Statistics Norway's Open Research Repository
Not a member yet
5242 research outputs found
Sort by
Statistics for use in the evaluation of biosciences in Norway. Analysis of research personnel in 2013, 2017 and 2021
Get PDFThe report commissioned by the Research Council of Norway (RCN) and is produced in collaboration with the Nordic institute of innovation, research and education (NIFU).Statistikk og indikatorer for personalressurser som er presentert i denne rapporten bidrar med
bakgrunnsdata for evalueringen av biovitenskap som gjennomføres av Norges forskningsråd.
Statistikken er utarbeidet av Statistisk sentralbyrå og omfatter data for 16 enheter i universitets- og
høgskolesektoren og fem forskningsinstitutter, for årene 2013, 2017 og 2021.
Nesten 2 900 forskere/faglige arbeidet med FoU innenfor biovitenskap i 2021
I 2021 utgjorde FoU-personale innenfor biovitenskap i alt 2 876 personer, 1 891 i universitets- og
høgskolesektoren og 1 285 i instituttsektoren. Siden 2013 har antallet vokst med til sammen
14 prosent, hvorav 20 prosent i universitets- og høgskolesektoren og 7,5 prosent i instituttsektoren.
Mens veksten var størst i første del av perioden (2013 til 2017) i universitets- og høgskolesektoren,
var veksten sterkest i siste del av perioden for instituttsektoren.
Stabil gjennomsnittsalder, men en liten vekst i andelen over 62 år
Blant FoU-personalet har aldersstrukturen vært ganske stabil fra 2013 til 2021 med kun en liten
økning. I universitets og høgskolesektoren var gjennomsnittsalderen 42 år; for professorer 58 år, for
førsteamanuenser 49 år, for forskere/postdoktorer 39 år og for doktorgradsstipendiater 31 år.
Andelen professorer som var 62 år og eldre steg imidlertid fra 31 prosent i 2013 til 40 prosent i
2021. I instituttsektoren var gjennomsnittsalderen 45,3 år i 2013 og 46,5 år i 2021, mens den
samlede andelen av FoU-personell over 62 fordoblet seg fra 6 til 12 prosent fra 2013 til 2021.
Høy kvinneandel blant personalet i biovitenskap
Den samlede kjønnsbalansen har forbedret seg fra 2013 til 2021 blant enhetene i evalueringen: I
universitets- og høgskolesektoren var 49 prosent av FoU-personalet kvinner i 2021 (44 prosent i
2013). På professornivå var det fortsatt en skjev kjønnsbalanse med kun 27 prosent kvinner. Til
sammenligning var kvinneandelen blant professorene innenfor fagområdet
matematikk/naturvitenskap bare på 21 prosent. For de evaluerte instituttene i instituttsektoren var
kvinneandelen 40 prosent i 2021 (36 prosent i 2013).
Flere enn 1 av 3 har en utenlandsk doktorgrad i universitets- og høgskolesektoren
Blant FoU-personalet (utenom stipendiatene) for de evaluerte enhetene i universitets- og
høgskolesektoren hadde 35 prosent utenlandsk doktorgrad. Blant professorene hadde 26 prosent
utenlandsk doktorgrad, og for førsteamanuensis og forskere og postdoktorer henholdsvis 31 og 44
prosent. Til sammenligning var andelen utenlandske doktorgrader totalt i universitets- og
høgskolesektoren 14 prosent og innenfor matematikk og naturvitenskap 26 prosent
Effekter av høye kraftpriser og strømstøtte: Impact case forskning
Get PDFDette notatet beskriver forskning og analyse av hvordan høye kraftpriser og strømstøtteordningen
vinteren 2021/2022 påvirket økonomien til husholdninger i ulike inntektsgrupper, samt analyser
relatert til energitilskuddsordning for næringslivet
Arbeidsinnsats i helse og omsorg fremover. Impact case forskning
Get PDFImpact cases blir brukt av mange forskningsinstitusjoner for å synliggjøre hvordan og på hvilken
måte forskning får innvirkning på politikk, næringsliv, samfunnsliv, helse og miljø. SSB har som
målsetting å levere forskning og analyser som skal være til nytte for forvaltningen, Stortinget,
partene i arbeidslivet og allmenheten. For å synliggjøre hvordan og i hvilken grad SSB leverer på
dette området, har vi tatt i bruk impact cases basert på aktiviteten i forskningsavdelingen.
I dette notatet beskrives arbeidet som ble gjort for å bistå Helsepersonellkommisjonen med
beregninger av behovet for helse- og omsorg-sysselsetting mot 2060, og av ubalanser i
arbeidsmarkedet for helsepersonell i dag og fremover mot 2040
Livskvalitetsundersøkelsen 2023. Dokumentasjonsnotat
Get PDFVåren 2023 gjennomførte Statistisk sentralbyrå (SSB) Livskvalitetsundersøkelsen. Undersøkelsen ble gjort på oppdrag fra Helsedirektoratet (Hdir). Hovedformålet var å få viktig kunnskap om livskvaliteten til den norske befolkningen, å følge utviklingen over tid og å belyse forskjeller i livskvalitet blant ulike grupper.
Undersøkelsen om livskvalitet har vært gjennomført årlig siden 2020, og bygger på flere års
forarbeid for kartlegging av livskvalitet i Norge. Resultatene fra undersøkelsene for 2020–2021 er
dokumentert i egne rapporter (Støren, Rønning & Gram, 2020 og Støren & Rønning, 2021). Fra 2022 er Livskvalitet opprettet som en egen statistikk, og sentrale deler av undersøkelsen publiseres som tabeller i SSBs statistikkbank.
Undersøkelsen ble gjennomført som en selvadministrert webundersøkelse. Feltperioden gikk over tre uker, fra 6. mars til 26. mars 2023. Til undersøkelsen ble det trukket et utvalg på 40 000 personer i alderen 18 år og over som var bosatt i Norge.
45 prosent av utvalget svarte på undersøkelsen. Det er personer som er 80 år eller eldre som er
vanskeligst å få med på undersøkelsen. Frafall kan føre til utvalgsskjevhet, noe som innebærer at
nettoutvalget (de som er intervjuet i undersøkelsen) ikke nødvendigvis er helt representativt for
målgruppen. Vi har undersøkt om frafallet har medført skjevheter for kjennetegnene alder, kjønn,
utdanningsnivå, landbakgrunn og landsdel. De største avvikene mellom brutto- og nettoutvalget
finner vi når vi ser på alder og utdanningsnivå. Personer med universitets- eller høyskoleutdanning er overrepresentert i nettoutvalget sammenliknet med personer med lavere utdanning. Aldersgruppen 45–66 år er overrepresentert i nettoutvalget sammenliknet med andre
aldersgrupper. For å korrigere for skjevheter i forbindelse med analyser, anbefaler vi at det brukes vekter
Brukertesting av ny forbruksundersøkelse. Dokumentasjonsrapport 2023
Get PDFStatistisk sentralbyrå (SSB) har kartlagt nordmenns forbruk siden 1958. Forbruksundersøkelsen er
en av SSBs mest komplekse personundersøkelser, og har tradisjonelt blitt samlet inn ved hjelp av
papirdagbøker og en kombinasjon av besøks- og telefonintervju. For Forbruksundersøkelsen 2022
ble det besluttet å legge undersøkelsen over til datainnsamling med selvutfylling i app med mulighet
for å skanne kvitteringer på mobil. Først og fremst for å redusere belastningen på respondentene og
motvirke synkende svarprosenter, men også for å møte et generelt behov for modernisering. For å
ivareta hensynet til de som skal svare på undersøkelsen, gjennomførte SSB en omfattende testserie
i en iterativ utviklingsprosess, som denne rapporten beskriver.
Ved oppstart av arbeidet med utvikling av nytt instrument for datainnsamling, var vi opptatt av
mulighetene og begrensningene app og «smartteknologi» gir, med skanning av kvitteringer. Våre
tester tyder på at selve utfyllingen i en app kan fungere godt og er brukervennlig. De fleste i
yrkesaktiv alder i Norge foretrekker å bruke mobil til å svare på spørreundersøkelser. Mange, men
ikke alle, er erfarne mobilbrukere og forstår det interaktive språket med touch screen, skrolling,
sveiping ol. Vi ser at eldre respondenter vegrer seg for å bruke app, og ser ut til å støte på tekniske
problemer oftere enn yngre. I hvilken grad en datainnsamlingsløsning med app ekskluderer
grupper, overvåkes nøye og vil være gjenstand for en selvstendig vurdering i etterkant av
undersøkelsen.
Med overgang fra at intervjuer styrer intervjuet til at respondentene selv fyller ut i app, så vi fra
brukertestene et klart behov for å forenkle svaroppgaven. Lengden på spørreskjemaet og perioden
man skal føre dagbok ble redusert, føring av faste kostnader ble flyttet fra dagbok- til
spørreskjemadelen og vi tilbød engelsk som alternativt språk. Likevel erfarte vi at det var vanskelig å
formidle hva SSB forventet at respondentene skulle gjøre. Vi vet at jo mer informasjon som er
nødvendig for å besvare undersøkelsen, jo vanskeligere er det å formidle dette – spesielt på mobil.
Testene gav inntrykk av at tolkningen av svaroppgaven er en større utfordring enn håndtering av
appen. Teknologien gir oss mange nye muligheter til å veilede og lede respondenten gjennom
undersøkelsen, men en app har begrensninger når det gjelder å formidle nyanserte instrukser. Det
er intervjuerne som har utgjort den store forskjellen i å kommunisere oppgaven. De er avgjørende i
rekrutteringen og har fått en mer sentral rolle i å motivere, veilede og gi teknisk støtte til
respondentene, enn hva som har vært vanlig ved telefon- og webundersøkelser. De har også vært
viktige formidlere av at det er trygt å åpne lenken på sms med undersøkelsen fra SSB.
Til tross for at flertallet har med seg mobiltelefonen stort sett hele tiden, registrerer de ikke kjøpene
sine så fortløpende som vi hadde håpet. Mange glemmer kvitteringer fra butikk, og det går gjerne
tid mellom handel og føring. Dette påvirker hukommelsen og gir mindre detaljert rapportering.
Mindre hyppig føring, sammen med sjablongmessig rapportering for andre
husholdningsmedlemmer, fører til mindre detaljert og nøyaktig rapportering. For kvitteringer som
skannes, kontrolleres innlesningen sjeldnere enn vi ønsket. Generelt viser respondentene lavere
motivasjon til å føre så nøyaktig som tidligere. Hvorvidt volumet og detaljene i skannerdataene kan
kompensere noe for mer unøyaktig manuell føring, kan vi foreløpig ikke konkludere om. Analyser av
surveydata fra den nye FBU-appen vil gi grunnlag for å belyse dette spørsmålet ytterligere.
Gjennom en omfattende brukertesting, har SSB fått verdifull innsikt og dybdekunnskap om hvordan
den nye Forbruksundersøkelsen fungerer i møte med respondentene, som vi deler her
Hvordan varierer nærmiljøet blant ulike befolkningsgrupper?
Get PDFNærmiljø er et sentralt aspekt av boforholdene og levekårsundersøkelsen har flere spørsmål knyttet
til nettopp dette. Nærmiljø inkluderer for eksempel nærhet til goder som turterreng og skoler, eller
onder som trafikkerte veier. SSB lager en statistikk som ser på noen nærmiljøfaktorer basert på
registerkilder (https://www.ssb.no/arealrek/). Denne er derimot ikke koblet mot register over
husholdninger og boliger og man kan derfor i liten grad si noe om forskjeller mellom
befolkningsgrupper etter type nærmiljø. Dette notatet presenterer de nye dataene hvor denne
koblingen er gjort.
I kapittel 2 gis et oversiktsbilde over datakildene som er benyttet til å lage nærmiljøindikatorer,
hvordan de er koblet sammen og en diskusjon av hvem som ikke kommer med i denne dataen på
grunn av manglende adresse i register. Videre beskriver vi hvordan nærmiljøindikatorene er
konstruert og avgrenset. Til slutt presenteres nærmiljøindikatorenes fordeling på landsbasis.
I kapittel 3 og 4 ser vi nærmere på hvordan nærmiljøindikatorene varierer mellom
befolkningsgrupper. Kapittel 3 undersøker forskjeller i husholdningers nærmiljø etter sentralitet,
fylke og ulike husholdningstyper. Hvis man er bosatt mer sentralt, er man også nærmere tilbudene.
Likevel holder tilgangen til idrettsanlegg, grunnskole, barnehage, dagligvare og restaurant seg
relativt stabilt for de ulike gradene av sentralitet.
I kapittel 4 ses nærmiljøindikatorene i lys av personkjennetegnene alder og kjønn. I tillegg
presenteres tall for innvandrere og studenter. Innvandrere generelt bor gjennomgående nærmere
tjenester enn den øvrige befolkningen.
I kapittel 5 presenteres indikatorene som er konstruert for å si noe om nabolagskjennetegn, med
Boforholdsregisteret 2021 som datakilde. Nabolagskjennetegnene presenteres og metoden
diskuteres. Nabolagskjennetegnene sier noe om nabolagets demografi, hva slags bolig flest bor i og
sosioøkonomiske faktorer som gjennomsnittsinntekt og andel lavinntektshusholdninger.
Kapittel 6 er en oppsummering av hvilke nærmiljøindikatorer som skal inkluderes i statistikkbanken
til den registerbaserte boforholdsstatistikken
Leiemarkedsundersøkelsen 2022. Dokumentasjonsnotat
Get PDFStatistisk sentralbyrå gjennomfører hvert år Leiemarkedsundersøkelsen for å kunne utarbeide
statistikk over leiepriser for ulike typer boliger i ulike deler av landet.
Undersøkelsen heter Bolig og boforhold (BOB) når vi kontakter leieboere. Navnet Bolig og boforhold
benyttes for å forenkle kommunikasjonen om undersøkelsen da leieboere skal rapportere om sin
egen bolig og ikke om leiemarkedet generelt.
Populasjonen i BOB er alle utleieboliger bosatt av private husholdninger i Norge. Trekkrammen
lages fra registre vi har tilgjengelig i SSB. Utvalget i 2022 ble etablert ved at det ble trukket 37 000
adresser fra den etablerte trekkrammen av antatte utleieboliger. Utvalgsenhet er adresse til antatt
utleiebolig, og svarenhet er person som bor på adressen.
BOB gjennomføres som en ren webundersøkelse. Undersøkelsen ble i 2022 gjennomført over tre
uker, med oppstart 3.oktober.
Av de 37 000 adressene som var med i det opprinnelige utvalget, ble 1 907 adresser kodet som
avgang. Avgang vil si at vi underveis i undersøkelsen har identifisert at adressen ikke lenger er en
utleiebolig.
Av et bruttoutvalg på 35 093, fikk vi svar fra 11 970 personer som bodde i utleieboliger. Det gir en
svarandel på 34,1 prosent. Denne svarandelen tar ikke hensyn til at mange boliger i bruttoutvalget
sannsynligvis ikke er utleieboliger
Månedslønn og ulikhet gjennom 25 år. Avstanden har blitt større de siste årene
Get PDFFra 1997 til omtrent 2014 var det en utvikling med økende ulikhet i lønnsfordelingen i Norge hvor de
laveste lønningene ble hengende etter de høyt lønte jobbene. I årene etter 2015 mistet denne
utviklingen litt fart og sto tilnærmet stille. I 2021 og 2022 så vi igjen en økning i ulikheten i lønnsfordelingen i Norge. Denne utviklingen er i stor grad drevet av at jobber øverst i lønnsfordelingen
har økt sin andel av den totale lønnen mest, altså hatt større lønnsvekst enn andre grupper lenger
nede i lønnsfordelingen. Samtidig har ikke gruppen med de laveste lønningene blitt hengende mer
etter de høyest lønte.
Vi finner denne utviklingen uavhengig om vi måler ulikhet i lønninger ved bruk av forskjellen i lønn
mellom de høyeste og laveste lønte eller Gini-koeffisienten.
Alle jobbene i lønnsstatistikken omfatter et vidt spekter av jobber som blant annet lærlinger som er
under utdanning, skoleelever og studenter som jobber ved siden av utdanning og pensjonister med
deltidsjobber. Nevnte grupper finner vi ofte i den nedre delen av lønnsfordelingen. I rapporten har
vi derfor valgt å vie heltidsjobber uten lærlinger ekstra oppmerksomhet. Lønnsfordelingen for bare
heltidsansatte uten lærlinger flyttes mot høyere lønninger. Heltidsansatte har høyere månedslønn
enn deltidsansatte og lærlinger, både gjennomsnittlig og median.
Ulikheten i en lønnsfordeling kan påvirkes av mange forskjellige forhold, men vi vektlegger å
beskrive hvordan forskjellige kjennemerker fra lønnsstatistikken er spredd utover fra lavere til
høyere lønninger. Det er store variasjoner i lønnsfordelingen og lønnsulikheten mellom for
eksempel næringer, sektorer og regioner. Vi finner blant annet en klar sammenheng mellom
lønnsnivå og lønnsspredning. Næringer med høyt lønnsnivå sammenliknet med øvrige næringer
tenderer mot større forskjeller i lønn.
Overnattings- og serveringsvirksomhet, en næring med lavere lønnsnivå, har betydelig mindre
ulikhet i lønnsfordelingen enn mer høytlønte næringer som finansierings- og forsikringsvirksomhet.
Vi ser likevel at månedslønnen i de aller fleste næringer i det norske arbeidsmarkedet befinner seg
rundt gjennomsnittslønnen. Ulikheten i de enkelte næringene eller sektorer er litt mer spredd, men
hovedtyngden av næringer er ikke langt fra det vi finner for alle jobber. Rapporten tar også for seg
sentralitet, for å se på forskjeller i lønnsfordeling i områder med høy grad av sentralitet som Oslo og
mindre og mer spredtbygde deler av landet. Lønnsspredningen er generelt mindre i mindre sentrale
strøk, men arbeidsmarkedet er også forskjellig som i sin tur påvirker den observerte
lønnsspredningen.
Nesten 1 av 4 heltidsjobber i privat sektor er å finne blant de 10 prosent høyeste eller 10 prosent
laveste lønningene i 2022. Samtidig står privat sektor for over 95 prosent av jobbene i den ene
prosenten av jobber med høyest lønninger. Kommunal forvaltning har tyngdepunktet mot midten
av fordelingen mens statsforvaltningen har en større del av jobbene fra midten av fordelingen og
oppover. Dette henger tett sammen med hvilke typer oppgaver som løses og type arbeidskraft
statsforvaltningen trenger.
I statistikk rapportert inn til OECD, finner vi at Norge er blant landene med minst forskjeller i lønn
uavhengig av hvilke mål på ulikhet som brukes. Også våre naboland i Norden er blant landene med
mindre forskjeller i lønn enn de fleste andre land, enten vi ser på bare Europa eller løfter blikket mot
land i andre verdensdeler.
De andre nordiske landene er også blant landene med minst forskjeller i lønn
Bosetting etter endt utdanning – Troms og Finnmark. Bosettingsmønstre blant uteksaminerte velferdskandidater fra Troms og Finnmark
Get PDFFormålet med denne rapporten har vært å kartlegge bosettingsmønstre blant velferdskandidater
som er oppvokst i Troms og Finnmark. Rapporten tar utgangspunkt i uteksaminerte kandidater fra
Troms og Finnmark som fullførte en av følgende velferdsutdanninger i studieåret 2016/2017:
Barnehagelærer-, lærer-, sykepleier-, sosialarbeider-, psykologi- og medisinutdanning.
Et sentralt spørsmål har vært om desentralisert universitets- og høgskoleutdanning fører til at
kandidatene i større grad blir værende i nærområdet også etter endt utdanning. Vi finner at lokale
velferdskandidater som tar utdanningen i hjemfylket i stor grad bli boende også etter utdanningen.
Blant velferdskandidatene som er oppvokst i Troms og Finnmark er det mest vanlig at de har tatt
velferdsutdanningene der enn i andre fylker. Det gjelder i størst grad de som gikk psykologi- og
medisinutdanning, og i minst grad velferdskandidatene som gikk lærerutdanninger. En av tre
velferdskandidater oppvokst i Troms og Finnmark tok utdanningen sin i andre fylker.
To år etter fullført velferdsutdanning, var 44 prosent av velferdskandidatene bosatt i
oppvekstkommunen sin og ytterligere 8 prosent bosatt i en nabokommune. 20 prosent var bosatt i
en annen kommune i Troms og Finnmark. Totalt vil det si at 72 prosent av alle velferdskandidatene
var bosatt i Troms eller Finnmark to år etter endt utdanning. Det er en større andel blant
velferdskandidatene som bosetter seg i Troms og Finnmark etter endt utdanning enn kandidater
som tok andre utdanninger (63 prosent).
Blant velferdskandidater fra enten Troms eller Finnmark, som tok utdanningen i hjemfylket, er
andelen som bor i fylkene også to år etter endt utdanning svært høye. 90 prosent av
velferdskandidatene fra Finnmark som også tok utdanningen sin i Finnmark, bor i samme fylke to år
etterpå. Det samme gjelder 85 prosent av velferdskandidatene fra Troms som tok utdanningen sin i
Troms. Det at velferdskandidater som tar utdanning i hjemfylket i svært stor grad blir boende der
etter endt utdanning, tilsier at man ved å tilby nødvendige utdanningsretninger lokalt kan bidra til at
kompetansen kommer fylket til gode. Omvendt ser vi at velferdskandidatene som tok utdanningen
utenfor fylket i mindre grad returnerer, med 39 prosent som bor i Troms eller Finnmark to år etter
endt utdanning.
Det at velferdskandidatene i stor grad valgte å ta utdanningen sin i Troms eller Finnmark, og ikke
minst at utdanningen var mulig å ta i disse fylkene, har trolig betydning for at også flertallet var
bosatt i det samme fylket de vokste opp i etter fullført utdanning. Desentrale utdanningstilbud kan
være et viktig ledd i å sikre produksjonen av, men også tilgangen på, ettertraktede
velferdskandidater. Rapporten finner også en trend i at andelen velferdskandidater som flytter
tilbake til Troms eller Finnmark er høyere jo nærmere fylket er geografisk til Troms og Finnmark.
Velferdskandidater som gikk barnehagelærerutdanning, var i størst grad bosatt i Troms eller
Finnmark etter endt utdanning. Det var også størst forekomst av at man bodde i egen
oppvekstkommune etter endt utdanning blant barnehagekandidatene. Blant velferdskandidater
innenfor psykologi var det lavest andel som var bosatt i Troms eller Finnmark to år etter fullført
utdanning.
Det var en større andel velferdskandidater med foreldre uten fullført høyere utdanning som var
bosatt i Troms eller Finnmark to år etter endt utdanning. Dette kan ses i sammenheng med typen
utdanning, da under halvparten av velferdskandidatene innenfor sosialarbeider-, sykepleie- og
barnehagelærerutdanning har foreldre med høyere utdanning selv. Velferdskandidatene som har
foreldre uten høyere utdanning er de som i størst grad bor i Troms og Finnmark, og også i
oppvekstkommunen, to år etter endt utdanning
Evaluering av strategiske allokeringsbeslutninger: Regionfordelingen i SPU
Get PDFMange investorer velger å delegere forvaltningen av formuen sin til en forvaltningsbedrift. For eksempel har Finansdepartementet delegert gjennomføringen av forvaltningen av SPU («Oljefondet») til Norges Bank. Avkastning og risiko bestemmes da dels av de langsiktige strategiske valgene som oppdragsgiver har tatt og dels av de taktiske avvikene som forvalteren velger å ta. I denne artikkelen presenterer vi et strukturelt rammeverk for å evaluere strategiske valg og gi estimater på verdiskapingen ved disse valgene. Vi anvender dette på en beslutning i 2012 om hvordan aksjeporteføljen til SPU skulle fordeles på tvers av fire globale regioner.Evaluering av strategiske allokeringsbeslutninger: Regionfordelingen i SPUpublishedVersio