Statistics Norway's Open Research Repository
Not a member yet
5242 research outputs found
Sort by
Hvordan måle boutgiftsbelastning? En diskusjon av forholdet mellom inntekter og utgifter til bolig
Get PDFIndikatoren for boutgiftsbelastning tar sikte på å fange opp husholdninger som har boutgifter som er høye når man sammenligner med inntekten, og kan defineres på mange ulike måter. Dette notatet viser hvordan ulike definisjoner slår ut i ulike andeler med høy boutgiftsbelastning, både totalt og blant enkelte grupper i befolkningen. Det er spesielt risikofaktorer knyttet til inntekts- og prisfall som gjør indikatorer for boutgiftsbelastning relevant, da dette kan medføre økt risiko for innlåsing på boligmarkedet, økonomiske tap, og i siste instans vanskeligheter med å opprettholde tilfredsstillende boforhold for husholdningene. Husholdninger med høy boutgiftsbelastning kan dermed befinne seg i en mer utsatt posisjon på boligmarkedet enn det andre gjør.publishedVersio
Nordisk sammenlikning av byggekostnadsindeksene for boliger. Muligheter og begrensinger i tolkninger og bruk
Get PDFFormålet med publikasjonen er å gi en oversikt over forutsetningene som ligger til grunn for byggekostnadsindeksene for boliger som utgis av SSB. Det er lagt vekt på metode og datakilder og hvilke muligheter og begrensninger som finnes for tolkninger og bruk. Videre gis en oversikt over byggekostnadsindeksene som publiseres i de øvrige nordiske landene, hvordan de er bygget opp, samt en vurdering av om det er grunnlag for å sammenlikne dem, og deretter en sammenlikning av utviklingen i indeksene. Avslutningsvis beskrives sammenhenger mellom de nordiske byggekostnadsindeksene og andre relevante indekser og statistikker.publishedVersio
The Norwegian KLEMS Growth and Productivity Accounts. 1997-2014
Get PDFThis paper documents the theoretical methodologies and practical compilation procedures for constructing the Norwegian KLEMS database 1997-2014. This database comprises output, intermediate input, labor, capital, and multi-factor and labor productivity accounts for each disaggregated industry, all being organized within the modern growth accounting framework.
For each account, some results and analyses are presented with the purpose of showing the richness of the whole database. The database can be used not only for productivity analysis, but also for undertaking empirical and theoretical research in many other areas, such as skill creation, capital development, technological progress, R&D activities, as well as economic growth more generally.publishedVersio
Produksjonsindeks for bygg og anlegg
Get PDFProduksjonsindeks for bygg og anlegg har gjennomgått en rekke produksjonsmessige endringer i perioden 2013-2016. Bakgrunnen for endringene var ønske om et mer kvalitetssikret produkt og en mer effektiv og oversiktlig produksjonsprosess. Et Lean-prosjekt ble startet høsten 2013 som resulterte i blant annet endring i utvalgstrekking, effektivisering av editeringsprosessen og innføring av standardisert verktøy for estimering.
I 2016 ble det gjort ytterligere endringer. Undersøkelsen gikk over fra å være en virksomhetsundersøkelse til å bli en foretaksundersøkelse. I tillegg ble opplegget rundt datafangsten endret fra 1. kvartal 2016 med elektronisk innrapportering via Altinn. I sammenheng med denne overgangen ble det laget bedre og mer oversiktlige beregningsprogrammer for indeksen. Disse programmene bidro også til en mer gjennomarbeidet avgrensning av populasjonen.
Planene fremover er å implementere innleid arbeidskraft i indeksen, justere for arbeidsproduktivitet og at indeksen også dekker næring 41.1 «Utvikling av byggeprosjekter». Et annet utviklingsprosjekt som er presentert i notatet er bruken av timeverkstall fra A-ordningen. Målet er i framtiden å kunne beregne indeksen på bakgrunn av disse tallene til erstatning for dagens skjemaundersøkelse.publishedVersio
Variansestimering for sesongjusterte tall med X-12-ARIMA
Get PDFX-12-ARIMA har vært brukt i Statistisk sentralbyrå i mange år som et verktøy for sesongjustering. Det er en ikke parametrisk metode, der trend- og sesongkomponent blir estimert ved glidende gjennomsnittsteknikk, ikke modeller. Vi får dermed estimerte verdier for trend-, sesongkomponent og sesongjusterte tall uten usikkerheter. Pfeffermann har laget en metode for å anslå disse usikkerhetene. Vi anvender denne metoden for å beregne usikkerheter av trend og sesongjusterte tall for prosent arbeidsledige totalt. Vi beregner også usikkerhetene for 3-måneders glidende gjennomsnitt og 3-månedersendring av sesongjusterte tall. Variansestimeringen tar hensyn til korrelasjonen til utvalgsfeil som kommer fra en roterende panelundersøkelse.publishedVersio
Child care center staff composition and early child development
Get PDFWe estimate effects of child care center staff composition on early child development. During the
years our data covers, child care centers in Oslo were oversubscribed, and child care slots were
allocated through a lottery. This allow us to explore how staff education, experience and stability, as
well as proportion of male and immigrant staff, affect the cognitive development of children whose
parents initially applied for the same center(s), but where children got offers from different
institutions. We find that children who get their first offer of child care enrollment in a child care center
with a higher share of male staff, perform better on tests in language and mathematics in the early
years of scho
Identifying fertility contagion using random fertility shocks
Get PDFDoes the fertility behavior of one individual affect the fertility choices of another? This study aims to estimate fertility contagion net of unobserved heterogeneity, using sibling networks as an empirical example.
Fertility contagion through social networks increasingly attracts the interest of demographers. While these theories propose a causal mechanism, they are rarely put to test in a plausibly causal statistical design. This study applies quasi experimental techniques to distinguish network effects from selection. Using contagion between siblings as an empirical example, we draw data from Norwegian administrative registers (N approx.170 000 men and women). We use twin births and the sex composition of children as random fertility shocks. We find no consistent significant effects of random shocks to a sibling's fertility on ego's fertility. First born women have larger families over time if a younger sibling chooses to have three children, as captured by the same sex instrument. We find no evidence that similarity strengthens contagion
Sesongjustering av statistikken over ledige stillinger
Get PDFStatistikken over ledige stillinger går tilbake til 1. kvartal 2010, og gir antall ledige stillinger per utgangen av midterste måned i kvartalet, samt andelen ledige stillinger (i prosent). Denne er gitt ved: antall ledige stillinger / (antall ledige stillinger + antall ansatte).
Antall ansatte i denne statistikken er ensbetydende med «antall ansatte i virksomheten», slik at en person som er ansatt to steder telles som to ansatte. Statistikken er fordelt etter næringshovedområdene A-S i Standard for næringsgruppering 2007 (SN2007)1, men der hovedområdene D og E er slått sammen, og Q er delt i tre grupper etter 2-siffer næring. Det er dermed 20 serier for antall ledige stillinger og 20 serier for antall ansatte.
I juni 2017 publiserte vi sesongjusterte serier og trendserier for antall ledige stillinger og for andelen ledige stillinger for første gang. Dette var en utvidelse av statistikken, som frem til dette kun bestod av ujusterte tall. Ved første publiseringstidspunkt hadde vi observasjoner til og med 1. kvartal 2017, og dette notatet er basert på disse dataene.
De 40 tidsseriene som inngår i statistikken er sesongjustert med X-13ARIMA. Vi har benyttet X-13ARIMA-versjonen som ligger i programvaren JDemetra+ (JD+), som er et Windows-grensesnitt for sesongjustering utarbeidet på vegne av Eurostat.
Hovedformålet med notatet er å presentere de valgene som ble tatt i forbindelse med oppstarten av sesongjustering av statistikken. De vurderingene som er gjort på hver serie beskrives, og i den forbindelse blir flere av de diagnostiske testene i JD+ omtalt. Notatet gir også en innføring i sesongjusteringsmetoden, der blant annet begrepene pre-korrigering, kalender- og virkedagskorrigering, regARIMAmodellering, trend- og sesongfiltre forklares.
Overgangen til A-ordningen ved 1. kvartal 2015 førte til et brudd i seriene for antall ansatte, og dette diskuteres i notatet. Nivåskiftet som denne overgangen førte til er justert for i de sesongjusterte tallene for ansatte. Dette betyr ikke nødvendigvis at hele bruddet er justert for, da overgangen til A-ordningen også har ført til endringer i sesongmønsteret for noen næringer. Vi har justert for endringer i sesongmønsteret for næringshovedgruppene «A: Jordbruk, skogbruk og fiske» og «P: Undervisning». For enkelte serier vil det ta lengre tid før vi kan konkludere angående endret sesongmønster.publishedVersio
Churning in thick labor markets. Evidence of heterogeneous responses along the skill and experience gradients
Get PDFBarnetilsynsundersøkelsen 2016. Dokumentasjonsrapport
Get PDFStatistisk sentralbyrå (SSB) har i 2016 gjennomført barnetilsynsundersøkelsen for femte gang. Undersøkelsen er finansiert av Kunnskapsdepartementet. Hovedformålet med undersøkelsen er å kartlegge bruk av tilsynsordninger blant barn i alderen 0 til 5 år samt utgifter barnefamilier har i forbindelse med disse ordningene.
Det ble trukket et utvalg på 4 500 personer fra befolkningsregisteret. Utvalget et trukket blant barn i alderen 0 til 5 år, men det er mor til barnet som i hovedsak er intervjuobjektet. Utvalget er trukket disproporsjonalt for å sikre flere observasjoner blant personer med lavt utdanningsnivå og personer med lav inntekt. Å bo alene eller å være gift eller samboende ble brukt som proxyvariabel for inntekt. Vekter
som korrigerer for denne overrepresentasjonen er dokumentert i kapittel 7.
Det ble oppnådd intervju med 60 prosent av utvalget. Den viktigste årsaken til frafallet var at vi ikke kom i kontakt med alle personene i utvalget. Spesielt gjelder dette personer med lav utdanning og personer med utenlandsk landbakgrunn. I denne rapporten dokumenterer vi skjevheter som følge av dette frafallet. Det foreligger skjevheter for kjennetegnene utdanning og landbakgrunn. Personer med
lav eller uoppgitt utdanning er betydelig underrepresentert i nettoutvalget i forhold til personer med høyere utdanning som er tilsvarende overrepresentert. Personer med norsk landbakgrunn er overrepresentert i nettoutvalget, mens personer med landbakgrunn fra Afrika, Asia, Sør- og mellom Amerika, Oseania (unntatt Australia og New Zealand) og Europa (unntatt EU/EØS) er underrepresenterte. I tillegg er personer bosatt i Oslo og Akershus noe overrepresentert i forhold til
resten av landet.publishedVersio