Innhold. Kort om rapporten

Transkript

1

2 Innhold INNLEDNING 2 HVORDAN PÅVIRKES PRODUKTIVITET AV IKT? IKT BIDRAR TIL ØKT PRODUKTIVITET IKT ER EN DRIVER FOR ØKONOMISK VEKST IKT EN RELATIVT NY OG VOKSENDE NÆRING 9 IKT BIDRAGET TIL PRODUKTIVITET I NORGE FREMGANGSMÅTE DATAGRUNNLAG IKT BIDRAGET TIL PRODUKTIVITETSVEKSTEN I PERIODEN IKT BIDRAGET TIL PRODUKTIVITETSVEKSTEN FOR PERIODEN IKT BIDRAGET TIL PRODUKTIVITETSVEKSTEN FOR PERIODEN VELFERDSTEKNOLOGI OG SAMFUNNSGEVINSTER ELDREBØLGENS UTFORDRINGER FOR HELSETILBUDET 26 BEHOV FOR HELSEPERSONELL FREM MOT IKT OG PLEIE- OG OMSORGSEKTOREN OVERGANG FRA INSTITUSJON TIL HJEM KNOPPSKYTING? TEKNOLOGISK MODNING I BEFOLKNINGEN VELFERDSTEKNOLOGI OG SAMFUNNSGEVINSTER SPYDSPISSKOMMUNER: LISTERSAMARBEIDET 43 PERSPEKTIVER FOR FREMTIDENS IKT-DREVET VEKST 46 KONTAKTLØS BETALING OG BETALINGSAPPLIKASJONER PERSON-TIL-PERSON VERDIOVERFØRINGER 53 KILDEHENVISNING 57 Kort om rapporten Denne rapporten er skrevet av NyAnalyse AS i samarbeid med Samfunnsøkonomisk analyse AS på oppdrag fra Telenor Norge. Rapporten tar sikte på å klarlegge, synliggjøre og tallfeste nytten forbundet med informasjon, kommunikasjon og teknologi for Norge. NyAnalyse AS er et uavhengig rådgivnings- og utredningsselskap med spisskompetanse innen samfunnsøkonomi og næringspolitikk. Funn og konklusjoner i denne utredningen representerer NyAnalyse og Samfunnsøkonomisk analyse sine egne faglige vurderinger. Følgende personer har vært bidragsytere til rapporten: NyAnalyse AS Samfunnsøkonomisk analyse Terje Strøm, sjeføkonom. Rolf Røtnes, fagdirektør. Amir Sasson, førsteamanuensis (BI). Michael Spjelkavik Mark, prinsipaløkonom. Rajee Sivam, samfunnsøkonom. Fernanda Winger Eggen, samfunnsøkonom. Mari O. Mamre, samfunnsøkonom. NyAnalyse AS i

3 Hovedfunn Hovedfunn fra vekstregnskapet del 1 IKT-næringen bidrar langt mer til verdiskaping og produktivitet enn andelen sysselsatte i Norge på rundt 6 prosent tilsier. En svært viktig grunn til dette er at IKT-investeringer skjer i mange andre næringer enn i selve IT- og telekomsektorene. Det direkte bidraget fra IKT-næringene og det indirekte bidraget fra IKT-investeringer foretatt i andre næringer var nesten 30 prosent av samlet produktivitet i perioden 1995 til Dette var en periode med god produktivitetsvekst i Norge, 2,9 prosent. I perioden 2006 til 2013 bidro IKT-investeringer, direkte og indirekte, med hele 47 prosent av produktivitetsveksten i Norge. I denne perioden falt samlet produktivitet kraftig tilbake, til 0,8 prosent, men vekstbidraget fra IKT ble dermed enda viktigere. Hovedfunn fra analysen om bruk av velferdsteknologi I 2014 var det rundt årsverk som jobbet innen pleie og omsorg i kommunal sektor. I følge SSB vil det mangle hele ansatte i sektoren i Potensialet for innsparing over tid ved at færre bor på sykehjem og flere bor hjemme er i intervallet til årsverk i 2040 (moderat effekt). Med en moderat effekt av velferdsteknologi kan andelen som bor på sykehjem reduseres fra 27 til 22 prosent i Dermed er innsparingen ca. 23 mrd. kroner i årlige kostnader relativt til dagens organisering. Hovedfunn fra analysen av digitale betalingsløsninger Under gitte forutsetninger ville økt bruk av nye digitale betalingsløsninger (NFC eller mobilbank) gitt en samlet besparelse for Norge i størrelsesorden 700 mill. kroner, eller tilsvarende 0,3 pst. av BNP for Fastlands-Norge. Den samlede innsparingen følger fra mer bruk av kontaktløs betaling, i middelalternativet med 400 mill. kroner, og besparelse på ca 300 millioner kroner tilknyttet økt bruk av mobilbankoverføring og færre kontantuttak. Innsparingen av tid, alternativ verdi, for norske husholdninger og bedrifter av nye IKT-løsninger på mobilen, vil samlet sett i en tiårsperiode kunne utgjøre 6-7 milliarder kroner. NyAnalyse AS ii

4

5 Den teknologiske utviklingen siden begynnelsen av 1990-tallet blir omtalt som en digital revolusjon på linje med den industrielle revolusjonen i midten av det 19. århundre. Drivkraften bak den raske utviklingen er vår økende evne til å produsere, lagre, behandle og overføre digitalt kodet informasjon på en stadig mer effektiv og smartere måte. Anslag viser at vi genererer om lag 2,5 exabyte med data hver eneste dag, og at nærmere 90 pst. av all informasjon på internett har blitt produsert i løpet av de to siste årene. 1 Gjennom et tilbakeblikk forstår vi at digitalisering og økt IKT-bruk har ført til store endringer i hvordan vi kommuniserer, samhandler, reiser, handler, arbeider og- på foretaksnivå - hvordan vi produserer og fremstiller varer og tjenester. IKT blir derfor i dag med rette omtalt som en generell bruksteknologi. Dette var likevel ikke helt opplagt på 1980-tallet, da økonomer oppdaget at merverdien per ansatt fra IKT-investeringer ikke lot seg oppspore med standard måleverktøy. Med dette som utgangspunkt gikk enkelte så langt som til å hevde at investeringer i IKT ga kun moderate gevinster for næringslivet. I en lang periode var diskusjonen ganske fastlåst mellom de som hevdet at målefeil på makronivå var en sentral forklaring, og mellom de som hevde at foretaksinvesteringer i IKT-kapital var høyere enn avkastningen, eller merverdien for næringslivet samlet sett. Det endelige svaret på dette «produktivitetsparadokset» fikk vi på 1990-tallet, og skyldes to forhold: (i) måling av produktivitet i tjenestesektoren underdrev bidraget fra IKT, og (ii) investeringer i IKT hadde virkninger først litt lenger ut i tid. Det var med andre ord et tidsetterslep mellom bedriftenes IKT-investeringer og faktiske avkastning. Videre skulle det vise seg at investeringer i IKT ene og alene ikke bar frukter før disse ble kombinert med organisatoriske forbedringer og endringer i «produksjonsteknikken». Funn fra denne og tilsvarende studier har punktert debatten om betydningen av IKT i en moderne økonomi, men spørsmålet om hvor stor produktivitetsvirkningene har vært og kommer til å bli, er fremdeles gjenstand for faglig debatt. I Norge er det gjort flere forsøk på å beregne hvor mye IKT har bidratt til samlet produktivitetsøkning i norsk næringsliv, men beregningene er så langt lite konkluderende. Denne rapporten utarbeider et «vekstregnskap» som viser bidraget fra IKT-kapital for verdiskaping per ansatt for Norge. Bakgrunnen er et ønske om å tallfeste betydningen informasjon- og kommunikasjonsteknologi har hatt for produktivitetsveksten i markedsrettet fastlandsnæring i Norge. Dette bidraget gjør seg gjeldende gjennom tre kanaler: (1) økt produktivitet i IKT-næringen selv. Over tid gir dette, pga. fri konkurranse, fallende priser på IKT-relaterte varer og tjenester samt kvalitetsforbedringer som forbrukere har glede av; (2) det øvrige næringslivets investering i IKT-kapital bidrar til at verdiskaping per årsverk stiger. Dette skyldes at ansatte blir mer produktive på jobb med IKT-utstyr, og at bedriften opplever bedre flyt i arbeidsprosessen ved at informasjon reiser raskere mellom to punkter. Informasjon om anbud, avslag, tilslag, tilbud, etterspørsel formidles raskere mellom to aktører med IKT-kapital enn det gjør mellom to aktører uten. Videre blir opplasting, 1 (Exabyte = byte) NyAnalyse AS 2

6 nedlasting, deling og lagring av store mengder data tilgjengeliggjort. Dette muliggjør innovative organisatoriske forbedringer, større og mer robuste verdikjeder, og sikrere og hurtigere samhandling mellom offentlige myndigheter og markedsaktører for å nevne noen; (3) Summen av alle disse forbedringene gir store tidsbesparelser for husholdninger, produsenter og offentlig sektor. Ettersom all tid har en alternativ anvendelse og kostnad, vil innspart tid gi økt samfunnsøkonomisk kostnadsbesparelse. Del 1 av rapporten kvantifiserer bidraget fra IKT for norsk økonomi for perioden Vekstbidraget er dekomponert, slik at vi kan isolert kan studere bidraget fra IKT-næringen selv, IKT-investeringer fra øvrig markedsrettet fastlandsnæring og vekstbidraget fra øvrig kapital-investering. For å kunne sammenlikne hvor godt Norge har nyttiggjort seg av IKT over denne tidsperioden har vi gjennomført tilsvarende beregninger for Sverige, Danmark og Finland. IKT er et samlebegrep for en rekke teknologier med ulik bruksanvendelse, markedsutbredelse og nytte. For å gi leseren økt innsikt i hvordan IKT benyttes samt hvilke mekanismer som driver utbredelsen vil del 2 av rapporten presentere funn og resultater fra to ulike casestudier som viser IKT-gevinster og potensial. Case 1 omhandler innsparingspotensialet innen helse- og omsorgssektoren ved å ta i bruk velferdsteknologi. Case 2 ser på utbredelsen av nye digitale betalingsløsninger som kontaktløs betaling og betalingsapplikasjoner i Norge, og virkninger av disse løsningene for effektiviteten i det norske betalingssystemet og for samlet samfunnsøkonomisk kostnadsbesparelse under ulike scenarioer for markedsutbredelse. NyAnalyse AS 3

7 NyAnalyse AS 4

8 Over tid er økonomisk vekst avgjørende for økende velstand og velferd. Størst vekst får vi når arbeidskraft og kapital brukes i næringer med høy avkastning på de ressursene de legger beslag på. Dette gir høy verdiskaping. I den økonomiske politikken er det et overordnet mål å legge til rette for effektiv ressursbruk slik at verdiskapingen kan bli så høy som mulig. 2 Økonomisk vekst kan ha flere kilder. Økt bruk av arbeid, kapital eller naturressurser bidrar til økt vekst. Vel så viktig er det at ressursutnyttelse utnyttes godt, enten for å redusere ressursinnsatsen per produkt eller for å lage bedre produkter. Norge, i likhet med Europa for øvrig, er i ferd med å gå inn i en periode hvor vi bare i begrenset grad kan vente videre vekst i vår viktigste ressurs arbeidskraften. I stadig større grad må den økonomiske veksten komme ved at vi blir mer produktive, eller sagt på en annen måte: at vi løser oppgavene smartere enn før. Jo høyere produktivitetsvekst desto mer kan vi ta ut i form av lønnsøkning eller mer fritid. Behovet for å forsterke produktivitetsveksten i Norge er utførlig drøftet i den nylig framlagte rapporten fra Produktivitetskommisjonen (2015). I årene fra opplevde Norge en betydelig høyere produktivitetsvekst sammenlignet med øvrige land, noe som har resultert i høyere inntektsvekst. I denne tidsperioden gikk Norge fra å være blant OECD-landene med relativt lav nasjonalinntekt til å være blant de landene med høyest nasjonalinntekt og levestandard. Produktivitetsveksten de siste tiårene har imidlertid vært klart lavere enn i tiårene før. I perioden , lå den gjennomsnittlige produktivitetsveksten på rundt 3 prosent i året. I perioden fra , faller veksten imidlertid til 0,8 prosent i året (Produktivitetskommisjonen, 2015). Hva produktivitetsveksten betyr for framtidig velstand og velferd kan anskueliggjøres ved å sammenligne utviklingen for fastlands-norge fram mot 2035 for ulike anslag på produktivitetsveksten. Antar vi en produktivitetsvekst lik den vi hadde mellom 1995 og 2005, vil BNP for fastlands-norge oppleve en vekst på 85 prosent til år Blir veksten i stedet som i perioden fra , vil BNP vokse med beskjedne 17 prosent til år Reduksjonen i årlig produktivitetsvekst i perioden mellom 2006 og 2013 er til dels konjunkturelt betinget, men det er sannsynlig at også strukturelle faktorer har bidratt til nedgangen. Uansett er tiltak for å legge til rette for sterkere produktivitetsvekst et sentralt næringspolitisk spørsmål. Teknologisk utvikling og investeringer i IKT regnes i vår tid som en særlig sterk drivkraft for produktivitetsvekst (OECD, 2001). Gjennombruddet for IKT som teknologi ble tydelig fra innføringen av internett på begynnelsen av 1990-tallet. Internett muliggjorde at så godt som alle kunne nyttiggjøre seg av digital kommunikasjon og digitale transaksjoner. Som teknologisk revolusjon har utbredelsen av internett blitt sammenlignet med utviklingen av elektrisk kraft. 3 I begynnelsen effektiviserte teknologien enkelte former for kommunikasjon 2 Høy verdiskaping er et mål også om politikken har ambisiøse fordelingspolitiske mål. 3 Se bl.a. Hansen, I. L. S, G. Hernes, J. M. Hippe, K. O. Kalhagen, O. Nafstad, R. Røtnes og Å. A. Seip (2009): «Det norske IKT-samfunnet scenarier mot 2025». Fafo-rapport 2009:8 NyAnalyse AS 5

9 (eller produksjon i el-kraft tilfellet). Senere ble det utviklet en rekke nye anvendelsesmåter, som raskt revolusjonerte alt fra kommersielle verdikjeder til enkeltpersoners fritidssysler. I elkraft-tilfellet; alt fra smelteverksteknologi til lys overalt, kjøleskap og andre husholdningsmaskiner. I IKT-tilfellet; alt fra epost, via elektroniske nyheter, digital mobilkommunikasjon, digitale kjøp og avtaler, elektroniske spill, 3D printing og en stadig fornyet strøm av applikasjoner. I dette kapittelet vil vi utdype hvordan utviklingen av IKT har bidratt til produktivitetsvekst i Norge, i tillegg til å sammenligne utviklingen i Norge med den i andre land. Det unike med IKT-investeringer og ny teknologi er at det forenkler hverdagen, gjør ansatte mer effektive og kan gi økonomiske innsparinger over tid. IKT-næringene framstår i de fleste land som næringer med særlig rask produktivitetsvekst og IKT framstår som en sterk bidragsyter til produktivitetsvekst i vår tid. 4 Det er ingen klar enighet i litteraturen om hvor viktig IKT egentlig er for landets utvikling. Derfor er det sentrale spørsmålet i denne artikkelen å estimere hvor stort det sporbare produktivitetsbidraget fra IKT er i Norge. Boks 1. Hva er produktivitet, og hvordan måler vi det? Produktivitet kan defineres som forholdet mellom produksjon og ressursinnsats. Arbeidskraftproduktivitet er et mål på arbeidskraftens effektivitet, i form av hvor mye verdi som blir skapt i løpet av et gitt tidsintervall. Økt arbeidskraftproduktivitet kan skyldes både at hver sysselsatt får tilgang til mer kapital og at arbeidet gjøres på en smartere måte enn før. Bidraget fra økt kapitalmengde kan måles. Bidraget fra smartere måte å arbeide på kan måles som en uforklart økning i arbeidsproduktivitetene, kalt økt totalfaktorproduktivitet. Figur 1 viser analysens hovedfunn. Det direkte bidraget fra IKT-næringene og det indirekte bidraget fra IKT-investeringer foretatt i alle andre næringer var nesten 30 prosent av samlet produktivitet mellom 1995 og 2005, og stod for nesten 50 prosent At IKT-investeringer har utgjort en så stor del i nyere tid henger sammen med at produktivitetsveksten i øvrige næringer har vært lav. Jevnt over har produktivitetsbidraget fra IKT investeringer i øvrige næringer vært stabil i perioden fra 1995 til Bidrag fra IKT-næringene Totalt bidrag fra IKT Øvrig 3,5 3,0 2,9 2,5 2,0 71 % 1,5 1,0 0,8 0,5 19 % 51 % 21 % 10 % 0,0 26 % Kilde: SSB/Samfunnsøkonomisk 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 4 Se bl.a.: Spiezia, Vincenzo (2012), ICT investments and productivity: Measuring the contribution of ICTS to growth, OECD Journal: Economic Studies, Vol. 2012/1., Tilväxtanalys (2014), Hur driver IKT produktivitet och tillväxt? van Ark, Bart, Mary O'Mahoney, and Marcel P. Timmer (2008), "The Productivity Gap between Europe and the United States: Trends and Causes" in Journal of Economic Perspectives. NyAnalyse AS 6

10 Den gjennomsnittlige årlige veksten i IKT-næringenes arbeidskraftproduktivitet var 4,3 prosent mellom 1980 og 2014, mens den gjennomsnittlige produktivitetsvesten i privat tjenesteyting samlet var 2 prosent over samme periode. Figur 1 illustrerer hvordan arbeidskraftproduktiviteten i IKT-næringene har utviklet seg i forhold til utviklingen i det markedsrettede næringslivet i fastlands-norge. Det er tydelig at IKT-næringene siden begynnelsen av 2000-tallet har hatt en sterkere produktivitetsvekst enn det øvrige næringslivet. Spesielt årene 2003, 2004 og 2005 hadde IKT-næringene høy produktivitetsvekst. Alene basert på den ulike utviklingen mellom IKT-næringene og samlet norsk næringsliv, kan det legges til grunn at framveksten av IKT-næringene har bidratt til at verdiskapingen i norsk næringsliv har blitt høyere enn det den ellers ville ha vært IKT-næringene Markedsrettet næringsliv Kilde: Samfunnsøkonomisk Analyse, basert på tall fra SSB Selv om det er en tydelig oppfatning internasjonalt om at IKT er en sterk bidragsyter til produktivitetsvekst i vår tid, er det ingen klar enighet i litteraturen om hvor viktig IKT egentlig er for landets utvikling. Spesielt har mange pekt på det såkalte Solow-paradokset som viser til at i perioden hvor innføringen av IKT var sterkt voksende i flere land, var gjennomsnittlig produktivitet og økonomisk vekst fallende. 5 Mange påpekte at det manglet en sammenheng mellom utbredelse av IKT og målbar produktivitetsvekst på 1990-tallet; prisutviklingen samsvarte ikke med kvalitetsforbedringen i IKT næringens varer og tjenester. I tillegg tok det tid før investeringene i IKT kastet av seg. Dette har i etterkant blitt tydeliggjort ved høy målbar produktivitetsvekst i tiårene etter den massive IKT innføringen. I dag er det en alminnelig oppfatning blant økonomiske forskere at den teknologiske revolusjonen i IKT har vært, og er meget viktig for økonomisk vekst. 5 Solow paradokset fikk navnet sitt etter Robert Solows sitat fra 1987: You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics. NyAnalyse AS 7

11 Betydningen av veksten vi ser innenfor IKT-næringene kan anskueliggjøres ved data fra Europakommisjonen. For hele EU-samlet utgjør IKT-næringene 5 pst. av BNP, men bidrar med 50 prosent av produktivitetsveksten. 6 I tillegg er 25 prosent av virksomheters FoU investeringer i IKT (European Commission, 2014). En av de viktigste grunnene til at IKT bidrar til målbar økning i landenes produktivitetsvekst, er den meget raske produktivitetsveksten i IKT næringen selv, slik vi viste for Norge over, jf. figur 1. Betydningen av IKT er likevel langt større ved at IKT, som generell teknologi og ny infrastruktur, også bidrar til innovasjon og økt produktivitet i andre næringer. Deler av dette bidraget blir uttrykt gjennom investeringer i IKT og IKT-baserte systemer (Rybalka, 2008). Det er en sterk sammenheng mellom vekst i enkeltnæringers produktivitet og næringens investeringer i og bruk av IKT. Dette er spesielt synlig i de private tjenesteytende næringene (for eksempel varehandel og i finansiering- og forsikringsnæringen). I tillegg til å bidra til økt innovasjon i næringslivet generelt, viser tall fra Statistisk Sentralbyrå at IKT-næringene investerer mer i forskning og utvikling enn gjennomsnittet av øvrig næringsliv. I Norge kommer om lag en tredjedel av næringslivets investeringer i FoU fra IKTnæringen. Videre viser denne statistikken at like under 50 prosent av det øvrige næringslivets FoU investeringer er i IKT, se SSB-artikkel «Mye IKT-relatert FoU i næringslivet» (SSB, 2014). Flere empiriske internasjonale foretaksstudier viser også at investeringer i IKT bidrar til produktivitetsvekst på foretaksnivå. Effekten er spesielt stor hvis det gjennomføres komplementære investeringer i prosessinnovasjon eller effektivisering av organisasjonen (Aghion og Howitt, 1999; Brynjolfsson og Hitt, 2003; Rybalka, 2015). Denne gevinsten, som tilfaller den øvrige økonomien gjennom økt avkastning på bedriftens ressurser, er svært viktig å ta hensyn til når man diskuterer hvor viktig IKT-næringen faktisk er for et land. Videre bidrar investeringer i IKT til at ny innovasjon kan bli tatt hurtigere og mer effektivt i bruk (Kamakura, Ramón-Jerónimo et al. 2012). IKT fremmer muligheten til å utvikle nye og bedre tjenester, bl.a. gjennom en annen og mer effektiv organisering. Rybalka (2015) finner en sterk positiv sammenheng mellom IKT investeringer per ansatt og tilbøyeligheten til innovasjon (2015). IKT investeringer bidrar også til kommunikasjon på et mer effektivt nivå, som ikke kjenner geografiske grenser. Dette skaper både linker mellom bedrifter over hele verden, men også mellom bedrifter og kunder. Selv om det er åpenbart at utviklingen i IKT-næringene og bruk av IKT generelt, er viktig for alle lands produktivitetsutvikling, er det ikke opplagt at alle land evner å ta ut produktivitetsgevinstene like mye. Det er heller ikke åpenbart hvor stort bidraget er. Det sentrale spørsmålet i denne rapporten er derfor å belyse hvor sporbart bidraget fra IKTnæringen er i offentlig statistikk. 6 Se Europa kommisjonens Digital Agenda for Europe. NyAnalyse AS 8

12 Når produktivitetsutviklingen i IKT-næringene i seg selv er en kilde til forhøyet produktivitetsvekst i norsk næringsliv, blir det viktig å avgrense IKT-næringer til statistiske størrelser som muliggjør måling av utviklingen over tid og sammenligning på tvers av land. En definisjon av IKT-næringene er også viktig for å kunne måle hvor mye IKT-næringene bidrar til samlet produktivitetsvekst i landet. Det viser seg at det estimerte bidraget fra IKT-næringene til samlet produktivitetsvekst i stor grad er påvirket av hvordan vi definerer IKT-næringene. Vi har derfor valgt å definere IKTnæringene på to måter, og inkludere begge i resultatene under. Generelt blir virksomheter klassifisert som tilhørende ulike næringskoder basert på virksomhetens hovedprodukter. Klassifiseringen er internasjonal, og samme nomenklatur benyttes på tvers av land. 7 Ved å følge den internasjonale standarden for næringsgruppers klassifisering av IKT næringen blir sammenligningsgrunnlaget mellom land lettere å gjennomføre. I Norges standard for næringsgruppering (SN2007) blir IKT-næringene definert som en egen gruppe næringer 8, oppdelt i produksjon og distribusjon av informasjon og kulturelle produkter, data, informasjonsteknologi og andre informasjonstjenester. Disse komponentene består av forlagsvirksomhet, video- og radioproduksjon, telekommunikasjon og IT- og informasjonstjenester. 9 Ikke alle virksomheter produserer utelukkende digitale produkter, men de digitale produktene dominerer i økende grad. Det er denne definisjonen som blir benyttet i denne analysen, dersom annet ikke er oppgitt. Den mest brukte internasjonale standarden for næringsgruppering inkluderer altså ikke produksjon av elektroniske produkter som en del av IKT-næringen. 10 Dette kan synes uheldig når oppgaven er å fange inn hele verdikjeden til IKT; fra produksjon og bruk av IKT-utstyr, til produksjon og bruk av rendyrkede informasjon- og kommunikasjonsprodukter. I den svenske rapporten vi bruker som sammenligningsgrunnlag er imidlertid produksjon av elektroniske produkter inkludert (Tillvaxtanalys, 2014). Derfor har vi gjennomført to estimeringer av bidraget fra IKT til produktivitetsvekst for utvalgte land. En del av analysen blir dermed å undersøke hvordan forskjeller i definisjon påvirker produktivitetsbidraget. IKT-næringene er heterogene, også når det gjelder produktivitetsvekst. Statistikk fra SSB viser at produksjon av IKT-produkter har hatt en gjennomsnittlig årlig vest i arbeidskraftproduktivitet på 4,5 prosent mellom 1995 og 2012, mens forlagsvirksomheten har hatt en gjennomsnittlig årlig vekst på 1,6 prosent. IT- og informasjonstjenester har hatt 7 EU og Norge benytter den så kalte NACE nomenklaturen (Nomenclature statistique des activités économiques dans la Communauté européenne), som er tatt inn i Norges standard for næringsgruppering (SN2007). FN benytter som regel ISIC (International Standard Industrial Classification of all Economic Activities). I Europa foreligger data for de fleste land etter begge nomenklaturer. 8 Gruppert under bokstaven J, og inneholder NACE-kodene Av næringene offisielt inkludert i IKT-næringen er forlagsvirksomheten den som skiller seg ut som minst IKTintensiv, da denne næringen inkludere utgivelse av bøker og tidsskrifter, men dette blir stadig mer digitalt. I tillegg består en stor del av denne næringen av utgivelse av programvare. 10 Produksjon av elektroniske produkter finner vi i NACE kode 26. Denne gruppen inkluderer for eksempel produksjon av kommunikasjonsutstyr og datamaskiner) NyAnalyse AS 9

13 en vekst på 1,4 prosent. Den sterkeste bidragsyteren fra IKT-næringene, enten definisjonen inkluderer produksjon av IKT-produkter eller ikke, er imidlertid telekommunikasjon. I perioden opplevede denne næringen er gjennomsnittlig årlig produktivitetsvekst på hele 13 prosent. Næringsstrukturen i Norge har, som i andre vestlige økonomier, endret seg mye de siste tiårene, hvor ulike former for tjenesteyting har hatt en relativt kraftig vekst i både sysselsetting og lønnsomhet. Blant de markedsrettede tjenesteytende næringene har som nevnt IKT-næringene utmerket seg med spesielt høy vekst, mens de øvrige tjenesteytende næringene har blitt stadig mer intensive i benyttelsen av IKT kapital. Ifølge Rybalka (2015) ligger Norge langt framme sammenlignet med andre OECD land i intensiv bruk av IKT og spredning av bredbåndsteknologi. Likevel hevder produktivitetskommissjonen at potensialet som ligger i benyttelse av IKT og kommunikasjonsteknologi er langt større enn det vi i dag utnytter, spesielt i helse- og omsorgssektoren. 11 Denne problemstillingen vil bli utdypet i caset om velferdsteknologi senere i rapporten. Parallelt med innføringen av IKT, har den økonomisk veksten i de fleste land blitt forsterket av at stadig høyere andel av de sysselsatte har høyere utdanning. Et høyere utdannelsesnivå gjør det mulig å benytte den nye teknologien på en måte som øker produktivitetspotensialet. Innføring av IKT har også ført til et redusert behov for ufaglærte. Samtidig peker flere, bl.a. Dataforeningen, på at det fremdeles mangler kompetanse til suksessfullt å implementere og gjennomføre IKT-prosjekter. Dette synes spesielt å være tilfelle i offentlig sektor, som har behov for ofte meget store og kompliserte systemer. Tross den økende økonomiske betydningen av IKT-næringer, har sysselsettingen i disse næringene blitt stabilisert de siste årene, jf. figur Dette er ikke nødvendigvis tilfelle internasjonalt, men som figuren illustrerer er dette tilfelle for Norge og Danmark. Utviklingen er dels et resultat av produktivitetsutviklingen, og dels at den økte bruken av IKT produkter i Norge kommer som import. For EU viser en rapport fra Europakommisjonen at antall sysselsatte i IKT-næringen faktisk har økt over de siste årene, samtidig som bruttoproduktet har falt (Mas & Fernández de Guevara Radoselovics, 2014). Likevel er arbeidskraftproduktiviteten i EUs IKT-næringer 47 prosent høyere enn arbeidskraftproduktiviteten i den totale økonomien. Rapporten forklarer videre at IKTnæringene i EU er konsentrert i de fem største landene; Tyskland, Storbritannia, Frankrike, 11 Dette betyr imidlertid ikke at utviklingen ikke går rett vei. I løpet av få år har effektive IKT-løsninger som e- resept og automatisk frikort for egenandeler, blitt implementert i norsk helsevesen. Disse løsningene har frigjort tid både for helsevirksomhetene og for brukerne. 12 Figur 1 viser utviklingen i arbeidskraftproduktiviteten i utvalgte næringer i fastlands Norge gjennom å sammenligne to tidsperioder, og Periodene er valgt for å samsvare med resten av analysen som følger perioden valgt i den svenske Damvad rapporten. Størrelsen på boblene er basert på næringens nåværende størrelse, målt som næringens bruttoprodukt i NyAnalyse AS 10

14 Italia og Spania, og at de skandinaviske landene har opplevd kraftig vekst dels grunnet sterk offentlig støtte av FoU innenfor IKT-næringene. 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% Andel sysselsatte i IKT, Norge Andel sysselsatte i IKT, Danmark Kilde: Samfunnsøkonomisk Analyse, basert på tall fra SSB og DST I figur 3 illustreres sammenhengen mellom arbeidskraftproduktivitet og ulike næringers relative størrelse over denne analysens to hovedperioder. Figuren viser for det første at IKTnæringene har opplevd sterkest vekst i arbeidskraftproduktivitet over de to periodene, av de utvalgte næringene. For det andre illustrerer figuren at de næringene som er relativt intensive i bruken av IKT kapital også har opplevd en sterkt vekst i produktivitet. Denne konklusjonen tilsvarer den som blant annet Stiroh (2002) og Triplett og Bosworth (2003) fant for USA; høyest vekst i IKT-næringene, og høyere vekst i IKT-intensive næringer (finansnæringer og varehandel), enn næringer som benytter IKT i liten grad (bygg og anlegg). Kilde: Samfunnsøkonomisk Analyse, basert på tall fra SSB 13 Sysselsettingen i IKT inkluderer også sysselsettingen i IKT-produksjon. Trenden dersom man ekskluderer IKTproduksjon fra IKT-næringene vil forbli lik som illustrert i figuren. NyAnalyse AS 11

15 ,5 4 3,5 IKT-næringer 3 2,5 2 1,5 1 0,5 Bygg og anlegg -1 Innenlandsk transport Industri (samlet) Andre vareproduserende næringer (samlet) Varehandel Markedsrettet virksomhet (samlet) Privat tjenesteyting (samlet) Finansierings- og forsikringsvirksomhet , Kilde: Samfunnsøkonomisk Analyse, basert på tall fra SSB og DST På tross av et relativt lavt nivå med FoU-investeringer har produktiviteten i Norge vært relativt høy, sammenlignet med andre OECD-land. En viktig grunn til dette er den avkastningen en svært produktiv oljenæring har bidratt til i den øvrige økonomien. En annen forklaring på dette kan være at norske foretak er intensive i bruk av IKT kapital, sammenlignet med andre OECD land (Rybalka, The innovative input mix: Assessing the importance of R&D and ICT investments for firm, 2015). Tabellen under viser andelen investeringer i IKT kapital av næringens totale kapitalinvesteringer. Kilde: Samfunnsøkonomisk Analyse, basert på tall fra SSB og DST 14 Dette er intensiteten for industrien i Sverige, disaggregert statistikk var ikke tilgjengelig. 15 Hovedgrunnen til at finansiering og forsikringsnæringen viser til lav IKT kapitalintensitet i forhold til andre land, er at denne næringen er delt opp i finansieringsvirksomhet, forsikring og pensjonsvirksomhet, og NyAnalyse AS 12

16 Norges tre nærmeste naboland er ledende i benyttelse av IKT ifølge Europa kommisjonens Digital Economy and Society Index. 16 Indeksen rangerer EU landene etter deres bruk og tilgang til internett, i hvilken grad privat og offentlig sektor effektiviseres ved å tilegne seg ny teknologisk kunnskap og befolkningens kompetanse til å benytte IKT. Det vil si at alle landene i tabellen over blir sett på som relativt intensive i bruken av IKT. tjenester tilknyttet finansierings- og forsikringsvirksomhet, hvorav finansieringsvirksomheten er relativt liten i forhold til denne næringen totalt sett, og i forhold til landene vi sammenligner. IKT kapitalen som andel av total kapital er i finansieringsvirksomheten 15,6% gjennomsnitt i over perioden, men grunnet den relativt lille størrelsen får dette ikke et stort utslag på den overordnede næringens intensitet. 16 Indeksen rangerer Sverige, Danmark og Finland på henholdsvis 1., 2., og 3. plass av 28 EU medlemsland. NyAnalyse AS 13

17 For å analysere IKTs bidrag til produktivitet i Norge anvendes vekstregnskap. Denne metoden deler produktivitetsvekst opp i forskjellige komponenter og identifiserer disse komponenters bidrag til veksten. Vekstregnskapet bygger på kvalitetssikret nasjonalregnskapstall. Derfor regnes dette for å være en robust kilde for å måle den generelle sammenhengen og trender innen økonomisk vekst. Metoden ble formalisert av Robert Solow i 1957, og baseres på antakelsen om at det er to produksjonsfaktorer i økonomien: kapital og arbeidskraft. Siden har denne metoden blitt bredt anerkjent, implementert og videreutviklet. Bruken av vekstregnskap sikrer konsistens i forhold til utviklingen i den overordnede økonomi, da veksten og bidraget til vekst ikke kan overstige samlet økonomisk utvikling. Dette er med på å sikre at analysens estimater holdes på realistisk sporbart nivå. Omvendt så betyr anvendelsen av makroøkonomiske tall at underliggende mekanismer og detaljerte analyser av hva som driver produktivitetsveksten ikke er mulig. Denne type analyser må komme i tillegg til analyser basert på vekstregnskap. Produktivitet kan defineres som forholdet mellom produksjon og ressursinnsats. Ved å korrigere produktiviteten for arbeidskraftinnsatsen kan arbeidskraftproduktiviteten identifiseres. Vi kan dele opp arbeidskraftproduktiviteten i bidraget fra kapitalinvesteringer og bidraget fra totalfaktorproduktivitet. Begrepene arbeidskraftproduktivitet, kapitalinnsats og totalfaktorproduktivitet er beskrevet nærmere i tekstboksen under. Boks 2. Begrepsavklarering Arbeidskraftproduktivitet Arbeidskraftproduktivitet: Arbeidskraftproduktiviteten er et mål på verdien av produksjon i forhold til arbeidskraftinnsatsen, og måles som samlet produksjon fratrukket produksjonsinnsats per årsverk eller timeverk, basert på nasjonalregnskapstall. Arbeidskraftproduktiviteten reflekterer kunnskapsnivået og innsatsen til arbeidskraften, i tillegg til faktorer som kapitalmengde, teknologi, organisert, stordriftsfordeler og kapasitetsutnyttelse. Produktiviteten per årsverk kan økes gjennom å produsere på en mer effektiv måte, eller ved å øke kvaliteten på det som blir produsert. Kapitalinnsats: Kapitalinnsatsen er et mål på den fysiske mengden kapital i økonomien. Vekst i kapitalinnsats kommer gjennom nye kapitalinvesteringer, mens kapitalslit reduserer kapitalinnsatsen. Totalfaktorproduktivitet: Totalfaktorproduktiviteten (TFP) måler hvor effektive produksjonsfaktorene er. Dette er altså et bidrag til økt produktivitet som ikke kommer fra økte investeringer i kapital eller ansatte, og blir målt som en residual. Bedre anvendelse av teknologi eller tilgang til ny teknologi er vanlige grunner til økt TFP. NyAnalyse AS 14

18 Dersom arbeidskraftproduktiviteten øker, og det derfor kan produseres mer per årsverk, gjenspeiles dette ofte i form av fallende priser, spesielt gjelder dette for IKT-produkter. Det vil si at store deler av fordelen ved økt produktivitet tilfaller konsumentene, som opplever et økt konsumentoverskudd. For IKT-næringene har den økte produktiviteten i stor grad tilfalt konsumentene gjennom sterke prisreduksjoner over de siste tyve årene. Både økt kvalitet og lavere pris på IKT-produktene kommer konsumentene til gode. Kvaliteten på IKT-produkter har økt markant, men da prisene over samme periode har vært fallende blir produktivitetsveksten vanskelig å estimere, og ofte undervurdert. I vekstregnskapet blir produktivitetsveksten delt opp i ulike komponenter, ved å anvende aggregerte nasjonalregnskapstall, og bidraget fra ulike produksjonsfaktorer blir identifisert. Å benytte vekstregnskap til å evaluere bidraget fra IKT til produktivitets- og økonomisk vekst er den mest bruke metoden til dette formålet (Jorgensen, 2005; Oliner og Sichel, 2000; Baily og Lawrence, 2001). Metoden vi benytter er basert på en tilsvarende svensk analyse gjennomført av Tillväxtanalys og Damvad. Den svenske analysen er basert på Edquist (2009), Jorgenson m. fl. (2008) og en rapport fra OECD (2013). Her fordeles veksten i arbeidskraftproduktivitet mellom: Bidrag fra IKT-kapital målt på IKT-kapital intensiteten fra alle næringer Bidrag fra øvrig kapital målt på kapital intensiteten fra alle næringer TFP fra IKT-næringene TFP fra øvrige næringer Utfordringen med den analysen vi gjennomfører i denne rapporten er tilgangen til norske data. Offentlige data, publisert av SSB, deler ikke kapitalinnsatsen opp i IKT kapital og øvrig kapital, slik som blir gjort i svenske data, og i statistikken til de utvalgte landene vi har analysert. Mangelen på denne oppdelingen gjør at vi ikke får muligheten til å finne bidraget til arbeidskraftproduktivitetsveksten i det markedsrettede næringslivet fra IKT kapitalinnsats i øvrige næringer, gjennom å benytte den publiserte statistikken. Derfor har vi valgt å estimere de norske IKT-næringenes produktivitetsbidrag gjennom å benytte fordelingen mellom IKT kapitalinnsats og øvrig kapitalinnsats i utvalgte land. Etter å ha estimert produktivitetsbidraget med statistikk for forskjellige land, konkluderte vi med at resultatene med dansk statistikk sannsynligvis vil stemme best med det norske bidraget. 17 For å gjennomføre estimeringen av IKT-næringenes totale bidrag til produktivitet i Norge måtte vi tilpasse landets data med den norske næringsstrukturen. Først ble andelen IKT kapitalinnsats av den totale kapitalinnsatsen i Danmark for hvert av årene vi inkluderer i analysen beregnet. Deretter ble denne andelen delt på andelen IKT investeringer av totale investeringer i Danmark, for å kontrollere for den danske næringsstrukturen. I det siste steget, før denne beregningen blir implementert i det norske produktivitetsregnskapet, ganget vi andelen IKT kapitalinnsats, justert for dansk næringsstruktur, med andelen IKT 17 Mer om dette i begrunnelsen under, og i utvidet delrapport på hjemmesiden til Samfunnsøkonomisk Analyse. NyAnalyse AS 15

19 investeringer i Norge. Dette var for å ta hensyn til den norske næringsstrukturen. I tillegg har vi estimert bidrag til utvalgte andre land, basert på deres egne produktivitetsregnskap, for å skape et bedre sammenligningsgrunnlag. Selve estimeringen blir gjort som i den svenske analysen. Etter at fordelingen mellom IKT kapitalinnsats og øvrig kapitalinnsats i de forskjellige næringene ble estimert på mikronivå, benyttet vi dette for å anslå det gjennomsnittlige årlige bidraget fra IKT til den gjennomsnittlige arbeidskraftproduktivitetsveksten i den markedsrettede fastlandsøkonomien. Bidraget på makronivå ble estimert gjennom å summere bidraget fra investeringer i IKT kapital i øvrige næringer, vektet etter næringens størrelse, og legge til veksten i arbeidskraftproduktiviteten fra selve IKT næringen, vektet etter IKT næringens størrelse. 18 Datakilden for det norske vekstregnskapet er SSB. Beregningene av arbeidskraftproduktivitet tar utgangspunkt i bruttoproduktet (BP) i faste priser, og trekker fra arbeidskraftinnsatsen (L). Bruttoproduktet er produksjonen etter at varer og tjenester benyttet i produksjon er fratrukket. Veksten i arbeidskraftproduktiviteten er beregnet ved å benytte logaritmiske vekstrater, istedenfor prosentvise, og Törnquist indekser benyttes til å aggregere (O'Donnell, 2008). Törnqust indeksering blir også benyttet i produktivitetsberegningene i EU KLEMS, og er et alternativ til Laspeyres. 19 Formelen for vekstraten i arbeidsproduktiviteten beregnet av SSB blir dermed: ln ( AP t AP t 1 ) = ln ( BP t BP t 1 ) ln ( L t L t 1 ) For de øvrige landene, som vi har valgt til sammenligning og estimering av IKT bidraget til produktivitet i Norge, har EU KLEMS vekst og produktivitetsregnskap blitt benyttet. EU KLEMS er et internasjonalt prosjekt med mål om å samle produktivitetsstatistikken fra forskjellige land i en database, slik at sammenligninger blir enklere å gjennomføre. Databasen inkluderer ikke norske data og estimatene er på et mer disaggregert nivå enn det vi har tilgang til av norske data, nemlig på 38 næringer. I tillegg inneholder databasen en oversikt over bidraget fra kapitalinnsatsen, fordelt på IKT kapital og øvrig kapital, for 18 land i tidsperioden 1970 til Å benytte data fra samme kilde for alle landene vi har analysert øker kvaliteten på sammenligningsgrunnlaget. Den eventuelle svakheten vil ligge i at den norske statistikken vi benytter stammer fra en annen kilde, nemlig SSB. For å kunne justere for næringsstrukturen i de utvalgte landene benyttet vi statistikk over kapitalinvesteringer, fordelt på typer kapital og næringer, fra Eurostat. 20 Denne statistikken tar også hensyn til kapitalslitet disse investeringene står ovenfor ved å oppgi erstatningsverdien på investeringene, og ikke kjøpsverdien. 18 Bruttoprodukt i basisverdi i løpende priser ble benyttet som vekt for næringsstørrelse, tabell fra SSB. 19 Törnqvist indeksen måler forholdet mellom en produksjonsindeks og en innsatsfaktorindeks, og finner dermed produktiviteten. 20 Tabellen vi har benyttet oppgir «Replacement costs» ved investeringer i forskjellige former for kapital. Dette måler den akkumulerte kostnaden ved å måtte erstatte beholdningen. NyAnalyse AS 16

20 Vi har valgt å ta utgangspunkt i de tidsperiodene som ble benyttet i den svenske rapporten, for å sikre et godt sammenligningsgrunnlag. De to periodene analysen bygger på i denne rapporten var og , og disse var valgt fordi de lå mellom to konjunkturtopper (Field, 2003). Vår analyse har også evaluert effekten av å benytte andre tidsperioder, for å identifisere sensitiviteten til konjunkturene. 21 Resultatet av å variere tidsperioden hadde forskjellig virkning i landene vi har sammenlignet, men samtlige opplevde en periode med sterk produktivitetsvekst i den første perioden fra , og svakere vekst i den andre fra Det som kalles Norge i figurene viser det gjennomsnittlige bidraget fra IKT til veksten i arbeidskraftproduktivitet i fastlands-norges markedsrettede næringsliv over utvalgte perioder. Bidraget fra IKT-næringene er basert på statistikk fra SSB, mens bidraget som kommer fra IKT investeringer i øvrige næringer er estimert på grunnlag av danske tall, men justert for forskjeller i dansk og norsk næringsstruktur. Figur 3.1 illustrerer forskjeller i produktivitet og kilden til produktivitetsvekst i 4 utvalgte land, som gjennomsnitt over hele analyseperioden. I tillegg viser figuren bidraget fra IKT til vekst i arbeidskraftproduktivitet i perioden Figuren er delt opp i a og b, hvor a illustrerer bidraget med den definisjonen av IKT-næringene som blir benyttet i den svenske rapporten, og b illustrerer bidraget med den internasjonale standarddefinisjonen. I figur 3.1 a er altså er produksjon av IKT-produkter inkludert. Figuren illustrerer at 33 prosent av veksten i arbeidskraftproduktiviteten kommer fra IKT, i Norge. Herav kommer 14 prosent fra arbeidskraftproduktivitetsveksten i IKT-næringene, og 19 prosent kommer fra øvrige næringers investeringer i IKT-kapital. Til sammenligning kommer 11 prosent og 13 prosent av arbeidskraftproduktivitetsveksten, i henholdsvis Danmark og Finland, fra IKT-næringenes arbeidskraftproduktivitetsvekst, mens i Sverige bidrar næringen med hele 29 prosent. Øvrige næringers investeringer i IKT-kapital bidrar med henholdsvis 10, 6 og 13 prosent i Danmark, Sverige og Finland. Sverige kan vise til den sterkeste veksten i arbeidskraftproduktivitet for næringslivet, i tillegg til at IKT bidrar prosentvis mer til denne veksten enn for de andre landene. I figur 3.1 b er derimot Sveriges bidrag kraftig redusert. Denne figuren benytter den internasjonale standarddefinisjonen for IKT-næringen, altså uten produksjon av IKTprodukter. For Norge og Danmark, som har en relativt liten produksjon av elektroniske produkter, viser samtlige figurer at bidraget fra IKT næringen er lite sensitiv ovenfor definering av næringen. 21 Effekten av å endre tidsperiode blir illustrert i den utvidede delrapporten på Samfunnsøkonomisk Analyses hjemmeside. NyAnalyse AS 17

21 Vi har valgt å inkludere dette resultatet i analysen, på tross av at Norge har relativt lite produksjon av elektroniske produkter, for å skape et best mulig sammenligningsgrunnlag med den svenske analysen referert til over. Vi mener forøvrig at det store utslaget produksjon av elektroniske produkter har på produktivitetsutviklingen i land som har vært store internasjonale leverandører av dette er interessant i seg selv. 3 2,5 a) * 3 2,5 b) ,5 1 0,5 0 67% 78% 19% 11% 14% 11% 65% 6% 29% 74% 13% 13% Norge Danmark Sverige Finland Bidrag fra IKT-næringene Totalt bidrag fra IKT Øvrig Kilde: Samfunnsøkonomisk Analyse, basert på tall fra SSB og EU Klems databasen 19% 10% 7% 15% 12% 11% 10% 10% Figur 3.1 b viser at IKTs bidrag til produktivitetsveksten i Norge var på 31 prosent mellom Hvorav 12 prosent kommer fra IKT-næringene, mens de resterende 19 prosent kommer fra øvrige næringers investeringer i IKT-kapital. Til sammenligning viser figuren at 25 prosent av veksten i den finske arbeidskraftproduktiviteten kommer fra IKT, for Danmark er tallet 22 prosent, mens det for Sverige er 17 prosent. At Norge kommer ut med største bidrag tilskrives især bidraget fra øvrige næringers investeringer i IKT-kapital. Dette resultat samsvarer godt med konklusjonen fra bl.a. Rybalka (2015) om at norske foretak er intensive i bruken av IKT. 2 1,5 1 0,5 0 69% 78% 83% 75% Norge Danmark Sverige Finland Bidrag fra IKT-næringene Totalt bidrag fra IKT Øvrig For Norge bidrar arbeidskraftproduktivitetsveksten hos IKT-næringene med 12 prosent av veksten i arbeidskraftproduktiviteten for næringslivet totalt. Dette er noe lavere enn bidraget på 14 prosent i figur 3.1 a, men sammenlignet med forskjellen mellom de svenske tallene i figur 3.1 a og 3.1 b tyder dette på at produksjon av IKT-produkter er en relativt lite utslagsgivende næring for Norges produktivitet. I Danmark er også forskjellene mellom figur 3.1 a og 3.1 b små. Vekstimpulsene fra IKT-produksjon er altså marginal både i Norge og Danmark. Figuren viser altså at bidraget fra IKT-næringene er sensitiv til hvilken av definisjonene man benytter, dersom landet har en relativt stor næring for produksjon av IKT-produkter. Både Sverige og Finland har gjennom hele perioden vært store produsenter av IKT-produkter, som igjen har gitt sterke vekstimpulser til den øvrige økonomien. En rapport fra OECD (2003) fant at Finland og Sverige er blant de OECD landene hvor IKT-produksjonen bidrar mest til NyAnalyse AS 18

22 produktivitetsvekst. 22 Dermed har størrelsen på produksjonssektoren og arbeidskraftproduktiviteten tilknyttet produksjonen vært utslagsgivende for å kunne konkludere hvor viktig IKT-næringene er for landet. Figur 3.1 b viser at bidraget fra IKTnæringene mer enn halveres for Sverige dersom vi ekskluderer produksjon av elektroniske produkter fra definisjonen. Dette illustrerer den utslagsgivende kraften store selskap som Ericsson og TeliaSonera har, og har hatt, på produktivitetsveksten. Bidraget fra andre næringers investeringer i IKT-kapital er derimot mindre enn for de andre landene. På tross av at OECD rapporten finner at Finland er en av de landene hvor produksjon av IKTprodukter bidrar mest, illustrerer ikke figurene den samme tendensen som i Sverige. Hovedgrunnen til at dette ikke er tilfelle for Finland er at produktivitetsveksten i deres næring for produksjon av IKT-produkter var svært sterk i den første av analyseperiodene, , men negativ i den andre perioden, , jf. figur 3.2 a og 3.3 a. Produksjon av elektroniske produkter har vært den sterkeste bidragsyteren til både produktivitetsvekst og økonomisk vekst fra slutten av 1990-tallet, og selskap som Nokia er fremdeles svært viktige for finsk økonomi. Likevel har sterk konkurranse fra andre land og finanskrisen bidratt til en kraftig reduksjon i produktivitetsveksten fra denne næringen. Som følge av krisen, og den høye veksten i årene før krisen, ble bidraget fra denne næringen til landets produktivitetsvekst negativ. 23 Bidraget fra øvrige næringers IKT-kapitalinvesteringer er likevel positivt, og demper fallet i det totale bidraget for summen av IKT-næringens arbeidskraftproduktivitet, og andre næringers IKT-kapitalinnsats. Under vises resultatene av analysen med de samme tidsperiodene som i den svenske analysen. Figur 3.2 illustrerer forskjeller i arbeidskraftproduktivitetsvekst for det totale næringslivet i de fire landene analysen sammenligner, i perioden Søylene som illustrerer veksten i arbeidskraftproduktivitet består av bidraget fra arbeidsproduktivitetsveksten i IKT-næringen og bidraget fra IKT totalt. Forskjellen mellom det totale IKT bidraget og bidraget fra produktivitetsveksten i IKT-næringen viser bidraget fra øvrige næringers investeringer i IKT-kapital. Figuren illustrerer en relativt høy vekst i arbeidskraftproduktiviteten, på 2,9 prosent i årlig gjennomsnitt for markedsrettet næringsliv i fastlands- Norge. Sverige utmerker seg med høyest vekst i arbeidskraftproduktivitet, på 3,7 prosent i årlig gjennomsnitt. Figur 3.2 a viser at 31 prosent av produktivitetsveksten i den markedsrettede næringen i fastlands-norge kommer fra IKT, hvorav bidraget fra IKT-næringens egne produktivitetsvekst er 12 prosent. Det er Finland som kan vise til det kraftigste bidraget fra IKT i figur 1.6 a fordi IKT-produksjon inkluderes i definisjonen av IKT-næringene. Det totale bidraget fra IKT til veksten i arbeidskraftproduktivitet for næringslivet totalt var hele 43 prosent i perioden , hvorav 13 prosent kommer fra øvrige næringers investeringer i IKT-kapital. 22 Norge og Danmark befinner seg i den andre enden av skalaen, blant landene hvor IKT-produksjon bidrar lite til produktivitetsveksten. 23 Vi har justert for de mest ekstreme svingningene etter krisen, likevel bidrar næringen negativt. Den lave produktivitetsveksten stammer fra en kombinasjon av svekket konkurranseevne, økende lønninger grunnet sterke unioner, og resesjon hos hovedimportører av finske varer. Den finske industrien ble påvirket i større grad av finanskrisen enn de andre utvalgte landene i analysen ble. NyAnalyse AS 19

23 Tall fra EU Klems databasen viser at det var næringen for produksjon av elektroniske produkter som, uten tvil, opplevde den sterkeste veksten i produktivitet over denne perioden, 16 prosent i årlig gjennomsnitt. Samtidig vokste næringen i størrelse gjennom denne perioden. Målt i total kapitalbeholdning økte næringen fra 2 prosent til 5 prosent av det totale næringslivet, og dermed ble bidraget fra denne næringen vektet tyngre. I figur 3.2 b illustreres at det er i Norge hvor IKT-næringen bidrar mest, nemlig 10 prosent av veksten i arbeidsproduktivitet for den totale markedsrettede økonomien. Inkluderes også estimatet for øvrige næringers investeringer i IKT-kapital øker bidraget til 29 prosent. 24 a) * 4 3,5 3 2,5 68% 2 69% 57% 1,5 81% 1 5% 13% 0,5 19% 27% 9% 30% 12% 0 10% Norge Danmark Sverige Finland Bidrag fra IKT-næringene Totalt bidrag fra IKT Øvrig Kilde: Samfunnsøkonomisk Analyse, basert på tall fra SSB og EU Klems databasen b) ,0 3,5 3,0 2,5 2,0 86% 71% 1,5 76% 82% 1,0 0,5 19% 6% 9% 15% 10% 9% 8% 0,0 9% Norge Danmark Sverige Finland Bidrag fra IKT-næringene Totalt bidrag fra IKT Øvrig Ved å sammenligne figur 3.2 a og 3.2 b tydeliggjøres hvor viktig næringen for elektronisk produksjon har vært for Sverige og Finland. I figur 3.2 b har bidraget fra IKT-næringene falt til 8 og 9 prosent for Sverige og Finland, henholdsvis. IKT-næringen i Finland, ekskluder produksjon av IKT-produkter, hadde en gjennomsnittlig årlig vekst på 6 prosent mellom Dette som var 2,5 ganger så mye som den gjennomsnittlige veksten i det finske næringslivet totalt, men fremdeles langt lavere enn hva næringen for produksjon av elektroniske produkter opplevde. I tillegg, ble bidraget fra næringen vektet ned ved å ekskludere IKT-produksjon. 24 Bidraget fra øvrige næringers investeringer i IKT er estimert basert på dansk statistikk. Bidraget fra kapitalinnsatsen til arbeidsproduktiviteten i Danmark, har jevnt over analyse perioden vært lavere enn i Norge, det gjennomsnittlige årlige bidraget over perioden har vært 0,34 prosent i Danmark og 1,43 prosent i Norge. Dermed blir IKT-kapitalbidraget i Norge, basert på den danske fordelingen mellom IKT og øvrig kapital bli mer utslagsgivende for produktivitetsveksten. NyAnalyse AS 20

24 Etter 2005 opplevde store deler av de vestlige økonomier et kraftig fall i produktivitetsveksten (Produktivitetskommisjonen, 2015). Produktivitetsveksten er medsyklisk, og hovedgrunnen til vekstreduksjonen i perioden var finanskrisen, etterfulgt av svak økonomisk utvikling i de fleste europeiske landene. 25 Likevel begynte fallet i produktivitetsveksten før finanskrisen for flere land. Allerede i 2006 falt veksten i arbeidskraftproduktiviteten i Norges markedsrettede næringsliv til 1 prosent, fra 3,6 prosent i Ifølge produktivitetskommisjonen var hovedgrunnen til den lave produktivitets-veksten, i 2006 og 2007, en sterk vekst i antall timeverk, uten vesentlig vekst i bruttoproduktet. 26 For IKT-næringene falt også arbeidskraftproduktivitetsveksten, men ikke fult så mye. Fra 2005 til 2006 var fallet 1,7 prosentpoeng; fra 4,8 prosent til 3,1 prosent. Mot slutten av perioden ser det imidlertid ut til at Norges produktivitetsvekst har kommet opp på mer historisk normale nivåer. Figur 3.3 illustrerer IKT bidraget til arbeidskraftproduktivitetsveksten i perioden IKT bidraget er fordelt mellom bidraget fra IKT-næringens vekst i produktivitet og øvrige næringers investeringer i IKT-kapital. a) * 1,6 b) ,6 1,4 1,4 1,2 1,2 1 57% 1,0 0,8 75% 0,8 65% 0,6 51% 9% 115% 0,6 67% 0,4 53% 69% 20% 18% 34% 0,4 0,2 29% 16% 21% 10% 10% 0 0,2 19% 19% -25% 26% 15% 15% 12% -0,2 0,0 Norge Danmark Sverige Finland Norge Danmark Sverige Finland Bidrag fra IKT-næringene Totalt bidrag fra IKT Øvrig Bidrag fra IKT-næringene Totalt bidrag fra IKT Øvrig Kilde: Samfunnsøkonomisk Analyse, basert på tall fra SSB og EU Klems databasen For Norge var bidraget fra IKT til veksten i arbeidskraftproduktivitet i den markedsrettede fastlandsøkonomien spesielt høy, i underkant av 30 prosent kom fra IKT-næringenes arbeidskraftproduktivitet, mens i underkant av 50 prosent kom fra summen av IKTnæringenes arbeidskraftproduktivitet og øvrige næringers investeringer i IKT-kapital. Dermed er det bidraget fra IKT-næringene som har økt markant fra forrige periode, mens bidraget fra øvrige næringers investeringer i IKT-kapital har holdt seg noenlunde stabilt. På 25 Grunnen til at produktivitetsveksten er med-syklisk følger av «Okuns lov» 26 Hovedgrunnen til økningen i timeverk var økt arbeidsinnvandring grunnet utvidelsen av EU i NyAnalyse AS 21

25 tross av at den sterkeste produktivitetsveksten i IKT-næringene var mellom 2003 og 2005, opplever altså Norge et svært høyt bidrag mellom 2006 og Hovedgrunnen til dette var en sterk reduksjon av veksten i arbeidsproduktivitet i den markedsrettede fastlandsøkonomien. Arbeidskraftproduktivitetsveksten i samtlige år mellom var lavere enn gjennomsnittet for perioden var det svakeste året i hele analyseperioden, med et fall i produktiviteten på 2 prosent. Fra første analyseperiode til andre, falt den årlige gjennomsnittlige veksten i arbeidskraftproduktivitet fra 2,9 prosent til 0,8 prosent. Fallet for IKT-næringenes arbeidskraftproduktivitet var langt mildere, fra 5,2 prosent til 3,6 prosent. Dermed ble bidraget fra IKT-næringen forsterket. Det er altså signifikante forskjeller mellom landene vi har sammenlignet i denne analysen, men felles for alle er at bidraget for IKT er utslagsgivende for arbeidskraftproduktiviteten i næringslivet. I tillegg finner vi at metoden er sensitiv for konjunkturelle endringer og forskjeller i data. Det er sannsynlig at forskjeller mellom studier skyldes dette. NyAnalyse AS 22

26 NyAnalyse AS 23

27 Dette kapitlet omhandler bruken av nye, innovative velferdsteknologier som i tiden fremover har potensialet til å øke verdiskapingen og produktiviteten i helsesektoren, og slik bidra til at vi står bedre rustet til å løse fremtidens velferdsoppgaver. Like viktig er muligheten til en økning i kvaliteten på omsorgstjenestene og gi innbyggerne Velferdsteknologi defineres som bruken av digitale og teknologiske løsninger for å utføre arbeidsoppgaver innen pleie- og omsorgssektoren. For at fremtidens eldre skal få et likeverdig tilbud som dagens eldre blir det viktig å stimulere til nytenkning og innovasjon i sektoren. Både teknologisk utvikling og ny organisering av arbeidsmetoder vil kunne bidra til at vi lykkes med eldreomsorgen i fremtiden. Analysen bruker ulike datakilder som offentlig statistikk 27, relevante rapporter og dokumenter, intervjuer av sentrale personer i kommunene og leverandørmarkedet og annen forskning. Den kommende eldrebølgen innebærer at under dagens organisering må svært mange jobbe innen helse og omsorg i fremtiden. I følge Gjefsen m. fl. vil Norge oppleve en mangel på om lag personer med relevant utdannelse innen pleie- og omsorgsfeltet i 2030 Denne underdekningen av fremtidig kompetent arbeidskraft innen feltet må løses gjennom økt rekruttering (blant annet arbeidsinnvandring), ny organisering av tjenestene eller redusert tilbud. Det kan stilles spørsmålstegn ved om det er ønskelig for et land og binde opp svært store deler av arbeidskraftressursene innen helse- og omsorg i fremtiden. Produktivitetsveksten har falt i norsk økonomi de siste årene, og det er den generelle oppfatningen at omsorgssektoren i Norge per i dag skaper en relativt lav produktivitetsvekst i seg selv. Samtidig er det vanskelig og argumentere for en vesentlig svekkelse av pleie- og omsorgstilbudet. Behovet er derfor stort for innovasjon og fornyelse i helsesektoren. Etter vår vurdering begynner det å haste med å øke bruken av moderne IKT-løsninger i omsorgen om en skal møte morgendagens krav. Vi ser en positiv utvikling de siste årene hvor flere kommuner har satset på velferdsteknologi. Nasjonalt har det blitt bevilget mill. kr over statsbudsjettet til velferdsteknologi over tre år gjennom det nasjonale programmet til Velferdsdirektoratet. I Danmark er det til sammenligning brukt over 3 mrd 28. kr og danskene har kommet mye lenger i sitt innovasjonsarbeid. Det kreves dermed betydelig mer dersom en nasjonal satsing virkelig skal løfte kvaliteten i omsorgen. Flere har tatt til orde for at det bør opprettes en finansieringsordning over statsbudsjettet som kan dekke 50 pst. av kostnadene til kommuner som ønsker a investere i ny velferdsteknologi (grunnutdanning, helse og omsorg) etter mønster av det danske velferdsteknologifondet. 27 Hovedsakelig SSB Kostra og IPLOS 28 Kilde: Digitaliseringsstyrelsen: Fondet for velfærdteknologi. Bevilget i 2012 NyAnalyse AS 24

28 Dersom vi opprettholder dagens organisering av pleie- og omsorgstilbudet vil det ifølge NyAnalyses beregninger bli nødvendig å bygge nye omsorgsboliger og nye syke- og aldershjem hvert år frem til I tillegg vil det være behov for mange tusen dagplasser på dagsenter eller i institusjon samt avlastningsplasser. Dette er langt over hva det legges opptil i dag for de neste årene. 30 I framskriving av forventet kapasitetsbehov ses det på pleie- og omsorgstilbudet innen de største tjenestene til befolkningen og deretter knyttes dette til befolkningsutvikling og befolkningssammensetningen fremover. Utgiftene til pleie og omsorg utgjør i dag rundt en tredjedel av driftskostnadene i norske kommuner. 31 Med en stadig aldrende befolkning vil disse utgiftene øke ytterligere. Det blir etter hvert stor forskjell på tilbudet fra kommune til kommune som følge av ulik størrelse og andel eldre. I gjennomsnitt har en kommune om lag innbyggere, tilbyr rundt 100 sykehjemsplasser og har om lag 460 mottakere av hjemmehjelp. En beregning som NyAnalyse har gjort viser at dersom kommunene klarer å tilby tilfredsstillende tjenester hjemme til brukere med et avgrenset-moderat bistandsbehov, vil en kunne frigjøre rundt 55 millioner i Smart bruk av teknologi kombinert med en tilpasning av arbeidsrutiner vil bidra til modernisering av tjenestene. Med en moderat effekt fra velferdsteknologi er estimert arbeidskraftsbehov rundt årsverk i Dette er færre årsverk til sektoren i 2040 relativt til referansebanen. Med høy effekt av velferdsteknologi, er estimert arbeidskraftsbehov rundt årsverk i En kan i dette scenariet dekke store deler av arbeidskraftsgapet og trenger færre årsverk til sektoren i 2040 relativt til referansebanen. Slike beregninger viser hvor viktig digitale løsninger er og kan bli for gode tjenester og produktiv vekst i fremtidens arbeidsmarked. Det er ingen grunn til at roboter eller ny teknologi skal ta over jobbene til helsepersonell. Mangelen på ansatte er ventet å bli omfattende og teknologien skal supplere, og ikke erstatte de varme hendene innen pleie- og omsorg. 29 Se s Se eksempelvis KS sin undersøkelse blant 245 av landets kommuner 31 SSB Kostra 32 Resultatene står på side 14 og metoden er forklart nærmere i avsnittet etter. NyAnalyse AS 25

29 Helse- og omsorgssektoren i Norge står overfor betydelige utfordringer de neste årene. Velferdsteknologiske løsninger og bruk av IKT innen pleie- og omsorgssektoren (PLOsektoren) kan bidra til å løse morgendagens utfordringer som følge av aldring i befolkningen. Mens behovet for hjemmetjenester øker når en person har passert 67 år, er det naturlig nok gruppen over 80 år som ofte har et mer utstrakt pleiebehov. Mens kun 1,6 prosent av befolkningen mellom år var beboere på institusjon i 2014, var denne andelen 14 prosent for de over 80 år. Fra rundt 2025 er det gruppen over 80 år som øker mest (figur 7). I tillegg til flere eldre, vil levealderen fortsette å stige og flere er ventet og få kroniske lidelser (Helsedirektoratet, 2015). Det er imidlertid usikkert om økt levealder vil gi friskere eldre, eller flere år med sykdom og funksjonsnedsettelser. En ny studie finner at forventet levealder for menn økte fra 73,6 til 79 år mellom , hvorav 4,3 er friske og 1,1 er syke år (Murray m.fl). Omsorgstjenestene ser også ut til å få ansvar for stadig flere yngre brukere. Dette stiller krav til en mer effektiv utnyttelse av ressursene dersom kvaliteten på tjenestene skal bevares, og ressursbruken holdes under kontroll. Boks 3. Velferdsteknologi og E-helse Velferdsteknologi er et relativt nytt begrep og føyer seg inn i rekken av mange begreper som med ulik innretning beskriver teknologiske løsninger som enkeltindivider kan nyttiggjøre seg for økt egenmestring, samfunnsdeltakelse og livskvalitet. Velferdsteknologibegrepet har også en pårørende- og tjenestedimensjon. Velferdsteknologiske løsninger kan ikke bare bli et viktig verktøy i møtet med fremtidens demografiske utfordringer. Men også i det helsefremmende arbeidet og som et av flere verktøy for å forebygge fall, ensomhet og kognitiv svikt. E-Helse er samlebetegnelse som omfatter IKT-anvendelse i helsesektoren, der målet er forbedringer av kvalitet, sikkerhet og effektivitet innen helsesektoren gjennom bruk av informasjonsteknologi. Begrepet informasjonsteknologi omfatter teknologi for innsamling, lagring, behandling, overføring og presentasjon av informasjon. Kilde: Helsedirektoratet NyAnalyse AS 26

30 80 år eller eldre Hele befolkningen 8% 8 % 6% 6 % 4% 4 % 2% 2 % 0% 0 % -2% -2 % Kommunene leverer et bredt spekter av tjenester til innbyggerne sine. En rekke av disse tjenestene er knyttet til menneskets livsløp, som fødsel, barnehage, utdanning og pleie ved alderdom. Kommunale tjenester har det til felles at de gjerne er intensive i bruk av arbeidskraft. Bruken av tjenestene er avhengig av flere faktorer, og antall eldre i ulike aldersgrupper er en viktig etterspørselsdriver. Veksten i etterspørselen etter helsetjenester vil i årene som kommer være høyere enn veksten i tilgangen på helsepersonell. NyAnalyse har snakket med noen av kommunene om bemanningssituasjonen i dag. Tilbakemeldinger fra intervjurundene indikerer at det allerede er et bemanningsproblem i noen av kommunene. Snittalderen på bemanningen har økt, og det er noen steder generelt vanskeligere å rekruttere nye kvalifiserte personer til pleie- og omsorgsoppgaver. 33 Dette problemet vil tilta i årene fremover. Som følge av endringer i alderssammensetningen i befolkningen skjer det ingen vesentlig økning i tilgangen på arbeidskraft og potensielle frivillige omsorgsytere NOU 2011:11 Innovasjon i omsorg. Figur 8 viser det totale antall som arbeider i samfunnet per person som mottar helse- og sosialtjenester, i dag og framskrevet til 2040 under dagens tjenestetilbud. Prognosen forutsetter dagens dekningsgrad for pleie- og omsorgsmottakere (PLO-mottakere) og 70 prosent sysselsetting i befolkningen mellom år (rundt 2014-nivå). 33 Dette var tilfellet i Lister-kommunene. NyAnalyse AS 27

31 Figuren viser at For hver mottaker av PLO-tjenester i kommunene er det 12 som arbeider i samfunnet som helhet i 2015 og 7 som arbeider i 2040 med dagens dekningsgrad og nivå på sysselsettingen. 34 Det blir dermed betydelig færre som bidrar til å finansiere sykehjem, hjemmehjelp og hjemmesykepleie gjennom skatter og avgifter fremover. I tillegg vil det oppstå et bemanningsproblem i PLO-sektoren spesielt. I 2014 var det rundt avtalte årsverk innen pleie- og omsorgstjenester i kommunene (42,4 prosent av alle avtalte årsverk i kommunen) inkludert ca årsverk fra private virksomheter som utfører tjenester på vegne av det offentlige. SSB og Gjefsen m.fl. (2014) fant at det i 2030 vil mangle rundt personer med bachelorutdanning (BA) innen pleie og omsorg (figur 9). Det er pleie- og omsorgssektoren som ventes å være mest i ubalanse om kun drøye 15 år. 34 Det riktige tallet er nærmere 7,5 NyAnalyse AS 28

32 Hjelpemidler innen pleie- og omsorgssektoren har historisk bidratt til at eldre blir mer selvstendige, bor lenger hjemme og har lavere behov for bistand fra offentlige pleie- og omsorgssektoren. Bedre informasjonsutveksling mellom eldre og pleiere kan bidra til at mer av pleiernes tid benyttes til leveranse av tjenester som har høy verdi for de eldre. Mer av pleiernes aktivitet kan initieres av faktiske behov,og i mindre grad være styrt av fastsatte rutiner, til tross for stramme budsjetter i norske kommuner. Det er vanlig å dele teknologi innenfor pleie- og omsorgssektoren i fem kategorier (Norut 2009). Ulike tekniske løsninger bidrar til å trygge mottakere, effektiviserer produksjon av omsorgstjenester og sikre god kvalitet (figur 10). Hjemmeassistenter Samrthusteknologi Kommunikasjon og informasjonsutveksling Posisjoneringsteknologi Medisinsk og helserelatert oppfølging Robotassistenter for bevegelse Kontroll og automatisering Kommunikasjon og nettverk med omverdenen Innendørs Overvåking av medisinsk og fysilogisk data Hjelpere for fysisk trening Digitale informasjonsassistent er Automatisert medisinutdeling Mekaniske hjelpemidler Sikkerhetsfunksjoner Rapportering og samhandling Utendørs Telemedisin Kilde: Norut 2009 Flere kommuner har kommet langt i å teste og utnytte velferdsteknologi i helse- og omsorgstjenesten. Spesielt har Helsedirektoratets Nasjonalt program for utvikling og implementering av velferdsteknologi (Meld. St. 29 ( )),med prosjekter som KomNær og Veikart for velfersteknologi (KS, SINTEF 2012), ført til at en rekke prosjekter er planlagt og igangsatt i mange kommuner. Mange av de pågående prosjektene er egnet til å evaluere effektene av nye teknologibaserte helse- og omsorgstjenester. SINTEF har utført en systematisk kartleggingsstudie (Bull-Berg et al 2015), hvor 787 artikler knyttet til økonomisk evaluering av velferdsteknologiske tiltak er gjennomgått. Kartleggingen finner at det ikke er publisert mange studier som har evaluert velferdsteknologi i sammenheng med helse- og omsorgstjenester for den eldre delen av befolkningen. SØF gjennomførte en kostnadsanalyse av alternative bo- og omsorgstilbud for eldre (Senter for økonomisk forskning AS, 2011). De finner en kostnadsfordel i favør av omsorgsboliger versus sykehjem inklusive investeringskostnader i bygg på kr per bruker. NyAnalyse AS 29

33 En undersøkelse i Trondheim kommune (Øystein Døhl, 2011) viste at 800 av 1100 tjenestemottakere mottok mindre enn fem timer hjemmebasert omsorg per uke på det tidspunktet de ble innlagt på sykehjem. I sykehjemmet var ressursbruk per bruker 30 timer eller seks ganger så høy. Derfor er det grunn til å tro at styrking og videreutvikling av hjemmebaserte helse- og omsorgstjenester er et av de viktigste tiltakene for å møte framtidens behov. Hjemmebasert helse- og omsorgstjenester har en avgjørende rolle knyttet til å bo hjemme lengst mulig. DAMVAD (2015) anslår at leverandørmarkedet for velferdsteknologiske løsninger sysselsatte i underkant av mennesker fordelt på 25 næringer og hadde en omsetning på rundt 27 mrd. kroner i Både helse- og omsorgssektoren og norsk økonomi samlet hadde en sterkere sysselsettingsvekst, hhv. 1,5 og 0,8 prosent, enn leverandørmarkedet for velferdsteknologiske løsninger med 0,4 prosent. Det sies å være tregheter på det norske markedet med bestillinger, og leverandørene av velferdsteknologi eksporterer en betydelig del (25 prosent) av produksjonen. Det kommer også frem av rapporten at over 50 prosent av bedriftene forventer et større marked for velferdsteknologiske løsninger i Norge de neste 5-10 årene. Boks 4. Telemedisin og behandling av pasienter med kroniske lidelser Landsforeningen for hjerte- og lungesyke anslår at mellom og personer har kols i Norge, og at halvparten av disse ikke er klar over det selv. Kols er den sykdommen som øker raskest i verden, og WHO rangerer tilstanden som verdens fjerde ledende dødsårsak. United for health (U4H) er et prosjekt for digital oppfølging av pasienter som utskrives fra sykehus etter kols-forverring. Kristiansand var pilotkommune, og flere andre kommuner er nå i implementeringsdelen av prosjektet. Kristiansand har til nå fulgt opp 78 brukere, og flesteparten av disse fra telemedisinsk sentral i Kristiansand. Gjennomsnittsalderen har vært 70 år. Kols er valgt fordi denne kronikergruppen har økt dødelighet innen 3 år (50 prosent) og en økning i antall reinnleggelser innen 30 dager (25 prosent). Målet for prosjektet er å forbygge forverring, redusere reinnleggelser og øke ansvaret for egen helse. Oppfølgingen varer 30 dager med nettbrett og opptil 1 år per telefon ved behov. Pasienten skal svare på 6 spørsmål daglig, måle O2-metning og puls. Målinger sendes via nettbrettet til medisinsk personell. Færre gjeninnleggelser og økt pasienttilfredshet i Danmark Svendborg sykehus i Danmark har kommet lenger og rapporterer om svært gode resultater etter forsøket der med telemedisinsk behandling av KOLS-pasienter mellom Utformingen er tilsvarende den flere norske kommuner nå er i implementeringsfasen av. Evalueringen av viste at: Antall reinnleggelser ble redusert med rundt 50 prosent Blant de som fikk telemedisinsk oppfølging ble 12 prosent reinnlagt, mens reinnleggelsesraten for kontrollgrupen var 22 prosent. Innleggelsestiden ble redusert med 2/3 i forhold til kontrollgruppen Den eksakte økonomiske gevinsten er foreløpig ukjent, da kostnader knyttet til utstyr og logistikk enda ikke er tatt høyde for. NyAnalyse AS 30

34 Prosentandel Det er store forskjeller mellom kommunene når det gjelder grad av hjemmebaserte tjenester og satsning på velferdsteknologi. Eksempelvis gjelder dette mottakere av trygghetsalarm. Rundt brukere stod årlig registrert som mottakere av trygghetsalarm i perioden prosent av de som mottok trygghetsalarm i 2013 var over 67 år. I Trondheim og Kristiansand stod hhv. 19 og 15 pst. av befolkningen over 67 år registrert som mottakere av trygghetsalarm i Kristiansand utmerker seg også ved å ha lavest PLO kostnad per behovsprøvde innbygger (ASSS-nettverk) og det mest utstrakte tilbudet. Kristiansand har satset på hjemmetjenester og velferdsteknologi de siste årene. Men kommunen tilskriver foreløpig ikke velferdsteknologi som relevant forklaring på den lave ressursbruken i Kristiansand. Omfanget frem til i dag er for lite, og har derfor ikke hatt betydning. Det er fremover, i møte med en aldrende befolkning vi ser på velferdsteknologiske løsninger som noe av nøkkelen for å lykkes. - Tidligere erfaringer har vist at viktige reformer og politiske føringer har bidratt til at forbruk og tilbud av omsorgstjenester ikke har vært konstant innenfor aldersgruppene. I løpet av de siste årene har det vært en betydelig økning av yngre brukere av hjemmebasert omsorg i kommunen. Det har derfor vært behov for mer ressurser til hjemmebaserte helse- og omsorgstjenester. I 2008 var driftsutgiftene til pleie og omsorg i hjemmet og i institusjon hhv. 27 og 25 mrd kr. I 2014 gikk 33,4 mrd. til pleie i institusjon og hele 41 mrd til tjenester i hjemmet. 100% Netto driftsutgifter til pleie og omsorg i institusjoner Netto driftsutgifter, tjenester til hjemmeboende brukere 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Kilde: SSB Kostra NyAnalyse AS 31

35 For at investeringer i velferdsteknologi skal kapitaliseres så er det nødvendig at befolkningen evner, og ønsker, å ta den i bruk. Et viktig spørsmål i denne sammenheng er hvorvidt innbyggerne i Norge er positivt innstilt til bruken av velferdsteknologi. Lokale og nasjonale undersøkelser tyder på at hovedandelen i befolkningen ønsker å ta i bruk velferdsteknologi. Det er imidlertid et forbedringspotensiale hos kommunene med tanke på hvordan de opplyser innbyggerne om bruken av, og satsingen på velferdsteknologi. Det er viktig å ta hensyn til disse implikasjonene for å maksimere gevinstene som slike løsninger medfører. I en spørreundersøkelse fra Lister-kommunene svarte 97 prosent (N = 1129) at de ønsker å bo hjemme så lenge som mulig med tilrettelagt bruk av tekniske hjelpemidler hvis alternativet er å være avhengig av andre i stor grad eller bo på institusjon. Respondentene ble også spurt hvilke ord de assosierte med velferdsteknologi. Undersøkelsen viser at respondentene forbinder velferdsteknologi med positive ord i flesteparten av tilfellene. Befolkningen i Lister kan dermed sies å være positivt innstilt til velferdsteknologiske løsninger. Innbyggerundersøkelsens brukerdel fra 2015 måler tilfredsheten til brukerne av ulike offentlige tjenester i Norge. Digitaliserte helsetjenester skårer lavere enn andre helsetjenester. Det konkluderes med at dette kan skyldes at brukerne har større forventninger til å få flere muligheter til å kommunisere med helsetjenestene over internett. Imidlertid er det få av brukerne som har svart på dette spørsmålet, noe som kan tyde på at det er mangel på kjennskap til de selvbetjente løsningene innenfor helse- og omsorgssektoren. I en nasjonal undersøkelse som TNS gallup utførte for Telenor svarer en stor andel at de er positive til at velferdsteknologi kan forbedre eldreomsorgen. Som man ser fra figuren til venstre er det mange som tror at velferdsteknologi vil medføre gevinster. Figuren til høyre viser et annet resultat fra undersøkelsen; det er svært få som vet om kommunene deres har tatt i bruk slike løsninger. 4% 1% 8% Mye bedre 7% 49% 38% Litt bedre Litt dårligere Mye dårligere 72% 21% Ja Nei Vet ikke Vet ikke I tillegg til at studiene reflekterer positive holdninger til velferdsteknologi, indikerer resultatene at kommunene kan forbedre opplysningsarbeidet rundt disse løsningene. Spesielt er dette viktig blant den eldre befolkningen, noe som vil bli diskutert i neste avsnitt. NyAnalyse AS 32

36 Rapporten fra Telenor viser at det er de under 30 år som i størst grad svarer at kommunen har tatt i bruk slik teknologi. Dette kan skyldes at det er flere unge enn eldre som er klar over hva velferdsteknologi er, og hvorvidt det er tatt i bruk i deres kommune. Resultatet er ikke overraskende da det er sannsynlig å anta at den yngre delen av befolkningen har mer kjennskap til teknologiske termer. Imidlertid er det svært viktig at kommunene klarer å kommunisere hva velferdsteknologi innebærer. For å kunne integrere velferdsteknologi i samfunnet på en vellykket måte er det viktig at kommunene legger til rette for god opplæring og informasjon rundt bruken av teknologien, særlig blant den eldre befolkningen. Det er gjerne de eldre som i størst grad vil bruke velferdsteknologi i nærmeste fremtid. Når den unge delen av befolkningen eldes kan det tenkes opplæringen vil være mer selvgående på grunn av høyere teknologisk kompetanse. Det er liten variasjon mellom landsdelene når det kommer til hvorvidt befolkningen er positivt innstilt til velferdsteknologiske løsninger. Imidlertid observeres det noen forskjeller i besvarelsene for hvorvidt kommunene har innført velferdsteknologiske tiltak. I Nord-Norge er det flest som svarer nei, mens tallene fra Sørlandet viser at dette er landsdelen hvor færrest svarer at kommunene ikke har investert i velferdsteknologi. Det er mange på Sørlandet som ikke vet om kommunene har tatt i bruk velferdsteknologi. Dette er interessant siden mange av kommunene på Sørlandet har de største pådriverne for velferdsteknologiske løsninger. Resultatet kan derfor implisere at kommunene per 2014 ikke har kommunisert dette til innbyggerne på en tilfredsstillende måte. Tilbakemeldinger fra intervjuobjektene fra Lister indikerer imidlertid at mye av kommunikasjonsarbeidet skjer disse dager, og at det er grunn til å tro på høyere kjennskap til kommunens velferdsteknologisatsninger fremover. NyAnalyse AS 33

37 I dette avsnittet vil arbeidskraftsbehovet i PLO-sektoren fremskrives til 2030 og 2040 med ulike forutsetninger knyttet til potensialet fra velferdsteknologi. Formålet er å synliggjøre potensielle gevinster ved økt produktivitet i pleie- og omsorgssektoren. Figur 14 viser faktisk og ventet vekst i antall mottakere av pleie- og omsorgstjenester i hjemmet og på institusjon basert på dagens dekningsgrader innen ulike aldersgrupper og SSBs mest sannsynlige framskrivinger av aldersgruppene (alternativ MMMM). Antall mottakere har steget med over 20 prosent over de 22 årene mellom , en økning på i underkant av brukere. Med dagens dekningsgrader innen PLO-sektoren kan det ventes en økning på over mottakere frem mot 2030 (en økning på 47 prosent) og flere mottakere i 2040 (en økning på 80 prosent). Det er imidlertid knyttet usikkerhet til om sammenhengen mellom alder og pleiebehov er den samme over tid. Potensielt viktige drivkrefter for bruk av omsorgstjenester i kommunene fremover er knyttet til endringer i samfunnet, i familiemønstre, økte forventninger til tjenesten, medisinsk-teknologisk utvikling, og utviklingen i de mest utbredte sykdommene. Estimatene må sees i lys av slik usikkerhet Estimert Faktisk 2040: : : Kilde: SSB historiske tall. Framskrivinger av NyAnalyse. Inkluderer personer på alders- og sykehjem samt mottakere av hjemmetjenester (hjemmehjelp og hjemmesykepleie). Inkluderer beboere i pleie- og omsorgsbolig som mottar hjemmetjeneseter. Inkluderer ikke rundt brukere som kun mottar Andre tjenester, som matombringing eller trygghetsalarm. NyAnalyse AS 34

38 Økonomiske evalueringer av ny teknologi er viktig fordi de kan gi svar på om gevinstene fra teknologien står i forhold til kostnadene knyttet til anskaffelse og drift i en kommune- eller et samfunnsperspektiv. Ny teknologi kan også bidra til å heve kvaliteten på tjenestene som tilbys. Velferdsteknologi kan også tilføre store verdier utover besparelsene for omsorgstjenesten. Flere studier viser at mange foretrekker å kunne bo hjemme lengst mulig fremfor å flytte til et sykehjem eller en omsorgsbolig 35. En full samfunnsøkonomisk analyse vil ta inn over seg alle disse faktorene. Det er grunn til å tro at bedret produktivitet gjennom økt bruk av IKT innen pleie- og omsorg (fortrinnsvis eldreomsorg) kan gi to utslag med effekter på kostnader og kvalitet: 1. En mer effektiv bruk av tiden gir redusert arbeidskraftsbehov/økt kvalitet for likt pleienivå innad i dagens institusjoner, omsorgsboliger og hjem. 2. Muligheten teknologien gir til å overvåke på avstand reduserer behovet for geografisk nærhet mellom pasient og personell. Slik kan flere bo hjemme eller i omsorgsbolig med lavere grad av bemanning. Dette kan også medføre økt kvalitet gjennom bedre oppfølging av den enkelte pasient. En annen viktig kilde til ressurssparing er selvstendiggjøring av pleiemottakere. Behovet for vedtakstimer kan reduseres slik at selve omsorgen og pleieoppgavene blir løst på en mindre tidkrevende måte. Forebygging av behov for omsorgstjenester er kanskje viktigst. Dette kan man oppnå ved bruk av hjelpemidler som øker graden av selvstendighet. Pleiemottakere er generelt sykere når de kommer på institusjon i dag enn for få år siden 36. En stadig større andel av brukere med langtidsplass på sykehjem er karakterisert med et omfattende bistandsbehov. Samtidig får stadig flere personer med et avgrenset-middels bistandsbehov hjelp i hjemmet i form av enten praktisk hjelp, hjemmesykepleie eller begge deler. 35 SINTEF 2013, Lister NyAnalyse AS 35

39 Figur 15 er en illustrasjon på hvordan forebygging og økt evne til selvhjelp bedrer den enkeltes evne til å være mer selvstendig og reduserer behovet for ekstern omsorg, for en person med en gitt alder. Det er ventet at potensialet er størst i gruppen år. Som utgangspunkt for beregning av fremtidig kapasitetsbehov sees det på fordelingen av dagens- og fremskrevet tjenestebehov knyttet til en «omsorgstrapp». Omsorgstrappen tar utgangspunkt i LEON-prinsippet (Laveste Effektive Omsorgsnivå). Dette innebærer at pasienten skal motta tjenester av høy kvalitet tilpasset sine behov på den minst ressurskrevende måten. 5. trinn 1. trinn Trygghetsalarm, matombringing o.l. 2. trinn Hjemmehjelp, dagsenter. 3. trinn Praktisk bistand m/hjemmesykepleie, avlastning, omsorgsbolig u/bemanning. 4. trinn Omsorgsbolig m/bemanning, kortidsopphold i institusjon, omsorgsbolig u/bemanning. Langtidsopphold i sykehjem, langtidsopphold i omssorgssenter. Kilde: SSB Kostra, IPLOS, SINTEF 2012 Scenarioene for gevinstrealisering som er blitt gjennomført i dette caset har en snever definisjon sett i forhold til en full samfunnsøkonomisk analyse. Bakgrunnen for dette er at de fleste av de pågående prosjektene er i en tidlig fase for utprøving, og det mangler gode data som ser på kostnader og gevinster i hele kommunen/samfunnet av en representativ bredde av teknologiske løsninger. Et eksempel på slik data er samlet kostnad til drift, opplæring og investeringer i en kommune før og etter en betydelig omlegging samt prissetting av gevinster for brukere og ansatte. Det eksisterer derimot en rekke positive evalueringer av enkeltprosjekter, for eksempel erfaringer fra forsøket med døralarm for hjemmeboende personer i Kristiansand og mobil trygghetsalarm i Bærum. I fremskriving av forventet kapasitetsbehov har vi sett på tilbud i de ulike trinnene og deretter knyttet dette til befolkningsutvikling og befolkningssammensetning for å se effekten av demografisk utvikling på dagens aktivitet. Framskrivningen er gjort for år 2030 og 2040 for hvert trinn i omsorgstrappen knyttet til aldersgrupper. I neste skritt er det beregnet en dekningsgrad for hver aldersgruppe for år Forutsatt at dekningsgraden er likt i tiden fremover er framtidens kapasitetsbehov i årene 2030 og 2040 vist i figuren under. NyAnalyse AS 36

40 Figuren viser fordeling av kapasitetsbehov i forhold til omsorgstrappen for plasser utenfor hjemmet. Her er dagplasser minst ressursskrevende og sykehjemsplasser mest ressursskrevende. Det skilles ikke mellom kortog langtidsplasser i sykehjem i figuren nye omsorgsboliger må bygges frem mot 2030 og frem mot Det innebærer en økning på rundt 850 boliger per år nye sykehjemsplasser frem mot 2030 og sykehjemsplasser mot Med en snittstørrelse på 45 plasser per sykehjem, innebærer det at det bygges 650 nye sykehjem til 2040 (en økning på 57 prosent), eller 26 sykehjem per år nye plasser på dagsenter eller dagplasser i institusjon til 2030 og nye plasser til I tillegg ventes det i referansebanen at rundt flere (+37 prosent) mottar hjemmetjenester (hjemmesykepleie, praktisk bistand, avlastning utenfor institusjon, BPA og omsorgslønn) i 2030 og flere (+59 prosent) i Fra dagens mottakere av hjemmetjenester, ventes dermed rundt mottakere i 2030 og mottakere i NyAnalyse AS 37

41 Avstemmingen av tallene viser at vi fanger opp mesteparten av PLO-mottakerne med tjenestetilbudet som er inkludert i omsorgstrappen. Begge beregninger baserer seg på framskriving av brukere basert på befolkningstall og befolkningssammensetning. Det er rundt 3000 tjenestemottakere for mye per 2030, og som ikke fanges opp per 2040 relativt til pleiemottakerstatistikken. I scenario Moderat og Høy beregnes innsparingen i kostnader hovedsakelig knyttet til redusert arbeidskraftbehov ved at brukere står lenger i mindre ressurskrevende omsorgsplasser som følge av velferdsteknologi. Metoden står nærmere beskrevet i et senere avsnitt. Institusjon: Det mest omfattende heldøgnstilbudet gis i institusjoner. Institusjoner deles inn i gruppene sykehjem, kombinert sykehjem/aldershjem, boform med heldøgns bemanning som er hjemlet som institusjon, avlastningsinstitusjoner/-boliger, aldershjem og barneboliger. Hjemme med hjelp: Dette kan være eget hjem, omsorgsboliger eller andre boliger som kommunene enten eier eller har mulighet til å tildele. Noen av boligene er bemannet hele eller deler av døgnet. Omsorgsboliger er boliger kommunen har mottatt lån fra Husbanken for å bygge, og de skal være tilrettelagt for funksjonshemmede. Under dagens organisering kan vi om 15 år vente en vekst i de årlige driftskostnadene knyttet til pleie- og omsorg på 50 mrd. i faste 2014-kroner (en vekst på 60 prosent). I 2040 kan det ventes et økt årlig kostnadsbehov på 98 mrd (en vekst på 115 prosent). Dersom kommunene får ned andelen pleiemottakere som bor på institusjon kan det ventes betydelige reduksjoner i årlige driftskostnader. Referansebanen innebærer en institusjonsgrad på 27 prosent i Med en moderat effekt av velferdsteknologi kan det spares 10,5 mrd per 2030 og 23 mrd. i årlige kostnader i 2040 relativt til referansebanen. Med høy effekt av velferdsteknologi kan det spares 24 mrd per 2030 og 41 mrd i årlige kostnader i 2040 relativt til referansebanen. NyAnalyse AS 38

42 På institusjon institusjonsbeboere institusjonsbeboere Driftskostnad: 75 mrd. (+90 %) Institusjonsgrad: 24 % Driftskostnad: 111 mrd. (+180 %) Institusjonsgrad: 27 % Hjemme med hjelp bor hjemme eller i bolig med lav bemanning Driftskostnad: 61 mrd. (+33 %) bor hjemme eller i bolig med lav bemanning Driftskostnad: 72 mrd. (+57 %) Totalt: 135,5 mrd. (+ 60 %) Totalt: 183 mrd. (+ 115 %) På institusjon institusjonsbeboere institusjonsbeboere Driftskostnad: 60,5 mrd. Institusjonsgrad: 20 % Driftskostnad: 83,5 mrd. Institusjonsgrad: 22 % Hjemme med hjelp bor hjemme eller i bolig med lav bemanning Driftskostnad: 64,5 mrd bor hjemme eller i bolig med lav bemanning Driftskostnad: 76,5 mrd. Totalt: 125 mrd. Totalt: 160 mrd. NyAnalyse AS 39

43 På institusjon beboere på institusjon beboere på institusjon Hjemme med hjelp Driftskostnad: 42 mrd. Institusjonsgrad: 14 % bor hjemme eller i bolig med lav bemanning Driftskostnad: 69,4 mrd. Totalt: 111,5 mrd. Driftskostnad: 59 mrd. Institusjonsgrad: 16 % bor hjemme eller i bolig med lav bemanning Driftskostnad: 76,6 mrd. Totalt: 142 mrd. En gjennomsnittskommune har rundt innbyggere per 2015 og 100 sykehjemsplasser. Basert på middelscenariet for effekt av velferdsteknologi vil en gjennomsnittskommune kunne spare rundt 25 mill. i årlige driftsutgifter per 2030 og 55 mill. årlig per 2040, når andelen over 80 år virkelig har gjort sitt inntog. Befolkning innbyggere 100 sykehjemsplasser og 460 mottar hjemmehjelp Innsparing middelscenario 2030: 25 mill. årlig drift 2040: 55 mill. i årlig drift Færre personer i institusjon, gir et redusert arbeidskraftsbehov i pleie- og omsorgssektoren. Anslagene på arbeidskraftsbehovet i sektoren fremover baserer seg på hvor mange som kan bo hjemme med hjelp, og refererer til de to scenariene for gevinstrealisering beskrevet i forrige avsnitt. Minimumsanslagene baserer seg på Holmøys framskrivinger (Holmøy et al. 2014) av arbeidskraftsbehovet inkludert økt standard i PLO-sektoren (1 prosent årlig). Maksimumsanslaget baserer seg på NyAnalyse sine beregninger, som benytter en annen metode og er beskrevet under. NyAnalyse AS 40

44 I referansebanen er det behov for årsverk i 2030 og årsverk i For å møte dette må det tilføres flere årsverk til pleie- og omsorg de neste 15 årene og flere årsverk til Figuren viser at: Med en moderat effekt fra velferdsteknologi, er estimert arbeidskraftsbehov rundt årsverk i 2030 og rundt årsverk i En dekker deler av arbeidskraftsgapet og trenger færre årsverk til sektoren i 2040 relativt til referansebanen. Med høy effekt av velferdsteknologi, er estimert arbeidskraftsbehov rundt årsverk i 2030 og årsverk i En dekker store deler av arbeidskraftsgapet og trenger færre årsverk til sektoren i 2040 relativt til referansebanen Innsparingspotensial Dagens ordning Moderat effekt m/velferdsteknologi Høy effekt m/velferdsteknologi Kilde: SSB, KOSTRA/NyAnalyse/ Holmøy, NyAnalyse AS 41

45 Lønnsutgifter til pleie- og omsorg utgjorde 88 prosent av driftsutgiftene til pleie- og omsorg samme år. Driftsutgifter til hjemmetjenester og institusjon utgjør igjen 95 prosent av kommunenes samlede utgifter til pleie- og omsorg. Forholdstallene mellom lønn- og driftskostnader og derav arbeidskraft per bruker er lagt til grunn i beregningen av potensielt redusert arbeidskraftsbehov under. En svakhet ved denne metoden er at det antas et en-tilen forhold mellom lønn og drift. Det kan for eksempel tenkes at en slik sammenheng er avtagende, spesielt for små enheter. Et lite sykehjem med 10 ansatte, som opplever en reduksjon i antall beboere kan sannsynligvis ikke redusere bemanning like lett som et stort sykehjem med 40 ansatte grunnet krav til sammensetning av kompetanse og lignende. For å bøte på denne usikkerheten, er Holmøys beregninger av fremtidig arbeidskraftsbehov inkludert i estimatene. Disse er som ventet (ref. diskusjonen over) noe lavere enn estimatene basert på vår metode. I scenarioene «moderat» og «høy» beregnes innsparingen i kostnader hovedsakelig knyttet til redusert arbeidskraftbehov ved at brukere står lenger i mindre ressurskrevende omsorgsplasser som følge av velferdsteknologi (utslag 2). Det er god grunn til å tro at brukere som i dag er i institusjon og klassifisert med et avgrenset-middels bistandsbehov, i fremtiden kan bo i omsorgsbolig med redusert bemanning og velferdsteknologi. Tilsvarende kan dagens beboere i slike omsorgsboliger med tilsvarende lavt bistandsbehov heller bo hjemme med hjemmehjelp som følge av ny teknologi. Tilbakemeldinger fra spydspisskommunene er at de som i dag legges inn på institusjon er generelt dårligere. Dette bekreftes av IPLOS-statistikk. Folk vil bo hjemme så lenge de kan, gitt at de får hjelp når de trenger det. I det moderate scenarioet mottar alle med et avgrenset, og en liten andel med et middelsstort, bistandsbehov som i dag er i institusjon, tjenester innenfor samlekategorien hjemmehjelp som definert under. Viktig her er at diagnostiseringen er dynamisk, slik at samme person kan bli vurdert til ulike bistandsbehov ved ulike faser av livet. NyAnalyse AS 42

46 I høyscenariet er kun personer som til enhver tid er kategorisert med et omfattende bistandsbehov på institusjon. Statistikk for bistandsbehov og potensialet ved dagens velferdsteknologi til å kompensere for rutineoppgaver og bidra til økt trygghet for personer med et avgrenset-middels stort pleiebehov, ligger til grunn for analysen. Det tas utgangspunkt i kostnadsstatistikk fra KOSTRA, brukerstatistikk fra IPLOS, samt individuelle kostnadsanalyser på kommunenivå. Det sees bort fra kostnadsreduksjoner innad i PLO-enheter (utslag 1). De fleste større prosjekter som tar i bruk velferdsteknologi er fortsatt i innovasjonsstadiet, og det mangler foreløpig robuste analyser som måler gevinstrealisering. Dette er dermed konservative anslag. I 2014 brukte norske kommuner 39 mrd kr til drift av institusjon og 46 mrd til drift av hjemmetjenester (hjemmesykepleie, praktisk bistand, avlastning utenfor institusjon, BPA og omsorgslønn). Sammen utgjør dette 95 prosent av de samlede driftsutgiftene til pleie- og omsorg i kommunene. I kostnadsanslagene under slås gruppene av pleie- og omsorgstjenester som er fremskrevet sammen i to brede kategorier. Tallene er forsøkt avstemt med totaltall fra Kostra og IPLOS. Begrensninger ved metoden Det sees kun på endringer i kostnader knyttet til drift (partiell kostnadsanalyse), og ikke økt/redusert investeringsbehov som følge av en nasjonal omlegging mot mer hjemmebaserte tjenester, eller gevinster og byrder for brukere og ansatte. Det er gjennomført to metoder knyttet til scenariene. Den ene vurderer snittkostnader og potensialet for flytting av brukergrupper etter bistandsbehov. Den andre metoden ser på en tilsvarende nedgang i institusjonsgrad i en regresjonsanalyse hvor kostnadene til kommunene er den avhengige variabelen, og fungerer som en robusthetstest av den første metoden. Lister-kommunene består av Farsund, Flekkefjord, Hægebostad, Kvinesdal, Lyngdal og Sirdal. Kommunene er spydspisskommuner og har over noen år satset på velferdsteknologi i omsorgstjenestene. Lister-kommunene har for tiden pågående prosjekter knyttet til blant annet trygghetspakker i hjemmet, telemedisin og digitale alarmsentre. Flere av prosjektene har en internasjonal profil, og forskningsmiljøene er involvert. Vi nærmer oss et paradigmeskifte: Teknologi i stedet for nye sykepleiere Ronny Bjørnevåg, fagutvikler og prosjektleder Helsenettverket Lister og Lister CONNECT. Kommunene har evaluert gevinstene fra et bredt spekter av velferdsteknologiske tjenester og større grad av hjemmebasert omsorg for De finner at de ville hatt flere institusjonsdøgn dette året med gammel organisering. Dersom vi legger til grunn snittet for landet med prosents fordeling mellom langtids og korttidsplasser, utgjør dette 5-6 plasser dette året og omtrent 2 prosent av beboerne. NyAnalyse AS 43

47 Befolkning over 67 (h.a) Beboere i institusjon (v.a) Sykehjemsbeboere (v.a) Figur 20 viser utviklingen i antall sykehjemsbeboere, beboere på institusjon og befolkningen over 67 år i Lister-kommunene. På tross av en økning på over 750 eldre over 67 år, har antall beboere på institusjon (hovedsakelig sykehjem) gått ned. Tilsvarende har antall som mottar hjemmehjelp økt over perioden. Satsningen på velferdsteknologi er tydelig i interkommunale planer og i lokale planer for de enkelte kommunene. En eksempelberegning på gevinstrealisering fra trygghetspakke versus vanlig tjenestetilbud til en slik bruker er gjengitt under (hentet fra Interkommunal Plan ). En trygghetspakke består av lys og varmestyring, smarthusalarmer tilpasset den enkelte, brannalarmer, komfyrvarsel, oversvømmelsesalarm, døralarm, fallalarm og toveis bilde-/lydkommunikasjon. NyAnalyse AS 44

48 NyAnalyse AS 45

49 Et samfunnsområde med store gevinster fra IKT er bank- og finansnæringen. Bare tenk på for eksempel introduksjon av minibanker på 1980-tallet, kontantuttak i butikk og betalinger via brevgiro over til nettbank etter år Derfor er det svært relevant å se nærmere på IKTbidraget for vekst innen nettopp denne næringen samt på merverdien som skapes for forbrukere, brukersteder og underleverandører. Det er enorme forenklinger som alle forbrukere får ta del i, så lenge de har en mobiltelefon og internettilgangen bygges ut. Samtidig ser vi at prisene faller i takt med at massemarkedet bygges ut, slik det skjer på de fleste produktområder. Det har allerede skjedd en revolusjon i det norske bankmarkedet. Personlig fremmøte i banken er sjelden nødvendig, og selvbetjeningen er større enn noen gang i form av betalinger via nettbank. Selv om de nordiske landene har blant de mest effektive betalingssystemene i verden, er det fortsatt rom for ytterligere forenkling og besparelser ved bruk av smart teknologi. De fleste bankkunder bruker fortsatt nettbanken som den viktigste løsningen, men det er sterk vekst i markedene tilknyttet mobiltelefoner % 39, , ,5 5 0,1 0,2 0,4 1,4 4, Kilde: medienorge Fremtidens bank er mobiltelefonen Forbrukere og mobiltelefonkunder oppdager stadig nye bruksområder for sine smarttelefoner. Tall fra SSB (2014) viser at andelen med smarttelefon i befolkningen har økt fra 53 % i 2012 til 73 % i Det er mulig å kjøpe reisen på t-banen med Ruters mobil App. Det finnes mange effektive App er for parkering i storbyene. Betalingen skjer direkte eller indirekte via raske internett, og ny kundetilpasset teknologi. NyAnalyse AS 46

50 På det norske markedet i dag er det kamp om å utvikle den perfekte betalingsløsningen som tar hensyn til enkel, sikker og trygg betaling i farta. Kundens tid er mer og mer dyrebar, og de færreste godtar krav til mange plattformer (eller leverandører). På sikt vil markedet gi oss en uavhengig, fleksibel og effektiv løsning på tvers av bank- og mobilaktører, som igjen sikrer at de samfunnsøkonomiske gevinstene blir størst mulig. Dette avsnittet omhandler bruken av telekommunikasjon eller digitale løsninger i betalingssystemet i Norge. I alle modne økonomier er betalingssystemet en sentral del av landets infrastruktur. Et effektivt betalingssystem er kjennetegnet ved at pengeoverføringer gjennomføres på en hurtig og trygg måte, til avtalt tid og til en lav kostnad. 37 Et velfungerende betalingssystem er viktig for stabiliteten av den nasjonale valutaen og finansielle systemer. I en desentralisert markedsøkonomi kan aktører gjøre opp seg i mellom ved hjelp av kontanter, kort, giro, og e-betaling. Alle disse oppgjørsmetodene utløser små, men nevneverdige transaksjonskostnader. Summen av disse kostnadene, på et aggregrert nivå, kommer raskt opp i mange milliarder kroner årlig. Nye, innovative løsninger som kan bidra til å redusere transaksjonskostnader i økonomien, vil kunne legge til rette for bedre samfunnsmessig arbeidsdeling, økt handel og økt effektivitet. Basert på en relativ ny studie fra Norges Bank, beskrevet nedenfor, undersøker vi hvordan nyere telekommunikasjons-teknologi, nærmere bestemt elektronisk betalingsløsning ved hjelp av «Near Field Communication»-teknologi (NFC) og nye betalingsapplikasjoner, kan fasilitere og redusere kostnader forbundet med betalingsoppgjør. NFC er en kort-distanse radioteknologi som lar mobile enheter utveksle små mengder data. NFC-teknologi er i særlig utbredelse i mange land, og er i dag ansett for å ha stort potensial knyttet til mobile tjenester, deriblant til identifikasjon og betaling i grenseflaten mellom sluttbruker og detaljister der NFC-teknologien er muliggjort. 38 Per i dag tilbys tjenesten av omtrent 400 utsalgssteder. En framskrevet prognose, som beror på trendutvikling, anslår at bruken vil tilta i tiden fremover. Blant annet har teknologiselskapet Apple lansert sin egen versjon under navnet Apple pay, og her hjemme har DNB og Telenor i samarbeid utviklet betalingsløsningen «Valyou». NFC-Teknologien er innarbeidet i nye, utstedte bankkort fra blant annet DNB og Sparebank 1, og i nye mobiltelefoner fra blant annet Apple, Samsung, HTC, LG og Sony. Videre har det sveitsiske selskapet SWATCH nylig lansert klokker med innebygd NFC-teknologi Begrepet effektivitet i denne sammenheng omfatter både kostnadseffektivitet, hurtighet og sikkerhet (Haare og Solheim, 2011). 38 Deloitte anslår at 5 pst. av omtrent millioner telefoner med NFC-teknologi vil bli brukt minst engang i måneden til betalingsformål i 2015, tilsvarende tall for 2014 var 0,5 pst av millioner enheter NyAnalyse AS 47

51 Toveis, endogene drivkrefter: forbrukerdrevet økt etterspørsel etter bankkort med NFCklargjort brikke, og økt etterspørsel etter NFC-klargjorte betalingsterminaler fra brukersteder. Etterspørselen fra forbrukere er en økende funksjon av antall brukersteder som tilbyr løsningen, og motsatt antall brukersteder som tilbyr løsningen er en stigende funksjon av antall forbrukere med Apple pay, Valyou o.l. Ofte er slike toveis, endogene prosesser, drevet av satsing og utbredelse på tilbudssiden til tross for at gjennomsnittlige kostnader overstiger nytten i startfasen. 40 Løsningen er todelt: (1) mobilen som betalingsmiddel, og (2) bankkort med NFC-klargjort brikke. Kunder kan utføre en betaling ved å holde mobilen eller bankort m/nfc-brikke inntil betalingsterminalen som støtter NFC (POS-terminaler). Dagens tilbud har en øvre maksgrense på 200 kroner for betalinger uten bruk av PINkode. Tjenesten er tilgjengelig selv uten mobildekning. Vi ser på dette innsparingspotensialet, eller gevinsten, ved hjelp av et kontrafaktisk analyserammeverk, der mernytten måles som avviket mellom faktiske kostnader og kontrafaktiske kostnader dersom én eller flere variabler hadde hatt ulik verdi. Nytten knytter seg primært til innspart tid for to aktører i betalingskjeden: (1) forbrukere, og (2) brukersteder. I beregninger av samlede samfunnsøkonomiske kostnader har vi beveget oss fra den mer tradisjonelle metodikken, der kun kostnader i form av tapt produksjon o.l. legges til grunn. Vi utvider dette kostnadsbegrepet til å omfatte også kostnader ved tidsbruk for forbrukeren. Dette beror på en forståelse av at konsumenter har en alternativ kostnad ved tidsbruk. Tid brukt til å handle gir mindre tid til lønnsbringende arbeid og/eller fritid. Tidsbruken er kostnadsberegnet ut fra SSBs opplysninger om gjennomsnittlig lønnsnivå i Norge. Norges Bank (NB) gjennomfører periodevise analyser av kostnadseffektiviteten i betalingssystemet i Norge. Disse analysene er utformet slik at resultatene kan sammenliknes over tid og med andre land. Kostnader for samfunnet er beregnet som summen av de bedriftsøkonomiske kostnadene for de enkelte aktørene i betalingssystemet, fratrukket gebyrer mellom aktørene. Sammenlagt sier de noe om hva betalingsoppgjør koster oss som samfunn i kroner. I 2007 utgjorde de samlede samfunnsøkonomiske kostnadene 11 mrd. kroner, eller 0,49 pst. av BNP. I tilsvarende studie fra 2014 beregner de at kostnadene utgjorde hele 14 mrd. kroner (0,47 pst. av BNP) NyAnalyse AS 48

52 NBs siste analyse er fra Her har de inndelt kostnadene knyttet til betaling på følgende måte: Kostnader forbundet med kortbetaling er delt inn i (a) kostnader knyttet til BankAxeptsystemet, og (b) kostnader knyttet til internasjonale betalingskort. Kostnader forbundet med kontantbetalinger er fordelt på kostnad knyttet til selve betalingen og kostnader ved infrastrukturen for kontanter (f.eks. ulike former for uttak og innskudd). Girobetalinger gir opphav til ulike kostnader forbundet med elektroniske og papirbaserte betalinger. Husholdninger Giro, kort og e- betaling. Kontant Brukersteder og andre bedrifter/foretak Betalingsmottakernes banker/ kortinnløsere Norges Bank Underleverandrører Betalere (husholdninger/kortholdere). Betalingsmottakere (brukersteder). Betalernes banker. Betalingsmottakeres banker (kortinnløsere). Norges Bank. Underleverandører (vakthold, påfyll av minibank o.l.). Bankene har egne produksjonskostnader og kostnader/gebyrer til underleverandører. Husholdningenes kostnader (uten gebyrer) er beregnet med utgangspunkt i tidsbruken ved ulike typer betalinger og betalingstjenester og antallet transaksjoner husholdningene gjennomførte. Tidsbruken er kostnadsberegnet ut fra SSBs opplysninger om gjennomsnittlig lønnsnivå i Norge. Brukerstedenes egne kostnader er dels basert på tidskostnaden ved ulike betalinger. Tidsbruken er verdsatt ut fra SSBs indeks for totale arbeidskraftkostnader i varehandelen. En separart brukerstedsundersøkelse dekket øvrige interne kostnader og kostnader/gebyrer til underleverandører. 41 Analysen dekker ikke person-til-person-betalinger, bank-til-bank-betalinger, grensekryssende betalinger og betalinger ved bruk av sjekker, bensinkort og e-penger. Tallmaterialet og beregningene er heftet med usikkerhet. NyAnalyse AS 49

53 Hurtigheten er av stor betydning for effektiviteten til et betalingsinstrument. Tiden det tar å betjene en betalingstransaksjon av en selger bør behandles som en del av kjøpmannens kostnad, målt ved gjennomsnittslønnen til kassearbeideren. Dermed innebærer tidsbruken knyttet til transaksjonen en kostnad for selger. For kjøper er tiden det tar å stå i kø en kostnad, og en reduksjon i køen kan dermed redusere konsumentkostnadene. Å korte ned køene kan også være en gevinst for selger, dersom færre i kø sikrer mersalg. Undersøkelser viser at kunder ikke ønsker å stå i kø for å betale når de handler. 2/5 av kundene nekter å vente mer enn to minutter mens 2/3 ofte avbryter kjøpet (Barclays Bank, 2010). 42 Polasik M. m. fl.(2012) analyserer empirisk tidsbruken knyttet til ulike betalingsløsninger som kan brukes ved fysiske betalingspunkter ( Points-Of-Sale (POS)). Slike er kontanter, kort og mobil betaling (NFC og remote). Transaksjonene ble tidsmålt vha. digital kronografering («tid-staging») av videomateriale tatt opp i de største butikkjedene i Polen. Resultatene deres fastslår at kontanter er en signifikant raskere betalingsmetode enn tradisjonelle betalingskort med magnetstripe eller chip. Imidlertid er innovative betalingsmetoder som kontaktløs kort og NFC mobilbetaling konkurransedyktige i forhold til kontanter når det kommer til tidseffektivitet. Kontaktløse kort brukt i offline modus og uten å skrive ut kvittering er, ifølge forfatterne, de første populære betalingsmetodene i historien som er raskere enn kontanter. Tidsestimater fra denne og liknende studier har begrenset overføringsverdi på grunn av landsspesifikke forskjeller i betalingsprosedyren, IKT-modenhet og infrastruktur. Likevel kan vi si noe meningsfylt om tidsbesparelse ved å bruke e-betaling (NFC) kontra kontanter ved oppgjør ved å bruke tidsbruk ved kontantbetaling som numéraire (måleenhet). Tabellen nedenfor viser tidsbesparelsen i prosent for Nederland, Belgia og USA NyAnalyse AS 50

54 Anslag fra NB viser at de samlede kostnadene for forbrukere, også omtalt som husholdninger, utgjorde om lag 6,2 mrd. kroner i Omregnet som andel av brutto nasjonalprodukt (BNP) tilsvarer dette 0,20 pst. Studien peker på at mesteparten av husholdningenes kostnader knytter seg til tidsbruken ved å utføre betalinger. De beregner at hver betaling ved et brukersted (kort og kontant) kostet husholdningen i gjennomsnitt 1,67 kroner. For brukersteder anslår NB at de totale kostnadene til betalinger utgjorde 4,3 mrd. kroner i 2013, eller 0,14 pst. av BNP. Tabell 2 ovenfor viser tidsestimater knyttet til ulike betalinger. Både NB og andre tilsvarende, internasjonale studier viser at tidsbruk er en vesentlig kostnadspost for både husholdninger og bedrifter. Tidskostnaden for husholdninger beregnes som produktet av tidsbruken per betaling (målt i sekunder), totalt antall betalinger og netto gjennomsnittlig lønn (per sekund). For brukersteder benyttes samme metodikk, men kostnader måles i brutto (fulle kostnader) før skatt med «overhead»-kost. Boks 1. Forbrukerundersøkelse av NFC-teknologien i Norge Telenor har studert hvordan den nye NFC tjenesten har blitt mottatt og påvirket brukernes rutiner gjennom en spørreundersøkelse i etterkant av en «soft launch» av Valyou i juni Funn og resultater er gjengitt i en intern rapport med navnet «Digg, det virker! Respons fra 89 testbrukere av Valyou». Undersøkelse stiller 42 spørsmål, deriblant spørsmål om førstegangsopplevelsen, bruk av PIN-kode og opplevelse av effektivitet. Til vårt formål er resultatet fra den sistnevnte kategorien av særlig interesse. Spørsmålet om effektivitet var todelt: (1) respondentene ble spurt om selve betalingstransaksjoner, altså tiden de holder telefonen inntil POS-terminalen, og sammenlikne Valyou med betalingsmidler som plastkort og kontanter. Her fremhever hele 68,5 pst. av de spurte Valyou som mer effektiv (raskere) enn andre betalingsmidler; (2) Deretter blir brukerne spurt om å vurdere den totale kjøpsprosessen (hente frem betalingsmiddel, betale, motta kvittering mv.). Svarfordelingen viser at 66,3 pst. av spurte opplever hele kjøpsprosessen som raskere når Valyou brukes De resterende som svarer enten ingen eller økt tidsbruk oppgir også at årsaken knytter seg til usikkerhet knyttet til bruksmåte og/eller annen teknisk feilmelding. NyAnalyse AS 51

55 Millioner kroner Oversikt fra NB viser at det i 2013 ble utført 1,75 mrd. transaksjoner med norske betalingskort. I gjennomsnitt brukte per innbygger betalingskortet om lag 347 ganger med en gjennomsnittlig verdi på 443 kroner per transaksjon. Bruken av betalingskort i forbindelse med varekjøp utgjorde samlet sett litt over 600 mrd. kroner i Vi antar at bruken av kontaktløs betaling vil tilta i tiden fremover (mobil og bankkort med NFC-chip), og at dette vil fortrenge både bruken av kort med pin-kode og bruken av kontanter som betalingsinstrument. 44 Vi er likevel av den oppfatning at bruken av kontanter som andel av samlede antall transaksjoner vil holde seg noenlunde konstant. Vi antar derfor at bruken av bankkort med pin-kode er betalingsløsningen som vil bli mest fortrengt. I den videre analysen legger vi til grunn at kostnadsstrukturen ved å tilby NFC-baserte betalingstjenester er lik den for alminnelig kortbruk for både banker og brukersteder. 45 Aktør Kostnadsbesparelse (mill.kr.) Lavalternativ (30 pst.) Kostnadsbesparelse (mill. kr.) Middelalternativ (40 pst.) Kostnadsbesparelse (mill. kr.) Høyalternativ (50 pst.) Forbrukere Brukersteder Totalt Kilde: NyAnalyse Figur 23 viser oversikt over kostnadsbesparelse i mill. kroner, under ulike alternativer for utbredelse og benyttelse av kontaktløs betaling. I middelalternativet legger vi til grunn at om lag 40 pst. av alle korttransaksjonene i 2013 hadde blitt gjennomført ved hjelp av enten bankkort u/pinkode (kontaktløs) eller med en NFC-klargjort mobiltelefon. Våre beregninger viser at dette kunne ha utløst kostnadsbesparelser for forbrukere og brukersteder med henholdsvis 161 mill. kroner og 242 mill. kroner millioner kroner sammenlagt Husholdninger Brukersteder Lavalternativ (30 pst.) Middelalternativ (40 pst.) Høyalternativ (50 pst.) Kilde: NyAnalyse 44 En utvalgsundersøkelse gjennomført av TNS Gallup på vegne av medienorge, viser at om lag 84 pst. av alle over 15 år i Norge hadde en smarttelefon ved begynnelsen av Det kan tenkes at NCF-baserte løsninger kan utløse innsparinger for banker og brukersteder pga. storskalautbytte o.l. For enkelthets skyld har vi sett vekk fra slike andreordens effekter. NyAnalyse AS 52

56 Nye, innovative telekommunikasjonsløsninger tillater samt muliggjør løsninger som var nærmest utenkelige bare 5-10 år tilbake. Økt sikkerhet, brukervennlighet og tiltakende kommersiell utbredelse i massemarkedet av nye løsninger som bygger videre på eksisterende teknologi, vil forandre varehandel og tjenesteytende sektor med hensyn til både effektivitet og produktivitet. Figur 24 viser oversikt over antall personer med avtale om mobilbank, det fremkommer av figuren at antall avtaler har steget med hele 477 pst. mellom 2013 og Figur 25 viser på sin side antall avtaler om brevgiro og antall avtaler om faste betalingsoppdrag i tusen mellom Avtale om brevgiro (v.a.) Avtaler om faste betalingsoppdrag (AvtaleGiro og Autogiro) (h.a.) Kilde: Norges Bank Dette avsnittet vil også se på gevinstbesparelse for forbrukere knyttet til bruken av nye, innovative applikasjoner som tillater og muliggjør person-til-person pengeoverføringer via mobiltelefonen. I hverdagen betyr dette flere praktiske løsninger for kundene. Det er veldig enkelt å overføre penger til venner og familie. Kun et par raske tastetrykk på mobiltelefonen, så er pengene på vei. Det går raskt så lenge begge har løsningen på sin smarttelefon, og man slipper uttak i minibank eller betaling via nettbanken. DNB lanserte i høst 2014 sin versjon under navnet «Vipps», Sparebank 1 fulgte opp med sin versjon med navnet «Venneregnskap». Markedet er i sterk vekst, og stadig nye brukere ser ut til å overføre verdier ved hjelp av denne og andre tilsvarende apper. 46 Verdioverføringer mellom personer er utelatt i Norges Banks analyse av kostnadseffektivitet i betalingssystemet, men det er rimelig å anta at verdioverføringer mellom person-til-person (far til sønn, venn til venn o.l.) gjøres via enten (a) kontooverføringer, eller (b) kontantoverføring. Begge overføringsmetoder utløser en transaksjonskostnad, og tynger dermed kostnadsregnskapet. Nye løsninger for interperson-overføring av verdier, har og vil i tiden framover øke effektiviteten i betalingssystemet. Ved hjelp av tidsestimater og kostnadsanslag fra NB har vi beregnet innsparingen for forbrukere, brukersteder og andre underleverandører av økt bruk av betalingsapplikasjoner NyAnalyse AS 53

57 Tabell 7 under viser samlet samfunnsøkonomisk kostnad, fordelt etter husholdninger (forbrukere), brukersteder og underleverandører (produksjonskostnad). Vi finner blant annet at økning i pengeoverføring mellom personer, vil redusere kontantbehovet. Redusert kontantbehov, gir alt annet likt, færre kontantuttak ved minibank og ved uttakssteder. Dette vil redusere: (1) produksjonskostnader for brukersteder (brutto lønn med «overhead» og kostnader til underleverandører), (2) tidsbesparelse for forbrukerne målt som tidsgevinst omregnet til netto lønn. Boks 1: MobilePay i Danmark - Nøkkeltall Betalingsapplikasjonen MobilePay har opplevd stor suksess i Danmark. Omtrent 2/3 av alle smartelefonene i Danmark hadde installert MobilePay. Tjenesten har opplevd en femdobling av antall brukere i løpet av kun 12 måneder. Ifølge Danske Bank hadde de 2,3 millioner aktive brukere av MobilePay ved utgangen av september Dette tilsvarer litt over 41 pst. av befolkningen i Danmark. På en enkelt lønningsdag (30. september) ble det gjennomført transaksjoner til en verdi av 154 millioner kroner. Hver måned blir det gjennomført omtrent 9 millioner overføringer fra person-til-person. Dette utgjør litt over 4 transaksjoner i snitt per bruker per måned, eller 48 overføringer per år. Kilde: Danske Bank 47 I snitt ble det gjennomført om lag 4 pengeoverføringer hver måned ved hjelp av MobilePay i Danmark. Dette tallet gjenspeiler antallet transaksjoner per person i snitt, per måned. Omregnet til ett år, tilsvarer dette 48 transaksjoner per bruker. Danske Bank rapporterer at det ble gjennomført overføringer i september 2015 alene, til en verdi av 154 millioner DKR. I gjennomsnitt ble om lag 350 DKR overført per transaksjoner. Omregnet til norske kroner tilsvarer dette om lag 390 kroner. 48 Type Antall uttak Samlet verdi i kroner Uttak ved minibank 66,8 mill. 99 mrd. kroner Uttak ifm. varekjøp 51,1 mill. 21,7 mrd. kroner Kilde: Norges Bank Vi bygger videre på datagrunnlaget fra Danmark, og ser på hvordan hvilke konsekvenser dette vil ha for bruken av kontanter i Norge. I 2013 ble det gjennomført 66,8 millioner uttak fra minibanker og 51,1 millioner uttak av kontanter i forbindelse med varekjøp i Norge. I snitt ble det tatt ut om lag 1482 kroner per uttak fra minibank per person, og 425 kroner per uttak av kontanter ved varekjøp. Tall fra NB viser at hver innbygger benyttet seg av en minibank i gjennomsnitt 13 ganger. Dette er lavere enn hos sammenliknbare land NyAnalyse AS 54

58 Kilde: Norges Bank/NyAnalyse Tabell 8 viser gjennomsnittlig uttaksbeløp ved minibank og i forbindelse med varekjøp. Vi legger til grunn at det i snitt overføres om lag 390 kroner fra person-til-person ved hjelp av en betalingsapplikasjon. Dette beløpet utgjør 25 pst. av gjennomsnittlig beløp fra en minibank, og 90 pst. av uttaksbeløpet ifm. varekjøp. Videre legger vi til grunn at bruken av betalingsapplikasjone for verdioverføring vil fortrenge kontantuttak fra minibank (50 pst.) og ved varekjøp (50 pst.) likt. Det er verdt å nevne at overføring av verdier mellom personer, avstedkommer også ved hjelp av nettbank. Vi har sett vekk fra dette tredje alternativet. Resultater fra analysen er derfor å regne som et konservativt nedre anslag, ettersom tidsbruken knyttet til innlogging og overføring av penger kan være større enn ved uttak ved en minibank eller ifm. varekjøp. I vårt hypotetiske tilfelle der antall brukere tilsvarer 2 mill. (antall personer som har lastet ned Vipps per i dag er ), vil tjenestebruken redusere antall kontantuttak fra både minibank og i forbindelse med varekjøp. 49 Vi legger til grunn at hver person bruker tjenesten 48 ganger i året, og overfører et snitt beløp tilsvarende 390 kroner per transaksjon. Dette utgjør litt over 25 pst. av gjennomsnittlig uttaksbeløp ved en minibank og 90 pst. av snittuttaket ved varekjøp. Dermed vil antall turer til minibanken reduseres med om lag 12 turer og til butikken med omtrent 44 turer. Norges Bank har beregnet at hvert minibankuttak hadde en samfunnsøkonomisk kostnad på 14,05 kroner og at kortbruk hadde en samfunnsøkonomisk enhetskostnade på 2,93 kroner i I sum gir dette en samlet samfunnsøkonomisk kostnadsinnsparing på litt under 300 millioner kroner. 50 Dette er da produktet av antall færre uttak ved minibanken og i butikken og gjennomsnittlig samfunnsøkonomisk kostnad knyttet til uttak. 49 Dette tilsvarer omtrent 40 pst. av den samlede norske befolkningen, og er lik andelen i Danmark. 50 Her forutsetter vi at kostnaden ved å overføre penger via betalingsapplikasjoner er neglisjerbar og lik null for alle aktører i betalingskjeden. NyAnalyse AS 55

59 Kilde: NyAnalyse Samlet samfunnsøkonomisk kostnadsbesparelse (mill. kroner) Uttak ved minibank Uttak ifm. varekjøp Totalt Som vi har sett vil både NFC-løsninger og betalingsapplikasjoner forandret våre tilvante syn og handlingsmåte knyttet til verdioverføringer mellom forbruker og produsent, og mellom person til person. Ved hjelp av et kontrafaktisk analyserammeverk, finner vi at under gitte forutsetninger ville disse teknologiene dersom de var mer utbredt gitt en samlet besparelse for Norge i størrelsesorden 700 millioner kroner, eller tilsvarende 0,3 pst. av bruttonasjonalproduktet (BNP) for Fastlands-Norge. Dette er summen av innsparingen knyttet til økt bruk kontaktløs betaling (middelalternativet på 400 mill. kroner) og besparelsene forbundet med økt bruk av betalingsapplikasjoner og redusert kontantbehov. Mernytten for norske husholdninger og bedrifter av nye IKT-løsninger vil, alt annet likt, kumulert for en tiårs-periode utgjøre et sted mellom 6-7 mrd. kroner. Sammenliknet med resultater fra Norges Bank studien, som avdekker samlet samfunnsøkonomisk kostnad knyttet til betalingssystemet på 14, 5 mrd. kroner i 2013, viser våre beregninger at nye, digitale betalingsløsninger kan gi Norge en effektivitetsgevinst på 5 pst. Det er verdt å nevne at vi har lagt til grunn mer konserative anslag i våre beregninger enn trendanalyser fra andre studier skulle tilsi. NyAnalyse AS 56

60 Aghion, P., & Howitt, P. (1999). On the Macroeconomic Effects of Major Technoloigcal Change. Nordic Journal of Political Economy, 25, ss Baily, M., & Lawrence, R. (2001, April). Do We Have a New E-conomy? American Economic Review, ss Brynjolfsson, E., & Hitt, L. (2003). Computing productivity: Firm-level evidence. Review of economics and statistics, 85, ss Direktoratet for forvaltning og IKT. (2015). Innbyggerundersøkelsen Hva mener brukerne? Oslo: DIFI. Direktoratet for økonomistyring (DFØ). (2014). Veileder i samfunnsøkonomiske analyser. Oslo: Vigmostad & Bjørke AS. Edquist, H. (2009). Hur länge förblir IKT avgörande för svensk produktivitetsutveckling? Ekonomisk debatt, 37. European Commission. (2014). Digital agenda for Europe. Luxemburg: European Union. Field, A. (2003). The Most Technologically Progressive Decade of the Century. American Economic Review, 93, ss Forbrukerrådet. (2014, Januar 25). Befolkningsundersøkelse om ulike boligspørsmål. Hentet fra Gjefsen, H. M., Gunnes, T., & Stølen, N. M. (2014). Framskrivinger av befolkning og arbeidsstyrke etter utdanning med alternative forutsetninger for innvandring. Oslo: Statistisk sentralbyrå. Haare, H., & Solheim, J. A. (2011, Oktober). Utviklingen av det norske betalingssystemet i perioden , med særlig vekt på Norges Banks rolle. Norges Banks skriftserie nr. 40. Hansen, I., Hernes, G., Hippe, J., Kalhagen, K., Nafstad, O., Røtnes, R., & Seip, Å. (2009). Det norske IKT-samfunnet - Scenarier mot Econ Pöyry og Fafo. Helsedirektoratet. (2015). Nøkkeltall for helse- og omsorgssektoren. Oslo: Helsedirektoratet. InFact. (2014). Spørreundersøkelse om bolig. Oslo: InFact. Jorgenson, D., & Ho, M. (2008). A Retrospective Look at the U.S. Productivity Growth Resurgence. Journal of Economic Perspectives, 22, ss Jorgenson, D., Ho, M., & Stiroh, K. (2005). Productivity, Vol. 3: Information Technology and the American Growth Resurgence. MIT Press. Kamakura, W., & Ramón-Jerónimo, M. (2012). A dynamic perspective to the internationalization of small-medium enterprises. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(2), ss Kommunal- og moderniseringsdepartementet. (2012). Meld. St. 28 ( ) - Gode bygg for eit betre samfunn. Oslo: Kommunal- og moderniseringsdepartementet. NyAnalyse AS 57

61 Listersamarbeidet. (2014). Mas, M., & Fernández de Guevara Radoselovics, J. (2014). The 2014 predict report - An Analysis of ICT R&D in the EU and Beyond. Seville: European Commission - Institute for Prospective Technological Studies. Norges Bank Memo. (2014). Kostnader i det norske betalingssystemet. Oslo: Norges Bank. O'Donnell, C. (2008, Februar). An aggregate quantity-price framework for measuring and decomposing productivity and profitability change. Working Paper Series, Centre for Efficiency and Productivity Analysis. OECD. (2001). The new economy - Beyond the hype. OECD growth project. OECD. (2003). ICT and Economic Growth Evidence from OECD countries, industries and firms. OECD Publishing. OECD. (2013). ICT JOBS AND SKILLS: NEW MEASURES AND THE WORK AHEAD. Paris: DSTI/ICCP/IIS(2013)6. OECD/European Union. (2014). Health at a Glance: Europe Paris: OECD Publishing. Oliner, S., & Sichel, D. (2000, Februar). The Resurgence of Growth in the Late 1990s: Is Information Technology the story. Journal of Economic Perspectives. Polasik, M., Gorka, J., Wilczewski, G., Kunkowski, J., Przenajkowska, K., & Tetkowska, N. (2012). Time Efficiency of Point-of-Sale Payment Methods: The Empirical Results for Cash, Cards and Mobile Payments. Produktivitetskommisjonen. (2015). Produktivitet grunnlag for vekst og velferd. Oslo: NOU 2015:1, Departementenes sikkerhets- og serviceorganisasjon. Pöyry Management Consulting AS. (2013). Samfunnsøkonomisk analyse av elektronisk tinglysning. Oslo: Pöyry Management Consulting AS. Rybalka, M. (2008). Hvor viktig er IKT for utvikling i næringslivet: Produktivitetsanalyse. Økonomiske Analyser, ss Rybalka, M. (2015, Februar). The innovative input mix: Assessing the importance of R&D and ICT investments for firm. Discussion Papers, Statistics Norway Research department. Senter for økonomisk forskning AS. (2011). Kostnadsanalyse av altnerative boformer for eldre. Trondheim: SØF-rapport nr. 04/11. Statistisk sentralbyrå (SSB). (2015, Januar 28). Hentet fra Stiroh, K. (2002, Desember). Informatin Technology and the U.S. Productivity Revival: What Do the Industry Data Say? American Economic Review, ss Tillvaxtanalys. (2014). Hur driver IKT produktivitet och tillväxt? Analyser av kvantitativa data. Östersund. Tiplett, J., & Bostworth, B. (2003). Baumol s disease has been cured: IT and multifactor productivity in U.S. Mannheim: Conference paper at 3rd ZEW Conference on The Economics of Information and Communication Technologies. TNS Gallup. (2015). Smarte kommuner. Oslo: TNS Gallup. NyAnalyse AS 58

62 NyAnalyse AS 59

63 1% 4% 12% Hjemme Bolig u. fast tilknyttet personell 7% Bolig med delvis personell 3% Bolig med fast personell 7% 68% Bolig med uoppgitt bemanning Midlertidig opphold i institusjon Langtidsopphold i institusjon Bistandsbehov er et mål for i hvilken grad en mottaker er selvhjulpen på de fleste områder (noe/avgrenset bistandsbehov) eller helt avhengig av hjelp på flere områder (omfattende bistandsbehov). Hva er mest realistisk og oppnå av forflytninger av brukergrupper gjennom velferdsteknologi? For eksempel er det 54 prosent med midlertidig opphold på institusjon som har fra et avgrenset til middels - stort pleiebehov (figur 15). 41 prosent har et omfattende behov. Det er kun 19 prosent i den første kategorien på langtidsplass i sykehjem, hvor 8 av 10 er klassifisert med et omfattende bistandsbehov. Sammensetningen av mottakere etter bistandsbehov har ikke endret seg nevneverdig mellom (SSB). Noe/avgrenset Middels til stort Omfattende Uoppgitt 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Tjenestemottakere i egen bolig 49% 35% 9% Bolig uten fast tilknytning til personell 42% 38% 13% Bolig med fast tilknytning til personell deler av døgnet 24% 47% 25% Bolig med fast tilknyttet personell hele døgnet 9% 34% 56% Midlertidig opphold i institusjon 13% 41% 41% Langtidsopphold i institusjon 2% 17% 80% Kilde: SSB IPLOS NyAnalyse AS 60

64 NyAnalyse AS 61