5 Ivaretakelse av menneskelige ressurser
En høy deltakelse i arbeidslivet indikerer en god utnyttelse av arbeidskraftsressursene. I dette kapitlet skal vi se nærmere på regionale forskjeller i deltakelse i arbeidslivet og regionale sammenhenger med inntekt, levekår og helse.
5.1 Arbeid og utdanning sentralt
Selv om Norge har en relativt høy sysselsettingsandel sammenlignet med andre land, har vi også etter samme målestokk en høy andel mottakere av uføretrygd16 og andre helserelaterte ytelser. Det bidrar til at mange i arbeidsdyktig alder står utenfor arbeidslivet. Svak helse er dermed ofte koblet til manglende deltakelse i arbeidsmarkedet. Perspektivmeldingen 2021 viser videre til at over tid er svak kobling til arbeidsmarkedet nært knyttet til å leve med vedvarende lavinntekt, særlig for personer i yrkesaktiv alder. Vi vet videre at manglende formell kompetanse og ikke fullført videregående utdanning gir store utfordringer med å komme i arbeid, og personer med lite formell utdanning og manglende kvalifikasjoner er overrepresentert blant arbeidsledige og uføre. Det er også nær sammenheng mellom en persons utdanningsnivå og lavinntektsrisiko. Personer som har utdanning på grunnskolenivå eller lavere er sterkt overrepresentert i lavinntektsstatistikken, sammenlignet med personer som har fullført videregående opplæring.
Vi vil i dette kapitlet se nærmere på om slike sammenhenger også framtrer geografisk, på tvers av fylker og kommuner, samt om det kan kobles til sentralitet.
Koronapandemien ga en plutselig og betydelig reduksjon i aktiviteten i norsk økonomi. Nedstengningen førte til lavere arbeidskraftbehov og sysselsettingen falt i de fleste næringer. Perspektivmeldingen 2021 viser til at aktivitetsnivået i norsk økonomi er forventet å ta seg gradvis opp, og at etterspørselen etter arbeidskraft igjen vil øke. Samtidig er de mer langsiktige konsekvensene av pandemien usikre. For noen næringer vil det sannsynligvis være utfordrende å komme tilbake til tidligere aktivitetsnivå, fordi handelsmønstre og folks vaner endres. Andre næringer vil derimot kunne oppleve sterkere aktivitetsvekst og økt behov for arbeidskraft.
Det er godt dokumentert at lengre perioder med ledighet fører til tap av kompetanse og nettverk, økte helseproblemer og risiko for at den som har blitt arbeidsledig havner varig utenfor arbeidslivet. Å bli gående ledig over lang tid øker risikoen for frafall fra arbeidslivet og kan gi større tilstrømming til helserelaterte trygdeytelser (Meld. St. 14 [2020–2021]). En analyse av Navs statistikk over dagpengesøkere i de første ukene etter virusutbruddet viste at risikoen for å bli permittert eller sagt opp var større for personer med lavinntekt sammenlignet med personer med høyere utdanning og høyere inntekt (Bratsberg mfl., 2020).
5.2 Deltakelse i arbeidsmarkedet – sysselsettings- og uføreandeler
Gradvis økt sysselsettingsandel de siste årene før koronapandemien
Norge har relativt høy sysselsettingsandel sammenlignet med andre OECD-land. De siste ti årene har andelen sysselsatte utviklet seg noe svakere i Norge enn i andre land (Meld. St. 14 [2020–2021]). Sysselsettingsandelen i Norge hadde en nedadgående trend over en lengre periode fra midten av 2000-årene, mens den har økt gradvis de siste årene, jf. figur 5.1. Det er flere potensielle grunner til denne utviklingen. Etterspørsel etter arbeidskraft vil alltid variere med konjunkturene, og effektene av finans- og oljekrisene i midten av 2000- og 2010-årene bidro til å trekke ned sysselsettingsandelen betydelig. En gunstigere økonomisk utvikling i årene etter oljeprisfallet har på samme måte bidratt til økt sysselsetting. Samtidig som disse økonomiske rystelsene bidro til at sysselsettingen avtok i perioder, har antallet sysselsatte likevel økt de fleste årene etter finanskrisen slo inn.17
Figur 5.1 Antall og andel sysselsatte (15–74 år) i Norge 2008–2019. Tall i antall personer og prosent.
Kilde: SSB (tabell 07984 og 07459). Beregninger: KMD.
Det er ikke bare konjunkturer som påvirker sysselsettingsandelen. Det at flere er i utdanning, og at flere utdanner seg uten å arbeide deltid eller søke arbeid ved siden av skolegang, er et eksempel. Demografisk utvikling og migrasjon kan også spille en viktig rolle. En aldrende befolkning og økt innvandring er for eksempel andre forklaringsvariabler som er blitt trukket fram for å forklare den negative utviklingen i sysselsettingsandelen.
Sysselsettingsnivået varierer i forskjellige aldersgrupper. De under 25 år jobber som gruppe i mindre grad sammenlignet med de over 25 år, samtidig som sysselsettingsandelene tenderer til å falle når man passerer 55 år, med forsterkende effekt når man passerer ulike aldre som gir muligheter for å ta ut pensjon. Når det blir flere eldre, blir det relativt færre i de mest yrkesaktive aldersgruppene, og dette kan dermed bidra til å trekke ned den samlede sysselsettingsandelen. Innvandrerbefolkningen er på den andre siden i hovedsak yngre enn majoritetsbefolkningen, noe som gjerne bidrar i positiv retning. Samtidig har innvandrere generelt et lavere sysselsettingsnivå sammenlignet med majoritetsbefolkningen, og det er også variasjoner mellom grupper fra forskjellige land og forskjellig innvandringsbakgrunn. I en studie av hvordan endret befolkningssammensetning påvirker sysselsettingen finner Bhuller og Eika (2020) at endringer i sammensetning av alder og innvandring har bidratt til å trekke ned sysselsettingen i perioden 2000–2017. Parallelle endringer i sammensetning av utdanningsnivå gjør likevel at denne effekten samlet sett er liten. I tillegg viser de til at sysselsettingen blant de eldre og innvandrere økte betydelig i den samme perioden, noe som også dempet den negative effekten på sysselsettingsandelen av at disse gruppene ble større. Aldringen av befolkingen vil likevel gradvis bidra til å trekke de samlede sysselsettingsandelene nedover over tid. Selv om slike endringer i alderssammensetning i stort kan balanseres ut med andre parallelle utviklingstrekk, er det likevel mulig at aldringen vil kunne slå forskjellig ut regionalt. Dette vil avhenge av befolkningssammensetningen og utviklingen i denne.
Sysselsettingsandelen i fylkene
Sysselsettingsandelene var ved utgangen av 2019 høyest i Oslo. Den var også nokså høy for vestlandsfylkene og Trøndelag samt for Troms og Finnmark. Agder samt Vestfold og Telemark hadde lavest andel sysselsatte, etterfulgt av Innlandet og Nordland. Dette er et regionalt mønster som har vedvart over tid, selv om rangeringen mellom fylkene på toppen har forandret seg noe som en konsekvens av oljeprisfallet. Effektene av oljeprisfallet var mer tydelig konsentrert i kystfylkene fra Agder opp til Møre og Romsdal, og bidro til å trekke ned sysselsettingsandelene i disse fylkene. Ved utgangen av 2019 var det om lag 6 prosentpoeng i forskjell mellom fylket med den høyeste respektive laveste sysselsettingsandelen, henholdsvis Oslo og Vestfold og Telemark. Variasjonen innad i fylkene er størst blant kommunene i Agder og Innlandet, og minst i vestlandsfylkene. Figur 5.2 viser fylkesvis utvikling i sysselsettingsandelen fra 2008 og fram til 2019.
Figur 5.2 Sysselsettingsandel etter fylke 2008–2019. Tall som antall sysselsatte i prosent av befolkningen 15–74 år.
Kilde: SSB (tabell 07984 og 07459). Beregninger: KMD.
I etterkant av finanskrisen var nedgangen i sysselsettingsandel størst blant de yngste (15–24 år) på arbeidsmarkedet i alle fylker. Dette følger et vanlig mønster der nedgangskonjunkturer bidrar til at grupper med liten erfaring har større problemer med å komme seg i arbeid. Disse gruppene er også blant de første til å forsvinne ut av arbeidsmarkedet (SSB, 2017). Det samme skjedde etter oljeprisfallet i fylkene med tett kobling til petroleumsindustrien.
Trenden snudde i 2015, og sysselsettingsandelen økte mest nettopp blant de yngste mellom 2015 og 2019. Økningen var spesielt stor i de nordnorske fylkene, selv om sysselsettingsandelene blant de yngste her allerede var høy.18 Også i aldersgruppen 25–54 år økte sysselsettingsandelene i alle fylker, etter å ha pekt nedover i relativt lang tid. Derimot sank sysselsettingsandelen blant de eldste i flere fylker. Dette var motsatt fra årene før, der arbeidsdeltakelsen blant de eldste generelt har vært økende. Nedgangen var kraftigst i fylkene som ble rammet hardest av oljeprisfallet. En av flere mulige forklaringer kan være at nedgangen i økonomien bidro til at deler av de eldste i disse områdene valgte å trekke seg tilbake og gå av med pensjon. Figur 5.3 viser sysselsettingsandelen i fylkene for de tre aldersgruppene i 2019 og endring i andelen siden 2015.
Figur 5.3 Sysselsettingsandel i 2019, samt endring i sysselsettingsandel (2015–2019) etter aldersgrupper og fylke. Andel i prosent og endring i andel i prosentpoeng.
Kilde: SSB (tabell 07984 og 07459). Beregninger: KMD.
Ingen systematiske forskjeller etter sentralitet på landsbasis…
Tabell 5.1 og figur 5.4 viser at sysselsettingsandelen varierer til dels betydelig i ulike deler av landet. Andelen var i 2019 høyest i de minst sentrale kommunene i Viken, mens den var lavest på sentralitet 4 i Vestfold og Telemark. Det var ingen systematiske forskjeller i andel sysselsatte mellom mer og mindre sentrale kommuner. Store deler av Distrikts-Norge var i en situasjon med lav arbeidsledighet og mangel på arbeidskraft. I de aller fleste fylkene var dermed sysselsettingsandelen høyest i de minst sentrale kommunene. Dette gjelder fylkene på Sør-, Øst- og Vestlandet, samt Trøndelag. For de nordnorske fylkene og til dels Møre og Romsdal var situasjonen omvendt. Der er sysselsettingsandelen lavest i de mindre sentrale kommunene.
Tabell 5.1 Sysselsettingsandel etter fylke og sentralitet 2019. Tall i prosent av befolkningen (15–74 år).
Fylker | 1 – mest sentrale kommuner | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 – minst sentrale kommuner | Totalt |
Viken | 69,5 | 65,3 | 65,3 | 64,7 | 70,9 | 75,6 | 66,6 |
Oslo | 69,3 | 69,3 | |||||
Innlandet | 64,3 | 64,9 | 65,0 | 65,3 | 66,3 | 65,0 | |
Vestfold og Telemark | 65,4 | 63,0 | 62,0 | 65,0 | 69,2 | 63,6 | |
Agder | 63,4 | 63,9 | 66,2 | 69,7 | 63,8 | ||
Rogaland | 68,1 | 69,5 | 67,8 | 69,7 | 71,6 | 68,5 | |
Vestland | 67,8 | 67,7 | 68,6 | 69,4 | 68,4 | 68,3 | |
Møre og Romsdal | 69,3 | 67,0 | 67,4 | 67,5 | 67,7 | ||
Trøndelag | 68,0 | 67,0 | 66,7 | 68,1 | 69,2 | 67,7 | |
Nordland | 70,2 | 65,5 | 65,8 | 63,7 | 66,2 | ||
Troms og Finnmark | 71,3 | 67,7 | 66,9 | 63,3 | 67,7 | ||
Hele landet | 69,4 | 66,7 | 65,8 | 66,5 | 67,5 | 66,3 | 67,0 |
Kilde: SSB (tabell 07984 og 07459). Beregninger: KMD.
Figur 5.4 Sysselsettingsandel i bo- og arbeidsmarkedsregioner. 2019. Tall i prosent av befolkningen (15–74 år).
Kilde: SSB (tabell 07984 og 07459). Beregninger: KMD.
Figur 5.5 Faktisk og aldersstandardisert* sysselsettingsandel i fylker 2019. Tall i prosent av befolkningen (15–74 år).
Kilde: SSB (tabell 07984 og 07459). Beregninger: KMD.
*Aldersstandardisering gjøres ved å anta at aldersstrukturen er lik i hele landet. Vi får dermed et samlet tall basert på regionale forskjeller i sysselsettingsandelen i aldersgruppene 15–24 år, 25–54 år og 55–74 år.
… men det skyldes i stor grad alderssammensetningen
Som vi så i figur 5.3 er det relativt store forskjeller i sysselsettingsandel etter alder. Unge og eldre har lavere sysselsettingsandel enn de mellom 25 og 55 år. Mange unge er under utdanning, mens eldre er ute av arbeidslivet av helserelaterte grunner. Alderssammensetningen vil derfor påvirke det samlede sysselsettingsnivået.Sysselsettingsandelen i ulike aldersgrupper varierer mellom fylker. Ved å kontrollere for ulik alderssammensetning i kommuner og regioner får vi et samlet bilde på sysselsettingsandelen i de ulike aldersgruppene sammenlignet med landsgjennomsnittet.
Hvis vi aldersstandardiserer19 fylkenes sysselsettingsandel, ser vi at en del av de regionale forskjellene skyldes ulik alderssammensetning i befolkningen, jf. figur 5.5 , og forskjellen mellom fylket med høyest og lavest andel reduseres fra 6 til om lag 4 prosentpoeng.
Fylker med en høy andel eldre, som Nordland, Innlandet, Vestfold og Telemark og Møre og Romsdal opplever den største økningen, mens Oslos andel reduseres betraktelig. Dette kommer av at Oslo har en stor andel av sin befolkning i spennet mellom 25–54 år (64 prosent), som er den aldersgruppen der sysselsettingsandelen er høyest.
Hvis vi tar hensyn til alderssammensetningen ser vi at sysselsettingsandelen etter sentralitet også endres betydelig, jf. figur 5.6. Aldersstandardiseringen reduserer igjen andelen i Oslo og omegn (sentralitet 1) relativt mye og viser at sysselsettingen i de enkelte aldersgruppene er omtrent på landsgjennomsnittet. I distriktskommunene på sentralitet 4, 5 og 6 viser aldersstandardiseringen at sysselsettingsandelen i de ulike aldersgruppene samlet sett er høyere enn landsgjennomsnittet. Dette er særlig tilfellet for de yngste på alle tre nivåer, men også for de aller eldste i kommuner på sentralitet 5 og 6.
Figur 5.6 Faktisk og aldersstandardisert* sysselsettingsandel etter sentralitet, 2019. Tall i prosent av befolkningen (15–74 år).
Kilde: SSB (tabell 07984 og 07459). Beregninger: KMD.
*Aldersstandardisering bygger på samme metode som i figur 5.5. Stiplet linje er det faktiske landsgjennomsnittet.
Mange er utenfor arbeidslivet grunnet helseplager – det er en sterk sammenheng mellom sysselsettingsandel og uføreandel i kommunene
Svak helse er ofte koblet til manglende deltakelse i arbeidsmarkedet. Norge har i internasjonal målestokk en høy andel mottakere av uføretrygd og andre helserelaterte ytelser. Det bidrar til at mange i arbeidsdyktig alder står utenfor arbeidslivet. Det er derfor en tydelig sammenheng mellom en kommunes sysselsettings- og uførenivå. Et lavt sysselsettingsnivå i mange kommuner skyldes at mange i yrkesaktiv alder er uføretrygdet. I kommuner der sysselsettingsandelen er under 60 prosent mottar mer enn 10 prosent av befolkningen mellom 18 og 67 år uføretrygd, jf. figur 5.7.
Figur 5.7 Sammenheng mellom sysselsettingsandel (15–74 år) og uføreandel (18–67 år) i kommuner. Tall som gjennomsnittlig årlig prosent (2016–2018)
Kilde: SSB (tabell 07984, 07459 og 11715). Beregninger: KMD.
Uføreandelen er høyest i de minst sentrale områdene
Gruppert etter sentralitet er det de minst sentrale kommunene som har den høyeste uføreandelen. Det er et relativt tydelig mønster at andelen minker når sentraliteten øker, selv om andelen i småsenterkommunene på nivå 5 er noe lavere enn små bykommuner og byomlandskommuner på nivå 4, jf. tabell 5.2. Uføreandelen varierer også betraktelig mellom fylkene. Høyest uføreandel finner vi i Agder, Nordland, Innlandet og Vestfold og Telemark. Oslo og vestlandsfylkene har de laveste andelene.
Tabell 5.2 Andel mottakere av uføretrygd etter fylke og sentralitet desember 2019. Tall i prosent av befolkningen (18–67 år).
Fylke | 1 – mest sentrale kommuner | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 – minst sentrale kommuner | Totalt |
Viken | 6,8 | 10,9 | 12,3 | 14,0 | 10,5 | 9,7 | 10,2 |
Oslo | 6,1 | 6,1 | |||||
Innlandet | 11,5 | 13,5 | 16,0 | 14,7 | 13,1 | 14,0 | |
Vestfold og Telemark | 12,1 | 13,8 | 15,6 | 15,4 | 11,2 | 13,7 | |
Agder | 13,3 | 16,0 | 16,1 | 12,6 | 14,2 | ||
Rogaland | 7,8 | 9,0 | 11,2 | 10,9 | 9,8 | 9,0 | |
Vestland | 8,1 | 9,9 | 9,8 | 9,9 | 10,0 | 9,0 | |
Møre og Romsdal | 8,8 | 10,5 | 10,9 | 12,3 | 10,2 | ||
Trøndelag | 9,0 | 11,6 | 13,5 | 13,8 | 13,9 | 11,3 | |
Nordland | 10,1 | 15,4 | 14,6 | 16,3 | 14,2 | ||
Troms og Finnmark | 8,2 | 12,1 | 13,5 | 15,3 | 11,8 | ||
Hele landet | 6,3 | 9,6 | 12,0 | 12,8 | 12,5 | 13,7 | 10,5 |
Kilde: SSB (tabell 11715), Beregninger: KMD.
Figur 5.8 Andel mottakere av uføretrygd i bo- og arbeidsmarkedsregioner desember 2019. Tall i prosent av befolkningen (18–67 år).
Kilde: SSB (tabell 11715). Beregninger: KMD.
Alderssammensetning forklarer bare noe av de regionale forskjellene i uføretrygd
De fylkesvise forskjellene er et mønster som har vedvart over tid, og det er et relativt tydelig mønster at mange av fylkene med lave sysselsettingsandeler gjenfinnes blant de med høye uføreandeler.
På samme måte som for sysselsettingsandelen varierer forekomsten av uføretrygd med alder. Figur 5.9 viser andelen uføretrygdmottakere av befolkningen i aldersgruppene 18–34 år, 35–54 år og 55 år og over per desember 2019. Andelen som mottar uføretrygd øker betydelig med alder og i aldersgruppen 55–67 år mottar 24 prosent uføretrygd.
Figur 5.9 Andel mottakere av uføretrygd etter aldersgrupper desember 2019. Tall i prosent av befolkningen
Kilde: SSB (tabell 11715). Beregninger: KMD.
På samme måte vil det faktum at de eldste dominerer blant uføremottakere bidra til å forklare de til dels store regionale variasjonene i uføreandelene. Det er en relativt tydelig sammenheng mellom et fylkes uføreandel og andelen av befolkningen over 55 år. Aldersstandardisering av andelen uføre påvirker også uføreandelen, men i mindre grad enn andelen sysselsatte. Agder har for eksempel landets høyeste uføreandel parallelt med en lavere andel eldre. I figur 5.10 ser vi at dette skyldes at Agder har relativt høye uføreandeler også i de yngre aldersgruppene. Møre og Romsdal har derimot en relativt høy andel eldre kombinert med lavere uføreandel. Fylker med høye uføreandeler, som Innlandet, Vestfold og Telemark og Nordland, har alle en høy andel av befolkningen over 55 år, mens fylker som Oslo, Rogaland og Vestland er i motsatt posisjon med lav andel uføre og eldre.
Et fellestrekk for fylkene med de høyeste uføreandelene er at de er høyt over landsgjennomsnittet på tvers av alle aldersgrupper, jf. figur 5.10. Fylkesvise forskjeller synes dermed også å komme av et generelt høyt eller lavt nivå for alle sett under ett i de enkelte fylkene, og det vil sannsynligvis være flere varierende lokale og regionale faktorer, i tillegg til de vi har tatt opp her, som forklarer dette.
Figur 5.10 Uføreandel etter aldersgrupper og fylker, desember 2019. Tall i prosent av landsgjennomsnittet = 100.
Kilde: SSB (tabell 11715). Beregninger: KMD.
Heller ikke etter sentralitet bidrar aldersstandardisering til å endre på andelen uføre i betydelig grad, jf. figur 5.11. Riktig nok reduseres andelen uføre i mindre sentrale kommuner, sammenlignet med landsgjennomsnittet, men for de mer sentrale kommunene blir andelen i liten grad påvirket. Som for fylkene gjenstår det fortsatt betraktelige forskjeller.
Figur 5.11 Faktisk og aldersstandardisert* uføreandel etter sentralitet desember 2019 Tall i prosent av befolkningen (18–67 år).
Kilde: SSB (tabell 11715). Beregninger: KMD.
*Aldersstandardisering bygger på samme metode som i figur 5.5. For uføreandel er standardiseringen basert på aldersgruppene 18–24 år, 25–34 år, 35–44 år, 45–54 år, 55–61 år og 62–67 år. Stiplet linje er det faktiske landsgjennomsnittet.
Hvorfor aldersstandardisering ikke utjevner forskjellene i uføreandelen i like stor grad som for sysselsettingsandelen er en sammensatt problemstilling, og det er vanskelig å gi entydige svar. Noe av bakgrunnen kan likevel henge sammen med muligheten for å kombinere arbeid og uføretrygd, og geografiske variasjoner i utbredelse av arbeidsintensiteten blant de uføretrygdede.20 Det å kombinere uføretrygd og arbeid er noe mer utbredt i de mindre sentrale områdene av landet, og det at flere uføre her jobber i noen grad kan bidra til å forklare bildet av et kombinert høyt sysselsettings- og uførenivå.
Figur 5.12 Arbeidsintensitet blant uføretrygdmottakere etter sentralitet 2019. Tall i prosent av totalt antall uføretrygdmottakere per intensitetsnivå.
Kilde: SSB (tabell 11849). Beregninger: KMD.
Boks 5.1 Utvikling i antall uføre
Oversikter fra Nav viser at det har vært en relativt stabil utvikling i andelen uføre over lang tid (Nav, 2020a). De siste årene har den samlede andelen likevel vært økende. Utover avgang til alderspensjon, arbeid eller død er utviklingen i uføretrygd nært knyttet til andre helserelaterte ytelser, og da særlig arbeidsavklaringspenger (AAP), selv om sykepenger og personer uten særlig tilknytning til arbeidslivet også er viktige faktorer. Denne sammenhengen er tydelig over tid, og har også vært en viktig faktor i de siste årenes økende uføreandel. Fra 2018 ble det for eksempel innført flere endringer i AAP-regelverket – med mål om å medvirke til raskere avklaring av stønadsmottakernes arbeidsevne og økt overgang til arbeid – og disse innebar blant annet innstramminger for å kunne motta AAP utover den ordinære perioden på 4 år. Analyser fra Nav viser at disse endringene har bidratt til at flere får raskere avklaring, og at mange som konsekvens har gått over til uføretrygd (Lima og Grønlien, 2020).
Etter alder har andelen lenge gått nedover for de eldste (over 55 år). Det er flere forhold som spiller inn. Nav viser blant annet til økt sysselsetting blant eldre over tid, der denne særlig har vært økende for de mellom 62–66 år etter pensjonsreformen i 2011, der flere også fikk mulighet å ta ut alderspensjon fra 62 år. Ellers vil generelle utviklingstrekk som forbedringer i helse, utdanningsnivå og arbeidsmiljø sannsynligvis også bidra til den synkende andelen (Nav, 2020a). For de yngste mottakerne – de mellom 18 og 24 år – har det vært en relativt langsom men kontinuerlig vekst. Dette skyldes en kombinasjon av endringer i regelverk, helse og demografi over tid (Bragstad, 2018). Det er mottakere mellom 18 og 19 år som er den største drivkraften bak veksten for de under 30 år, og mye av det synes å skyldes flere barn og unge med psykiske lidelser (Ibid.). Diagnosefordelingen (per juni 2016) blant unge uføretrygdede viser at det var flest med psykiske lidelser og atferdsforstyrrelser (64,4 prosent), medfødte misdannelser og kromosomavvik (12,2 prosent) og sykdommer i nervesystemet (10,4 prosent). For mottakere mellom 25 og 55 år har det de siste årene vært en relativt stor økning (Nav, 2020a).
Når vi ser hvordan utviklingen har vært på tvers av aldersgrupper i fylkene, finner vi i hovedsak igjen det nasjonale mønsteret, men også her er det en del regionale forskjeller. Figur 5.13 viser fylkesvise endringer mellom 2015 og 2019 i forskjellige aldersgruppers uføreandel, og der kan vi se at nedgangen blant de eldre er særlig merkbar i Trøndelag og de nordnorske fylkene. Til sammenligning har uføreandelen blant de eldste holdt seg nærmest uforandret i vestlandsfylkene, og i Oslo og Agder har den heller økt marginalt. Andelen har økt mest i aldersgruppen 35–54 år i alle fylker.
Figur 5.13 Endring i andel mottakere av uføretrygd i fylker (desember 2015–desember 2019) Tall som endring i prosentpoeng.
Kilde: SSB (tabell 11715). Beregninger: KMD.
5.3 Sammenhengen mellom deltakelse i arbeidslivet og utdanning
Lav utdanning gir økt risiko for å stå utenfor arbeidsmarkedet
Utdanning har stor betydning for sosioøkonomisk mobilitet og menneskers mulighet til å få et bedre liv. Man finner dermed en klar statistisk sammenheng mellom utdanningsnivå og deltakelse i arbeidsmarkedet, i tillegg til at utdanning påvirker en rekke levekårsvariabler som helsetilstand, forventet levealder og inntekt (jf. kapittel 5.4 og 5.5). De som ikke har tilegnet seg en viss grad av formell kompetanse, står i større fare for å ende opp med en svak tilknytning til arbeidsmarkedet eller i arbeidsledighet. I OECD-rapporten «Investing in Youth Norway» trekkes lavt utdanningsnivå fram som den største risikofaktoren for å havne utenfor arbeid og utdanning for unge i Norge (OECD, 2018).
Sysselsettingen er høyere blant de som har utdanning utover grunnskole. Det er bare 47 prosent av de med bare grunnskole mellom 15 og 74 som er sysselsatt, mens de med videregående opplæring er omtrent på snittet med 69 prosent. Andelen for de med høyere utdanning er henholdsvis 79 prosent for de med kort og 86 prosent for de med lang høyere utdanning. En del av denne forskjellen skyldes at det er flere med bare grunnskoleutdanning blant de yngste (som ikke har fullført annen utdanning) og de eldste aldersgruppene (der en lavere andel av befolkningen har tatt høyere utdanning) der sysselsettingen er lavere. I aldersgruppene mellom 25 og 62 år er sysselsettingsandelen jevnt på rundt 60 prosent for de med bare grunnskoleutdanning. Her er sysselsettingsandelen over 80 prosent for alle de andre utdanningsnivåene.
Høyere uføregrad hos de med bare grunnskole
Utdanningsnivå påvirker også uføreandelen (Nav, 2020a.). Det er en tydelig sammenheng mellom uføretrygd og utdanningsnivå, der uføreandelen samlet sett er betydelig høyere blant de som bare har grunnskole sammenlignet med de som har videregående eller høyere utdanning. Tabell 5.3 viser at personer med bare grunnskole har betydelig høyere utføreandel i alle aldersgrupper.
Tabell 5.3 Andel mottakere av uføretrygd, etter aldersgrupper og utdanningsnivå 2019. Tall i prosent.
Aldersgrupper | Grunnskolenivå | Videregående skolenivå | Universitets- og høgskolenivå | Uoppgitt eller ingen fullført utdanning |
18–24 år | 4,5 | 0,2 | 0,0 | 1,3 |
25–34 år | 13,2 | 2,2 | 0,4 | 2,6 |
35–44 år | 18,9 | 6,6 | 2,1 | 1,2 |
45–54 år | 30,2 | 11,8 | 5,5 | 8,6 |
55–61 år | 37,4 | 18,3 | 10,2 | 24 |
62–67 år | 49,0 | 29 | 15,4 | 38,3 |
18–67 år | 21,8 | 10,8 | 4,3 | 5,3 |
Kilde: SSB (tabell 11714). Beregninger: KMD.
Utdanning blir stadig viktigere
For å vurdere i hvilken grad utdanning gir inngang på arbeidsmarkedet, ser vi i det følgende på aldersgruppen 25–29 år.
Over tid har fullført videregående opplæring blitt viktigere for tilknytning til arbeidsmarkedet. Tall for sysselsetting blant unge voksne mellom 25 og 29 år, viser at sysselsettingsgapet mellom de som har utdanning utover grunnskole og de som ikke har det, har økt, og at en stadig mindre andel av de som bare har utdanning på grunnskolenivå, er i arbeid. I 2009 var 65 prosent i aldersgruppen 25–29 år med grunnskoleutdanning sysselsatt, mens andelen i 2019 er redusert til 61 prosent, jf. figur 5.14.
SSB peker på at denne utviklingen mest sannsynlig skyldes en kombinasjon av flere faktorer som unges helse, endringer i velferdsordninger, samt endringer i arbeidsmarkedet. Det er for eksempel svak sysselsettingsvekst i næringer som ansetter mange unge med lav utdanning og økning i antall innvandrere som tar ufaglærte jobber (SSB, 2018). SSB viser også at utdanningsnivå gir større ulikheter i sysselsetting enn innvandrerbakgrunn, og at innvandrernes store andel med bare grunnskole er en viktig årsak til at innvandrere har et lavere sysselsettingsnivå enn de uten innvandrerbakgrunn (SSB, 2020d).
Figur 5.14 Andel sysselsatte i aldersgruppen 25–29 år etter utdanningsnivå 2009 og 2019. Tall i prosent.
Kilde: SSB (tabell 11930). Beregninger: KMD.
Det er også noen tydelige variasjoner etter kjønn, der det er relativt store forskjeller i sysselsettingsandel mellom menn og kvinner uten høyere utdanning. I aldersgruppen 25–29 år er 55 prosent av kvinner med bare grunnskoleutdanning sysselsatt, mens tilsvarende andel for menn i samme aldersgruppe er 65 prosent. En tilsvarende kjønnsforskjell finner man også blant de med videregående utdanning, mens unge kvinner med høyere utdanning i like stor grad er sysselsatt som unge menn med høyere utdanning.
Lokale arbeidsmarkeder har ulike kompetansebehov
Selv om arbeidsmarkedet i stadig større grad etterspør arbeidskraft med formell kompetanse, har lokale arbeidsmarkeder ulike kompetansebehov, slik at det noen steder kan være bedre muligheter for arbeid for de med grunnskoleutdanning enn andre steder. Figur 5.15 nedenfor viser at sysselsettingsandelen blant unge voksne med bare grunnskoleutdanning har falt i alle fylker de siste ti årene, men at Troms og Finnmark fortsatt har relativt høy sysselsettingsandel blant de med bare grunnskole (68 prosent). I de nordnorske fylkene finner vi for eksempel flere kommuner som har en høy grunnskoleandel men relativt lav uføreandel, sett opp mot sammenlignbare kommuner i andre deler av landet. I en studie av unge uføre fra Universitetet i Agder og Agderforskning (Jensen mfl., 2009) trekker man også fram funn som tyder på at de fylkene som er flinkest til å tilby ufaglærte jobber og sysselsette unge menn, er de som har lavest uføreandel blant unge.
Møre og Romsdal og Rogaland hadde de høyeste sysselsettingsandelene for unge voksne med bare grunnskole for ti år siden, men her har sysselsettingen i denne gruppen falt betydelig. Agder har den laveste sysselsettingsandelen blant 25–29-åringer med bare grunnskole, noe som reflekterer at fylket generelt har en relativt lav sysselsettingsandel.
Figur 5.15 Andel sysselsatte blant de med bare grunnskole i aldersgruppen 25–29 år etter fylke 2009 og 2019.Tall i prosent.
Kilde: SSB (tabell 11930 og 08921). Beregninger: KMD.
Stadig flere tar høyere utdanning, men andelen med bare grunnskole er stabil
I dag tar en stor, og stadig økende, andel unge høyere utdanning. Blant unge voksne i alderen 25–29 år er det i 2019 nesten halvparten som har fullført høyere utdanning (48,1 prosent). Det er imidlertid stor og økende forskjell mellom kvinner og menn, hvor 59,0 prosent av kvinnene mot 37,7 prosent av mennene i denne aldersgruppen har høyere utdanning, jf. figur 5.16.
Selv om stadig flere unge tar høyere utdanning, er det de siste årene liten endring i andelen blant den yngre befolkningen som bare har grunnskole. Som figur 5.16 viser, økte andelen unge med bare grunnskole tidlig i 2000-årene, etter en jevn nedgang siden sent i 1980-årene. Det er særlig blant menn det ble en større del med bare grunnskole i starten av årtusenet, og andelen har vært relativt stabil siden. I 2019 har 24,9 prosent av menn i alderen 25–29 år utdanning på grunnskolenivå, mens tilsvarende andel for kvinner er 18,4 prosent.
Figur 5.16 Andel i aldersgruppen 25–29 år som har enten utdanning på grunnskolenivå eller høyere utdanning etter kjønn 1980–2019. Tall i prosent.
Kilde: SSB (tabell 08921). Beregninger: KMD.
Trenden med at en stadig større andel av unge voksne har høyere utdanning, samtidig som det er liten endring i andelen med bare grunnskoleutdanning, gjelder for alle fylkene. Oslo har den høyeste andelen 25–29-åringer med høyere utdanning, og også den laveste andelen med bare grunnskole. I flere fylker har mer enn en fjerdedel av unge voksne bare grunnskole. Dette gjelder Nordland, Vestfold og Telemark, Innlandet, Troms og Finnmark, og Viken.
I alle fylkene er det en tydelig kjønnsforskjell, hvor flere menn enn kvinner i aldersgruppen 25–29 år bare har grunnskole. I fem fylker er det om lag 30 prosent av unge voksne menn som bare har grunnskole. Dette gjelder Nordland, Troms og Finnmark, Innlandet, Vestfold og Telemark, samt Viken. Den største forskjellen mellom unge menn og kvinner finner vi i Troms og Finnmark, der 30,4 prosent av menn har bare grunnskole mot 21,2 prosent av kvinner.
Figur 5.17 Andel i aldersgruppen 25–29 år etter utdanningsnivå i fylker 2019. Tall i prosent.
Kilde: SSB (tabell 08921). Beregninger: KMD
Gjennomføringsgraden i videregående utdanning har økt de siste årene, og det kan derfor være grunn til å forvente at andelen med bare grunnskole i denne aldersgruppen vil reduseres i de nærmeste årene. Av elevene som startet i 2013, fullførte 78,1 prosent med studiekompetanse innen fem år eller yrkeskompetanse innen seks år. Frafallet er størst blant gutter og innen yrkesfaglige utdanningsprogrammer. Frafallet er størst i de to nordligste fylkene. Av elever som startet i 2013, fullførte 71,5 prosent i Troms og Finnmark og 72,4 prosent i Nordland med studiekompetanse innen 5–6 år. Her har gjennomføringen økt de senere årene, slik at avstanden mellom fylkene minker.
5.4 Inntekt
Gode levekår og livskvalitet forutsetter gjerne inntekt og tilgang til andre økonomiske ressurser. Omfanget av absolutt fattigdom er begrenset i Norge, men det er mange som lever i en form for relativ fattigdom som kan være begrensende for den enkeltes levestandard. Andelen med vedvarende lavinntekt viser hvor mange som lever i husholdninger hvor samlet inntekt gjennom tre år er lavere enn 60 prosent av medianinntekten. Dette er en vanlig indikator for å se på hvor mange som er i risiko for fattigdom, og brukes for eksempel innenfor EU.
Sett under ett har inntektene til norske husholdninger økt betydelig de siste 30 årene. Internasjonalt er Norge blant landene med minst inntektsforskjeller mellom personer. Inntektsulikheten målt ved Gini-indeksen er blant de laveste i OECD-området.21 Inntektsfordelingen i den samme perioden er likevel blitt skjevere. Økt konsentrasjon av kapitalinntekter, skjevere fordeling av lønnsinntekter og endringer i demografien er eksempler på faktorer som bidrar til økt inntektsulikhet (Perspektivmeldingen 2021). Sammenlignet med andre land har Norge likevel relativt lav inntektsulikhet, og inntekt er heller ikke det eneste forholdet som teller. Offentlige tjenester, som helse og utdanning, spiller også en stor rolle, og studier har vist at inntektsulikheten i Norge reduseres med om lag 20 prosent dersom verdien av offentlige tjenester legges til husholdningenes inntekter (Aaberge mfl. 2017).
Gjennomsnittsinntekten er høyest i sentrale strøk
Tabell 5.4 viser gjennomsnittsinntekt i prosent av landsgjennomsnittet i 2018 etter fylke og sentralitet. Det er de mest sentrale gruppene av kommuner som har høyest gjennomsnittsinntekt i alle fylker, med unntak av Agder, der dette er tilfellet for de minst sentrale kommunene. I flere av fylkene på Sør- og Vestlandet, samt i Trøndelag, finner vi de laveste gjennomsnittsinntektene i småbykommuner og deres omland, samt småsenterkommuner på sentralitetsnivåene 4 og 5, mens i de aller fleste fylkene er gjennomsnittsinntekten lavest i de minst sentrale kommunene. Det er også tilsynelatende en samvariasjon mellom en kommunes gjennomsnittsinntekt og sentralitet, men det er særlig blant de om lag 60 mest sentrale kommunene dette kommer tydelig til uttrykk. Sentralitet synes i liten grad å forklare variasjon i gjennomsnittsinntekt mellom de resterende kommunene.
Tabell 5.4 Gjennomsnittsinntekt (brutto) for personer 17 år og over etter fylke og sentralitet 2018. Tall i prosent av landsgjennomsnittet.
Fylker | 1 – mest sentrale kommuner | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 – minst sentrale kommuner | Totalt |
Viken | 118,9 | 101,4 | 95,0 | 94,6 | 94,9 | 88,7 | 104,0 |
Oslo | 113,5 | 113,5 | |||||
Innlandet | 95,9 | 91,3 | 87,3 | 85,5 | 82,9 | 89,5 | |
Vestfold og Telemark | 95,9 | 94,0 | 87,2 | 88,8 | 92,0 | 93,4 | |
Agder | 92,5 | 89,4 | 89,4 | 93,8 | 91,4 | ||
Rogaland | 111,8 | 104,9 | 96,7 | 94,7 | 96,3 | 105,8 | |
Vestland | 102,3 | 97,6 | 97,0 | 95,2 | 91,0 | 98,7 | |
Møre og Romsdal | 100,2 | 94,9 | 94,2 | 90,4 | 95,8 | ||
Trøndelag | 99,6 | 96,7 | 90,2 | 88,9 | 93,1 | 94,9 | |
Nordland | 101,2 | 91,8 | 91,3 | 88,4 | 92,9 | ||
Troms og Finnmark | 101,2 | 95,8 | 91,1 | 85,7 | 94,1 | ||
Hele landet | 115,2 | 102,5 | 95,8 | 93,0 | 91,6 | 89,0 | 100 |
Kilde: SSB (tabell 03068 og 07459). Beregninger: KMD.
Sammenheng mellom vedvarende lavinntekt og gjennomsnittsinntekt
På landsbasis var andelen personer i husholdninger med vedvarende lavinntekt på 9,8 prosent i perioden 2016–2018. Det er en viss sammenheng mellom en kommunes og fylkes gjennomsnittsinntekt og lavinntektsandel, jf. tabell 5.5. Fylker som Innlandet, Agder og Vestfold og Telemark med relativ lav gjennomsnittsinntekt har også noe høyere andel av befolkningen i husholdninger med lavinntekt. Oslo skiller seg markant fra dette bildet både blant fylker og kommuner med både en høy gjennomsnittsinntekt og høy andel med lavinntekt. Vestlandsfylkene har relativt lav andel lavinntekt og høy gjennomsnittsinntekt. Også i de nordnorske fylkene er andelen med lavinntekt lav.
Levekårsutvalget fant at det er et tydelig skille mellom byer i øst (øst/sørøst) og vest/nord. Flere av byene langs kysten på Øst- og Sørlandet har til dels store levekårsutfordringer. De mellomstore byene langs kysten på Øst- og Sørlandet har hatt høye andeler levekårsutfordringer over lengre tid. Omfanget og graden av levekårsutfordringer er mindre i de undersøkte byområdene på Vestlandet og i Midt- og Nord-Norge (NOU 2020: 16). Disse regionale forskjellene ser vi også tydelig i tabell 5.5, og i figur 5.19, som viser lavinntektsandelen i perioden 2016–2018 i BA-regioner.
Tabell 5.5 Andel personer i husholdninger med vedvarende lavinntekt (2016–2018) og gjennomsnittsinntekt (brutto) for personer 17 år og over i fylker. Tall i prosent og prosent av landsgjennomsnittet.
Fylke | Andel lavinntekt | Gjennomsnittsinntekt |
Innlandet | 10,4 | 89,5 |
Agder | 10,9 | 91,4 |
Nordland | 8,3 | 92,9 |
Vestfold og Telemark | 10,5 | 93,4 |
Troms og Finnmark | 8,3 | 94,1 |
Trøndelag | 9,2 | 94,9 |
Møre og Romsdal | 8,4 | 95,8 |
Vestland | 8,8 | 98,7 |
Viken | 9,0 | 104,0 |
Rogaland | 8,2 | 105,8 |
Oslo | 14,4 | 113,5 |
Kilde: SSB (egen bestilling og tabell 03068 og 07459). Beregninger: KMD.
At Oslo har større interne inntektsforskjeller ser vi også i de norske fylkenes Gini-koeffisienter i figur 5.18. Oslo skiller seg her ut fra de andre fylkene med en verdi på over 0,3. Siden 2014 har Oslo i likhet med flertallet av fylkene hatt en økning i koeffisienten på 0,01. Troms og Finnmark og Innlandet er derimot på stedet hvil, og Rogaland og Agder har hatt en nedgang på 0,01.
Figur 5.18 Inntektsfordelingen i fylkene belyst ved Gini-koeffisienten 2014 og 2018.Basert på inntekt etter skatt per forbruksenhet.
Kilde: Norgeshelsa statistikkbank. Beregninger: KMD.
Figur 5.19 Andel personer i husholdninger med vedvarende lavinntekt i bo- og arbeidsmarkedsregioner (2016–2018). Tall i prosent.
Kilde: SSB (egen bestilling). Beregninger: KMD.
Høy andel unge i byer med lavinntekt og eldre med lavinntekt i distriktene
Det er et noe varierende bilde når vi ser på lavinntektsandelen etter sentralitet. I hovedsak er andelen høyest i de mest sentrale delene av landet, noe som særlig henger sammen med Oslos høye andel. Så går andelen gradvis nedover i sentralitetsnivåene 2 til 4, for å så øke noe i de mindre sentrale delene av landet. Innad i fylkene har storbyfylker som Rogaland, Vestland og Trøndelag de høyeste andelene i de mest sentrale områdene. Dette er også tilfellet i Agder. I Innlandet, Møre og Romsdal samt de nordnorske fylkene er det heller de minst sentrale områdene som har de høyeste andelene. Dette spredte bildet innebærer at det generelt er lite sammenheng mellom lavinntektsandel og sentralitet. Innad i de nordnorske fylkene øker andelen med lavinntekt i mindre sentrale kommuner. Dette er særlig tydelig i Troms og Finnmark, og kan skyldes høyere uføreandeler i mindre sentrale kommuner, da uføreandelen øker og sysselsettingsandelen synker med fallende sentralitet i dette fylket.
Tabell 5.6 Andel personer (alle aldre) i husholdninger med vedvarende lavinntekt etter fylke og sentralitet (2016–2018). Tall i prosent.
Fylker | 1 – mest sentrale kommuner | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 – minst sentrale kommuner | Totalt |
Viken | 7,4 | 10,0 | 9,2 | 8,9 | 9,2 | 9,6 | 9,0 |
Oslo | 14,4 | 14,4 | |||||
Innlandet | 11,1 | 10,1 | 10,1 | 11,1 | 11,2 | 10,4 | |
Vestfold og Telemark | 9,8 | 10,4 | 12,3 | 10,5 | 9,5 | 10,5 | |
Agder | 11,4 | 10,1 | 9,8 | 10,9 | 10,9 | ||
Rogaland | 8,6 | 7,9 | 7,7 | 7,9 | 7,7 | 8,2 | |
Vestland | 10,3 | 5,9 | 7,4 | 8,1 | 8,3 | 8,8 | |
Møre og Romsdal | 8,5 | 8,4 | 8,0 | 9,4 | 8,4 | ||
Trøndelag | 10,4 | 7,0 | 8,5 | 8,2 | 8,8 | 9,2 | |
Nordland | 6,7 | 7,5 | 9,4 | 10,0 | 8,3 | ||
Troms og Finnmark | 7,8 | 7,3 | 8,4 | 10,1 | 8,3 | ||
Hele landet | 12,1 | 9,9 | 9,4 | 8,5 | 8,9 | 9,5 | 9,8 |
Kilde: SSB (egen bestilling). Beregninger: KMD.
Andelen med lavinntekt i aldersgruppene 11–17 og 18–34 år er relativt høye i storbyområder, mens for de over 67 år er andelen økende med minkende sentralitet, jf. figur 5.20. Det er ellers høyest andeler blant de aller yngste i de mest og minst sentrale kommunene.
Figur 5.20 Andel personer i husholdninger med vedvarende lavinntekt etter alder og sentralitet (2016–2018). Tall i prosent.
Kilde: SSB (egen bestilling). Beregninger: KMD.
Deltakelse i arbeidsmarkedet og inntekt henger sammen
Deltakelse i arbeidslivet er den klart viktigste kilden til inntekt, og det å stå utenfor arbeidslivet er nært knyttet til vedvarende lavinntekt. Hvis vi ser på sammenhengen mellom andelen sysselsatte i kommunen og andelen i husholdninger med vedvarende lavinntekt, så er den overordnede tendensen at lavinntektsandelen i en kommune faller når sysselsettingsnivået øker. Denne sammenhengen er til stede i alle fylker, men med varierende grad av styrke. Sammenhengen er særlig sterk i de nordnorske fylkene, Viken og Vestfold og Telemark, mens den er mindre fremtredende i Trøndelag og svak i Vestland. Den samlede deltakelsen i arbeidsmarkedet innad i fylkene bidrar til å forklare forskjeller mellom fylkene. Oslo er igjen et unntak, med høye nivåer i både sysselsetting og lavinntekt.
Over tid har det også blitt økende sosiale forskjeller mellom utdanningsgrupper. Andelen som mener det er vanskelig å få endene til å møtes, er siden tidlig i 2000-årene redusert for personer med videregående og høyere utdanning. For personer med lavest utdanning har den imidlertid økt (SSB, 2016)22.
Det er en fare for at økende ledighet kan føre til økende levekårsutfordringer. Det var både økt registrert ledighet og økt lavinntektsandel i vestlandsfylkene, særlig i Rogaland i perioden mellom 2012–2014 og 2016–2018 (egne analyser, ikke vist).
Forekomst av lavinntekt varierer mellom alders- og befolkningsgrupper
Forekomsten av vedvarende lavinntekt er høyere blant yngre som bor alene, enslige forsørgere, store barnefamilier, personer med innvandrerbakgrunn og aleneboende minstepensjonister enn i befolkningen for øvrig (NOU 2020: 16). Unge som er nye på arbeidsmarkedet har for eksempel ofte lavere inntekter enn de som har vært i jobb over lengre tid, mens pensjonister typisk har lavere inntekter enn yrkesaktive. Lavinntektsandelen var i perioden 2016–2018 høyest blant personer mellom 18 og 34 år, fulgt av aldersgruppene under 18 år, mens den var lavest for de mellom 55 og 66 år, jf. tabell 5.7. Ulik alderssammensetning i fylkene bidrar i liten grad til å forklare forskjeller mellom fylkene i vedvarende lavinntekt og Oslos høye andel.
Tabell 5.7 Andel personer i husholdninger med vedvarende lavinntekt etter fylke og alder (2016–2018). Tall i prosent.
Fylker | 0–5 år | 6–10 år | 11–17 år | 18–34 år | 35–49 år | 50–66 år | Over 67 år |
Viken | 11,8 | 11,0 | 10,3 | 13,4 | 8,3 | 5,7 | 7,4 |
Oslo | 16,5 | 18,0 | 18,7 | 18,6 | 12,7 | 10,7 | 8,8 |
Innlandet | 14,4 | 13,7 | 10,9 | 15,1 | 9,0 | 5,8 | 11,2 |
Vestfold og Telemark | 15,4 | 13,8 | 11,7 | 15,8 | 9,5 | 6,2 | 9,1 |
Agder | 14,6 | 13,3 | 11,7 | 16,8 | 9,4 | 5,9 | 9,5 |
Rogaland | 9,9 | 9,0 | 8,0 | 11,7 | 7,3 | 4,8 | 8,2 |
Vestland | 10,7 | 9,7 | 8,5 | 13,8 | 7,5 | 4,5 | 8,5 |
Møre og Romsdal | 10,1 | 9,2 | 7,8 | 12,0 | 7,2 | 4,4 | 10,5 |
Trøndelag | 10,0 | 9,0 | 7,8 | 16,1 | 6,9 | 4,4 | 9,2 |
Nordland | 11,4 | 10,5 | 8,3 | 12,0 | 7,0 | 3,9 | 10,1 |
Troms og Finnmark | 10,8 | 9,7 | 7,3 | 12,7 | 7,0 | 4,5 | 8,8 |
Hele landet | 12,4 | 11,6 | 10,4 | 14,7 | 8,6 | 5,8 | 8,9 |
Kilde: SSB (egen bestilling). Beregninger: KMD.
Som tabell 5.7 viser så har Oslo den høyeste andelen i alle aldersgrupper unntatt de over 67 år. I tillegg til en ung befolkning er en høy andel innvandrere og mange alenehusholdninger i hovedstaden sannsynlige årsaker som bidrar i denne retning. Lavinntektsandelen er høyere blant innvandrerne enn norskfødte, og personer med innvandrerbakgrunn utgjør en økende andel av alle personer i husholdninger med vedvarende lavinntekt (Furuberg mfl., 2018). Svakere forutsetninger for å komme inn og delta i arbeidslivet23 er med på å forklare innvandreres overrepresentasjon i lavinntektsstatistikken (Meld. St. 14 [2020–2021]). Levekårsutvalget fant at det i levekårsutsatte områder i Oslo var svært høyt sammenfall mellom andel med innvandrerbakgrunn og alle de fem levekårsindikatorene utvalget så på (NOU 2020: 16).24
Perspektivmeldingen 2021 viser i tillegg at personer i husholdninger med enslige forsørgere og aleneboende under 35 år er overrepresentert i lavinntektsstatistikken, og Oslo har den høyeste andelen aleneboende i landet (SSB, 2020a).
Økningen i andelen med vedvarende lavinntekt har kommet i de fleste aldersgruppene. Figur 5.21 viser hvordan andelene i forskjellige aldersgrupper har endret seg i fylkene i 2012–2014 og 2016–2018. Det er bare i den eldste aldersgruppen at andelen har gått ned. Dette var også tilfellet i alle fylker unntatt Oslo. Dette kan blant annet ha bakgrunn i økt yrkesaktivitet og høyere pensjonsgrunnlag, samt tiltak for å styrke pensjonistenes økonomi de siste årene (Perspektivmeldingen 2021).
Figur 5.21 Endring i andel personer i husholdninger med vedvarende lavinntekt mellom 2012–2014 og 2016–2018 etter aldersgrupper og fylker. Tall i prosentpoeng.
Kilde: SSB (egen bestilling). Beregninger: KMD.
Det er blant de aller yngste at andelen har økt mest, og ifølge Perspektivmeldingen 2021 har barn fra og med perioden 2012–2014 større sannsynlighet for å tilhøre en lavinntektshusholdning enn det som er tilfellet for befolkningen sett under ett. Det er særlig blant barn med innvandrerbakgrunn at økningen har kommet. Svakere yrkestilknytning blant kvinner i enkelte innvandrergrupper, kombinert med mange barn i husholdningen, kan også bidra til å forklare hvorfor innvandrere og barn med innvandrerbakgrunn er overrepresentert i lavinntektsstatistikken, da dette i praksis bare gir én inntekt å fordele på mange mennesker (Furuberg mfl., 2018).
Mindre regionale forskjeller i inntektsnivået
Over tid har forskjellene i gjennomsnittsinntekt mellom fylkene blitt mindre. Figur 5.22 viser fylkenes gjennomsnittsinntekt i prosent av landsgjennomsnittet i 2018 på den horisontale aksen og hvordan dette har endret seg mellom 2008 og 2018 på den vertikale aksen. Det siste tiåret har mange av fylkene med lavere gjennomsnittsinntekt – Innlandet, Trøndelag, Nordland og Troms og Finnmark – nærmet seg landsgjennomsnittet. Samtidig har fylker med høyere gjennomsnittsinntekt – Viken, Rogaland og Oslo – hatt en motsatt utvikling. De andre fylkene under landsgjennomsnittet hadde en tilsvarende negativ utvikling, men samlet sett har inntektsnivået mellom landets fylker altså nærmet seg hverandre.
Figur 5.22 Gjennomsnittsinntekt (brutto) i fylkene (2018) og endring gjennomsnittsinntekt i (2008–2018). Tall i prosent av landsgjennomsnittet og endring i prosentpoeng.
Kilde: SSB (tabell 03068 og 07459). Beregninger: KMD.
Når vi ser på hvordan utviklingen har vært etter sentralitet, er det særlig i de minst sentrale kommunene at inntekten har nærmet seg landsgjennomsnittet sammenlignet med 2008, mens det motsatte er tilfellet for de mer sentrale kommunene, og da særlig på Sør- og Vestlandet, jf. figur 5.23.
Figur 5.23 Endring i brutto gjennomsnittsinntekt (2008–2018) etter fylke og sentralitet. Tall i prosent landsgjennomsnittet og endring i prosentpoeng.
Kilde: SSB (tabell 03068 og 07459). Beregninger: KMD.
At større byer har høyere inntekt er i tråd med teorier om agglomerasjonseffekter, som er fordelene blant annet bedrifter og konsumenter har av å være lokalisert nær hverandre («by- eller stordriftsfordeler») (NOU 2015:1). OECD peker videre på at en dominerende tendens i perioden 1995–2007 var at veksten i urbane områder hadde en tendens til å bremse når man nådde et visst nivå av bruttoprodukt per innbygger. Denne tendensen er noe man finner generelt i OECD-området (OECD, 2012). Kunnskap og innovasjon som genereres et sted, spres videre gjerne raskt utover landet. Dette bidrar til at alle kan dra nytte av samme kunnskap og teknologi, og dermed potensielt bidra til minkende inntekts- og produktivitetsforskjeller regionalt.
Deler av utviklingen kan nok igjen spores til større konjunkturelle hendelser. Effekter av finanskrisen fra 2009 og i årene framover traff bredt, men bidro tilsynelatende særlig med å trekke ned høyinntektsfylker som Viken og Oslo nærmere landsgjennomsnittet, og da spesielt Oslo. Konsekvensene av oljeprisfallet fra 2014 og årene etter påvirket særlig høyinntektsfylket Rogaland negativt. Dette var også tilfellet for andre fylker med relativt høy inntekt langs kysten, men i mindre grad. Samtidig ble flere fylker med lavere gjennomsnittsinntekt tilsynelatende mindre påvirket av begge disse hendelsene. Kombinasjonen av finans- og oljekrisen synes å være en relevant forklaringsfaktor for at forskjellene mellom fylkene har minket siden midten av 2000-tallet.
Utviklingen etter 2014 viser derimot at forskjellene mellom fylkene har økt noe. Igjen bidrar de regionale effektene av oljeprisfallet til å forklare dette, ved at spesielt Rogaland, men også de andre fylkene på Sør- og Vestlandet, fikk en negativ utvikling. Samtidig hadde resterende fylker, inkludert høyinntektsfylkene Viken og Oslo, en positiv utvikling i samme periode. Dette gjorde at forskjellene mellom fylkene var større i 2018 sammenlignet med 2014. Dette illustreres i figur 5.24, der vi ser på hvilke BA-regioner som hadde gjennomsnittsinntekt over landsgjennomsnittet i 2018, og hvordan utviklingen sett opp mot landsgjennomsnittet har vært siden 2014. Røde og oransje BA-regioner har hatt en negativ utvikling, og brorparten av dem er konsentrert langs kysten fra Agder opp til Møre og Romsdal. Denne endringen finner vi også for lavinntektsandelen. Siden 2011–2013 er det særlig i Agder og Rogaland som lavinntektsandelen har økt betraktelig.
Figur 5.24 Gjennomsnittsinntekt (brutto) 2018), og endring inntekt (2014–2018) i bo- og arbeidsmarkedsregioner. Tall i prosent av landsgjennomsnittet og endring i prosentpoeng.
Kilde: SSB (tabell 03068 og 07459). Beregninger: KMD.
5.5 Helse
Sosiale forskjeller gir seg også utslag i helseforskjeller. Budskapet i «Folkehelserapporten – helsetilstand i Norge» (2018) er at personer med lang utdanning og god økonomi gjennomgående lever lenger og har mindre helseproblemer enn grupper med lavere utdanningsnivå og dårligere økonomi. De sosiale forskjellene i levealder har økt, og de med lengst utdanning lever 5–6 år lengre og har bedre helse enn dem med kortest utdanning. Rapporten legger også vekt på at geografiske forskjeller i helse i stor grad kan skyldes sosioøkonomiske forskjeller, for eksempel utdanningsnivået i kommunene.
Det finnes flere helseindikatorer til bruk i folkehelsearbeidet i kommuner og fylkeskommuner. Den mest dekkende er forventet levealder. Indikatoren er et mål på dødeligheten i den perioden den omhandler, og er kontrollert for forskjeller i alderssammensetning. Indikatoren kan tolkes som samlet leveforhold og livsstilsvaner. Regioner med lavere forventet levealder har trolig en bred sammensetning av utfordringer som ligger til grunn for dette.
Svakt minkende forskjeller i forventet levealder mellom fylker
Forventet levealder ved fødselen var i 2019 84,7 år for kvinner og 81,2 år for menn for hele landet. For fylker bruker Folkehelseinstituttet en periode på syv år for å beregne forventet levealder. For årene 2012–2018 hadde Møre og Romsdal den høyeste forventede levealderen for menn og kvinner med henholdsvis 81 år for menn, og 84,7 år for kvinner. For kvinner er den forventede levealderen lavest i Innlandet, på 83,4 år, mens den for menn er lavest i Troms og Finnmark på 79,7 år.
Siden slutten av 1990-tallet har Oslo og Troms og Finnmark hatt den sterkeste veksten i forventet levealder på henholdsvis 3,4 og 2,8 år, mens Vestland (1,6 år), Møre og Romsdal (1,9 år) og Nordland (2 år) har hatt den svakeste veksten. Den samme trenden ser vi også i den siste tiårsperioden, der Oslokvinner har hatt den sterkeste veksten i forventet levealder (0,8 år), mens Vestlandet har hatt den svakeste veksten (0,2 år).
For menn har forskjellene mellom fylkene blitt mindre og forskjellen er nå nesten lik den for kvinner. Det skyldes særlig at levealderen økte mest fram til 2010–2016 i de tre fylkene med høyest dødelighet i 1998–2004: Oslo (5 år), Troms og Finnmark (4,5 år) og Agder (4,2 år). Samtidig hadde fylker med høy forventet levealder i 1998–2004 lavere økning: Vestland (3,6 år), Møre og Romsdal (3,7 år) og Trøndelag (3,8 år). Nordland (3,6) og Innlandet (3,9 år) hadde også relativt lav økning og har dermed de laveste levealdrene for menn.
Figur 5.25 Forventet levealder ved fødselen etter kjønn i fylker 2008–2014 og 2012–2018. Tall i antall forventede leveår ved fødselen.
Kilde: Folkehelseinstituttet (Norgeshelsa – statistikkbank).
Større forskjeller i forventet levealder innad i fylkene
På kommunenivå angis forventet levealder i en femtenårsperiode. For landet som helhet har forskjellene mellom kommunene blitt mindre over tid både for menn og kvinner. Men forskjellene har ikke nødvendigvis blitt mindre innad i fylkene.
Den siste perioden det er tall for er 2004–2018. For kvinner hadde Bokn den høyeste levealderen med 86,4 år, mens Loppa hadde lavest levealder med 78,7. Hvis vi ser på forskjellen mellom kommuner innad i de nye fylkene, er forskjellene i levealder mellom kommunene høyest i Agder med 6,2 år, tett etterfulgt av Troms og Finnmark med 6,1 år. Minst er forskjellen i Møre og Romsdal med 3,1 år.
For menn hadde Hemsedal høyest levealder med 82,2 år, mens den var lavest i Hasvik med 69,9 år. Dette lave nivået gjorde at Troms og Finnmark hadde klart størst forskjell i forventet levealder mellom kommunene for menn med 10,4 år. Minst forskjell var det i Vestfold og Telemark med 3,1 år.
Undersøkelser viser at omtrent 75 prosent av forskjellene i dødelighet mellom kommuner i Norge forklares av forskjeller i innbyggernes sosio-økonomiske karakteristikker (utdanning, inntekt, sivilstatus [skilt eller ugift], mv) (Kravdal mfl. 2015).
Utdanning påvirker forventet levealder, særlig for menn
For landet som helhet har forskjellene i forventet levealder etter utdanningsnivå økt fram til slutten av 1990-årene, og siden midten av 2000-årene vært mer eller mindre stabile. Forskjellene mellom de med bare grunnskole som høyeste fullførte utdanning og de med videregående eller høyere utdanning, ligger på 5 år.
Den forventede levealderen har likevel økt for begge gruppene siden 1990-årene. De med bare grunnskole som høyeste fullførte utdanning har en lengre forventet levealder nå (1,7 år) enn for 20 år siden. For de med videregående utdanning eller høyere har den forventede levealderen økt med 2,2 år i den samme tidsperioden. Dette støtter opp under Kravdal mfl. sine studier, altså at forskjellene i dødelighet kan forklares av forskjeller i innbyggernes sosio-økonomiske karakteristikker.
Figur 5.26 Forventet levealder etter utdanningsnivå og kjønn i fylker (2011 – 2017). Tall i antall forventede leveår ved fødselen.
Kilde: Folkehelseinstituttet (Norgeshelsa – statistikkbank).
For menn har den forventede levealderen, mellom de med bare grunnskole og de med videregående utdanning, økt fra 5,1 år i perioden 1998–2004 til 5,4 år i perioden 2011–2017. For kvinner har økningen vært henholdsvis 3,7 og 4,6 år.
Ser vi på perioden 2011–2017, har økningen i forventet levealder blant menn med videregående utdanning vært størst i Agder på 6,1 år, etterfulgt av Innlandet og Oslo med 5,7 år, og Rogaland på 5,6 år. Laveste økning ser vi i Nordland (4,4 år) og Møre og Romsdal (4,6 år).
For kvinner er det Innlandet som har hatt den største økningen i forventet levealder med 5,6 år, etterfulgt av Vestfold og Telemark med 5,1 år og Viken med 4,8 år. Den laveste økningen har vi i Toms og Finnmark (3,8 år) og Møre og Romsdal (3,9 år).
Den samme trenden ser vi hos menn. De med høyere utdanning lever i snitt 5,4 år lenger enn de som bare har grunnskole som høyeste fullførte utdanning.