8 Effektivitet i kommunale tjenester

Nær 1/5 av de sysselsatte i Norge jobber i kommunesektoren, og sektoren bringer til veie en betydelig del av tjenester som er svært viktige for innbyggerne. Det er derfor viktig at kommunene bruker ressursene sine til det beste for innbyggerne. Behovet for kommunale tjenester som omsorgstjenester vil framover bli stadig større samtidig som det vil være begrenset rom for økning i kommunale budsjetter. Gjennom effektivisering kan den kommunale tjenesteproduksjonen økes utover det som følger av inntektsveksten.

Dette kapitlet presenterer oppdaterte beregninger av effektivitet i kommunale tjenester. I tillegg til sektorvise analyser av barnehage, grunnskole og pleie og omsorg, beregnes en indikator for samlet effektivitet i disse tre sektorene. Analysene kan tyde på at samlet effektivitet ble redusert fra 2022 til 2023 og det var nedgang i målt effektivitet i alle tre sektorer.

Det er vanskelig å måle produksjonen av tjenester som ikke omsettes i et marked og hvor heller ikke kvaliteten er lett å måle. Generelt kan det i denne type analyser være et motsetningsforhold i tolkningen av resultatene om i hvilken grad de indikerer høy(ere) effektivitet eller lav(ere) kvalitet. Dette problemet antas å være minst i grunnskolen, hvor det finnes gode mål på læringsutbytte, men større i barnehage og pleie og omsorg hvor det i mindre grad finnes gode mål på kvalitet. I barnehage og grunnskole er det innført bemanningsnormer med sikte på å heve kvalitet og læringsutbytte.

Effektivitetsanalysen gir et utgangspunkt for vurdering av effektivitet i kommunene samlet, i grupper av kommuner og i noen grad for enkeltkommuner. For at den enkelte kommune skal få en riktig forståelse av potensialet for effektivisering i tjenesteproduksjonen, må disse analysene suppleres med egne vurderinger.

8.1 Innledning

Så lenge kvaliteten opprettholdes, er det lett å argumentere for effektivisering av kommunal tjenesteproduksjon. Moderne teknologi og annen kunnskap gjør potensialet for slike effektiviseringsgevinster større over tid. Det foregår derfor et betydelig omstillings- og effektiviseringsarbeid for å frigjøre ressurser for å kunne gi innbyggerne flere og bedre tjenester. Det er imidlertid vanskelig å måle forbedringene. Produksjon er generelt vanskelig å tallfeste i offentlig sektor og effektivitet enda vanskeligere. Det har blant annet sammenheng med at det for de fleste offentlige tjenester ikke er noe marked hvor kjøpere indikerer hvor mye de verdsetter produktene gjennom den prisen de er villige til å betale.

Formålet med de analysene som presenteres i dette kapitlet er å få mer kunnskap om effektiviteten og effektivitetsutviklingen for de kommunale tjenestene.1 Kapitlet er i hovedsak basert på data for 2022 og 2023, men gir også informasjon om effektivitetsutviklingen i perioden 2008–2023.

For kommunene blir resultatene først interessante når det blir presentert tall for hver enkelt kommune. Kommunene kan se hvordan de utvikler seg over tid, og benytte analysene til å se hvordan de ligger an i forhold til sammenlignbare kommuner. Dermed kan kommunene bruke resultatene som et utgangspunkt i sitt eget effektiviseringsarbeid og vurdering av egne tjenester. Tall for enkeltkommuner vises i vedlegg 14 og legges ut på Kommunal- og distriktsdepartementets nettsider på www.regjeringen.no/kommunedata.

8.2 DEA-metoden

Analysene i dette kapitlet er gjort ved bruk av DEA-analyse (Data Envelopment Analysis). Dette er den mest utbredte analyseteknikken i studier av offentlig sektors effektivitet. Beste observerte praksis identifiseres og de andre enhetene måles mot denne. Metoden beregner relativ effektivitet mellom enheter hvor produksjonsprosessen inkluderer flere innsatsfaktorer og flere produkter, og hvor det er vanskelig å fordele innsatsfaktorbruken mellom de ulike produktene.

Måler beste observerte praksis

Enhetenes effektivitet vurderes mot hverandre ved at enhetene med høyest målt effektivitet (beste observerte praksis) utgjør et referansesett som de andre enhetene måles mot. Effektivitetsscorene ligger mellom 0 og 1, og en verdi på 1 betyr at enheten representer beste observerte praksis.2 Metoden gir ikke informasjon om hvor produktive de mest effektive enhetene er i en større kontekst, men indikerer noe om effektiviseringspotensialet til de øvrige enhetene.

Tar hensyn til stordriftsfordeler og smådriftsulemper

I analyser av kommunesektoren er det av stor betydning om det tas hensyn til stordriftsfordeler og smådriftsulemper. I DEA-analysen er dette et spørsmål om det skal antas kontant eller variabelt skalautbytte. Kommunene er av svært ulik størrelse, og små kommuner kan oppleve skalaulemper i tjenesteproduksjonen. I inntektssystemet for kommunene legges det for eksempel til grunn at små kommuner har skalaulemper innen administrasjon, grunnskole, primærhelsetjeneste og pleie og omsorg. Det antas derfor variabelt skalautbytte i samtlige sektorer i dette kapitlet.

Begrensninger og svakheter

Som alle andre metoder har DEA-metoden begrensninger og svakheter. For det første vil datakvaliteten begrense kvaliteten på analysene. Metoden er spesielt følsom for målefeil knyttet til ekstreme observasjoner. For eksempel vil en kommune som kommer ut som effektiv fordi innsatsfaktorbruken er undervurdert, medføre at beregnet effektivitet i andre kommuner undervurderes fordi referansefronten feilaktig flyttes utover.

For det andre er det i flere sektorer krevende å finne gode indikatorer som er anvendelige og reflekterer effektene av tjenestene på brukerne og/eller kvaliteten i tjenestene. Innen grunnskole er det gode produktmål som tar utgangspunkt i reelle resultater av undervisningen slik, som skolebidrag og læringsmiljø. Dermed sier analysen noe om effekten tjenestetilbudet har på brukerne. I barnehage og pleie og omsorg finnes det foreløpig ikke tilsvarende data.

Analyse basert på data for 2022 og 2023

Analyseopplegget innebærer at det først utføres sektorvise DEA-analyser basert på data for 2022 og 2023 innenfor de tre sektorene barnehage, grunnskole og pleie og omsorg. Det beregnes en felles referansefront for de to årene, det vil si at fronten inneholder observasjoner fra begge år. Hver enkelt kommune vil da få beregnet en effektivitetsscore for hvert av de to årene. Videre kan det med utgangspunkt i de sektorvise effektivitetsscorene beregnes en indikator for samlet effektivitet for den enkelte kommune. Indikatoren for samlet effektivitet vil være et veid gjennomsnitt av de sektorvise effektivitetsscorene med sektorenes budsjettandeler som vekter. Siden effektivitetsscorene er beregnet i forhold til samme referansefront, vil endringen i effektivitetsscore gi uttrykk for kommunens endring i beregnet effektivitet fra ett år til det neste.

Tabell 8.1 gir en oversikt over innsatsfaktorer og produkter for sektorene som inngår i analysen. Produktmålene i barnehage og grunnskole omfatter kun barn i kommunale barnehager og elever i kommunale grunnskoler. Av den grunn benyttes et utgiftsbegrep (korrigerte brutto driftsutgifter) som bare omfatter kommunale virksomheter. Produksjonsindikatorene i pleie og omsorg omfatter all virksomhet finansiert av kommunen, og det er derfor ikke gjort tilsvarende korrigering der. Alle utgifter er i faste 2023-priser omregnet med den kommunale deflatoren. I tillegg er utgiftene i grunnskole og pleie og omsorg korrigert for bosettingsmønster ved bruk av delkostnadsnøklene i inntektssystemet.3

I barnehage måles produksjonen ved avtalte oppholdstimer. For å hensynta at de yngre barna er mer ressurskrevende enn de eldre, skilles det mellom barn 0–2 år og 3–5 år.

I grunnskolen benyttes skolebidrag, publisert av Utdanningsdirektoratet, som indikator for læringsutbytte på småskole- og mellomtrinnet. Skolebidrag på småskoletrinnet er basert på nasjonale prøver i 5. trinn, mens skolebidrag på mellomtrinnet er basert på nasjonale prøver i 8. trinn. Elevenes resultater er blant annet korrigert for foreldrenes utdanning, innvandrerbakgrunn og husholdningsinntekt. For resultatene fra nasjonale prøver i 8. trinn er det i tillegg kontrollert for resultatene på nasjonale prøver i 5. trinn.

Koronapandemien medførte at eksamener i grunnskolen ble avlyst våren 2020, 2021 og 2022. Utdanningsdirektoratet har derfor ikke publisert skolebidragsindikatorer for ungdomstrinnet som er basert på eksamenskarakter. I stedet er det valgt å benytte grunnskolepoeng korrigert for sosioøkonomiske variabler. Det var en markant økning i grunnskolepoeng under pandemien. Økningen skyldes bedre standpunktkarakterer og avlyste eksamener. Avlyste eksamener trekker i retning av økte grunnskolepoeng fordi standpunktkarakterer har en tendens til å være bedre enn eksamenskarakter.

I grunnskolen inngår også læringsmiljø som produktindikator. Indikatoren er basert på elevundersøkelsen og fanger opp trivsel, elevdemokrati og medvirkning. Gitt at SFO nå inngår som en del av grunnskolen, inngår antall elever i SFO som produktindikator.

I pleie og omsorg måles produksjonen i hjemmetjenesten ved timer praktisk bistand og hjemmesykepleie og i institusjonsomsorgen ved liggedøgn, enerom og beboere med omfattende bistandsbehov.

8.3 Resultater

Resultatene fra DEA-analysene av de tre sektorene barnehage, grunnskole og pleie og omsorg, samt samlet effektivitet, er vist i tabell 8.2. Det veide gjennomsnittet for samlet effektivitet er omtrent 0,80 både i 2022 og 2023. Det kan tolkes som at ressursbruken kan reduseres med rundt 20 prosent uten at målt produksjon reduseres. Samtlige tre sektorer hadde nedgang i beregnet effektivitet fra 2022 til 2023. Det gis en nærmere beskrivelse av utviklingen over tid i kapittel 8.4.

Figur 8.1 viser fordelingene av effektivitetsscorene for enkeltsektorene og samlet effektivitet. Det framgår at variasjonen er minst i barnehage og grunnskole og størst i pleie og omsorg. Videre er variasjonen mellom kommunene betydelig mindre for samlet effektivitet enn for de sektorvise effektivitetsscorene. Lavere variasjon i samlet effektivitet er et uttrykk for at det er få kommuner som er «dårlige i alt» og få kommuner som er «gode i alt».

Kilde: Senter for økonomisk forskning

For barnehagene har Stortinget vedtatt en bemanningsnorm og en pedagognorm. De aller fleste barnehager oppfyller bemanningsnormen, men for pedagognormen er det større variasjon mellom barnehager og mellom kommuner. Pedagognormen innebærer at det skal være minst én pedagogisk leder i grunnbemanningen for hvert sjuende barn under tre år og minst én pedagogisk leder i grunnbemanningen for hvert fjortende barn over tre år. Pedagogiske ledere må ha en utdanning som barnehagelærer eller annen treårig pedagogisk utdanning med videreutdanning i barnehagepedagogikk. Oppfyllelse av pedagognormen forventes å bidra til høyere kvalitet på barnehagetilbudet.

Statistikk fra Utdanningsdirektoratet gir informasjon av andelen barnehager som oppfyller pedagognormen. Det er en viss tendens til at kommuner hvor en høy andel av barnehagene oppfyller pedagognormen, har lavere beregnet effektivitet sammenliknet med kommuner hvor en lav andel av barnehagene oppfyller normen. Dette indikerer at det er et motsetningsforhold mellom kvalitet og effektivitet i barnehagesektoren. Sammenhengen mellom beregnet effektivitet og andelen kommunale barnehager som oppfyller pedagognormen, er imidlertid ikke statistisk utsagnskraftig.

8.4 Samlet effektivitet etter innbyggertall og korrigert inntekt

Figur 8.2 viser et boksplott samlet effektivitet for kommunene gruppert etter antall innbyggere. Figuren viser at median effektivitet, representert ved den tykke, horisontale sorte linjen, er nokså stabil for kommuner med under 5000 innbyggere. Deretter øker effektiviteten med økende innbyggertall. Dette er ikke uttrykk for stordriftsfordeler siden det antas variabelt skalautbytte i de underliggende DEA-analysene. Tolkningen er snarere at det er mindre variasjon i effektivitet blant de største kommunene enn i de små. For eksempel kan varierende kapasitetsutnyttelse som følge av endringer i barnehage- eller skolekullene være viktigere i små kommuner enn i store. Spredningen i samlet effektivitet er minst i kommuner med over 50 000 innbyggere.

Kilde: Senter for økonomisk forskning

Figur 8.3 viser et boksplott for samlet effektivitet for kommunene gruppert etter inntektsnivå. Det inntektsbegrepet som benyttes er utvidede korrigerte frie inntekter per innbygger (KFI-U) som omfatter rammetilskudd, skatt på inntekt og formue, naturressursskatt, eiendomsskatt, konsesjonskraft- og hjemfallsinntekter, inntekter fra Havbruksfondet og fordelen av differensiert arbeidsgiveravgift. Det vises til kapittel 7 for en nærmere beskrivelse av dette inntektsbegrepet. Dersom dette inntektsbegrepet legges til grunn, er kommuner med lavt inntektsnivå gjennomgående mer effektive enn kommuner med høyt inntektsnivå. Det er flere mulige forklaringer på denne sammenhengen. En forklaring kan være at kommuner med lavt inntektsnivå tvinges til å være mer effektive for at innbyggerne skal få et rimelig godt tjenestetilbud. En annen forklaring er at kommuner med høyt inntektsnivå kan prioritere høy kvalitet som i liten grad fanges opp av produktindikatorene.

En del små kommuner har svært høye inntekter målt ved KFI-U. Kommer de ut som lite effektive fordi de er små eller de fordi de har høye inntekter? Dette kan undersøkes ved å utføre en regresjonsanalyse med både innbyggere og inntektsnivå som forklaringsvariabler. Både innbyggertall og inntekt kommer da ut som statistisk utsagnskraftige, noe som indikerer at både størrelse og inntekt har betydning.

Kilde: Senter for økonomisk forskning

8.5 Endring i effektivitet over tid

Figur 8.4 viser utviklingen i beregnet effektivitet i perioden 2008–2023. Fra 2022 til 2023 var det en nedgang effektiviteten i samtlige sektorer. Nedgangen var størst i pleie og omsorg (1,7 prosentpoeng). Nedgangen var noe mindre i grunnskole (1,5 prosentpoeng) og barnehage (1,3 prosentpoeng). For de tre sektorene samlet ble effektiviteten redusert med 1,6 prosentpoeng.

Koronapandemien påvirket kommunenes utgifter også i 2022, men i mindre grad enn i 2020 og 2021. Dette kan være en medvirkende årsak til at beregnet effektivitet ble redusert fra 2022 til 2023. Sammenliknet med situasjonen før pandemien, er beregnet effektivitet lavere i 2023 i alle tre sektorer.

I årene 2008–2013 var det en økning i samlet effektivitet. Økningen kan ha sammenheng med flere forhold. Én mulig forklaring er at inntektsveksten var relativt lav i denne perioden og at mange kommuner samtidig iverksatte tiltak for å øke effektiviteten. På den andre siden kan utviklingen ha sammenheng med at (den uobserverte) kvaliteten i tjenestene ble redusert når inntektsveksten var lav.

Fra 2015 til 2019 gikk beregnet effektivitet ned i alle sektorer. For barnehage og grunnskole skyldes dette trolig innføring av bemanningsnormer for å øke kvaliteten i barnehage og å øke elevenes læringsutbytte i grunnskolen.

Utviklingen i årene 2020–2022 har sammenheng med spesielle forhold knyttet til koronapandemien, og den målte effektivitetsutviklingen sier lite om den underliggende utviklingen.

Kilde: Senter for økonomisk forskning

8.6 Andre tilnærminger

SØFs effektivitetsanalyse er et utgangspunkt for en diskusjon om effektivitet i kommunene. For den enkelte kommune er det imidlertid nødvendig å supplere med andre tilnærminger og egne vurderinger for å få en god forståelse av effektiviteten i produksjonen av egne tjenester. Det er blant annet pekt på at kvaliteten i enkelte av tjenestene i begrenset grad inngår i analysene. Dette bør tas med i betraktning når resultatene for den enkelte kommune skal vurderes.

Data for produkter og innsatsfaktorer i SØFs DEA-analyser er hentet fra KOSTRA, GSI, elevundersøkelsen og skolebidragsindikatorer som alle er offentlig tilgjengelig. Effektivitetsscorene som kommer ut av DEA-analysen er basert på en sammenvekting av produkter og innsatsfaktorer. Vektene varierer mellom kommuner, noe som kan gjøre metoden vanskelig å forstå. Styrken til DEA-analysen er at den er basert på en metode som er spesielt utviklet for å analysere effektivitetsforskjeller mellom kommuner og effektivitetsutvikling over tid.

En enklere tilnærming er systematisk sammenlikning mellom kommuner, såkalt benchmarking. Benchmarking tar utgangspunkt i nøkkeltall for den enkelte kommune og sammenlikner med tilsvarende nøkkeltall i andre kommuner, enten fra KOSTRA eller andre datakilder. Eksempler på nøkkeltall fra kan være utgift per innbygger i administrasjon, utgift per elev i grunnskolen, utgift per time i hjemmebasert omsorg, utgift per institusjonsplass, utgift per undersøkelse/tiltak i barnevernet eller utgift per kilometer kommunal veg. Ved å benchmarke mot sammenliknbare kommuner i forhold til innbyggertall, bosettingsmønster eller KOSTRA-grupper kan det kan det under en del forutsetninger gjøres en beregning av effektiviseringspotensialet i den aktuelle kommunen. Sammenliknet med DEA-analyse har benchmarking to ulemper. For det første kan den ikke håndtere tilfeller hvor det produseres flere produkter og hvor det er umulig å fordele utgiftene mellom produkter. For det andre kontrolleres det ikke eksplisitt for skalaulemper. Ved å sammenlikne med andre kommuner med omtrent samme innbyggertall, er det imidlertid til en viss grad mulig å kontrollere for skalaulemper.

Ved bruk av sammenliknbare data (benchmarking) og åpenhet om resultatene kan det skapes en bevissthet om hvem som oppnår best resultater og hvor mye ressurser som anvendes. Produktivitetskommisjonen (NOU 2015: 1 og NOU 2016: 3) pekte på at økt offentlighet og oppmerksomhet om resultatindikatorer og ressursbruk kan fungere som insentiv til forbedringsarbeid. Statistisk sentralbyrå publiserer informasjon om økonomien og tjenestene både på kommune-, fylkes- og nasjonalt nivå (KOSTRA). Agenda Kaupang har siden 2021 beregnet en effektivitetsindeks hvor kommunene rangeres etter bredt sett av indikatorer for kostnader og tjenestetilbud. Flere nettsteder beskriver tjenestene i kommunene. For eksempel har KS og Kommuneforlagets bedrekommune.no vist resultater fra brukerundersøkelser som er gjort i enkelte kommuner. Direktoratet for forvaltning og økonomistyring (DFØ) sin siste innbyggerundersøkelse fra 2024 gir økt innsikt i brukernes oppfatninger av tjenester innen ulike områder og myndighetsorganer.

Kommunal- og distriktsdepartementets nettportal kommunedata.no har også nyttig informasjon om landets kommuner samlet på ett sted, med blant annet historiske befolkningstall og befolkningsframskrivinger, anslag på framtidig tjeneste- og arbeidskraftbehov og analyser av produktivitet og effektivitet i den enkelte kommune. På kommunedata.no ligger også produksjonsindeksen for de enkelte kommunene. Indeksen er beregnet av SØF på oppdrag fra TBU, og er ment å si noe om omfang og kvalitet på tjenestetilbudet som blir gitt til innbyggerne innenfor nasjonale velferdstjenester. Indeksen kan være et nyttig supplement til mer detaljerte studier av tjenesteproduksjonen i enkeltsektorer. Det må understrekes at produksjonsindeksene i seg selv ikke sier noe om hvor effektiv den enkelte kommune er uten at de relateres til bruk av ressurser. KS har utviklet en produksjonsindeks for de største kommunene i landet, og ved å relatere utviklingen i produksjon til utvikling i ressursbruk benyttes den til å analysere effektivitetsutviklingen. Produksjonsindekser tar heller ikke hensyn til mulige skalaulemper. Men på samme måte som benchmarking, er det til en viss grad mulig å kontrollere for skalaulemper ved å sammenlikne effektivitetsnivået med andre kommuner med omtrent samme innbyggertall.