Statistics Norway's Open Research Repository
Not a member yet
5242 research outputs found
Sort by
Norskprøveresultater og arbeidsmarkedsstatus. Tidligere deltakere i introduksjonsprogrammet
Get PDFDenne rapporten gir en beskrivelse av arbeidsmarkedsstatus i 2019 blant tidligere deltakere i
introduksjonsprogrammet med vekt på gruppens språkferdigheter målt ved resultater fra
norskprøven. Populasjonen omfatter alle avgangskull av tidligere deltakere i perioden 2005-2018,
som har avlagt minst en delprøve i norsk mellom 2014 og 2020. Rapporten har i tillegg sett på
prøveresultater i perioden 2014-2020 og samtlige tidligere deltakere som avsluttet
introduksjonsprogrammet i 2005-2018.
Medlemmer fra referansegruppen, Jan Furseth og Frøydis Strøm takkes for grundig gjennomlesning
og nyttige innspill
Ponderous, Proficient or Professional? Survey Experience and Smartphone Effects in Stated Preference Research
Get PDFNew parenthood causes large decreases in labor market incomes for mothers but not fathers, a stylized fact known as the “child penalty.” We combine a simple household model with estimates of child penalties in heterosexual nonadopting, adopting, and same-sex couples to better understand what causes the child penalty in heterosexual nonadopting couples. Our results largely rule out giving birth and the father’s advantage in the labor market as mechanisms, leaving preferences, gender norms, and discrimination as the main explanations. In addition, our paper provides novel evidence on the impact of children on labor market outcomes of adopting and same-sex couples.publishedVersio
Usikret gjeld. Utvikling 2019-2021 etter kjennetegn ved låntakerne
Get PDFFormålet med denne rapporten er å gi et innsyn i hvordan rentebærende usikret gjeld har utviklet seg i perioden 2019-2021 i ulike deler av befolkningen. Vi har valgt å fokusere på den rentebærende delen av den usikrede gjelda fordi vi antar at den rentefrie delen av den usikrede gjelda i liten grad er årsak til sosiale problemer. Omfanget av usikret gjeld var økende gjennom 2000-tallet og fram mot 2020, men etter innføringen av gjeldsregisteret i 2019, har denne gjelda gått betydelig ned. Fra 2019 til 2021 ble rentebærende usikret gjeld, slik vi har definert gjelda i denne rapporten, redusert fra 131,5 mrd. kr til 112,1 mrd. kr. Av de nærmere 1,2 millioner personer over 17 år som hadde slik gjeld i 2019, ble 364 400 gjeldfrie innen utgangen av 2021. Det kom imidlertid til 237 500 nye låntakere, slik at samlet nedgang i antall låntakere var ca. 11 prosent. Denne utskiftingen av låntakere medførte at det ble relativt sett flere
låntakere med lav utdanning og liten inntekt. Andre grupper som også økte sin andel av låntakerne
var personer med innvandrerbakgrunn, personer i unge husholdninger og sosialhjelpsmottakere
Nyutdannede sykepleiere og grunnskolelærere i arbeidsmarkedet. Hvor starter de å jobbe, og hvor lenge blir de i yrket sitt?
Get PDFSykepleiere og grunnskolelærere er ettertraktet arbeidskraft, og det er ventet at behovet for disse
utdanningsgruppene vil øke ytterligere de nærmeste årene. For å dekke denne etterspørselen er
man avhengig av at de som utdannes som grunnskolelærere og sykepleiere fortsetter i yrkene sine.
I denne rapporten følger vi to kull som var ferdig med sine utdanninger som sykepleier eller
grunnskolelærer i 2005 og 2015. Vi ser på hvor de starter etter utdanningen og hvor de forsetter å
jobbe. Referansetidspunktene som benyttes er to, fire og seks år etter endt utdannin
Regionale framskrivinger av boligpriser ved forskjellige scenarioer for boligbygging
Get PDFI dette notatet ser vi på langsiktige priseffekter av boligbygging på regionalt nivå. På lang sikt er
boligmassen, antall boliger, regnet som en av de fundamentale forklaringsvariablene for
boligprisene. Det finnes flere modeller som tar sikte på å estimere sammenhengen mellom
boligpriser og fundamentale forklaringsvariabler for Norge, men på nasjonalt nivå. Vi vil bruke
estimeringsrammeverket og estimater fra analyser gjort på nasjonalt nivå (Anundsen, 2019) for å se
på priseffektene på regionalt nivå.
Vi framskriver regionale boligpriser ved hjelp av den estimerte sammenhengen mellom
prisendringer og endringer i boligmasse, befolkning, disponibel inntekt, rente og kapitalskatt, og
regionale data for disse variablene. Data kommer fra SSBs statistikkbank, og er enten for
kommuner, fylker eller hele landet, avhengig av tilgjengelighet. Framskrevet befolkning baserer seg
på SSBs regionale befolkningsframskrivinger, mens andre forklaringsvariabler blir framskrevet
basert på observert vekst eller enkle antakelser. Regionfordelingen følger SSBs økonomiske
regioner, med 85 regioner nasjonalt.
I grunnscenarioet antar vi at boligbygging relativt til befolkningsveksten vil fortsette som den har
gjort i årene 2011-2020. I dette scenarioet vil boligprisen i medianregionen, målt i reelle priser, falle
svakt frem til 2025, for så å stige langsomt mot 2040. Det er stor variasjon mellom regionene, fra en
nedgang på nesten 40 prosent på det minste, til over dobling av prisen i Oslo.
Deretter ser vi på virkningen av boligbygging på regionale priser ved å anta to forskjellige scenarioer
for økning i boligbyggingen utover framskrevet normal utbyggingstakt. Begge scenarioene antar at
boligbyggingen øker med omtrent 20 prosent relativt til grunnscenarioet, men fordelingen av
bygging mellom regionene er forskjellig. Scenario 1, der boligbyggingen økes med 0,1 prosentpoeng
av eksisterende boligmasse i hvert år i framskrivingsperioden, gir en konsistent nedgang i prisene
for alle regioner relativt til grunnscenarioet. Regioner med høy prisvekst i utgangspunktet får størst
reduksjon i framskrevne priser, med en nedgang i region Oslo på 13,8 prosentpoeng i 2040.
Scenario 2, der boligbyggingen er 1,2 ganger boligbyggingen i grunnscenarioet for hver region og
hvert år, gir større variasjon i priseffektene, og prisfallene relativt til grunnscenarioet henger mindre
tett sammen med framskrevet prisvekst fordi framskrevet boligbygging varier mye mellom
regionene. Flere av regionene med størst prisreduksjon i dette scenarioet har framskrevet
boligprisvekst nær medianvekst. Noen regioner blir knapt påvirket av dette scenarioet, da det
nesten ikke er framskrevet boligbygging i disse regionene i utgangspunktet.
Rundt halvparten av regionene vi undersøker i våre framskrivinger har nedgang eller stillstand i de
reelle boligprisene frem mot 2040. Regionene med lav prisvekst er i gjennomsnitt betraktelig mindre
i folketall enn regionene med høyere prisvekst. Oslo skiller seg ut med klart sterkest prisvekst i
framskrivingene. Ingen av de to scenarioene for økt boligbygging har veldig kraftig effekt på
boligprisene i Oslo.
De framskrevne prisene avhenger av antakelsene i modellen, som vi diskuterer. Resultatene må
antas å være sensitive for fremtidige endringer i regional lønnsvekst, samt renteendringer, som vi
ikke modellerer
Standarder for verdensinndelinger og landkoder. Revisjon, dokumentasjon og kartlegging
Get PDFDette notatet beskriver Standarder for verdensinndelinger og landkoder. En standard er en teknisk
spesifikasjon som beskriver hvordan ulike objekter skal kunne defineres på en entydig måte, for
eksempel mål og vekt. I dette tilfellet omhandler standarden land og landområder.
Standarder blir vanligvis utviklet og vedlikeholdt av en standardiseringsorganisasjon på nasjonalt,
europeisk eller globalt plan. I dette tilfellet er standarden en såkalt forvaltningsstandard. En
forvaltningsstandard er standard gitt av en relevant myndighet om at en bestemt standard skal
legges til grunn for hele eller større deler av offentlig forvaltning. Standarden er her tilpasset
statistikkproduksjon i SSB og brukerne av våre statistikker.
Bruken har oftest vært knyttet til statistikk som viser inn- og utvandring, eller folkemengde etter
landbakgrunn. Med et stadig økende tilfang av internasjonal statistikk har behovet for revisjon økt
tilsvarende. I statistikksammenheng må ofte land og landkoder tilpasses ulike formål. Det som i en
statistikk synes å være nesten ubetydelige landområder i flyttesammenheng, kan eksempelvis være
«store» i forhold til ulike mål i utenrikshandel. Denne revisjonen forsøker å ivareta krav til
standarder, som heldekkende og gjensidig utelukkende kategorier, og behov for ulike inndelinger i
ulike statistikker.
Standard for verdensinndelinger og landkoder bygger i hovedsak på nasjonale og internasjonale
standarder og normer for regionale inndelinger, kodeverk og navnsettinger. Noen tilpasninger må
imidlertid gjøres i forhold til statistikkproduksjonen. Disse tilpasninger er faglig og praktisk baserte,
og er ikke ment å avspeile et bestemt politisk syn på verden.
Notatet omhandler revisjon og opprettelse av fem regionale standarder og deres harmonisering for
å oppnå høyest mulig kompatibilitet og funksjonalitet. Helt konkret gjelder det:
1. Revisjon av Standard for verdensinndeling, tidligere kjent som Standard for verdensdeler.
I KLASS dokumentert delvis som variant av Standard for land og statsborgerskap i
personstatistikk.
2. Revisjon av Standard for gruppering av land og statsborgerskap, tidligere kjent som Standard for
verdensregioner. I KLASS dokumentert som variant av Standard for land og statsborgerskap i
personstatistikk under navn Todeling. I Statistikkbanken kjent som alternativ inndeling.
3. Oppdatering av Standard for land og statsborgerskap i personstatistikk. Endringer innvirker på
skrivemåten av landsnavn, antallet versjoner, samt utfylling av manglende endrings- og
korrespondansetabeller.
4. Etablering av Standard for landkoder (alfa-3).
5. Tilpasning av Standard for landkoder (alfa-2), tidligere kjent som Standard for landkoder
utenrikshandel (arbeidet er ikke fulført i skrivende stund). Endringer innvirker på skrivemåten av
landsnavn, antallet versjoner, samt utfylling av manglende endrings- og korrespondansetabeller.
Begge de første nevnte klassifikasjonene ble revidert med utgangspunkt i de politiske og
sosioøkonomiske endringene som har skjedd siden 2008 da tidligere standarder ble vedtatt.
Utløsende faktor for revisjon var manglende dokumentasjon i KLASS og modernisering av det
tidligere sentrale folkeregisteret (DSF) som ble til Folkeregisteret (videre bare FREG).
Standard for verdensinndelinger og landkoder er en regional standard. Det overordnede ansvaret
for regionale standarder har historisk vært knyttet til befolkningsstatistikken (seksjon 320) som har
ansvar for vedlikehold av alle klassifikasjonene unntatt Standard for landkoder utenrikshandel (alfa2). Denne eies av seksjon 214
Arealreserver i kommuneplan for fritidsbebyggelse. En kartbasert analyse for et utvalg casekommuner
Get PDFI 2020 var det totalt 470 693 fritidsbygg i Norge. Samtidig var det avsatt i alt 1 648 km2
til
«fritidsbebyggelse» i gjeldende kommuneplaner. Til sammenligning beslagla de eksisterende
fritidsbyggene i 2020 til sammen 680 km2
. Det er altså avsatt om lag to og en halv gang så stort areal
til «fritidsbebyggelse» i kommuneplanene som det arealet som allerede er beslaglagt.
Dette arbeidet, som er en casestudie for 19 kommuner, tar for seg metoder og problemstillinger for
beregning av arealreserver innen arealformålet «fritidsbebyggelse» i kommuneplanene. Analysene
bygger videre på metoder for identifisering av ledig areal for framtidig utbygging, som er beskrevet i
publikasjonene «Areal for boligbygging beregnet fra kommuneplanens arealdel» (Steinnes, 2016) og
«Arealreserver i kommuneplan for bolig- og næringsbebyggelse» (Rørholt, 2022).
Casekommunene består av et utvalg «hyttekommuner» som er valgt for å vise mangfoldet og
utfordringene ved beregning av arealreserver for «fritidsbebyggelse» i kommuneplanene. I utvalget
er følgende kriterier lagt til grunn:
- Skal være kommuner med et større antall fritidsbygg, også innenfor fritidsbyggområder
- Skal omfatte både kyst- og fjell-/innlandskommuner
- God dekningsgrad av arealformål fra kommuneplaner
- Kommuneplanen må inneholde arealformål til fritidsbebyggelse
- Begge lovverk (pbl 1985 og pbl 2008) skal være representert
Kommunene har ulike tilnærminger til og tradisjoner for planlegging av framtidig fritidsbebyggelse,
der bruken av ulike arealformål i plan varierer. I Norge ligger drøyt 30 prosent av de eksisterende
fritidsbyggene i områder avsatt til fritidsbebyggelse i kommuneplan. I tråd med tidligere tiders
tradisjoner for hyttebygging, ligger en stor del av de eldre fritidsbyggene i ulike typer LNF/LNFRområder. De siste 20 årene er det bygget mer enn 2,5 ganger flere fritidsbygg innen områder avsatt
til «fritidsbebyggelse» i kommuneplan sammenlignet med LNF/LNFR-områdene.
Metoden som presenteres her, tar utgangspunkt i arealformål til «fritidsbebyggelse» i
kommuneplan. For å vurdere hvilke områder som er ledige for ny utbygging settes
kommuneplandata sammen med SSBs tettbygde fritidsbyggområder, SSBs arealbrukskart og
tilhørende bygningsdatasett. Områder som allerede er bebygd eller omfattes av ulike typer vern
samt et utvalg av kommuneplanens egne hensynssoner, blir ekskludert. I tillegg fjernes arealer som
vurderes som for små eller smale til ny utbygging.
Etter at analysene er gjennomført, og alt areal som ikke regnes som forenelig med utbygging er
fjernet, står vi igjen med områder for mulig, framtidig utbygging av fritidsbebyggelse. For
casekommunene utgjør dette om lag 60 prosent av det opprinnelige arealet.
For å kunne se nærmere på hvor stor andel av arealreserven som sannsynligvis vil utbygges, tas
arealformål fra reguleringsplan inn som hjelpedatasett for områder dette er tilgjengelig. Dette gir
muligheten for analyser som viser hvor stor andel av arealet som reguleres til «fritidsbebyggelse»,
«samferdsel», «grønnstruktur», LNFR-områder og øvrige arealformål. Mange kommuner skiller
mellom arealreserve i regulerte og uregulerte områder, der arealreserven i de uregulerte områdene
ofte framstilles som den «virkelige» arealreserven.
De største arealreservene finnes i fjell-/innlandskommunene, men i de regulerte områdene viser det
seg at bare rundt halvparten av arealet blir planlagt utbygd til nye hytter, annen bebyggelse og
nødvendig infrastruktur. Resten reguleres til friområder/LNFR-områder mellom og rundt hyttene. I
de regulerte områdene i kystkommunene, der det er mindre tilgang på arealer, er om lag 80 prosent
av arealet planlagt utbygd
Hvilke personer er ikke i boforholdsregisteret?
Get PDFDette notatet ser på gruppene som er utelatt fra Register over husholdninger og boliger (kalt
boforholdsregisteret). Husholdninger er utelatt av tre grunner:
1. Husholdninger folkeregistret i Norge men bosatt i utlandet
2. Husholdninger som ikke regnes som privathusholdning
3. Privathusholdninger som ikke har fått tilordnet en bolig.
11 000 husholdninger ble utelatt fordi de var bosatt i utlandet i 2020. Dette er i hovedsak studenter
som studerer i utlandet, men er folkeregistrert hos foreldrene.
32 000 husholdninger ble ikke regnet som privathusholdninger. Disse omtales som «andre
husholdninger». Dette er en gruppe med relativt høy snittalder og flesteparten er personer vi antar
er bosatt på institusjon, f.eks. omsorgsboliger eller sykehjem. I tillegg inkluderer den personer uten
fast bosted (UFB) og personer med sperret strengt fortrolig adresse. Antall «andre husholdninger»
har falt betydelig mellom 2015 og 2020.
Den siste gruppen som ikke er med i boforholdsregisteret er privathusholdninger som ikke har fått
tilordnet en bolig. Denne gruppen har økt fra 8 000 i 2015 til 16 000 i 2020. Flesteparten er
husholdninger som er registrert bosatt i samme bolig som en annen husholdning er koblet til, og så
har den andre husholdningen blitt tilordnet boligen i produksjonsrutinen.
Det er bare 16 kommuner der husholdninger er utelatt fra boforholdsregisteret fordi de ikke er
tilordnet en bolig, og det store flertallet av husholdninger er registrert bosatt i Oslo. Innvandrere er
tydelig overrepresentert blant personene bosatt i disse husholdningene, særlig arbeidsinnvandrere
KOSTRA-rapportering 2022. Oppslagshefte til hjelp ved KOSTRA-rapportering av regnskap
Get PDFNotatet «KOSTRA-rapporteringen 2022» er ment å være en samling av informasjon til hjelp i
filoppbygging og konvertering av kommunenes interne årsregnskap til årsregnskap i henhold til
KOSTRA. Det redegjøres også for hvordan konsolidert årsregnskap og regnskap fra interkommunale
politiske råd (IPR) og kommunale oppgavefellesskap (KO) skal rapporteres. Erfaringene viser at det
er behov for et oppslagsverk som kan brukes til konverteringen av årsregnskapet til KOSTRAs
kontoplan, men også for å vise hvilken filstruktur regnskapet skal ha. Konvertering av årsregnskapet til
gyldige koder, samt at filen har korrekt filstruktur er en viktig forutsetning for å få regnskapet godkjent i
Statistisk sentralbyrå (SSB).
Notatet tar sikte på å liste opp de funksjoner og arter, kapitler og sektorer som er gyldige for
regnskapsåret 2022. Det er også presisert hvilke kombinasjoner av kontoklasse, funksjon og art i
drifts- og/eller investeringsregnskapet som ikke godkjennes. De konkrete kravene som stilles til
filene med årsregnskapet er listet opp i kapitlet "Kontroller av årsregnskapet". Dersom kravene ikke
innfris, vil ikke filene bli godkjent for innsending til SSB.
Informasjon om rapporteringen legges ut 1. november i innrapporteringsportalen på KOSTRA:
https://www.ssb.no/innrapportering/kostra-innrapportering. I tillegg legges annen generell
informasjon om innrapporteringsrutiner, oversikt over institusjonelle sektorkoder (hvilke foretak
som tilhører hvilke sektorer), tidligere tilsendt informasjon, KOSTRA-skjemaer og lignende ut der.
Oversikten over institusjonelle sektorkoder som legges ut på nettet 1. november på
https://www.ssb.no/innrapportering/kostra-innrapportering, er fra et situasjonsuttak i starten av
oktober 2022. Fordi det stadig skjer endringer i eierstrukturen, og for å ha en mest mulig oppdatert
og korrekt liste, legges det ut en oppdatert versjon per 31.12.2022 i midten av januar 2023. Det er
denne versjonen som skal benyttes i forbindelse med innrapportering til SSB.
Det finnes en egen brukertjeneste som kommunene, fylkeskommunene og særbedriftene kan
henvende seg til dersom det skulle oppstå problemer med avleveringen av årsregnskapet. KOSTRAsupport kan nås via telefon og e-post. Vi oppfordrer til bruk av e-post
Levekårsundersøkelsen 2022. Dokumentasjonsnotat
Get PDFStatistisk sentralbyrå har gjennomført levekårsundersøkelser siden 1973, og fra 1996 har det blitt
gjennomført undersøkelser årlig. I 2011 ble den nasjonale levekårsundersøkelsen samordnet med
den EU-forordnede undersøkelsen Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC).
Levekårsundersøkelsen EU-SILC dekker årlig et bredt levekårsområde. Årlige moduler er blant annet
boforhold, økonomi og materielle og sosiale mangler, helse, livskvalitet, omsorg og arbeidsforhold. I
tillegg kommer temaområder som roterer med en syklus på tre år. I løpet av en treårig periode
belyser de roterende temaene levekårskomponentene boforhold (utvidet), utsatthet og uro for
lovbrudd, organisasjonsaktivitet, politisk deltakelse og sosialt nettverk, friluftsliv og idrettsaktiviteter.
I 2022 var frivillighet, politisk deltakelse og tillit tema for Levekårsundersøkelsen EU-SILC.
Til undersøkelsen i 2022 ble det trukket et landsrepresentativt utvalg på 11 681 personer i alderen
16 år og over. Av disse var 79 personer ikke lenger i målgruppen for undersøkelsen fordi de var
utvandret, bosatt på institusjon eller døde. Svarprosenten blant de resterende var på 49 prosent.
Data ble samlet inn ved hjelp av PC-assistert intervjuing i perioden januar til juni 2022.
Frafall kan føre til utvalgsskjevhet, noe som innebærer at nettoutvalget (de som er intervjuet i
undersøkelsen) ikke nødvendigvis er helt representativt for målgruppen. Den vanligste årsaken til
frafall var at folk ikke ønsket å delta, dernest at man ikke kom i kontakt med personene i utvalget.
For å korrigere for noen av skjevhetene i forbindelse med frafall vektes dataene i analyser. I
analysesammenheng kan man beregne usikkerheten til ulike kjennemerker og teste om de
forskjellene man ser mellom ulike grupper skyldes tilfeldigheter i utvalget.
Dataene som hentes inn kompletteres med opplysninger fra register: Før intervjuet kobles det til
opplysninger om hvem som bor i husholdningen, bosted og arbeidssted. Opplysningene
kontrolleres under intervjuet. Det hentes også inn opplysninger fra forrige intervju, for de som har
vært med på undersøkelsen tidligere. I ettertid kobles det til informasjon om inntekt, utdanning etc.
De innsamlede dataene skal dekke både nasjonale og internasjonale statistikkbehov i forbindelse
med EU-SILC (Eurostat). En del av variablene omkodes derfor for å dekke ulike behov i den nasjonale
statistikken og i Eurostat. Det sendes også en anonymisert fil til Sikt som kan benyttes av forskere og
studenter.
Hver høst publiseres resultater fra årets undersøkelse på ssb.no med fokus på årets roterende
temaområde(r). Hver vår publiseres også statistikken fattigdomsproblemer basert på de faste
modulene i undersøkelsen og registeropplysninger om inntekt