NOU 2022: 10

Inntektssystemet for kommunene

Til innholdsfortegnelse

2 Analyseresultater delkostnadsnøkler

2.1 Innledning

Utvalgets forslag til ny kostnadsnøkkel og de ulike delkostnadsnøklene i denne er omtalt i kapittel 10. I dette vedlegget dokumenteres analysene utvalget selv har utført, og som er grunnlaget for utvalgets forslag til delkostnadsnøkler.

I tillegg til resultatene fra utvalgets analyser er også resultatene fra simultanen analyser i et prosjekt utført av Borge m.fl. (2020) benyttet. Disse resultatene er nærmere omtalt i kapittel 9.4, og koeffisientene fra analysene i dette prosjektet er vist i tabellene 9.2 og 9.3 i samme kapittel.

I utvalgets analyser av variasjonene i kommunenes utgifter til de ulike sektorene har utvalget benyttet regnskapstall fra KOSTRA, publisert av Statistisk sentralbyrå. I analysene er det i hovedsak benyttet brutto driftsutgifter, fratrukket avskrivninger, for kommunen som helhet (kommunekonsern). Utvalget har basert forslaget til delkostnadsnøkler og samlet kostnadsnøkkel på analyser av 2019-tall, men utvalget har også utført analyser over årene 2017–2020 for å teste stabiliteten til modellene over tid.

2.2 Grunnskole

I utvalgets forslag til delkostnadsnøkkel for grunnskole er det benyttet en kombinasjon av partielle analyser utført av utvalget og resultatene fra simultane analyser jf. kapittel 10.1. Tabell 2.1 viser resultatene fra utvalgets egne regresjonsanalyser av utgiftene til grunnskole, som er lagt til grunn for utvalgets forslag til ny delkostnadsnøkkel.

I analysene er kommunene Nesna, Træna og Evenes utelatt fra analysene på grunn av manglende utgiftstall i KOSTRA, og kommunene Utsira, Modalen, Lurøy og Rødøy er utelatt på grunn av ekstremverdier på en eller flere av variablene i analysene.

Tabell 2.1 Estimeringsresultater. Avhengig variabel er brutto driftsutgifter til grunnskole i 2019, ekskl. avskrivninger. Estimeringsmetode er vanlig minste kvadraters metode. Alle variabler er målt per innbygger.

Variabel

Regresjonskoeffisient

t-verdi

Konstantledd

-3 162

-3,5

Innbyggere 6–12 år

84 466

9,8

Innbyggere 13–15 år

117 990

6,1

Innvandrere 6–15 år, utenom Skandinavia

46 461

2,3

2. gen. innvandrere 6–15 år

-83 472

-3,7

Sonekriteriet

90,29

4,9

Basiskriteriet

3 307 280

8,4

Frie inntekter inkl. eiend.skatt og kons.kraft 2019

0,0984

10,5

R2-justert

0,7510

Antall observasjoner

415

2.3 Barnehage

Tabell 2.2 viser resultatene fra utvalgets analyse av kommunenes utgifter til barnehage som er lagt til grunn for forslaget til ny delkostnadsnøkkel. Kommunene Evenes, Nesna og Træna er utelatt fra analysene siden de ikke hadde rapportert utgiftstall for 2019. I tillegg til den valgte modellen er det utført analyser av en rekke andre modeller, som omtalt i kapittel 10, men dette er den modellen som vurderes som den beste modellen for å forklare variasjoner i kommunenes utgifter til barnehage.

Tabell 2.2 Estimeringsresultater. Avhengig variabel er brutto driftsutgifter til barnehage i 2019, ekskl. avskrivninger. Estimeringsmetode er vanlig minste kvadraters metode. Alle variabler er målt per innbygger.

Variabel

Regresjonskoeffisient

t-verdi

Konstantledd

-3 025

-5,62

Innbyggere 1–5 år

147 138

23,17

Lønnsmottakere i heltidsstilling 25–54 år

8 085

4,36

Frie inntekter inkl. eiend.skatt og kons.kraft 2019

0,0485

14,21

R2-justert

0,671

Antall observasjoner

419

2.4 Pleie og omsorg

I utvalgets forslag til delkostnadsnøkkel for pleie og omsorg er det benyttet både resultater fra utvalgets egne regresjonsanalyser, brukerstatistikk fra IPLOS og resultater fra en simultan modell for å bestemme kriterier og vektingen av disse. Dette er nærmere omtalt i kapittel 10.3. I tillegg til den valgte modellen er det utført analyser av en rekke andre modeller, men modellen under er vurdert som den beste i å forklare variasjonen i kommunenes utgifter til pleie og omsorg. I analysene er, i tillegg til frie inntekter, antall mottakere i toppfinansieringsordningen for ressurskrevende tjenester og antall personer kommunen mottar vertskommunetilskudd for inkludert som kontrollvariabler i analysene.

Tabell 2.3 viser utvalgets analyse av kommunenes utgifter til pleie og omsorg, som er lagt til grunn for utformingen av delkostnadsnøkkelen for pleie og omsorg. I analysene er 5 kommuner utelatt på grunn av ekstremverdier i utvalget, disse er Moskenes, Balestrand, Kvæfjord, Modalen og Forsand. I tillegg er kommunene Spydeberg, Hobøl, Lillesand, Os1, Selbu og Stjørdal utelatt på grunn av deltagelse i forsøket med statlig finansiering av eldreomsorgen. Forsøket innebærer at kommunene mottar midler til pleie og omsorg gjennom et øremerket tilskuddet i stedet for gjennom de frie inntektene.

Tabell 2.3 Estimeringsresultater. Avhengig variabel er brutto driftsutgifter til pleie og omsorg i 2019, ekskl. avskrivninger. Estimeringsmetode er vanlig minste kvadraters metode. Alle variabler er målt per innbygger.

Variabel

Regresjonskoeffisient

t-verdi

Konstantledd

-7 514

-4,2

Frie inntekter, inkl. eiendomsskatt og konsesjonskraftinntekter

0,1895

10,6

Antall mottakere i toppfinansieringsordningen for ressurskrevende tjenester

2 173 395

12,0

Antall personer med vertskommunetilskudd

1 829 578

7,1

Antall psykisk utviklingshemmede 16 år og over

321 450

3,6

Innbyggere 67–79 år

16 907

1,4

Innbyggere 80–89 år

157 074

5,6

Innbyggere over 90 år

231 041

3,7

Dødelighet

404 867

2,0

Sonekriteriet

0,08

0,0

Basiskriteriet (1/antall innbyggere)

1 213 216

1,9

Aleneboende over 67 år

52 669

2,18

R2-justert

0,8427

Antall observasjoner

411

2.5 Kommunehelse

Tabell 2.4 viser resultatene fra utvalgets analyse av kommunenes utgifter til kommunehelse som er lagt til grunn for forslaget til ny delkostnadsnøkkel. Lærdal og Bykle er utelatt fra analysene grunnet svært høye utgifter per innbygger til kommunehelse. Utvalget foreslår å erstatte sonekriteriet med nabokriteriet i analysene, da nabokriteriet gir statistisk signifikant effekt i analysene. I tillegg til denne modellen er det utført analyser av en flere andre modeller, som omtalt i kapittel 10, men dette er den modellen som vurderes som den beste modellen for å forklare variasjoner i kommunenes utgifter til kommunehelse. Basiskriteriet er ikke signifikant for 2019, men inkluderes i nøkkelen fordi det er signifikant i de simultane analysene og i partielle analyser av øvrige enkeltår.

Tabell 2.4 Estimeringsresultater. Avhengig variabel er brutto driftsutgifter til kommunehelse i 2019, ekskl. avskrivninger. Estimeringsmetode er vanlig minste kvadraters metode. Alle variabler er målt per innbygger.

Variabel

Regresjonskoeffisient

t-verdi

Konstantledd

-3 139

-5,68

Innbyggere 67–89 år

9 645

3,86

Basiskriteriet

190 825

0,69

Nabokriteriet

83

2,68

Frie inntekter inkl. eiend.skatt og kons.kraft 2019

0,0941

11,74

R2-justert

0,6496

Antall observasjoner

402

2.6 Barnevern

Tabell. 2.5 og 2.6 viser resultatene fra utvalgets analyser av kommunenes utgifter til barnevern, som er lagt til grunn for to alternative forslag til ny delkostnadsnøkkel. I begge modellene er frie inntekter per innbygger og vertskommune tatt med som kontrollvariabler i analysene.

Tabell 2.5 viser analysen som er lagt til grunn for alternativ 1, jf. tabell 10.21 i kapittel 10. I denne analysen er følgende kommuner utelatt fra analysene: Utsira (pga. negative regnskapsførte utgifter), Ibestad, Ål, Nesseby, Leirfjord, Modalen, Gratangen, Radøy, Evenes, Salangen, Hamarøy, og Gjøvik (ekstremverdier eller innflytelsesrike enheter i analysene). Oslo er også tatt ut av analysene siden Oslo også har ansvaret for den statlige delen av barnevernet, og det er usikkerhet rundt om dette kan påvirke de regnskapsførte utgiftene i KOSTRA. Kommunene Færder, Røyken og Alta er også tatt ut av analysene siden kommunene har deltatt i et forsøk med økt ansvar innenfor barnevernet, og det er usikkerhet rundt om dette kan påvirke de regnskapsførte utgiftene i KOSTRA i 2019.

Tabell 2.5 Estimeringsresultater alternativ 1 barnevern. Avhengig variabel er brutto driftsutgifter til barnevern i 2019, ekskl. avskrivninger. Estimeringsmetode er vanlig minste kvadraters metode. Alle variabler er målt per innbygger.

Variabel

Regresjonskoeffisient

t-verdi

Konstantledd

88,58

0,20

Frie inntekter inkl. eiendomsskatt og konsesjonskraft 2019

0,76

0,22

Vertskommune for interkommunalt samarbeid barnevern 2018. 1=JA, 0=NEI.

763,50

4,71

Personer med lav inntekt 2017

14 887

3,52

Pasienter med psykiske lidelser i NPR 2019

17 840

2,94

Personer 16 år og over med grunnskole eller ingen/uoppgitt utdanning 2019.

4 207,16

3,72

R2-justert

0,1412

Antall observasjoner

406

Tabell 2.6 viser analysen som er lagt til grunn for alternativ 2, jf. tabell 10.22 i kapittel 10. I denne analysen er følgende kommuner utelatt fra analysene: Utsira (pga. negative regnskapsførte utgifter), Ibestad, Ål, Nesseby, Leirfjord, Modalen, Gratangen, Radøy, Evenes, Salangen, Hamarøy, Åsnes og Gjøvik (ekstremverdier eller innflytelsesrike enheter i analysene). Oslo er også tatt ut av analysene siden Oslo også har ansvaret for den statlige delen av barnevernet, og det er usikkerhet rundt om dette kan påvirke de regnskapsførte utgiftene i KOSTRA. Kommunene Færder, Røyken og Alta er også tatt ut av analysene siden kommunene har deltatt i et forsøk med økt ansvar innenfor barnevernet, og det er usikkerhet rundt om dette kan påvirke de regnskapsførte utgiftene i KOSTRA i 2019.

Tabell 2.6 Estimeringsresultater alternativ 2 barnevern. Avhengig variabel er brutto driftsutgifter til barnevern i 2019, ekskl. avskrivninger. Estimeringsmetode er vanlig minste kvadraters metode. Alle variabler er målt per innbygger.

Variabel

Regresjonskoeffisient

t-verdi

Konstantledd

355,05

0,77

Frie inntekter inkl. eiendomsskatt og konsesjonskraft 2019

6,21

1,83

Vertskommune for interkommunalt samarbeid barnevern 2018. 1=JA, 0=NEI.

637,64

3,94

Personer med lav inntekt 2017

15 810

3,78

Barn 0–15 år med enslig forsørger 2018

19 092

1,64

Pasienter med psykiske lidelser i NPR 2019

16 522

2,62

R2-justert

0,1054

Antall observasjoner

405

2.7 Sosiale tjenester

Tabell 2.7 viser resultatene fra utvalgets analyse av kommunenes utgifter til sosiale tjenester som er lagt til grunn for forslaget til ny delkostnadsnøkkel. Tjeldsund er utelatt fra analysene grunnet svært lave utgifter per innbygger til sosiale tjenester, mens Granvin, Roan og Stordal er utelatt grunnet prikket verdi på variabelen flyktninger med integreringstilskudd. I tillegg til modellen er det utført analyser av en flere andre modeller, omtalt i kapittel 10, men dette er modellen som vurderes som best for å forklare variasjoner i kommunenes utgifter til sosiale tjenester. I analysene er variabelen antall flyktninger med integreringstilskudd inkludert som kontrollvariabel, for å kontrollere for det øremerkede tilskuddet kommunen mottar til denne gruppen.

Tabell 2.7 Estimeringsresultater. Avhengig variabel er brutto driftsutgifter til sosiale tjenester i 2019, ekskl. avskrivninger. Estimeringsmetode er vanlig minste kvadraters metode. Alle variabler er målt per innbygger.

Variabel

Regresjonskoeffisient

t-verdi

Konstantledd

-1 464

-3,09

Aleneboende 30–66 år

16 391

3,94

Flyktninger med integreringstilskudd

61 176

9,94

Flyktninger uten integreringstilskudd

34 483

6,17

Opphopningsindeks

475 720

1,97

Pasienter i NPR

24 647

3,81

Frie inntekter inkl. eiend.skatt og kons.kraft 2019

0,0175

4,53

R2-justert

0,4197

Antall observasjoner

418

2.8 Administrasjon og landbruk

Utvalget foreslår at dagens delkostnadsnøkkel for administrasjon og miljø og dagens delkostnadsnøkkel for landbruk slå sammen til en delkostnadsnøkkel for administrasjon. Utvalget har imidlertid gjort separate analyser av administrasjon og miljø, for å komme fram til kriteriene som inngår i denne delkostnadsnøkkelen.

Basert på de separate analysene av utgiftene til landbruksforvaltning er det foreslått et samlet landbrukskriterium, på samme måte som i dag, og dette kriteriet er vektet inn i delkostnadsnøkkelen for administrasjon ut fra andelen landbruksutgiftene utgjør av de totale utgiftene til administrasjon (inkl. landbruk).

Tabell 2.8 viser resultatene fra utvalgets analyser av kommunenes utgifter til administrasjon. I analysene er det kontrollert for inntektsnivå og om kommunen var i en prosess med kommunesammenslåing i 2019.

Tabell 2.8 Estimeringsresultater. Avhengig variabel er brutto driftsutgifter til administrasjon i 2019, ekskl. avskrivninger. Estimeringsmetode er vanlig minste kvadraters metode. Variabler målt per innbygger.

Variabel

Regresjonskoeffisient

t-verdi

Konstantledd

-4 560

-6,23

Basiskriteriet

5 851 125

13,08

Dummy for sammenslåingsprosess

1 477

5,39

Frie inntekter inkl. eiend.skatt og kons.kraft 2019

0,1565

13,51

R2-justert

0,8133

Antall observasjoner

422

Tabell 2.9 viser resultatene fra utvalgets analyse av kommunenes utgifter til landbruksforvaltning som er lagt til grunn for forslaget til ny vekting av landbrukskriteriet. 19 kommuner står ikke oppført med utgifter til landbruksforvaltning og er derfor utelatt fra analysene. Leka er utelatt fra analysene grunnet svært høye utgifter per innbygger.

Tabell 2.9 Estimeringsresultater. Avhengig variabel er brutto driftsutgifter til landbruksforvaltning i 2019, ekskl. avskrivninger. Estimeringsmetode er vanlig minste kvadraters metode. Alle variabler er målt per innbygger.

Variabel

Regresjonskoeffisient

t-verdi

Konstantledd

-34

-0,36

Jordbruksbedrifter

18 972

12,37

Landbrukseiendommer

602

1,46

Kommunens areal

278

5,13

Frie inntekter inkl. eiendso.skatt og kons.kraft 2019

0,0004

0,27

R2-justert

0,5313

Antall observasjoner

402

Fotnoter

1.

Nå Bjørnafjorden kommune.

Til forsiden