Innhold 1. Innledning Sammendrag Regnskapsanalyse Formål og datagrunnlag Inntektssammensetning og

Transkript

1 2012

2 2

3 Innhold 1. Innledning Sammendrag Regnskapsanalyse Formål og datagrunnlag Inntektssammensetning og inntektsvekst Utgifter til lønn Brutto driftsresultat (før avskrivninger) Renter og avdrag Netto driftsresultat Investeringer og finansieringsbehov Forskjeller i inntektsgrunnlag, utgiftsbehov og ressursbruk Analyseopplegg Alle anvendelser Grunnskole Pleie og omsorg Kommunehelse Sosialtjenesten Barnevern Barnehager Befolkningsprognoser og fremtidig utvikling i utgiftsbehov Ressursbruk og kvalitet - tjenesteområdene i ASSS-nettverkene Grunnskoletjenester Barnehagetjenester Barneverntjenester Kulturtjenester Kommunehelsetjenester Pleie- og omsorgstjenester Sosialtjenester Byggesakstjenester Eiendomsforvaltning God praksis Figur- og tabelloversikt

4 4

5 1. Innledning ASSS-nettverket består av de 10 største kommunene i landet Bergen, Bærum, Drammen, Fredrikstad, Kristiansand, Oslo, Sandnes, Stavanger, Trondheim og Tromsø. KS er sekretariat for og samarbeidspartner i nettverket. Hovedfokus i arbeidet er utvikling og analyse av økonomi og styringsdata på aggregert nivå. Aktiviteten og rapportene fra arbeidet skal presentere situasjonen i de samarbeidende kommunenes tjenesteproduksjon og gi grunnlag for sammenlikning og styring med sikte på effektiv tjenesteproduksjon med god kvalitet, og for egen kompetanseutvikling. Samarbeidet ledes av en programkomite på vegne av rådmennene i de ti kommunene. Rådmennene møtes i september hvert år for å drøfte samarbeidet og prioriteringer for videre arbeid, mens programkomiteen har om lag 5 møter i året og leder det løpende arbeidet. I programkomiteen møter: Trondheim... Hans Ole Rolfsen, leder... Nina Nilsen Stavanger... Kjersti Lothe Dahl Bærum... Kari Haram Drammen... Roar Paulsen Fredrikstad... Egil Olsen Kristiansand... Terje Fjellvang Bergen... Elin Karlsen Oslo... Arne Kiil Tone Cecilie Ivarson Sandnes... Torunn S Nilsen Tromsø... Geir Andersen KS... Greetje Refvem Rune Bye Tina Skarheim Som sekretariat for ASSS-samarbeidet utarbeider KS årlig en hovedrapport med sammenlikninger mellom kommunene og enkeltrapporter for de ti kommunene Rapportene gir analyser på tre hovedområder: Regnskaps- og finansanalyser; basert på kommuneregnskap og konsernregnskap Forskjeller i inntektsgrunnlag, utgiftsbehov og ressursbruk Ressursbruk og kvalitet på tjenesteområdene Hovedansvarlige for årets rapporter er Trond Hjelmervik Hansen og Jan Aarak. Følgende KS-medarbeidere er bidragsytere til rapportene: Katrine Nikolaisen, Tina Skarheim, Veslemøy Hellem, Turid Haugen, Siv Irèn Storbekk, Margareth Belling, Laila T. Kleven, Jan Sørbø, Chriss Madsen, Halvard Svendsen, Ingunn Monsen og Geir Halstensen. Oslo 17. september

6 2. Sammendrag ASSS-kommunene omfatter Norges 10 mest folkerike kommuner: Fredrikstad, Bærum, Oslo, Drammen, Kristiansand, Sandnes, Stavanger, Bergen, Trondheim og Tromsø. Til sammen bor om lag 1/3 av Norges befolkning i disse kommunene. ASSS-kommunene har hatt klart sterkere befolkningsvekst de siste årene enn resten av kommunene. Fra 2006 til 2012 hadde ASSS-kommunene en befolkningsvekst på 11,3 prosent, mens befolkningsveksten i resten av landet var på 5,7 prosent. Blant ASSSkommunene var det sterkest befolkningsvekst i Sandnes med 15,0 prosent, mens Fredrikstad hadde lavest vekst i folketallet med 6,8 prosent. ASSS-kommunene har hatt sterkere vekst i aldersgruppen 0-5 år og dermed sterkere vekst i behov for barnehager enn kommunene i resten av landet. ASSS-kommunene hadde en økning på 12,9 prosent fra 2006 til 2012, mens antall innbyggere 0-5 år gikk opp med 4,1 prosent i kommunene i resten av landet. Blant ASSS-kommunene var det Oslo som hadde sterkest vekst i antall barn 0-5 år med 18,7 prosent, mens Bærum hadde lavest vekst med 3,6 prosent. Også aldersgruppen 6-15 år og dermed behovet for grunnskole har vist sterkere vekst i ASSSkommunene enn i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene var det en økning fra 2006 til 2012 på 2,9 prosent, mens i kommunene i resten av landet gikk antall barn 6-15 år ned med 2,6 prosent. Blant ASSS-kommunene var det Oslo som hadde sterkest vekst i antall barn 6-15 år med 9,6 prosent, mens Tromsø hadde nedgang på 5,3 prosent. Derimot hadde ASSS-kommunene samlet sett svakere vekst i antall innbyggere 67 år og over enn kommunene i resten av landet. Fra 2006 til 2012 hadde ASSS-kommunene en økning i antall innbyggere 67 år og over på 9,2 prosent, mens kommunene i resten av landet hadde en økning på 11,6 prosent. Blant ASSS-kommunene var det Tromsø som hadde sterkest vekst i antall innbyggere 67 år og over med 21,4 prosent, mens Oslo hadde lavest vekst med 2,0 prosent. Fra 2010 til 2011 har netto driftsresultat samlet sett gått opp i ASSS-kommunene, mens det har gått ned i kommunene i resten av landet. I 2011 var netto driftsresultat i ASSSkommunene utenom Oslo på 2,9 prosent, i Oslo var netto driftsresultat på 4,5 prosent, mens resten av kommunene hadde netto driftsresultat på 1,9 prosent. Det var Bærum og Stavanger som hadde høyest netto driftsresultat av ASSS-kommunene utenom Oslo med henholdsvis 5,3 og 4,0 prosent, mens Drammen og Bergen hadde lavest med 1,5 og 1,6 prosent.. Fra 2010 til 2011 hadde ASSS-kommunene sterkere utvikling i skatteinntekter inkludert eiendomsskatt enn kommunene i resten av landet. Oslo hadde en nominell vekst i skatteinntektene på 3,9 prosent, de øvrige ASSS-kommunene hadde nominell nedgang på 1,2 prosent, mens kommunene i resten av landet hadde en nedgang på 4,6 prosent. I tillegg til Oslo hadde Bærum sterkest nominell vekst i skatteinntektene med 2,4 prosent, mens det var sterkest nominell nedgang i skatteinntektene Kristiansand, Drammen, Tromsø og Sandnes som alle hadde en nedgang på mellom 3,5 og 4,0 prosent. Den svake nominelle utviklingen i skatteinntektene fra 2010 til 2011 må ses i sammenheng med at regjeringen la opp til å redusere skatteinntektenes andel av kommunenes inntektsgrunnlag. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde litt høyere vekst i utgifter til lønn eksklusiv sosiale utgifter enn kommunene resten av landet i 2011, mens Oslo hadde lavere. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde en nominell økning på 6,1 prosent, Oslo hadde en økning på 5,7 prosent og kommunene i resten landet hadde en økning på 6,0 prosent. Blant ASSS-kommunene var 6

7 det størst vekst i utgifter til lønn eksklusiv sosiale utgifter i Tromsø med 8,2 prosent, mens det var svakest vekst i Stavanger med 3,8 prosent. I 2011 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo noe høyere netto renteutgifter og avdrag (inkludert utbytte og finansielle gevinster og tap) enn kommunene i resten landet, mens Oslo hadde klart lavere. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde netto renteutgifter og avdrag som tilsvarte 4,4 prosent av driftsinntektene, Oslo hadde 1,7 prosent og kommunene i resten av landet 4,2 prosent. Av ASSS-kommunene utenom Oslo var det Sandnes som hadde lavest netto renteutgifter og avdrag med 1,7 prosent. Det var Tromsø og Fredrikstad som hadde høyest netto renteutgifter og avdrag med henholdsvis 6,1 og 5,9 prosent. Fra 2010 til 2011 økte netto renteutgifter og avdrag i forhold til inntektene i både ASSSkommunene og i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo økte netto renteutgifter og avdrag med 0,8 prosentenheter i forhold til inntektene, i Oslo var økningen på 0,1 prosentenheter, mens økningen i kommunene i resten av landet var på 0,7 prosentenheter. Av ASSS-kommunene hadde Drammen størst økning i netto renteutgifter og avdrag med 6,0 prosent av driftsinntektene. Fredrikstad hadde størst nedgang med 0,8 prosent. Investeringsutgiftene har generelt gått noe ned i forhold til inntektene fra 2010 til ASSS-kommunene hadde klart høyere investeringsutgifter i 2011 enn kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo utgjorde investeringsutgiftene 14,4 prosent av inntektene i 2011, noe som var en nedgang fra 15,1 prosent i I Oslo var investeringsutgiftene i 2011 på 14,6 prosent av inntektene. Dette var en nedgang fra 16,4 prosent i I kommunene i resten av landet var investeringsutgiftene på 12,4 prosent i 2011, noe som var en nedgang fra 13,2 prosent året før. Blant ASSS-kommunene var det Kristiansand som hadde de høyeste investeringene med 26,2 prosent av inntektene, mens investeringsutgiftene var lavest i Bergen og Fredrikstad med 11,0 og 11,2 prosent. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde i 2011 høyere finansieringsbehov enn kommunene i resten av landet. Finansieringsbehovet i ASSS-kommunene utenom Oslo i 2011 var på 8,7 prosent av inntektene. Dette var en nedgang fra 11,0 prosent året før. Kommunene i resten av landet hadde et finansieringsbehov på 8,1 prosent i 2011, noe som var en nedgang fra 9,0 prosent i I Oslo var finansieringsbehovet i 2011 på 1,7 prosent, noe som var en klar nedgang fra 14,9 prosent i Av ASSS-kommunene utenom Oslo hadde Kristiansand og Drammen størst finansieringsbehov i 2011 med henholdsvis 19,3 og 10,1 prosent av inntektene, mens Sandnes hadde lavest med 3,6 prosent. Også i 2011 var det en nedgang i netto fordringer i forhold til inntektene. I ASSS-kommunene utenom Oslo utgjorde netto fordringer -51 prosent av driftsinntektene i 2011 og -48 prosent i I kommunene i resten av landet utgjorde netto fordringer -51 prosent av inntektene i 2011 og -49 prosent i Oslo hadde netto fordringer på -8 prosent av inntektene i 2011 og -10 prosent i I tillegg til Oslo hadde Bærum og Trondheim høyest netto fordringer blant ASSS-kommunene i 2011 med henholdsvis -36 og -37 prosent, mens Tromsø hadde lavest med -93 prosent. Kristiansand hadde størst nedgang i netto fordringer fra 2010 til 2011 tilsvarende 11 prosent av driftsinntektene, mens Tromsø hadde størst økning med 7 prosent av inntektene. Vi har beregnet at ASSS-kommunene utenom Oslo samlet sett så vidt hadde positivt handlingsrom 1 i 2011, mens Oslo og kommunene i resten av landet hadde negativt 1 Handlingsrommet fremkommer ved å korrigere netto driftsresultat med avvik mellom avskrivninger og avdrag, netto avsetninger til bundne fonds og dekning av regnskapsmessige underskudd, samtidig som det er tatt høyde for at hele moms-kompensasjonen for investeringsutgifter føres i investeringsregnskapet. 7

8 handlingsrom. Av ASSS-kommunene hadde Bærum og Sandnes høyest handlingsrom med henholdsvis 2,6 og 2,3 prosent, mens Drammen hadde lavest med -3,3 prosent. Generelt tilsier hensynet til langsiktig balanse at i kommuner med negativt handlingsrom bør driftsutgiftene øke mindre enn driftsinntektene de kommende år, samtidig som investeringsutgiftene bør øke mindre enn driftsinntektene. Det er til dels store forskjeller i inntektsgrunnlaget ASSS-kommunene i mellom. Når vi korrigerer for forskjeller i utgiftsbehov per innbygger, pensjonstilskudd, arbeidsgiveravgift etc, kommer vi frem til at Tromsø hadde høyest disponibel inntekt blant ASSS-kommunene i 2011, mens Drammen hadde lavest. Korrigert disponibel inntekt i Tromsø tilsvarte 106,9 prosent av landsgjennomsnittet, mens Drammens inntekter tilsvarte 91,8 prosent. Forskjeller i inntekt gir også kommunene forskjellige muligheter med hensyn til hvor mye ressurser de kan bruke på tjenesteyting. Beregningene våre viser imidlertid at ASSSkommunene med lave disponible inntekter generelt sett bruker en større del av inntektene til såkalte nasjonale velferdsgoder som grunnskole etc enn ASSS-kommunene med høye disponible inntekter. Det er derfor grunn til å tro at forskjellene i tjenestetilbud innenfor disse sektorene er mindre enn forskjellene i inntektsgrunnlag isolert sett kunne tilsi. Av ASSS-kommunene var det Bærum og Stavanger som hadde høyest netto driftsutgifter til pleie og omsorg, mens Sandnes, Bergen og Bærum hadde høyest utgifter sett i forhold til inntektsgrunnlaget. Det var Drammen, Kristiansand og Trondheim som hadde lavest netto driftsutgifter til pleie og omsorg, mens Kristiansand og Trondheim også hadde lavest netto driftsutgifter sett i forhold til inntektsgrunnlaget. Når det gjelder grunnskole var det Kristiansand og Tromsø som hadde høyest netto driftsutgifter blant ASSS-kommunene, mens Sandnes og Oslo hadde høyest utgifter sett i forhold til inntektsgrunnlaget. Det var Drammen og Bærum som hadde lavest netto driftsutgifter til grunnskole, mens Bærum og Stavanger hadde lavest netto driftsutgifter sett i forhold til inntektsgrunnlaget. ASSS-kommunene kan vente en sterkere befolkningsvekst og vekst i utgiftsbehov i årene frem mot 2018 enn kommunene i resten av landet. ASSS-kommunene som i dag omfatter 33 prosent av landets befolkning, vil i denne perioden trolig stå for 38 prosent av veksten i utgiftsbehov på landsbasis. Frem til 2018 tilsier befolkningsutviklingen at brutto driftsutgifter i ASSS-kommunene må øke med om lag 9 prosent for å kunne videreføre standarder og dekningsgrader fra Dette er mer enn for kommunene i resten av landet som må ha en økning på 6 ½ prosent. Det er særlig økt utgiftsbehov innenfor grunnskole og barnehager som gjør at ASSSkommunene får prosentvis sterkere vekst i utgiftsbehovet enn resten av landet. Samtidig kan ASSS-kommunene forvente en noe lavere vekst i behovet for eldreomsorg enn i resten av landet. 8

9 3. Regnskapsanalyse 3.1. Formål og datagrunnlag I dette kapitlet foretas det en enkel analyse av ASSS-kommunenes regnskaper med vekt på sammenlikning mellom ASSS-kommunene. Analysen er fokusert på kommunene som konsern. Konsernene omfatter kommunekassen og særbedriftene som inngår i konsernregnskapsstatistikken til Statistisk sentralbyrå. Med særbedrift menes enheter organisert etter Kommuneloven 11 og 27, samt kapittel 11 og IKS organisert etter lov om IKS 2. Tallene for ASSS-kommunene samlet sammenliknes også med resten av kommunene. Hensikten med analysen er både å få frem likheter og forskjeller mellom ASSS-kommunene, og i hvilken grad ASSS-kommunene som gruppe atskiller seg fra de andre kommunene. Fokus er primært rettet mot hvordan kommunenes inntekter er sammensatt, hvordan inntektene anvendes og forholdet mellom inntektsnivå og utgiftsnivå. Det legges liten vekt på å analysere den generelle utviklingen i kommuneøkonomien i Norge. Oslo kommune er en kommune som også har fylkeskommunale funksjoner. Kommunen avgir et felles regnskap, og dermed vil tall for fylkeskommunale aktivitet påvirke tallstørrelsene. Selv om det i denne rapporten er gjort sjablongmessige endringer vil tallene for Oslo i noen sammenhenger ikke være fullt ut sammenlignbare med de andre kommunenes tall. Det er også laget egne kommunerapporter der vi ser mer detaljert på utviklingen i hver enkelt kommune i perioden 2009 til Siden dette kapitlet er en regnskapsanalyse, er analysen konsentrert om størrelser målt i forhold til driftsinntektene i den enkelte kommune. I og med at driftsinntektene varierer kommunene imellom, kan en analyse av data målt som prosent av driftsinntektene gi andre svar enn analyser der data måles per innbygger. Fokus i dette kapitlet er således rettet mot økonomistyringen. Vi ser nærmere på forskjeller i ressursbruk per innbygger i kapittel 2 om behovsanalyser etc. De 10 ASSS-kommunene omfatter om lag 1/3 av befolkningen i Norge. For å unngå at ASSSkommunene sammenliknes med seg selv, er ASSS-kommunene utelatt fra gruppen andre kommuner. Data for andre kommuner viser dermed totaltall for kommunene utenom ASSSkommunene. ASSS-kommunene omfatter Fredrikstad, Bærum, Oslo, Drammen, Kristiansand, Sandnes, Stavanger, Bergen, Trondheim og Tromsø. I figurene er det satt opp tall for hver enkelt ASSS-kommune, tall for sum ASSS-kommunene eksklusiv Oslo og tall for sum andre kommuner. Oslo er utelatt fra sumtallene for ASSS-kommunene fordi Oslo ikke er direkte sammenliknbar med de andre kommunene siden Oslo også har fylkeskommunale oppgaver. Alle data er hentet fra KOSTRA. For å få sammenliknbarhet over tid, er det bare kommuner som har innrapportert data til de overnevnte KOSTRA-tabellene hvert eneste år i perioden 2008 til 2010 som inngår i tallene for landsgjennomsnittet som brukes i analysen. Data for andre kommuner bygger på 415 kommuner. 2 I kommunerapportene fremgår det hvilke særbedrifter som inngår i konsernstatistikken for hver enkelt kommune. 9

10 3.2. Inntektssammensetning og inntektsvekst I dette kapitlet om inntektssammensetning og inntektsvekst har vi konsentrert oss om kommunenes frie inntekter, det vil si skatt og rammetilskudd. Årsaken til dette er at kommunenes øvrige inntekter i større eller mindre grad vil være påvirket av spesielle forhold i den enkelte kommune. Figur 1 viser hvor stor andel av inntektene som er frie inntekter og hvor mye av dette som kommer fra skatt og rammetilskudd. Skatteinntektene er splittet i eiendomsskatt og skatt på inntekt og formue med mer. I 2011 ble det øremerkede barnehagetilskudd innlemmet i rammetilskuddet. Dette har medvirket til at andel frie inntekter har økt med om lag 10 prosentenheter fra 2010 til Samtidig la regjeringen opp til å redusere å redusere skattens andel av samlede inntekter fra om lag 45 prosent i 2010 til 40 prosent i Figur 1 Frie inntekter fordelt på skatteinntekter og rammetilskudd. Andel av driftsinntekter ,2 4,2 29,9 16,7 0,0 55,1 28,3 0,0 4,5 35,6 27,3 33,1 26,7 0,0 44,4 Fredrikstad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo 16,8 1,9 51,2 27,4 1,0 41,7 Figur 1 viser at skatteinntektene gjennomgående utgjorde en større andel av driftsinntektene i ASSS-kommunene enn i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo var skatteandelen eksklusiv eiendomsskatt på 41,0 prosent, i Oslo var den på 52,9 prosent og i kommunene i resten av landet på 30,6 prosent. Det er klare forskjeller i skatteandel ASSS-kommunene imellom. I tillegg til Oslo var skatteandelen høyest i Bærum og Stavanger med skatteandeler på henholdsvis 55,1 og 51,2 prosent. Blant ASSS-kommunene var skatteandelen lavest i Fredrikstad og Tromsø med henholdsvis 29,9 prosent og 32,3 prosent. Kommunene har mulighet til å øke skatteandelen ved å innkreve eiendomsskatt fra innbyggerne. I ASSS-kommunene eksklusiv Oslo utgjorde eiendomsskatten 2,0 prosent av driftsinntektene og 4,7 prosent av skatteinntektene. Tilsvarende tall for kommunene i resten av landet var på henholdsvis 2,8 og 8,5 prosent. Blant ASSS-kommunene utgjorde eiendomsskatten størst andel av skatteinntektene i Fredrikstad med 12,2 prosent og i Kristiansand med 11,9 prosent. Det var ikke eiendomsskatt i Bærum, Oslo, Drammen og Sandnes. 26,6 3,9 35,9 31,6 2,9 32,3 25,5 2,0 41,0 18,5 0,0 52,9 Oslo 34,6 2,8 30,6 Resten av landet Rammetilskudd Eiendomsskatt Skatt på inntekt etc 10

11 Andel frie inntekter fremkommer ved å ta andel skatteinntekter inkludert eiendomsskatt og plusse på andel rammetilskudd. Rammetilskuddet skal utjevne forskjeller i skatteinntekter og beregnet utgiftsbehov per innbygger. Vi ser at andel frie inntekter varierer klart mindre kommunene imellom enn skatteandelene. I ASSS-kommunene utenom Oslo var andelen frie inntekter 68,5 prosent, i Oslo var den på 71,4 prosent og i kommunene i resten av landet var andelen frie inntekter på 68,1 prosent. Andel frie inntekter vil også være påvirket av omfanget av andre inntekter i de enkelte kommuner. Det er rammetilskuddet som gjør at andel frie inntekter utgjør vel så stor andel i kommunene i resten av landet som i ASSS-kommunene. I tillegg til skatteutjevningen og utgiftsutjevningen, består rammetilskuddet også av skjønnstilskudd, regionaltilskudd og Nord-Norge tilskudd. Dette er tilskudd som i liten grad tilfaller ASSS-kommunene. Figur 2 Prosentvis vekst i skatteinntekter (inkl eiendomsskatt) ,9 3 2, , ,0-0,6-2,8-1, ,6-4,0-3,4-3,5-4,6-6 Fredrikstad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet Siden innlemmingen av barnehagetilskuddet gjør det vanskelig å tolke veksten i frie inntekter fra 2010 til 2011, har vi denne gangen valgt og bare se på skatteinntektene inkludert eiendomsskatt. Figur 2 viser veksten i skatteinntekter og frie inntekter fra 2009 til Den svake utviklingen må ses i sammenheng med at regjeringen la opp til å redusere skatteinntektenes andel av kommunenes inntektsgrunnlag. Vi ser at utviklingen i skatteinntektene i ASSS-kommunene i gjennomsnitt var gunstigere enn i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo var det en nominell nedgang i skatteinntektene på 1,2 prosent, i Oslo var det en nominell økning på 3,9 prosent, mens kommunene i resten av landet hadde en nominell nedgang i skatteinntektene på 4,6 prosent. Blant ASSS-kommunene var det i tillegg til Oslo sterkest nominell skattevekst i Bærum med 2,4 prosent og Stavanger med 0,3 prosent. Det var størst nedgang i skatteinntektene i Kristiansand, Drammen, Tromsø og Sandnes som alle hadde en nominell nedgang på mellom 3,5 og 4,0 prosent. Når ASSS-kommunene utenom Oslo hadde sterkere skattevekst enn kommunene i resten av landet, skyldtes dette både at ASSS-kommunene hadde sterkere vekst i skatt på inntekt og formue og inntekter fra eiendomsskatt enn kommunene i resten av landet. 11

12 3.3. Utgifter til lønn I dette kapitlet konsentrerer vi oss om veksten i utgifter til lønn eksklusiv sosiale utgifter. Årsaken til dette er at veksten i utgifter til lønn eksklusiv sosiale utgifter både er en god indikator for aktivitetsutviklingen og en indikator som er sammenliknbar mellom kommunene. Ved å holde sosiale utgifter utenfor får vi eliminert forskjeller som skyldes ulik utvikling i pensjonspremier og arbeidsgiveravgift. Det er foretatt en mer detaljert gjennomgang av utgiftssammensetning og utgiftsvekst i kommunerapportene. Figur 3 Prosentvis vekst i utgifter til lønnr (ekskl sosiale utgifter) og , ,3 5,1 7,5 7,2 6,2 5,3 8,0 6,1 5,7 6, , Fredrikstad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet Vi ser av figur 3 at i 2011 var veksten i utgifter til lønn i ASSS-kommunene utenom Oslo litt høyere enn i kommunene i resten av landet, mens Oslo hadde noe lavere vekst. I ASSSkommunene utenom Oslo økte utgiftene til lønn med 6,1 prosent i Oslo hadde en vekst i utgifter til lønn på 5,7 prosent, mens økningen i kommunene i resten av landet var på 6,0 prosent. Blant ASSS-kommunene var det Tromsø og Trondheim som hadde høyest vekst i utgifter til lønn i I Tromsø økte utgiftene til lønn med 8,7 prosent og Trondheim hadde en vekst på 8,0 prosent. Utgiftene til lønns økte minst i Stavanger og Bærum med henholdsvis 3,8 og 5,1 prosent. 12

13 3.4. Brutto driftsresultat (før avskrivninger) I dette kapitlet ser vi på brutto driftsresultat før avskrivninger. Brutto driftsresultat tilsvarer dermed forskjellen mellom driftsinntekter og driftsutgifter, det vil si overskudd på årets drift før renter og avdrag. Figur 4 Brutto driftsresultat før avskrivninger. Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010, , ,5 9,1 9,0 8 7,5 7,7 7, ,1 4,3 4,4 6,2 6, Fredrikstad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet Figur 4 viser at i 2011 var brutto driftsresultat i ASSS-kommunene høyere enn i kommunene i resten av landet. Brutto driftsresultat i ASSS-kommunene utenom Oslo var på 7,3 prosent av driftsinntektene, i Oslo var det på 6,2 prosent mens kommunene i resten av landet hadde brutto driftsresultat på 6,1 prosent. Brutto driftsresultat gikk mer opp i ASSS-kommunene fra 2010 til 2011 enn i kommunene i resten av landet. Bærum, Trondheim og Tromsø hadde høyest brutto driftsresultat blant ASSS-kommunene i 2011 med henholdsvis 10,7, 9,1 og 9,0 prosent. Lavest brutto driftsresultat finner vi i Sandnes og Bergen med henholdsvis 4,3 og 4,4 prosent. Bærum hadde størst økning i brutto driftsresultat fra 2010 til 2011 med en økning på 4,0 prosentenheter, mens Drammen og Stavanger hadde økning på henholdsvis 3,7 og 3,4 prosentenheter. Størst nedgang i brutto driftsresultat fra 2010 til 2011 finner vi i Tromsø som hadde en nedgang på 1,5 prosentenheter. Syv ASSS-kommuner hadde økning i brutto driftsresultat fra 2010 til 2011, mens tre ASSS-kommuner hadde nedgang. Forhold som beskriver utvikingen i brutto driftsresultat i den enkelte kommune er drøftet nærmere i kommunerapportene Renter og avdrag I dette kapitlet sammenlikner vi på netto renter og avdrag i ASSS-kommunene. Tallene er inkludert utbytte og finansielle gevinster og tap. Figur 5 viser netto renteinntekter og avdrag i prosent av driftsinntektene. Dersom kommunene kommer ut med et positivt tall er kommunenes renteinntekter og utbytte er større enn kommunenes renteutgifter og avdragsutbetalinger. Da har kommunene netto inntekter fra finanstransaksjoner. Dersom tallene i figuren er negative betyr det at kommunene har netto utgifter fra finanstransaksjoner. 13

14 Figur 5 Netto renteinntekter (inkl utbytte og finansielle gevinster og tap) fratrukket avdrag. Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010 og ,7-1, ,6-3,6-2,8-4,4-4, ,9-5,4-5,4-5,6-6,1-8 Fredrikstad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet Figur 5 viser at i 2011 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo noe høyere rente- og avdragsbelastning enn kommunene i resten av landet. Oslo hadde klart lavere rente- og avdragsbelastning enn de øvrige ASSS-kommunene og kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo utgjorde netto renteutgifter og avdrag 4,4 prosent av driftsinntektene i 2011, mens tilsvarende tall for kommuner i resten av landet var 4,2 prosent. Oslo hadde netto renteutgifter og avdrag på 1,7 prosent av inntektene. Alle kommunegruppene hadde i gjennomsnitt økning i netto renteutgifter og avdrag sett i forhold til driftsinntektene fra 2010 til Netto renteutgifter og avdrag økte litt mer i ASSS-kommunene utenom Oslo enn i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo gikk netto renteutgifter og avdrag opp med 0,8 prosentenheter, mens økningen i kommunene i resten av landet var på 0,7 prosentenheter. I Oslo gikk netto renteutgifter og avdrag opp med 0,1 prosentenheter i forhold til driftsinntektene fra 2010 til Oslo hadde dermed en svakere økning i netto renteutgifter og avdrag enn kommunene for øvrig. Mens netto renteutgifter og avdrag i Oslo var 2,0 prosentenheter lavere enn gjennomsnittet for de øvrige ASSS-kommunene i 2010, var forskjellen økt til 2,7 prosentenheter i Tromsø er den av ASSS-kommunene som hadde størst rente- og avdragsbelastning i 2011 med 6,1 prosent av driftsinntektene. Deretter følger Fredrikstad med 5,9 prosent. I tillegg til Oslo er det Sandnes som hadde lavest netto renteutgifter og avdrag i 2011 med 1,7 prosent av inntektene. Deretter følger Bergen med 2,8 prosent. To ASSS-kommuner hadde nedgang i netto renteutgifter og avdrag i forhold til driftsinntektene fra 2010 til 2011, mens åtte kommuner hadde økning. Fredrikstad og Bergen hadde nedgang på henholdsvis 0,8 og 0,1 prosentenheter. Økningen var størst i Drammen med 6,0 prosentenheter, mens Trondheim og Kristiansand hadde økning på henholdsvis 1,2 og 1,1 prosentenheter. Tallene for netto renteutgifter og avdrag er sterkt påvirket av forskjeller i utbytte og finansielle gevinster og tap. I 2011 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo utbytteinntekter som tilsvarte 1,2 prosent av driftsinntektene, Oslo hadde utbytteinntekter på 2,5 prosent og kommunene i resten av landet 1,2 prosent. Av ASSS-kommunene var det i tillegg til Oslo Stavanger som hadde de største utbytteinntektene i forhold til driftsinntektene med 1,9 prosent, mens Bergen og Sandnes hadde utbytteinntekter på 1,8 prosent. Utbytteinntektene 14

15 var lavest i Bærum og Trondheim med 0,2 prosent. Fra 2010 til 2011 hadde fire av ASSSkommunene økte inntekter fra utbytte i forhold driftsinntektene, tre hadde nedgang og i tre kommuner var inntektene uendret. Fredrikstad hadde størst økning i utbytte med 0,5 prosentenheter i forhold til driftsinntektene, mens Drammen hadde størst nedgang med 3,2 prosentenheter. I 2011 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo netto finansielle tap som tilsvarte 0,2 prosent av driftsinntektene, Oslo hadde verken finansielle gevinster eller tap og kommunene i resten av landet hadde netto finansielle tap på 0,1 prosent. Av ASSS-kommunene var det Trondheim og Bærum som hadde de største netto finansielle tapene med henholdsvis 0,9 og 0,6 prosent i forhold til driftsinntektene. Av ASSS-kommunene var det bare Fredrikstad som hadde større gevinster enn tap i Seks av ASSS-kommunene hadde nedgang i finansielle nettogevinster i forhold til driftsinntektene fra 2010 til 2011, mens fire kommuner lå på null begge år. Trondheim hadde størst nedgang i finansielle nettogevinster med 1,6 prosentenheter i forhold til driftsinntektene, mens Bærum hadde en nedgang på 1,3 prosentenheter Netto driftsresultat Netto driftsresultat regnes som en av de viktigste indikatorene for økonomisk balanse. Vi kommer frem til netto driftsresultat, ved å ta utgangspunkt i brutto driftsresultat beskrevet i kapittel 1.3 og trekke fra avdrag og netto renteutgifter. Netto driftsresultat viser således overskuddet på årets drift fratrukket avdrag og netto renteutgifter. Figur 6 Netto driftsresultat. Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010 og ,0 5,5 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0-0,5-1,0 2,6 5,3 1,5 2,1 2,6 4,0 1,6 3,5 2,9 2,9 Fredrikstad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo 4,5 1,9 Resten av landet Figur 6 viser at i 2011 var netto driftsresultat høyere i ASSS-kommunene enn i kommunene i resten av landet. Netto driftsresultat i ASSS-kommunene utenom Oslo var på 2,9 prosent av driftsinntektene, i Oslo var det på 4,5 prosent og i kommunene i resten av landet var netto driftsresultat på 1,9 prosent. Netto driftsresultat gikk opp i ASSS-kommunene fra 2010 til 2011, mens det gikk ned i kommunene i resten av landet. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde en økning på 0,8 prosentenheter, Oslo hadde en økning på 1,8 prosentenheter, mens kommunene i resten av landet hadde en nedgang på 0,6 prosentenheter. Blant ASSS-kommunene var det i tillegg til Oslo Bærum og Stavanger som hadde høyest netto driftsresultat i 2011 med henholdsvis 5,3 og 4,0 prosent. Lavest netto driftsresultat 15

16 finner vi i Drammen med 1,5 prosent og i Bergen med 1,6 prosent. Det var ingen ASSSkommuner som hadde negativt netto driftsresultat i Størst økning i netto driftsresultat fra 2010 til 2011 finner vi i Bærum med en økning på 3,2 prosentenheter, mens Fredrikstad og Stavanger hadde økning på henholdsvis 2,9 og 2,8 prosentenheter. Vi størst nedgang i netto driftsresultat i Drammen og Tromsø som hadde nedgang på henholdsvis 2,3 og 1,8 prosentenheter. Fem ASSS-kommuner hadde økning i netto driftsresultat fra 2010 til 2011 og fem ASSS-kommuner hadde nedgang Handlingsrom Netto driftsresultat blir ofte brukt til å beskrive kommunens økonomiske handlefrihet, i og med at netto driftsresultat viser hva kommunen har til disposisjon til egenfinansiering av investeringer og avsetninger fra årets drift. Kommunens handlefrihet vil imidlertid også være påvirket av om kommunen må avsette midler til bundne fonds og om kommunen har brukt av bundne fonds som kommunen har avsatt penger til tidligere. Handlefriheten er også påvirket av om kommunen må dekke inn tidligere års regnskapsunderskudd. Det er dessuten en svakhet ved netto driftsresultat at det er avdragsutbetalingene og ikke avskrivningene som innvirker på driftsresultatet. I tillegg er netto driftsresultat påvirket av mva-refusjonen av investeringsutgifter. I tabell 7 har vi definert kommunenes handlingsrom som det kommunene sitter igjen med etter at vi også har trukket ut netto avsetninger til bundne fonds og inndekning av regnskapsmessig underskudd. I tillegg har vi justert for avviket mellom avskrivninger og avdrag, slik at vi får et bedre mål på kapitalkostnadene. Til slutt har vi ved beregning av handlingsrom tatt høyde for at hele mva-refusjonen for investeringsutgiftene blir ført i investeringsregnskapet. Figur 7 Handlingsrom. Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010 og ,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0-0,5-1,0-1,5-2,0-2,5-3,0-3,5-4,0 0,9 2,6-3,3-1,3 2,3 0,5 Fredrikstad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet -1,1 0,5 0,4 0,1-0,6-0, Figur 7 viser at i 2011 var det svakt positivt handlingsrom i ASSS-kommunene utenom Oslo, mens Oslo og i kommunene i resten av landet hadde negativt handlingsrom. Handlingsrommet i ASSS-kommunene utenom Oslo var på 0,1 prosent av driftsinntektene, i Oslo var det på -0,6 prosent og i kommunene i resten av landet var handlingsrommet på -0,9 prosent. Handlingsrommet gikk opp i ASSS-kommunene fra 2010 til 2011, mens det gikk ned i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo gikk handlingsrommet opp med 1,1 prosentenheter fra 2010 til 2011, mens Oslo hadde en økning på 2,0 prosentenheter. I kommunene i resten av landet gikk handlingsrommet ned med 0,4 prosentenheter. 16

17 I 2011 hadde Bærum og Sandnes høyest handlingsrom blant ASSS-kommunene med henholdsvis 2,6 og 2,3 prosent. Lavest handlingsrom finner vi i Drammen med -3,3 prosent. Seks ASSS-kommuner hadde positivt handlingsrom i 2011 og fire ASSS-kommuner hadde negativt. Størst økning i handlingsrom fra 2010 til 2011 finner vi i Bærum som hadde en økning på 2,6 prosentenheter. Vi finner størst nedgang i handlingsrom i Trondheim som hadde en nedgang fra 2010 til 2011 på 0,5 prosentenheter. Åtte ASSS-kommuner hadde økning i handlingsrom fra 2010 til 2011 og to ASSS-kommuner hadde nedgang. Blant ASSS-kommunene var det i 2011 størst forskjell mellom handlingsrom og netto driftsresultat i Oslo og Drammen der forskjellen var på henholdsvis -5,1 og -4,8 prosentenheter. I begge disse kommunene kan forskjellen i stor grad forklares ut fra høye avskrivninger i forhold til avdrag. Forskjellen mellom handlingsrom og netto driftsresultat var minst i Sandnes med -0,2 prosentenheter Investeringer og finansieringsbehov (1) I dette kapitlet ser vi først nærmere på nivået på investeringsutgiftene. Figur 8 Brutto investeringsutgifter etter funksjon. Prosent av driftsinntekt Annet Næring Admin Kultur Barnehage Bolig Samferdsel Pleie/omsorg VAR Grunnskole 2 0 Fredrik- stad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Andre Investeringsutgiftene i ASSS-kommunene i 2011 var høyere enn i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo utgjorde investeringene 14,6 prosent av driftsinntektene og i Oslo var investeringene på 14,4 prosent. Tilsvarende tall for kommunene i resten av landet var på 12,4 prosent. 17

18 ASSS-kommunene utenom Oslo hadde høye investeringsutgifter sammenliknet med kommunene i resten av landet til kultur og bolig. Sett i forhold til de øvrige ASSSkommunene hadde Oslo høye investeringsutgifter til grunnskole og pleie og omsorg 3. Blant ASSS-kommunene var investeringsutgiftene høyest i Kristiansand med 26,2 prosent av driftsinntektene, dernest kommer Sandnes med 16,5 prosent. Kristiansand hadde særlig høye investeringsutgifter i forhold til ASSS-kommunene utenom Oslo innenfor kultur, mens Sandnes hadde høye investeringsutgifter innenfor bolig. Investeringsutgiftene var lavest i Bergen og Fredrikstad med henholdsvis 11,0 og 11,2 prosent av driftsinntektene. Fra 2010 til 2011 hadde både ASSS-kommunene utenom Oslo og kommunene i resten av landet en nedgang i investeringsutgiftene sett i forhold til inntektene på 0,8 prosentenheter, mens Oslo hadde en nedgang på 1,7 prosentenheter. Det var størst økning i investeringene i Bærum med 1,3 prosentenheter, mens Drammen og Tromsø hadde størst nedgang med henholdsvis 7,0 og 3,3 prosentenheter. Seks ASSS-kommuner hadde nedgang i investeringsutgiftene sett i forhold til driftsinntektene fra 2010 til 2011 og fire ASSSkommuner hadde økning. (2) Finansieringsbehovet gir uttrykk for hvor mye kommunen må bruke av lån eller fonds for å kunne finansiere investeringene 4. Finansieringsbehovet er således forskjellen mellom netto investeringsutgifter og netto driftsresultat. Netto investeringsutgifter er brutto investeringsutgifter fratrukket investeringsinntekter. Når netto investeringsutgifter er større enn netto driftsresultat oppstår det et finansieringsbehov. På samme måte som for de andre indikatorene er finansieringsbehovet målt i prosent av inntekt. Høye investeringer og lavt netto driftsresultat gir høyt finansieringsbehov, mens lave investeringer og høyt netto driftsresultat gir lavt finansieringsbehov. Dersom kommunen har negativt netto driftsresultat kan kommunens finansieringsbehov bli større enn investeringsutgiftene. På den annen side kan lave investeringer og høyt netto driftsresultat gjøre at kommunen ikke har behov for å bruke av fonds eller ta opp lån for å finansiere investeringene i det hele tatt. I og med at netto driftsresultat er korrigert for premieavviket, er det ved beregningen av finansieringsbehovet også tatt hensyn til premieavviket. Negativt premieavvik øker isolert sett kommunens finansieringsbehov og vice versa. 3 Siden Oslos driftsinntekter også omfatter inntekter til fylkeskommunale oppgaver, vil Oslos investeringer til de kommunale funksjonene isolert sett komme ut med en noe lavere andel enn for de øvrige kommunene. Oslos investeringsutgifter til fylkeskommunale oppgaver er gruppert under samleposten annet. 4 Dette er et annet begrep enn det finansieringsbehovet som fremgår av KOSTRA-oppstillingen av regnskapene 18

19 Figur 9 Finansieringsbehov (for bruk av fonds og lån). Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010 og ,7-4 -3, ,8-8,4-10,1-8,5-6,6-9,3-7,5-8,7-8, ,3-22 Fredrikstad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet Figur 9 viser at i 2011 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo høyere finansieringsbehov enn kommunene i resten av landet, mens finansieringsbehovet i Oslo var klart lavere disse gjennomsnittene. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde i 2011 et finansieringsbehov på 8,7 prosent av driftsinntektene, mens kommunene i resten av landet hadde et finansieringsbehov på 8,1 prosent. Oslo hadde et finansieringsbehov på 1,7 prosent. Både ASSS-kommunene og kommunene i resten av landet hadde nedgang i finansieringsbehovet fra 2010 til Blant ASSS-kommunene var det størst nedgang i finansieringsbehov i Oslo og Sandnes, mens Trondheim hadde størst økning. Fra 2010 til 2011 gikk finansieringsbehovet gikk ned i åtte av ASSS-kommunene og opp i to. Blant ASSS-kommunene var Kristiansand som hadde størst finansieringsbehov i 2011 med 19,3 prosent. Når finansieringsbehovet var høyere i Kristiansand enn i de øvrige ASSSkommunene, skyldtes dette hovedsakelig at Kristiansand hadde høyere investeringsutgifter enn de øvrige ASSS-kommunene. I 2011 var det Oslo og Sandnes som hadde lavest finansieringsbehov med henholdsvis 1,7 og 3,6 prosent av driftsinntektene. Når Oslo hadde lavere finansieringsbehov enn de øvrige ASSS-kommunene i 2011, skyldtes dette summen av at Oslo hadde et relativt høye investeringsinntekter, relativt høyt positivt premieavvik og relativt høyt netto driftsresultat. (3) I figur 10 ser vi på netto låneopptak i ASSS-kommunene. Netto låneopptak er forskjellen mellom kommunens bruk av lån og utlån, samt forskjellen mellom salg og kjøp av aksjer og andeler. 19

20 Figur 10 Netto bruk av lån. Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010 og , ,2 9,0 10,6 5,6 10,0 6,7 8,0 7,3 8,9 4,8 8, Fredrikstad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet I følge figur 10 var det høyere netto bruk av lån i ASSS-kommunene i 2011 enn i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo utgjorde netto bruk av lån 8,9 prosent av driftsinntektene, mens netto bruk av lån var på 8,3 prosent i kommunene i resten av landet. I Oslo var netto bruk av lån 4,8 prosent. Blant ASSS-kommunene var netto bruk av lån i 2011 høyest i Kristiansand med 17,6 prosent av driftsinntektene. I tillegg til Oslo var netto bruk av lån var lavest i Sandnes og Bergen med henholdsvis 5,6 og 6,7 prosent av driftsinntektene. Netto bruk av lån har gått ned i forhold til inntektene fra 2010 til 2011 i både ASSSkommunene og i kommunene i resten av landet. Blant ASSS-kommunene var det størst nedgang i netto bruk av lån i Sandnes, Drammen og Oslo, mens Fredrikstad og Bærum var de eneste ASSS-kommunene med økning. Således hadde åtte ASSS-kommuner nedgang i netto bruk av lån, mens to kommuner hadde økning. 20

21 (4) Til slutt ser vi på utviklingen i netto fordringer. Netto fordringer viser forskjellen mellom fordringer og gjeld. Utviklingen i netto fordringer sier noe om i hvilken grad kommunene er i økonomisk balanse over tid. Dersom en kommune over tid har nedgang i netto fordringer i forhold til driftsinntektene, indikerer dette at kommunen har høyere drifts- og/eller investeringsutgifter i forhold til inntektene enn det som kan opprettholdes over tid. Figur 11 Netto fordringer i pst av driftsinntekt Vi ser av figur 11 at både ASSS-kommunene utenom Oslo og kommunene i resten av landet hadde nedgang i netto fordringer i forhold til inntektene i 2011, mens Oslo hadde økning. I 2011 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo om lag like høye netto fordringer som kommunene i resten av landet, etter å ha hatt høyere i 2010 og ASSS-kommunene utenom Oslo og kommunene i resten av landet hadde i 2011 netto fordringer tilsvarende -51 prosent av inntektene, mens Oslo hadde netto fordringer tilsvarende -8 prosent av driftsinntektene. Fra 2010 til 2011 gikk hadde ASSS-kommunene utenom Oslo en nedgang i netto fordringer på 3 prosentenheter i forhold til driftsinntektene, mens netto fordringer gikk ned med 2 prosentenheter i kommunene i resten av landet. I Oslo gikk netto fordringer opp med 2 prosentenheter i forhold til driftsinntektene. Netto fordringer gikk mest ned i Kristiansand og Stavanger med henholdsvis 11 og 7 prosentenheter. Tromsø hadde størst økning med 7 prosent av driftsinntektene., og var den eneste ASSS-kommunen med økning. Syv ASSSkommuner hadde nedgang i netto fordringer sett i forhold til inntektene, mens tre kommuner hadde økning. Blant ASSS-kommunene var netto fordringer lavest i Tromsø med -93 prosent av driftsinntektene. Dernest følger Kristiansand og Drammen med henholdsvis 82 og 78 prosent. I tillegg til Oslo var det høyest netto fordringer i Bærum og Trondheim med henholdsvis -36 og -37 prosent av driftsinntektene. 21

22 4. Forskjeller i inntektsgrunnlag, utgiftsbehov og ressursbruk 4.1. Analyseopplegg Det er betydelige forskjeller mellom ASSS-kommunene med hensyn til inntektsgrunnlag, utgiftsbehov og ressursbruk. I dette kapitlet ser vi nærmere på disse forskjellene. Alle analyser bygger på konserndata. I og med at ASSS-kommunene har forskjellig inntektsgrunnlag, kan de heller ikke ha samme nivå på de kommunale tjenestene. ASSS-kommunene med de høyeste inntektene kan gjennomgående ha bedre tjenestetilbud enn ASSS-kommunene med de laveste inntektene. ASSS-kommunene har også forskjellig utgiftsbehov. Forskjeller i utgiftsbehov skyldes forskjeller i befolkningssammensetning, forskjeller sosioøkonomiske forhold og forskjeller i bosettingsmønster. En kommune med mange eldre må nødvendigvis bruke mer penger på eldreomsorg enn en kommune med få eldre, dersom tjenestetilbudet skal være det samme. Utgiftsutjevningen i inntektssystemet skal fange opp forskjeller i beregnet utgiftsbehov. I våre analyser har vi brukt kostnadsnøklene i inntektssystemet til å korrigere for forskjeller i beregnet utgiftsbehov når vi sammenlikner ressursbruken kommunene imellom. Kostnadsnøklene er endret fra For å få sammenliknbare tall bruker vi de nye kostnadsnøklene for både 2009, 2010 og I tillegg til å korrigere for forskjeller i beregnet utgiftsbehov har vi korrigert ressursbruken for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift gir kostnadsforskjeller kommunene imellom, og vil dermed påvirke hvor mye tjenester den enkelte kommune kan få ut av hver krone. Når vi sammenlikner inntektsgrunnlaget kommunene imellom bruker vi et inntektsbegrep vi har definert som korrigert disponibel inntekt. Korrigert disponibel inntekt er lik den inntekten kommunen har anvendt til netto driftsutgifter, netto renteutgifter og avdrag og netto driftsresultat, der netto driftsutgifter er korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov og for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Forskjeller i korrigert disponibel inntekt skal dermed gjenspeile at de ulike ASSS-kommunene har forskjellige muligheter til å yte det samme tjenestetilbudet. I analysen ser vi på hvordan inntekter, utgifter og netto driftsresultat i de enkelte ASSSkommunene avviker fra landsgjennomsnittet i kroner per innbygger. Kommuner med frie disponible inntekter over landsgjennomsnittet kan ligge over gjennomsnittet innenfor alle anvendelser, mens kommuner med frie disponible inntekter under landsgjennomsnittet nødvendigvis må ligge under gjennomsnittet innenfor minst en anvendelse. I analysen viser vi også hvordan ressursbruken i kommunene varierer når vi tar hensyn til forskjeller i fri disponibel inntekt. På denne måten kan vi for eksempel få frem at en kommune med lave inntekter kan bruke relativt mye av inntektene sine på grunnskole til tross for at kommunen bruker mindre på grunnskole enn landsgjennomsnittet. I dette kapitlet er gjennomsnittstallene for ASSS-kommunene vektet med folketallet i hver kommune. 22

23 Analysen i dette kapitlet viser bare forskjeller i ressursbruk (input). I et eget vedlegg til rapporten ser vi også på forskjeller i produksjon (output). Produksjon måles ved hjelp av produksjonsindekser utarbeidet av Senter for økonomisk analyse (SØF) 5. I dette vedlegget ser vi også på forskjeller i effektivitet (produksjonsevne) Alle anvendelser I dette kapitlet ser vi på hvordan ASSS-kommunene anvender sine frie disponible inntekter korrigert for forskjeller i utgiftsbehov etc. Vi ser her på samlet anvendelse fordelt på netto driftsutgifter til tjenestesektorene som inngår i inntektssystemet, administrasjon, andre sektorer, premieavvik, netto renteutgifter og avdrag og netto driftsresultat. Tjenestesektorene som inngår i inntektssystemet er grunnskole, pleie og omsorg, kommunehelse, sosiale tjenester og barnevern. (1) Figur 12 viser forskjeller i korrigert disponibel inntekt ASSS-kommunene imellom. De forskjellene som fremkommer i denne figuren skal i prinsippet vise hvor store forskjeller det er ASSS-kommunene imellom med hensyn til hvilke muligheter de har til å gi et tjenestetilbud på linje med landsgjennomsnittet. Figur 12. Fri disponibel inntekt (korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift). Avvik fra landsgjennomsnittet. Kroner per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 12 viser at av ASSS-kommunene var det Tromsø som hadde høyest korrigert fri disponibel inntekt i 2011, mens Drammen hadde lavest. Korrigert disponibel inntekt i Tromsø var om lag kroner høyere per innbygger enn landsgjennomsnittet, mens Drammen hadde om lag kroner mindre i inntekt per innbygger enn landsgjennomsnittet. Måler vi 5 «Bedre måling av tjenesteproduksjonen i kommunene», Lars-Erik Borge, Ole Henning Nyhus, Per Tovmo (SØF-rapport 06/11) 23

24 forskjellene i prosent hadde Tromsø 6,9 prosent mer enn gjennomsnittet, mens Drammen hadde 8,2 prosent mindre. I tillegg til Tromsø hadde Bærum, Stavanger og Kristiansand korrigert disponibel inntekt over landsgjennomsnittet, mens Sandnes, Fredrikstad, Bergen, Oslo og Trondheim hadde korrigert disponibel inntekt under gjennomsnittet i tillegg til Drammen. I 2011 lå korrigert disponibel inntekt per innbygger i ASSS-kommunene i gjennomsnitt om lag 950 kroner under landsgjennomsnittet. I 2010 lå korrigert disponibel inntekt i ASSSkommunene om lag 910 kroner under landsgjennomsnittet per innbygger. (2) I figur 13 ser vi på hvor store netto driftsutgifter ASSS-kommunene hadde når det gjelder tjenestesektorene innenfor inntektssystemet sett i forhold til beregnet utgiftsbehov og korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Figur 13. Netto driftsutgifter tjenestesektorene innenfor inntektssystemet*) Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Kroner per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS *) Unntatt administrasjon Figur 13 viser at i 2011 var ressursbruken innenfor tjenestesektorene som omfattes av inntektssystemet størst i Tromsø og lavest i Drammen. Tromsøs netto driftsutgifter til disse sektorene var om lag kroner høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Drammens netto driftsutgifter var om lag kroner per innbygger lavere enn utgiftsbehovet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor disse sektorene i gjennomsnitt om lag 790 kroner under utgiftsbehovet per innbygger. Fire ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var høyere enn beregnet utgiftsbehov, mens seks ASSSkommuner hadde lavere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter ned med om lag 510 kroner per innbygger fra 2010 til 2011 sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Bærum med om lag kroner per innbygger, mens Tromsø hadde størst økning med om 24

25 lag kroner. Fra 2010 til 2011 hadde syv ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens tre ASSS-kommuner hadde økning. (3) I figur 14 ser vi på hvor store netto driftsutgifter ASSS-kommunene hadde på administrasjon sammenliknet med beregnet utgiftsbehov per innbygger korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Figur 14. Netto driftsutgifter administrasjon. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Kroner per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 14 viser at i 2011 var ressursbruken innenfor administrasjon størst i Oslo og lavest i Bergen. Oslos netto driftsutgifter til administrasjon var om lag 540 kroner høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Bergens netto driftsutgifter var om lag 770 kroner per innbygger lavere enn utgiftsbehovet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til administrasjon i gjennomsnitt om lag 95 kroner under utgiftsbehovet per innbygger. Av ASSS-kommuner var det bare Oslo og Stavanger som hadde netto driftsutgifter som var høyere enn beregnet utgiftsbehov, mens de åtte øvrige ASSS-kommunene hadde lavere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter til administrasjon opp med om lag 95 kroner per innbygger fra 2010 til 2011 sammenliknet med utgiftsbehovet. Sandnes hadde størst økning med om lag 430 kroner per innbygger, mens Kristiansand og Bærum hadde størst nedgang med om lag 200 kroner hver. Fra 2010 til 2011 hadde seks ASSSkommuner økning i netto driftsutgifter til administrasjon i forhold til utgiftsbehovet, mens fire ASSS-kommuner hadde økning. (4) 25

26 I figur 15 ser vi på hvor store netto driftsutgifter ASSS-kommunene hadde på sektorene utenfor inntektssystemet 6 sammenliknet med landsgjennomsnittet regnet per innbygger. Tallene er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Figur 15. Netto driftsutgifter sektorene utenfor inntektssystemet (andre sektorer) Avvik fra landsgjennomsnitt korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Kroner per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 15 viser at i 2011 var ressursbruken i sektorene utenfor inntektssystemet størst i Kristiansand og lavest i Fredrikstad. Kristiansands netto driftsutgifter i sektorene utenfor inntektssystemet var om lag kroner høyere enn landsgjennomsnittet per innbygger, mens Fredrikstads netto driftsutgifter var om lag kroner per innbygger lavere enn landsgjennomsnittet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til andre sektorer i gjennomsnitt om lag 260 kroner under landsgjennomsnittet per innbygger. Syv ASSSkommuner hadde netto driftsutgifter som var lavere enn landsgjennomsnittet, mens tre ASSSkommuner hadde høyere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter ned med om lag 450 kroner per innbygger i forhold til landsgjennomsnittet fra 2010 til Nedgangen var størst i Bærum med om lag kroner per innbygger, mens Fredrikstad hadde størst økning med om lag 900 kroner. Fra 2010 til 2011 hadde syv ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til landsgjennomsnittet, mens tre ASSS-kommuner hadde økning. (5) I figur 16 ser vi på hvor store netto renteutgifter og avdrag ASSS-kommunene hadde sammenliknet med landsgjennomsnittet regnet per innbygger. Gjennom låneopptak kan kommunene redusere hvor stor andel av investeringsutgiftene som dekkes av driftsinntekter 6 Sektorene utenfor inntektssystemet omfatter VAR, fysisk planlegging etc, kultur og idrett, kirker, samferdsel, bolig, næring, brann- og ulykkesvern, ikke-kommunale ansvarsområder, interkommunalt samarbeide, eiendom og fellesutgifter. Barnehager er med i tallene utenfor inntektssystemet i 2009 og 2010, men ikke i 2011 da barnehagetilskuddet ble innlemmet i inntektssystemet. 26

27 og dermed øke netto driftsutgifter på kort sikt. På lengre sikt vil imidlertid økte renter og avdrag redusere muligheten til å ha høye netto driftsutgifter over tid. Figur 16. Netto renteutgifter og avdrag. Avvik fra landsgjennomsnittet. Kroner per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 16 viser at i 2011 var netto renteutgifter og avdrag høyest i Fredrikstad og lavest i Sandnes. Fredrikstads netto renteutgifter og avdrag var om lag kroner høyere enn landsgjennomsnittet per innbygger, mens Sandnes netto renteutgifter og avdrag var om lag kroner per innbygger lavere enn landsgjennomsnittet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto renteutgifter og avdrag i gjennomsnitt om lag 420 kroner under landsgjennomsnittet per innbygger. Fire ASSS-kommuner hadde netto renteutgifter og avdrag som var lavere enn landsgjennomsnittet, mens seks ASSS-kommuner hadde høyere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto renteutgifter og avdrag opp med om lag 15 kroner per innbygger i forhold til landsgjennomsnittet fra 2010 til Økningen var størst i Drammen med om lag kroner per innbygger, mens Fredrikstad hadde størst nedgang med om lag 640 kroner. Fra 2010 til 2011 hadde fire ASSS-kommuner økning i netto renteutgifter og avdrag i forhold til landsgjennomsnittet, mens seks ASSS-kommuner hadde nedgang. (6) I figur 17 ser vi på hvor store netto driftsresultat ASSS-kommunene hadde sammenliknet med landsgjennomsnittet regnet per innbygger. Gjennom høye netto driftsresultat kan kommunene redusere behovet for låneopptak. 27

28 Figur 17. Netto driftsresultat. Avvik fra landsgjennomsnittet. Kroner per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 17 viser at i 2011 var netto driftsresultat per innbygger høyest i Bærum og lavest i Drammen. Bærums netto driftsresultat var om lag kroner høyere enn landsgjennomsnittet per innbygger, mens Drammen netto driftsresultat var om lag 620 kroner per innbygger lavere enn landsgjennomsnittet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto driftsresultat i gjennomsnitt om lag 580 kroner over landsgjennomsnittet per innbygger. Seks ASSS-kommuner hadde netto driftsresultat som var høyere enn landsgjennomsnittet, mens fire ASSS-kommuner hadde lavere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsresultat opp med om lag 770 kroner per innbygger i forhold til landsgjennomsnittet fra 2010 til Økningen var størst i Bærum med om lag kroner per innbygger, mens Drammen hadde størst nedgang med om lag kroner. Fra 2010 til 2011 hadde fems ASSS-kommuner økning i netto driftsresultat i forhold til landsgjennomsnittet, mens fem ASSS-kommuner hadde nedgang. 28

29 4.3. Grunnskole (1) Figur 18 viser at det er store forskjeller mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til grunnskole. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt hadde lavere utgiftsbehov til grunnskole per innbygger enn landsgjennomsnittet. I 2011 lå utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt på 88,4 prosent av landsgjennomsnittet. Sandnes hadde høyest beregnet utgiftsbehov 107,6 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Oslo med 77,5 prosent. Figur 18. Grunnskole. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,15 1,10 1,05 1,00 0,95 0,90 0,85 0,80 0,75 0,70 0,967 1,050 0,775 0,912 0,983 1,076 0,953 0,908 0,874 0,966 0, Gjsn 0,65 0,60 Vi ser at fra 2010 til 2011 var det for ASSS-kommunene samlet en svak økning i utgiftsbehovet til grunnskole per innbygger sett i forhold til landsgjennomsnittet. Av ASSSkommunene var det Sandnes som hadde størst økning i utgiftsbehovet per innbygger fra 2010 til 2011, mens Kristiansand hadde størst nedgang. Fra 2010 til 2011 hadde fem ASSSkommuner økning i utgiftsbehovet til grunnskole per innbygger, to ASSS-kommuner hadde nedgang mens utgiftsbehovet var om lag uendret i tre ASSS-kommuner. 29

30 (2) I 2011 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til grunnskole om lag kroner per innbygger. Figur 19 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til grunnskole sammenliknet med beregnet utgiftsbehov i den enkelte kommune. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. I tillegg er grunnskoletallene korrigert for forskjeller i andel elever i private/statlige skoler. Dette betyr at kommuner som ligger over streken i figur 20 bruker mer ressurser på grunnskole enn vi har beregnet utgiftsbehovet til og vice versa. Figur 19 Grunnskole ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 19 viser at i 2011 var ressursbruken innenfor grunnskole størst i Kristiansand og lavest i Drammen. Kristiansands netto driftsutgifter til grunnskole var om lag 220 kroner (2,3 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Drammens netto driftsutgifter var om lag kroner (11,2 pst) lavere per innbygger enn utgiftsbehovet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor grunnskole i gjennomsnitt om lag 360 kroner (3,7 pst) under utgiftsbehovet per innbygger. Åtte ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var lavere enn beregnet utgiftsbehov, mens to ASSS-kommuner hadde høyere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter til grunnskole ned med om lag 30 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Sandnes med om lag 400 kroner per innbygger, mens Trondheim hadde størst økning med om lag 170 kroner. Fra 2010 til 2011 hadde tre ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens syv ASSS-kommuner hadde økning. (3) 30

31 Figur 21 viser i hvilken grad ASSS-kommunene bruker en høyere/lavere andel av frie disponible inntekter til grunnskole enn landsgjennomsnittet etter at vi har korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov etc. Dette indikerer hvordan den enkelte kommune prioriterer grunnskole i forhold til andre anvendelser sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figur 20 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. Figur 20. Grunnskole ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 20 viser at i 2011 var Sandnes den av ASSS-kommunene som brukte størst andel av inntektene på grunnskole, mens andelen var lavest i Bærum. Figur 20 viser at Sandnes brukte om lag 350 kroner mer per innbygger på grunnskole enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 19 viser at Sandnes brukte om lag 420 kroner mindre per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Sandnes hadde lavere inntekter enn landsgjennomsnittet. Figur 20 viser at Bærum brukte om lag kroner mindre per innbygger på grunnskole enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 19 viser at Bærum brukte om lag 980 kroner mindre per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Bærum hadde høyere inntekter enn landsgjennomsnittet. Samlet sett brukte ASSS-kommunene i 2011 om lag 160 kroner mindre på grunnskole per innbygger enn om de skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Syv av ASSS-kommunene brukte en mindre andel av inntektene på grunnskole enn landsgjennomsnittet, mens tre ASSS-kommuner brukte mer. 31

32 4.4. Pleie og omsorg (1) Figur 21 viser at det er store forskjeller mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til pleie og omsorg. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt hadde lavere utgiftsbehov til pleie og omsorg per innbygger enn landsgjennomsnittet. I 2011 lå utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt på 87,7 prosent av landsgjennomsnittet. Fredrikstad hadde høyest beregnet utgiftsbehov 101,9 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Tromsø med 73,4 prosent. Figur 21. Pleie og omsorg. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,10 1,05 1,00 0,95 0,90 0,85 0,80 0,75 0,70 1,019 0,929 0,848 0,977 0,934 0,761 0,816 0,955 0,847 0,734 0, Gjsn 0,65 0,60 Vi ser at fra 2010 til 2011 var det for ASSS-kommunene samlet en svak nedgang i utgiftsbehovet til pleie og omsorg per innbygger sett i forhold til landsgjennomsnittet. Av ASSS-kommunene var det Oslo som hadde størst nedgang i utgiftsbehovet per innbygger fra 2010 til 2011, mens Stavanger og Drammen hadde størst økning. Fra 2010 til 2011 hadde fire ASSS-kommuner nedgang i utgiftsbehovet til pleie og omsorg per innbygger, fem ASSSkommuner hadde økning mens utgiftsbehovet var om lag uendret i en ASSS-kommune. (2) I 2011 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til pleie og omsorg om lag kroner per innbygger. Figur 23 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til pleie og omsorg sammenliknet med beregnet utgiftsbehov i den enkelte kommune. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Dette betyr at kommuner som ligger over streken i figur 22 bruker mer ressurser på pleie og omsorg enn vi har beregnet utgiftsbehovet til og vice versa. 32

33 Figur 22. Pleie og omsorg ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 22 viser at i 2011 var ressursbruken innenfor pleie og omsorg størst i Bærum og lavest i Drammen. Bærums netto driftsutgifter til pleie og omsorg var om lag kroner (12,8 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Drammens netto driftsutgifter var om lag kroner (8,3 pst) lavere per innbygger enn utgiftsbehovet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor pleie og omsorg i gjennomsnitt om lag 70 kroner (0,5 pst) over utgiftsbehovet per innbygger. Fem ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var høyere enn beregnet utgiftsbehov, mens fem ASSS-kommuner hadde lavere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter til pleie og omsorg ned med om lag 110 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Stavanger med om lag 650 kroner per innbygger, mens Tromsø hadde størst økning med om lag 170 kroner. Fra 2010 til 2011 hadde seks ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens fire ASSS-kommuner hadde økning. (3) Figur 23 viser i hvilken grad ASSS-kommunene bruker en høyere/lavere andel av frie disponible inntekter til pleie og omsorg enn landsgjennomsnittet etter at vi har korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov etc. Dette indikerer hvordan den enkelte kommune prioriterer pleie og omsorg i forhold til andre anvendelser sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figur 23 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. 33

34 Figur 23. Pleie og omsorg ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 23 viser at i 2011 var Sandnes den av ASSS-kommunene som brukte størst andel av inntektene på pleie og omsorg, mens andelen var lavest i Kristiansand. Figur 23 viser at Sandnes brukte om lag kroner mer per innbygger på pleie og omsorg enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 22 viser at Sandnes brukte om lag 580 kroner mer per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Sandnes hadde lavere inntekter enn landsgjennomsnittet. Figur 23 viser at Kristiansand brukte om lag kroner mindre per innbygger på pleie og omsorg enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 22 viser at Kristiansand brukte om lag 930 kroner mindre per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Kristiansand hadde høyere inntekter enn landsgjennomsnittet. Samlet sett brukte ASSS-kommunene i 2011 om lag 340 kroner mer på pleie og omsorg per innbygger enn om de skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Syv av ASSS-kommunene brukte en større andel av inntektene på pleie og omsorg enn landsgjennomsnittet, mens tre ASSS-kommuner brukte mindre. 34

35 4.5. Kommunehelse (1) Figur 24 viser at det er forskjeller mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til kommunehelse. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt hadde lavere utgiftsbehov til kommunehelse per innbygger enn landsgjennomsnittet. I 2011 lå utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt på 89,5 prosent av landsgjennomsnittet. Tromsø hadde høyest beregnet utgiftsbehov 95,7 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Oslo med 87,5 prosent. Figur 24. Kommunehelse. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,05 1,00 0,95 0,90 0,911 0,891 0,875 0,886 0,916 0,926 0,898 0,913 0,893 0,957 0,895 0,85 0,80 0,75 0, Gjsn 0,65 0,60 Vi ser at fra 2010 til 2011 var det for ASSS-kommunene samlet en ingen endring i utgiftsbehovet til kommunehelse per innbygger sett i forhold til landsgjennomsnittet. Av ASSS-kommunene var det Fredrikstad og Sandnes som hadde størst økning i utgiftsbehovet per innbygger fra 2010 til 2011, mens Tromsø og Trondheim hadde størst nedgang. Fra 2010 til 2011 hadde åtte ASSS-kommuner en svak økning i utgiftsbehovet til kommunehelse per innbygger, mens to ASSS-kommuner hadde nedgang. (2) I 2011 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til kommunehelse om lag kroner per innbygger. Figur 26 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til kommunehelse sammenliknet med beregnet utgiftsbehov i den enkelte kommune. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Dette betyr at kommuner som ligger over streken i figur 25 bruker mer ressurser på kommunehelse enn vi har beregnet utgiftsbehovet til og vice versa. 35

36 Figur 25 Kommunehelse ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand -238 Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 25 viser at i 2011 var ressursbruken innenfor kommunehelse størst i Bærum og lavest i Bergen. Bærums netto driftsutgifter til kommunehelse var om lag 230 kroner (13,6 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Bergens netto driftsutgifter var om lag 240 kroner (13,3 pst) lavere per innbygger enn utgiftsbehovet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor kommunehelse i gjennomsnitt om lag 45 kroner (2,3 pst) under utgiftsbehovet per innbygger. Syv ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var lavere enn beregnet utgiftsbehov, mens tre ASSS-kommuner hadde høyere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter til kommunehelse ned med om lag 15 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Bærum med om lag 95 kroner per innbygger, mens Trondheim hadde størst økning med om lag 75 kroner. Fra 2010 til 2011 hadde syv ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens tre ASSS-kommuner hadde økning. (3) Figur 26 viser i hvilken grad ASSS-kommunene bruker en høyere/lavere andel av frie disponible inntekter til kommunehelse enn landsgjennomsnittet etter at vi har korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov etc. Dette indikerer hvordan den enkelte kommune prioriterer kommunehelse i forhold til andre anvendelser sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figur 26 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. 36

37 Figur 26 Kommunehelse ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim -246 Tromsø ASSS Figur 26 viser at i 2011 var Trondheim den av ASSS-kommunene som brukte størst andel av inntektene på kommunehelse, mens andelen var lavest i Tromsø. Figur 26 viser at Trondheim brukte om lag 240 kroner mer per innbygger på kommunehelse enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 25 viser at Trondheim brukte om lag 220 kroner mer per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Trondheim hadde lavere inntekter enn landsgjennomsnittet. Figur 26 viser at Tromsø brukte om lag 250 kroner mindre per innbygger på kommunehelse enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 25 viser at Tromsø brukte om lag 110 kroner mindre per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Tromsø hadde høyere inntekter enn landsgjennomsnittet. Samlet sett brukte ASSS-kommunene i 2011 om lag 5 kroner mindre på kommunehelse per innbygger enn om de skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Seks av ASSS-kommunene brukte en mindre andel av inntektene på kommunehelse enn landsgjennomsnittet, mens fire ASSS-kommuner brukte mer. 37

38 4.6. Sosialtjenesten (1) Figur 27 viser at det er store forskjeller mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til sosialtjenesten. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt hadde høyere utgiftsbehov til sosialtjenesten per innbygger enn landsgjennomsnittet. I 2011 lå utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt på 138,2 prosent av landsgjennomsnittet. Oslo hadde høyest beregnet utgiftsbehov med 187,7 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Tromsø med 88,9 prosent. Figur 27. Sosialtjenesten. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,00 1,90 1,80 1,70 1,60 1,50 1,40 1,30 1,20 1,10 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 1,300 1,003 1,877 1,414 1,146 0,968 1,035 1,096 1,075 0,889 1, Gjsn Vi ser at fra 2010 til 2011 var det for ASSS-kommunene samlet en svak økning i utgiftsbehovet til sosialtjenesten per innbygger sett i forhold til landsgjennomsnittet. Av ASSS-kommunene var det Drammen som hadde størst økning i utgiftsbehovet per innbygger fra 2010 til 2011, mens Trondheim hadde størst nedgang. Fra 2010 til 2011 hadde fem ASSSkommuner økning i utgiftsbehovet til sosialtjenesten per innbygger, mens fem ASSSkommuner hadde nedgang. (2) I 2011 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til sosialtjenesten om lag kroner per innbygger. Figur 28 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til sosialtjenesten sammenliknet med beregnet utgiftsbehov i den enkelte kommune. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Dette betyr at kommuner som ligger over streken i figur 28 bruker mer ressurser på sosialtjenesten enn vi har beregnet utgiftsbehovet til og vice versa. 38

39 Figur 28. Sosialtjenesten ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Fredrik stad -692 Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 28 viser at i 2011 var ressursbruken innenfor sosialtjenesten størst i Trondheim og lavest i Oslo. Trondheims netto driftsutgifter til sosialtjenesten var om lag 330 kroner (12,5 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Oslos netto driftsutgifter var om lag 690 kroner (14,0 pst) lavere per innbygger enn utgiftsbehovet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor sosialtjenesten i gjennomsnitt om lag 230 kroner (9,1 pst) under utgiftsbehovet per innbygger. Seks ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var lavere enn beregnet utgiftsbehov, mens fire ASSS-kommuner hadde høyere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter til sosialtjenesten ned med om lag 140 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Oslo med om lag 380 kroner per innbygger, mens Tromsø hadde størst økning med om lag 270 kroner. Fra 2010 til 2011 hadde seks ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens fire ASSS-kommuner hadde økning. (3) Figur 29 viser i hvilken grad ASSS-kommunene bruker en høyere/lavere andel av frie disponible inntekter til sosialtjenesten enn landsgjennomsnittet etter at vi har korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov etc. Dette indikerer hvordan den enkelte kommune prioriterer sosialtjenesten i forhold til andre anvendelser sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figur 29 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. 39

40 Figur 29. Sosialtjenesten ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Fredrik stad -610 Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 29 viser at i 2011 var Trondheim den av ASSS-kommunene som brukte størst andel av inntektene på sosialtjenesten, mens andelen var lavest i Oslo. Figur 29 viser at Trondheim brukte om lag 370 kroner mer per innbygger på sosialtjenesten enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 28 viser at Trondheim brukte om lag 330 kroner mer per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Trondheim hadde lavere inntekter enn landsgjennomsnittet. Figur 29 viser at Oslo brukte om lag 610 kroner mindre per innbygger på sosialtjenesten enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 28 viser at Oslo brukte om lag 690 kroner mindre per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Oslo hadde lavere inntekter enn landsgjennomsnittet. Samlet sett brukte ASSS-kommunene i 2011 om lag 180 kroner mindre på sosialtjenesten per innbygger enn om de skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Seks av ASSS-kommunene brukte en mindre andel av inntektene på sosialtjenesten enn landsgjennomsnittet, mens fire ASSS-kommuner brukte mer. 40

41 4.7. Barnevern (1) Figur 30 viser at det er store forskjeller mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til barnevern. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt hadde høyere utgiftsbehov til barnevern per innbygger enn landsgjennomsnittet. I 2011 lå utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt på 105,7 prosent av landsgjennomsnittet. Oslo hadde høyest beregnet utgiftsbehov med 115,1 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Stavanger med 97,3 prosent. Figur 30 Barnevern. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,20 1,15 1,10 1,05 1,00 0,95 0,90 0,85 0,80 0,75 0,70 0,65 0,60 1,030 1,016 1,151 1,072 1,025 1,002 0,973 0,980 0,979 1,062 1, Gjsn Vi ser at fra 2010 til 2011 var det for ASSS-kommunene ingen endring i utgiftsbehovet til barnevern per innbygger sett i forhold til landsgjennomsnittet. Av ASSS-kommunene var det Kristiansand som hadde størst økning i utgiftsbehovet per innbygger fra 2010 til 2011, mens Trondheim hadde størst nedgang. Fra 2010 til 2011 hadde fem ASSS-kommuner økning i utgiftsbehovet til barnevern per innbygger, mens fem ASSS-kommuner hadde nedgang. (2) I 2011 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til barnevern om lag kroner per innbygger. Figur 31 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til barnevern sammenliknet med beregnet utgiftsbehov i den enkelte kommune. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Dette betyr at kommuner som ligger over streken i figur 31 bruker mer ressurser på barnevern enn det vi har beregnet utgiftsbehovet til og vice versa. 41

42 Figur 31. Barnevern ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Fredrik stad Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 31 viser at i 2011 var ressursbruken innenfor barnevern størst i Bergen og lavest i Bærum. Bergens netto driftsutgifter til barnevern var om lag 170 kroner (12,1 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Bærums netto driftsutgifter var om lag 280 kroner (19,1 pst) lavere per innbygger enn utgiftsbehovet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor barnevern i gjennomsnitt om lag 65 kroner (4,7 pst) under utgiftsbehovet per innbygger. Fem ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var lavere enn beregnet utgiftsbehov, mens fem ASSS-kommuner hadde høyere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter til barnevern ned med om lag 55 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Oslo med om lag 110 kroner per innbygger, mens Tromsø hadde størst økning med om lag 210 kroner. Fra 2010 til 2011 hadde syv ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens tre ASSS-kommuner hadde økning. (3) Figur 32 viser i hvilken grad ASSS-kommunene bruker en høyere/lavere andel av frie disponible inntekter til barnevern enn landsgjennomsnittet etter at vi har korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov etc. Dette indikerer hvordan den enkelte kommune prioriterer barnevern i forhold til andre anvendelser sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figur 32 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. 42

43 Figur 32. Barnevern ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Fredrik stad -343 Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 32 viser at i 2011 var Drammen den av ASSS-kommunene som brukte størst andel av inntektene på barnevern, mens andelen var lavest i Bærum. Figur 32 viser at Drammen brukte om lag 250 kroner mer per innbygger på barnevern enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 31 viser at Drammen brukte om lag 130 kroner mer per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Drammen hadde lavere inntekter enn landsgjennomsnittet. Figur 32 viser at Bærum brukte om lag 340 kroner mindre per innbygger på barnevern enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 31 viser at Bærum brukte om lag 280 kroner mindre per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Bærum hadde høyere inntekter enn landsgjennomsnittet. Samlet sett brukte ASSS-kommunene i 2011 om lag 40 kroner mindre på barnevern per innbygger enn om de skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Fire av ASSS-kommunene brukte en mindre andel av inntektene på barnevern enn landsgjennomsnittet, mens seks ASSS-kommuner brukte mer. 43

44 4.8. Barnehager (1) Figur 33 viser at det er store forskjeller mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til barnehager. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt hadde høyere utgiftsbehov til barnehager per innbygger enn landsgjennomsnittet. I 2011 lå utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt på 110,6 prosent av landsgjennomsnittet. Bærum hadde høyest beregnet utgiftsbehov med 120,7 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Fredrikstad med 89,0 prosent. Figur 33 Barnehager. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,30 1,25 1,20 1,15 1,10 1,05 1,00 0,95 0,90 0,85 0,80 0,75 0,70 0,65 0,60 0,890 1,207 1,134 0,991 1,028 1,191 1,123 1,055 1,118 1,162 1, Gjsn Vi ser at fra 2010 til 2011 var det for ASSS-kommunene noe nedgang i utgiftsbehovet til barnehager per innbygger sett i forhold til landsgjennomsnittet. Av ASSS-kommunene var det Tromsø som hadde størst nedgang i utgiftsbehovet per innbygger fra 2010 til 2011, mens Sandnes hadde størst økning. Fra 2010 til 2011 hadde syv ASSS-kommuner nedgang i utgiftsbehovet til barnehager per innbygger, mens tre ASSS-kommuner hadde økning. (2) I 2011 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til barnehager om lag kroner per innbygger. Figur 34 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til barnehager sammenliknet med beregnet utgiftsbehov i den enkelte kommune. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Dette betyr at kommuner som ligger over streken i figur 34 bruker mer ressurser på barnehager enn det vi har beregnet utgiftsbehovet til og vice versa. Barnehagene ble først innlemmet i inntektssystemet i 2011, derfor har vi ingen tall for 2009 og

45 Figur 34. Barnehager ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Fredrik stad -451 Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 34 viser at i 2011 var ressursbruken innenfor barnehager størst i Tromsø og lavest i Drammen. Tromsøs netto driftsutgifter til barnehager var om lag 270 kroner (3,7 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Drammens netto driftsutgifter var om lag 450 kroner (7,2 pst) lavere per innbygger enn utgiftsbehovet. I 2011 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor barnehager i gjennomsnitt om lag 160 kroner (2,5 pst) under utgiftsbehovet per innbygger. Seks ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var lavere enn beregnet utgiftsbehov, mens fire ASSS-kommuner hadde høyere. (3) Figur 35 viser i hvilken grad ASSS-kommunene bruker en høyere/lavere andel av frie disponible inntekter til barnehager enn landsgjennomsnittet etter at vi har korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov etc. Dette indikerer hvordan den enkelte kommune prioriterer barnehager i forhold til andre anvendelser sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figur 35 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. Barnehagene ble først innlemmet i inntektssystemet i 2011, derfor har vi ingen tall for 2009 og

46 Figur 35. Barnehager ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Fredrik stad -581 Bærum Oslo Drammen Kristian sand Sandnes Stavanger Bergen Trond heim Tromsø ASSS Figur 35 viser at i 2011 var Sandnes den av ASSS-kommunene som brukte størst andel av inntektene på barnehager, mens andelen var lavest i Bærum. Figur 35 viser at Sandnes brukte om lag 660 kroner mer per innbygger på barnehager enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 34 viser at Sandnes brukte om lag 150 kroner mer per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Sandnes hadde lavere inntekter enn landsgjennomsnittet. Figur 35 viser at Bærum brukte om lag 580 kroner mindre per innbygger på barnehager enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Figur 34 viser at Bærum brukte om lag 310 kroner mindre per innbygger enn beregnet utgiftsbehov. Forskjellen skyldes at Bærum hadde høyere inntekter enn landsgjennomsnittet. Samlet sett brukte ASSS-kommunene i 2011 om lag 30 kroner mindre på barnehager per innbygger enn om de skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Seks av ASSS-kommunene brukte en mindre andel av inntektene på barnehager enn landsgjennomsnittet, mens fire ASSS-kommuner brukte mer. 46

47 Befolkningsprognoser og fremtidig utvikling i utgiftsbehov Befolkningsutvikling og prognoser Beregningene i dette kapitlet bygger på MMMM-alternativet i SSBs befolkningsfremskrivning som ble publisert i juni Vi ser av figur 36 at det forventes sterkere befolkningsvekst vekst frem mot 2018 i ASSSkommunene enn i resten av landet. I ASSS-kommunene forventes det en befolkningsvekst på 10 prosent frem mot 2018, mens det i resten av landet forventes en vekst på 7 prosent. Av ASSS-kommunene er det Sandnes som har størst forventet befolkningsvekst med 14 prosent, mens Tromsø har lavest med 5 ½ prosent. Figur 36 Innbyggere i alt Indeks 2012 = ASSS Resten av landet Sandnes Tromsø Også i perioden fra 2006 til 2012 har befolkningsveksten vært høyere i ASSS-kommunene enn i resten av landet. I 2006 var innbyggertallet i ASSS-kommunene 10 prosent lavere enn i 2012, mens antall innbyggere i resten av landet var 5 ½ prosent lavere. Figur 37 viser veksten i antall innbyggere 0 5 år i ASSS-kommunene og i resten av landet. I tillegg inngår ASSS-kommunene med høyest og lavest vekst. 47

48 Figur 37 Innbyggere 0 5 år Indeks 2012 = ASSS Resten av landet Drammen Bærum Vi ser at ASSS-kommunene frem mot 2018 kan forvente sterkere vekst i antall innbyggere 0 5 år enn kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene forventes det en vekst i innbyggere 0 5 år på 10 prosent frem mot 2018, mens det i resten av landet forventes en vekst på 7 prosent. Av ASSS-kommunene er det Drammen som har størst forventet befolkningsvekst i aldersgruppen med 17 prosent, mens Bærum har lavest med ½ prosent. Også i perioden fra 2006 til 2012 har veksten i innbyggere 0 5 år vært høyere i ASSSkommunene enn i resten av landet. I 2006 var antall innbyggere 0 5 år i ASSS-kommunene 11 ½ prosent lavere enn i 2012, mens antall innbyggere 0 5 år i resten av landet var 4 prosent lavere. Figur 38 viser veksten i antall innbyggere 6 15 år i ASSS-kommunene og i resten av landet. I tillegg inngår ASSS-kommunene med høyest og lavest vekst. Figur 38 Innbyggere 6 15 år Indeks 2012 = ASSS Resten av landet Oslo Tromsø 48

49 Vi ser at innbyggere 6 15 år forventes å øke sterkere frem mot 2018 i ASSS-kommunene enn i resten av landet. I ASSS-kommunene forventes det en vekst i innbyggere 6 15 år på 8 prosent frem mot 2018, mens det i resten av landet forventes en økning på 2 ½ prosent. Av ASSS-kommunene er det Oslo som har størst forventet befolkningsvekst i aldersgruppen med 14 ½ prosent, mens Tromsø som har lavest med 1 ½ prosent. Også i perioden fra 2006 til 2012 har veksten i innbyggere 6 15 år vært høyere i ASSSkommunene enn i resten av landet. I 2006 var antall innbyggere 6 15 år i ASSS-kommunene 3 prosent lavere enn i 2012, mens antall innbyggere 6 15 år i resten av landet var 2 ½ prosent høyere. Figur 39 viser veksten i antall innbyggere år i ASSS-kommunene og i resten av landet. I tillegg inngår ASSS-kommunene med høyest og lavest vekst. Figur 39 Innbyggere år Indeks 2012 = ASSS Resten av landet Tromsø Kristiansand Vi ser at frem mot 2018 forventes antall innbyggere år å øke om lag like mye i ASSSkommunene som i resten av landet. I ASSS-kommunene forventes det en vekst i innbyggere år på 30 ½ prosent frem mot 2018, mens det i resten av landet forventes en vekst på 30 prosent. Av ASSS-kommunene er det Tromsø som har størst forventet befolkningsvekst i aldersgruppen med 41 ½ prosent og Kristiansand som har lavest med en økning på 23 ½ prosent. I perioden fra 2006 til 2012 har antall innbyggere år økt noe mindre i ASSSkommunene enn i kommunene i resten av landet. I 2006 var antall innbyggere år i ASSS-kommunene 8 ½ prosent lavere enn i 2012, mens antall innbyggere år i resten av landet var 9 ½ prosent lavere. Figur 40 viser veksten i antall innbyggere år i ASSS-kommunene og i resten av landet. I tillegg inngår ASSS-kommunene med høyest og lavest vekst. 49

50 Figur 40 Innbyggere år Indeks 2012 = ASSS Resten av landet Sandnes Bærum Vi ser at innbyggere år frem mot 2018 forventes å gå mer ned i ASSS-kommunene enn i resten av landet. I ASSS-kommunene forventes det en nedgang i innbyggere år på 5 prosent frem mot 2018, mens det i resten av landet forventes en nedgang på 2 prosent. Av ASSS-kommunene er det Sandnes som har størst forventet befolkningsvekst i aldersgruppen med 4 ½ prosent og Bærum som har lavest med en forventet nedgang på 12 ½ prosent. I perioden fra 2006 til 2012 har både ASSS-kommunene og kommunene i resten av landet hatt nedgang i antall innbyggere år. I 2006 var antall innbyggere år i ASSSkommunene 4 prosent høyere enn i 2012, mens antall innbyggere år i resten av landet var 1 prosent høyere. Figur 41 viser veksten i antall innbyggere 90 år og over i ASSS-kommunene og i resten av landet. I tillegg inngår ASSS-kommunene med høyest og lavest vekst. 50

51 Figur 41 Innbyggere 90 år og over Indeks 2012 = ASSS Resten av landet Tromsø Stavanger Vi ser at frem mot 2018 forventes antall innbyggere 90 år og over å øke noe mindre i ASSSkommunene enn i resten av landet. I ASSS-kommunene forventes det en økning i antall innbyggere 90 år og over på 7 prosent frem mot 2018, mens det i resten av landet forventes en økning på 11 prosent. Av ASSS-kommunene er det Tromsø som har størst forventet befolkningsvekst i aldergruppen med 22 prosent og Stavanger som har lavest med en forventet nedgang på 3 ½ prosent. I perioden fra 2006 til 2012 har ASSS-kommunene hatt om lag samme vekst i antall innbyggere 90 år og over som i resten av landet. I 2006 var antall innbyggere 90 år og over i ASSS-kommunene 22 ½ prosent lavere enn i 2012, mens antall innbyggere 90 år og over i resten av landet var 23 prosent lavere Befolkningsutvikling og prognoser I dette kapitlet ser vi på hvordan den demografiske utviklingen frem mot 2018 påvirker utgiftsbehovet i ASSS-kommunene og i resten av landet. Vi har tatt utgangspunkt i TBUs beregningsopplegg for hvordan kommunesektorens utgifter påvirkes av den demografiske utviklingen. Metoden tar utgangspunkt i en forenkling av kostnadsnøklene, slik at bare aldersfordelte innbyggertall inngår. Vi har imidlertid fordelt brutto driftsutgift per innbygger i de ulike aldersgruppene i 2012 etter en litt annen metode enn det TBU har basert seg på så langt. Vi har delt befolkningen i 10 aldersgrupper og beregnet en «sats» per innbygger innenfor hver aldersgruppe. Ved å bruke disse «satsene» på forventet økning i folketallet, kan vi beregne hvor mye utgiftsbehovet øker som følge av den forventede økningen i folketallet. For eksempel vil en «ny» innbygger i aldersgruppen 90 år og over øke utgiftsbehovet med om lag kroner, mens en «ny» innbygger i aldergruppen år vil øke utgiftsbehovet med om lag kroner. Demografikostnaden viser således hvor mye brutto driftsutgifter må øke i årene fremover gitt at kommunen viderefører standard og dekningsgrad på samme nivå som for landsgjennomsnittet i 2012 og forutsatt at produktiviteten er konstant. Beregningene 51

52 inkluderer demografikostnader som følger av at kommunene fra 2012 har fått økt økonomisk ansvar i forbindelse med samhandlingsreformen. Frem mot 2018 tilsier befolkningsutviklingen at brutto driftsutgifter i ASSS-kommunene må øke med om lag 9 prosent for å kunne videreføre standarder og dekningsgrader fra Dette er mer enn i resten av landet som må ha en økning på 6 ½ prosent. I figur 42 har vi anslått hva dette vil utgjøre i 2012-kroner. 52

53 Figur 42 ASSS-kommunene. Demografikostnader kr år 6-15 år år 67 år + Alle Vi ser at i følge disse beregningene vil ASSS-kommunene i gjennomsnitt måtte øke driftsutgiftene med om lag mill kroner årlig for å kunne videreføre tjenestetilbudet på nivå med landsgjennomsnittets standard og dekningsgrader for Av dette kan om lag 330 mill kroner årlig henføres til aldersgruppen 6 15 år, om lag 270 mill kroner til aldersgruppen 0 5 år og om lag 300 mill kroner til aldersgruppen 67 år og over. I tabell 1 viser vi hvordan demografikostnadene fordeler seg mellom ASSS-kommunene og kommunene i resten av landet. Tabell 1 Gjennomsnittlig årlig økning i utgiftsbehov fordelt på ASSS-kommunene og resten av landet. Mill 2012-kroner ASSS-kommunene Resten av landet Sum Mill kroner Andel Mill kroner Andel Mill kroner Andel 0-5 år , , , år , , , år , , , år , , , år -83-7, , ,2 90 år , , ,1 Sum , , ,0 Frem mot 2018 vil demografikostnadene i norske kommuner i gjennomsnitt utgjøre om lag mill 2012-kroner per år. Av dette kommer om lag mill kroner i ASSSkommunene. ASSS-kommunene som i 2012 omfatter 33,2 prosent av landets befolkning vil dermed møte 38,2 prosent av den forventede veksten i utgiftsbehov på landsbasis. Det er klare forskjeller mellom hvordan veksten i utgiftsbehov er sammensatt i ASSSkommunene og kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene vil veksten i antall innbyggere 6 15 åringer stå for om lag 29 prosent av veksten i utgiftsbehov, mens denne 53

54 aldersgruppen bare vil stå for om lag 13 prosent av veksten i resten av landet. Motsatt vi veksten i antall innbyggere 67 år og over stå for om lag 53 prosent av veksten i utgiftsbehov i kommunene i resten av landet, mens denne aldersgruppen bare vil stå for om lag 26 prosent av veksten i ASSS-kommunene. 54

55 5. Ressursbruk og kvalitet - tjenesteområdene i ASSS-nettverkene Kapittelet inneholder kommentarer og vurderinger fra KS knyttet til utvalgte styringsindikatorer på overordnet nivå for 9 tjenesteområder i ASSS-kommunene. Beløp presentert fra KOSTRA er i løpende kroner, KOSTRA-konserndata for 2011 pr Utgangspunkt for tjenesteprofilene er føringer fra ASSS Programkomiteen kombinert med arbeidet i nettverkene. De utvalgte nøkkeltall er sett i forhold til snitt for ASSS kommunene. I tillegg har KS sett på netto driftsutgifter per innbygger for den enkelte tjenesten, i forhold til beregnet utgiftsbehov slik det framkommer i kostnadsnøkkelen i inntektssystemet (ressursbruksindikator). Rapporten viser utvalgte tjenesteindikatorer for hver kommune. Under hver kommune beskrives profilen kort i forhold til gjennomsnitt i nettverket med hovedvekt på indikatorer hvor kommunen skiller seg fra gjennomsnittet. KS kommenterer spesielt der det store avvik og gir tilbakemeldinger når kommunen har svart på utfordringer gitt i utfordringsnotatet. Tilbakemeldinger fra den enkelte kommune samt tjenesteprofilens innhold utgjør grunnlaget for KS' kommentarer i hovedrapport/kommunerapporter. Tabell med valgte styringsindikatorer for tjenesteområdene (tjenesteprofil) viser indikatorene det enkelte tjenestenettverk er enig om best beskriver tjenesten i kommunen sammenlignet med gjennomsnitt for ASSS - kommunene. Tabellen viser absolutte verdier for kommunen og gjennomsnitt for nettverket. I figurene i kommunerapportene hvor tjenesteprofilen er framstilt, er snitt for ASSS - nettverket (rød linje) satt til 100 % for hver indikator og kommunens verdi er beregnet i prosent av dette snittet. Normalt er det tre, og for noen tjenester fire indikatorer som er gjennomgående for tilnærmet alle tjenesteområdene (dersom data finns). Det er ressursbruk, sykefravær, medarbeidertilfredshet og brukertilfredshet. Ressursbruksindikatoren viser hvor mye ressurser (netto driftsutgifter) den enkelte kommune bruker på en tjeneste i forhold til gjennomsnittet for ASSS-kommunene, etter at KS har korrigert for forskjeller i utgiftsbehov, arbeidsgiveravgift og pensjonsutgifter. En ressursbruksindikator større enn 1 viser at kommunen bruker mer ressurser på tjenesten enn ASSS-gjennomsnittet og omvendt. Det er brukt KOSTRA tall pr og ny kostnadsnøkkel, se også kap. 4. Med unntak av ressursbruksindikatoren er alle KOSTRAtallene rene KOSTRA tall, dvs slik de fremkommer gjennom KOSTRA rapporteringen. Ingen av regnskapstallene er korrigert for ulikheter i pensjon eller arbeidsgiveravgift. Medarbeidertilfredshet er presentert ved at kommunene er bedt om å rapportere medarbeidertilfredshet slik dette kommer til uttrykk i spørsmålet Alt i alt, hvor fornøyd er du med arbeidssituasjonen din?. Kommunene i ASSS-nettverket er enige om at samtlige skal ha med nevnte spørsmål i sine medarbeiderundersøkelser, for på den måten å sikre et sammenligningsgrunnlag. Medarbeidertilfredshet er med i profilen for de tjenester der fem eller flere kommuner har sendt inn resultater. Pga. ulikt metodevalg i kommunene for å beregne medarbeidertilfredsheten, anbefaler KS at tallene for den 55

56 enkelte kommunen ikke sammenlignes mellom kommunene, men kun innen kommunen selv, over tid. Sykefraværet er innhentet fra PAI-registeret for 2011, men ASSS-programkomiteen har valgt å gjennomføre en kvalitetssikringsrunde i år. PAI-tallene brukes i neste års rapport. Brukertilfredshet målt gjennom brukerundersøkelser er tatt med for de tjenestene som ønsker det og har resultat fra minst 5 kommuner. Mange tjenester har ikke resultat da undersøkelsene er ulike i de ulike kommunene og flere kommuner ikke har gjennomført slike undersøkelser Grunnskoletjenester Tjenesteområde skole omfatter følgende Kostra-funksjoner: 202 Grunnskole 213 Voksenopplæring 214 Spesialskoler 215 Skolefritidstilbud 223 Skoleskyss Funksjonene 213, 215 og 223 inngår bare i tallene for indikatoren Ressursbruk. (Funksjon 222 Skolelokaler er ikke tatt med fordi det er noe ulik praksis ved registrering, tallene er ikke helt sammenliknbare.) Utvalgte styringsindikatorer og nøkkeltall I denne delen vises ulike nøkkeltall og indikatorer for ASSS-kommunene samlet, både for enkeltår og i tidsserier. Indikatorene vil være de samme som er med i tjenesteprofilene i kommunerapportene, men også andre nøkkeltall/indikatorer vises. Dette gjelder også nasjonale prøver 9. trinn, lærertetthet og bruk av assistenter som blei foreslått tatt inn i tjenesteprofilen. Utvalget av indikatorer er basert på prioriteringer gjort i fagnettverket for skole høsten 2011 og våren Ressursbruk: For grunnskole er det også korrigert for forskjeller i bruk av statlige/private skoler og forskjeller i andel minoritetsspråklige som ikke fanges opp i kostnadsnøkkelen. Ved beregning av ressursbruksindikatorene har KS brukt SSBs definisjon av hvilke formålskapitler som inngår i de forskjellige sektorene. Funksjon 222, skolelokaler, er ikke tatt med i beregningsgrunnlaget for indikatoren fordi datagrunnlaget for denne funksjonen fortsatt er usikkert. Ressursbruksindikatoren har litt andre tall for 2009 og 2010 enn i tjenesterapporten Endringene skyldes at kostnadsnøkkelen er justert, alle årene er nå beregna på grunnlag av ny nøkkel. Netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning: Indikatoren viser kommunenes netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning (202) og spesialskoler (214) per elev. Antall elever er vektet med 5/12 for høstsemesteret og 7/12 for vårsemesteret å samsvare med regnskaps- / kalenderår. 56

57 Gruppestørrelse: Indikatoren viser beregnet gjennomsnittlig gruppestørrelse ved å se på forholdet elevtimer/lærertimer, også kalt gruppestørrelse 1. Timer til spesialundervisning er inkludert i beregningen. I hovedrapportens kapittel om grunnskoletjenester er det tatt med et diagram som viser "Lærertetthet i ordinær undervisning" (gruppestørrelse 2). Andel elever som får spesialundervisning: Fra og med 2011 er spesialskoler og elever i spesialskoler inkludert i tallet for ordinære grunnskoler. Andel elever som får spesialundervisning gjelder nå elever både i ordinære grunnskoler og spesialskoler. Årstimer spesialundervisning: Tallene viser hvor mange årstimer spesialundervisning som i gjennomsnitt tildeles hver elev med spesialundervisning. Medarbeidertilfredshet: ASSS-kommunene har noe ulike ordninger for å undersøke medarbeidertilfredshet, men alle har med følgende spørsmål: Alt i alt, hvor fornøyd er du med arbeidssituasjonen din? Tallene som presenteres baserer seg på dette spørsmålet. Medarbeidertilfredshet er med i profilen hvis fem eller flere kommuner har sendt inn resultater for undersøkelser i 2010 og/eller Resultater på nasjonale prøver og eksamen: Resultater på nasjonale prøver og eksamen er uttrykk for målt kvalitet i form av læringsresultater. For 5. trinn vises andel elever med resultater på mestringsnivå to og tre, snitt lesing, regning (resultater i engelsk blei ikke publisert etter prøvene 2011). På 5. trinn er det tre mestringsnivåer. For 8. trinn vises andel elever med resultater på mestringsnivå tre, fire og fem, snitt lesing, regning og engelsk. På 8. trinn er det fem mestringsnivåer. Tall for eksamen viser samlet gjennomsnittskarakter for norsk skriftlig hovedmål, matematikk skriftlig og engelsk skriftlig på 10. trinn. Resultater fra elevundersøkelsen: Resultater fra elevundersøkelsen er uttrykk for opplevd kvalitet. Skalaen går fra 1 til 5, med 5 som mest positive alternativ. Tallene bygger på elevundersøkelsen gjennomført våren Trivsel med lærer viser gjennomsnittlig svar på 7. og 10. trinn for tre spørsmål i elevundersøkelsen. Trives du sammen med lærerne dine? Har du lærere som gir deg lyst til å jobbe med fagene? Er lærerne hyggelige mot deg? Faglig veiledning viser gjennomsnittlig svar på 7. og 10. trinn for to spørsmål i elevundersøkelsen. Forteller lærerne hva du bør gjøre for at du skal bli bedre i fagene? Hvor ofte forteller lærerne deg hva du skal gjøre for at du skal bli bedre i fagene? 57

58 Tabell 2: Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil for skole Indikator Ressursbruk i forhold til utgiftsbehov i forhold til ASSS-snitt (202, 213, 214, 215, og 223) Netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning ( ), konsern per elev Snitt ASSS Lavest ASSS Høyest ASSS Gjennomsnittlig gruppestørrelse, årstrinn 15,2 14,3 15,7 Andel elever som får spesialundervisning (inkl. elever i spesialskoler) 7,3 5,8 8,3 Årstimer spesialundervisning pr elev med spesialundervisning Medarbeidertilfredshet 4,6 4,3 4,8 Nasj. prøver 5.trinn, snitt andel nivå Nasj. prøver 8.trinn, snitt andel nivå Nasj. prøver 9.trinn, snitt andel nivå Eksamen snitt eng. mat. og norsk 3,6 3,4 3,8 Trivsel med lærer, snitt 7. og 10. trinn 3,9 3,9 4,1 Faglig veiledning, snitt 7. og 10. trinn 3,3 3,2 3, Oppsummering/helhetsvurdering ASSS-kommunene er store og disponerer mye ressurser til sikring av god kvalitet og til utviklingsarbeid i grunnskolen. Stordriftsfordeler gjør at de kan ha effektiv drift, og de har høy fagkompetanse i egen administrasjon. Som store og kompetente skoleeiere har ASSSkommunene en tyngde som gir mulighet til å påvirke utviklingen også ut over egen kommune. Ressursene som kommunene i nettverket setter inn i grunnskolen er forholdsvis stabile over tid. Når vi korrigerer for prisutviklingen har kommunene i snitt brukt ca kroner til netto driftsutgifter per elev de siste tre årene. Men det er forholdsvis store forskjeller fra kommune til kommune, kroner per elev skiller kommunene som bruker minst og mest. Dette utgjør betydelige beløp for de totale kostnadene til grunnskole. For å få et riktig bilde av hva skolesektoren faktisk disponerer til skoledriften, er det nødvendig å korrigere for forskjeller i utgiftsbehovet. Etter korrigering får vi et annet bilde av hvem som bruker lite og mye, enn om regnskapstallene brukes direkte. Netto driftskostnader påvirkes av mange faktorer, men forskjellig skolestruktur gir særlig store utslag. Mange små skoler gir høye driftskostnader per elev. Små skoler gir små fagmiljø som kan være begrensende for både lærere og elever, men gir også elvene kortere reisevei og verdier til lokalsamfunnet. Valg av skolestruktur er gjenstand for politiske prioriteringer og styres ikke bare av økonomiske vurderinger. De fleste av ASSS-kommunene forventer økning i elevtallet i årene framover. De har derfor bedre mulighet til å styre utviklingen i skolestrukturen i ønsket retning enn hva som er tilfellet i mange mindre kommuner. Bruken av spesialundervisning er stadig en stor utfordring i grunnskolen. Andelen elever som får spesialundervisning er økende og andelen øker mest blant de eldste elevene. Dette samsvarer dårlig med det generelle ønsket om å gi flest mulig et tilstrekkelig tilbud innenfor 58

59 rammen av ordinære undervisning, og det å prioritere tiltak tidlig i skoleløpet. ASSSkommunene bruker mellom 100 og 200 millioner kroner hver på spesialundervisning (Oslo over 600 millioner). Det er vanskelig å dokumentere nytten elevene har av denne undervisningen. Kommunene trekker fram flere årsaker til at omfanget av spesialundervisning øker. Det ser ut til at et økende antall elever faktisk har rett til spesialundervisning, men det er også såkalte administrative drivere i systemet. Dette kan være modeller for ressurstildeling til skolene som stimulerer til mange enkeltvedtak, at atferdsproblemer forsøkes løst ved å gi spesialundervisning eller ønsket om å sikre elevene rettigheter ved inntak til videregående opplæring. Generelt bør flest mulig av elevene få nødvendig tilpasset opplæring innenfor rammen av den ordinære undervisningen. Det bør bare være strengt faglige vurderinger som avgjør tildeling av spesialundervisning. Kommunene i nettverket vier stor oppmerksomhet til læringsresultater og læringsmiljø. Nasjonale prøve, elevundersøkelsen og tilgang til god statistikk gjennom Skoleporten har gitt skoleeiere gode verktøy for vurdering av resultatkvaliteten i grunnskolen. Når vi ser på kommunene i nettverket, er det forholdsvis små forskjeller på resultatene. Forskjellene er langt større når vi går ned på skolenivå. Bedre kunnskap om resultater har gitt økt oppmerksomhet på grunnleggende ferdigheter. Flere kommuner arbeider systematisk og målrettet for å styrke særlig lese og regneferdighetene. Dette gir positive resultater. ASSS-kommunene har størrelse og tyngde til å utvikle grunnskolen mot stadig mer effektiv ressursbruk og bedre resultater og trivsel. Nettverket har derfor god mulighet til å øve innflytelse også på nasjonalt nivå Grunnskolen, fakta om tjenesten med kommentarer For grunnskole er ikke begrepene "Prioritering", "Dekningsgrad" og "Produktivitet" godt egnet til å beskrive tjenesten. Organisering av diagrammene følger derfor stort sett rekkefølgen for indikatorene i tjenesteprofilene i kommunerapportene. For hvert diagram er kilden for tallene tatt med, og en enkel forklaring hvis det er gjort beregninger. De som ønsker å gå dypere i detaljene kan se på Excel-arkene hvor hele tallmaterialet finnes. Der finnes det også en egen arkfane med SSBs definisjon av de ulike indikatorene. Siden datagrunnlaget er omfattende, og siden Kostra og Skoleporten har helt ulik organisering av tallene, er det to forskjellige Excel-filer for grunnskole. Begge er tilgjengelig på KS' nettside ( Netto driftsutgifter og ressursbruk Netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning per elev øker i alle kommunene bortsett fra Oslo når vi ser på regnskapstallene direkte. Når vi korrigerer for prisstigningen (kommunal deflator), ser vi derimot små endringer de siste tre årene. 59

60 Når vi korrigerer for utgiftsbehov og beregner "Ressursbruk", ser vi at bildet endrer seg. Dette gjelder særlig Drammen og Tromsø, men også til en viss grad Oslo og Trondheim. "Ressursbruksindikatoren" tar hensyn til forskjeller i utgiftsbehov per innbygger basert på kostnads-nøklene i inntektssystemet, og for forskjeller i arbeidsgiveravgift og pensjonspremier. For grunnskole er det i tillegg korrigert for forskjeller i bruk av statlige/private skoler og forskjeller i andel minoritetsspråklige som ikke fanges opp i kostnadsnøkkelen. Etter korrigering for utgiftsbehov, kommer Drammen ut med 7 prosent lavere driftsutgifter enn gjennomsnittet, mens Tromsø kommer ut med 6 prosent over snittet. Endringene ved korrigering tilsier at Drammen har høyere og Tromsø lavere utgiftsbehov enn gjennomsnittet. For de andre kommunene er forskjellen etter korrigering mindre, men flere har et visst utslag. Figurene nedenfor viser netto driftsutgifter per elev i nominelle kroner, prisjustert og etter korrigering for utgiftsbehov. I tillegg er det diagrammer som viser utgifter til skyss og skolelokaler. Tallene for skolelokaler er usikre da det er noe ulik praksis for regnskapsføring. Figur 43: Netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning Kilde: Kostra nivå 3: (Netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning (202), konsern + Netto driftsutgifter til spesialskoler (214), konsern) / Antall elever i kommunale grunnskoler, vektet 60

61 Figur 44: Netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning, prisjusert Kilde: Kostra nivå 3 (Netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning (202), konsern + Netto driftsutgifter til spesialskoler (214), konsern) / Antall elever i kommunale grunnskoler, vektet * Kommunal deflator Figur 45: Ressursbruk per innbygger korrigert for utgiftsbehov Kilde: Kostra, beregninger gjort av KS o 61

62 Figur 46: Netto driftsutgifter til skolelokaler (222) per elev Kilde: Kostra nivå 3 Figur 47: Netto driftsutgifter til skoleskyss (223) per innbygger 6-15 år Kilde: Kostra nivå 2 62

63 Gruppestørrelse Gruppestørrelse er uttrykk for ressursbruk i form av personell. Tallene for gruppestørrelse viser beregnet gjennomsnittlig gruppestørrelse ut fra forholdet mellom elevtimer og lærertimer. Timer til spesialundervisning er i utgangspunktet inkludert i beregningen (gruppestørrelse 1). I "Lærertetthet i ordinær undervisning" (gruppestørrelse 2) er spesialundervisning og undervisning i særskilt norsk holdt utenfor. I kommuner med særlig lav andel spesialundervisning kan det være nyttig å ta med både gruppestørrelse 1 og 2. Høye tall for gruppestørrelse vil si at det er mange elever per lærer. Siden lærerlønn utgjør en så stor andel av kostnadene i skolen, er gruppestørrelsen avgjørende for totale kostnader per elev. Jo mindre grupper, dess høyere lønnskostnader per elev. Innenfor rimelige grenser har ikke elevenes læringsresultater direkte sammenheng med gruppestørrelsen. Men antall elever per lærer kan ha avgjørende betydning for lærernes arbeidssituasjon. Gruppestørrelsen varier fra 14,3 elever per lærer i Tromsø til 15,7 i Drammen. Figurene nedenfor viser hvordan gruppestørrelsen har utviklet seg over de siste tre årene, og hvor store gruppene var på ulike årstrinn i Figur 48: Gjennomsnittlig gruppestørrelse trinn Kilde: Kostra nivå 2 Figur 49: Lærertetthet i ordinær undervisning (gruppestørrelse 2), tall for skoleår Kilde: Skoleporten 63

64 Figur 50: Gruppestørrelse på ulike trinn Kilde: Kostra nivå 2 Skolestørrelse Gruppestørrelse har nær sammenheng med skolestørrelse, det er lettere å fylle opp gruppene på store skoler. Mange små skoler gir høye driftskostnader per elev. Små skoler gir små fagmiljø som kan være begrensende for både lærere og elever, men gir også elvene kortere reisevei og verdier til lokalsamfunnet. Valg av skolestruktur er gjenstand for politiske prioriteringer og styres ikke bare av økonomiske vurderinger. Figuren nedenfor viser hvordan skolestørrelsen har utviklet seg de siste tre årene. Nedgangen i 2011 har sammenheng med at SSB fra 2011 inkluderer spesialskolene i tallene for både elever og skoler. I 2011 er det i gjennomsnitt 322 elever per skole. Oslo har de største skolene med 404 og Tromsø de minste med 211 elever per skole. Figur 51: Skolestørrelse Kilde: Kostra nivå 3: Antall elever i kommunale grunnskoler, vektet / Antall kommunale grunnskoler 64

65 Assistentbruk i undervisningen Assistenter brukes i varierende grad i undervisningen. Det er større variasjon mellom kommunene når det gjelder assistentbruk enn for andre indikatorer. I denne sammenheng regnes bare assistenter som deltar i undervisningen, ansatte i SFO er ikke med i tallene. I gjennomsnitt er det 14 assistenter per 100 lærere og antallet er økende. Tromsø har lavest andel med 9,6 og Drammen har høyest med 20,9 assistentårsverk per hundre lærerårsverk. Figur 52: Assistentbruk Kilde: Skoleporten Spesialundervisning Spesialundervisning er svært ressurskrevende, ASSS-kommunene brukte anslagsvis i overkant av 2 milliarder kroner på spesialundervisning i Anslaget tar utgangspunkt i andel timer spesialundervisning av antall lærertimer totalt, og netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning. Dette er ikke midler som kan spares, men deler av dem kan sannsynligvis brukes bedre innenfor rammen av den ordinære undervisningen. Når de tilgjengelige ressursene er begrenset, er det lett å komme inn i en ond sirkel. For å gjennomføre spesialundervisning, trekkes ressurser ut av den ordinære undervisningen. Den ordinære undervisningen blir dårligere, og dette utløser i neste runde økte behov for spesialundervisning. De fleste kommunene sier de ønsker å begrense andel elever med spesialundervisning, og at de vil prioritere de yngste. Likevel ser vi at andelen totalt øker fra år til år, og at økningen er størst på 8. til 10. trinn. Dette er en utvikling ingen ønsker, men som det viser seg i praksis vanskelig å motvirke. Kommunene gir mange forklaringer på økningen og på at det er vanskelig å styre utviklingen. Dette er noen årsaker som er nevnt: - økning i antall barn med behov knyttet til medisinske diagnoser - økt fokus på læringsresultater avdekker i større grad de som ikke henger med 65

66 - større faglige press på ungdomsskolen gir økning blant de eldste - press for å få vedtak på ungdomstrinnet for å utløse rettigheter ved inntak til videregående opplæring - en del vedtak om spesialundervisning dreier seg egentlig om atferdsproblemer - noen modeller for tildeling av ressurser til skolene stimulerer til flere enkeltvedtak - vedtak om spesialpedagogiske ressurser har en tendens til å henge ved elevene selv etter at de utløsende vanskene er løst - foreldre klager på avslag på søknader om spesialundervisning, noen ganger med støtte fra PPT, frykt for klagesaker til Fylkesmannen gir flere vedtak enn det egentlig er faglig grunnlag for KS har initiert et FOU-arbeid for å undersøke årsaken til økningen i bruken av spesialundervisning de siste årene. FOU-rapporten fra mai 2012 trekker fram følgende fem drivere som de viktigste for å forklare økningen: - presset økonomi i skolesektoren - foreldre krever mer av opplæringen - kunnskapsløftet med mer vekt på elevenes læringsutbytte - mer vekt på internasjonale/nasjonale tester og kartlegginger - økende bruk av diagnoser I rapporten omtales endringer i styring av skolen, samfunnsendringer og spesialundervisningens struktur, spesielt PPTs rolle. Rapporten kan være nyttig som bakgrunn når kommunene skal drøfte sin bruk av spesialundervisning. Den kan lastes ned fra KS' nettsider ( Noen av de nevnte driverne kan det være forholdsvis enkelt å eliminere, andre er det vanskeligere å få kontroll på. Generelt bør flest mulig få et tilfredsstillende tilbud innenfor rammen av den ordinære undervisningen. 8-2 i opplæringsloven gir skolene handlingsrom når det gjelder å organisere elevene i grupper etter deres spesielle behov, men det er en forutsetning at for eksempel inndeling etter faglig nivå ikke er permanent. Flere skoler kan med fordel ta i bruk handlingsrommet loven gir for i perioder å organisere elevene etter faglig nivå. Fylkesmennene har noe ulik tolkning av bestemmelsen, men dette bør ikke være til hinder for at skolene bruker muligheten. Den snevre tolkningen Fylkesmannen i en del tilfeller praktiserer kan utfordres. Sandnes kommune hadde tidligere høy andel elever med spesialundervisning, men har over flere år arbeidet systematisk og målbevisst for å styre ressursene i riktig retning. Mens andelen elever med spesialundervisning øker i alle de andre kommunene, har Sandnes redusert andelen fra 7 prosent i 2008 til 5,8 prosent i Figurene nedenfor viser utviklingen i bruk av spesialundervisning over tid og på ulike årstrinn. 66

67 Figur 53: Andel elever i grunnskolen som får spesialundervisning Kilde: Kostra nivå 2 Figur 54: Andel elever som får spesialundervisnign trinn Kilde: Kostra nivå 2 Figur 55: Andel elever som får spesialundervisnign trinn Kilde: Kostra nivå 2 67

68 Figur 56: Andel elever som får spesialundervisning trinn Kilde: Kostra nivå 2 Figur 57: Spesialundervisning fordelt på trinn i 2011 Kilde: Kostra nivå 2 68

69 Figur 58: Årstimer spesialundervisning per elev Kilde: Kostra nivå 2 Figur 59: Andel timer til spesialundervisning Kilde: Kostra nivå 2 Figur 60: Kostnader til spesialundervisning i milloner kroner Kilde: Kostra nivå 2 69

70 Læringsresultater Kvaliteten i grunnskolen vurderes ut fra hva elevene har lært og hvordan de opplever det å være på skolen. Læringsresultater vurderes først og fremst ved nasjonale prøver og eksamen på 10. trinn. Standpunktkarakterer og grunnskolepoeng kan brukes, men er mindre presise. Det er ofte lokale forskjeller på vurderingen når det gjelder standpunkt. Kartleggingsprøver har som mål å undersøke om det er enkeltelever som trenger ekstra oppfølging i ferdigheter eller fag slik at læreren og skolen kan vurdere om det er behov for spesielle tiltak for disse elevene. Kartleggingsprøver bør ikke brukes som styringsdata. De vil da lett miste sin verdi i arbeidet med å finne elever med særlige behov. Formålet med nasjonale prøver er å vurdere i hvilken grad skolen lykkes med å utvikle elevenes ferdigheter i lesing, regning og engelsk. De kan også brukes til individuell vurdering og gi grunnlag for oppfølging av den enkelte elev. De nasjonale prøvene er forskjellige fra år til år, og vi kan ikke tolke endringer direkte som framgang eller tilbakegang. Vurderingen er også avhengig av nasjonalt gjennomsnitt det enkelte år. Prøvene gir likevel svært verdifull informasjon om hvordan elevene presterer når det gjelder grunnleggende ferdigheter. I ASSSnettverket blir nasjonale prøver særlig nyttige når vi både kan sammenlikne resultatene fra flere år og kommunene i mellom. Resultatene på nasjonale prøver presenteres som andel elever på ulike mestringsnivåer. I barneskolen er det tre mestringsnivåer, på ungdomsskolen er det fem. Fordeling på mestringsnivåer gir mer informasjon enn gjennomsnittsskår. For å vise detaljert informasjon om fordeling på mestringsnivåer, tar vi med et diagram for resultatene fra leseprøven på 8. trinn Tallene i søylene viser prosent av elever på hvert mestringsnivå. Høy andel på de øverste nivåene (gul og grønn) indikerer gode prestasjoner. Av profilene ser vi at der størst forskjell på Bærum og Kristiansand. Tilsvarende diagrammer finnes for alle trinn og prøver i Excel-filen på KS' nettside. Figur 61: Nasjonale prøver 8. trinn lesing, mestringsnivå Kilde: Skoleporten For å kunne vise utviklingen over flere år, beregner vi samlet andel elever på nivå 2 og 3 for barneskolen og nivå 3, 4 og 5 for ungdomsskolen. Diagrammene nedenfor viser andel elever på de høyeste nivåene for 2009, 2010 og Samlet andel på de høyeste trinnene viser 70

71 hvordan skolen lykkes i å gi elevene grunnleggende ferdigheter i lesing, regning og engelsk. Endringer fra år til år for den enkelte kommune, må ses i sammenheng endringene for snitt ASSS i samme periode. Figur 62: Nasjonale prøver 5. trinn lesing, andel elever på nivå 2-3 Kilde: Skoleporten Figur 63: Nasjonale prøver 5. trinn regnig, andel elever på nivå 2-3 Kilde: Skoleporten 71

72 Figur 64: Nasjonale prøver 8. trinn engelsk, andel elever på nivå 3-5 Kilde: Skoleporten Figur 65: Nasjonale prøver 8. trinn lesing, andel elever op nivå 3-5 Kilde: Skoleporten 72

73 Figur 66: Nasjonale prøver 8. trinn regning, andel nivå 3-5 Kilde: Skoleporten Figur 67: Nasjonale prøver 9. trinn, snitt regning og lesing, andel nivå 3-5 Kilde: Skoleporten Nasjonale prøver gjennomføres om høsten hvert år. Prøvene på 8. trinn vil derfor for en stor del være uttrykk for hva elevene lærte på barneskolen. Fra 2010 er det også gjennomført prøver på 9. trinn. Disse prøvene er de sammen som gjennomføres på 8. samme år. Resultatene vil være en indikasjon på hva elevene har lært i løpet av første året på ungdomsskolen. Sjøl om det ikke er akkurat de samme prøvene to forskjellig år, er det interessant å se på utviklingen fra 8. til 9. trinn. Forskjellen på resultatene fra 8. trinn 2010 til 9. trinn 2011 sier noe om i hvilken grad ungdomsskolen har bidratt til å heve prestasjonene til de samme elevene. Figuren nedenfor viser endringen i andel elever på mestringsnivå 3, 4 og 5 fra 8. trinn 2010 til 9. trinn Jo høyere søyle, dess mer har elevene hevet seg fra 8. til 9. trinn. Elevene i Fredrikstad skiller seg ut ved stor framgang, spesielt i lesing. 73

74 Figur 68: Nasjonale prøver, endring fra 8. trinn til 9. trinn Kilde: Skoleporten Resultatene på skriftlig eksamen regnes som den mest objektive vurderingen av elevenes læringsresultater. Besvarelsene vurderes av sensorgrupper satt sammen på tvers av kommuner og fylker. Resultatene presenteres som gjennomsnittskarakterer i for hver kommune. Også for eksamen bør en se både på forskjeller mellom kommunene og på endringer fra år til år. For eksempel har de fleste kommunene en nedgang i gjennomsnittskarakter i matematikk fra 2010 til Dette kan være utslag av ulik vanskelighetsgrad på oppgavene. Når Kristiansand har en forbedring fra 2010 til 2011, tyder dette på en reell forbedring i elevenes prestasjoner. Figurene nedenfor viser gjennomsnittskarakterer på skriftlig eksamen for de tre siste årene. Figur 69: Eksamen engelsk skriftlig Kilde: Skoleporten 74

75 Figur 70: Eksamen norsk hovedmål Kilde: Skoleporten Figur 71: Eksamen matematikk Kilde: Skoleporten Læringsmiljøet Med læringsmiljø mener vi de samlede kulturelle, relasjonelle og fysiske forholdene på skolen som har betydning for elevenes læring, helse og trivsel. Fem forhold er grunnleggende for arbeidet med å utvikle og opprettholde gode læringsmiljø: - Lærerens evne til å lede klasser og undervisningsforløp - Positive relasjoner mellom elev og lærer - Positive relasjoner og kultur for læring blant elevene - Godt samarbeid mellom skole og hjem - God ledelse, organisasjon og kultur for læring på skolen Kvaliteten på læringsmiljøet vurderes gjennom Elevundersøkelsen. Elevenes svar på flere spørsmål samles, og resultatene beregnes som indekser som gir et bilde av elevens vurdering på ulike temaområder. ASSS fagnettverk for skole har valgt ut to indekser for å beskrive læringsmiljøet, "Trivsel med lærer" og "Faglig veiledning". 75

76 Om Trivsel med lærer : Indeksen viser elevenes trivsel med lærerne knyttet til fag og i hvilken grad elevene opplever at lærerne er hyggelige. Indeksen består av følgende spørsmål: - Trives du sammen med lærerne dine? - Har du lærere som gir deg lyst til å jobbe med fagene? - Er lærerne hyggelige mot deg? Om Faglig veiledning : Indeksen viser i hvilken grad elevene føler at de får god veiledning om hvordan de kan forbedre seg, og hvilke krav som stilles til det faglige arbeidet. Indeksen består av følgende spørsmål: - Forteller lærerne hva du bør gjøre for at du skal bli bedre i fagene?- Hvor ofte forteller lærerne deg hva du bør gjøre for at du skal bli bedre i fagene? Resultatene fra Elevundersøkelsen viser i mindre grad enn for andre kvalitetsindikatorer forskjeller når tall aggregeres til kommunenivå. Det vil være mye større forskjeller mellom skolene i en kommune enn mellom kommunene. Det er først og fremst på skolenivå at Elevundersøkelsen kan gi grunnlag for å sette inn konkrete tiltak. Men resultater aggregert til kommunenivå er likevel interessante og gir en indikasjon på hvordan kommunene som skoleeier lykkes med å skape et godt læringsmiljø. Nedenfor vises diagrammer med resultater fra Elevundersøkelsen. Tallene viser elevenes vurdering etter en skala fra 1 til 5. Høy verdi betyr positiv vurdering. Figur 72: Elevundersøkelsen 7. trinn, Trivsel med lærer Kilde: Skoleporten 76

77 Figur 73: Elevundersøkelsen 7. trinn, Faglig veiledning Kilde: Skoleporten Figur 74: Elevundersøkelsen 10. trinn, Trivsel med lærer Kilde: Skoleporten 77

78 Figur 75: Elevundersøkelsen 10. trinn, Faglig veiledning Kilde: Skoleporten 78

79 5.2. Barnehagetjenester Utvalgte indikatorer og nøkkeltall I denne delen vises ulike nøkkeltall og indikatorer for ASSS-kommunene samlet, både for enkeltår og i tidsserier.utvalget av indikatorer vil være både sammenfallende med de som er tatt inn i tjeneste-profilene, men også andre nøkkeltall/indikatorer vil fremstilles. Tabell 3 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil barnehage Indikator Prioritering/behov Netto driftsutgifter, per innbygger 1-5 år, barnehager (kroner) Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Dekningsgrader Dekningsgrad 1-2 år (Kommunale + Private) (%) 79,3 73,4 89,0 Dekningsgrad 3-5 år (Kommunale + Private) (%) 96,3 92,8 99,6 Andel barn fra språklige og kulturelle minoriteter i barnehage i forhold til innvandrerbarn 1-5 år (%) Produktivitet/enhetskostnad Ressursbruk 1,0 0,9 1,1 Korrigerte brutto driftsutgifter (funksjon 201 ordinær 39,9 37,0 44,4 drift), konsern, pr. korrigerte oppholdstimer kommunale barnehager (kroner) Korrigerte oppholdstimer per årsverk basisvirksomhet (f. 201) i kommunale barnehager (timer) Korrigerte oppholdstimer per årsverk basisvirksomhet (f. 201) i private barnehager (timer) Utfyllende indikatorer Medarbeidertilfredshet (skala 1-6) 4,7 4,4 5,0 Sykefravær Ikke data Ikke data Ikke data Andel ansatte med godkjent førskolelærerutdanning i 33,7 25,4 41,6 basisvirksomhet (%) Andel ansatte med førskolelærerutdanning eller 38,0 29,7 45,5 fagutdanning som barne- og ungdomsarbeid (%) Andel ansatte menn til basisvirksomhet i barnehagene 10,7 6,5 15,1 (%) Kvalitet Brukertilfredshet (skala 1-6) 5,1 4,8 5,3 79

80 Oppsummering/helhetsvurdering Det er fortsatt vekst i de fleste ASSS-kommunene. Mange har hatt en kraftig utbygging av plasser. Etterspørselen etter plasser har økt og likevel har kommunene i stor grad klart å gi plasser til barn med rett. Oslo har fortsatt den største veksten, noe som gir spesielt store utfordringer med å skaffe nok plasser. En del kommuner opplever at det er vanskelig å planlegge. Det handler om at mange søker om plass og har spesifikke ønsker knyttet til beliggenhet og sier nei når de får plass et annet sted. Den andre store usikkerhetsfaktoren i planleggingen, som alle kommunene opplever som problematisk, er de private barnehagenes inntak av barn uten rett til plass er første året hvor barnehageområdet er en del av rammetilskuddet og ikke øremerket. Det er dermed også første året vi har netto driftsutgifter pr innbygger 1-5 år (konserntall), som er sammenlignbare. I tillegg har vi for 2011 en ressursbruksindikator viser hvor mye ressurser (netto driftsutgifter) den enkelte kommune bruker på en tjeneste i forhold til gjennomsnittet for ASSS-kommunene, etter at vi har korrigert for forskjeller i utgiftsbehov (utgangspunkt i inntektssystemet), arbeidsgiveravgift og pensjonsutgifter. Variasjonene i ressursbruk er stor mellom kommunene. Ressursbruksindikatoren er laget for å få et mer nyansert mål for å sammenligne ressursbruk. Variasjonen er like stor mellom kommunene når vi sammenligner dem på ressursbruksindikatoren. Bærum, Oslo, Bergen og Trondheim ligger godt over snittet på nettodriftsutgifter, mens når vi korrigerer for utgiftsbehov, pensjon og arbeidsgiveravgift ligger de under, eller på snittet. De bruker etter korrigeringen, mindre enn snittet. Andelen barn fra språklige og kulturelle minoriteter i barnehage i forhold til innvandrerbarn 1-5 år, eksl. enkelte land, er 71 % i snitt for nettverket. Det er kun 0,6 % prosentpoeng mer enn i Det er en variasjon fra 57 % i Fredrikstad til 80 % i Trondheim mellom kommunene. Denne indikatoren er viktig da vi vet at, for innvandrerjenter, gjør det en stor forskjell å få tid i barnehage. Et omfattende forskningsprosjekt fra SSB viser dette. Oslo og Drammen var utgangspunkt for studien. Prosjektet «Gratis kjernetid i barnehage: Effekt på skolekarakterene til barn fra innvandrerfamilier» er gjennomført av Drange (Universitetet i Stavanger) og Telle (Statistisk sentralbyrå). De viser at jenter (5 åringer) som hadde gratis kjernetid i barnehage hadde en forbedring tilsvarende en hel karakter i tre av avgangsfagene på 10. trinn. Det å være i barnehage lukker 80 % av karaktergapet mellom jenter med og uten innvandrerbakgrunn. De fleste kommunene jobber aktivt for å rekruttere barn i denne gruppen og har særskilte tiltak for oppfølging. Det kan likevel være rom for å lære mer av hverandre på dette feltet. Enhetskostnadene (korr.brutto driftsutg pr korr oppholdstime, i komm bhg) har økt for syv av ti kommuner. Bærum, Oslo og Tromsø har hatt en økning på 3 kroner. Det er en krone mer enn økningen for snitt nettverk fra 2010 til Kristiansand, Stavanger og Bergen har ingen økning i sine enhetskostnader fra 2010 til Korrigerte oppholdstimer per årsverk i kommunale barnehager har økt for åtte av kommunene fra 2010 til Det betyr at det har blitt flere barn per årsverk, altså en lavere voksentetthet enn året før. I Bærum og Drammen har voksentettheten økt. Når vi ser indikatoren over tre år har syv av kommunene hatt en klar trend med flere oppholdstimer per årsverk i kommunale barnehager. Denne indikatoren påvirkes av strukturen på barnehagene, og organiseringen. Noe som igjen avhenger av veksten i barnebefolkningen, etterspørsel og bosettingsmønster. For de private barnehagene i kommunene er situasjonen omentrent den samme. I åtte kommuner har de en lavere voksentetthet i 2011, mens i Bærum og Sandnes har voksentettheten økt. I et treårsperspektiv er det vanskelig å se en klar trend hos de private 80

81 barnehagene. Bortsett fra i Fredrikstad og Bergen hvor de har hatt en jevn økning av oppholdstimer per årsverk. Andelen fagpersonell varierer fortsatt mellom kommunene, og ulikhetene er stabile. Det er fortsatt Bærum, Oslo, Sandnes og Stavanger som har laveste andeler. De fleste kommunene har utfordringer med å rekruttere nok fagpersonell. Alle kommunene jobber systematisk for å beholde og rekruttere. Andel ansatte menn i basisvirksomhet i barnehagene er fortsatt lav. Andelen varierer fra 6,5 % i Sandnes til 15,1 i Oslo. Bærum, Oslo, Trondheim og Tromsø har hatt en jevn økning de siste tre årene. Drammen har hatt en jevn nedgang. Resten av kommunene har både økninger og nedganger de siste fire årene og altså ingen klar trend Prioritering/behov Indikatoren viser hvordan kommunenes frie inntekter er fordelt til ulike tjenesteområder og avspeiler både den enkelte kommunes prioritering og ressurstildeling for å dekke nødvendige behov Figur 76 Nettodriftsutgifter, konsern per innbygger 1-5år i kroner 81

82 Figur 77 Ressursbruk 2011 er første året hvor vi har netto driftsutgifter pr innbygger 1-5 år (konserntall), som er sammenlignbare. I tillegg har vi for 2011 en ressursbruksindikator som viser hvor mye ressurser (netto driftsutgifter) den enkelte kommune bruker på en tjeneste i forhold til gjennomsnittet for ASSS-kommunene, etter at vi har korrigert for forskjeller i utgiftsbehov (utgangspunkt i inntektssystemet), arbeidsgiveravgift og pensjonsutgifter. Variasjonene i ressursbruk er stor mellom kommunene. Ressursbruksindikatoren er laget for å få et mer nyansert mål for å sammenligne ressursbruk. Variasjonen er like stor mellom kommunene når vi sammenligner dem på ressursbruksindikatoren. Bærum, Oslo, Bergen og Trondheim ligger godt over snittet på nettodriftsutgifter, mens når vi korrigerer for utgiftsbehov, pensjon og arbeidsgiveravgift ligger de under, eller på snittet. De bruker etter korrigeringen, mindre enn snittet. Fredrikstad og Drammen har de laveste netto driftsutgiftene per innb 1-5 år. De ligger fortsatt lavest på ressursbruk når det korrigeres for utgiftsbehov, pensjonsutgifter og arbeidsgiveravgift. Kristiansand og Sandnes har lave nettodriftsutgifter, men når vi korrigerer har de en høyere ressursbruk enn snittet. Bergen ligger over snittet hva gjelder nettodriftsutgifter, men ligger rett under snittet på ressursbruksindikatoren. Tromsø ligger høyt på netto driftsutgifter. De ligger fortsatt høyt og høyest i nettverket når nettodriftsutgifter er korrigert for forskjeller i utgiftsbehov, arbeidsgiveravgift og pensjonsutgifter. 82

83 Dekningsgrader Indikatoren viser hvor stor del av barn i alderen 1 2 år som har barnehageplass (andelen i målgruppene for tjenestene som mottar tjenester). Figur 78 Andel barn 1-2 år med barnehageplass, Snitt ASSS kommuner Figur 79 Tidsserie Andel barn 1-2 år med barnehageplass i Andelen 1-2 åringer med barnehageplass har hatt en jevn økning i de fleste kommunene de siste fem årene. Selv Trondheim og Tromsø som hadde over 87 % dekning i 2010 har økt ytterligere i Stavanger skiller seg ut i 2011, som i 2010, ved å ha en nedgang de siste fire årene. Hva dette skyldes er vanskelig å si. Kommunene klarer stort sett å gi plass til de barna som har rettigheter. Variasjonene er fortsatt stor, fra Drammen med 73,4 % dekning til Tromsø med 89 % dekning. Den største økningen de siste tre årene har skjedd i Fredrikstad. Når kommunen likevel ligger så lavt kan det i noen grad forklares med levekårsfaktorer. Hvis vi ser på Fredrikstad og Drammen i forhold til Trondheim og Tromsø så har de to 83

84 kommunene med lavest dekningsgrad for 1-2 åringer en helt annen levekårsprofil enn de to med høyest dekningsgrad. De to første har en høyere andel personer i husholdninger med lav inntekt, en høyere andel med personer som har grunnskole som høyeste utdanning og arbeidsledighet høyere enn landsgjennomsnittet. Begge kommunene har også en betydelig andel innbyggere fra språklig og kulturelle minoriteter. Trondheim og Tromsø derimot har flere med høyere utdanning og ikke spesielt høy arbeidsledighet i forhold til landsgjennomsnittet. (Kilde: Folkehelseinstituttet) Både Fredrikstad og Drammen mener disse levekårsfaktorene bidrar til en lavere etterspørsel etter småbarnsplasser. Figur 80 Andel barn 3-5 år med barnehageplass, Snitt ASSS kommuner Figur 81 Tidsserie. Andel barn 3-5 år med barnehageplass i Den gjennomsnittlige dekningsgraden for 3-5 åringer er som i Fra 2010 til 2011 er det kun små endringer i andelen med barnehageplass i denne aldersgruppen. Samtidig er det også her forskjeller mellom kommunene. Sandens har de siste årene ligget mellom 92-93,5 %, 84

85 mens Trondheim har hatt en andel på rett over 99 % siden Det er ingen kommuner som har hatt store endringer, over 2 %, de siste tre årene. Samtidig er det sånn at mange kommuner har hatt en sterk vekst i barnetallet og etterspørselen etter plasser har økt i mange kommuner. Noe som betyr at antall barn som får plass kan ha økt selv om ikke andelen har steget. Figur 82 Andel barn fra språklige og kulturelle minoriteter med barnehageplass i forhold til innvandrerbarn 1-5 år, 2011 for alle kommuner Denne indikatoren viser hvor stor andelen barn fra språklige og kulturelle minoriteter som er i barnehage i forhold til alle innvandrerbarn i kommunen. Kommunene har svært ulik andel fra denne gruppa i barnehage. Fredrikstad og Sandnes har de laveste andelene og har også hatt en nedgang i andelen fra 2010 til De andre kommunene har hatt en økning. Snitt for nettverket er nå på 71 %. Det er Trondheim og Tromsø som fortsatt øker andelen mest. I tillegg har Stavanger økt sin andel med 5 %. Barn fra språklige og kulturelle minoriteter har høy prioritet i mange kommuner. Forskning viser (jmf SSB studien refert i denne rapporten) at det er mange positive effekter for barn som går i barnehage. Det gjelder også barn i denne gruppen. Dette er kommunene klar over og jobber for å rekruttere og legge til rette for denne barnegruppa. 85

86 Produktivitet/enhetskostnader Indikatorene viser ressursinnsats i form av personell, driftsmateriell og investeringer, pr bruker av tjeneste eller pr innbygger i kommunen. Figur 83 Korrigerte brutto driftsutgifter (201), konsern kommunale barnehager per korrigert oppholdstime. Snitt ASSS kommuner Figur 84 Tidsserie. Korrigerte brutto driftsutgifter (201), konsern kommunale barnehager per korrigert oppholdstime i Denne indikatoren sier noe om hva en oppholdstime i barnehage koster kommunen. Det som i størst grad påvirker disse utgiftene er voksentettheten (hvor mange barn (oppholdstime) per årsverk), de ansattes utdanningsnivå og lønnsansiennitet, størrelsen på barnehager og enheter og utbyggingstakt. Den enkelte kommune kan gå inn å analysere nærmere hvilke faktorer som påvirker egen tjeneste. Det vi ser er at alle kommunene har hatt en økning, og snittet for nettverket har økt fra 38 kroner til 40 kroner fra 2010 til En viss økning er naturlig i forhold til lønns- og prisvekst generelt. 86

87 De kommunene som skiller seg ut er Kristiansand, Stavanger og Bergen ved at de ikke har hatt vekst i sine enhetskostnader. Bærum, Oslo og Tromsø har hatt en økning med en krone mer enn snittet. Sandnes har fortsatt de laveste enhetskostnadene, mens Oslo har de høyeste. Figur 85 Korrigerte oppholdstimer per årsverk i kommunale barnehager (f201) Figur 86 Korrigerte oppholdstimer per årsverk i kommunale barnehager i

88 Figur 87 Korrigerte oppholdstimer per årsverk i private barnehager Korrigerte oppholdstimer per årsverk er en indikator for produktivitet og kvalitet, og viser voksentettheten i barnehagene. Høye tall indikerer lav voksentetthet og motsatt. Som beskrevet under figur 17 påvirker denne indikatoren enhetskostnadene. Indikatoren kan, som vi viser i dette avsnittet, være et utgangspunkt for drøfte og vurdere produktivitet i form av organisering og ressursbruk, samt kvalitet i form av voksenes tilstedeværelse for barna. Voksentettheten varierer fra timer per årsverk i Bærum til timer per årsverk i Drammen. Som i 2010 er det disse to kommunene som representerer den hhv høyeste og laveste voksentettheten i nettverket. Drammen hadde en spesielt lav voksentetthet sammenlignet med resten av kommunene i 2010, og har i 2011 økt voksentettheten med 407 timer. Alle kommunene, bortsett fra Drammen og Bærum har økt oppholdstimer per årsverk i de kommunale barnehagene. Dette påvirker utgiftene, men Drammen har likevel ikke økt sine utgifter mer enn snittet. Samtidig har andelen faglærte gått ned i Drammen, noe som gir lavere utgifter, og kanskje kan være med å forklare at utgiftsnivået ikke økte mer på tross av høyere voksentetthet. Bærum har en langt høyere voksentetthet enn Drammen færre oppholdstimer per årsverk i Bærum. Samtidig har Drammen langt flere faglærte enn Bærum. Det er 9,5 % flere med fagutdanning og det samme i forhold til førskolelærere i Drammen. Hva som gir størst utslag på henholdsvis kvalitet og økonomi kan kommunene analysere videre. Bærum har enhetskostnader på 41 kroner og Drammen på 39 kroner. Den store forskjellen i voksentetthet kan være hovedårsaken. Drammen, Kristiansand og Sandnes, som har flest oppholdstimer per årsverk er også de som har de laveste korr. brutto driftsutgiftene per korr. oppholdstime. Da årsverkene også består av ulik kompetanse vil disse også påvirkeutgiftene. Vi ser at Drammen og Kristiansand har en høy andel faglærte, rett over 39 %, i forhold til Bærum med 29,7 %. Men selv om kompetansen gir Drammen og Kristiansand noe høyere utgifter har Bærum med færre oppholdstimer per årsverk høyere utgifter og en større utgiftsøkning enn de to andre kommunene. Trondheim er et annet eksempel. 88

89 Kommunen mange oppholdstimer per årsverk. De har også den høyeste andelen med fagpersonell. Det skulle borge for høye enhetskostnader. Men Trondheim ligger på snittet for nettverket. Nettverket vil undersøke forskjellene i enhetskostnader nærmere. I første omgang ser det ut til at oppholdstimer per årsverk har størst innvirkning på utgiftene. Gjennomsnittet for de private barnehagenes voksentettheter fortsatt lavere enn de kommunale. Korrigerte oppholdstimer per årsverk er i snitt timer mot det kommunale som er flere oppholdstimer i snitt i private barnehager. I åtte av kommunene går voksentettheten i de private barnehagene ned. I Bærum og Sandnes går voksentettheten opp. Den største forskjellen i voksentetthet mellom kommunale og private barnehager finner vi i Fredrikstad. Der har de private barnehagene flere oppholdstimer per årsverk enn de kommunale barnehagene. Fredrikstad har 2 % flere oppholdstimer per årsverk enn snittet for ASSS-kommunene. Altså en lavere voksentetthet enn snittet. I Drammen, Kristiansand og Sandnes har de private barnehagene færre oppholdstimer per årsverk enn de kommunale Kvalitet Kvalitetsindikatorer er måling av kvalitet basert på objektive kriterier, resultat av medarbeider- og brukerundersøkelser mm. Figur 88 Andel ansatte med førskolelærerutdanning. Snitt ASSS kommuner 89

90 Figur 89 Tidsserie. Andel ansatte med førskolelærerutdanning i Figur 90 Andel ansatte med førskolelærerutdanning, annen ped.utd. eller fagutdanning 90

91 Figur 91 Andel ansatte med førskolelærerutdanning eller annen ped.utd. eller fagutd Andelen med førskoleutdanning varierer mye mellom kommunene. Den varierer også fra ett år til et annet i den enkelte kommune. Fortsatt er det Trondheim som har den høyeste andelen, og har hatt det de siste fire årene. De har ligget på mellom 41,7 % og 42,4 %. På den andre siden har Oslo hatt den laveste andelen de siste fire årene med en andel på mellom 27,3 % og 28,7 %. Tre av kommunene har en lavere andel førskolelærere enn i fjor, tre har omentrent samme andel og fire har økt andelen. Fredrikstad og Oslo har økt mest med hhv 2 % og 1 %. Mens Bærum har en nedgang på 2,5 % og har hatt nedgang de siste tre årene. Endringer i denne indikatoren påvirkes også av utbyggingstakt og det totale antallet medarbeidere. Når antallet medarbeidere går opp kan antallet med fagutdanning være det samme, mens antallet ufaglærte øker. Dermed går andelen med fagutdanning ned. Dette er tilfellet for en del kommuner som bygger ut/tilbyr flere plass og ikke klarer å rekruttere nok fagpersoner. Denne indikatoren er også tatt med i avsnittet om produktivitet/enhetskostnader da den i tillegg til å si noe om kvalitet også har direkte sammenheng med utgiftsnivået. Det er avgjørende for kvaliteten i barnehagene at det er en tilstrekkelig andel førskolelærere og andre faglærte i barnehagene. Nettverkskommunene jobber for å rekruttere og beholde førskolelærere. I mange sammenhenger hjelper det å ha utdanningsinstitusjoner som utdanner førskolelærere, i nærheten, men vel så viktig er det generelle arbeidsmarkedet i regionen. 91

92 Figur 92Andel ansatte menn i basisvirksomhet i barnehagene, alle kommuner Figur 93 Tidsserie. Andel ansatte menn i basisvirksomhet De kommunene som allerede har den høyeste andelen menn (Bærum, Oslo, Bergen og Tromsø) fortsetter å øke. I de andre kommunene er det ingen entydig trend. Alle kommunene er bevisste på likestillingsperspektivet her og mange har iverksatt egne prosjekter og rekrutteringstiltak i forhold til menn. 92

93 Figur 94 Brukertilfredshet Åtte av kommunene har enten gjennomført brukerundersøkelse på eller lagt til spørsmålet; alt i alt, hvor fornøyd er du med barnehagen barnet ditt går i? i egen brukerundersøkelse. Der kommunen har hatt en annen skala har vi regnet om til en 6-delt skala som brukes i bedrekommune. Skalaen går fra 1, som tilsvarer i svært liten grad, til 6 i svært stor grad. Brukertilfredsheten generelt for barnehageområdet er høy og snittet for landet (på i 2011 er 5. Snittet for landet er basert på de 80 kommunene som gjennomførte undersøkelsen på bedrekommune.no. Den har økt fra 4,8 i Disse undersøkelsene er verdifulle i den grad de brukes aktivt i utvikling av barnehagene og i dialogen med foreldrene. Her må kommunene bryte ned resultatene slik at den enkelte barnehage og avdeling kan jobbe spesifikt med egne resultater og bli fulgt opp av kommunenivået. Ikke alle kommunene gjennomfører brukerundersøkelse hvert år. Resultater fra undersøkelser gjennomfør de to siste årene (2010 og 2011) er lagt inn her. 93

94 Figur 95 Medarbeidertilfredshet Medarbeidertilfredshet er dels hentet fra og dels fra kommunene. ASSS-kommunene er enige om at alle skal rapportere inn på medarbeidertilfredshet. De som ikke bruker bedrekommune legger til spørsmålet: alt i alt hvor fornøyd er du med arbeidssituasjonen din? i sin undersøkelse. Ikke alle kommunene gjennomfører medarbeiderundersøkelse hvert år. Resultater fra undersøkelser gjennomført de to siste årene (2010 og 2011) er lagt inn i figuren Andre indikatorer Direkte spesialpedagogisk hjelp til førskolebarn - opplæringsloven 5-7 ASSS- kommunene har utviklet og fylt ut data knyttet til direkte spesialpedagogisk hjelp til førskolebarn Opplæringsloven 5-7. Det er fortsatt uklarheter knyttet til rapporteringen og en del kommuner har ikke rapportert. Figuren viser det vi har av data og vil bli videreutviklet. Meningen er at vi over tid skal få et bilde av utviklingen på dette området. 94

95 Figur 96 Andel barn med vedtak etter opplæringslovens 5-7, 2011 Andelen barn med vedtak etter opplæringslovens 5-7 varierer mellom kommunene. Da rapporteringen for 2011 er meget mangelfull kan vi i liten grad kommentere på figuren. Men vi ser at det fortsatt er relativt store forskjeller mellom kommunene. 95

96 5.3. Barneverntjenester Utvalgte indikatorer og nøkkeltall I denne delen vises ulike nøkkeltall og indikatorer for ASSS-kommunene samlet, både for enkeltår og i tidsserier.utvalget av indikatorer vil være både sammenfallende med de som er tatt inn i tjenesteprofilene, men også andre nøkkeltall/indikatorer vil fremstilles. Tabell 4 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil barneverntjeneste Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Prioritering/behov Ressursbruksindikator 1,000 0,817 1,133 Netto driftsutgifter Dekningsgrader Andel barn med undersøkelse i forhold til innbyggere 0-17 år 3,4 2,4 5,1 Andel barn med barneverntiltak i fht innbyggere 0-17 år 4,3 2,9 6,0 Andel barn med tiltak utenfor hjemmet i løpet av året i % av antall barn 0-17 år 1,5 0,9 1,8 Andel barn med tiltak i familien i løpet av året i % av alle i tiltak 65,0 48,5 76,7 Andel barn med tiltak 0-5 år 22,3 18,5 27,8 Produktivitet/enhetskostnad Brutto driftsutgifter pr barn (244) Brutto driftsutgifter pr barn i opprinnelig familie (251) Brutto driftsutgifter pr barn utenfor opprinnelig familie (252) Kvalitet Tiltaksplan Undersøkelser gjført iløpet av 3 måneder Medarbeidertilfredshet 4,3 3,9 4, Oppsummering/helhetsvurdering Dekningsgrader: ASSS-kommunene har en stadig større andel av innbyggerne i målgruppen mottar tjenester. Andelen barn med undersøkelse ift innbyggere 0-17 år varierer mye i nettverket, men ser man de tre siste årene under ett har 8 av kommunene hatt en økning. Når det gjelder andel barn med tiltak av alle innbyggere 0-17 år synes det nå å stabilisere seg etter flere år med økning. Vi ser også en vekst i andel barn med tiltak utenfor hjemmet for de fleste kommunene siste treårsperiode. 96

97 Ressursbruk/Produktivitet 9 av ASSS-kommunene har vekst i brutto driftsutgifter per barn med tiltak utenfor opprinnelig familie (f. 252), og Bærum, Sandnes og Trondheim har en betydelig vekst. Trondheim skiller seg ut fra resten av nettverket ved å ha betydelig høyere brutto driftsutgifter pr barn med tiltak eller undersøkelse på f. 244 (administrasjon) og 251 (tiltak i opprinnelig familie). Kvalitet De fleste kommunene gjennomfører hovedvekten av undersøkelsene i løpet av tre måneder, snittet ligger på 78 %. Halvparten av kommunene har en økning i andel undersøkelser som blir gjennomført i løpet av tre måneder i siste treårsperiode. Stavanger skiller seg ut med en stabilt lav andel undersøkelser gjennomført i løpet av 3 måneder, og i 2011 var nivået på 45,6 %. Hele seks kommuner ligger over 90 % andel barn som får utarbeidet tiltaksplan/omsorgsplan Prioritering/behov Prioritering gjenspeiler hvordan kommunen (gjennom politiske vedtak) velger å disponere de tilgjengelige økonomiske ressursene. I KOSTRA er dette netto driftsutgifter pr. innbygger i målgruppen. Netto driftsutgifter viser driftsutgiftene inkludert avskrivninger etter at driftsinntektene, som bl.a. inneholder øremerkede tilskudd fra staten og andre direkte inntekter/egenbetalinger er trukket fra. De resterende utgiftene må dekkes av de frie inntektene som skatteinntekter, rammeoverføringer fra staten mv. Figur 97: Andel innbyggere 0-17 år ,0 KOSTRA konsern 2011, pr ,0 20,0 15,0 10,0 5,0-22,1 24,8 20,4 21,8 23,4 26,3 23,2 21,9 21,7 23,2 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ And. Innb år av tot.bef. Snitt ASSS 2011 Figuren viser hvor stor andel av kommunens befolkning som er i primærmålgruppa (0-17 år) for barneverntjenester. Oslo har lavest andel med 20,4 % av innbyggerne i aldersgruppen 0-17 år, mens Sandenes med sine 26,3 % har den høyeste andelen. 97

98 Figur 98: Andel innbyggere 0 17 år, tidsserie ,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 - Andel barn 0-17 år av totalbefolkning FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,6 25,3 20,4 22,0 24,0 26,4 23,7 22,4 22,2 23, ,4 25,1 20,4 21,8 23,7 26,6 23,5 22,1 22,0 23, ,1 24,8 20,4 21,8 23,4 26,3 23,2 21,9 21,7 23,2 Figuren viser hvor stor andel av kommunens befolkning som er i primærmålgruppa (0-17 år) for barneverntjenester for perioden 2009 til Oslo og Drammen har omtrent uforandret andel innbyggere i aldersgruppen 0-17 år i perioden 2009 til 2011, mens resten av kommunene i nettverket har en liten nedgang. Figur 99: Netto driftsutgifter pr innbygger 0-17 år, 2011 KOSTRA konsern 2011, pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Nto. dr.utg. pr. innb år, bv.tj. Snitt ASSS 2011 Figuren viser netto driftsutgifter til barneverntjenesten pr innbygger 0-17 år. Inkludert i beløpet er funksjonene 244, 251 og

99 Kommunene varierer mellom kr pr innbygger 0-17 år i Bærum, og opp til pr innbygger 0-17 år i Drammen. Figur 100: Netto driftsutgifter pr innbygger 0 17år, tidsserie Netto driftsutgifter til barnevernet pr barn i barnevernet FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Figuren viser netto driftsutgifter til barneverntjenesten pr innbygger 0-17 år. Inkludert i beløpet er funksjonene 244, 251 og 252. Oslo, Kristiansand, Sandnes, Stavanger og Tromsø har hatt en økning av nettoutgiftene fra 2010 til 2011, Bergen har uforandret nivå i 2011 sammenliknet med året før. De øvrige kommunene har hatt en svak nedgang bortsett fra Trondheim som har en kraftig nedgang Dekningsgrader Prinsipielt skal en dekningsgrad si noe om i hvor stor grad behovet for en bestemt tjeneste dekkes. For barnevernstjenesten gjenspeiler ikke andelen behovet, men heller hvor stor andel av innbyggerne i målgruppen som mottar tjenester. 99

100 Figur 101: Barn med undersøkelse, ,0 KOSTRA konsern 2011, pr ,0 4,0 3,0 2,0 1,0-3,4 2,4 3,8 5,1 2,7 3,6 2,5 3,5 2,7 4,4 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Barn m/u.søk. ift. Innb år Snitt ASSS 2011 Figuren viser at andel barn med undersøkelser i 2011 i prosent av antall innbyggere 0-17 år. Andelen varierer mellom 2,4 % i Bærum og opp til 5,1 % i Drammen. Figur 102: Barn med undersøkelse, tidsserie Andel barn med undersøkelser i forhold til innb år 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 - FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,4 2,1 3,6 4,0 2,4 3,3 2,4 3,0 2,1 4, ,1 2,0 3,7 5,3 2,6 3,1 2,7 3,1 2,2 3, ,4 2,4 3,8 5,1 2,7 3,6 2,5 3,5 2,7 4,4 Samme indikator over tid viser at alle kommuner har en økning i andel undersøkelser i perioden Drammen og Tromsø har i hele perioden ligget høyt sammenliknet med nettverket. 100

101 Figur 103: Barn med tiltak, 2011 KOSTRA konsern 2011, pr ,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 - FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Figuren viser andel barn med barneverntiltak i løpet av 2011, i prosent av antall innbyggere i barnevernets primærmålgruppe (0-17 år). Bærum har den laveste andelen, og Drammen den høyeste. Figur 104: Barn med tiltak, tidsserie ,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 - And. barn m/bv.tiltak ift. innb år Snitt ASSS 2011 Andel barn med tiltak i forhold til innbyggere 0-17 år FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,4 2,7 4,5 4,3 4,0 3,2 4,1 4,4 3,3 5, ,7 2,9 4,7 5,3 4,6 3,3 3,7 4,6 3,3 5, ,7 2,9 4,6 6,0 4,6 3,3 3,3 4,6 3,4 5,6 Figuren viser andel barn med barneverntiltak i perioden , i prosent av antall innbyggere i barnevernets primærmålgruppe (0-17 år). Bærum ligger lavest og stabilt med en andel på 2,9 %. Tromsø og Drammen ligger høyt, og Drammen har en kraftig men jevn vekst. Stavanger skiller seg ut med en jevn nedgang i andel barn med tiltak i barnevernet. Figur 105: Fordeling av tiltak i og utenfor opprinnelig familie,

102 % 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % KOSTRA konsern 2011, pr Fordeling av barneverntiltak i og utenfor opprinnelig familie 29,1 30,8 29,6 30,1 70,9 69,2 70,4 69,9 36,3 37,4 63,7 62,6 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ 46,3 53,7 35,8 64,2 51,5 48,5 23,3 76,7 Tiltak i fam. Tiltak u/fam. Figuren viser %-vis fordelingen mellom tiltak i opprinnelig familie og utenfor opprinnelig familie. I de fleste kommunene er om lag en tredjedel av tiltakene utenfor opprinnelig familie. Unntakene er Trondheim som har litt over halvparten av tiltakene utenfor opprinnelig familie, og Tromsø som i overkant av en femtedel av tiltakene utenfor opprinnelig familie. 106: Fordeling av tiltak i og utenfor opprinnelig familie, tidsserie Andel barn med tiltak i/utenfor opprinnelig familie i prosent av alle tiltak 100 % 90 % 80 % 70 % 60 % % 40 % 30 % 20 % % 0 % FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRH TRØ Andel i oppr. fam Andel utenfor oppr. fam Figuren viser fordelingen av barn med tiltak i og utenfor opprinnelig familie, sett i forhold til alle barn med barneverntiltak i perioden Endringene er mest markant for Drammen og Tromsø, som har en dreining mot større andel av tiltakene i opprinnelig familie. Stavanger og Bergen har motsatt utvikling. Figur 107: Andel barn 0-5 år med tiltak,

103 KOSTRA konsern 2010, pr ,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0-19,6 18,5 24,1 22,4 21,7 20,1 24,6 21,0 23,5 27,8 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ And. Barn 0-5 år m/tilt. Av barn 0-17 år på tiltak Snitt ASSS 2010 Figuren viser hvor stor andel av de barna som mottar barneverntjenester som er i aldersgruppen 0-5 år. Tall for dekningsgrad som er aldersfordelt publiseres ikke i Kostra, men fremkommer i en særbestilling ASSS-nettverket har gjort fra SSB. Tallene for 2011 er imidlertid ikke tilgjengelige før høsten Hensikten med indikatoren er å få et bilde av i hvilken grad tjenesten kommer tidlig inn i aktuelle saker. Tromsø hadde i 2010 den høyeste andelen barn med barneverntiltak i aldersgruppa 0-5 år, mens Bærum ligger lavest. Figur 108: Andel barn 0-5 år med tiltak, tidsserie Andel barn 0-5 med tiltak av alle barn med tiltak 0-17 år 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 - FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,0 15,6 23,9 22,8 21,3 21,4 21,4 21,6 22,8 25, ,9 17,8 23,2 21,3 21,7 21,8 22,1 22,1 20,7 27, ,6 18,5 24,1 22,4 21,7 20,1 24,6 21,0 23,5 27,8 103

104 Figuren viser hvor stor andel av de barna som mottar barneverntjenester som er i aldersgruppen 0-5 år. Bærum, Stavanger og Tromsø har en jevn økning i andel barn ialdersgruppen med tiltak. Fredrikstad skiller seg ut med en jevn nedgang Figur 109: Andel barn med tiltak utenfor opprinnelig familie, 2011 KOSTRA konsern 2011, pr ,0 1,8 1,6 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2-1,4 0,9 1,4 1,8 1,7 1,2 1,5 1,6 1,7 1,3 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Figuren viser andel barn med tiltak utenfor opprinnelig familie sett i forhold til antall innbyggere i primærmålgruppa. Det er til dels store forskjeller mellom kommunene, hvor Bærum ligger lavest med 0,9 % av innbyggerne i tiltak utenfor opprinnelig familie. Høyest i nettverket er Drammen, tett fulgt av Kristiansand og Trondheim. Figur 110: Andel barn med tiltak utenfor opprinnelig familie, tidsserie ,0 1,8 1,6 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 - And. barn m/tiltak u/fam. av innb år Snitt ASSS 2011 Andel barn med tiltak utenfor hjemmet i løpet av året i % av innb 0-17 år FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,3 0,9 1,3 1,6 1,4 1,1 1,5 1,5 1,7 1, ,3 0,9 1,3 1,8 1,6 1,2 1,5 1,6 1,8 1, ,4 0,9 1,4 1,8 1,7 1,2 1,5 1,6 1,7 1,3 Figuren viser utviklingen i andel barn med tiltak utenfor opprinnelig familie sett i forhold til antall innbyggere i primærmålgruppa i perioden

105 Bærum og Stavanger har en stabil andel barn i tiltak utenfor opprinnelig familie, Trondheim har liten nedgang, de øvrige kommunene har en vekst på denne indikatoren i treårsperioden Produktivitet/enhetskostnader Med produktivitet/enhetskostnader menes forholdet mellom produsert mengde av tjenester og omfanget av innsatsfaktorer som er blitt brukt under produksjonen. For barneverntjenesten er det gjennomgående brukt brutto driftsutgifter pr. barn som indikator for å sammenligne produktiviteten mellom kommunene. Brutto driftsutgifter benyttes i stedet for korrigerte brutto driftsutgifter pr. bruker pga. av organisering av tjenesten og stort innslag av kjøp av tjenester fra private/andre. Figur 111: Brutto driftsutgifter til saksbehandling (f 244), tidsserie Brutto driftsutgifter pr barn med tiltak eller undersøkelser (f244) FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Figuren viser brutto driftsutgifter til administrasjon pr barn med tiltak eller undersøkelse i løpet av året. Funksjon 244 inneholder f.eks utgiftene til ansatte i barneverntjenesten, barnevernvakt, sakkyndig bistand og advokat. Figuren viser at Oslo, Stavanger og Tromsø har hatt en sterk og jevn vekst i administrasjonsutgiftene pr barn m/tiltak i perioden De store variasjonene hos Trondheim og Kristiansand skyldes endringer i føringer for å tilpasse seg nettverket. De fleste kommunene har for øvrig en økning i utgiftene til administrasjon, dette skyldes blant annet statens satsing på barnevernet med øremerkede midler til stillinger i tjenesten 105

106 Figur 112: Brutto driftsutgifter til tiltak i opprinnelig familie (f 251), tidsserie Brutto driftsutgifter pr barn med tiltak i opprinnelig familie (f251) FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Figuren viser brutto driftsutgifter pr barn med tiltak innenfor opprinnelig familie for perioden 2009 til En stor del av kommunene har en reduksjon i utgifter til barn i opprinnelig familie, dette skyldes blant annet at flere kommuner bygger opp egne tiltak, f.eks familiesentraler i stedet for å kjøpe tjenester fra private aktører. Trondheim har høyere brutto driftsutgifter pr barn med tiltak i opprinnelig familie, enn de øvrige kommunene i nettverket. Dette skyldes i stor grad hvordan hjelpetjenestene er organisert i kommunen. Den store nedgangen i Kristiansand må ses i sammenheng med endret føringspraksis jf. forrige figur. Figur 113: Brutto driftsutgifter til barn med tiltak utenfor opprinnelig familie, tidsserie Brutto driftsutgifter pr barn med tiltak utenfor opprinnelig familie (f252) FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ

107 Figuren viser utvikling av brutto driftsutgifter pr barn med tiltak utenfor opprinnelig familie. Kun Fredrikstad har hatt nedgang i brutto driftsutgifter pr barn med tiltak utenfor opprinnelig familie, og resten har hatt en økning. Flere kommuner har rapportert at økningen blant annet skyldes at kommunen har ansvar for flere enslige mindreårige enn tidligere Kvalitet Figur 114: Andel undersøkelser gjennomført i løpet av 3 måneder, KOSTRA konsern 2011, pr ,2 91, ,4 90,2 45,6 69,2 80,5 79,4 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Andel undersøkelser gjennomført ila tre måneder Snitt ASSS 2011 Figuren viser hvor stor andel av undersøkelsene som ble gjennomført i løpet av tre måneder.. Dette er indikator for ASSS-nettverket ikke har benyttet tidligere. En høy andel forteller at kommunen har mange saker med behandlingstid innenfor fristen for behandling av undersøkelser i barnevernet. Det er imidlertid ikke nødvendigvis snakk om lovbrudd da, loven åpner for at "i særlige tilfeller kan fristen være seks måneder". Indikatoren kan si noe om arbeidspress og organisering av arbeidet og dermed indirekte også om kvalitet i arbeidet. Ulikheter i andel barn med behandlingstid i løpet av 3 mnd kan også være påvirket av ulike holdninger til utredningsfristen, graden av samarbeid med andre og rutiner for innhenting og bearbeiding av nødvendig dokumentasjon. Stavanger ligger lavt med 45, 6 % av undersøkelsen gjennomført i løpet av tre måneder. Oslo, Drammen og Sandnes ligger høyt med over 90 %. 107

108 Figur 115: Andel undersøkelser gjennomført i løpet av 3 måneder, tidsserie Andel undersøkelser gjennomført i løpet av tre måneder FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,4 88, ,5 72,4 90,3 66,5 72,8 79,3 95, , ,3 82,1 91,1 71,7 69,3 81,2 86, ,2 91, ,4 90,2 45,6 69,2 80,5 79,4 Figuren viser andel av undersøkelser som ble gjennomført i løpet av tre måneder i perioden Oslo, Drammen, Kristiansand har alle en positiv utvikling med stadig flere undersøkelser gjennomført i løpet av tre måneder. Særlig Bærum og Stavanger synes å ha utfordringer mtp gjennomføring av undersøkelsene særlig siste år, men også Tromsø har en negativ utvikling. 108

109 Figur 116: Andel barn med utarbeidet plan, 2011 KOSTRA konsern 2011, pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Andel barn med tiltak per med utarbeidet plan, prosent Snitt ASSS 2011 Indikatoren viser hvor stor andel av barna med tiltak som hadde fått utarbeidet plan (tiltaksplan eller omsorgsplan) pr Dette er også en indikator nettverket ikke har benyttet tidligere. Nettverket ønsker å utvikle denne indikatoren til å inkludere i hvilken grad man evaluerer tiltaksplanen og om man når de målsettinger planen har. I over halvparten av kommunene har over 90 % av barna fått utarbeidet plan. Kristiansand ligger lavest i nettverket med 56 %. Figur 117: Andel barn med utarbeidet plan, tidsserie Andel barn med tiltak pr med utarbeidet plan, prosent FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Indikatoren viser utviklingen i perioden i hvor stor andel barn med tiltak som har fått utarbeidet plan. I flere kommuner ser vi en positiv utvikling i perioden, dette gjelder blant annet Oslo, Trondheim og Tromsø. Drammen og Sandnes ligger jevnt høyt på denne indikatoren. 109

110 Figur 118 Medarbeidertilfredshet 2010 og ,0 5,5 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 4,0 Manuelt innsamlede data, pr Medarbeiderundersøkelsergjennomført 2010 og ,4 3,9 4,6 4,6 FRE BÆR - OSL - DRA KRI SAN - STA BER TRD - TRØ 4,2 Medarbeidertilfredshet Snitt ASSS Figuren viser de seks kommunene som har gjennomført medarbeiderundersøkelse i barneverntjenesten siste to år (2010 og 2011) Kulturtjenester Utvalgte indikatorer og nøkkeltall I denne delen vises ulike nøkkeltall og indikatorer for ASSS-kommunene samlet, både for enkeltår og i tidsserier. Utvalget av indikatorer vil være både sammenfallende med de som er tatt inn i tjenesteprofilen, men også andre nøkkeltall/indikatorer vil presenteres. Tjenesteområde kultur omfatter følgende KOSTRA-funksjoner: 231 Aktivitetstilbud barn og unge 370 Biblioteket 373 Kino 375 Muséer 377 Kunstformidling 380 Idrett og tilskudd til andres idrettsanlegg 381 Kommunale idrettsbygg og idrettsanlegg 383 Musikk- og kulturskoler 385 Andre kulturaktiviteter og tilskudd til andres kultur- og idrettsbygg 386 Kommunale kulturbygg 110

111 Tabell 5 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil Kultur og idrett Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Prioritering/behov Netto driftsutgifter kultursektoren per innbygger (kr) Netto driftsutgifter kultursektoren i % av kommunens totale netto driftsutgifter 4,5 3,3 5,7 Netto driftsutgifter «Ren kultur» per innbygger (F373, F377, F375, F385 og F386) (kr) Netto driftsutgifter folkebibliotek per innbygger (F370) (kr) Netto driftsutgifter idrett, idrettsbygg og -anlegg per innbygger (F380/F381) (kr) Netto driftsutgifter musikk-/kulturskole og aktivitetstilbud for barn/unge per innb år (F231/F383) (kr) Netto driftsutgifter kunstformidling per innbygger (F377) (kr) Produktivitet/enhetskostnad Brutto driftsutgifter kultursektoren per innbygger (kr) Dekningsgrader Flerbrukshall, fotball-, svømme- og badeanlegg per innbyggere 69,2 41,9 96,8 Besøk folkebibliotek per innbygger (F370) 5,4 2,4 8,5 Elevplasser i kommunens musikk- og kulturskole per innbyggere 6-20 år (F383) (%) Andel barn i grunnskolealder på venteliste i kommunens musikk- og kulturskoler (%) 10,3 4,8 19,1 4,1 1,0 11,5 Kvalitet Sykefravær - ikke tall per Medarbeidertilfredshet 4,7 4,4 4,9 Brukertilfredshet i bibliotek - ikke tall per Oppsummering/helhetsvurdering Er det sammenheng mellom ressursinnsats og kvalitet? KS vurderer det slik at kommunene ønsker å satse på kultursektoren. Resultatene er ofte naturlige følger av kommunenes prioriteringer. Dette påpeker også flere kommuner når de kommenterer sine egne resultater. ASSS har få gode kvalitetsindikatorer på kulturområdet og det er derfor vanskelig å vurdere kvaliteten. Hvordan vurderes årets resultater sammenlignet med tidligere år? For de aller fleste av styringsindikatorene tegnes et bilde som ligner på tidligere år. Kommuner på «topp og bunn» i 2011 er i stor grad de samme som i 2010 (og 2009). 111

112 Utfordringer for kultursektoren Styringsindikatorene for kultur og idrett viser store forskjeller mellom kommunene i ASSSnettverket dette gjelder f.eks. kommunenes utgifter til kunstformidling, satsningen på eksterne prosjekter og frivillighet. Det er også stor forskjell mellom de ulike indikatorene i tjenesteprofilen når det gjelder hvor stor avstanden er mellom kommunen med den høyeste (indekserte) verdien og kommunen med den laveste verdien. Det er særlig stor avstand på andel barn i grunnskolealder på venteliste i kommunens musikk- og kulturskoler. Høyeste verdi her er Tromsø med 11,5 %, mens Drammen har 1 %, indekserte verdier blir da henholdsvis 280 og 24. I motsatt ende er det veldig liten variasjon i kommunens resultater på medarbeiderundersøkelsen for kultur. Figur 119 Høyeste og laveste indekserte verdi. Tjenesteprofil ASSS kultur og idrett Manglende tilgang på kvalitetsindikatorer er en utfordring for kultursektoren. I år skulle medarbeidertilfredshet i bibliotek inkluderes i tjenesteprofilen, men det er kun en kommune som har resultat på denne indikatoren (Tromsø). Det kan her vurderes om brukertilfredshet i musikk- og kulturskolen skal tas med i I 2011 ble en anleggsdekningsindikator for idrett inkludert i tjenesteprofilen denne har fortsatt åpenbare mangler. Men dette er en start på veien for å kunne bruke data fra idrettsanleggsregisteret.no Den pågående revideringen av kulturskoleskjemaet i GSI vil kunne bidra til bedre rapporteringen av elever og elever på venteliste i kommunens musikk- og kulturskoletilbud. 112

113 Kvalitetssikring av regnskapsføringen av de avtalebaserte interkommunale musikk- og kulturskolene bør også videreføres. Det skjer små endringer over tid innenfor kultursektoren. Men på sikt kan f.eks. nedgang i både utlån alle medier og besøksfrekvensen i biblioteket bli reelle utfordringer. På begge disse indikatorene er det nedgang i ASSS-snittet fra 2009 til Prioritering/behov Prioritering er et uttrykk for hvordan kommunen velger å disponere de tilgjengelige ressursene. Prioriteringsindikatorene som benyttes i KOSTRA er først og fremst: Funksjonens andel av samlede netto driftsutgifter Netto driftsutgifter per innbygger Netto driftsutgifter per innbygger i målgruppen Tabell 6 Styringsindikatorer som viser prioritering /behov for Kultur og idrett Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Prioritering/behov Netto driftsutgifter kultursektoren per innbygger (kr) Netto driftsutgifter kultursektoren i % av kommunens totale netto driftsutgifter 4,5 3,3 5,7 Netto driftsutgifter «Ren kultur» per innbygger (F373, F377, F375, F385 og F386) (kr) Netto driftsutgifter folkebibliotek per innbygger (F370) (kr) Netto driftsutgifter idrett, idrettsbygg og -anlegg per innbygger (F380/F381) (kr) Netto driftsutgifter musikk-/kulturskole og aktivitetstilbud for barn/unge per innb år (F231/F383) (kr) Netto driftsutgifter kunstformidling per innbygger (F377) (kr)

114 Figur 120 Netto driftsutgifter kultursektoren per innbygger. Konsern. Kroner FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ I 2011 var det Stavanger som hadde de høyeste netto driftsutgiftene per innbygger til kultursektoren. Kommunens utgifter er 29 % høyere enn snittet i ASSS-nettverket og hele 85 % høyere enn Fredrikstad som ligger lavest i ASSS. Nest høyeste netto driftsutgifter per innbygger til kultursektoren finner vi i Kristiansand, deretter følger Oslo. Over tid varierer nettotallene mye fra år til år, dette kan forklares med ulike politiske prioriteringer, varierende brukerbetaling samt skiftende «trykk over tid» for å få tak i eksterne inntekter. Kommuner med relativt høye pensjonsutgifter og arbeidsgiveravgift står overfor en høyere «pris» enn kommuner med lave pensjonsutgifter og arbeidsgiveravgift og vice versa. Kommuner med høyere sum pensjonsutgift og arbeidsgiveravgift enn ASSS-gjennomsnittet, vil dermed ha en korreksjonsfaktor mindre enn 1 og vice versa. Ved å korrigere for disse ulikhetene kan vi få et «riktigere» bilde av situasjonen. Tabell 7 Korreksjonsfaktor sosiale utgifter kultur og idrett Korreksjonsfaktor sos. utg FRE 1,003 BÆR 0,990 OSL 0,954 DRA 1,002 KRS 1,015 SAN 1,015 STA 1,011 BER 0,993 TRD 0,988 TRØ 1,

115 Figur 121 Korrigerte netto driftsutgifter per innbygger kultursektoren*. Konsern. Kroner FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Netto driftsutg. kultursektoren per innb. Snitt ASSS 2011 Korr Netto driftsutg. kultursektoren per innb. * Korrigert for sosiale utgifter dvs. forskjeller i pensjonsutgifter og arbeidsgiveravgift mellom kommunene, jf. tabell 15. Korreksjon for forskjeller i pensjonsutgifter og arbeidsgiveravgift gir som figuren viser, svært små utslag på netto driftsutgifter per innbygger til kultursektoren. De største utslagene etter korreksjon er det i Oslo og Tromsø. I Oslo tilsvarer korreksjonen en reduksjon fra kr 2 219,- til kr 2 117,- i netto driftsutgifter per innbygger. I Tromsø vil korreksjonen føre til en økning fra kr 2 194,- til 2 258,- per innbygger. Figur 122 Netto driftsutgifter kultursektoren per innbygger. Konsern. Faste kroner.* FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ * Korrigert med kostnadsdeflator for kommunene, denne var for 2009: 3,9 og for 2010: 3,4. Kilde: Rapport fra Det tekniske beregningsutvalg for kommunal og fylkeskommunal økonomi 2012 I denne rapporten har vi gjennomgående kommentert endring i utgiftene fra 2009 til 2011 i løpende kroner. Dersom vi ønsker å se på utviklingen samtidig som vi tar hensyn til 115

116 prisstigningen, kan vi regne om kronebeløpene fra 2009 og 2010 ved hjelp av kostnadsdeflatoren for kommunene. Ved å bruke faste priser blir bildet på utvikling fra 2009 til 2011 et noe annet. For Tromsø og Oslo går nå økningen (i netto driftsutgifter per person til kultursektoren) fra å være 39 % til å bli 29 %. I motsatt ende finner vi for eksempel Stavanger som går fra en økning på 6 % per innbygger målt i løpende kroner til en nedgang på 1,3 % per innbygger målt i faste kroner. Prioritering handler også om hvor mye av kommunens samlede netto driftsutgifter som går til kultursektoren. I 2011 gikk i gjennomsnitt 4,5 % av ASSS-kommunens netto driftsutgifter til kultursektoren. Høyest var andelen i Stavanger med 5,7 %, mens den var lavest i Fredrikstad med 3,3 %. Figur 123 Netto driftsutgifter kultursektoren i prosent av kommunens totale netto driftsutgifter per innbygger. Konsern. Prosent ,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,4 4,5 3,8 6,4 5,4 5,4 6,8 5,2 4,8 5, ,5 4,7 5,0 5,6 5,8 6,2 6,7 5,3 4,7 5, ,3 4,0 4,3 4,6 5,0 4,2 5,7 4,4 4,1 5,2 Det varierer hva som er den største utgiftsposten per innbygger innenfor kultursektoren. I flere kommuner kommer de største netto driftsutgiftene per innbygger på F381 Kommunale idrettsbygg og anlegg. I andre kommuner er det F377 Kunstformidling eller F385 Andre kulturaktiviteter og tilskudd til andres kultur- og idrettsbygg som står for de største netto driftsutgiftene per innbygger. 116

117 Figur 124 Netto driftsutgifter etter funksjon per innbygger. Konsern. Kroner Figur 125 Netto driftsutgifter "Ren kultur"* per innbygger. Konsern. Kroner FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ

118 *F373 Kino, F375 Museer, F377 Kunstformidling, F385 Andre kultur aktiviteter og tilskudd andres kultur og idrettsbygg og F386 Kommunale kulturbygg. I 2011 er det Stavanger etterfulgt av Kristiansand som har de største netto driftsutgiftene per innbygger til «Ren kultur» (F373 Kino, F375 Museer, F377 Kunstformidling, F385 Andre kultur aktiviteter og tilskudd andres kultur og idrettsbygg og F386 Kommunale kulturbygg). Laveste netto driftsutgifter per innbygger til «Ren kultur» finner vi i Bærum. Kristiansand, Bærum og Stavanger hadde i 2011 de høyeste netto driftsutgiftene per innbygger til bibliotek. Dette viser også at Stavanger nå har fått rettet opp i egen regnskapspraksis og KOSTRA-rapportering. 118

119 Figur 126 Netto driftsutgifter folkebibliotek (F370) per innbygger. Konsern. Kroner FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Figur 127 Netto driftsutgifter idrett (F380) / idrettsanlegg (F381) per innbygger. Konsern. Kroner Styringsindikatoren over viser summen av netto driftsutgifter per innbygger til F380 Idrett og tilskudd til andres idrettsanlegg og F381 Kommunale idrettsbygg og -anlegg. Oslo og Bærum har de høyeste nettoutgiftene per innbygger på F381, mens Tromsø, Bergen og Trondheim har høyest nettoutgifter på F

120 Figur 128 Netto driftsutgifter aktivitetstilbud barn/unge (F231) og kultur- og musikkskoler (F383) per innbygger 6-20 år. Konsern. Kroner Samlede netto driftsutgifter per innbygger i aldersgruppen 6-20 år på F231 Aktivitetstilbud for barn og unge og F383 Musikk- og kulturskoler viser store variasjoner mellom kommunene og i utvikling over tid. De samlede utgiftene har i årene vært størst i Oslo, mens Fredrikstad har hatt de laveste nettoutgiftene i disse tre årene. Figur 129 Netto driftsutgifter kunstformidling (F377) per innbygger. Konsern. Kroner FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Stavanger, Bergen, Kristiansand, Trondheim og Tromsø har netto driftsutgifter per innbygger til kunstformidling som var høyt over de andre kommunene i 2011, dette er tilsvarende nivåforskjell som for de to foregående årene. 120

121 Oppsummering Stavanger har i 2011 de høyeste netto driftsutgiftene per innbygger til kultur i ASSS, det samme hadde kommunen både i 2010 og i I motsatt ende finner vi Fredrikstad som har ligget lavest i nettevrket. Variasjoner fra år til kan i stor grad skyldes endringer/ulik brukerbetaling, skiftende «trykk over tid» på å få tak i eksterne inntekter. Endringer i kommunenes rapporteringsrutiner/- regnskapspraksis for å tilpasse seg KOSTRA-veilederen kan også gi store endringer i nøkkeltallene fra år til år. Ved å se på endringene i netto driftsutgiftene per innbygger til kultur i faste kroner blir endringen fra år til år noe mindre enn om vi ser på løpende kroner. 121

122 Dekningsgrader En dekningsgrad uttrykker i utgangspunkt i hvor stor grad kommunens tjenesteproduksjon er i stand til å dekke behovene for den aktuelle tjenesten i kommunens befolkning. Ofte finnes det ikke entydige mål for behovet for en bestemt tjeneste. En løsning som brukes i KOSTRA er derfor å benytte bruksrater som indikatorer for behovsdekningen. Innbyggere 6-20 åringer blir f.eks. antatt å være målgruppen for kommunens musikk- og kulturskoletilbud, og så ser man disse i forhold til de som har plass i kommunens musikk- og kulturskole. Tabell 8 Styringsindikatorer som viser dekningsgrader for Kultur og idrett Indikator Dekningsgrader Flerbrukshall, fotball-, svømme- og badeanlegg per innbyggere Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi 69,2 41,9 96,8 Besøk folkebibliotek per innbygger (F370) 5,4 2,4 8,5 Elevplasser i kommunens musikk- og kulturskole per innbyggere 6-20 år (F383) (%) Andel barn i grunnskolealder på venteliste i kommunens musikk- og kulturskoler (%) 10,3 4,8 19,1 4,1 1,0 11,5 I 2011 er anleggsdekning (flerbrukshall, fotball-, svømme- og badeanlegg per innbyggere) tatt med som en ny indikator. De utvalgte anleggene har her blitt tildelt vekt etter bruk og kvalitet. 7 Dekningsgraden målt ut fra denne indikatoren er høyest i Fredrikstad og lavest i Oslo. Dekningsgraden er i snitt 69,2 per innbyggere i nettverket. Figur 130 Flerbrukshall, fotball-, svømme- og badeanlegg per innbyggere ,0 100,0 80,0 60,0 40,0 20,0 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Flerbrukshall, fotball-, svømme- og badeanlegg per innbyggere Snitt ASSS 2011 I snitt besøkte innbyggerne i ASSS kommunene biblioteket 5,4 ganger i Lavest var besøksfrekvensen i Fredrikstad med et snitt på 2,4 besøk, mens den var høyest i Tromsø med 8,5 besøk per innbygger. Snitt bibliotekbesøk i ASSS var i ,5, mens det i 2009 var 5,8. 7 Se eget notat fra en egen arbeidsgruppe som sier mer om grunnlaget. 122

123 Figur 131 Gjennomsnittlig antall besøk bibliotek per innbygger ,0 9,0 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,5 5,6 4,3 6,9 7,2 3,7 6,6 5,4 7,0 8, ,5 5,7 4,0 6,2 6,3 3,5 7,2 4,9 6,5 8, ,4 5,4 3,6 5,5 6,7 3,5 7,1 5,2 6,5 8,5 Tromsø har i lang tid hatt høyest andel og Fredrikstad lavest andel med tilbud i kommunens musikk- og kulturskole i forhold til aldersgruppen 6 20 år. I 2011 benyttes elevplasser i kommunens musikk- og kulturskoler i stedet for elever. Dette endrer ikke på hvilke kommuner som har høyest/lavest dekningsgrad. Det har vært en del usikkerhet knyttet til rapportering fra kommunens musikk- og kulturskoler, og det pågår nå et arbeid med å bedre rapporteringen på kulturskoleskjemaet i GSI. Figur 132 Elevplasser i kommunens musikk- og kulturskoler ift. til innbyggere 6-20 år. Prosent ,0 20,0 15,0 10,0 5,0 - FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,1 7,6 7,3 5,7 8,7 11,8 14,2 7,8 13,1 20, ,6 7,6 7,1 7,1 9,2 13,2 14,5 7,9 12,7 21, ,8 7,6 8,0 7,0 9,0 13,1 14,2 7,5 12,8 19,1 123

124 Figur 133 Elevplasser i musikk- og kulturskoler og netto driftsutgifter musikk- og kulturskoler (F383). I forhold til innbyggere 6-20 år FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Elevplasser i kom. mus.- og kult. sk. av innb år Netto dr. utg. mus.- og kult. skole (F383) per innb år Figuren over indikerer at Bærum har høy andel individuelle tilbud/tilbud til små grupper i kulturskolen, mens kulturskolen i Tromsø har lav andel individuelle tilbud og stor andel tilbud til større grupper. Figur 134 Barn på ventelister i kommunale musikk- og kulturskoler (F383) av innbyggere i grunnskolealder. Prosent ,0 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Andel barn på ventelister i kom. mus.- og kult. sk. av innb. gr.sk. alder Snitt ASSS 2011 Andel barn på venteliste til kommunens musikk- og kulturskole tilbud av innbyggerne i grunnskolealder varierer fra 11,5 % i Tromsø til 1 % i Drammen. Kommunene påpeker at det er stor usikkerhet knyttet til disse tallene. Kommunene har ulik praksis ved føring av lister og «vasking» av lister gjennomføres med ujevne mellomrom. I tillegg kan andel barn på venteliste preges av hvor kjent tilbudet er, hvor stor vits det er i å stå på liste osv. Stor andel 124

125 barn og unge med tilbud ser i enkelte kommuner ut til å henge sammen med mange barn på venteliste, i andre kommuner er slett ikke dette tilfelle. Tidligere er det påpekt at det foregår en revidering av kulturskoleskjemaet i GSI som forhåpentligvis også vil bedre kvaliteten på dataene for barn på ventelister i kommunens musikk- og kulturskole. Figur 135 Barn på ventelister i kommunale musikk- og kulturskoler (F383) av innbyggere i grunnskolealder og elevplasser i musikk- og kulturskoler (F383) per innbygger 6-20 år. Prosent ,4 2,7 6,6 3,4 7,5 1,6 6,0 1,0 8,3 2,9 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ 10,6 8,0 11,8 Andel barn på ventelister i kom. mus.- og kult. sk. av innb. gr.sk. alder Elever fra kom. i mus.- og kult. skole av innb år 4,4 6,7 3,7 11,0 1,8 18,0 11,5 Oppsummering Det er større forskjeller i dekningsgraden for idrettsanlegg, musikk- og kulturskolene og i besøk på bibliotek per innbygger enn for andre styringsindikatorer (med unntak av netto driftsutgifter per innbygger til kunstformidling). Indikatorene for dekningsgrader ser ut til å være mer avhengige av kommunale målsettinger. Mange kommuner gir tilbakemelding om at nivået på indikatorene er på et ønsket nivå, mens noen har ambisjoner om særlig en økning av dekningsgraden i musikk- og kulturskolen. Satsningen på idrettsanlegg er også uttalt i flere kommuner Produktivitet/enhetskostnader Produktivitet måles ved å dele kroner som er brukt på antall produserte enheter. Innenfor kulturområdet leveres tjenester - ikke strømlinjeformede produkter - og vi kan ikke måle produktivitet direkte. Vi kan imidlertid si at KOSTRA gir oss indikasjoner på produktivitet, ved at vi beregner gjennomsnittlig kostnad per tjeneste. Vi omtaler dette gjerne som enhetskostnad, slik som f.eks. utgifter per bruker, kostnad per institusjonsplass osv. Indikatoren skal i utgangspunktet vise alle ressursene som er benyttet til produksjon av en bestemt tjeneste, og den beregnes bare for tjenester som kommunen produserer i egen regi. Produktivitet/enhetskostnad sier ikke noe om kvaliteten på det som leveres, ei heller sier den noe om brukerens opplevelse. Nettopp fordi produktivitet kun er et «teknisk» begrep så er det helt avgjørende at man også tar inn kvalitetsdimensjonen når man skal vurdere kommunale tjenester. 125

126 Tabell 9 Styringsindikatorer som viser produktivitet/enhetskostnader for Kultur og idrett Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Produktivitet/enhetskostnad Brutto driftsutgifter kultursektoren per innbygger Figur 136 Brutto driftsutgifter kultursektoren per innbygger. Konsern. Kroner FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Brutto driftsutgifter per innbygger for kultursektoren viser at i perioden er utgiftene høyest i Stavanger og Tromsø, mens de er lavest i Trondheim. Enkelte kommuner i nettverket mener at brutto driftsutgifter gir et mer korrekt bilde av aktivitetsnivået. Det er særlig store inntekter over lengre tid i Fredrikstad og Tromsø som fører til at netto- og brutto driftsutgifter per innbygger gir så vidt forskjellige bilder. Figur 137 Brutto driftsutgifter idrett (F380) og idrettsbygg (F381) per innbygger. Konsern. Kroner

127 Figuren over viser summen av brutto driftsutgifter per innbygger til F380 Idrett og tilskudd til andres idrettsanlegg og F381 Kommunale idrettsbygg og -anlegg. Tromsø, Stavanger og Sandnes har de høyeste brutto driftsutgiftene per innbygger på F380 i 2011, mens Oslo, Bærum og Drammen har de høyeste utgiftene på F381. Figur 138 Brutto driftsutgifter musikk- og kulturskoler (F383) per bruker. Konsern. Kroner FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Ved å se på brutto driftsutgifter per bruker i musikk- og kulturskoler (F383), kan vi til en viss grad se om tilbudene i kulturskolen i stor grad gis enten som individuell undervisning eller som undervisning til større grupper. Brutto driftsutgifter til kulturskole per bruker viser at Bærum ser ut til å ha klart størst andel elever som får individuell undervisning/-tilbud, dette har høye kostnader per bruker. Stort omfanget av ulike prosjekt i kulturskolen med ekstern finansiering kan også gi høye brutto driftsutgifter per bruker, noe som er situasjonen i Fredrikstad. Oslo og Tromsø ser ut til å ha størst andel gruppeundervisning med lave brutto kostnader per bruker, og begge kommunene har tidligere bekreftet at dette er situasjonen. Oppsummering Tall for årene 2009 til 2011 viser Stavanger og Tromsø lå høyest og Trondheim lavest på brutto driftsutgifter per innbygger til kultursektoren i denne perioden. Tromsø, Stavanger og Sandnes har høyest bruttoutgifter per innbygger på F380 Idrett og tilskudd til andres idrettsanlegg, mens Oslo, Bærum og Drammen har de høyeste utgiftene på F381 Kommunale idrettsbygg og anlegg. Brutto driftsutgifter til musikk- og kulturskole (F383) per bruker viser at Bærum ser ut til å ha størst andel individuell undervisning/-tilbud med høye kostnader per bruker. Oslo og Tromsø ser ut til å ha størst andel gruppeundervisning med lave brutto kostnader per bruker. 127

128 Kvalitet Tabell 10 Styringsindikatorer som viser kvalitet for Kultur og idrett Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Kvalitet Sykefravær - ikke tall per Medarbeidertilfredshet 4,7 4,4 4,9 Brukertilfredshet i bibliotek - ikke tall per Tillegg Utlån alle medier fra folkebibliotek per innbygger 5,5 4,3 6,4 Figur 139 Medarbeidertilfredshet. Kultur * Tall fra Resultat fra medarbeiderundersøkelser bør først og fremst brukes som utviklingsverktøy i egen kommune ved at man ser på utviklingen over år. Dette bør være viktige styringsindikatorer i det kontinuerlige arbeidet med medarbeider-, leder- og organisasjonsutvikling. 128

129 Figur 140 Utlån alle medier fra bibliotek per innbygger ,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,5 6,4 4,4 6,2 5,8 5,2 6,3 6,1 7,1 6, ,6 6,3 4,4 5,4 6,4 4,7 6,5 5,6 6,0 6, ,4 6,3 4,3 5,6 6,0 4,6 6,4 5,4 6,4 6,0 Når det gjelder utlån av alle medier fra biblioteket per innbygger er dette klart lavest i Oslo og Fredrikstad, mens det er høyest i Trondheim og Stavanger. Over tid har utlånet gått noe ned i de fleste av ASSS-kommunene. Figur 141 Utlån alle medier fra bibliotek, besøk bibliotek og netto driftsutgifter (F370) per innbygger FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Snitt ASSS 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 Netto driftsutg. bibliotek (F370) per innb. Besøk bibliotek per innb. Utlån alle medier fra bibliotek per innb. Figuren over antyder viser sammenhengen mellom utlån alle medier, besøk i bibliotek og netto driftsutgifter til bibliotek per innbygger. 129

130 Oppsummering Kulturområdet har få gode kvalitetsindikatorer både på målt og opplevd kvalitet. Fredrikstad, Stavanger, Kristiansand og Tromsø har hatt gode resultat på de siste medarbeiderundersøkelsene. Resultater fra medarbeiderundersøkelser bør først og fremst brukes som utviklingsverktøy i egen kommune ved sammenligning over år. I år skulle brukerundersøkelse fra bibliotek også inkluderes i tjenesteprofilen for kultur og idrett, men for 2011 er det kun Tromsø som har tall. Stavanger, Trondheim, Bærum og Tromsø har hatt høyest utlån av alle medier fra bibliotek per innbygger i Andre indikatorer Tabell 11 Andre styringsindikatorer som ikke inngår i tjenesteprofilen for Kultur og idrett Indikator Andre indikatorer tillegg Driftsinntekter (brutto - netto driftsutgifter) til kultursektoren, konsern, kr per innbygger Driftsinntekter (brutto - netto driftsutgifter) til idrett (F380) + kom. idrettsanlegg (F381), konsern kr per innbygger Driftsinntekter (brutto - netto driftsutgifter) til kulturskoler (F383), konsern, kr per elev Driftsinntekter (brutto - netto driftsutgifter) i % av brutto driftsutgifter til kulturskoler (F383), konsern Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi ,7 4,6 50,7 Figur 142 Driftsinntekt (brutto-netto driftsutgifter) kultursektoren per innbygger. Konsern. Kroner FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ

131 Figuren over viser driftsinntekter i kr målt som differanse mellom brutto og netto driftsutgifter per innbygger for hele kultursektoren. Inntekter fra brukerbetaling og eksterne tilskudd (kr per innbygger), har variert mye fra år til år. I hele perioden har de samlede «inntektene» vært størst i Tromsø og Fredrikstad. I 2011 har Stavanger imidlertid de nest høyeste inntektene. Fredrikstad har i lang tid hatt fokus på å få tak i eksterne tilskudd slik som f.eks. Interreg prosjekt. Trondheim, Bærum og Bergen har hatt de laveste «inntektene» i hele perioden dersom vi ser på gjennomsnittlig inntekt disse tre årene. Figur 143 Driftsinntekt (brutto-netto driftsutgifter) idrett (F380) og idrettsbygg (F381) per innbygger. Konsern. Kroner Dersom vi ser på driftsinntekter i kr som differanse mellom brutto og netto driftsutgifter per innbygger for F380 Idrett og tilskudd til andres idrettsanlegg og F381 Kommunale idrettsbygg og anlegg ser vi at bruker-/eksternfinansieringen målt i kr per innbygger har variert veldig fra år til år. I 2011 ser inntektene ut til å være størst i Drammen og Stavanger. Bærum har ikke hatt «inntekter» på F380 Idrett/-tilskudd til andre i

132 Figur 144 Driftsinntekt (brutto-netto driftsutgifter) musikk- og kulturskoler (F383) per elev. Konsern. Kroner FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Ser man på differansen mellom brutto og netto driftsutgifter for musikk- og kulturskoler (F383) per bruker, ser bruker-/eksternfinansieringen per elev til å være klart størst i Bærum. Figur 145 Driftsinntekt (brutto-netto driftsutgifter) musikk- og kulturskoler (F383) i pst. av brutto driftsutgifter F383. Konsern. Kroner ,0 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 - FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,4 23,1 5,4 24,7 15,8 16,7 11,1 6,5 8,7 14, ,0 23,4 5,6 30,7 17,9 16,0 10,3 7,4 9,9 17, ,7 23,4 4,6 50,7 16,2 16,9 13,9 7,0 10,3 16,0 «Inntektene» målt som andel av brutto driftsutgifter på F383 Musikk og kulturskoler, viser at Drammen har størst andel «inntekter». Kommunen har dobbelt så høy andel som Bærum som har den nest høyeste andelen her. Oppsummering Inntekter fra brukerbetaling-/eksterne tilskudd målt i kr per innbygger varierer mye fra år til år. I hele perioden har de samlede «inntektene» for kultursektoren vært størst i Tromsø og Fredrikstad 132

133 5.5. Kommunehelsetjenester Utvalgte indikatorer og nøkkeltall I denne delen vises ulike nøkkeltall og indikatorer for ASSS-kommunene samlet, både for enkeltår og i tidsserier. Utvalget av indikatorer vil være både sammenfallende med de som er tatt inn i tjenesteprofilene, men også andre nøkkeltall/indikatorer fremstilles. Tabell 12 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofilene kommunehelse Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyest e verdi Ressursbruksindikator 1,000 0,890 1,166 Prioritering/behov Netto driftsutgifter pr. innbygger til kommunehelsetjenesten Netto driftsutgifter i % av samlede netto driftsutgifter 3,9 3,4 4,8 Dekningsgrader Årsverk i alt til forebygging, helsestasjons- og skolehelsetjeneste pr innb år 35,6 25,1 77,2 Årsverk ergoterapeuter pr innb. manuelt rapp. 1,8 1,4 2,5 Årsverk kommunale fysioterapeuter i alt pr innb. 3,4 2,3 4,3 Årsverk private fysioterapeuter i alt pr innb. 5,2 2,9 8,1 Årsverk leger pr innb. (F 120, 233, 241) 7,9 6,8 9,4 Produktivitet/enhetskostnad Brutto driftsutgifter pr innbygger Utfyllende indikatorer/kvalitet Reservelegekapasitet Medarbeidertilfredshet (5 kommuner har aktuelle data) 4,8 4,5 5,0 Sykefraværet legges ikke fram i denne rapporten ifølge vedtak i programkomiteen i juni Tilleggsprofilen tjenesteprofil 2 Netto driftsutgifter F 232 pr. innbygger 0 20 år Årsverk ergoterapeuter pr innb. manuelt rapp 1,8 1,4 2,5 Årsverk kommunale fysioterapeuter i alt pr innb. 3,4 2,3 4,3 Årsverk leger pr innb. (F 120, 233, 241) 7,9 6,8 9,4 Andel nyfødte m hjembesøk innen 2 uker e hjemkomst Tid pr. mottaker for ergoterapi, timer 14,0 3,7 29,2 Tid pr mottaker for fysioterapi, timer 20,5 9,1 33,6 Brukerundersøkelser helsestasjon- og skolehelsetjenesten Ta opp vanskelige tema? (8 kommuner har data) 4,9 4,7 5,2 Lydhøre for dine behov/ønsker? (8 kommuner har data) 5,2 4,8 5,5 133

134 Info som er forståelig og tilstrekkelig? (8 kommuner har data) 5,1 4,8 5,3 Brukerundersøkelser fysio- og ergoterapitjenesten Fått det bedre med det du trengte hjelp til? (8 kommuner) 4,9 4,2 5,5 Fikk være med å lage målsetting for hjelpen du får? (8 komm.) 4,8 4,5 5,5 Omfanget av tjenesten tilpasset ditt behov? (7 kommuner) 5,0 4,6 5, Oppsummering/helhetsvurdering Nettverket ASSS Kommunehelse har mye oppmerksomhet på styringsindikatorer på kvalitet og indikatorer som kan vise om man oppnår ønskete mål med sin ressursinnsats. Videre er kommunene opptatt av kvaliteten på Kostra-tall og øvrige data som de ønsker å se på i forhold til hverandre. Dette er en forutsetning for god styringsinformasjon, sammenlikninger og analyser internt i kommunene De ønsker fortsatt å se nøkkeltall og tjenesteprofiler på et overordnet nivå for kommunehelsetjenestene samlet i tillegg til at de er opptatt av utvikling av nye og bedre styringsindikatorer for deltjenestene. Nettverket ASSS Kommunehelse arbeider aktivt med å utvikle kvalitets- og styringsindikatorer på hver av de tre deltjenestene; helsestasjons- og skolehelsetjeneste, ergoog fysioterapitjeneste og legetjenesten. I dette arbeidet settes det søkelys på hva som best illustrerer tjenestenes kvalitet på et mer konkret nivå. Det er nedsatt egne faggrupper for hver av deltjenestene. Her drøftes det hvilke indikatorer som best kan illustrere tjenestenes kvalitet og dermed vise utviklingen mot ønskete mål på kort og på lang sikt. Noen nye indikatorer prøves ut i foreliggende rapport, og i år presenteres et eget indikatorsett for helsestasjons- og skolehelsetjeneste i en egen tjenesterapport. Kommunene organiserer sin tjenestetilbud innenfor kommunehelsetjenesten for forskjellig måte og det foregår mange pilot- og utprøvingsprosjekter. De søker stadig etter bedre måter å nå fram med tjenester på og samtidig bruke ressursene godt. Fagettverket ASSS Kommunehelse er videre opptatt av Samhandlingsreformen, og søkelyset er på det helsefremmende og sykdomsforebyggende arbeidet. Dette temaet er aktuelt for alle deltjenestene innenfor kommunehelsetjenesten. Det handler om å oppdage tidlig for å hindre sykdom. Men kommunene er også opptatt av hvordan tjenestene organiseres og av praktisk samhandling med helseforetak og andre kommuner. Andelen netto driftsutgifter til kommunehelsetjenesten målt i % av kommunens samlede netto driftsutgifter har fått en nedgang for alle kommunene. Dette tyder på at andre tjenesteområder øker mer enn kommunehelse og at det er en generell trend. Samlet sett vurderer KS at flere av nettverkskommunene har gjort mye bra endringsarbeid siste år. Vi opplever at kommunene er svært aktive i arbeidet med å utvikle gode og konkrete kvalitets- og styringsindikatorer for deltjenestene. Særlig gjelder det ASSS-helsestasjon- og skolehelsetjenester. Utviklingsarbeidet gir noe merarbeid i og med at kommunene må innrapportere andre tall en de som sendes Kostra. Imidlertid skal arbeidet videreføres og neste milepæl for evaluering er høstsamlingen som skal avholdes i Oslo i november

135 Prioritering/behov Det er viktig å ta hensyn til at utgiftsbehovet kan være forskjellig når en sammenligner kommuner ved hjelp av økonomi- og tjenestedata. Variasjoner i kommunenes folkemengde og inntekts- og utgiftsnivå har betydning for ressursbruk og tjenestestruktur på ulike tjenesteområder. Når resultater tolkes bør man ta hensyn til slike ufrivillige forskjeller. Imidlertid er det ikke nødvendigvis slik at forskjeller i kommunens forutsetninger betyr noe for effektiv ressursbruk og god tjenesteyting på det enkelte tjenestested. Befolkningens behov for tjenester er viktig grunnlag for hvilke og hvor mye tjenester som skal tilbys. I kortversjon kan vi si at behovet for tjenester bør ha stor betydning for kommunens prioritering. Det er imidlertid ikke enkelt å måle behov, eller å dokumentere kommunens samlede behov på en slik måte at det kan ha direkte nytte når vedtak om prioriteringer, kapasitet og kostnader skal gjøres. Behov for kommunehelsetjenester påvirkes av befolkningens alder. Alderssammensetningen på innbyggere har derfor betydning for tjenestetilbud og utgiftsnivå. Behovet for tjenester påvirkes også av andre forhold, blant annet utdanningsnivå, skilsmisserater, psykisk helse, rusmisbruk og andre sosiodemografiske kjennetegn. Befolkningens levekår har således også betydning for befolkningens behov og kommunens tjenestetilbud. Flere slike kjennetegn forsterker hverandre og opptrer samtidig, og det er ikke alltid mulig å isolere årsak og virkning, eller å kontrollere hva som kan forklares med en utenforliggende variabel. Det er eksempelvis vanskelig å tallfeste årsaksforhold og påvirkningsstyrke for kjennetegn som familiebakgrunn, arbeidsledighet, rus, økonomi, helse, utdanningsnivå. Prioriteringsindikatorene som presenteres her viser hvilken ressursinnsats kommunen har sett i forhold til antall innbyggere i målgruppen. En ressursinnsats/prioriteringsindikator forteller ikke noe om hvem eller hvor mange som mottar en tjeneste, eller hvor mye hver bruker mottar. Det er gjennomsnittstall for kostnader pr innbygger (i målgruppa), og det er antall brukere og utgift pr. bruker. Figur 146 Netto driftsutgifter pr innbygger til kommunehelsetjenesten Netto driftsutgifter pr innb. til kommunehelsetjenesten FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ

136 Kommentar: Bærum kommune ligger høyest i 2011 med Trondheim like bak. Fredrikstad har lavest kostnad og det gjelder også Bergen. Alle har hatt stigning fra år til år unntatt Drammen som hadde en nedgang i Figur 147 Netto driftsutgifter pr. innbygger til kommunehelse i KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Ndr.utg. pr innb. kom.helse Snitt ASSS 2011 Kommentar: Bærum og Trondheim har høyest netto driftsutgift pr. innbygger. Begge kommunene ligger godt over gjennomsnittet for alle kommunene som indikeres med den røde streken. Fredrikstad og Bergen kommer lavest ut på indikatoren. 6 av kommunene ligger under ASSS-gjennomsnittet. Figur 148 Netto driftsutg til forebygging, helsestasjons- og skolehelsetjeneste pr innb 0-20 år Netto dr.utg. til forebygging, helsesstasjons- og skolehelsetj pr innb år (f.232) FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Kommentar: Figuren viser at alle kommunene unntatt Fredrikstad og Bærum har hatt en økning på denne indikatoren hvert år de siste tre årene. Fredrikstad har imidlertid hatt nedgang hvert eneste år. Trondheim har høyest kostnad i 2011 og har også hatt størst økning 136

137 fra Oslo kommune har nest høyest kostnad i 2011, men lå høyest i Fredrikstad har lavest kostnad. Figur 149 Netto driftsutgifter til forebyggende, helsestasjon og skolehelse pr innbygger 0-20 år KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Net. dr.utg. foreb.,h.stasj. pr ib år Snitt ASSS 2011 Kommentar: Figuren viser samme indikator som i figuren foran (figur 148), men omhandler bare året Den viser at både Trondheim og Oslo har høy kostnad på denne indikatoren i 2011 og at de ligger høyt over gjennomsnittet for alle kommunene. Fredrikstad ligger lavest og Drammen nest lavest. Figur 150 Netto driftsutgifter til kommunehelse i prosent av kommunens samlede netto dr.utg. Netto dr.utg. til komm.helse i prosent av samlede netto driftsutgifter 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 - FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,3 4,7 3,5 4,9 4,1 4,5 4,4 3,9 5,2 4, ,2 5,0 3,6 4,5 4,3 4,6 4,2 4,1 5,5 4, ,7 4,3 3,4 4,2 3,7 4,0 3,7 3,6 4,8 4,0 Kommentar: Trondheim kommune har høyest andel i 2011 og Oslo ligger lavest. Alle kommunene har hatt en nedgang fra 2010 til Oslo har minst nedgang og Tromsø størst. 137

138 Figur 151 Netto driftsutgifter til kommunehelse i % av kommunens samlede netto dr.utg i ,0 KOSTRA pr ,0 4,0 3,0 2,0 1,0 - FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Ndr.utg. i % av saml. netto dr.utg. Snitt ASSS 2011 Kommentar: Figuren viser samme indikator som figuren foran (figur 150), men omhandler bare året Den viser at Trondheim kommune i 2011 ligger høyest og Bærum på neste plass. Oslo kommune ligger lavest på denne indikatoren. Rød linje indikerer gjennomsnittet. Samlet kommentar: Trondheim kommune markerer seg høyt i forhold til de andre kommunene på alle indikatorene i dette avsnittet. Fredrikstad ligger lavest. Andel netto driftsutgifter til kommunehelse i forhold til kommunens samlede netto driftsutgifter har hatt nedgang fra 2010 til 2011 for alle. Det tyder på at andre sektorer i kommunen har økt mer enn kommunehelse Dekningsgrader Indikatorer for dekningsgrad skal vise hvor stor del av målgruppen(e) for tilbudet som mottar tjenestene. I dette kapitlet presenteres også oversikter over årsverksressursene både totalt og for enkelte faggrupper. 138

139 Figur 152 Årsverk i alt til forebygging, helsestasjons- og skolehelsetjenester pr innbyggere 0 20 år. Tallene er hentet fra Kostra. 90,0 80,0 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 - Årsverk i alt til foreb., helsestasj.- og skolehelsetjenestye pr innb år (f232) FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,7 26,0 26,7 21,6 26,3 26,5 22,2 22,6 26,5 26, ,9 32,4 28,3 24,8 52,4 80,2 24,6 24,3 26,3 27, ,1 36,7 29,8 26,9 52,5 77,2 26,2 25,2 27,4 28,8 Kommentar: Figuren viser utvikling de tre siste årene. Sandnes ligger høyest både i 2010 og i Kristiansand ligger nest høyest på denne indikatoren. Fredrikstad og Bergen ligger lavest og Fredrikstad har også nedgang fra Figur 153 Årsverk i alt til forebygging, helsestasjons- og skolhelsetjenester pr innbyggere 0 20 år. Tallene er hentet fra Kostra og gjelder bare året KOSTRA pr ,0 80,0 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 - FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Årsv. i alt. f232 pr ib.0-20 år Snitt ASSS 2011 Kommentar: Figuren viser samme indikator som i figur 152, men bare for året Her vises også gjennomsnittet for alle kommunene. Sandnes kommune ligger høyest på denne indikatoren, langt over gjennomsnittet. Kristiansand ligger nest høyest, også langt over snitt. Fredrikstad og Bergen ligger lavest. Sju av kommunene ligger under snittet som trekkes opp av de to som skiller seg kraftig ut. 139

140 Figur 154 Årsverk i alt pr innbyggere 0 5 år til helsestasjonstjenester (f.232) Årsverk i alt pr innb. 0-5 år til helsestasjon (f.232) 300,0 250,0 200,0 150,0 100,0 50,0 - FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,1 115,3 78,0 82,7 187,0 263,2 80,6 82,4 86,6 93, ,0 130,4 82,1 89,5 184,1 247,3 85,0 85,2 90,2 96,4 Kommentar: Figuren viser utvikling de to siste årene for denne indikatoren. Sandnes kommune ligger høyest og Kristiansand nest høyest. Disse to samt Fredrikstad har hatt nedgang fra 2010 til For alle de andre kommunene viser indikatoren en økning fra 2010 til 2011 og Bærum har hatt størst økning. Figur 155 Årsverk helsesøstre pr innbygger 0 20 år (f232) 20,0 18,0 16,0 14,0 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 Årsverk helsesøstre pr innb år (f232) FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,0 15,8 15,3 15,2 15,3 15,6 12,4 14,5 12,9 18, ,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 Kommentar: Figuren viser indikatoren med tall for Det er mangler i datagrunnlaget i Kostra. 140

141 Figur 156 Årsverk helsesøstre pr innbygger 0 5 år til helsestasjonstjenester (f232) 80,0 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 - Årsverk helsesøster pr innb. 0-5 år til helsestasjonstjeneste (f232) FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,2 57,0 37,5 53,4 61,2 47,6 38,4 50,3 24,0 72, ,6 62,5 41,4 58,6 62,6 50,4 44,9 54,8 28,5 75,1 Kommentar: Figuren viser indikatoren med tall for 2010 og På denne indikatoren ligger Tromsø høyest. Kristiansand og Bærum ligger nære hverandre og nest høyest. Trondheim ligger lavest. Indikatoren viser en økning for alle kommunene fra 2010 til Figur 157 Årsverk av kommunalt tilsatte fysioterapeuter pr innbyggere 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 - Årsverk av komm. tilsatte fysioterapeuter pr innb FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,3 4,7 3,1 3,5 2,7 2,8 3,3 4,2 3,4 3, ,3 4,7 4,7 3,5 2,8 2,9 3,3 4,0 4,2 4, ,3 4,3 3,3 3,4 3,0 2,6 3,6 3,8 3,3 4,3 Kommentar: Figuren viser utviklingen de seneste tre årene. Bærum og Tromsø kommune ligger høyest på denne indikatoren og begge kommunene har hatt en nedgang i ressursen sammenlignet med Bergen ligger nest høyest og har også hatt nedgang fra Kristiansand og Stavanger har økt sin ressurs fra 2010 til Fredrikstad har den klart laveste ressursen og har vært omtrent på samme nivå disse tre årene. 141

142 Figur 158 Årsverk av fysioterapeuter totalt pr innbyggere i 2011 KOSTRA pr ,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 - FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Årsv. f.terap. pr ib. Snitt ASSS 2011 Kommentar: Figuren viser tall for fysioterapiressursen totalt til kommunehelse i Her markeres gjennomsnittet for ASSS-kommunene med rød strek. Drammen kommune ligger høyest av kommunene med Bærum tett på. På denne indikatoren ligger Sandnes lavest. Figur 159 Andel kommunalt tilsatte fysioterapeuter av alle fysioterapeuter i kommunen 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 - Andel komm. tilsatte fysioterapeuter av alle fysioterapeuter i kommunen FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,7 42,0 34,3 31,3 33,8 51,1 45,7 44,9 42,7 43, ,8 42,7 51,1 31,9 35,3 49,2 46,1 43,7 48,3 49, ,2 40,6 37,6 31,4 37,2 47,0 48,5 43,2 42,8 48,4 Kommentar: Figuren viser utviklingen på denne indikatoren de siste tre årene fra 2009 til Oslo hadde en kraftig økning i andelen kommunalt tilsatte fysioterapeuter fra 2009 til 2010, men har nesten hatt tilsvarende nedgang fra 2010 til Nå er andelen 37,6 %. Stavanger dokumenterer høyest andel av alle kommunene samt også en økning fra 2010 til Tromsø ligger nesten like høyt som Stavanger, men har hatt nedgang fra året før. Trondheim kommune hadde en økning for andelen kommunalt tilsatte fysioterapeuter fra 2009 til 2010, men har i samme grad fått en reduksjon i andelen fra 2010 til

143 Fredrikstad, Kristiansand og Stavanger viser økning i andel fra år til år, mens Sandnes og Bergen har hatt tilbakegang årlig. Figur 160 Årsverk ergoterapeuter pr innbyggere 3,00 KOSTRA pr ,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Årverk ergoterapeuter pr innbyggere Snitt ASSS 2011 Kommentar: Figuren viser årsverk av ergoterapeuter pr innbyggere. Årsverkene er manuelt innrapportert for Trondheim og Bærum ligger godt over gjennomsnittet for ASSS-kommunene. Kristiansand ligger lavest. Gjennomsnittet er markert med rød strek. Figur 161 Årsverk av leger pr innbyggere (f 120, 233 og 241) og Årsverk av kommunalt tilsatte fysioterapeuter 10,0 9,0 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 - KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Årsv. leger pr ib. (f120,233,241 Årsv. komm.fysioter. Pr innb. Kommentar: Figuren viser indikatoren med tall for Årsverk av leger pr innbyggere og årsverk av kommunalt tilsatte fysioterapeuter pr innbyggere vises i samme diagram. Tromsø ligger høyest på indikatoren for legeårsverk og nest høyest på indikatoren for årsverk kommunale fysioterapeuter. Bærum ligger lavest på indikatoren for legeårsverk. Fredrikstad er lavest på indikatoren for årsverk kommunale fysioterapeuter. 143

144 Samlet kommentar: På indikatoren årsverk totalt ført på F232 er det Sandnes og Kristiansand som utmerker seg ved å ligge høyt enten vi vekter mot innbygger 0-20 år eller 0-5 år. Men ser vi på årsverk av helsesøstre er det Tromsø og Kristiansand som ligger høyest. Trondheim har svært lav andel helsesøstre på denne funksjonen. Fredrikstad ligger lavt på de fleste indikatorene, men når det gjelder årsverk av leger er de midt i laget Produktivitet/enhetskostnader Begrepet produktivitet skal vise hvor mye man klarer å produsere for en gitt innsats av ressurser. Produktivitet måles ved å dele kroner som er brukt, på antall produserte enheter. Innenfor kommunehelsetjenesten leveres tjenester - ikke strømlinjeformede produkter. Produktiviteten kan derfor ikke måles direkte. Vi kan imidlertid si at KOSTRA gir oss indikasjoner på produktivitet, ved at vi beregner gjennomsnittlig kostnad pr tjeneste. Vi omtaler dette gjerne som enhetskostnad, som f.eks utgift pr. bruker i målgruppa. Indikatorene viser ressursinnsats i form av personell, driftsmateriell og investeringer, pr bruker av tjeneste eller pr innbygger i kommunen. Figur 162 Brutto driftsutgifter kommunehelse (f 232, 233, 241) pr innbygger Brutto driftsutgifter pr innbygger kommunehelse, (f. 232,233,241) FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Kommentar: Figuren viser utviklingen fra 2009 til 2011 for denne indikatoren. Trondheim kommune ligger høyest på indikatoren i 2011 og den har økt jevnt de siste årene. Drammen ligger nest høyest i Bærum lå høyest av alle i Alle kommunene unntatt Bærum har hatt økning på denne indikatoren fra år til år i treårsperioden. 144

145 Figur 163 Brutto driftsutgifter pr. innbygger (f 120, 232, 241) for KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Br. dr.utg. pr. ib. (f232,233,241) Snitt ASSS 2011 Kommentar: Dette er samme indikator som i figuren foran (figur 162). Men her presenteres sammenligningen mellom kommunene bare for året 2011 samtidig som gjennomsnittet synliggjøres. Trondheim, Drammen, Bærum og Oslo ligger over ASSS-gjennomsnittet. Tromsø og Bergen ligger omtrent på snittet. Sandnes ligger lavest og Fredrikstad nest lavest. Figur 164 Brutto driftsutgifter til forebygging, helsestasjons- og skolehelse pr innb 0 20 år Br. dr.utg. til forebygging, helsestasjons og skolehelsetjeneste pr innb år (f.232) FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Kommentar: Denne indikatoren gjelder utgifter som er ført på funksjon 232 som vektes opp mot antall innbyggere i aldersgruppen 0-20 år. Trondheim ligger på topp i 2011 med Oslo like bak. Trondheim har hatt en mye sterkere økning på denne indikatoren fra 2010 enn noen av de andre kommunene. Fredrikstad skiller seg ut ved at de har hatt nedgang fra år til år. 145

146 Samlet kommentar: Trondheim og Bærum skiller seg ut med klart høyest enhetskostnad målt i brutto driftsutgifter pr. innbygger, og Trondheim ligger også høyest på brutto driftsutgifter til F232 pr. innbygger 0-20 år, da med Oslo nærmest. Fredrikstad er gjenganger med lavest enhetskostnad på begge indikatorene Kvalitet Kvalitetsindikatorer er måling av kvalitet basert på objektive kriterier, resultat av bruker- og medarbeiderundersøkelser, m.v. Figur 165 Andel åpne fastlegelister av antall fastlegeavtaler Andel åpne fastlegelister av antall fastlegeavtaler FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Kommentar: Figuren viser utviklingen på denne indikatoren de seneste tre årene. Bærum kommune har høyest andel åpne fastlegelister i 2011 etter en markant økning fra I 2010 lå Kristiansand høyest, men de har hatt kraftig nedgang fra 2010 til Tromsø ligger lavest på denne indikatoren med Trondheim nærmest. Det er store variasjoner mellom kommunene. 146

147 Figur 166 Andel åpne fastlegelister av antall fastlegeavtaler KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ And. Åpne fastl.lister av fastlegeavt. Snitt ASSS 2011 Kommentar: Figuren viser samme indikator som figuren foran (figur 165), men bare for året I dette diagrammet er ASSS-gjennomsnittet for 2011 markert med rød strek. Bærum kommune har høyest andel åpne fastlegelister i 2011 og ligger langt over gjennomsnittet. Oslo ligger nest høyest. Tromsø ligger lavest på denne indikatoren med Trondheim nærmest. Det er store variasjoner mellom kommunene. Figur 167 Åpningstid helsestasjon for ungdom pr 1000 innbygger år 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 Åpningstid helestasjon for ungdom pr 1000 innb år FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,5 1,0 25,6 2,7 0,6 1,1 1,6 0,9 0,4 2, ,0 1,9 25,1 10,7 0,6 6,5 4,2 0,1 0,7 11, ,0 2,0 24,9 2,7 1,1 2,1 4,2 0,1 1,1 11,1 Kommentar: Figuren viser utviklingen av indikatoren de siste tre årene. Oslo fremstår i diagrammet i en egen klasse, klart høyest og slik har det vært de seneste årene. Det er imidlertid en liten nedgang fra 2010 til Tromsø ligger nest høyest, og hadde en kraftig økning fra 2009 til Drammen hadde en kraftig økning fra 2009 til 2010, men en tilsvarende stor nedgang fra 2010 til Lavest på denne indikatoren ligger Bergen kommune. 147

148 Figur 168 Andel nyfødte med hjemmebesøk innen to uker etter hjemkomst Andel nyfødte med hjemmebesøk innen to uker etter hjemkomst FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Kommentar: Figuren viser utviklingen for denne indikatoren de seneste tre årene. Drammen ligger høyest og har vært stabilt på høyt nivå i perioden. Stavanger har lavest andel hjemmebesøk innen to uker etter hjemkomst og Oslo har nest lavest i denne presentasjonen. Fredrikstad har ikke rapportert om antall hjemmebesøk i 2011 til Kostra. Figur 169 Andel nyfødte med hjemmebesøk innen to uker etter hjemkomst for året KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ And. nyfødte m/hj.besøk innen 2 uker etter hjemkomst Snitt ASSS 2011 Kommentar: Figuren viser samme indikator som figuren ovenfor, men her presenteres tall kun for året Samtidig er det markert hvor gjennomsnittet for ASSS-kommunene ligger. Bare to kommuner ligger under snittet og de ligger langt under. De øvrige er på eller over ASSS-snitt. Gjennomsnittet ligger på 80 %. 148

149 Figur 170 Reservekapasitet fastlege Reservelegekapasitet fastlege FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Kommentar: Indikatoren angir kapasiteten (listetaket) i forhold til antall pasienter på listene i prosent. En verdi større enn 100 betyr at det er ledig plass. Figuren viser utviklingen på denne indikatoren de seneste tre årene. Bærum ligger høyest selv om det har vært en reduksjon fra år til år de siste tre årene. Trondheim ligger lavest i 2011 og har hatt en nedgang fra Oslo har hatt stabilt nivå de siste tre årene. Figur 171 Tid pr mottaker for ergoterapi, timer pr. mottaker 35,0 KOSTRA pr ,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Tid pr mottaker for ergoterapi, timer Snitt ASSS 2011 Kommentar: Indikatoren er ny, presenteres for første gang med tall for 2011og må kvalitetssikres. Kommunene har manuelt rapportert antall årsverk ergoterapeuter og antall unike mottakere av ergoterapitjenester i Indikatoren tid pr. mottaker av ergoterapi er beregnet med 1688 timer pr. årsverk og normert nettotid på 68 %. Årsverk er omregnet til timer og dividert med antall mottakere. ASSS-nittet er beregnet på grunnlag av 9 kommuner. Kristiansand kommune har ikke levert opplysninger om antall mottakere. Oslo er representert med årsverk og mottakere fra 6 bydeler. I diagrammet fremkommer det store variasjoner og det er mye usikkerhet knyttet til hvilke kriterier kommunene har lagt til grunn for opptelling av mottakere. Tromsø ligger høyest på denne indikatoren nå og Drammen er lavest. 149

150 Figur 172 Tid pr mottaker for fysioterapi, timer 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Tid pr mottaker for fysioterapi, timer Snitt ASSS 2011 Indikatoren er ny, presenteres for første gang med tall for 2011 og må kvalitetssikres. Antall årsverk kommunale fysioterapeuter er hentet fra Kostra for alle kommunene unntatt Oslo. Kommunene har manuelt rapportert antall «unike mottakere» av fysioterapitjenester i Indikatoren tid pr. mottaker av fysioterapi er beregnet med 1620 timer i et årsverk og normert nettotid på 68 %. Årsverk av fysioterapeuter er omregnet til timer og dividert med antall mottakere. ASSS-nittet er beregnet på grunnlag av 9 kommuner. Kristiansand kommune har ikke levert opplysninger om antall mottakere. Oslo er representert med årsverk og mottakere fra 6 bydeler. I diagrammet fremkommer det store variasjoner og det er mye usikkerhet knyttet til hvilke kriterier kommunene har lagt til grunn for opptelling av mottakere. Sandnes og Tromsø ligger høyest på denne indikatoren nå og Drammen er lavest. Samlet kommentar: Ser vi på kommunenes legekapasitet ved å bruke indikatorene åpne fastlegelister og reservelegekapasitet, er Bærum og Oslo i en særstilling. For begge disse indikatorene er det Trondheim kommune som markerer seg med lavest kapasitet. På indikatoren åpningstid på helsestasjon for ungdom år er det spesielt Oslo, men også Tromsø som skiller seg ut med høy grad av åpningstid. Indikatoren viser at Bergen ligger spesielt lavt, men også Fredrikstad, Kristiansand og Trondheim ligger veldig lavt. Når det gjelder gjennomførte hjemmebesøk til familier med nyfødte innen 14 dager etter hjemkomst har de fleste kommunene veldig høy måloppfyllelse. Men to skiller seg ut med vesentlig lavere måloppfyllelse enn de øvrige. Disse ligger lavt på indikatoren og jobber med å få bedre måloppnåelse her. De nye indikatorene som prøves ut i år er grundig forklart, men det er behov for kvalitetssikting før de kan brukes i sammenligninger og vurdering. 150

151 Brukerundersøkelser Figur 173 Helsestasjon: Ta opp vanskelige tema 6,0 KOSTRA pr ,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ta opp vanskelige tema Snitt ASSS 2011 Kommentar: Åtte av kommunene har aktuelle brukerundersøkelser. Her sammenlignes kommunene ut fra svarene på spørsmålet «I hvilken grad føler du at du kan ta opp vanskelige tema med de ansatte på helsestasjonen?» Bærum har høyest skår og Oslo lavest. Det varierer fra 4,7 til 5,2 på en skala fra 0 til 6. Figur 174 Helsestasjon: Lydhøre for dine behov/ønsker 6,0 KOSTRA pr ,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ lydhøre for dine behov/ønsker? Snitt ASSS 2011 Kommentar: Åtte av kommunene har aktuelle brukerundersøkelser. Her sammenlignes kommunene ut fra svarene på spørsmålet. «I hvilken grad er de ansatte lydhøre for dine behov/ønsker?» Tromsø har høyest skår og Oslo lavest. Det varierer fra 4,8 til 5,5 på en skala fra 0 til

152 Figur 175 Helsestasjon: Informasjon som er forståelig og tilstrekkelig KOSTRA pr ,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ informasjon som er forståelig og tilstrekkelig? Snitt ASSS 2011 Kommentar: Åtte av kommunene har aktuelle brukerundersøkelser. Her sammenlignes kommunene ut fra svarene på spørsmålet. «I hvilken grad synes du de ansatte gir informasjon som er forståelig og tilstrekkelig?» Tromsø og Sandnes har høyest skår og Stavanger lavest. Det varierer fra 4,8 til 5,3 på en skala fra 0 til 6. Figur 176 Fysio/Ergo: Fått det bedre med det du trengte hjelp til 6 KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ fått det bedre med det du trengte hjelp til? Snitt ASSS 2011 Kommentar: Åtte av kommunene har aktuelle brukerundersøkelser. Her sammenlignes kommunene ut fra svarene på spørsmålet. «I hvor stor grad opplever du at tjenestene du mottok bidro til at du har fått det bedre med det du trengte hjelp til?» Stavanger har høyest skår og Tromsø lavest. Fire av kommunene ligger over ASSS- gjennomsnittet. Gjennomsnittlig skår fra brukerne varierer fra 4,2 til 5,5 på en skala fra 0 til

153 Figur 177 FysioErgo: Får/fikk være med på å lage målsetting for den hjelpen du nå får/har fått 6 KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ får/fikk være med på å lage målsetting for den hjelpen du nå får/har fått? Snitt ASSS 2011 Kommentar: Åtte av kommunene har aktuelle brukerundersøkelser. Her sammenlignes kommunene ut fra svarene på spørsmålet. «I hvor stor grad opplever du at du får/fikk være med på å lage målsetting for den hjelpen du nå får/har fått?» Stavanger har høyest skår og Drammen nest høyest. Tromsø og Bergen ligger lavest. To av kommunene ligger godt over ASSS- gjennomsnittet. Gjennomsnittlig skår fra brukerne varierer fra 4,5 til 5,5 på en skala fra 0 til 6. Figur 178 Fysio/Ergo: Omfanget av tjenesten du får er tilpasset ditt behov 6 KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ omfanget av tjenesten du får er tilpasset ditt behov? Snitt ASSS 2011 Kommentar: På denne indikatoren har sju av kommunene aktuelle brukerundersøkelser. Her sammenlignes kommunene ut fra svarene på spørsmålet. «I hvor stor grad opplever du at omfanget av tjenesten du får er tilpasset ditt behov?» Drammen har høyest skår og Sandnes nest høyest. Tromsø ligger lavest. Tre av kommunene ligger over ASSS- gjennomsnittet. Gjennomsnittlig skår fra brukerne varierer her fra 4,6 til 5,6 på en skala fra 0 til

154 Andre indikatorer Figur 179 Alle «inntekter» pr innbygger 600 KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Alle "inntekter" pr. ib. Snitt ASSS 2011 Kommentar: Figuren viser differansen mellom brutto driftsutgifter (f 232, 233, 241) pr innbygger og netto driftsutgifter kommunehelse pr innbygger. Bergen har størst differanse eller «inntekt» som brukes som begrep i tittelen. Sandnes ligger lavest. Figur 180 Produksjonsindeks KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ Produksjonsindeks Snitt ASSS 2011 Kommentar: Figuren viser beregnet produksjonsindeks for alle kommunene samt hvor de ligger i forhold til et gjennomsnitt. Produksjonen av tjenester måles ved hjelp av produksjonsindeksene som SØF har utviklet i dialog med ASSS-nettverket. Produksjonsindeksene tar utgangspunkt i en rekke indikatorer for hver tjeneste som i sum skal fange opp både kvantitet og kvalitet. For hver indikator blir produksjonen i xxx kommune målt i forhold til gjennomsnittet for ASSS-kommunene. Indikatorene innenfor hver sektor vektes sammen til en delindeks som skal vise kommunens tjenestetilbud innenfor hver enkelt sektor i forhold til ASSS-gjennomsnittet. Produksjonsindeksene er korrigert for forskjeller i behov. Produksjonsindeks presenteres for første gang og må kvalitetssikres. 154

155 5.6. Pleie- og omsorgstjenester Tjenesteområdet pleie- og omsorgstjenester omfattes av disse Kostra-funksjonene 8 : 234 Aktiviserings- og servicetjenester overfor eldre og funksjonshemmede 253 Bistand, pleie og omsorg i institusjoner for eldre og funksjonshemmede 254 Bistand, pleie og omsorg til hjemmeboende 261 Institusjonslokaler Utvalgte styringsindikatorer og nøkkeltall I denne delen vises ulike nøkkeltall og indikatorer for ASSS-kommunene samlet, både for enkeltår og i tidsserier. Styringsindikatorene er valgt etter dialog med ASSS Programkomité og pleie- og omsorgsnettverket. Dersom ikke annet er oppgitt gjelder tallene for Datagrunnlaget er hentet fra Kostra og gjennom særbestilling til SSB, tallene er publisert/hentet 4.juli Det er brukt konserntall. Nedenfor gis særskilt forklaring på noen av indikatorene som inngår i tjenesteprofilene. Gjennomsnittlig bistandsbehov/andel med omfattende bistandsbehov Dette er indikatorer som er basert på kommunenes vurdering og registrering av tjenestemottakere i Iplos-registeret. For hjemmetjenestemottakere presenteres aldersfordelte indikatorer med gjennomsnittlig bistandsbehov. Dette er indikatorer som er beregnet av KS med utgangspunkt i grupperingen fra SSB noe/avgrenset bistandsbehov, middels til stort bistandsbehov og omfattende bistandsbehov. KS har beregnet vektet gjennomsnittlig bistandsbehov ved å tilordne hhv verdiene 1, 2 og 3 til de tre kategoriene. For institusjonsbeboere presenteres indikatorer for andel institusjonsbeboere med omfattende bistandsbehov. Dette er basert på SSB sin publisering av andel institusjonsbeboere - fordelt på tidsbegrenset opphold og langtidsopphold - med omfattende bistandsbehov. KS har beregnet vektet andel med utgangspunkt i andel beboere på hhv tidsbegrenset og langtidsopphold. KS vil dessuten gjøre oppmerksom på følgende svakheter i årets datagrunnlag: 8 Som vedlegg til utfordringsnotatet følger utskrift fra Kostra-veiledere om innholdet i de ulike PLO-funksjonene 155

156 Andel institusjonsbeboere på tidsbegrenset opphold. Denne indikatoren synes å være feil for 6 av 10 ASSS-kommunene, og feilene er så omfattende at de påvirker gjennomsnitt ASSS. Pga svikt i kommunenes fagprogram/rapportering har brukere av tidsbegrenset opphold ikke blitt registrert «inn og ut», og tallene for tidsbegrenset opphold fremstår derved som betydelig høyere enn hva som er reelt; slik at kommunene får «overbelegg» på plasser. KS har vært i tvil om det er riktig å la indikatoren stå eller om den bør tas ut, og har hatt dialog med nettverkets kontaktpersoner om dette. KS har besluttet at indikatoren tas ut av tjenesteprofilen, men at tallene blir stående i tabellene. Andel beboere på korttidsplasser er en viktig indikator tilstrekkelig tilgang og riktig differensiering av plasser er avgjørende for kommuner som ønsker å styrke hjemmetjenesten, og plasser for tidsbegrenset opphold vil få enda større betydning med samhandlingsreformen og utvidelse av kommunenes oppgaver. Kostnader pr institusjonsplass: Enkelte kommuner opplevde i 2011 økte utbetalinger til helseforetakene som betaling for utskrivningsklare pasienter. Disse utgiftene føres på Kostra-funksjon 253 Institusjonsplasser. For kommuner som har høye utbetalinger vil denne utgiften påvirke enhetskostnad institusjonsplass. Sandnes har gjort KS særskilt oppmerksom på dette. Hjemmetjenester - utgifter pr innbygger og utgifter pr bruker. Som tidligere år har KS benyttet timeregistrering fra Iplos som grunnlag for å aldersfordele kostnader for hjemmetjenester 0-66 år og 67 år og eldre. Denne metoden er sårbar for ulikheter i kommunenes registrering, samt de svakheter som finnes i Iplos. KS viser til fjorårets ASSS-rapport med mer utfyllende informasjon om datakvalitet. Tabell 13 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil pleie- og omsorgstjenester Indikator 156 Gjennomsnitt ASSS Laveste verdi Høyest verdi Prioritering/behov Ressursbruk 1,000 0,905 1,114 Netto driftsutgifter hjemmetjeneste 0-66 år pr.innb år Netto driftsutgifter hjemmetjeneste 67 år og eldre pr.innb. 67 år og eldre Gj.sn. bistandsbehov hos mottakere av hjemmetjenester 0-66 år 1,83 1,62 1,95 Gj.sn. bistandsbehov hos mottakere av hjemmetjenester 67 år og eldre 1,70 1,49 1,88 Andel institusjonsbeboere med omfattende bistandsbehov 78,4 % 68,8 % 87,7 % Dekningsgrader Andel beboere institusjon som er i alder 0-66 år 12,6 % 7,0 % 17,5 % Andel av innbyggere 80 år og eldre som mottar hjemmetjenester 32,8 % 28,8 % 36,8 % Andel av innbyggere 80 og eldre som bor i institusjon eller bolig med heldøgns omsorg 16,4 % 13,6 % 19,8 % Andel institusjonsbeboere på tidsbegrenset opphold 21,1 % 9,9 % 31,9 %

157 Indikator Gjennomsnitt ASSS Laveste verdi Høyest verdi Produktivitet/enhetskostnad Nettoutgift hjemmetjeneste 0-66 år pr bruker 0-66 år Nettoutgift hjemmetjeneste 67 år og eldre pr bruker 67 år og eldre Brutto driftsutgifter pr institusjonsplass Kvalitet Brukertilfredshet 5,1 4,8 5,3 Andel årsverk med fagutdanning 71 % 62 % 79 % Legetimer pr uke pr beboer i sykehjem 0,46 0,35 0,59 Medarbeidertilfredshet 4,6 4,4 4, Oppsummering/helhetsvurdering I pleie- og omsorgsnettverket er det mye oppmerksomhet om datakvalitet som er en forutsetning for gode styringsdata, sammenlikninger og analyse internt i kommunene. Kommunene har i 2011 også hatt oppmerksomhet på registerdata både informasjon som registreres om brukerne gjennom Iplos, og data om kommunens ansatte og ressursbruk blant annet rapportering til arbeidsgiver- og arbeidstakerregisteret, riktige næringskoder og organisasjonsnummer, og selvsagt riktig bruk av arter og Kostra-funksjoner i regnskapet. Kommunene ønsker særlig mer nytte av Iplos-registeret. Det arbeides innad i den enkelte kommune for å forbedre kvalitet på egen registrering og ajourhold. Samtidig diskuterer kommunene hva som er «riktig» praksis for ulike typer av fellestid, nattvakter, brukere som mottar omfattende tjenester mv, og nettverket ønsker større grad av harmonisert praksis mellom kommunene. Et viktig element for bedre datakvalitet er også bedre innsyn i hva som «skjer» med registerdata på personnivå når disse blir omarbeidet til aggregerte summer for brukergrupper, tjenester og kommuner. ASSS-nettverket og KS har felles interesse i at Iplos og Kostra gir kommunene gode styringsdata, og søker dialog med både SSB og Helsedirektoratet for å øke nytten for kommunene. Tjenesteprofilene for pleie- og omsorgstjenester viser for de fleste kommunene få og små endringer fra 2010 til I 2009/2010 var det flere kommuner som gjennomførte store innsparingsprosesser og omorganiseringer, og inntrykket er at det i 2011 har vært mindre av denne type prosesser. Innføring av samhandlingsreformen fra gav en del arbeid med forberedelser i 2011, men inntrykket er at ASSS-kommunene i hovedsak har mestret dette uten uforutsette problemer. Flere av ASSS-kommunene er tydeligere på at de ønsker en vridning i retning av mer hjemmetjenester. Dette betinger både dimensjonering av hjemmetjenesten og en institusjonstjeneste som har korttidsplasser og avlastningstilbud, kombinert med gode samhandlingsrutiner mellom hjemme- og institusjonstjenesten. Noen kommuner opplever at de får flere brukere med omfattende bistandsbehov i alle aldersgrupper og at dette medfører behov for økte budsjettrammer. 157

158 Generelt synes det for KS som om flere av nettverkskommunene de siste par årene har fått klarere styringssignaler og tydeligere retning på eget utviklingsarbeid og prioriteringer. I 2009 gjaldt dette Trondheim, i 2010 var det Bergen og Tromsø som gjorde større endringer. KS vil ikke trekke frem noen særskilte kommuner i 2011, men helhetsinntrykket er at det gjøres mye forbedringsarbeid innenfor vedtaksutforming og praksis for tjenestetildeling. De økonomiske rammene er trange, og kommunene må hele tiden se ulike brukergrupper, aldersgrupper og tjenestemottakere opp mot hverandre. Kommunene ønsker gode styringsdata, blant annet for å tilrettelegge for helhetlige vurderinger og gode beslutninger omkring utforming og standarder av kommunale pleie- og omsorgstjenester Prioritering/behov Når en sammenligner kommuner ved hjelp av økonomi- og tjenestedata er det viktig å ta hensyn til at utgiftsbehovet kan være forskjellig. Variasjoner i kommunenes folkemengde, inntekts- og utgiftsnivå har betydning for ressursbruk og tjenestestrukturen på ulike tjenesteområder, og når resultater tolkes så bør man ta hensyn til slike ufrivillige forskjeller. Imidlertid er det ikke nødvendigvis slik at forskjeller i kommunens forutsetninger betyr noe for effektiv ressursbruk og god tjenesteyting på det enkelte tjenestested. Befolkningens behov for tjenester er viktig grunnlag for hvilke og hvor mye tjenester som skal tilbys. I kortversjon kan vi si at behovet for tjenester bør ha stor betydning for kommunenes prioritering. Det er imidlertid ikke enkelt å måle behov, eller å dokumentere kommunens samlede behov på en slik måte at det kan ha direkte nytte når vedtak om prioriteringer, kapasitet og kostnader skal gjøres. Behov for pleie- og omsorgstjenester påvirkes av alder; økende alder gir økt behov for tjenester. Det vil derfor være slik at kommuner med høy andel eldre vil oppleve høyere etterspørsel behov for pleie- og omsorgstjenester. Alderssammensetningen på innbyggere har derfor betydning for tjenestetilbud og utgiftsnivå. Behovet for tjenester påvirkes også av andre karakteristika, blant annet utdanningsnivå, skilsmisserater, psykisk helse, rusmisbruk og andre sosiodemografiske kjennetegn. Befolkningens levekår har således også betydning for befolkningens behov og kommunens tjenestetilbud. En del slike kjennetegn er gjensidig forsterkende og opptrer samtidig, og det er ikke alltid mulig å isolere årsak og virkning, eller å kontrollere hva som kan forklares med en utenforliggende variabel. Det er eksempelvis vanskelig å tallfeste årsaksforhold og påvirkningsstyrke for kjennetegn som familiebakgrunn, arbeidsledighet, rus, økonomi, helse, utdanningsnivå. Det finnes få eller ingen objektive indikasjoner som legitimerer eller gir et entydig bilde av hva som er riktig tjenestenivå sett i forhold til befolkningens behov. I tjenesteprofilene som er presentert kommunevis så brukes kostnadsnøkkelen for utgiftsutjevning i inntektssystemet som grunnlag. Behovsindikatorene som presenteres illustrerer bistandsbehov slik dette fremkommer på aggregert nivå gjennom Iplos og Kostra. Gjennom Iplos blir kommunens vurdering av den enkelte tjenestemottaker dokumentert ved registrering av bistandsbehov, og all informasjon registreres og rapporteres til Helsedirektoratet og SSB, som gir statistikk og rapporter tilbake. 158

159 Det er viktig å merke seg at Iplos ikke gir informasjon om samlet behov i befolkningen, kun om bistandsbehov hos den delen av befolkningen som er registrerte brukere av pleie- og omsorgstjenester i kommunen, basert på den vurderingen som er foretatt av hver enkelt bruker (Iplos-skår). Når vi analyserer pleie- og omsorgstjenester så brukes indikatorer for bistandsbehov for å se på sammenhenger mellom dekningsgrader og tildeling pr bruker/enhetskostnader. Eksempel: En kommune med høye dekningsgrader gir tjenester til mange, og da er det rimelig å forvente at mange av brukerne har lavt bistandsnivå, og at de derfor kan motta mindre tjenester. En annen kommune kan ha høyere terskel for å motta tjenester, og vil derfor fremstå med lavere dekningsgrader, men gjerne høyere gjennomsnittlig bistandsbehov og høyere enhetskostnader, fordi de som mottar tjenester i denne kommunen er mer pleietrengende enn i kommuner med lavere terskel for å motta tjenester. Merk at figurene som viser bistandsbehov ikke gir informasjon om hvor mye tjenester som tildeles, bare om den Iplos-skår som brukere er registrert med. Figurene viser gjennomsnittlig skår hos alle brukere, og andeler som er registrert med omfattende bistandsbehov. Prioriteringsindikatorene som presenteres viser hvilken ressursinnsats kommunen har sett i forhold til antall innbyggere som er i målgruppa. Gjennom Kostra får vi kun samlet ressursinnsats pr Kostra-funksjon, og det er f.eks ikke mulig å vite hvor stor andel av hjemmetjenesteutgiftene som brukes til innbyggere 0-66 og hvor stor andel som brukes på eldreomsorg. Ved å ta utgangspunkt i andel registrerte vedtakstimer til de to aldersgruppene har KS fordelt alle kostnader etter samme fordelingsnøkkel. Indikatorene for ressursinnsats er altså basert på at andel vedtakstimer til en aldersgruppe representerer denne gruppens andel av utgiftene. Denne metoden har noen svakheter, og er også sårbar for feil i Iplos-rapportering/registrering, men nettverkskommunene ønsker likevel at denne metoden benyttes for å skille ressursinnsats til hjemmetjeneste mellom ulike aldersgrupper. En ressursinnsats/prioriteringsindikator forteller ikke noe om hvem eller hvor mange som mottar en tjeneste, eller hvor mye hver bruker mottar. Det er bare gjennomsnittstall for kostnader pr innbygger (i målgruppa). Disse tjenestene inngår i hjemmetjenester: Praktisk bistand, daglige gjøremål Praktisk bistand opplæring daglige gjøremål Praktisk bistand brukerstyrt personlig assistent Avlastning utenfor institusjon/bolig Omsorgslønn Hjemmesykepleie 159

160 Figur 181 Andel enslige 80 år og eldre, tidsserie Andel enslige 80 år og eldre FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ ,1 61,2 71, , ,6 65,1 67,7 68, ,5 60,2 70,6 66, ,4 67,1 64,6 67,4 68, ,6 59, ,2 64,9 67,3 64,1 67,1 67 Figur 182 Gjennomsnittlig bistandsbehov, hjemmetjenestemottakere 0-66 år 3,0 Hjemmetjeneste 0-66 år, Gj.sn.bistandsbehov 2,8 2,6 2,4 2,2 2,0 1,8 1,83 1,6 1,4 1,2 1,0 1,9 2,0 1,7 1,7 1,9 1,9 1,6 1,8 1,8 1,9 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Hjemmetjeneste 0-66 år, Gj.sn.bistandsbehov Gj.sn. ASSS 160

161 Figur 183 Gjennomsnittlig bistandsbehov, hjemmetjenestemottakere 67 år og eldre 3,0 2,8 2,6 2,4 2,2 2,0 1,8 1,6 1,4 1,2 1,0 Hjemmetjeneste 67 år og eldre, Gj.sn.bistandsbehov 1,70 1,8 1,9 1,5 1,6 1,7 1,8 1,7 1,5 1,8 1,8 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Hjemmetjeneste 67 år og eldre, Gj.sn.bistandsbehov Gj.sn. ASSS Figur 184 Mottakere av hjemmetjenester 0-66 år fordelt på bistandsbehov, % Hjemmetjeneste 0-66 år. Andel brukere fordelt på bistandsbehov 100% 90% 80% % 60% 50% % 30% 20% 10% % FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Lite bistandsbehov Middels til stort bistandsbehov Omfattende bistandsbehov 161

162 Figur 185 Mottakere av hjemmetjenester 67 år og eldre fordelt på bistandsbehov, % 100% 90% Hjemmetjeneste 67 år og eldre. Andel brukere fordelt på bistandsbehov % 70% 60% 50% % 30% % 10% % FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Lite bistandsbehov Middels til stort bistandsbehov Omfattende bistandsbehov Figur 186 Beboere langtidsopphold institusjon fordelt på bistandsbehov 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Beboere institusjon langtidsopphold fordelt på bistandsbehov FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Lite bistandsbehov Middels til stort bistandsbehov Omfattende bistandsbehov 162

163 Figur 187 Netto driftsutgifter til pleie- og omsorgstjenester, kr pr innbygger, tidsserie Netto driftsutgifter pr. innbygger, pleie- og omsorgtjenestenester FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Figur 188 Netto driftsutgifter hjemmetjeneste 0-66 år, kr pr innb 0-66 år Netto driftsutgifter hjemmetjeneste til innbyggere 0-66 år, fordelt pr innb år FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Netto driftsutgifter hjemmetjeneste til innbyggere 0-66 år, fordelt pr innb år Gj.sn. ASSS 163

164 Figur 189 Netto driftsutgifter hjemmetjeneste 67 år og eldre, kr pr innb 67 år og eldre Netto driftsutgifter til hjemmetjeneste innbyggere 67 år og eldre, fordelt pr innb. 67 år og eldre FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Netto driftsutgifter til hjemmetjeneste innbyggere 67 år og eldre, fordelt pr innb. 67 år og eldre Gj.sn. ASSS Figur 190 Netto driftsutgifter til institusjonstjenester, kroner pr innbygger 80 år og eldre Netto driftsutgifter til institusjonstjeneste (f ), pr innbygger 80 år og eldre FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Netto driftsutgifter til institusjonstjeneste (f ), pr innbygger 80 år og eldre Gj.sn. ASSS Dekningsgrader Dekningsgrad er en angivelse av hvor stor andel av målgruppen (%) som mottar tjenester, og beregnes ved å ta antall brukere av tjenesten og dele på antall personer i målgruppa. Nøkkeltall for dekningsgrader kan også brukes både for å illustrere kapasitet på et tilbud, og til å synliggjøre hvem som mottar tjenester. 164

165 Figur 191 Andel innbyggere 0-66 år som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester 3,0 Andel innbyggere 0-66 år som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester 2,5 2,0 1,5 1,7 1,0 0,5 0,0 1,9 1,5 1,3 2,6 2,1 1,5 1,6 1,5 1,5 1,3 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Andel innbyggere 0-66 år som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester Gj.sn.ASSS Figur 192 Andel innbyggere som mottar hjemmetjenester, 0-66 år, tidsserie 3,0 Andel innb år som mottar hjemmetjenester 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ ,8 1,5 1,3 2,5 2,2 1,2 1,5 1,5 1,3 1, ,9 1,4 1,3 2,4 2,2 1,4 1,5 1,4 1,3 1, ,8 1,4 1,2 2,5 2 1,4 1,5 1,4 1,4 1,2 165

166 Figur 193 Andel innbyggere år som bor i institusjon eller mottar hjemmetjenester 12 Andel innbyggere år som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester , ,4 6,6 9,5 9,5 9,2 7,8 8,8 8,9 8,0 9,6 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Andel innbyggere år som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester Gj.sn.ASSS Figur 194 Andel innbyggere som mottar hjemmetjenester, år, tidsserie Andel innb år som mottar hjemmetjenester FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ ,9 5,6 8,5 9,1 8,2 7,6 8,2 8,3 6,6 8, ,9 5,4 8,1 7,8 7,9 7,0 7,5 7, ,1 5,4 7,4 7,7 8 6,7 7,1 7 5,8 8,1 166

167 Figur 195 Andel innbyggere 80 år og eldre som bor i institusjon eller mottar hjemmetjenester 60 Andel innbyggere 80 år og eldre som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester , ,4 42,0 48,1 47,4 46,9 43,7 49,0 48,4 46,1 51,5 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Andel innbyggere 80 år og eldre som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester Gj.sn.ASSS Figur 196 Andel innbyggere som mottar hjemmetjenester, 80 år og eldre, tidsserie 40 Andel innb. 80 år og eldre som mottar hjemmetjenester FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ ,1 29, ,2 34,8 34,5 31,8 35,7 28,1 38, ,5 28,6 32,5 33,9 34,4 32,7 32,7 33,4 29,6 38, ,2 28,8 31,8 33,9 34,8 33,6 33,1 32, ,8 167

168 Figur 197 Andel innbyggere 80 år og eldre som bor i institusjon eller i bolig med heldøgns bemanning 20 Andel innbyggere 80 år og eldre som er beboer på institusjon eller i bolig med heldøgns bemanning , ,6 17,8 17,3 14,5 13,7 15,2 17,1 17,1 18,2 19,8 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Andel innbyggere 80 år og eldre som er beboer på institusjon eller i bolig med heldøgns bemanning Gj.sn.ASSS Figur 198 Andel innbyggere 80 år og eldre som bor i bolig med heldøgns bemanning, tidsserie 6 Andel innb. 80 år og eldre som bor i bolig med heldøgns bemanning FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ ,5 4,2 0,9 1,2 1,9 5,5 1,2 0,4 1 4, ,4 4, ,6 5,2 1,2 1 1,1 5,1 168

169 Figur 199 Andel innbyggere 80 år og eldre som er beboer på institusjon, tidsserie Andel innb. 80 år og eldre som er beboer på institusjon 20,0 18,0 16,0 14,0 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ ,5 13,4 17,7 15,6 14,2 9,7 16,9 16,1 18,4 13, ,0 13,3 17,3 14,6 13,8 9,9 16,6 15,5 16,8 14, ,2 13,3 16,3 13,5 12,1 10,0 15,9 16,1 17,1 14,7 Figur 200 Fordeling av innbyggere 80 år og eldre, tjenester Fordeling av innbyggere 80 år og eldre, tjenester FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Bor i institusjon Bor i omsorgsbolig med heldøgns bemanning Hjemmetjeneste (unntatt beboere i omsorgsbolig med heldøgns bemanning) Ikke vedtak om tjeneste 169

170 Figur 201 Fordeling av innbyggere 80 år og eldre, boformer 25 Innbyggere 80 år og eldre, boformer FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Bor i institusjon Bor i omsorgsbolig med heldøgns bemanning Bor i bolig til pleie- og omsorgsformål unntatt omsorgsbolig med heldøgns bemanning 170

171 Figur 202 Sammensetning av institusjonstilbudet, % Sammensetning av institusjonstilbudet 100% 90% 80% 70% 60% % 40% 30% 20% 10% 0% FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Andel plasser langtid unntatt skjermet enhet for aldersdemente Andel plasser i skjermet enhet for aldersdemente Andel plasser avsatt til rehabilitering/habilitering Andel plasser avsatt til tidsbegrenset opphold unntatt rehab/habilitering Figur 203 Andel plasser avsatt til rehabilitering/habilitering, tidsserie Andel plasser avsatt til rehabilitering/habilitering FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ ,2 9 1,6 4,5 3,2 0 5,6 5,9 2,3 7, ,1 9,2 2,3 3,5 3,1 5,7 5,3 4,6 5,1 6, ,1 9,3 2,5 1,6 3,2 5,6 2,8 4,6 7,3 2,1 171

172 Figur 204 Aldesrsfordeling av beboere i boliger med heldøgns bemanning, % 100% Aldersfordeling av beboere i bolig med heldøgns bemanning 90% 80% 70% % 50% 40% 30% 20% % 0% FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Beboere i boliger med heldøgns bemanning, andel 67 år og eldre Beboere i boliger med heldøgns bemanning, andel 0-66 år 172

173 Figur 205 Aldersfordeling av hjemmetjenestemottakere, %, kilde Iplos 100% 90% 12% Aldersfordeling av hjemmetjenestemottakere, kilde IPLOS 19% 13% 10% 11% 13% 11% 12% 10% 9% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 34% 34% 33% 20% 15% 19% 17% 16% 17% 27% 28% 17% 18% 17% 17% 29% 30% 18% 16% 15% 18% 35% 19% 15% 32% 32% 17% 22% 16% 15% 10% 17% 18% 18% 29% 26% 25% 24% 19% 26% 22% 0% FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Andel mottakere av hjemmetjenester 0-49 år Andel mottakere av hjemmetjenester år Andel mottakere av hjemmetjenester år Andel mottakere av hjemmetjenester år Andel mottakere av hjemmetjenester 90 år og eldre Produktivitet/enhetskostnader Begrepet produktivitet er en beskrivelse av hvor mye man klarer å produsere for en gitt innsats av ressurser. Produktivitet måles ved å dele kroner som er brukt på antall produserte enheter. Innenfor pleie- og omsorgstjenester leveres tjenester - ikke strømlinjeformede produkter - og vi kan ikke måle produktivitet direkte. Vi kan imidlertid si at Kostra gir oss indikasjoner på produktivitet, ved at vi beregner gjennomsnittlig kostnad pr tjeneste. Vi omtaler dette gjerne som enhetskostnad, som f.eks utgift pr bruker, kostnad pr institusjonsplass, kostnad pr time. Innenfor hjemmetjenestene beregnes enhetskostnad pr bruker. Indikasjoner på produktivitet i pleie- og omsorgstjenester kan illustreres på flere ulike måter, f.eks ved å beregne kostnader, lønnsutgifter eller årsverk pr bruker eller institusjonsplass, kostnad pr utført vedtakstime, eller tildelte timer pr bruker. Kommunenes samlede utgifter fremkommer som et produkt av hvor mange som mottar tjenester og hvor mye tjenester hver tjenestemottaker mottar. Ved analyse av pleie- og omsorgstjenester må indikatorer for enhetskostnad ses i sammenheng med dekningsgrader både for hjemmetjeneste og institusjon. Tilsvarende må enhetskostnad ses i sammenheng med brukernes bistandsbehov. Med stigende bistandsnivå hos den enkelte bruker/brukergruppa totalt, er det naturlig at gjennomsnittlig utgift pr bruker også øker. 173

174 Eksempel: En kommune med høy institusjonsdekning har forutsetninger for at de mest pleietrengende bor i institusjon, og derved kan ressursinnsats i hjemmetjenester reduseres. På den annen side kan en kommune med for høy institusjonsdekning risikere å ha beboere på institusjon som kunne bodd i egen bolig og mottatt rimeligere tjenester. Det kan være mange grunner til ulikheter i enhetskostnader, f.eks reiseavstander, bistandsbehov, andel ressurskrevende brukere, kapasitetsutnyttelse, smådriftsulemper, bemanningsfaktor, utdannings- og lønnsforskjeller, arealkostnader. Personalet er den viktigste ressursen i pleie- og omsorgstjenester, og kompetansenivå, kontinuitet og sykefravær har betydning for både produktivitet og kvalitet. Kommunen sin organisering og det enkelte tjenestested sin styring av aktiviteten kan også ha betydning både innenfor hjemmetjenester og i institusjonsomsorgen. I og med at pleie- og omsorgstjenester ofte leverer tjenester til mange brukere, så kan selv små nyanser eller forskjeller i enhetskostnader ha betydning for kommunens samlede utgifter. Produktivitet/enhetskostnad sier ikke noe om kvaliteten på det som leveres, eller brukerens opplevelse. Nettopp fordi produktivitet kun er et teknisk begrep så er det helt avgjørende at man også tar inn kvalitetsdimensjonen når man skal vurdere kommunale tjenester. I de figurene som viser kroner pr hjemmetjenestemottaker er det benyttet samme metode som for prioriteringsindikatorene, dvs at andel vedtakstimer er utgangspunkt for utgiftsfordeling. Figur 206 Korrigerte brutto driftsutgifter pr mottaker av kommunale PLO-tjenester, tidsserie Korrigerte brutto driftsutgifter pr. mottaker av kommunale pleie og omsorgstjenester FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ

175 Figur 207 Netto driftsutgift til hjemmetjenester 0-66 år pr tjenestemottaker 0-66 år Netto driftsutgifter til hjemmetjeneste til innbyggere 0-66 år, fordelt pr tjenestemottaker 0-66 år FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Netto driftsutgifter til hjemmetjeneste til innbyggere 0-66 år, fordelt pr tjenestemottaker 0-66 år Gj.sn. ASSS Figur 208 Hjemmetjenester 0-66 år, gjennomsnittlig timer pr bruker fordelt på aldersgrupper 25 Hjemmetjenester - timer pr. bruker pr. uke fordelt på aldersgrupper FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ 0-49 år 18,4 14,2 15,7 7,8 8,0 14,4 12,1 18,3 14,2 20, år 14,7 11,7 7,9 9,0 5,0 9,9 10,4 12,1 11,1 12,5 175

176 Figur 209 Netto driftsutgift til hjemmetjenester 67 år og eldre pr tjenestemottaker 67 år og eldre Netto driftsutgifter hjemmetjeneste til innbyggere 67 år og eldre, fordelt pr tjenestemottaker 67 år og eldre FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Netto driftsutgifter hjemmetjeneste til innbyggere 67 år og eldre, fordelt pr tjenestemottaker 67 år og eldre Figur 210 Hjemmetjenester 67 år og eldre, gjennomsnittlig timer pr bruker fordelt på aldersgrupper 7 Hjemmetjenester - timer pr. bruker pr. uke fordelt på aldersgrupper FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ år 5,0 6,0 3,5 3,8 4,0 4,9 6,0 4,7 4,6 5, år 3,1 4,1 2,9 2,8 3,8 5,8 4,7 3,6 3,3 5,4 90 år og eldre 3,6 5,4 3,6 3,9 5,3 6,7 4,7 4,5 3,9 6,6 176

177 Figur 211 Hjemmetjenester, gjennomsnittlig antall tildelte timer pr bruker pr uke Gjennomsnittlig antall tildelte timer pr bruker pr uke FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Gj.sn. ASSS Gjennomsnittlig antall tildelte timer pr uke, praktisk bistand Gjennomsnittlig antall tildelte timer pr uke, hjemmesykepleie Figur 212 Korrigerte brutto driftsutgifter pr kommunal plass i institusjon, tidsserie Korr. brutto dr.utg. pr kommunal plass i institusjon FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ

178 Figur 213 Brutto driftsutgifter pr plass i institusjon, tidsserie Brutto driftsutgifter pr plass i institusjon FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ

179 Kvalitet Ved en samlet vurdering av tjenestetilbudet inngår også brukeropplevd kvalitet brukerundersøkelser, og objektiv eller målbar kvalitet. I ASSS brukes tilgang på lege i sykehjem og andel av årsverk med fagutdanning som objektive målbare indikatorer på kvalitet i tjenesten. Figur 214 Legetimer pr uke pr beboer i sykehjem, tidsserie 0,6 Legetimer pr. uke pr. beboer i sykehjem 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ ,40 0,35 0,40 0,37 0,25 0,40 0,57 0,49 0,32 0, ,45 0,35 0,43 0,35 0,33 0,42 0,56 0,52 0,35 0, ,46 0,36 0,42 0,50 0,43 0,47 0,59 0,47 0,35 0,50 Figur 215 Andel årsverk i brukerrettede tjenester med fagutdanning, tidsserie 80 Andel årsverk i brukerrettede tjenester m/ fagutdanning FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ

180 5.7. Sosialtjenester Utvalgte indikatorer og nøkkeltall Tjenesteområde Sosiale tjenester omfattes av følgende Kostra-funksjoner: 242 Råd, veiledning og sosialt forebyggende arbeid 243 Tilbud til personer med rusproblemer 273 Kommunale sysselsettingstiltak 275 Introduksjonsordningen 276 Kvalifiseringsordningen 281 Økonomisk sosialhjelp Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil Tabell 14 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil Sosiale tjenester, 2011 Indikator Gj. sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Prioritering/behov Ressursbruksindikator 1,000 0,834 1,162 Netto driftsutgifter til sosialtjenesten (f242/f243/f281/f273/f276) pr innb år Netto driftsutgifter til øk sosialhjelp (f281) pr innb år Dekningsgrader Andel sosialhjelpsmottakere pr innb år 3,6 2,9 4,4 Sos.hjelpsmott år pr innb år 5,6 3,6 8,1 Sos.hjelpsmott år av alle mottakere 22,6 12,3 31,2 Mottakere av kvalifiseringsstønad (f276) pr innb år 4,5 2,5 7,5 Produktivitet/enhetskostnad Brutto dr. utgifter til øk sosialhjelp (f281) pr mottaker Kvalitet Stønadslengde sosialhjelp som hovedinntektskilde (snitt mnd) 6,1 4,4 7,5 Andel mottakere med stønad i 6 mnd eller mer Etter KVP: Andel deltakere som gikk til arbeid/skole/utdanning Andre indikatorer Sykefravær - ikke tall per Medarbeidertilfredshet 4,5 4,1 4,8 Det er en utfordring å komme frem til en tjenesteprofil som er dekkende for sosialtjenesten. Utgiftene til økonomisk sosialhjelp påvirkes av andre forhold slik som f eks rus, blant annet vist gjennom storbyforskningsprosjektet «Hoping av levekår». Lavinntekt og innvandrerbakgrunn er andre indikatorer som påvirker sosialtjenesten. 180

181 I årets rapport har KS på oppfordring fra ASSS kommunene vært konsekvente i å bruke år på alle de indikatorene hvor dette lar seg gjøre. I tillegg har vi tatt inn over oss at KVP utgjør en sentral del av kommunens sosiale tjenester og inkludert funksjonen i netto driftsutgifter. KS gjør oppmerksom på at endringen har konsekvenser, da enkelte tabeller og figurer fra tidligere har skiftet indikatorinnhold (jfr den enkelte funksjonsbeskrivelse i figurer). Nettverket har besluttet ikke å inkludere resulter fra brukerundersøkelse i tabellen da undersøkelsene som gjennomføres inneholder så ulike data at det ikke er egnet indikatorgrunnlag for sammenligning i nettverket. Tall på medarbeidertilfredshet er basert på kommunene som har gjennomført undersøkelsen i 2010/11 og levert tall til KS. Disse kommunene er Fredrikstad, Drammen, Kristiansand, Stavanger, Bergen og Tromsø. Nettverket prøver ut en ny kvalitetsindikator (struktur/prosess/resultat kvalitet) i årets rapport; «Etter KVP, andel deltakere som gikk til arbeid, skole eller utdanning». Indikatoren er ment å fortelle noe om kvaliteten på tjenesten (struktur, prosess og resultat). Det må imidlertid tas høyde for at output vil være avhengig av input, med andre ord; tjenestens valg av strategier, terskler, og forhold knyttet til deltakeres ressurser vil (og skal!) ha betydning for det endelige resultatet. I tjenesteprofilen er «andel mottakere år av alle mottakere» lagt inn som ny dekningsgradindikator. KS mener at det er vanskelig å vurdere tjenesteprofilene generelt og nivået på ressursbruk og praksis spesielt, som følge av at tjenesteområdet sosiale tjenester mangler behovs- og resultatindikatorer. Profilene vil i stor grad være en konsekvens av intern praksis, terskler for å få tjenester og generell etterspørsel etter tjenester Oppsummering/helhetsvurdering Prioritering: ASSS kommunene har en økning i netto driftsutgift til sosialtjenesten pr innbygger år Det samme gjelder netto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp pr innbygger år hvor alle bortsett fra Tromsø, Stavanger, Kristiansand og Fredrikstad har en nedgang i utgiftene. Indikatoren nettodriftsutgifter fordelt på funksjonene råd&veiledning og sosialt forebyggende arbeid, økonomisk sosialhjelp og tilbud til personer med rusproblemer viser at det relativt store forskjeller på hvordan kommunenes utgifter fordeler seg mellom funksjonene. Dekningsgrader: Andelen mottakere år som mottar sosialhjelp varierer betydelig i nettverket. Over halvdelen av ASSS-kommunene har en reduksjon i andel av innbyggerne i målgruppen som mottar tjenester. Andelen mottakere 18-24, ungdommer som mottar sosialhjelp ift innbyggere år varierer også i nettverket. Det er også stor variasjon mellom de som har en høy andel mottakere år, i forhold til alle mottakere av sosialhjelp. Flertallet av kommunene har 181

182 allikevel en reduksjon i andelen unge mottakere. Det er stor variasjon kommunene i mellom når vi ser på andel mottakere kvalifiseringsstønad, ulikt tidspunkt for oppstart av program og etablering av NAV kontor er en viktig faktor til forskjeller her. Alle nettverkskommunene prioriterer å arbeide alternativt med ungdom for å utvikle tjenester som er spesielt tilpasset dem, og som ungdommene har bedre muligheter for å følge opp. Det stilles høye krav til ungdom om kompetanse, erfaring og utdanning noe som gjør det særdeles vanskelig å få ungdom selvhjulpne. Kommunene leter sånn sett etter tiltak som vil treffe ungdommen bedre i dagens samfunn. Den pressede boligsituasjonen i byene gjør resultatoppnåelse vanskelig i forhold til ungdomsgruppen. Det stilles således høye krav til nytenking og samarbeid både når det gjelder det kommunale og det private boligmarked fremover. Produktivitet: ASSS-kommunene har en nedgang i brutto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp pr mottaker. Fredrikstad, Kristiansand, Stavanger og Tromsø skiller seg ut med en liten vekst i enhetskostnadene. ASSS kommunene synes å ha mye å vinne på full utnyttelse av tiltaksporteføljen som følger kvalifiseringsprogrammene. Enhetskostnadene i kommunene vil trolig synke dersom kommunene klarer å redusere antallet mottakere på sosialhjelp, øke antallet på KVP og samtidig holde ressursinnsatsen nede. Kvalitet: Sosialtjenesten har en rekke indikatorer som er ment å gi indikasjoner på om det er kvalitet i tjenesten. Det er store variasjoner i nettverket, hvor Tromsø og Kristiansand skiller seg ut med kortere stønadslengder enn nettverkskommunene forøvrig. Bergen, Fredrikstad og Stavanger har de lengste stønadslengdene for mottakere med sosialhjelp som hovedinntekt. Det er påpekt at nettverket mangler en indikator som kan vise hvor stor andel det rent faktisk er, som mottar stønad som hovedinntektskilde. Det er stor variasjon på andel mottakere på kvalifiseringsstønad pr 1000 innb. i nettverket. Drammen ligger høyest, Tromsø og Fredrikstad ligger lavest. Flere av kommunene viser til at det arbeides aktivt med å øke andelen mottakere av kvalifiseringsstønad, et viktig virkemiddel for å redusere andelen mottakere på sosialhjelp. I løpet av 2011/2012 har ASSS kommunene hatt stort fokus resultater knyttet til kommunenes arbeid med KVP. Nettverket har utvidet tjenesteprofilen med en indikator som viser hvor stor andel av deltakerne som gikk til arbeid/skole/utdanning etter endt program. ASSS kommunene scorer høyt på denne indikatoren, i halvdelen av nettverkskommunene går 50 % eller mer av deltakerne ut i arbeid/skole/utdanning etter KVP Prioritering/behov Prioritering gjenspeiler hvordan kommunen (gjennom politiske vedtak) velger å disponere de tilgjengelige økonomiske ressursene. I KOSTRA er dette netto driftsutgifter pr. innbygger i målgruppen. Netto driftsutgifter viser driftsutgiftene inkludert avskrivninger etter at driftsinntektene, som bl.a. inneholder øremerkede tilskudd fra staten og andre direkte inntekter/egenbetalinger er trukket fra. De resterende utgiftene må dekkes av de frie inntektene som skatteinntekter, rammeoverføringer fra staten mv. 182

183 Indikatorene viser hvordan kommunenes frie inntekter er fordelt til ulike tjenesteområder og avspeiler både den enkelte kommunes prioritering og ressurstildeling for å dekke nødvendige behov. Figur 216 Nto. dr.utg.sos.tj (f242/f243/f281/f273/f276) pr innb år Figuren viser netto driftsutgifter til sosialtjenesten, inkludert f242/f243/f281/f 273/f276, pr innbygger år. Vi gjør oppmerksom på at KVP (f276) utgjør en sentral del av kommunenes sosiale tjenester og derfor er inkludert i indikatoren i år. Funksjonen var ikke inkludert i fjorårets rapport. Tromsø, Sandnes, Stavanger og Bærum har lavest driftsutgifter til sosialtjenesten, mens Oslo ligger høyest, tett etterfulgt av Drammen, Fredrikstad, Bergen, Trondheim og Kristiansand. 183

184 Figur 217 Netto driftsutg. øk sosialhjelp (f281) pr innb år Figuren viser netto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp (f281) pr innbygger år (konsern). Vi gjør oppmerksom på at indikatorens innbyggertall er endret fra i fjor (fra år til år). Oslo og Fredrikstad og Drammen ligger høyest og over snittet for nettverket, mens Tromsø og Sandnes ligger lavest. Figur 218 Nto.dr.utg.øk.sosialhjelp (f281) pr innb år Figuren viser netto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp (f281) pr innbygger år som tidsserie. Vi gjør oppmerksom på at indikatorens innbyggertall er endret fra i fjor (fra år til år). Flere av kommunene har en positiv utvikling, her i form av en reduksjon i netto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp pr innbygger år. Trondheim er den kommunen som over hele tidsperioden har hatt størst reduksjon. Tromsø har feilført i 2009, men tallet for 2010 og 2011 er korrekt og stabilt. Tromsø ligger lavest i nettverket, tett etterfulgt av Sandnes og Bærum. 184

185 Dekningsgrader Prinsipielt skal en dekningsgrad si noe om i hvor stor grad behovet for en bestemt tjeneste dekkes. I KOSTRA brukes indikatorer for andel innbyggere i sentrale målgrupper som har en tjeneneste. Indikatorene viser hvor stor del av målgruppen(e) for tilbudet som mottar tjenestene. Figur 219 Andel sosialhjelpsmottakere av innb år Figuren viser andel sosialhjelpsmottakere i fht innbyggere i alderen Fredrikstad, Drammen, Oslo og Bergen har en høy andel, mens Sandnes og Tromsø har lavest andel mottakere i forhold til innbyggere. Det er forholdvis stor variasjon mellom kommunene i nettverket. Ser vi alle tre årene under ett har de fleste kommuner en reduksjon, hvor Tromsø har redusert sin andel mottakere kraftig det siste året etter å ha ligget svært stabilt de to foregående år. 185

186 Figur 220 Andel sosialhjelps mottakere av innb år (konsern) Figuren viser andel sosialhjelpsmottakere av innb år (konsern). Andelen mottakere i befolkningen fordeler seg ulikt i nettverket, og variasjonen er forholdsvis stabil over tid. Her ser vi hvordan kommunenes resultat for 2011, og hvordan de fordeler seg i forhold til nettverkssnittet. Tromsø, Sandnes og Bærum ligger lavest, mens resten av kommunene fordeler seg opp omkring snittet, hvor Fredrikstad, Oslo og Drammen ligger høyest. Figur 221 Andel sosialhj. mottakere år av innb år 186

187 Figuren viser andel sosialhjelpsmottakere år av innbygger år. Bærum ligger stabilt lavt, noe som stemmer overens med kommunens lave arbeidsledighet og generelt gode levekår. På topp ligger Drammen som kan vise til landets høyeste arbeidsledighet bland ungdom, samt øvrige levekår godt under dem vi ser i Bærum. Både Drammen og Bærum kan vise til vedvarende og vellykkede innsatser overfor ungdom. Oslo kommune har positiv utvikling, her i form av en tydelig reduksjon som indikerer at kommunen lykkes godt med målsettingen om at færrest mulig av kommunens ungdommer blir mottakere av sosialhjelp. Figur 222 Andel sosialhjelpsmottakere år av alle mottakere Figuren viser andel sosialhjelpsmottakere i aldersgruppen år av alle sosialhjelpsmottakere i kommunen. Tidsserien viser stor variasjon over utviklingen i kommunene. Ser vi på tallet for 2011 ligger Oslo og Bærum lavest, deretter Bergen og Fredrikstad som også ligger lavt på andelen unge mottakere i aldersgruppa år i forhold til de øvrige ASSS kommunene. Kristiansand, Sandnes og Tromsø har en stor andel ungdom blant sine sosialhjelpsmottakere. Ser vi alle tre årene under ett har Kristiansand og Sandnes en økende utvikling/trend i andelen unge mottakere. Alle de tre kommunene med høyest andel for 2011 viser til at boligsituasjonen i byene er hardt presset, og at dette er særdeles utfordrende i forhold til arbeidet med å gjøre flest mulig i ungdomsgruppen selvhjulpne. 187

188 Figur 223 Andel soshj. mottakere år av alle mottakere (konsern) Figuren viser andel sosialhjelpsmottakere år av alle mottakere (konsern). Se også figur 222 ovenfor. Andelen varierer veldig kommunene imellom, og andelen mottakere i ungdomsgruppa er størst i Kristiansand og minst i Oslo Produktivitet/enhetskostnader Forholdet mellom produsert mengde av tjenester og omfanget av innsatsfaktorer som er blitt brukt under produksjonen. I KOSTRA brukes korrigerte brutto driftsutgifter. Dette omfatter driftsutgiftene ved kommunens egen tjenesteproduksjon pluss avskrivninger minus dobbeltføringer i de kommunale regnskaper som skyldes viderefordeling av utgifter/internkjøp mv. For sosialtjenesten benyttes brutto driftsutgifter i stedet for korrigerte brutto driftsutgifter på grunn av organisering av tjenesten og/eller på grunn av manglende statistikk for tjenesteproduksjonen på det aktuelle tjenesteområdet. 188

189 Figur 224 Brutto driftsutgifter økonomisk sosialhj (f281) pr mottaker Figuren viser brutto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp (F281) pr mottaker. Størrelsen på brutto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp pr mottaker vil avhenge av flere forhold, så som gjennomsnittlig stønadslengde, gjennomsnittlig husstandsstørrelse, mottakernes øvrige inntektsgrunnlag, kostnadsnivået lokalt, utmålingspraksisen i kommunen og eksistensen av andre kommunale ordninger (for eksempel kommunale bostøtteordninger). Flertallet av nettverkskommunene har hatt en nedgang i brutto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp, For 2011 gjelder dette ikke for Fredrikstad, Tromsø, Kristiansand og Stavanger som har hatt en liten økning. Sett over hele tidsperioden har Bærum, Oslo og Kristiansand hatt den største nedgangen i enhetskostnader. Bærum og andre kommuner viser til at noe av nedgangen kan forklares gjennom rekrutering av langtidsklienter fra passiv stønad over til kvalifiseringsprogrammet. Kristiansand har arbeidet målrettet for å reduserer antallet mottakere på sosialhjelp. I Oslo skyldes det en nedgang i stønadslengder og reduksjon i andelen med sosialhjelp som hovedinntektskilde. Økningen i Troms skyldes feilføring i Tallet for 2010 og for 2011 er korrekt Kvalitet Kvalitetsindikatorer er måling av kvalitet basert på objektive kriterier. Sosialtjenesten har en rekke som er ment å gi indikasjoner på om det er kvalitet i tjenesten. 189

190 Figur 225 Gj.sn stønadslengde soshj.mott m/sos.hj. som hovedinnt. (mnd) Figuren viser den gjennomsnittlige stønadslengden for de sosialhjelpsmottakere som har sosialhjelp som hovedinntektskilde. Bergen, Fredrikstad og Stavanger har de lengste stønadslengdene i nettverket. Indikatoren forteller imidlertid ikke noe om hvor stor andelen som mottar stønaden i kommunene er. Figuren forteller altså ikke noe om i hvilken grad dette gjelder få eller mange sosialhjelpsmottakere i kommunen. Figur 226 Gj.sn stønadslengde soshj. mott. m/sos.hj som hovedinntekt (mnd) Figuren viser gjennomsnittlig stønadslengde for sosialhjelpsmottakere med sosialhjelp som hovedinntektskilde. Her som tidsserie, gjeldende for årene

191 Her ser vi utviklingen over 3 år på den gjennomsnittlige stønadslengden for mottakere med sosialhjelp som hovedinntektskilde. Det er store variasjoner i nettverket, hvor Tromsø og Kristiansand skiller seg ut med kortere stønadslengder enn nettverkskommunene forøvrig. Flere av kommunene har også en positiv utvikling når vi ser hele tidsperioden under et. Det blir viktig å se denne indikatoren om gjennomsnittlig stønadslengde for de med hovedinntekskilde sosialhjelp i sammenheng med størrelsen på andelen mottakere som har hovedinntektskilde sosialhjelp. Dette perspektivet gjelder mellom annet Bergen som troner øverst i denne figuren. Kommunen kan nemlig vise til at de har nettverkets laveste andel med sosialhjelp som hovedinntektskilde. Resultatet kommer dog, slik Bergen i flere år også har påpekt, ikke frem, da nettverket fokuserer kun på stønadslengden og mangler en indikator som kan synliggjøre det tiltaksrettede sosialfaglige arbeidet med å redusere andelen bak søylen ovenfor. Figur 227 Andel soshj. mottakere m/stønda i 6 mnd el. Mer Figuren viser alle sosialhjelpsmottakere med stønad i 6 mnd eller mer i perioden Andelen langtidsmottakere er redusert i langt de fleste av kommunene. Trondheim og Kristiansand har begge en økning i Flere av kommunene viser til at når flere av sosialhjelpsmottakerne går over til andre tiltak vil de som blir tilbake trolig være en tyngre og mer sammensatt brukergruppe. Noen av kommunene viser også til at det er en utvikling i retnin av at det synes å bli flere mottakere på supplerende sosialhjelpsytelser. Begge poengene kan bidra til en utvikling som medfører at denne indikatoren øker. Det blir da sentralt for kommunene å følge nøye med på hvem langtidsmottakerne er slik at tiltakene kan dreies og målrettes og få den ønskede virkning. 191

192 Figur 228 Gj. snitt stønadslengde soshj. mottakere år (mnd) Figuren viser den gjennomsnittlige stønadslengden for mottakere år. Det er variasjon i utviklingen over tid, men det kan se ut som om resultatet for 2011 i de ulike ASSS kommunene er mer likt her, enn på de øvrige indikatorene for stønadslengder. Figur 229 Mott. kval. st (f276) pr 1000 innb år Figuren viser andel mottakere med kvalifiseringsstønad (f276) pr 1000 innb år. Figuren må leses og tolkes med forsiktighet da det i år liksom foregående år er stor usikkerhet knyttet til tallene. Drammen ligger høyest av nettverkskommunene. Tromsø og Fredrikstad ligger lavest, og viser begge til at det arbeides aktivt med å øke andelen mottakere av 192

193 kvalifiseringsstønad. Ikke minst da man ser at dette er et virkemiddel for å redusere andelen mottakere på sosialhjelp. Figur 230 Etter KVP - andel deltakere som gikk til arbeid/skole/utd Figuren viser hvor stor andel av deltakere i KVP som går til arbeid/skole/utdanning etter endt program. Nettverket prøver ut denne kvalitetsindikatoren i årets rapport; «Etter KVP, andel deltakere som gikk til arbeid, skole eller utdanning». Indikatoren er ment å fortelle noe om kvaliteten på tjenesten (struktur, prosess og resultat). Det er jevnt over flotte resultater i ASSS kommunene på denne indikatoren, og i hele 5 kommuner går over halvparten av deltakerne til arbeid/skole eller utdanning etter KVP. Sandnes ligger på topp, og kvalifiserer hele 63 % av deltakerne sine til arbeid/skole/utdanning etter KVP. Fredrikstad ligger lavest, her gjelder det resultatet kun for 34 % av deltakerne. Det må imidlertid tas høyde for at output vil være avhengig av input, med andre ord; tjenestens valg av strategier, terskler, og forhold knyttet til deltakeres ressurser ved inngang i program vil (og skal!) ha betydning for det endelige resultatet. 193

194 Andre indikatorer Figur 231 Netto driftsutgifter etter funksjon Figuren viser nettodriftsutgifter fordelt på funksjonene «råd, veiledning og sosialt forebyggende arbeid», «økonomisk sosialhjelp», «tilbud til personer med rusproblemer» og «sysselsettingstiltak». Tallene viser at det er til dels store forskjeller mellom hvordan kommunenes nettoutgifter fordeler seg. Ser vi på andelen brukt til «tilbud til personer med rus» er det Fredrikstad og Bærum som bruker minst, og hvor Oslo og Tromsø bruker mest på denne funksjonen. Fredrikstad har ikke kommentert tallet i årets rapport. I Bærum finansierer staten ved Helsedirektoratet 6 av 39 stillinger innenfor rus-området. Flere av kommunene viser til økt ressursinnsats knyttet til tiltak som gjeldsrådgivning og frivillig forvaltning av brukernes inntekt. Tiltakene bidrar til å øke muligheten for å mestre økonomiske problemer samtidig som de forebygger nye gjeldsproblemer og reduserer utbetaling av økonomisk sosialhjelp. Hvis dette er tilfelle vil vi kanskje med tiden ane en dreining i figuren, hvor en litt større andel av nettoutgiftene føres på funksjonen for «råd, veiledning og sosialt forebyggende arbeid». 194

195 Figur 232 Hva KVP deltakerne gikk til etter end program (kilde NAV) Nettverket prøver ut en ny kvalitetsindikator (struktur/prosess/resultat kvalitet) i årets rapport; «Etter KVP, andel deltakere som gikk til arbeid, skole eller utdanning». Figuren over viser alle alternative utganger etter endt KVP og gir viten om hvordan det gikk med deltakerne. I nettverket har figuren åpnet opp for refleksjon og sammenligning av resultater og valg av strategier knyttet til kommunenes arbeid med KVP. 195

196 5.8. Byggesakstjenester Utvalgte indikatorer og nøkkeltall I denne delen vises ulike nøkkeltall og indikatorer for ASSS-kommunene samlet, både for enkeltår og i tidsserier. Tjenesteområde Byggesak omfattes av følgende Kostra-funksjoner: 302 Bygge- og delesaksbehandling og seksjonering. I KOSTRA er Byggesak en del av tjenesteområdet Fysisk planlegging, Kulturminne, Natur og Nærmiljø som i tillegg inneholder funksjonene: 301 Plansaksbehandling 303 Kart og oppmåling 335 Rekreasjon i tettsted 360 Naturforvaltning og friluftsliv 365 Kulturminnevern Utvalget av indikatorer vil være både sammenfallende med de som er tatt inn i tjenesteprofilene, men også andre nøkkeltall/indikatorer vil fremstilles Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil Tabell 15 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil Byggesak Indikator Prioritering/behov Brutto driftsutgifter, konsern bygge-, delesaksbehandling og seksjonering pr. innbygger (funksjon 302). Dekningsgrader Antall nye søknader om tiltak pr 1000 innb (m deling og seksjonering) 196 Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi , Tilsyn i % av nye byggesaker (2010-tall) 5,1 0 16,2 Produktivitet/enhetskostnad Bruttoutgift, konsern 302 pr. mottatt ny søknad om tiltak Årsverk pr 100 søknad og melding funksj. 302 (beregna med grunnlag i kostnad pr årsverk på kr i 2011) 1,22 0,95 1,77 Kvalitet Saksgebyr for oppføring av enebolig, jf. PBL a Selvkostgrad i % (manuelt rapp.) Gjennomsnittlig saksbehandlingstid for ett trinns byggesaker (kalenderdager) m 12 ukers frist Medarbeidertilfredshet (9 kommuner, skala 1-6) 4,5 4,2 5,0 Andre indikatorer Totale gebyrinntekter konsern pr. innbygger (funksjon 302) Totale gebyrinntekter byggesak mm pr. søknad om tiltak (funksjon 302)

197 Oppsummering/helhetsvurdering Mange kommuner har de siste årene gjort en stor innsats med å føre regnskapet i samsvar med KOSTRA-veileder og telle/-rapportere korrekt antall- og type bygge-, dele-, utslipps- og seksjoneringssaker til KOSTRA/ASSS. Flere kommuner har et betydelig antall dispensasjoner, og noen av saksbehandlingssystemene har problem å skille ut saker med dispensasjon slik at kommunene ikke får sammenlignbare data på gjennomsnittlig saksbehandlingstid. Regnskaps- og rapporteringspraksis til KOSTRA for byggesak må komme i samsvar med veileder skal styringsindikatorene ha god styringsverdi. De valgte styringsindikatorene for byggesak indikerer at kommunene kan ha noen felles og noen ulike styrker og utfordringer. Figurene under viser at det kan være tre hovedgrupper. Figur 233 Kommuner med mange saker, få tilsyn, lang saksbehandling og lave kostnader Fredrikstad, Drammen og Sandnes kan ha sammenfallende utfordringer da de har mange nye byggesaker, for få tilsyn, lang saksbehandlingstid og lave totale kostnader. Fredrikstad har siste året (2011) trolig hatt saksbehandlingstid for ett-trinns byggesaker noe under snitt i nettverket. Drammen nok er den kommunen som har styringsindikatorer med størst avstand til flere av kjennetegnene over med færre nye «byggesaker» og litt høyere kostnader enn snitt i nettverket. Sandnes har hatt stort fokus på ulovlighetssaker og har kommet i gang med en satsing på tilsyn med byggesaker. Det kan nok være noe av forklaringen på at kostnadene både pr «sak» og pr innbygger er høyere enn hos de to andre kommunene. 197

198 Figur 234 Kommuner med få saker, mange tilsyn, lang saksbehandlingstid og høye kostnader Bærum, Oslo, Kristiansand og Bergen har lavest antall nye byggesaker, de oppfyller lovens krav til tilsyn, har lang saksbehandlingstid og høye totale kostnader i forhold til de andre kommunene i ASSS. KS mener disse fire kommunene kan ha sammenfallende utfordringer selv om saksbehandlingstiden for ett-trinns byggesaker i Bærum var under snitt i Oslo nok er den kommunen som har styringsindikatorer som passer best til kjenne-tegnene over med få saker, mange tilsyn, lang saksbehandlingstid og høye kostnader. I Kristiansand var antall nye «byggesaker» på snitt i nettverket sist år, andel tilsyn med nye byggesaker var lavest i ASSS av de kommunene som gjennomfører lovpålagt tilsyn og ressursbruken var rundt snitt. Ressursbruken til byggesaksbehandling i Bergen var også på snitt i Figur 235 Kommuner med mange saker, mange tilsyn, kort saksbehandling og lave kostnader Stavanger, Trondheim, Tromsø har mange nye byggesaker, kommunen oppfyller lovens krav til saksbehandling og tilsyn med byggesaker, har kort saksbehandlingstid og lave totale kostnader både målt pr «sak» og pr innbygger. Stavanger er nok den kommunen som i flere år best har oppfylt «kriteriene» over med flest antall nye saker pr innbygger, stort fokus på tilsyn med byggesaker, mest effektiv logistikk i saksbehandlingen med kort saksbehandlingstid og lavest kostnader både målt pr ny «sak» og pr innbygger. Tromsø var på snittet i nettverket når det gjelder antall nye «byggesaker» målt pr innbygger. 198

199 Prioritering/behov ASSS fagnettverk for Byggesak har valgt styringsindikatorer som viser prioritering/behov bare v/ brutto driftsutgifter per innbygger og ikke v/netto driftsutgifter. Tjenesteområdet bør/kan gå i balanse ved at brukerbetaling dekker kostnadene til tjenestene og derfor har indikatorer uttrykt v/netto driftsutgifter pr innbygger mindre styringsverdi. Indikator Prioritering/behov Netto driftsutgifter pr innbygger til bygge-, delesaksbehandling og seksjonering Brutto driftsutgifter, konsern bygge-, delesaksbehandling og seksjonering pr. innbygger (funksjon 302). Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Figur 236 Netto driftsutgifter pr innbygger til bygge-, delesaksbehandling og seksjonering Bærum, Oslo, Sandnes og Stavanger hadde høyest netto driftsutgifter pr. innbygger i Fredrikstad, Drammen, Kristiansand, Bergen, Trondheim og Tromsø hadde overskudd. Tidsserien under viser at netto driftsutgifter pr innbygger til funksjon 302 varierer mye fra år til år, både internt i egen kommune og mellom kommunene og bør derfor vurderes over tid. Figur 237 Netto driftsutgifter pr innbygger til bygge-, delesaksbehandling og seksjonering 199

200 Kommentar Bærum, Oslo, Sandnes og Stavanger hadde høyest netto driftsutgifter pr. innbygger i Fredrikstad, Drammen, Kristiansand, Bergen, Trondheim og Tromsø hadde overskudd Dekningsgrader Indikatorene viser hvor stor del av målgruppen(e) for tilbudet som mottar tjenestene. ASSS - tjenestenettverket for Byggesak har valt antall nye «byggesaker» pr innbygger. Indikatoren er uttrykt ved Antall søknader om tiltak mottatt siste år (jf. PBL ) + Antall meldinger om tiltak mottatt siste år i kommunen pr 1000 innbyggere inklusive delesaker og seksjoneringssaker. KS har valgt en ny styringsindikator ASSS Byggesak som viser hvor stor andel av de nye byggesakene som får tilsyn med samlerapport. Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Dekningsgrader Søknader om nye tiltak pr 1000 innb (m deling og seksjonering) 18, Tilsyn i % av nye byggesaker 5,1 0 16,2 Søknader, meldinger, dele- og seksjoneringssaker pr 1000 eiendommer Innbyggere pr bygning Figur 238 Søknader om tiltak pr 1000 innbyggere inkl. dele- og seksjoneringssaker Figurene viser at Fredrikstad, Sandnes og Stavanger også i 2011 hadde høyest etterspørsel på nye byggesakstjenester sammenlignet med de øvrige ASSS-kommunene. Bærum, Oslo, Drammen, Stavanger, Trondheim og Tromsø har hatt vekst i hele perioden. Kristiansand har hatt en reduksjon etter finanskrisen(e). Fredrikstad hadde frem til 09 en avvikende praksis når det gjelder registrering av nye saker til KOSTRA, og ble først fra 2010 med i grunnlaget for gjennomsnitt for styringsindikatorene. 200

201 Figur 239 Søknader om byggetiltak, dele- og seksjoneringssaker pr 1000 innbyggere Figur 240 Tilsyn i % av antall nye byggesaker i 2011 Denne figuren viser at kommunene har ulike utfordringer når det gjelder gjennomføring av lovpålagt tilsyn med byggesaker. I tillegg har noen kommuner som Stavanger problem med å ta ut rapport på antall gjennomførte tilsyn fra saksbehandlingssystemet. De har rapportert manuelt, og er derfor ikke med i gjennomsnittsberegningen. Dette er ny styringsindikator i nettverket fra 2011, derfor bør den brukes med varsomhet da rapporteringskvaliteten nok er dårligere enn for de andre styringsindikatorene. 201

202 Figur 241 Søknader om byggetiltak, dele- og seksjoneringssaker pr 1000 eiendommer Figurene viser at det er Stavanger som har størst «press» på nye byggesaker dersom man måler antall nye saker på antall eiendommer i kommunen. Det er Fredrikstad, Drammen og Tromsø som har «færrest» nye saker pr 1000 eiendom. Oslo har flest innbyggere pr bygning. Figur 242 Innbyggere pr bygning Kommentar Oslo og Drammen hadde færrest nye «byggesaker» pr. innbygger i Stavanger, Fredrikstad og Sandnes hadde flest nye saker. Bærum, Oslo, Drammen, Stavanger, Trondheim og Tromsø har hatt vekst i hele perioden. Forutsatt lik innsats på lovpålagt tilsyn burde kommunene med flest nye saker også hatt høyest kostnader pr innbygger, men det er ikke tilfelle i ASSS. Bærum, Sandnes og Oslo har høyest brutto driftsutgifter pr innbygger, men Tromsø og Drammen har lavest kostnader pr innbygger i nettverket. Det er en av årsakene til at flere av ASSS-kommunene har vært på besøk i Stavanger for å se om de kan få tips til å effektivisere egne rutiner. Kommunene har hatt noe ulik utvikling i perioden på de ulike søknadstypene pr innbyggere. Dette er forhold som klart påvirker kompleksitet, ressursbruk, kostnader og inntekter i byggesaksbehandlingen. Oslo har svært få søknader om bygging av eneboliger, da søknadsmassen i kommunen er preget av store prosjekt med mange enheter. Kommunen mener antall nye «byggesaker» pr innbygger ikke har tilfredsstillende styringsverdi for Oslo. Oslo har flest innbyggere pr bygning, og Stavanger har flest nye byggesaker målt pr 1000 eiendom. 202

203 Produktivitet/enhetskostnader Indikatorene viser ressursinnsats i form av brutto driftsutgifter til personell, tjenester og driftsmidler pr bruker av tjenesten eller pr innbygger i kommunen. Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Produktivitet/enhetskostnad Bruttoutgift, konsern 302 pr. ny «byggesak» Årsverk pr 100 pr ny «byggesak» funksj. 302 (beregna med grunnlag i kostnad pr årsverk på kr i 2011) Brutto driftsutgifter, konsern pr godkjent m2 BRA på KOSTRAfunksjon 302 1,22 0,95 1,77 Figur 243 Årsverk pr 100 pr ny sak funksj.302 (beregna med grunnlag i kostnad pr årsverk på kr i 2011) Denne styringsindikatoren er beregnet ut fra en gjennomsnittlig brutto årsverkskostnad på kr ,- i 2011, kr ,- i 2010 og kr ,- i 09. Bærum og Oslo har hatt høyest ressursbruk, og Stavanger og Fredrikstad har hatt lavest ressursbruk målt i årsverk pr søknad inkl dele- og seksjoneringssaker i hele perioden. Denne styringsindikatoren viser at det er store ulikheter i årsverksinnsatsen pr byggesak i nettverket, men nokså stabil ressursinnsats over tid internt i de fleste kommunene. Bærum, Oslo, Drammen, Bergen, Trondheim og Tromsø har hatt enn reduksjon i hele perioden. Bruksverdien av denne styringsindikatoren er økende da kommunene etter hvert har fått en mer lik praksis på regnskapsføring og fordeling av lønn på KOSTRA-funksjon 302. Innleie av saksbehandlingskapasitet vil forstyrre bruksverdien, men da må innleien ha vært betydelig. 203

204 Figur 244 Brutto driftsutgifter, konsern pr ny «byggesak» på KOSTRA-funksjon 302 Bærum og Oslo hadde i hele perioden høyest brutto driftsutgifter målt pr ny søknad inkl delesaker og seksjonering. Stavanger og Fredrikstad har hatt klart lavest kostnader målt pr ny sak. Det ser ut til at rapporteringskvaliteten til KOSTRA på søknader om tiltak og manuelt rapporterte dele- og seksjoneringssaker har økt i 2010 og 11. Figur 245 Brutto driftsutgifter, konsern pr godkjent m2 BRA på KOSTRA-funksjon 302 Figuren over viser brutto driftsutgifter pr godkjent m2 BRA. Fredrikstad og Oslo hadde høyest kostnader pr godkjent m2 BRA. Kristiansand, Sandnes og Stavanger hadde lavest kostnader pr m2 BRA i Kostnadene målt pr godkjent m2 BRA varierer mye fra år til år, både mellom kommuner og spesielt internt i egen kommune. Det er en av årsakene til at indikatoren ikke lenger er med i tjenesteprofilen. Alle kostnader knyttet til seksjoneringssaker er med i beregningen, men denne sakstypen er ikke med i Godkjent m2 BRA. 204

205 Kommentar Oslo og Bærum har i hele perioden hatt høyest brutto driftsutgifter målt pr ny søknad. Kristiansand, Sandnes og Drammen har hatt størst økning i perioden Bærum, Oslo, Bergen, Trondheim og Tromsø har hatt en reduksjon i brutto driftsutgifter pr ny byggesak i perioden KS har gjennom arbeidet i byggesaksnettverket fått bekreftet at det er ulik praksis i ASSS på ressursinnsats til- og gjennomføring av lovpålagte tilsyn med byggesaker. Det ser også ut til å være svært ulik praksis i hvor stor grad kommunene gjennomførte dokumenttilsyn som en del av saksbehandlingen av den enkelte byggesak. Dette er forhold som sterkt påvirker ressursbruken i byggesaksbehandlingen. I tillegg vil eventuelt ulikt nivå på kompleksitet i den enkelte byggesak og ulik alder/kvalitet på plangrunnlaget være forhold som viktige drivere for kostnadsnivået. Ulikhetene i gjennomføring av tilsyn illustreres v/figurene i Oppsummeringen ved starten av dette kapittelet Kvalitet Kvalitetsindikatorer er måling av kvalitet basert på objektive kriterier og resultat av opplevd kvalitet ved bruk av for eksempel bruker- og medarbeiderundersøkelser. Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Kvalitet Saksgebyr for oppføring av enebolig, jf. PBL a Selvkostgrad i % (manuelt rapp.) Gjennomsnittlig saksbehandlingstid for ett trinns byggesaker (kalenderdager) m 12 ukers frist Medarbeidertilfredshet (9 kommuner, skala 1-6) 4,6 4,3 5,0 Brukertilfredshet (2 kommuner, skala 1-6) 3,2 3,1 3,3 205

206 Figur 246 Saksgebyr i kr for oppføring av enebolig på 200 m2 Figuren over viser at saksgebyrene i Drammen, Kristiansand og Sandnes har økt betydelig utover lønns-/prisvekst i perioden Fredrikstad og Oslo hadde en betydelig økning i Det er store forskjeller mellom kommunene. I 2011 var det høyest gebyr i Bærum med ,- kroner og lavest gebyr i Bergen med kroner for en enebolig på 200 m2. Figur 247 Selvkostgrad (Manuelt rapportert for 2011) ASSS Byggesaksnettverket valgte selvkostgrad som styringsindikator høsten 2010 og har rapportert dette manuelt, da dette ikke var nøkkeltall i KOSTRA på funksjon 302. Oslo og Fredrikstad hadde lavest selvkostgrad i Kristiansand har ikke oppgitt selvkostgrad på byggesaker for 2011, men hadde ca 73 pst i

207 Figur 248 Gjennomsnittlig saksbehandlingstid for ett trinns byggesaker (kalenderdager) Det var store variasjoner mellom og i den enkelte kommune i perioden for gjennomsnittlig saksbehandlingstid for ett-trinns byggesaker med 12-ukers frist. Bergen, Oslo, Drammen og Tromsø har i perioden hatt spesiell fokus på saksbehandlingstid, saksbehandlingsrutiner og rapporteringskvalitet. Dette har gitt svært gode resultat frem til 2010 for Drammen og Oslo som i 2010 hadde 4. raskeste saksbehandlingstid. I 2011 hadde Bergen lengst saksbehandlingstid, Stavanger og Tromsø hadde raskest saksbehandlingstid. Trondheim har rapportert feil til KOSTRA, mener de har 44 dager. Fredrikstad, Drammen og Stavanger får ikke tatt ut rapport uten saksbehandlingstid for dispensasjonssaker, og er derfor ikke med i gjennomsnittsberegningen i rapportene. Figur 249 Gjennomsnittlig saksbehandlingstid for rammesøknader (kalenderdager) Figuren viser gjennomsnittlig saksbehandlingstid for rammesøknader, der Bergen og Oslo hadde lengst saksbehandlingstid. Stavanger og Tromsø hadde raskest saksb.tid. Trondheim har feilrapportert, se fig over. 207

208 Figur 250 Gjennomsnittlig saksbehandlingstid for søknader om enkle tiltak (kalenderdager) Figuren viser gjennomsnittlig saksbehandlingstid for enkle tiltak. Bergen, Stavanger, Drammen og Bærum hadde raskest saksbehandlingstid. Her er krav i loven om 3 ukers saksbehandling, da søknaden etter det kan regnes som godkjent. Sandnes hadde lengst gjennomsnittlig saksbehandlingstid, over det dobbelte av kravet i loven. Figur 251 Medarbeidertilfredshet (skala 1 6) ASSS Programkomiteen har besluttet at medarbeidertilfredshet skal være en styringsindikator i Tjenesteprofilen for alle tjenester. Det ble høsten 07 avklart at alle kommuner skal ha et likt felles spørsmål som fanger opp helhetlig tilfredshet: Alt i alt, hvor fornøyd er du med arbeidssituasjonen din? for å sammenligne medarbeidertilfredsheten mellom kommunene. Har 5 eller flere kommuner har data for de 2 siste år, skal indikatoren med i ASSS-rapporten. Stavanger og Kristiansand har hatt høyest tilfredshet i nettverket, men KS minner om at bruksverdien av denne indikatoren er størst ved sammenligning i egen kommune over tid. 208

209 Drammen har hatt en liten reduksjon i tilfredshet fra 4,5 til 4,3, Kristiansand en liten økning fra 4,7 til 4, 8, Bergen en litt større økning fra 4,1 til 4, 5 og Tromsø en mindre reduksjon fra 4,7 til 4, 5. ASSS Programkomiteen har besluttet at brukertilfredshet kan være en styringsindikator i Tjenesteprofilen for alle tjenester dersom nettverket selv ønsker dette. Kravet er at 5 eller flere kommuner må ha data for de 2 siste år, dersom indikatoren skal være med i ASSS-rapporten. KS har bare data for Sandnes og Drammen på de to siste år. Da det ikke er andre kommuner som har sammenlignbare resultat fra brukerundersøkelser vil disse resultatene ikke bli presentert i årets ASSS-rapport. Kommentar Saksgebyrene for en enebolig på 200 m2 i Fredrikstad, Bærum, Oslo, Drammen, Kristiansand og Sandnes har økt betydelig utover lønns-/prisvekst i perioden Fredrikstad, Oslo og Drammen hadde en betydelig økning i 2010 og Bærum, Drammen, Kristiansand og Sandnes i Det er fortsatt store forskjeller mellom kommunene. I 2011 var det høyest gebyr i Bærum med ,- kroner og lavest gebyr i Bergen med kroner. Nivået på gebyrene har i perioden blitt mer likt, med unntak av Bærum, Trondheim og Drammen der gebyrene var opp mot 50 % høyere enn i de andre kommunene. Mange kommuner har i perioden hatt spesiell fokus på saksbehandlingstid, saksbehandlingsrutiner og rapporteringskvalitet. Dette har fram til gitt svært gode resultat med raskere saksbehandlingstid for flere av kommunene i ASSS. I 2011 økte saksbehandlingstiden kraftig for ett-trinns byggesaker i Oslo. Dette hadde sin årsak i søknadsplikten som ble innført for rehabilitering av bad- og våtrom. Drammen, Trondheim og Stavanger kan ikke sammenlignes med de andre, da saksbehandlingsverktøyet ikke klarer å skille ut dispensasjonssaker. Bergen hadde lengst saksbehandlingstid i 2011 og Stavanger og Tromsø hadde raskest saksbehandlingstid for ett-trinns byggesaker. Bergen hadde lengst gjennomsnittlig saksbehandlingstid for rammesøknader og Stavanger og Tromsø hadde raskest saksbehandlingstid. Bergen, Stavanger, Drammen og Bærum hadde raskest gjennomsnittlig saksbehandlingstid for enkle tiltak, og Sandnes hadde lengst saksbehandlingstid. Sandnes har hatt en spesiell utfordring med sterkt økende saksbehandlingstid etter noen år med stort antall nye byggesaker, men er i ferd med å få kontroll. Oslo og Fredrikstad hadde lavest selvkostgrad i Kristiansand har ikke oppgitt selvkostgrad på byggesaker for De andre kommunene oppga full selvkost. Resultatene fra medarbeider- og brukerundersøkelser bør brukes mer aktivt på ASSS-arenaen i utvikling av tjenestene. KS har gode erfaringer fra driften av KS Effektiviseringsnettverkene med aktiv bruk av resultatene fra medarbeider og brukerundersøkelser i et kontinuerlig endrings- og utviklingsarbeid Andre indikatorer Andre nøkkeltall supplerer indikatorene presentert under prioritering, dekningsgrader og produktivitet/enhetskostnader, men kan ikke direkte plasseres under disse overskriftene. 209

210 Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Andre indikatorer Totale gebyrinntekter konsern pr. innbygger (funksjon 302) Brutto driftsinntekter pr innbygger på KOSTRA-funksjon 302 Totale gebyrinntekter byggesak mm pr. ny sak (funksjon 302) Totale gebyrinntekter pr godkjent m2 BRA på KOSTRA-funksjon 302 Sykefravær i % (PAI) data kommer ? Figur 252 Totale gebyrinntekter konsern pr. innbygger (funksjon 302) Figuren over viser totale gebyrinntekter målt pr innbygger. Indikatoren bør sees i sammenheng med figurene som viser behov antall nye byggesaker pr innbygger og andel tilsyn i % av antall nye byggesaker. Kommuner som har flest nye byggesaker pr innbygger, samtidig som de utfører lovpålagt tilsyn bør normalt ha både inntekter og utgifter over snitt målt pr innbygger dersom gebyrene er på samme nivå. Stavanger, Fredrikstad og Sandnes har hatt flest nye saker pr innbygger og Tromsø og Stavanger lavest inntekter pr innbygger i Oslo og Drammen hadde færrest nye saker i nettverket siste år og Kristiansand, Sandnes, Trondheim og Bergen høyest inntekter målt pr innbygger. Stavanger, Tromsø, Bergen, Bærum og Oslo utførte en betydelig innsats på tilsyn med nye byggesaker. Bærum, Oslo, Sandnes og Kristiansand hadde brutto driftsutgifter pr innbygger over snitt i Stavanger hadde flest nye «byggesaker», flest tilsyn, lavest årsverksinnsats pr ny sak, lavest totale gebyrinntekter pr sak og raskest saksbehandlingstid. Dette ga til sammen nest lavest totale gebyrinntekter pr innbygger. Tromsø hadde lavest totale gebyrinntekter pr innbygger. 210

211 Figur 253 Totale gebyrinntekter byggesak mm pr. ny «byggesak» (funksjon 302) Trondheim hadde høyest totale gebyrinntekter målt pr ny byggesak inkl. dele- og seksjoneringssaker i 2011, men Bergen har vært høyest om man ser på hele perioden Stavanger har hatt lavest gebyrinntekter i hele perioden. Styringsindikatoren varierer mye mellom kommunene og internt i den enkelte kommune i denne perioden. Bruksverdien av denne indikatoren er økende da kommunene har fått en mer lik praksis på regnskapsføring av inntekter og rapportering av antall saker til KOSTRA. Figur 254 Totale gebyrinntekter pr godkjent m2 BRA på KOSTRA-funksjon 302 Totale gebyrinntekter målt pr godkjent m2 BRA viser at Fredrikstad lå høyest i nettverket i hele perioden og kommunen har flest hytter i ASSS. Alle kostnader knyttet til seksjoneringssaker er med i beregningen, men denne sakstypen er ikke med i Godkjent m2 BRA. Kommentar Styringsindikatoren totale gebyrinntekter målt pr innbygger bør sees i sammenheng med figurene som viser behov antall nye byggesaker pr innbygger og andel tilsyn med 211

212 samlerapport i % av antall nye byggesaker. Kommuner som har flest nye byggesaker pr innbygger, samtidig som de utfører lovpålagt tilsyn bør normalt ha både inntekter og utgifter over snitt målt pr innbygger dersom gebyrene er på samme nivå. Sandnes, Stavanger og Fredrikstad har hatt flest nye saker pr innbygger og Tromsø og Stavanger lavest inntekter pr innbygger i Oslo og Drammen hadde færrest nye saker i nettverket siste år og Kristiansand, Sandnes, Trondheim, Bergen og Bærum hadde høyest inntekter målt pr innbygger. Stavanger, Bergen, Tromsø, Bærum og Oslo utførte (i 2010) en betydelig innsats på tilsyn med byggesaker. Bærum, Oslo, Sandnes og Kristiansand hadde brutto driftsutgifter pr innbygger over snitt i Stavanger hadde flest nye «byggesaker», flest tilsyn, lavest årsverksinnsats pr ny sak, lavest totale gebyrinntekter pr sak og raskest saksbehandlingstid. Dette ga til sammen nest lavest totale gebyrinntekter pr innbygger. Tromsø hadde lavest totale gebyrinntekter pr innbygger. Trondheim hadde høyest totale gebyrinntekter målt pr ny søknad inkl. dele- og seksjoneringssaker i 2011, men Bergen har vært høyest om man ser på hele perioden Stavanger har hatt lavest gebyrinntekter i hele perioden. Styringsindikatoren varierer mye mellom kommunene og internt i den enkelte kommune i denne perioden. Bruksverdien av denne indikatoren er økende da kommunene har fått en mer lik praksis på regnskapsføring av inntekter og rapportering av antall saker til KOSTRA. Denne indikatoren bør kanskje vurderes over tid da antall nye byggesaker pr innbygger og nivået på kompleksiteten i byggesaker vil variere fra år til år. Totale gebyrinntekter målt pr godkjent m2 BRA viser at Fredrikstad lå høyest i nettverket i hele perioden , det kan være en følge av at kommunen har flest hytter i ASSS Eiendomsforvaltning Innledning Tjenesteområde eiendomsforvaltning omfattes av følgende KOSTRA-funksjoner: 121 Forvaltningsutgifter i eiendomsforvaltningen 130 Administrasjonslokaler (190 Interne serviceenheter: NB! Det forutsettes at alle utgifter for serviceenheten skal fordeles fullt ut på de funksjonene som betjenes av enheten. Art 290 og 790 skal ikke benyttes. Serviceenheten krediteres på art 690 Fordelte utgifter ) 221 Førskolelokaler og skyss 222 Skolelokaler 261 Institusjonslokaler 381 Kommunale idrettsbygg og idrettsanlegg 386 Kommunale kulturbygg 212

213 Utvalgte Styringsindikatorer Eiendomsforvaltning Tabell 16 Styringsindikatorer som inngår i utvidet tjenesteprofil eiendomsforvaltning Indikator Prioritering/behov Snitt ASSS Høyest ASSS Lavest ASSS Netto driftsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning per innbygger, konsern Netto driftsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning, i prosent av samlede net 9,5 11,5 7,4 Samlet areal på formålsbyggene i kvadratmeter per innbygger, konsern 4,1 4,8 3,4 Produksjon Korrigerte brutto driftsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning per kvadratme Energikostnader for kommunal eiendomsforvaltning per kvadratmeter, konsern Brutto investeringsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning i prosent av samle Brutto investeringsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning per innbygger, kon Utdypende indikatorer Gjennomsnitt av investeringer foregående fem år per innbygger Korr brutto driftsutg eks avskr/kvm Korrigert brutto driftsutgifter til kommunal forvaltning av eiendommer per kvad Utgifter til vedlikeholdsaktiviteter i kommunal eiendomsforvaltning per kvadrat Utgifter til driftsaktiviteter i kommunal eiendomsforvaltning per kvadratmeter, Utdypende indikatorer Nettverket har, for å sikre en mer enhetlig rapporteringspraksis innen eiendomsforvaltning, jobbet med indikatorer på mer detaljert nivå enn det som fremgår av tjenesteprofilen. Dette gjelder spesielt indikatoren Korrigerte brutto driftsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning per kvadratmeter. Denne består av utgifter til Forvaltning, Drift og Vedlikehold, som i KOSTRA også måles per kvadratmeter bygningstype de er knyttet til. Sammenlignbarheten for indikatorene forvaltning, drift og vedlikehold per kvm hver for seg er noe bedre enn tidligere år, men fortsatt ikke gode nok til at det er formålstjenlig å fremstille de i tjenesterapporten og sum-indikatoren er derfor den som vises i tjenesteprofilen. I tillegg er det beregnet korrigerte brutto driftsutgifter eks avskrivninger per kvm, for bl.a. å sammenligne med utarbeidede normtall fra Statsbygg, Multiconsult og Forsvarsbygg. Forvaltningsutgifter, F121, inkluderer utgifter til forvaltning av alle typer bygg, også boliger som kommunen eier og/eller administrerer. Utgiften fordeles imidlertid per kvm formålsbygg, så denne størrelsen er ikke nødvendigvis sammenlignbar. 213

214 Nettverket har også sett på delindikatorene kvm skolelokaler per elev kvm barnehagelokaler per barn i kommunal barnehage kvm institusjonslokaler per beboer i institusjon kvm administrasjonslokaler per innbygger (her finnes ikke tall på brukere av byggene) Nettverket har sett nærmere på utgifter og arealer innen skole og barnehager på høstsamlingen 2011 og har i løpet av våren samlet inn tilstandsvurdering av de fleste skole- og barnehagebygg som kommunen eier. På vårsamlingen ble det således diskutert muligheten for å sammenligne kvaliteten på skole- og barnehagebygg på bakgrunn av tilstandsvurderinger på ulike bygningskomponenter i disse bygningstypene. Samlet innrapportert bygningsmasse som sammenlignes i kommunene er på nær 5,8 millioner kvadratmeter. Det er ikke foretatt vekting av tilstandsgrader i forhold til kvadratmetere eller bygningskomponenter og det er derfor konkludert med at innrapporterte tall per i dag ikke er egnet for sammenligning når det gjelder samlet tilstand på bygningsmassen. KS har hentet elevtilfredshet fra skoleporten for de ti kommunene og plukket ut spørsmål som er relevante for bygg og utearealer ved skolene. Resultatene fra elevundersøkelsene ble presentert for nettverket på samling vår 2012 og vil bli presenteres for storbynettverk for eiendomssjefene i oktober. Kostnader på leide og eide bygg er vurdert og konklusjonen er at tallene for dette ikke er sammenlignbare ettersom kostnader for leide bygg beregnes på bakgrunn av utgifter ført på art 190: For leide bygg, er det ulikt hva man betaler for, og kun kostnader som føres på art 190 Leie av lokaler og grunn blir tatt med i dette regnskapet. Det betyr at hvis renhold, strøm, vaktmestertjenester el.l. ikke er en del av leie til utleier, så fordeles disse kostnadene på kvm eide bygg. Det igjen, betyr at kostnader til eide bygg kan bli kunstig høye. Disse er ikke direkte sammenlignbare, ettersom leide bygg ofte er av en annen karakter enn eide og det er ulikt hva som inngår i leien (for mange leide bygg kommer drift og vedlikehold utenom, mens for andre er dette inkludert i leien). Funksjon121 tolkes svært ulikt av kommunene i nettverket og Kommunal og regionaldepartementet (KRD) er bedt om å komme med en presisering på dette. Det vil trolig skje tidlig høsten Nettverket har sendt inn forslag med anbefaling til presisering. Forslaget har fått støtte fra et flertall av medlemmene i programkomiteen Tilbakemeldinger fra den enkelte kommune samt tjenesteprofilens innhold utgjør grunnlaget for KS sine kommentarer i hovedrapport/kommunerapporter. Indikatorene er et utvalg av indikatorer som ble gjennomgått av fagnettverket på samlingene vår/høst

215 Oppsummering/helhetsvurdering Korrigerte brutto driftsutgifter per kvadratmeter er et relativt robust nøkkeltall for utgifter til eiendomsforvaltning som registreres i driftsregnskapet. Nøkkeltallet inneholder summen av utgifter til forvaltning, drift og vedlikehold fordelt på antall kvadratmetere innrapporterte formålsbygg. Investeringer kan svinge til dels mye fra et år til et annet og er viktig å se i sammenheng med befolkningsutvikling, tilstand på bygningsmassen, kommunens generelle økonomi. Ekstraordinært vedlikehold har i noen grad blitt finansiert over investeringsbudsjettet, da grensedragning mellom drift og investeringer til tider tøyes noe, og det kan være en kombinasjon av vedlikehold og oppgraderinger. En kommune som bruker lite penger til vedlikehold, vil trolig bruke en større andel av investeringsbudsjettet til «vedlikehold» og/eller oppgradering av mangelfullt vedlikeholdte bygg. I andre tilfeller vil et bygg kunne være utidsmessig og lite egnet i forhold til dagens krav og standard og dermed være mer hensiktsmessig å erstatte enn å fortsette å vedlikeholde det. Dette er altså vurderinger den enkelte kommune selv bør foreta og det er dermed viktig at politikerne får forelagt seg en langsiktig plan og oversikt over tilstand, egnethet og vedlikeholdsbehov for realkapitalen sin. En langsiktig strategi for realkapitalforvaltning vil slik sett være et viktig instrument for kommunens realkapitalforvaltning. Kommunene melder om noe variabel kvalitet når det gjelder innrapportering av antall kvadratmetere de første årene (2008 og 2009) men disse tallene er noe mer robuste i 2010 og ytterligere forbedret i Det kan likevel være noen viktige faktorer som spiller inn, særlig når det gjelder nøkkeltallet som sier noe om dekningsgrad, dvs kvadratmeter formålsbygg per innbygger: Her kan kommuner som har utstrakt kjøp av tjenester fra private kunne ha et lavere antall kvadrat-metere enn kommuner som produserer og leverer alle tjenester selv. Et eksempel er Bergen kommune, som kjøper institusjonstjenester av private og der kvadratmetere institusjon ikke er med i samlet rapportering. Også kommuner med en høy andel barn i skole- og barnehagealder, vil kunne ha en høyere dekningsgrad, når det gjelder antall kvadratmetere per innbygger, enn kommuner som har lavere andel befolkning i denne aldersgruppen. Noen vedlikeholdsutgifter kan også være «skjult» som investeringsutgifter. Noen kommuner har kommentert dette selv. I dette nettverket er det vanskelig å si noe om kvalitet i forhold til ressursinnsats, ettersom det er mangel på kvalitetsindikatorer. Sykefravær er regnet som en kvalitetsindikator, og er viktigst å bruke for sammenligning over tid i egen kommune. Denne indikatoren vil nemlig variere sterkt mellom kommuner avhengig av hvor stor andel egne ansatte man har. Forskjellen vil spesielt være stor mellom kommuner som har egne ansatte vaktmestere og renholdere og de som kjøper denne tjenesten av private aktører. Uansett er det viktig at kommunene jobber aktivt med å redusere sykefraværet i egen kommune. I årets tjenesteprofil er denne tatt ut, ettersom det jobbes med å få oversikt over dette fra KS PAI-system. En annen kvalitetsindikator som nettverket ønsker å finne en sammenlignbar størrelse på er gjennomsnittlig tilstandsvurdering av hver enkelt kommunes eiendommer. Per i dag er det samlet inn tilstandsgrader for en rekke bygningskomponenter i de fleste kommunenes skoleog barnehagelokaler. Disse er ikke vektet og foreløpig ikke egnet for sammenligning. Nettverket vil imidlertid jobbe videre med å finne metode for evt å få til sammenlignbare tall 215

216 på samlet tilstandsgrader i kommunene. Å kartlegge tilstand etter NS på samtlige, eller et utvalg bygningselementer i alle kommunens bygninger er en relativt krevende og kostbar jobb og dette er naturlig nok årsaken til at man må bruke noe tid på å finne en god nok løsning på dette. Mange av kommunene har allerede et system for kartlegging, men ikke nødvendigvis etter samme metode. Dette er derfor fortsatt et utviklingsområde i nettverket. Generelt arbeides det fortsatt med kvalitet på innrapporterte data. Energieffektivisering er et av de områdene innen eiendomsforvaltning som kommunene i nettverket har særskilt oppmerksomhet rettet mot. I tillegg jobbes det fortsatt med avklaringer på hvilke utgifter som skal føres på hvilke arter og funksjoner. Nettverket har sendt en anbefaling til Kommunaldepartementet for å få en bedre avklaring og beskrivelse på hvilke utgifter som skal med i funksjon 121 Forvaltningsutgifter, særlig avgrensing mot F 120, adm.utgifter. Nøkkeltallene er inndelt i tre hoveddeler: Prioritering, Produktivitet og Dekningsgrader Prioritering/behov Prioritering gjenspeiler hvordan kommunen (gjennom politiske vedtak) velger å disponere de tilgjengelige økonomiske ressursene: F.eks: Netto driftsutgifter grunnskoleopplæring (F 202) ift befolkningen, ift per innbygger 6-15 år og/eller i pst av sum netto driftsutgifter. Ved beregning av prioriteringsindikatorer tar en utgangspunkt i netto driftsutgifter (Uttrykk for frie inntekter - eller kommunal finansiering) Prioritering viser forholdet mellom ressursbruk (uttrykt ved netto driftsutgifter) og målgrupper ressursene er rettet mot eller ressursbruk til den aktuelle tjenesten i pst av samlet ressursbruk i kommunen. For eiendomsforvaltning kan det ha betydning hvordan befolkningssammensetningen er; En kommune med en større andel av barn mellom f.eks 1 og 15 år (barnehage- og skolebygg) og/eller mange over 80 år (eldreboliger/institusjonsbygg), vil kunne ha behov for mere formålsbygg enn en kommune med få innbyggere i disse aldersgruppene. Figur 255: Netto driftsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning per innbygger Figuren viser samlede netto driftsutgifter til forvaltning, drift og vedlikehold av bygninger fordelt per innbygger. Søylene viser utviklingen fra 2009 til 2011 per kommune samt 216

217 gjennomsnitt for ASSS-kommunene i samme periode. I snitt viser utviklingen at utgifter per innbygger er noe lavere i 2011 enn i 2010, enn prisutviklingen i perioden. Oslo, som har høyest utgifter per innbygger i 2011 brukte kr per innbygger, mens Sandnes brukte minst med kr per innbygger. Gjennomsnittet i nettverket var kr. Bærum, Drammen, Sandnes og Bergen hadde brukte mindre penger (nominelt og reelt) til eiendomsforvaltning per innbygger i 2011 enn året før, mens øvrige kommuner hadde økning. Størst var økningen i Kristiansand med 7,26 pst fra året før, mens Drammen og Sandnes hadde størst reduksjon med hhv 10 og 9,3 pst reduksjon fra året før. Regjeringens tiltakspakke i forbindelse med finanskrisen, ble i hovedsak brukt i 2009, men deler av midlene ble benyttet i Figur 256 : Netto driftsutgifter til eiendomsforvaltning av samlede netto driftsutgifter 16,0 14,0 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 Netto driftsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning av samlede netto driftsutgifter FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRD TRØ ,9 11,4 10,2 10,3 8,9 8,9 7,3 9,8 13,0 13, ,0 12,2 12,3 11,1 9,5 10,2 10,4 10,9 13,3 14, ,7 10,3 10,7 8,5 8,5 7,4 8,8 9,1 11,2 11,5 9 Snitt ASSS Figur 212 viser andelen av samlede netto driftsutgifter som den enkelte kommune brukte til eiendomsforvaltning i 2009, 2010 og Samtlige kommuner i nettverket brukte en lavere andel av samlede netto utgifter til eiendomsforvaltning i 2011 enn i Minst reduksjon, hadde Kristiansand kommune, mens Sandnes var den kommunen som hadde størst reduksjon. Tromsø, Oslo og Bærum hadde størst andel av netto utgifter i kommunen knyttet til forvaltning, drift og vedlikehold av kommunale formålsbygg - alle mer enn 10 pst. Nedgang i andel for denne indikatoren, henger trolig sammen med at kommunenes frie inntekter økte betydelig i 2011, ettersom midler til barnehagene ble innlemmet i rammetilskuddet f.o.m I tillegg hadde altså kommunene et noe høyere nivå på vedlikehold i 2009 og delvis i 2010 som følge av regjeringens tiltakspakke. Kommentar Det finnes ikke en entydig indeks for prisvekst for eiendomsforvaltning separat, men erfaringsmessig har dette området de siste årene hatt (minst) samme prisutvikling som kommunal deflator (lønns- og prisvekst i kommunesektoren). Når det gjelder Eiendomsforvaltningens andel av samlede netto driftsutgifter i kommunen, må disse ses i sammenheng med at samlede utgifter er økt som følge av økte netto utgifter (og samlede inntekter i kommunen) til barnehagene, etter at barnehagetilskuddet ble innlemmet i rammetilskuddet fra

218 Dekningsgrader Dekningsgrad sier noe om hvor bredt tilbudet er til de som har behov for de aktuelle tjenestene. Prinsipielt skal altså en dekningsgrad si noe om i hvor stor grad behovet for en bestemt tjeneste dekkes. Det finnes ikke en statistisk entydig definisjon av behov. En måte å løse dette på er å sannsynliggjøre behovet. Målgruppen kan være 1-5 åringer i forhold til arealbehov i barnehagebygg, antall 6-15-åringer er målgruppen for skolebygg osv. Behov kan sannsynliggjøres ved hjelp av statistiske opplysninger. I KOSTRA benyttes gjennomgående bruksrater som indikator for dekningsgrad. Dekningsgrad viser altså forholdet mellom tjenesteproduksjon og målgruppen. Dette kan f.eks være antall kvadratmeter bygg per innbygger, antall kvm skolebygg per elev osv. Figur 257: Samlet areal kommunen eier og leier per innbygger i kommunen Figuren viser samlet areal formålsbygg som kommunen disponerer, fordelt på alle innbyggere i kommunen. Tall for Oslo, Sandnes og Stavanger viser en reduksjon i antall kvm per innbygger mens Bærum, Bergen og Tromsøs tall viser en økning i kvm per innbygger fra 2010 til Øvrige kommuner har samme nivå som foregående år. Endringene fra tidligere år, skyldes i stor grad kommunenes revurdering av innrapporterte tall i Det hefter imidlertid fortsatt noe usikkerhet om hvorvidt kommunene har rapportert riktige kvadratmetere, men kvaliteten anses å være langt bedre enn tidligere år. Det er spesielt innrapporterte kvadratmetere til administrasjonsbygg som innebærer stor usikkerhet, ettersom flere av byggene som huser administrasjon også huser andre tjenester, som f.eks NAV-kontor etc., som kommunene tolker ulikt i forhold til om dette er administrasjonsbygg eller ikke. Det forefinnes per i dag ikke en samlet oversikt over omfanget, men kommunene jobber med kvalitetssikring og fordeling av kvadratmetere på riktige funksjoner. I følge oversikten er det Bærum og Kristiansand som har flest kvadratmetere med formålsbygg per innbygger mens Bergen kommune har færrest. Bergen gjør oppmerksom på at de kjøper en stor andel institusjonsplasser og kvadratmetere på disse institusjonene er ikke innrapportert. 218

219 Kommunene har innrapportert både lokaler som kommunen selv eier og bygg som kommunen leier. Antall kvadratmetere eide bygg per innbygger, varierer fra 3,1 kvm til 4,4 kvm per innbygger i ASSS-kommunene, mens antall kvm leide bygg varierer fra 0,1 til 1,1 kvm per innbygger. Drammen kommune har flest kvadratmetere leide bygg blant kommunene i nettverket i Lavest andel leide bygg finner man i Fredrikstad. Tilsvarende har Bærum kommune flest eide bygg, målt i kvm per innbygger, mens Drammen og Bergen har minst kvm eide bygg per innbygger. Kommentar Antall kvadratmetere bygg er viktigste kostnadsdriver innen eiendomsforvaltning. Det er derfor viktig å jobbe for arealeffektivisering, også i kommunale formålsbygg. Det er imidlertid mange hensyn å ta i så henseende: Politiske prioriteringer i forhold til små/store skoler og barnehager, små/store institusjoner og bofellesskap etc. Geografisk utstrekning og spredtbygdhet vs tettbygdhet i en kommune Nærmiljøvalg og flerbruksbygg (hvordan fordeles kvadratmeterne der en skole både har idrettshall som brukes av langt flere enn elevene i kroppsøving?) Utidsmessige bygg, som er vanskelig å avhende og erstatte f.eks på grunn av geografi er noen av de faktorene som vil ha betydning for arealeffektiviteten. Ved vurdering av Kvadratmeter formålsbygg per innbygger bør den enkelte kommune, i tillegg til å vurdere i forhold til ovenstående punkter, se på kvadratmetere per bruker av de ulike byggtypene, så som kvm skolebygg per elev, kvm institusjon per beboer i institusjon etc for å vurdere arealeffektiviteten Produktivitet/enhetskostnader Produktivitet viser forholdet mellom produsert mengde av tjenester og omfanget av innsatsfaktorer som er blitt forbrukt under produksjonen. Eksempler er Utgifter pr plass i institusjon, Utgifter pr elev i grunnskolen, Utgifter per kvadratmeter bygg etc. Produksjonsindikatoren skal i utgangspunktet vise alle ressurser som er benyttet til produksjon av en bestemt tjeneste. Figur 258: Korrigerte brutto driftsutgifter per kvm til eiendomsforvaltning (sum FDV) 219

220 Korrigerte brutto driftsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning består av utgifter til Forvaltning (F), Drift (D) og Vedlikehold (V). Samlet er dette et relativt robust nøkkeltall per i dag. Det er av interesse på sikt å sammenligne utgifter til F, D og V hver for seg, men foreløpig er tallene under kontinuerlig revisjon og forbedring ettersom nettverket avdekker nye ulikheter i tolkninger for hva som regnskapsføres hvor. I tillegg til ulik tolkning av hva som skal føres som vedlikehold og hva som skal føres som drift, er det ulik praksis for hvorvidt «vedlikehold» er ordinært vedlikehold som føres i driftsregnskapet og hvorvidt det er oppgraderinger, eller en blanding av de to, og som finansieres over investeringsregnskapet. I noen grad er det ikke usikkerhet om hvor dette skal føres som er årsaken, men i hvilket budsjett kommunen har avsatt midler til «vedlikehold»/oppgraderinger/rehabiliteringer. De fleste kommunene har hatt en økning i samlede utgifter per kvadratmeter de seneste årene, men ikke nevneverdig utover lønns- og prisvekst. I 2009 brukte også mange av kommunene ekstraordinære midler fra staten til ekstraordinært vedlikehold. For noen kommuner utløste dette også ekstra midler fra egen kasse, for å få gjennomført viktige vedlikeholdstiltak, som var større enn tiltakspakkepengene dekket. Oslo kommune brukte mest penger per kvm både i 2010 og 2011, mens Sandnes brukte minst. I disse kostnadene ligger også avskrivninger. Disse varierer mye mellom kommunene og om en korrigerte for dette ville bildet endret seg noe (se figur 259). Dette må imidlertid ses i en større sammenheng, der en både vurderer kommunenes praksis for opp-/nedskrivning av verdiene, tilstand på byggene, beregnet levetid og gjennomsnittlig alder på bygningsmassen. Figur 259: Korrigerte brutto driftsutgifter per kvm til eiendomsforvaltning (sum FDV) Figur 259 viser utgifter per kvm formålsbygg (inkl forvaltningsutgifter til bolig o.a som ikke er formålsbygg), eks avskrivninger. Av figuren ser vi at Drammen kommune hadde høyest kostnader i driftsbudsjettet per kvm formålsbygg, mens Sandnes, Stavanger og Fredrikstad hadde de laveste utgiftene per kvm. Høye utgifter per kvm kan henge sammen med avsatte midler til ekstraordinært vedlikehold. Vi minner også om at nivået i 2009 og i noen grad i 2010 inkluderer midler fra regjeringens tiltakspakke i forbindelse med finanskrisen. 220

221 Nøkkeltall for utgifter til leide bygg og eide bygg er også presentert i KOSTRA-tallene. I årets rapport har vi valgt å ikke vise utgiftsnivået på disse, og kommenterer i det følgende svakheter ved disse nøkkeltallene: Utgifter per kvm til eide og leide bygg kan ikke uten videre sammenlignes, ettersom leide bygg kan være av en helt annen karakter enn eide bygg og driftsutgifter kan komme i tillegg til leien på leide bygg. Eksempelvis kan en kommune betale leie til utleier, som dekker forvaltnings- og vedlikeholdsutgifter og/eller kapitalutgifter, men ikke driftsutgifter som f.eks renhold. Utgifter utenom leieutgiftene blir dermed fordelt i sin helhet på de byggene kommunen eier og differansen på utgifter per kvm på eide bygg og leide bygg kan således skyldes uforholdsmessig store utgifter til drift av byggene (renhold etc.) på kommunens eide bygg. Det er likevel viktig å ha fokus på forskjellene i utgifter på eide og leide bygg i vurdering av hva som evt vil lønne seg på sikt. Dette fremkommer ikke i regnskapet i KOSTRA, en kommunene har full anledning til å holde slik oversikt i eget internregnskap. Figur 260: Utgifter til forvaltning per kvm bygg kommunen disponerer Utgifter til forvaltning av hele eiendomsmassen fremkommer i KOSTRA-funksjon 121. Kvaliteten på disse nøkkeltallene er langt bedre i 2011 enn tidligere år, men fortsatt gjenstår noe arbeid med å få sammenlignbare tall på disse. Trondheim har f.eks med forvaltningsutgifter knyttet til forvaltning av kommunens boliger på denne funksjonen og eiendomssjefen med stab er regnskapsført her, mens dette ikke er tilfelle i f.eks Kristiansand kommune. Nettverket har oversendt mail til Kommunaldepartementet med innspill til presisering i KOSTRA-veilederen, slik at denne blir tydeligere, særlig med tanke på avgrensingen mellom F 120 Administrasjon og F121 Eiendomsforvaltning. 221

222 Figur 261 Utgifter til vedlikehold per kvadratmeter formålsbygg kommunen eier Vedlikeholdsutgiften per kvm er også endret betydelig for flere av kommunene i nettverket de siste årene, dels pga ekstraordinær vedlikehold som følge av ekstra midler fra staten i 2009 og dels som følge av endret praksis for hvor utgifter føres. Sistnevnte er ikke reell endring. Eksempelvis er reduksjon i vedlikeholdsutgifter i Bærum redusert med nær 190 kr/kvm fra 2009 til 2011, mens driftsutgifter er økt med om lag 170 kr/kvm i samme periode. Dette skyldes altså ny regnskapspraksis. Netto endring er dermed en reduksjon på om lag 20 kr/kvm. Dette kan ha sammenheng med de tidligere omtalte tiltaksmidlene i 2009 fra staten. Stor oppmerksomhet på kvaliteten på tallene gir seg nå utslag i mindre skille mellom kommunen som bruker mest og kommunen som bruker minst til vedlikehold (fra 9 kr/kvm i Fredrikstad) til 184 kr/kvm i Oslo. Fredrikstad har kuttet vedlikeholdet og kun akutte reparasjoner blir nå uført og regnskapsført i Fredrikstad kommune, mens Oslo kommune som ligger høyest, har hatt ekstraordinære utgifter til vedlikehold senere år for å redusere vedlikeholdsetterslepet i kommunen. I det store og hele, er det en gjenganger at det avsettes for lite til verdibevarende vedlikehold, men situasjonen er vesentlig bedret for de fleste kommunene senere år og flere av kommunene har nå en vedtatt strategi for realkapitalforvaltning. Flere av kommunene har også fått utarbeidet livssyklusanalyser på nye bygg og avsetter anbefalte midler for verdibevarende vedlikehold til nye bygg. 222

223 Figur 262: Utgifter til drift per kvm formålsbygg kommunen disponerer Figur 262 viser brutto utgifter per kvm til drift av kommunale formålsbygg. På grunn av tekniske endringer i praksis for hvordan utgifter til drift og vedlikehold regnskapsføres, kommenteres ikke utviklingen senere år med utgangspunkt i figuren over. For endringer fra tidligere år, se kommentarer i avsnittet over om vedlikehold per kvm. I 2011 var det Drammen kommune som brukte mest penger til drift av formålsbyggene, med 692 kr / kvm. Sandnes hadde minst utgifter i nettverket til drift av byggene, med 436 kr / kvm. Figur 263: Energikostnader per kvadratmeter formålsbygg 223

224 Energikostnader og energiforbruk er viktige størrelser som samtlige kommuner i nettverket har, og har hatt fokus på senere år. Når utgiftene per kvadratmeter øker, er det som regel ikke et resultat av økt energiforbruk, men til dels store økninger i kraftprisene. Oslo kommunes tall for 2010 er feil. Ser vi bort fra disse, er det Tromsø kommune som har de høyeste utgiftene til energi, med 144 kr/kvm i 2011, mens Drammen var lavest i 2011, med 83 kr/kvm. Tromsøs høye nivå kan nok også i stor grad forklares med både høyere kraftpriser og lengre fyringssesong enn kommunene lenger sør. Tall for Stavanger kommune viser en økning i energiutgifter per kvm de tre siste årene. Nettverket jobber med innsamling av energiforbruk i kommunale formålsbygg, men dette er foreløpig ikke klart, og tall for forbruk vil bli presentert når dette foreligger for alle kommuner i nettverket. Figur 264 Energikostnadenes andel av sum driftsutgifter(f, D og V) til eiendomsforvaltning For halvparten av de ti kommunene i nettverket utgjorde energiutgiftene en lavere andel av samlede utgifter til eiendomsforvaltning i 2011 enn i Snittet i nettverket viser en svak økning fra 2009 til Kvalitet Kvalitet er helheten av egenskaper og kjennetegn et produkt eller tjeneste har, som vedrører dens evne til å tilfredsstille krav eller behov. En kvalitetsindikator viser status eller utvikling i disse egenskapene. Definisjonen av kvalitet tar utgangspunkt i brukerbehovet for de aktuelle produktene eller tjenestene. Kvalitet og dermed kvalitetsindikatorer kan grupperes fra produksjon av tjenester til den nytten brukerne har av disse, som i figuren: 224

225 For området «Eiendomsforvaltning» foreliger ikke gode kvalitetsindikatorer per i dag, men de feste kommunene i nettverket har registrert tilstand på byggene sine og nettverket jobber med å finne sammenlignbare tall for å kunne måle samlet tilstand på bygningsmassen. I løpet av våren 2012 har ni av ti kommuner levert inn tilstand og Oslo kommune ha laget en sammenstilling av et snitt av alle tallene for hver kommune. Metoden er foreløpig ikke god nok for å si noe om samlet tilstand for disse byggene sett under ett, men et godt utgangspunkt for utviklingsarbeid. For å kunne anslå samlet tilstandsvurdering og evt vurdere vedlikeholdsetterslep i hver kommune, må tilstand på hver bygningskomponent og hver type bygg vektes. Utdanningsdirektoratet gjennomfører årlig en elevundersøkelse i 7. og 10. trinn. Noen av spørsmålene i ndersøkelsen omhandler opplevd kvalitet knyttet til byggene. Med utgangspunkt i undersøkelsen, presenterte KS tallene fra skoleåret 2011/2012 på vårens nettverksamling. Resultatene er av interesse og vil bearbeides videre og jobbes videre med i nettverket i ommende år. Flere kommuner gjennomfører brukerundersøkelser for å måle leietakernes tilfredshet med byggene, men ikke etter samme metode. Disse er dermed heller ikke modne for presentasjon i årets rapport. Sykefraværstall for 2011 kommer i løpet av høsten 2012 og kommenteres heller ikke i årets rapport. På sikt vil de tre indikatorene kunne være gode utgangspunkt for å sammenligne ressursbruk og kvalitet på bygningsmassen. Det er imidlertid fortsatt viktig å være oppmerksom på at flere kommuner i nettverket regnskapsfører deler av vedlikeholdet i investeringsregnskapet og således ikke viser de reelle utgiftene til vedlikehold. Stavanger kommune har funnet en god modell som virker bra i deres kommune, og som sikrer at nødvendig vedlikehold fremkommer i driftsregnskapet som vedlikehold. Figur 265: Samlede investeringsutgifter til bygg som kommunen eier, fordelt per innbygger 225

226 Figur 266: Samlede investeringsutgifter fordelt per innbygger snitt av siste 5 år Figur 265 viser samlet investeringsnivå per innbygger i perioden 2009 til Dette vil kunne variere mye fra ett år til et annet. Det er derfor foretatt en beregning av gjennomsnitt for foregående fem år og laget en tidsserie for dette se figur 22. Da vil man lettere se en trend i kommunene. Kristiansand kommune hadde høyest investeringsutgifter per innbygger i 2011, med kr 6 771,- per innbygger. Drammen og Sandnes hadde lavest investeringer til formålsbygg i 2011, med under kr/innbygger. Ser vi på gjennomsnittlig investeringer (snitt av foregående fem år) for Adm, pleie og omsorg, barnehager, skoler og kulturbygg i en tidsperiode fra 2003 til 2011, viser dette at Kristiansand har hatt de største investeringene fra 2003 til 2011, målt i kroner per innbygger og Oslo med nest høyest investeringsnivå. Lavest investering for disse områdene per innbygger, hadde man i Bergen og Fredrikstad. Tromsø hadde høy investeringer i starten av perioden og hatt lavere investeringer de seneste år. Kommentar Sykefravær og investeringsnivå er to indikatorer som kan si noe om kvalitet. Sykefravær knyttes mot arbeidsmiljø, mens investeringsnivået kan si noe om kvalitet og tilstand på bygningsmassen. Det er rimelig å anta at kommuner med et høyt investeringsnivå siste år, kan ha redusert vedlikeholdsetterslepet på den samlede bygningsmassen, men det kan også være uttrykk for sterk vekst og behov for flere bygg. Øvrige viktige kvalitetsmål, som tilstandsanalyser eller tilstandsvurderinger av samlet bygningsmasse har man per i dag ikke sammenlignbare data på i kommunene. Nettverket jobber fortsatt med å finne et ambisjonsnivå og metoder for registrering og innrapportering av tilstandsnivå på byggene, slik at en lettere kan se sammenheng mellom ressursinnsats og kvalitet på tjenesten. Dette er et utviklingsarbeid i nettverket som kan ta noe tid å få på plass, ettersom det kan være relativt tidkrevende å foreta en slik analyse (avhengig av ambisjonsnivå). Et for lavt nivå på drift og vedlikehold av bygningsmassen vil over tid føre til nedslitte bygg, som gir dårligere kvalitet på tjenestene til innbyggerne og som i neste omgang vil føre til store investeringer med tilhørende låneopptak og utgifter til renter og avdrag. Det er viktig at man ved nyinvesteringer beregner livsløpskostnader for byggene og det er god økonomi å bevilge / avsette tilstrekkelig midler over tid til verdibevarende vedlikehold. 226

227 Andre indikatorer Korrigerte brutto driftsutgifter inneholder også avskrivninger. Det er foreløpig ikke kartlagt avskrivningsgrunnlag for, eller gjennomsnittlig levealder på bygningsmassen i den enkelte kommune i nettverket. Figur 267: Avskrivninger per kvadratmeter formålsbygg Vi ser av figur 267 at avskrivninger per kvm varierer fra 776 kr per kvm i Oslo, til 168 kr per kvm i Sandnes. Dette vil naturlig nok ha betydning for samlede korrigerte brutto driftsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning. Avskrivninger har vært et av temaene i nettverket siste år og det er foretatt flere endringer i praksis i noen av kommunene. Med til dels høye investeringer senere år, er avskrivningsgrunnlaget blitt betydelig høyere i flere kommuner og en del av kommunene har endret praksis for avskrivninger når det gjelder oppgraderinger av et bygg. Ser vi bort fra de to kommunene som skiller seg ut med høyest og lavest avskrivning per kvm, lå avskrivning for de øvrige åtte kommunene i 2010 på mellom 293 og 470 kr per kvadratmeter. Figur 268: Antall kvadratmeter barnehagebygg per barn i kommunal barnehage 227

228 Areal per barn varierte i 2011 fra mellom 8,2 kvm per barn i Fredrikstad og Kristiansand til 14,6 kvm per barn i Oslo. Figur 269: Antall kvadratmeter skolebygg per elev i kommunal grunnskole Figuren 269 viser antall kvadratmetere skolebygg per elev i kommunale grunnskoler. Som vi ser varierer dette mye fra en kommune til en annen. Tall for halvparten av kommunene i nettverket viser at de har økt antall kvm per elev, mens de øvrige har redusert eller hatt samme nivå som året før. Dette bildet kan skyldes at innrapporterte tall både inneholder nye skoler som er åpnet i løpet av 2011 og skoler som av ulike grunner ikke er i bruk f.eks grunnet rehabilitering el.l. Figuren ble tatt med i rapporten i fjor som utgangspunkt for diskusjon om arealeffektivisering og praksis for rapportering av bygg under arbeid etc. Resultat av dette er at flere kommuner har endret praksis for hvordan arealer skal rapporteres, men man er fortsatt ikke helt i mål i forhold til sammenlignbarhet i kommunene og har derfor illustrert dette også i årets rapport. 228

229 5.10. God praksis Kommunehelse Det er flere av kommunene som har kommet med eksempler på god praksis. Jeg viser til kapitlene for hver kommune i kommunerapportene. Bærum kommune: Ungdomskontrakt Drammen kommune: Brukerundersøkelse i privat fysioterapipraksis Kristiansand kommune: Hjemmebesøk helsestasjonene Kick Off en leir med mening. SMIL- Grupper - Styrket mestring i livet. Gjennombruddsprosjektet- identifisere tidlig psykose. Stavanger kommune: Åpen konsultasjonstid - ved alle helsestasjoner. Trondheim kommune: Målrettet arbeid med kvalitets- og kompetanseprogram. Helhetlige pasientforløp. Interkommunalt lærings- og mestringssenter. Tromsø kommune: Familiens Hus m/ Åpen barnehage og helsestasjonstjenester God praksis i Pleie- og omsorg Som et av spørsmålene i utfordringsnotatet har alle nettverkene blitt spurt om de har forslag til kommuner eller tiltak som beste praksis i ASSS PLO. Her gjengis de forslagene som kommunene har sendt inn til KS. I Kristiansand har korttidsplasser før 2011 vært lokalisert v/flere sykehjem. Fra 2011 ble det etablert et kortidssykehjem der alle korttidsplasser ble samlet. Dette gir mulighet til styrket kompetanse og modernisering av teknisk utsyr. Dette har vært en riktig vei å møte Samhandlingsreformen på. Dette er Kristiansand stolt av. Bergen: I denne sammenhengen vil vi peke på et prosjekt innenfor hjemmesykepleietjenesten med tittelen: «Utøvere av faglig forsvarlige tjenester». Prosjektet (som pågår fortsatt) innebærer blant annet at studenter (som er inne i sin siste del av praksisen) går og utfører selvstendig ordinære arbeidslister i hjemmesykepleien. Deretter analyseres disse arbeidslistene i forhold til normtid, vedtak og faktisk utførte tjenester. Det tas og hensyn til brukers egen vurdering av situasjonen og opplevelsen av de utførte tjenestene. Det registreres om det er benyttet individuell plan, og om hvordan Iplos er benyttet i tjenestevurderingen. Dette prosjektet gir kommunen verdifull tilbakemelding på «tids-normeringen» av ulike oppgaver, om arbeidslistene er realistisk satt opp etc. 229

230 Mer om prosjektet finnes her: Stavanger kommune har ingen konkrete forslag til «beste praksis» kommune. Vi foreslår at hver enkelt kommune på høstsamlingen orienterer nettverket om indikatorer som avviker sterkt fra snitt for ASSS-nettverket. Dette vil kunne gi økt kunnskap om ulikheter og praksis i nettverket og avdekke ulikheter i prioriteringene Sosialtjenesten PK (programkomiteen) har gitt nettverkene i oppdrag å finne frem til kommuner som skiller seg ut ved å ha en god balanse mellom ressursinnsats og kvalitet generelt. Ved bruk av tjenesteprofilene og utdypende indikatorer/nøkkeltall er nettverket bedt om å være på jakt etter god praksis, og parallelt, fortløpende drøfte kriteriene for det samme. God praksis i nettverket for Sosiale tjenster kan være fra mindre områder eller omfatte tjenesten og forholdet til overordnede mål og styring mer helhetlig. Det er vesentlig er at god praksis blir beskrevet og omtalt gjennom bruk av nøkkeltall og annen styringsinformasjon. Flere av nettverkskommunene trekker frem at beste praksis er å ha få mottakere av økonomisk sosialhjelp og mange mottakere av KVP, samtidig som det totale antallet er lavt i forhold til beregnet utgiftsbehov på sosiale tjenester. I 2011/2012 har nettverket hatt fokus på hvor stor andel av kommunens deltakere som går til arbeid/skole/utdanning etter endt kvalifiseringsprogram. Dette vil mest sannsynlig også være en indikator på god kvalitet, da målsetningen overensstemmer med hensikten i både Lov om sosiale tjenster og målsetningen med NAV strategien. Den kommunen som synes å lykkes best med dette i 2011 er Sandnes God praksis i Eiendomsforvaltningen Nettverket har fortsatt arbeidet med kvalitetssikring av innrapporterte tall. Nettverket er også godt forankret hos toppledelsen i kommunene ved at Eiendomssjefene i ASSS-kommunene, som har eget nettverk med bla fokus på strategisk eiendomsforvaltning og eiendomsutvikling, informeres jevnlig om arbeidet som gjøres i eiendomsnettverket. Dette gir en god dialog mellom KS og beslutningstakere for eiendomsforvaltningen og er en viktig arena for gjensidig erfaringsutveksling og kompetanse om viktigheten av felles forståelse for ensartet tolkning av regnskapsføring etter KOSTRA-veilederen og etter intensjonene med NS3454. Arbeidet er intensivert i 2011 og resultatene er betydelig bedret og dette jobbes det fortsatt med. Flere av kommunene jobber nå målrettet og systematisk med kvalitetssikring av konteringer i regnskapet og med gjennomgang av innrapporterte kvadratmetere bygg, samt fordeling av flerbrukshus på de KOSTRA-funksjoner der disse hører hjemme. Sistnevnte er en utfordring å få til og det anbefales å gjøre en sjablongmessig fordeling av byggene. Arealene deles ikke nødvendigvis mellom ulike KOSTRA-funksjoner, men mellom tider på døgnet de brukes. Eksempel er skolebygg med gymsaler, skolekjøkken og andre arealer som benyttes av andre grupper enn elever etter skoletid. Dette vil ta noe tid å få gjort riktig eller godt nok, ettersom ulike saksbehandlere viser ulikt skjønn. Vi er likevel trygg på at dette arbeidet vil gi gode nok resultater til at nettverket på sikt kan få sammenlignbare tallstørrelser for bench-learning. 230

231 Stavanger kommune har fått til en god praksis for riktig regnskapsføring av alt vedlikehold i driftsregnskapet, selv om deler av disse midlene i utgangspunktet var bevilget i investeringsbudsjettet. Dette gjelder spesielt vedlikehold, der en tidligere har «valgt» å tolke deler av vedlikeholdet som investeringer og dermed belastet investeringsbudsjettet, kanskje fordi det er der det har vært bevilget midler. Flere kommuner følger sistnevnte praksis i noen grad, men vi har ikke oversikt over samlet omfang på dette. Det anbefales å følge Stavangers modell for å rydde i konteringer på dette området. Flere av kommunene har involvert flere nivåer i organisasjonen for å bedre kvaliteten på konteringer som gjelder eiendomsforvaltningen. Mange av kommunene har nå en vedtatt strategi for eiendomsforvaltningen og administrasjonen leverer et oversktlig beslutningsgrunnlag for politikerne for bedre prioriteringer av vedlikehold, utvikling, avhending og investeringer i bygningsmassen. 231

232 6. Figur- og tabelloversikt 6.1. Figurer Figur 1 Frie inntekter fordelt på skatteinntekter og rammetilskudd. Andel av driftsinntekter Figur 2 Prosentvis vekst i skatteinntekter (inkl eiendomsskatt) Figur 3 Prosentvis vekst i utgifter til lønnr (ekskl sosiale utgifter) og Figur 4 Brutto driftsresultat før avskrivninger. Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010, Figur 5 Netto renteinntekter (inkl utbytte og finansielle gevinster og tap) fratrukket avdrag. Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010 og Figur 6 Netto driftsresultat. Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010 og Figur 7 Handlingsrom. Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010 og Figur 8 Brutto investeringsutgifter etter funksjon. Prosent av driftsinntekt Figur 9 Finansieringsbehov (for bruk av fonds og lån). Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010 og Figur 10 Netto bruk av lån. Prosent av driftsinntekt. 2009, 2010 og Figur 11 Netto fordringer i pst av driftsinntekt Figur 12. Fri disponibel inntekt (korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift). Avvik fra landsgjennomsnittet. Kroner per innbygger Figur 13. Netto driftsutgifter tjenestesektorene innenfor inntektssystemet*) Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Kroner per innbygger Figur 14. Netto driftsutgifter administrasjon. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Kroner per innbygger Figur 15. Netto driftsutgifter sektorene utenfor inntektssystemet (andre sektorer) Avvik fra landsgjennomsnitt korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Kroner per innbygger Figur 16. Netto renteutgifter og avdrag. Avvik fra landsgjennomsnittet. Kroner per innbygger Figur 17. Netto driftsresultat. Avvik fra landsgjennomsnittet. Kroner per innbygger Figur 18. Grunnskole. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, Figur 19 Grunnskole ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Figur 20. Grunnskole ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Figur 21. Pleie og omsorg. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, Figur 22. Pleie og omsorg ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Figur 23. Pleie og omsorg ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Figur 24. Kommunehelse. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, Figur 25 Kommunehelse ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Figur 26 Kommunehelse ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Figur 27. Sosialtjenesten. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, Figur 28. Sosialtjenesten ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger

233 Figur 29. Sosialtjenesten ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Figur 30 Barnevern. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, Figur 31. Barnevern ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Figur 32. Barnevern ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Figur 33 Barnehager. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, Figur 34. Barnehager ( ressursbruk ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Figur 35. Barnehager ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Figur 36 Innbyggere i alt Indeks 2012 = Figur 37 Innbyggere 0 5 år Indeks 2012 = Figur 38 Innbyggere 6 15 år Indeks 2012 = Figur 39 Innbyggere år Indeks 2012 = Figur 40 Innbyggere år Indeks 2012 = Figur 41 Innbyggere 90 år og over Indeks 2012 = Figur 42 ASSS-kommunene. Demografikostnader kr Figur 43: Netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning Figur 44: Netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning, prisjusert Figur 45: Ressursbruk per innbygger korrigert for utgiftsbehov Figur 46: Netto driftsutgifter til skolelokaler (222) per elev Figur 47: Netto driftsutgifter til skoleskyss (223) per innbygger 6-15 år Figur 48: Gjennomsnittlig gruppestørrelse trinn Figur 49: Lærertetthet i ordinær undervisning (gruppestørrelse 2), tall for skoleår Figur 50: Gruppestørrelse på ulike trinn Figur 51: Skolestørrelse Figur 52: Assistentbruk Figur 53: Andel elever i grunnskolen som får spesialundervisning Figur 54: Andel elever som får spesialundervisnign trinn Figur 55: Andel elever som får spesialundervisnign trinn Figur 56: Andel elever som får spesialundervisning trinn Figur 57: Spesialundervisning fordelt på trinn i Figur 58: Årstimer spesialundervisning per elev Figur 59: Andel timer til spesialundervisning Figur 60: Kostnader til spesialundervisning i milloner kroner Figur 61: Nasjonale prøver 8. trinn lesing, mestringsnivå Figur 62: Nasjonale prøver 5. trinn lesing, andel elever på nivå Figur 63: Nasjonale prøver 5. trinn regnig, andel elever på nivå Figur 64: Nasjonale prøver 8. trinn engelsk, andel elever på nivå Figur 65: Nasjonale prøver 8. trinn lesing, andel elever op nivå Figur 66: Nasjonale prøver 8. trinn regning, andel nivå Figur 67: Nasjonale prøver 9. trinn, snitt regning og lesing, andel nivå Figur 68: Nasjonale prøver, endring fra 8. trinn til 9. trinn Figur 69: Eksamen engelsk skriftlig Figur 70: Eksamen norsk hovedmål Figur 71: Eksamen matematikk Figur 72: Elevundersøkelsen 7. trinn, Trivsel med lærer Figur 73: Elevundersøkelsen 7. trinn, Faglig veiledning Figur 74: Elevundersøkelsen 10. trinn, Trivsel med lærer

234 Figur 75: Elevundersøkelsen 10. trinn, Faglig veiledning Figur 76 Nettodriftsutgifter, konsern per innbygger 1-5år i kroner Figur 77 Ressursbruk Figur 78 Andel barn 1-2 år med barnehageplass, Snitt ASSS kommuner Figur 79 Tidsserie Andel barn 1-2 år med barnehageplass i Figur 80 Andel barn 3-5 år med barnehageplass, Snitt ASSS kommuner Figur 81 Tidsserie. Andel barn 3-5 år med barnehageplass i Figur 82 Andel barn fra språklige og kulturelle minoriteter med barnehageplass i forhold til innvandrerbarn 1-5 år, 2011 for alle kommuner Figur 83 Korrigerte brutto driftsutgifter (201), konsern kommunale barnehager per korrigert oppholdstime. Snitt ASSS kommuner Figur 84 Tidsserie. Korrigerte brutto driftsutgifter (201), konsern kommunale barnehager per korrigert oppholdstime i Figur 85 Korrigerte oppholdstimer per årsverk i kommunale barnehager (f201) Figur 86 Korrigerte oppholdstimer per årsverk i kommunale barnehager i Figur 87 Korrigerte oppholdstimer per årsverk i private barnehager Figur 88 Andel ansatte med førskolelærerutdanning. Snitt ASSS kommuner Figur 89 Tidsserie. Andel ansatte med førskolelærerutdanning i Figur 90 Andel ansatte med førskolelærerutdanning, annen ped.utd. eller fagutdanning Figur 91 Andel ansatte med førskolelærerutdanning eller annen ped.utd. eller fagutd Figur 92Andel ansatte menn i basisvirksomhet i barnehagene, alle kommuner Figur 93 Tidsserie. Andel ansatte menn i basisvirksomhet Figur 94 Brukertilfredshet Figur 95 Medarbeidertilfredshet Figur 96 Andel barn med vedtak etter opplæringslovens 5-7, Figur 97: Andel innbyggere 0-17 år Figur 98: Andel innbyggere 0 17 år, tidsserie Figur 99: Netto driftsutgifter pr innbygger 0-17 år, Figur 100: Netto driftsutgifter pr innbygger 0 17år, tidsserie Figur 101: Barn med undersøkelse, Figur 102: Barn med undersøkelse, tidsserie Figur 103: Barn med tiltak, Figur 104: Barn med tiltak, tidsserie Figur 105: Fordeling av tiltak i og utenfor opprinnelig familie, : Fordeling av tiltak i og utenfor opprinnelig familie, tidsserie Figur 107: Andel barn 0-5 år med tiltak, Figur 108: Andel barn 0-5 år med tiltak, tidsserie Figur 109: Andel barn med tiltak utenfor opprinnelig familie, Figur 110: Andel barn med tiltak utenfor opprinnelig familie, tidsserie Figur 111: Brutto driftsutgifter til saksbehandling (f 244), tidsserie Figur 112: Brutto driftsutgifter til tiltak i opprinnelig familie (f 251), tidsserie Figur 113: Brutto driftsutgifter til barn med tiltak utenfor opprinnelig familie, tidsserie Figur 114: Andel undersøkelser gjennomført i løpet av 3 måneder, Figur 115: Andel undersøkelser gjennomført i løpet av 3 måneder, tidsserie Figur 116: Andel barn med utarbeidet plan, Figur 117: Andel barn med utarbeidet plan, tidsserie Figur 118 Medarbeidertilfredshet 2010 og Figur 119 Høyeste og laveste indekserte verdi. Tjenesteprofil ASSS kultur og idrett Figur 120 Netto driftsutgifter kultursektoren per innbygger. Konsern. Kroner Figur 121 Korrigerte netto driftsutgifter per innbygger kultursektoren*. Konsern. Kroner Figur 122 Netto driftsutgifter kultursektoren per innbygger. Konsern. Faste kroner.* Figur 123 Netto driftsutgifter kultursektoren i prosent av kommunens totale netto driftsutgifter per innbygger. Konsern. Prosent Figur 124 Netto driftsutgifter etter funksjon per innbygger. Konsern. Kroner Figur 125 Netto driftsutgifter "Ren kultur"* per innbygger. Konsern. Kroner

235 Figur 126 Netto driftsutgifter folkebibliotek (F370) per innbygger. Konsern. Kroner Figur 127 Netto driftsutgifter idrett (F380) / idrettsanlegg (F381) per innbygger. Konsern. Kroner Figur 128 Netto driftsutgifter aktivitetstilbud barn/unge (F231) og kultur- og musikkskoler (F383) per innbygger 6-20 år. Konsern. Kroner Figur 129 Netto driftsutgifter kunstformidling (F377) per innbygger. Konsern. Kroner Figur 130 Flerbrukshall, fotball-, svømme- og badeanlegg per innbyggere Figur 131 Gjennomsnittlig antall besøk bibliotek per innbygger Figur 132 Elevplasser i kommunens musikk- og kulturskoler ift. til innbyggere 6-20 år. Prosent Figur 133 Elevplasser i musikk- og kulturskoler og netto driftsutgifter musikk- og kulturskoler (F383). I forhold til innbyggere 6-20 år Figur 134 Barn på ventelister i kommunale musikk- og kulturskoler (F383) av innbyggere i grunnskolealder. Prosent Figur 135 Barn på ventelister i kommunale musikk- og kulturskoler (F383) av innbyggere i grunnskolealder og elevplasser i musikk- og kulturskoler (F383) per innbygger 6-20 år. Prosent Figur 136 Brutto driftsutgifter kultursektoren per innbygger. Konsern. Kroner Figur 137 Brutto driftsutgifter idrett (F380) og idrettsbygg (F381) per innbygger. Konsern. Kroner Figur 138 Brutto driftsutgifter musikk- og kulturskoler (F383) per bruker. Konsern. Kroner Figur 139 Medarbeidertilfredshet. Kultur Figur 140 Utlån alle medier fra bibliotek per innbygger Figur 141 Utlån alle medier fra bibliotek, besøk bibliotek og netto driftsutgifter (F370) per innbygger Figur 142 Driftsinntekt (brutto-netto driftsutgifter) kultursektoren per innbygger. Konsern. Kroner Figur 143 Driftsinntekt (brutto-netto driftsutgifter) idrett (F380) og idrettsbygg (F381) per innbygger. Konsern. Kroner Figur 144 Driftsinntekt (brutto-netto driftsutgifter) musikk- og kulturskoler (F383) per elev. Konsern. Kroner Figur 145 Driftsinntekt (brutto-netto driftsutgifter) musikk- og kulturskoler (F383) i pst. av brutto driftsutgifter F383. Konsern. Kroner Figur 146 Netto driftsutgifter pr innbygger til kommunehelsetjenesten Figur 147 Netto driftsutgifter pr. innbygger til kommunehelse i Figur 148 Netto driftsutg til forebygging, helsestasjons- og skolehelsetjeneste pr innb 0-20 år Figur 149 Netto driftsutgifter til forebyggende, helsestasjon og skolehelse pr innbygger 0-20 år Figur 150 Netto driftsutgifter til kommunehelse i prosent av kommunens samlede netto dr.utg Figur 151 Netto driftsutgifter til kommunehelse i % av kommunens samlede netto dr.utg i Figur 152 Årsverk i alt til forebygging, helsestasjons- og skolehelsetjenester pr innbyggere 0 20 år. Tallene er hentet fra Kostra Figur 153 Årsverk i alt til forebygging, helsestasjons- og skolhelsetjenester pr innbyggere 0 20 år. Tallene er hentet fra Kostra og gjelder bare året Figur 154 Årsverk i alt pr innbyggere 0 5 år til helsestasjonstjenester (f.232) Figur 155 Årsverk helsesøstre pr innbygger 0 20 år (f232) Figur 156 Årsverk helsesøstre pr innbygger 0 5 år til helsestasjonstjenester (f232) Figur 157 Årsverk av kommunalt tilsatte fysioterapeuter pr innbyggere Figur 158 Årsverk av fysioterapeuter totalt pr innbyggere i Figur 159 Andel kommunalt tilsatte fysioterapeuter av alle fysioterapeuter i kommunen Figur 160 Årsverk ergoterapeuter pr innbyggere Figur 161 Årsverk av leger pr innbyggere (f 120, 233 og 241) og Årsverk av kommunalt tilsatte fysioterapeuter Figur 162 Brutto driftsutgifter kommunehelse (f 232, 233, 241) pr innbygger Figur 163 Brutto driftsutgifter pr. innbygger (f 120, 232, 241) for Figur 164 Brutto driftsutgifter til forebygging, helsestasjons- og skolehelse pr innb 0 20 år Figur 165 Andel åpne fastlegelister av antall fastlegeavtaler Figur 166 Andel åpne fastlegelister av antall fastlegeavtaler Figur 167 Åpningstid helsestasjon for ungdom pr 1000 innbygger år Figur 168 Andel nyfødte med hjemmebesøk innen to uker etter hjemkomst Figur 169 Andel nyfødte med hjemmebesøk innen to uker etter hjemkomst for året Figur 170 Reservekapasitet fastlege

236 Figur 171 Tid pr mottaker for ergoterapi, timer pr. mottaker Figur 172 Tid pr mottaker for fysioterapi, timer Figur 173 Helsestasjon: Ta opp vanskelige tema Figur 174 Helsestasjon: Lydhøre for dine behov/ønsker Figur 175 Helsestasjon: Informasjon som er forståelig og tilstrekkelig Figur 176 Fysio/Ergo: Fått det bedre med det du trengte hjelp til Figur 177 FysioErgo: Får/fikk være med på å lage målsetting for den hjelpen du nå får/har fått Figur 178 Fysio/Ergo: Omfanget av tjenesten du får er tilpasset ditt behov Figur 179 Alle «inntekter» pr innbygger Figur 180 Produksjonsindeks Figur 181 Andel enslige 80 år og eldre, tidsserie Figur 182 Gjennomsnittlig bistandsbehov, hjemmetjenestemottakere 0-66 år Figur 183 Gjennomsnittlig bistandsbehov, hjemmetjenestemottakere 67 år og eldre Figur 184 Mottakere av hjemmetjenester 0-66 år fordelt på bistandsbehov, % Figur 185 Mottakere av hjemmetjenester 67 år og eldre fordelt på bistandsbehov, % Figur 186 Beboere langtidsopphold institusjon fordelt på bistandsbehov Figur 187 Netto driftsutgifter til pleie- og omsorgstjenester, kr pr innbygger, tidsserie Figur 188 Netto driftsutgifter hjemmetjeneste 0-66 år, kr pr innb 0-66 år Figur 189 Netto driftsutgifter hjemmetjeneste 67 år og eldre, kr pr innb 67 år og eldre Figur 190 Netto driftsutgifter til institusjonstjenester, kroner pr innbygger 80 år og eldre Figur 191 Andel innbyggere 0-66 år som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester Figur 192 Andel innbyggere som mottar hjemmetjenester, 0-66 år, tidsserie Figur 193 Andel innbyggere år som bor i institusjon eller mottar hjemmetjenester Figur 194 Andel innbyggere som mottar hjemmetjenester, år, tidsserie Figur 195 Andel innbyggere 80 år og eldre som bor i institusjon eller mottar hjemmetjenester Figur 196 Andel innbyggere som mottar hjemmetjenester, 80 år og eldre, tidsserie Figur 197 Andel innbyggere 80 år og eldre som bor i institusjon eller i bolig med heldøgns bemanning Figur 198 Andel innbyggere 80 år og eldre som bor i bolig med heldøgns bemanning, tidsserie Figur 199 Andel innbyggere 80 år og eldre som er beboer på institusjon, tidsserie Figur 200 Fordeling av innbyggere 80 år og eldre, tjenester Figur 201 Fordeling av innbyggere 80 år og eldre, boformer Figur 202 Sammensetning av institusjonstilbudet, % Figur 203 Andel plasser avsatt til rehabilitering/habilitering, tidsserie Figur 204 Aldesrsfordeling av beboere i boliger med heldøgns bemanning, % Figur 205 Aldersfordeling av hjemmetjenestemottakere, %, kilde Iplos Figur 206 Korrigerte brutto driftsutgifter pr mottaker av kommunale PLO-tjenester, tidsserie Figur 207 Netto driftsutgift til hjemmetjenester 0-66 år pr tjenestemottaker 0-66 år Figur 208 Hjemmetjenester 0-66 år, gjennomsnittlig timer pr bruker fordelt på aldersgrupper Figur 209 Netto driftsutgift til hjemmetjenester 67 år og eldre pr tjenestemottaker 67 år og eldre Figur 210 Hjemmetjenester 67 år og eldre, gjennomsnittlig timer pr bruker fordelt på aldersgrupper Figur 211 Hjemmetjenester, gjennomsnittlig antall tildelte timer pr bruker pr uke Figur 212 Korrigerte brutto driftsutgifter pr kommunal plass i institusjon, tidsserie Figur 213 Brutto driftsutgifter pr plass i institusjon, tidsserie Figur 214 Legetimer pr uke pr beboer i sykehjem, tidsserie Figur 215 Andel årsverk i brukerrettede tjenester med fagutdanning, tidsserie Figur 216 Nto. dr.utg.sos.tj (f242/f243/f281/f273/f276) pr innb år Figur 217 Netto driftsutg. øk sosialhjelp (f281) pr innb år Figur 218 Nto.dr.utg.øk.sosialhjelp (f281) pr innb år Figur 219 Andel sosialhjelpsmottakere av innb år Figur 220 Andel sosialhjelps mottakere av innb år (konsern) Figur 221 Andel sosialhj. mottakere år av innb år Figur 222 Andel sosialhjelpsmottakere år av alle mottakere Figur 223 Andel soshj. mottakere år av alle mottakere (konsern) Figur 224 Brutto driftsutgifter økonomisk sosialhj (f281) pr mottaker

237 Figur 225 Gj.sn stønadslengde soshj.mott m/sos.hj. som hovedinnt. (mnd) Figur 226 Gj.sn stønadslengde soshj. mott. m/sos.hj som hovedinntekt (mnd) Figur 227 Andel soshj. mottakere m/stønda i 6 mnd el. Mer Figur 228 Gj. snitt stønadslengde soshj. mottakere år (mnd) Figur 229 Mott. kval. st (f276) pr 1000 innb år Figur 230 Etter KVP - andel deltakere som gikk til arbeid/skole/utd Figur 231 Netto driftsutgifter etter funksjon Figur 232 Hva KVP deltakerne gikk til etter end program (kilde NAV) Figur 233 Kommuner med mange saker, få tilsyn, lang saksbehandling og lave kostnader Figur 234 Kommuner med få saker, mange tilsyn, lang saksbehandlingstid og høye kostnader Figur 235 Kommuner med mange saker, mange tilsyn, kort saksbehandling og lave kostnader Figur 236 Netto driftsutgifter pr innbygger til bygge-, delesaksbehandling og seksjonering Figur 237 Netto driftsutgifter pr innbygger til bygge-, delesaksbehandling og seksjonering Figur 238 Søknader om tiltak pr 1000 innbyggere inkl. dele- og seksjoneringssaker Figur 239 Søknader om byggetiltak, dele- og seksjoneringssaker pr 1000 innbyggere Figur 240 Tilsyn i % av antall nye byggesaker i Figur 241 Søknader om byggetiltak, dele- og seksjoneringssaker pr 1000 eiendommer Figur 242 Innbyggere pr bygning Figur 243 Årsverk pr 100 pr ny sak funksj.302 (beregna med grunnlag i kostnad pr årsverk på kr i 2011) Figur 244 Brutto driftsutgifter, konsern pr ny «byggesak» på KOSTRA-funksjon Figur 245 Brutto driftsutgifter, konsern pr godkjent m2 BRA på KOSTRA-funksjon Figur 246 Saksgebyr i kr for oppføring av enebolig på 200 m Figur 247 Selvkostgrad (Manuelt rapportert for 2011) Figur 248 Gjennomsnittlig saksbehandlingstid for ett trinns byggesaker (kalenderdager) Figur 249 Gjennomsnittlig saksbehandlingstid for rammesøknader (kalenderdager) Figur 250 Gjennomsnittlig saksbehandlingstid for søknader om enkle tiltak (kalenderdager) Figur 251 Medarbeidertilfredshet (skala 1 6) Figur 252 Totale gebyrinntekter konsern pr. innbygger (funksjon 302) Figur 253 Totale gebyrinntekter byggesak mm pr. ny «byggesak» (funksjon 302) Figur 254 Totale gebyrinntekter pr godkjent m2 BRA på KOSTRA-funksjon Figur 255: Netto driftsutgifter til kommunal eiendomsforvaltning per innbygger Figur 256 : Netto driftsutgifter til eiendomsforvaltning av samlede netto driftsutgifter Figur 257: Samlet areal kommunen eier og leier per innbygger i kommunen Figur 258: Korrigerte brutto driftsutgifter per kvm til eiendomsforvaltning (sum FDV) Figur 259: Korrigerte brutto driftsutgifter per kvm til eiendomsforvaltning (sum FDV) Figur 260: Utgifter til forvaltning per kvm bygg kommunen disponerer Figur 261 Utgifter til vedlikehold per kvadratmeter formålsbygg kommunen eier Figur 262: Utgifter til drift per kvm formålsbygg kommunen disponerer Figur 263: Energikostnader per kvadratmeter formålsbygg Figur 264 Energikostnadenes andel av sum driftsutgifter(f, D og V) til eiendomsforvaltning Figur 265: Samlede investeringsutgifter til bygg som kommunen eier, fordelt per innbygger Figur 266: Samlede investeringsutgifter fordelt per innbygger snitt av siste 5 år Figur 267: Avskrivninger per kvadratmeter formålsbygg Figur 268: Antall kvadratmeter barnehagebygg per barn i kommunal barnehage Figur 269: Antall kvadratmeter skolebygg per elev i kommunal grunnskole

238 6.2. Tabeller Tabell 1 Gjennomsnittlig årlig økning i utgiftsbehov fordelt på ASSS-kommunene og resten av landet. Mill 2012-kroner Tabell 2: Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil for skole Tabell 3 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil barnehage Tabell 4 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil barneverntjeneste Tabell 5 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil Kultur og idrett Tabell 6 Styringsindikatorer som viser prioritering /behov for Kultur og idrett Tabell 7 Korreksjonsfaktor sosiale utgifter kultur og idrett Tabell 8 Styringsindikatorer som viser dekningsgrader for Kultur og idrett Tabell 9 Styringsindikatorer som viser produktivitet/enhetskostnader for Kultur og idrett Tabell 10 Styringsindikatorer som viser kvalitet for Kultur og idrett Tabell 11 Andre styringsindikatorer som ikke inngår i tjenesteprofilen for Kultur og idrett Tabell 12 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofilene kommunehelse Tabell 13 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil pleie- og omsorgstjenester Tabell 14 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil Sosiale tjenester, Tabell 15 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil Byggesak Tabell 16 Styringsindikatorer som inngår i utvidet tjenesteprofil eiendomsforvaltning

239 239