INNLEDNING... 4 SAMMENDRAG... 5 REGNSKAPSANALYSE...

Transkript

1 2009

2 2

3 Innhold 1. INNLEDNING SAMMENDRAG REGNSKAPSANALYSE FORMÅL OG DATAGRUNNLAG INNTEKTSSAMMENSETNING OG INNTEKTSVEKST LØNNSUTGIFTSVEKST 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 BEFOLKNINGSPROGNOSER OG FREMTIDIG UTVIKLING I UTGIFTSBEHOV RESSURSBRUK OG KVALITET - TJENESTEOMRÅDENE I ASSS-NETTVERKENE GRUNNSKOLETJENESTER BARNEHAGETJENESTER BARNEVERNSTJENESTER KULTURTJENESTER KOMMUNEHELSETJENESTER PLEIE- OG OMSORGSTJENESTER SOSIALTJENESTER DEKNINGSGRADER BYGGESAKSTJENESTER EIENDOMSFORVALTNING GOD PRAKSIS FIGUR- OG TABELLOVERSIKT FIGURER TABELLER

4 1. Innledning Tekst her I programkomiteen møter: Stavanger... Kjersti Lothe Dahl, leder Kjersti Hole Bærum... Kari Haram Drammen... Roar Paulsen Fredrikstad... Egil Olsen Kristiansand... Terje Fjellvang Bergen... Elin Karlsen Moen Oslo... Arne Kiil Tone Cecilie Ivarson Sandnes... Torunn S Nilsen Trondheim... Hans Ole Rolfsen Tromsø... Geir Andersen KS... Greetje Refvem Rune Bye Tina Skarheim Som sekretariat for ASSS-samarbeidet utarbeider KS årlig en hovedrapport med sammenlikninger mellom kommunene, enkeltrapporter for de ti kommunene, samt en kortversjon av hovedrapporten. 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, Chriss Madsen, Margareth Belling, Halvard Svendsen, Ingunn Monsen og Geir Halstensen. Oslo xx.september

5 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 2005 til 2011 hadde ASSS-kommunene en befolkningsvekst på 10,9 prosent, mens befolkningsveksten i resten av landet var på 4,9 prosent. Blant ASSS-kommunene var det sterkest befolkningsvekst i Sandnes med 15,0 prosent, mens Fredrikstad hadde lavest vekst i folketallet med 5,9 prosent. Det var særlig i aldersgruppen 0-5 år og dermed behovet for barnehager som har vist sterkere vekst i ASSS-kommunene enn i kommunene i resten av landet. ASSS-kommunene hadde en økning på 13,3 prosent fra 2005 til 2011, mens antall innbyggere 0-5 år gikk opp med 1,5 prosent i kommunene i resten av landet. Blant ASSS-kommunene var det Oslo som hadde sterkest vekst i antall barn 0-5 år med 20,8 prosent, mens Bærum hadde lavest vekst med 3,4 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 økningen på 2,8 prosent, mens i kommunene i resten av landet gikk antall barn 6-15 år ned med -2,0 prosent. Blant ASSS-kommunene var det Oslo som hadde sterkest vekst i antall barn 6-15 år med 8,7 prosent, mens Tromsø hadde størst nedgang med -4,0 prosent. Derimot hadde ASSS-kommunene samlet sett svakere vekst i antall innbyggere 67 år og over enn kommunene i resten av landet. Fra 2005 til 2011 hadde ASSS-kommunene en økning i antall innbyggere 67 år og over på 3,2 prosent, mens kommunene i resten av landet hadde en økning på 6,4 prosent. Blant ASSS-kommunene var det Tromsø som hadde sterkest vekst i antall innbyggere 67 år og over med 16,9 prosent, mens Oslo hadde størst medgang med -1,9 prosent. Fra 2009 til 2010 har netto driftsresultat samlet sett gått ned både i ASSS-kommunene utenom Oslo, i Oslo og i kommunene i resten av landet. Netto driftsresultat i ASSS-kommunene utenom Oslo var på 2,5 prosent, i Oslo var netto driftsresultat på 2,7 prosent, mens resten av kommunene hadde netto driftsresultat på 2,6 prosent. Det var Trondheim og Tromsø som hadde høyest netto driftsresultat av ASSS-kommunene utenom Oslo med henholdsvis 4,8 og 4,7 prosent, mens Fredrikstad hadde lavest med -0,3 prosent. Forskjellen i netto driftsresultat mellom Oslo og gjennomsnittet for resten av ASSS-kommunene gikk ned fra 2,4 prosentenheter i 2009 til 0,2 prosentenheter i Fra 2009 til 2010 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo sterkere vekst i frie inntekter enn kommunene i resten av landet, mens Oslo hadde noe svakere. Oslo hadde en nominell vekst i frie inntekter på 5,5 prosent, de øvrige ASSS-kommunene hadde en vekst på 6,4 prosent, mens veksten i kommunene i resten av landet var på 5,7 prosent. Den sterkere inntektsveksten i ASSSkommunene utenom Oslo skyldtes sterkere skattevekst, mens Oslo hadde svakere skattevekst enn kommunene i resten av landet. Blant ASSS-kommunene var det Tromsø som hadde sterkest vekst i frie inntekter i 2010 med 8,2 prosent, mens i tillegg til Oslo var veksten i frie inntekter lavest i Fredrikstad med 5,7 prosent og i Bærum og Trondheim som begge hadde en vekst på 5,8 prosent.. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde lavere vekst i lønnsutgiftene eksklusiv sosiale utgifter enn kommunene resten av landet i 2010, mens Oslo hadde høyere. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde en nominell økning på 4,4 prosent, Oslo hadde en økning på 6,3 prosent og kommunene i resten landet hadde en økning på 5,1 prosent. Blant ASSS-kommunene var det 5

6 størst lønnsutgiftsvekst eksklusiv sosiale utgifter i Sandnes med 7,7 prosent, mens det var svakest vekst i lønnsutgiftene i Tromsø med 1,2 prosent. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde litt lavere netto renteutgifter og avdrag enn kommunene i resten landet i 2010, mens Oslo hadde klart lavere. Tallene for netto renteutgifter og avdrag inkluderer utbytte og finansielle gevinster og tap. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde netto renteutgifter og avdrag som tilsvarte 3,2 prosent av driftsinntektene i 2010, Oslo hadde 1,6 prosent og kommunene i resten av landet 3,4 prosent. Av ASSS-kommunene utenom Oslo var det Drammen som hadde lavest netto renteutgifter og avdrag. Drammen hadde netto renteinntekter fratrukket avdrag på 1,3 prosent av inntektene. Det var Fredrikstad og Tromsø som hadde høyest netto renteutgifter og avdrag med henholdsvis 6,7 og 5,7 prosent. Fra 2009 til 2010 økte netto renteutgifter og avdrag i forhold til inntektene i både ASSSkommunene utenom Oslo, i Oslo og i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo økte netto renteutgifter og avdrag med 0,7 prosentenheter i forhold til inntektene, i Oslo var økningen på 1,1 prosentenheter, mens økningen i kommunene i resten av landet var på 0,6 prosentenheter. Av ASSS-kommunene hadde Bærum størst økning i netto renteutgifter og avdrag med 2,0 prosent av driftsinntektene. Drammen hadde størst nedgang med 3,3 prosent. Investeringsutgiftene har generelt gått noe ned i forhold til inntektene fra 2009 til Også i 2010 hadde ASSS-kommunene høyere investeringsutgifter enn kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo utgjorde investeringsutgiftene 15,1 prosent av inntektene i 2010, noe som var en nedgang fra 15,6 prosent i I Oslo var investeringsutgiftene i 2010 på 16,4 prosent av inntektene. Dette var en nedgang fra 20,0 prosent i I kommunene i resten av landet var investeringsutgiftene på 13,3 prosent i 2010, noe som var det samme som året før. Blant ASSS-kommunene var det Kristiansand som hadde de høyeste investeringene med 27,0 prosent av inntektene, mens investeringsutgiftene var lavest i Fredrikstad med 10,4 prosent. Også i 2010 hadde ASSS-kommunene høyere finansieringsbehov enn kommunene i resten av landet. Finansieringsbehovet i ASSS-kommunene utenom Oslo var i 2010 på 11,0 prosent av inntektene. Dette var det samme som året før. Kommunene i resten av landet hadde et finansieringsbehov på 9,0 prosent i 2010, noe som var en økning fra 8,2 prosent i I Oslo var finansieringsbehovet på 14,9 prosent i 2010, noe som er en nedgang fra 15,8 prosent i Av ASSS-kommunene hadde Kristiansand og Drammen størst finansieringsbehov i 2010 med henholdsvis 17,5 og 16,9 prosent av inntektene, mens Trondheim hadde lavest med 5,8 prosent. Også i 2010 var det en nedgang i netto fordringer i forhold til inntektene. I ASSS-kommunene utenom Oslo utgjorde netto fordringer -46 prosent av driftsinntektene i 2010 og -40 prosent i I kommunene i resten av landet utgjorde netto fordringer -49 prosent av inntektene i 2010 og 45 prosent i Oslo hadde netto fordringer på -10 prosent av inntektene i 2010 og +2 prosent i I tillegg til Oslo hadde Bergen, Sandnes, Trondheim, Bærum og Stavanger høyest netto fordringer blant ASSS-kommunene med rundt -33 prosent i 2010, mens Tromsø hadde lavest med -101 prosent. Vi har beregnet at også i 2010 hadde både ASSS-kommunene utenom Oslo, Oslo og kommunene i resten av landet samlet sett negativt handlingsrom 1. Av ASSS-kommunene hadde Sandnes, Trondheim, Tromsø og Bærum handlingsrom større enn null. 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. 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. 6

7 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 2010, mens Drammen hadde lavest. Korrigert disponibel inntekt i Tromsø tilsvarte 107,0 prosent av landsgjennomsnittet, mens Drammens inntekter tilsvarte 89,2 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 ASSS-kommunene 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. Det er klare forskjeller ASSS-kommunene imellom med hensyn til hvordan disponibel inntekt anvendes til driftsutgifter på ulike sektorer, netto renteutgifter og avdrag og netto driftsresultat. Samlet sett tyder tallene på at særlig pleie og omsorg har høy prioritet blant ASSS-kommunene. Når det gjelder pleie og omsorg hadde 7 av 10 ASSS-kommuner høyere netto driftsutgifter enn landsgjennomsnittet. Av ASSS-kommunene var det Bærum og Stavanger som hadde høyest netto driftsutgifter til pleie og omsorg, mens Sandnes, Stavanger og Bergen hadde høyest utgifter sett i forhold til inntektsgrunnlaget. Det var Trondheim, Drammen og Kristiansand 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 Oslo, Kristiansand og Sandnes som hadde høyest netto driftsutgifter blant ASSS-kommunene, mens Sandnes også hadde høyest utgifter sett i forhold til inntektsgrunnlaget. Det var Drammen som hadde lavest netto driftsutgifter til grunnskole, mens Bærum, Stavanger og Tromsø hadde lavest netto driftsutgifter sett i forhold til inntektsgrunnlaget. ASSS-kommunene kan vente en sterkere befolkningsvekst og vekst i utgiftsbehov i årene frem mot 2017 enn kommunene i resten av landet. ASSS-kommunene som omfatter 33 prosent av landets befolkning vil i denne perioden trolig stå for 43 prosent av veksten i utgiftsbehov på landsbasis. Frem til 2017 tilsier befolkningsutviklingen at brutto driftsutgifter i ASSSkommunene må øke med om lag 10 ½ prosent for å kunne videreføre standarder og dekningsgrader fra Dette er klart mer enn for kommunene i resten av landet som må ha en økning på 6 prosent. Det er særlig økt utgiftsbehov innenfor grunnskole og barnehager som gjør at ASSS-kommunene får prosentvis sterkere vekst i utgiftsbehovet enn resten av landet. Samtidig kan ASSSkommunene forvente en noe lavere vekst i behovet for eldreomsorg enn i resten av landet. 7

8 3. Regnskapsanalyse 3.1. Formål og datagrunnlag I dette kapitlet foretas det en enkel analyse av ASSS-kommunenes regnskaper i 2009 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 2008 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 med unntak av tallene for selskapsskatt som er hentet fra den beregningstekniske dokumentasjonen for Inntektssystemet for kommunene (Grønt hefte). Regnskapstallene fra KOSTRA er hentet fra tabellene og 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 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 2 I kommunerapportene fremgår det hvilke særbedrifter som inngår i konsernstatistikken for hver enkelt kommune. 8

9 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. Figur 1 Frie inntekter fordelt på skatteinntekter og rammetilskudd. Andel av driftsinntekter ,0 0,0 57,7 2,5 2,1 55,0 9,4 0,0 13,8 1,1 46,3 44,7 12,1 4,2 15,2 14,1 17,8 22,0 0,0 4,0 3,2 39,7 39,5 37,7 37,1 Bærum Stavanger Sandnes Bergen Trondheim Drammen Kristiansand Tromsø Fredrikstad ASSS unnt Oslo 2,7 34,8 11,7 2,0 44,6 6,8 0,0 54,7 Oslo 22,9 2,8 34,3 Resten av landet Rammetilskudd Eiendomsskatt Skatt på inntekt etc Figur 1 viser at skatteinntektene gjennomgående utgjorde en større andel av driftsinntektene i ASSS-kommunene enn i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo var skatteandelen eksklusiv eiendomsskatt på 44,6 prosent, i Oslo var den på 54,7 prosent og i kommunene i resten av landet på 34,3 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 57,7 og 55,0 prosent. Blant ASSS-kommunene var skatteandelen lavest i Fredrikstad og Tromsø med henholdsvis 34,8 prosent og 37,1 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 4,2 prosent av skatteinntektene. Tilsvarende tall for kommunene i resten av landet var på henholdsvis 2,8 og 7,7 prosent. Blant ASSS-kommunene utgjorde eiendomsskatten størst andel av skatteinntektene i Kristiansand med 9,7 prosent og i Trondheim med 9,5 prosent. Det var ikke eiendomsskatt i Bærum, Oslo, Drammen og Sandnes. 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 58,2 prosent, i Oslo var den på 61,6 prosent og i kommunene i resten av landet var andelen frie inntekter på 60,1 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 9

10 utgiftutjevningen, 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) og frie inntekter ,9 8,2 9,3 10,2 7,5 7,3 10,5 6,9 7,4 7,8 6,1 6,0 8,2 7,5 5,8 5,8 5,7 5,2 Tromsø Drammen Kristiansand Stavanger Bergen Sandnes Trondheim Bærum Fredrikstad ASSS unnt Oslo 8,4 6,4 3,6 Oslo 6,9 5,5 5,7 Resten av landet Skatt Frie inntekter Figur 2 viser veksten i skatteinntekter og frie inntekter fra 2009 til Vi ser at skatteveksten i ASSS-kommunene utenom Oslo i gjennomsnitt var høyere enn i kommunene i resten av landet, mens skatteveksten i Oslo var lavere. I ASSS-kommunene utenom Oslo var det en nominell økning i skatteinntektene på 8,4 prosent, i Oslo var det en økning på 3,6 prosent, mens kommunene i resten av landet hadde en økning i skatteinntektene på 6,9 prosent. Blant ASSSkommunene var det sterkest skattevekst i Tromsø med 13,9 prosent, Stavanger med 10,5 prosent og Kristiansand med 10,2 prosent. I tillegg til Oslo var det lavest vekst i skatteinntektene i Bærum med 5,2 prosent. Når ASSS-kommunene utenom Oslo hadde sterkere skattevekst enn kommunene i resten av landet, skyldtes dette at ASSS-kommunene hadde sterkere vekst i skatt på inntekt og formue, mens kommunen i resten av landet hadde sterkere vekst i eiendomsskatt. Tromsø hadde både sterk vekst i skatt på inntekt og formue og eiendomsskatt. Vi får et riktigere bilde av forskjeller i inntektsvekst når vi ser på utviklingen i frie inntekter. Da vil også effekten av utgifts- og inntektsutjevningen komme med. Figur 2 at viser at også veksten i frie inntekter var høyere i ASSS-kommunene enn i kommunene i resten av landet, men forskjellen er mindre enn for skatteinntektene. I ASSS-kommunene utenom Oslo økte de frie inntektene med 6,4 prosent, Oslo hadde en økning på 5,5 prosent, mens kommunene i resten av landet hadde en økning på 5,7 prosent. Det var Tromsø, Drammen og Kristiansand som hadde sterkest inntektsvekst blant ASSS-kommunene med henholdsvis 8,2, 7,5 og 7,3 prosent. Inntektsveksten var lavest i Fredrikstad med 5,7 prosent og i Bærum og Trondheim med 5,8 prosent. 10

11 3.3. Lønnsutgiftsvekst I dette kapitlet konsentrerer vi oss om veksten i lønnsutgifter eksklusiv sosiale utgifter. Årsaken til dette er at lønnsutgiftsvekst 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 utgiftsammensetning og utgiftsvekst i kommunerapportene. Figur 3 Prosentvis vekst i lønnsutgifter (ekskl sosiale utgifter) og ,3 9,5 12,0 11,1 10, ,7 7,0 5,1 5,0 4,9 7,6 4,5 8,4 4,6 8,0 4,4 7,5 6,3 8,2 5, ,9 3,5 3, ,2 0 Sandnes Bærum Drammen Trondheim Stavanger Kristiansand Bergen Fredrikstad Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet Vi ser av figur 3 at i 2010 var lønnsutgiftsveksten i ASSS-kommunene utenom Oslo noe lavere enn i kommunene i resten av landet, mens Oslo hadde høyere vekst. I ASSS-kommunene utenom Oslo økte lønnsutgiftene med 4,4 prosent i Oslo hadde en lønnsutgiftsvekst på 6,3 prosent, mens økningen i kommunene i resten av landet var på 5,1 prosent. Blant ASSS-kommunene var det Sandnes og Bærum som hadde høyest lønnsutgiftsvekst i Sandnes hadde en lønnsutgiftsvekst på 7,7 prosent og Bærum hadde en vekst på 7,0 prosent. Lønnsutgiftene økte minst i Tromsø og Fredrikstad med henholdsvis 1,2 og 3,2 prosent. 11

12 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. 2008, 2009, ,2 10,310,4 3,1 7,9 9,2 4,1 7,7 7,2 11,4 6,66,7 7,5 5,3 6,5 4,5 3,8 4,6 7,8 6,4 4,3 1,2 0,6 3,73,6 2,6 2,5 5,7 5,4 4,9 Tromsø Trondheim Kristiansand Bærum Fredrikstad Sandnes Stavanger Bergen Drammen ASSS unnt Oslo 5,8 5,8 6,0 5,4 Oslo 4,3 4,7 Resten av landet Figur 4 viser at i 2010 var brutto driftsresultat i ASSS-kommunene noe lavere enn i kommunene i resten av landet. Brutto driftsresultat i ASSS-kommunene utenom Oslo var på 5,7 prosent av driftsinntektene, i Oslo var det på 4,3 prosent mens kommunene i resten av landet hadde brutto driftsresultat på 6,0 prosent. Det er små endringer i forskjellen mellom netto driftsresultat i ASSS-kommunene utenom Oslo og netto driftsresultat i kommunene i resten av landet fra 2009 til 2010, mens netto driftsresultat i Oslo har gått ned i forhold til de øvrige kommunene. Tromsø og Trondheim hadde høyest brutto driftsresultat blant ASSS-kommunene i 2010 med henholdsvis 10,4 og 9,2 prosent. Lavest brutto driftsresultat finner vi i Drammen og Bergen med henholdsvis 2,5 og 2,6 prosent. Bergen hadde størst økning i brutto driftsresultat fra 2009 til 2010 med en økning på 1,4 prosentenheter, mens også Trondheim og Fredrikstad hadde økning på mer enn 1 prosentenhet. Størst nedgang i brutto driftsresultat fra 2009 til 2010 finner vi i Stavanger som hadde en nedgang på 2,1 prosentenheter. Seks ASSS-kommuner hadde økning i brutto driftsresultat fra 2009 til 2010, mens fire ASSS-kommuner hadde nedgang. Forhold som beskriver utviklingen 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. 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. 12

13 Figur 5 Netto renteinntekter (inkl utbytte og finansielle gevinster og tap) fratrukket avdrag. Prosent av driftsinntekt. 2008, 2009 og ,3 0, ,7-1,9-0,5-1,0-0,9-1,3-1,1-1,4-3,4-1,8-3,1-4,4-2,8-2,9-4,3-4,4-2,6-4,6-4,5-2,5-3,2-0,5-1,6-2,8-3, ,8-7,1-5,7-6,2-6,7-7,2-7,7-7,7-5,3-9 Drammen Bergen Sandnes Stavanger Kristiansand Trondheim Bærum Tromsø Fredrikstad ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet Figur 5 viser at i 2010 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo litt lavere 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 3,2 prosent av driftsinntektene i 2010, mens tilsvarende tall for kommuner i resten av landet var 3,4 prosent. Oslo hadde netto renteutgifter og avdrag på 1,6 prosent av inntektene. Alle kommunegruppene hadde i gjennomsnitt økning i netto renteutgifter og avdrag sett i forhold til driftsinntektene fra 2009 til Netto renteutgifter og avdrag økte om lag like mye i ASSSkommunene utenom Oslo og i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo gikk netto renteutgifter og avdrag opp med 0,7 prosentenheter, mens økningen i kommunene i resten av landet var på 0,6 prosentenheter. I Oslo gikk netto renteutgifter og avdrag opp med 1,1 prosentenheter i forhold til driftsinntektene fra 2009 til Oslo hadde dermed en sterkere 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 2009, var forskjellen redusert til 1,6 prosentenheter i I 2008 var forskjellen 4,8 prosentenheter. Fredrikstad er den av ASSS-kommunene som hadde størst rente- og avdragsbelastning i 2010 med 6,7 prosent av driftsinntektene. Deretter følger Tromsø med 5,7 prosent. Vi lavest netto renteutgifter og avdrag i Drammen som hadde netto renteinntekter fratrukket avdrag på 1,3 prosent av inntektene. Også Bergen og Sandnes hadde lave netto renteutgifter og avdrag med henholdsvis 1,3 og 1,4 prosent. To ASSS-kommuner hadde nedgang i netto renteutgifter og avdrag i forhold til driftsinntektene fra 2009 til 2010, mens åtte kommuner hadde økning. Drammen og Tromsø hadde nedgang på henholdsvis 3,3 og 1,5 prosentenheter. Økningen var størst i Bærum med 2,0 prosentenheter, mens Trondheim og Stavanger hadde økning på henholdsvis 1,5 og 1,3 prosentenheter. Tallene for netto renteutgifter og avdrag er sterkt påvirket av forskjeller i utbytte og finansielle gevinster og tap. I 2010 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo utbytteinntekter som tilsvarte 1,7 prosent av driftsinntektene, Oslo hadde utbytteinntekter på 2,7 prosent og kommunene i resten av landet 1,1 prosent. Av ASSS-kommunene var det Drammen som hadde de største utbytteinntektene i forhold til driftsinntektene med 5,0 prosent, mens Bergen hadde utbytteinntekter på 3,5 prosent. Utbytteinntektene var lavest i Bærum med 0,0 prosent og i 13

14 Trondheim med 0,2 prosent. Fra 2009 til 2010 hadde to av ASSS-kommunene økte inntekter fra utbytte i forhold driftsinntektene, fem hadde nedgang og i tre kommuner var inntektene uendret. Drammen hadde størst økning i utbytte med 1,7 prosentenheter i forhold til driftsinntektene, mens Kristiansand og Bergen hadde størst nedgang med henholdsvis 0,7 og 0,6 prosentenheter. I 2010 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo finansielle nettogevinster som tilsvarte 0,4 prosent av driftsinntektene, Oslo hadde verken finansielle gevinster eller tap og kommunene i resten av landet hadde finansielle nettogevinster på 0,5 prosent. Av ASSS-kommunene var det Fredrikstad, Trondheim og Bærum som hadde de største finansielle nettogevinstene med henholdsvis 0,9, 0,8 og 0,7 prosent i forhold til driftsinntektene. De finansielle nettogevinstene var lavest i Drammen, Sandnes og Tromsø som alle hadde 0,0 prosent. Ingen av ASSSkommunene hadde større tap enn gevinster i verken 2009 eller Syv av ASSS-kommunene hadde nedgang i finansielle nettogevinster i forhold til driftsinntektene fra 2009 til 2010, mens tre kommuner lå på null begge år. Bærum hadde størst nedgang i finansielle nettogevinster med 1,5 prosentenheter i forhold til driftsinntektene, mens Trondheim hadde en nedgang på 1,0 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. 2008, 2009 og ,7 5,04,8 4,7-0,5 3,1 0,1 1,6 3,8 3,4 3,2 2,8-0,4 4,9 2,9 4,3 3,9 2,1-0,4 4,44,6 1,3 1,2 0,7-0,1-0,3-0,8 Trondheim Tromsø Drammen Sandnes Kristiansand Bærum Bergen Stavanger Fredrikstad ASSS unnt Oslo 0,3 5,7 5,2 2,9 3,0 2,5 2,7 2,6 Oslo -0,6 Resten av landet Figur 6 viser at i 2010 var netto driftsresultat om lag det samme både i ASSS-kommunene utenom Oslo, Oslo og i kommunene i resten av landet. Netto driftsresultat i ASSS-kommunene utenom Oslo var på 2,5 prosent av driftsinntektene, i Oslo var det på 2,7 prosent og i kommunene i resten av landet var netto driftsresultat på 2,6 prosent. I både ASSS-kommunene utenom Oslo og i kommunene i resten av landet gikk netto driftsresultat ned med 0,4 prosentenheter fra 2009 til 2010, mens netto driftsresultat i Oslo gikk ned med 2,6 prosentenheter. Oslo hadde dermed en svakere utvikling i netto driftsresultat enn kommunene for øvrig. Mens netto driftsresultat i Oslo var 2,4 prosentenheter høyere enn gjennomsnittet for de øvrige ASSS-kommunene i 2009, var forskjellen redusert til 0,2 prosentenheter i Blant ASSS-kommunene var det Trondheim og Tromsø som hadde høyest netto driftsresultat i 2010 med henholdsvis 4,8 og 4,7 prosent. Lavest netto driftsresultat finner vi i Fredrikstad med 14

15 -0,3 prosent. Utenom Fredrikstad var det ingen av ASSS-kommunene som hadde negativt netto driftsresultat i Størst økning i netto driftsresultat fra 2009 til 2010 finner vi i Drammen med en økning på 2,2 prosentenheter og i Tromsø med en økning på 1,6 prosentenheter. I tillegg til Oslo finner vi størst nedgang i netto driftsresultat i Stavanger og Kristiansand som hadde nedgang på henholdsvis 3,4 og 2,0 prosentenheter. Fem ASSS-kommuner hadde økning i netto driftsresultat fra 2009 til 2010 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 figur 6.1 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 6.1 Handlingsrom. Prosent av driftsinntekt. 2008, 2009 og ,6 0,6 1,4-6,5 1,8 1,0-2,1 0,4 0,5 0,8 0,7 0,3 1,8 0,7-0,9-1,1-1,5-1,3-1,5-1,5-2,1-2,1-2,8-3,2-4,8-3,4-3,4-2,0-0,3-0,6 Sandnes Trondheim Tromsø Bærum Fredrikstad Bergen Kristiansand Stavanger Drammen ASSS unnt Oslo 1,3-0,1 Oslo -2,6-3,5-0,5-0,5 Resten av landet Figur 6.1 viser at i 2010 var det negativt handlingsrom i både ASSS-kommunene utenom Oslo, i Oslo og i kommunene i resten av landet. Det var små forskjeller i handlingsrom mellom ASSSkommunene utenom Oslo og kommunene i resten av landet, mens Oslo lå klart lavere. Handlingsrommet i ASSS-kommunene utenom Oslo var på -0,6 prosent av driftsinntektene, i Oslo var det på -2,6 prosent og i kommunene i resten av landet var handlingsrommet på -0,5 prosent. I ASSS-kommunene utenom Oslo gikk handlingsrommet ned med 0,3 prosentenheter fra 2009 til I kommunene i resten av landet gikk handlingsrommet ned med 0,1 prosentenheter. I Oslo gikk handlingsrommet ned med 2,5 prosentenheter fra 2009 til Oslo hadde dermed en svakere utvikling i handlingsrom enn kommunene for øvrig. Mens handlingsrommet i Oslo var 15

16 0,2 prosentenheter høyere enn gjennomsnittet for de øvrige ASSS-kommunene i 2009, var handlingsrommet 2,0 prosentenheter lavere enn i de øvrige ASSS-kommunene i I 2010 hadde Sandnes og Trondheim høyest handlingsrom blant ASSS-kommunene med henholdsvis 1,4 og 1,0 prosent. I tillegg til Sandnes og Trondheim hadde Tromsø og Bærum positivt handlingsrom i Lavest handlingsrom finner vi i Drammen med -3,4 prosent. Størst økning i handlingsrom fra 2009 til 2010 finner vi i Fredrikstad som hadde en økning på 1,6 prosentenheter. I tillegg til Oslo finner vi størst nedgang i handlingsrom i Stavanger som hadde en nedgang fra 2009 til 2010 på 2,1 prosentenheter. Blant ASSS-kommunene var det størst forskjell mellom handlingsrom og netto driftsresultat i Drammen og Oslo der forskjellen var på henholdsvis -7,2 og -5,2 prosentenheter. I begge disse kommunene kan forskjellen i stor grad forklares ut fra høye avskrivninger i forhold til avdrag og høy momsrefusjon på investeringsutgifter. Forskjellen mellom handlingsrom og netto driftsresultat var minst i Fredrikstad med -0,9 prosentenheter Investeringer og finansieringsbehov (1) I dette kapitlet ser vi først nærmere på nivået på investeringsutgiftene. Figur 7 Brutto investeringsutgifter etter funksjon. Prosent av driftsinntekt Fredrik- stad Bærum Drammen Kristiansand Sandnes Stavanger Bergen Trondheim Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Andre Annet Næring Admin Kultur Barnehage Bolig Samferdsel Pleie/omsorg VAR Grunnskole Investeringsutgiftene i ASSS-kommunene i 2010 var høyere enn i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo utgjorde investeringene 15,1 prosent av driftsinntektene og i Oslo var investeringene på 16,3 prosent. Tilsvarende tall for kommunene i resten av landet var på 13,2 prosent. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde høye investeringsutgifter sammenliknet med kommunene i resten av landet til kultur og bolig. Sett i forhold til de øvrige ASSS-kommunene hadde Oslo høye investeringsutgifter til næring og barnehager 3. Blant ASSS-kommunene var investeringsutgiftene høyest i Kristiansand og Drammen med henholdsvis 27,0 og 20,5 prosent av driftsutgiftene. Kristiansand hadde særlig høye investeringsutgifter i forhold til ASSS-kommunene utenom Oslo innenfor kultur. Investeringsutgiftene var lavest i Fredrikstad med 10,4 prosent av driftsinntektene. 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. 16

17 Fra 2009 til 2010 hadde ASSS-kommunene utenom Oslo en nedgang i investeringsutgiftene sett i forhold til inntektene på 0,5 prosentenheter, Oslo hadde en nedgang på 3,6 prosentenheter mens det ikke var noen endring i kommunene i resten av landet. Det var størst økning i investeringene i Tromsø med 3,2 prosentenheter, mens Stavanger og Bærum hadde størst nedgang med henholdsvis 5,7 og 4,9 prosentenheter. Fem ASSS-kommuner hadde økning i investeringsutgiftene sett i forhold til driftsinntektene fra 2009 til 2010 og fem ASSS-kommuner hadde nedgang. (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. Figur 8 Finansieringsbehov (for bruk av fonds og lån). Prosent av driftsinntekt. 2008, 2009 og ,8-7,0-15,0-10,6-9,2-15,5-9,6-10,0-16,7-12,9-10,5-9,2-11,3-11,1-11,4-12,2-12,3-13,0-13,3-15,8-16,7-16,9-20,2-20,5-15,6-17,5-11,0-11,0-16,4-10,3-14,9-15,8-12,8-8,2-9, ,2 Trondheim Fredrikstad Tromsø Bærum Bergen Stavanger Sandnes Drammen Kristiansand ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet Figur 8 viser at i 2010 var finansieringsbehovet i Oslo høyere enn i ASSS-kommunene utenom Oslo, mens ASSS-kommunene utenom Oslo hadde høyere finansieringsbehov enn kommunene i resten av landet. ASSS-kommunene utenom Oslo hadde i 2010 et finansieringsbehov på 11,0 prosent av driftsinntektene, mens kommunene i resten av landet hadde et finansieringsbehov på 9,0 prosent. Oslo hadde et finansieringsbehov på 14,9 prosent. 4 Dette er et annet begrep enn det finansieringsbehovet som fremgår av KOSTRA-oppstillingen av regnskapene 17

18 Fra 2009 til 2010 var finansieringsbehovet uendret i ASSS-kommunene unntatt Oslo, mens finansieringsbehovet gikk ned i Oslo og opp i kommunene i resten av landet. Fra 2009 til 2010 gikk finansieringsbehovet gikk opp i fem av ASSS-kommunene og ned i fem. Blant ASSS-kommunene var finansieringsbehovet i tillegg til Oslo størst i Kristiansand og Drammen, der finansieringsbehovet var på henholdsvis 17,5 og 16,9 prosent av driftsinntektene. Når finansieringsbehovet var høyere i Kristiansand i 2010 enn i de øvrige ASSS-kommunene, skyldtes dette at Kristiansand hadde høyere investeringsutgifter enn de øvrige ASSSkommunene, mens høyere investeringsinntekter trakk i motsatt retning. I 2010 var det Trondheim som hadde lavest finansieringsbehov med 5,8 prosent av driftsinntektene. Når Trondheim hadde lavere finansieringsbehov enn de øvrige ASSSkommunene i 2010, skyldtes dette summen av at Trondheim hadde et relativt lave investeringsutgifter, høye investeringsinntekter og høyt netto driftsresultat. (3) I figur 9 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. Figur 9 Netto bruk av lån. Prosent av driftsinntekt. 2008, 2009 og ,4 17,8 17,1 19, ,4 11,1 9,3 7,8 7,9 6,7 8,9 5,7 10,1 10,7 10,7 10,1 11,3 14,6 13,5 12,4 11,7 8,5 8,8 12,5 14,9 11,9 9,4 11,6 11,0 6,9 10,610,8 9,6 8,79, ,0 0 Fredrikstad Bærum Bergen Stavanger Trondheim Tromsø Sandnes Drammen Kristiansand ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet I følge figur 9 var det også i 2010 høyere netto bruk av lån i ASSS-kommunene enn i kommunene i resten av landet. I ASSS-kommunene utenom Oslo utgjorde netto bruk av lån 11,6 prosent av driftsinntektene, mens netto bruk av lån var på 9,6 prosent i kommunene i resten av landet. I Oslo var netto bruk av lån 10,8 prosent. Blant ASSS-kommunene var netto bruk av lån høyest i Kristiansand med 19,4 prosent av driftsinntektene. Netto bruk av lån var lavest i Fredrikstad og Bærum med henholdsvis 7,8 og 7,9 prosent av driftsinntektene. Netto bruk av lån har økt noe i forhold til inntektene fra 2009 til 2010 i både ASSS-kommunene utenom Oslo, Oslo og i kommunene i resten av landet. Seks ASSS-kommuner hadde økning i netto bruk av lån sett i forhold til driftsinntektene fra 2009 til 2010, tre kommuner hadde nedgang mens en kommune hadde uendret andel. 18

19 (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 10 Netto fordringer i pst av driftsinntekt Bergen Sandnes Trondheim Bærum Stavanger Kristiansand Fredrikstad Drammen Tromsø ASSS unnt Oslo Oslo Resten av landet Vi ser av figur 10 at både ASSS-kommunene utenom Oslo, Oslo og kommunene i resten av landet hadde nedgang i netto fordringer i forhold til inntektene i både 2009 og ASSSkommunene hadde noe høyere netto fordringer enn kommunene i resten av landet. ASSSkommunene utenom Oslo hadde i 2010 netto fordringer tilsvarende -46 prosent av inntektene, mens kommunene i resten av landet hadde netto fordringer på -49 prosent. Oslo hadde netto fordringer tilsvarende -10 prosent av driftsinntektene. I ASSS-kommunene utenom Oslo gikk netto fordringer ned med 6 prosentenheter i forhold til driftsinntektene fra 2009 til 2010, mens netto fordringer gikk ned med 4 prosentenheter i kommunene i resten av landet. I Oslo ble netto fordringer redusert med 12 prosentenheter i forhold til driftsinntektene. I tillegg til Oslo gikk netto fordringer mest ned i Kristiansand og Drammen som begge hadde en nedgang på 13 prosentenheter. Tromsø hadde en økning i netto fordringer på 3 prosent av driftsinntektene, og var den eneste ASSS-kommunen med økning. Blant ASSS-kommunene var netto fordringer klart lavest i Tromsø med -101 prosent av driftsinntektene. I tillegg til Oslo var det relativt sett høyest netto fordringer i Bergen, Sandnes, Trondheim, Bærum og Stavanger som alle hadde netto fordringer på mellom -32 og -34 prosent av driftsinntektene. 19

20 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. Utgiftutjevningen 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 I denne rapporten viser vi tall for 2010 der vi både har brukt ny og gammel kostnadsnøkkel. 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 en inntekt 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 som har høyere netto driftsutgifter enn landsgjennomsnittet skal i prinsippet ha et bedre tjenestetilbud enn gjennomsnittet og vice versa. 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. Analysen viser bare forskjeller i ressursbruk. Det betyr at vi bare kan anta at forskjeller i ressursbruk (input) gir tilsvarende forskjeller i tjenestetilbudet (output). I tidligere rapporter har vi brukt produksjonsindeksene som er utviklet av Det tekniske beregningsutvalg for kommunal 20

21 og fylkeskommunal økonomi (TBU) som mål på forskjeller i kommunenes tjenesteproduksjon (output). Programkomiteen for ASSS-kommunene har pekt på at produksjonsindeksene er beheftet med en del svakheter, og at det derfor er stor usikkerhet ved analyser basert på disse indikatorene. I tillegg til at TBU har gjennomført et prosjekt for å videreutvikle produksjonsindeksene, har også KS gjennomført et prosjekt i samarbeid med ASSS-nettverkene med sikte på en ytterligere forbedring av produksjonsindeksene. Det er Senter for økonomisk analyse (SØF) som har utført begge prosjektene. Det legges opp til å ta produksjonsindeksene i bruk i ASSS-rapportene fra 2011, mens det for 2010 vil bli utarbeidet et tilleggskapittel til rapporten der vi vil benytte oss av produksjonsindeksene. Tilleggskapittelet vil foreligge senest i løpet av januar Alle anvendelser I dette kapitlet ser vi på hvordan ASSS-kommunene anvender sine fri 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 11 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. Vi har brukt den gamle kostnadsnøkkelen når vi har beregnet korrigert disponibel inntekt, i og med at det var denne kostnadsnøkkelen som ble lagt til grunn for fordelingen av rammetilskudd i I denne figuren og i de øvrige figurene i dette kapitlet er kommunene sortert etter korrigert disponibel inntekt i Figur 11. Fri disponibel inntekt (korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift). Avvik fra landsgjennomsnittet. Kroner per innbygger Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Gml 21

22 Figur 11 viser at av ASSS-kommunene var det Tromsø som hadde høyest korrigert fri disponibel inntekt i 2010, 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 forskjellene i prosent hadde Tromsø 7,0 prosent mer enn gjennomsnittet, mens Drammen hadde 10,8 prosent mindre. I tillegg til Tromsø hadde Bærum, Kristiansand og Stavanger korrigert disponibel inntekt over landsgjennomsnittet, mens Fredrikstad, Sandnes, Bergen og Trondheim hadde korrigert disponibel inntekt under gjennomsnittet i tillegg til Drammen. Oslo hadde korrigert disponibel inntekter om lag på landsgjennomsnittet. I 2010 lå korrigert disponibel inntekt per innbygger i ASSS-kommunene i gjennomsnitt (uvektet) om lag 800 kroner under landsgjennomsnittet. Korrigert disponibel inntekt i ASSS-kommunene gikk ned i forhold til landsgjennomsnittet i både 2009 og I 2008 lå korrigert disponibel inntekt i ASSS-kommunene om lag 300 kroner over landsgjennomsnittet per innbygger. (2) I figur 12 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 12. Netto driftsutgifter sektorene innenfor inntektssystemet*) Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Kroner per innbygger Gml 2010Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS *) Unntatt administrasjon Figur 12 viser at når vi korrigerer med den nye kostnadsnøkkelen i 2010, var ressursbruken innenfor tjenestesektorene som omfattes av inntektssystemet størst i Bærum og lavest i Drammen. Bærums 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 2010 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor disse sektorene i gjennomsnitt om lag 320 kroner under utgiftsbehovet per innbygger. Tre ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var høyere enn beregnet utgiftsbehov, mens syv ASSS-kommuner hadde lavere. 22

23 Ved å sammenlikne avvikene i 2010 basert på henholdsvis ny og gammel kostnadsnøkkel får vi frem effekten av skiftet i kostnadsnøkkel. Når vi ser på ASSS-kommunene samlet ser vi at ny kostnadsnøkkel gjorde at avviket mellom beregnet utgiftsbehov og netto driftsutgifter økte fra om lag -110 kroner per innbygger til om lag -320 kroner. Dette betyr at for ASSS-kommunene samlet, var beregnet utgiftsbehov i 2010 etter den nye kostnadsnøkkelen i gjennomsnitt om lag 210 kroner høyere per innbygger enn etter den gamle. Syv ASSS-kommuner fikk høyere beregnet utgiftsbehov som følge av den nye nøkkelen i 2010, mens tre ASSS-kommuner fikk lavere. Av ASSS-kommunene var det Oslo som fikk størst økning i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Oslo om lag 770 kroner lavere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag 590 kroner per innbygger høyere enn utgiftsbehovet. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har økt utgiftsbehovet i Oslo med om lag kroner per innbygger i Av ASSS-kommunene var det Bærum som fikk størst nedgang i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Bærum om lag kroner høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag 590 kroner per innbygger høyere enn utgiftsbehovet. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har redusert utgiftsbehovet i Bærum med om lag 660 kroner per innbygger i Ved å sammenlikne avvikene i netto driftsutgifter i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med tallene for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter ned med om lag 200 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Tromsø med om lag 590 kroner per innbygger, mens Stavanger hadde størst økning med om lag 480 kroner. Fra 2009 til 2010 hadde syv ASSSkommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens tre ASSS-kommuner hadde økning. (3) I figur 13 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. 23

24 Figur 13. Netto driftsutgifter administrasjon. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Kroner per innbygger Gml 2010Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Figur 13 viser at når vi korrigerer med den nye kostnadsnøkkelen i 2010, var ressursbruken innenfor administrasjon størst i Oslo og lavest i Sandnes. Oslos netto driftsutgifter til administrasjon var om lag 400 kroner høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Sandnes netto driftsutgifter var om lag kroner per innbygger lavere enn utgiftsbehovet. I 2010 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til administrasjon i gjennomsnitt om lag 410 kroner under utgiftsbehovet per innbygger. Av ASSS-kommuner var det bare Oslo som hadde netto driftsutgifter som var høyere enn beregnet utgiftsbehov, mens de ni øvrige ASSSkommunene hadde lavere. Ved å sammenlikne avvikene i 2010 basert på henholdsvis ny og gammel kostnadsnøkkel får vi frem effekten av skiftet i kostnadsnøkkel. Når vi ser på ASSS-kommunene samlet ser vi at ny kostnadsnøkkel gjorde at avviket mellom beregnet utgiftsbehov og netto driftsutgifter gikk ned fra om lag -530 kroner per innbygger til om lag -410 kroner. Dette betyr at for ASSSkommunene samlet, var beregnet utgiftsbehov i 2010 etter den nye kostnadsnøkkelen i gjennomsnitt om lag 120 kroner lavere per innbygger enn etter den gamle. Alle ASSSkommunene fikk lavere beregnet utgiftsbehov til administrasjon som følge av den nye nøkkelen i Ved å sammenlikne avvikene i netto driftsutgifter i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med tallene for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet var det ingen endring i netto driftsutgifter til administrasjon i forhold til utgiftsbehovet. Oslo hadde størst nedgang med om lag 340 kroner per innbygger, mens Kristiansand hadde størst økning med om lag 340 kroner. Fra 2009 til 2010 hadde fire ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter til administrasjon i forhold til utgiftsbehovet, mens seks ASSS-kommuner hadde økning. (4) 24

25 I figur 14 ser vi på hvor store netto driftsutgifter ASSS-kommunene hadde på de andre sektorene sammenliknet med landsgjennomsnittet regnet per innbygger. Tallene er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Figur 14. Netto driftsutgifter andre sektorer Avvik fra landsgjennomsnitt korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Kroner per innbygger Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Figur 14 viser at i 2010 var ressursbruken innenfor de andre sektorene størst i Bærum og lavest i Fredrikstad. Bærums netto driftsutgifter innenfor de andre sektorene var om lag 980 kroner høyere enn landsgjennomsnittet per innbygger, mens Fredrikstads netto driftsutgifter var om lag kroner per innbygger lavere enn landsgjennomsnittet. I 2010 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til andre sektorer i gjennomsnitt om lag 10 kroner under landsgjennomsnittet per innbygger. Syv ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var høyere enn beregnet utgiftsbehov, mens tre ASSS-kommuner hadde lavere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter opp med om lag 20 kroner per innbygger i forhold til landsgjennomsnittet fra 2009 til Økningen var størst i Tromsø med om lag kroner per innbygger, mens Sandnes hadde størst nedgang med om lag kroner. Fra 2009 til 2010 hadde seks ASSS-kommuner økning i netto driftsutgifter i forhold til landsgjennomsnittet, mens fire ASSS-kommuner hadde nedgang. (5) I figur 15 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 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. 25

26 Figur 15. Netto renteutgifter og avdrag. Avvik fra landsgjennomsnittet. Kroner per innbygger Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Figur 15 viser at i 2010 var netto renteutgifter og avdrag høyest i Fredrikstad og lavest i Drammen. Fredrikstads netto renteutgifter og avdrag var om lag kroner høyere enn landsgjennomsnittet per innbygger, mens Drammens netto renteutgifter og avdrag var om lag kroner per innbygger lavere enn landsgjennomsnittet. I 2010 lå ASSS-kommunenes netto renteutgifter og avdrag i gjennomsnitt om lag 120 kroner under landsgjennomsnittet per innbygger. Fem ASSS-kommuner hadde netto renteutgifter og avdrag som var høyere enn landsgjennomsnittet, mens fem ASSS-kommuner hadde lavere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto renteutgifter og avdrag ned med om lag 260 kroner per innbygger i forhold til landsgjennomsnittet fra 2009 til Nedgangen var størst i Drammen med om lag kroner per innbygger, mens Kristiansand hadde størst økning med om lag 450 kroner. Fra 2009 til 2010 hadde fire ASSS-kommuner nedgang i netto renteutgifter og avdrag i forhold til landsgjennomsnittet, mens seks ASSS-kommuner hadde økning. (6) I figur 16 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. 26

27 Figur 16. Netto driftsresultat. Avvik fra landsgjennomsnittet. Kroner per innbygger Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Figur 16 viser at i 2010 var netto driftsresultat per innbygger høyest i Trondheim og lavest i Fredrikstad. Trondheims netto driftsresultat var om lag kroner høyere enn landsgjennomsnittet per innbygger, mens Fredrikstads netto driftsresultat var om lag kroner per innbygger lavere enn landsgjennomsnittet. I 2010 lå ASSS-kommunenes netto driftsresultat i gjennomsnitt om lag 30 kroner under landsgjennomsnittet per innbygger. Fem ASSS-kommuner hadde netto driftsresultat som var lavere enn landsgjennomsnittet, mens fem ASSS-kommuner hadde høyere. Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsresultat opp med om lag 80 kroner per innbygger i forhold til landsgjennomsnittet fra 2009 til Økningen var størst i Drammen med om lag kroner per innbygger, mens Stavanger hadde størst nedgang med om lag kroner. Fra 2009 til 2010 hadde seks ASSS-kommuner økning i netto driftsresultat i forhold til landsgjennomsnittet, mens fire ASSS-kommuner hadde nedgang. 27

28 4.3. Grunnskole (1) Figur 17 viser at det er store forskjeller mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til grunnskole. For 2010 viser vi tall etter både gammel og ny kostnadsnøkkel. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt har lavere utgiftsbehov til grunnskole per innbygger enn landsgjennomsnittet. Når vi bruker den nye kostnadsnøkkelen var utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt 94,5 prosent av landsgjennomsnittet. Sandnes hadde høyest beregnet utgiftsbehov 107,0 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Oslo med 76,2 prosent. Figur 17. Grunnskole. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,10 1,05 1,00 0,95 0,90 0, Gml 2010Ny 0,80 0,75 0,70 0,65 0,60 Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Vi ser også at beregnet utgiftsbehov i ASSS-kommunene er høyere etter den nye kostnadsnøkkelen enn etter den gamle. Mens utgiftsbehovet i ASSS-kommunene etter den nye kostnadsnøkkelen var på 94,5 prosent, var utgiftsbehovet bare på 91,6 prosent etter den gamle. Ved å sammenlikne utgiftsbehovet i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med utgiftsbehovet for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet var det bare en svak økning i utgiftsbehovet per innbygger fra 2009 til Av ASSS-kommunene var det Oslo som hadde størst økning i utgiftsbehovet per innbygger fra 2009 til 2010, mens Trondheim hadde størst nedgang. Fra 2009 til 2010 hadde seks ASSS-kommuner økning i utgiftsbehovet til grunnskole per innbygger, mens fire ASSS-kommuner hadde nedgang. 28

29 (2) Figur 18 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til grunnskole sammenliknet med utgiftsbehovet. I 2010 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til grunnskole om lag kroner per innbygger. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. I tillegg er grunnskoletallene korrigert for forskjeller i andel elever i private/statlige skoler og tallene som er basert på den gamle kostnadsnøkkelen er også korrigert for forskjeller i tilskudd til minoritetsspråklige. Dette betyr at kommuner som ligger over beregnte utgiftsbehov i figur 18 også forventes å ha et tjenestetilbud innenfor grunnskole som ligger over landsgjennomsnittet og vice versa. Figur 18 Grunnskole ( tjenestetilbud ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Gml 2010Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Figur 18 viser at når vi korrigerer med den nye kostnadsnøkkelen i 2010, var ressursbruken innenfor grunnskole størst i Oslo og lavest i Drammen. Oslos netto driftsutgifter til grunnskole var om lag 80 kroner (1,1 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Drammens netto driftsutgifter var om lag kroner (11,6 pst) per innbygger lavere enn utgiftsbehovet. I 2010 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor grunnskole i gjennomsnitt om lag 440 kroner (4,9 pst) under utgiftsbehovet per innbygger. Syv ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var lavere enn beregnet utgiftsbehov, mens tre ASSS-kommuner hadde høyere. Ved å sammenlikne avvikene i 2010 basert på henholdsvis ny og gammel kostnadsnøkkel får vi frem effekten av skiftet i kostnadsnøkkel. Når vi ser på ASSS-kommunene samlet ser vi at ny kostnadsnøkkel gjorde at avviket mellom beregnet utgiftsbehov og netto driftsutgifter økte fra om lag -190 kroner per innbygger til om lag -440 kroner. Dette betyr at for ASSS-kommunene samlet, var beregnet utgiftsbehov i 2010 etter den nye kostnadsnøkkelen i gjennomsnitt om lag 240 kroner høyere per innbygger enn etter den gamle. Samtlige ASSS-kommuner fikk høyere beregnet utgiftsbehov til grunnskole som følge av den nye nøkkelen i I figur 20 fanger forskjellen mellom ny og gammel nøkkel også opp effekten av innlemmingen av tilskuddet til minoritetsspråklige, mens dett ikke fanges opp i figur

30 Av ASSS-kommunene var det Stavanger, Fredrikstad, Sandnes og Bærum som fikk størst økning i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Stavanger om lag 790 kroner lavere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag 400 kroner lavere. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har økt utgiftsbehovet i Stavanger med om lag 390 kroner per innbygger i Av ASSS-kommunene var det Bergen som fikk minst økning i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Bergen om lag 630 kroner lavere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag 580 kroner lavere enn utgiftsbehovet. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har økt utgiftsbehovet i Bergen med om lag 40 kroner per innbygger i Ved å sammenlikne avvikene i netto driftsutgifter i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med tallene for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter ned med om lag 110 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Bergen med om lag 450 kroner per innbygger, mens Oslo og Sandnes hadde størst økning med om lag 120 kroner hver. Fra 2009 til 2010 hadde seks ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens fire ASSSkommuner hadde økning. (3) Figur 19 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 19 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. Figur 19. Grunnskole ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Gml 2010Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS 30

31 Vi ser av figur 19 at det er en tendens til at kommuner med relativt lave inntekter bruker en større andel av inntektene sine til grunnskole enn kommuner med høyere inntekter. Dette tyder på at hensynet til et likeverdig tilbud innenfor grunnskole veier tungt. I figur 18 viste vi at Tromsø i 2010 brukte om lag 190 kroner mindre per innbygger til grunnskole enn beregnet utgiftsbehov, mens figur 19 viser at Tromsø brukte om lag 700 kroner mindre enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. På tilsvarende måte fant vi i figur 18 at Drammen brukte om lag kroner mindre enn beregnet utgiftsbehov per innbygger til grunnskole, mens figur 19 viser at Drammen bruker om lag 20 kroner mer per innbygger enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. I 2010 brukte seks av ASSS-kommunene en mindre andel av inntektene til grunnskole enn landsgjennomsnittet, mens fire ASSS-kommuner brukte mer Pleie og omsorg (1) Figur 20 viser at det er store forskjeller mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til pleie og omsorg. For 2010 viser vi tall etter både gammel og ny kostnadsnøkkel. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt har lavere utgiftsbehov til pleie og omsorg per innbygger enn landsgjennomsnittet. Når vi bruker den nye kostnadsnøkkelen var utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt 88,2 prosent av landsgjennomsnittet. Fredrikstad hadde høyest beregnet utgiftsbehov 102,1 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Tromsø med 73,1 prosent. Figur 20. Pleie og omsorg. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,10 1,05 1,00 0,95 0,90 0,85 0, Gml 2010Ny 0,75 0,70 0,65 0,60 0,55 0,50 Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Vi ser også at beregnet utgiftsbehov i ASSS-kommunene er noe høyere etter den nye kostnadsnøkkelen enn etter den gamle. Mens utgiftsbehovet i ASSS-kommunene etter den nye kostnadsnøkkelen var på 88,2 prosent, var utgiftsbehovet på 87,5 prosent etter den gamle. 31

32 Ved å sammenlikne utgiftsbehovet i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med utgiftsbehovet for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet var det bare en svak nedgang i utgiftsbehovet per innbygger fra 2009 til Av ASSS-kommunene var det Fredrikstad som hadde størst nedgang i utgiftsbehovet per innbygger fra 2009 til 2010, mens Bærum hadde størst økning. Fra 2009 til 2010 hadde seks ASSS-kommuner nedgang i utgiftsbehovet til pleie og omsorg per innbygger, mens fire ASSS-kommuner hadde økning. (2) Figur 21 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til pleie og omsorg sammenliknet med utgiftsbehovet. I 2010 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til pleie og omsorg om lag kroner per innbygger. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Dette betyr at kommuner som ligger over beregnet utgiftsbehov i figur 21 også forventes å ha et tjenestetilbud innenfor pleie og omsorg som ligger over landsgjennomsnittet og vice versa. Figur 21. Pleie og omsorg ( tjenestetilbud ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Gml 2010Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Figur 21 viser at når vi korrigerer med den nye kostnadsnøkkelen i 2010, var ressursbruken innenfor pleie og omsorg størst i Bærum og lavest i Trondheim. Bærums netto driftsutgifter til pleie og omsorg var om lag kroner (15,6 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Trondheims netto driftsutgifter var om lag kroner (9,2 pst) per innbygger lavere enn utgiftsbehovet. I 2010 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor pleie og omsorg i gjennomsnitt om lag 260 kroner (2,4 pst) over utgiftsbehovet per innbygger. Seks ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var høyere enn beregnet utgiftsbehov, mens fire ASSS-kommuner hadde lavere. Ved å sammenlikne avvikene i 2010 basert på henholdsvis ny og gammel kostnadsnøkkel får vi frem effekten av skiftet i kostnadsnøkkel. Når vi ser på ASSS-kommunene samlet ser vi at ny kostnadsnøkkel gjorde at avviket mellom netto driftsutgifter og beregnet utgiftsbehov gikk ned fra om lag +350 kroner per innbygger til om lag +260 kroner. Dette betyr at for ASSSkommunene samlet, var beregnet utgiftsbehov i 2010 etter den nye kostnadsnøkkelen i gjennomsnitt om lag 100 kroner høyere per innbygger enn etter den gamle. Fem ASSS- 32

33 kommuner fikk lavere beregnet utgiftsbehov til pleie og omsorg følge av den nye nøkkelen i 2010 og fem ASSS-kommuner fikk høyere. Av ASSS-kommunene var det Tromsø som fikk størst økning i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Tromsø om lag 310 kroner høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag kroner høyere. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har økt utgiftsbehovet i Tromsø med om lag 890 kroner per innbygger i Av ASSS-kommunene var det Bærum som fikk størst nedgang i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Bærum om lag kroner høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag kroner høyere enn utgiftsbehovet. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har redusert utgiftsbehovet i Bærum med om lag 640 kroner per innbygger i Ved å sammenlikne avvikene i netto driftsutgifter i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med tallene for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter opp med om lag 20 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Økningen var størst i Stavanger med om lag 830 kroner per innbygger, mens Drammen hadde størst nedgang med om lag 480 kroner. Fra 2009 til 2010 hadde seks ASSSkommuner økning i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens fire ASSS-kommuner hadde nedgang. (3) Figur 22 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 viser hvordan den enkelte kommune prioriterer pleie og omsorg sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figur 22 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. Figur 22. Pleie og omsorg ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Gml 2010Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS 33

34 I figur 21 viste vi at Tromsø i 2010 brukte om lag 310 kroner mer per innbygger til pleie og omsorg enn beregnet utgiftsbehov, mens figur 22 viser at Tromsø brukte om lag 380 kroner mindre enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. På tilsvarende måte fant vi i figur 21 at Drammen brukte om lag 730 kroner mindre enn beregnet utgiftsbehov per innbygger til pleie og omsorg, mens figur 23 viser at Drammen bruker om lag 680 kroner mer per innbygger enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. I 2010 brukte syv av ASSS-kommunene en større andel av inntektene til pleie og omsorg enn landsgjennomsnittet, mens tre ASSS-kommuner brukte mindre. 34

35 4.5. Kommunehelse (1) Figur 23 viser forskjellen mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til kommunehelse. For 2010 viser vi tall etter både gammel og ny kostnadsnøkkel. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt har lavere utgiftsbehov til kommunehelse per innbygger enn landsgjennomsnittet. Når vi bruker den nye kostnadsnøkkelen var utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt 90,7 prosent av landsgjennomsnittet. Tromsø hadde høyest beregnet utgiftsbehov med 95,9 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Drammen, Bærum og Oslo som alle hadde 88,8 prosent. Figur 23. Kommunehelse. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,05 1,00 0,95 0,90 0, Gml 2010Ny 0,80 0,75 0,70 Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Vi ser også at beregnet utgiftsbehov i ASSS-kommunene er klart lavere etter den nye kostnadsnøkkelen enn etter den gamle. Mens utgiftsbehovet i ASSS-kommunene etter den nye kostnadsnøkkelen var på 90,7 prosent, var utgiftsbehovet på 100,0 prosent etter den gamle. Ved å sammenlikne utgiftsbehovet i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med utgiftsbehovet for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at det bare har vært små endringer både for ASSS-kommunene samlet og de enkelte ASSS-kommunene. 35

36 (2) Figur 24 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til kommunehelse sammenliknet med utgiftsbehovet. I 2010 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til kommunehelse om lag kroner per innbygger. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Dette betyr at kommuner som ligger over beregnet utgiftsbehov i figur 24 også forventes å ha et tjenestetilbud innenfor kommunehelse som ligger over landsgjennomsnittet og vice versa. Figur 24 Kommunehelse ( tjenestetilbud ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Gml 2010Ny Figur 24 viser at når vi korrigerer med den nye kostnadsnøkkelen i 2010, var ressursbruken innenfor kommunehelse størst i Bærum og lavest i Bergen. Bærums netto driftsutgifter til kommunehelse var om lag 330 kroner (20,4 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Bergens netto driftsutgifter var om lag 190 kroner (11,5 pst) per innbygger lavere enn utgiftsbehovet. I 2010 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor kommunehelse i gjennomsnitt om lag 40 kroner (2,2 pst) under utgiftsbehovet per innbygger. Syv ASSSkommuner hadde netto driftsutgifter som var lavere enn beregnet utgiftsbehov, mens tre ASSSkommuner hadde høyere. Ved å sammenlikne avvikene i 2010 basert på henholdsvis ny og gammel kostnadsnøkkel får vi frem effekten av skiftet i kostnadsnøkkel. Når vi ser på ASSS-kommunene samlet ser vi at ny kostnadsnøkkel gjorde at avviket mellom netto driftsutgifter og beregnet utgiftsbehov gikk ned fra om lag -210 kroner per innbygger til om lag -40 kroner. Dette betyr at for ASSS-kommunene samlet, var beregnet utgiftsbehov i 2010 etter den nye kostnadsnøkkelen i gjennomsnitt om lag 170 kroner lavere per innbygger enn etter den gamle. Alle ASSS-kommunene fikk lavere beregnet utgiftsbehov til kommunehelse som følge av den nye nøkkelen i Av ASSS-kommunene var det Bærum som fikk størst nedgang i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Bærum om lag 330 kroner høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag 80 kroner høyere. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har redusert utgiftsbehovet i Bærum med om lag 250 kroner per innbygger i

37 Av ASSS-kommunene var det Tromsø som fikk minst nedgang i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Tromsø om lag 140 kroner lavere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag 220 kroner høyere enn utgiftsbehovet. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har redusert utgiftsbehovet i Tromsø med om lag 70 kroner per innbygger i Ved å sammenlikne avvikene i netto driftsutgifter i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med tallene for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter ned med om lag 20 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Drammen med om lag 150 kroner per innbygger, mens Bærum og Kristiansand hadde størst økning med om lag 70 kroner hver. Fra 2009 til 2010 hadde fem ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens fem ASSSkommuner hadde økning. (3) Figur 25 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 viser hvordan den enkelte kommune prioriterer kommunehelse sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figur 25 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. Figur 25 Kommunehelse ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Gml 2010Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS I figur 24 viste vi at Tromsø i 2010 brukte om lag 140 kroner mindre per innbygger til kommunehelse enn beregnet utgiftsbehov, mens figur 25 viser at Tromsø brukte om lag 240 kroner mindre enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. På tilsvarende måte fant vi i figur 24 at Drammen brukte om lag 10 kroner mer enn beregnet utgiftsbehov per innbygger til kommunehelse, mens figur 25 viser at Drammen 37

38 bruker om lag 210 kroner mer per innbygger enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. I 2010 brukte syv av ASSS-kommunene en mindre andel av inntektene til kommunehelse enn landsgjennomsnittet, mens tre ASSS-kommuner brukte mer Sosialtjenesten (1) Figur 26 viser forskjellen mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til sosialtjenesten. For 2010 viser vi tall etter både gammel og ny kostnadsnøkkel. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt har høyere utgiftsbehov til sosialtjenesten per innbygger enn landsgjennomsnittet. Når vi bruker den nye kostnadsnøkkelen var utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt 117,3 prosent av landsgjennomsnittet. Oslo hadde høyest beregnet utgiftsbehov med 188,0 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Tromsø som hadde 91,3 prosent. Figur 26. Sosialtjenesten. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1, Gml 2010Ny 1,2 1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Vi ser også at beregnet utgiftsbehov i ASSS-kommunene er noe høyere etter den nye kostnadsnøkkelen enn etter den gamle. Mens utgiftsbehovet i ASSS-kommunene etter den nye kostnadsnøkkelen var på 117,3 prosent, var utgiftsbehovet på 116,2 prosent etter den gamle. Ved å sammenlikne utgiftsbehovet i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med utgiftsbehovet for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet var det bare en svak nedgang i utgiftsbehovet per innbygger fra 2009 til Av ASSS-kommunene var det Drammen som hadde størst nedgang i utgiftsbehovet per innbygger fra 2009 til 2010, mens Tromsø hadde størst økning. Fra 2009 til 2010 hadde seks ASSS-kommuner nedgang i utgiftsbehovet til sosialtjenesten per innbygger, mens fire ASSS-kommuner hadde økning. 38

39 (2) Figur 27 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til sosialtjenesten sammenliknet med utgiftsbehovet. I 2010 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til sosialtjenesten om lag kroner per innbygger. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Dette betyr at kommuner som ligger over beregnet utgiftsbehov i figur 27 også forventes å ha et tjenestetilbud innenfor pleie og omsorg som ligger over landsgjennomsnittet og vice versa. Figur 27. Sosialtjenesten ( tjenestetilbud ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Gml 2010Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Figur 27 viser at når vi korrigerer med den nye kostnadsnøkkelen i 2010, var ressursbruken innenfor sosialtjenesten størst i Bergen og lavest i Drammen. Bergens netto driftsutgifter til sosialtjenesten var om lag 340 kroner (13,3 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Drammens netto driftsutgifter var om lag 500 kroner (16,1 pst) per innbygger lavere enn utgiftsbehovet. I 2010 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor sosialtjenesten i gjennomsnitt om lag 90 kroner (3,0 pst) under utgiftsbehovet per innbygger. Seks ASSSkommuner hadde netto driftsutgifter som var lavere enn beregnet utgiftsbehov, mens fire ASSSkommuner hadde høyere. Ved å sammenlikne avvikene i 2010 basert på henholdsvis ny og gammel kostnadsnøkkel får vi frem effekten av skiftet i kostnadsnøkkel. Når vi ser på ASSS-kommunene samlet ser vi at ny kostnadsnøkkel gjorde at avviket mellom netto driftsutgifter og beregnet utgiftsbehov gikk opp fra om lag -70 kroner per innbygger til om lag -90 kroner. Dette betyr at for ASSS-kommunene samlet, var beregnet utgiftsbehov i 2010 etter den nye kostnadsnøkkelen i gjennomsnitt om lag 30 kroner høyere per innbygger enn etter den gamle. Fire ASSS-kommuner fikk høyere beregnet utgiftsbehov til sosialtjenesten som følge av den nye nøkkelen i 2010, mens seks kommuner fikk lavere. Av ASSS-kommunene var det Oslo som fikk størst økning i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Oslo om lag 320 kroner lavere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag 460 kroner høyere. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har økt utgiftsbehovet i Oslo med om lag 780 kroner per innbygger i

40 Av ASSS-kommunene var det Tromsø som fikk størst nedgang i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Tromsø om lag 10 kroner høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag 260 kroner lavere enn utgiftsbehovet. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har redusert utgiftsbehovet i Tromsø med om lag 280 kroner per innbygger i Ved å sammenlikne avvikene i netto driftsutgifter i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med tallene for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter ned med om lag 80 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Trondheim med om lag 250 kroner per innbygger, mens Oslo hadde størst økning med om lag 140 kroner. Fra 2009 til 2010 hadde syv ASSS-kommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens tre ASSS-kommuner hadde økning. (3) Figur 28 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 viser hvordan den enkelte kommune prioriterer sosialhjelptjenester sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figur 28 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. Figur 28. Sosialtjenesten ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Gml 2010Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS I figur 27 viste vi at Tromsø i 2010 brukte om lag 10 kroner mer per innbygger til sosialtjenesten enn beregnet utgiftsbehov, mens figur 28 viser at Tromsø brukte om lag 110 kroner mindre enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. På tilsvarende måte fant vi i figur 27 at Drammen brukte om lag 500 kroner mindre enn beregnet utgiftsbehov per innbygger til sosialtjenesten, mens figur 28 viser at Drammen bruker om lag 250 kroner mindre per innbygger enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. 40

41 I 2010 brukte syv av ASSS-kommunene en mindre andel av inntektene til sosialtjenesten enn landsgjennomsnittet, mens tre ASSS-kommuner brukte mer Barnevern (1) Figur 29 viser forskjellen mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til barnevern. For 2010 viser vi tall etter både gammel og ny kostnadsnøkkel. Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt har høyere utgiftsbehov til barnevern per innbygger enn landsgjennomsnittet. Når vi bruker den nye kostnadsnøkkelen var utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt 103,3 prosent av landsgjennomsnittet. Oslo hadde høyest beregnet utgiftsbehov med 116,6 prosent, mens utgiftsbehovet var lavest i Sandnes som hadde 99,0 prosent. Figur 29 Barnevern. Beregnet utgiftsbehov. Indeks. Landsgjennomsnitt = 1, ,20 1,15 1,10 1,05 1,00 0, Gml 2010Ny 0,90 0,85 0,80 0,75 0,70 Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Vi ser også at beregnet utgiftsbehov i ASSS-kommunene er noe høyere etter den nye kostnadsnøkkelen enn etter den gamle. Mens utgiftsbehovet i ASSS-kommunene etter den nye kostnadsnøkkelen var på 103,3 prosent, var utgiftsbehovet på 102,3 prosent etter den gamle. Ved å sammenlikne utgiftsbehovet i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med utgiftsbehovet for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet var det bare en svak nedgang i utgiftsbehovet per innbygger fra 2009 til Av ASSS-kommunene var det Trondheim og Kristiansand som hadde størst nedgang i utgiftsbehovet per innbygger fra 2009 til 2010, mens Sandnes hadde størst økning. Fra 2009 til 2010 hadde ni ASSS-kommuner nedgang i utgiftsbehovet til barnevern per innbygger, mens det bare var Sandnes som hadde økning. (2) Figur 30 viser ASSS-kommunenes netto driftsutgifter til barnevern sammenliknet med utgiftsbehovet. I 2010 var gjennomsnittlig utgiftsbehov til barnevern om lag kroner per innbygger. Alle tall er korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift. Dette betyr at kommuner som ligger over beregnet utgiftsbehov i figur 30 også forventes å ha et tjenestetilbud innenfor barnevern som ligger over landsgjennomsnittet og vice versa. 41

42 Figur 30. Barnevern ( tjenestetilbud ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kroner per innbygger Gml 2010Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS Figur 30 viser at når vi korrigerer med den nye kostnadsnøkkelen i 2010, var ressursbruken innenfor barnevern størst i Trondheim og Bergen og lavest i Sandnes og Bærum. Trondheims netto driftsutgifter til barnevern var om lag 200 kroner (14,1 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Sandnes netto driftsutgifter var om lag 180 kroner (13,4 pst) per innbygger lavere enn utgiftsbehovet. I 2010 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor barnevern i gjennomsnitt om lag likt med utgiftsbehovet per innbygger. Fem ASSSkommuner hadde netto driftsutgifter som var lavere enn beregnet utgiftsbehov, mens fem ASSSkommuner hadde høyere. Ved å sammenlikne avvikene i 2010 basert på henholdsvis ny og gammel kostnadsnøkkel får vi frem effekten av skiftet i kostnadsnøkkel. Når vi ser på ASSS-kommunene samlet ser vi at ny kostnadsnøkkel gjorde at avviket mellom netto driftsutgifter og beregnet utgiftsbehov gikk ned fra om lag 10 kroner per innbygger til om lag 0 kroner. Dette betyr at for ASSS-kommunene samlet, var beregnet utgiftsbehov i 2010 etter den nye kostnadsnøkkelen i gjennomsnitt om lag 10 kroner høyere per innbygger enn etter den gamle. Fem ASSS-kommuner fikk høyere beregnet utgiftsbehov til barnevern som følge av den nye nøkkelen i 2010, mens fem kommuner fikk lavere. Av ASSS-kommunene var det Oslo som fikk størst økning i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Oslo om lag 160 kroner lavere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag 30 kroner høyere. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har økt utgiftsbehovet i Oslo med om lag 190 kroner per innbygger i Av ASSS-kommunene var det Fredrikstad som fikk størst nedgang i beregnet utgiftsbehov som følge av den nye kostnadsnøkkelen. Etter ny kostnadsnøkkel var netto driftsutgifter i Fredrikstad om lag 60 kroner høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger i 2010, mens etter den gamle nøkkelen var driftsutgiftene om lag 10 kroner lavere enn utgiftsbehovet. Det vil si at den nye kostnadsnøkkelen har redusert utgiftsbehovet i Fredrikstad med om lag 70 kroner per innbygger i

43 Ved å sammenlikne avvikene i netto driftsutgifter i 2010 etter gammel kostnadsnøkkel med tallene for 2009 får vi frem endringstall fra 2009 til Vi ser at for ASSS-kommunene samlet gikk netto driftsutgifter ned med om lag 30 kroner per innbygger sammenliknet med utgiftsbehovet. Nedgangen var størst i Sandnes med om lag 140 kroner per innbygger, mens Drammen hadde størst økning med om lag 110 kroner. Fra 2009 til 2010 hadde seks ASSSkommuner nedgang i netto driftsutgifter i forhold til utgiftsbehovet, mens fire ASSS-kommuner hadde økning. (3) Figur 31 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 viser hvordan den enkelte kommune prioriterer barnevern sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figur 31 vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. Figur 31. Barnevern ( prioritering ). Netto driftsutgifter ekskl avskrivninger. Avvik fra beregnet utgiftsbehov korrigert for forskjeller i inntektsgrunnlag, pensjonsinnskudd og arbeidsgiveravgift etc. Kr per innbygger Gml Ny Tromsø Bærum Kristian sand Stavanger Oslo Trondheim Bergen Sandnes Fredrik stad Drammen ASSS I figur 30 viste vi at Tromsø i 2010 brukte om lag 50 kroner mindre per innbygger til barnevern enn beregnet utgiftsbehov, mens figur 32 viser at Tromsø brukte om lag 120 kroner mindre enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. På tilsvarende måte fant vi i figur 29 at Drammen brukte om lag 130 kroner mer enn beregnet utgiftsbehov per innbygger til barnevern, mens figur 27 viser at Drammen bruker om lag 280 kroner mer per innbygger enn om kommunen skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. I 2010 brukte fem av ASSS-kommunene en større andel av inntektene til barnevern enn landsgjennomsnittet, mens fem ASSS-kommuner brukte mindre. 43

44 4.8. Befolkningsprognoser og fremtidig utvikling i utgiftsbehov Befolkningsutvikling og prognoser Beregningene i dette kapitlet bygger på SSBs befolkningsfremskrivning i juni 2011 MMMMalternativet. Vi ser av figur 32 at det forventes klart sterkere befolkningsvekst vekst frem mot 2017 i ASSSkommunene enn i resten av landet. I ASSS-kommunene forventes det en befolkningsvekst på 11 prosent frem til 2017, mens det i resten av landet forventes en vekst på 7 prosent. Av ASSSkommunene er det Sandnes som har størst forventet befolkningsvekst med 14 ½ prosent og Bærum og Fredrikstad som har lavest med 8 prosent. Figur 32 Innbyggere i alt ASSS Resten av landet Fredrikstad Sandnes Bærum Også i perioden fra 2005 til 2011 har befolkningsveksten vært klart høyere i ASSS-kommunene enn i resten av landet. I 2005 var innbyggertallet i ASSS-kommunene 10 prosent lavere enn i 2010, mens antall innbyggere i resten av landet var 4 ½ prosent lavere. Av ASSS-kommunene var det Sandnes som hadde høyest vekst fra 2005 til 2011 og Fredrikstad som hadde lavest. I Sandnes var innbyggertallet i prosent lavere enn i 2011, mens i Fredrikstad var innbyggertallet 5 ½ prosent lavere. Figur 33 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. 44

45 Figur 33 Innbyggere 0 5 år ASSS Resten av landet Stavanger Bærum Oslo Vi ser at ASSS-kommunene frem mot 2017 kan forvente en klart 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 14 prosent frem til 2017, mens det i resten av landet forventes en vekst på 8 prosent. Av ASSS-kommunene er det Stavanger som har størst forventet befolkningsvekst i aldersgruppen med 22 prosent og Bærum som har lavest med 3 ½ prosent. Også i perioden fra 2005 til 2011 har veksten i innbyggere 0 5 år vært klart høyere i ASSSkommunene enn i resten av landet. I 2005 var antall innbyggere 0 5 år i ASSS-kommunene 11 ½ prosent lavere enn i 2011, mens antall innbyggere 0 5 år i resten av landet var 1 ½ prosent lavere. Av ASSS-kommunene var det Oslo som hadde høyest vekst og Bærum som hadde lavest. I Oslo var antall innbyggere 0 5 år 17 prosent lavere i 2005 enn i 2011, mens i Bærum var innbyggertallet 3 ½ prosent lavere. Figur 3 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 34 Innbyggere 6 15 år ASSS Resten av landet Oslo Tromsø

46 Vi ser at innbyggere 6 15 år forventes å øke klart sterkere frem mot 2016 i ASSS-kommunene enn i resten av landet. I ASSS-kommunene forventes det en vekst i innbyggere 6 15 år på 9 ½ prosent frem til 2017, mens det i resten av landet forventes en økning på 1 ½ prosent. Av ASSS-kommunene er det Oslo som har størst forventet befolkningsvekst i aldersgruppen med 16 ½ prosent og Tromsø som har lavest med 1 prosent. Også i perioden fra 2005 til 2011 har veksten i innbyggere 6 15 år vært høyere i ASSSkommunene enn i resten av landet. I 2005 var antall innbyggere 6 15 år i ASSS-kommunene 2 ½ prosent lavere enn i 2011, mens antall innbyggere 6 15 år i resten av landet var 2 prosent høyere. Av ASSS-kommunene var det Oslo som hadde høyest vekst og Tromsø som hadde lavest. I Oslo var antall innbyggere 6 15 år 8 prosent lavere i 2005 enn i 2011, mens i Tromsø var innbyggertallet 4 prosent høyere. Figur 35 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 35 Innbyggere år ASSS Resten av landet Kristiansand Tromsø Bærum Vi ser at frem mot 2017 forventes antall innbyggere år å øke om lag like mye i ASSSkommunene og i resten av landet. I ASSS-kommunene forventes det en vekst i innbyggere år på 30 ½ prosent frem til 2017, 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 43 ½ prosent og Kristiansand som har lavest med en økning på 22 ½ prosent. I perioden fra 2005 til 2011 har antall innbyggere år økt noe mindre i ASSS-kommunene enn i kommunene i resten av landet. I 2005 var antall innbyggere år i ASSS-kommunene 4 prosent lavere enn i 2011, mens antall innbyggere år i resten av landet var 7 prosent lavere. Av ASSS-kommunene var det Tromsø som hadde høyest vekst og Bærum som hadde lavest. I Tromsø var antall innbyggere år 16 prosent lavere i 2005 enn i 2011, mens i Bærum var innbyggertallet 1 prosent høyere. 46

47 Figur 36 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 36 Innbyggere år ASSS Resten av landet Bærum Kristiansand Oslo Vi ser at innbyggere år frem mot 2017 forventes å gå mer ned i ASSS-kommunene enn i resten av landet. I ASSS-kommunene forventes det en nedgang i innbyggere år på 6 ½ prosent frem til 2017, mens det i resten av landet forventes en nedgang på 3 prosent. Av ASSS-kommunene er det Kristiansand som har størst forventet befolkningsvekst i aldersgruppen med 2 ½ prosent og Bærum som har lavest med en nedgang på 13 ½ prosent. I perioden fra 2005 til 2011 har ASSS-kommunene hatt nedgang i antall innbyggere år mens resten av landet har hatt økning. I 2005 var antall innbyggere år i ASSSkommunene 3 prosent høyere enn i 2011, mens antall innbyggere år i resten av landet var ½ prosent lavere. Av ASSS-kommunene var det Bærum som hadde høyest vekst og Oslo som har hatt størst nedgang. I Bærum var antall innbyggere år 10 ½ prosent lavere i 2005 enn i 2011, mens i Oslo var innbyggertallet 13 prosent høyere. Figur 37 viser veksten i antall innbyggere over 89 år i ASSS-kommunene og i resten av landet. I tillegg inngår ASSS-kommunene med høyest og lavest vekst. 47

48 Figur 37 Innbyggere 90 år og over ASSS Resten av landet Bærum Kristiansand Oslo Vi ser at frem mot 2017 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 11 ½ prosent frem til 2017, mens det i resten av landet forventes en økning på 15 ½ prosent. Av ASSS-kommunene er det Bærum som har størst forventet befolkningsvekst i aldergruppen med 31 ½ prosent og Oslo som har lavest med 1 ½ prosent. I perioden fra 2005 til 2011 har ASSS-kommunene hatt om lag samme vekst i antall innbyggere 90 år og over som resten av landet. I 2005 var antall innbyggere 90 år og over i ASSSkommunene 12 prosent lavere enn i 2011, mens antall innbyggere 90 år og over i resten av landet var 12 ½ prosent lavere. Av ASSS-kommunene var det Kristiansand og Bærum som hadde høyest vekst og Oslo som hadde lavest. I Kristiansand og Bærum var antall innbyggere 90 år og over 33 ½ prosent lavere i 2005 enn i 2011, mens i Oslo var innbyggertallet 16 ½ prosent lavere. 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. Det er videre forutsatt at utgiftene til barnehager følger aldersgruppen 0 5 år. Beregningene er basert på den nye kostnadsnøkkelen. Vi har imidlertid fordelt brutto driftsutgift per innbygger i de ulike aldersgruppene i 2011 etter en litt annen metode enn det TBU har basert seg på så langt. Ved å beregne ulike satser per innbygger i ulike aldersgrupper og bruke disse på anslagene for befolkningsutviklingen fremover, kan vi beregne demografikostnadene for hver kommune. Demografikostnaden viser hvor mye brutto driftsutgifter må øke i årene fremover gitt at kommunen viderefører standard og dekningsgrad på samme nivå som for landsgjennomsnittet i 2011 og forutsatt at produktiviteten er konstant. Frem til 2017 tilsier befolkningsutviklingen at brutto driftsutgifter i ASSS-kommunene må øke med om lag 10 ½ prosent for å kunne videreføre standarder og dekningsgrader fra Dette er klart mer enn i resten av landet som må ha en økning på 6 prosent. 48

49 I tabell 38 har vi anslått hva dette vil utgjøre i 2011-kroner. Figur 38 ASSS-kommunene Demografikostnader 1000 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 Fra 2011 til 2017 innebærer dette en økning i driftsutgiftene på om lag mill. kroner, hvorav om lag mill. kroner kan henføres til aldersgruppen 6 15 år, om lag mill. kroner til aldersgruppen 0 5 år og om lag mill. kroner til aldersgruppen 67 år og over. Prognosene tilsier at demografikostnadene vil være stabile gjennom perioden. For 2012 er demografikostnadene beregnet til mill. kroner, mens kostnadene for 2017 er beregnet til mill. kroner. Når det gjelder aldersgruppene 67 år og over forventes det at den årlige veksten i utgiftsbehov vil avta frem mot 2017, mens det forventes økt årlig vekst i utgiftsbehov knyttet til aldergruppen 6-15 år. Frem mot 2017 vil ASSS-kommunene, som omfatter 33 prosent av landets befolkning stå for 43 prosent av veksten i utgiftsbehov på landsbasis. Det er klare forskjeller mellom hvordan veksten i utgiftsbehov er sammensatt i ASSS-kommunene og kommunene i resten av landet. Økt utgiftsbehov innenfor grunnskole og barnehager utgjør en klart høyere andel av veksten i utgiftsbehov i ASSS-kommunene enn for kommunene i resten av landet, mens det motsatte er tilfelle for de eldre aldersgruppene. Dette går frem av tabell 1. Tabell 1 Økning i utgiftsbehov fra 2010 til 2016 fordelt på ASSS-kommunene og resten av landet. Mill kr ASSS-kommunene Resten av landet Sum 0-5 år år år år år år Sum

50 TBU presiserer at beregningene for kommunesektoren knyttet til den demografiske utviklingen må betraktes mer som grove anslag enn som eksakte svar. Vi vil understreke at dette gjelder i enda større grad for de kommunevise beregningene som gjøres i dette kapitlet. 50

51 5. Ressursbruk og kvalitet - tjenesteområdene i ASSSnettverkene I kommunerapportene presenteres tjenesteområder og indikatorer pr kommune og det er brukt konserntall inklusive sosiale utgifter for hele perioden 2008 til KS har gjort beregninger (ny korreksjonskoeffisient) for sosiale utgifter. Det er for 2010 på enkelte tjenester foretatt en vurdering av korreksjon på nettoutgifter, men indikatorene for brutto/-korrigerte driftsutgifter skal være de samme som tallene (som ble brukt i vårens utfordringsnotater). I denne delen av hovedrapporten presenteres indikatorer for alle ASSS-kommunene samlet i tidsserie for perioden for hver sektor. Noen vises for hele perioden og noen indikatorer viser bare for Denne delen av rapporten gir kommunene grunnlag for å vurdere sine tjenesteområder over tid sammenliknet med de andre ASSS-kommunene, i forhold til sektorvise prioriteringer og tiltak. Det er gjort et utvalg av indikatorer som presenteres, og mer detaljer for den enkelte kommune, samt kommentarer og forklaring finnes i del 2 og 3 i hovedrapporten (dette dokumentet), og i kommunerapportene. Det er utarbeidet en kommunerapport for hver kommune, der alle tjenesteområdene gjennomgås og man ser på data for enkeltkommuner og relaterer til snitt for ASSS. Dette kapittelet i rapporten er basert på Kostra-konserndata for 2010 publisert pr. 15. juni Grunnskoletjenester Utvalgte indikatorer 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, men også andre nøkkeltall/indikatorer vises Oppsummering/helhetsvurdering Nettverket har som oppgave å få fram pålitelig statistikk som kan gi grunnlag for gode beslutninger. Samtidig må vi sørge for å se helhet og ha en overordnet tilnærming når vi skal gi administrasjon og politikere i kommunene et best mulig beslutningsgrunnlag. Datapresentasjonene nedenfor må ses i lys av dette. Generelt er det betydelig variasjon mellom ASSS-kommunene når det gjelder både ressursinnsats og resultater, men ressursinnsats og resultater varierer ikke alltid i takt. Sterke eller svake resulter avhenger av en rekke forhold, og kvaliteten på skolen er bare en av mange faktorer som spiller inn. Forhold knyttet til hjemmet og foreldrene er stadig viktige for elevenes prestasjoner. Det går likevel igjen at kommuner som har sterkt fokus på grunnleggende ferdigheter, og har gode læringsresultater som viktigste mål for hele sektoren og for alle tiltak, får framgang. 51

52 Spesialundervisning har også det siste året fått oppmerksomhet i nettverket. De fleste kommunene melder tilbake at de ønsker å styrke den ordinære undervisningen slik at flest mulig elever kan få sin opplæring sammen med gruppen de vanligvis tilhører. Ved å gi god tilpasset opplæring vil behovet for spesialundervisning reduseres. Flere har også redusert omfanget av spesialundervisning ved å endre administrative rutiner som kan bidra til økt bruk av spesialundervisning. Ved for eksempel å endre praksis for ressurstildeling til skolene, kan en sikre at det bare er faglige begrunnelser for å tildele timer til spesialundervisning. KS har våren 2011 satt i gang ett forsknings- og utviklingsprosjekt (FoU) som skal kartlegge driverne bak spesialundervisning. Prosjektet er planlagt å være ferdig ved årsskiftet 2011/2012 og vi kan da si noe mer om hvorfor spesialundervisningen øker. Netto driftsutgifter, konsern, funksjon per elev Indikatoren viser netto driftsutgifter til grunnskole og spesialskoler, etter at tilskudd fra staten og eventuelle andre direkte inntekter er trukket fra. Figur 39 Netto driftsutgifter, konsern, funksjon per elev Tall er beregnet fra Kostra nivå 3: (Netto driftsutgifter til grunnskoleundervisning (202), konsern + Netto driftsutgifter til spesialskoler (214), konsern)/(antall elever i kommunale grunnskoler + Antall elever i spesialskoler)*1000 Kommentar: Alle kommunene har økt sine netto driftsutgifter per elev i perioden, men økning varierer. Oslo har økt mest, Trondheim minst. For 2010 har Oslo høyest brutto driftsutgifter, mens Trondheim ligger lavest. Det er en forskjell på kroner per elev for høyeste og laveste kommune. Ekstra høye pensjonsutgifter som er ført på grunnskolen er noe av bakgrunnen for at Oslo ligger høyt, se kommentar til Oslos tjenesteprofil. 52

53 Korrigerte brutto driftsutgifter, konsern per elev Korrigerte brutto driftsutgifter, konsern omfatter driftsutgifter ved kommunens egen tjenesteproduksjon pluss avskrivninger, minus dobbeltføringer i de kommunale regnskaper som skyldes viderefordeling av utgifter, internkjøp mv. Figur 40 Korrigerte brutto driftsutgifter, konsern per elev Tall er hentet fra KOSTRA nivå 2 og har følgende definisjon: Korrigerte brutto driftsutgifter til grunnskole og spesialskoler / Antall elever i kommunale grunnskoler og spesialskoler, vektet * 1000 Kommentar: Oslo har høyest brutto driftsutgifter, mens Trondheim ligger lavest. Det er en forskjell på kroner per elev mellom høyeste og laveste kommune. At Oslo har særlig høye pensjonskostnader ført på grunnskole kan være noe av bakgrunnen for at de ligger høyt Dekningsgrader Indikatorene viser hvor stor del av målgruppene for tilbudet som mottar tjenestene. Andel elever i grunnskolen som får spesialundervisning Andel elever i grunnskolen med spesialundervisning i figur 13 inkluderer elever i spesialskoler. Tallene er noe justert i forhold til tidligere fordi Kostra ikke gir tall for elever i spesialskoler for 2010 på nivå 2. Tallene i dette diagrammet er derfor hentet direkte fra nivå 3 i Kostra. For detaljert beskrivelse av beregningen av indikatoren, se kapittel 4. 53

54 Figur 41 Andel elever i grunnskolen som får spesialundervisnig Tall er beregnet fra Kostra nivå 3: (Antall elever med spesialundervisning kommunale og private/ Antall elever i kommunale og private grunnskoler *100) + (Antall elever i spesialskoler/ Antall elever i kommunale grunnskoler *100) Andel elever som får spesialundervisning fordelt på klassetrinn. Tallene i figur 41, 42 og 43 inkluderer ikke elever i spesialskoler. Kostra har ikke tall for spesialskoler fordelt på klassetrinn. Figur 42 Andel elever i grunnskolen som får spesialundervisning, trinn 2010 Tall i figur 41,42 og 43 er hentet fra KOSTRA nivå 2 og har følgende definisjon: Antall elever som får spesialundervisning i forhold til alle elever i ordinær grunnskole = (Antall elever som får spesialundervisning) / (Antall elever i ordinær grunnskoler) *100 54

55 Figur 43 Andel elever i grunnskolen som får spesialundervisning, trinn 2010 Figur 44 Andel elever i grunnskolen som får spesialundervisning, trinn 2010 Figur 45 Andel timer spesialundervisning av alle lærertimer totalt Fra KOSTRA nivå 2: Andel timer spesialundervisning av antall lærertimer totalt 55

56 Figur 46 Andel elever med spesialundervisning og årstimer til hver elev (fra KOSTRA nivå 3) Andel med spesialundervisning, søyler og venstre skala: Antall elever med spesialundervisning kommunale og private/ Antall elever i kommunale og private grunnskoler *100 + Antall elever i spesialskoler/ Antall elever i kommunale grunnskoler *100 Årstimer (linje og høyre skala) Årstimer til spesialundervisning kommunale og private / Antall elever med spesialundervisning kommunale og private Kommentar spesialundervisning: Alle ASSS-kommunene, bortsett fra Sandnes, har økning i andelen elever som får spesialundervisning, alle trinn under ett. Når vi ser på andel timer spesialundervisning av alle lærertimer, har også Sandnes en økning i forhold til Sandnes har redusert andelen elever med spesialundervisning spesielt mye de siste årene. Med bare 2,8 % for trinn, bør kommunen vurdere om alle som har behov nå får sin rett innfridd. Økningen i spesialundervisning kan ses i sammenheng med de senere års fokus på elevenes læringsutbytte, økt bevissthet om elevenes rettigheter og mer kompetanse om feltet. Bruken av spesialundervisning er et aktuelt tema også internasjonalt. Norge har, i likhet med Sverige og Danmark, en inkluderende skole som ideal. Norge har den laveste andelen elever med spesialundervisning i Norden: Tabell 2 Spesialundervisning i Norden: Skoleåret 2008/2009 Norge Danmark Sverige Finland Andel elever med spesialundervisning 7 pst 14,3 pst pst 24 pst 56

57 Produktivitet / enhetskostnader Indikatorene for produktivitet og enhetskostnader viser generelt ressursinnsats i form av personell, driftsmateriell og investeringer, per bruker av tjeneste eller per innbygger i kommunen. Gruppestørrelse: Figur 47 Gjennomsnittlig gruppestørrelse årstrinn 2010 Tall i figur 47, 48 og 49 er fra KOSTRA nivå 2. Teller=Elevtimer. Elevtimer er det samlede antall timer elevene har krav på etter den forskriftsfestet fag- og timefordeling, herunder eventuelle kommunale tillegget til nasjonal norm. Elevtimene beregnes med GSI-data fra ramme A, ved å multiplisere antall elever med timetallet for hvert trinn, og deretter summere opp til kommunenivå Nevner=Lærertimer. Lærertimer er det samlede antall timer lærerne underviser. Lærertimene beregnes ved å summere opp lærertimer fra ramme B i GSI. Inkluderer alle lærertimer unntatt finsk og mormålsundervisning, dvs. ordinære lærertimer, samt individuelt tildelte timer til spesialundervisning, samisk, tospråklig fagopplæring, norsk som andrespråk og tegnspråk. 57

58 Figur 48 Gjennomsnittlig gruppestørrelse årstrinn 2010 Figur 49 Gjennomsnittlig gruppestørrelse årstrinn

59 Figur 50 Lærertetthet i ordinær undervisning, skoleåret Tall og definisjon er hentet fra Skoleporten, periode Indikatoren viser gjennomsnittlig lærertetthet i ordinær undervisning. Lærertetthet beregnes med utgangspunkt i forholdet mellom elevtimer og lærertimer, og gir informasjon om størrelsen på undervisningsgruppen. Indikatoren inkluderer ikke timer til spesialundervisning eller timer til særskilt norskopplæring for språklige minoriteter. Kommentar gruppestørrelse: Det er liten variasjon mellom kommunene når det gjelder gruppestørrelse og lærertetthet. Alle har større grupper på ungdomstrinnet enn på barnetrinnet, men det er liten forskjell mellom og trinn. Alle kommunene sier de vil prioritere tidlig innsats, men dette gir seg ikke synlig utslag i gruppestørrelsen på ulike trinn. Forskjeller i gruppestørrelse bør ikke tillegges for stor vekt. Internasjonal forskning viser at gruppestørrelsen har liten innvirkning på læringsresultater, gitt at den ikke er over et maksimumsnivå. Maksimumsnivået er i stor grad kulturavhengig. 59

60 Figur 51 Andel assistenter i grunnskolen 2010 Fra KOSTRA nivå 3: Assistentårsverk, avtalte årsverk / (Lærerårsverk, avtalte årsverk grunnskolesektoren + Assistentårsverk, avtalte årsverk) *100 Kommentar assistenter: I forhold til andre indikatorer, er det svært stor variasjon mellom ASSS-kommunene i bruken av assistenter. Sandnes ligger høyest med 23 %, og Bærum lavest med 9 %. Generelt blir lærernes kompetanse vurdert som en viktig faktor for å oppnå gode læringsresultater, både i ordinær undervisning og spesialundervisning. 60

61 Kvalitet Kvalitetsindikatorer er måling av kvalitet basert på objektive kriterier og resultat av bruker- og medarbeiderundersøkelser m.v. For skolen fokuserer vi på læringsresultater og læringsmiljø. Læringsresultater måles som resultater på eksamen og nasjonale prøver, og er uttrykk for målt kvalitet. Læringsmiljø måles gjennom elevundersøkelsen, og er uttrykk for opplevd kvalitet. Eksamen: Figur 52 Eksamen i norsk hovedmål skriftlig Fra Skoleporten: Norsk hovedmål skriftlig eksamen (for skoleår , , og ) Figur 53 Matematikk skriftlig eksamen Fra Skoleporten: Matematikk skriftlig eksamen (for skoleår , , og ) 61

62 Figur 54 Eksamen engelsk skriftlig Fra Skoleporten: Matematikk skriftlig eksamen (for skoleår , , og ) Kommentar eksamen: Diagrammene viser at noen kommuner over tid har svake resultater, og at noen over tid har sterke resultater. En del av forskjellene kan forklares med ulikheter i befolkningsgrunnlaget, men det er også sannsynlig at de har sammenheng med kommunenes ulike evner til å skape en god skole. At kommuner for enkelte fag har en negativ utvikling i perioden bør særlig vekke bekymring. Bærum ligger best an for alle tre fagene, noe som ikke er så unaturlig ut fra befolkningsgrunnlaget. Det kan derimot være vanskelig å se noen enkel forklaring på hvorfor andre kommune har svake resultater. Nasjonale prøver: Elevene fordeles på de ulike nivåene med utgangspunkt i sin poengsum på prøvene. Til hvert nivå på skalaen følger en kort tekst som beskriver ferdighetene til en typisk elev på nivået. (se flere detaljer på Elevenes resultater på 5. trinn presenteres ved en skala med tre mestringsnivåer på, hvor mestringsnivå 1 er lavest og 3 er høyest. På 8. trinn er det fem mestringsnivåer. Diagrammene viser andel elver i prosent på hvert mestringsnivå. 62

63 Figur 55 Resultater nasjonale prøver 5. trinn lesing Tall i figur 54, 55, 56, 57 og 59 viser resultater fra nasjonale prøver gjennomført høsten 2010 (periode i Skoleporten) Figur 56 Resultater nasjonale prøver 5. trinn regning 63

64 Figur 57 Resultater nasjonale prøver 5. trinn engelsk Figur 58 Resultater nasjonale prøver 8. trinn lesing 64

65 Figur 59 Resultater nasjonale prøver 8. trinn regning Figur 60 Resultater nasjonale prøver 8. trinn engelsk Kommentarer til nasjonale prøver: Resultatene for nasjonale prøver samsvarer med resultatene for eksamen. Elevene i Bærum skårer best, men Oslo, Stavanger og Tromsø har også resultater godt over gjennomsnittet. For 5. trinn varierer andelen på laveste mestringsnivå fra 12 til 36 prosent. Det er lite sannsynlig at ulikt befolkningsgrunnlag aleine er årsak til så store forskjeller. 65

66 Elevundersøkelsen: Elevundersøkelsen kartlegger elevenes opplevelse av hvordan de trives på skolen, deres motivasjon for å lære, hvordan de opplever lærernes faglige veiledning, hvor tilfredse de er med elevdemokratiet på skolen og med det fysiske læringsmiljøet. I tillegg svarer elevene på spørsmål om utbredelse av mobbing på skolen. ASSS har valgt å ta med resultater fra to av indeksene i Elevundersøkelsen, Trivsel med lærer og Faglig veiledning. 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? Tallene i diagrammene er fra elevundersøkelsen som blei gjennomført våren Det finnes tall fra Men siden rapporten ellers har tall fra 2010, er resultater fra 2010 brukt også når det gjelder elevundersøkelsen. Figur 61 Elevundersøkelsen 7. trinn Tallene bygger på elevundersøkelsen gjennomført våren

67 Figur 62 Elevundersøkelsen 10. trinn Tallene bygger på elevundersøkelsen gjennomført våren Kommentar elevundersøkelsen: Resultatene fra elevundersøkelsen følger ikke samme mønster som for læringsresultater. Flere av kommunene som har svake læringsresultater kommer godt ut i elevundersøkelsen. 67

68 Andre indikatorer Figur 63 Sjukefravær Sjukefravær er eget fravær som er egenmeldt eller legemeldt. (ikke sjukt barn og ulike permisjoner på grunn avsjukdom.) Resultatene er innrapportert til KS av kommunene. Kommentar sjukefravær: Alle kommunene har nedgang i sjukefraværet i forhold til tidligere. I gjennomsnitt har sjukefraværet gått ned fra 7,6 % i 2009 til 6,7 % i Sandnes utmerker seg med et sjukefravær i skolesektoren på bare 5,2 %. 68

69 Forklaring spesialundervisning Tall for spesialundervisning er ofte gjenstand for ekstra oppmerksomhet. Vi tar derfor med en ekstra grundig omtale av grunnlaget for tallene. Andel elever i grunnskolen med spesialundervisning: Indikatoren inkluderer elever i spesialskoler. Tallene er noe justert i forhold til tidligere fordi Kostra ikke gir tall for elever i spesialskoler for 2010 på nivå 2. Tallene er derfor hentet direkte fra nivå 3 i KOSTRA med følgende beregning: (Antall elever med spesialundervisning kommunale og private / Antall elever i kommunale og private grunnskoler *100) + (Antall elever i spesialskoler / Antall elever i kommunale grunnskoler *100) Formel i Excelrapporten for for dem som vil gå dypt: 'KOSTRA N '!C168/'KOSTRA N '!C102*100+'KOSTRA N '!C156/'KOSTRA N '!C96*100 Andel elever som får spesialundervisning fordelt på klassetrinn: Tallene i disse tre diagrammene inkluderer ikke elever i spesialskoler fordi KOSTRA ikke har tall for spesialskoler fordelt på klassetrinn. Tall i figur 14, 15 og 16 er hentet fra KOSTRA nivå 2 og har følgende definisjon: Antall elever som får spesialundervisning i forhold til alle elever i ordinær grunnskole = (Antall elever som får spesialundervisning) / (Antall elever i ordinær grunnskoler) *100. Definisjoner hentet fra forklaringene i KOSTRA nivå 2: Andel elever i grunnskolen som får spesialundervisning Indikatoren viser andelen elever i grunnskolen som får spesialundervisning. Antall elever som får spesialundervisning i forhold til alle elever i ordinær grunnskole = (Antall elever som får spesialundervisning) / (Antall elever i ordinær grunnskoler) *100. Teller = Antall elever som får spesialundervisning, kommunale og private, (GSI, felt d318) Nevner = Antall elever i kommunale grunnskoler, kommunale og private, (GSI, felt d57) Fra og med 2010, er driftsansvar privat inkludert i indikatoren. Andel elever ved spesialskoler av alle elever i ordinær grunnskole Indikatoren viser andelen av kommunens elever som går i spesialskoler i forhold til de som går i ordinær grunnskole. Andel elever ved spesialskoler i forhold til alle elever i ordinær grunnskole, prosent = (Antall elever i spesialskoler)/(antall elever i ordinære grunnskoler)*100 Teller = Antall elever i spesialskoler, kommunale (GSI, felt d57) Nevner = Antall elever i ordinære grunnskoler, kommunale (GSI, felt d57) 69

70 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 tjenesteprofilene, men også andre nøkkeltall/indikatorer vil fremstilles Oppsummering/helhetsvurdering De fleste kommunene har plasser til alle barn med rettigheter. Samtidig øker antall barn i mange av kommunene. Spesielt i Oslo er økningen stor. En annen utfordring er å kunne gi plass i det området foreldrene ønsker plass. Dette gir fortsatt utfordringer i forhold til å bygge ut nok plasser. Når det gjelder planlegging og utbygging opplever alle kommunene det som en utfordring at private barnehager kan ta inn barn uten rett til plass. Andelen barn fra språklige og kulturelle minoriteter i barnehage i forhold til innvandrerbarn 1-5 år, eksl. enkelte land, er 69,4 % i snitt for nettverket. Mange kommuner jobber aktivt for å rekruttere barn i denne gruppen og har særskilte tiltak for oppfølging. Enhetskostnadene (korr.brutto driftsutg pr korr oppholdstime, eksl sosiale utgifter, i komm bhg) har økt for åtte av ti kommuner. En kommune har samme nivå som i 2009 og en har lavere enhetskostnader. Nivået varierer fra 35,- til 41,- kroner Voksentettheten varierer også en del, og avhenger mye av strukturen på barnehagene og organisering. De fleste kommunene har en noe lavere voksentetthet enn i Blant de private barnehagene har voksentettheten økt i fire av kommunene, mens i seks av kommunene har voksentettheten sunket. Det er store forskjeller i andelen fagpersonell mellom kommunene. Et flertall av kommunene har utfordringer med å rekruttere nok fagpersonell. Hvordan det utvikler seg er noe vanskelig å si da andelen varierer en del fra år til år. Alle kommunene jobber systematisk for å beholde og rekruttere. Syv av ti kommuner har økt andelen menn i sine barnehager, men andelen er fortsatt lav med et snitt på 11,5 %. ASSS-kommunene har i snitt 2 % lavere sykefravær enn i 2009, og mange har klart å redusere sykefraværet drastisk. 70

71 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 64 Nettodriftsutgifter, konsern per innbygger 1-5år i kroner for den enkelte kommune samt snitt ASSS-kommuner Denne indikatoren er vanskelig å tolke og nettverkskommunene har bestemt at den ikke kan gjøres til gjenstand for analyse. Indikatoren viser hvor stor del av målgruppene for tjenestene som mottar tjenester Figur 65 Andel barn 1-2 år med barnehageplass, Snitt ASSS kommuner 71

72 Figur 66 Tidsserie Andel barn 1-2 år med barnehageplass i Andelen 1-2 åringer med barnehageplass fortsetter å øke i de aller fleste kommunene. Kun Stavanger har en liten nedgang. Tromsø og Trondheim som har rundt % dekning ser ut til å stabilisere seg. Alle kommuner oppgir å ha plass til de som har rettigheter. Men som nevnt tidligere er det vanskelig å planlegge når private barnehager kan ta inn barn uten rettigheter. Det er fortsatt store forskjeller mellom kommunene. Fra Fredrikstad med 71,5 % til Trondheim med 87,8 % dekning. Dette handler om at utbyggingstakten har vært ulik, antall barn og befolkningsutviklingen er ulik og andelen foreldre som ønsker plass varierer. Mange av kommunene har vekst, og til dels kraftig vekst i barnegruppa. I tillegg er det en økt etterspørsel fra foreldre også for plasser til små barn. Spesielt Oslo, Sandnes og Trondheim vil ha en kraftig vekst i barnegruppa. De andre kommunene oppgir også at utbyggingen fortsatt må være høy for å møte behovene for nok plasser. Figur 67 Andel barn 3-5 år med barnehageplass, Snitt ASSS kommuner 72

73 Figur 68 Tidsserie. Andel barn 3-5 år med barnehageplass i I aldersgruppen 3-5 år er den gjennomsnittlige dekningsgraden 96,4 %. Den har økt fra 2009 med 0,4 %. I Trondheim har 99,3 % av alle barn i alderen 3-5 år barnehageplass. Det er den høyeste andelen i nettverket. Syv av kommunene har hatt en økning fra i fjor, men Fredrikstad Sandnes og Stavanger har omtrent samme dekning som i fjor. Fredrikstad har en liten nedgang, etter en relativt stor økning fra 08 til 09. Kommunene har likevel gitt flere barn plass enn i fjor. For selv om andelen har gått ned så har økningen i antall barn vært større enn forventet og dermed blir andelen lavere selv om det er et større antall barn som har fått plass. De fleste kommunene har sterk vekst i barnegruppen og press på å ha barnehageplasser nok, også med den beliggenheten foreldrene ønsker. En annen gruppe som kan få mye å si for behovet for plasser framover er andelen barn fra språklige og kulturelle minoriteter. Flere kommuner oppgir at disse i mindre grad benytter seg av barnehagetilbudet, særlig for barn under 3 år. Dette kan endre seg over tid og under figur 61 vil vi beskrive dette nærmere. Figur 69 Andel barn fra språklige og kulturelle minoriteter med barnehageplass i forhold til innvandrerbarn 1-5 år, 2010 for alle kommuner 73

74 Denne indikatoren viser hvor stor andelen barn fra språklige og kulturelle minoriteter som er i barnehage i forhold til alle innvandrerbarn i kommunen. Figuren illustrer at det er store forskjeller mellom kommunene i forhold til andelen i denne gruppa som går i barnehage. Men alle, bortsett fra Fredrikstad og Sandnes, har økt andelen fra i 2009 til Snitt for nettverket er nå på 69,4 %. I Tromsø har andelen økt med 10 %, Stavanger med nærmere 9 % og Bærum med over 7 %, for å nevne de tre kommunene med sterkest økning. Fortsatt er det Drammen som har den største andelen og de økte den med 2 % fra -09 til -10. Kommunen har vært aktive og systematiske i sitt arbeid med å rekruttere og legge til rette for denne barnegruppa. Det er mye som tyder på, både i forhold til ønske fra foreldrene og med tanke på å forberede barna til skolestart at det vil være en fortsatt økning framover. Mange kommuner mener de ser en tendens til at barn i denne gruppa begynner tidligere i barnehage. Enkelte kommuner opplever derimot at det er vanskelig å rekruttere også større barn til barnehagene. Her ligger det mange utfordringer også i forhold til flyktninger og asylsøkere. Hvis flere fra denne gruppen søker plass, må kommunene ha kapasitet både i form av plasser og personale. Det er en utfordring og i enkelte kommuner kan det bety mye både på kort og lang sikt. Vi vet at barna klarer seg bedre på skolen dersom de har vært i barnehage først, så det er gevinster på lang sikt. På kort sikt skal det bygges ut flere barnehager og det er knapphet på ressurser. I tillegg opplever mange kommuner at de må gjøre et aktivt rekrutteringsarbeid for å få foreldrene til å velge barnehage framfor kontantstøtte Produktivitet/enhetskostnader Indikatorene viser ressursinnsats i form av personell, driftsmateriell og investeringer, pr bruker av tjeneste eller pr innbygger i kommunen. Figur 70 Korrigerte brutto driftsutgifter (201), konsern kommunale barnehager per korrigert oppholdstime. Snitt ASSS kommuner 74

75 Figur 71 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 og analysere nærmere hvilke faktorer som påvirker egen tjeneste. Det vi ser er at alle kommunene har hatt en økning, bortsett fra Tromsø. Tromsø hadde et ekstremt høyt sykefravær i 2009 og hadde en økonomisk ugunstig barnehagestruktur. Nedgangen i enhetskostnader kan skyldes endringer i disse forholdene. En viss økning er naturlig i forhold til lønns- og prisvekst generelt. Samtidig ser vi at Bergen har ligget høyest i nettverket de tre siste årene. Mens Sandnes har ligget lavest i samme periode. I 2010 varierer nivået fra Sandnes med 35 kroner til Bergen med 41 kroner. Hvis vi skal drøfte forskjellene mellom de to ytterpunktene i nettverket, kan vi trekke fram at Bergen har 11 % flere førskolelærer og 9 % flere med fagutdanning totalt. De har også 642 færre oppholdstimer per årsverk, samt et sykefravær som er 4 % høyere enn i Sandnes. Disse faktorene kan forklare noe av forskjellene mellom de to kommunene. En annen ting som påvirker utgiftene er pensjonsutgifter og arbeidsgiveravgift. Disse er høyere i Bergen enn for snittet. Når vi korrigerer for at Bergen har høyere pensjons- og arbeidsgiverutgift enn snittet tilsvarer utgiftene i Bergen 40 kroner per korrigert oppholdstime. Hvis vi korrigerer for de samme utgiftene for Trondheim tilsvarer det en utgift på 36 i stedet for 37 kroner. Trondheim har 1,4 % flere førskolelærere og 1,7 % flere med fagutdanning. Trondheim har 1,5 % lavere sykefravær. Den store forskjellen mellom Bergen og Trondheim er likevel at sistnevnte har 882 flere oppholdstimer per årsverk enn Bergen. Når kommunene skal vurdere sin tjeneste og enhetskostnadene er dette faktorer som må vurderes. I tillegg må det ses nærmere på hvilken ansiennitet de ansatte har og eventuelle andre faktorer KS ikke har tilgang til. Bruker og medarbeidertilfredshet bør også analyseres når det skal gjøres en mer helhetlig vurdering av effektivitet. " 75

76 Nettverket har bestemt at vi på samlingen i desember skal gå nærmere inn å analysere indikatoren: Korrigerte brutto driftsutgifter (201), konsern kommunale barnehager per korrigert oppholdstime Figur 72 Korrigerte oppholdstimer per årsverk i kommunale barnehager (f201 Figur 73 Korrigerte oppholdstimer per årsverk i kommunale barnehager i

77 Figur 74 Tidsserie. 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. Voksentettheten varierer fra timer per årsverk i Bærum til timer per årsverk i Drammen. Sistnevnte kommune har hatt en nedgang i voksentettheten fra 2009, etter en oppgang fra 2008 til -09. Bærum har hatt høy voksentetthet de siste tre årene og kommunen har sammen med Oslo, Stavanger og Bergen hatt den høyeste voksentettheten i nettverket. Både Bærum, Oslo og Stavanger har en lav andel førskolelærere. Drammen og Trondheim har den laveste voksentettheten, og har samtidig høy andel med førskolelærere og faglærte medarbeidere. Det er Bergen som har et annet mønster her. Bergen har både høy voksentetthet og høy andel faglærte, og dermed de høyeste utgiftene. Mens Sandnes har både lav voksentetthet og lav andel faglærte noe som kanskje forklarer de lave enhetskostnadene. Om det er noen sammenheng her kan den enkelte kommune vurdere. De private barnehagene har fortsatt en noe høyere voksentetthet enn de kommunale. I seks av kommunene går voksentettheten i de private barnehagene opp. I Fredrikstad, Bærum, Sandnes og Bergen går derimot voksentettheten i de private ned fra -09 til -10. Denne indikatoren kan som vi har vist i dette avsnittet, være et utgangspunkt for å drøfte og vurdere produktivitet i form av organisering og ressursbruk, samt kvalitet i form av voksenes tilstedeværelse for barna Kvalitet Kvalitetsindikatorer er måling av kvalitet basert på objektive kriterier, resultat av medarbeiderog brukerundersøkelser mm. 77

78 Figur 75 Andel ansatte med førskoleutdanning. Snitt ASSS kommuner Figur 76 Tidsserie. Andel ansatte med førskolelærerutdanning i Figur 77 Andel ansatte med førskolelærerutdanning, annen ped.utd. eller fagutdanning 78

79 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 27,7 %. Fem av kommunene har en lavere andel førskolelærere enn i fjor, en har samme andel og fire har økt andelen. 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. Figur 78 Andel ansatte menn til basisvirksomhet i barnehagene, alle kommuner Figur 79 Tidsserie. Andel ansatte menn til basisvirksomhet i barnehagene, Oslo, Bærum og Bergen har hatt en jevn økning i andelen menn i barnehagene fra 2007 og fram til Alle kommunene er bevisste på likestillingsperspektivet her og mange har iverksatt egne prosjekter og rekrutteringstiltak i forhold til menn. 79

80 Figur 80 Sykefravær Kommunene har selv meldt inn sykefraværstall. Den største endringen fra i fjor er Tromsø, som har et sykefravær som er 6 % lavere enn i Samtlige kommuner har hatt en nedgang det siste året. Fra 2008 til 2009 økte fraværet i alle kommunene med ca. 1 %, mens det fra 2009 til 2010 har gått ned mellom 0,6 % og 2,5 %, hvis vi ser bort fra Tromsø. Det er Bergen som har minst nedgangen og Trondheim som har den største nedgangen etter Tromsø. Det er mange faktorer som påvirker sykefraværet. Lav arbeidsledighet og mangel på fagpersoner kan være slike eksterne faktorer. Men alle kommunene har iverksatt tiltak og tallene tyder på at det gir effekt. Figur 81 Brukertilfredshet Syv 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 2010 er 5. Den har økt fra 4,8 i Det er fire kommuner som hadde med brukertilfredshet også i 2009 og tre, (Fredrikstad, Oslo og Tromsø) har økt tilfredsheten noe, mens Drammen er på samme nivå som i fjor. 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. 80

81 Figur 82 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. Men ikke alle kommunene gjennomfører medarbeiderundersøkelse hvert år. Av de syv som har tall for 2010 har fire også tall i rapporten for Det er små endringer hos disse. Medarbeidertilfredsheten er høy i alle kommunene og Trondheim scorer høyest med 5, Andre indikatorer Direkte spesialpedagogisk hjelp til førskolebarn - opplæringsloven 5-7 Tabell 3 Figur 83 Andel barn med vedtak etter opplæringslovens 5-7,

82 Kommunene har som avtalt utviklet og fylt ut data knyttet til direkte spesialpedagogisk hjelp til førskolebarn Opplæringsloven 5-7. Vi ser at andelen varierer fra 1,5 % med vedtak i Tromsø, til 3 % med vedtak i Drammen. Antall timer per uke varierer også, fra 2,5 timer i Bergen til 17,6 timer Drammen. Når vi ser på utgiftene er det antall barn og antall timer til det enkelte barn som vil påvirke utgiftsnivået. I tillegg har vi timer til oppfølging. Noen har lagt mange timer her, som Bergen har gjort. Mens Drammen ikke har det Barnevernstjenester 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 Oppsummering/helhetsvurdering Prioritering: Flertallet av ASSS-kommunene har en nedgang i aldersgruppen 0-17 år. Med en konstant ressursbruk, målt ved netto driftsutgifter pr innbygger 0-17 år, vil kommunene få en økning i ressursbruk pr innbygger i målgruppen. Figur 14 viser at flertallet av kommunene i nettverket har hatt en sterk økning i ressursbruken de tre siste årene noe som gir en reell vekst utover det nedgang i aldersgruppen for tjenesteområdet skulle tilsi. 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. Det samme bildet viser seg for andel barn med tiltak av alle innbyggere 0-17 år. Produktivitet: 9 av ASSS-kommunene har vekst i brutto driftsutgifter per barn med tiltak utenfor opprinnelig familie (f. 252), og Bærum, Kristiansand og Stavanger 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). Sykefravær: Sykefraværet varierer mellom 4,8 % i Sandnes og 12,2 % i Fredrikstad, mens snittet for ASSS er 9,8 %. Tallene baserer seg på kommunenes egne innrapporterte tall, og er ikke direkte sammenliknbare med tidligere år da tallene har blitt hentet fra andre kilder. Det er også noe ulik praksis mellom kommunene om sykefraværstallene inkluderer årsverk tilknyttet barnevernsvakten. 82

83 22,3 22,0 22,0 24,9 24,6 24,6 19,4 19,6 19,6 21,2 21,3 21,2 23,6 23,4 23,3 25,9 25,7 25,3 23,3 23,0 22,9 22,1 21,8 21,7 21,8 21,7 21,5 23,7 23,7 23, 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 84 Andel barn 0-17 år av totalbefolkningen KOSTRA ,0 30,0 25,0 20,0 25,0 20,0 15,0 10,0 15,0 10,0 5,0 0,0 22,0 24,6 19,6 21,2 23,3 25,3 22,9 21,7 21,5 23,3 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Andel barn 0-17 år av totalbefolkning Snitt ASSS-kommuner 5,0 0,0 Figuren viser hvor stor andel av kommunens befolkning som er i primærmålgruppa (0-17 år) for barneverntjenester. Oslo har lavest andel med 19,6 % av innbyggerne i aldersgruppen 0-17 år, mens Sandenes med sine 25,3 % har den høyeste andelen. Figur 85 Andel barn 0-17 år av totalbefolkningen, tidsserie 30 KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figuren viser hvor stor andel av kommunens befolkning som er i primærmålgruppa (0-17 år) for barneverntjenester for perioden 2008 til

84 Oslo og Drammen har omtrent uforandret andel innbyggere i aldersgruppen 0-17 år i perioden 2008 til 2010, mens resten av kommunene i nettverket har en liten nedgang. Figur 86 Netto driftsutgifter pr innb år til barneverntjenesten, konsern KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Netto driftsutgifter per innbygger, konsern, 0-17 år, barneverntjenesten Snitt ASSS-kommuner Figuren viser netto driftsutgifter til barneverntjenesten pr innbygger 0-17 år. Inkludert i beløpet er funksjonene 244, 251 og 252. Kommunene varierer mellom kr pr innbygger 0-17 år i Sandnes, og opp til pr innbygger 0-17 år i Drammen. Figur 87 Netto driftsutgifter pr innb år til barneverntjenesten, konsern, tidsserie KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figuren viser netto driftsutgifter til barneverntjenesten pr innbygger 0-17 år. Inkludert i beløpet er funksjonene 244, 251 og 252. Fredrikstad, Bærum, Oslo, Drammen, Stavanger, Bergen og Trondheim har hatt en økning av nettoutgiftene fra 2009 til 2010, mens Kristiansand og Sandnes har hatt en svak nedgang og Tromsø har uforandret nivå i 2010 sammenliknet med året før

85 Figur 88 Netto driftsutgifter pr barn i barnevernet KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figuren viser kommunens samlede utgifter (funksjonene 244, 251 og 252) til barnevern- tjenester fordelt på antall barn med undersøkelse eller tiltak i rapporteringsåret. Dette tallet fremkommer ikke i tjenesteprofilene, men er en supplerende prioriteringsindikator. Trondheim har hatt den største veksten og har det høyeste nivået på netto driftsutgifter pr barn i barnevernet, mens Tromsø ligger lavest. Fredrikstad, Drammen, Kristiansand og Bergen har hatt reduksjon i utgiftene pr barn i barnevernet fra 2009 til 2010, mens Bærum, Oslo, Sandnes og Tromsø har hatt en liten vekst i samme periode. Figur 89 Ressursbruksindikator, tidsserie 120 KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figuren 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, arbeidsgiveravgift og pensjonsutgifter. En ressursbruksindikator større enn 100 viser at kommunen bruker mer ressurser på tjenesten enn ASSS-gjennomsnittet og omvendt. Figuren viser at Bergen og Trondheim bruker mest ressurser på barnevernstjenesten, og Sandnes bruker minst. Tallene for 2008 og 2009 er ikke sammenliknbare med tallene for 2010 fordi kostnadsnøkkelen er endret. 85

86 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. Figur 90 Andel barn med undersøkelse i forhold til innb år 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 KOSTRA ,1 2,0 3,7 5,3 2,6 3,1 2,7 3,1 2,2 3,4 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 Barn med undersøkelse ift antall innb år, prosent Snitt ASSS-kommuner Figuren viser at andel barn med undersøkelser i 2010 i prosent av antall innbyggere 0-17 år. Andelen varierer mellom 2 % i Bærum og opp til 5,3 % i Drammen. Figur 91 Andel barn med undersøkelse ift innb år i prosent 6 KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ 3,1 3,4 3,1 1,7 2,1 2,0 3,1 3,6 3,7 3,6 4,0 5,3 2,2 2,4 Samme indikator over tid viser at Drammen har hatt den største økningen i andel barn med undersøkelser ift målgruppen, mens Tromsø har hatt den største nedgangen i perioden ,6 3,0 3,3 3,1 2,5 2,4 2,7 2,9 3,0 3,1 2,0 2,1 2,2 3,9 4,0 3,4 86

87 Figur 92 Andel barn med tiltak av alle barn 0-17 år 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 KOSTRA ,7 2,9 4,7 5,3 4,6 3,3 3,7 4,6 3,3 5,4 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 Andel barn med barneverntiltak ift. innb år Snitt ASSS-kommuner Figuren viser andel barn med barneverntiltak i løpet av 2010, i prosent av antall innbyggere i barnevernets primærmålgruppe (0-17 år). Bærum har den laveste andelen, og Tromsø den høyeste. Figur 93 Andel barn med tiltak av alle barn 0-17 år, tidsserie 6 KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ ,9 4,4 4,7 2,7 2,7 2,9 4,3 4,5 4,7 4,0 4,3 5,3 3,8 4,0 4,6 2,9 3,2 3,3 4,0 4,1 3,7 4,3 4,4 4,6 3,3 3,3 3,3 5,1 5,6 5,4 Figuren viser andel barn med barneverntiltak i perioden , i prosent av antall innbyggere i barnevernets primærmålgruppe (0-17 år). Bærum ligger lavest med en andel på 2,9 %, og Tromsø ligger høyest med en andel på 5,4 %. Alle kommunene, med unntak av Stavanger og Trondheim, har hatt en vekst i andelen barn med barneverntiltak i perioden Drammen har hatt størst vekst i andel barn med tiltak i perioden, mens Stavanger er den eneste kommunen som har hatt en nedgang. 87

88 Figur 94 Fordeling av tiltak i og utenfor opprinnelig familie 100 % 80 % KOSTRA ,0 31,6 28,7 33,7 34,5 36,8 41,5 34,5 53,7 22,1 34,4 60 % 40 % 20 % 73,0 68,4 71,3 66,3 65,5 63,2 58,5 65,5 46,3 77,9 65,6 0 % FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Snitt ASSS Andel barn med tiltak utenfor fam.i løpet av året i % av alle med tiltak Andel barn med tiltak innenfor fam. i løpet av året i % av alle med tiltak 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. Figur 95 Andel barn med tiltak i og utenfor opprinnelig familie, tidsserie KOSTRA % 33,7 28,8 27,0 31,9 32,0 31,6 30,0 29,1 28,7 35,5 36,9 33,7 32,9 33,9 34,5 43,2 36,2 36,8 38,1 36,7 41,5 33,3 33,3 34,5 50,1 50,8 53,7 27,9 24,8 22,1 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 66,3 71,2 73,0 68,1 68,0 68,4 70,0 70,9 71,3 64,5 63,1 66,3 67,1 66,1 65,5 56,8 63,8 63,2 61,9 63,3 58,5 66,7 66,7 65,5 72,1 75,2 77,9 49,9 49,2 46,3 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ TiItak innenfor opprinnelig familie Tiltak utenfor opprinnelig familie 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 Fredrikstad, Sandnes og Tromsø, som alle har en dreining mot større andel av tiltakene i opprinnelig familie. Stavanger og Trondheim har motsatt utvikling. 88

89 Figur 96 Andel barn 0-5 år på tiltak av alle barn 0-17 år, tidsserie 25 KOSTRA ,9 22,0 22,0 15,6 22,6 23,0 21,0 22,8 19,9 21,3 22,5 21,4 16,8 21,4 22,6 21,6 17,8 22,8 22,7 25, FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ 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 2010 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 2009 den høyeste andelen barn med barneverntiltak i aldersgruppa 0-5 år, mens Bærum ligger lavest 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. 89

90 Figur 97 Brutto driftsutgifter f. 244 pr barn med tiltak eller undersøkelse, tidsserie KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH 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 Trondheim og Tromsø har hatt en sterk vekst i administrasjonsutgiftene pr barn m/tiltak i perioden Trondheim ligger også klart høyest av kommunene i nettverket. For Oslo, Sandnes og Stavanger er økningen moderat, mens Fredrikstad, Bærum, Drammen og Bergen har hatt en svak nedgang, og Kristiansand en stor nedgang fra 2009 til Figur 98 Brutto driftsutgifter pr barn med tiltak i opprinnelig familie (f. 251), tidsserie KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figuren viser brutto driftsutgifter pr barn med tiltak innenfor opprinnelig familie for perioden 2008 til Variasjonen i Trondheim skyldes feilrapportering i Trondheim har likevel høyere brutto driftsutgifter pr barn med tiltak i opprinnelig familie, enn de øvrige kommunene i nettverket. Oslo, Drammen, Stavanger og Tromsø har reduksjon fra 2008 til 2010, mens Fredrikstad, Bærum, Kristiansand, Sandnes og Bergen har økning. Stavanger har de laveste utgiftene pr barn med tiltak i opprinnelig familie. 90

91 Figur 99 Brutto driftsutgifter per barn med tiltak utenfor opprinnelig familie (f. 252), tidsserie KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figuren viser utvikling av brutto driftsutgifter pr barn med tiltak utenfor opprinnelig familie. Kun Sandnes har hatt nedgang i brutto driftsutgifter pr barn med tiltak utenfor opprinnelig familie, og resten har hatt en økning og Bærum, Kristiansand og Stavanger har hatt en til dels stor økning i utgiftene

92 Kvalitet Figur 100 Sykefravær ,0 Sykefravær ,0 10,0 10,0 5,0 5,0 0,0 12,2 10,6 9,6 10,8 8,3 4,8 7,3 10,2 10,8 10,0 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ 0,0 Sykefravær 2010 Snitt ASSS Definisjon: Sykefravær er eget fravær som er egenmeldt og legemeldt. (ikke sykt barn og ulike permisjoner pga sykdom). Tallene baserer seg på kommunenes egne innrapporterte tall, og er ikke direkte sammenliknbare med tidligere år da tallene har blitt hentet fra andre kilder. Sykefraværet varierer mellom 4,8 % i Sandnes og 12,2 % i Fredrikstad, mens snittet for ASSS er 9,5 %. Det er noe ulik praksis mellom kommunene om sykefraværstallene inkluderer årsverk tilknyttet barnevernsvakten. 92

93 Andre indikatorer Figur 101 Andel netto driftsutgifter fordelt på funksjonene 244, 251 og % KOSTRA % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 41,3 45,8 47,7 50,7 11,0 15,5 16,2 15,4 37,5 38,7 41,8 45,4 45,3 45,4 14,9 17,3 55,2 54,5 52,8 50,6 53,6 23,1 21,4 20,2 8,9 12,0 12,8 17,4 16,8 21,9 49,6 46,9 53,9 56,1 58,1 60,1 15,2 10,2 16,0 12,5 10,6 7,4 53,4 11,4 16,6 19,2 13,5 18,3 18,8 12,1 43,7 42,4 18,2 19,1 20 % 10 % 0 % 38,3 38,7 36,1 43,4 47,6 44,0 35,0 33,2 34,5 35,9 33,5 34,4 37,2 32,5 24,5 31,6 34,4 37,9 33,6 33,3 32,6 35,6 34,1 31,7 32,5 36,3 41,0 34,5 38,1 38, FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figuren viser utgiftsfordelingen mellom de ulike funksjonsområdene for barnevernet. Fredrikstad: Etter tre år med nedgang i andel netto driftsutgifter til barn utenfor opprinnelig familie (f. 252) snudde denne trenden i 2010, og kommunen bruker litt under halvparten av ressursene på barneverntiltak utenfor opprinnelig familie. Bærum kommune har den høyeste andelen (44,0 %) netto driftsutgifter til administrasjon (f. 244), og den laveste andelen (38,7 %) netto driftsutgifter til tiltak utenfor opprinnelig familie (f. 252). Oslo kommune har små endringer i løpet av perioden Kommunen har den nest høyeste andelen (20,2 %) netto driftsutgifter til tiltak innenfor opprinnelig familie (f. 251). Drammen har små endringer fra 2009 til Kommunen bruker litt over halvparten (52,8 %) av ressursene til barn utenfor opprinnelig familie (f. 252) noe som er tredje høyest i nettverket. Kristiansand kommune har i løpet av de tre siste årene endret sin fordelingsprofil ved at andel netto driftsutgifter til barneverntiltak i og utenfor opprinnelig familie har relativt sett økt betydelig, mens andelen til administrasjon (f. 244) har gått ned fra 37,2 % til 24,5 % i samme periode. Kristiansand har i 2010 en andel netto driftsutgifter til barneverntiltak i opprinnelig familie (f. 251) på 21,9 % som er høyest i nettverket. Trenden for Sandnes kommune de siste årene fortsetter ved at en stadig mindre andel av netto driftsutgifter går til barneverntiltak utenfor opprinnelig familie (f. 252), og en større andel til barneverntiltak i opprinnelig familie (f. 251). 93

94 Stavanger: Andel nettoutgifter til barn i opprinnelig familie er nå på 7,4 %. Det er en nedgang fra 2008 med 5,1 %-poeng og lavest i nettverket. Kommunen har også den høyeste andelen netto driftsutgifter til barneverntiltak utenfor opprinnelig familie (f. 252). Bergen kommune har en økning i andel netto driftsutgifter til barneverntiltak utenfor opprinnelig familie (f. 252) og bruker i 2010 halvparten av ressursene på denne type tiltak. Samtidig har kommunen en reduksjon i andelen netto driftsutgifter til administrasjon (f. 244) og bruker litt under en tredjedel av ressursene til dette. Bergen kommune er den kommunen i nettverket som ligger nærmest den samme relative fordelingen som landet. Trondheim kommune bruker 41,0 % av de totale netto driftsutgifter til administrasjon (f. 244) og dette er nest høyest i nettverket, og er en økning på 8,5 %-poeng fra 2008 til På den annen side har andel netto driftsutgifter til barneverntiltak i opprinnelig familie (f. 251) blitt redusert i samme periode fra 18,8 % til 11,4 %, og som er den nest laveste andelen i nettverket. Tromsø: En stadig større andel av de totale netto driftsutgifter brukes på administrasjon (f. 244) og en mindre andel på barneverntiltak utenfor opprinnelig familie (f. 252). 94

95 5.4. 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 sammenfallende med styringsindikatorene som er tatt inn i tjenesteprofilene i ASSS Kommunerapportene 2011, men også andre nøkkeltall/-indikatorer som fagnettverket tidligere har brukt aktivt vil bli presentert. Tjenesteområde kultur omfattes av følgende KOSTRA-funksjoner: 231 Aktivitetstilbud barn og unge 370 Biblioteket 373 Kino 375 Muséer 377 Kunstformidling 380 Idrett og tilskudd til andres idrettsanlegg og 381 Kommunale idrettsbygg og idrettsanlegg 383 Musikk- og kulturskoler og 385 Andre kulturaktiviteter og tilskudd til andres kulturog idrettsbygg 386 Kommunale kulturbygg Tabell 4 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil for Kulturområdet Indikator Prioritering/behov Netto driftsutgifter for kultursektoren, konsern kr per innbygger Netto driftsutgifter for rein kultur, konsern kr per innbygger (KOSTRA 377, 385, 386, 375, 373) Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Netto dr.utg. folkebibliotek, konsern, pr innb. (K 370) Netto dr.utg. idrett og tilskudd til andres idrettsanlegg, konsern pr innb. (KOSTRA 380) Netto dr.utg kommunale idrettsbygg og idrettsanlegg, konsern. pr innb. (KOSTRA 381) Netto driftsutgifter, konsern, pr. innb. mellom 6 og 20år, aktivitetstilbud og kulturskole (KOSTRA 231 og 383) Netto dr.utgift, kunstformidling, konsern pr innb(k377) Dekningsgrader Andel elever i kommunale musikk- og kulturskoler av alle 6-20 år (KOSTRA 373) 8,8 3,3 17,1 Antall besøk per innbygger (bibliotek - KOSTRA 370) 5,5 2,5 8,4 Produktivitet/enhetskostnad Brutto driftsutgifter for kultursektoren, konsern kr per innbygger Kvalitet Sykefravær 4,7 3,3 8,4 Medarbeider tilfredshet 4,6 4,3 4,9 Andre indikatorer 95

96 Oppsummering/helhetsvurdering Er det en sammenheng mellom ressursinnsats og kvalitet: ASSS har få gode kvalitetsindikatorer på kulturområdet, og derfor er det vanskelig å vurdere kvaliteten. KS har likevel et inntrykk av at kommunene i ASSS har et sterkt ønske om å satse på kultur, og mange kommuner prioriterer kulturområdet høyt i forhold til andre tjenesteområder og eget handlingsrom. Hvordan vurderes årets resultater sammenlignet med tidligere år/kartlegginger: Arbeidet mer årets rapport har avdekket ulik praksis i regnskapsføring/-avslutning og rapportering til KOSTRA på en rekke sentrale styringsindikatorer. Eksempel på dette er ulik praksis på føring av momsrefusjon som gir betydelige utslag i netto drifts-utgifter mellom kommunene. Ulik praksis på rapportering av elever i kulturskolen skaper usikkerhet om bruksverdien til flere styringsindikatorer, og flere etterlyser en elevdefinisjon fra GSI/SSB som fanger opp utviklingen i kulturskolen og som kommunene kjenner seg igjen i. Utfordringer for kulturområdet: KS anbefaler en dialog mellom ASSS-kommunene, med egne tjenesteledere og SSB/GSI for å kvalitetssikre og endre regnskapspraksis/-rapporteringsgrunnlaget til KOSTRA i forhold til SSB sin veileder, spesielt på: o Grunnlaget for å beregne dekningsgraden i kulturskolen. Flere kommuner har gitt tilbakemelding om at de er usikre på om elevgrunnlaget som vises i GSI/KOSTRA er sammenlignbart, da tilbudene i kulturskolene har endret seg mye de siste årene. o Praksis for føring av utgifter og inntekter til kunstformidling. ASSS bør i samarbeid med Oslo samordne praksis for å avgjøre om avsetning til kunstnerisk utsmykking i nybygg skal føres på kunstformidling. o Føring av inntekter og utgifter i badeanlegg o Føringen av momsrefusjoner bør samordnes i ASSS slik at de valgte styringsindikatorene blir mer sammenlignbare Prioritering/behov Prioritering gjenspeiler hvordan kommunen (gjennom politiske vedtak) velger å disponere de tilgjengelige økonomiske ressursene: F.eks: Netto driftsutgifter grunnskoleopplæring (f202) 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. 96

97 Tabell 5 Styringsindikatorer som viser prioritering for Kulturområdet Indikator Prioritering/behov Netto driftsutgifter for kultursektoren, konsern kr per innbygger Netto driftsutgifter for rein kultur, konsern kr per innbygger (KOSTRA 377, 385, 386, 375, 373) Gj.snitt nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Netto dr.utg. folkebibliotek, konsern, pr innb. (K 370) Netto dr.utg. idrett og tilskudd til andres idrettsanlegg, konsern pr innb. (KOSTRA 380) Netto dr.utg kommunale idrettsbygg og idrettsanlegg, konsern. pr innb. (KOSTRA 381) Netto driftsutgifter, konsern, pr. innb. mellom 6 og 20år, aktivitetstilbud og kulturskole (KOSTRA 231 og 383) Netto dr.utgift, kunstformidling, konsern pr innb (KOSTRA 377) Figur Netto driftsutgifter , konsern for kultursektoren per innbygger i kroner. Figuren over viser at Oslo, Drammen, Kristiansand og spesielt Stavanger hadde høyest netto driftsutgifter pr innbygger til kultur i Ellers viser figuren at nettotallene varierer mye fra år til år, noe som kan skyldes varierende brukerbetaling, skiftende trykk over tid på å få tak i eksterne inntekter og spesielt momsrefusjon som varierer sterkt i forhold til tidligere investeringer og endringer i regnskapspraksis for å tilpasse seg KOSTRA-veilederen. 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. Det er et godt prinsipp at rapportene skal inneholde tall kommunene kjenner. Når det gjelder regnskapstall betyr dette at figurer og tabeller 97

98 bør ta utgangspunkt i faktiske KOSTRA-tall. Når det gjelder sektorer som Kultur der det ikke er utarbeidet ressursbruksindikatorer, vil forskjeller i pensjonsutgifter og arbeidsgiveravgift ikke være fanget opp av en ressursbruks-indikator. Siden regnskapstallene fra KOSTRA inneholder forskjeller i pensjonsutgifter og arbeidsgiveravgift, bør det for noen aktuelle styringsindikatorer også foretas en beregning der regnskapstallene justeres med korreksjonsfaktorene under. Korreksjonsfaktor sos. utg FRE BÆR OSL DRA KRI SAN STA BER TRO TRØ 0,995 0,995 0,988 0,990 1,000 1,005 1,004 0,995 1,004 1,023 Figur 103 Korr. netto driftsutgifter2010, konsern for kultursektoren per innbygger i kroner Korreksjon for forskjeller i pensjonsutgifter og arbeidsgiveravgift gir svært små utslag på netto driftsutgifter til kultur pr innbygger som figuren over viser. Det er Oslo og Tromsø som får størst endring ved en korreksjon. I Oslo tilsvarer korreksjonen en reduksjon fra kr 2.209,- til kr 2.182,- i netto driftsutgifter pr innbygger og kunne ha gitt Oslo kr 16 mill. ekstra til kultur. I Tromsø vil korreksjonen føre til en økning fra kr 1.798,- til 1.839,-. Tromsø måtte hatt ca. kr. 2,8 mill. ekstra for å opprettholde kulturtilbudet dersom kostnadene til pensjon og arbeidsgiveravgift hadde vært på gjennomsnitt i ASSS. 98

99 Figur Netto driftsutgifter , konsern splitta for kultursektoren per innb. i kroner. Figur 105 Ren kultur KOSTRA-funksjonene 373, 375, 377, 385 og

100 Ren kultur er KOSTRA-funksjonene 373 Kino, 375 Museer, 377 Kunstformidling, 385 Andre kulturaktiviteter/-tilskudd til andre og 386 Kommunale kulturbygg. Stavanger brukte mest på ren kultur og Trondheim minst i netto driftsutgifter pr innbygger. Figur Netto driftsutgifter, konsern til folkebibliotek per innbygger Kristiansand, Drammen og Bærum hadde høyest netto driftsutgifter til bibliotek pr innbygger. Stavanger har i flere år hatt urealistisk lave nettoutgifter, kommunen er utfordret på å kvalitetssikre egen regnskapspraksis og KOSTRA-rapportering. De opplyser at dette arbeidet er i gang, men enda har det ikke gitt utslag på styringsindikatoren. Avviket er fortsatt så stort at KS vurderer om Stavanger bør være med i grunnlaget for beregning av snitt for denne indikatoren. Figur 107 Netto driftsutgifter, konsern til idrett (f380) + kom. idrettsanlegg (f381) pr innb. Denne styringsindikatoren viser summen av netto driftsutgifter pr innbygger til KOSTRAfunksjon 380 Idrett og tilskudd til andres idrettsanlegg og funksjon 381 Kommunale idretts-bygg og -anlegg. Bærum og Oslo har høyest nettoutgifter på f381 Idrettsbygg og -anlegg. Tromsø, Stavanger og Kristiansand har høyest nettoutgifter på f380 Idrett/tilskudd til andre. 100

101 Drammen har ikke data på f380 Idrett/tilskudd i 2010, selv om de har meldt endringer til SSB på denne indikatoren. Netto driftsutgifter blir i stor grad påvirket av varierende inntekter fra MVA-refusjon og eksterne tilskudd i forbindelse med større investeringer. Noen kommuner bokfører MVA-refusjon som frie inntekter, og andre som inntekt på tjenesteområdet. Dette gir som figuren over viser svært varierende verdier på styringsindikatorene fra år til år, både mellom kommuner og internt i egen kommune. Styringsverdien blir nok sterkt påvirket av dette. Figur 108 Netto driftsutgifter, konsern pr. innbygger 6-20 år til aktivitetstilbud (f231) og kulturskoler (f383) Styringsindikatoren viser summen av netto driftsutgifter til aktivitetstilbud for barn og unge (f231) og musikk- og kulturskoler (f383) pr innbygger i aldersgruppen 6 20 år i perioden Nettoutgiftene viser store variasjoner mellom kommunene og i utvikling over tid. Nettoutgiftene til kulturskole har vært mest stabile i perioden, mens i utgiftene til aktivitets-tilbud har det vært stor variasjon. Samla var utgiftene størst i Oslo og de hadde også størst vekst i utgiftene. Kristiansand, Trondheim og Tromsø har hatt en betydelig reduksjon i utgiftene og Fredrikstad har hatt lavest nettoutgifter. 101

102 Figur 109 Netto driftsutgifter, konsern pr. innbygger til kunstformidling Stavanger, Bergen, Trondheim, Kristiansand og Tromsø har nettoutgifter pr innbygger til kunstformidling som var på et nivå høyt over de andre kommunene i Alle kommunene har hatt en økning siste år. Oslo kan ikke sammenlignes med de andre, pga regnskapsføringspraksis/kostra-rapportering da de belaster alle utgifter til kunstnerisk utsmykning i nye bygg på denne styringsindikatoren. Da utsmykningen kommer til slutt/etter at nybygg er ferdige, vil det alltid komme nye inntekter til kunstformidling i form av avsetning til fond. Kommentar Oslo, Drammen, Kristiansand og spesielt Stavanger hadde høyest netto driftsutgifter pr innbygger til kultur i Ellers viser figurene at nettotallene varierer mye fra år til år, både mellom kommuner og internt i egen kommune. Flere kommuner har gitt tilbakemelding om at de ikke kjenner seg igjen i tallene og viser til at driftsbudsjettene har vært stabile over tid. De store variasjonene kan nok i stor grad skyldes endringer/ulik brukerbetaling, skiftende trykk over tid på å få tak i eksterne inntekter og spesielt momsrefusjon som varierer sterkt i forhold til tidligere investeringer. Endringer i kommunenes rapporteringsrutiner/regnskapspraksis for å tilpasse seg KOSTRA-veilederen kan også gi store endringer i nøkkeltallene fra år til år. 102

103 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 6-20 åringer i forhold til de som får kulturtilbud i kulturskolen, antall 6-20 åringer er målgruppen for aktivitetstilbud for barn og unge 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. Tabell 6 Styringsindikatorer som viser dekningsgrader for Kulturområdet Indikator Dekningsgrader Andel elever i kommunale musikk- og kulturskoler av alle 6-20 år (KOSTRA 373) Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi 8,8 3,3 17,1 Antall besøk per innbygger (bibliotek - KOSTRA 370) 5,5 2,5 8,4 Figur 110 Andel elever i musikk- og kulturskoler av alle innbyggere 6-20 år Tromsø har i lang tid hatt høyest andel og Fredrikstad lavest andel elever med tilbud i kulturskolen i aldersgruppen 6 20 år. ASSS Kulturnettverket har utfordret lederne for kulturskolene til å få på plass en entydig definisjon av en elev i kulturskolen som kan gi lik og sammenlignbar rapportering til GSI/KOSTRA. Tilbudene i kulturskolene har de siste årene forandret seg så mye at de gamle definisjonene ikke lengre gir en presis forklaring. 103

104 Figur 111 Andel elever i kulturskoler 6 20 år og nettoutgift pr innbyggere 6 20 år Figuren over indikerer at Bærum har høy andel individuelle tilbud/tilbud til små grupper i kulturskolen og at kulturskolen i Tromsø har lav andel individuelle tilbud og stor andel tilbud til større grupper. Figur 112 Besøk på folkebibliotek pr innbygger Figuren viser bibliotekene i ASSS med noen unntak har et jevnt besøk over tid, med store nivåforskjeller mellom kommunene. Tromsø har i flere år hatt størst besøk. Stavanger, Trondheim, Kristiansand og Drammen har også hatt mange besøk pr innbygger. Fredrikstad har hatt minst besøk, men de har gamle lokaler som delvis har vært under rehabilitering med redusert åpningstid. Flere kommuner har innført søndagsåpne bibliotek. Kommentar Det er mye større forskjeller i dekningsgraden i kulturskolene og i besøk på bibliotek pr innbygger enn for de fleste andre styringsindikatorene i ASSS. Disse indikatorene ser ut til å være ekstra avhengige av kommunale målsettinger. De fleste kommunene gir tilbakemelding om at nivået på styringsindikatorene er på et ønsket nivå, men noen har ambisjoner om en økning av dekningsgraden i kulturskolen 104

105 Produktivitet/enhetskostnader Produktivitet måles ved å dele kroner som er brukt på antall produserte enheter. Innenfor kulturområdet leveres tjenester - ikke strømlinjeformede produkter - og de 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, utgifter pr elev i grunnskolen, utgifter per kvadratmeter bygg etc. Indikatoren skal i utgangspunktet vise alle ressurser som er benyttet til produksjon av en bestemt tjeneste. Indikatoren beregnes bare for tjenester som kommunen produserer i egen regi. 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. Tabell 7 Styringsindikatorer som viser produktivitet for Kulturområdet Indikator Produktivitet/enhetskostnad Brutto driftsutgifter for kultursektoren, konsern kr per innbygger Tillegg: Brutto driftsutgifter, konsern til idrett (f380) + kom. idrettsanlegg (f381) pr innb. Korr. brutto driftsutgifter til musikk- og kulturskoler pr bruker, konsern Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Figur 113 Brutto driftsutgifter , konsern for kultursektoren per innbygger i kroner 105

106 Tidsserien over gir et bilde av produksjonen, den totale ressursbruken for aktivitetsnivået i kultursektoren Stavanger og Tromsø lå høyest og Trondheim lavest i hele perioden. Nettverket har vært usikre på om netto- eller brutto driftsutgifter gir et mest korrekt bilde av aktivitetsnivået. Det er store inntekter over lengre tid i Fredrikstad og Tromsø som fører til at netto- og brutto driftsutgifter pr innbygger gir et så forskjellig totalbilde. Figur 114 Brutto driftsutgifter, konsern til idrett (f380) + kom. idrettsanlegg (f381) pr innb. Denne styringsindikatoren viser summen av brutto driftsutgifter pr innbygger til KOSTRAfunksjon 380 Idrett og tilskudd til andres idrettsanlegg og funksjon 381 Kommunale idretts-bygg og idrettsanlegg. Oslo, Drammen og Bærum har høyest bruttoutgifter på f381 Idrettsbygg/anlegg. Stavanger, Tromsø, Bergen og Kristiansand har høyest bruttoutgifter på f380 Idrett/tilskudd. Drammen har ikke data på f380 Idrett/tilskudd i 2010, men har gitt tilbakemelding om at de har sendt korrekt data til SSB på denne indikatoren. Figur 115 Korr. brutto driftsutgifter til musikk- og kulturskoler pr bruker, konsern Figur 115 viser til en viss grad om tilbudene i kulturskolen i hovedsak gis som individuell undervisning eller som undervisning til større grupper. Brutto driftsutgifter til kulturskole pr bruker viser at Fredrikstad, Bærum og Drammen ser ut til å ha størst andel individuell 106

107 undervisning/-tilbud med høye kostnader pr elev, noe som har vært situasjonen for tilbudet i Bærum og Drammen. Omfanget av ulike prosjekt i kulturskolen med ekstern finansiering har også gitt høye brutto driftsutgifter pr bruker, noe som var situasjonen i Fredrikstad. Tromsø og Oslo ser ut til å ha størst andel gruppeundervisning med lave brutto kostnader pr. elev. Tromsø og Oslo har tidligere bekreftet at dette er situasjonen. Kommentar Tidsseriene over gir et bilde av produksjonen, den totale ressursbruken for aktivitetsnivået i kultursektoren Stavanger og Tromsø lå høyest og Trondheim lavest på brutto driftsutgifter pr innbygger til kultursektoren i hele perioden. Oslo, Drammen og Bærum har høyest bruttoutgifter på f381 Idretts- bygg/anlegg. Stavanger, Tromsø, Bergen og Kristiansand har høyest bruttoutgifter på f380 Idrett/tilskudd. Brutto driftsutgifter til kulturskole pr bruker viser at Fredrikstad, Bærum og Drammen ser ut til å ha størst andel individuell undervisning/-tilbud med høye kostnader pr elev, noe som har vært situasjonen for tilbudet i Bærum og Drammen. Tromsø og Oslo ser ut til å ha størst andel gruppeundervisning med lave brutto kostnader pr. elev Kvalitet Tabell 8 Styringsindikatorer som viser kvalitet for Kulturområdet Indikator Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi Kvalitet Sykefravær 4,7 3,3 8,4 Medarbeider tilfredshet 4,6 4,3 4,9 Tillegg: Utlån alle medier fra folkebibliotek pr innbygger 5,6 4,4 6,5 Figur 116 Sykefravær manuell rapportering Sandnes og Stavanger har hatt lavest sykefravær i hele perioden Fredrikstad, Trondheim og Tromsø hadde høyest sykefravær i Oslo og Bergen har ikke data. 107

108 Figur 117 Medarbeidertilfredshet Resultater fra medarbeiderundersøkelser bør først og fremst brukes som utviklingsverktøy i egen kommune ved sammenligning over år. Dette bør være viktige styringsindikatorer i det kontinuerlige arbeidet med medarbeider-, leder- og organisasjonsutvikling. Pga. ulikt metodevalg i kommunene for å beregne medarbeidertilfredsheten, anbefaler KS at tallene for den enkelte kommunen i mindre grad sammenlignes mellom kommunene, men innen kommunen selv, over tid. Figur 118 Utlån alle medier fra folkebibliotek pr innbygger 108

109 Figuren over viser utlån av alle medier pr innbygger i samme figur som netto driftsutgifter til bibliotek pr innbygger. Bildet indikerer at Bærum, Oslo, Drammen og Kristiansand har mindre utlån pr kr i driftsbudsjettet enn de andre kommunene i nettverket. Stavanger har høyest utlån, men kan ikke sammenlignes med de andre kommunene på utgiftssiden da de ikke har klart å regnskapsføre alle driftsutgiftene til bibliotek på riktig funksjon. Kommentar Kulturområdet har få gode kvalitetsindikatorer både på målt og opplevd kvalitet. Sykefraværet har med få unntak vært stabilt lavt over hele perioden, der Sandnes og Stavanger har utmerket seg med svært lavt fravær. Fredrikstad, Kristiansand og Stavanger 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. ASSS Kommunene bør vurdere å ta i bruk brukerundersøkelser som utviklingsverktøy. Stavanger, Kristiansand, Bærum og Tromsø har hatt størst utlån av alle medier fra bibliotek pr innbygger i Andre indikatorer Tabell 9 Styringsindikatorer som ikke inngår i tjenesteprofilen for Kulturområdet Indikator Andre Indikatorer tillegg Driftsinntekter (brutto - netto driftsutgifter) til kultursektoren, konsern pr. innbygger Driftsinntekter (brutto - netto driftsutg.) til idrett (f380) + kom. idrettsanlegg (f381), konsern kr pr innbygger Driftsinntekter (Korr.brutto - netto driftsutg.) til kulturskoler, konsern pr. elev Driftsinntekter (Korr.brutto - netto driftsutg.) i % av brutto driftsutg. til kulturskoler, konsern pr. elev Gj.sn. nettverk Laveste verdi Høyeste verdi

110 Figur 119 Driftsinntekter (brutto - netto driftsutgifter)til kultursektoren, konsern pr. innbygger Fig 119 viser driftsinntekter i kr som samlet differanse mellom brutto og netto driftsutgifter pr innbygger for hele kulturområdet. Inntekter fra brukerbetaling-/eksterne tilskudd/moms-refusjon i kr pr innbygger har variert veldig fra år til år. I hele perioden har samla inntekter vært størst i Fredrikstad og særlig i Tromsø. I Fredrikstad har det i lang tid vært stort fokus på å få tak i eksterne tilskudd som f.eks Interreg prosjekt. Momsrefusjonen i etterkant av store investeringer har nok for de fleste vært hovedårsaken til de store inntektssvingningene fra år til år også internt i de enkelte kommunene. Her har kommunene ulik praksis, noen fører refusjon som inntekt på tjenesteområdet mens andre fører det sentralt som frie inntekter. Dette gir veldig store ulikheter fra år til år, både mellom kommunene og for den enkelte kommune. Bærum, Bergen og Trondheim har i hele perioden hatt lavest inntekter. Bærum har ikke forklaring på de lave inntektene. Bergen har ikke gitt tilbakemelding om at dette var skyldes feil i regnskapsføring/-avslutning eller KOSTRA-rapportering. Figur 120 Driftsinntekt (brutto-netto) til idrett (f380) og kom. idrettsanlegg (f381), konsern kr pr innbygger 110

111 Fig 120 viser driftsinntekter i kr som samlet differanse på brutto og netto driftsutgifter pr innbygger for begge KOSTRA-funksjonene 380 og 381. Bruker-/eksternfinansieringen i kr pr innbygger har variert veldig fra år til år og ser i 2010 ut til å ha vært størst i Drammen og Kristiansand. Spesielt for f381 Kom.idrettsbygg/-anlegg har nok momsrefusjonen vært noe av hovedårsaken til de store inntektssvingningene fra år til år og internt i de enkelte kommunene. Figuren viser at Bærum og Drammen har ikke hatt inntekter på KOSTRA-funksjon 380 Idrett/- tilskudd til andre i Bærum har ikke funnet forklaring på manglende inntekter. Drammen opplyser at de har sendt endringer til SSB, og manglende inntekter ikke skyldes feil i regnskapsføringen/rapportering til KOSTRA. Figur 121 Driftsinntekter (Korr.brutto - netto driftsutg.) til kulturskoler, konsern pr. elev Ser man på brutto og netto driftsutgifter samlet må bruker-/eksternfinansieringen pr elev i kulturskolen ha vært størst i Fredrikstad og Bærum. Fredrikstad viser til store eksterne tilskudd fra Interreg og lignende. Drammen sine inntekter ser ut til å ha forsvunnet i Kommunen rapporterer om økende inntekter og KOSTRA viser en inntektsreduksjon på 70 %. Her må Drammen kvalitetssikre tallene og gå i dialog med SSB om det kan ha skjedd feil i samband med endringer frem mot

112 Figur 122 Driftsinntekter (Korr.brutto - netto driftsutg.) i % av brutto driftsutg. til kulturskoler, konsern pr. elev Inntektene målt som andel av brutto driftsutgifter pr. elev i kulturskolen viser at Fredrikstad har neste dobbelt så store inntekter som gjennomsnitt av de andre kommunene i nettverket. De har tidligere vist til stort fokus på eksterne tilskudd og kulturnæringsmidler. Drammen sine inntekter målt som andel av brutto driftsutgifter pr. elev i kulturskolen var bare på 4 % i Dette var nok ikke riktig, og kommunen har som nevnt over tatt dette opp med SSB. Det har pr ikke gitt effekt, som man ser av figuren over. Kommentar Inntekter fra brukerbetaling-/eksterne tilskudd/moms-refusjon i kr pr innbygger har variert veldig fra år til år. I hele perioden har samla inntekter vært størst i Fredrikstad og særlig i Tromsø. Momsrefusjonen i etterkant av store investeringer har nok for de fleste vært hovedårsaken til de store inntektssvingningene fra år til år også internt i de enkelte kommunene. Her har kommunene ulik praksis, noen fører refusjon som inntekt på tjenesteområdet mens andre fører det sentralt som frie inntekter. Dette gir veldig store ulikheter fra år til år, både mellom kommunene og for den enkelte kommune. Inntektene målt som andel av brutto driftsutgifter pr. elev i kulturskolen viser at Fredrikstad har neste dobbelt så store inntekter som gjennomsnitt av kommunene i nettverket. De har vist til stort fokus på eksterne tilskudd og bidrag fra kulturnæringsmidler. 112

113 5.5. Kommunehelsetjenester Utvalgte indikatorer og nøkkeltall I denne delen vises ulike nøkkeltall og indikatorer for ASSS-kommunene samlet, både for enkelte år og i tidsserier. Utvalget av indikatorer vil være både sammenfallende med de som er tatt inn i tjenesteprofilene, men også andre nøkkeltall/indikatorer fremstilles her Oppsummering/helhetsvurdering I fagnettverket ASSS Kommunehelse er kommunene opptatt av kvaliteten på data og at nøkkeltallene som presenteres er troverdige som grunnlag for sammenligningene i rapportene. De ønsker fortsatt å ha nøkkeltall og tjenesteprofiler på et overordnet nivå for kommunehelsetjenestene samlet. Men de er i tillegg opptatt av å utvikle gode indikatorer for ressursbruk og kvalitet innenfor hvert av de tre deltjenestene; helsestasjons- og skolehelsetjeneste, ergo- og fysioterapitjeneste og legetjenesten. I dette arbeidet settes det søkelys på hva som best illustrerer tjenestenes kvalitet og hvilke indikatorer som kan benyttes på kort sikt og på lang sikt. Egne faggrupper for hver av deltjenestene er nedsatt. Fagettverket ASSS Kommunehelse er videre opptatt av Samhandlingsreformen, og her settes søkelyset på kommunehelsetjenestens rolle i det helsefremmende og sykdomsforebyggende arbeidet. De er også opptatt av å tydeliggjøre kommunenes rolle og ansvar som avtalepart for private leger og fysioterapeuter. Samlet sett er det KS sin vurdering at flere av nettverkskommunene har gjennomført viktige utviklingsprosjekter siste år. Det gjelder spesielt innenfor tjenestene til aldersgruppen 0 15 år. Det er også eksempel på kommuner som mener de har oppnådd bedret resultateffektivitet ved organisasjonsendringer 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 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. 113

114 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 viser hvilken ressursinnsats kommunen har sett i forhold til antall innbyggere som er i målgruppa. 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 123 Netto driftsutgifter pr innbygger kommunehelsetjenesten, konsern Netto driftsutgifter per innbygger kommunehelsetjenesten, konsern FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Bærum har klart høyest nivå foran Trondheim. Alle kommunene har hatt økning fra 2009 til 2010 med unntak av Drammen som har hatt nedgang. 114

115 Figur 124 Netto driftsutgifter pr innbygger, konsern KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Nto dr.utg. pr. innb, konsern Snitt ASSS-kommuner Figur 125 Netto driftsutgifter i % av samlede netto driftsutgifter Netto driftsutgifter i %#REF! av samlede netto driftsutgifter FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Trondheim har høyest andel av samlede netto driftsutgifter til kommunehelse. Oslo kommune har lavest. Fredrikstad, Drammen og Stavanger har hatt en nedgang i prosentandel fra 2009 til

116 Figur 126 Netto driftsutgifter i % av netto driftsutgifter ,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 KOSTRA ,2 5,0 3,6 4,5 4,3 4,6 4,2 4,1 5,5 4,8 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 Nto dr.utg i % av sum nto dr.utg Snitt ASSS-kommuner Figur 127 Netto driftsutgifter forebygging, helsestasjons- og skolehelsetjeneste pr innb. 020 år, konsern. Funksjon 232. Netto driftsutg til forebygging, helsestasjons- og skolehelsetj. pr. innb 0-20 år, konsern Funksjon FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Oslo kommune har høyest netto driftsutgifter til funksjon 232 pr. innbygger i aldersgruppen 0-20 år i 2010, noe høyere enn Trondheim. Drammen har lavest utgift pr. innbygger i aldersgruppen på denne indikatoren. Alle unntatt Fredrikstad har hatt en økning fra 2009 til

117 Figur 128 Netto driftsutgifter til funksjon 232 pr innbygger 0-20 år, konsern Dekningsgrader Dekningsgrad viser hvor stor andel av målgruppen (%) som mottar tjenester. Figur 129 Andel åpne fastlegelister, fra Kostra, Andel åpne fastlegelister - KOSTRA pr FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Det er svært ulik utvikling i kommunene på denne indikatoren. Bærum, Drammen, Tromsø og Fredrikstad har hatt nedgang hvert år fra 2008 til Det er store variasjoner fra år til år i kommunene. 117

118 Figur 130 Andel åpne fastlegelister KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ 10 0 Andel åpne fastlegelister Snitt ASSS-kommuner Figur 131 Årsverk i alt til forebygging, helsestasjons- og skolehelsetjeneste pr innbygger 0-20 år. Funksjon 232 Årsverk i alt til forebygging, helsestasjons- og skolehelsetjeneste - funksjon 232 per inbygger 0-20 år 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0, FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Indikatoren viser nedgang fra 2009 til 2010 for Kristiansand kommune. Det er store økninger fra 2009 til 2010 for Stavanger, Trondheim og Tromsø. 118

119 Figur 132 Årsverkhelsestasjonen totalt pr innbyggere 0-20 år 2010 KOSTRA ,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 25,0 26,3 27,9 23,3 25,1 26,7 25,5 23,4 29,3 28,2 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Årsv helsestasj totalt per innb 0-20 år Snitt ASSS-kommuner Figur 133 Årsverk i alt pr innbyggere 0-5 år til helsestasjon- og skolehelsetjenesten. Funksjon 232 Årsverk i alt pr innbyggere 0-5 år til helsestasjon- og skolehelsetjenesten - Funksjon FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Sandnes og Kristiansand skiller seg ut med svært høye nøkkeltall på denne indikatoren. Sandnes har høyest nivå og lavest finner vi Oslo. 119

120 Figur 134 Årsverk av helsesøstre pr innbyggere 0-5 år. Funksjon 232 Årsverk av helsesøstre pr innbyggere 0-5 år. Funksjon FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Det er stor variasjon mellom kommunene på denne indikatoren. Tromsø ligger høyest foran Kristiansand og Trondheim ligger lavest. Figur 135 Årsverk av helsesøstre pr innbyggere 0-20 år. Funksjon 232 Årsverk av helsesøstre pr innbyggere 0-20 år. Funksjon ,0 19,0 18,0 17,0 16,0 15,0 14,0 13,0 12,0 11,0 10,0 9,0 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0, FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Tromsø skiller seg ut også her og ligger betydelig høyere enn øvrige kommuner alle årene. De fleste har hatt en økning på denne indikatoren de siste årene, men Fredrikstad, Kristiansand og Trondheim har hatt nedgang. 120

121 Figur 136 Årsverk fysioterapeuter i alt pr innbyggere F 232: Forebygging, helsestasjonsog skolehelsetjeneste Årsverk fysioterapeuter i alt per innbyggere F232 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0, FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Fredrikstad, Stavanger og Trondheim har hatt stor økning fra 2009 til Bærum skiller seg ut med ekstremt lav andel. Det skyldes at fysioterapeutene har tilhørighet i egen enhet i kommunen og av den grunn er det rapportert inn lave tall for timer av fysioterapeuter pr. uke på funksjon 232. Figur 137 Årsverk fysioterapeuter pr innbyggere F ,0 KOSTRA ,0 6,0 3,0 0,0 7,6 11,1 9,2 11,0 8,0 5,9 7,2 9,1 8,6 9,1 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Årsv fysiot. Pr innb Snitt ASSS-kommuner 121

122 Figur 138 Årsverk kommunalt ansatte fysioterapeuter pr innbyggere. F Årsverk kommunalt tilsatte fysioterapeuter per innbyggere F FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ #REF! 1,0 2,3 2,3 4,8 4,7 4,7 2,5 3,1 4,7 3,5 3,5 3,5 2,5 2,7 2,8 3,1 2,8 2,9 3,3 3,3 3,3 3,7 4,2 4,0 3,1 3,4 4,2 4,6 3,6 4,5 Kommentar: Bærum, Oslo og Tromsø ligger høyest i Bærum har hatt det høye nivået over flere år. Figur 139 Andel årsverk kommunalt tilsatte fysioterapeuter av alle årsverk fysioterapeuter pr innbyggere. F Andel årsverk kommunalt tilsatte fysioterapeuter av alle årsverk fysioterapeuter per innbyggere F FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Oslo har økt sin andel av kommunalt tilsatte fysioterapeuter markant de siste årene. De øvrige kommunene med unntak av Bergen har hatt en økning i andelen. Bare Sandnes kommune har hatt nedgang hvert år fra 2008 til

123 Figur 140 Årsverk kommunalt tilsatte fysioterapeuter pr innbyggere og årsverk leger pr innbyggere KOSTRA ,3 8,6 4,7 6,9 4,7 8,7 3,5 7,4 2,8 9,4 2,9 6,8 3,3 7,2 4,0 7,2 4,2 7,5 4,5 9,3 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Årsv komm. tils. fysiot. Pr innb Årsverk leger pr innb. Figur 141 Årsverk ergoterapeuter pr innbyggere Årsverk ergoterapeuter per innbyggere KOSTRA, manuelt rapportert FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Tromsø har høyest dekning foran Trondheim. Fredrikstad har lavest dekning og Kristiansand nest lavest. 123

124 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. Figur 142 Brutto driftsutgifter konsern pr. innbygger. Funksjon 232, 233 og 241, Brutto driftsutgifter konsern pr. innbygger. Funksjon 232, 233 og FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Enhetskostnaden er høyest i Bærum etterfulgt av Drammen. Sandnes har lavest nivå i

125 Figur 143 Brutto driftsutgifter pr innbygg konsern ekskl sosiale utg. Funksjon 232, 233 og 241 Brutto driftsutgifter pr. innbygger. Konsern ekskl sosiale utg. Funksjon 232, 233 og FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Bærum har høyest nivå og viderefører nivået fra Sandnes har lavest nivå,. Alle kommunene har hatt en økning på denne enhetskostnaden fra 2009 til Figur 144 Brutto driftsutgifter pr innbygger, konsern KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Brto dr.utg pr innb, konsern Snitt ASSS-kommuner - 125

126 Figur 145 Brutto driftsutg. til forebygging, helsestasjons- og skolehelsetj pr innb 0-20 år. F232 Brutto driftsutg til forebygging, helsestasjons- og skolehelsetj. pr. innb 0-20 år, konsern Funksjon FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Oslo og Trondheim har her høyest nivå i Drammen ligger lavest. Alle har hatt en økning fra 2009 til 2010 med unntak av Fredrikstad Kvalitet Figur 146 Andel nyfødte med hjemmebesøk innen to uker etter hjemkomst Andel nyfødte med hjemmebesøk innen to uker etter hjemkomst FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: For de fleste kommunene er høy andel hjemmebesøk til familier med nyfødte et prioritert mål. I 2010 ligger Stavanger lavest med 40 % gjennomførte besøk og Drammen høyest med 100 %. Stavanger skiller seg ut med nedgang hvert år siden

127 Figur 147 Andel nyfødte med hjemmebesøk innen to uker etter hjemkomst KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Andel nyfødt m hj.besøk innen 2 uker etter hj.komst Snitt ASSS-kommuner Figur 148 Reservekapasitet fastlege Reservekapasitet fastlege FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Figuren viser at Bærum kommune har hatt jevn nedgang fra , og at kommunen fortsatt har høyest nivå på denne indikatoren. 127

128 Figur 149 Åpningstid ved helsestasjon for ungdom. Sum timer pr uke. Åpningstid ved helsestasjon for ungdom. Sum timer per uke FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Kommentar: Oslo kommune skiller se klart ut her og figuren viser at kommunen har redusert åpningstiden hvert år fra 2008 til Andre indikatorer Figur 150 Sykefravær, helse samlet, manuell registrering 2010 Helse samlet, manuell registrering 2010, pr ,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 8,7 7,7 8,2 5,4 7,2 9,1 8,1 5,8 0,0 7,6 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 Sykefravær helse samlet Snitt ASSS-kommuner 128

129 Figur 151 Medarbeidertilfredshet KOSTRA 2010, ,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 4,5 4,4 4,4 4,4 4,7 4,6 4,5 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Medarbeidertilfredshet Snitt ASSS-kommuner Figur 152 Alle inntekter pr innbygger KOSTRA FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ - Alle "inntekter" pr. innbygger Snitt ASSS-kommuner 129

130 5.6. Pleie- og omsorgstjenester Utvalgte indikatorer og nøkkeltall I denne delen vises ulike nøkkeltall og indikatorer for ASSS-kommunene samlet, både for enkeltår og i tidsserier 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. Mer detaljer om datakvalitet gis i underkapitlene God praksis og Nærmere om datakvalitet i pleieog omsorgsnettverket. ASSS-kommunene er selvsagt svært opptatt av samhandlingsreformen, både hvordan kommunene skal forberede seg, hvordan tjenester skal organiseres, samhandling med helseforetak og andre kommuner, og ikke minst forholdet mellom de brukerne/tjenestene som allerede i dag inngår i oppgaveporteføljen, og hvordan man skal integrere nye oppgaver og brukere inn i store og komplekse virksomheter. For pleie- og omsorgstjenestene er det særlig håndtering av utskrivningsklare pasienter og overføring av nye pasientgrupper som får oppmerksomhet. Samlet sett vurderer KS at flere av nettverkskommunene har gjort mye bra endringsarbeid siste år, og det synes som om flere kommuner har fått klare styringssignaler og tydeligere retning på eget utviklingsarbeid og prioriteringer. For 2010 vil KS blant annet trekke frem Bergen og Tromsø som de to kommunene som i størst grad har gjennomført endringer ut fra et tydelig oppdrag, og hvor resultatet synes på tjenesteprofilene. Tromsø har som uttalt mål at kommunen skal nærme seg gjennomsnitt ASSS, og dette er selvsagt en god bekreftelse på at ASSS-samarbeidet og nettverket oppleves nyttig og relevant for kommunene 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. 130

131 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 utgiftutjevning 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. 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. 131

132 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 Figur 153 Gjennomsnittlig bistandsbehov, hjemmetjenestemottakere 0-66 år 3,0 Hjemmetjenestemottakere 0-66 år, gjennomsnittlig bistandsbehov KOSTRA og IPLOS ,0 2,5 2,5 2,0 2,0 1,5 1,5 1,0 1,88 1,94 1,67 1,65 1,87 1,92 1,66 1,74 1,81 1,99 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ 1,0 Hjemmetjeneste 0-66 år, Gj.sn.bistandsbehov Gj.sn. ASSS 132

133 Figur 154 Gjennomsnittlig bistandsbehov, hjemmetjenestemottakere 67 år og eldre 3,0 2,5 Hjemmetjenestemottakere 67 år og eldre, gjennomsnittlig bistandsbehov KOSTRA og IPLOS ,0 2,5 2,0 2,0 1,5 1,5 1,0 1,77 1,82 1,51 1,55 1,70 1,72 1,67 1,47 1,72 1,73 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ 1,0 Hjemmetjeneste 67 år og eldre, Gj.sn.bistandsbehov Gj.sn. ASSS Figur 155 Beboere på langtidsopphold i institusjon. Fordeling på bistandsbehov 100% 90% 80% Beboere på langtidsopphold i institusjon. Fordeling på bistandsbehov Iplos 2010, % 60% 50% % 30% 20% 10% 0% Lite bistandsbehov Middels til stort bistandsbehov Omfattende bistandsbehov 133

134 Figur 156 Andel beboere i institusjon med omfattende bistandsbehov 100 Andel brukere i institusjon med omfattende bistandsbehov Kostra 2010, FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Gj.sn. ASSS Andel brukere i institusjon som har omfattende bistandsbehov, tidsbegrenset opphold Andel brukere i institusjon som har omfattende bistandsbehov, langtidsopphold Figur 157 Netto driftsutgifter til hjemmetjenester til brukere 0-66 år, kroner pr innbygger 0-66 år Hjemmetjenester. Netto driftsutgifter til brukere 0-66 år pr innbygger 0-66 år, kr (KOSTRA og IPLOS Kostra netto utgift, korrigert for Iplos timeandel til brukere 67 år og eldre) FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Nettoutgift hjemmetjeneste til innbyggere 0-66 år, fordelt pr innbygger 0-66 år. Konsern Gj.sn. ASSS 134

135 Figur 158 Netto driftsutgifter til hjemmetjenester til brukere 67 år og eldre, kroner pr innbygger 67 år og eldre Hjemmetjenester. Netto driftsutgifter til brukere 67 år og eldre pr innbygger 67 år og eldre, kr (KOSTRA og IPLOS Kostra netto utgift, korrigert for Iplos timeandel til brukere 0-66 år) FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Nettoutgift hjemmetjeneste til innbyggere 67 år og eldre, fordelt pr innb. 67 år og eldre. Konsern Gj.sn. ASSS Figur 159 Netto driftsutgifter til institusjonstjenester, kroner 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. Konsern Gj.sn. ASSS Institusjonstjenester Netto driftsutgifter pr innbygger 80 år og eldre Funksjon , konsern, KOSTRA 2010, 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. 135

136 Merk at indikatorer for dekningsgrader ikke sier noe om hvor mye tjenester hver bruker mottar. Figur 160 Andel innbyggere 0-66 år som mottar hjemmetjenester 3,0 KOSTRA , Andel innbyggere 0-66 år og eldre som mottar hjemmetjenester 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0, FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figur 161 Andel innbyggere år som mottar hjemmetjenester KOSTRA , Andel innbyggere år som mottar hjemmetjenester FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Hj.tj. 6,8 7,9 7,9 5,8 5,6 5,4 7,5 8,5 8,1 6,4 9,1 7,8 8,3 8,2 7,9 8,2 7,6 7,1 7,8 8,2 7,5 7,6 8,3 7,8 5,9 6,6 6,0 9,1 8,5 8,0 136

137 Figur 162 Andel innbyggere 80 år og eldre som mottar hjemmetjenester 40 KOSTRA , Andel innbyggere 80 år og eldre som mottar hjemmetjenester FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figur 163 Andel innbyggere 0-66 år som mottar hjemmetjenester eller er beboer på institusjon Andel innbyggere 0-66 år som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 1,9 1,5 1,4 2,5 2,2 1,4 1,6 1,5 1,4 1,2 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 Andel innbyggere 0-66 år som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester Gj.sn.ASSS 137

138 Figur 164 Andel innbyggere år som mottar hjemmetjenester eller er beboer på institusjon Andel innbyggere år som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester ,5 6,7 10,4 9,6 9,4 8,2 9,5 9,7 8,4 9,7 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 165 Andel innbyggere 80 år og eldre som mottar hjemmetjenester eller er beboer på institusjon Andel innbyggere 80 år og eldre som er beboer på institusjon eller mottar hjemmetjenester 46,5 41,9 49,7 48,5 48,2 43,2 49,2 48,9 46,4 53,1 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 138

139 Figur 166 Andel innbyggere 80 år og eldre som bor i bolig med heldøgns omsorg Andel innbyggere 80 år og eldre i bolig med heldøgns omsorg KOSTRA ,5 4,2 0,9 1,2 1,9 5,5 1,2 0,4 1,0 4,6 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Andel innbyggere 80 år og over i bolig med heldøgns bemanning Gj.sn. ASSS Figur 167 Andel innbyggere 80 år og eldre som er beboer i institusjon Andel innbyggere 80 år og eldre som er beboer i institusjon ,0 13,3 17,3 14,6 13,8 9,9 16,6 15,5 16,8 14,4 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Andel innbyggere 80 år og eldre som er beboere på institusjon eller bolig med heldøgns omsorg Gj.sn.ASSS

140 Figur 168 Dekningsgrad tjenester for innbyggere 80 år og eldre Fordeling av innbyggere 80 år og eldre, andel som mottar tjenester. KOSTRA TRØ 42,3 34,1 4,6 19 TRD 52,6 28,6 1 17,8 BER 50,7 33,0 0,4 15,9 STA 49,5 31,5 1,2 17,8 SAN 51,3 27,8 5,5 15,4 KRS 49,9 32,5 1,9 15,7 DRA 50,3 32,7 1,2 15,8 OSL 49,3 31,6 0,9 18,2 BÆR 53,9 24,4 4,2 17,5 FRE 52,0 33,0 1,5 13,5 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % 100 % Ikke vedtak om tjeneste Hjemmetjeneste (unntatt beboere i omsorgsbolig med heldøgns bemanning) Bor i omsorgsbolig med heldøgns bemanning Bor i institusjon Figur 169 Omsorgsboliger pr innbyggere Omsorgsboliger pr innbyggere ,6 3,6 2,3 6,9 2,2 5,3 3,8 2,9 6,4 1,9 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Omsorgsboliger pr innbyggere Gj.sn.ASSS 140

141 Figur 170 Omsorgsboliger med heldøgns bemanning, aldersfordeling av beboere Boliger med heldøgns bemanning, aldersfordeling av beboere, % KOSTRA ,3 49,8 26,0 36,8 30,0 42,6 26,4 12,5 24,8 47,0 32, ,7 50,2 74,0 63,2 70,0 57,4 73,6 87,5 75,2 53,0 67, FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Gj.sn. ASSS Beboere i boliger med heldøgns bemanning, andel 67 år og eldre Beboere i boliger med heldøgns bemanning, andel 0-66 år 141

142 Figur 171 Sammensetning av institusjonstilbudet på ulike plasstyper 100% 90% 80% 70% 60% Sammensetning av institusjonstilbudet, fordeling av plasser. Kostra 2010, % 40% 81 30% % 10% 0% Andel plasser avsatt til rehabilitering/habilitering Andel plasser avsatt til tidsbegrenset opphold unntatt rehab/habilitering Andel plasser i skjermet enhet for aldersdemente Andel plasser langtid unntatt skjermet enhet for aldersdemente 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 pleieog 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 enkelt får. Ved analyse av pleie- og omsorgstjenester må indikatorer for enhetskostnad ses i sammenheng med dekningsgrader både for hjemmetjeneste og institusjon. 142

143 Tilsvarende må enhetskostnad ses i sammenheng med brukernes bistandsbehov. Med stigende registrert bistandsnivå hos den enkelte bruker/brukergruppa totalt, er det naturlig at gjennomsnittlig utgift pr bruker også øker. 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 172 Netto driftsutgift hjemmetjeneste pr bruker 0-66 år Hjemmetjenester. Netto driftsutgifter til aldersgruppen 0-66 år pr bruker 0-66 år, kr (KOSTRA og IPLOS Kostra netto utgift korrigert for Iplos timeandel til brukere 67 år og eldre) FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Nettoutg.hjemmetjeneste til innbyggere 0-66 år, fordelt pr tjenestemottaker 0-66 år. Konsern Gj.sn. ASSS 143

144 Figur 173 Gjennomsnittlig timer pr uke til brukere med lite bistandsbehov, hjemmetjeneste 0-66 år 3 Hjemmetjeneste 0-66 år, gjennomsnittlig timer pr uke til brukere med lite bistandsbehov IPLOS ,8 2,1 2,0 2,5 1,2 2,3 1,8 2,1 2,5 1,5 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ 0 Lite bistandsbehov Gj.sn. ASSS Figur 174 Gjennomsnittlig timer pr uke til brukere med middels til stort bistandsbehov, hjemmetjeneste 0-66 år Hjemmetjeneste 0-66 år, gjennomsnittlig timer pr uke til brukere med middels til stort bistandsbehov IPLOS ,4 8,2 9,6 8,7 3,5 7,4 8,8 12,1 10,6 9,1 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Middels til stort bistandsbehov Gj.sn. ASSS 144

145 Figur 175 Gjennomsnittlig timer pr uke til brukere med omfattende bistandsbehov, hjemmetjeneste 0-66 år Hjemmetjeneste 0-66 år, gjennomsnittlig timer pr uke til brukere med omfattende bistandsbehov IPLOS ,3 55,4 51,5 46,1 10,3 30,8 58,2 53,4 45,2 43,0 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Omfattende bistandsbehov Gj.sn. ASSS Figur 176 Netto driftsutgift hjemmetjeneste pr bruker 67 år og eldre Hjemmetjenester. Netto driftsutgifter til aldersgruppen 67 år og eldre pr bruker 67 år og eldre, kr (KOSTRA og IPLOS Kostra netto utgift korrigert for Iplos timeandel til brukere 0-66 år) FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ Nettoutgift hjemmetjeneste til innbyggere 67 år og eldre, fordelt pr tjenestemottaker 67 år og eldre. Konsern Gj.sn. ASSS 145

146 Figur 177 Gjennomsnittlig antall tildelte timer praktisk bistand og hjemmesykepleie, alle brukere Gjennomsnittlig tildelte timer 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 178 Korrigerte brutto driftsutgifter pr kommunal plass i institusjon KOSTRA Korrigerte brutto driftsutgifter pr kommunal plass i institusjon. Konsern FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ 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. 146

147 Figur 179 Legetimer pr uke pr beboer i sykehjem 0,6 KOSTRA Legetimer pr uke pr beboer i sykehjem 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0, FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figur 180 Andel årsverk i brukerrettet tjeneste med fagutdanning 90 KOSTRA Andel årsverk i brukerrettede tjenester med fagutdanning FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ 147

148 Andre indikatorer Figur 181 Sykefravær andel fravær av totalt antall årsverk (KOSTRA) 12 KOSTRA Andel fravær av totalt antall årsverk FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRH TRØ Figur 182 Sykefravær manuell rapportering fra kommunene Sykefravær pleie og omsorg 2010 (manuell rapportering fra kommunene) ,6 10,8 10,6 10,7 7,2 9,3 11,6 12,7 FRE BÆR OSL DRA KRS SAN STA BER TRD TRØ 0 Sykefravær, manuelt fra kommunene Gj.sn. ASSS Nærmere om datakvalitet i pleie- og omsorgsnettverket I kommentarer til utfordringsnotat har blant annet Kristiansand og Stavanger gitt fyldige kommentarer på svakhet ved datamaterialet. 148

149 Nulling av timer i Iplos Mht ressursinnsats til hjemmetjenester, så er det viktig å være oppmerksom på at fordeling av kostnader i aldersgruppen 0-66 år baseres på prosentandel av totalt antall vedtakstimer i hjemmetjenesten. I denne nøkkelen burde andel vedtakstimer til aldersgruppen 0-66 år vært høyere fordi brukere med mer enn 1:1 bemanning blir godskrevet i Iplos med for lavt timeantall. Dette skyldes ikke at kommunene gjør feil ved Iplosregistrering/rapportering, men har sin årsak i den metoden som Helsedirektoratet har valgt for å synliggjøre brukerrettet tid. Forenklet eksempel: Dersom en bruker har behov for kontinuerlig bistand av to personer i en uke, så vil kommunen i regnskapet (og derved i KOSTRA) ha kostnader tilsvarende to ukesverk (24 t * 7 dager * 2 personer). I Iplos vil dette derimot synliggjøres som 168 timer (24 t ganger 7 dager), fordi dette er tiden som brukeren har personale til rådighet. Dette er en problemstilling som særlig gjelder brukere i aldersgruppa 0-66 år, blant annet mennesker med ulike funksjons- og utviklingshemminger. Dersom reelt antall forbrukte timer kunne blitt rapportert inn, så ville andel vedtakstimer i denne aldersgruppen vært høyere, og dermed også andel kostnader. Dette tilsier at flere av ASSS-kommunene (blant annet Stavanger) trolig ville kommet ut med høyere ressursinnsats til brukergruppa 0-66 år, og lavere ressursinnsats til aldersgruppa 67 år og eldre. Problemstillingen med for lite rapporterte timer 0-66 har som isolert effekt at disse indikatorene kan bli feil: Indikator Prioritering/behov Nettoutgift hjemmetjeneste til innbyggere 0-66 år, fordelt pr innbygger 0-66 år. Konsern Nettoutgift hjemmetjeneste til innbyggere 67 år og eldre, fordelt pr innb. 67 år og eldre. Konsern Produktivitet/enhetskostnad Nettoutg. hjemmetjeneste til innbyggere 0-66 år, fordelt pr tjenestemottaker 0-66 år. Konsern Nettoutg. hjemmetjeneste til innbyggere 67 år og eldre, fordelt pr tjenestemottaker 67 år og eldre. Konsern Feil Blir for lav ved beregning, skulle vært høyere Blir for høy ved beregning, skulle vært lavere Blir for lav ved beregning, skulle vært høyere Blir for høy ved beregning, skulle vært lavere Utgifter som ikke er direkte brukerrettet tid Som vesentlig utfordring med datakvalitet har nettverket også pekt på at innenfor hjemmetjenester, og særlig i ulike botilbud, ofte er utgifter som ikke direkte er knyttet til enkeltbrukere gjennom vedtak. Dette gjelder eksempelvis nattevakter eller felles bemanning som er til stede for flere beboere, noe som er mer aktuelt for brukere 0-66 år enn for eldre tjenestemottakere. Dette er altså utgifter som føres som hjemmetjenester i regnskapet (KOSTRA), men som ikke synliggjøres som produksjon av Iplos-timer. Derved finnes en del kostnader til hjemmetjenester som tildeles brukere 0-66 år, men hvor det ikke er gjort vedtak om tildeling av timer. 149

150 Denne svakheten innebærer at andel vedtakstimer til de to aldersgruppene ikke er et godt bilde på ressursfordelingen mellom de to aldersgruppene, og at vektingen av 0-66 sannsynligvis burde vært høyere (fordi det altså forbrukes mer timer/kroner enn hva Iplos-tallene viser). ASSS-kommunene arbeider med å finne en metode for hvordan slike utgifter kan registreres riktig som vedtakstimer i Iplos, og samtidig sikre at nøkkelen for fordeling av timer og sammenlikning mellom kommuner kan bli bedre. Bergen har arbeidet mye med dette, og flere av kommunene ønsker å lære av Bergen. Av nettverkskommunene er det særlig Kristiansand som i sitt svar på utfordringsnotatet peker på at mange utgifter i hjemmetjenesten ikke relateres direkte til vedtakstimer (direkte brukerrettet tid), og at ulik praksis i hvordan kommunene registrerer timer også vil påvirke andelen timer som registreres på de ulike aldersgruppene av mottakere. Denne svakheten/feilen i datagrunnlaget vil trekke i samme retning som feilen med nulling av timer, jf. ovenfor. Iplos som kartleggingsverktøy for brukere med adferdsrelaterte diagnoser Stavanger stiller spørsmål ved hvorvidt Iplos er tilfredsstillende kartleggingsverktøy for brukere som har adferdsrelaterte diagnoser, da bistandsbehovet hos denne brukergruppen ikke nødvendigvis vil fremkomme gjennom Iplos-kartlegging. Dette vil eksempelvis være personer som greit mestrer en del av dagliglivets grunnleggende aktiviteter (kle seg, spise, toalett mv), men kan ha omfattende behov for assistanse og bistand knyttet til egen adferd (styre egen adferd, omgås andre mennesker, sosialt og mellommenneskelig). Dette er en svakhet ved kartleggingsverktøyet og beregning av gjennomsnittlig bistandsbehov som også vil gi følgefeil når SSB beregner gjennomsnittlig bistandsbehov hos tjenestemottakere, og som kan gi feil inntrykk når man sammenlikner tjenestemottakernes bistandsbehov opp mot tildelte tjenester/utgifter pr tjenestemottaker. Ulik registrering av brukere KS er også kjent med at ASSS-kommunene har ulik praksis for registrering av brukere blant annet hvorvidt det gjøres vedtak på matombringing, eller om LAR-brukere registreres. Varierende praksis vil påvirke beregnet enhetskostnad og dekningsgrader, i og med at mange indikatorer bruker antall brukere av en tjeneste som grunnlag. En kommune som registrerer få brukere vil sannsynligvis ha høyere andel utgifter som fellestid eller utgifter som ikke relateres direkte til Iplos-timer, jf. ovenfor. Ulik praksis her kan derfor også påvirke andel timer til brukere under og over 67 år, jf. foregående punkter. Av ASSS-kommunene er KS kjent med at i alle fall Tromsø har en praksis som skiller seg noe fra flertallet av ASSS-kommuner. 150

151 Oppsummert ASSS PLO-nettverket er enige om at man på høstsamling 2011 og videre i 2012 vil arbeide ytterligere med datakvalitet og harmonisert praksis. Det er enighet om at Iplos har mange svakheter og at registeret pr nå ikke svarer på kommunenes behov for presis styringsinformasjon. Kommunene søker gjennom KS å påvirke Helsedirektoratet til å bidra til at Iplos også kan gi kommunene viktig og riktig styringsinformasjon. At staten ser kommunenes behov og ønsker å komme kommunene i møte vil på sikt også bidra til bedre datakvalitet og kunnskap om pleie- og omsorgstjenester på nasjonalt nivå. ASSS-kommunene mener at Iplos i kombinasjon med KOSTRA kan gi et betydelig bedre grunnlag for sammenlikning og styringsinformasjon - både på virksomhets- og kommunenivå, og man er enige om at ASSS Pleie- og omsorgsnettverk fremover vil arbeide for mer harmonisert praksis, og uansett fortsette å bruke Iplos-tallene på tross av de svakheter som finnes Sosialtjenester 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 til dels være sammenfallende med de som er tatt inn i tjenesteprofilene, men også andre nøkkeltall/indikatorer vises. Oslo kommune leverte korrigerte tall til KS den 3. aug. Oslo er tatt ut av snittet i indikatorer som viser snitt ASSS kommuner, da kommunene har kommentert på tallene slik de forelå 8. juli (frist for tilbakemelding) Oppsummering/helhetsvurdering Prioritering: Bortsett fra Oslo, Stavanger og Drammen har ASSS-kommunene en nedgang i netto driftsutgift til sosialtjenesten pr innbygger år Det samme gjelder netto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp pr innbygger år hvor alle bortsett fra Drammen, Sandnes og Stavanger har en nedgang i utgiftene. Nettodriftsutgifter fordelt på funksjonene råd&veiledning og sosialt forebyggende arbeid, økonomisk sosialhjelp og tilbud til personer med rusproblemer viser til dels store forskjeller mellom hvordan kommunenes nettoutgifter fordeler seg. På andelen nettoutgifter til tilbud til ruspersoner er differanse mellom kommunene på nærmere 15 %. 151

152 Dekningsgrader: Andelen mottakere år som mottar sosialhjelp varierer betydelig i nettverket. Halvdelen av ASSS-kommunene har en økning i andel av innbyggerne i målgruppen som mottar tjenester. For de tre siste årene under ett har 7 av kommunene hatt en økning i andelen mottakere. Andelen mottakere 18-24, ungdommer som mottar sosialhjelp ift innbyggere år varierer også i nettverket. Det er dessuten også stor variasjon mellom de som har en høy andel mottakere år, i forhold til alle mottakere av sosialhjelp. 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. Produktivitet: 7 av ASSS-kommunene har nedgang i brutto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp pr mottaker. Fredrikstad og Trondheim skiller seg ut med en liten vekst i enhetskostnadene. Kommunene synes å ha mye å vinne på full utnyttelse av tiltaksporteføljen som følger kvalifiseringsprogrammene. Enhetskostnadene i kommunene vil synke dersom kommunene klarer å redusere antallet brukere på sosialhjelp, øke antallet på KVP og samtidig holde ressursinnsatsen nede. Sykefravær: Sykefraværet varierer mellom 7,1 % i Sandnes og 13,2 % i Tromsø, mens snittet for ASSS er 9,7 %. Tallene baserer seg på kommunenes egne innrapporterte tall, og er ikke direkte sammenliknbar med tidligere år da tallene har blitt hentet fra andre kilder. I tillegg vil variasjonen i kommunenes organisering av tjenester, blant annet i forhold til NAV påvirke tallgrunnlaget 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. 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. 152

153 Figur 183 Netto driftsutg til sosialtjenesten inkludert f 273, konsern innb år Figuren viser netto driftsutgifter til sosialtjenesten, inkludert f 273, konsern pr innbygger år. Tromsø, Sandnes, Stavanger og Bærum har lavest driftsutgifter til sosialtjenesten, mens Oslo ligger høyest, tett etterfulgt av Fredrikstad, Bergen, Kristiansand og Trondheim. Figur 184 Netto driftsutgifter til sosialtjenesten (f.242, 243, 281, 273) konsern pr innb år Netto driftsutgifter til sosialtjenesten har økt i Oslo, Drammen og Stavanger. De andre nettverkskommunene har enten hatt en nedgang eller er på samme nivå som året før. Størst endring ser vi i Oslo (økning) og Trondheim (reduksjon). 153

154 Figur 185 Netto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp (f 281) konsern, pr innb år, tidsserie Figuren viser driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp pr innbygger år. Flere av kommunene har en positiv utvikling, dvs en liten reduksjon i netto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp pr innbygger år. Trondheim er den kommunen som har størst reduksjon. Tromsø har feilført i 2009, men tallet for 2010 er korrekt. Figur 186 Netto driftsutgifter til kvalifiseringsprogram f 276 pr innb år Her er det noe usikkerhet rundt føringspraksis og tallene må derfor tolkes med forsiktighet. Oslo, Stavanger, Trondheim, Fredrikstad og Bergen ligger høyest på indikatoren som viser netto driftsutgifter til KVP (f276) pr innbygger. Tromsø har feilført. 154

155 5.8. 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 187 Andel sosialhjelpsmottakere i forhold til innbyggere i alderen år Figuren viser andel sosialhjelpsmottakere i fht innbyggere i alderen Drammen, Oslo, Fredrikstad og Bergen har en høy andel, mens Sandnes og Bærum har lavest andel mottakere i forhold til innbyggere i denne aldersgruppen. Figur 188 Andelen sosialhjelpsmottakere i forhold til innbyggere i alderen år 155

156 Det gjøres oppmerksom på at figuren ikke inkluderer mottakere i alderen år. Det er stor variasjon mellom kommunene i nettverket i fht andelen mottakere av sosialhjelp blant innbyggerne i aldersgruppen. Halvdelen av kommunene har en økning i andelen, mens Fredrikstad, Bergen og Trondheim har en reduksjon. Tromsø har en svært stabil andel. Ser vi alle tre årene under ett er det 7 av kommunen som kan registrere en økning i andelen mottakere. Figur 189 Andelen sosialhjelpsmottakere år i forhold til alle innbyggere Bergen, Oslo og Sandnes ligger forholdsvis lavt på andelen unge mottakere i aldersgruppa år. Det er Drammen, Kristiansand, Fredrikstad og Stavanger som størst andel unge mottakere blant innbyggerne. Kristiansand viser til at bosetting av mindreårige flyktninger kan være årsak til høy andel. Alle tre kommuner kan vise til egne tiltak knyttet til ungdom, og peker samtidig på at boligsituasjonen i byene er hardt presset. Figur 190 Andelen sosialhjelpsmottakere år i forhold til alle mottakere 156

157 Her ser en at Kristiansand, Sandnes, Trondheim og Tromsø er de kommunene med høyest andel mottakere år av alle mottakerne av sosialhjelp i tjensten. Disse kommunene har en større andel ungdommer som mottar sosialhjelp enn de andre kommunene, 28 % av mottakerne i Kristiansand er mellom år. I Oslo er tallet 13 %. Kommentar: Andelen mottakere i befolkningen fordeler seg ulikt i nettverket, og variasjonen er forholdsvis stabil over tid. Det kan imidlertid se ut som om kommunene nærmer seg hverandre (figur 16), bortsett fra Drammen som med 2010 økningen har den høyeste andelen sosialhjelpsmottakere i fht innbyggere i nettverket. Flere kommuner prioriterer å arbeide alternativt med ungdom for å utvikle tjenester som er tilpasset ungdom, og som ungdommene har bedre muligheter for å følge opp. Effekten av mange av tiltakene lar seg ikke måle på kort sikt, resultatene kommer først om ett par år. Det er allikevel mulig å se at nettverkskommunene har lavt nivå på indikatoren mottakere år, på tross av at ungdomsledigheten (se figur 201) i flere av byene er høy 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. Figur 191 Brutto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp (f281), konsern, pr mottaker 157

158 Flertallet av nettverkskommunene har hatt en nedgang i brutto driftsutgifter til økonomisk sosialhjelp bortsett fra Fredrikstad, Trondheim og Tromsø. Bærum og Kristiansand har hatt den største nedgangen i enhetskostnadene. 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. Økningen i Troms skyldes feilføring i tallet er imidlertid 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. Figur 192 Gjennomsnittlig stønadslengde i mnd Figuren viser gjennomsnittlig stønadslengde i antall måneder. Det er stor variasjon i nettverket, og Fredrikstad har 6,8 mnd og Bergen har 6,7 mnd. Fredrikstad registrerer en økning i sin stønadslengde på 1,3 mnd siden Lavest ligger Tromsø med 4,0 mnd og Kristiansand med en stønadslengde på 4,1 mnd. 158

159 Figur 193 Gjennomsnittlig stønadslengde i mndr, tidsserie Figuren viser gjennomsnittlig stønadslengde i måneder i perioden Flere av kommunene viser til at supplerende stønader grunnet høye boutgifter som husleie og strøm er en medvirkende årsak til at stønadslengdene øker. Bærum og Kristiansand skiller seg ut med en betydelig reduksjon i stønadslengden gjennom hele perioden. Figur 194 Gjennomsnittlig stønadslengde for mottakere med sosialhjelp som hovedinntektskilde Figuren viser den gjennomsnittlige stønadslengden for de brukere som har sosialhjelp som hovedinntektskilde. Bergen og Fredrikstad har de lengste stønadslengdene, og figuren viser at den gjennomsnittlige stønadslengden er opp imot 1 mnd lengre for brukerne i disse kommunene enn den er for hele brukergruppen samlet under ett (se figur 194). 159

160 Figur 195 Gjennomsnittlig stønadslengde for mottakere med sosialhjelp som hovedinntektskilde, tidsserie 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 positivt ut med kortere stønadslengder enn nettverkskommunene for øvrig. Figur 196 Andel sosialhjelpsmottakere med stønad i 6 måneder eller mer Figuren viser hvor stor andel av tjenestens mottakere som er langtidsklienter, dvs mottar stønad i 6 mnd eller mer. Det er Fredrikstad og Bergen som har de største andeler langtidsmottakere. Begge kommunene viser til at flere av deres mottakere har annen inntekt men mottar supplerende stønadsordninger og dermed trekker opp andelen langtidsmottakere. I Kristiansand er det kun 27 % av sosialhjelpsmottakerne som mottar stønad i 6 mnd eller mer. 160

161 Figur 197 Andel sosialhjelpsmottakere med stønad i 6 mnd eller mer, tidsserie Figuren viser sosialhjelpsmottakere med stønad i 6 mnd eller mer i perioden Andelen langtidsmottakere er redusert i Bærum, Kristiansand, Trondheim, Stavanger, Drammen og Tromsø. Resten av kommunene har en økning, hvor Fredrikstad skiller seg ut med en svært høy andel i Figur 198Andel mottakere m stønad i 6 mnd eller mer av alle mottakere med stønad 6 mnd eller mer Indikatoren sier noe om hvor stor andel i ungdomsgruppa som er langtidsmottakere. Drammen, Kristiansand, Sandnes og Trondheim ligger over snittet. Andelene kan tolkes i flere retninger. For eksempel kan kommuner som ligger høyt her ha ungdommer med sammensatte problemer som tar tid å få selvhjulpne. En høy skår her kan også tyde på at kommunen har utfordringer med å fremskaffe rimelige boliger til ungdommene, slik at de blir gående på supplerende sosialhjelp over tid. Begge forhold er uheldige fra et kvalitetsperspektiv, da sosialhjelp er ment å være midlertidig og selvhjulpenhet bør være det endelige siktemålet med arbeidet. Nettverket har 161

162 arbeidet en del med det boligsosiale perspektivet og har i samarbeid med KS og Husbanken sett nærmere på tall og forhold som kan bidra til mer kunnskap om gode grep og læring på tvers i nettverket. Figur 199 Sykefravær 2010 Sykefraværet er innhentet fra den enkelte kommunen i nettverket. Det foreligger ikke tall fra Oslo. Definisjonen på sykefravær er eget fravær som er egenmeldt og legemeldt. Ikke sykt barn og ulike permisjoner pga sykdom. Det er usikkerhet rundt de tall som er mottatt for 2010 usikkerheten knytter seg både til den definisjon som er brukt i ASSS arbeidet, og til variasjonen i kommunenes organisering av tjenester, blant annet i forhold til NAV. Tromsø har det høyeste sykefraværet i nettverket, etterfulgt av Bergen og Trondheim. Flere av kommunene viser til nærværsprosjekter for redusere det høye sykefraværet. 162

163 Andre utdypende indikatorer Figur 200 Andel nettoutgifter pr funksjon i %, tidsserie 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 ruspersoner finner vi en differanse på 15-20% mellom kommunene Fredrikstad, Bærum og Drammen som bruker minst, opp til Tromsø, Trondheim og Stavanger som bruker mest på denne funksjonen. Bærum har som eneste kommune kommentert figuren direkte, og viser til at forklaringen blant annet kan være at Oslo tiltrekker en del av rusmisbrukerne i Bærum pga nærhet til hovedstaden. I tillegg finansierer staten ved helsedirektoratet 6 av 39 stillinger innenfor rus-området i Bærum. Bærum har en betydelig andel sysselsettingstiltak i prosent, faktisk dobbelt så stor andel eller mer sammenlignet med nettverket. Bærum viser til at de vil se på muligheten til å endre dette. 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 nettverkets profil, hvor en større andel av nettoutgiftene føres på funksjonen for råd&veiledning og sosialt forebyggende arbeid. 163

164 Figur 201 Andel arbeidsledige, utvikling Indikatoren viser at det er store forskjeller mellom byene mht arbeidsledighet blandt de unge. Fredrikstad, Drammen og Tromsø har større utfordringer med å få ungdommene i aktivitet og arbeid enn de andre nettverkskommunene. Utviklingen går imidlertid i en positiv retning, det er nedgang i arbeidsledigheten i , bortsett fra i Drammen 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 styringsindikatorene som er tatt inn i tjenesteprofilene i ASSS Kommunerapportene 2011 for rapporteringsåret 2010, men også andre nøkkeltall/-indikatorer som fagnettverket har brukt aktivt vil bli presentert. Byggesak har ikke indikator for ressursbruk. 164

165 Tabell 10 Styringsindikatorer som inngår i tjenesteprofil Byggesak Indikator Prioritering/behov Gj.sn. nettverk Høyeste verdi Laveste verdi Dekningsgrader Søknader + meldinger pr 1000 innb (m deling+seksjonering) 16,9 22,2 11,5 Produktivitet/enhetskostnad Brutto driftsutgifter, konsern bygge-, delesaksbehandling og seksjonering pr. innbygger (funksjon 302) Bruttoutgift, konsern 302 pr. mottatt søknad og melding Kvalitet Saksgebyret for oppføring av enebolig, jf. PBL 93 pkt. a Gjennomsnittlig saksbehandlingstid, byggesaker (kalenderdager) Selvkostgrad i % (manuelt rapportert) Medarbeidertilfredshet (4 kommuner, skala 1-6) 4,4 4,7 4,1 Brukertilfredshet (1 kommune, skala 1-6) 2,7 3,1 2,4 Andre indikatorer Totale gebyrinntekter konsern pr. innbygger (funksjon 302) Årsverk pr 100 søknad og melding funksj. 302 (beregna med grunnlag i kostnad pr årsverk på kr i 2010) Totale gebyrinntekter byggesak mm pr. søknad og melding (funksjon 302) 1,23 2,10 0, Sykefravær i % (manuelt rapportert) 6,7 9,8 0, Oppsummering/helhetsvurdering Hvilke sterke og svake sider ser vi ved tjenesten i lys av ressurs- og kvalitetsanalysen: Flere av ASSS-kommunene har siste år kvalitetssikret regnskaps- og rapporteringspraksis til KOSTRA og rettet opp/endret praksis i samsvar med KOSTRA-veilederen. I tillegg har byggesaksnettverket satt i gang et prosjektarbeid der eksterne konsulenter kartlegger kommunenes praksis for regnskapsføring- og rapportering til KOSTRA. Kommunene i ASSS har i perioden gjennomført en målrettet og betydelig satsing på å få ned saksbehandlingstiden for byggesaker. Spesielt Oslo med en reduksjon på 62 %, Bergen og Drammen med 58 % og Tromsø med 46 % har lykkes godt med tiltakene som ble satt inn. Oslo og Bergen har også fått ned kostnadsnivået pr byggesak, selv om de fortsatt ligger høyt i nettverket. I ASSS har 7 kommuner full selvkost på byggesaker, og Drammen, Kristiansand og Sandes har et sterkt ønske om å få det raskt. Resultatene fra medarbeider- og brukerundersøkelser bør brukes mer aktivt i kommunene og på ASSS-arenaen i arbeidet med utviklingen av tjenestene. 165

166 Er det en sammenheng mellom ressursinnsats og kvalitet: I nettverket er det er flere nivå på beregnet årsverksinnsats og brutto driftsutgifter pr byggesak. Høyest ligger Oslo og Bærum, litt lavere ligger Bergen og Trondheim og nest lavest ligger Tromsø, Sandnes og Drammen. Lavest ligger Kristiansand, Fredrikstad og Stavanger. Fredrikstad, Drammen og Kristiansand utfører i liten grad/har prioritert ned lovpålagt tilsyn og ulovlighetsoppfølging. De andre kommunene oppfyller lovens krav, og Stavanger oppgir at de bruker like mye årsverk/ressurser til saksbehandling av byggesaker som til tilsyn med byggesaker. Kommunene med høyest ressursbruk pr byggesak utfører i tillegg et omfattende tilsyn /dokumenttilsyn i hver enkelt byggesak. Stavanger som har lavest ressursbruk pr byggesak, utfører ikke denne type tilsyn som en del av saksbehandlingen og har overlatt dette til de som utfører det ordinære tilsynet. Bærum, Oslo, Stavanger, Bergen, Trondheim og Tromsø har siste år blitt mer effektive med samme produksjon og mindre ressurs/tidsbruk eller større produksjon med samme ressursbruk som tidligere. Fredrikstad, Kristiansand og Sandnes har fått økte kostnader pr byggesak etter flere år med svært høyt antall nye byggesaker pr innbygger. Sykefraværet i 2010 har gått ned fra 08, men har hatt en økning fra 09. I ASSS har 8 av 10 kommuner resultat fra medarbeiderundersøkelser de siste 2 år. Bare Drammen og Sandnes har gjennomført sammenlignbare brukerundersøkelser. Hvordan vurderes årets resultater sammenlignet med tidligere år/kartlegginger: Styringsindikatorene har blitt mer robuste/sammenlignbare etter at kvaliteten på regnskaps- og rapporteringspraksis til KOSTRA har blitt enda bedre siste år. Saksbehandlingstiden har gått ned selv om nivået antall nye byggesaker har vært stabilt/økt litt fra Brutto driftsutgifter pr byggesak har over tid vært stabilt dersom man korrigerer for etterslep og noe ujamnt nivå på antall nye byggesaker fra år til år. 166

167 Prioritering/behov ASSS fagnettverk for Byggesak har ikke valgt styringsindikatorer som viser prioritering/-behov v/netto driftsutgifter. Tjenesteområdet bør/kan gå i balanse ved at brukerbetaling dekker kostnadene til tjenestene og derfor har disse indikatorene mindre styringsverdi. Figur 202 Netto driftsutgifter pr innbygger til bygge-, delesaksbehandling og seksjonering Oslo, Sandnes og Drammen hadde høyest netto driftsutgifter til byggesak pr. innbygger. Fredrikstad, Trondheim og Tromsø hadde overskudd i 2010 og satte av inntekter på fond. Figur 203 Netto driftsutgifter pr innb. til bygge-, delesaksbehandling og seksjonering

168 Tidsserien over viser at netto driftsutgifter pr innbygger til funksjon 302 varierer mye fra år til år, både internt i egen kommune og mellom kommunene. Indikatoren bør derfor vurderes over tid. Kommentar Oslo, Sandnes og Drammen hadde høyest netto driftsutgifter pr. innbygger i Drammen meldte inn en selvkostgrad på 56 %, Kristiansand på 73 % og Sandnes på 80 %. Oslo hadde ikke selvkostgraden klar pr Trondheim, Tromsø og Fredrikstad hadde overskudd i 2010, de satte inntekter på fond i 2010 og meldte inn en selvkostgrad på 100 %. Stavanger og Bærum har også oppgitt en selvkostgrad på 100 %, men hadde som figuren viser netto driftsutgifter på kr 7,- og kr. 22,- pr innbygger på funksjon 302. Stavanger opplyser at brukte av tidligere avsatt fond Dekningsgrader Indikatorene viser hvor stor del av målgruppen(e) for tilbudet som mottar tjenestene. ASSS - tjenestenettverket for Byggesak har valgt en styringsindikator som viser kommunenes behov for denne tjenesten/aktivitetsnivået på byggesektoren. 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 delsaker og seksjoneringssaker. Figur 204 Søknader + meldinger pr 1000 innbyggere inkl. dele- og seksjoneringssaker Figurene viser at Fredrikstad, Kristiansand, Sandnes og Stavanger også i 2010 hadde høyest etterspørsel på nye byggesakstjenester sammenlignet med de øvrige ASSS-kommunene. Bærum, Oslo, Stavanger og Bergen er de eneste kommunene som har hatt vekst i hele perioden. Drammen, Kristiansand og Sandnes har hatt en reduksjon etter finanskrisen. 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. 168

169 Figur 205 Søknader + meldinger pr 1000 innbyggere inkl. dele- og seksjoneringssaker 2010 Figur 206 Søknader, meldinger, dele- og seksjoneringssaker pr 1000 innbyggere Kommentar Oslo, Bærum, Trondheim og Drammen hadde færrest nye saker pr. innbygger i 2010, og Kristiansand, Stavanger, Fredrikstad og Sandnes hadde flest nye saker. Kommunene med flest nye saker burde da også hatt høyest kostnader pr innbygger, men det er ikke tilfelle i ASSS. Sandnes har høye brutto driftsutgifter pr innbygger, men Stavanger 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 lære og se om de kan effektivisere egne rutiner. Kommunene har hatt noe ulik utvikling i perioden på andel meldinger pr innbyggere. Dette er forhold som klart påvirker kompleksitet, ressursbruk, kostnader og inntekter i byggesaksbehandlingen. Oslo har i hele perioden hatt den laveste andelen meldinger. Oslo har tidligere vist til at de har svært få søknader om bygging av eneboliger, og at søknadsmassen i kommunen er preget av store prosjekt med mange enheter. Kommunen har av den grunn gitt tilbakemelding på at denne styringsindikatoren ikke har tilfredsstillende styringsverdi for Oslo. 169

170 Produktivitet/enhetskostnader Indikatorene viser ressursinnsats i form av brutto driftsutgifter til personell, tjenester og driftsmidler pr bruker av tjenesten eller pr innbygger i kommunen. Figur 207 Brutto driftsutgifter, konsern pr innbygger fordelt på KOSTRA-funksjon Byggesak har KOSTRA-funksjon 302, og rapporteres sammen med flere andre områder se figuren over som viser fordelingen av brutto driftsutgifter pr innbygger til de ulike områdene. Figurene viser brutto driftsutgifter pr innbygger. Figur 208 Brutto driftsutgifter, konsern pr innbygger på KOSTRA-funksjon

171 Kommuner med flest nye byggesaker pr innbygger bør som nevnt over normalt ha kostnader over snitt pr innbygger. Det var situasjonen for Sandnes i 2010, men Kristiansand, Fredrikstad og Stavanger hadde som tidligere både stort volum på nye saker og lave kostnader. Fredrikstad, Drammen og Kristiansand utfører i liten grad lovpålagt tilsyn og ulovlighetsoppfølging og det er nok en av årsakene til lavere kostnader enn andre kommuner i ASSS. Bærum, Oslo og Bergen hadde lavt volum på nye saker målt pr innbygger og høye brutto driftsutgifter målt pr innbygger. Figur 209 Brutto driftsutgifter, konsern pr søknad + melding på KOSTRA-funksjon 302 Bærum og Oslo hadde i hele perioden høyest brutto driftsutgifter målt pr søknad + melding inkl delesaker og seksjonering. Stavanger, Kristiansand og Fredrikstad hadde klart lavest kostnader målt pr sak. Det ser for 2010 ut til at rapporteringskvaliteten til KOSTRA på søknader om tiltak, meldinger og manuelt rapporterte dele- og seksjoneringssaker har økt. 171

172 Figur 210 Brutto driftsutgifter, konsern pr godkjent m2 BRA på KOSTRA-funksjon 302 Figuren over viser brutto driftsutgifter pr godkjent m2 BRA. Fredrikstad, Bergen, og Oslo hadde høyest kostnader pr godkjent m2 BRA. Stavanger, Tromsø og Trondheim 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. Kommentar Oslo, Bærum og Bergen har i hele perioden hatt høyest brutto driftsutgifter målt pr ny søknad + melding. Drammen og Sandnes har hatt størst økning i perioden Bærum, Oslo, Bergen og Trondheim har hatt en reduksjon i brutto driftsutgifter målt pr ny byggesak. 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. 172

173 Kvalitet Kvalitetsindikatorer er måling av kvalitet basert på objektive kriterier og resultat av opplevd kvalitet ved bruk av for eksempel bruker- og medarbeiderundersøkelser. Figur 211 Saksgebyr i kr for oppføring av enebolig på 200 m2 Figuren over viser at saksgebyrene i den enkelte kommune med unntak av Fredrikstad, Oslo og Drammen har endret seg lite i perioden utover lønns-/prisvekst. Fredrikstad, Oslo og Drammen hadde en betydelig økning i Det er store forskjeller mellom kommunene. I 2010 var det høyest gebyr i Bærum med ,- kroner og lavest gebyr i Kristiansand med kroner. Oslo, Drammen, Kristiansand og Sandnes oppgir at de ikke hadde full selvkost på byggesaker i 2010, og at selvkostgraden varierer mellom 56 % og 80 % for de fleste. Fredrikstad, Trondheim og Tromsø satte av gebyrinntekter på fond i Figur 212 Gjennomsnittlig saksbehandlingstid for byggesaker (kalenderdager) 173

174 Det var store variasjoner mellom og i den enkelte kommune i perioden. Bergen, Oslo, Drammen og Tromsø har i perioden hatt spesiell fokus på saksbehandlingstid, saksbehandlingsrutiner og rapporteringskvalitet. Dette har gitt svært gode resultat, spesielt for Bergen og delvis Oslo som i 2010 hadde 4. raskeste saksbehandlingstid. Sandnes har hatt stor økning i saksbehandlingstiden i perioden med utfordringer som sykefravær, rekruttering, ulovlighetsoppfølging og stort antall nye saker. Stavanger har hatt raskeste gjennomsnittlige saksbehandlingstid i hele perioden fra 2008, men ble i 2010 så vidt passert av Drammen. Figur 213 Gjennomsnittlig saksbehandlingstid for plan- og byggesaker (kalenderdager) Figuren viser gjennomsnittlig saksbehandlingstid både for plan- og byggesaker. Plansaker har ikke vært tema i ASSS Byggesaksnettverket, og figuren er tatt med som informasjon. Figur 214 Selvkostgrad (Manuelt rapportert for 2010) ASSS Byggesaksnettverket valgte selvkostgrad som styringsindikator sist høst og har rapportert dette manuelt, da dette ikke var nøkkeltall i KOSTRA på funksjon 302. Drammen, Kristiansand og Sandnes hadde lavest selvkostgrad på byggesaker. Oslo har ikke beregnet data for Fredrikstad, Trondheim og Tromsø har satt av gebyrinntekter på fond i

175 Figur 215 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. Kristiansand og Tromsø har høyest tilfredshet i nettverket, men KS minner om at bruksverdien av denne indikatoren er størst ved sammenligning i egen kommune over tid. Figur 216 Brukertilfredshet (skala 1 6) (figuren presenteres ikke for 2010) 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. Kommentar Saksgebyrene for oppføring av enebolig i den enkelte kommune har endret seg lite i perioden utover lønns-/prisvekst med unntak av Fredrikstad, Oslo og Drammen som har økt mye i Nivået på gebyrene har i perioden blitt mer likt, med unntak av Bærum og Trondheim, der gebyrene var minst 50 % over de andre kommunene. Mange kommuner har i perioden hatt spesiell fokus på saksbehandlingstid, saksbehandlingsrutiner og rapporteringskvalitet. Dette har gitt svært gode resultat med mye raskere saksbehandlingstid for kommunene i ASSS. Sandnes har en spesiell utfordring med sterkt økende saksbehandlingstid etter noen år med stort antall nye byggesaker. Drammen, Kristiansand og Sandnes hadde lavest selvkostgrad på byggesaker. Oslo har ikke beregnet data 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. 175

176 Andre indikatorer Andre nøkkeltall supplerer indikatorene presentert under prioritering, dekningsgrader og produktivitet/enhetskostnader, men kan ikke direkte plasseres under disse overskriftene. Figur 217 Totale gebyrinntekter pr innbygger på KOSTRA-funksjon 302 Figuren over viser totale gebyrinntekter målt pr innbygger og figuren under viser brutto driftsinntekter pr innbygger. Indikatorene bør sees i sammenheng med figurene fig som viser behov antall nye byggesaker pr innbygger. Kommuner som har flest nye byggesaker pr innbygger, bør normalt ha inntekter over snitt målt pr innbygger dersom gebyrene er på samme nivå slik som i Fredrikstad. Drammen hadde færre nye saker enn snitt, laveste selvkostnivå og lave inntekter. Kristiansand, Sandnes og Stavanger derimot har flest nye saker pr innbygger og inntekter under gjennomsnittet. Bærum, Bergen, Trondheim og Tromsø hadde færrest nye saker i nettverket og høyest inntekter målt pr innbygger. Drammen, (Oslo), Kristiansand og Sandnes hadde lavest selvkost. Figur 218 Brutto driftsinntekter pr innbygger på KOSTRA-funksjon

177 Figur 219 Årsverk pr 100 søknad + melding fra lønn på KOSTRA-funksjon 302 Denne styringsindikatoren er beregnet ut fra en gjennomsnittlig brutto årsverkskostnad på kr ,- i 2010, kr ,- i 09, kr ,- i 08. Bærum og Oslo har hatt høyest ressursbruk, og Stavanger, Fredrikstad og Kristiansand har hatt lavest ressursbruk målt i årsverk pr søknad + melding 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, Bergen, Trondheim og Tromsø har hatt enn reduksjon som nok i stor grad er påvirket av at nettverket valgte en årsverkskostnad på kr ,- i Bruksverdien av denne styringsindikatoren øker da kommunene etter hvert ser ut til å ha 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. Figur 220 Totale gebyrinntekter pr søknad + melding på KOSTRA-funksjon

178 Bærum, Oslo, Bergen og Trondheim hadde høyest totale gebyrinntekter målt pr ny søknad + melding inkl. dele- og seksjoneringssaker i perioden Stavanger, Drammen, Kristiansand, Sandnes og Fredrikstad 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 221 Totale gebyrinntekter pr godkjent m2 BRA på KOSTRA-funksjon 302 Totale gebyrinntekter målt pr godkjent m2 BRA viser at Fredrikstad lå høyest i nettverket. Kommunen har flest hytter i ASSS og hadde absolutt flest dele-saker pr. innbygger. Fredrikstad, Kristiansand og Sandnes hadde flest meldingssaker målt pr innbygger. Figur 222 Sykefravær

179 Kristiansand, Sandnes, Bærum og Bergen hadde høyest sykefravær og Stavanger, Drammen og Fredrikstad hadde lavest sykefravær i Styringsindikatoren er preget av store variasjoner mellom kommunene og store variasjoner internt i den enkelte kommune over tid. Kommentar Styringsindikatoren totale gebyrinntekter målt pr innbygger bør sees i sammenheng med figurene fig som viser behov antall nye byggesaker pr innbygger. Kommuner som har flest nye byggesaker pr innbygger, bør normalt ha inntekter over snitt målt pr innbygger dersom gebyrene er på samme nivå. Fredrikstad er slik sett normal, men Kristiansand, Sandnes og Stavanger derimot har flest nye saker pr innbygger og inntekter under gjennom-snittet. Bærum, Bergen, Trondheim og Tromsø hadde færrest nye saker i nettverket og høyest inntekter målt pr innbygger. Styringsindikatoren årsverk pr søknad + melding er beregnet ut fra en gjennomsnittlig brutto årsverkskostnad på kr ,- i Inkl dele- og seksjoneringssaker har Bærum og Oslo høyest ressursbruk. Stavanger, Fredrikstad og Kristiansand har lavest ressursbruk målt i årsverk pr søknad + melding 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. Rasjonelle rutiner/effektiv logistikk i saksbehandlings-prosessen og kompleksitet på byggesakene er nok de sterkeste driverne og vil derfor gi størst utslag på denne styrings-indikatoren. Verdiene på denne indikatoren indikerer at kommunene har ulik praksis på ressursinnsats, grad av tilsyn, regnskapsføring av lønn og rapportering til KOSTRA på dette området. Bærum, Oslo, Bergen og Trondheim hadde høyest totale gebyrinntekter målt pr ny søknad + melding inkl. dele- og seksjoneringssaker i perioden Stavanger, Drammen, Kristiansand, Sandnes og Fredrikstad har hatt lavest gebyrinntekter i hele perioden. Styringsindikatoren varierer mye mellom kommunene og internt i den enkelte kommune i denne perioden. 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 gir et annet bilde, da var det Fredrikstad som lå klart høyest i nettverket. Kommunen har flest hytter i ASSS og hadde absolutt flest dele-saker pr. innbygger. Fredrikstad, Kristiansand og Sandnes hadde også størst andel meldings-saker av de nye byggesakene. Det kan indikere at Fredrikstad hadde lavest kompleksitet/-areal pr gjennomsnittlig byggesak. Kristiansand, Sandnes, Bærum og Bergen hadde høyest sykefravær og Stavanger, Drammen og Fredrikstad hadde lavest sykefravær i For de fleste ASSS-kommunene er byggesak er en liten tjeneste med få ansatte. Flere kommuner har opplyst at de jobber aktivt med planlagte tiltak for å få ned sykefraværet, men at de kan rammes sterkt av tilfeldige langtids-sykefravær ved alvorlig sykdom. Noen melder om endringer i sykefraværet etter år med stort trykk på byggesaker eller i etterkant av større organisasjonsendringer. 179

180 5.10. Eiendomsforvaltning Utvalgte indikatorer og nøkkeltall I det følgende vises utvalgte nøkkeltall/indikatorer for ASSS-kommunene samlet i tidsserier. I kapittelet fremstilles både indikatorer som inngår i tjenesteprofilene og andre nøkkeltall som gir mer utfyllende informasjon til hovedbildet. For flere av indikatorene, blant annet utgifter til forvaltning per kvm, driftsutgifter per kvm og vedlikeholdsutgifter per kvm, er det viktig å være klar over at det så langt foregår et kontinuerlig forbedringsarbeid i nettverket med å kvalitetssikre dataene og sørge for mest mulig enhetlig registrering blant kommunene i ASSS-samarbeidet. Dette innebærer at vi i startfasen (de første årene) ikke kan sammenligne direkte de ulike indikatorene i forhold til driften. Sammenligningens betydning foreløpig, er svært viktig for å sørge for bedre kvalitet på tallene i samtlige kommuner. Dette er også noe av årsaken til svingningene fra ett år til et annet. Dette er i noen grad kommentert i kapittel 2 og kommenteres særskilt under hver tidsserie 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. 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 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. 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 En annen kvalitetsindikator som nettverket ønsker å finne en sammenlignbar størrelse på er gjennomsnittlig tilstandsvurdering av hver enkelt kommunes eiendommer. Per i dag jobber en gruppe i nettverket med å finne frem til et minste felles multiplum for alle kommunene på dette. 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 180

181 system for kartlegging, men ikke nødvendigvis etter samme metode. Dette er derfor et utviklingsområde i nettverket. Generelt arbeides det fortsatt med kvalitet på innrapporterte data og som enkeltområde innen eiendomsforvaltning, ser det ut til at energieffektivisering er det området som har stor oppmerksomhet hos samtlige kommuner. 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 (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. Figur 223 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 2008 til 2010 per kommune samt gjennomsnitt for ASSS-kommunene i samme periode. I snitt viser utviklingen at utgifter per innbygger er godt over prisutviklingen i perioden. Oslo, som har høyest utgifter per innbygger i 2010 brukte kr per innbygger, mens Sandnes brukte minst per innbygger: kr per innbygger. Samtlige kommuner har hatt økning i netto driftsutgifter per innbygger, men størst økning i Oslo og Stavanger, mens Fredrikstad ser ut til å være den kommunen som har realnedgang i utgifter per innbygger. 181

182 Figur 224 : Netto driftsutgifter til eiendomsforvaltning av samlede netto driftsutgifter Figur 224 viser andelen av samlede netto driftsutgifter som den enkelte kommune bruker til eiendomsforvaltning for 2008, 2009 og Som vi ser av figuren, har Stavanger hatt størst økning i andel, mens Tromsø var den kommunen som brukte størst andel (14.5 pst) til eiendomsforvaltning av samlede netto driftsutgifter i Kristiansand brukte minst (9.5 pst) av sum netto driftsutgifter. Fredrikstad er eneste kommune som bruker en mindre andel av samlede utgifter til eiendomsforvaltning i 2010 enn foregående år. Figur 225 Samlede investeringsutgifter til bygg som kommunen eier, fordelt per innbygger Figur 225 viser samlet investeringsnivå per innbygger i perioden 2008 til Bærum Hadde høyest investeringsnivå til bygg i 2008, men dette er sterk redusert siste to år og Kristiansand var den kommunen som brukte mest penger på investeringer per innbygger til kommunale formålsbygg i Fredrikstad hadde lavest i

183 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). Åtte av ti kommuner ser ut til å ha høyere netto driftsutgifter per innbygger til eiendoms-forvaltning enn lønns- og prisveksten skulle tilsi. Dette kan tolkes som en økt satsing på forvaltning, drift og vedlikehold av kommunens bygningsmasse. 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. Dette er en størrelse som nettverket er blitt enig om å se over et lengre tidsperspektiv og det er derfor beregnet et glidende gjennomsnitt (over en femårsperiode) fra 2003 til Se figur 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 226: Samlet areal kommunen eier og leier per innbygger i kommunen Figuren viser samlet areal formålsbygg som kommunen disponerer, fordelt på alle innbyggere i kommunen. Fredrikstad og Bergen har hatt en reduksjon i antall kvadratmetere per innbyggere, mens øvrige kommuner enten har økt arealet, eller har samme nivå som foregående år. Det hefter imidlertid fortsatt noe usikkerhet om hvorvidt kommunene har rapportert riktige kvadratmetere (gjelder særlig 2008 og 2009-tallene). Trondheim og Bergen ser ut til å ha færrest kvadratmetere formålsbygg per innbygger, mens Bærum og Kristiansand har flest. 183

184 Figur 227 : Samlet areal kommunen eier, fordelt per innbygger Utviklingen av areal kommunen eier, fordelt per innbygger varierer fra 3,1 kvm i kommunen med minst areal per innbygger til 4,4 kvm per innbygger i Bergen har lavest, mens Bærum ligger høyest. Dette er altså samme trend som samlet areal kommunen disponerer per innbygger (se fig 225). Figur 228: Areal formålsbygg per innbygger som kommunen leier Drammen kommune har flest kvadratmetere leide bygg blant kommunene i nettverket i Lavest andel leide bygg finner man i Fredrikstad. 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 Utidsmessige bygg, som er vanskelig å avhende og erstatte f.eks på grunn av geografi etc er noen av de faktorene som vil ha betydning for arealeffektiviteten. 184

185 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. Indikatoren beregnes bare for tjenester som kommunen produserer i egen regi. Ved beregning av produksjonsindikator brukes korrigerte brutto driftsutgifter. Figur 229: Korrigerte brutto driftsutgifter per kvm til eiendomsforvaltning (sum FDV) 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. De fleste kommunene har hatt en økning i samlede utgifter per kvadratmeter siste tre år, 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 i 2010, 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. 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. 185

186 Figur 230 : Utgifter per kvm på eide bygg Figur 231 : Utgifter per kvadratmeter på leide bygg Figurene 230 og 231 over viser hhv utgifter per kvm til eide og leide bygg. Disse størrelsene kan ikke uten videre sammenlignes, ettersom leide bygg kan være av en helt annen karakter enn eide bygg og driftsutgifter kan komme i tillegg på leide bygg. Slike utgifter er fordelt i sin helhet på eide bygg og differansen 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 ev. vil lønne seg på sikt. Imidlertid er det viktig å være klar over at heller ikke alle eide bygg viser byggenes samlede livsløpskostnader (kapitalslit etc.) 186

187 Figur 232: Utgifter til forvaltning per kvm bygg kommunen disponerer Figur 233: Utgifter til vedlikehold per kvadratmeter formålsbygg kommunen eier Figur 234 Utgifter til drift per kvm formålsbygg kommunen disponerer Figurene viser fordeling av brutto utgifter per kvm på hhv forvaltning, vedlikehold og drift. Vi kan ikke trekke konklusjoner ut fra denne fordelingen, ettersom arbeidet med kvalitetssikring og omfordeling av kostnader mellom disse områdene av eiendomsforvaltningen fortsatt pågår. Vi velger likevel å presentere denne splittingen, for å sikre videre fokus på kvalitetsarbeidet som foregår i nettverket og i hver enkelt kommune. Mye er gjort i løpet av 2010 og arbeidet med forbedringer og likere tolkning og praksis fortsetter i Pga. datakvaliteten her, er det viktig ikke å ta beslutninger om bevilgninger på bakgrunn av disse tallene. 187

188 Figur 235 : Energikostnader per kvadratmeter formålsbygg Energikostnader til formålsbyggene er en viktig størrelse som samtlige kommuner i nettverket har, og har hatt, fokus på senere år. Når kostnadene per kvadratmeter likevel fortsetter å øke, er det som regel ikke et resultat av økt energiforbruk, men til dels store økninger i kraftprisene. Oslo kommunes tall for 2008 og 2010 er feil. Ser vi bort fra disse, er det Tromsø kommune som har de høyeste utgiftene til energi, mens Drammen var lavest i Tromsøs høye nivå kan nok også i stor grad forklares med både høyere kraftpriser og lengre fyringssesong enn kommunene lenger sør. I 2010 varierte energiutgiftene per kvm fra 102 kr i Drammen til 169 kr i Tromsø. Snittet i nettverket var 130 kr per kvm. Figur 236 Energikostnadenes andel av sum driftsutgifter(f, D og V) til eiendomsforvaltning For åtte av de ti kommunene i nettverket utgjorde energiutgiftene en lavere andel av samlede utgifter til eiendomsforvaltning i 2010 enn i Dette kan være et resultat av satsing på energieffektivisering, men endringene kan også være et utslag av feilføring i

189 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: Figur 237: Sykefravær Det er stor variasjon når det gjelder sykefravær i ASSS-kommunene. Det er stor variasjon i antall egne ansatte årsverk i kommunene på eiendom. Noen har egne ansatte renholdere og/eller vaktmestere mens andre kommuner kjøper dette av private aktører. Viktigst her er å følge utvikling over tid i egen kommune og å dele erfaringer med andre når det gjelder vellykkede tiltak i en kommune for reduksjon av sykefravær. 189

190 Figur 238: Investeringsutgifter i eiendomsforvaltning av samlede investeringsutgifter Tromsø hadde den laveste andel av samlede brutto investeringsutgifter til eiendom, mens Bergen og Trondheim hadde den høyeste andelen i Figur 239: Glidende gjennomsnitt av investeringer fra 2003 til 2010 Figur 239 viser et glidende gjennomsnitt av investeringer til eiendomsforvaltning fra 2003 til Hver søyle viser gjennomsnitt av siste fem års investeringer fordelt på antall innbyggere i perioden. Av figuren ser vi at Kristiansand kommune har hatt desidert høyest investeringsnivå i kommunale formålsbygg, målt i kroner per innbygger siden Tromsø kommune er eneste kommune med reduksjon i investeringer senere år, men hadde til gjengjeld et høyt nivå ved inngangen av perioden ( ). 190