Kommuneanalysen

I Kommuneanalysen kartlegger og rangerer UNICEF Norge hvor mye kommunene bruker på tjenester til barn og unge i sin kommune, og hvor god kvaliteten er på de tjenestene som ytes.

Kommuneanalysen ser på sektorene barnehage, grunnskole, barnevern, kommunehelsetjeneste og kulturtilbud, som er de fem viktigste områdene hvor kommunene møter barna.

For hver enkelt kommune beregnes en score for sektorene isolert sett og samlet. Scoren er beregnet med utgangspunkt i utvalgte variabler innenfor hver sektor.

Kommuneanalysen er ikke ment som en årsak/virkning-analyse, og tallmaterialet er begrenset. UNICEF Norges intensjon er at Kommuneanalysen kan være et utgangspunkt for debatt om prioritering av barn og unge på kommunenivå i Norge, og et grunnlag for videre analyse og innsats for å styrke barns rettigheter.

Datagrunnlaget for Kommuneanalysen baserer seg utelukkende på tall kommunene selv rapporterer til Statistisk sentralbyrå (SSB) gjennom Kommune-Stat-Rapportering (KOSTRA).

Kommuneanalysen ser på fem ulike sektorer: Barnehage, barnevern, grunnskole, helsetjeneste og kulturtilbud. Innenfor hver av sektorene vurderes kommunene basert på utvalgte variabler – der noen representerer ren pengebruk – mens andre sier noe om kvaliteten på sektorens tjenester.

Barnehage​

• Brutto driftsutgifter per barn 1-5 år
• Brutto investeringsutgifter per barn 1-5 år
• Andel barn 1-5 år med barnehageplass
• Leke og oppholdsareal per barn i barnehage (m2)
• Andel ansatte med pedagogisk utdanning

Grunnskole​

• Brutto driftsutgifter per barn 6-15 år
• Brutto investeringsutgifter per barn 6-15 år
• Andel lærerutdannede fra universitet eller høyskole
• Gjennomsnittlig gruppestørrelse 1-10.årstrinn
• Elever per lærer

Barnevern​

• Brutto driftsutgifter per barn 0-17 år
• Stillinger med fagutdanning per 1000 barn 0-17 år
• Andel undersøkelser med behandlingstid innen 3 måneder

Helsetjeneste​

• Brutto driftsutgifter per barn 0-20 år
• Andel nyfødte med hjemmebesøk innen to uker etter hjemkomst
• Antall årsverk per 1000 barn 0-20 år (Forebyggende, helsestasjons- og skolehelsetjenesten)

Kulturtilbud​

• Brutto driftsutgifter aktivitetstilbud per barn 6-20 år
• Brutto driftsutgifter idrett per barn 6-20 år
• Timer åpent årlig per 1000 barn 6-20 år, kommunale fritidssenter
• Antall plasser i kulturskolen per barn 6-15 år

Poengrangering

Kommuneanalysen kartlegger og rangerer alle landets kommuner ved å gi hver enkelt kommune en poengscore innenfor hver enkelt sektor med tilhørende variabel. Kommunene vurderes samlet og isolert sett basert på oppnådd poengscore innenfor hver sektor og variabel. Den oppnådde poengscoren beskriver kommunens nivå av hvilke tjenester som faktisk leveres til barn, sammenlignet med andre kommuner. Det er viktig å være seg bevisst at kommuner med lavest oppnådd poengscore, ikke nødvendigvis leverer uforsvarlige tjenester til barn, men at nivået på tjenestene er lavere sammenlignet med andre kommuner innenfor tjenesten som måles.

Laveste mulige poengscore en kommune kan oppnå er 1,00 og høyeste poengscore en kommune kan oppnå er 5,00. Dersom en kommune får en poengscore på 1,00 vil det si at den kommunen scorer lavere enn samtlige kommuner på alle variablene, og motsatt dersom kommunen scorer 5,00.

Tallet 1,00 representerer de 20 prosent dårligste kommunene innenfor den gitte variabelen. Tallet 5,00 representerer derimot de 20 prosent av kommunene som anses å score best.

Samlet poengscore (omtalt totalscore) for en sektor er beregnet ved et geometrisk gjennomsnitt av scoren til gitt variabel innenfor gitt sektor. Tilsvarende er samlet score på tvers av alle sektorene beregnet ved å ta geometrisk gjennomsnitt av samlet score for hver enkelt sektor. Et geometrisk gjennomsnitt er brukt for å ta høyde for at variablene innenfor en sektor er avhengig av hverandre.

Budsjettanalyse

Kommuneanalysen studerer også hvordan kommunene bruker penger innenfor hver av de fem sektorene (barnehage, grunnskole, barnevern, helsetjeneste og kulturtilbud). Dette for å kartlegge hvor mye penger hver enkelt kommune faktisk bruker på tjenester og aktivitetstilbud til barn.

Kommuneanalysen analyserer kommunenes økonomiske rammeverk og pengebruk ved å studere hvor stor andel av kommunenes budsjett som brukes på tjenester til barn og hvor mye penger per barn i alderen 0 – 20 år dette tilsvarer i faktiske kroner.

Endringslogg

Kapittel 5 Sektoranalyse: Endring i utregning av differanse. Differansen utregnet i tabellene er tidligere basert på differanse mellom høyeste og laveste kommune. I Kommuneanalysen 2024 er differansen basert på kommunegruppe gjennomsnitt og landsgjennomsnitt. Denne endringen er foretatt på bakgrunn av å belyse forskjellen mellom kommunegruppen og landsgjennomsnittet.

I 2021 ble det gjort betydelige endringer som følge av kommune- og fylkessammenslåingen i 2020. I likhet med Kommuneanalysen i 2022, består årets analyse kun av innrapporterte tall for året 2023, og vil ikke ta høyde for årlige variasjoner. Kommuneanalysen har tidligere foretatt et glidende gjennomsnitt for tre år for å ta høyde for årlig variasjon. Dette måtte avvikles midlertidig da det var mangel på sammenlignbare tall etter at flere kommuner og fylker ble slått sammen.

• Tabellen 13292: Økonomisk oversikt drift kommune, etter region, statistikkvariabel, år og art ble i 2022 erstattet med 13551: Økonomisk oversikt drift, kommunekonsern etter region, statistikkvariabel, år og art. Endringene er gjort i samråd med SSB.
• Tabell 12247: Lærere i grunnskolen, etter kompetanse og kjønn (K) (avslutta serie) 2015-2018 er erstattet med tabell 12919: Lærere i grunnskole, etter kjønn og lærerkompetanse (K) 2015-2023.
• Tabell 11994: Helsestasjons- og skolehelsetjenesteårsverk, etter utdanning (K) (avslutta serie) 2015-2022 er erstattet med tabell 14277: Helsestasjons- og skolehelsetjenesteårsverk, etter utdanning (K) 2015-2023.

Det er flere grunner til at vi ser på nettopp disse fem KOMMODE-gruppene. I de fire største byene bor det flest barn. Prioriteringene som gjøres i disse kommunene påvirker dermed flest barn. Vi undersøker de åtte rikeste kommunene fordi disse har frie disponible inntekter, der noen har lavere skatteinntekter per innbygger, men høyt statstilskudd per innbygger. Stort økonomisk handlingsrom gir kommuner bedre forutsetninger til å prioritere barna og forpliktelser som følger av FNs barnekonvensjon. Videre analyserer vi små, middels og store kommuner for å belyse bredden av kommunenes tilbud og tjenester i Norge.

Små kommuner:

Kommuner med 0–9 999 innbyggere

Mellomstore kommuner:

Kommuner med 10 000–29 999 innbyggere

Store kommuner:

Kommuner med minst 30 000 innbyggere

De fire største byene (1)

De åtte rikeste kommunene (2)

Små kommuner (4 og 5)

4) Små kommuner med middels bundne kostnader

4a) Kommuner med lave frie disponible inntekter

4b) Kommuner med middels frie disponible inntekter

4c) Kommuner med høye frie disponible inntekter

5) Små kommuner med høye bundne kostnader

5a) Kommuner med lave frie disponible inntekter

5b) Kommuner med middels frie disponible inntekter

5c) Kommuner med høye frie disponible inntekter

Mellomstore kommuner (6, 7, 8)

6) Mellomstore kommuner med lave bundne

kostnader

6a) Kommuner med lave frie disponible inntekter

6b) Kommuner med middels frie disponible inntekter

6c) Kommuner med høye frie disponible inntekter

7) Mellomstore kommuner med middels bundne

kostnader

7a) Kommuner med lave frie disponible inntekter

7b) Kommuner med middels frie disponible inntekter

7c) Kommuner med høye frie disponible inntekter

8) Mellomstore kommuner med høye bundne

kostnader

8a) Kommuner med lave frie disponible inntekter

Store kommuner (9 og 10)

9) Store kommuner med lave bundne kostnader

9a) Kommuner med lave frie disponible inntekter

9b) Kommuner med middels frie disponible inntekter

Ettersom årsaken til forskjellene i tallmaterialet ikke belyses, gir funnene fra analysen kun grunnlag til å påpeke forskjeller mellom kommunene. Som nevnt innledningsvis er ikke rapporten ment for å gi en årsak-/virkning-analyse. Kommuneanalysen har flere begrensninger og egner seg derfor først og fremst som grunnlag for diskusjon og som utgangspunkt for videre analyser. I det følgende vil vi peke på noen svakheter ved analysen som bør tas i betraktning når en leser rapporten.

Analysen baseres på et utvalg variabler innen de ulike sektorene. Ettersom analysen tar utgangspunkt i noen utvalgte variabler, vil analysens datamateriell og kvalitet gjenspeiles deretter. Videre er det ikke entydig hva som anses som optimal verdi for de forskjellige variablene. Eksempelvis er det usikkert om det er best med høye- eller lave tall for variabelen «Gjennomsnittlig gruppestørrelse 1.-10. trinn», da det kan tenkes at små grupper får mer oppmerksomhet fra læreren, samtidig som at synergieffekter av læring vil kunne sees bedre i større grupper. Andre variabler som kan diskuteres ytterligere når det gjelder optimal verdi er «Elever per lærer» og «Leke- og oppholdsareal per barn i barnehage (m² )».

Kommuneanalysen sammenlikner kommuner innad i samme KOMMODE-modell, fortrinnsvis for å gjøre sammenlikningen realistisk. En KOMMODE-gruppering er derfor benyttet i denne analysen, da en slik gruppering tar høyde for en mer detaljert oversikt tilpasset kommunestrukturen per 1. januar 2020. Vi viser ellers til Kringlebotten & Langørgen (2020). Dersom man sammenlikner kommuner på tvers av kommunegruppene, må man ta hensyn til at analysen kan favorisere små kommuner innenfor noen av variablene da det ikke tas hensyn til stordriftsfordeler og liknende effekter i de større kommunene.

Videre er det verdt å merke seg at det ikke vil være sammenfallende å sammenlikne topp 10 kommuner 2023 med topp 10 kommuner 2021 ettersom rangeringen av kommunene er relativ til tid og hvilke andre kommuner som rapporterer tallene sine det året. Analysen tar utgangspunkt i datamaterialet som kommunene selv har rapportert inn, og alle tall er derfor tilgjengelig for offentligheten. Dette medfører at dersom kommuner ikke har rapportert og rettet feil og mangler innen 15. juni vil de ikke få en totaltrangering i Kommuneanalysen. Andre grunner til at kommunene innrapporterer så lave tall er at disse unntas offentligheten grunnet fare for å dele sensitiv informasjon.