Statistics Norway's Open Research Repository
Not a member yet
5242 research outputs found
Sort by
Utredning av modeller for kombinasjon av arbeidsinntekt og uføretrygd
Full text linkUnder gjeldende regelverk kan helt uføre tjene 0,4 ganger grunnbeløpet i folketrygden (G) uten at
trygden blir redusert. Deretter blir trygden typisk redusert med om lag 66 kroner per hundrelapp
man tjener over fribeløpet. Et sentralt spørsmål er om dagens ordning, og spesielt størrelsen på
fribeløpet, er hensiktsmessig innrettet. På den ene siden bør ordningen gi insentiver til å jobbe ved
siden av trygden. På den andre siden bør ordningen bevare legitimiteten til trygdesystemet, slik at
det lønner seg å jobbe sammenlignet med å kombinere arbeid og trygd.
Vår hovedkonklusjon er at dagens ordning, med et fribeløp omtrent rundt dagens nivå, sannsyn ligvis balanserer disse hensynene på en tilfredsstillende måte. I analysene har vi benyttet en
mikrosimuleringsmodell til å beregne virkninger av å endre dagens regler for avkortning av
uføretrygd med utgangspunkt i funn fra eksisterende forskning. Fribeløpet fremstår som viktig for å
stimulere til arbeidsdeltakelse blant helt uføre. Våre beregninger tilsier at bare om lag 8 prosent av
helt uføre ville hatt inntektsgivende arbeid uten et fribeløp, mot om lag 22 prosent i dag. På den
andre siden vil en økning av fribeløpet fra dagens nivå ikke stimulere til vesentlig høyere arbeids deltakelse. Et høyere fribeløp vil også gjøre at det blir mer fordelaktig å få innvilget 100 prosent
uføretrygd sammenlignet med gradert uføretrygd, ettersom man da i større grad kan kombinere full
uføretrygd med deltidsarbeid. Generelt vil det bli mer fordelaktig å få innvilget uføretrygd med en
høyere uføregrad enn det arbeidsevnen tilsier.
Et viktig moment ved kombinasjon av arbeid og uføretrygd er hvordan arbeid påvirker samlet
inntekt. Også tilleggsytelser som barnetillegg, uførepensjon fra offentlige tjenestepensjonsordninger
og bostøtte reduseres mot inntekt. Regelverket er komplisert, og det er som oftest vanskelig å forstå
hvordan avkortning av en ytelse påvirker en annen. For de aller fleste vil det fortsatt lønne seg å
jobbe, men ved avkortning i flere ytelser samtidig kan insentivene til å jobbe bli svært lave. Dette
gjelder spesielt regelverket for avkortning av barnetillegget som berører mange uføre. Enkelte
justeringer i regelverket kan sørge for å redusere tilfeller der insentivene til å jobbe blir særlig lave
Sosial ulikhet i livskvalitet. Analyser av Livskvalitetsundersøkelsen 2022 og 2023
Full text linkResultater fra livskvalitetsundersøkelsen viser at livskvalitet er ujevnt fordelt i befolkningen (Støren
og Rønning, 2021; Støren, Rønning og Gram, 2020). Den subjektive livskvaliteten er høyest blant
yrkesaktive, personer med lang utdanning eller høy inntekt, og lavest blant personer med kort
utdanning eller lav inntekt, som er student eller står utenfor arbeidslivet på grunn av uførhet eller
arbeidsledighet, har langvarige helseproblemer eller psykiske plager, eller er ikke-heterofile.
Det er forholdet mellom disse kjennetegnene i relasjon til livskvalitet vi ser nærmere på i denne
rapporten, med utgangspunkt i at personer kan ha flere av disse kjennetegnene. Personer med lav
livskvalitet kan for eksempel både ha helseproblemer og stå utenfor arbeidslivet. Vi antar at å ha
flere slike kjennetegn kan bety noe for livskvalitet, og at det er variasjon i livskvalitet mellom ulike
kombinasjoner av kjennetegn. Dette har i liten grad blitt undersøkt i tidligere analyser.
Prosjektet ser på tre ulike dimensjoner av variasjoner i livskvalitet:
• forekomst av å ha ett eller flere kjennetegn assosiert med lavere livskvalitet.
• sammenheng mellom ulike kombinasjoner av kjennetegn og tilfredshet med livet.
• hvilke kjennetegn som har sterkest sammenheng med tilfredshet med livet.
De deskriptive analysene i kapittel 2 viser at de fleste i befolkningen har ett eller flere av kjenne tegnene assosiert med lavere livskvalitet, og at et flertall har to eller flere. På en skala fra 1-10 er
gjennomsnittlig livskvalitet i befolkningen 6,8. Blant dem som ikke har noen av kjennetegnene, er
den gjennomsnittlige tilfredsheten 8,0. Desto flere kjennetegn man har, desto lavere er tilfredsheten
med livet. Personer med 2 utsatte-kjennetegn har et gjennomsnitt på 7,0 mens det for personer
med 5 utsatte-kjennetegn er 5,3. Samtidig ser vi at effekten på livskvalitet er betinget av hvilke
kjennetegn personer har. For eksempel har personer under 45 år med lav inntekt høyere livskvalitet
(snitt 7,9) enn landsgjennomsnittet, mens personer som har liten økonomisk romslighet og
langvarige helseproblemer har noe lavere livskvalitet (snitt 6,4) enn landsgjennomsnittet. I tillegg
viser analysene også at enkelte kjennetegn alene ikke er assosiert med lavere tilfredshet.
For å teste påliteligheten i betydningen av de ulike kjennetegnene som er assosiert med lav
livskvalitet, har vi kjørt et sett med regresjonsanalyser. Disse analysene viser at både økonomiske,
sosiale og psykologiske faktorer henger sammen med livskvalitet når effektene av hvert enkelt
kjennetegn kontrolleres for. I denne delen har vi også kjørt samvariasjonsanalyser, og de viser at når
vi studerer kjennetegn assosiert med lav livskvalitet, er i flere tilfeller sammenhengen mellom et
kjennetegn på lav livskvalitet betinget av andre kjennetegn: sammenhengen mellom alder og
livskvalitet (som i snitt er positiv) er betinget av grad av økonomisk romslighet hvor personer med
liten økonomisk romslighet har relativt lav livskvalitet etter alder sammenliknet med personer med
større økonomisk romslighet, samt at sammenhengen mellom inntekt og livskvalitet (som i
utgangspunktet er positiv) er betinget av hvorvidt man har et sosialt nettverk med personer å fortro
seg til. Analysene illustrer noe av kompleksiteten i hvordan personers livskvalitet blir påvirket og kan
henge sammen med mange ulike faktorer
The SNOW Model for Norway. Documentation of SNOW-NO
Full text linkIn this document, we provide a description of the SNOW model for Norway (SNOW-NO), a multi sector computable general equilibrium (CGE) model tailored to analyze energy, environmental and
climate policies in Norway. The document includes an explanation of how parameters and variables
are quantified for the current base year (2018) and in business-as-usual (BAU) projections until 2030,
in addition to presenting an algebraic model description
Skattepolitikkens bidrag til omfordeling. Impact case forskning
Full text linkImpact 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.
Dette notat beskriver hvordan SSBs skatteberegningsmodeller (LOTTE-modellene) har blitt benyttet
til å vurdere hvordan innrettingen av skattesystemet har påvirket fordelingen av inntekt under ulike
regjeringer de siste 20 årene
Access to electricity and cooking solutions. Technical documentation
Full text linkThe Impact of Access to Sustainable Energy Survey (IASES) 2021/22 was implemented in
Mozambique and Tanzania in a three-partite collaboration between Instituto Nacional de Estatística
(INE) in Mozambique, the National Bureau of Statistics (NBS) in Tanzania and Statistics Norway (SSB)
with consultations with the energy authorities in Mozambique and Tanzania. In each country a
survey was jointly funded by the partner governments of Mozambique and Tanzania and the
Norwegian Agency for Development Cooperation through Statistics Norway.
The Energy Sector Management Assistance Program (ESMAP) is a global knowledge and technical
assistance program administered by the World Bank. Jointly with other global initiatives, the goals
and targets for Sustainable Energy for All are presented in a Multi-Tier Framework (MTF). The MTF is
presenting how to measure energy access in 5 tiers in the ESMAP 2015 report Beyond Connections:
Energy Access Redefined [3]. This framework measures seven dimensions of the access to energy:
capacity, duration, reliability, quality, affordability, legality, and health and safety, each in five tiers.
Likewise, it measures six dimensions on access to modern cooking solutions: cooking emission
exposure, cooking efficiency, convenience, safety, affordability and fuel availability in five tiers.
The three partners SSB, INE and NBS has extended this framework to cover the impact of energy
access and energy efficient cooking solutions.
The framework on access to energy and modern cooking solutions building upon the survey
instruments in Mozambique and Tanzania is presented in this document.
The survey results are presented in several reports available from the knowledge base for
Development Cooperation in Statistics Norway Statistics Norway’s development cooperation – SSB.
The main results from the IASES survey in Mozambique [2] are published by INE in Portuguese in
August 2023 and available from their Website: RELATÓRIO DE ENERGIA _ AGOSTO 2023 - INE.
The main results from the survey in Tanzania are published by NBS [1] in English in November 2023
and available from their website: https://www.nbs.go.tz/uploads/statistics/documents/en 1706803129-The%202021-
22%20Impact%20of%20Access%20to%20Sustainable%20Energy%20Survey%20-
%20Main%20Report.pd
Broadband Internet and the Stock Market Investments of Individual Investors.
Full text linkWe study the effects of broadband internet use on the investment decisions of individual investors. A public program in Norway provides plausibly exogenous variation in internet use. Our instrumental variables estimates show that internet use causes a substantial increase in stock market participation, driven primarily by increased fund ownership. Existing investors tilt their portfolios toward funds, thereby obtaining more diversified portfolios and higher Sharpe ratios, and do not increase their trading activity in stocks. Overall, access to high-speed internet spurs a “democratization of finance,” with individuals making investment decisions that are more in line with the advice from portfolio theory.Broadband Internet and the Stock Market Investments of Individual Investors.publishedVersio
Boligbygging i Norge: Hvor mye (1983–2023) og hvor stort har det blitt bygget (2007–2023)
Full text linkFormålet med denne rapporten er å gi et oversiktsbilde over hvordan både boligstørrelsen på
nybygg og boligbyggingen har utviklet seg over tid. Vi undersøker tall for hele landet samlet, fylkene
og storbykommunene Oslo, Bergen, Stavanger og Trondheim.
Rapporten starter med en beskrivelse av datagrunnlaget som er brukt. Datagrunnlaget er SSBs
byggearealstatistikk og boligstatistikk. Byggearealstatistikken viser utviklingen i byggeaktiviteten,
mens boligstatistikken viser hele boligmassen i Norge. Begge disse statistikkene benytter matrik kelen som hovedkilde. Byggearealstatistikken og boligstatistikken kobles sammen for å hente
bruksarealet til de enkelte boligene som har blitt ferdigstilt i de ulike årene. Perioden som
undersøkes for bruksareal er 2007–2023, fordi det er så langt tilbake man har bruksareal i bolig statistikken i SSB. Boligstatistikken henter bruksareal fra matrikkelen i tillegg til å koble på bruks areal fra andre kilder der det mangler i matrikkelen. Når vi har fokus på hvor mange boliger som har
blitt ferdigstilt bruker vi kun byggearealstatistikken som kilde og har da mulighet til å se på en lenger
tidsperiode, 1983–2023. Tallene for antall boliger i denne rapporten skiller seg fra tallene i bygge arealstatistikkens statistikkbanktabeller på ssb.no. I denne rapporten tar vi utgangspunkt i datoen
boligene faktisk ble ferdigstilt i motsetning til statistikkbanktabellene som har utgangspunkt i datoen
boligene ble registrert ferdigstilt i matrikkelen. Ulikhetene mellom disse datoene beskrives nærmere
i kapittel 2.
Rapporten viser at boligsektoren er sterkt påvirket av den økonomiske situasjonen. Økonomiske
nedgangstider merkes godt både i boligbygging og størrelsen på boligene som bygges. Det var en
merkbar nedgang i boligbyggingen under bankkrisen og finanskrisen. I første omgang ser vi en
nedgang i antall igangsettingstillatelser. Nedgangen i antall ferdigstilte boliger ser vi litt senere, i
etterkant av krisene. Det er fordi det tar tid å fullføre boliger som har fått igangsettingstillatelse. I
tillegg ser vi at det var en større grad av utsettelse og avlysning av bygg under finanskrisen sammen lignet med resten av perioden. Årene 2008 og 2009 har 5-6 prosentpoeng høyere grad av avlysning
og utsetting enn perioden ellers (se fig. 3.8). Blant boligene som ble ferdigstilt i 2009 og 2010 var en
spesielt høy andel i boligtypene enebolig og tomannsbolig, mens en lav andel var i boligblokker. Det
tyder på at det i dårlige økonomiske tider som regel er de store boligprosjektene med boligblokker
som enten blir avlyst eller utsatt. Boligprodusentene er vanligvis avhengig av å få solgt et visst antall
boliger før byggestart og i tider med økende priser på varer og tjenester og stor grad av usikkerhet
knyttet til renter er investeringsviljen blant boligkjøperne mindre.
Nedgangen i byggeaktiviteten var mer langvarig i etterkant av bankkrisen enn i etterkant av
finanskrisen. Årsaken er sammensatt. Åttitallet var et turbulent tiår for boligsektoren med sterk
boligprisvekst og kredittvekst etterfulgt av sterk boligprisnedgang og kredittkrise, samtidig som
liberaliseringen av boligmarkedet gjorde boligbyggingen konjunkturutsatt og mer risikofylt
(Kronborg, 2022). Alle disse faktorene satte sitt preg på boligsektoren på 90-tallet.
I stor grad har utviklingen i boligbyggingen på fylkesnivå og i storbyene utviklet seg på samme måte
som på landsbasis, spesielt ved at vi kan se en nedgang i etterkant av bank- og finanskrisen.
Unntaket er at vi kan se en regional forskjell som følge av oljeprisfallet i 2014. Oljeprisfallet førte til
en nedgang i boligbyggingen i Stavanger-regionen
Gruppen med ukjent status i System for persondata (SFP): Kartlegging av muligheter for å redusere antallet
Full text linkStatistikken «Tilknytning til arbeid, utdanning og velferdsordninger» viser bosatte i alderen 15 år og
eldre sitt forhold til nevnte aktiviteter gjennom sammenkobling av ulike datakilder. De som bare er
registrert bosatt i folkeregisteret, men ikke gjenfinnes i andre registre over sysselsetting, utdanning
og andre aktiviteter og ytelser, får ukjent status. Statistikken bygger på datakilden «System for
persondata» (SFP). I 4. kvartal 2022 hadde nesten 163 000 personer ukjent status i alderen 15 år og
eldre. Det utgjorde knappe 4 prosent av aldersgruppen. Andelen er imidlertid høyere blant
innvandrere enn i befolkningen eksklusive innvandrere – 12 mot 2 prosent.
Naturlige bevegelser mellom ulike statuser kan bli fanget opp som ukjent status i SFP. For eksempel
en «pause» mellom utdanninger, mellom avsluttet utdanning og jobbsøking, eller mellom jobber.
Andre grunner til ukjent status kan for eksempel være at
• personen har utvandret uten å melde fra til folkeregisteret
• noen støtteordninger (sosialhjelp, kontantstøtte) er registrert på en annen person i
familien/partner
• noen ordninger ikke er inkludert i datagrunnlaget, for eksempel voksenopplæring
Formålet med dette notatet har vært en overordnet kartlegging av mulighetene for å redusere
andelen med «reell» ukjent status i SFP ved å koble på flere registre som Statistisk sentralbyrå
besitter. Bakgrunnen har vært å finne ut hvilke kilder det kan lønne seg å gå videre med for en
grundigere analyse. Arbeidet med dette notatet har ikke inkludert en detaljert kvalitetsanalyse av
eller kjennetegn ved treffene i hver enkelt kilde.
Vi har gruppert datakildene etter hva de potensielt kan bidra med og som resulterer i en firedeling
av ukjent status-gruppen: (1) treff i kilde med mulig aktivitet eller ytelse i november, (2) treff i
registerkilde i november, (3) personinntekt i løpet av kalenderåret, eller (4) finner ikke igjen i
registerkilder brukt i dette notatet. Registerkilder vi ser potensiale i å undersøke videre er:
• kontantstøtte i familien (1)
• sosialhjelp i familien (1)
• rollebasen tilknyttet Enhetsregisteret (2)
• mottakere av barnetrygd (2)
• fastlegekontakter fra databasen for Kontroll og utbetaling av helserefusjoner (KUHR) (2)
• personinntekt i inntektsstatistikken (3)
For årgangene 2014, 2015 og 2022 finner vi knappe 5 prosent av innvandrere med ukjent status
igjen i kilder som kan inngå som en aktivitet eller ytelse i SFP, sammenlignet med drøye 3 prosent
blant befolkningen eksklusive innvandrere. Vi finner derimot en større andel av befolkningen
eksklusive innvandrere i andre kilder med registreringer i november (over halvparten), sammen lignet med innvandrere (rundt 30 prosent). Det gjelder særlig rollebasen, mottak av barnetrygd og
fastlegekontakter. I tillegg hadde en større andel av de med ukjent status i befolkningen eksklusive
innvandrere personinntekt i løpet av kalenderåret sammenlignet med innvandrere – 37–42 prosent
mot 33–38 prosent. Da står vi igjen med omtrent 30 prosent blant innvandrere med ukjent status
som vi ikke finner i registerkildene vi har koblet på. I befolkningen eksklusive innvandrere er det
fortsatt 4–10 prosent vi ikke finner igjen
Verdiskaping og sysselsetting i flerkulturelle foretak. Analyse over perioden 2017-2021
Full text linkTidligere undersøkelser viser at blant aksjeselskaper, står flerkulturelle foretak for en uforholds messig liten andel av omsetning, bearbeidingsverdi, lønnskostnader og sysselsetting, sett i forhold til
deres andel av foretakspopulasjonen. Det kan være flere årsaker til det, for eksempel seleksjon inn i
bestemte bransjer, evne eller motivasjon til å vokse mm. I denne rapporten bruker vi regresjons analyse for å kontrollere for bakenforliggende årsaker og studerer om forskjellene består etter å ha
kontrollert for andre faktorer som kan påvirke virksomhetens omfang.
Utvalget vårt er «nært eide» aksjeselskaper, dvs. selskaper der det er en eller flere store eiere som
man kan forvente har kontroll eller innflytelse på drift og valg av strategi. I vår kontekst er dette et
naturlig valg, men innebærer at noen foretak (med bredt eierskap) ikke er med i analysen.
Vi finner at selv om man kontrollerer for bakgrunnsvariabler som påvirker egenskaper ved fore takene, så består forskjellene om enn i mindre grad. Den enkeltfaktor som har størst betydning i
den forstand at forskjellene blir mindre når vi tar den med som forklaringsvariabel, er foretakenes
alder. Dette kan bare delvis forklares med at flerkulturelle foretak ikke er med blant de aller eldste
foretakene. Hovedforklaringen er at blant de veletablerte foretakene (som gjerne er større enn
nyetablerte), så er flerkulturelle foretak mindre enn andre foretak, i gjennomsnitt.
Vi undersøker også i detalj egenskaper ved de respektive fordelingene etter størrelse og finner at
forskjellene vi kan observere i tall for gjennomsnittlig størrelse er drevet av forskjeller aller øverst i
fordelingene, der flerkulturelle foretak er underrepresenterte.
Endelig bruker vi faktoranalyse for å identifisere «suksessfaktorer» for flerkulturelle foretak. Et av
funnene her er at foretak med blandet eierskap (innvandrere og andre, gjerne også med kvinner
blant store eiere) har større sannsynlighet for å havne blant de 10 prosent største foretakene
Måling av barnefattigdom. Utredning av supplerende fattigdomsmål
Full text linkFormålet med denne rapporten er å utrede, analysere og anbefale et sett av supplerende fattig domsmål som gir et mer helhetlig og dekkende bilde av situasjonen til barn i fattige familier. Vi har
lagt vekt på at de supplerende fattigdomsmålene skal være politikkrelevante slik at de kan si noe om
hvilken effekt ulike tiltak har på barnefamiliers økonomi.
Statistisk sentralbyrå bruker et mål på vedvarende lavinntekt for å identifisere hushold og familier
med lave inntekter. Hushold som faller under lavinntektsgrensen anses å være i risikogruppen for å
oppleve levekårsutfordringer, materielle mangler og fattigdom. Indikatoren for vedvarende lav inntekt er basert på inntekt etter skatt, som benyttes som en viktig definisjon i den offisielle inntekts statistikken. Rapporten drøfter ulike utfordringer som skyldes at inntekt etter skatt er et ufullstendig
mål på økonomisk velferd. Dessuten gir ikke inntekt etter skatt et mål på disponibel inntekt som er
sammenliknbart på tvers av hushold.
Vi skiller mellom fire hovedtilnærminger for måling av fattigdom ut fra hvilke typer data som er
grunnlaget for målingen. Beskrivelsen av fattigdom kan være basert på data om inntekt, formue,
forbruk eller levekår. I denne rapporten benytter vi alle de fire typene av data og ulike kombina sjoner av dem som grunnlag for å utarbeide supplerende fattigdomsmål. Vi foreslår et fattigdoms mål som utelater hushold med høy formue fra definisjonen av hvem som er fattige. Et annet
relevant alternativ er å benytte en indeks for materiell og sosial deprivasjon som indikator for
fattigdom.
Siden boligkonsum utgjør en betydelig komponent av forbruket, legger vi særlig vekt på at inntekt
etter skatt ikke fanger opp forskjeller mellom hushold i renteutgifter, boutgifter og boligkonsum. For
å utvikle et supplerende fattigdomsmål benytter vi boligutvidet inntekt, som gir en mer fullstendig
beskrivelse av rente- og boutgifter samt verdien av boligkonsumet. Fordelen av egen bolig inklu derer nettoverdien av boligkonsumet, dvs. hva det ville koste å leie boligen i leiemarkedet fratrukket
faktiske rente- og boutgifter. Denne nettoverdien er spesielt høy for boligeiere med dyre boliger og
lav belåningsgrad på boligen.
I en variant benytter vi et inntektsmål som inkluderer kapitalgevinster på boligen og inflasjons gevinster på gjeld i grunnlaget for fattigdomsmålet. Låntakere har en fordel av økt inflasjon som
skyldes at realverdien av gjelda reduseres av inflasjonen. Når inntektsmålet inkluderer gevinster og
fordeler av egen bolig finner vi at estimater for andelen fattige blir oppjustert blant leietakere og
nedjustert blant boligeiere.
Rapporten drøfter og analyserer hvordan inflasjon, renteutgifter og husleiepriser påvirker leve kostnadene og realinntektene til husholdene. Vi utvikler et fattigdomsmål som tar hensyn til
regionale prisforskjeller på enkelte goder som bolig og energi. Når vi benytter et slikt fattigdomsmål
finner vi at estimater for andelen fattige blir oppjustert i regioner med høye boligpriser og ned justert i regioner med lave boligpriser.
Vi finner at de alternative fattigdomsmålene gir forskjellige resultater for beskrivelsen av fattigdom.
På grunnlag av drøftingen anbefaler vi to indikatorer som vi mener er velegnet til å supplere det
primære fattigdomsmålet; SSBs indikator for vedvarende lavinntekt. Det ene fattigdomsmålet
utelater hushold med høy formue. Det andre fattigdomsmålet er basert på boligutvidet inntekt som
inkluderer nettoverdien av boligkonsumet