreteraren Henrik Tiselius (t.o.m. 1 sep. 2000), programchefen Margareta Andersson, departementssekreteraren Eva Hjortendal-Hellman.

Som experter har senare förordnats departementssekreteraren Anneli Söderberg (fr.o.m. 29 okt. 1999), departementssekreteraren Örjan Hag (fr.o.m. 29 okt. 1999) och kulturgeografen Henrik Berggren (fr.o.m. 1 mars 2000).

Som sekreterare förordnades den 1 oktober 1999 controllern Leif Andersson.

Delegationen överlämnade i februari delrapporten Förslag om omställningsbidrag för landsting med minskande befolkning samt om vissa förändringar i inkomstutjämningen för kommuner.

Delegationen överlämnar härmed sitt slutbetänkande…

Delegationens uppdrag är härmed slutfört.

Stockholm i december 2000

Sören Häggroth

Siv Holma Roy Resare

/Leif Andersson

Sammanfattning

Utjämningssystemet syftar till att garantera alla kommuner och landsting likvärdiga ekonomiska förutsättningar att kunna tillhandahålla sina invånare service oberoende av inkomstförhållanden och opåverkbara strukturella förhållanden. Det sker genom en långtgående utjämning av skillnader i skattekraft och strukturella merkostnader. Skillnader i skattekraft och beräknade strukturella kostnader utjämnas med bidrag från respektive avgifter till staten.

Genom inkomstutjämningen får alla kommuner och landsting del av den ekonomiska tillväxten av skatteunderlaget per invånare i landet oavsett utvecklingen av den egna skattekraften. Nya beräkningar görs inför varje bidragsår varvid förändringar i skattekraft och strukturella förhållanden beaktas.

Den översyn av systemet som delegationen genomfört innebär att endast små ändringar i utjämningssystemet föreslås. En bidragande orsak till detta är att de förslag till förändringar som Utjämningsutredningen (SOU 1998:151) föreslog var mycket omfattande och att de infördes så sent som år 2000. Det har gått en alltför kort tid för att det skall kunna göras en värdering av träffsäkerheten hos alla de delmodeller som så nyligen justerats. De förslag som delegationen framför är således till övervägande delen av karaktären uppdatering och mindre justeringar.

Utredningens uppdrag

Regeringen beslöt vid regeringssammanträde den 23 juni 1999 att tillkalla en särskild delegation, Delegationen för fortsatt utveckling av utjämningssystemet för kommuner och landsting, att svara för en fortsatt uppföljning av utjämningssystemet och utvärdering av träffsäkerheten hos de enskilda delarna i kostnadsutjämningen, i första hand när det gäller delmodellerna för befolkningsminskning och hälso- och sjukvård. Delegationen skall vidare utreda alterna-

tiva utformningar av inkomstutjämningen, med bibehållen långtgående utjämning men utan negativa marginaleffekter.

Uppläggning av arbetet

Uppdraget att svara för en fortsatt uppföljning och utvärdering av träffsäkerheten hos de enskilda delarna av kostnadsutjämningen har främst inriktats på:

1. Befolkningsförändringarnas konsekvenser för den kommunala verksamheten och ekonomin.

2. Merkostnader för hälso- och sjukvård i storstadsregioner och i glesbygd.

3. Behovet av en kompensation för befolkningsminskning i landsting.

4. Alternativa utformningar av inkomstutjämningen som kan eliminera eller minska de negativa marginaleffekterna med bibehållen långtgående utjämning.

5. Analys av jämställdhetsaspekterna i utjämningssystemet.

Delegationen har i skrivelse till regeringen redovisat två av de utpekade uppdragen: Alternativa utformningar av inkomstutjämningen som kan eliminera eller minska de negativa marginaleffekterna samt frågan om kompensation för befolkningsminskning i landsting. Delegationens överväganden och förslag i övriga delar redovisas i detta betänkande.

Inkomstutjämningen

Delegationen föreslog i en delrapport till regeringen i februari 2000 att inkomstutjämningsavgiften/bidraget för de kommuner som har en länsvis skattesats som överstiger 95 procent av den egna utdebiteringen justeras genom att kommunens tillväxt av skatteinkomster efter inkomstutjämning beräknas på följande sätt: Tillväxt av skatteinkomster efter justering = rikets tillväxt + (kommunens tillväxt – rikets tillväxt) * 0,05.

Riksdagen har beslutat i enlighet med detta förslag.

Befolkningsminskning i landsting

Delegationen föreslog i nämnda delrapport att det för landsting som under en 5 års period minskat sin befolkning med mer än 2 procent införs ett omställningsbidrag. Omställningsbidraget bör utgå med 60 kronor per invånare för varje procents minskning av befolkningen över kvalifikationsgränsen 2 procent och finansieras via anslaget Särskilda insatser i vissa kommuner och landsting under 2001 och 2002.

Riksdagen har beslutat i enlighet med detta förslag.

Resultat av uppföljningen och förslag till förändringar

Föregående översyn av utjämningssystemet redovisades i SOU 1998:151. Utredarna gjorde då en genomgång av hela utjämningssystemet. De förslag som framlades och som med små modifikationer senare beslutades i Riksdagen gäller sedan årsskiftet år 2000. Genom det beslut som togs i Riksdagen förändrades den övervägande delen av de enskilda beräkningsgrunderna för utjämningen. Detta innebär att det för flertalet av delarna i utjämningen ännu inte förflutit ett år. För att göra en ingående analys av träffsäkerheten i de enskilda delarna krävs en längre tidsperiod.

Enligt direktiven (dir. 1999:57) ska delegationen mot bakgrund av de pågående kraftiga befolkningsomflyttningarna mellan olika delar av landet ytterligare belysa konsekvenserna för kommuner och landsting av dessa omflyttningar. En viktig fråga är på vilket sätt befolkningsförändringarna påverkar behovet av och efterfrågan på kommunal verksamhet och hur möjligheterna till anpassning av verksamheten, och därmed också kostnaderna, ser ut på kort respektive längre sikt. Effekterna av befolkningsomflyttningarna behöver belysas ytterligare för såväl kommuner som landsting.

Befolkningsminskningen har av många sedan mitten av 1990talet uppfattats som ett växande kommunalekonomiskt problem. Det är ännu för tidigt att avläsa de långsiktiga konsekvenserna av en fortgående befolkningsminskning, som också innebär en förändring av åldersstrukturen i kommunen. Dagens utjämningssystem kompenserar för en mer betydande befolkningsminskning. Även de kommuner som på kort tid kraftigt ökar sin befolkning har en situation som kan innebära ökade kostnader, som inte kan kompenseras i nuvarande utjämningssystem på grund av bl.a. eftersläpningseffekter. Situationen för de expanderande kommunerna

varierar emellertid och därför vill vi inte förorda att det utformas ett generellt system för att kompensera för kostnader som uppstår vid snabb befolkningsökning. I vissa fall kan det emellertid vara motiverat att ge snabbt växande kommuner möjlighet att få ett förskott på förväntade ökade intäkter

Enligt vår mening bör det göras en bred analys av hur små kommuner, med kraftig befolkningsminskning och ett regionalt utsatt läge kan ges bra förutsättningar på längre sikt att tillhandahålla en likvärdig vård, omsorg och utbildning. Utjämningssystemet innehåller ett antal faktorer som ska kompensera för kostnader som hör till den geografiska och regionala strukturen. Därtill kommer att införandetilläggen har stor ekonomisk betydelse för de kommuner som har ett ogynnsamt geografiskt och regionalt läge. Vi föreslår att regeringen tillsätter en utredning med uppdrag att göra en samlad bedömning av vilket ekonomiskt stöd som kan behövas för att kommuner med långsiktigt vikande folkmängd och en utsatt regional position ska kunna upprätthålla en godtagbar kvalitet i den kommunala verksamheten.

Vi vill också uppmärksamma att de delar av det kommunala utjämningssystemet som utredningen diskuterar till en del befinner sig i gränslandet mellan kommunal utjämning och regionalpolitik. Om det vid de fortsatta överväganden, som vi föreslagit, står klart att ett antal kommuner kommer att behöva ett permanent ekonomiskt stöd för att kunna tillhandahålla en likvärdig samhällsservice kan det finnas skäl för att hantera de nuvarande geografiska och regionala faktorerna i utjämningssystemet utanför systemet i form av ett särskilt regionalpolitiskt stöd.

Nuvarande kompensation för befolkningsminskning bibehålls oförändrad. När det gäller delmodellen för kompensation för minskningen av antal barn 7–15 år bör denna sänkas till 55 kronor per invånare för varje procentenhet antalet barn minskat dessutom bör minskningen av antalet barn i stället beräknas på åldersgruppen 7–18 år.

Kompetensationen för befolkningsminskning i landsting bör inordnas i utjämningssystemet från och med år 2003.

Det uppdrag som utredningen haft enligt direktiven när det gäller utjämningen inom hälso- och sjukvårdsområdet var att undersöka huruvida merkostnader för hälso- och sjukvård i storstadsregioner och i glesbygd beaktas på ett rimligt sätt. Utredningen har gjort detta genom att bredda underlagsmaterialet så att storstad liksom mer glest bebodda områden ingår som en del av

underlaget för beräkningarna. Dessutom har de olika delmodellerna för gles bebyggelsestruktur utvärderats. Arbetet har i huvudsak bedrivits inom ramen för de modeller som finns i nuvarande utjämningssystem.

Nuvarande modell har visat sig vara stabil även efter det att både nya kostnadsdata använts och befolkningsförändringar fått genomslag. De andra alternativ som utredningen analyserat visar inte på att utjämningen skulle främjas genom att byta modell. Resultatet blir att den nuvarande modellen bör behållas och att endast en uppdatering av befolknings- och kostnadsdata bör göras. De nya data som nu finns för hela Skåne bör således utgöra grunden för modellen.

Bebyggelsestruktur och geografiska förhållanden varierar mycket kraftigt mellan landets landsting. Långa avstånd och gles bebyggelsestruktur med litet befolkningsunderlag för olika slag av service kan ge landstingen högre enhetskostnader. Inom sjukvården är det exempelvis rimligt att organisera verksamheten så att resorna till vårdcentralen inte blir alltför långa. Det innebär att ett landsting med gles bebyggelsestruktur kan behöva bedriva sin verksamhet med betydligt fler men mindre enheter än ett landsting med lika många invånare inom en mindre yta.

Utredningen har aktualiserat beräkningarna vad gäller primärvård och sjukhusvård samt ambulanstransporter för att tydliggöra befolkningsförändringarnas effekter på utjämningen. Vidare har alternativa beräkningsmodeller tagits fram när det gäller beräkning av merkostnader för sjukresor. Dessutom har utredningen analyserat behovet av kompensation för merkostnader som vissa landsting med mycket långa avstånd mellan sjukhus och vårdcentraler kan ha. Vi gör den bedömningen att för vårdcentraler med mer än 8 mil till närmaste sjukhus bör en kompensation för beräknande merkostnader utgå.

Vår bedömning är att fortsatta analyser behövs för att klarlägga behovet av kompensation för regionala sjukresor och ambulanshelikopterverksamhet.

Resultatet av uppföljningen är att de modeller som finns i dagens utjämning ej ändras i grunden. Genom att befolkningsförändringarna har en stor betydelse för redan glest bebodda områden bör modellerna för hälso- och sjukvård i gles bebyggelsestruktur emellertid uppdateras med ny befolkning varje år och utplacering av vårdcentraler och ambulansstationer göras vart tredje år.

Beräkningsgrunden avseende sjukresor föreslås ändras så att den bygger på avstånd till vården.

Med utgångspunkt i att det är strukturellt betingade behovs- och efterfrågeskillnader som skall ligga till grund för utjämningen så är det av vikt att faktorer av betydelse tas med redan från början. Vid varje uppdatering eller då nya modeller för utjämning skapas skall beaktas om skillnader mellan könen har relevans för det område som behandlas. Utredningen föreslår därför att jämställdhetsaspekterna tydliggörs vid den fortsatta hanteringen av utjämningssystemet.

Fortsatt uppföljning

För att underlätta en rationell hantering av utjämningssystemet och säkerställa ett bra underlag för utjämningen föreslår utredningen att det bildas ett samarbetsorgan under ledning av regeringskansliet. Detta organ skall sköta den löpande uppföljningen och utvärderingen av utjämningssystemet och att säkra en kontinuerlig kunskapsuppbyggnad kring modeller och system för utjämning mellan kommuner och landsting. Genomgripande översyner av utjämningen bör ligga utanför samarbetsorganets arbetsfält.

1. Befolkningsförändringarna och utjämningssystemet

Utredningens förslag: Nuvarande kompensation för befolknings-

minskning under den senaste tioårsperioden bibehålls oförändrad. Kompensationen för minskningen av antalet barn i åldern 7–15 år i delmodellen för befolkningsminskning sänks till 55 kronor per invånare för varje procentenhet antalet barn minskat. Dessutom skall minskningen av antalet barn i stället beräknas på åldersgruppen 7–18 år. En utredning bör tillsättas för att göra en samlad bedömning vilket ekonomiskt stöd som kan behövas för att kommuner med långsiktigt vikande folkmängd och en utsatt regional position ska kunna upprätthålla en likvärdig kvalitet i den kommunala verksamheten. Kompensationen för befolkningsminskning i landsting bör inordnas i utjämningssystemet från och med år 2003.

1.1. Nuvarande utformning

Statsbidragberedningen (SOU 1994:144) föreslog att en modell skulle införas för att kompensera kommuner för den befolkningsminskning som skett under den senaste tioårsperioden. Anledningen till detta förslag var, enligt beredningen, att vissa kostnader tar tid att anpassa till mindre folkmängd, detta samtidigt som intäkterna i form av skatteintäkter och statsbidrag anpassar sig tämligen direkt. Beredning föreslog att beloppet skulle uppgå till 50 kronor per procentenhet som befolkning minskat med utöver 2 procent de 10 senaste åren. Beloppet ändrades senare i propositionstexten till 100 kronor.

Den kommunala utjämningsutredningen (SOU 1998:151) föreslog att beloppet 100 kronor skulle vara kvar oförändrat. Det fanns dock en önskan om att ytterligare kompensera kommuner med en vikande befolkning, men utredningen ansåg att en höjning av beloppet skulle ge upphov till oönskade negativa marginaleffekter.

Beredning föreslog därför att man, utöver den befintliga modellen, skulle införa en speciell kompensation för de kommuner som har haft en negativ utveckling av antalet skolbarn. För att inte fånga rena demografiska svängningar bland skolbarnen sattes ett villkor att kommunens totala befolkning skulle ha minskat med mer än 2 procent de tre senaste åren. Om detta villkor var uppfyllt skulle kommunen ersättas med 100 kronor per invånare för varje procentenhet som skolbarnen i åldern 7-15 år minskat.

1.2. Befolkningsförändringar under de senaste 40 åren

I detta avsnitt diskuteras, om inget annat sägs, befolkningsomflyttningar mellan arbetsmarknadsregioner. Landet delas in i 109 arbetsmarknadsregioner och var och en av dessa är en enhet bestående av ett antal till varandra gränsande kommuner som bildar en sammanhängande arbets- och bostadsmarknad.

1.2.1. Befolkningsförändringar 1960-1990

Den regionala befolkningsutvecklingen följer stabila utvecklingsmönster sedan slutet av 1960-talet. Det är i huvudsak i samma delar av landet som befolkningen växer respektive minskar nu som då, även om förändringarna varierar år från år.

Inledningsvis växte befolkningen i stort sett i alla tätorter, men framförallt i de större städerna och industriorterna. Många industridominerade tillväxtorter kom under de efterföljande decennierna, när industrin rationaliserades, att höra till de regioner där befolkningen minskade mest. Likväl ansågs länge att den befolkningsmässiga tillbakagången i t.ex. Norrlands inland var ett problem orsakat av att man låg efter i utvecklingen, och att politiken därför måste inriktas på att industrialisera även dessa delar av landet. Idag kan urbaniseringen i den klassiska meningen sägas vara avslutad, och vi ser i stället tecken på en omvänd trend med en ökad omflyttning från framförallt de större tätorterna till den omgivande landsbygden.

Utvecklingen under 1970-talet kan beskrivas med två uttryck: ”gröna vågen” och ”industrikris”. I början av 1970-talet började

1

Hela avsnittet är hämtat från Regionalpolitiska utredningens slutbetänkande, SOU

2000:87, sid. 26 ff.

befolkningen i storstäderna att minska såväl i Sverige som i många andra länder i västvärlden. I stället ökade befolkningen i många mindre tätorter och på landsbygden, men framför allt i många förortskommuner utanför de stora städerna. De kraftigaste minskningarna ägde rum i bruks- och industrikommuner samt i ett antal små orter i Norrlands inland. Över huvud taget kom befolkningsförändringarna i landet in i ett väsentligt lugnare skede, och befolkningen kom trendmässigt under 1970- och 1980-talen att bli mer bofast. Effekterna av tidigare decenniers urbaniseringsvåg kan vi dock fortfarande se i form av skevheter i åldersstrukturen och en svag naturlig befolkningstillväxt i vissa regioner.

Redan under 1970-talet kunde forskare påvisa hur flyttningsmönstren blev alltmer beroende av valet av vardagsmiljö och livsstil i bostadsorten. Under den dåtida gröna vågen lämnade många ett arbete i en större ort för att flytta till en osäker försörjning i en mindre. Samma fenomen gör sig gällande även under 1980- och 1990-talen, men då med allt större preferenser för ett boende i större orter. Industrins sysselsättningsmässiga tillbakagång avlöstes så småningom av en snabb offentlig, i första hand kommunal, sysselsättningsexpansion. Denna expansion skedde i stort sett i proportion till befolkningen.

Behovet av att flytta minskade också i takt med att allt fler människor skaffade sig bil och att det kollektiva transportnätet utvecklades. I stället för att flytta kunde man nu bo och arbeta i ett mer geografiskt utsträckt område. Likaså ökade svårigheterna för familjer att flytta längre sträckor i takt med att fler kvinnor började förvärvsarbeta, och därmed två personer i hushållet måste hitta ett arbete på den nya bostadsorten, i stället för som tidigare en. Ytterligare en bidragande orsak är utbyggnaden av inkomstförsäkringssystem som gjort behovet av att flytta mindre tvingande.

Ungdomars val betingas också av vilken utbildning de väljer. Den direkta effekten av en satsning på högskoleutbildning, som är viktig för individerna och nödvändig för den regionala tillväxten, har blivit en ökad befolkningstillväxt i de större städer där högskolorna finns. De indirekta effekterna har också inneburit en ökad urbanisering. Många ungdomar utbildar sig till yrken som mest förekommer på större orter och många väljer att fortsätta bo på orter med större befolkningsunderlag.

En historiskt ny situation har således växt fram vad gäller bosättningsmönstrets viktigaste drivkraft. Tidigare bodde man nära arbetsplatserna som i sin tur var belägna nära naturtillgångar

och noder i kommunikationsnätet. Arbetsutbudet styrde nettoflyttningen och bosättningsmönstrets långsamma förändring. I dag väljer vi friare bosättning efter bostadsortens livsstil. Vissa bostadsorters vardagsmiljö och livsstil lockar inflyttare mer än andra, vilket i sin tur ökar just dessa orters attraktivitet för många växande näringar i behov av arbetskraft.

1.2.2. Utvecklingen under 1990-talet

Under senare delen av 1990-talet har emellertid den regionalt ojämna befolkningsutvecklingen förstärkts. Nytt för denna period är att vi sett en befolkningsminskning i nästan alla svenska regioner. Befolkningsminskningen har jämfört med tidigare år varit förhållandevis omfattande i flertalet mindre arbetsmarknadsregioner, liksom nu även i vissa högskoleregioner. 1990-talets utveckling har därför inneburit att förhållandevis omfattande befolkningsminskningar inte längre är ett fenomen bara i s.k. regionalpolitiskt prioriterade områden.

Befolkningen i skogslänens inre delar har minskat sedan decennier tillbaka. Men under 1995–1998 tredubblades minskningen jämfört med tidigare femårscykler. Under denna period minskade skogslänens inre delar med 12 000 personer, vilket motsvarade 3,16 procent av befolkningen. 1990-talets senare del skiljer sig också åt på så sätt att minskningen även drabbat övriga regioner, med undantag för storstäderna.

Bakom befolkningssiffrorna för olika regioner döljer sig emellertid stora skillnader. Statistiken över befolkningsförändringarna 1991–1998 visar på en ökad polarisering. De tätortsnära landsbygderna (områden inom 5–45 minuters bilresa till tätorter större än 3 000 invånare), den tätortsnära skärgården och de större tätorterna har ökat sin befolkning, medan glesbygder samt mindre och mellanstora tätorter har minskat. Den största ökningen av landsbygdsbefolkningen finns i storstadsregionerna, där befolkningen i den tätortsnära landsbygden relativt sett ökat mer än i tätorterna. Även i flera andra undersökningar under de senaste åren konstateras att varken befolkningstillväxt eller inflyttning är ett rent storstadsfenomen.

2

Källa: Årsbok 2000, Glesbygdsverket.

Sedan 1995 har 208 av Sveriges 289 kommuner drabbats av minskad befolkning. Samtidigt har 40 kommuner ökat sin befolkning med mer än 2 procent.

1.2.3. Vilka åldersgrupper flyttar?

Expansionen av den högre utbildningen har resulterat i en ökad geografisk rörlighet. Det är ungdomarna som står för hela uppgången i flyttningarna jämfört med tidigare perioder. Det är endast ungdomar i åldern 19–26 år som har en ökad flyttintensitet år 1997 jämfört med år 1970. Alla andra åldersgrupper har en minskad flyttintensitet år 1997 jämfört med år 1970. En anledning till detta är att det nu är vanligare att studenter skriver sig på studieorten.3

1.2.4. Varför flyttar man? 4

En analys av statusen före och efter flytt hos de som flyttade mellan olika arbetsmarknader åren 1991–1996 visade att 33 procent hade arbete både före och efter flytten. 20 procent av de som flyttade studerade både före och efter flytten. Åtta procent av de som flyttade studerade före flytten och hade arbete efter flytten. Endast 5 procent var arbetslösa eller inte sysselsatta före flytten och hade arbete efter flytten. Statusen före respektive efter flytt varierar dock mycket mellan olika arbetsmarknader i landet.

De allra flesta som flyttat uppgav att de flyttade frivilligt och att det var lätt att fatta beslutet. Det vanligaste angivna motivet till att flytta var miljöbyte. Att flytta till släkt, flytta ihop, flytta till annat boende samt byta miljö var motiv som uppgavs av sammanlagt 60 procent av de svarande. Det är alltså inte arbetsmarknadsläget på olika orter som styr flyttningarna. Endast en femtedel uppgav att ett nytt arbete varit ett motiv bakom den senaste flyttningen. Studier uppgavs som ett motiv av ungefär lika många.

Källa: SOU 2000:87, sid. 38.

Källa: SOU 2000:87, sid. 42 och 47.

1.2.5. Bedömningar om den framtida utvecklingen

I Regionalpolitiska utredningen, Rapport 19, görs befolkningsprognoser för nio olika regionfamiljer. Regionfamiljerna bildas av lokala arbetsmarknader som sinsemellan liknar varandra beträffande folkmängd, näringsstruktur och tillgång till högskola. Sex olika prognoser görs för varje regionfamilj.

I alternativ A har en gravitationsmodell använts. Den tar hänsyn till att flyttningar mellan regioner påverkas av avståndet till inflyttningsregionen och till regionens egenskaper, t.ex. dess folkmängd. Denna modell baseras också på observerade flyttmönster 1985– 1999. Alternativ B baseras på observerade flyttmönster 1985–1999. Alternativen C och D är demografiska framskrivningar baserade på observerade flyttmönster perioderna 1985–1999 respektive 1985– 1989. Alternativ E är en s.k. demografisk nollframskrivning, vilket innebär att flyttningar negligeras helt. Alternativ F liknar alt. E men där flyttningarna inkluderas, men där de årliga flyttningsnettona är noll för alla regioner. I nedanstående tabell redovisas resultatet av de sex olika prognoser av befolkningsutvecklingen då landets kommuner delas in i nio olika regionfamiljer.

Tabell 1.1. Folkmängd (tusental) i regionfamiljer 1990, 1999 och 2010 enligt 6 prognosalternativ

Region

1990 1999 2010 2010 2010 2010 2010 2010

Alt A Alt B Alt C Alt D Alt E Alt F

Stockholmsregionen 1 684 1 850 2 010 2 148 2 027 1 994 1 887 1 910 Malmöregionen 835 896 967 976 960 956 906 914 Göteborgsregionen 616 663 712 725 713 700 662 668 Högskoleregioner 1 537 1 606 1 664 1621 1 658 1 662 1 606 1 601 Övriga regionala centra

1 547 1 554 1 542 1 493 1 534 1 545 1 537 1 533

Stora industriregioner

601 589 557 556 561 570 581 574

Stora tjänsteregioner

669 667 650 629 648 652 658 652

Små industriregioner

668 630 572 550 574 588 614 605

Små tjänsteregioner 434 407 373 348 371 379 394 388

Riket

8 591 8 861 9 047 9 047 9 047 9 047 8 846 8 845

Källa: Regionalpolitiska utredningen, Rapport 19, sid. 28 ff.

Av de 109 lokala arbetsmarknadsregionerna beräknas 73 få en befolkningsminskning i samtliga beräkningsalternativ. Under 1990-talet minskade befolkningen i 65 av 109 regioner. För regionerna Stockholm, Malmö och Göteborg är prognosen en befolkningsökning med alla sex prognosalternativen (förutom alt. E för Göteborg där prognosen visar en liten befolkningsminskning). Ökningen för dessa regioner beräknas bli något starkare än under de senaste tio åren. Storstadsregionerna skulle få en folkökning även utan omflyttning eftersom storstadsregionerna över åren har fått en relativt ung åldersstruktur, som kommer att ge ett födelseöverskott. För högskoleregioner visar prognoserna befolkningsökning, om än liten, med fyra av de sex metoderna. Resterande regioner får, enligt prognoserna, befolkningsminskning med alla prognosmetoder. Störst befolkningsminskningar får enligt prognoserna små tjänste- och små industriregioner.

Enligt ovanstående prognoser kommer befolkningsförändringarna de kommande tio åren i stor utsträckning att följa de mönster som har varit under andra hälften av 1990-talet.

Med denna utveckling framgent bör det omställningsbidrag som föreslogs av utredningen i vår tidigare skrivelse till regeringen och som riksdagen senare beslutat om inordnas i utjämningssystemet från och med år 2003.

1.3. De kommunalekonomiska konsekvenserna av befolkningsförändringarna

I detta avsnitt ges en översiktlig beskrivning av statsbidrags- och utjämningssystemet samt dess följsamhet till befolkningsförändringar. Beskrivningen är förenklad och de kommunalekonomiska effekterna är olika beroende av den flyttande personens ålder, inkomst, behov av kommunal verksamhet etc.

1.3.1. Skatteintäkter och inkomstutjämning

Kommunernas preliminära skatteintäkter beräknas och utbetalas beräknat på antalet invånare 1 november året före det aktuella intäktsåret. Om en person flyttar från kommunen under t.ex. juni månad så kommer kommunens skatteintäkter ändå vara oförändrade under det innevarande året. Detsamma gäller då en person flyttar in till en kommun.

Inkomstutjämningen innebär en mycket långtgående utjämning av kommunernas skatteunderlag och skatteintäkter. Om alla kommuner hade en skattesats som motsvarar den genomsnittliga kommunalskatten i riket så skulle samtliga kommuners skatteintäkter efter inkomstutjämningen variera mellan 99 procent och 104 procent av den genomsnittliga skatteintäkten/invånare i riket. En kommun är därför alltid garanterad en skatteinkomst på ca 26 000 kronor per invånare år 2001 om kommunen har den genomsnittliga utdebiteringen i landet.

En kommuns bidrag eller avgift i inkomstutjämningen, som beräknas i kronor per invånare, beräknas utifrån kommunens skatteunderlag två år före intäktsåret. Storleken beräknas därefter utifrån antalet invånare i kommunen den 1 november året före det aktuella bidrags- eller avgiftsåret. Om en person flyttar från kommunen under t.ex. juni månad så kommer kommunens bidrag/avgift ändå vara oförändrad under det innevarande året.

Följaktligen förlorar varje kommun ca 26 000 kronor per invånare som flyttar ut från kommunen, dock med viss fördröjning. Denna inkomstförlust kan variera något beroende på nivån på kommunens skattekraft och utdebitering samt den länsvisa skattesats som används i inkomstutjämningen. Variationer i den garanterade inkomsten kan också uppkomma som en effekt av skillnader i fördelningen av ansvaret för olika verksamheter mellan kommuner och landsting i ett län.

1.3.2. Kostnadsutjämning

Kostnadsutjämningen är utformad enligt samma principer för kommuner och landsting. Metoden kallas för standardkostnadsmetoden. Den innebär att kostnadsutjämningen byggs upp av ett antal delmodeller, där de strukturella kostnadsskillnaderna beräknas med hjälp av olika variabler. De olika delmodellerna avser antingen verksamheter som t.ex. barn- och äldreomsorg eller kostnader som finns i de flesta verksamheter, t.ex. bygg- och uppvärmningskostnader.

Beräkningen av kommunernas strukturkostnader ska bygga på mätbara och objektiva faktorer som inte kommunerna själva kan påverka, som t.ex. skillnader i åldersstruktur, social struktur, bebyggelsestruktur och geografiskt läge. Systemet är utformat så att en standardkostnad beräknas för olika verksamheter i en kom-

mun och summan av dessa kostnader för hela den kommunala verksamheten (strukturkostnad) jämförs sedan med den genomsnittliga strukturkostnaden i landet. Är kommunens strukturkostnad högre än genomsnittet är strukturen ogynnsam och därför utgår en kompensation till kommunen (bidrag). Omvänt, är strukturkostnaden lägre så måste en kommun med en gynnsam struktur betala en utjämningsavgift till systemet.

1.3.3. Hur många kommuner uppfyller kriterierna för stöd för befolkningsminskning i utjämningssystemet

Det är, vilket nämnts tidigare, 208 kommuner som haft en minskande befolkning mellan åren 1995–1999. Enligt de preliminära beräkningarna för utjämningssystemet år 2001 är det 135 kommuner som har haft en befolkningsminskning som överstiger två procent den senaste 10-årsperioden, eller som uppfyller kriterierna för ett minskat antal barn i ålder 7–15 år, och som därmed får ersättning i modellen för befolkningsminskning i kostnadsutjämningen. Den totala ersättningen till dessa kommuner uppgår till ca 725 miljoner kronor. Denna summa finansieras genom ett lika stort avdrag för alla kommuner och nettobidraget till de 135 kommunerna uppgår därför i praktiken till ca 578 miljoner kronor.

För landstingen finns ingen motsvarande kompensation inom utjämningssystemet. Landstingens skatteinkomster, bidrag/avgift i inkomstutjämningen och generella statsbidrag förändras sammantaget i huvudsak i takt med de årliga förändringarna av landstingets totala folkmängd. Intäkterna i absoluta tal minskar således också vid en minskande folkmängd. Anpassningen av kostnaderna för verksamheten till en totalt sett lägre intäktsnivå i de landsting som har en betydande minskning av befolkningen tar viss tid, vilket särskilt gäller de fasta kostnaderna t.ex. för lokaler. Anpassningen kan också försvåras av att hänsyn måste tas till att servicen för den kvarvarande befolkningen måste hållas på en rimlig nivå.

Riksdagen har godkänt inrättandet av ett omställningsbidrag för landsting med minskande befolkning. Omställningsbidraget skall utbetalas åren 2001 och 2002 till landsting som har haft en befolkningsminskning om minst två procent under en femårsperiod.

1.3.4. Förändringar av åldersstrukturen

Förändringar i åldersstrukturen har en stor betydelse för om och i vilken utsträckning en kommun ska kompenseras för åldersrelaterade kostnadsförändringar i kärnverksamheterna vård, skola och omsorg. Noterbart är att det inte enbart är förändringar i kommunens åldersstruktur utan dessa förändringar i förhållande till landets åldersstruktur som bestämmer ersättningen från kostnadsutjämningen. Avviker inte förändringarna av kommunens åldersstruktur från förändringarna i landets åldersstruktur anses kostnadsförändringen i en kommun motsvara den genomsnittliga kostnadsförändringen i landet. I en sådan situation kompenseras inte kommunen för att man fått en mer kostnadskrävande åldersstruktur.

Det vanligaste flyttmönstret är att olika förvärvsarbetande grupper och ungdomar i åldern 20–26 år flyttar från en kommun. En minskning av befolkningen i dessa grupper innebär att andelen äldre samt barn och skolungdomar ökar. Under förutsättning att denna utveckling innebär en relativ förändring av åldersstrukturen i kommuner med stor utflyttning får dessa kommuner kompensation i kostnadsutjämningen.

1.3.5. Statsbidrag

Det generella statsbidraget till en kommun minskar när befolkningen minskar. Det generella statsbidraget utgår som ett enhetligt belopp med 5 915 kronor per invånare år 2000 vilket innebär att intäkten från detta bidrag minskar proportionellt mot minskningen av invånarantalet. Dessutom finns ett åldersrelaterat statsbidrag som varierar för olika åldersgrupper med undantag för den arbetsföra delen av befolkningen (åldern 19–64 år) vars förändringar inte påverkar denna del av statsbidraget.5 Beroende på hur de personer som flyttar fördelar sig i dessa åldersgrupper minskar även det åldersrelaterade statsbidraget proportionellt mot minskningen av antalet barn, ungdomar och pensionärer. Ju fler yngre och äldre som flyttar, desto mer försvagas alltså kommunens inkomster från det åldersrelaterade bidraget. Det åldersrelaterade

5

För åldersgrupperna 7-15 år, 16-18 år, 65-74 år, 75-84 år och 85 år och äldre är i år bidraget

per invånare 2690 kr, 3418 kr, 381 kr, 1946 kr respektive 7126 kr.

statsbidraget motsvarar ca 11 procent av de generella statsbidragen som utbetalas till kommunerna.

Det generella statsbidraget utbetalas med ett fast belopp per invånare den 1 november året före intäktsåret. Om en person flyttar från kommunen under t.ex. juni månad så kommer kommunens statsbidrag ändå vara oförändrat under det innevarande året samtidigt som dess kostnader sannolikt minskar. Det motsatta gäller om en person flyttar till kommunen.

1.3.6. Effekter på kommunernas kostnader och intäkter av in eller utflyttning

Kommunalekonomiska effekter då en person flyttar in i en kommun kan variera mycket mellan olika kommuner.

Hur mycket kommunens kostnader ökar beror på personens behov av kommunal service. Först ca två år efter det att personen flyttade till kommunen kan man säga att statsbidrags- och utjämningssystemet tar hänsyn till att befolkningen och därmed även befolkningsstrukturen har ändrats i kommunen.

Även då en person flyttar från en kommun kan förändringarna i inkomst- och kostnadsutjämningen variera mycket mellan olika kommuner. Hur mycket kommunens kostnader minskar beror på personens behov av kommunal service och hur stora möjligheter det finns att samtidigt minska kostnaderna. Året efter det att personen har flyttat från kommunen får kommunen minskade skatteintäkter och statsbidrag. Först ca två år efter att personen flyttade till kommunen kan man säga att statsbidrags- och utjämningssystemet tar hänsyn till att befolkningen och befolkningsstrukturen har ändrats i kommunen.

Kostnadsutjämningen innehåller också, som redovisats tidigare, en modell som syftar till att direkt kompensera kommuner med en svag befolkningsutveckling eftersom de inte bedöms ha möjligheter att reducera kostnaderna för olika verksamheter i samma takt som befolkningen krymper och intäkterna minskar.

Utöver denna kompensation finns för åren 2001 och 2002 ett omställningsbidrag till landsting, som ligger utanför utjämningssystemet, som har en negativ befolkningsutveckling.

I princip ska det åldersrelaterade sambandet mellan kostnader och befolkningsförändringar leda till minskade kostnader för en kommun. Detta samband gäller dock i första hand på längre sikt då

alla kostnader är mer eller mindre rörliga och därför har en starkare anknytning till kommunens befolkningsutveckling. En stor del av kostnaderna som löner, lokalkostnader och olika kapitalkostnader är emellertid fasta på kort sikt och mindre känsliga för olika befolkningsförändringar. Andelen fasta kostnader tenderar också att vara högre i vissa verksamheter.

Dessa samband får till effekt att en kommun med stor utflyttning och en minskning av befolkningen bland de grupper som främst använder den kommunala servicen inte kan sänka sina kostnader i samma takt som befolkningen krymper. Kommunen tvingas därför under en omställningsperiod att behålla vissa fasta kostnader i olika verksamheter trots att intäkterna minskar.

Några räkneexempel

Vad händer när ett barn i 10-årsåldern flyttar ut från en utflyttningskommun?

Kommunens kostnader för ett barn i 10-årsåldern uppgår i genomsnitt till cirka 60 000 kronor varav knappt 50 000 kronor är direkt hänförliga till skolan. Beroende på eftersläpningseffekterna i inkomstutjämningen får samtliga utflyttningskommuner behålla de intäkter som ett barn i 10-årsåldern normalt sett genererar under hela första året efter utflyttning. I diagrammet nedan redovisas de ekonomiska effekterna för tre kommuner då ett 10-årigt barn flyttar från kommunen.

Diagram 1.1. Ekonomiska effekter när ett skolbarn flyttar ut från en kommun med befolkningsminskning

Källa: Svenska Kommunförbundet, rapport år 2000.

Andra året kommer samtliga kommuner att gå miste om de skatteintäkter efter utjämning som 10-åringen tidigare genererat, dvs. utdebiteringen multiplicerad med medelskattekraften, medan intäkterna från kostnadsutjämningen (cirka 30 000 kronor) inte påverkas.

Tredje året skiljer sig det ekonomiska utfallet väsentligt åt mellan de olika utflyttningskommunerna. Kungsörs kommun, som inte erhåller något tillägg alls för befolkningsminskning, förlorar hela den ersättning som skoleleven tidigare genererat. Således förutsätter systemet att kommunen successivt har kunnat anpassa verksamheten till ett minskat elevantal.

Bengtsfors kommun, som erhåller det särskilda tillägget för befolkningsminskning, får behålla knappt 10 000 kronor som en följd av utfallet i den reviderade kostnadsutjämningen. Denna ersättning är att betrakta som en kompensation för fasta kostnader som kommunen inte hunnit bli av med under den aktuella tidsperioden.

För Oxelösunds kommun, som erhåller såväl det särskilda som extra tillägget för befolkningsminskning, blir utfallet anmärkningsvärt. Kommunen får en ersättning på 95 000 kronor för den utflyttade eleven trots att kostnaderna för den tomma platsen i grund-

10 000 20 000 30 000 40 000 50 000 60 000 70 000 80 000 90 000 100 000

2001-01-02

Oxelösund Bengtsfors Kungsör

2002-01-02 2003-01-02 2004-01-02

K ron or

skolan måste vara väsentligt lägre än den ursprungliga, eftersom alla rörliga kostnader försvinner. Som systemet för närvarande är utformat kommer kommunen att förlora cirka 35 000 kronor per elev som flyttar in till kommunen, om flyttströmmarna vänder.

Vad händer när ett barn i 10-årsåldern flyttar in i en tillväxtkommun?

Om ett skolbarn flyttar in till Kungsbacka den 2 januari år 2001 får inte kommunen några nya inkomster från skatter och bidrag under året, trots att kostnaderna uppstår direkt. Det beror på att skatteoch bidragsinkomsterna för år 2001 fastställs utifrån antalet invånare den 1 november år 2000. Ersättningen från kostnadsutjämningen låter vänta på sig till år 2003 eftersom eleven inte blir bidragsgrundande förrän den 1 januari år 2002, se diagrammet nedan.

Diagram 1.2. Ekonomiska effekter när ett skolbarn flyttar in till en kommun med befolkningsökning

Källa: Svenska Kommunförbundet, rapport år 2000.

10 000 20 000 30 000 40 000 50 000 60 000 70 000

0 2001-01 -02 2002-01 -02 2003-01 -02 2004-01 -02

Kungsbacka

Kr on or

Via inkomstutjämningen får Kungsbacka cirka 27 200 kronor år 2. Dessutom får kommunen ett generellt åldersrelaterat statsbidrag på 2 652 kronor. Den totala intäkten från skatter och bidrag blir således cirka 29 900 kronor per barn.

Kommunernas genomsnittliga kostnader för en 10-åring är emellertid högre. Skillnaden, 29 650 kronor, ersätts via kostnadsutjämningen år 3.

När en tioåring flyttar in ökar andelen barn i åldrarna 7–15 år i kommunen men inte i riket. Utfallet i kostnadsutjämningen för grundskolan kommer således att förbättras. Å andra sidan kommer inflyttningen att leda till att utfallet i kostnadsutjämningen för barnomsorg, gymnasieskolan och äldreomsorgen försämras.

Den totala inkomsteffekten när en tioåring flyttar in till Kungsbacka uppgår till 59 447 kronor.

Som framgår av vad som ovan redovisats ger en person som flyttar upphov till olika inkomsteffekter i olika kommuner. De olika utfallen kan bland annat förklaras av skillnader i skattekraft, utdebitering och länsvisa skattesatser. Det faktum att kommunerna har olika värden för de variabler som ligger till grund för kostnadsutjämningen bidrar också till effekterna. I tabellen nedan sammanfattas intäktseffekten vid inflyttning för olika åldersgrupper. Intäktseffekten vid utflyttning är densamma som den vid inflyttning, fast med omvänt tecken.

Tabell 1.2. Intäktsförändring (efter två år) vid inflyttning av olika åldersgrupper (kr/inv.)

Oxelösund Kungsör Kungsbacka

Barn 1-2 år

45 173

47 999

53 825

Ungdom 10-15 år

-35 796 59 421

59 516

Ungdom 16-18 år

65 111

73 525

73 619

Ungdom 10-15 år med utländsk härkomst -14 360 80 857

80 951

Person 19-64 år med arbete

2 896

11 384

8 554

Flykting 19-64 år utan arbete

64 398

72 811

72 906

65-74 årig man

9 473

18 026

14 448

85-w årig kvinna

152 421 161 141

152 852

Källa: Svenska Kommunförbundet, rapport år 2000.

1.3.7. Servicenivån

Rapporten från Svenska Kommunförbundet pekar på att de nedskärningar som krävts i kommunerna under 1990-talet för att få ekonomin att gå ihop återspeglar sig i en lägre servicenivå i de flesta kommuner. Därmed inte sagt att kvaliteten alltid har blivit lidande.

Såväl kommuner med växande som minskande befolkning har minskat verksamheten i ungefär samma takt. Utbudsnivån i växande kommuner var i utgångsläget emellertid betydligt lägre.

Vidare har det kunnat konstateras för det urval av kommuner som studerats, att den högre service- och kostnadsnivån i minskande kommuner, jämfört med riket i övrigt, i huvudsak betalas av dem själva via en väsentligt högre kommunalskatt. Bara 1/3 av den totala kostnadsskillnaden (cirka 8 500 kronor per invånare) mellan ökande och minskande kommuner är av strukturell karaktär och för detta sker en omfördelning av resurser mellan samtliga kommuner inom ramen för kostnadsutjämningen.

Tabell 1.3. Servicenivån inom vård, skola och omsorg 1995 respektive 1999 för kommuner med störst ökning respektive minskning av befolkningen åren 1995–1999

Servicemått

1995 1999 Förändring %

Barnomsorg - ökande

Antal personal

21,9 21,4

-2,3 %

- minskande per 100 heltids-26,5 26,6

+0,4 %

- övriga

barn

24,7 24,0

-2,8 %

Grundskola - ökande

Antal lärare

7,7 7,4

-3,9 %

- minskande per 100 elever

8,8 8,1

-8,0 %

- övriga

8,2 7,6

-7,3 %

Äldreomsorg - ökande

Andel med hem-41 % 36 %

-12,2 %

- minskande tj. eller särskilt 49 % 42 %

-14,3 %

- övriga boende > 80 år 46 % 41,8 %

-9,1 %

Källa: SCB och Kommunförbundet.

De analyser som genomförts inom ramen för denna studie tyder på att den egna förmågan att anpassa verksamheten till minskande resurser har haft stor betydelse för resultatutvecklingen under senare år. De problem som följer av kraftiga befolkningsförändringar i såväl krympande som växande kommuner är högst påtagliga och väl kända. Men vad analyserna ger besked om är att den generellt sett knappa ekonomin i kombination med ett ökat demografiskt tryck på kommunerna påverkat kommunernas ekonomi i väsentligt större utsträckning. De kommuner som klarat sig bäst i ekonomiskt hänseende under senare år är de som gjort större anpassningar inom vård, skola och omsorg än vad som framgår av tabellen ovan. De som av olika skäl inte har förmått att göra dessa anpassningar har klarat sig sämre.

Den negativa befolkningsutvecklingen är i de flesta utflyttningskommuner av relativt sent datum. Det är sannolikt att många kommuner har klarat de första årens befolkningsminskning genom att effektivisera och på olika sätt anpassa sin verksamhet. Även om det för många kommuner finns möjligheter till fortsatta effektiviseringar och att anpassa sin verksamhet så kommer det sannolikt förr eller senare att komma till en gräns för vad som är möjligt för kommunerna att göra.

1.4. Vad utjämningssystemet förmår och inte förmår

Som tidigare redovisats är syftet med utjämningssystemet att alla kommuner skall ha likvärdiga ekonomiska förutsättningar.

Kraftiga befolkningsförändringar medför ett omvandlingstryck på den kommunala verksamheten. Kommuner med en ökande befolkning behöver göra investeringar och bygga ut sina verksamheter, medan de med ett vikande befolkningsunderlag kan behöva minska sin kapacitet. Förändringarna innebär i regel stora omställningskostnader.

Negativa ekonomiska effekter som följer av inrikes omflyttningar kan antingen ses som problem av regionalpolitisk karaktär eller som problem av strukturell karaktär som påverkar kommunernas ekonomi och förutsättningar att ge invånarna en tillfredsställande service utan att kommunerna själva kan påverka situationen.

Strukturkostnadsutredningen (SOU 1993:53), dvs. den utredning som lade grunden för dagens utjämningssystem vad beträffar kostnadsutjämningen, valde det förstnämnda synsättet och ansåg mot den bakgrunden att kommunala insatser som har med arbete och näringsliv samt sysselsättningsbefrämjande åtgärder att göra skulle exkluderas från kostnadsutjämningen. Utredningens principiella ståndpunkt var att arbetsmarknads- och regionalpolitiken är ett statligt ansvar. Även de kommunala uppgifter som har med mark-, exploatering och bostadsförsörjning att göra exkluderades eftersom det är statens uppgift att se till att det finns legala och finansiella förutsättningar för nödvändig bostadsproduktion. Den problematik som har med en gles bebyggelsestruktur och ett svagt befolkningsunderlag att göra beaktades inom ramen för de olika delmodeller som låg till grund för uppbyggnaden av strukturkostnadsersättningen. Glesbygdens specifika merkostnader beaktades särskilt i utjämningsmodellerna för grundskolan, gymnasieskolan, äldreomsorgen, kollektivtrafiken samt vatten och avlopp. Dessutom föreslogs en särskild kompensation för administration, lokala resor och räddningstjänst i glesbygd.

I den kompletterande utredning som genomfördes innan systemet infördes, Utjämning av kostnader och intäkter i kommuner och landsting (SOU 1994:144), liksom i senare utredningar som haft till uppgift att se över systemet, bl.a. Kostnadsutjämning för kommuner och landsting (SOU 1998:151), har man valt att se på problemet befolkningsminskning som om det är av strukturell

karaktär, vilket i sin tur innebär att det skall beaktas i utjämningssystemet. De tillägg som Strukturkostnadsutredningen föreslog har mot den bakgrunden kompletterats med särskilda tillägg för befolkningsminskning respektive ett svagt befolkningsunderlag. Merkostnaderna för problematiken ifråga har dock inte, på samma sätt som vad beträffar övriga delmodeller i kostnadsutjämningen, kunnat fastställas med hjälp av empiriskt underlag. De belopp som fastställts bygger i huvudsak på politiska bedömningar.

De ekonomiska problem som eventuellt uppstår vid kraftig befolkningsökning har inte berörts eller studerats av någon av de hittills genomförda utredningarna.

En central fråga i sammanhanget är således hur utjämningssystemet förmår att fånga upp de ekonomiska effekter som följer av befolkningsförändringar.

När det gäller växande kommuner är svaret enkelt. Utjämningssystemet ger inte omedelbart kompensation för de merkostnader som följer av en kraftig befolkningsökning. Det åligger således varje enskild tillväxtkommun att ta hand om den problematik som är hänförlig utjämningssystemets eftersläpningseffekter, dvs. den ettåriga eftersläpningen när det gäller intäkterna från skatter och bidrag (inkomstutjämningen) respektive den tvååriga eftersläpningen när det gäller ersättningen från kostnadsutjämningen. Däremot förändras ersättningen i kostnadsutjämningen till följd av de förändringar i åldersstrukturen som kan bli följden av kraftig befolkningsökning.

När det gäller kommuner med minskande befolkning är situationen mer komplex. Närmare hälften av alla kommuner med minskade befolkning saknar varje form av tillägg för befolkningsminskning och får mot den bakgrunden vara med och betala en avgift till de kommuner som uppfyller kriterierna för de särskilda tilläggen. Utjämningssystemet förutsätter således att dessa 96 kommuner i fråga skall klara av att göra nödvändiga neddragningar under en tvåårsperiod, dvs. den tid det tar innan effekterna av de reviderade utjämningsmodellerna får fullt genomslag. I sammanhanget bör dock påpekas att de berörda kommunerna kan erhålla vissa positiva ekonomiska effekter som en följd av att delmodellerna i kostnadsutjämningen justeras. Problemet kommer även att minska av sig själv i takt med att allt fler kommuner kommer att kvalificera sig enligt 10-års kriteriet.

De kommuner som erhåller kompensation för befolkningsminskning i utjämningssystemet klarar sig sannolikt betydligt

bättre. Det har visat sig att en kommun som uppfyller kriteriet för befolkningsminskning får behålla en intäkt som svarar mot cirka 70–80 procent av den ursprungliga kostnaden för en person i åldern 19–64 år som flyttat ut. Den ursprungliga kostnaden ligger i storleksordningen 10 000–11 000 kronor medan intäktsbortfallet efter två år stannar vid 2 900 kronor.

För de kommuner som dessutom erhåller det extra tillägget för ett minskat antal grundskoleelever blir det ekonomiska utfallet än mer positivt. Av tidigare exempel framgår att kommunen efter två år erhåller en ersättning som med mer än 50 procent överstiger den tidigare kostnaden för grundskoleeleven. Denna ersättning utgår oavsett om eleven flyttar ut från kommunen eller blir ett år äldre och börjar på gymnasiet.

Det finns också anledning att understryka att utjämningssystemet inte förmår att hantera de skillnader i ekonomiska förutsättningar som beror på utvecklingen i de kommunala bostadsföretagen. Det statistiska sambandet mellan vakansgrader och ekonomiskt resultat är visserligen svagt, när man mäter det med hjälp av tvärsnittsdata, men det torde ändå inte råda någon tvekan om att en successivt krympande befolkning på lång sikt leder till betydande ekonomiska problem i de kommuner som har ett omfattande ekonomiskt engagemang i bostadssektorn. I takt med att kommunen tvingas skjuta till ägartillskott och andra former av ekonomiskt understöd till bostadsföretaget, så innebär det samtidigt att den kommunala kärnverksamheten dräneras på resurser. Detta problem hanteras idag inte alls inom utjämningssystemets ram, och ska inte heller göra det enligt utredningens bedömning. Däremot krävs det andra former av statligt stöd som kan förhindra att kommuner hamnar i en ohållbar ekonomisk situation till följd av bostadsföretagens sviktande ekonomi.

1.5. Slutsatser och förslag

Befolkningsminskningen har av många sedan mitten av 1990-talet uppfattats som ett växande kommunalekonomiskt problem. Det är ännu för tidigt att avläsa de långsiktiga konsekvenserna av en fortgående befolkningsminskning, som också innebär en förändring av åldersstrukturen i kommunen. I allt större utsträckning uppmärksammas också de kommunalekonomiska konsekvenserna av en snabb ökning av befolkningen i vissa tillväxtregioner.

Om de prognoser som regionalpolitiska utredningen redovisar slår in kan detta komma att innebära, att ett stort antal kommuner kan komma att stå inför ytterligare ekonomiska påfrestningar. Det handlar då framförallt om de konsekvenser en minskande befolkning kan få på de kommunala bostadsföretagens ekonomi och därmed i förlängningen också på kommunernas ekonomi. Vad detta innebär för enskilda kommuners ekonomi och verksamhet bör därför följas noga. Delegationen har emellertid inte underlag för att föreslå att kompensationen för befolkningsminskning i kommunernas utjämningssystem skall ändras.

Däremot bör kompensationen för minskningen av antalet barn i åldern 7–15 år sänkas till 55 kronor per invånare för varje procentenhet antalet barn minskat. Dessutom bör minskningen av antalet barn i stället beräknas på åldersgruppen 7–18 år. Anledningen till att kompensationen bör sänkas är att ett antal kommuner (för närvarande 29 stycken) har negativa marginaleffekter då antalet barn i kommunen i åldern 7–15 år ökar. Genom att sänka kompensationen elimineras detta problem helt. Orsaken till att delegationen föreslår att åldersgruppen bör utökas till 7–18 år är att vissa kommuner överkompenseras i utjämningssystemet då en person lämnar åldersgruppen 7–15 år på grund av barnet blir ett år äldre, utan att kommunen får färre invånare totalt sett. Delegationen anser det inte vara rimligt att en kommun kompenseras för att en elev lämnar grundskolan för att gå vidare till gymnasieskolan. Man får anta att kommunen har en viss flexibilitet för att anpassa utnyttjandet av skollokalerna efter de nya förutsättningarna utan alltför stora omställningskostnader.

Effekten på de enskilda kommunerna av att befolkningsunderlaget för modellen utökas från 7–15 år till 7–18 år samt att ersättningsnivån sätts till 55 kronor blir ganska stor. För vissa kommuner innebär förslaget en negativ förändring av bidraget/ avgiften med mer än 350 kronor. Omfördelningen i modellen minskar enligt förslaget med 31 miljoner. Den maximala förlusten blir 534 kronor per invånare. Det finns dock ett antal kommuner som vinner på förslaget.

Staten har ett övergripande ansvar för att säkerställa att alla medborgare har tillgång till en likvärdig vård, omsorg och utbildning. Frågan blir då vilka metoder staten ska använda för att ge också kommuner med fortsatt, i vissa fall kraftig, befolkningsminskning förutsättningar för att tillhandahålla en bra och med övriga landet likvärdig samhällsservice. Det handlar naturligtvis i

första hand om regionalpolitiska insatser. Det ligger emellertid inte inom ramen för delegationens uppdrag att närmare diskutera den framtida regionalpolitikens inriktning och utformning. Däremot synes det vara mest realistiskt att utgå från att befolkningsminskningen, även om de regionalpolitiska insatserna förstärks, kommer att bestå under lång tid.

Enligt vår mening bör det göras en bred analys av hur små kommuner, med kraftig befolkningsminskning och ett regionalt utsatt läge kan ges bra förutsättningar på längre sikt att tillhandahålla en likvärdig vård, omsorg och utbildning. Utjämningssystemet innehåller ett antal faktorer som ska kompensera för kostnader som hör till den geografiska och regionala strukturen. Därtill kommer att införandetilläggen har stor ekonomisk betydelse för de kommuner som har ett ogynnsamt geografiskt och regionalt läge. Vi föreslår att regeringen tillsätter en utredning med uppdrag att göra en samlad bedömning av vilket ekonomiskt stöd som kan behövas för att kommuner med långsiktigt vikande folkmängd och en utsatt regional position ska kunna upprätthålla en godtagbar kvalitet i den kommunala verksamheten.

Enligt vår bedömning kommer ett antal kommuner att ha ekonomiska svårigheter till följd av befolkningsminskningen under de närmaste åren, trots den kompensation som ges i utjämningssystemet. Om kompensationen inom utjämningssystemet skulle öka skulle detta innebära att också kommuner med mindre kraftig befolkningsminskning skulle få betala mer till systemet. Det har inte legat inom ramen för delegationens uppdrag att föreslå ökade statliga utgifter men vår bedömning är att om kompensationen till kommuner som minskar sin befolkning skall öka får detta ske med tillkommande statliga medel.

Även de kommuner som på kort tid kraftigt ökar sin befolkning har en situation som kan innebära ökade kostnader, som inte kan kompenseras i nuvarande utjämningssystem på grund av bl.a. eftersläpningseffekter. Situationen för de expanderande kommunerna varierar emellertid och därför vill vi inte förorda att det utformas ett generellt system för att kompensera för kostnader som uppstår vid snabb befolkningsökning. I vissa fall kan det emellertid vara motiverat att ge snabbt växande kommuner möjlighet att få ett förskott på förväntade ökade intäkter. Ett sådant expansionslån skulle kompensera för eftersläpningen i statsbidrags- och utjämningssystemet samt det sätt på vilket preliminära skatteintäkter utbetalas. Ett sådant expansionslån bör enligt vår uppfattning prövas av

regeringen efter ansökan från berörda kommuner och lånet skulle ge dessa kommuner förbättrade möjligheter att möta behovet av ökade investeringar inom bostadssektorn, skola och barnomsorg.

Vi vill slutligen uppmärksamma att de delar av det kommunala utjämningssystemet som vi nu har diskuterat till en del befinner sig i gränslandet mellan kommunal utjämning och regionalpolitik. Om det vid de fortsatta överväganden, som vi föreslagit, står klart att ett antal kommuner kommer att behöva ett permanent ekonomiskt stöd utöver vad som redan ges inom systemets ram, för att kunna tillhandahålla en likvärdig samhällsservice kan det finnas skäl för att hantera de nuvarande geografiska och regionala faktorerna i utjämningssystemet utanför systemet i form av ett särskilt regionalpolitiskt stöd.

2. Hälso- och sjukvård

Förslag: Nuvarande matrismodell bibehålls men grundas på nya

kostnads- och befolkningsdata för hela Skåne län avseende vårdtunga grupper respektive ej vårdtung grupp.

Modellerna avseende primärvård, sjukhusvård och ambulansstationer i gles bebyggelsestruktur bibehålls.

Beräkningsgrunden avseende sjukresor ändras genom att; för varje person boende i landstinget beräknas avstånd till närmaste vårdcentral. Avstånden i kilometer summeras till totalt antal personkilometer för respektive landsting. För beräknad merkostnad beroende på avstånd ges en kompensation.

För vårdcentraler med mer än 8 mil till närmaste sjukhus införs en kompensation för beräknade merkostnader beroende på behov av övernattningsplatser.

Modellerna för hälso- och sjukvård i gles bebyggelsestruktur uppdateras med ny befolkning varje år och utplacering av vårdcentraler och ambulansstationer görs vart tredje år.

2.1. Inledning

Det uppdrag som utredningen haft enligt direktiven när det gäller utjämningen inom hälso- och sjukvårdsområdet var att undersöka huruvida merkostnader för hälso- och sjukvård i storstadsregioner och i glesbygd beaktas på ett rimligt sätt. Utredningen har gjort detta genom att bredda underlagsmaterialet så att storstad liksom mer glest bebodda områden ingår som en del av underlaget för beräkningarna. Dessutom har de olika delmodellerna för gles bebyggelsestruktur utvärderats.

2.2. Nuvarande utformning

Den nuvarande utjämnings modellen består av två delar, dels en som avser behov och kostnader som kan hänföras till s.k. vårdtunga grupper, dels en som avser behov och kostnader för övriga ca 95 procent av befolkningen.

Kostnadsunderlagen i modellerna utgörs av faktiska vårdkostnader per individ i Malmöhus läns landsting år 1995. I dessa kostnader ingår såväl sluten som öppen sjukhusansluten vård samt primärvård. Privat sjukhusvård hade mycket liten omfattning i Malmöhus läns landsting. För att förekomsten av privat vård inte skall medföra att vårdkostnaderna blir underskattade har de två kommuner där primärvård av mer betydande omfattning skett vid privata husläkare/vårdcentraler, exkluderats vid beräkningar av genomsnittskostnaderna. Detta innebär att genomsnittskostnaden i modellen innefattar en genomsnittlig nivå av privat vård.

2.2.1. Vårdtunga grupper

De vårdtunga grupperna består av åtta sjukdomsgrupper ur Socialstyrelsens slutenvårdsregister. Till dessa har lagts gruppen personer med hiv för vilken helt separata beräkningar görs. De stora grupperna personer med diabetes och astma ingår inte i Socialstyrelsens register och de ingår således inte som egna vårdtunga grupper.

Vårdtunga grupper i dagens utjämningssystem.

1. Elakartad tumörsjukdom

2. Cerebrovaskulär sjukdom (stroke)

3. Inflammatorisk ledsjukdom

4. Artros

5. Ischemisk hjärtsjukdom och hjärtsvikt

6. Höftfraktur

7. Schizofreni

8. Övriga psykoser

9. HIV

Antalet personer som vid bearbetningen av Socialstyrelsens slutenvårdsregister kom att hänföras till en eller flera av de angivna vårdtunga grupperna uppgick till knappt fem procent av befolkningen. I Malmöhus läns landsting, för vilket det fanns heltäckande

kostnadsdata, svarade dessa fem procent av befolkningen för 38 procent av den totala sjukvårdskostnaden.

Det finns samband mellan personers socioekonomiska förhållanden t.ex. utbildning och yrkesbakgrund och risken för att de drabbas av någon av de sjukdomar som hänförs till de vårdtunga grupperna. När sjukdomen väl är ett faktum är emellertid skillnaderna i genomsnittlig vårdkostnad mycket liten mellan olika socioekonomiska grupper. Det ansågs därför tillräckligt att endast fördela de vårdtunga grupperna efter kön och ålder.

Hiv-patienter är en liten grupp, som antalsmässigt inte kan beräknas utifrån Socialstyrelsens register. Gruppen har genomsnittligt höga vårdkostnader och en mycket ojämn fördelning i landet. En särskild modell finns för att inkludera patientgruppen bland de vårdtunga grupperna.

Den genomsnittliga vårdkostnaden för personer i någon av de vårdtunga grupperna uppgick, oavsett ålder, kön och grupp till 54 500 kronor per år.

2.2.2. Övrig befolkning

Eftersom en stor del av de personer som ges den mest kostnadskrävande vården har hänförts till någon av de vårdtunga grupperna, blir genomsnittskostnaden för de övriga 95 procenten av befolkningen endast 4 200 kronor per invånare och år. Totalt svarar gruppen för ca 60 procent av de sammanlagda vårdkostnaderna.

De samband som finns mellan olika bakgrundsfaktorer och vårdkonsumtionen är komplexa men av stor betydelse. De måste därför beaktas även om det innebär att dataunderlaget blir omfattande och modellen komplicerad.

Modellen bygger på sex faktorer, nämligen kön, ålder, civilstånd, sysselsättningsstatus, inkomst och boendetyp. Dessa faktorer är var och en indelade i två eller flera klasser. Utifrån denna uppdelning fördelas befolkningen i Malmöhus läns landsting i 890 delgrupper för vilka en genomsnittlig vårdkostnad beräknas.

För varje landsting räknas antalet personer per delgrupp fram och multipliceras med den beräknade genomsnittskostnaden för respektive delgrupp. Den sammanlagda kostnaden för alla delgrupperna beräknas och divideras sedan med det antal personer i landstinget som ej hänförts till någon vårdtung grupp.

2.2.3. Sjukvård i gles bebyggelsestruktur

Beräkningarna av landstingens merkostnader för att bedriva hälsooch sjukvård i mindre orter och glesbygd delas upp i fyra huvudkomponenter, nämligen sjukhusansluten vård, primärvård, ambulansverksamhet och ersättningar för sjukresor.

För den sjukhusanslutna vården utgår beräkningarna från kostnaderna för att driva ett akutsjukhus med jourkedjor inom kirurgi, medicin, anestesi och röntgen samt, där avstånden är långa till alternativa sjukhus, även kostnader för BB. För att beakta strukturella förutsättningar i form av bebyggelsestruktur och befolkningsunderlag har en fiktiv lokalisering av sjukhus gjorts. Merkostnader har sedan beräknats för de sjukhus som får ett summerat befolkningsunderlag mellan 25 000 och 75 000 personer.

För primärvården har merkostnader för gles bebyggelsestruktur beräknats uppkomma där befolkningsunderlaget (färre än 5 600 personer) är otillräckligt för en vårdcentral med tre läkare.

Merkostnader för ambulansverksamhet beräknas uppkomma då ambulansstationer måste drivas med ett befolkningsunderlag på mindre än 10 000 personer.

Beräkningarna av merkostnader för reseersättningar i gles bebyggelse baseras på ett underlag rörande resekostnader som Landstingsförbundet har tagit fram.

2.3. Resultat av uppföljningen

2.3.1. Matrismodell för beräkning av vårdbehov

Det nuvarande utjämningssystemet bygger på data från Malmöhus läns landsting. Det nya materialet omfattar data för hela Skåne län och man får därmed med kostnader för såväl storstad – Malmö – som glesbygd. Det nya dataunderlaget avser dessutom både ett senare befolkningsunderlag och senare kostnadsdata.

De kostnader som ingår är de totala kostnaderna under 1998 per person för all sjukvårdskonsumtion i Skåne län, sådan den fördelats per person av sjukvårdsförvaltningen i Region Skåne.

2.3.2 Uppföljningen har genomförts i ett antal steg.

Det första steget i utvärderingen av modellen har gjorts genom att uppdatera nuvarande modell med ny befolkning. Med samma klassindelning av materialet som i nuvarande modell har nya kostnadsvikter beräknas för gamla Malmöhus län exklusive Malmö, Svedala och Vellinge. Resultatet har därefter jämförts med de gamla standardkostnaderna. Genom detta förfarande har stabiliteten över åren kunnat bedömas.

Nya kostnadsvikter har beräknats för hela Skåne med ny befolkning men med ”gamla” klassindelningen. Beräkningar har gjorts för både vårdtunga grupper och för övriga. Beräkningar av vad de nya kostnadsvikterna ger för genomsnittskostnad i a) Malmö (storstad) och b) Östra Göinge+Osby (glesbygd) har tagits fram. Detta resultat har därefter analyserats för att bedöma hur en breddning av dataunderlaget påverkar utfallet.

En ny matrismodell har tagits fram med samma metodik som tidigare använts i SOU 1998:151. Den framtagna modellen innehåller de nya variablerna ”Avstånd till sjukhus” och ”Avliden”. Vid denna analys har den ursprungliga klassindelningen av de gamla variablerna bibehållits. Både vårdtunga grupper och övriga har analyserats.

Som avslutning har ytterligare en ny matrismodell utan uppdelning på vårdtunga grupper och övriga tagits fram. Variablerna är de samma som i befintlig modell.

Nästa steg var att använda samma metodansats och lägga till variablerna ”Avstånd till sjukhus” och ”Avliden”. Modellen utan uppdelning har därefter utvärderats både gentemot nuvarande utjämningsmodell och gentemot de under utredningen framtagna alternativen.

De olika resultat som framkommit har var för sig multiplicerats med Sverigedata för att få kostnad per landsting för respektive framtagen modell.

2.3.3. Tillhörighet till vårdtung grupp

Sett på några års sikt uppvisar nuvarande modell en stor stabilitet när det gäller hur andelen som tillhör någon vårdtung grupp förändras.

På landstingsnivå sker visserligen en del förändringar av hur stor andel som ingår i vårdtung grupp men förändringarna är inte sär-

skilt stora och de är likartade över riket. På riksnivån har andelen som tillhör någon vårdtung grupp ökat med ca 0,03 procentenheter.

Nedan jämförs förändringen av andelen personer inom olika åldersgrupper som ingår i någon vårdtung grupp mellan tidigare underlagsdata för Malmöhus län och nya data för hela Skåne. Som framgår av tabellen är avvikelserna små. Det framgår också att avvikelserna är systematiska. De tre åldersgrupperna med äldre personer har alla ökat sin andel något samtidigt som grupperna 20–44 och 45–74 år minskat sina andelar.

Fördelningen mellan könen vad avser tillhörighet till de olika vårdtunga grupperna redovisas i nedanstående tabell. Mönstret från Utjämningsutredningens (SOU 1998:151) resultat går igen med det nya underlaget.

2.3.4. Effekter av nya kostnadsdata

Uppdateringen av kostnadsdata för tidigare Malmöhus Läns Landsting , från 1995 till 1998, innebär inte några större föränd-

Åldersgrupper i vårdtung grupp %

Underlag

0-19 20-44 45-74 75-79 80-89 90-

SOU 1998:1511

8

48 15 24

4

Nya Skåne

1

7

46 16 25

5

Vårdtung grupp; män och kvinnor. Andelar

Underlag

1 2 3 4 5 6 7 8

M K M K M K M K M K M K M K M K

SOU 1998:15113 14 8 8 2 5 3 4 17 12 1 4 1 1 3 4

Nya Skåne 13 14 9 8 2 4 3 4 16 12 1 3 1 1 4 5

ringar mellan landstingen. Detta trots att de nya kostnadsdata täcker in en mycket större andel av kostnaderna än tidigare. Tidigare kunde ca 73 procent av kostnaderna föras till individ. Med det nya underlaget kan 95 procent av kostnaderna hänföras på individnivå.

Med de nya beräknade kostnadsvikterna får Halland och det tidigare Göteborgs och Bohuslän något högre beräknad kostnad och Malmö och Göteborg något lägre. Även om de nya kostnadsvikterna ligger på annan nivå, så är ändå fördelningen mellan landstingen i stort sett densamma.

2.3.5. Effekter av ett bredare underlag

Breddningen av dataunderlaget till hela Skåne leder till att storstäderna får en något mindre beräknad kostnad och att landstingen i Götaland får en viss höjning. Effekterna av att använda ett underlag som innehåller uppgifter från både storstad, Malmö, och relativt glest befolkade områden, Östra Göinge och Osby, visar sig bli relativt marginella då resultatet omsätts till utfall för alla landsting.

Nedan redovisas vad kostnadsvikterna skulle ge för beräknad kostnad per landsting.

Tabell 2.1. Jämförelse utjämningsutredningen och nytt dataunderlag

Kostnader

Utj utr Nya Skåne-data

Landsting

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Index jmf utj utr

Stockholms läns

6 709 100

8 449 99

99

Uppsala läns

6 299 94

8 012 94

100

Södermanlands läns 6 738 100

8 538 100 100

Östergötlands läns 6 549 97

8 321 98

100

Jönköpings läns

6 770 101

8 602 101 100

Kronobergs läns

6 505 97

8 333 98

101

Kalmar läns

6 816 101

8 685 102 100

Gotland

6 632 99

8 501 100 101

Blekinge läns

6 619 99

8 458 99

101

Kristianstads läns 6 682 99

8 548 100 101

Malmöhus läns

6 478 96

8 261 97

101

Hallands läns

6 324 94

8 128 95

101

Göteborgs och Bohus läns

6 486 97

8 337 98

101

Älvsborgs läns

6 449 96

8 253 97

101

Skaraborgs läns

6 660 99

8 509 100 101

Värmlands läns

6 866 102

8 749 103 100

Örebro läns

6 937 103

8 789 103 100

Västmanlands läns 6 490 97

8 237 97

100

Kopparbergs läns 6 598 98

8 435 99

101

Gävleborgs läns

7 059 105

8 942 105 100

Västernorrlands läns 6 885 103

8 752 103 100

Jämtlands läns

6 631 99

8 427 99

100

Västerbottens läns 6 789 101

8 653 102 100

Norrbottens läns

6 838 102

8 707 102 100

Malmö

7 552 112

9 310 109 97

Göteborg

7 347 109

9 091 107 98

Riket

6 717 100

8 519 100 100

2.3.6. Framtagning av ny matrismodell

En ny matrismodell har tagits fram med samma metodik som tidigare använts i SOU 1998:151. Den framtagna modellen innehåller de nya variablerna ”Avstånd till sjukhus” och ”Avliden”. Vid denna analys har den ursprungliga klassindelningen av de gamla variablerna bibehållits. Både vårdtunga grupper och övriga har analyserats.

Denna ansats gav totalt sett en sämre anpassning till de faktiska kostnaderna för Malmö och Osby + Östra Göinge. Endast för området övriga Skåne blev anpassningen bättre. Variabeln ”Avstånd till sjukhus” visade sig inte gå att beräkna för samtliga landsting varför denna modell ej kan redovisas för respektive landsting.

Sammantaget blev skillnaderna mellan den nya matrismodellen och nuvarande utjämningsmodell mycket små. Detta trots att anpassningen till data förbättrades både vad gäller gruppen vårdtunga och ej vårdtunga var för sig.

Tabell 2.2. Summa för vårdtunga och ej vårdtunga

Observerat kr/pers

Nuvarande modell

Ny modell

Relativ avvikelse

Kr/pers Relativ avvikelse

Kr/pers

Malmö

9151 -0,0044 9191 -0,0058 9204

Osby+Ö Göinge 8616 0,0552

8140 0,0600 8099

Övriga Skåne

8297 -0,0005 8301 -0,0004 8300

2.3.7. Effekter av att använda variabeln ”Avliden” i analysen

Endast för några få landsting har kostnadsindex förändrats och det marginellt. Man kan skönja ett visst samband så att landsting med hög medellivslängd har fått en sänkning av kostnadsindex då man tagit hänsyn till variabeln avliden, och de med låg medellivslängd har fått en ökning. Det betyder att variabeln avliden har samma funktion som variabeln medellivslängd i förra kostnadsutjämningsmodellen. (SOU 1994:144).

2.3.8. Utan uppdelning vårdtung och ej vårdtung grupp

I jämförelserna ovan har man haft en uppdelning av befolkningen efter vårdtyngd.

Även utan denna uppdelning är skillnaden i kostnadsindex marginell mellan modellerna. Med variabeln avliden får landsting med hög medellivslängd ett lägre index och de med låg medellivslängd högre.

2.4. Slutsatser

Den största skillnaden i kostnadsindex mellan de modeller som analyserats uppstår då jämförelsen gäller om det är uppdelning efter vårdtyngd eller ej. Att använda vårdtunga grupper som del i modellen framstår som en stabiliserande faktor då vi ser utvecklingen över tiden. De vårdtunga grupperna kostar i genomsnitt mer än 10 gånger så mycket som ej vårdtunga. Bland de ej vårdtunga har kvinnor genomsnittligt högre kostnad än män, medan det motsatta gäller i den vårdtunga gruppen.

Modeller med uppdelning på vårdtunga och ej vårdtunga har den bästa samvariationen med de verkliga kostnaderna.

Då variabeln avliden används ökar samvaraiationen marginellt. De modeller som ej bygger på en uppdelning i vårdtunga och ej vårdtunga ger ett sämre resultat än då denna uppdelning finns med. För en mer ingående redovisning av de analyser som gjorts hänvisas till bilaga 4.

2.5. Förslag till förändring

Nuvarande modell har visat sig vara stabil även efter det att både nya kostnadsdata använts och befolkningsförändringar fått genomslag. De andra alternativ som utredningen analyserat visar inte på att utjämningen skulle främjas genom att byta modell. Resultatet blir att den nuvarande modellen bör behållas och att endast en uppdatering av befolknings- och kostnadsdata bör göras. De nya data som nu finns för hela Skåne bör således utgöra grunden för modellen.

2.6. Effekter av föreslagen förändring

Jämförelse per län av beräknade sjukvårdskostnader per invånare med olika fördelningsmodeller baserad på befolkningsstrukturen 1998

Tabell 2.3. Jämförelse befintlig modell med nya data för MLL respektive hela region Skåne samt tillägg av variablen ”avliden”

MLL 1998 Skånedata 1998 Skånedata 1998 inkl "Avliden"

Län

Kostnad Index Kostnad Index Kostnad Index

Stockholm 8 196 99 8 363 98

8 355

Uppsala 7 924 95 8 113 95

8 093

Södermanland 8 441 102 8 621 101 8 636

Östergötland 8 001 96 8 198 96

8 205

Jönköping 8 432 101 8 622 101 8 619

Kronoberg 8 199 99 8 386 99

8 380

Kalmar

8 341 100 8 548 101 8 559

Gotland 8 282 100 8 474 100 8 488

Blekinge 8 339 100 8 545 101 8 543

100

Skåne

8 280 100 8 482 100 8 484

100

Halland

7 932 95 8 128 96

8 117

95

Västra Götaland

8 504 102 8 688 102 8 676

102

Värmland 8 284 100 8 485 100 8 503

100

Örebro

8 334 100 8 529 100 8 539

100

Västmanland 8 195 99 8 377 99

8 390

99

Dalarna 8 312 100 8 511 100 8 538

100

Gävleborg 8 663 104 8 854 104 8 875

104

Västernorrland 8 690 105 8 882 104 8 903

105

Jämtland 8 371 101 8 563 101 8 608

101

Västerbotten 8 428 101 8 618 101 8 609

101

Norrbotten 8 555 103 8 727 103 8 739

103

Riket

8 315 100 8 502 100 8 503

100

Som framgår av tabellen ovan så blir det endast mindre förändringar i fördelningen av beräknade kostnader då underlaget baseras på data för hela Skåne. Variabeln ”Avliden” har inte heller någon större påverkan på beräknad kostnadsfördelning. Att i detta skede införa förändringar i systemet får därför anses som onödigt.

2.6.1. Beräknat tillägg/avdrag

Effekterna av att använda den nuvarande modellen för hälso- och sjukvård med nytt dataunderlag är relativt små. De beräkningar som utredningen gjort bygger på underlag för ett år. Nuvarande utjämning beräknas som ett genomsnitt för tre år. Beräkningarna av tillägg/avdrag bör även i fortsättningsvis bygga på ett genomsnitt över tre år.

Nedanstående tabell redovisar beräknat tillägg/avdrag jämförelseåret 2000.

Tabell 2.4. Beräknade effekter av föreslagen förändring av Hälsooch sjukvårdsmodellen: kronor per invånare

Län Nuvarande underlag tillägg/avdrag

Nytt underlag tillägg/avdrag

Beräknad nettoeffekt

Stockholm

-148

-169

-21

Uppsala

-485

-471

Södermanland

156

-12

Östergötland

-388

-368

Jönköping

144

Kronoberg

-143

-140

Kalmar

33

Gotland

-40

-34

Blekinge

30

Skåne

-43

-24

Halland

-474

-452

Västra Götaland

234

-9

Värmland

-39

-21

Örebro

24

Västmanland

-149

-151

-2

Dalarna

-3

Gävleborg

430

-4

Västernorrland

464

-4

Jämtland

69

Västerbotten

139

Norrbotten

297

-24

Nettoeffekten av den uppdatering som utredningen gjort ligger inom intervallet -25 kronor per invånare till +25 kronor per invånare.

2.7. Modeller för gles bebyggelsestruktur

2.7.1. Bakgrund

Bebyggelsestruktur och geografiska förhållanden varierar mycket kraftigt mellan landets landsting. Långa avstånd och gles bebyggelsestruktur med litet befolkningsunderlag för olika slag av service kan ge landstingen högre enhetskostnader. Inom sjukvården är det exempelvis rimligt att organisera verksamheten så att resorna till vårdcentralen inte blir alltför långa. Det innebär att ett landsting

med gles bebyggelsestruktur kan behöva bedriva sin verksamhet med betydligt fler men mindre enheter än ett landsting med lika många invånare inom en mindre yta. Små enheter blir oftare dyrare att driva då de fasta kostnaderna på varje enhet inte kan fördelas på lika många invånare. Andra typer av merkostnader som uppkommer vid gles bebyggelsestruktur är t.ex. höga kostnader för sjukresor.

Utredningen har aktualiserat beräkningarna vad gäller primärvård och sjukhusvård samt ambulanstransporter för att tydliggöra befolkningsförändringarnas effekter på utjämningen. Vidare har alternativa beräkningsmodeller tagits fram när det gäller beräkning av merkostnader för sjukresor. Dessutom har utredningen analyserat behovet av kompensation för merkostnader som vissa landsting med mycket långa avstånd mellan sjukhus och vårdcentraler kan ha. Detta för att försöka bedöma behovet av övernattningsplatser i anslutning till vissa vårdcentraler.

2.7.2. Primärvård

Nuvarande utformning

I nuvarande modell beräknas merkostnader uppstå för utplacerade fiktivta vårdcentraler med ett befolkningsunderlag som understiger 5 600 invånare. Vårdcentraler placeras i tätorter med minst 1 500 invånare inom en radie av 30 km vägavstånd. Möjliga tätorter för utplacering är sådana som har minst 200 invånare.

Nuvarande beräkning grundar sig på befolkningens bosättningsmönster per 1995-12-31. Enligt denna har 141 fiktiva vårdcentraler fått ett befolkningsunderlag understigande 5 600 invånare. De totala merkostnaderna för dessa beräknades till 66,9 miljoner.

2.7.3. Resultat av uppföljningen

För att studera vad befolkningsförändringar kan få för effekter för landstingens merkostnader för gles bebyggelsestruktur vad gäller primärvård har två olika beräkningar utifrån befolkningens bosättningsmönster 1998-12-31 gjorts.

Den första beräkningen utgår från att befolkningen 1998-12-31 hänförs till de tidigare fiktivt lokaliserade vårdcentralerna. Med

detta beräkningssätt får 144 vårdcentraler ett befolkningsunderlag understigande 5 600 invånare. De totala merkostnaderna för dessa kan beräknas till 68,3 miljoner

Den andra beräkningen innebär en helt ny utplacering av fiktiva vårdcentraler enligt samma kriterier som tidigare, men utifrån befolkningen 1998-12-31. Vid detta beräkningssätt får 134 vårdcentraler ett befolkningsunderlag understigande 5 600 invånare. De totala merkostnaderna för dessa vårdcentraler beräknas till 63,1 miljoner, vilket är knappt 6 procent mindre än de merkostnader som beräknats utifrån 1995 års befolkning.

De nya beräkningarna visar på att skillnader i merkostnader uppkommer som ett resultat av tre års befolkningsförändringar i landstingen.

De kostnadsfunktioner som använts i de beräkningar som redovisas i diagrammet nedan är de samma som användes i SOU 1998:151.

2.7.4. Förslag till förändring

Nuvarande system bygger på att beräkningarna aktualiseras med några års mellanrum. För att inte förändringarna ska bli alltför stora då nya beräkningar görs kan det finnas skäl att överväga att uppdatera beräkningarna årligen framöver. För att behålla det ursprungliga normativa angreppssättet när det gäller modellen för merkostnader för vårdcentraler med litet befolkningsunderlag så bör en uppdatering göras varje år vad avser befolkning och vart tredje år när det gäller utplacering av vårdcentraler.

2.7.5. Effekter av föreslagen förändring

Av diagram 1 nedan framgår vilka effekter de bägge beräkningssätten får för respektive landsting. Man kan utifrån detta material konstatera att befolkningsförändringar under en så relativt kort tid som 3 år (1995-1998) medför relativt stora skillnader i beräknade merkostnader för primärvård i många landsting.

Diagram 2.1. Jämförelse merkostnad per invånare för små vårdcen traler

Av ovanstående diagram framgår att de förändringar som blir resultatet då merkostnaderna beräknas endast utifrån ny befolkning är begränsade. En uppdatering av befolkningsdelen leder således till relativt små förändringar i kompensation. Skillnaden mellan nuvarande utfall och då en ny fiktiv utplacering av vårdcentraler görs blir för ett antal landsting däremot relativt stora.

2.8. Sjukhusvård

2.8.1. Nuvarande utformning

I nuvarande system beräknas merkostnader uppstå för sjukhus med ett befolkningsunderlag mellan 25 000 och 75 000 invånare.

För att beräkna landstingens merkostnader i detta hänseende har en lokalisering av fiktiva sjukhus skett. För de fiktiva sjukhus som på detta sätt får ett befolkningsunderlag som understiger 75 000 invånare beräknas merkostnader enligt vissa kostnadsfunktioner.

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

St ockhol m

U ppsal a

Söder m anl and

Ö s te rgöt land

Jönköpi ng

Kr onober g

Kal m ar

G o tl and

Bl eki nge

Skåne

H a lland

V G ö ta land

Vär m land

Ö rebr o

Väst m anl and

Da la rn a

G ä vl ebor g

Väst er nor rl and

Jäm tl and

Väst er bot te n

N o rrb o tte n

Merk/inv 96

Merk/inv 98

Merk/inv plac 98

2.8.2. Resultat av uppföljningen

För att studera vad befolkningsförändringar kan få för effekter för landstingens merkostnader för gles bebyggelsestruktur vad gäller sjukhusvård har en beräkning gjorts utifrån att befolkningen per 1998-12-31 har hänförts till de tidigare utplacerade sjukhusen. En kontroll har gjorts av att inget av de tidigare utplacerade sjukhusen nu har för litet underlag för att nybildas (25 respektive 20 000 invånare). Med de kriterier som finns för utplacering av sjukhus finns betydligt färre alternativa lokaliseringar än för vårdcentralerna. Överensstämmelsen mellan fiktiva och verkliga lägen är vidare högre för sjukhusen än för vårdcentralerna. Av dessa skäl har ingen ny fiktiv utplacering av sjukhus gjorts utifrån aktuell befolkning.

Enligt tidigare beräkningar fanns 22 fiktiva sjukhus med mindre än 75 000 invånare i befolkningsunderlag. Om 1998 års befolkning hänförs till de tidigare utplacerade fiktiva sjukhusen får 25 sjukhus ett underlag understigande 75 000 invånare. De ytterligare tre fiktiva sjukhus som med 1998 års befolkning får ett underlag understigande 75 000 invånare finns i Värmlands län (Storfors), Västmanlands län (Norberg) och Västernorrlands län (Kramfors).

2.8.3. Förslag till förändring

Liksom för vårdcentralerna kan man konstatera att befolkningsförändringar under en så kort period som tre år (1995–98) medför stora skillnader i beräknade merkostnader för små sjukhus för många landsting. De beräknade merkostnaderna för små sjukhus uppgår per landsting till betydligt större belopp än merkostnaderna för små vårdcentraler Detta talar för att regelbundet uppdatera modellen. Modellen bör varje år uppdateras med ny befolkning.

2.8.4. Effekter av föreslagen förändring

De totala merkostnaderna för små sjukhus var tidigare beräknade till 511,2 miljoner. Utifrån 1998 års befolkning uppgår de till 545,4 miljoner, en ökning med nära 7 procent. För vissa landsting är förändringen stor. Det gäller särskilt för de landsting där sjukhus med färre än 75 000 invånare i befolkningsunderlag tillkommit.

Diagram 2.2. Jämförelse merkostnad per invånare för små sjukhus

Av diagrammet ovan framgår att kompensationsstrukturen i stort sett bibehålls när beräkningarna görs med ny befolkning. De stora förändringarna gäller Värmland, Västmanland och Västernorrland som samtliga får ett betydande tillskott.

2.9. Ambulansstationer

2.9.1. Nuvarande utformning

I nuvarande system beräknas, utifrån SOU 1998:151, merkostnader uppstå för ambulansstationer med ett befolkningsunderlag som understiger 10 000 invånare.

För att beräkna landstingens merkostnader har en lokalisering av fiktiva ambulansstationer gjorts. Nuvarande beräkning grundar sig på befolkningens bosättningsmönster per 1995-12-31. Enligt denna har 90 fiktiva ambulansstationer fått ett befolkningsunderlag understigande 10 000 invånare. De totala merkostnaderna för dessa beräknades till 91,3 miljoner kronor.

0 100 200 300 400 500 600 700

St ockhol m

U ppsal a

Söder m anl and

Ö s te rgöt land

Jönköpi ng

Kr onober g

Kalm ar

G o tl and

Bl eki nge

Skåne

H a lland

V G ö ta land

Vär m land

Ö rebr o

Väst m anl and

Da la rn a

G ä vl ebor g

Väst er nor rl and

Jäm tl and

Väst er bot te n

N o rrb o tte n

Merk/inv -95 Merk/inv -98

2.9.2. Resultat av uppföljningen

För att studera vilka effekter befolkningsförändringar under tiden 1995–98 har haft på landstingens beräknade merkostnader i detta avseende har en ny lokalisering av fiktiva ambulansstationer gjorts efter samma kriterier som tidigare men utifrån 1998 års befolkning. Den nya lokaliseringen ger 93 fiktiva ambulansstationer med ett befolkningsunderlag understigande 10 000 invånare. De totala merkostnaderna för dessa beräknas (efter samma grunder som tidigare) till 94,7 miljoner kronor.

Utredningen har ej kunnat göra en bedömning av strukturella behovsskillnader och där tillhörande merkostnader för ambulanshelikopter verksamheten. Något förslag lämnas således inte för denna verksamhet.

2.9.3. Förslag till förändring

Modellen för kompensation avseende ambulansstationer med litet befolkningsunderlag bör uppdateras varje år med ny befolkning. Ny utplacering av fiktiva ambulansstationer görs vart tredje år.

2.9.4. Effekter av föreslagen förändring

Av diagram 3 nedan framgår skillnaden i den beräknade merkostnaden per landsting mellan 1995 och 1998.

Diagram 2.3. Beräknad merkostnad per invånare för små ambulansstationer 1995 och 1998

De beräknade merkostnaderna för ambulansverksamheten förändras vid en ny utplacering och med ny befolkning. Ett fåtal landsting som tidigare inte hade några beräknade merkostnader har med den gjorda uppdateringen nu tillkommit.

2.10. Sjukresor

2.10.1. Nuvarande utformning

I nuvarande system beräknas, utifrån SOU 1998:151, merkostnader för sjukresor utifrån den s.k. invånardistansen. Detta mått anger det genomsnittliga geografiska avståndet mellan de boende i ett landsting om man fördelar befolkningen helt jämt över landstingets yta. Beräkningen av sjukresekostnaderna sker med hjälp av roten ur invånardistansen. De kostnader som beräknas på detta sätt ansluter nära till de kostnader för sjukresor som landstingen själva uppgett i en enkät under 1996.

0 20 40 60 80 100 120

S tockhol m

U ppsal a

S öder m anl and

Ö s te rgöt land

Jönköpi ng

K ronober g

Ka lm a r

G o tl and

B leki nge

S k åne

H a lland

V G ö ta land

V ä rm land

Ö rebr o

V ä st m anl and

Da la rn a

G ä vl ebor g

V ä st er nor rl and

Jäm tl and

V ä st er bot te n

No rrb o tte n

M e rk ost n ad/ in vånar e

Merk/inv 1995

Merk/inv 1998

2.10.2. Resultat av uppföljningen

En mer rättvisande bild av landstingens strukturella kostnader borde kunna erhållas om man beaktar det faktiska bosättningsmönstret i respektive landsting. Som en jämförelse har därför alternativa modeller nu tagits fram för att beräkna landstingens kostnader för sjukresor. Uppgift om antal resor till vårdcentraler och sjukhus har inte funnits tillgängliga. Istället har statistik över antalet besök på vårdcentraler och bassjukhus fördelade på ålderskategorier i Västernorrland använts. Utifrån denna statistik har antaganden om antal sjukresor för personer i olika åldersgrupper till vårdcentraler respektive bassjukhus gjorts.

Bägge modellerna utgår från information om varje invånare i landstinget och var och ens avstånd till de fiktivt utplacerade vårdcentralerna respektive sjukhusen i landstinget. Utifrån antaganden om antal resor per person i olika åldersgrupper har resorna per individ aggregerats till summa personkilometer. I den ena modellen har också antaganden om fördelning på olika transportslag gjorts. I den andra förenklade modellen har denna fördelning uteslutits. Bägge modellerna ger relativt stora skillnader gentemot nuvarande modell. Dock är spännvidden mellan de olika landstingen i den förenklade modellen något mindre.

Förslag till förändring

Den nuvarande beräkningen av merkostnader för sjukresor utifrån den s.k. invånardistansen bör utgå. Detta mått anger det genomsnittliga geografiska avståndet mellan de boende i ett landsting om man fördelar befolkningen helt jämt över landstingets yta. I stället föreslås en modell som grundar sig på såväl åldersstruktur som boendemönster i respektive landsting. Utifrån antaganden om hur personer i olika åldrar nyttjar sjukvården och kunskap om var dessa personer bor kan antalet personkilometer till vårdcentraler respektive sjukhus beräknas. Antalet personkilometer föreslås utgöra grund för beräkning av merkostnader för sjukresor. Detta beräkningssätt bedöms ge en mer rättvisande kompensation för merkostnader än nuvarande modell som vare sig beaktar åldersstruktur eller faktisk bebyggelsestruktur.

2.10.4. Effekter av föreslagen förändring

I diagram 6 nedan redovisas en jämförelse mellan nuvarande modell och två alternativa modeller. De nya modellerna avviker på ett betydande sätt från den nuvarande. Som helhet är det en mindre skillnad mellan de båda nya modell alternativen än mellan dessa och den nuvarande. Anledningen kan till stor del hänföras till att de båda nya alternativen speglar reseavståndet till vårdinrättningar på samma sätt.

Diagram 2.4. Jämförelse mellan tidigare och alternativa modeller för sjukresor, kronor per inv.

2.11. Frågan om kompensation för merkostnader för resor till regionsjukvård

2.11.1. Bakgrund

Varken gällande eller ovan föreslagna modell för beräkning av merkostnader för sjukresor beaktar de merkostnader ett landsting kan ha p.g.a. av långa avstånd till närmaste regionsjukhus som kan ge adekvat vård. Andelen sjukresor till regionsjukhus är liten, i Jämt-

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450

S toc k holm

Upps ala

S öder m anland

Ö s te rgöt land

J önk öping

K ronober g

Ka lm a r

G o tl and

B lek inge

S k åne

Halland

V G ö ta land

V ä rm land

Ö rebr o

V ä s tm anland

Dalar n a

G ä v lebaor g

V ä s ter nor rl and

J ä m tland

V ä s ter bot te n

N o rr b o tte n

Just nymodell

Nuv modell

Förenklad

lands län ca 4 procent, men då varje resa kan vara kostsam svarar kostnaderna för resor till regionsjukhus i t.ex. Jämtlands län för ca 4 miljoner per år eller nära 15 procent av de totala sjukresekostnaderna.

2.11.2. Förslag till förändring

Det kan synas som om skäl finns att försöka hitta en modell som kompenserar landsting som har merkostnader för sjukresor till regionsjukvård p.g.a. långa avstånd. Det underlag som finns tillgängligt när det gäller resor till regionsjukvård är dock inte tillräckligt för att konstruera en modell som på ett riktigt sätt beräknar merkostnader i dessa delar. Att i detta läge gå vidare med att föreslå en ny ersättning är därför inte aktuellt.

2.12. Övernattningsplatser vid vårdcentraler

2.12.1. Bakgrund

Landsting som har vårdcentraler belägna på långt avstånd från närmaste sjukhus kan ha behov av övernattnings/övervakningsplatser i anslutning till dessa vårdcentraler. Under 1998 fanns i landet 170 sådana vårdplatser i anslutning till 18 vårdcentraler i fyra län. Nuvarande utjämningssystem ger inte kompensation för de merkostnader som behovet av dessa platser medför.

För att beräkna landstingens strukturella merkostnader för denna verksamhet har en analys gjorts över vilka fiktivt utplacerade vårdcentraler som har mer än vissa angivna avstånd till närmaste sjukhus. Det visar sig då att det finns 23 vårdcentraler i fem landsting där avståndet till närmaste sjukhus är minst 8 mil. De fem landstingen är Värmland, Västernorrland, Jämtland, Västerbotten och Norrbotten

Hur många vårdplatser kan då behövas i anslutning till varje vårdcentral med långt avstånd till närmaste sjukhus. Av befintlig statistik över situationen 1998 framgår att stora variationer finns. Här nedan har antagits ett behov av en plats per 1 000 invånare i respektive vårdcentrals upptagningsområde. Med detta antagande som grund kan antalet platser i anslutning till vårdcentraler med mer än 8 mil till närmaste sjukhus beräknas till 101

Det är rimligt att anta att de vårdcentraler som har relativt korta avstånd till närmaste sjukhus i högre grad nyttjar de vårdplatser som finns där. Kostnaderna för övernattningsplatser vid avlägset belägna vårdcentraler kan därför i viss mån anses utbytbara mot kostnader för sjukhusvård. Dock innebär behovet av tillgängliga vårdplatser vid flera avlägset belägna vårdcentraler med vardera små upptagningsområden att totalt fler vårdplatser måste finnas tillgängliga än om behovet kan tillgodoses vid ett och samma ställe.

I diagram 7 nedan redovisas merkostnader utifrån följande förutsättningar; behov av övernattningsplatser bedöms finnas i anslutning till fiktivt utplacerade vårdcentraler med mer än 8 mil till närmaste sjukhus. Antalet platser beräknas som 1 per tusen invånare i resp. vårdcentrals upptagningsområde. Merkostnaden för varje sådan plats har i denna beräkning satts till 500 000 kronor per år.

Diagram 2.5. Merkostnad per invånare för övernattningsplatser 1998

Som framgår av diagrammet ovan uppkommer för berörda landsting beräknade merkostnader per invånare som är högre än merkostnaderna för små vårdcentraler och för små ambulansstationer.

2.13. Förslag till förändring

Merkostnader för behov av denna typ av verksamhet bör beaktas i utjämningssystemet. Den ovan beskrivna modellen bör således ligga till grund för beräkning av dessa merkostnader.

Merk/inv

0 20 40 60 80 100 120 140

Stockholm

Uppsala

Södermanland

Östergötland

Jönköping

Kronoberg

Kalmar

Gotland

Blekinge

Skåne

Halland

V Götaland

Värmland

Örebro

Västmanland

Dalarna

Gävleborg

Västernorrland

Jämtland

Västerbotten

Norrbotten

Merk/inv

2.13.1. Effekter av föreslagna förändringar

De samlade effekterna av förslagen inom gles bebyggelsestruktur är för de flesta landsting relativt begränsade. Störst effekt får förändringen av sjukresemodellen samt, för de landsting som berörs, den nya modellen för kompensation för behov av övernattningsplatser.

Tabell 2.5. Effekter av föreslagna förändringar, gles bebyggelsestruktur: kronor per invånare

Primärvård

Sjukhusvård

Ambulanser Sjukresor Övernattning Summa Förändring

Stockholm

0 -2

0 -24

-26

Uppsala

-1

0

Södermanland -4

0

Östergötland -1

0

-12 -25

-38

Jönköping

3

3

Kronoberg -14

0

Kalmar

7

5

Gotland

1

5

Blekinge

-7

0

Skåne

0

0

-3

-3

Halland

0

0

-9

-9

V Götaland

0

2

Värmland

9 34

Örebro

-3

6

-6

Västmanland -3 30

-7

Dalarna

-4

4

-3

Gävleborg

-1

2

-1 10

Västernorrland 3 36

Jämtland

-6

0

-13 96

Västerbotten 2

6

-3

Norrbotten

-6 14

-7 -25

Tabellen har beräknats genom att ta differensen mellan nuvarande modellutfall och de förslag som redovisats ovan. Det innebär att det är nettoeffekten av föreslagna förändringar som redovisas.

2.13.2. Samlade effekter för hälso- och sjukvård och gles bebyggelsestruktur

Sammantaget visar beräkningarna av de föreslagna förändringarna att effekterna för enskilda landsting varierar betydligt. Störst negativ förändring får Stockholms läns landsting och störst positiv förändring Jämtlands läns landsting. De förändringar som betyder mest är de som föreslås inom gles begyggelsestruktur när det gäller hälso- och sjukvårdsmodellen skall beaktas att beräkningarna endast bygger på dataunderlag för ett år. Vid ett genomförande av föreslagna förändringar av denna delmodell skall beräkningarna göras på ett genomsnitt av tre år. De faktiska förändringarna kommer därför att blir något annorlunda än de här redovisade.

Tabell 2.6. Effekter av föreslagna förändringar: kronor per invånare

Län Gles bebyggelsestruktur

Hälso- och sjukvård Summa förändring

Stockholm

-26

-21

-47

Uppsala

14

29

Södermanland

-12

9

Östergötland

-39

21

-18

Jönköping

1

11

Kronoberg

3

44

Kalmar

23

84

Gotland

6

28

Blekinge

23

83

Skåne

-3

19

16

Halland

-9

22

13

Västra Götaland

-9

4

Värmland

18

72

Örebro

9

11

Västmanland

-2

18

Dalarna

14

16

Gävleborg

-4

6

Västernorrland

-4

57

Jämtland

4

207

Västerbotten

1

56

Norrbotten

-24

6

3. Jämställdhetsaspekter

Förslag: Vid uppdatering av utjämningssystemet eller då nya

modeller för utjämning skapas bör beaktas om skillnader mellan könen har relevans för det område som behandlas.

3.1. Nuvarande utformning

Utjämningssystemet syftar till att skapa likvärdiga ekonomiska förutsättningar för kommuner och landsting att bedriva verksamhet. Det är alltså förutsättningarna som skall göras likvärdiga. Kommunerna och landstingen väljer själva hur de vill väga olika verksamheter mot varandra och vilken utbuds- eller servicenivå de skall ha. Samma sak vad gäller kvalitén på verksamheterna. Utjämningssystemet skall vara neutralt i dessa frågor. Utjämningens delar skall bygga på identifierbara strukturella behovs- och kostnadsskillnader mellan kommuner respektive landsting.

3.2. Resultat av uppföljningen

Bilagan Jämställdhetsaspekter på delar av det kommunala utjämningssystemet innehåller en genomgång av två områden, kollektivtrafik och äldreomsorg, ur jämställdhetsperspektiv. Det framgår tydligt att det är stora skillnader mellan könen inom båda dessa områden.

3.3. Förslag till förändring

Med utgångspunkt i att det är strukturellt betingade behovs- och efterfrågeskillnader som skall ligga till grund för utjämningen så är det av vikt att faktorer av betydelse tas med redan från början. Vid

varje uppdatering eller då nya modeller för utjämning skapas skall beaktas om skillnader mellan könen har relevans för det område som behandlas.

4. Fortsatt uppföljning och hantering av utjämningssystemet

Förslag: Ett samverkansorgan under ledning av regerings-

kansliet bildas för att kontinuerligt arbeta med att underhålla, uppdatera och utveckla utjämningssystemet samt med att säkerställa, behovet av adekvat dataunderlag.

4.1. Bakgrund

Nuvarande sätt att följa upp och utvärdera utjämningssystemet medför att onödiga svårigheter uppstår vid uppdatering av dataunderlag och vid bedömning av systemets effekter. Det är därför av vikt att hanteringsordningen ses över. Ett sätt är att lägga ansvaret för fortsatt löpande uppföljning/utvärdering och framtagande av förslag till ändring av systemet på ett särskilt samverkansorgan. Härigenom skulle den granskning av underlagsdata och dess kvalitet som krävs för att bibehålla systemets legitimitet kunna säkerställas. Det är av vikt att arbetet kan bedrivas kontinuerligt då förändringar i systemet på så sätt inte ansamlas vid samma tidpunkt, det förenklingsarbete som bör ske skulle också få bättre förutsättningar.

Då strukturella kostnadsskillnader inte kan påvisas p.g.a. att underlagsdata inte finns eller är av sådan beskaffenhet att slutsatser inte kan dras med rimlig säkerhet behöver det utvecklas normativa behovsrelaterade modeller. Det kan exempelvis röra sig om att på nationell nivå behöva fastställa vad som är en rimlig bemanning och kostnad för att driva en viss verksamhet. Även detta arbete kan läggas inom ramen för en samlad hantering av systemet.

4.1.1. Dataunderlag för utjämningen

Under arbetet med översynen av utjämningssystemet har behovet av tillgång till enhetliga beskrivningssystem, för verksamhet och kostnader för kommuner och landsting, blivit tydligt. Ett fortsatt arbete med att ta fram dessa beskrivningsunderlag och data kring behov och strukturbetingade skillnader kommuner och landsting emellan behövs då slutsatser om strukturella behov byggt på kostnadsdata kan leda fel.

För att kunna vidareutveckla och öka legitimiteten i det nationella utjämningssystemet krävs, för de verksamheter som är berörda av utjämningen, att de modeller som styr omfördelningen är rimligt säkra. Detta i sin tur kräver att de data som ligger till grund för modellerna är ”riktiga”. Eftersom systemet skall utjämna för strukturellt opåverkbara behov- eller kostnadsskillnader är det av största vikt att exempelvis kostnads- och behovsdata är av god kvalitet och jämförbara. Att arbeta med att säkra ett bra beskrivningssystem bör vara en kontinuerligt pågående aktivitet. Det kan vara lämpligt att göra detta inom ramen för vad som sägs avseende fortsatt uppföljning ovan. Det föreslagna samarbetsorganet bör både ha resurser för löpande uppföljning och hantering av utjämningssystemet och möjligheter att knyta exempelvis forskarresurser till sig.

Behov av rättvisande dataunderlag finns också när det gäller den statliga uppföljningen och utvärderingen av kommuner och landsting. Det är av betydelse att jämförbarhet främjas bla för att kunna bedöma hur nationella mål följs.

Delegationens ställningstagande

För att underlätta en rationell hantering av utjämningssystemet och säkerställa ett bra underlag för utjämningen bildas ett samarbetsorgan under ledning av regeringskansliet. Detta organ har att sköta den löpande uppföljningen och utvärderingen av utjämningssystemet och att säkra en kontinuerlig kunskapsuppbyggnad kring modeller och system för utjämning mellan kommuner och landsting. Lämpligen bör samverkansorganet ha en bred sammansättning och en vid geografisk representation. Förslagsvis bör bl.a. representanter för Finans-, Social och Utbildningsdepartementet samt Svenska

kommunförbundet, Landstingsförbundet, Socialstyrelsen, Skolverket, Statistiska Central Byrån och Glesbygdsverket ingå.

Kommittédirektiv

Delegation för fortsatt utveckling av Dir utjämningssystemet för kommuner och landsting 1999:57

Beslut vid regeringssammanträde den 23 juni 1999.

Sammanfattning av uppdraget

En särskild delegation tillkallas med uppgift att svara för en fortsatt uppföljning av utjämningssystemet och utvärdering av träffsäkerheten hos de enskilda delarna i kostnadsutjämningen, i första hand när det gäller delmodellerna för befolkningsminskning och hälsooch sjukvård men även i andra delar. Delegationen skall vidare utreda alternativa utformningar av inkomstutjämningen, med bibehållen långtgående utjämning men utan negativa marginaleffekter. Delegationen skall lämna sådana förslag till förändringar som förbättrar systemets förmåga att skapa likvärdiga ekonomiska förutsättningar för kommuner respektive landsting.

Bakgrund

Den 1 januari 1996 infördes ett nytt statsbidrags- och utjämningssystem för kommuner och landsting. Huvudsyftet med utjämningssystemet är att skapa likvärdiga ekonomiska förutsättningar för kommuner respektive landsting att bedriva sin verksamhet. Systemet består av inkomstutjämning, kostnadsutjämning och införanderegler. Inkomstutjämningen skall utjämna för skillnader i skattekraft. Kostnadsutjämningen skall utjämna för strukturella kostnadsskillnader. Kostnadsutjämningen skall däremot inte kompensera för skillnader i servicenivå, kvalitet, avgiftssättning eller effektivitet, och den skall baseras på mätbara och för kommuner

och landsting opåverkbara faktorer som mäter strukturella kostnadsskillnader. En parlamentariskt sammansatt kommitté tillkallades redan i augusti 1995 för att följa upp och utvärdera samt lämna förslag i syfte att utveckla systemet (dir. 1995:118). Kommittén, som antog namnet Kommunala utjämningsutredningen, överlämnade i december 1998 sitt slutbetänkande Kostnadsutjämning för kommuner och landsting (SOU 1998:151) till regeringen. Betänkandet skickades ut på remiss till samtliga kommuner och landsting, ett antal myndigheter och organisationer m.fl. Remissbehandlingen visade att det fanns ett starkt stöd för huvudlinjerna i utredningens förslag. I propositionen Förändringar i utjämningssystemet för kommuner och landsting (prop. 1998/99:89) har regeringen lämnat förslag till vissa förändringar i utjämningssystemet för kommuner och landsting, vilka skall gälla från år 2000 och vilka till stor del bygger på de förslag som Kommunala utjämningsutredningen lämnade i sitt betänkande. De grundläggande principerna för utjämningen av ekonomiska förutsättningar föreslås ligga fast. De förslagna förändringarna berör endast kostnadsutjämningen. De största förändringarna föreslås i modellerna för hälso- och sjukvården och individ- och familjeomsorgen. Vidare föreslås att en kostnadsutjämning för barn och ungdomar med utländsk bakgrund införs. Nya införanderegler föreslås dessutom för perioden 2000–2004. Ett fortsatt uppföljnings- och utvecklingsarbete aviseras. Riksdagen beslutade den 14 juni i enlighet med de förslag som lämnades i propositionen.

Fortsatt utveckling av utjämningssystemet

Den uppföljning av utjämningssystemet som gjordes av Kommunala utjämningsutredningen visar att det finns ett stort behov av att löpande följa systemets utfall i förhållande till utvecklingen av den kommunala verksamheten. Det finns också ett behov av att successivt utveckla och ytterligare förbättra systemets träffsäkerhet och förmåga att skapa likvärdiga förutsättningar i enlighet med de grundläggande intentionerna. Vid remissbehandlingen av Kommunala utjämningsutredningens betänkande framkom ett antal synpunkter på vissa delar av det nuvarande utjämningssystemet som inte har kunnat beaktas fullt ut i de förslag som nu har presenterats. Regeringen har därför i propositionen pekat på behovet av ett fortsatt utvecklingsarbete, och har lyft fram vissa frågor som bör

utredas vidare. Det gäller bl.a. inkomstutjämningen samt kostnadsutjämningen för hälso- och sjukvård och för befolkningsminskning. Det finns också verksamhetsområden där det sker förändringar i regleringen av det kommunala åtagandet, vilket bör få konsekvenser för utjämningssystemet. När det gäller inkomstutjämningen har ett stort antal remissinstanser pekat på nackdelarna med de negativa marginaleffekter som kan uppstå på grund av att de verkliga skattesatserna i vissa kommuner och landsting är lägre än de länsvisa skattesatser som tillämpas i systemet. Även Finansutskottet (bet. 1998/99:FiU25) har behandlat detta problem. I propositionen aviseras ett fortsatt arbete för att hitta metoder att eliminera dessa negativa marginaleffekter. Detta måste dock ske utan att man ger avkall på målet om en långtgående utjämning. En viktig fråga i sammanhanget är den eventuella målkonflikt som kan finnas mellan å ena sidan en långtgående utjämning av kommunala skatteinkomster och å andra sidan incitament för kommuner och landsting att befrämja sysselsättning och tillväxt.

Många remissinstanser har framfört synpunkter på den del i kostnadsutjämningen som kompenserar för befolkningsminskning. I propositionen föreslås en förändring i denna del, som gäller andelen barn i skolåldern. Någon generell höjning av kompensationen föreslås dock inte, eftersom det skapar negativa marginaleffekter. Mot bakgrund av de pågående kraftiga befolkningsomflyttningarna mellan olika delar av landet anser regeringen emellertid att det finns starka skäl att ytterligare belysa konsekvenserna för kommuner och landsting av dessa omflyttningar. En viktig fråga är på vilket sätt befolkningsförändringarna påverkar behovet av och efterfrågan på kommunal verksamhet och hur möjligheterna till anpassning av verksamheten, och därmed också kostnaderna, ser ut på kort respektive längre sikt. Effekterna av befolkningsomflyttningarna behöver belysas för såväl kommuner som landsting.

I propositionen föreslås förändringar i modellen för hälso- och sjukvård. Ett omfattande utredningsarbete har genomförts av Kommunala utjämningsutredningen i denna del, och utredningens förslag stöds också av flertalet landsting liksom av Landstingsförbundet. Förbundet anser dock att vissa frågor bör utredas närmare, bl.a. gäller det frågorna om hälso- och sjukvårdskostnader i storstadsområdena och kompensationen för merkostnader till följd av gles bebyggelsestruktur. Den senare frågan har även tagits upp av flera landsting i skogslänen och av Glesbygdsverket. Socialstyrelsen pekar i sitt remissvar på nackdelen med att låta en

ökad rättvisa prioriteras framför enkelhet, robusthet och långsiktighet. Styrelsen anser att man borde avvakta med genomgripande förändringar tills det finns bättre kostnads- och verksamhetsdata för hälso- och sjukvården. Regeringens förslag i propositionen om en ny modell motiveras bl.a. av att det finns problem med den nuvarande modellen, och att det därför vore orimligt att inte genomföra utredningens förslag, trots att det fortfarande kan finnas vissa brister. Regeringen framhåller dock vikten av att modellen blir föremål för fortsatt uppföljning, utvärdering och utveckling.

Mot bakgrund av vad som sagts i propositionen om behovet av att ytterligare utveckla vissa delar i utjämningssystemet aviserar regeringen att en delegation skall tillsättas med uppgift att svara för en fortsatt uppföljning av utjämningssystemet, att kontinuerligt utvärdera de enskilda delarnas träffsäkerhet samt att lämna förslag till förändringar.

Uppdraget

En särskild delegationen tillkallas med uppgift att svara för en fortsatt uppföljning av utjämningssystemet och utvärdering av träffsäkerheten hos de enskilda delarna av kostnadsutjämningen.

Vissa frågor skall behandlas med förtur. Det gäller främst befolkningsförändringarnas konsekvenser för den kommunala verksamheten och ekonomin, samt frågan om huruvida merkostnader för hälso- och sjukvård i storstadsregioner och i glesbygd beaktas på ett rimligt sätt i kostnadsutjämningen. Behovet av en kompensation för befolkningsminskning även för landsting skall övervägas.

Delegationen skall vidare utreda alternativa utformningar av inkomstutjämningen som kan eliminera eller minska de negativa marginaleffekterna, med en bibehållen långtgående utjämning. Härvid skall delegationen också analysera de samhällsekonomiska konsekvenserna av förslagen.

Delegationen skall även analysera jämställdhetsaspekterna i utjämningssystemet.

Delegationen skall lämna förslag till sådana förändringar av olika delar i utjämningssystemet som anses nödvändiga utifrån utrednings- och utvärderingsarbetet, eller som föranleds av beslutade förändringar av det kommunala åtagandet. Utgångspunkten för

förslagen skall vara att de bidrar till att förbättra systemets förmåga att skapa likvärdiga ekonomiska förutsättningar för kommuner respektive landsting att bedriva sin verksamhet. Förslagen skall vara statsfinansiellt neutrala.

Redovisning av uppdraget

Delegationen skall redovisa sitt uppdrag till regeringen senast den 30 november 2000. Den del av uppdraget som avser behovet av en kompensation för befolkningsminskning även för landsting skall avrapporteras senast den 1 april 2000.

Kompensation för befolkningsminskning

av

Henrik Berggren, Svenska Kommunförbundet

Nuvarande utformning

Statsbidragberedningen (SOU 1999:144) föreslog att en modell skulle införas för att kompensera kommuner för den befolkningsminskning som skett under den senaste tioårsperioden. Anledningen till detta förslag var, enligt beredningen, att vissa kostnader tar tid att anpassa till mindre folkmängd, detta samtidigt som intäkterna i form av skatteintäkter och statsbidrag anpassar sig tämligen direkt. Beredning föreslog att beloppet skulle uppgå till 50 kronor per procentenhet som befolkning minskat med utöver 2 procent de 10 senaste åren. Beloppet ändrades senare i propositionstexten till 100 kronor.

Den kommunala utjämningsutredningen (SOU 1998:151) föreslog att beloppet 100 kronor skulle vara kvar oförändrat. Det fanns dock en önskan om att ytterligare kompensera kommuner med en vikande befolkning, men utredningen ansåg att en höjning av beloppet skulle ge upphov till oönskade negativa marginaleffekter. Beredning föreslog därför att man, utöver den befintliga modellen, skulle införa en speciell kompensation för de kommuner som har haft en negativ utveckling av antalet skolbarn. För att inte fånga rena demografiska svängningar bland skolbarnen sattes ett villkor att kommunens totala befolkning skulle ha minskat med mer än 2 procent de tre senaste åren. Om detta villkor var uppfyllt skulle kommunen ersättas med 100 kronor per invånare för varje procentenhet som skolbarnen i åldern 7–15 år minskat.

Situationen bidragsåret 2000

Bidragsåret 2000 är det 112 kommuner som erhåller ersättning i modellen för befolkningsminskning. Av dessa 112 är det 83 som får ersättning i modellen som bygger på utvecklingen under de tio senaste åren. Sex kommuner erhåller ersättning i modellen som bygger på utvecklingen de tre senaste åren. 23 kommuner erhåller ersättning i båda delmodellerna.

Tabell 1. Utfall i modellen för befolkningsminskning, bidragsåret 2000

Därav

Totalt

Totalt 10 år 7–15, 3 år Båda

Erhåller ersättning 112

83

6

23

Erhåller ej ersättning 177

..

..

..

289

Modellen omsätter bidragsåret 2000 totalt 433 miljoner kronor. Delmodellen som bygger på de senaste tio årens utveckling omsätter 374 miljoner kronor medan den som bygger på de tre senaste årens utveckling omsätter 59 miljoner kronor.

Befolkningsminskningen de tio senaste åren

I den första delen av modellen utgår ersättningen från befolkningsutvecklingen de tio senaste åren. Har kommunens befolkning minskat med mer än två procent under perioden utgår en ersättning med 100 kronor per invånare för varje procentenhet utöver två procent.

Räkneexempel 1, del 1 för Eksjö kommun, år 2000

Befolkning 1988-12-31:

17 857

Befolkning 1998-12-31:

17 116

Förändring:

- 741

Procentuell förändring: - 4,15 procent Kompensation: (4,15 – 2,00) * 100 = 215 kr/inv

Befolkningsminskning de tre senaste åren, 7–15 år

I den andra delen av modellen utgår ersättningen från både befolkningsutvecklingen de tre senaste åren totalt och i åldern 7–15 år. Det första steget är att man studerar utvecklingen av totalbefolkningen de tre senaste åren. Har denna minskat med mer än två procent går man vidare och studerar utvecklingen av skolbarnen i åldern 7–15 år. Har dessa minskat utgår ersättning med 100 kronor per procent som antalet skolbarn minskat under perioden.

Räkneexempel 2, del 2, för Eksjö kommun, år 2000

Befolkning 1995-12-31:

17 890

Befolkning 1998-12-31

17 116

Förändring:

- 774

Procentuell förändring: -4,33 procent Befolkning 7–15 år 1995-12-31: 2 094 Befolkning 7–15 år 1998-12-31 2 084 Förändring: - 10 Procentuell förändring: -0,48 procent Kompensation: (0,48) * 100 = 48 kr/inv.

Standardkostnad befolkningsminskning

För att få fram standardkostnaden i modellen för befolkningsminskning summeras utfallet i respektive delmodell. Utfallet i modellen är kommunens standardkostnad minus den genomsnittliga standardkostnaden i riket. Den genomsnittliga standardkostnaden i riket utgörs av det vägda genomsnittet av alla kommuners standardkostnad, där kommunerna som ej kompenseras för befolkningsminskning har standardkostnaden noll.

Räkneexempel 3, utfall i modellen för befolkningsminskning, Eksjö kommun, år 2000

Kompensation, del 1 215 kr/inv. Kompensation, del 2 48 kr/inv. Standardkostnad, kommunen 263 kr/inv. Standardkostnad, genomsnitt för riket 57 kr/inv. Utfall, bidrag(+)/avgift(–) 206 kr/inv. Utfall, bidrag(+)/avgift(–) 3,5 mkr

Eksjö kommuns utfall i modellen för befolkningsminskning bidragsåret 2000 är 206 kronor per invånare, eller cirka 3,5 miljoner kronor. Alla kommuner som inte får ersättning på grund av befolkningsminskning får ett avdrag med 57 kronor per invånare.

Effekter vid in- respektive utflyttning

I detta kapitel redovisas vilka marginaleffekter som uppstår på kommunens intäkter från skatter och statsbidrag vid in- respektive utflyttning. Utfallet exemplifieras med Eksjö kommun som är en kommun som erhåller kompensation för befolkningsminskning enligt räkneexempel 1 och 2 ovan. Som jämförelse redovisas även marginaleffekterna för Tranås kommun som inte erhåller någon ersättning för befolkningsminskning.

Utflyttning av person i åldern 19–64 år med beskattningsbar årsinkomst på 250 000 kronor

Här redovisas effekterna av att en person i åldern 19–64 år flyttar från Eksjö respektive Tranås kommun. Personen har en beskattningsbar årsinkomst på 250 000 kronor.

Tabell 2. Marginaleffekter vid utflyttning av en person 19–64 år med en beskattningsbar årsinkomst på 250 000 kronor

Tranås kommun

Skatteintäkter

-53 325

-53 000

Inkomstutjämning

24 703

24 703

Generellt statsbidrag

-3 656

-3 656

Åldersrelaterat statsbidrag

0

0

Kostnadsutjämning

30 037

20 874

– därav kompensation för befolkningsminskning

9 323

0

Totalt

-2 241

-11 079

Eksjö kommun mister skatteintäkter på drygt 53 000 kronor, dvs. personens årsinkomst multiplicerat med den egna kommunens utdebitering (21,53 procent).

Eftersom kommunens skattekraft minskar när personen flyttar ut förändras inkomstutjämning, bidraget ökar, med skillnaden mellan 250 000 kronor och medelskattekraften (121 206) multiplicerat med den länsvisa skattesatsen.

Kommunens generella statsbidrag minskas med 3 656 kronor.1Det åldersrelaterade statsbidraget påverkas inte eftersom personen som flyttar ut inte ingår i någon av de åldersgrupper som genererar åldersrelaterat statsbidrag.

1 Inklusive momsavgift på 2 080 kr/inv. och nivåjustering på 179 kr/inv.

Kostnadsutjämningen förbättras med cirka 30 000 kronor när personen flyttar ut. Generellt kan man säga att om det flyttar ut en person i åldern 19–64 år så ökar andelen barn, ungdomar, äldre och utomnordiska medborgare av den totala befolkningen. Därför kommer kostnadsutjämningen för dessa verksamheter att förbättras.

För Eksjö kommun påverkas även kompensationen för befolkningsminskning. När en person flyttar ut förändras förutsättningarna i de underliggande beräkningarna för befolkningsminskningsmodellen, se räkneexempel 1 och 2. Antalet personer den 31 december 1998 minskar med ytterligare en person. Detta får effekten att den procentuella minskningen blir större vilket gör att standardkostnaden i modellen för befolkningsminskning blir högre. Ersättningen för befolkningsminskningen blir cirka 9 300 när en person i åldern 19–64 flyttar.

Totalt sett minskar Eksjös inkomster med cirka 2 200 kronor när en person i åldern 19–64 flyttar ut. För Tranås del minskar inkomsterna med cirka 11 000 kronor. Skillnaden på cirka 9 000 kronor förklaras till största del av att Eksjö kommun erhåller kompensation för befolkningsminskning.

Inflyttning av en person i åldern 19–64 år med årsinkomst på 250 000 kronor före skatt

Här redovisas effekterna vid inflyttning. Här föreligger samma antaganden som ovan. Här blir resultatet det omvända jämfört med utflyttningsexemplet.

Tabell 3. Marginaleffekter vid inflyttning av en person i åldern 19– 64 med en årsinkomst på 250 000 kronor före skatt

Eksjö kommun Tranås kommun

Skatteintäkter

53 325

53 000

Inkomstutjämning

-24 703

-24 703

Generellt statsbidrag

3 656

3 656

Åldersrelaterat statsbidrag

0

0

Kostnadsutjämning

-30 037

-20 874

– därav kompensation för befolkningsminskning

-9 323

0

Totalt

2 241

11 079

Effekten på kostnadsutjämningen blir de omvända jämfört utflyttning. Generellt kan man säga att om det flyttar in en person i åldern 19–64 år så minskar andelen barn, ungdomar, äldre och utomnordiska medborgare av den totala befolkningen. Därför kommer kostnadsutjämningen för dessa verksamheter att försämras.

För Eksjö kommun påverkas även förutsättningarna i de underliggande beräkningarna i befolkningsminskningsmodellen, se räkneexempel 1 och 2. Antalet personer den 31 december 1998 ökar med en person. Detta får effekten att den procentuella minskningen under perioden blir mindre, vilket ger en lägre standardkostnad.

Totalt sett ökar Eksjö kommuns inkomster med cirka 2 200 kronor när en personen i åldern 19–64 år flyttar in. För Tranås del ökar inkomster med cirka 11 000 kronor. Skillnaden på cirka 9 000 kronor förklaras till största del av att Eksjö kommuns kompensation för befolkningsminskning blir mindre.

Utflyttning av en 10–15 åring

Här redovisas effekterna av att ett skolbarn i 10–15 årsåldern flyttar ut från Eksjö respektive Tranås kommun.

Tabell 4. Marginaleffekter vid utflyttning av en 10–15 åring

Eksjö kommun Tranås kommun

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

-23 247

-23 247

Generellt statsbidrag

-3 656

-3 656

Åldersrelaterat statsbidrag

-2 690

-2 690

Kostnadsutjämning

62 383

-28 524

– därav kompensation för befolkningsminskning

91 018

0

Totalt

32 790

-58 117

Eksjö kommun mister inga skatteintäkter, eftersom 10–15 åringen inte har någon beskattningsbar inkomst.

Eftersom kommunens skattekraft ökar när 10–15 åringen flyttar ut förändras inkomstutjämning, bidraget minskar, med skillnaden mellan noll och medelskattekraften (121 206) multiplicerat med den länsvisa skattesatsen.

Kommunens generella statsbidrag minskas med 3 656 kronor. Det åldersrelaterade statsbidraget minskas med 2 690. Kostnadsutjämningen (exkl. befolkningsminskning) försämras med cirka 28 600 kronor när 10–15 åringen flyttar ut. När ett 10årigt skolbarn flyttar ut minskar andelen barn 7–15 år i kommunen men inte i riket. Utfallet i kostnadsutjämningen för grundskolan kommer således att försämras, det vill säga att bidraget minskar eller avgiften ökar. Utflyttningen kommer å andra sidan att leda till att utfallet i kostnadsutjämningen för barnomsorg, gymnasieskola och äldreomsorg förbättras, det vill säga bidraget kommer att öka eller avgiften att minska.

För Eksjö kommun blir minskning av befolkning större både totalt och i åldern 7–15 år, vilket gör att kommunens utfall i befolkningsminskningsmodellen förbättras.

Totalt sett förbättras kommunens kostnadsutjämning med cirka 62 400 trots att det handlar om en utflyttning. Motsvarande effekt för Tranås kommun är minus 28 500.

Totalt sett ökar Eksjös inkomster med 32 790 kronor när 10–15 åringen flyttar ut. Den positiva effekten på kostnadsutjämningen till följd av den höga kompensationen för befolkningsminskningen tar med god marginal ut minskningen av de andra posterna. För Tranås del minskar inkomster med cirka 58 000 kronor. Skillnaden förklaras till största del med att Eksjö kommun erhåller en kom-

pensation för befolkningsminskning både totalt och i åldersgruppen 7–15 år.2

Inflyttning av en 10–15 åring

Här redovisas effekterna vid inflyttning. I övrigt är antagandena de samma som ovan. Resultatet blir det omvända jämfört med utflyttningsexemplet.

Tabell 5. Marginaleffekter vid inflyttning av en 10–15 åring

Eksjö kommun Tranås kommun

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

23 247

23 247

Generellt statsbidrag

3 656

3 656

Åldersrelaterat statsbidrag

2 690

2 690

Kostnadsutjämning

-62 383

28 524

– därav kompensation för befolkningsminskning

-91 018

0

Totalt

-32 790

58 117

Effekten på kostnadsutjämningen blir den omvända jämfört med vad som händer vid utflyttning. Kostnadsutjämningen (exkl. befolkningsminskning) förbättras med cirka 28 600 kronor när 10– 15 åringen flyttar in. När ett 10–15 årigt skolbarn flyttar in ökar andelen skolbarn 7–15 år i kommunen men inte i riket. Utfallet i kostnadsutjämningen för grundskolan kommer således att förbättras, det vill säga att bidraget ökar eller avgiften minskar. Inflyttningen kommer å andra sidan att leda till att utfallet i kostnadsutjämningen för barnomsorg, gymnasieskola och äldreomsorg försämras, det vill säga bidraget kommer att minska eller avgiften att öka.

För Eksjö kommun blir minskningen av befolkning mindre både totalt och i åldern 7–15 år, vilket gör att kommunens utfall i kostnadsutjämningen för befolkningsminskning försämras.

Totalt sett försämras kommunens kostnadsutjämning med cirka 62 400 trots att det handlar om en inflyttning. Motsvarande effekt för Tranås kommun är plus 28 524 kronor.

Totalt sett minskar intäkterna för Eksjö kommun med nästan 33 000 kronor när en 10–15 åring flyttar in till kommunen. Det uppstår alltså en kraftig negativ marginaleffekt vid inflyttning av en

2 Effekten för en person i åldern 7–9 år blir något lägre, 18 718 kronor. Detta eftersom en

person i denna ålder även påverkar utfallet i barnomsorgsmodellen.

person i åldern 10–15 år. För Tranås del ökar intäkterna med cirka 58 000 kronor vid inflyttning av en person i åldern 10–15 år.

Ovan beskrivna effekt uppstår inte endast när en 10–15 åring flyttar in till kommunen, utan även när personen lämnar åldersgruppen 7–15 år på grund av att personen blir ett år äldre.

Tabell 6. Effekt av att en person blir ett år äldre, Eksjö kommun

Effekt av minskning av

antalet 10–15 åringar

Effekt av ökning av antalet

16–18 åringar

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

0

0

Generellt statsbidrag

0

0

Åldersrelaterat statsbidrag

-2 690

3 418

Kostnadsutjämning

32 341

62 772

Totalt

29 651

66 190

Nettoeffekt

95 841

Effekten på skatteintäkter, inkomstutjämning och generellt statsbidrag blir noll, eftersom de räknas på befolkning totalt i kommunen som här inte förändras. Det åldersrelaterade statsbidraget påverkas positivt med 728 kronor, eftersom statsbidraget är högre för en person i åldern 16–18 år än för en person i åldern 7–15 år.

När ett 15-årigt barn blir ett år äldre minskar andelen barn 7–15 år i kommunen men inte i riket. Utfallet i kostnadsutjämningen för grundskolan kommer således att försämras, det vill säga att bidraget minskar eller avgiften ökar.

För Eksjö kommun blir minskning av befolkning större i åldern 7–15 år, vilket gör att kommunens utfall i kostnadsutjämningen för befolkningsminskning förbättras.

När ett 15-årigt skolbarn blir ett år äldre ökar andelen ungdomar 16–18 år i kommunen men inte i riket. Utfallet i kostnadsutjämningen för gymnasieskolan kommer således att förbättras, det vill säga att bidraget ökar eller avgiften minskar.

Nettoeffekten för Eksjö kommun att en person blir ett år äldre är nästan 96 000 kronor. Bland de 29 kommuner som erhåller ersättning i befolkningsminskningsmodellen 7–15 år uppgår den totala effekten av att en person blir ett år äldre till mellan 86 876 och 110 027 kronor.

Nedan redovisas effekten för Tranås kommun. Nettoeffekten för Tranås kommun blir drygt 14 000 kronor. Skillnaden beror på

att Tranås inte erhåller någon kompensation för befolkningsminskning i åldern 7–15 år.

Tabell 7. Effekt av att en person blir ett år äldre, Tranås kommun

Effekt av minskning av

antalet 10–15 åringar

Effekt av ökning av

antalet 16–18 åringar

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

0

0

Generellt statsbidrag

0

0

Åldersrelaterat statsbidrag

-2 690

3 418

Kostnadsutjämning

-49 397

62 772

Totalt

-52 087

66 190

Nettoeffekt

14 103

Man kan ifrågasätta om det är rätt att en kommun kompenseras för att en elev lämnar grundskolan för att gå vidare till gymnasieskolan. Man får anta att kommunen har en viss flexibilitet för att anpassa utnyttjandet av skollokalerna efter de nya förutsättningarna utan alltför stora omställningskostnader. Om man ändå väljer att kompensera kommunen ifråga för detta kan man fråga sig om detta endast ska göras för kommuner med en vikande totalbefolkning. Problem med tomma skollokaler borde rimligtvis uppstå även i andra kommuner när stora ålderskullar lämnar grundskolan och inte bara i de kommuner som har en negativ befolkningsminskning totalt sett.

I dagsläget finns det ingen kommun som har ett minskat antal skolbarn, sett på tre års sikt, och som inte kompenseras för detta genom modellen för befolkningsminskning. Men om några år kommer antalet skolbarn minska i många kommuner då de stora barnkullarna från början av 1990-talet lämnar grundskolan. De kommuner som redan erhåller ersättning i modellen kommer få en högre ersättning. Detta gör att omfördelningen i modellen ökar och de kommuner som inte får ersättning i modellen får betala allt mer för att modellen ska gå ihop. Samtidigt som de inte får någon kompensation för att deras elevunderlag minskar.

Instabila planeringsförutsättningar

När kommunen väl uppfyller villkoret att totalbefolkningen ska ha minskat med mer än två procent de tre senaste åren erhåller kommunen kompensation för skolbarnen oavsett nivån på minskningen. Normalt sett finns det naturliga variationer i ålderskullarnas storlek. Det ena året kan minskningen jämfört med tre år bakåt i tiden vara stor för att nästa år övergå i en ökning.

I diagrammet nedan redovisas utvecklingen av antalet skolbarn 7–15 år i Götene kommun. Även om man kan spåra en viss nedåtgående trend finns det variationer mellan åren.

Diagram 1 Antalet 7–15 åringar den 31 december, Götene kommun.

1 771

1 733 1 734 1 740 1 736 1 743

1 692 1 698 1 680

1 714

1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

Antal

Nedan redovisas två räkneexempel för utfallet bidragsåren 2000 och 2001 för Götene kommun. Kommunen erhåller ingen ersättning i den första delen. Därför redovisas endast räkneexempel för den andra delen av modellen.

Räkneexempel 4, del 2, för Götene kommun, år 2000

Befolkning 1995-12-31:

13 718

Befolkning 1998-12-31:

13 255

Förändring:

- 463

Procentuell förändring: -3,38 procent Befolkning 7–15 år 1995-12-31: 1 743 Befolkning 7–15 år 1998-12-31: 1 680 Förändring: - 63 Procentuell förändring: -3,61 procent Standardkostnad: (3,61) * 100 = 361 kr/inv. Utfall bidrag(+)/avgift(–): 361 – 57 = 304 kr/inv. Utfall bidrag(+)/avgift(–): 4,0 miljoner kronor

Totalt erhåller Götene kommun cirka 4 miljoner kronor bidragsåret 2000.

Inför 2001 uppdateras beräkningarna och man jämför utvecklingen mellan 1996 och 1999.

Räkneexempel 5, del 2, för Götene kommun, år 2001

Befolkning 1996-12-31:

13 614

Befolkning 1998-12-31:

13 095

Förändring:

- 519

Procentuell förändring: -3,81 procent Befolkning 7–15 år 1995-12-31: 1 692 Befolkning 7–15 år 1998-12-31: 1 714 Förändring: 22 Procentuell förändring: 1,30 procent Standardkostnad: 0, uppfyller ej villkoret Utfall b(+)/a(–): 0 – 82a) = –82 kr/inv. Utfall b(+)/a(–): –1,1 miljoner

a) 82 kronor är den genomsnittliga standardkostnaden 2001

Kommunen uppfyller fortfarande villkoret att kommunens befolkning totalt sett ska ha minskat med mer än 2 procent sett över de tre senaste åren. Men antalet skolbarn i åldern 7–15 år har inte minskat utan tvärtom ökat med drygt en procent. Detta gör att Götene kommun inte erhåller någon ersättning i befolkningsminskningsmodellen bidragsåret 2001 utan i stället betalar en avgift på 1,1 miljoner kronor. Jämfört med bidragsåret 2000 blir det alltså

en försämring med 5 miljoner kronor. Det motsvarar cirka 40 öre i höjd skatt.

Antalet kommuner med negativ marginaleffekt

Bidragsåret 2000 är det 29 kommuner som har en negativ marginaleffekt vid inflyttning av ett skolbarn i åldern 10–15 år.3

Tabell 8. Storleken på den negativa marginaleffekten år 2000

Marginaleffekt Antal kommuner -35 000 till –37 938 3 -30 000 till –35 000 7 25 000 till –30 000 9 -20 000 till –25 000 7 -14 777 till –20 000 3 Totalt 29

Dessa 29 kommuner är samma som de som erhåller ersättning för befolkningsminskning i åldern 7–15 år, se tabell 1.

Problem med modellen

Det finns tre problem med modellen för befolkningsminskning 7– 15 år.

1. De negativa marginaleffekterna som uppstår när en person i åldern 7–15 år flyttar in.

2. Att kommunerna kompenseras när en person lämnar åldersgruppen 7–15 år på grund av barnet blir ett år äldre, utan att kommunen får färre invånare totalt sett.

3. De stora förändringar av bidraget/avgiften som kan ske mellan två bidragsår på grund av att befolkningsminskningen övergår i en befolkningsökning.

3 Den negativa marginaleffekten uppstår även vid inflyttning av en person i åldern 7–9 år.

Denna blir dock inte lika kraftig eftersom en person i åldern 7–9 år även påverkar utfallet i barnomsorgsmodellen.

Lösningar på problemen

Det finns tre alternativa lösningar som var och en löser de tre problemen i större eller mindre omfattning.

1. Sänkt ersättningsnivå i modellen

2. Ta bort modellen för befolkningsminskning 7–15 år

3. Sänkt ersättningsnivå kombinerat med en utökning av den åldersklass som kommunen kompenseras för

Vid val av alternativ lösning är det också viktigt att väga in hur lösningen påverkar omfördelningen samt hur de enskilda kommunerna påverkas.

Sänkt ersättningsnivå i modellen

Uppenbarligen är ersättningsnivån i modellen för befolkningsminskning 7–15 år för högt satt. Detta visar sig i de negativa marginaleffekterna som uppstår vid inflyttning av ett skolbarn i åldern 10–15 år, se tabell 5.

Man får anta att detta inte var tanken när modellen infördes. En anledning till man införde modellen var att man inte kunde höja nivån på den modell som kompenserar för befolkningsminskning på 10 års sikt utan att negativa marginaleffekter skulle ha uppstått. En lösning för att få bort de negativa marginaleffekterna är att sänka ersättning i modellen från nuvarande nivå på 100 kronor till en nivå där dessa effekter försvinner.

Vid nuvarande nivå (100 kronor per invånare) är det 29 kommuner som har en negativ marginaleffekt. Om man sänker nivån till 55 kronor skulle ingen kommun ha en negativ marginaleffekt. Var den kommunspecifika brytpunkten går beror på hur stor marginaleffekt kommunen har i utgångsläget.

Tabell 9. Antal kommuner med negativ marginaleffekt vid olika ersättningsnivåer

Ersättningsnivå i modellen bef. Minsk 7–15 år

Antal kommuner med negativ marginaleffekt

100

29

80

28

70

18

60

4

55

0

En sänkning av ersättningsnivå minskar såväl de enskilda kommunernas standardkostnad som minskar omsättningen i modellen och i kostnadsutjämningen totalt. För de kommuner som idag inte erhåller ersättning i modellen blir avgiften något lägre eftersom den genomsnittliga standardkostnaden för riket sjunker.

Tabell 10 redovisar omfördelning i modellen och den maximala bidragsförlusten vid olika ersättningsnivåer jämfört med nuvarande system. Jämfört med nuvarande nivå skulle omfördelningen minska med maximalt 27 miljoner kronor i befolkningsminskningsmodellen och 12 miljoner i kostnadsutjämningen totalt.

Tabell 10. Maximal förlust och vinst samt omfördelning i delmodellen vid olika ersättningsnivåer, bidragsåret 2000

Ersättningsnivå i modellen bef.minsk 7–15 år

Maximal förlust jfr med nuv system, kr/inv.

Maximal vinstjfr med nuv system, kr/inv.

Omfördelning i modellen, del 2, mkr

Omfördelning i kostnadsutjämningen, mkr

100

59,8

4 779

80

-115

1

47,9

4 773

70

-172

2

41,9

4 771

60

-230

3

35,9

4 768

55

-259

3

32,9

4 767

Vid den nivå (55) som eliminerar de negativa marginaleffekterna skulle den maximal förlusten ligga på 259 kronor per invånare. Fördelning av förlusterna redovisas i tabell 11. För 21 av kommunerna uppgår förlusten till maximalt 150 kronor per invånare.

Tabell 11. Antal kommuner i olika förlustintervall

Förlust Antal kommuner -200 till –260 5 -150 till –199 3 -100 till –149 6 -50 till –99 7 0 till –49 8 Summa 29

I tabell 12 redovisas marginaleffekterna vid inflyttning av ett skolbarn i åldern 10–15 år för Eksjö vid olika ersättningsnivåer i modellen.

Som kan utläsas i tabellen skulle en sänkning till 55 kronor eliminera de negativa marginaleffekterna för Eksjös kommun. Effekten på bidrag/avgiften i kostnadsutjämningen skulle bli – 18 kronor per invånare.

Tabell 12. Marginaleffekter vid inflyttning av en person i åldern 10–15 för Eksjö kommun vid olika ersättningsnivåer

Ersättningsnivå

100

80

70

60

55

Skatteintäkter

0

0

0

0

0

Inkomstutjämning 23 247 23 247 23 247 23 247 23 247 Generellt statsbidrag

3 656 3 656 3 656 3 656 3 656

Åldersrelaterat statsbidrag

2 690 2 690 2 690 2 690 2 690

Kostnadsutjämning -62 383 -46 043 -37 873 -29 703 -25 617

Totalt

-32 790 -16 450 -8 280

-110 3 976

I tabell 13 redovisas effekten av att en person blir ett år äldre med den lägre kompensationen. Jämför med tabell 6.

Tabell 13. Effekt av att en person blir ett år äldre, Eksjö kommun

Effekt av minskning av

antalet 10-15 åringar

Effekt av ökning av antalet

16-18 åringar

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

0

0

Generellt statsbidrag

0

0

Åldersrelaterat statsbidrag

-2 690

3 418

Kostnadsutjämning

-4 441

62 772

Totalt

-7 131

66 190

Nettoeffekt

59 059

Nettoeffekten för Eksjö kommun av att en person blir ett år äldre är drygt 59 000 kronor. Detta är cirka 37 000 mindre än när ersättningsnivå ligger på 100 kronor i modellen. Men det är fortfarande betydligt mer än vad Tranås kommun erhåller i samma situation, se tabell 7.

När det gäller de osäkra planeringsförutsättningarna ger den lägre ersättningsnivån i modellen en lägre ersättning vid en given förändring av antalet 7–15 åringar. Detta ger ett lägre belopp som kan förloras mellan två bidragsår, om kompensationen försvinner år två på grund av att befolkningen inte minskar. För exempelkommunen Götene skulle beloppet varit cirka 2,9 miljoner kronor.

Löser förslaget problemen?

En sänkning av ersättning i modellen från 100 kronor till 55 löser problemet med de negativa marginaleffekterna vid inflyttning

Däremot kvarstår problemet att vissa kommuner med stor sannolikhet kommer att överkompenseras för att en person blir ett år äldre. En sänkning av ersättningsnivån gör dock att denna överkompensation blir mindre.

De osäkra planeringsförutsättningar blir något bättre vid en given befolkningsminskning. Detta eftersom den lägre ersättningsnivån ger en lägre standardkostnad och därmed ett lägre belopp som kan förloras mellan två år.

Omfördelningen i modellen minskar enligt förslaget med 27 miljoner. Den maximala förlusten blir 259 kronor per invånare. För flertalet kommuner är dock förlusten betydligt mindre, för tre

fjärdedelar av kommunerna uppgår förlusten till maximalt 150 kronor.

Ta bort modellen från kostnadsutjämningen

En variant för att komma bort från problemen som nuvarande modell skapar är att återgå till den modell för befolkningsminskning som rådde före bidragsåret 2000, dvs. ta bort delen som kompenserar för minskning av skolbarn 7–15 år.

Tar man bort denna del i kostnadsutjämningen påverkas kommunernas standardkostnad negativt och detta minskar omfördelning i modellen och i kostnadsutjämningen totalt. De kommuner som inte erhåller ersättning får en något förbättrad standardkostnad.

Tabell 14. redovisar omfördelning i modellen och de maximala bidragsförlusten om modellen för befolkningsminskning 7–15 år tas bort. Jämfört med nuvarande modell skulle omfördelningen i befolkningsminskningsmodellen minska med 60 miljoner kronor och i kostnadsutjämningen totalt med 13 miljoner.

Tabell 14. Maximal förlust och vinst samt omfördelning vid olika ersättningsnivåer, bidragsåret 2000

Ersättnings nivå Maximal

förlust

Maximal

vinst

Omför delning

i modellen

Omför delning

mkr

0 (modellen ut går) 575

7

0

4 756

I tabell 15 redovisas antal kommuner i olika förlustintervall. Ungefär hälften av kommunerna får en maximal förlust på högst 200 kronor per invånare jämfört med nuvarande system.

Tabell 15. Antal kommuner i olika förlustintervall

Förlust Antal kommuner -300 till –575 8 -250 till – 299 4 -200 till – 249 3 -150 till –199 4 -100 till –149 3 -50 till –99 3 0 till – 49 4 Summa 29

I tabell 16 redovisas marginaleffekterna för Eksjö respektive Tranås kommun om man skulle ta bort kompensationen för befolkningsminskning 7-15 år.

Tabell 16. Marginaleffekter vid inflyttning av en person i åldern 10–15 år

Eksjö kommun Tranås kommun

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

23 247

23 247

Generellt statsbidrag

5 915

5 915

Åldersrelaterat statsbidrag

2 690

2 690

Momsavgift

-2 080

-2 080

Nivåjustering

-179

-179

Kostnadsutjämning

19 319

28 530

Totalt

48 912

58 123

Som kan utläsas i tabellen skulle den negativa marginaleffekten för Eksjö kommun försvinna om modellen togs bort. Effekten på bidrag/avgiften i kostnadsutjämningen skulle bli minus 41 kronor per invånare. Anledning till att effekten för Eksjö kommun blir något lägre än för Tranås är att Eksjö erhåller ersättning i modellen som tittar på befolkningsminskning på 10 års sikt, vilken enligt detta förslag ligger kvar i kostnadsutjämningen.

Tabell 17. Effekt av att en person blir ett år äldre, Eksjö kommun

Effekt av minskning av

antalet 10–15 åringar

Effekt av ökning av antalet

16-18 åringar

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

0

0

Generellt statsbidrag

0

0

Åldersrelaterat statsbidrag

-2 690

3 418

Kostnadsutjämning

-49 397

62 772

Totalt

-52 087

66 190

Nettoeffekt

14 103

I tabell 17 kan utläsas att Eksjö kommun inte skulle erhålla någon kompensation utöver den som alla kommuner erhåller om en person går från grundskolan till gymnasieskolan.

Löser förslaget problemen?

Tar man bort modellen för befolkningsminskning 7–15 år löser man problemet med de negativa marginaleffekterna vid inflyttning. Kommun med ersättning för minskning av totalbefolkning får dock en något mindre ersättning vid inflyttning än en kommun som inte erhåller ersättning för minskning av totalbefolkning. Problemet med att vissa kommuner kommer att kompenseras för att en person blir ett år äldre försvinner helt eftersom förändringar inom olika åldersklasser inte längre påverkar kommunens ersättning för minskning av totalbefolkningen.

De instabila planeringsförutsättningar som dagens modell orsakar försvinner om modellen tas bort.

Omfördelningen i modellen minskar enligt förslaget med 60 miljoner. Den maximala förlusten blir 575 kronor per invånare. För flertalet kommuner är dock förlusten betydligt mindre. För hälften av kommunerna uppgår förlusten till maximalt 200 kronor per invånare.

Sänkt ersättningsnivå kombinerat med utökad åldersklass som kommunen kompenseras för

Vi har sett ovan att ett sätt att komma till rätta med problemen i modellen är att sänka ersättningsnivå. Detta löser de negativa marginaleffekterna.

Men problemet med att kommunen ersätts för att en elev lämnar grundskolan för att gå vidare till gymnasiet kvarstår, dock på en lägre nivå. För att undvika detta problem kan man utöka den åldersgrupp som man kompenserar kommunen för från dagens 7– 15 år till 7–18 år.

Det finns flera skäl som talar för att detta är en rimlig åtgärd. Idag går i stort sett samtliga elever vidare från grundskolan till gymnasiet. Om man antar att kommunen har en viss flexibilitet i lokalanvändningen är det mer logiskt att man kompenserar kommunen när eleven lämnar skolsystemet och inte när den lämnar grundskolan för att börja gymnasiet.

Modellen ska kompensera för befolkningsminskning. På kort sikt sker den största delen av befolkningsminskning upp till 65 års ålder genom utflyttning. Då flyttfrekvensen är högre bland 19– åringar än 16-åringar känns det mer naturligt att kompensera när en person blir 19 år än 16 år.

Görs de förslagna förändringarna förändras Eksjö kommuns beräkning i den andra delen i modellen för befolkningsminskning enligt nedan.

Räkneexempel 6, del 2 med förslagna förändringar, Eksjö kommun

Befolkning 1995-12-31:

17 890

Befolkning 1998-12-31:

17 116

Förändring:

- 774

Procentuell förändring - 4,33 procent Befolkning 7–18 år 1995-12-31: 2 818 Befolkning 7–18 år 1998-12-31: 2 788 Förändring: - 30 Procentuell förändring: - 1,06 procent Kompensation: (1,06) * 55 = 59 kr/inv

För Eksjö kommuns del innebär förändringen att de erhåller en högre ersättning i modellen än med nuvarande utformning, enligt räkneexempel 2. Totalt sett kommer modellen för befolkningsminskning att omfördela cirka 402 miljoner kronor. Modellen som bygger på tio års utveckling omfördelar 374 miljoner kronor medan den som bygger på tre års utveckling omfördelar cirka 28 miljoner kronor. Jämfört med dagens omfördelning innebär förändringen att modellen kommer omfördela 31 miljoner kronor mindre.

Effekten på de enskilda kommunerna av att befolkningsunderlaget för modellen utökas från 7–15 år till 7–18 år samt att ersättningsnivån sätts till 55 kronor blir ganska stor. För vissa kommuner innebär förslaget en negativ förändring av bidraget/avgiften med mer än 350 kronor.

Tabell 18. Förändring av bidrag/avgift i kostnadsutjämningen

Förändring b/a

Antal

534 till –350

3

–350 till –250

7

–250 till –150

3

–150 till –50

8

–50 till 50

262

50 till 150

4

150 till 211

2

Totalt

289

Nedan redovisas effekterna av en person i åldern 10–15 år flyttar in till Eksjö respektive Tranås kommun. Totalt sett ökar Eksjö kommuns intäkter med cirka 15 561 kronor när en 10–15åring flyttar in. Skillnaden för Eksjös del jämfört med tabell 5 beror på dels den minskade ersättningen i modellen, dels det utökade befolkningsunderlaget för beräkningarna. För Tranås del beror förbättringen jämfört med tabell 5 på den lägre omfördelningen i modellen.

Tabell 19. Marginaleffekter vid inflyttning av en 10–15 åring

Eksjö kommun Tranås kommun

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

23 247

23 247

Generellt statsbidrag

3 656

3 656

Åldersrelaterat statsbidrag

2 690

2 690

Kostnadsutjämning

-14 032

28 526

Totalt

15 561

58 118

Tabell 20. Effekt av att en person blir ett år äldre, Eksjö kommun

Effekt av minskning av

antalet 10–15 åringar

Effekt av ökning av antalet

16–18 åringar

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

0

0

Generellt statsbidrag

0

0

Åldersrelaterat statsbidrag

-2 690

3 418

Kostnadsutjämning

-49 397

62 772

Totalt

-52 087

66 190

Nettoeffekt

14 103

När ett 15-årig person blir ett år äldre minskar andelen barn 7–15 år i kommunen men inte i riket. Utfallet i kostnadsutjämningen för grundskolan kommer således att försämras, det vill säga att bidraget minskar eller avgiften ökar.

Totalt sett ökar Ekjsö kommuns intäkter med cirka 14 100. Jämfört med tabell 6 är det cirka 82 000 kronor mindre. Anledningen till detta är att antalet personer som ligger till grund för den andra delen av kompensationen för befolkningsminskning inte har förändrats (antalet 7–18 åringar är oförändrat). Detta gör att Eksjö kommuns intäkter av att en person blir ett år äldre nu är lika stora som för Tranås kommun.

Effekten att kommunen kompenseras av att en person blir ett år äldre finns kvar men uppstår nu när en person blir äldre än 18 år.

Tabell 21. Effekt av att en person blir ett år äldre, Eksjö kommun

Effekt av minskning av

antalet 16–18 åringar

Effekt av ökning av antalet

19–64 åringar

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

0

0

Generellt statsbidrag

0

0

Åldersrelaterat statsbidrag

-3 418

0

Kostnadsutjämning

-29 366

0

Totalt

-32 784

0

Nettoeffekt

-32 784

Tabell 22. Effekt av att en person blir ett år äldre, Tranås kommun

Effekt av minskning av

antalet 16–18 åringar

Effekt av ökning av antalet

19–64 åringar

Skatteintäkter

0

0

Inkomstutjämning

0

0

Generellt statsbidrag

0

0

Åldersrelaterat statsbidrag

-3 418

0

Kostnadsutjämning

-62 772

0

Totalt

-66 190

0

Nettoeffekt

-66 190

De instabila planeringsförutsättningar blir något bättre vid en given befolkningsminskning, eftersom den lägre ersättningsnivån

ger en lägre standardkostnad och därmed ett lägre belopp som kan förloras mellan två år.

Löser förslaget problemen?

En sänkning av ersättningen i modellen från 100 kronor till 55 kronor löser problemet med de negativa marginaleffekterna vid inflyttning.

Utökar man åldersgruppen för vilken kommunen ska kompenseras för från dagens 7–15 år till 7–18 år kommer ingen kommun att överkompenseras när en elev lämnar grundskolan och börjar vid gymnasiet. Problemet med att vissa kommuner kommer att kompenseras när en person blir ett år äldre kvarstår dock men uppträder när en person blir 19 år. En kompensation vid denna ålder är mer logisk, eftersom personen lämnar skolsystemet och att flyttbenägenheten är betydligt högre (och därmed uppstår en större risk för befolkningsminskning) vid denna ålder än vid 16-års åldern.

De instabila planeringsförutsättningar blir något bättre vid en given befolkningsminskning. Detta eftersom den lägre ersättningsnivån ger en lägre standardkostnad och därmed ett lägre belopp som kan förloras mellan två år.

Omfördelningen i modellen minskar enligt förslaget med 31 miljoner. Den maximala förlusten blir 534 kronor per invånare. Det finns dock ett antal kommuner som vinner på förslaget.

Sammanfattning

Problem Sänkt ersättningsnivå

Ta bort modellen

Sänkt ersättningsnivå kombinerat med utökad åldersklass som kommunen kompenseras för

Negativa marginaleffekter vid inflyttning

Löses helt Löses helt Löses helt

Kompensation när elev lämnar grundskolan och går till gymnasieskolan

Löses delvis Löses helt Löses helt (kvarstår dock mellan 18 och 19 år)

Instabila planeringsförutsättningar Löses delvis Löses helt Löses delvis Förändrad omfördelning i modellen –27 miljoner –60 miljoner

–31 miljoner

Förändrad omfördelning i kostnadsutjämning

– 11 miljoner – 23 miljoner

– 19 miljoner

Effekter för den enskilda kommunen, jfr med nuvarande system

–259 till 3 –575 till 7 –534 till 211

Utvärdering av modell för kostnadsutjämning sjukvårdskostnader

av

Siv Schéele, Inregia AB

Inledning

På uppdrag av Utjämningsdelegationen har Inregia AB analyserat hur kostnadsutjämningssystemet för sjukvård står sig med nya kostnadsdata. Det nuvarande utjämningssystemet bygger på data från Malmöhus läns landsting. Det nya materialet omfattar data för hela Skåne län och man får därmed med kostnader för såväl storstad –Malmö – som glesbygd. Ett par nya variabler tillkommer och skall testas om de ger bättre beskrivning av kostnadsskillnader mellan olika landsting.

I rapporten beskrivs uppdraget, vilka variabler som används för att beskriva kostnadsskillnader, hur stora datamängderna är, vilka statistiska metoder som använts i analyserna samt slutligen resultaten. Eftersom detta är en teknisk rapport kommer resultatredovisningen sist. Slutsatserna från analyserna redovisas i annat sammanhang.

Uppdraget

Uppdraget har formulerats i följande punkter:

1. Med samma klassindelning av materialet som i utjämningsutredningen beräknas nya kostnadsvikter, dvs. genomsnittliga vårdkostnader per delgrupp, för gamla Malmöhus län exklusive Malmö, Svedala och Vellinge; för vårdtunga grupper och övriga. Jämför med de gamla kostnaderna.

2. Beräkna kostnadsvikter för hela Skåne-materialet för ”gamla” klassindelningen. För vårdtunga grupper och övriga. Beräkna vad dessa kostnadsvikter ger för genomsnittskostnad i a) Malmö (storstad) och b) Östra Göinge+Osby (glesbygd).

3. Använd MCC (den statistiska metod som även användes i utredningen) för att ta fram ny matrismodell med de nya variablerna ”Avstånd till sjukhus” och ”Avliden”. Behåll den ursprungliga klassindelningen av de gamla variablerna. Vårdtunga grupper och övriga var för sig.

4. Använd MCC för att ta fram ny matrismodell utan uppdelning på vårdtunga grupper och övriga. Samma variabler som förra gången. Jämför med gamla resultat.

5. Använd MCC som i 4 med tillägg av variablerna ”Avstånd till sjukhus” och ”Avliden”.

6. För de nya resultat som framkommit multipliceras med Sverigedata för att få kostnad per landsting.

Datamaterial om kostnader

Geografiskt område

Det geografiska området är hela Skåne län. Materialet är uppdelat på kommun. Därvid har storstad och glesbygd kunnat särredovisas, med Malmö som storstad och Östra Göinge och Osby som glesbygd.

Variabler

Materialet består av samtliga personer som fanns registrerade i Skåne 1997-12-31, samt de som tillkommer under 1998, dvs. föds eller flyttar in. Inflyttarna tas inte med medan däremot utflyttarna under 1998 tas med. Då inflyttnings- respektive utflyttningsdatum inte finns registrerat i materialet kan man bara ta med endera gruppen. Man får en viss underskattning av vårdkostnaden satt i relation till befolkningen vid början av året, men då flyttningar till allra största delen görs av ungdomar 20–30 år, och då flyttande personer i dessa åldrar troligen inte har så stora sjukvårdskostnader kommer underskattningen att bli marginell.

En person registreras som vårdtung om EpC har angivit någon av de åtta diagnosgrupperna:

1. elakartad tumörsjukdom,

2. cerebrovaskulär sjukdom,

3. inflammatorisk ledsjukdom,

4. artros,

5. ischemisk hjärtsjukdom,

6. höftfraktur,

7. schizofreni ,

8. övriga psykoser.

Personen är ej vårdtung om den inte registrerats för någon av de åtta diagnosgrupperna.

Personerna är vidare beskrivna med avseende på variablerna nedan.

Kön:

1. Män

2. Kvinnor

Ålder anges med ålder 1998-12-31, dvs. under året födda har ålder

0. Åldern är olika klassindelad för den vårdtunga respektive den ej vårdtunga gruppen.

Civilstånd har klassats i tre grupper:

1. Barn + gifta vuxna, vilket innebär samtliga personer under 18 år samt personer 18 år eller äldre som har registrerats som gift.

2. Tidigare gifta, vilket innebär änkor/änklingar och skilda

3. Ogifta, vilket innebär ogifta personer 18 år och äldre.

Sysselsättningsstatus har också klassats i tre grupper:

1. Sysselsatta med kontrolluppgift samt personer yngre än 16 år

2. Ej sysselsatta med kontrolluppgift

3. Ej sysselsatta utan kontrolluppgift.

Inkomst är sammanräknad förvärvsinkomst för personer över 20 år under år 1997. Medianinkomsten i riket detta år var 150 000 kronor. Medianen här räknad inkluderande 0-inkomsttagare. Under punkterna 1-3 har inkomsten följande klassindelning:

1. 0

2. 1–150 000

3. 150 0001–

Boendetyp hämtas från fastighetsregistret:

1. Småhus är alla med typkod<300, dvs. inkluderar jordbruksfastigheter

2. Övriga är alla med typkod>= 300, i allmänhet flerbostadshus.

Utbildning är högst uppnådda utbildningsnivå och finns endast registrerat för personer 16–74 år.

Avliden anges som

1. Ej avliden under 1998

2. Avliden under 1998 med dödsdatum angivet.

Avstånd till sjukhus anges som vägavstånd (enligt den s k Röda kartan) till närmaste sjukhus från det sydvästra hörnet i den kilometerruta personen bor. Följande klassindelning har använts:

1. 0–5 km

2. 6–10 km

3. 11–15 km

4. 16–20 km

5. 21–25 km

6. över 25 km

Kostnad är den totala kostnaden under 1998 per person för all sjukvårdskonsumtion i Skåne län, sådan den fördelats per person av sjukvårdsförvaltningen i Region Skåne.

Bortfall

Det fanns 1 151 242 personer i Skåne i filen från SCB. Vi tog bort inflyttade under 1998 och fick då kvar 1 127 777, varav 55 647 var vårdtunga och 1 072 130 icke vårdtunga.

Det fanns ca 700 personer som av någon anledning hade negativa vårdkostnader och dessa togs bort inför varje körning samt samtliga som hade missing på någon av de variabler som ingick i analysen..

I punkt 3 ingick 1 066 331 icke vårdtunga och 55 633 vårdtunga personer efter borttagning av personer med negativa kostnader och personer med missing på någon av de ingående variablerna, sammanlagt 1 121 964 personer.

I punkterna 4 och 5, då materialet inte skulle uppdelas på vårdtunga och icke vårdtunga, ingick 1 121 356 respektive 1 121 338 personer.

Då olika antal individer ingår under de olika punkterna kan de genomsnittliga kostnaderna avvika något från varandra.

Genomsnittskostnader

Nedan redovisas grafiskt den genomsnittliga kostnaden per variabel en i taget. Genomsnitten är över såväl vårdtunga grupper

som ej vårdtunga. Skalan är densamma i samtliga figurer utom för variabeln avliden.

Ålder

0

5 000 10 000 15 000 20 000 25 000

0 år

5-9 år

15-17 år

20-24 år

30-34 år

40-44 år

50-54 år

60-64 år

70-74 år

80-84 år

90 år och över

Kön

0 5 000 10 000 15 000 20 000 25 000

Män Kvinnor

Civilstånd

0

5 000 10 000 15 000 20 000 25 000

Gifta och barn Änkor och

skilda

Ogifta

Utbildning

0

5 000 10 000 15 000 20 000 25 000

U ppgift

saknas

F o lkskola

G rundskola

G y mn <= 2

år

Gy m n > 2

år

Eftergymn

< 3 år

Eftergymn

>= 3 år

F o rskar u tb

Sysselsättning

0

5 000 10 000 15 000 20 000 25 000

Förv.arb Barn Ej förv.arb

m kontr

Ej förv.arb utan kontr

Inkomst

0

5 000 10 000 15 000 20 000 25 000

0-inkomst

1-50tkr

50-100tkr

100-

150tkr

150-

200tkr

200-

250tkr

över

250tkr

Boende

0

5 000 10 000 15 000 20 000 25 000

Småhus Övriga fast.

Avstånd

0

5 000 10 000 15 000 20 000 25 000

0-5 km 6-10

km

11-15

km

16-20

km

21-25

km

över 25

km

För variablerna kön, ålder, avstånd och avliden redovisas nedan kostnaderna för vårdtung och ej vårdtung grupp var för sig.

Avliden

0

5 000 10 000 15 000 20 000 25 000 30 000 35 000 40 000 45 000 50 000 55 000 60 000 65 000 70 000

Avliden Ej avliden

Kostnad fördelad efter kön

De vårdtunga grupperna kostar i genomsnitt mer än 10 gånger så mycket som ej vårdtunga. Bland de ej vårdtunga har kvinnor genomsnittligt högre kostnad än män, medan det motsatta gäller i den vårdtunga gruppen.

Ej vårdtunga

0

5 000 10 000 15 000

Män

Kvinnor

Vårdtunga

0

25 000 50 000 75 000

Män

Kvinnor

Kostnad fördelad efter ålder

Bland de ej vårdtunga är kostnaden hög för de allra yngsta, minskar till åldern 10–14 år, är ungefär konstant i åldrarna 15–49 år och stiger därefter med åldern. Bland de vårdtunga däremot minskar kostnaden med åldern.

Ej vårdtunga

0

5 000 10 000 15 000

0-1 år

1-4 år 5-9 år

10-14 år 15-19 år 20-24 år 25-29 år 30-39 år 40-49 år 50-59 år 60-69 år 70-74 år

75 år oc h

Vårdtunga

0

50 000 100 000 150 000

0-19 år 20-44

år

45-74

år

75-79

år

80-89

år

90 år

och över

Kostnaden fördelad efter avstånd

Kostnaderna är störst för korta avstånd, mest tydligt för den vårdtunga gruppen.

Ej vårdtunga

0

2 000 4 000 6 000 8 000 10 000

0-5 km 6-10

km

11-15

km

16-20

km

21-25

km

över 25

km

Vårdtunga

60 000 62 000 64 000 66 000 68 000 70 000

0-5 km 6-10

km

11-15

km

16-20

km

21-25

km

över 25

km

Kostnad för avliden respektive ej avliden under 1998

Kostnaden för under året avlidna är mycket större än för de överlevande. Den relativa skillnaden är större för ej vårdtunga än för vårdtunga.

Man skall också notera att kostnaden för de avlidna endast avser ungefär ett halvår, dvs. det är inte kostnaden för sista levnadsåret.

Metod

Nedan beskrivs vilka beräkningsmetoder och statistiska metoder som använts.

Beräkning av genomsnittskostnader

Befolkningen indelas i ett antal klasser för var och en av de variabler som valts. Befolkningen kan sägas fördelas i celler i en matris, där matrisen har lika många dimensioner som antalet variabler. Antalet celler i matrisen beror på hur många klasser varje variabel är indelad i. I fallet med två variabler, säg kön och ålder, och åldern är indelad i 6 klasser så är antalet celler i matrisen 2*6.

För varje cell i matrisen beräknas den genomsnittliga vårdkostnaden per person. Om det blir för få (<5) personer per cell sättes kostnaden till 0. Dessa celler utgör osannolika kombinationer av

Kostnad per invånare

0

20000 40000 60000 80000 100000

Avliden Ej avliden

Vårdtunga

Ej vårdtunga

variabler och att dessa kostnader sättes till 0 påverkar inte kostnaden per landsting. De genomsnittliga kostnaderna för nuvarande matrismodell redovisas i bilagorna 1 och 2.

Då man inkluderar fler variabler blir det i många fall mycket få individer per cell. I dessa fall har genomsnittskostnaden per cell ersatts med marginalkostnaden för variabeln. Detta sätt att hantera data har använts i punkt 6, vid beräkning av kostnad per landsting.

Klustring

För att få fram en så effektiv matris som möjligt, dvs. med så få celler som möjligt men så att man ändå kan beskriva statistiska skillnader i kostnaderna mellan celler har vi använt programmet MCC, Matrix Compression and Clustering. Programmet användes även då nuvarande matrismodell i utjäm-ningssystemet togs fram av utredningen. Metoden finns beskriven av P-Å Andersson, E Varde och F Diderichsen i ”Modelling of resource allocation to health care authorities in Stockholm County”, Health Care Management Science 3 (2000).

Programmet kan hantera högst 8 variabler samtidigt. Programmet beräknar också den resulterande kostnaden per delområde.

Utvärdering

För att utvärdera matrismodellerna har vi dels sett på hur väl de beskriver kostnadsdata genom att se på det R2-värde som modellen ger, dels hur väl modellen estimerar den genomsnittliga kostnaden per delområde. De delområden vi studerat är Malmö, Östra Göinge + Osby och övriga Skåne.

I vissa fall har utvärdering också gjorts genom att jämföra den genomsnittliga kostnaden per landsting med den gamla utjämningsmodellen.

Resultat

Punkt 1

Med samma klassindelning av materialet som i utredningen beräkna nya kostnadsvikter för gamla Malmöhus län exklusive Malmö, Svedala och Vellinge. För vårdtunga grupper och övriga. Jämför med de gamla standardkostnaderna.

Den genomsnittliga kostnaden per invånare är ca 25 procent högre än i utjämningsutredningen. Det beror på att i utjämningsutredningen var hela 27 procent av kostnaderna inte möjliga att fördela på individ. I nuvarande material är det endast 5 procent. I enskilda matrisceller kan skillnaderna vara betydande. Kostnadsvikterna redovisas i bilaga 1.

I tabellen nedan redovisas den genomsnittliga kostnaden per landsting för befolkningsstrukturen 1996 dels med utjämningsutredningens kostnadsvikter från 1995, dels med de nya kostnadsvikterna från 1998.

Kostnadsindex är i jämförelse med genomsnittliga kostnaden för riket. Jämförelse mellan index från utjämningsutredningen och de nya data redovisas i den sista kolumnen i form av index.

Tabell 1. Jämförelse mellan utjämningsutredningens kostnader med nya kost-nadsdata för befolkningen 1996.

Kostnader MLL

Utj utr

Nya data

Landsting

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Index jmf utj utr

Stockholms läns

6 709 100 8 296 100 100

Uppsala läns

6 299 94

7 797 94

100

Södermanlands läns

6 738 100 8 323 100 100

Östergötlands läns

6 549 97

8 099 98

100

Jönköpings läns

6 770 101 8 367 101 100

Kronobergs läns

6 505 97

8 074 97

100

Kalmar läns

6 816 101 8 429 102 100

Gotland

6 632 99

8 250 99

101

Blekinge läns

6 619 99

8 199 99

100

Kristianstads läns

6 682 99

8 280 100 100

Malmöhus läns

6 478 96

8 027 97

100

Hallands läns

6 324 94

7 871 95

101

Göteborgs och Bohus läns

6 486 97

8 101 98

101

Älvsborgs läns

6 449 96

8 006 96

100

Skaraborgs läns

6 660 99

8 247 99

100

Värmlands läns

6 866 102 8 504 102 100

Örebro läns

6 937 103 8 561 103 100

Västmanlands läns

6 490 97

8 021 97

100

Kopparbergs läns

6 598 98

8 188 99

100

Gävleborgs läns

7 059 105 8 705 105 100

Västernorrlands läns

6 885 103 8 517 103 100

Jämtlands läns

6 631 99

8 199 99

100

Västerbottens läns

6 789 101 8 425 101 100

Norrbottens läns

6 838 102 8 488 102 100

Malmö

7 552 112 9 157 110 98

Göteborg

7 347 109 8 939 108 98

Riket

6 717 100 8 304 100 100

Även om de nya kostnadsvikterna ligger på annan nivå, så är ändå fördelningen mellan landstingen i stort sett densamma. Med de nya kostnadsdata får Halland och Göteborgs och Bohuslän något mer och Malmö och Göteborg något mindre.

Punkt 2

Beräkna kostnadsvikter för hela Skåne-materialet för ”gamla” klassindelningen. För vårdtunga grupper och övriga. Beräkna vad dessa kostnadsvikter ger för genomsnittskostnad i a) Malmö (storstad) och

b) Östra Gö-inge+Osby (glesbygd).

Kostnadsvikterna1 för Skånematerialet redovisas i bilaga 2.

I tabellen nedan redovisas den observerade och beräknade kostnaden för storstad och glesbygd.

Område och grupp Observerad kostnad Beräknad kostnad Malmö Vårdtunga 66 757 66 441 Ej vårdtunga 5 936 5 995 Samtliga 9 138 9 177 Ö Göinge Osby Vårdtunga 64 454 63 920 Ej vårdtunga 5 760 5 284 Samtliga 8 616 8 137

De med Skånespecifika kostnadsvikter beräknade genomsnittskostnaderna överensstämmer relativt väl med de observerade faktiska genomsnittskostnaderna. Den största skillnaden återfinns i den ej vårdtunga gruppen i gles-bygdsområdet. Kostnaderna är överlag större i storstaden än i glesbygden, för såväl observerad som beräknad kostnad.

Nedan ges också vad kostnadsvikterna skulle ge för kostnad per landsting med befolkningsdata 1996-12-31 samt de som avlidit under 1996.

1

Under punkterna 1 och 2 har personer med negativa kostnader inkluderats, men det

påverkar genomsnittskostnaderna endast marginellt.

Kostnader

Utj utr Nya Skåne-data

Landsting

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Index jmf utj utr

Stockholms läns

6 709 100

8 449 99

99

Uppsala läns

6 299 94

8 012 94

100

Södermanlands läns

6 738 100

8 538 100

100

Östergötlands läns

6 549 97

8 321 98

100

Jönköpings läns

6 770 101

8 602 101

100

Kronobergs läns

6 505 97

8 333 98

101

Kalmar läns

6 816 101

8 685 102

100

Gotland

6 632 99

8 501 100

101

Blekinge läns

6 619 99

8 458 99

101

Kristianstads läns

6 682 99

8 548 100

101

Malmöhus läns

6 478 96

8 261 97

101

Hallands läns

6 324 94

8 128 95

101

Göteborgs och Bohus läns 6 486 97

8 337 98

101

Älvsborgs läns

6 449 96

8 253 97

101

Skaraborgs läns

6 660 99

8 509 100

101

Värmlands läns

6 866 102

8 749 103

100

Örebro läns

6 937 103

8 789 103

100

Västmanlands läns

6 490 97

8 237 97

100

Kopparbergs läns

6 598 98

8 435 99

101

Gävleborgs läns

7 059 105

8 942 105

100

Västernorrlands läns

6 885 103

8 752 103

100

Jämtlands läns

6 631 99

8 427 99

100

Västerbottens läns

6 789 101

8 653 102

100

Norrbottens läns

6 838 102

8 707 102

100

Malmö

7 552 112

9 310 109

97

Göteborg

7 347 109

9 091 107

98

Riket

6 717 100

8 519 100

100

Dessa kostnadsvikter ger lägre kostnader i storstäderna och högre kostnader i flertalet län i Götaland.

Punkt 3

Använd MCC (den statistiska metod som även användes i utredningen) för att ta fram ny matrismodell med de nya variablerna ”Avstånd till sjukhus” och ”Avliden”. Behåll den ursprungliga klassin-

delningen av de gamla variablerna. Vårdtunga grupper och övriga var för sig.

Den vårdtunga gruppen

Den ursprungliga modellen har 3 variabler: diagnos, kön och ålder. Tillägg av variablerna Avliden och Avstånd ger att båda variablerna har statistiskt signifikant betydelse för att beskriva datamaterialet. Vad gäller avstånd ger klustringen två klasser under och över 20 km. Kostnaden är högst i klassen 0–5 km med 68 000 per person i övriga avståndsklasser mellan 63 000 och 65 000.

För avliden är kostnaden 90 000 per person och för ej avliden 60 000 kr.

R2-värdet för den ursprungliga modellen är 0,0654 och för modellen med tilläggsvariabler 0,1333, dvs. den senare modellen har en bättre anpassning till data.

Vad den nya modellen ger för genomsnittlig kostnad per delområde redovisas i tabellen nedan.

Utvärdering på områden

Observerat kr/pers

Förväntat enligt ursprunglig modell

Förväntat enligt ny modell

Relativ avvikelse

Relativ avvikelse

Malmö

66 762

66 527 0,0035

66 694 0,0010

Osby+Ö Göinge

64 454

63 953 0,0078

63 095 0,0215

Övriga Skåne 65 470

65 563 -0,0014 65 538 -0,0010

Den nya modellen ger en bättre anpassning till Malmö och övriga Skåne, däremot sämre för de mer perifera områdena.

Att ta bort indelningen i vårdtunga diagnoser och endast ta med variablerna kön och ålder ger ett R2-värde som är 0,0192 och med variablerna Avstånd och Avliden blir R2-värdet 0,0845.

Övriga

Den ursprungliga modellen har 6 variabler: kön, ålder, civilstånd, sysselsättningsstatus, inkomst, bostadstyp. Tillägg av variablerna Avliden och Avstånd ger att båda variablerna har statistiskt signifikant betydelse för att beskriva datamaterialet.

Klustringen av avstånd ger två klasser: under och över 5 km. Kostnaden är högst i klassen 0–5 km med 5 900 per person, i övriga avståndsklasser mellan 4 800 och 5 400. För avliden är kostnaden 20 200 per person och för ej avliden 5 400 kr.

R2-värdet för den ursprungliga modellen är 0,0181 och för modellen med tilläggsvariabler 0,0474, dvs. den senare modellen har en bättre anpassning till data.

Vad den nya modellen ger för genomsnittlig kostnad per delområde redovisas i tabellen nedan.

Utvärdering på områden

Observerat kr/pers

Förväntat enligt ursprunglig modell

Förväntat enligt ny modell

Relativ avvikelse

Relativ avvikelse

Malmö

5945

6001 -0,0093 6004 -0,0099

Osby+Ö Göinge 5760

5286 0,0898 5287 0,0896

Övriga Skåne 5371

5371 0,0001 5371 0

Den nya modellen ger i stort sett samma anpassning till de tre delområdena som den ursprungliga modellen.

Summa för vårdtunga och ej vårdtunga

Observerat kr/pers

Gamla modellen

Ny modell

Relativ avvikelse

Kr/pers Relativ avvikelse

Kr/pers

Malmö

9151

-0,0044 9191 -0,0058 9204

Osby+Ö Göinge 8616

0,0552

8140 0,0600 8099

Övriga Skåne 8297

-0,0005 8301 -0,0004 8300

Den nya modellen med variabler Avliden och Avstånd ger bättre R2-värden men endast för övriga Skåne blir det en bättre anpassning till de faktiska kostnaderna.

Punkt 4

Använd MCC för att ta fram ny matrismodell utan uppdelning på vårdtunga grupper och övriga. Samma variabler som förra gången. Jämför med gamla resultat.

Vi har använt samma variabler som användes i utjämningsutredningen och startat med samma klassindelning. Frågan är om det blir samma klustring som tidigare.

Variablerna med sina ursprungliga klassindelningar är:

KON (kön)

01=män 02=kvinnor

AGEU (ålder, ursprunglig)

00=0år 01=1-4 år 05=5-9 år 10=10-14 år 15=15-17 år 18=18-19 år 20=20-24 år 25=25-29 år 30=30-34 år 35=35-39 år 40=40-44 år 45=45-49 år 50=50-54 år 55=55-59 år 60=60-64 år 65=65-69 år 70=70-74 år 75=75-79 år 80=80-84 år 85=85-89 år

90=90 år och över

CIVS (civilstånd) 01=gifta och barn 02=änkor och skilda

03=ogifta

SYSSU (sysselsättning, urspr) 01= förvärvsarbetande 04=Personer yngre än 16 år 05=ej förvärvsarbetande med kontrolluppgift 06=ej förvärvsarbetande utan kontrolluppgift

INKOU (inkomst, urspr) 00=nollinkomsttagare 01=1-50000 i inkomst 02=50001-100000 i inkomst 03=100001-150000 i inkomst 04=150001-200000 i inkomst 05=200001-250000 i inkomst 06=över 250000 i inkomst

UTB (högsta utbildning) 00=Uppgift saknas 01=Folkskola 02=Grundskola 03=Gymnasial högst 2 år 04=Gymnasial längre än 2 år 05=Eftergymnasial kortare än 3 år 06=Eftergymnasial 3 år eller längre 07=Forskarutbildning

BO (fastighetstyp)

01=småhus 02=övriga

Vid klustringen slogs följande åldersklasser samman: 15–17 och 18–19 år, 40–44 och 45–49 år, 60–64 och 65–69 år samt 80–84, 85– 89 och 90-w år, vilket ger sammanlagt 16 åldersklasser. Förra gången gjordes också dessa sammanslagningar och därutöver några till så att det totala antalet klasser blev 11.

Sysselsättningsgruppen förvärvsarbetande slogs ihop med gruppen personer under 16 år. Så gjordes även förra gången.

Följande utbildningsgrupper slogs samman:

Uppgift saknas och folkskola, Grundskola och gymnasial utbildning högst 2 år,

Gymnasial utbildning längre än 2 år, eftergymnasial utbildning kortare än 3 år och eftergymnasial utbildning 3 år eller längre.

Gruppen med forskarutbildning kvarstod som egen grupp. Förra gången kom man också fram till 4 utbildningsgrupper, men med något annorlunda indelning.

Denna gång skedde ingen sammanslagning av olika inkomstklasser. Det fick man förra gången, då ursprungligen 8 klasser reducerades till 4.

Variablerna kön och bostadstyp bibehölls både denna gång och tidigare. Civilstånd slogs inte heller samman, men här var det ursprungligen bara 2 klasser förra gången.

Sammantaget kan man säga att med det nya materialet har man fått många fler celler i matrisen. Detta beror till stor del på att det nya materialet består av många fler individer och då är det lättare att finna statistiskt signifikanta skillnader.

R2-värdet är 0,0424. Kostnadsvikterna per cell redovisas inte här. Däremot kommer konsekven-serna för landstingen att redovisas under punkt 6.

Punkt 5

Använd MCC som i 4 med tillägg av variablerna ”Avstånd till sjukhus” och ”Avliden”.

För de sju variablerna kön, ålder, civilstånd, sysselsättningsstatus, inkomst, bostadstyp och utbildning används den klustring som erhölls i punkt 4. Eftersom klustringsprogrammet MCC endast kan ha max 8 variabler har vi tagit in de nya variablerna en i taget och i det fall då båda är med har vi låtit utbildning utgå.

5A Utbildning och Avliden

Med dessa variabler erhålles ingen sammanslagning vid klustring. Med variabeln Avliden blir R2-värdet 0,1157 mot 0,0424 utan den (resultatet från punkt 4).

Utvärdering på områden

Observerat kr/pers

Förväntat enligt

modell p 4

Förväntat enligt ny

modell 5A

Beräknat kr/pers

Relativ avvikelse

Beräkna t kr/pers

Relativ avvikelse

Malmö

9076

9296 -0,0237 9302 -0,0243

Osby+Ö Göinge 8609

8270 0,0409 8262 0,0419

Övriga Skåne 8262

8207 0,0067 8207 0,0068

5B Utbildning och Avstånd

Vid klustringen slogs alla avståndsklasser ihop, dvs. den variabeln tillförde inte någon information om kostnadernas variation. Därutöver slogs de två högsta inkomstklasserna samman och för utbildningsvariabeln forskarutbildade med övriga akademiker. R2-värdet blir 0,0413, dvs. något sämre än i punkt 4 eftersom det görs en del sammanslagningar utöver de som finns i 4.

Utvärdering på områden

Observerat kr/pers

Förväntat enligt

modell p 4

Förväntat enligt ny modell

5B

Beräknat kr/pers

Relativ avvikelse

Beräknat kr/pers

Relativ avvikelse

Malmö

9076 9296 -0,0237 9296

-0,0237

Osby+Ö Göinge 8609 8270 0,0409 8266

0,0415

Övriga Skåne 8262 8207 0,0067 8208

0,0066

5C Avliden och Avstånd

Klustringen delade upp avstånd över och under 5 km. R2-värdet blir 0,1165, dvs. något bättre än kombinationen Utbildning och Avliden i 5A.

Utvärdering på områden

Observerat kr/pers

Förväntat enligt

modell p 4

Förväntat enligt ny modell

5C

Beräknat kr/pers

Relativ avvikelse

Beräknat kr/pers

Relativ avvikelse

Malmö

9076 9296 -0,0237 9323

-0,0265

Osby+Ö Göinge 8609 8270 0,0409 8234

0,0455

Övriga Skåne 8262 8207 0,0067 8201

0,0075

Slutsats:

Variabeln Avliden har en stor effekt på R2-värdet, men om man ser på kost-nader per område så ger de nya variablerna nästan samma eller något sämre än en modell med de ursprungliga 7 variablerna beskrivna under punkt 4. Kostnaden för Malmö överskattas, medan den underskattas för Osby+ Ö Göinge.

Om man jämför med resultatet under punkt 3, modell med uppdelning på vårdtunga och ej vårdtunga grupper, så är anpassningen bättre till Malmö och övriga Skåne med denna uppdelning. Däremot får Osby + Ö Göinge en bättre anpassning till sina kostnader utan en sådan uppdelning.

Punkt 6

För de nya resultat som framkommit multipliceras med Sverigedata för att få kostnad per landsting

Den första jämförelsen som görs är hur uppdatering av MLL kostnadsdata respektive uppdatering av befolkningsdata påverkar beräknad kostnad per invånare och kostnadsindex jämfört med genomsnittlig kostnad för riket.

Dessa jämförelser redovisas i tabellen nedan. Slutsatsen av den jämförelsen är att en uppdatering av kostnadsdata ändrar kostnadsindex mindre än en uppdatering av befolkningsdata. Detta kan sägas vara bra för det innebär att modellen är mer känslig för befolkningsdata än kostnadsdata, vilket är syftet med själva fördelningsmodellen. Till en del kan också skillnaden bero på att befolkningsdata är något annorlunda definierade 1996 än 1998.

Jämförelser mellan kostnadsdata och befolkningsdata för olika år.

Befolkningsstruktur 1996 Befolkningsstruktur 1996 Befolkningsstruktur 1998 Kostnadsdata MLL 1995 Kostnadsdata MLL 1998 Kostnadsdata MLL 1998

Landsting Kostn per inv totalt

Kostnadsindex Kostn per inv

totalt

Kostnadsindex Index jmf utj

utr

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex Index jmf utj

utr

Stockholms läns 6 709 100 8 296 100 100 8 196 99 99 Uppsala läns 6 299 94 7 797 94 100 7 924 95 102 Södermanlands läns 6 738 100 8 323 100 100 8 441 102 101 Östergötlands läns 6 549 97 8 099 98 100 8 001 96 99 Jönköpings läns 6 770 101 8 367 101 100 8 488 102 101 Kronobergs läns 6 505 97 8 074 97 100 8 199 99 102 Kalmar läns 6 816 101 8 429 102 100 8 341 100 99 Gotland 6 632 99 8 250 99 101 8 282 100 101 Blekinge läns 6 619 99 8 199 99 100 8 339 100 102 Kristianstads läns 6 682 99 8 280 100 100 8 196 99 99 Malmöhus läns 6 478 96 8 027 97 100 8 014 96 100 Hallands läns 6 324 94 7 871 95 101 7 932 95 101 Göteborgs och Bohus läns 6 486 97 8 101 98 101 8 332 100 104 Älvsborgs läns 6 449 96 8 006 96 100 8 162 98 102 Skaraborgs läns 6 660 99 8 247 99 100 8 387 101 102 Värmlands läns 6 866 102 8 504 102 100 8 284 100 97 Örebro läns 6 937 103 8 561 103 100 8 334 100 97 Västmanlands läns 6 490 97 8 021 97 100 8 195 99 102 Kopparbergs läns 6 598 98 8 188 99 100 8 312 100 102 Gävleborgs läns 7 059 105 8 705 105 100 8 663 104 99 Västernorrlands läns 6 885 103 8 517 103 100 8 690 105 102 Jämtlands läns 6 631 99 8 199 99 100 8 371 101 102 Västerbottens läns 6 789 101 8 425 101 100 8 428 101 100 Norrbottens läns 6 838 102 8 488 102 100 8 555 103 101 Malmö 7 552 112 9 157 110 98 8 985 108 96 Göteborg 7 347 109 8 939 108 98 8 991 108 99

Riket 6 717 100 8 304 100 100 8 315 100 100

Befolkningen 1996 är från RTB1996-12-31 samt de som avlidit under 1996. Befolkningen 1998 är befolkningen som fanns i respektive landsting vid årsskiftet 1997 med ålder per 1998-12-31 kompletterad med födda under 1998. Det betyder att utflyttare under 1998 finns med men inte inflyttare, dvs. det är befolkningen 1998-12-31 plus avlidna under 1998 men exklusive strukturförändringar på grund av nettoflyttning. Definitionen av befolkningen 1998 är den som överensstämmer med data vid analys av kostnaderna.

Den andra jämförelsen gäller mellan kostnadsdata enbart från MLL jämfört med kostnader för hela Skåne. Utvärderingen är gjord med befolkningsdata 1998. Med Skånedata ökar den genomsnittliga kostnaden från 8315 till 8502 kronor eller med 2 procent. Det är framförallt Malmö som drar upp kostnaden. Kostnadsindex förändras endast för ett fåtal län.

Jämförelser mellan data avseende gamla MLL och hela Skåne.

Gamla modellen

Utj utr Nya data MLL (punkt 1) Nya Skåne-data (punkt 2)

Landsting Kostn per inv totalt

Kost-nadsindex

Kostn per inv totalt

Kost-nadsindex

Index jmf utj utr

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Index jmf utj utr

Stockholms läns 6 709 100 8 196 99 99 8 363 98 98 Uppsala läns 6 299 94 7 924 95 102 8 113 95 102 Södermanlands läns 6 738 100 8 441 102 101 8 621 101 101 Östergötlands läns 6 549 97 8 001 96 99 8 198 96 99 Jönköpings läns 6 770 101 8 488 102 101 8 679 102 101 Kronobergs läns 6 505 97 8 199 99 102 8 386 99 102 Kalmar läns 6 816 101 8 341 100 99 8 548 101 99 Gotland 6 632 99 8 282 100 101 8 474 100 101 Blekinge läns 6 619 99 8 339 100 102 8 545 101 102 Kristianstads läns 6 682 99 8 196 99 99 8 410 99 99 Malmöhus läns 6 478 96 8 014 96 100 8 220 97 100 Hallands läns 6 324 94 7 932 95 101 8 128 96 102 Göteborgs och Bo-hus läns 6 486 97 8 332 100 104 8 515 100 104 Älvsborgs läns 6 449 96 8 162 98 102 8 360 98 102 Skaraborgs läns 6 660 99 8 387 101 102 8 588 101 102 Värmlands läns 6 866 102 8 284 100 97 8 485 100 98 Örebro läns 6 937 103 8 334 100 97 8 529 100 97 Västmanlands läns 6 490 97 8 195 99 102 8 377 99 102 Kopparbergs läns 6 598 98 8 312 100 102 8 511 100 102 Gävleborgs läns 7 059 105 8 663 104 99 8 854 104 99 Västernorrlands läns 6 885 103 8 690 105 102 8 882 104 102 Jämtlands läns 6 631 99 8 371 101 102 8 563 101 102 Västerbottens läns 6 789 101 8 428 101 100 8 618 101 100 Norrbottens läns 6 838 102 8 555 103 101 8 727 103 101 Malmö 7 552 112 8 985 108 96 9 163 108 96 Göteborg 7 347 109 8 991 108 99 9 149 108 98

Riket 6 717 100 8 315 100 100 8 502 100 100

Så långt har alla jämförelser gjorts med den modell som används vid kostnadsutjämningen. Tre nya modeller har testats beskrivna i punkterna 3-5 ovan. Under punkten 3 har en modell som har samma variabler och indelning av dessa som i den gamla modellen kompletterats med variabeln avliden, dvs. om en person avlidit under 1998. Ursprungligen testades också variabeln avstånd till sjukhus, men den har inte gått att beräkna för samtliga landsting.

Jämförelse av gamla modellen och komplettering med variabeln ”Avliden”.

Gamla modellen Gamla modellen kompletterad med variabeln avliden

Landsting Kostn per inv totalt

Kostnadsindex Index jmf utj utr Kostn per inv totalt

Kostnadsindex Index jmf utj

utr

Stockholms läns 8 363 98 98 8 355 98 98 Uppsala läns 8 113 95 102 8 093 95 101 Södermanlands läns 8 621 101 101 8 636 102 101 Östergötlands läns 8 198 96 99 8 205 96 99 Jönköpings läns 8 679 102 101 8 677 102 101 Kronobergs läns 8 386 99 102 8 380 99 102 Kalmar läns 8 548 101 99 8 559 101 99 Gotland 8 474 100 101 8 488 100 101 Blekinge läns 8 545 101 102 8 543 100 102 Kristianstads läns 8 410 99 99 8 425 99 100 Malmöhus läns 8 220 97 100 8 216 97 100 Hallands läns 8 128 96 102 8 117 95 101 Göteborgs och Bohus läns 8 515 100 104 8 494 100 103 Älvsborgs läns 8 360 98 102 8 359 98 102 Skaraborgs läns 8 588 101 102 8 578 101 102 Värmlands läns 8 485 100 98 8 503 100 98 Örebro läns 8 529 100 97 8 539 100 97 Västmanlands läns 8 377 99 102 8 390 99 102 Kopparbergs läns 8 511 100 102 8 538 100 102 Gävleborgs läns 8 854 104 99 8 875 104 99 Västernorrlands läns 8 882 104 102 8 903 105 102 Jämtlands läns 8 563 101 102 8 608 101 103 Västerbottens läns 8 618 101 100 8 609 101 100 Norrbottens läns 8 727 103 101 8 739 103 101 Malmö 9 163 108 96 9 164 108 96 Göteborg 9 149 108 98 9 133 107 98

Riket 8 502 100 100 8 503 100 100

Endast för några få landsting har kostnadsindex förändrats och det marginellt. Man kan skönja ett visst samband så att landsting med hög medellivslängd har fått en sänkning av kostnadsindex då man tagit hänsyn till variabeln avliden, och de med låg medellivslängd har fått en ökning. Det betyder att variabeln avliden har samma funktion som variabeln medellivslängd i förra kostnadsutjämningsmodellen.

I modellerna ovan har man haft en uppdelning av befolkningen efter vårdtyngd. Om man inte gör en sådan uppdelning utan i stället tar med ytterligare variabler enligt punkterna 4 och 5 ovan erhålles följande resultat.

Jämförelse av variabeln Avliden utan uppdelning efter vårdtyngd.

Utan variabeln avliden Med variabeln avliden

Landsting Kostn per inv totalt

Kostnadsindex Index jmf utj utr Kostn per inv totalt

Kostnadsindex Index jmf utj

utr

Stockholms läns 8 096 97 97 8 083 97 97 Uppsala läns 7 795 93 99 7 758 93 99 Södermanlands läns 8 672 104 103 8 648 104 103 Östergötlands läns 8 449 101 104 8 397 101 103 Jönköpings läns 8 328 100 99 8 318 100 99 Kronobergs läns 8 119 97 100 8 095 97 100 Kalmar läns 8 561 102 101 8 556 102 101 Gotland 8 202 98 99 8 197 98 99 Blekinge läns 8 532 102 104 8 506 102 103 Kristianstads läns 8 446 101 102 8 468 101 102 Malmöhus läns 8 121 97 101 8 124 97 101 Hallands läns 8 086 97 103 8 051 96 102 Göteborgs och Bohus läns 8 024 96 99 7 995 96 99 Älvsborgs läns 8 262 99 103 8 248 99 103 Skaraborgs läns 8 288 99 100 8 267 99 100 Värmlands läns 8 623 103 101 8 626 103 101 Örebro läns 8 648 103 100 8 630 103 100 Västmanlands läns 8 585 103 106 8 557 102 106 Kopparbergs läns 8 641 103 105 8 650 104 105 Gävleborgs läns 8 768 105 100 8 792 105 100 Västernorrlands läns 8 678 104 101 8 708 104 102 Jämtlands läns 8 631 103 105 8 659 104 105 Västerbottens läns 8 104 97 96 8 087 97 96 Norrbottens läns 8 449 101 99 8 448 101 99 Malmö 9 308 111 99 9 300 111 99 Göteborg 8 753 105 96 8 743 105 96

Riket 8 364 100 100 8 353 100 100

Även i detta fall är skillnaden i kostnadsindex marginell mellan modellerna. Med variabeln avliden får landsting med hög medellivslängd ett lägre index och de med låg medellivslängd högre. Den genomsnittliga kostnaden för riket är lägre än i föregående modeller eftersom här är det många fler celler i matrisen och därmed många celler för vilka det inte finns kostnadsdata. Justering har dock gjorts här såväl som i föregående modeller i de fall det är bortfall för variabeln avliden, då kostnaden har satts till den marginella kostnaden för avlidna.

Den sista modelljämförelsen gäller om det är uppdelning efter vårdtyngd eller ej. I detta fall får man den största skillnaden i kostnadsindex mellan modellerna.

Jämförelse av uppdelning efter vårdtyngd eller ej.

Uppdelning vårdtunga-ej vårdtunga (p 3) Utan uppdelning efter vårdtyngd men med utbildning (p 5)

Landsting Kostn per inv totalt

Kostnadsindex Index jmf utj utr Kostn per inv totalt

Kostnadsindex Index jmf utj utr

Stockholms läns 8 355 98 98 8 083 97 97 Uppsala läns 8 093 95 101 7 758 93 99 Södermanlands läns 8 636 102 101 8 648 104 103 Östergötlands läns 8 205 96 99 8 397 101 103 Jönköpings läns 8 677 102 101 8 318 100 99 Kronobergs läns 8 380 99 102 8 095 97 100 Kalmar läns 8 559 101 99 8 556 102 101 Gotland 8 488 100 101 8 197 98 99 Blekinge läns 8 543 100 102 8 506 102 103 Kristianstads läns 8 425 99 100 8 468 101 102 Malmöhus läns 8 216 97 100 8 124 97 101 Hallands läns 8 117 95 101 8 051 96 102 Göteborgs och Bohus läns 8 494 100 103 7 995 96 99 Älvsborgs läns 8 359 98 102 8 248 99 103 Skaraborgs läns 8 578 101 102 8 267 99 100 Värmlands läns 8 503 100 98 8 626 103 101 Örebro läns 8 539 100 97 8 630 103 100 Västmanlands läns 8 390 99 102 8 557 102 106 Kopparbergs läns 8 538 100 102 8 650 104 105 Gävleborgs läns 8 875 104 99 8 792 105 100 Västernorrlands läns 8 903 105 102 8 708 104 102 Jämtlands läns 8 608 101 103 8 659 104 105 Västerbottens läns 8 609 101 100 8 087 97 96 Norrbottens läns 8 739 103 101 8 448 101 99 Malmö 9 164 108 96 9 300 111 99 Göteborg 9 133 107 98 8 743 105 96

Riket 8 503 100 100 8 353 100 100

I tabellen nedan visas vad modellerna ger för genomsnittlig kostnad per invånare och kostnadsindex per län, de nya landstingen. I tabellen finns också kostnaden per invånare enligt bokslut 1999. Modeller med uppdelning på vårdtunga och ej vårdtunga har den bästa samvariationen med de verkliga kostnaderna. Korrelationskoefficienten ligger på 0,47–0,48. Modellen med variabel avliden har marginellt något större korrelation än de övriga. Korrelationen mellan verkliga kostnaden och modeller med flera socioekonomis-ka variabler men utan uppdelning efter vårdtyngd har en korrelationskoefficient som är endast 0,17 utan variabeln avliden och 0,20 med.

Jämförelse per län av sjukvårdskostnader enligt bokslut 1999 jämfört med olika fördelningsmodeller baserad på befolkningsstruktur 1998 (Befolkning 19971231 + födda 1998). Modeller enligt punkterna 1–5 ovan.

Enligt Bokslut 1999 Punkt 1 Punkt 2 Punkt 3 Punkt 5 Punkt 6

Län SUMMA hälsooch sjuk-vård exkl tand-vård

Bokslutsindex

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Kostn. per inv totalt

Kostnadsindex

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Kostn per inv totalt

Kostnadsindex

Stockholm 11622 104 8 196 99 8 363 98 8 096 97 8 355 98 8 083 97 Uppsala 10026 90 7 924 95 8 113 95 7 795 93 8 093 95 7 758 93 Södermanland 10250 92 8 441 102 8 621 101 8 672 104 8 636 102 8 648 104 Östergötland 10316 92 8 001 96 8 198 96 8 449 101 8 205 96 8 397 101 Jönköping 10477 94 8 432 101 8 622 101 8 270 99 8 619 101 8 261 99 Kronoberg 9977 89 8 199 99 8 386 99 8 119 97 8 380 99 8 095 97 Kalmar 11315 101 8 341 100 8 548 101 8 561 102 8 559 101 8 556 102 Gotland 14627 131 8 282 100 8 474 100 8 202 98 8 488 100 8 197 98 Blekinge 11963 107 8 339 100 8 545 101 8 532 102 8 543 100 8 506 102 Skåne 10398 93 8 280 100 8 482 100 8 474 101 8 484 100 8 479 102 Halland 10251 92 7 932 95 8 128 96 8 086 97 8 117 95 8 051 96 Västra Götaland 11104 99 8 504 102 8 688 102 8 378 100 8 676 102 8 361 100 Värmland 11537 103 8 284 100 8 485 100 8 623 103 8 503 100 8 626 103 Örebro 11800 105 8 334 100 8 529 100 8 648 103 8 539 100 8 630 103 Västmanland 10681 95 8 195 99 8 377 99 8 585 103 8 390 99 8 557 102 Dalarna 11384 102 8 312 100 8 511 100 8 641 103 8 538 100 8 650 104 Gävleborg 12119 108 8 663 104 8 854 104 8 768 105 8 875 104 8 792 105 Västernorrland 12174 109 8 690 105 8 882 104 8 678 104 8 903 105 8 708 104 Jämtland 11163 100 8 371 101 8 563 101 8 631 103 8 608 101 8 659 104 Västerbotten 11772 105 8 428 101 8 618 101 8 104 97 8 609 101 8 087 97 Norrbotten 13828 124 8 555 103 8 727 103 8 449 101 8 739 103 8 448 101

Riket 11188 100 8 315 100 8 502 100 8 364 100 8 503 100 8 353 100

Korrelationskoefficienten mellan bokslutsindex och index enligt modellerna i punkterna 1–5 är:

Punkt1 Punkt 2 Punkt 3 Punkt 4 Punkt 5

Korrelationskoeffi-cient

0,476 0,472 0,171 0,479 0,197

Bilaga 1. Genomsnittliga vårdkostnader med data från MLL 1998

Genomsnittlig kostnad för vårdtunga grupper baserad på kostnad 1998, gamla MLL exklusive Svedala och Vellinge

Ålder

Vårdtung grupp

Kön

0-19 20-44 45-74 75-79 80-89 90- Alla åldrar

Elakartad tumörsjukdom

Män

265 951 88 509 79 936 74 080 58 561 49 040

76 752

Kvinnor

179 977 41 842 70 670 69 600 55 912 42 782

64 243

Cerebrovaskulär sjukdom Män

75 034 67 833 61 714 64 763 51 250 42 258

59 222

Kvinnor

221 722 92 565 66 871 50 170 48 252 36 341

53 928

Inflammatorisk ledsjukdom Män

37 923 32 892 66 196 74 579 49 827 36 578

58 220

Kvinnor

67 576 43 152 65 707 58 205 68 952 50 693

62 163

Artros

Män

3 325 44 405 49 255 65 615 43 854 57 198

50 354

Kvinnor

49 630 45 060 53 688 44 548 57 543

47 142

Ischemisk hjärtsjukdom

Män

239 889 55 779 62 831 61 803 50 747 40 085

59 705

Kvinnor

163 587 95 287 57 471 58 021 50 472 39 422

53 725

Höftfraktur

Män

67 912 74 178 60 317 51 906 44 847 32 853

52 404

Kvinnor

37 096 154 211 47 045 54 518 36 406 28 240

39 678

Schizofreni

Män

500 875 231 242 159 768 57 289 416 508

203 382

Kvinnor

492 012 220 304 143 237 63 200 27 656 5 883 174 590

Övriga psykoser

Män

90 043 99 160 86 622 76 647 61 472 37 758

85 202

Kvinnor

171 964 124 123 95 589 83 117 71 072 43 940

95 156

Genomsnittlig kostnad per ålder

147 639 96 343 69 021 63 647 52 330 39 368

65 744

Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, gamla MLL exklusive Svedala och Vellinge, 0-inkomsttagare

Ålder

Kön Civilstånd Sysselsättning BOENDE

0 1-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-74 75- Alla åldrar

Män Barn och Barn och

Småhus 12 033 5 823 3 469 2 685 2 788

1 946

4 047

gifta förvärvsarb Övriga 11 142 6 897 4 438 3 581 2 783

5 191

Ej förvarb

Småhus

524

0 2 238 1 292

1 308

med kontr uppg Övriga

739 3 658

2 490

Ej förvarb

Småhus

3 244 7 157 2 371 2 119 3 781 3 655 4 524 3 046 2 547

3 325

utan kontr uppg Övriga

2 461 3 862 2 334 3 500 3 792 4 090 5 525 5 590 5 523

3 636

Tidigare Barn och

Småhus

12 012 2 333

7 173

gifta förvärvsarb Övriga

Ej förvarb

Småhus

1 693

1 693

med kontr uppg Övriga

Ej förvarb

Småhus

3 170 28 333 1 758 4 028 1 889 1 667 16 120

6 895

utan kontr uppg Övriga

874 8 780 4 827 4 931 8 428 3 602 481 4 258

5 733

Ogifta Barn och

Småhus

955 678

över 18år förvärvsarb Övriga

Ej förvarb

Småhus

1 539 524 787 1 615 0 11 006

1 687

med kontr uppg Övriga

571 277 3 131

1 176

Ej förvarb

Småhus

2 512 2 870 1 954 3 015 2 649 4 060 51 683 66 788

3 008

utan kontr uppg Övriga

4 211 3 023 2 770 5 489 5 111 4 526 6 540 3 616 20 799

3 747

Kvinnor Barn och Barn och

Småhus 8 949 5 082 3 020 2 594 4 607

3 716

gifta förvärvsarb Övriga 14 960 5 641 3 106 2 976 6 145

4 727

Ej förvarb

Småhus

6 124 5 481

24 095 2 584

9 358

med kontr uppg Övriga

0 1 930 1 260 808

1 198

Ej förvarb

Småhus

4 472 7 971 6 556 4 671 3 495 4 681 3 716 956 14 952

4 483

utan kontr uppg Övriga

4 649 12 201 8 420 7 282 9 039 5 335 5 492 4 330 5 134

6 896

Tidigare Barn och

Småhus

1 238

1 238

gifta förvärvsarb Övriga

Ej förvarb

Småhus

1 819

1 819

med kontr uppg Övriga Ej förvarb Småhus

753 10 891 10 337 3 375 3 603 2 227 1 806 1 090

4 102

utan kontr uppg Övriga

9 027 20 998 9 806 9 532 6 284 3 870 2 683 9 139

8 162

Ogifta Barn och

Småhus

över 18år förvärvsarb Övriga

Ej förvarb

Småhus

5 544 5 501 629 3 093

3 996

med kontr uppg Övriga

1 072 1 644 6 599

1 338

2 934

Ej förvarb

Småhus

5 191 5 145 1 667 3 221 2 708 2 968 2 976 800

4 506

utan kontr uppg Övriga

8 530 5 241 4 585 3 953 4 685 2 834 1 443 73 319 3 719

5 659

Genomsnittlig kostnad per ålder

11 424 5 742 3 400 2 803 4 078 4 215 3 895 5 200 4 980 4 772 5 371 4 987 6 512

4 266

Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, gamla MLL exklusive Svedala och Vellinge, inkomst under median

Ålder

Kön Civilstånd Sysselsättning BOENDE

0 1-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-74 75- Alla åldrar

Män Barn och Barn och

Småhus

4 245 3 891 2 650 3 554 3 884 1 869 2 529 2 714 4 521 4 587 5 780 7 438

3 556

gifta förvärvsarb Övriga

7 611 4 367 7 152 3 685 2 809 1 981 2 919 4 770 2 975 3 822 6 487 8 755

3 908

Ej förvarb

Småhus

2 705 2 875 2 630 2 457 3 952 7 411 5 823 7 460 7 507

4 389

med kontr uppg Övriga

2 977 3 330 2 801 2 709 3 510 6 576 4 444 7 154 7 853

3 947

Ej förvarb

Småhus

9 384 5 086 2 476 3 751 6 136 7 781 6 580 7 830 8 491

7 577

utan kontr uppg Övriga

3 149 3 350 1 892 4 404 6 265 6 071 7 063 11 616 10 608

8 438

Tidigare Barn och

Småhus

3 941 4 131 5 454 2 671 5 673 4 067 14 485 16 393

4 708

gifta förvärvsarb Övriga

0 2 600 6 903 3 908 5 859 3 852 1 645 4 580

5 081

Ej förvarb

Småhus

795 5 310 6 517 4 832 10 277 11 052 9 779

6 731

med kontr uppg Övriga

1 896 705 2 839 6 625 9 276 5 389 13 147 6 879

6 212

Ej förvarb

Småhus

8 836 16 357 9 515 5 032 6 252 10 355 9 527

8 822

utan kontr uppg Övriga

1 154 11 554 6 369 14 618 9 774 7 502 12 511 11 021 10 595

Ogifta Barn och

Småhus

2 747 2 161 1 973 2 802 2 980 3 150 3 765 1 309 589

2 430

över 18år förvärvsarb Övriga

3 841 2 102 3 376 3 984 4 739 6 806 17 673 3 042 8 350

3 393

Ej förvarb

Småhus

3 345 2 055 2 732 4 710 4 051 2 354 3 738 3 579 2 075

2 823

med kontr uppg Övriga

2 883 1 831 2 032 3 773 10 117 6 973 7 000 8 455 2 353

2 603

Ej förvarb

Småhus

6 060 3 764 9 279 9 208 12 956 8 779 7 389 9 938 8 773

8 095

utan kontr uppg Övriga

2 492 4 970 8 926 13 203 14 829 15 253 7 752 7 655 10 438 10 704

Kvinnor Barn och Barn och

Småhus

2 738 3 555 3 032 3 848 13 267 8 116 5 249 4 543 5 510 5 243 7 285 4 445

5 121

gifta förvärvsarb Övriga

4 909 4 680 3 062 5 916 11 936 7 351 7 352 6 044 6 525 4 793 1 539 11 602

6 402

Ej förvarb

Småhus

3 846 8 185 7 696 5 038 4 455 7 012 6 208 5 240 6 241

5 407

med kontr uppg Övriga

4 418 11 249 7 451 7 528 5 752 7 873 7 126 4 946 9 969

6 992

Ej förvarb

Småhus

6 191 6 399 6 999 9 083 9 329 10 377 7 024 7 448 8 364

7 992

utan kontr uppg Övriga

4 594 12 556 8 151 7 715 8 574 9 827 7 753 6 994 10 464

8 663

Tidigare Barn och

Småhus

14 588 8 823 7 992 5 923 7 745 5 862 2 911 4 964

7 014

gifta förvärvsarb Övriga

6 446 6 472 9 216 8 086 6 879 5 717 4 252 7 016

7 618

Ej förvarb

Småhus

5 689 11 307 9 145 6 661 6 959 5 301 9 798 8 985

7 618

med kontr uppg Övriga

9 083 4 906 8 809 6 792 8 316 6 437 6 046 9 713

7 588

Ej förvarb

Småhus

65 239 4 098 12 011 8 614 8 995 6 640 7 066 7 947

7 823

utan kontr uppg Övriga

22 102 8 516 12 055 12 386 12 254 9 001 8 835 9 642

9 771

Ogifta Barn och

Småhus

3 688 4 430 6 046 5 799 4 345 6 239 1 738 1 347 4 037

5 150

över 18år förvärvsarb Övriga

7 807 5 023 5 389 6 899 5 869 6 915 4 893 14 382

5 653

Ej förvarb

Småhus

4 042 3 679 4 824 5 520 6 542 4 491 4 474 11 791 15 742

4 223

med kontr uppg Övriga

6 215 3 900 3 908 6 851 11 330 6 723 4 776 5 084 4 170

4 628

Ej förvarb

Småhus

4 773 6 059 8 901 8 886 7 162 16 208 6 205 5 343 7 393

7 751

utan kontr uppg Övriga

7 310 9 877 9 957 13 154 19 198 12 905 9 000 7 910 8 168 10 812

Genomsnittlig kostnad per ålder

4 831 3 953 3 388 3 876 3 641 5 109 6 483 6 585 7 194 6 808 8 109 9 271

6 424

Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, gamla MLL exklusive Svedala och Vellinge, inkomst över median

Ålder

Kön Civilstånd Sysselsättning BOENDE

0 1-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-74 75- Alla åldrar

Män Barn och Barn och

Småhus

2 423 956 1 823 1 902 2 358 2 687 3 468 5 054 5 589 9 317

3 185

gifta förvärvsarb Övriga

963 2 201 2 537 3 102 3 905 5 043 8 727 7 518

3 531

Ej förvarb

Småhus

1 313 5 956 2 805 6 970 4 077 8 487 6 185 6 858 8 088

6 568

med kontr uppg Övriga

1 494 3 637 5 074 9 142 7 381 8 955 10 031

7 643

Ej förvarb

Småhus

6 395 5 282 13 139 11 374 7 941 7 672 9 930

8 721

utan kontr uppg Övriga

1 744 737 6 214 4 596 12 663 7 390 10 637 10 503

9 539

Tidigare Barn och

Småhus

8 960 3 639 3 327 3 401 3 956 5 366 4 819 5 488

3 907

gifta förvärvsarb Övriga

1 042 5 339 3 385 3 841 4 674 5 734 7 649 6 971

4 420

Ej förvarb

Småhus

34 134 1 904 3 783 3 609 12 373 5 334 11 390

8 131

med kontr uppg Övriga

0 5 525 11 140 14 382 9 797 5 966 12 927 10 654

Ej förvarb

Småhus

31 150 6 973 9 409 7 378 9 346 9 733

8 884

utan kontr uppg Övriga

0 9 966 9 382 9 316 9 075 10 908 12 267 10 578

Ogifta Barn och

Småhus

1 369 2 328 2 316 2 388 2 698 3 649 4 061 2 557 2 578

2 573

över 18år förvärvsarb Övriga

2 291 2 421 2 397 3 095 3 729 4 262 2 475 2 473 9 524

3 010

Ej förvarb

Småhus

1 773 1 008 2 907 2 943 6 082 7 766 14 441 3 422 18 070

5 349

med kontr uppg Övriga

3 804 4 009 3 265 12 034 9 977 4 178 1 733 11 201

5 472

Ej förvarb

Småhus

19 795 6 840 5 572 20 629 11 682 6 851 5 566 8 306 10 024

utan kontr uppg Övriga

1 994 2 342 6 792 13 496 9 251 6 071 12 989 5 456

7 769

Kvinnor Barn och Barn och

Småhus

699

7 479 9 387 5 599 3 990 4 719 5 188 7 173 12 054

4 776

gifta förvärvsarb Övriga

16 079 8 122 7 151 5 874 5 215 4 873 5 423 7 491

5 999

Ej förvarb

Småhus

9 508 7 754 7 727 9 005 7 291 5 049 7 146

7 696

med kontr uppg Övriga

12 176 20 004 7 436 10 181 5 103 18 909 445

9 557

Ej förvarb

Småhus

33 191 8 149 8 177 12 170 6 334 7 228 8 205

7 760

utan kontr uppg Övriga

11 283 4 952 7 142 7 523 7 130 9 262 13 150

8 082

Tidigare Barn och

Småhus

9 633 7 182 5 003 5 094 4 956 6 573 6 491

5 296

gifta förvärvsarb Övriga

851 5 698 5 589 5 368 5 940 5 556 9 976 10 582

5 701

Ej förvarb

Småhus

4 836 5 675 5 419 6 778 6 271 4 272 6 329

6 024

med kontr uppg Övriga

16 634 10 768 6 570 8 328 7 454 3 942 5 907

7 375

Ej förvarb

Småhus

5 202 9 358 10 143 7 063 7 629 8 868

8 019

utan kontr uppg Övriga

66 790 13 862 8 218 9 113 7 863 8 890 12 711 10 240

Ogifta Barn och

Småhus

4 606 7 363 5 996 3 855 4 401 4 798 0

5 540

över 18år förvärvsarb Övriga

5 549 4 982 5 844 4 217 5 006 4 139 8 278 24 395

5 167

Ej förvarb

Småhus

3 475 4 445 6 156 3 832 8 632 6 362 2 669 7 570

5 508

med kontr uppg Övriga

8 544 7 632 4 892 12 162 3 633 4 189 4 741 6 180

6 562

Ej förvarb

Småhus

0 5 239 3 335 9 831 6 141 9 508 8 771 11 346 11 297

9 136

utan kontr uppg Övriga

9 605 6 925 9 933 5 455 12 546 8 248 8 326 10 340

9 261

Genomsnittlig kostnad per ålder

1 561 1 288 3 370 3 874 3 914 3 738 4 584 6 101 8 198 10 316

4 630

Bilaga 2. Genomsnittliga vårdkostnader med data från hela Skåne län 1998

Genomsnittlig kostnad för vårdtunga grupper baserad på alla kommuner i Skåne 1998

Ålder

Vårdtung grupp

Kön

0-19 20-44 45-74 75-79 80-89 90- Alla åldrar

Elakartad tumörsjukdom

Män

221 381 101 825 82 607 77 342 62 780 44 095

78 904

Kvinnor 210 804 45 940 74 425 76 020 61 893 51 986

69 155

Cerebrovaskulär sjukdom Män

133 517 79 832 63 686 61 070 57 050 45 170

61 286

Kvinnor 232 686 81 358 68 164 54 252 47 434 39 897

55 183

Inflammatorisk ledsjukdom Män

33 936 39 341 64 029 65 661 52 454 52 543

56 982

Kvinnor

52 337 47 435 66 374 59 733 63 428 47 514

61 477

Artros

Män

3 325 41 788 48 897 54 754 47 954 45 089

49 212

Kvinnor

42 440 46 272 49 780 46 864 48 394

47 109

Ischemisk hjärtsjukdom

Män

253 289 64 617 61 467 59 759 50 689 41 656

58 643

Kvinnor 251 716 77 494 58 573 55 527 50 267 40 070

53 520

Höftfraktur

Män

69 414 70 532 54 107 49 805 52 497 36 472

53 170

Kvinnor

50 072 112 418 49 094 49 031 38 548 33 206

41 070

Schizofreni

Män

282 900 215 518 163 501 47 066 241 260 94 144

193 795

Kvinnor 438 919 191 932 143 008 65 822 27 534 5 883 159 093

Övriga psykoser

Män

108 520 95 196 78 397 76 084 67 512 31 673

81 836

Kvinnor 171 237 115 080 98 276 83 654 62 445 39 238

90 595

Genomsnittlig kostnad per ålder

137 282 94 080 69 587 63 310 53 687 41 123

65 709

Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, Skåne län, 0-inkomsttagare

Ålder

Kön Civilstånd Sysselsättning BOENDE

0 1-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-74 75- Alla åldrar

Män Barn och Barn och

Småhus 12 227 6 116 3 780 3 000 3 107

55 7 438 2 722

4 337

gifta förvärvsarb Övriga 10 023 7 416 4 745 3 578 4 141

4 667

5 493

Ej förvarb

Småhus

6 803

201 1 672 1 926 0

2 456

med kontr uppg Övriga

340 454 2 242

1 337

Ej förvarb

Småhus

3 219 3 301 2 845 2 345 4 925 3 168 4 352 3 722 4 382

3 399

utan kontr uppg Övriga

2 750 2 889 2 729 3 671 4 625 4 988 6 980 7 791 8 371

4 290

Tidigare Barn och

Småhus

12 012 2 333

7 173

gifta förvärvsarb Övriga

3 651

3 651

Ej förvarb

Småhus

1 693

1 693

med kontr uppg Övriga

1 379 477 0

Ej förvarb

Småhus

2 149 2 062 17 011 2 350 3 560 4 366 1 111 11 173

5 175

utan kontr uppg Övriga

1 855 6 647 3 187 4 703 6 206 4 941 3 191 12 277

5 115

Ogifta Barn och

Småhus

955 678

över 18år förvärvsarb Övriga

0 5 540

2 770

Ej förvarb

Småhus

2 126 1 837 3 386 538 0 11 006

2 540

med kontr uppg Övriga

0 641 1 184 2 722 0

1 323

Ej förvarb

Småhus

2 532 2 637 1 947 2 679 2 528 5 170 27 253 66 788 1 841

2 759

utan kontr uppg Övriga

3 910 3 626 3 224 4 938 8 162 4 730 4 166 1 381 14 503

4 235

Kvinnor Barn och Barn och

Småhus 9 170 5 181 3 223 2 770 4 535

3 854

gifta förvärvsarb Övriga 11 211 6 326 3 592 3 380 6 611

0 1 707

5 015

Ej förvarb

Småhus

5 593 5 481

18 733 2 210

8 839

med kontr uppg Övriga

0 3 172 3 379 808

2 557

Ej förvarb

Småhus

4 771 7 246 5 648 5 136 4 019 4 301 4 109 4 686 9 909

4 611

utan kontr uppg Övriga

5 237 12 242 9 438 7 495 7 567 5 994 6 152 4 133 5 393

7 123

Tidigare Barn och

Småhus

1 238

1 238

gifta förvärvsarb Övriga

7 988

7 988

Ej förvarb

Småhus

1 010

1 010

med kontr uppg Övriga

821 7 380

4 100

Ej förvarb

Småhus

4 517 11 552 9 115 3 922 5 166 3 466 5 276 3 396

5 275

utan kontr uppg Övriga

5 692 15 215 8 900 8 515 7 042 4 434 3 713 8 002

7 773

Ogifta Barn och

Småhus

över 18år förvärvsarb Övriga

555

Ej förvarb

Småhus

5 544 3 346 556 2 591

3 081

med kontr uppg Övriga

1 313 1 778 3 310 0 1 338

2 199

Ej förvarb

Småhus

5 076 4 562 1 870 4 794 3 685 3 773 1 393 800 4 652

4 488

utan kontr uppg Övriga

6 716 5 399 5 399 6 731 7 962 4 586 4 263 22 500 4 590

5 983

Genomsnittlig kostnad per ålder

10 676 6 139 3 718 3 054 4 232 4 368 4 486 5 444 5 722 4 943 5 566 5 235 7 056

4 547

Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, Skåne län, inkomst under median

Ålder

Kön Civilstånd Sysselsättning BOENDE

0 1-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-74 75- Alla åldrar

Män Barn och Barn och

Småhus

5 668 5 653 3 457 3 290 7 910 2 375 2 696 3 261 4 333 4 355 5 762 7 161

3 684

gifta förvärvsarb Övriga

8 532 3 694 5 311 7 335 2 175 2 662 3 624 3 886 3 927 4 983 5 548 9 169

4 620

Ej förvarb

Småhus

2 845 2 890 3 431 2 737 4 633 5 496 6 139 7 127 8 225

4 389

med kontr uppg Övriga

2 918 2 966 2 709 3 272 3 689 7 750 5 159 6 385 10 579

4 317

Ej förvarb

Småhus

7 987 4 951 7 839 5 106 5 969 7 991 7 384 7 318 8 724

7 816

utan kontr uppg Övriga

3 549 4 122 4 885 4 244 5 671 6 862 6 805 9 581 10 751

8 120

Tidigare Barn och

Småhus

3 941 1 857 5 353 3 467 4 617 3 999 7 339 11 895

4 402

gifta förvärvsarb Övriga

975 2 484 5 178 4 410 4 878 5 292 3 665 3 128

4 726

Ej förvarb

Småhus

0 3 582 4 717 9 453 4 481 8 499 5 159 6 999

6 488

med kontr uppg Övriga

6 238 1 120 3 868 5 357 6 844 5 971 15 653 5 539

5 626

Ej förvarb

Småhus

7 755 6 002 13 844 9 930 7 046 6 885 9 070 9 768

8 988

utan kontr uppg Övriga

3 488 7 882 5 659 12 905 10 561 8 454 12 045 10 568 10 276

Ogifta Barn och

Småhus

2 781 2 358 2 177 3 076 3 056 3 584 3 739 5 284 2 505

2 651

över 18år förvärvsarb Övriga

3 538 2 436 2 944 3 414 4 925 6 419 10 063 1 521 4 547

3 207

Ej förvarb

Småhus

2 983 2 214 2 543 3 963 4 720 3 077 3 491 6 782 4 849

2 738

med kontr uppg Övriga

3 014 2 247 2 417 3 887 7 883 6 294 8 483 5 019 6 692

2 972

Ej förvarb

Småhus

5 645 4 269 8 055 8 320 10 854 8 763 7 531 7 646 7 452

7 412

utan kontr uppg Övriga

3 474 5 657 6 629 11 750 16 183 15 036 7 746 10 967 10 556 10 543

Kvinnor Barn och Barn och

Småhus

4 293 3 818 3 170 4 588 12 476 8 626 5 478 4 901 5 818 5 559 6 719 5 766

5 438

gifta förvärvsarb Övriga

5 694 3 310 3 143 7 924 11 386 8 137 7 064 6 369 6 358 5 355 5 266 10 206

6 643

Ej förvarb

Småhus

4 656 10 342 8 600 5 939 5 424 6 747 6 440 6 749 6 659

6 034

med kontr uppg Övriga

5 166 10 820 7 671 6 808 6 128 6 751 7 046 6 172 9 072

6 862

Ej förvarb

Småhus

8 078 8 231 8 014 8 795 10 014 10 628 7 345 7 735 8 478

8 249

utan kontr uppg Övriga

6 511 10 677 7 803 8 206 8 891 9 707 8 047 8 047 10 432

8 951

Tidigare Barn och

Småhus

16 509 11 139 8 247 6 485 8 040 5 868 2 217 7 120

7 409

gifta förvärvsarb Övriga

6 105 8 054 8 962 8 634 7 974 5 521 6 728 9 253

8 125

Ej förvarb

Småhus

7 958 9 137 9 415 6 562 6 933 6 623 7 662 7 332

7 464

med kontr uppg Övriga

7 869 6 817 8 046 6 716 7 580 6 771 6 612 10 588

7 552

Ej förvarb

Småhus

65 239 9 302 10 807 11 867 9 023 7 208 7 694 8 602

8 469

utan kontr uppg Övriga

12 732 9 328 10 828 13 275 12 444 9 164 8 832 10 133 10 114

Ogifta Barn och

Småhus

4 280 4 631 6 841 6 251 5 069 5 993 3 460 723 4 037

5 617

över 18år förvärvsarb Övriga

5 485 5 178 5 529 7 196 6 373 8 143 4 517 14 382 2 135

5 847

Ej förvarb

Småhus

4 294 3 920 5 341 5 966 6 252 3 310 3 054 6 853 12 453

4 476

med kontr uppg Övriga

5 698 4 592 4 752 7 241 8 409 9 012 9 099 6 053 11 527

5 252

Ej förvarb

Småhus

5 058 5 985 9 322 9 431 8 265 12 272 5 828 5 069 7 705

7 911

utan kontr uppg Övriga

7 988 10 501 10 258 12 683 18 112 18 104 9 290 8 352 8 932 11 312

Genomsnittlig kostnad per ålder

5 862 4 330 3 586 4 155 4 041 5 450 6 565 6 979 7 517 7 156 8 199 9 577

6 784

Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, Skåne län, inkomst över median

Ålder

Kön Civilstånd Sysselsättning BOENDE

0 1-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-74 75- Alla åldrar

Män Barn och Barn och

Småhus

2 423 956 2 641 2 294 2 502 2 759 3 527 5 096 6 573 9 894

3 285

gifta förvärvsarb Övriga

3 807 2 731 2 737 3 278 4 331 4 888 8 397 7 045

3 756

Ej förvarb

Småhus

1 313 5 956 2 866 6 221 5 266 7 850 6 078 7 802 8 796

6 664

med kontr uppg Övriga

1 560 3 769 5 984 7 969 7 106 7 307 10 472

7 261

Ej förvarb

Småhus

4 047 6 556 10 306 10 372 8 003 7 940 10 499

8 807

utan kontr uppg Övriga

1 744 1 195 4 860 7 330 9 520 7 657 10 272 11 228

9 689

Tidigare Barn och

Småhus

8 960 2 830 3 272 3 456 3 876 5 638 4 486 7 489

3 939

gifta förvärvsarb Övriga

1 175 3 740 3 119 3 997 4 723 6 189 6 079 7 516

4 465

Ej förvarb

Småhus

13 417 7 166 5 760 4 495 11 258 6 619 9 173

8 326

med kontr uppg Övriga

268 3 586 8 910 13 549 9 342 7 240 11 305

9 696

Ej förvarb

Småhus

19 404 9 529 9 440 7 085 8 822 10 738

8 978

utan kontr uppg Övriga

0 9 592 13 069 10 380 9 404 9 300 11 964 10 566

Ogifta Barn och

Småhus

1 243 2 500 2 748 2 502 2 637 3 780 6 179 3 018 2 825

2 749

över 18år förvärvsarb Övriga

10 301 2 397 2 410 2 822 3 380 4 258 3 914 2 894 5 742

2 872

Ej förvarb

Småhus

1 773 3 543 3 493 3 535 5 968 5 653 8 135 4 141 14 251

4 859

med kontr uppg Övriga

2 427 3 646 4 043 8 266 8 840 5 535 3 246 8 717

5 034

Ej förvarb

Småhus

15 607 4 031 12 365 17 402 11 647 6 358 8 596 6 742

9 740

utan kontr uppg Övriga

7 207 3 349 7 679 11 703 9 323 8 884 12 859 8 510

8 939

Kvinnor Barn och Barn och

Småhus

12 679

16 526 10 252 5 896 4 346 4 850 5 538 7 520 7 026

5 051

gifta förvärvsarb Övriga

0

13 898 8 708 6 835 5 551 5 426 5 102 5 616 23 855

5 953

Ej förvarb

Småhus

10 635 7 782 7 971 8 843 7 059 6 034 13 332

7 730

med kontr uppg Övriga

4 274 6 904 12 209 7 465 10 567 6 382 11 783 1 987

8 434

Ej förvarb

Småhus

19 561 8 431 8 790 10 628 6 916 7 166 8 808

7 876

utan kontr uppg Övriga

3 485 8 872 4 839 8 511 7 706 7 871 8 323 12 769

8 287

Tidigare Barn och

Småhus

9 873 7 923 5 231 5 456 5 258 4 827 11 914

5 653

gifta förvärvsarb Övriga

4 723 6 805 6 161 5 556 6 427 6 091 7 232 9 371

6 107

Ej förvarb

Småhus

4 836 6 970 5 168 7 977 7 012 6 001 7 107

6 909

med kontr uppg Övriga

8 743 10 978 8 628 17 947 6 650 8 534 8 182

9 368

Ej förvarb

Småhus

3 515 14 992 9 973 11 394 7 080 8 866 10 103

8 888

utan kontr uppg Övriga

66 790 9 934 10 550 9 617 8 056 9 970 12 263 10 293

Ogifta Barn och

Småhus

5 899 7 532 6 281 4 289 4 804 5 361 3 282 2 180

5 896

över 18år förvärvsarb Övriga

1 861 5 379 4 905 5 940 4 486 5 646 4 900 6 346 7 787

5 302

Ej förvarb

Småhus

143 6 081 3 017 6 289 3 538 7 618 6 403 3 327 4 256

5 247

med kontr uppg Övriga

7 257 7 899 8 137 8 566 4 925 4 561 6 976 6 845

7 183

Ej förvarb

Småhus

0 5 239 6 777 7 326 5 511 7 586 8 358 10 279 10 367

8 553

utan kontr uppg Övriga

9 668 4 462 12 395 8 122 9 795 8 709 7 798 9 205

9 045

Genomsnittlig kostnad per ålder

6 945 2 363 3 552 3 984 4 049 3 877 4 760 6 319 8 411 10 738

4 825

Fortsatt utveckling av utjämningssystemet för kommuner och landsting

Modeller för gles bebyggelsestruktur

av

Jan Molde Glesbygdsverket

Förord

Delegationen för fortsatt utveckling av utjämningssystemet för kommuner och landsting har bland annat fått i uppdrag att utvärdera träffsäkerheten hos de enskilda delarna i systemet för kostnadsutjämning. I detta uppdrag ingår att följa upp att merkostnader för hälso- och sjukvård i glesbygd beaktas på ett rimligt sätt i nuvarande system och vid behov lämna förslag till förändringar i systemet.

Inom hälso- och sjukvården beaktas i nuvarande system merkostnader inom fyra områden, nämligen sjukhusvård, primärvård, ambulanstransporter och ersättningar för sjukresor.

Glesbygdsverket har av delegationen fått i uppdrag att aktualisera beräkningarna vad gäller primärvård och sjukhusvård för att tydliggöra befolkningsförändringars effekt på utjämningen. Glesbygdsverket har vidare fått i uppdrag att ta fram förslag till alternativa beräkningsmodeller när det gäller beräkning av merkostnader för sjukresor. Dessutom har verket fått i uppdrag att ta fram förslag till modell för kompensation för merkostnader som vissa landsting med mycket långa avstånd mellan sjukhus och vårdcentraler kan ha för att tillgodose behov av övernattningsplatser i anslutning till vissa vårdcentraler.

Rapporten har författats av Jan Molde. För aktualiseringar av befolkningsdata och förslag till nya delmodeller svarar Jan Molde och Håkan Axelsson.

Östersund i november 2000

Modeller för gles begyggelsestruktur

Sammanfattning

Bebyggelsestruktur och geografiska förhållanden varierar mycket kraftigt mellan landets kommuner. Långa avstånd och gles bebyggelsestruktur med litet befolkningsunderlag för olika slag av service ger kommunerna högre enhetskostnader. Inom till exempel grundskolan och sjukvården är det rimligt att organisera verksamheten så att resorna till skolan eller vårdcentralen inte blir alltför långa. Det innebär att en kommun eller ett landsting med gles bebyggelsestruktur kan behöva bedriva sin verksamhet med betydligt fler men mindre enheter än en kommun med lika många invånare inom en mindre yta. Små enheter blir oftare dyrare att driva då de fasta kostnaderna på varje enhet inte kan fördelas på lika många invånare. Andra typer av merkostnader som uppkommer vid gles bebyggelsestruktur är t.ex. höga kostnader för skolskjutsar och sjukresor.

I nuvarande utjämningssystem beaktas bebyggelsestrukturen vid beräkning av standardkostnader inom flera av kommunernas respektive landstingens verksamheter.

Delegationen för fortsatt utveckling av utjämningssystemet för kommuner och landsting har fått i uppdrag att bland annat följa upp att merkostnader för hälso- och sjukvård i glesbygd beaktas på ett rimligt sätt i nuvarande system och vid behov lämna förslag till förändringar i systemet.

Inom hälso- och sjukvården beaktas i nuvarande system merkostnader inom fyra områden, nämligen sjukhusvård, primärvård, ambulanstransporter och ersättningar för sjukresor.

Glesbygdsverket har av delegationen fått i uppdrag att aktualisera beräkningarna vad gäller primärvård och sjukhusvård för att tydliggöra befolkningsförändringars effekt på utjämningen. Glesbygdsverket har vidare fått i uppdrag att ta fram förslag till alternativa beräkningsmodeller när det gäller beräkning av merkostnader för sjukresor. Dessutom har verket fått i uppdrag att ta fram förslag till modell för kompensation för merkostnader som vissa landsting med mycket långa avstånd mellan sjukhus och vårdcentraler kan ha för att tillgodose behov av övernattningsplatser i anslutning till vissa vårdcentraler.

Sammanfattningsvis så visar Glesbygdsverkets nya beräkningar att relativt stora skillnader i merkostnader uppkommer som ett resultat av tre års befolkningsförändringar i landstingen. Nuva-

rande system bygger på att beräkningarna aktualiseras med några års mellanrum. För att inte förändringarna ska bli alltför stora då nya beräkningar görs kan det finnas skäl att överväga att uppdatera beräkningarna årligen framöver.

När det gäller alternativa beräkningsmodeller för beräkning av merkostnader för sjukresor så presenterar Glesbygdsverket två förslag till alternativ modeller baserade på personkilometer för respektive landsting. Dessa modeller bedöms som såväl mer lättbegripliga som mer rättvisande än nuvarande modell. Förslag till kompensation för merkostnader för resor till regionsjukvård lämnas inte. En beskrivning av tänkbara vägar för att kompensera även för dessa merkostnader lämnas dock.

Slutligen lämnas förslag till modell för kompensation för merkostnader för övernattningsplatser i anslutning till vissa vårdcentraler. Kompensation för dessa merkostnader saknas i nuvarande utjämningssystem.

Primärvård

I nuvarande system beräknas, utifrån SOU 1998:151, merkostnader uppstå för vårdcentraler med ett befolkningsunderlag som understiger 5600 invånare.

För att beräkna landstingens merkostnader i detta hänseende har en fiktiv lokalisering av vårdcentraler gjorts utifrån följande kriterier. Fiktiv vårdcentral läggs ut i tätorter som får minst 1500 invånare inom 30 km vägavstånd. Den första vårdcentralen förläggs i varje kommuns största tätort. För att undvika dubbelräkning av underlag används en närhetsfaktor om 0,7. Varje befolkad ruta hänförs till den fiktiva enhet som ligger närmast. Antal personer som hänförs till respektive fiktiva enhet redovisas. För de vårdcentraler som på detta sätt får ett befolkningsunderlag som understiger 5 600 invånare beräknas merkostnader enligt vissa kostnadsfunktioner.

Nuvarande beräkning grundar sig på befolkningens bosättningsmönster per 1995-12-31. Enligt denna har 141 fiktiva vårdcentraler fått ett befolkningsunderlag understigande 5 600 invånare. De totala merkostnaderna för dessa beräknades till 66,9 miljoner.

För att studera vad befolkningsförändringar kan få för effekter för landstingens merkostnader för gles bebyggelsestruktur vad

gäller primärvård har två olika beräkningar utifrån befolkningens bosättningsmönster 1998-12-31 gjorts.

Den första beräkningen utgår från att befolkningen 1998-12-31 hänförs till de tidigare fiktivt lokaliserade vårdcentralerna. Med detta beräkningssätt får 144 vårdcentraler ett befolkningsunderlag understigande 5 600 invånare. De totala merkostnaderna för dessa kan beräknas till 68,3 miljoner. Förändringen av de totala merkostnaderna beror inte enbart på att antalet vårdcentraler med befolkningsunderlag under 5 600 invånare har förändrats, utan också på att dessa redan små vårdcentraler har fått förändrat befolkningsunderlag.

Den andra beräkningen innebär en helt ny fiktiv placering av vårdcentraler enligt samma kriterier som tidigare, men utifrån befolkningen 1998-12-31. Vid detta beräkningssätt får 134 vårdcentraler ett befolkningsunderlag understigande 5 600 invånare. De totala merkostnaderna för dessa vårdcentraler beräknas till 63,1 miljoner, vilket är knappt 6 % mindre än de merkostnader som beräknats utifrån 1995 års befolkning. Orsaken till detta är att när befolkningen i många glest befolkade områden minskar så bildas färre fiktiva vårdcentraler. Vissa områden som tidigare haft över 1 500 invånare når nu inte upp till detta tal. Den befolkning som tidigare hänförts till dessa små vårdcentraler hänförs därmed till andra vilket innebär att ett antal vårdcentraler som tidigare haft ett underlag om färre än 5 600 invånare nu får ett befolkningsunderlag som överstiger detta tal.

Av diagram 1 nedan framgår vilka effekter de bägge beräkningssätten får för respektive landsting. Man kan utifrån detta material konstatera att befolkningsförändringar under en så relativt kort tid som 3 år (1995-1998) medför stora skillnader i beräknade merkostnader för primärvård i många landsting. Detta talar för att det finns skäl att regelbundet och helst årligen uppdatera modellen med aktuellt befolkningsunderlag.

Diagram 1. Jämförelse merkostnad per invånare för små vårdcentraler

Vilket av de bägge presenterade beräkningssätten är mest relevant vid en sådan regelbunden uppdatering? Det första beräkningssättet, att applicera aktuell befolkning på de tidigare fiktiva vårdcentralerna, ger minst förändring mellan åren. Det är troligt att landstingens reella merkostnader inte heller förändras så drastiskt mellan åren. Om man, å andra sidan, i många år utgår från en fiktiv struktur som bygger på gamla befolkningsuppgifter så kommer förändringen av de beräknade merkostnaderna att bli så mycket mer drastisk när man till slut gör en ny fiktiv utplacering utifrån aktuellt befolkningsunderlag.

Det andra beräkningssättet, att göra en ny fiktiv utplacering utifrån aktuell befolkning, innebär större förändring av de beräknade merkostnaderna för de olika landstingen. Förändringen är dock ställd mot tidigare beräkning. Hur stor avvikelsen är mot respektive landstings verkliga merkostnader är en annan fråga. Landstingen är ju fria att, inom givna ramar, själva planera sin verksamhet. Kostnadsutjämningen ska kompensera landstingen för de beräknade strukturella merkostnaderna vid varje tillfälle. Detta

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Stoc k hol m

U pps al a

Söder manl and

Ö s ter götl and

J önk öpi ng

Kr onober g

Kal m ar

G o tl and

Bl ek inge

Sk åne

H a lland

V G ö tal and

Vär m land

Ö rebr o

Väs tmanl and

Da la rn a

G ä v lebor g

Väs ter nor rl and

J ä mtl and

Väs ter botten

N o rr botten

Merk/inv 96

Merk/inv 98

Merk/inv plac 98

talar för att en ny fiktiv utplacering av vårdcentraler bör göras regelbundet för att beräkna landstingens merkostnader för gles bebyggelsestruktur.

Först om de sammantagna förändringarna av bidragen till enskilda kommuner och landsting blir drastiska finns skäl att diskutera former för att hantera en sådan situation.

Sjukhusvård

I nuvarande system beräknas merkostnader uppstå för sjukhus med ett befolkningsunderlag som understiger 75 000 invånare.

Föra att beräkna landstingens merkostnader i detta hänseende har en fiktiv lokalisering av sjukhus skett utifrån följande kriterier. Som möjliga orter för lokalisering av fiktivt bassjukhus har angivits den största tätorten i varje kommun. I en första omgång läggs enheter ut centralt i alla kommuner med minst 40 000 invånare. Befolkningsunderlaget beräknas, varvid en s.k. närhetsfaktor används. I södra och mellersta Sverige räknas befolkningsunderlaget samman inom en radie av 80 km vägavstånd. I Västernorrland, Jämtland, Västerbotten och Norrbotten räknas underlaget samman inom en radie av 120 km vägavstånd. Närhetsfaktorn i södra och mellersta Sverige har satts till 0,75 och i de nordligaste länen till 0,5 vilken innebär att de som bor inom 60 km ”öronmärks’” som tillhöriga underlaget till aktuellt sjukhus. I en andra omgång letas resterande lägen (kommuncentra) som kan ge ett befolkningsunderlag om minst 25 000 personer (för de fyra norrlandslänen 20 000) inom 80 resp. 100 km fram.

Varje befolkad ruta hänförs till den fiktiva enhet som ligger närmast. Antal personer som hänförs till respektive fiktiva enhet redovisas. För de fiktiva sjukhus som på detta sätt får ett befolkningsunderlag som understiger 75 000 invånare beräknas merkostnader enligt vissa kostnadsfunktioner.

För att studera vad befolkningsförändringar kan få för effekter för landstingens merkostnader för gles bebyggelsestruktur vad gäller sjukhusvård har en beräkning gjorts utifrån att befolkningen per 1998-12-31 har hänförts till de tidigare fiktivt utplacerade sjukhusen. En kontroll har gjorts av att inget av de tidigare utplacerade sjukhusen nu har för litet underlag för att nybildas (25 respektive 20 000 invånare). Så var inte fallet. Med de kriterier som finns för fiktiv utplacering av sjukhus finns betydligt färre alternativa lokali-

seringar än för vårdcentralerna. Överensstämmelsen mellan fiktiva och verkliga lägen är vidare högre för sjukhusen än för vårdcentralerna. Av dessa skäl har ingen ny fiktiv utplacering av sjukhus gjorts utifrån aktuell befolkning.

Enligt tidigare beräkningar fanns 22 fiktiva sjukhus med mindre än 75 000 invånare i befolkningsunderlag. Om 1998 års befolkning hänförs till de tidigare fiktivt utplacerade sjukhusen får 25 sjukhus ett underlag understigande 75 000 invånare. De ytterligare tre sjukhus som med 1998 års befolkning får ett underlag understigande 75 000 invånare finns i Värmlands län (Storfors), Västmanlands län (Norberg) och Västernorrlands län (Kramfors) . Inte bara antalet sjukhus med befolkningsunderlag understigande 75 000 invånare påverkar merkostnaderna. Även förändringar av befolkningsunderlaget för de redan tidigare små sjukhusen påverkar de beräknade merkostnaderna för landstingen.

De totala merkostnaderna för små sjukhus var tidigare beräknade till 511,2 miljoner. Utifrån 1998 års befolkning uppgår de till 545,4 miljoner, en ökning med nära 7 %. För vissa landsting är förändringen stor. Det gäller särskilt för de landsting där sjukhus med färre än 75 000 invånare i befolkningsunderlag tillkommit.

Liksom för vårdcentralerna kan man konstatera att befolkningsförändringar under en så kort period som tre år (1995–98) medför stora skillnader i beräknade merkostnader för små sjukhus för många landsting. De beräknade merkostnaderna för små sjukhus uppgår per landsting till betydligt större belopp än merkostnaderna för små vårdcentraler Detta talar för att regelbundet och helst årligen uppdatera modellen med aktuellt befolkningsunderlag.

Diagram 2. Jämförelse merkostnad per invånare för små sjukhus

Ambulansstationer

I nuvarande system beräknas, utifrån SOU 1998:151, merkostnader uppstå för ambulansstationer med ett befolkningsunderlag som understiger 10 000 invånare.

Föra att beräkna landstingens merkostnader i detta avseende har en fiktiv lokalisering av ambulansstationer gjorts utifrån följande kriterier. Kilometerrutor som ligger inom 40 km från fiktivt utlagt bassjukhus exkluderas från beräkningarna då inga merkostnader bedöms uppstå för dessa. Som möjlig ort för lokalisering av ambulansstationer har angivits tätort med minst 200 invånare. Fiktiva ambulansstationer läggs ut i tätorter som får minst 1 500 invånare inom 50 km vägavstånd. För att undvika dubbelräkning används en närhetsfaktor om 0,8. För varje fiktivt utlagd enhet redovisas ort/ruta till vilken den lokaliserats samt antal personer som hänförts till respektive enhet där varje befolkningsruta hänförs till den fiktiva enhet som ligger närmast.

Merkostnaden per invånare för enheter med befolkningsunderlag understigande 10 000 invånare beräknas enligt följande formel; (2 000 000/antal pers i underlaget)-200.

0 100 200 300 400 500 600 700

S toc k hol m

Upps al a

S öder m a nl and

Ö s ter götl and

J önk öpi n g

K ronober g

Ka lma r

G o tl and

B lek inge

S k åne

Hal land

V G ö tal and

Vä rmla n d

Ö rebr o

V ä s tm anl and

Dal a rn a

G ä v lebor g

V ä s ter nor rl and

J ä m tl and

V ä s ter botten

Nor rbotten

Merk/inv -95 Merk/inv -98

Nuvarande beräkning grundar sig på befolkningens bosättningsmönster per 1995-12-31. Enligt denna har 90 fiktiva ambulansstationer fått ett befolkningsunderlag understigande 10 000 invånare. De totala merkostnaderna för dessa beräknades till 91,3 miljoner kronor.

För att studera vilka effekter befolkningsförändringar under tiden 1995–98 har haft på landstingens merkostnader i detta avseende har en ny fiktiv lokalisering av ambulansstationer gjorts efter samma kriterier som tidigare men utifrån 1998 års befolkning.

Denna fiktiva lokalisering ger 93 fiktiva ambulansstationer med ett befolkningsunderlag understigande 10 000 invånare. De totala merkostnaderna för dessa beräknas (efter samma grunder som tidigare) till 94,7 miljoner kronor.

Av diagram 3 nedan framgår skillnaden i den beräknade merkostnader per landsting mellan 1995 och 1998.

Diagram 3. Merkostnad per invånare för små ambulansstationer 1995 och 1998

0 20 40 60 80 100 120

Stockholm

Uppsala

Södermanland

Östergötland

Jönköping

Kronoberg

Kalmar

Gotland

Blekinge

Skåne

Halland

V Götaland

Värmland

Örebro

Västmanland

Dalarna

Gävleborg

Västernorrland

Jämtland

Västerbotten

Norrbotten

Merkostnad/invånare

Merk/inv 1995

Merk/inv 1998

Sjukresor

Landstingen och de landstingsfria kommunerna har det ekonomiska ansvaret för sjukresor. Reglerna och egenavgifterna varierar mellan landstingen, men ersättning för billigaste färdsätt till närmaste vårdinrättning som kan ge nödvändig vård utifrån sjukdomstillståndet är styrande principer överallt.

I nuvarande system beräknas, utifrån SOU 1998:151, merkostnader för sjukresor utifrån den s.k. invånardistansen. Detta mått anger det genomsnittliga geografiska avståndet mellan de boende i ett landsting om man fördelar befolkningen helt jämt över landstingets yta. Beräkningen av sjukresekostnaderna sker med hjälp av roten ur invånardistansen. De kostnader som beräknas på detta sätt ansluter nära till de kostnader för sjukresor som landstingen själva uppgett i en enkät under 1996.

En mer rättvisande bild av landstingens strukturella kostnader borde kunna erhållas om man beaktar det faktiska bosättningsmönstret i respektive landsting. Som en jämförelse har därför en alternativ modell nu tagits fram för att beräkna landstingens kostnader för sjukresor. Uppgift om antal resor till vårdcentraler och sjukhus har inte funnits tillgängliga. Istället har statistik över antalet besök på vårdcentraler och bassjukhus fördelade på ålderskategorier i Västernorrland använts. Utifrån denna statistik har antaganden om antal sjukresor för personer i olika åldersgrupper till vårdcentraler respektive bassjukhus gjorts.

Utifrån befolkningsstatistik på km-rutor och antaganden om antal resor per person i resp. ålderskategori har reslängd till närmaste fiktiva vårdcentral respektive bassjukhus för varje invånare i respektive landsting kunnat beräknas. Resultatet har aggregerats till summa personkilometer för respektive landsting.

Antalet personkilometer per landsting exkl. de som uppstår för personer boende inom 5 resp. 50 km från närmaste vårdcentral respektive sjukhus har också beräknats.

Att dessa ”buffertzoner” valts beror på att de egenavgifter (karensbelopp) som landstingen beslutar om ofta motsvaras av kostnaden för resor under dessa avstånd (5 km för taxi och 50 km för egen bil eller kollektivtrafik).

Utifrån antaganden om fördelning på transportslag (bil, buss eller taxi) och olika km-kostnader för de olika transportslagen

baserade på erfarenhetsvärden från Jämtlands läns landsting har kostnader beräknats för sjukresor för respektive landsting.

De totala kostnader som beräknats på detta sätt ligger 38 % över de kostnader som nuvarande modell redovisar. Orsaken är sannolikt en överskattning av antalet sjukresor. Det sker förmodligen ett stort antal sjukbesök där den enskilde i och för sig bor långt från närmaste vårdinrättning men där kostnader för sjukresor av olika skäl ändå inte uppstår.

En justering av de värden som beräknats ner till tidigare modells totala kostnadsnivå har därför gjorts. Fördelningen av de sjukresekostnader som beräknats på detta sätt skiljer ändå sig på flera håll från nuvarande modell. Variationen mellan landstingen är större, och för ett län, Jämtland, är skillnaden mellan de bägge modellerna så stor som 61 %.

Som en förenklad modell har också redovisats kostnaden per invånare i landstingen enbart relaterad till det totala antalet personkilometer. Denna förenklade modell ger, på samma sätt som ovan redovisad modell, relativt stora skillnader gentemot nuvarande modell. Dock är spännvidden mellan de olika landstingen i den förenklade modellen något mindre.

I diagram 4 nedan redovisas en jämförelse mellan nuvarande modell och två av de ovan redovisade alternativa modellerna.

Diagram4. Jämförelse mellan tidigare och alternativa modeller för sjukresor, kronor per invånare.

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450

S toc k holm

Upps ala

S öder manland

Ö s te rgöt land

J önk öping

K ronober g

Ka lma r

G o tl and

B lek inge

S k åne

Halland

V G ö ta land

V ä rm land

Ö rebr o

V ä s tmanland

Dalar n a

G ä v lebaor g

V ä s ter nor rl and

J ä mt land

V ä s ter bot te n

N o rr b o tte n

Just nymodell

Nuv modell

Förenklad

Frågan om kompensation för merkostnader för resor till regionsjukvård

Det bör noteras att varken gällande eller ovan föreslagna modell för beräkning av merkostnader för sjukresor beaktar de merkostnader ett landsting kan ha på grund av långa avstånd till närmaste regionsjukhus som kan ge adekvat vård. Andelen sjukresor till regionsjukhus är liten, i exempelvis jämtlands län ca 4 %, men då varje resa kan vara kostsam svarar kostnaderna för resor till regionsjukhus i jämtlands län för ca 4 miljoner per år eller nära 15 % av de totala sjukresekostnaderna.

Detta talar för att försöka hitta en modell som kompenserar landsting som har merkostnader för sjukresor till regionsjukvård p.g.a. långa avstånd till regionsjukhus.

Vad är regionsjukvård och regionsjukhus?

I Hälso- och SjukvårdsLagen (HSL) anges grunderna för landstingens ansvar för hälso- och sjukvård. I lagen anges bland annat att varje landsting ska erbjuda en god hälso- och sjukvård åt de som är bosatta i landstinget. Vidare har landstingen en skyldighet att erbjuda akut vård åt de som tillfälligt vistas i landstinget. Dessutom får landstingen även i övrigt erbjuda hälso- och sjukvård åt personer som inte är bosatta i landstinget efter överenskommelse landstingen emellan.

Av HSL 9 § framgår att regeringen får föreskriva att riket ska delas in i regioner för den hälso- och sjukvård som berör flera landsting och att de ska samverka om sådan vård. I landet finns f.n. sex regioner, var och en men en särskild samverkansnämnd med uppgift att svara för samverkan vad gäller regionala hälso- och sjukvårdsfrågor.

Tabell 1. Regioner och landsting

1

Region

Landsting

Stockholm-Gotland Stockholm och Gotland Sydöstra Östergötland, Jönköping och Kalmar Södra Kronoberg, Blekinge, Skåne och s Halland Västra V Götaland o N Halland Uppsala-Örebro Uppsala, Södermanland, Värmland, Örebro, Västmanland, Dalarna och Gävleborg Norra Västernorrland, Jämtland, Västerbotten och Norrbotten (S och N Halland skiljs i normalfallet åt av Ätran, som rinner ut vid Falkenberg).

Till varje region finns ett eller flera regionsjukhus enligt tabell två nedan.

Tabell 2. Regioner och regionsjukhus

Region Regionsjukhus

Stockholm-Gotland Huddinge och Karolinska sjukhusen i Stockholm Sydöstra Universitetssjukhuset i Linköping Södra Universitetssjukhusen i Lund och Malmö Västra Sahlgrenska universitetssjukhuset i Göteborg Uppsala-Örebro Uppsala och Örebro Norra Norrlands universitetssjukhus i Umeå

Vilken typ av vård som varje landsting själv kan erbjuda och vilken typ av vård som, av ekonomiska eller kompetensmässiga skäl, kräver större underlag att bedriva förändras i takt med den medicinsk/tekniska utvecklingen.

Generellt är befolkningsmässigt mindre landsting i högre grad beroende av samverkan med regionsjukhus än större. Gränsen för vilken typ av vård som är ”regionsjukvård” kan därför variera mellan olika landsting. Oftast handlar dock regionavtalen om högt specialiserad sjukvård såsom t.ex. neuro- thorax- och plastikkirurgi.

Det är också så att regionindelningen med regionsjukhusen enligt ovan inte är tillräcklig för att tillgodose alla typer av vårdbehov. I exempelvis Jämtlands län redovisas för 1999 knappt 3 200 resor till regionsjukhuset i Umeå och nästan lika många

1

Riksavtal för utomlänsvård och kommentarer, Landstingsförbundet 1996.

(knappt 2 850 resor) till andra utomlänssjukhus såsom Uppsala, Stockholm, Göteborg och Örebro.

När det gäller antalet resor till regionsjukhus finns ett material från Västernorrlands läns landsting som utvisar antalet besök vid regionsjukhus per person och år i olika åldersintervaller, se tabell 3 nedan.

Tabell 3. Antal vårdkontakter per person och år i olika åldrar

2

Åldersklass Antal per person och år 0–6 0,014 7–12 0,012 13–15 0,016 16–19 0,021 20–24 0,027 25–29 0,025 30–39 0,024 40–49 0,040 50–59 0,053 60–64 0,060 65–79 0,058 80–84 0,025 85*89 0,011 90– 0,003

Tänkbara beräkningsmodeller

För att beräkna merkostnader för resor till regionsjukhus finns flera alternativ. 1) Antaganden om antal resor per åldersgrupp görs utifrån stati-

stik över antal vårdkontakter per åldersgrupp. För boende i varje landsting anges vilket eller vilka regionsjukhus (enligt tabell 2 ovan) som resorna avser. Antalet personkm beräknas. Antal personkm där reslängden överstiger vissa reslängder beräknas. För dessa personkm kan kostnaden beräknas utifrån olika antaganden. Då resorna i mycket hög utsträckning tycks går till andra sjukhus än de i riksavtalet angivna regionsjukhu-

2

Bearbeta statistik från Västernorrlands läns landsting avs 1997.

sen, och det dessutom visat sig svårt att göra beräkningar på samma detaljerade nivå som för sjukresor inom det egna landstingsområdet, lämnas inga förslag utifrån denna modell. 2) Antaganden om viss storleksgräns på landsting (ev. flera

nivåer) där landstinget inte själv kan ha kompetens eller ekonomi att själva erbjuda viss specialistvård. Schabloniserad kompensation beräknas till dessa för de extra reskostnader det kan föra med sig. Detta alternativ har likheter med den delmodell för kompensation till små landsting som finns i gällande utjämningssystem.3 Varje landsting med färre än 200 000 invånare får i gällande utjämningssystem ett tillägg med 100 kronor per invånare för varje tiotusental som landstingets invånarantal understiger 200 000. 3) Kombinera alt 2 med en avståndsfaktor.

Övernattningsplatser vid vårdcentraler

Landsting som har vårdcentraler belägna på långt avstånd från närmaste sjukhus kan ha behov av övernattnings/övervakningsplatser i anslutning till dessa vårdcentraler. Under 1998 fanns i landet 170 sådana vårdplatser i anslutning till 18 vårdcentraler i fyra län.

Nuvarande utjämningssystem ger inte kompensation för de merkostnader som behovet av dessa platser medför.

För att beräkna landstingens strukturella merkostnader för denna verksamhet har en analys gjorts över vilka fiktivt utplacerade vårdcentraler som har mer än vissa angivna avstånd till närmaste sjukhus. Det visar sig då att det finns 23 vårdcentraler i fem landsting där avståndet till närmaste sjukhus är minst 8 mil. De fem landstingen är Värmland, Västernorrland, Jämtland, Västerbotten och Norrbotten.

Om avståndet ändras till minst 10 mil finns 15 vårdcentraler i fyra län (Västernorrland, Jämtland, Västerbotten och Norrbotten). Om avståndet, slutligen, anges till 12 mil finns 11 vårdcentraler i samma fyra landsting.

Hur många vårdplatser kan då behövas i anslutning till varje vårdcentral med långt avstånd till närmaste sjukhus. Av befintlig statistik över situationen 1998 framgår att stora variationer finns. Här nedan har antagits ett behov av en plats per 1 000 invånare i respektive vårdcentrals upptagningsområde. Med detta antagande

3

SFS 1995:1645.

som grund kan antalet platser i anslutning till vårdcentraler med mer än 8 mil till närmaste sjukhus beräknas till 101.

Vilka merkostnader ger då dessa platser upphov till? Enligt uppgift från ett landsting beräknar dessa sina kostnader till mellan 625 och 750 tusen kronor per årsplats beroende på antalet platser på respektive ställe. Dessa kostnader förutsätter ett visst mått av samordning med t.ex. kommunernas äldreboenden vad gäller bland annat nattbemanning. De faktiska kostnaderna för denna verksamhet varierar i verkligheten sannolikt kraftigt, bland annat utifrån omfattningen på samordningen med kommunernas verksamhet.

Det är rimligt att anta att de vårdcentraler som har relativt korta avstånd till närmaste sjukhus i högre grad nyttjar de vårdplatser som finns där. Kostnaderna för övernattningsplatser vid avlägset belägna vårdcentraler kan därför i viss mån anses utbytbara mot kostnader för sjukhusvård. Dock innebär behovet av tillgängliga vårdplatser vid flera avlägset belägna vårdcentraler med vardera små upptagningsområden att totalt fler vårdplatser måste finnas tillgängliga än om behovet kan tillgodoses vid ett och samma ställe.

Med beaktande av vad som ovan redovisats har i räkneexemplet nedan merkostnader för vårdplatser i anslutning till avlägset belägna vårdcentraler angivits till 500 tusen kronor per plats och år.

I diagram 5 nedan redovisas merkostnader utifrån följande förutsättningar; behov av övernattningsplatser bedöms finnas i anslutning till fiktivt utplacerade vårdcentraler med mer än 8 mil till närmaste sjukhus. Antalet platser beräknas som 1 per tusen invånare i respektive vårdcentrals upptagningsområde. Merkostnaden för varje sådan plats har bedömts till 500 000 kronor per år.

Diagram 5. Merkostnad per invånare för övernattningsplatser 1998

Som framgår av diagrammet ovan uppkommer för berörda landsting (med ovan angivna antaganden) merkostnader per invånare som är högre än merkostnaderna för små vårdcentraler och för små ambulansstationer. Det talar för att merkostnader för behov av denna typ av verksamhet bör beaktas i utjämningssystemet. Ovan beskriven modell bör kunna ligga till grund beräkning av merkostnaderna. Vilka antaganden och värden som ska ingå i modellen behöver dock utredas ytterligare.

Merk/inv

0 20 40 60 80 100 120 140

S tockhol m

U ppsal a

S ödermanl and

Östergötl and

Jönköpi ng

K ronoberg

Ka lm a r

Gotl and

B leki nge

S k åne

H a lland

V Götal and

V ä rml and

Örebro

V ä stmanl and

Da la rn a

Gävl eborg

V ä sternorrl and

Jämtl and

V ä sterbotten

Norrbotten

Merk/inv

Jämställdhetsaspekter på delar av det kommunala utjämningssystemet

av

Karin E Wenander

1 Inledning

1.1 Uppdraget

Utbudet av kommunal- och landstingskommunal service har stor betydelse för kvinnors och mäns levnadsförhållanden. Kvinnor och män är också i olika utsträckning beroende av den kommunala servicen. I detta avseende skall det kommunala utjämningssystemet vara neutralt.

Utjämningsdelegationen har fått i uppdrag av regeringen att analysera jämställdhetsaspekterna i utjämningssystemet (Dir 1999:57).

Arbetet har genomförts av Karin E Wenander, planeringsledare vid Göteborgs Stad, i samarbete med Leif Andersson från Utjämningsdelegationen.

1.2 Avgränsning

Vår avsikt har varit att fördjupa oss i följande delar i utjämningssystemet och analysera dessa utifrån kön.

Behov av kommunernas och landstingskommunernas service inom kollektivtrafiken som kan innebära strukturella kostnadsskillnader. Behov av kommunernas service inom äldreomsorgen som kan innebära strukturella kostnadsskillnader.

1.3 Metod

Vår avsikt var att pröva 3R-metoden som är ett verktyg för systematisk jämställdhetsanalys, utvecklat av Svenska Kommunförbundet. Eftersom det inte har varit möjligt att göra egna undersökningar inom ramen för uppdraget har det stött på stora svårigheter att använda denna metod så som vi planerat.

När det gäller kollektivtrafiken har vi därför försökt göra en kartläggning utifrån sifferbaserat material med stöd av ett mindre antal forskares studier och andra utredningar. Mycket är dock ogjort inom området och det finns ett stort behov av ytterligare

forskning. Dessutom har avsaknaden av könsuppdelad statistik inom området bl.a. lett till att vi inte kunna skapa den enhetlighet i strukturen av vårt material som vi önskat. Därför har vi för äldreomsorgen lagt tyngdpunkten på att redovisa en forskares studie.

2 Kollektivtrafiken

2.1 Utjämningssystemet och kollektivtrafiken

Kostnadsutjämningen beräknas länsvis utifrån faktorerna

gleshet arbetspendling tätortsstruktur

De beräknade standardkostnaderna reduceras med 25 procent och fördelas med 50 procent till kommunerna och 50 procent till landstinget inom respektive län. Fördelningen mellan kommunerna inom länet sker efter den faktiska kostnadsfördelningen för kollektivtrafik.

2.2 Frågeställningar

I denna delrapport försöker vi sätta fokus på eventuella skillnader i resande och resmönster.

Har kvinnor och män olika resvanor och resmönster? Är behoven av kollektiva transporter olika för kvinnor och män? Är behoven olika för olika grupper av kvinnor respektive män? Finns det geografiska skillnader? Kan dessa eventuella skillnader i sin tur innebära strukturella kostnadsskillnader mellan kommuner respektive landsting? Är det i så fall befogat att i ökad utsträckning ha separata behovsberäkningar för kvinnor och män?

2.3 Svenskarnas resor och resmönster

Nästan 5 miljarder resor

Under 1998 gjorde Sveriges befolkning i åldern 6–84 år 4,8 miljarder resor. Bilresorna utgjorde den största delen, 55 procent. 11 procent av resorna gjorde vi med kollektiva färdmedel. 48 procent var resor till eller från arbete, skola eller tjänste-

ärende. Dessa var också de vanligaste målen för kollektivresorna. Det näst vanligaste målet för våra resor var fritidsaktiviteter, så även med kollektiva transporter.

Tabell 1. Antal resor1 (miljoner) efter huvudsakligt färdsätt och huvudsakligt ärende

Huvudsakligt ärende

Huvudsakligt färdsätt

Samtliga

Fot, cykel

Moped, mc

Bil Kollektivt Övriga färdsätt

Uppgift saknas

Arbete, skola, tjänste

660 10 1 199 (25) 366 (8) 84 0 2 319 (48)

Service, inköp

245 3 552 (12) 45 (1) 5 0 850 (18)

Fritid

542 9 832 (17) 99 (2) 42 0 1 524 (32)

Övriga ärenden

14 0 43 (1) 11 (0) 15 0 83 (2)

Uppgift saknas

3 0 0 (0) 0 (0) 0 19 22 (0)

Samtliga 1 464 22 2 626 (55) 521 (11) 146 19 4 798 (100)

Källa: Resvaneundersökningen Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport. Siff-

rorna inom parentes är procent av det totala antalet resor.

Tillgång till bil

81 procent av befolkningen hade tillgång till minst en bil år 1998. Bland andelen samboende med barn hade 95 procent tillgång till bil. Bland ensamstående föräldrar hade 70 procent tillgång till bil.

1

Huvudresor.

Diagram 1. Biltillgång efter hushållstyp

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport

Personer utan bil åkte kollektivt

Av de resor som gjordes med kollektiva färdmedel under 1998 gjordes 40 procent av personer utan tillgång till bil. 45 procent av de kollektiva resorna gjordes av personer med tillgång till en bil, 15 procent med tillgång till fler än en bil.

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Sa

m

bo

en

de

ut

an

ba

rn

Sam

bo

en

de

me

d b

ar

n

S

am

tlig

a

2 eller fler 1 bil Ingen bil

Diagram 2. Antal resor2 procentuellt fördelade efter antal bilar och färdsätt

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport

Geografiska skillnader

I mindre tätorter och på glesbygden var det påtagligt att bilen dominerade som färdmedel 1998. Av de resor som startade i regionerna T5 eller T6 utgjordes 65 respektive 66 procent av bilresor. Minst var andelen bilresor från och inom Stockholmsområdet (T1), där motsvarande andel var endast 43 procent. I denna region var däremot resor med kollektiva färdmedel hela 28 procent. Detta kan jämföras med Göteborgsområdet där 18 procent var kollektivt resande.

2

Reseelement.

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Fot, cykel, moped, mc

Bil Kollektivt Övriga färdsätt Samtliga

Ingen bil

1bil

2 eller fler

Tabell 2. Antal resor3 (miljoner) efter T-region och färdsätt

T-region Färdsätt

Samtliga

Fot,

cykel

Bil Kollektivt Övrigt färdsätt

Uppgift saknas

T1

207 337 (43) 224 (28) 21

2 791

T2

84 182 (53) 63 (18) 13

1 343

T3

433 518 (49) 84 (8) 29

4 1 068

T4

379 532 (54) 39 (4) 23

5 978

T5

235 681 (65) 76 (7) 47

3 1 042

T6

99 281 (66) 24 (6) 23

1 428

Uppgift saknas

26 93 (69) 8 (6) 8

0 135

Samtlig a

1 463 2 624

518

164

16 4 785

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport. Siffrorna inom parentes är procent av samtliga inom respektive region.

T-regioner

”T-region utgör en sammanslagning av tätorter av ungefär samma storlek. Sammanslagningen bygger på SAMS-områden. Vid indelning sker denna efter antal invånare i tätorter. Dessutom sker en geografisk uppdelning av mindre tätorter och glesbygd på södra och norra Sverige. Detta för att kunna urskilja eventuella skillnader i resande när det gäller stad och landsbygd. Olika förutsättningar kan t ex tänkas råda när det gäller tillgång till allmänna kommunikationer och därmed behov av bil.” Ur Svenskarnas Resor 1998

T1 Stockholms tätort med förorter T2 Göteborgs tätort med förorter T3 Övriga tätorter med fler än 25 000 invånare T4 Tätorter med 5 000 till 25 000 invånare T5 Mindre tätorter och glesbygd i södra Sverige T6 Mindre tätorter och glesbygd i norra Sverige (Norrland + S och W-län)

3

Huvudresor.

2.4 Skillnader mellan kvinnors och mäns resor och resmönster

Män i yngre medelåldern reste mest

Män gjorde 1998 något fler resor än kvinnor, 1,7 respektive 1,6 resor per dag. Skillnaderna återfinns i så gott som alla ålderskategorier. Flest resor gjorde män i åldern 25–34 år. Minst resor gjorde kvinnor i åldern 75–84 år.

Diagram 3. Antal resor4 per person och dag efter kön och ålder, brutto

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport.

Kvinnor åkte mer kollektivt – män åkte mer bil

Männen dominerade som bilförare och körde 75 procent av den totala reslängden med bil år 1997. Kvinnor åkte med som passagerare – två tredjedelar av alla passagerare i bil var kvinnor.

4

Huvudresor.

0 0,5

1 1,5

2 2,5

6-14 år 15-25 år 25-34 år 35-44 år 45-54 år 55-64 år 65-74 år 75-84 år Samtliga

Man Kvinna

Diagram 4. Skillnader i färdmedelsval mellan kvinnor och män.

Källa: Riks-RVU 1997 (SIKA Rapport 1997:7) (Från: Prop. 1997/98:56, Bilaga 3)

Flest arbetsresor med bil av män, kollektivresor av kvinnor

Andelen arbetsresor med bil var betydligt högre för männen än för kvinnorna, 68 respektive 55 procent. En högre andel kvinnor än män åkte däremot kollektivt till arbetet, 16 respektive 10 procent.

Diagram 5:

(Från: Res-nytt 4/99).

Män gjorde fler tjänsteresor

Det genomsnittliga antalet tjänsteresor steg med inkomsten. Skillnaderna mellan könen var förhållandevis små inom de lägre inkomstklasserna, men i de högre inkomstklasserna var det betydligt fler män som gjorde långväga tjänsteresor.

Diagram 6.

(Från: Res-nytt 3/99).

Mäns arbetsresor dubbelt så långa som kvinnors

Männens arbetsresor var i genomsnitt mer än dubbelt så långa som kvinnornas. Skillnaderna mellan könen var små när det gäller resors längd för service eller inköp och fritidsresor.

Diagram 7. Genomsnittlig färdlängd (km) per person och dag fördelat efter kön och huvudsakligt ärende, brutto

Diagrammet finns endast i den tryckta upplagan.

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport

Kvinnor gjorde fler inköpsresor och resor i samband med barntillsyn

Det var betydligt vanligare att en kvinna gjorde en resa i samband med barntillsyn eller för att göra inköp än en man.

Diagram 8. Delresor uppdelade efter ärende för män och kvinnor

Diagrammet finns endast i den tryckta upplagan.

Källa: Riks RVU 1994. (Från:Hur vi reser och varför. Om olika samhälls-

gruppers resmönster.SAMPLAN Nr 1995:11. SIKA).

Kortast reste:

Lågutbildade kvinnor

Längst reste män med gymnasial utbildning, drygt 61 km per dag, och kortast kvinnor med endast förgymnasial utbildning, drygt 34 km.

Diagram 9. Genomsnittlig färdlängd (km) per person och dag efter kön och utbildning, brutto

Diagrammet finns endast i den tryckta upplagan.

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport

Ensamstående kvinnor utan arbete

Män reste längre än kvinnor inom samtliga grupperingar utom en. Bland gifta/sammanboende där ingen arbetar reste kvinnorna i genomsnitt längre än männen.

Diagram 10. Färdlängd per person och dag efter kön och hushållstyp, brutto

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport

Ensamstående föräldrar

Störst skillnad mellan könen rådde bland sammanboende utan barn. Där reste männen i genomsnitt ca 61 km per dag medan kvinnorna endast reste ca 38 km per dag.

Diagram 11. Färdlängd per person och dag efter kön och hushållstyp, brutto

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport

0 10 20 30 40 50 60 70

Ensamstående,

arbetar inte Ensamstående,

arbetar

Gift/samanboende,

ingen arbetar

Gift/samanboende, en

arbetar

Gift/samanboende,

båda arbetar

Kvinna Man

0 10 20 30 40 50 60 70

E n s a m s tående

ut an barn

E n s a m s tående

m ed barn

S a m boende

ut an barn

S a m boende

m ed barn

Sa mtlig a

Man Kvinna

Kvinnor med låg inkomst

Både kvinnor och män med högre inkomst tenderar att ha en högre genomsnittlig reslängd per dag än personer med lägre inkomst.

Diagram 12.

(Från: SIKA Kommunikationer Nr 2 2000)

Äldre kvinnor

I åldrarna till och med sjutton år reser flickor något längre än pojkar per dag. Från arton års ålder förändras mönstren så att män reser längre. Även över 65 år reser män fortfarande längre.

Diagram 13.

(Från: SIKA Kommunikationer Nr 2 2000)

Kvinnor med låga inkomster gjorde kortast resor med bil

Hur långt en person reste 1997 berodde snarare på vilken inkomst man hade än vilket kön man tillhörde. I vissa inkomsklasser existerade nästan inga könsskillnader alls i reslängd eller restid.

Diagram 14. Genomsnittlig reslängd med bil för män och kvinnor i olika inkomstklasser.

Källa: Riks-RVU 1997 (SIKA Rapport 1997:7) (Från: Prop. 1997/98:56, Bilaga 3).

Kvinnor och män ägnade lika mycket tid att åka kollektiva färdmedel

Diagram 15. Genomsnittlig restid (minuter) till/från arbetet fördelat på kön och färdsätt, netto

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport.

0 20 40 60 80

Fot, cykel Bil Kollektivt Samtliga

Man Kvinna

Kvinnors huvudresor bestod av fler delresor

Det var främst bland barnfamiljer som ärende utfördes på väg till eller från arbetet. Kvinnor gjorde det i betydligt större utsträckning än män. Det var bland sammanboende kvinnor med små barn, samt ensamstående kvinnor med barn som kombinationer av ärende flitigast förekom. Även män med små barn gjorde fler kombinerade resor än andra män, men skillnaderna jämfört med andra män var små.

Diagram 16. Andel av arbetsresor som kombineras med annat ärende, förvärvsarbetande kvinnor och män i olika hushållstyper, 1994/95/96. Obs! Gruppen ensamstående män med barn är allt för liten för att kunna analyseras

Källa: Lars-Gunnar Krantz: Egen bearbetning av Riks RVU.

Geografiska skillnader och kön

Stockholmsmännen gjorde de längsta arbetsresorna

Skillnaderna är stora när det gäller reslängden till arbetet mellan olika delar av landet. Stockholmarna gjorde de längsta arbetsresorna med i genomsnitt 13,5 km. Även i Göteborg, Malmö samt i de större städerna var arbetsresorna längre än i riksgenomsnittet.

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Ensamst. Utan barn

Ensamst. Med barn

Sambo utan barn

Sambo, barn 0-6 år

Sambo,

barn 7-18

år

A n d e l av ar b e ts reso r, %

Män Kvinnor

Männens arbetsresor var längre än kvinnornas i samtliga av de studerade regionerna.

Diagram 17.

(Från: RES-nytt 4/99)

Kvinnors och mäns restid ungefär lika långa

Längst restid till och från arbetet under 1998 hade personer i Stockholms län. Både männen och kvinnorna hade en genomsnittlig restid på närmare en timme. Kortast restid hade invånarna i region 5. Männen hade vanligtvis något längre restid än kvinnorna, men skillnaderna var inte markanta.

Diagram 18. Genomsnittlig restid (minuter) till/från arbete efter kön och R-region, netto

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport.

R-regioner

Landet indelas i åtta s k riksområden eller R-regioner. Indelningen utgår från länen enligt följande.

R-region Län

R-region Län

R-region Län

R1 Stockholms R4

Blekinge Skåne

R7 Västernorrland s Jämtlands

R2

Uppsala Södermanland s Östergötlands Örebro Västmanlands

R5

Hallands Göteborg- och Bohus Älvsborgs Skaraborgs

R8 Västerbottens Norrbottens

R3 Jönköpings Kronobergs Kalmar Gotlands

R6

Värmlands Dalarnas Gävleborgs

Källa: Riks RVU, Svenskarnas resor 1998, Resultatrapport.

47 40

49

47

31

46 40

42

56

44

31

41 41

36

47

39 36

56

0 20 40 60 80 100 120

Hela riket

R7 R5 R3 R1

Man Kvinna

3 Diskussion

I detta avsnitt har vi försökt besvara de inledande frågeställningarna.

Har kvinnor och män olika resvanor och resmönster?

Kvinnors och mäns resvanor och resmönster skiljer sig åt. Av vårt siffermaterial framgår att det är stora könsskillnaderna när det gäller geografisk räckvidd i vardagslag bl.a. som en följd av att tillgång till bil är olika.

Hur tid och rum utnyttjas skiljer sig också åt. Det finns ett stabilt mönster, nämligen att män i genomsnitt reser längre än kvinnor. I en studie om förändringar av kvinnors och mäns rörlighet framgår att skillnaden mellan den dagliga reslängden består, även när man jämför olika ålders-, sysselsättnings- eller inkomstgrupper. (Krantz 1999)

Av siffermaterialet kan vi också se att män disponerar bil oftare och reser mer med bil än kvinnor. Beror då skillnaden i rörlighet på olika biltillgång?

Även när man tar hänsyn till bildisposition så kvarstår stora skillnader mellan förvärvsarbetande mäns och kvinnors resande. Även i hushåll där det finns två bilar reser kvinnor mindre än män. Det finns alltså andra faktorer än enbart bildisposition som påverkar skillnaderna i rörlighet mellan könen. (Krantz 1999)

I en rapport från SIKA visas att mäns längre sträckor till sina arbeten inte heller är hela förklaringen till könsskillnaderna i valet av färdmedel till och från arbetet. De har kommit fram till att även vid resor kortare än 5 km är det t ex fler män som åker bil än som cyklar. (SAMPLAN Nr 1995:11)

Krantz betonar i sin studie att rörlighet är en könsrelations- eller jämställdhetsfråga. Kvinnors mindre resande är ett rumsligt tecken på skilda livsmönster och på ojämställdhet. Ett mer jämställt arbetsliv, hemliv och fördelning av ekonomiska resurser torde innebära att kvinnors rörlighet ökar.

När man studerar resornas fördelning på olika ärenden ger det en bild av hur kvinnors och mäns aktiviteter skiljer sig åt. Skillnaden mellan förvärvsarbetande mäns och kvinnors rörlighet beror bl.a. på att män har längre till arbetet och reser fler tjänsteresor. Det är det könssegregerande arbetslivet som leder till

dessa skillnader. Kvinnor reser mer än män i samband med ärenden som inköp, omsorg och service. De största skillnaderna återfinns i barnfamiljer. Kvinnors större ansvar för barn och hushåll minskar möjligheterna och behovet av att resa i och till arbetet men även till fritiden. (Krantz 1999)

”Förändringar av mäns och kvinnors rörlighet kan dock inte ses som parallella eller oberoende processen. Om kvinnor i ökad grad ska resa långt till arbetet och göra tjänsteresor innebär det att män får överta en del av de restriktioner som idag begränsar kvinnors rörlighet, såsom ansvar för att lämna och hämta barn, inköp etc. Resultatet torde bli att rörlighetens omfattning, i första hand reslängden, minskar bland män.” (Krantz 1999)

Krantz ställer sig i rapporten också frågan: ”Är kvinnors kortare resor uttryck för hinder i vardagen eller en önskan att leva mer ´lokalt´?” och gör bilden mer komplex. Han menar att det i analyserna av kvinnors och mäns rörlighet ofta ligger ett antagande om att resor har ett positivt samband med välfärd i vid mening.

Frågan om kvinnors lägre rörlighet är ett resultat av rådande relationer mellan könen och leder de till individuella förluster i välfärd. Den kollektiva välfärdsvinsten av en ständigt ökande rörlighet i samhället ifrågasätts dock alltmer, framför allt på grund av bilismens negativa konsekvenser för miljön, samtidigt som det är allt svårare att hävda ett klart samband mellan välfärd och t ex genomsnittlig reslängd per dygn. (Krantz 1999)

Är behoven av kollektiva transporter olika för kvinnor och män?

Kollektiva transporter utgör endast en liten del av det totala antalet resor som vi gör, 7 procent jämfört med 60 procent med bil (SIKA Kommunikationer 2 2000). Lokala och regionala kollektiva transporterna är dock avgörande för mångas, särskilt kvinnors, möjligheter att förflytta sig eller ta sig till arbetet.

Kvinnors och mäns olika livsvillkor och olika förhållande till förvärvsarbete och omsorgsansvar skapar olika resbehov. Resvaneundersökningar visar att kvinnor har ett mer komplext resmönster med fler anhalter på sina resor till arbetet än vad män har. Kvinnor gör ärende för inköp och barnomsorg på vägen och reser mer kors

och tvärs, medan majoriteten män i större utsträckning reser från en punkt till en annan, utan avbrott. (Lundkvist 1998)

Vem är då dagens kollektivtrafiken utformad för? I sin rapport om ojämställdhetens miljöer hänvisa Helén Lundkvist till Randi Hjorhol på Transportokonomiska Institutt i Oslo som menar att kollektivtrafiknäten vanligen bygger på linearitet i tid och rum. Detta innebär att kollektivtrafiken dels utgår från produktionsnormen, heltidsarbete, genom att vara som mest tillgänglig i anslutning till kontorstiderna och dels ha dåligt utvecklade tvärkommunikationer.

”Att kollektivtrafiken svarar mot mäns resmönster och resbehov i större utsträckning än mot kvinnors, trots att det är kvinnor som i störst utsträckning reser kollektivt, innebär att kollektivtrafiken svarar mot behoven hos dem som inte reser.” (Lundkvist 1998)

Är behoven olika för olika grupper av kvinnor respektive män?

Uppdelningen i de båda kategorierna kvinnor och män har visat sig ha svagheter och Krantz pekar i sin studie på att bilden under senare år kompletterats med analyser av de skillnader som finns mellan olika grupper av kvinnor respektive män.

Vårt siffermaterial visar att inkomst är en variabel som starkt påverkar hur långt vi reser. För både kvinnor och män gäller att ju högre inkomst man har ju längre resor gör man. När vi jämför kvinnor och män inom samma inkomstgrupper visar det sig att det är mindre könsskillnader i reslängd, men kvinnor färdas genomgående kortare i bil än män i nästan samtliga grupper.

Kvinnor och män är dock inte jämt fördelade över alla inkomstgrupper. I de högre inkomstgrupperna är det mycket färre kvinnor än män. (Lundkvist, 1998)

Finns det geografiska skillnader?

Restid, reslängd och antalet resor är relativt lika över landet. De stora regionala skillnaderna ligger i valet av färdmedel. I tätbebodda delar av landet finns det ett större underlag för kollektivtrafik och ett större utbud. I dessa regioner är då inte heller behovet av att ha bil lika stort som i mer glest befolkade

delar av landet. Drygt 80 procent av svenska folket har tillgång till en bil, men det finns tydliga regional skillnader. (Krantz 1999)

Störst regional olikheter finner man vid studier av kollektivresor. Vårt siffermaterial visar att i de tätbefolkade länen är andelen kollektivresenärer betydligt större jämfört med glesbefolkade län. Den största andelen av kollektivresenärerna är kvinnor i Stockholmsområdet.

Ett annat sätt att studera den geografiska strukturens betydelse för rörligheten är att fokusera på avstånden till olika aktiviteter. Ofta antas dessa vara längre i glest befolkade regioner. Regionala skillnader i reslängd följer dock inte det mönstret. (Krantz 1999)

Arbetsresorna, visar vår statistik, är t ex längst i storstäderna, räknat såväl i geografiska avstånd som i tid. De kortaste arbetsresorna återfinns i medelstora städer och deras omland samt i Norra glesbygden

Kan dessa eventuella skillnader i sin tur innebära strukturella kostnadsskillnader mellan kommuner respektive landsting?

Utjämningsmodellen för kollektivtrafik innehåller inget försök att fånga strukturellt betingade skillnader vad avser behov eller efterfrågan beroende på kön. De faktorer som används är relaterade till täthet och arbetspendling. Detta innebär att vi inte med säkerhet kan avgöra om fördelningen hade sett annorlunda ut om en bohovs-/efterfrågeanalys p g a kön legat till grund för eller ingått i modellen. Som framgår av rapporten är det framför allt kvinnor i storstad som använder kollektivtrafiken. Dagens system kompenserar just dessa områden.

Är det i så fall befogat att i ökad utsträckning ha separata behovsberäkningar för kvinnor och män?

Med det underlag som redovisats i denna rapport är det svårt att dra någon bestämd slutsats. Det skulle krävas ett betydande utredningsarbete för att klargöra hur kopplingen mellan den beskrivna situationen och behov samt kostnader ser ut.

4 Äldreomsorgen

4.1 Utjämningssystemet och äldreomsorgen

Utjämningssystemet för äldreomsorgen består av fyra olika delar.

I den första och dominerande delen sker fördelningen utifrån en normkostnad som beräknas på vårdbehovet för den äldre befolkningen i respektive kommun. Normkostnaden beräknas för varje delgrupp med hänsyn tagen till kön, ålder, civilstånd, yrkesbakgrund och etnicitet. Den andra delen avser merkostnader för hemtjänst i glesbygd. Den tredje delen är en utjämning till glesbygdskommuner avseende merkostnader för en högre andel pensionärer som behöver bo på institutioner eller särskilt boende. Den fjärde delen är ett generellt tillägg till alla kommuner för färdtjänst och handikappomsorg.

4.2 Genomförande/Metod

I denna delrapport försöker vi belysa skillnader i omsorgen för äldre kvinnor respektive män ur några olika aspekter. I sökande efter information fann vi få undersökningar inom området med ett tydligt könsperspektiv. Marta Szebehely vid Institutionen för socialt arbete vid Stockholms universitet, är en av de forskare i Sverige som lagt kvalitativa könsaspekter på äldreomsorgen. Vi har valt att lyfta fram några delar ur hennes studie ”Hjälp i hemmet i nedskärningstid – hemtjänstens och anhörigas insatser för gamla kvinnor och män”1.

Tyngdpunkten i hennes studie ligger på en analys av hemtjänstens respektive anhörigas hjälpinsatser för hemmaboende gamla kvinnor och män. Studien baseras huvudsakligen på en bearbetning av en rikstäckande intervjustudie med 1 379 hemmaboende äldre, 75 år och däröver – den s k Ädel-ULF-studien som genomfördes 1994 på Socialstyrelsens initiativ.

Där vi inte angivit annat bygger uppgifterna vi redovisat här på uppgifter i Marta Szebehelys studie samt hennes artikel ”Anhöriga vårdare eller förhandlare?”, Social forskning 3/98.

4.3 Den svenska äldreomsorgen

År 1957 antog riksdagen äldrepolitiska riktlinjer som än idag gäller för äldreomsorgen: de offentliga insatserna ska möjliggöra att gamla människor ska få leva ”ett oberoende liv så länge som möjligt i sina egna hem”. Hemhjälpen blev då en del av den generella välfärden oavsett närhet till anhöriga och oavsett personlig ekonomi, skriver Marta Szebehely.

Svensk äldreomsorg har haft rykte om sig att vara mycket omfattande i förhållande till andra länders. Under senare år har den offentliga hjälpen till de äldre emellertid minskat, särskilt hemhjälpen.

Eftersom allt fler äldre nu bor kvar hemma blir neddragningarna ett problem som angår många, inte minst de anhöriga.5

4.4 Mest offentlig äldreomsorg till kvinnor

Drygt dubbelt så många kvinnor som män fick 1999 hjälp inom den offentliga äldreomsorgen (hemhjälp, ”särskilt boende” och hemsjukvård); 170 000 kvinnor och 72 000 män. Eftersom kvinnor lever längre än män är detta knappast förvånande, men även i relation till antalet äldre kvinnor respektive män i befolkningen är de gamla kvinnorna överrepresenterade inom äldreomsorgen. År 1999 bodde 23 procent av kvinnorna och 15 procent av männen över 80 år i så kallat ”särskilt boende” (servicehus och institutioner). 22 procent av kvinnorna och 15 procent av männen fick hemhjälp i sina vanliga bostäder. Sammantaget fick 45 procent av kvinnorna och 30 procent av männen över 80 år någon offentlig hemhjälp eller plats i ”särskilt boende”.

5

Svenska Kommunförbundets programberedning Kommunerna och jämställdheten. Studien ingår i Anna-Maria Sandquist, red: Åt var och en efter behov, Kommentus förlag, 1998.

Tabell 3. Äldreomsorg6 bland kvinnor och män över 80 år, 1999

Kvinnor

Män

Antal Andel % av alla i åldersgruppen

Antal Andel % av alla i åldersgruppen

I ”särskilt boende” (dvs. institutioner eller servicehus)

65 000

23

23 000

15

Med hemhjälp i vanliga bostäder 63 000

22

22 000

15

Summa

128 000

45

45 000

30

Källa: Socialstyrelsens statistik, Vård och omsorg om äldre 1999.

Mönstret är lika för alla åldersklasser och skillnaderna blir större ju högre upp i åldrarna vi kommer. Detta exemplifieras i nedanstående diagram som visar fördelningen mellan kvinnor och män för de personer som fått hemsjukvård och som har hemtjänst.

Diagram 19.

Källa: Socialstyrelsens statistik, Vård och omsorg om äldre 1999. Egen bearbetning.

Hur kommer det sig då att män får mindre del av äldreomsorgsresurserna? Enligt Marta Szebehely tyder inget på att män har

6

Exklusive hemsjukvård.

Andelen kvinnor och män med hemsjukvård och hemtjänst

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

65-74 år 75-79 år 80-84 år 85-89 år 90- år

Totalt1) därav 80-w år

Kvinnor

Män

mindre behov av praktisk hjälp än kvinnor. Gamla kvinnor har sämre rörlighet och sämre hälsa, men det är ungefär lika vanligt att hemmaboende gamla män och kvinnor behöver hjälp med att t ex städa, duscha eller komma upp ur sängen. Det är dessutom betydligt vanligare att män uppger att de inte klarar att tvätta eller att laga mat.

Antalet hjälptimmar skiljer sig kraftigt mellan kvinnor och män som blivit beviljade hemtjänst. Nedanstående diagram redovisar antalet hjälptimmar fördelat efter antalet beviljade timmar uppdelat på kön och ålder.

Diagram 20.

Källa: Socialstyrelsens statistik, Vård och omsorg om äldre 1999. Egen bearbetning.

4.5 Hjälpmönster – Mannen får hjälp av hustrun

Som framgår av tabell 4 är det inte fler gamla män som saknar hjälp. Knappt var tredje äldre kvinna liksom man står utan hjälp – och så gott som alltid uppger dessa, enligt Marta Szebehely, att de inte heller behöver någon hjälp.

Det är bland äldre som behöver praktisk hjälp som det finns tydliga könsskillnader. De flesta män som behöver hjälp får hjälp

Personer beviljade hemtjänst; antal hjälptimmar nov 99

0

1 000 2 000 3 000 4 000 5 000 6 000 7 000 8 000 9 000

0 1-9 10-25 26-49 50-119 120-199 200-

av hustrun, de flesta kvinnor av hemtjänsten eller släktingar. Detta kan till stor del förklaras av att betydligt fler hjälpbehövande män än kvinnor lever i ett äktenskap – majoriteten av kvinnorna dör som änkor medan majoriteten av männen är gifta ända fram till sin död.

Tabell 4. Olika former av hjälp för gamla kvinnor och män 1994

Andel (%) av äldre (80 år+)…

Kvinnor Män

… med offentlig hjälp

50

37

varav i ”särskilt boende”

26

19

med hemhjälp i vanliga bostäder

24

18

… med informell hjälp

24

38

varav med hjälp från maka/make

7

27

med hjälp av annan anhörig/vän

19

14

… med annan hjälp

6

6

… utan hjälp

32

30

Källa: Socialstyrelsen 1995 samt beräkningar från Ädel-ULF-studien.

Man kan också se att ensamboende män och kvinnor har i stort sett samma hjälpmönster. Men en gift kvinna som behöver hjälp, får detta i större utsträckning från släkt och från hemtjänst än en gift man.

Det vill säga en gift kvinna med en skröplig man står oftare ensam med omsorgsansvaret än en gift man i motsvarande situation.

4.6 Könsskillnader i institutionsboende

”Mig veterligen”, skriver Marta Szebehely, ”finns det inte någon svensk forskning som belyser om män och kvinnor i samma situation har samma sannolikhet att komma till institution. Att gifta äldre mer sällan är på institution än ogifta är känt, och eftersom 70 procent av männen, men bara en fjärdedel av kvinnorna är gifta under sitt sista levnadsår är det kanske inte så förvånande att fler gamla kvinnor än män vårdas på institution.”

Nedanstående tabell visar antal boende kvinnor och män i särskilda boendeformer.

Diagram 21.

Källa: Socialstyrelsens statistik, Vård och omsorg om äldre 1999. Egen bearbetning.

Enligt Marta Szebehely har den norska forskaren Susan Lingsom (1997) visat att, med hänsyn taget till skillnader i hjälpbehov, kommer norska ensamboende äldre kvinnor och män till institution i samma utsträckning. Men institutionsplacering är vanligare bland gifta kvinnor än bland gifta män. Det är också vanligare att gamla kvinnor och män som har söner är på institution än att gamla med döttrar är det.

Enligt Marta Szebehely påpekar Lingsom vidare att en institutionsplats idag är en knapp resurs, något man måste kämpa om. Kanske är sönerna och de gamla männen inte i första hand sämre vårdare utan bättre förhandlare – alternativt att de möter mindre motstånd. Eller som Lingsom formulerar det apropå döttrarna ”Är döttrar bra som skydd mot institutionalisering och/eller dåliga som advokater?” Söner och äkta män har kanske större framgång i advokatrollen. Uppgifterna från Norge tyder på att gamla hustrur mer än gamla äkta män, och döttrar mer än söner, lämnas ensamma med ett vårdansvar.

Antal boende i särskilda boendeformer 1999 65-w

0

5000 10000 15000 20000 25000 30000

65-74 år 75-79 år 80-84 år 85-89 år

90- år

4.7 Förskjutningar mellan det offentligas och familjens ansvar

Den offentliga äldreomsorgen har under senare år koncentrerats på en allt mindre grupp allt mer vårdbehövande och ensamma äldre. ”Stora grupper äldre som tidigare fick del av hemhjälpsresurserna står i dag utan denna hjälp. Framför allt gäller det äldre med mindre omfattande hjälpbehov samt gifta äldre”, skriver Marta Szebehely.

När det gäller de äldres egna önskemål föredrar de offentlig hjälp framför anhörigas insatser. Fler äldre får också anhörighjälp än som anser att denna hjälp är att föredra framför offentlig hjälp. Också här finns det könsskillnader. Fler kvinnor än män är positiva till offentlig hjälp och negativa till anhörighjälp.

Nedskärningarna inom hemtjänsten inte drabbat gamla hjälpbehövande kvinnor mer än män. Men den lägre nivån av insatserna har ändå påtagliga konsekvenser för kvinnors vardag och välbefinnande.

”När gamla makar får hemhjälp i mindre utsträckning om det är mannen som är skröplig än om det är hustrun som behöver hjälp, innebär det i praktiken att de ansvariga för hemtjänsten litar på att den gamla hustrun ska ta hand om maken. Och när de äldre – oavsett kön och civilstånd – alltmer sällan får hjälp med husliga uppgifter finns outtalade eller uttalade förväntningar att de ska få hjälp av anhöriga, d v s i praktiken förutom hustrun främst av döttrar och andra kvinnliga släktingar”, skriver Marta Szebehely.

Den välutbyggda hemtjänsten gav både de hjälpbehövande gamla och deras anhöriga (två grupper som domineras av kvinnor) en frihet att välja mellan anhörighjälp och kommunal omsorg. Den valfriheten är klart hotad idag”, skriver Marta Szebehely.

”Vi vet mycket litet om vad minskningen av hemhjälp innebär för hälsa och välbefinnande bland de gamla och deras omsorgsgivare”, skriver Marta Szebehely. Hon menar att det finns tecken som tyder på att nedskärningarna inom äldreomsorgen har påverkat hälsan bland kvinnor i ”döttrarnas” ålder. Det har under senare år visats att kvinnors hälsa har försämrats mer än mäns. Det finns också tecken på att gamla gifta kvinnors omsorgsansvar för maken kan vare en förutsättning för mannens hälsa men en belastning för hennes egen.

4.8 Kvinnor som omsorgsgivare och omsorgsbehövande

Av alla äldre som får någon informell hjälp får 70 procent hjälp av en kvinna (hustru, dotter, syster eller svärdotter). Ca 30 procent får hjälp av en man (make, son, bror eller svärson).

Kvinnor är mycket mer än män involverade som omsorgsgivare, både som anställda omsorgsarbetare och som anhöriga. Omsorgsfrågorna är i dag liksom tidigare mer kvinnors än mäns ansvar. Men i Sverige (och i övriga Norden) har hittills relativt sett fler kvinnor fått lön för sitt omsorgsarbete. Kvinnor i Norden har därför haft större möjligheter än kvinnor i många andra länder att kombinera omsorgsansvar och förvärvsarbete.

”När den offentliga äldreomsorgen minskar eller försämras är det framför allt kvinnor som påverkas, både som omsorgsbehövande och som omsorgsgivare – anställda såväl som anhöriga.”, skriver Marta Szebehely.

4.9 Slutord

Vi skulle ha velat ge en fullödigare bild av könsskillnader i behovet av vård, men det ser inte ut att finnas någon enhetlig definition av ”behov” vilket tycks vara förklaringen till att det inte finns någon forskning eller utredning som kan fastställa hur stora de äldres behov av vård och omsorg är. I stället valde vi att ge en bild av äldreomsorgen i slutet av 90-talet. En sådan bild innefattar de stora nedskärningarna som skett under de senaste åren då dessa starkt påverkat både omsorgsgivarnas och omsorgstagarnas vardag.

Utjämningsmodellen för äldreomsorg bygger bl.a. på ett könsuppdelat material. De stora skillnader som framgår av denna rapport har ingått som underlag vid konstruktionen av äldreomsorgsmodellen. Strukturella skillnader som har sin grund i olika behovs- och efterfrågesituationer för kvinnor och män har således kunnat fångas upp.

5 Referenslista

Krantz, Lars-Gunnar. Rörlighetens mångfald och förändring. Befolk-

ningens dagliga resande i Sverige 1978 och 1996. Meddelande från Göteborgs universitets geografiska insitutioner, Serie B,

Nr 95 (1999)

Kvinnligt & manligt i kollektivtrafiken. En kunskapssammanställ-

ning. KFB-rapport 1996:17.

Lundkvist, Helén. Ojämställdhetens miljöer. Ingår i serien Kommu-

nerna och jämställdheten. Svenska Kommunförbundet (1998)

Regeringens proposition 1997/98:56, Transportpolitik för en hållbar

utveckling.

Statens institut för kommunikationsanalys (SIKA). Res-nytt,

Informationsblad om Svenskarnas resande, Nr 3/1999, Nr 4/1999, Nr 2/2000.

Statens institut för kommunikationsanalys (SIKA). SIKA Kom-

munikationer Nr 2 2000

Statens institut för kommunikationsanalys (SIKA). Hur vi reser

och varför. Om olika samhällsgruppers resmönster. SAMPLAN 1995:11.

Statistiska Centralbyrån (SCB). Svenskarnas resor 1998. Resultatrapport. Riks RVU. (1999)