Forside

Distriktsindeksen 2020

Distriktsindeksens sammensetning og vekting av indikatorer etter Asplan Viaks gjennomgang av indeksen i 2019

Innledning

Kommunal- og moderniseringsdepartementet (KMD) publiserte ny distriktsindeks i 2018. Som følge av tilbakemeldinger, valgte departementet å gjennomføre en ekstern gjennomgang av distriktsindeksen. Gjennomgangen ble foretatt av Taryn Ann Galloway og Sven Haugberg i Asplan Viak. Deres arbeid ble fulgt av en referansegruppe bestående av medlemmer fra kommuner og fylkeskommuner.

Asplan Viak (2019) foreslo to distriktsindekser. Primærforslaget var en indeks der geografi telte 60 pst. (SSBs sentralitetsindeks), demografiske utfordringer (befolkningsvekst siste ti år) telte 20 pst. og økonomisk vekst (sysselsettingsvekst og ensidig næringsstruktur) telte til sammen 20 pst. (10 pst. hver). Sekundærforslaget var en indeks der geografi telte 40 pst., demografi 40 pst. og økonomisk vekst 20 pst. Indikatorene var ellers de samme. Samtlige kommuner og fylkeskommuner ble invitert til å gi innspill på Asplan Viaks forslag. Som en konsekvens av innspillene, valgte departementet å bruke Asplan Viaks sekundærforslag.

I denne rapporten dokumenterer vi oppbyggingen av den nye distriktsindeksen. Vi går ikke dypt inn på begrunnelsen for den nye distriktsindeksen. Begrunnelsen for distriktsindeksen er godt belyst både i KMDs rapport fra 2018, i Asplan Viaks rapport fra 2019 og i vurderingene av innspillene fra kommuner, fylkeskommuner og andre.

Sammendrag

Hva er distriktsindeksen?

Distriktsindeksen er et uttrykk for graden av distriktsutfordringer i en kommune. Distriktsindeksen er satt sammen av to typer indikatorer som måler kommunenes distriktsutfordringer. Disse er knyttet til

geografiske ulemper, dvs. kommuner som er usentrale (har lite befolknings- og markedsgrunnlag og lang reiseavstand til andre eller større sentra)

samfunnsutfordringer som følger av geografiulempene

Figur 0.1 Figur 1.1 Skjematisk framstilling av distriktsindeksens logikk og oppbygging.

Indeksen gir en rangering av kommunene etter graden av distriktsutfordringer. Indeksen beregnes slik at kommunene i indeksen vil få en (teoretisk) verdi mellom 0 og 100. Kommuner med de laveste verdiene har de største distriktsutfordringene. Kommuner med de høyeste verdiene har de minste distriktsutfordringene. Distriktsindeksen er dermed et verktøy for å peke ut distriktskommuner og for å vurdere forskjellen i distriktsutfordringer mellom kommuner.

Distriktsindeksen har vært uendret siden 2002

Distriktsindeksen har i stor grad vært uendret siden 2002. Behovet for å revidere distriktsindeksen er knyttet til fire forhold:

Arbeidet med å revidere virkeområdene for distriktsrettet investeringsstøtte (regionalstøttekartet) og ordningen med differensiert arbeidsgiveravgift (DA-området) starter om ikke altfor lenge. Distriktsindeksen er et verktøy i dette arbeidet.

Målene for regional- og distriktspolitikken har blitt endret. Det tilsier også at innholdet i distriktsindeksen må vurderes nærmere.

Begrepet ”distrikt” har blitt konkretisert i Meld. St. 18 (2016–2017) Berekraftige byar og sterke distrikt og Meld. St. 5 (2019–2020) Levende lokalsamfunn for fremtiden – Distriktsmeldingen.

SSB har endret sin sentralitetsindeks, som er en sentral bestanddel i både den gamle og den nye distriktsindeksen.

Dette er nærmere beskrevet i kapittel 1.

Distriktsindeksen legger vekt på geografiske ulemper

Departementet har i arbeidet lagt vekt på at distriktsindeksen først og fremst bør ha som mål å peke ut distriktskommuner basert på geografiske ulemper. De geografiske ulempene er knyttet til liten størrelse (på lokale og regionale arbeids- og tjenestemarkeder) og lang avstand (til større og mer spesialiserte markeder). Disse ulempene fanges i stor grad opp i begrepet sentralitet.

SSB har utviklet en ny sentralitetsindeks. Den nye sentralitetsindikatoren måler nå både tilgjengelighet til arbeidsplasser og tjenester fra der folk bor, innen det som oppfattes som grensen for daglige arbeids- og tjenestereiser. I tillegg er avstanden til arbeid og tjenester innarbeidet ved at arbeidsplasser og tjenester som ligger nærme bostedet, betyr mer enn de som ligger lenger unna. Departementet mener at den nye sentralitetsindeksen er betydelig forbedret fra tidligere inndelinger etter sentralitet. Den gir en bedre beskrivelse av størrelsen på de arbeids- og tjenestemarkedene kommunene inngår i, og ikke minst tilgangen på disse. Den gir dessuten en kontinuerlig rangering av kommunene etter sentralitet. Departementet mener derfor SSBs sentralitetsindeks bør veie tungt. Vi legger likevel mindre vekt på sentralitetsindeksen nå, sammenlignet med departementets opprinnelige forslag. I nåværende distriktsindeks har geografiske ulemper samme vekt som i den gamle indeksen fra 2017, selv om sammensetningen av indikatorer er endret.

Dette er nærmere omtalt i kapittel 3.

Distriktsindeksen skal i tillegg fange opp samfunnsmessige utfordringer som følger av geografiulempene

Rangering av kommuner i en distriktsindeks kunne i utgangspunktet kun inneholdt indikatorer som fanger opp størrelses- og avstandsulemper. Det er slike ulemper distriktspolitikken er ment å kompensere for. Det er samtidig å forvente at disse ulempene gir seg utslag i svakere samfunnsutvikling. Ved å inkludere indikatorer som viser utviklingen på samfunnsområder som henger sammen med geografiulempene, sikrer vi at kommunene rangeres innbyrdes etter hvem som har størst distriktsutfordringer. Det er da viktig at indikatorene man tar inn, fanger samfunnsutfordringer som er spesifikke distriktsutfordringer. Det vil si at indikatorene samvarierer med sentralitet. Videre må indikatoren være egnet til å skille mellom distriktskommuner basert på geografiske ulemper, og samfunnsutfordringene må være forankret i regional- og distriktspolitiske mål. På dette grunnlaget har departementet valgt å ta med tre indikatorer for samfunnsutfordringer som følger av det å være distrikt:

Befolkningssammensetning/bosetningsmønster, målt som befolkningsutvikling de siste ti årene

I de nye målene for regional- og distriktspolitikken sies det at regional balanse gjennom vekstkraft, likeverdige levekår og bærekraftige regioner i hele landet vil legge til rette for å opprettholde hovedtrekkene i bosetningsmønsteret. En bærekraftig region har en balansert sammensetning av befolkningen. Nedgang i befolkningen i områder med størrelses- og avstandsulemper vil bidra til å ytterligere forsterke disse ulempene, og aldringen av befolkningen er særlig utfordrende for distriktene. Befolkningsutvikling er valgt som indikator fordi den både fanger utfordringer knyttet til å opprettholde bosetningsmønsteret og å opprettholde en balansert befolkningssammensetning. Befolkningsvekst fanger opp alle årsaker til at befolkningsstørrelsen endres, det vil si både flytting, fødselsoverskudd og befolkningsstruktur.

Økonomisk vekst, målt som sysselsettingsvekst de siste ti årene og ensidig næringsstruktur

Sentralt i målene for regional- og distriktspolitikken er regional balanse gjennom å sikre vekstkraft i alle deler av landet. Utfordringene her handler i stor grad om ulemper knyttet til avstander til større markeder og ulempene det medfører å være lokalisert i et mindre arbeidsmarked. Det finnes ikke offisiell statistikk for verdiskaping (bruttoprodukt) på kommunenivå. Sysselsettingsvekst er valgt som indikator fordi den samvarierer med endring i økonomisk vekst (endring i BNP), er lett tilgjengelig, og er lite påvirkelig av tilfeldige endringer.

Både byer og store kommuner har en mer variert næringsstruktur enn mindre kommuner. En differensert næringsstruktur gjør kommunen mindre sårbar overfor konjunktursvninger eller andre typer ”sjokk” i økonomien. En variert næringsstruktur gir også flere ben å stå på når det gjelder potensialet for framtidig næringsutvikling, jamfør Asplan Viak (2019). Kommunenes beregnede verdi på Herfindahlsindeksen er valgt som indikator for å belyse variasjonen i den lokale næringsstrukturen. I likhet med sysselsettingsvekst er også grunnlaget for å beregne denne indikatoren lett tilgjengelig og dermed etterprøvbar.

Dette er nærmere omtalt i kapittel 4.

Distriktsindeksens sammensetning og vekting

Med utgangspunkt i formålet med distriktsindeksen har vi fastsatt vektingen mellom indikatorene som følger:

Vekting i ny distriktsindeks fra 2020.

Emnegruppe

Indikator

Vekting av indikator

Geografi

Sentralitet SSB, ny

40

Økonomisk vekst

Sysselsettingsvekst siste ti år

10

Ensidig næringsstruktur (Herfindahlsindeksen)

10

Demografi

Befolkningsutvikling siste ti år

40

Alle emnegrupper

Alle indikatorer

100

Dette er nærmere omtalt i kapittel 5. Verdien for de enkelte indikatorene og samlet verdi på distriktsindeksen er omtalt i vedlegg 1.

Metodiske justeringer

Departementet følger metoden i Asplan Viak (2019) for å beregne indeksen. Langt på vei er dette nokså likt den tidligere metoden. Forskjellen er at vi gjør noen justeringer i hvordan ekstreme verdier i hver enkelt indikator håndteres. Tidligere ble 10 prosent av de største og minste verdiene i hver indikator gitt samme verdi. Nå lar vi i større grad verdiene stå uberørt og reduserer bare de mest ekstreme verdiene for hver indikator. Dette fører til større spredning mellom kommunene med de høyeste og laveste verdiene.

Asplan Viak (2019) foreslår også å standardisere distriktsindeksen til verdien 0 som da blir gjennomsnittet for alle kommunene. Distriktsindeksen vil med denne tilnærmingen anta verdier mellom ca -2,5 og + 2,5, med om lag to tredjedeler mellom +/- 1 og 98 pst. mellom +/- 2. Departementet bruker denne metoden, men velger å indeksere verdiene til mellom 0 og 100 for å få en sammenliknbar indeks som tidligere.

Dette er nærmere omtalt i kapittel 2.2.

1 Behovet for revisjon og bruk av distriktsindeksen

Sammensetningen og vektingen av indikatorene i distriktsindeksen har i hovedsak vært uendret siden 2002.[1] Departementet har derfor sett behov for en større gjennomgang av indeksen, både når det gjelder logikk og oppbygging. Behovet og tidspunktet for revisjonen er knyttet til flere forhold. Det er likevel verdt å nevne at distriktsindeksen ikke fanger opp virkningene av konjunkturnedgangen som følger Covid-19-krisen.

1.1 Revidering av virkeområder for distriktsrettet investeringsstøtte og differensiert arbeidsgiveravgift

Distriktsindeksen blir brukt som hjelpemiddel til å avgrense virkeområdet for distriktsrettet investeringsstøtte (det såkalte regionalstøttekartet) og virkeområdet for ordningen med differensiert arbeidsgiveravgift (DA-området). Sammensetningen av distriktsindeksen blir derfor rutinemessig vurdert i forkant av revisjonen av disse virkeområdene.

For både regionalstøttekartet og DA-ordningen er befolkningstetthet det viktigste kriteriet slik regelverket er i dag. Når det gjelder DA-ordningen, er også befolkningsutviklingen i de aktuelle kommunene et viktig kriterium. Driftsstøtte innenfor regionalstøtteregelverket er hjemlet i målet om å redusere eller unngå nedgang i folketallet. Disse kriteriene anvendes på henholdsvis fylkes- og landsdelsnivå.

Fordi distriktsutfordringer varierer mellom kommuner innenfor og utenfor fylkene og landsdelene som oppfyller de formelle kriteriene, er det ønskelig å kunne utøve en viss fleksibilitet i fastsettelsen av virkeområdene. Distriktsindeksen fungerer som et tilleggsverktøy for å avgjøre om noen kommuner i tilgrensende fylker og landsdeler bør inkluderes i virkeområdene, i stedet for kommuner innenfor disse fylkene og landsdelene der de distriktsmessige utfordringene er mindre. Slik sett får distriktsindeksen betydning i ytterkantene av virkeområdene.

1.2 Distriktsindeksens funksjon og bruk er utvidet

Distriktsindeksen brukes direkte i tildelingen av distriktstilskudd i inntektssystemet for kommunene. I nåværende fordelingsmodell vil den gamle distriktsindeksen (fra 2017) fortsatt bli benyttet. Departementet vil la inntektssystemutvalget se nærmere på de regionalpolitisk begrunnede tilskuddene i inntektssystemet i lys av ny distriktsindeks.

Distriktsindeksen ble for første gang tatt i bruk i fordelingen av distriktstilskuddene i inntektssystemet i 2009, når distriktstilskudd Sør-Norge ble innført. Distriktstilskudd Sør-Norge fordeles og differensieres etter verdien på distriktsindeksen, og småkommunetillegget i distriktstilskudd Nord-Norge differensieres også etter indeksen.

Fra 2014 har distriktsindeksens verdi blitt brukt for å fordele midler til fylkeskommunene innenfor programkategori 13.50 - Distrikts- og regionalpolitikk.

Dette betyr at distriktsindeksen har fått en større betydning over tid. Av denne grunnen har distriktsindeksen siden 2013 blitt oppdatert årlig av Kommunal- og moderniseringsdepartementet. Når verdien på distriktsindeksen blir brukt direkte på denne måten, øker det kravet om at indikatorene i indeksen fanger opp utfordringene den er ment å måle.

1.3 Nye mål for regional- og distriktspolitikken

Distriktsindeksen skal gjenspeile mål i regional- og distriktspolitikken. I Meld. St. 18 (2016–2017) Berekraftigebyar og sterke distrikt la regjeringen opp til nye mål for regional- og distriktspolitikken som Stortinget har sluttet seg til. Målene legges også til grunn i Meld. St. 5 (2019–2020) Levende lokalsamfunn for fremtiden – Distriktsmeldingen. Målene for regjeringens regional- og distriktspolitikk er

«regional balanse gjennom vekstkraft, likeverdige levekår og berekraftige regionar i heile landet. Ein berekraftig region har ei balansert samansetjing av befolkninga og forvaltar menneskelege ressursar og naturressursar for utvikling og verdiskaping no og i framtida. Dette vil leggje til rette for å halde på hovudtrekka i busetjingsmønsteret.»

Målene er i Meld. St. 18 (2016–2017) begrunnet på følgende måte:

I Europa har regionalpolitikk i stor grad handla om å redusere skilnader i økonomisk velstand og levekår mellom regionar. Dette har òg vore viktig i Noreg. Her har i tillegg målet om å halde oppe hovudtrekka i busetjingsmønsteret stått sentralt, og hatt stor symbolkraft.

Den regionale balansen i Noreg er i hovudsak god. Dei regionale inntekts- og helseskilnadene er reduserte. Samanlikna med andre land er sysselsetjingsnivået høgt og arbeidsløysalåg i alle landsdelar. Hovudutfordringano er å leggje til rette for naudsynteomstillingar som følgje av endringar i økonomi, klima og befolkning, og samstundes ta vare på dei små regionale skilnadene. Regional balanse blir diforeit viktig mål i tida framover.

Regional balanse handlar om å sikre vekstkraft, likeverdige levekår og berekraftigeregionar i alle delar av landet. Godt fungerandeverksemder er viktig for velferd, levekår og livskvalitet. Det gir grunnlag for busetnad. Gode levekår blir best sikra ved god nytting av ressursar, gjennom høg yrkesdeltaking og høg produktivitet i velfungerandearbeidsmarknader. Regjeringa legg vekt på at befolkninga skal ha tilgang på grunnleggjandetenester uavhengig av kor dei bur. Tilgangen på meir spesialiserte offentlegetenester vil variere med lokalisering av tenestetilboda.

Regjeringa legg vekt på å nytte ressursar i heile landet, både menneskelege og naturgjevne. Dei menneskelegeressursanelegg grunnlag for framtidig vekst og utvikling. Balansert befolkningssamansetjing er einføresetnad for berekraftig utvikling og for korleis busetjingsmønsteret utviklar seg. Naturen gir oss ei rekkje gode, og er viktig å ta vare på. Naturressursar er òg ei sentral kjelde til utvikling og verdiskaping. Vi må nytte dei på ein måte som er berekraftig for miljøet. Politikken må sørgje for ei utvikling der vi tek vare på ressursane for framtidige generasjonar.

Dette gjev grunnlag for busetnad i alle delar av landet, og for å halde i hevd dei kulturelle og historiske verdiane i Noreg.

I kjølvannet av Covid-19-krisen, har arbeidsledigheten gått kraftig opp. Distriktsindeksen fanger ikke opp dette. Distriktsindeksen fanger opp langsiktige utfordringer.

Distriktsindeksen brukes bare i forbindelse med målrettede distriktspolitiske virkemidler, og målene for disse virkemidlene bør også være styrende for hvilke indikatorer distriktsindeksen skal inneholde. Målene for ordningene har variert over tid, men kan oppsummeres ved at de skal bidra til bosetning, arbeidsplasser, verdiskapende næringsliv og gode offentlige tjenester i områder med spredt bosetning, store avstander og svak samfunnsmessig utvikling.

1.4 Begrepet ”distrikt” er konkretisert

Begrepet ”distrikt” har i stortingsmelding Meld. St. 18 (2016–2017) Berekraftigebyar og sterke distrikt blitt konkretisert. Tidligere har ikke dette begrepet blitt gitt et konkret innhold. I meldingen er begrepet omtalt som områder med særlige utfordringer på grunn av geografien (sentralitet, reiseavstand og befolkningstetthet) og eksempler er avstandsulemper, små markeder og ubalanser i befolkningssammensetningen. I Meld. St. 5 (2019–2020) Levende lokalsamfunn for fremtiden – Distriktsmeldingen er dette presisert ytterligere: Distriktskommuner kjennetegnes ved at de har lite arbeidsmarked og liten tilgang til private tjenester, eller lang reiseavstand til større arbeidsmarkeder og tjenester.

2 Valg av indikatorer, beregning av indeksverdier og kvalitetssikring

I dette kapitlet vil vi se nærmere på kriterier for valg av indikatorer og hvordan vi beregner distriktsindeksen ved å trunkere, indeksere og summere indikatorer. Vi avslutter kapitlet med å redegjøre for hvordan vi kvalitetssikrer distriktsindeksen.

2.1 Kriterier for valg av indikatorer

Distriktsindeksen er satt sammen av to typer indikatorer som måler kommunenes utfordringer knyttet til

geografiske ulemper, dvs. kommuner som er usentrale, med lite befolknings- og markedsgrunnlag og med lang reiseavstand

samfunnsutfordringer som følger av geografiulempene

Figur 2.1 Figur 2.1 Skjematisk framstilling av distriktsindeksens logikk og oppbygging og kriterer for valg av indikatorer.

Det er en rekke kriterier som er brukt for å velge de indikatorene som inngår i indeksen. Kriteriet om relevans regulerer hvilke forhold/utfordringer som er knyttet til det å være distrikt, jf. figur 2.1 . Valg av indikator for å fange opp den konkrete distriktsutfordringen vurderes etter kriteriene tilgjengelighet, robusthet og stabilitet, representativitet, distinkthet, håndterbarhet og likebehandling.

2.1.1 Relevans – indikatoren skal fange opp distriktsutfordringer

Distriktsindeksen er et uttrykk for graden av distriktsutfordringer i en kommune. Indikatorene må derfor fange opp samfunnsutfordringer som følger av å være en distriktskommune. Sentralt her er derfor begrepet distrikt. I Meld. St. 18 (2016–2017) er distrikt beskrevet som områder med særlige utfordringer på grunn av geografien (sentralitet, reiseavstand og befolkningstetthet), avstandsulemper og små markeder, samt ubalanse i befolkningssammensetningen. I Meld. St. 5 (2019–2020) Levende lokalsamfunn for fremtiden— Distriktsmeldingen står det at ”[d]istriktskommuner kjennetegnes ved at de har lite arbeidsmarked og liten tilgang til private tjenester, eller lang reiseavstand til større arbeidsmarkeder og tjenester”. Dette innebærer at distriktsindeksen skal ha vekt på indikatorer som fanger opp kommuner som er usentrale, dvs. med lite befolknings- og markedsgrunnlag og med lang reiseavstand.

Rangering av kommuner i en distriktsindeks kunne i utgangspunktet kun inneholdt indikatorer som fanger opp størrelses- og avstandsulemper. Det er slike ulemper distriktspolitikken er ment å kompensere for. Det er samtidig å forvente at disse ulempene gir seg utslag i svakere samfunnsutvikling. Ved å inkludere indikatorer som viser utviklingen på samfunnsområder som henger sammen med geografiulempene, sikrer vi at kommunene rangeres innbyrdes etter hvem som har de største distriktsutfordringene. Det som da er viktig, er at indikatorene man tar inn fanger opp samfunnsutfordringer som er spesifikke distriktsutfordringer, dvs. at indikatoren samvarierer med sentralitet. Videre må indikatoren være egnet til å skille mellom distriktskommuner basert på geografiske ulemper, og samfunnsutfordringen må være forankret i regional- og distriktspolitiske mål. Det bør altså være en høy terskel for å ta inn indikatorer på samfunnsutfordringer i tillegg til geografiindikatorene, for ikke å vanne ut det primære formålet med distriktsindeksen.

2.1.2 Tilgjengelighet – indikatoren skal være tilgjengelig på kommunenivå

Data for hver av indikatorene må være lett tilgjengelig på kommunenivå. Dette er nødvendig for å sikre løpende informasjonstilgang og mulighet for oppdatering. Det er også et mål at indikatorene skal være etterprøvbare og dermed tilgjengelige for andre. I praksis innebærer tilgjengelighetskravet at vi bruker data som kan hentes fra kilder som SSB (Statistikkbanken eller datakjøp), Panda eller Nav. Indikatorene bør også i hovedsak bygge på offisiell statistikk.

2.1.3 Robusthet og stabilitet – indikatoren skal i liten grad være følsom for tilfeldig variasjon

Indikatorene bør i liten grad være følsomme for tilfeldig variasjon og utslag fra år til år. Endringer i indikatorverdier bør reflektere substansielle endringer. Dette er spesielt viktig for de indikatorene som oppdateres årlig. Hvis indikatorer skal skiftes, bør det være tungtveiende grunner for det.

2.1.4 Representativitet – indikatoren skal reflektere den virkeligheten den er ment å representere

Indikatorene bør reflektere den virkeligheten de er ment å representere, dvs. at indikatoren er dekkende for samfunnsutfordringen den er ment å skulle reflektere.

2.1.5 Distinkthet – indikatoren skal skille seg distinkt fra de andre indikatorene

Hver av indikatorene bør skille seg distinkt fra de andre. Det betyr at hver indikator bør representere ett og bare ett distriktsproblem. Dersom korrelasjonen mellom to indikatorer er tett, trenger vi ikke begge.

2.1.6 Håndterbarhet – antall indikatorer skal begrenses

Antall indikatorer bør begrenses til et håndterbart nivå.

2.1.7 Likebehandling – alle kommuner skal behandles likt

Det er viktig at kommunene blir behandlet likt. Derfor må informasjon som påvirker indikatorverdier i distriktsindeksen være tilgjengelig for samtlige kommuner.

2.2 Trunkering, standardisering, vekting og summering

Hensikten med indeksen er å fordele kommunene relativt til hverandre for å kunne vurdere hvilke kommuner som har de største distriktsutfordringene. For å hindre at ekstremverdier påvirker indeksen i for stor grad blir indikatorene trunkert, mens standardisering gjør det mulig å summere ulike typer indikatorer. Indeksen beregnes slik at kommunene i indeksen vil få en gjennomsnittsverdi på 0. De kommunene som har lavest (negative) verdier, har de største distriktsutfordringene, mens kommunene med høyest verdier har minst distriktsutfordringer. Når vi har beregnet distriktsindeksen, indekserer vi den til verdier mellom 0 og 100 for å kunne bruke den på samme måte som tidligere.

2.2.1 Trunkering

Å trunkere betyr å kutte av. Slengere, eller ekstreme verdier, kan påvirke distriktsindeksen mye ved at indikatorverdien for flertallet av kommuner i for stor grad hoper seg opp rundt en medianverdi. Konsekvensen av en slik opphoping er at det kan bli vanskelig å skille kommunene fra hverandre. Det er derfor ønskelig å spre kommunene mer utover, slik at vi unngår dette problemet. Jo mer vi trunkerer, desto mer vil kommunene som ligger nær medianen, bli spredt utover. Samtidig ønsker vi ikke å undertrykke reelle utfordringer for den enkelte kommune. Dersom en kommune har en ekstremt lav verdi på en indikator, gir det uttrykk for at kommunen har spesielle utfordringer som er sterkere enn det andre kommuner har.

Vi velger derfor å trunkere ekstremverdier for alle indikatorer. Dette gjøres ved at verdier som er 2,5 ganger større eller mindre enn standardavviket for det uveide gjennomsnittet, blir trunkert. Verdien blir i stedet satt til grenseverdien for trunkering. Dette er en mye mindre radikal metode for trunkering enn den som har vært i bruk til nå. I den gamle metoden blir de ti prosent laveste og de ti prosent høyeste verdiene trunkert. Dette har innebåret at over 80 kommuner (i overkant av 70 kommuner med ny kommunestruktur) har fått trunkert sine verdier. Den nye metoden gjør at langt færre kommuner blir trunkert, det vil si får oppjustert eller nedjustert sine indikatorverdier. De eksakte verdiene blir redegjort for i kapittel 3 og 4. Asplan Viak foreslo det samme i sin gjennomgang av distriktsindeksen.

2.2.2 Standardisering og indeksering

Asplan Viak (2019) foreslo i sin gjennomgang å standardisere verdiene for distriktsindeksen heller enn å indeksere dem. Med standardisering vil alle standardiserte indikatorer ha gjennomsnitt lik 0 og standardavvik lik 1. Det blir dermed lettere å forstå om en kommune ligger langt fra eller nært gjennomsnittet for en gitt indikator.

Vi anvender Asplan Viaks (2019) tilnærming. Samtidig er bruken av distriktsindeksen innarbeidet, og anvendelsen av den er enklere når den indekseres til verdier mellom 0 og 100. Vi velger derfor å videreføre den etablerte praksisen med å indeksere distriktsindeksen til verdier fra 0 til 100. Forskjellen fra tidligere er at vi indekserer distriktsindeksen etter at vi har laget distriktsindeksen på standardisert form. Dette gir et litt annet resultat enn om vi hadde indeksert verdiene utenom å ta veien om standardisering.

Alle indikatorene måler i utgangspunktet forskjellige fenomener. For å kunne måle indikatorene etter samme skala, standardiserer vi indikatoren. Standardisering gjøres etter følgende formel der xi er indikatorverdien for kommune i, µx er gjennomsnittet og σx er standardavviket for indikatoren x:

Formel 1 – Formel for standardisering av indikatorverdier

2.2.3 Vekting og summering

Til slutt gis den enkelte indikator en vekt. Vekten angir hvor stor prosent indikatoren skal telle i summeringen av indeksen. Den endelige verdien av distriktsindeksen for den enkelte kommune blir dermed summen av de enkelte trunkerte og standardiserte og veide indikatorene.

Hvis vi kaller distriktsindeksen for kommune i for DIi, den enkelte standardiserte og trunkerte indikatorverdi for kommune i for xji for indikator j, n antall indikatorer og den enkelte vekt for indikatoren vj, så er

Formel 2 – Formelen for distriktsindeksen i hver kommune

2.3 Kvalitetssikring

Kvalitetssikring handler om å vurdere om det er feil i tallmaterialet og om distriktsindeksen lar seg reprodusere. Fra tid til annen endres definisjoner av statistikkvariabler. Et eksempel på dette er SSBs overgang fra bruk av Nav-data til A-ordningen når det gjelder sysselsettingsstatistikk. Slike definisjonsbrudd får konsekvenser, og de er ikke alltid nøytrale med hensyn til geografi. Vi gjennomgår derfor indikatorene og sammenlikner årgangene med hverandre. Dersom endringene i indikatorverdier er store, forsøker vi å avdekke årsakene til dette. I de fleste tilfeller vil det være reelle endringer som forårsaker sprang, men det kan også avdekkes enten feil eller endringer i produksjonsopplegget for statistikken. En annen feilkilde er grensejusteringer mellom kommuner. Dette kan føre til at indikatorer som går på endring over tid, enten over- eller undervurderes for de aktuelle kommunene.

Videre handler kvalitetssikringen om at det ikke er skjedd feil i databruk eller utregningen. Hovedgrepet her er at to medarbeidere lager distriktsindeksen uavhengig av hverandre. Dersom verdiene på distriktsindeksen er identisk, legger vi til grunn at vi ikke har gjort strukturelle feil i produksjonen av den.

Vi vil håndtere kommunesammenslåinger ved at vi beregner distriktsindeksen hvert år med kommunestrukturen som gjelder i det påfølgende året. Distriktsindeksen som foreligger i denne rapporten, bruker kommunestrukturen som gjelder fra og med 2020.

2.4 Datafangst

Kommunereformen har gjort det nødvendig å bruke data som er spesialbestilt fra SSB. Kommunereformen trådte i kraft fra og med 1.1.2020. Distriktsindeksen skal lages for den nye kommunestrukturen. For å få et mest mulig riktig bilde av tilstand og utvikling i den enkelte kommune, har vi derfor fått levert data for sentralitet, befolkning, sysselsetting og næringsstruktur med ny kommunestruktur. For befolkning og sysselsetting, har vi fått tidsserier tilbake til 2008.

Konsekvensene av at vi har fått egne tidsserier er at det er noe avvik mellom publisert statistikk i statistikkbanken og de dataene vi bruker i distriktsindeksen. Avvikene er i de fleste tilfeller ubetydelige, men i kommuner der det har vært grensejusteringer i forbindelse med kommunereformen, kan de være betydelige. Dette gjelder særlig de fem kommunene Narvik, Orkland, Heim, Hitra og Hamarøy. I disse kommunene er sysselsettingen i statistikkbanken satt til 0 i hele perioden 2008-2018. Det er åpenbart at dette ville gitt et uriktig bilde. Vi finner betydelig avvik også i andre kommuner, som Hammerfest og Nes.

3 Geografiske ulemper og indikatorer knyttet til geografiulemper

I dette kapitlet vil vi først gå igjennom hvilke geografiske ulemper distriktsindeksen skal fange opp (relevanskriteriet). Deretter redegjør vi for SSBs sentralitetsindeks som er vurdert som den indikatoren som er best egnet til å måle disse ulempene og som også møter kriteriene for indikatorvalg som er beskrevet i avsnitt 2.1. Vi gir i tillegg en kort oversikt over hvilke andre indikatorer som har vært vurdert for å måle geografiske ulemper.

3.1 Geografiske ulemper

En kjerne i regional- og distriktspolitikken er anerkjennelsen av at noen områder har særlige ulemper på grunn av geografien og dermed krever en ekstra innsats. Disse utfordringene kan summeres opp i:

Størrelsesulemper

For produsenter av varer og tjenester vil det blant annet bety små eller svake lokale markeder, særlig i tilgangen på relevant arbeidskraft og markedet for tjenesteytende næringer.

For husholdninger vil det bety fravær av tjenester (som derfor må tilfredsstilles ved å reise lenger). I tillegg vil bredden av arbeidsplasser være mindre.

Avstandsulemper

For produsenter av varer og tjenester vil det blant annet bety avstand både til viktige produkt- og leveransemarkeder (transport), og tjenestemarkeder (for eksempel finansinstitusjoner og kompetansemiljøer).

For husholdninger vil det særlig bety avstand til tjenester

Vi skal i det følgende behandle disse ulempene separat, men vi mener samtidig at de i stor grad er to sider av samme sak.

3.1.1 Størrelsesulemper

Størrelsesulemper kan defineres som ulemper ved små markeder. Disse ulempene gjelder både konsumentsiden av økonomien (husholdninger eller befolkningen generelt) og produsentsiden (leverandører av varer og tjenester eller næringslivet). For husholdningene vil små markeder ha som konsekvens at utvalget av varer og tjenester blir lite, og mindre konkurranse vil gjøre at prisene blir høyere. Etterspørselen etter kompetanse blir mindre variert og vil dermed påvirke bosetningen.

Små arbeidsmarkedsregioner vil ha mindre bredde i næringsstrukturen, små næringsmiljøer, store avstander og mindre markeder. Slike strukturelle ulemper gjør det mer krevende å utnytte ressursene for vekst og verdiskaping, samt å omstille seg når det skjer større endringer i marked, teknologi eller råvaretilgang.

Størrelsesulempene kan også beskrives som fravær av agglomerasjonseffekter eller «bygevinster». Dette innebærer at større arbeidsmarkeder har bedre koblinger – mellom arbeidsgivere og arbeidstakere, mellom kunder og leverandører, mellom partnere i felles prosjekter eller mellom entreprenører og investorer. Bedre kobling øker sjansen for at jobber blir besatt av de beste kandidatene, og at man får en jobb man trives i. Det er større tendens til å bytte jobb i større arbeidsmarkeder, noe som reduserer risikoen for å bli innelåst i en lite egnet jobb. Begge deler bidrar til økt produktivitet og kan være attraktivt for arbeidstakerne.

Et større marked åpner også for mer effektiv bruk av lokal infrastruktur og fasiliteter og et større mangfold av leverandører. Størrelsen og tettheten på regionen gir enkelte stordriftsfordeler i tjenesteproduksjonen. Samtidig kan det skapes grunnlag for konsentrasjon og spesialisering på bransjenivå. Størrelse og tetthet kan dessuten gi bedre grunnlag for kunnskapsspredning og innovasjon, og dermed høyere produktivitet (NOU 2015: 1 Produktivitet – grunnlag for vekst og velferd).

3.1.2 Avstandsulemper

Avstandsulemper, eller manglende tilgjengelighet, kan defineres som ulemper med å få tilgang til markeder og tjenester. Dermed er avstandsulemper relevant for både konsumentsiden av økonomien (husholdninger eller befolkningen generelt) og produsentsiden av økonomien (leverandører av varer og tjenester eller næringslivet).

For befolkningen vil avstandsulempene være knyttet opp til mangel på, eller lange reiser forbundet med, ulike typer tjenester. Avstandsulempene kan sies å være speilsiden av manglende tilgjengelighet på ulike nivåer. Særlig spesialiserte tjenester eller større utvalg av private varer og tjenester lokaliseres gjerne i større byer. Generelt vil avstandsulempene dermed øke jo mer spesialisert en vare eller tjeneste er. Noen tjenester er kun tilgjengelige internasjonalt. Dette gjelder for eksempel turistdestinasjoner i utlandet. Derfor kan vi også snakke om internasjonal tilgjengelighet.

For næringslivet vil avstandsulempene dels være knyttet til lange avstander og dermed høye transport- eller reisekostnader. Reisekostnader oppstår både som en følge av reiseutgifter, for eksempel flybillett, men også i form av medgått reisetid. Avstandsulempene forsterkes også av manglende regularitet, for eksempel på fergeforbindelser eller flyavganger. Avstandsulempene er også en faktor for reiselivsbransjen. Mangelfull, kostnadskrevende eller irregulær transport vil svekke tilgjengeligheten til det enkelte sted som reisedestinasjon. For en åpen økonomi som den norske vil internasjonal tilgjengelighet også være en viktig faktor.

Det er også dokumentert at informasjonsutveksling – både i form av omfang og kvalitet – reduseres med geografisk avstand. Dette innebærer blant annet at banker, andre långivere og investorer som er lokalisert utenfor en region, vil ha mindre informasjon om lokale entreprenørers og etablerte bedrifters markedspotensial enn lokale kapitalaktører har. Bedrifter som er lokalisert i regioner med tynne kapitalmiljøer, vil ha mindre og/eller dyrere tilgang på kapital enn bedrifter i andre regioner. Det vil videre være høyere kostnader forbundet med å identifisere og bygge et relevant bedriftsnettverk til potensielle kunder, leverandører og samarbeidspartnere som er lokalisert langt fra bedriften selv (Jakobsen et al. 2015).

3.1.3 Oppsummering av geografiske ulemper

Som nevnt innledningsvis er størrelses- og avstandsulemper i stor grad to sider av samme sak. Lange avstander til arbeidsplasser og tjenester gjør at størrelsen på de lokale og regionale markedene blir små. Vi har derfor behov for indikatorer som fanger opp forskjellene i størrelsene på markedene og på avstand til større og mer spesialiserte markeder og tjenester.

Gitt disse ulempene er det å forvente at næringslivet i små og isolerte markeder har svakere vekst enn næringslivet i større markeder. Mindre variert arbeids- og tjenestetilbud gjør også at vi kan forvente at befolkningsutviklingen vil være svakere. Slike samfunnsutfordringer som følger av det å være en distriktskommune, drøftes nærmere i kapittel 4.

3.2 Indikator for geografiske ulemper

I dette avsnittet skal vi redegjøre for SSBs sentralitetsindeks som vi mener er best egnet til å måle utfordringene knyttet til avstand og størrelse. Vi har i rapporten fra KMDs gjennomgang av distriktsindeksen fra 2018 (KMD, 2018) forklart hvilke vurderinger vi har gjort, og ytterligere begrunnelser finnes også i Asplan Viak (2019).

3.2.1 Sentralitet

Sentralitet er en indikator som fanger opp både avstandsulemper og størrelsesulemper. Tidligere er NIBR 11 benyttet som indikator. I 2017 presenterte SSB en ny sentralitetsindeks for kommunene. Indeksen ble oppdatert i 2018 og i 2020 med ny kommunestruktur. SSBs sentralitetsindeks gir en mer presis rangering av kommunene etter essensielle egenskaper for avstandsulemper og størrelsesulemper. Grunnen til dette er følgende:

Indeksen er basert på utregninger fra hvor folk bor og arbeider i tillegg til deres tilgang på tjenester på grunnkretsnivå. Ved å benytte grunnkretser[2] , fanger man opp både bosetting og lokalisering av arbeidsplasser og tjenester innad i kommunen, og hvilken tilgang folk i ulike deler av kommunen har til arbeidsplasser og tjenester i andre kommuner. Dette gjør at sentralitet dels bestemmes av om folk bor tett på arbeidsplasser og tjenestene på et sted, og hvor mange arbeidsplasser og tjenester det er mulig å nå med en reisetid på 90 minutter. I sentralitetsindeksen teller tilgang til arbeidsplasser 2/3 og tilgang til tjenester 1/3.

Arbeidsplasser og tjenester som ligger nær i tid, teller mer enn de det tar lengre tid å reise til. Det er lagt inn en avstandsmotstand utledet fra data fra Reisevaneundersøkelsen 2013/2014, ut fra hvor lenge folk reiste til henholdsvis arbeidsreiser og for å benytte seg av tjenester. Det betyr at arbeidsplasser og servicetilbud som ligger langt unna, teller mindre enn arbeidsplasser og servicetilbud som er nær hjemmet. En arbeidsplass 45 minutter unna bostedet teller ca. 10 prosent av en arbeidsplass som ligger under ett minutt fra bostedet. Reisetiden er målt etter (bil)vei med kjøretid etter skiltet hastighet.

Indeksen gir en kontinuerlig rangering av kommunene etter sentralitet. Tidligere ble kommunene plassert i grupper av sentralitet. Det gjorde at plasseringen av kommuner etter sentralitet ble veldig avhengig av faste terskelverdier: størrelsen på tettsteder og grenser for reisetid og pendling til tettstedet fra omkringliggende kommuner. Den nye sentralitetsindeksen skiller også bedre mellom senterkommunen i en arbeidsmarkedsregion og omlandskommunene.

Sentralitet defineres både av reisetid inn til et senter og reisetid ut fra et senter. Dette gjør at en forholdsvis stor by som ligger forholdsvis isolert til, vil ha lavere sentralitet enn en by av mindre størrelse som ligger nær andre folkerike kommuner.

Sentralitetsindeksen antar verdier fra 0 til 1000. 0 er en teoretisk verdi der kommunen ville fått en slik verdi dersom den var uten tilgang til arbeidsplasser og tjenester.

1000 er den normative verdien som tilordnes den mest sentrale kommunen i Norge. Dette er Oslo.

Sentralitetsindeksen ble oppdatert i 2020 i lys av kommunereformen. I forbindelse med oppdateringen avdekket SSB noen databehandlingsfeil i 2017-versjonen av indeksen. Kvaliteten på noen av inputdataene var også forbedret. I tillegg kommer faktiske endringer i bosettingsmønster, næringslivet og veinettet. Alle endringene som ble gjort i forbindelse med oppdateringen i 2020 er dokumentert i SSBs rapport om sentralitetsindeksen (SSB, 2020).

Figur 3.1 viser sentralitetsindeksen etter 10 like intervaller. Det store arbeids- og tjenestemarkedet i Oslo, samt at Østlandet består av flere store kommuner og byer med forholdsvis korte avstander, gjør at de 12 mest sentrale kommunene ligger på det sentrale Østlandet. Deretter kommer de øvrige storbyene, Bergen (13), Trondheim (14) og Stavanger (15)).

Oslo, de søndre delene av Viken og Innlandet, samt deler av gamle Vestfold, har relativt høye verdier på indeksen. Vi ser dermed at de mest sentrale kommunene ligger på det sentrale Østlandet, der det er forholdsvis mange store og mellomstore sentre og kommuner med forholdsvis korte avstander. Vi ser videre at det går et belte av forholdsvis sentrale kommuner fra byene i gamle Telemark langs Agder-kysten og Jæren til Stavanger. Deretter gjør fjordkryssingene at det det blir en miks av sentrale og mindre sentrale kommuner fra Haugesund til Trondheim. Fra Trondheim gjør kort avstand mellom flere småbyer at det går et belte av forholdsvis sentrale kommuner nordover til Namsos. Byene i Nord-Norge ligger forholdsvis spredt, og det er liten befolkning i omkringliggende kommuner. Dette gjør at disse byene får en lavere sentralitet enn byer på tilsvarende størrelse i Sør-Norge, særlig på Østlandet. Tromsø med over 76 000 innbyggere har for eksempel fått lavere sentralitet enn byer som Grimstad (23 000) og Halden (31 000), som ligger relativt nær andre folkerike områder.

Den laveste verdien på indeksen har Utsira med 295. Fordi Utsira er en isolert øykommune, bestemmes sentralitetsnivået utelukkende av tilgangen på arbeidsplasser og tjenester på Utsira. Mange av de mest usentrale kommunene i indeksen er øykommuner eller har bosetning på øyer uten fastlandsforbindelse i form av bro eller tunell, som Lurøy, Rødøy, Træna, Solund, Hasvik, Loppa, Røst og Leka. 49 av de 100 minst sentrale kommunene ligger i Nord-Norge. Dette innebærer også at over halvparten av kommunene i Nord-Norge er blant de 100 minst sentrale i landet. Ellers ligger de minst sentrale kommunene i Namdalen og på Trøndelagskysten, i kyst- og fjordstrøk på Vestlandet og i de indre dal- og fjellstrøkene i Agder, Telemark, Oppland og Hedmark.

Figur 3.1 Figur 3.1 Sentralitetsindeks 2020 (SSBs nye sentralitetsindeks). Kommuner.

Kilde: Kart: KMD.

Figur 3.2 Figur 3.2 Fordeling av kommuner etter sentralitet 2020 (SSBs nye sentralitetsindeks). Histogram.

Kilde: Kilde: SSB. Beregninger: KMD.

Figur 3.2 viser fordelingen av kommuner etter sentralitet i ti like intervaller. De samme intervallene er presentert i kartet i figur 3.1. Indeksen er rimelig normalfordelt med ganske god spredning blant de aller minst sentrale kommunene. Dette er en forskjell fra den gamle NIBR 11, som hadde 60 kommuner på det minst sentrale nivået. Flertallet av kommunene befinner seg på verdier mellom 508 og 721 i indeksen. De minst sentrale kommunene befinner seg på venstre side av figuren, der de 6 kommunene har en sentralitetsindeks fra 295 til 366. Sentralitetsindeksen inneholder ingen ekstreme verdier som blir trunkert etter metoden som er beskrevet i kapittel 2.2.1.

Departementet mener at den nye sentralitetsindeksen er betydelig forbedret fra tidligere inndelinger etter sentralitet. Den gir en bedre beskrivelse av størrelsen på de arbeids- og tjenestemarkedene kommunene inngår i, og ikke minst tilgangen på disse. Departementet mener derfor at SSBs sentralitetsindeks bør veie tungt.

3.2.2 Andre indikatorer som har vært vurdert

I tillegg til sentralitetsindeksen har en rekke andre indikatorer blitt vurdert for å måle geografiske ulemper. Asplan Viak (2019) har i sin gjennomgang av distriktsindeksen også vurdert å inkludere reisetid til Oslo, NIBR 11, samt befolkningstetthet. De konkluderte imidlertid med at disse indikatorene ikke tilfører noe ut over sentralitetsindeksen. KMD støtter denne vurderingen, og har derfor ikke inkludert andre indikatorer enn sentralitetsindeksen for å måle geografiske ulemper.

4 Samfunnsutfordringer og indikatorer knyttet til samfunnsutfordringer

Som nevnt under relevanskriteriet kunne rangering av kommuner i en distriktsindeks i utgangspunktet kun inneholdt indikatorer som fanger opp avstands- og størrelsesulemper. Det er slike ulemper distriktspolitikken er ment å kompensere for. SSBs nye sentralitetsinndeling er en klart forbedret indikator i så måte. Det er samtidig å forvente at disse ulempene gir seg utslag i svakere samfunnsutvikling. Ved å inkludere indikatorer som viser utviklingen på samfunnsområder som henger sammen med geografiulempene, sikrer vi at kommunene rangeres innbyrdes etter hvem som har størst distriktsutfordringer. Det er da viktig at indikatorene man tar inn, fanger samfunnsutfordringer som er spesifikke distriktsutfordringer. Det vil si at indikatoren samvarierer med sentralitet. Videre må indikatoren være egnet til å skille mellom distriktskommuner basert på geografiske ulemper, og samfunnsutfordringene må være forankret i regional- og distriktspolitiske mål. Det bør altså være en høy terskel for å ta inn indikatorer på samfunnsutfordringer i tillegg til geografiindikatorene, for ikke å vanne ut det primære formålet med distriktsindeksen.

4.1 Samfunnsutfordringer som inngår i distriktsindeksen

I dette avsnittet omtaler vi bare utfordringer som er vurdert som relevante å ta inn i distriktsindeksen, jamfør Asplan Viaks gjennomgang av distriktsindeksen. Samfunnsutfordringer som inngår i distriktsindeksen er henholdsvis økonomisk vekst, og befolkningsutvikling og befolkningssammensetning.

4.1.1 Økonomisk vekst

Sentralt i de nye målene for regional- og distriktspolitikken er regional balanse gjennom å sikre vekstkraft i alle deler av landet. Utfordringene her handler i stor grad om ulemper knyttet til avstander til større markeder og ulempene ved å være lokalisert i et mindre arbeidsmarked, jf. omtalen av agglomerasjonseffekter eller bygevinster i kapittel 3.1. Dette er ulemper som gjør det vanskelig å utnytte landets naturressurser til utvikling og verdiskaping.

Svak vekst i mindre arbeidsmarkeder henger også tett sammen med de langsiktige omstillingene i næringslivet. Her har vi gått fra næringer som tradisjonelt har vært lokalisert i distriktene, slik som landbruk og fiske, via industri og til tjenesteyting og nye kunnskapsintensive arbeidsplasser som hovedsakelig oppstår i byene. Effektiviseringen i primærnæringer og industri har gitt økt produktivitet i disse næringene, men også redusert sysselsetting i områder som er dominert av næringene. Samtidig har veksten i arbeidsplasser i tjenesteytende næringer i stor grad kommet i større byregioner. Det siste tiåret har likevel vekst i råvarebaserte næringer, som petroleum (fram til 2014) og havbruk, og generell velstandsutvikling gitt relativt gode vilkår for næringslivet langs kysten også utenfor de større byområdene. Lavere kronekurs de siste par årene har styrket konkurranseforholdene for eksport og reiseliv. Vi observerer at veksttakten i sentrale områder over tid har vært større enn veksttakten i mindre sentrale områder. Dette innebærer at distriktsindeksen inkluderer indikatorer knyttet til økonomisk vekst.

4.1.2 Befolkningsutvikling og befolkningssammensetning

I de nye målene for regional- og distriktspolitikken heter det at regional balanse gjennom vekstkraft, likeverdige levekår og bærekraftige regioner i hele landet vil legge til rette for å opprettholde hovedtrekkene i bosettingsmønsteret. En bærekraftig region har en balansert sammensetting av befolkningen.

Det er en nær sammenheng mellom de geografiske ulempene som er beskrevet i kapittel 3.1, og bosettingsmønsteret. Størrelse på befolkningen og avstander mellom folk har konsekvenser for verdiskaping, næringsliv og tilgang til arbeid. Arbeidsmarkedet har igjen stor betydning for individers og husholdningers bostedsvalg, ved at et godt fungerende arbeidsmarked er en forutsetning for bosetning (Sørlie mfl. 2012). Urbaniseringsprosessen som har pågått over tid, hvor en økende andel av befolkningen bor og arbeider i byer eller større byregioner, henger sammen med endringer i næringslivet. Veksten i arbeidsplasser i tjenesteytende og kompetanseintensive næringer, som i stor grad har kommet i større byregioner, har gitt sentrale områder gode forutsetninger for befolkningsvekst.

Det siste tiåret har likevel vekst i råvarebaserte næringer som er basert utenfor de større byområdene, gitt økt etterspørsel etter arbeidskraft i distriktene. Dette har i stor grad blitt dekket ved innvandring, og høy innvandring har bidratt til å opprettholde folketallet i mange distriktskommuner.

I tillegg til arbeidsmarkedet er det også andre faktorer som har betydning for bostedsvalg og derigjennom bosettingsmønsteret. Analyser av flyttemotiver viser at faktorer knyttet til boligmarkedet, familie, tilhørighet og stedsattraktivitet spiller sammen med faktorer som har med tilgang til arbeid å gjøre. Bo- og flyttemotivundersøkelsen fra 2008 viste at steds- og miljøfaktorer er blitt viktigere for folks bostedsvalg enn tidligere.

Tendensen til økt sentralisering drives imidlertid ikke bare av flyttinger. I forhold til folketallet har de mest sentrale kommunene flere fødsler og færre dødsfall, mens de minst sentrale har fødselsunderskudd. Dette kommer blant annet av at de minst sentrale kommunene har en eldre befolkning på grunn av langvarig utflytting.

Framover vil gjennomsnittlig levealder øke, og eldre vil utgjøre en stadig økende andel av befolkningen. Endringene i eldreandel vil være ulikt fordelt mellom tett- og spredtbygde strøk, ved at sentrale strøk rammes relativt mildt på grunn av påfyll av unge voksne og deres barn.

Nedgang i befolkningen i områder med størrelses- og avstandsulemper vil bidra til å ytterligere forsterke disse ulempene, og aldringen av befolkningen er særlig utfordrende for distriktene. Dette innebærer at indikatorer knyttet til befolkningsutvikling og befolkningssammensetning inngår i distriktsindeksen.

4.2 Indikatorer for økonomisk vekst

Den viktigste indikatoren for verdiskaping er bruttonasjonalprodukt. På regionalt nivå vil dette få betegnelsen bruttoregionalprodukt. Verdiskaping er i hovedsak en funksjon av to innsatsfaktorer. Disse er henholdsvis arbeid og kapital. Verdiskapingen er avkastningen av disse to innsatsfaktorene, og den omtales som henholdsvis lønn og kapitalavkastning (utbytte/rente). Tilsvarende vil vekst i verdiskaping være en funksjon av vekst i kapital og vekst i sysselsetting. I tillegg er verdiskaping en funksjon av produktivitetsvekst. I offisiell statistikk finnes ikke bruttoproduktet på lavere nivå enn fylkesnivået. Dette skyldes manglende tall på kapital og kapitalavkastning på kommunenivå. Vi må derfor finne alternative indikatorer for økonomisk vekst.

Vi bruker Asplan Viak (2019) sitt forslag når det gjelder indikatorer for økonomisk vekst. Disse er henholdsvis sysselsettingsvekst siste ti år og ensidig næringsstruktur.

4.2.1 Sysselsettingsvekst

Det er sysselsettingsveksten de siste ti årene som er brukt som indikator på økonomisk vekst i dagens distriktsindeks. Vi foreslår å videreføre denne indikatoren i den reviderte indeksen. Det er relativt stor forskjell i sysselsettingsvekst mellom kommunene.

Figur 4.1 Figur 4.1 Sysselsettingsvekst 2008-2018 i pst. etter sentralitet.

Kilde: Kilde: SSB. Beregninger: KMD.

Figur 4.1 viser at det er en sammenheng mellom sysselsettingsvekst og sentralitet, selv om variasjonen er stor. Kartet i figur 4.2 viser at sysselsettingsveksten er særlig sterk i byene og bynære områder. I tillegg finner vi distriktskommuner hvor det er en positiv og sterk sysselsettingsvekst. Derimot er kommuner med sysselsettingsnedgang oftere typiske distriktskommuner. Kartet synliggjør også at forskjellene er store. Kommuner med mørkerød farge har en nedgang i sysselsettingen på mellom 18,2 og 25,2 prosent. Kommuner med mørkeblå farge har en sysselsettingsvekst på mellom 38,0 og 45,0 prosent. Figur 4.3 viser en tilnærmet normalfordelt indikator og gir en god spredning mellom kommunene med høyest og lavest verdi og majoriteten av kommuner med moderat vekst eller nedgang i sysselsettingen.

Metoden vi bruker fører til at vi trunkerer fire kommuner med ekstremt høy vekst. Vi trunkerer ingen kommuner i nedre ende av skalaen.

Figur 4.2 Figur 4.2 Sysselsettingsvekst 2008-2018. Kommuner.

Kilde: Kilde: SSB. Kart: KMD.

Figur 4.3 Figur 4.3 Fordeling av kommuner etter sysselsettingsvekst 2008-2018. Histogram.

Kilde: Kilde: SSB. Beregninger: KMD.

4.2.2 Ensidig næringsstruktur (Herfindahlsindeksen)

Både byer og store kommuner vil ofte ha en betydelig mer differensiert næringsstruktur enn hva vi finner i mindre kommuner (Asplan Viak, 2019). En differensiert næringsstruktur kan bidra til at en kommune er mindre sårbar overfor konjunktursvingninger eller ulike typer for næringsspesifikke svingninger som følger av for eksempel pris- eller etterspørselsendringer i verdensmarkedet (ibid.). Generelt vil sårbarheten være mindre og vekstmulighetene større i kommuner med differensiert næringsstruktur.

Asplan Viak foreslo å lage et mål på næringsdifferensiering basert på sysselsetting etter arbeidsted i hver kommune ut ifra en næringsinndeling med 50 næringer i Pandamodellen. Asplan Viak foreslo å lage Herfindahlsindeksen basert på Panda 50 for privat sektor. Vi støtter forslaget, men av hensyn til tilgjengelighet, bruker vi SSBs fininndelte næringsstruktur i 88 næringer. Her trekker vi ut offentlig dominerte næringer for å få Herfindahlsindeksen for privat sektor. Dette er næringene 84 – offentlig administrasjon, forsvar og sosialforsikring, 85 – undervisning, 86 – helsetjenester, 87 – pleie og omsorg i institusjon og 88 – omsorg uten botilbud, barnehager m.v. Herfindahlsindeksen for privat sektor regnes ut på følgende måte, Hk er Herfindahlsindeksen for kommune k, i og j er næringene som inngår i indeksen, n er antall næringer som inngår i indeksen og ski/skjer antall sysselsatte i næringen i kommunen:

Formel 1 – Herfindahlsindeksen for privat sektor. 2018.

Herfindahlsindeksen antar verdier fra 0 til 1, der 0 er mest variert og 1 minst variert næringsstruktur. For å få et tall som rangeres fra lavest (verst) til høyest (best), så trekker vi fra Herfindahlsindeksen fra tallet 1. Dette tallet, 1-Hk kaller vi den omvendte Herfindahlsindeksen.

Figur 4.4 Figur 4.4. Herfindahlsindeksen omvendt for privat sektor 2018. Kommuner.

Kilde: Kilde: SSB. Beregninger: KMD.

Figur 4.4 viser sammenhengen mellom sentralitetsindeksen og den omvendte Herfindahlsindeksen. Samvariasjonen er tydelig, men variasjonen er nokså stor, særlig blant de minst sentrale kommunene.

Figur 4.5 Figur 4.5 Fordeling av kommuner etter Herfindahlsindeksen omvendt for privat sektor. Histogram.

Kilde: Kilde: SSB. Beregninger: KMD.

Figur 4.5 viser at næringsstrukturen er svært skjevfordelt i nedre ende. Dette gir seg også utslag i nokså mange trunkeringer, i alt 13 i nedre ende. Det er utelukkende små distriktskommuner som får verdiene sine trunkert.

Figur 4.6 Figur 4.6 Herfindahlsindeksen 2018. Kommuner.

Kilde: Kilde: SSB. Kart: KMD.

Kartet over viser at de aller fleste kommuner klumper seg sammen i de to øverste intervallene. Vi har likevel ikke valgt å spre observasjonene mer, noe vi kunne gjort ved å trunkere mer i nedkant.

4.3 Indikatorer for befolkningsutvikling og befolkningssammensetning

Vi bruker Asplan Viak (2019) sitt forslag når det gjelder indikatorer for befolkningsutvikling og befolkningssammensetning, det vil si at befolkningsvekst siste ti år er valgt som indikator.

Befolkningsveksten er summen av forholdet mellom antall fødte og døde pluss forholdet mellom antall innflyttere og utflyttere. I det siste inngår både innvandring og innenlandsk flytting. I tillegg reflekteres også befolkningssammensetningen ved at for eksempel andelen unge eller andelen eldre får betydning for antall fødte og døde. Det er med andre ord en rekke forhold som kan påvirke befolkningsutviklingen i et område ulikt, men befolkningsveksten gir et samlet uttrykk for resultatet av de ulike prosessene og befolkningsstrukturen.

I figur 4.7 er befolkningsveksten de siste ti årene vist etter kommunens sentralitet. Det har disse årene vært en klar tendens til at de mest sentrale delene av landet har den sterkeste befolkningsveksten. Her ser vi at det er en tydelig distriktsprofil på befolkningsveksten. Det vil si at jo mer sentral en kommune er, jo høyere er befolkningsveksten.

Figur 4.7 Figur 4.7 Befolkningsvekst 2009-2019 i prosent etter sentralitet (SSBs nye sentralitetsindikator). Kommuner.

Kilde: Kilde: SSB. Beregninger: KMD.

For perioden 2009–2019 er det seks verdier som er trunkert i toppen (vekst over 26,1 pst), mens det ikke er noen verdier som er trunkert i bunnen. Figur 4.8 (kartet) viser hvordan befolkningsvekst som indikator er fordelt mellom kommunene. Kartet viser at befolkningsveksten er særlig sterk i byene og bynære områder. Det har i perioden vært befolkningsnedgang i 128 kommuner, og de fleste av disse er typiske distriktskommuner i Innlandet, langs kysten i Nord-Norge og på Vestlandet. Det er store forskjeller mellom kommunene. Kommuner med mørkerød farge har en befolkningsnedgang på mellom 11,0 prosent og 16,2 prosent. Kommuner med mørkeblå farge har en befolkningsvekst på mellom 30,7 prosent og 35,9 prosent. Histogrammet i figur 4.9 viser at fordelingen av kommuner er mer skjevfordelt, slik at tyngdepunktet er dratt mot venstre (lavere verdier) med en hale mot høyre (høyere verdier).

Figur 4.8 Figur 4.8 Befolkningsvekst 2009-2019. Kommuner.

Kilde: Kart: KMD.

Figur 4.9 Figur 4.9 Fordeling av kommuner etter befolkningsvekst 2009–2019. Histogram.

Kilde: Kilde: SSB. Beregninger: KMD.

4.3.1 Andre indikatorer som har vært vurdert

I tillegg til sysselsettingsvekst, ensidig næringsstruktur og befolkningsvekst har en rekke andre indikatorer blitt vurdert for å måle relevante samfunnsutfordringer. Asplan Viak har i sin gjennomgang av distriktsindeksen vurdert å inkludere to andre indikatorer for å måle økonomisk vekst; digital infrastruktur og antall nye jobber i nye foretak. Asplan Viak konkluderte imidlertid med at det ikke finnes gode data på kommunenivå for disse indikatorene. Asplan Viak vurderte også en rekke indikatorer for befolkningsutvikling og –sammensetning (framskrevet befolkningsstørrelse eller –sammensetning, netto innenlandsflytting, eldreandel, kvinneandel i alderen 20-39 år, innvandringsrate). Asplan Viaks hovedbegrunnelse for å ikke ta med disse indikatorene er at det ikke er hensiktsmessig å trekke inn enkeltkomponenter framfor en aggregert befolkningsvekstindikator med mindre man mener at noen av enkeltkomponentene har større betydning for samfunnsutvikling. De konkluderer imidlertid med at de ikke kan se at dette gjelder i denne sammenhengen.

5 Indikatorer i distriktsindeksen med tilhørende vekting

Distriktsindeksen skal være et uttrykk for graden av distriktsutfordringer i en kommune. Departementet har i arbeidet lagt vekt på at distriktsindeksen først og fremst bør ha som mål å peke ut distriktskommuner basert på geografiske ulemper. Som følge av innspillene fra kommuner, fylkeskommuner og andre har vi likevel valgt å legge større vekt på de samfunnsmessige utfordringene som følge av de geografiske ulempene enn det vi la opp til i vårt opprinnelige forslag. Det betyr at de geografiske ulempene vil veie 40 pst. og de samfunnsmessige utfordringene som følger av de geografiske ulempene vil veie 60 pst.

Departementet mener at den nye sentralitetsindeksen til SSB er betydelig forbedret fra tidligere inndelinger etter sentralitet. Den gir en bedre beskrivelse av størrelsen på de arbeids- og tjenestemarkedene kommunene inngår i, og ikke minst tilgangen på disse. Den gir dessuten en kontinuerlig rangering av kommunene etter sentralitet. Sentralitetsindeksen fanger opp alle relevante sider ved de geografiske ulempene, og vi inkluderer derfor ikke ytterligere indikatorer som er ment å fange opp disse.

Indikatorene som viser utviklingen på relevante samfunnsområder, skal sikre at kommunene rangeres mellom hverandre etter hvem som har de største distriktsutfordringene. Her inkluderer vi befolkningsvekst siste ti år, sysselsettingsvekst siste ti år samt en indikator for ensidig næringsstruktur (Herfindahlsindeksen)

Befolkningsveksten siste ti år inkluderes fordi den er en god indikator for den demografiske utviklingen. Den fanger opp alle relevante sider ved utfordringer knyttet til utvikling i folketall og befolkningssammensetning, herunder eldreandel, andel kvinner i fødedyktig alder og flytting. I samsvar med innspillene som Asplan Viak mottok på sitt forslag, har vi brukt Asplan Viaks sekundærforslag der befolkningsveksten teller 40 pst.

Når det gjelder utfordringer knyttet til verdiskaping og økonomisk vekst, fanges dette godt opp av indikatorene sysselsettingsvekst siste ti år og Herfindahlsindeksen. I samsvar med Asplan Viaks forslag lar vi disse indikatorene telle 10 pst. hver, til sammen 20 pst.

Indikatorer og vekting i distriktsindeksen

Emnegruppe

Indikator

Vekting

Geografi

Sentralitet SSB ny

40

Økonomisk vekst

Sysselsettingsvekst siste ti år

10

Ensidig næringsstruktur (Herfindahlsindeksen)

10

Demografi

Befolkningsutvikling siste ti år

40

Alle emnegrupper

Alle indikatorer

100

Kartene nedenfor viser hvordan distriktsindeksen fordeler seg i de ulike kommunene.

Figur 5.1 Figur 5.1 Distriktsindeksen 2020. Kommuner i Nord-Norge.

Kilde: Kart: KMD.

Figur 5.2 Figur 5.2 Distriktsindeksen 2020. Kommuner i Sør-Norge.

Kart: KMD.

6 Bibliografi

Galloway, T. A. & Haugberg S. (2019). Gjennomgang av distriktsindeksen. Sandvika: Asplan Viak.

Jakobsen, E., Gotaas, E., Grünfeld, L., Jordell, H., & Røtnes, R. (2015). Faglige begrunnelser for næringsrettede virkemidler rettet mot distriktene. Oslo: Menon.

Johansen, S., Bjørnsen, M., Hagen, K.-E., & Juvkam, D. (2006). Distriktspolitisk virkeområde for Norge 2006. Oslo: Transportøkonomisk institutt.

Kommunal- og moderniseringsdepartementet. (2017). Meld. St. 18 (2016–2017) - Berekraftigebyar og sterke distrikt. Oslo: Kommunal- og moderniseringsdepartementet.

Kommunal- og moderniseringsdepartementet. (2018). Distriktsindeksen - Gjennomgang av sammensetning og vekting av indikatorer. Oslo: Kommunal- og moderniseringsdepartementet.

Kommunal- og moderniseringsdepartementet. (2019). Meld. St. 5 (2019–2020) - Levende lokalsamfunn for fremtiden — Distriktsmeldingen. Oslo: Kommunal- og moderniseringsdepartementet.

Kommunal- og regionaldepartementet. (2013). Meld. St. 13 (2012-2013) - Ta heile Noreg i bruk. Oslo: Kommunal- og regionaldepartementet

Mønnesland, J., Lian, J. I., Hagen, K.-E., Juvkam, D., & Kann, F. (2002). Distriktspolitisk avgrensning - Evaluering av geografisk virkeområde for differensiert arbeidsgiveravgift. Oslo: NIBR og TØI.

NOU 2015:1. Produktivitet - grunnlag for vekst og velferd. Produktivitetskommisjonens første rapport.

Statistisk sentralbyrå. (2020). Sentralitetsindeksen. Oppdatering med 2020-kommuner.

7 Vedlegg

7.1 Sammensetning og vekting i tidligere utgaver av distriktsindeksen

KRD, før revisjonen av virkeområdene år 2000

Vekting

Gruppe

Indikator

Indikator

Gruppe

Geografi

Sentralitet

30

50

Befolkningstetthet

10

Andel av befolkning bosatt i tettsted

10

Demografi

Befolkningsutvikling

15

25

Andel av befolkningen i aldersgruppen 18-30 år

5

Andel kvinner i aldersgruppen 20-39 år

5

Arbeidsmarked

Andel arbeidsledige

10

15

Andel uføretrygdede

5

Levekår

Inntekt per skatteyter

10

10

Sum vekter

100

100

Mønnesland et al. (2002) og Johansen et al. (2006)

Vekting

Gruppe

Indikator

Indikator

Gruppe

Geografi

Sentralitet (NIBR11)

20

40

Befolkningstetthet

10

Reisetid

10

Demografi

Befolkningsutvikling siste ti år

20

30

Andel av befolkningen, 67 år og over

5

Andel kvinner i aldersgruppen 20-39 år

5

Arbeidsmarked

Andel sysselsatte (arbeidsstedskommune) i aldersgruppen 20-64 år

10

20

Vekst i sysselsettingen siste fem år

10

Levekår

Inntekt per skatteyter, 17 år og over

10

10

Sum vekter

100

100

KRD, revisjonen 2006

Vekting

Gruppe

Indikator

Indikator

Gruppe

Geografi

Sentralitet (NIBR11)

20

40

Befolkningstetthet

10

Reisetid

10

Demografi

Befolkningsutvikling siste ti år

20

30

Eldreandel (67 år og over)

5

Kvinneandel (kvinner i aldersgruppen 20-39 år)

5

Arbeidsmarked

Andel yrkesaktive (bostedskommune) i aldersgruppen 20-64 år

10

20

Vekst i sysselsettingen siste ti år

10

Levekår

Inntekt per innbygger, 17 år og over

10

10

Sum vekter

100

100

KMD, ny distriktsindeks fra 2020

Emnegruppe

Indikator

Vekting

Geografi

Sentralitet SSB ny

40

Økonomisk vekst

Sysselsettingsvekst siste ti år

10

Ensidig næringsstruktur (Herfindahlsindeksen for privat sektor)

10

Demografi

Befolkningsutvikling siste ti år

40

Alle emnegrupper

Alle indikatorer

100

7.2 Distriktsindeksen inkludert indikatorverdier og prosentvis avvik fra gjennomsnittet

Distriktsindeksen inkludert indikatorverdier og prosentvis avvik fra gjennomsnittet

Geografi

Demografi

Økonomisk vekst

SSB-sentralitet

Befolkningsvekst

Sysselsettingsvekst

Herfindahlsindeksen

Kommune

Indikatorverdi

Prosentvis avvik fra gjennomsnittet

Indikatorverdi

Prosentvis avvik fra gjennomsnittet

Indikatorverdi

Prosentvis avvik fra gjennomsnittet

Indikatorverdi

Prosentvis avvik fra gjennomsnittet

Distriktsindeksen

3001 Halden

847

142

9,8

68

1,4

-3

0,949

87

71,9

3002 Moss

909

186

11,9

92

-3,6

-49

0,942

74

76,8

3003 Sarpsborg

877

163

8,3

49

19,2

161

0,947

84

7,9

3004 Fredrikstad

872

160

12,4

98

-8,3

-91

0,953

98

74,5

3005 Drammen

916

191

11,5

88

4,7

27

0,947

84

78,9

3006 Kongsberg

846

142

12,7

102

-1,9

-33

0,920

25

72,9

3007 Ringerike

836

135

6,3

26

-2,9

-42

0,947

83

66,3

3011 Hvaler

724

56

15,0

129

4,7

27

0,917

17

68,7

3012 Aremark

654

8

-4,4

-100

-13,3

-137

0,905

-7

38,3

3013 Marker

741

68

4,0

-1

-7,1

-81

0,921

27

55,3

3014 Indre Østfold

860

152

10,1

71

-1,6

-30

0,940

68

72,0

3015 Skiptvet

794

105

8,7

55

2,1

4

0,881

-60

64,0

3016 Rakkestad

794

105

9,8

67

-3,9

-51

0,933

52

66,5

3017 Råde

841

138

11,1

82

27,6

238

0,936

60

77,9

3018 Våler (Østf.)

819

123

26,1

250

9,5

72

0,919

23

87,4

3019 Vestby

879

165

26,5

250

45,0

250

0,874

-75

93,1

3020 Nordre Follo

929

200

11,4

86

10,4

80

0,910

3

78,9

3021 Ås

903

182

28,3

250

32,9

250

0,911

6

96,6

3022 Frogn

903

182

9,2

60

4,9

29

0,931

49

74,7

3023 Nesodden

848

143

13,8

114

14,2

115

0,930

46

78,1

3024 Bærum

971

229

15,6

136

4,7

28

0,951

91

87,2

3025 Asker

914

189

14,9

128

10,3

79

0,943

75

83,5

3026 Aurskog-Høland

793

105

15,8

138

9,6

73

0,939

67

76,2

3027 Rælingen

939

207

18,4

168

24,4

208

0,925

36

91,0

3028 Enebakk

825

127

8,6

53

8,7

64

0,905

-7

68,5

3029 Lørenskog

976

233

24,2

236

28,9

250

0,910

2

100,0

3030 Lillestrøm

938

206

19,6

183

21,4

181

0,942

73

92,5

3031 Nittedal

890

173

17,2

154

6,4

44

0,909

2

81,9

3032 Gjerdrum

885

169

22,6

217

13,3

107

0,916

16

89,3

3033 Ullensaker

915

190

35,9

250

26,4

227

0,908

0

96,7

3034 Nes (Ak.)

820

124

17,3

155

8,5

62

0,938

65

79,3

3035 Eidsvoll

845

141

22,6

218

3,9

20

0,931

49

85,5

3036 Nannestad

835

134

26,7

250

23,4

200

0,920

24

91,4

3037 Hurdal

729

60

9,3

61

-8,9

-98

0,914

12

59,6

3038 Hole

833

133

16,8

150

20,1

169

0,936

59

82,0

3039 Flå

613

-21

4,1

0

17,2

142

0,890

-41

50,7

3040 Nes (Busk.)

636

-5

-4,2

-97

-7,5

-84

0,932

52

40,0

3041 Gol

679

25

1,3

-32

-2,7

-40

0,931

49

49,8

3042 Hemsedal

611

-23

24,4

238

3,7

19

0,931

48

72,0

3043 Ål

651

5

0,7

-40

-0,3

-18

0,947

84

48,6

3044 Hol

622

-15

1,0

-36

-6,3

-73

0,919

22

44,3

3045 Sigdal

656

9

-1,2

-62

1,0

-6

0,922

30

45,9

3046 Krødsherad

633

-7

5,9

22

8,8

65

0,895

-30

52,5

3047 Modum

810

117

8,6

54

6,5

45

0,916

17

67,6

3048 Øvre Eiker

849

144

16,9

151

12,0

95

0,946

82

82,0

3049 Lier

890

173

15,3

132

10,3

79

0,938

64

82,1

3050 Flesberg

695

36

5,9

22

-0,8

-23

0,909

2

55,2

3051 Rollag

578

-46

0,1

-47

-9,7

-104

0,926

39

40,1

3052 Nore og Uvdal

532

-78

-2,2

-73

1,2

-5

0,934

55

37,3

3053 Jevnaker

794

105

9,5

64

-2,7

-40

0,935

57

66,5

3054 Lunner

787

100

5,8

21

3,9

20

0,925

36

63,0

0301 Oslo

1000

249

18,3

168

12,8

102

0,964

121

94,5

3401 Kongsvinger

794

105

2,9

-14

-3,9

-51

0,953

96

59,9

3403 Hamar

871

159

10,4

75

6,9

48

0,957

106

75,7

3405 Lillehammer

820

124

7,4

39

6,6

45

0,946

81

68,4

3407 Gjøvik

808

115

7,2

37

6,3

43

0,949

89

67,6

3411 Ringsaker

780

96

6,4

28

5,3

33

0,938

65

64,1

3412 Løten

792

104

5,6

18

5,4

34

0,898

-24

62,0

3413 Stange

817

121

10,2

72

8,6

64

0,948

87

71,9

3414 Nord-Odal

716

51

-1,5

-65

2,7

9

0,906

-5

49,1

3415 Sør-Odal

774

91

1,1

-35

1,3

-4

0,929

44

56,5

3416 Eidskog

700

40

-4,4

-99

-1,7

-31

0,936

60

45,4

3417 Grue

657

10

-8,5

-148

-11,8

-124

0,941

70

36,1

3418 Åsnes

657

10

-5,2

-109

-8,0

-89

0,933

54

40,2

3419 Våler (Hedm.)

662

13

-4,2

-97

-6,3

-73

0,849

-130

37,6

3420 Elverum

776

93

7,6

42

-1,4

-28

0,939

67

63,8

3421 Trysil

607

-25

-2,1

-72

-0,9

-24

0,940

69

42,2

3422 Åmot

634

-6

3,0

-13

7,0

49

0,916

15

50,0

3423 Stor-Elvdal

540

-72

-8,6

-148

-14,3

-147

0,922

29

26,9

3424 Rendalen

482

-113

-11,1

-178

-24,1

-237

0,917

18

18,0

3425 Engerdal

428

-151

-10,4

-170

-12,9

-134

0,904

-11

16,9

3426 Tolga

538

-74

-7,6

-136

8,0

58

0,914

13

32,3

3427 Tynset

641

-2

3,5

-6

-3,4

-46

0,932

50

49,7

3428 Alvdal

575

-48

0,8

-38

17,9

149

0,891

-39

44,8

3429 Folldal

498

-102

-5,6

-114

-9,9

-106

0,902

-15

27,3

3430 Os (Hedm.)

565

-55

-6,5

-124

-7,1

-81

0,899

-20

31,2

3431 Dovre

564

-55

-5,7

-114

-8,8

-97

0,925

36

33,0

3432 Lesja

518

-88

-7,4

-135

-12,8

-133

0,867

-90

24,3

3433 Skjåk

541

-72

-4,5

-100

-4,8

-59

0,912

8

33,1

3434 Lom

551

-65

-4,7

-103

-10,8

-115

0,879

-65

30,4

3435 Vågå

610

-23

-3,2

-85

0,6

-10

0,923

31

40,7

3436 Nord-Fron

638

-4

-1,0

-59

-7,0

-80

0,919

24

43,1

3437 Sel

630

-9

-3,8

-92

-2,4

-38

0,943

74

41,7

3438 Sør-Fron

622

-15

-1,8

-68

-4,1

-53

0,888

-44

40,2

3439 Ringebu

649

4

-2,5

-77

-9,7

-105

0,927

39

42,0

3440 Øyer

699

39

4,1

1

-10,7

-114

0,927

39

52,2

3441 Gausdal

686

30

0,3

-44

-3,5

-48

0,895

-29

47,2

3442 Østre Toten

742

69

3,3

-8

3,8

20

0,935

57

57,8

3443 Vestre Toten

782

97

5,3

14

3,3

15

0,888

-45

60,0

3446 Gran

796

107

3,2

-10

0,1

-15

0,936

60

60,4

3447 Søndre Land

694

35

-3,0

-83

-16,2

-164

0,929

45

43,1

3448 Nordre Land

688

31

-0,1

-49

2,0

3

0,925

36

49,5

3449 Sør-Aurdal

578

-46

-7,0

-129

-2,9

-42

0,900

-18

32,5

3450 Etnedal

587

-39

-5,4

-111

-9,6

-104

0,909

2

33,8

3451 Nord-Aurdal

681

26

-0,5

-54

1,1

-5

0,938

65

49,1

3452 Vestre Slidre

593

-35

-2,7

-79

-12,5

-130

0,910

2

36,6

3453 Øystre Slidre

599

-31

0,8

-38

-0,7

-22

0,920

25

44,0

3454 Vang

537

-74

1,7

-28

3,6

18

0,903

-13

40,9

3801 Horten

875

162

7,3

38

-0,4

-19

0,910

4

68,7

3802 Holmestrand

845

141

14,3

120

3,5

16

0,933

54

76,4

3803 Tønsberg

877

163

12,5

99

5,0

30

0,950

90

77,6

3804 Sandefjord

859

151

11,6

89

5,4

34

0,952

95

75,7

3805 Larvik

848

143

5,9

21

-0,3

-18

0,951

93

67,4

3806 Porsgrunn

851

145

5,4

16

-10,4

-111

0,957

105

65,2

3807 Skien

847

142

6,4

28

2,8

10

0,945

80

68,3

3808 Notodden

769

88

2,4

-19

-7,1

-81

0,935

58

56,2

3811 Færder

844

140

5,7

19

6,6

46

0,946

82

68,2

3812 Siljan

735

64

-3,1

-84

-3,4

-47

0,894

-32

46,6

3813 Bamble

781

96

-0,1

-48

-6,3

-73

0,912

8

53,3

3814 Kragerø

740

68

-2,0

-71

-10,9

-115

0,946

82

49,2

3815 Drangedal

648

3

-1,4

-64

-0,7

-22

0,913

10

44,3

3816 Nome

706

44

-0,3

-51

-4,8

-59

0,931

50

49,4

3817 Midt-Telemark

721

54

12,8

103

8,3

61

0,939

67

67,9

3818 Tinn

598

-32

-3,8

-92

-9,5

-102

0,943

76

38,1

3819 Hjartdal

583

-42

-2,5

-77

16,0

131

0,808

-219

37,1

3820 Seljord

630

-9

0,3

-44

-12,4

-129

0,921

27

42,9

3821 Kviteseid

593

-35

-5,6

-113

2,4

7

0,925

35

37,3

3822 Nissedal

548

-67

6,0

22

12,6

100

0,901

-16

48,1

3823 Fyresdal

497

-102

-6,7

-127

-14,6

-149

0,932

52

26,6

3824 Tokke

529

-80

-5,7

-115

-10,7

-114

0,893

-35

28,6

3825 Vinje

539

-73

1,7

-28

7,1

50

0,920

26

42,6

4201 Risør

687

31

-0,6

-55

-6,3

-74

0,944

78

48,1

4202 Grimstad

806

114

15,6

135

9,3

70

0,947

84

77,2

4203 Arendal

796

107

8,6

53

-3,8

-50

0,948

86

66,1

4204 Kristiansand

833

133

14,6

124

3,9

20

0,956

103

77,1

4205 Lindesnes

740

68

7,1

36

2,2

5

0,945

79

61,9

4206 Farsund

688

31

2,8

-14

8,6

63

0,897

-25

52,8

4207 Flekkefjord

689

32

1,0

-36

-1,9

-33

0,950

89

51,3

4211 Gjerstad

652

6

-1,7

-67

-6,2

-72

0,913

11

43,1

4212 Vegårshei

648

3

11,3

85

-12,0

-126

0,927

39

56,5

4213 Tvedestrand

703

42

2,2

-22

-7,5

-84

0,922

30

50,9

4214 Froland

720

54

19,4

180

24,1

206

0,912

7

77,1

4215 Lillesand

780

96

17,8

162

24,1

206

0,912

8

79,3

4216 Birkenes

700

40

13,9

116

12,8

102

0,884

-54

65,9

4217 Åmli

570

-51

-0,4

-52

2,4

6

0,901

-16

40,4

4218 Iveland

623

-14

8,3

50

20,2

170

0,787

-250

51,8

4219 Evje og Hornnes

691

33

5,7

20

7,4

52

0,904

-9

56,2

4220 Bygland

554

-62

-2,7

-79

-12,0

-125

0,933

54

35,4

4221 Valle

465

-125

-10,5

-171

-14,3

-147

0,910

4

19,3

4222 Bykle

457

-130

-1,2

-62

24,3

208

0,900

-20

36,7

4223 Vennesla

759

81

13,5

111

5,9

39

0,934

55

70,4

4224 Åseral

544

-69

2,7

-15

0,0

-15

0,797

-243

36,3

4225 Lyngdal

686

30

12,1

95

7,2

50

0,897

-25

62,5

4226 Hægebostad

583

-42

3,9

-2

9,1

68

0,901

-17

47,4

4227 Kvinesdal

648

3

6,3

26

-12,7

-132

0,919

23

50,5

4228 Sirdal

588

-39

5,8

20

3,7

19

0,908

-2

48,9

1101 Eigersund

754

77

6,2

25

-4,4

-55

0,943

76

60,3

1103 Stavanger

890

173

10,7

78

3,3

15

0,951

93

76,2

1106 Haugesund

832

132

10,6

77

0,0

-15

0,933

54

70,8

1108 Sandnes

878

164

21,6

206

7,4

53

0,949

87

88,1

1111 Sokndal

653

7

1,8

-26

-7,5

-84

0,864

-97

44,2

1112 Lund

629

-10

3,3

-9

-6,9

-79

0,763

-250

40,8

1114 Bjerkreim

691

33

8,8

56

-4,7

-58

0,881

-59

55,9

1119 Hå

771

89

18,0

163

13,0

104

0,921

28

77,0

1120 Klepp

846

142

18,4

168

25,3

217

0,932

52

85,5

1121 Time

833

133

18,7

172

2,6

9

0,930

47

80,0

1122 Gjesdal

801

110

19,4

180

23,3

199

0,922

29

82,7

1124 Sola

857

149

20,2

190

44,9

250

0,864

-97

85,5

1127 Randaberg

866

156

12,0

94

-8,0

-89

0,936

59

72,9

1130 Strand

708

45

15,1

130

5,4

34

0,948

86

69,5

1133 Hjelmeland

518

-88

-1,0

-60

-13,5

-139

0,916

16

33,6

1134 Suldal

509

-94

-1,0

-59

9,2

69

0,912

6

37,7

1135 Sauda

620

-16

-2,8

-81

-9,4

-102

0,912

7

39,0

1144 Kvitsøy

502

-99

-4,8

-104

14,5

118

0,690

-250

28,2

1145 Bokn

624

-13

3,6

-6

-2,4

-37

0,846

-137

44,4

1146 Tysvær

722

55

13,6

112

13,5

108

0,906

-5

68,3

1149 Karmøy

756

79

7,1

36

4,0

21

0,949

88

63,6

1151 Utsira

295

-244

-8,4

-146

-18,0

-181

0,718

-250

3,8

1160 Vindafjord

644

1

7,1

36

9,3

70

0,931

48

56,5

4601 Bergen

895

176

11,6

88

6,3

42

0,962

116

78,7

4602 Kinn

663

14

2,7

-15

0,5

-10

0,956

103

52,3

4611 Etne

592

-36

5,8

20

-2,8

-41

0,928

41

48,8

4612 Sveio

673

21

16,6

148

10,7

82

0,913

10

68,2

4613 Bømlo

640

-2

7,9

45

0,5

-11

0,929

44

55,0

4614 Stord

743

70

8,2

48

-1,7

-31

0,859

-109

58,0

4615 Fitjar

606

-26

10,1

71

1,2

-4

0,922

30

55,1

4616 Tysnes

557

-60

1,9

-25

15,4

126

0,905

-8

45,1

4617 Kvinnherad

581

-44

0,6

-41

-6,1

-72

0,944

77

42,5

4618 Ullensvang

587

-39

-2,9

-82

-7,8

-87

0,930

47

38,0

4619 Eidfjord

537

-74

-4,1

-96

-6,4

-74

0,912

8

32,8

4620 Ulvik

541

-72

-0,2

-50

-15,5

-158

0,888

-45

34,2

4621 Voss

721

54

4,9

11

10,3

79

0,940

69

59,8

4622 Kvam

675

22

1,2

-33

-7,7

-86

0,940

69

48,9

4623 Samnanger

686

30

3,6

-5

4,0

21

0,902

-15

52,7

4624 Bjørnafjorden

762

83

21,9

210

8,6

64

0,935

58

80,5

4625 Austevoll

580

-44

18,0

164

21,3

180

0,886

-48

64,5

4626 Øygarden

773

91

20,5

193

18,0

150

0,944

78

82,2

4627 Askøy

811

117

19,8

185

24,1

206

0,935

57

84,7

4628 Vaksdal

645

1

-1,6

-66

-15,5

-158

0,922

29

41,2

4629 Modalen

528

-81

8,3

49

-4,4

-56

0,804

-227

40,8

4630 Osterøy

704

42

10,4

75

6,1

40

0,918

21

62,7

4631 Alver

734

63

14,8

126

1,4

-3

0,947

84

69,9

4632 Austrheim

643

0

12,1

94

4,9

29

0,840

-150

56,2

4633 Fedje

410

-163

-5,7

-115

-20,1

-200

0,645

-250

13,8

4634 Masfjorden

535

-76

3,6

-6

7,1

50

0,915

13

44,1

4635 Gulen

464

-125

1,7

-27

12,0

94

0,939

66

39,7

4636 Solund

350

-205

-6,4

-123

-15,7

-160

0,842

-144

12,5

4637 Hyllestad

487

-109

-7,3

-134

-4,8

-59

0,790

-250

20,3

4638 Høyanger

541

-72

-6,2

-120

-25,2

-247

0,923

32

27,3

4639 Vik

533

-77

-3,9

-93

-4,3

-55

0,934

54

34,3

4640 Sogndal

649

4

13,3

108

24,8

213

0,945

79

67,6

4641 Aurland

526

-82

4,6

6

11,1

86

0,920

25

45,8

4642 Lærdal

552

-64

-2,2

-73

-13,1

-136

0,930

47

35,4

4643 Årdal

595

-34

-6,3

-122

-11,5

-121

0,816

-201

28,2

4644 Luster

562

-57

6,5

28

3,6

18

0,923

31

48,8

4645 Askvoll

505

-97

0,2

-45

-0,3

-19

0,912

8

36,8

4646 Fjaler

561

-58

-2,4

-76

10,3

79

0,911

5

39,8

4647 Sunnfjord

678

24

8,7

55

5,6

36

0,943

74

60,2

4648 Bremanger

471

-120

-5,0

-106

-3,4

-46

0,902

-14

27,7

4649 Stad

597

-32

0,9

-37

-1,3

-27

0,951

93

45,4

4650 Gloppen

620

-16

2,9

-14

2,5

7

0,942

74

49,4

4651 Stryn

603

-28

4,4

4

3,0

12

0,943

75

50,0

1505 Kristiansund

755

78

5,8

21

-3,8

-51

0,954

99

60,7

1506 Molde

731

61

8,2

49

2,2

5

0,959

109

63,2

1507 Ålesund

779

95

12,5

99

6,9

48

0,955

102

71,9

1511 Vanylven

526

-82

-9,5

-159

-6,5

-76

0,911

5

26,1

1514 Sande (M. og R.)

554

-62

-1,9

-70

-11,0

-117

0,878

-68

33,6

1515 Herøy (M. og R.)

659

11

6,9

34

3,9

21

0,935

56

56,3

1516 Ulstein

714

49

22,1

212

-2,2

-35

0,904

-10

73,6

1517 Hareid

688

31

7,0

35

-11,0

-117

0,925

35

54,6

1520 Ørsta

712

48

7,0

35

1,9

2

0,951

92

60,2

1525 Stranda

628

-11

0,7

-39

4,7

28

0,865

-94

44,1

1528 Sykkylven

682

27

1,2

-33

-9,6

-103

0,774

-250

41,4

1531 Sula

734

63

19,2

178

20,4

172

0,932

52

78,1

1532 Giske

708

45

22,2

213

10,6

82

0,930

47

77,4

1535 Vestnes

642

-1

0,9

-37

-1,6

-30

0,926

38

46,9

1539 Rauma

615

-20

1,5

-30

-6,6

-76

0,948

86

45,9

1547 Aukra

607

-25

11,1

83

-2,1

-34

0,913

10

55,1

1554 Averøy

619

-17

7,4

40

0,8

-8

0,924

33

53,0

1557 Gjemnes

578

-46

0,9

-37

1,8

1

0,932

51

43,8

1560 Tingvoll

567

-53

-0,6

-54

-2,6

-40

0,939

65

40,8

1563 Sunndal

630

-9

-3,3

-86

-6,2

-73

0,861

-103

37,2

1566 Surnadal

596

-33

-1,2

-62

2,0

3

0,945

78

43,3

1573 Smøla

450

-135

0,7

-39

21,3

180

0,843

-143

34,8

1576 Aure

488

-109

1,3

-32

5,5

35

0,923

31

38,7

1577 Volda

699

39

6,0

23

4,5

26

0,938

63

58,1

1578 Fjord

560

-58

-6,4

-123

-11,1

-117

0,918

21

31,1

1579 Hustadvika

646

2

5,2

14

0,5

-11

0,950

91

53,6

5001 Trondheim

891

173

16,3

144

10,5

81

0,958

108

84,3

5006 Steinkjer

719

53

3,2

-10

4,7

28

0,940

67

56,5

5007 Namsos

693

35

1,0

-35

-0,7

-22

0,937

63

51,2

5014 Frøya

533

-77

20,2

190

32,3

250

0,849

-130

63,7

5020 Osen

462

-127

-7,9

-140

-14,1

-145

0,912

7

22,1

5021 Oppdal

650

5

5,2

14

-2,7

-40

0,938

63

52,5

5022 Rennebu

595

-34

-4,6

-101

-10,5

-112

0,899

-21

34,5

5025 Røros

650

5

0,8

-38

-5,0

-61

0,944

76

47,5

5026 Holtålen

520

-86

-1,9

-70

-13,2

-136

0,920

26

33,1

5027 Midtre Gauldal

652

6

5,0

11

16,7

138

0,918

19

55,6

5028 Melhus

770

89

13,0

105

13,5

109

0,935

57

72,3

5029 Skaun

736

65

27,9

250

24,7

212

0,916

16

85,0

5031 Malvik

811

117

12,7

102

21,5

182

0,910

3

75,1

5032 Selbu

657

10

2,1

-23

-7,5

-85

0,928

42

48,0

5033 Tydal

493

-105

-7,4

-134

-12,6

-131

0,890

-41

23,9

5034 Meråker

618

-18

-1,8

-68

-7,0

-80

0,927

40

41,3

5035 Stjørdal

801

110

14,6

124

8,1

59

0,946

82

75,5

5036 Frosta

670

19

5,8

21

14,3

116

0,889

-43

55,7

5037 Levanger

755

78

9,7

66

7,5

54

0,933

52

66,3

5038 Verdal

749

74

5,5

17

4,2

23

0,927

40

60,2

5041 Snåase-Snåsa

541

-72

-3,5

-89

-13,2

-137

0,904

-11

31,9

5042 Lierne

400

-170

-5,1

-108

-6,8

-78

0,905

-7

22,3

5043 Raarvihke - Røyrvik

383

-182

-3,4

-88

-12,4

-130

0,893

-34

21,3

5044 Namsskogan

428

-151

-5,7

-115

-5,0

-61

0,889

-43

23,0

5045 Grong

579

-45

1,0

-36

4,7

28

0,926

38

44,3

5046 Høylandet

513

-91

-1,6

-66

-5,4

-65

0,898

-23

33,5

5047 Overhalla

614

-20

8,9

57

9,6

73

0,908

-1

55,4

5049 Flatanger

464

-125

-2,7

-80

10,3

79

0,849

-131

29,9

5052 Leka

392

-176

-2,6

-78

-1,2

-26

0,842

-144

22,6

5053 Inderøy

678

24

1,8

-26

0,0

-15

0,926

38

50,6

5054 Indre Fosen

615

-20

0,8

-39

-7,4

-84

0,946

81

44,8

5055 Heim

596

-33

-1,0

-59

7,1

50

0,935

57

44,1

5056 Hitra

535

-76

13,3

109

28,8

249

0,912

7

59,4

5057 Ørland

604

-27

6,9

34

14,0

113

0,935

57

54,9

5058 Åfjord

502

-99

1,2

-34

20,4

172

0,913

9

42,1

5059 Orkland

722

55

4,9

10

-0,2

-17

0,943

74

57,7

5060 Nærøysund

563

-56

6,4

27

15,7

129

0,943

75

52,3

5061 Rindal

592

-36

-0,6

-55

-0,2

-18

0,915

15

41,7

1804 Bodø

792

104

11,9

92

8,3

61

0,950

91

72,2

1806 Narvik

679

25

0,1

-46

-6,0

-70

0,944

76

48,4

1811 Bindal

417

-158

-10,3

-168

-22,4

-221

0,892

-37

13,7

1812 Sømna

499

-101

-1,9

-70

-4,2

-54

0,893

-34

32,2

1813 Brønnøy

608

-25

4,2

2

2,1

3

0,937

62

49,7

1815 Vega

383

-182

-4,3

-99

-7,7

-86

0,843

-143

18,7

1816 Vevelstad

368

-192

-0,8

-57

-11,0

-116

0,793

-250

18,4

1818 Herøy (Nordl.)

464

-125

7,7

43

4,2

23

0,905

-7

43,0

1820 Alstahaug

653

7

2,9

-14

4,4

25

0,944

76

52,0

1822 Leirfjord

557

-60

11,1

83

-12,8

-133

0,872

-80

47,4

1824 Vefsn

688

31

0,5

-42

5,9

39

0,943

75

51,9

1825 Grane

478

-116

-0,5

-53

2,5

8

0,811

-212

29,7

1826 Hattfjelldal

450

-135

-5,5

-112

-9,4

-102

0,861

-104

22,4

1827 Dønna

420

-156

-2,9

-81

-1,6

-30

0,877

-68

25,8

1828 Nesna

492

-106

0,3

-44

-1,9

-33

0,903

-12

35,3

1832 Hemnes

561

-58

-0,6

-54

-2,1

-35

0,927

39

39,9

1833 Rana

708

45

4,1

0

4,3

24

0,955

100

57,5

1834 Lurøy

350

-205

1,1

-34

6,4

43

0,875

-74

27,2

1835 Træna

315

-230

0,2

-45

5,8

38

0,739

-250

19,7

1836 Rødøy

330

-219

-4,2

-97

-9,3

-101

0,829

-174

14,4

1837 Meløy

487

-109

-4,7

-102

-14,5

-148

0,927

41

28,0

1838 Gildeskål

475

-118

-3,7

-90

10,9

85

0,877

-69

31,2

1839 Beiarn

438

-144

-10,1

-166

-5,2

-63

0,825

-183

15,6

1840 Saltdal

597

-32

-1,5

-65

-3,4

-47

0,917

19

40,5

1841 Fauske-Fuossko

671

19

3,0

-12

5,1

32

0,935

57

53,0

1845 Sørfold

547

-67

-2,3

-74

-2,3

-37

0,752

-250

30,3

1848 Steigen

398

-171

-3,3

-87

8,0

58

0,878

-66

25,9

1851 Lødingen

545

-69

-7,4

-134

-14,1

-145

0,925

35

28,8

1853 Evenes

535

-76

3,1

-11

-13,6

-141

0,846

-137

35,7

1856 Røst

369

-192

-16,2

-237

-18,4

-184

0,786

-250

0,0

1857 Værøy

385

-181

-0,8

-57

0,9

-7

0,739

-250

22,0

1859 Flakstad

520

-86

-8,9

-153

-8,7

-95

0,827

-178

21,6

1860 Vestvågøy

629

-10

7,2

37

7,2

51

0,929

45

55,1

1865 Vågan

652

6

6,9

33

8,9

66

0,947

85

57,5

1866 Hadsel

599

-31

1,8

-27

1,0

-6

0,910

2

44,8

1867 Bø (Nordl.)

508

-95

-7,8

-139

-1,6

-30

0,916

15

28,1

1868 Øksnes

588

-39

0,7

-39

6,1

41

0,898

-22

43,4

1870 Sortland

673

21

8,1

47

2,5

7

0,928

42

57,8

1871 Andøy

514

-90

-5,2

-109

-19,2

-192

0,928

42

28,1

1874 Moskenes

440

-142

-6,9

-129

-0,4

-19

0,831

-169

20,6

1875 Hamarøy - Hábmer

393

-175

-0,9

-58

-1,0

-25

0,928

41

28,9

5401 Tromsø

804

112

15,2

131

15,2

124

0,951

93

78,2

5402 Harstad - Hárstták

737

66

5,1

12

1,7

1

0,945

79

59,4

5403 Alta

709

46

11,8

91

10,6

82

0,945

79

66,8

5404 Vardø

509

-94

-2,9

-82

-4,6

-58

0,871

-81

30,6

5405 Vadsø

632

-8

-3,0

-83

-7,2

-82

0,938

65

41,4

5406 Hammerfest

676

23

9,4

62

5,8

38

0,943

75

60,9

5411 Kvæfjord

586

-40

-5,7

-115

-10,5

-112

0,926

37

34,0

5412 Tjeldsund

538

-74

2,3

-21

3,0

12

0,930

47

42,8

5413 Ibestad

438

-144

-4,5

-101

-0,9

-24

0,822

-188

22,5

5414 Gratangen

496

-103

-4,0

-94

8,1

59

0,899

-21

32,7

5415 Loabák - Lavangen

504

-97

1,9

-26

13,3

106

0,808

-219

36,1

5416 Bardu

581

-44

1,2

-33

2,1

3

0,905

-8

43,0

5417 Salangen

554

-62

-0,9

-58

5,3

33

0,907

-3

39,7

5418 Målselv

577

-46

4,9

9

-0,4

-19

0,934

54

47,7

5419 Sørreisa

613

-21

3,8

-2

0,6

-10

0,912

8

48,0

5420 Dyrøy

495

-104

-7,2

-132

-8,2

-91

0,844

-141

22,9

5421 Senja

600

-30

2,8

-15

8,4

62

0,935

57

48,9

5422 Balsfjord

560

-58

2,3

-20

1,4

-2

0,930

46

44,0

5423 Karlsøy

441

-141

-5,5

-112

3,0

12

0,866

-93

24,7

5424 Lyngen

472

-120

-10,1

-166

-11,7

-123

0,936

60

22,1

5425 Storfjord-Omasvuotna-Omasvuono

505

-97

-1,5

-65

14,7

120

0,907

-4

37,9

5426 Gáivuotna-Kåfjord-Kaivuono

431

-148

-6,2

-121

4,2

23

0,891

-38

24,8

5427 Skjervøy

564

-55

0,7

-39

-0,3

-18

0,825

-182

36,7

5428 Nordreisa

573

-49

4,6

6

-2,7

-40

0,939

67

46,9

5429 Kvænangen

437

-144

-9,6

-161

-8,1

-90

0,887

-48

18,6

5430 Guovdageaidnu-Kautokeino

481

-113

-1,6

-66

-0,4

-20

0,895

-30

32,3

5432 Loppa

368

-192

-15,6

-231

-17,8

-179

0,842

-145

3,1

5433 Hasvik

351

-204

7,7

43

3,5

16

0,848

-131

32,5

5434 Måsøy

402

-169

-5,7

-114

-13,6

-140

0,818

-197

16,0

5435 Nordkapp

533

-77

1,2

-34

-0,3

-18

0,910

2

39,6

5436 Porsanger-Porsáŋgu-Porsanki 

539

-73

-1,4

-64

-1,8

-32

0,941

70

38,4

5437 Kárášjohka-Karasjok

565

-55

-4,1

-95

-1,9

-33

0,904

-10

35,3

5438 Lebesby

435

-146

-0,3

-51

8,4

61

0,823

-187

28,9

5439 Gamvik

408

-164

14,0

117

22,4

190

0,775

-250

44,5

5440 Berlevåg

432

-148

-7,5

-136

-1,8

-32

0,829

-173

18,9

5441 Deatnu-Tana

484

-111

-1,7

-68

4,1

22

0,943

76

35,8

5442 Unjárga-Nesseby

471

-120

7,2

37

13,0

104

0,881

-61

43,5

5443 Båtsfjord

543

-70

9,5

63

12,9

103

0,814

-205

47,3

5444 Sør-Varanger

630

-9

5,5

17

5,9

38

0,940

69

53,6

Fotnoter

1)
Den første distriktsindeksen som er dokumentert ble utviklet i slutten av 1990-årene. Mønnesland et al. (2002) evaluerte den distriktspolitiske avgrensningen og foreslo en noe annerledes sammensetning og vekting av indikatorer. Mønneslands forslag ble i stor grad videreført i Johansen et al. (2006), som er den siste store eksterne gjennomgangen av distriktsindeksen før Asplan Viaks gjennomgang i 2019. Med noen mindre justeringer på enkeltindikatorer har sammensetning og vekting vært uendret siden 2002. Departementet valgte å videreføre distriktsindeksens sammensetning og vekting i 2013, jf. Meld. St. 13 (2012–2013).

2)
Basert på koordinatorer for hvor folk bor, er det laget et befolkningstyngdepunkt for hver befolkede grunnkrets. Tilsvarende ble det laget et sysselsatte-tyngdepunkt for hver grunnkrets (med sysselsatte). Deretter ble reisetid fra alle befolkningstyngdepunkt til alle sysselsatte-tyngdepunkt og servicefunksjoner beregnet.