Metode for effektivitetsanalysen

Analysen er basert på DEA-analyse. Dette er den mest utbredte analysemetoden i studier av offentlig sektors effektivitet. Som alltid ved slike analyser, er det begrensninger og usikkerhet knyttet til resultatene.

Nytt i analysene for 2018 og 2019

Sammenliknet med tidligere års analyser er det to viktige forskjeller. For det første benyttes nå driftsutgifter som eneste innsatsfaktor, mens det tidligere ble skilt mellom ulike typer av arbeidskraft og andre driftsutgifter enn lønn. For det andre rapporteres såkalte skjevhetskorrigerte effektivitetsscorer, som gjennomgående er lavere enn de ordinære effektivitetsscorene. Begge forhold trekker i retning av lavere effektivitetsscore i årets analyser enn i tidligere års analyser.

Effektivitetsbegrepet

Det effektivitetsbegrepet som ligger til grunn for DEA-analysen nå er såkalt kostnadseffektivitet.

Noe upresist kan vi si at teknisk effektivitet betyr at vi ikke sløser med ressurser. Kostnadseffektivitet betyr at en i tillegg tar hensyn til prisene på innsatsfaktorene, og velger en kombinasjon av innsatsfaktorer som gjør at kostnadene blir så lave som mulig for et gitt produksjonsnivå. Kostnadseffektivitet innebærer at produksjonen kan være kostnadseffektiv uten at andre effektivitetskrav er oppfylt, herunder resultateffektivitet, formålseffektivitet og prioriteringseffektivitet. I grunnskolen, hvor skolebidragsindikatorer og læringsmiljø inngår som produkter, sier imidlertid analysen noe om resultateffektivitet eller hvilken effekt tjenestetilbudet har på brukerne.

Metode for å håndtere flere innsatsfaktorer og flere produkter

Analyseopplegget er basert på DEA-analyse (Data Envelopment Analysis) som er den mest utbredte analyseteknikken i studier av offentlig sektors effektivitet. En av grunnene til at denne metoden er attraktiv å anvende i analyser av offentlig sektor er at den beregner relativ effektivitet i tilfeller hvor produksjonsprosessen inkluderer flere innsatsfaktorer og flere produkter, og hvor det er vanskelig å fordele innsatsfaktorbruken mellom de ulike produktene. Enhetenes effektivitet vurderes mot hverandre ved at de mest effektive enhetene (observert beste praksis) utgjør et referansesett som de andre enhetene måles mot. 

Sektorvise analyser vektes sammen til samlet effektivitet

Analyseopplegget innebærer at det først utføres sektorvise DEA-analyser basert på data for 2018 og 2019. Det beregnes en felles referansefront for de to årene, det vil si fronten inneholder observasjoner fra begge år. Hver enkelt kommune vil da få beregnet en effektivitetsscore for hvert av de to årene, og ut fra dette kan det beregnes en indikator for samlet effektivitet for den enkelte kommune. Indikatoren for samlet effektivitet vil være et gjennomsnitt av de sektorvise effektivitetsscorene veid etter hver sektors budsjettandeler. Den samlede effektivitetsscoren vil, som de sektorvise effektivitetsscorene, variere mellom 0 og 1 (100 prosent). Den samlede effektivitetsscoren vil være lik 1 (100 prosent) dersom kommunen kommer ut som effektiv i alle de sektorvise DEA-analysene. Endringen i effektivitetsscore gir uttrykk for kommunens endring i effektivitet fra ett år til det neste.

Produkter og innsatsfaktorer 

Analysene baserer seg på 3–5 indikatorer på produksjonssiden av tjenestene og driftsutgifter på innsatssiden. Forskjeller i resultatene skyldes altså forskjeller i de indikatorene som inngår. De kommunale tjenestene er komplekse, og det er mulig å skissere, men ikke beskrive fullt ut, tjenestene i de enkelte kommunene ved hjelp av dette. Særlig når det gjelder kvaliteten på tjenestene, har vi for barnehage lite opplysninger om kvaliteten på tjenestene. Man må blant annet være klar over at dersom en kommune for eksempel øker kostnadene – alt annet likt –  vil målt effektivitet gå ned. Antall innsatsfaktorer og produkter vil kunne ha betydning for de beregnede effektivitetsmålene. For grunnskole inngår produkter som fanger opp læringsmiljø og skoleresultater, dvs. kvalitative mål.

Usikkerhet og tolkningsmuligheter

Som alltid med slike analyser, vil det være usikkerhet og ulike tolkningsmuligheter av resultatene. Analysen er derfor ingen fasit, men en kilde til videre refleksjon. Vi har valgt å gruppere resultatene etter KOSTRAs kommunegrupper, slik at man kan sammenlikne seg med relativt like kommuner.

Kommunestørrelsens betydning for effektivitet

Det er viktig å være klar over at metoden ikke er egnet til å si noe om hvilken kommunestørrelse som er best sikrer en effektiv drift da analysene måler kommunene opp mot sammenlignbare kommuner; det vil blant annet si kommuner som er relativt like med henhold til kommunestørrelse. Det vil også være lettere å oppnå full score i en liten gruppe av sammenliknbare kommuner enn i en stor gruppe. I tillegg vil variasjonene gjerne være større blant de små kommunene enn blant de store.