Økonomiske analyser, 3/2017

Utvikling i befolkningens forsørgelsesrater på kommunenivå som følge av en aldrende befolkning

Publisert:

Vi definerer forsørgelsesraten som antall personer som ikke forsørger seg selv ved inntektsgivende arbeid dividert med antall personer som er selvforsørget. Raten har betydning for kommuneøkonomien ved at syssel­settingsnivået påvirker både utgiftene og inntektene til den enkelte kommune. En viktig faktor bak sysselsettings­nivået, som kommunene har relativt liten kontroll over, er endringer i befolkningens alders­fordel­ing. Med utgangspunkt i de detaljerte befolkningsframskrivingene til Statistisk sentralbyrå beregner vi effekter på kommunenes forsørgelsesrate av at befolkningen eldes. Ikke uventet finner vi at forsørgelsesraten øker over tid, fra 1,6 i gjennomsnitt over kommunene i 2017 til 1,8 i 2040. Beregningene viser imidlertid at det er store forskjeller i utviklingen over tid mellom kommunene, og at en del kommuner som allerede har høye forsørgelses­rater i 2017 vil ha enda høyere rater i 2040. Samtidig er det en del kommuner som kommer godt ut i alle de tre årene vi gjør beregninger for. I 2040 varierer forsørgelsesraten fra om lag 1,4 til 2,3. Vi finner også at det kan være store forskjeller i forsørgelsesraten blant kommuner som geografisk sett ligger like ved hverandre.

Innledning[1]

Statistisk sentralbyrå lager detaljerte framskrivninger av befolkningen på kommunenivå, og i denne artikkelen ser vi på hvordan endringer i befolkningens alderssammensetting påvirker forsørgelsesraten i kommunene. Forsørgelsesraten er i denne artikkelen definert som antall personer som ikke forsørger seg selv ved inntekt fra arbeid relativt til antall personer som forsørger seg selv, og er dermed nært knyttet til yrkesaktiviteten. Høy yrkesaktivitet og lav forsørgelsesrate i kommunene gir mindre press på det kommunale tjenestetilbudet og bidrar isolert sett til bedre kommuneøkonomi ved at utgiftene til helse- og sosialsektoren samt arbeidsmarkedstiltak mm. reduseres. Høy yrkesaktivitet er viktig også for kommunenes inntekter siden skatteinntektene er positivt korrelert med yrkesaktiviteten. Systemet med skatteutjevning i inntektsoverføringssystemet for kommunene utjevner bare delvis disse forskjellene (https://www.regjeringen.no/no/tema/kommuner-og-regioner/kommuneokonomi/inntektssystemet-for-kommuner-og-fylkeskommuner1/id2353961/). Sysselsettingsnivået har dermed to effekter på kommuneøkonomien som begge trekker i samme retning, og den forventede utviklingen i sysselsettingen og forsørgelsesraten er viktig for kommunenes langsiktige planlegging. Generelt gjelder det at yrkesaktiviteten varierer med befolkningens alderssammensetning, men det er også betydelige forskjeller mellom kommunene i befolkningens yrkesaktivitet utover dette. Artikkelen utnytter at vi har detaljerte befolkningsframskrivinger fram til 2040. Ved at vi har fokus på yrkesinntekt og ikke samlet inntekt, ser vi bort fra at mange personer kan forsørge seg selv ved at de mottar alderspensjon fra folketrygden og tjenestepensjon.  

Fra befolkningsframskrivingene til Statistisk sentralbyrå vet vi at befolkningen eldes, men at det kan være store forskjeller fra kommune til kommune (Statistisk sentralbyrå 2015). Samtidig vet vi at det er store forskjeller i yrkesaktiviteten til ulike aldersgrupper. Barn står utenfor arbeidsmarkedet, og det gjelder i stor grad også alderspensjonister. Men også blant befolkningen i yrkesaktiv alder er det store variasjoner. Aldersgrupper som normalt er under utdanning og kvinner med små barn har typisk lavere yrkesaktivitet enn personer i 40-årene. Personer som nærmer seg pensjonsalder er en annen gruppe med lavere yrkesaktivitet enn 40-åringene. Systematiske endringer i befolkningens alderssammensetning over tid kan dermed ha betydelige konsekvenser for forsørgelsesraten i kommunene.

Selvforsørgelse kan måles på mange måter, og resultatene er sensitive for dette valget. Det er ikke tilstrekkelig å være yrkesaktiv for å kunne bli betraktet som selvforsørget, en må ha inntekt over en viss størrelse. Vi definerer selvforsørgelse som at en har yrkesinntekt større enn to og en halv ganger grunnbeløpet i folketrygden. Grensen var 218 320 kroner i 2014 og er omlag på samme nivå som grensen som brukes i Kornstad mfl. (2016) og Kornstad (2016). Disse to studiene ser på selvforsørgelse blant innvandrere og bruker satser for selvforsørgelse som i gjennomsnitt over tid er om lag 2,8 ganger grunnbeløpet i folketrygden.[2] Grensen vår på 2,5 ganger grunnbeløpet i folketrygden er derimot betydelig strengere enn den som benyttes i mange studier hvor en analyserer yrkesaktivitet, se for eksempel Bratberg mfl. (2010, 2011, 2016), og Blom (2014), hvor det legges til grunn at personen er yrkesaktiv dersom yrkesinntekten overstiger grunnbeløpet i folketrygden.

Studien vår er også relatert til studiene til Holmøy og Strøm (2012, 2017) ved at forsørgelsesraten er av betydning for velferdsstatens bærekraft på lang sikt. Imidlertid ser vi ikke på betydningen av framtidig innvandring og økonomisk integrering av disse slik det gjøres i disse studiene.

Som nevnt innledningsvis ønsker vi å se på effekter av endret alderssammensetning i befolkningen. For å bestemme utviklingen i aldersfordelingen i den enkelte kommune, utnytter vi at befolkningen regelmessig framskrives etter kjønn og alder på regionalt nivå av Statistisk sentralbyrå, siste gang i 2016 (Leknes mfl. ,2016). Ifølge disse framskrivingene eldes den norske befolkningen, men det er samtidig store variasjoner mellom ulike geografiske områder. Når vi ser befolkningen under ett uavhengig av hvilken kommune de bor i, øker andelen eldre over 61 år med om lag 5 prosentpoeng for kvinner og 6 prosentpoeng for menn fra 2017 til 2040.

Beregning av forsørgelsesraten i den enkelte kommune krever opplysninger om aldersfordelingen og de tilhørende selvforsørgelsesandelene til befolkningen i kommunen. Vi antar at de alders- og kjønnsspesifikke selvforsørgelsesandelene i hhv. 2017, 2027 og 2040 er de samme som de var i de respektive kommunene i 2014. Beregningene som omfatter alle kvinner og menn uansett alder, viser at medianverdien til forsørgelsesraten i kommunene øker fra 1,5 i 2017 til 1,8 i 2040. Menn har høyere selvforsørgelsesandeler enn kvinner for alle aldersgrupper, og mennenes relativt høye selvforsørgelsesandeler bidrar til å redusere forsørgelsesraten. Det faktum at menns levealder generelt er noe lavere enn kvinners bidrar også til å redusere forsørgelsesraten i forhold til om mennene hadde levd like lenge som kvinnene.

Beregningene viser også at det er store forskjeller i forsørgelsesratene mellom kommunene. Den beregnede forsørgelsesraten i 2040 varierer fra 1,4 til 2,3 når vi utelater de mest ekstreme kommune, dvs. 5 prosent av kommunene i hver hale av fordelingen. Variasjonsbredden til forsørgelsesraten målt på denne måten øker litt fra 2017 til 2040.

Data og beregningene

Beregningene bygger på registerdata for inntekt for året 2014, data fra befolkningsregisteret med opplysninger om bostedskommune i 2014 og framskrevne befolkningsdata på kommunenivå for henholdsvis 2017, 2027 og 2040. Inntektsdataene inneholder opplysninger om samlet yrkesinntekt, definert som summen av individets lønnsinntekt og netto næringsinntekt, samt alder og kjønn til individet. Basert på opplysningene om individets samlede yrkesinntekt definerer vi en indikatorvariabel for det å være selvforsørget. Denne tar verdien 1 dersom individet har yrkesinntekt større enn 2,5 ganger grunnbeløpet i folketrygden (i 2014 blir dette 2,5*87 328 kr = 218 320 kr) mens den er lik 0 ellers. Inntektsgrensen på om lag 218 000 kroner tilsvarer femti prosent av grunnlønnen til sykepleiere ifølge statistikk fra Kommunenes sentralforbund (TBSK-rapport 22. februar 2016, tabell 3.4.5a). Ved å sette inntektsgrensen så høy som vi faktisk gjør, innebærer det at en røft regnet må arbeide minst femti prosent av full stilling for å være definert som selvforsørget.

Logit-modellen for selvforsørgelse

En del kommuner har liten befolkning og dette gjør det vanskelig å lage gode anslag på selvforsørgelsesratene for ettårige aldersgrupper basert direkte på individdata. Ved å anta at det er fellestrekk i selvforsørgelsesandelene for ulike aldergrupper på tvers av kommunene samtidig som nivået på selvforsørgelsesandelene kan variere fra kommune til kommune, kan vi estimere en (logit-) modell for andelen selvforsørgede i ulike aldergrupper.

Etter at de ukjente parameterne i modellen er tallfestet basert på individdata, kan modellen brukes til å predikere sannsynligheten for å være selvforsørget til hvert enkelt individ. Siden sannsynlighetene kan tolkes som andeler, kan vi dermed tallfeste andelen personer som er selvforsørget i hver enkelt aldersgruppe i hver enkelt kommune. Som «forklaringsvariabler» i modellen bruker vi et sett med indikatorvariabler for alder, en dummyvariabel for hvert alderstrinn i intervallet 19-70 år, samt indikatorvariabler for hvilken kommune en bor i, med Trondheim som referansegruppe. Ved å kontrollere for alder tar vi hensyn til at det er systematiske forskjeller mellom ulike aldersgrupper når det gjelder selvforsørgelse.

For eksempel så stiger selvforsørgelsen fram til omkring 45 års alder før den synker betydelig når en kommer i slutten av 50-årene. Indikatorvariablene for bostedskommune fanger opp at det kan være systematiske forskjeller mellom kommuner når det gjelder andelen av befolkningen som er yrkesaktiv. Ved å gjennomføre estimeringene separat for kvinner og menn, fanger vi opp at det kan være systematiske forskjeller mellom kjønnene når det gjelder graden av selvforsørgelse etter alder. Bare personer i alderen 18-70 år er inkludert i disse beregningene. I beregningene av forsørgelsesraten på kommunenivå er det dermed antatt at personer utenfor dette aldersintervallet ikke har tilstrekkelig yrkesinntekt til å kunne være selvforsørget.

Det faktum at vi har mange observasjoner for hver aldersgruppe bidrar til at estimatene på alle indikatorvariablene for alder er presist bestemt. Når det gjelder estimatene knyttet til indikatorvariablene for kommunene, så er en del av disse upresist bestemt (de er ikke statistisk signifikante med t-verdi < 1,96). Disse estimatene er satt lik null i beregningene av forsørgelsesraten (likning 1), og for disse kommunene er de predikerte selvforsørgelsesandelene de samme som for Trondheim. Når estimatene på dummyvariablene for kommune er sortert etter stigende størrelse, har snaue 75 prosent av kommunene lavere estimat på dummyen enn Trondheim, mens for menn er tallet omkring 45 prosent.

Basert på definisjonen av selvforsørgelse estimerer vi en (logit-) modell for selvforsørgelse, separat for kvinner og menn, se separat tekstboks. Som det framgår av tekstboksen kan den estimerte modellen brukes til å beregne andelen personer som er selvforsørget i de ulike aldersgruppene. (Vi ser nå bort fra kommunedimensjonen for å forenkle framstillingen.) Dersom vi kjenner befolkningsstørrelsen i aldersgruppen, er det rett fram å beregne antall personer som er selvforsørget, og antall personer som ikke er det. Dermed kan vi beregne forsørgelsesraten, som er den sentrale størrelsen i denne analysen. Forsørgelsesraten for aldergruppe j (Qj) er definert som

Formel

I beregningene som seinere presenteres, ser vi på to aldersgrupper. Den ene er alle personer i Norge, den andre er alle voksne personer, det vil si at vi har utelatt barn yngre enn 19 år.

I beregningene som vi senere skal se på, tenker vi oss at fordelingen til selvforsørgelsesandelen i de ulike kommunene i 2014 møter aldersfordelingene til befolkningen i den enkelte kommune i utvalgte år i framtiden. For å ta hensyn til at aldersfordelingene varierer over tid, bruker vi framskrevne befolkningsdata slik de følger av Statistisk sentralbyrås framskrivningsmodell BEFREG, se Leknes mfl. (2016). BEFREG framskriver folketallet etter alder og kjønn i 108 prognoseregioner fram til og med år 2040. Folketallet summeres til fylker og fordeles på kommuner. I framskrivingene gjøres det ulike antakelser om fruktbarhet, levealder, innenlandsk flytting og innvandring. Vi bruker antakelsene fra Statistisk sentralbyrås hovedalternativ. Framskrevne tall er imidlertid beheftet med stor usikkerhet. Usikkerheten er størst langt fram i tid og særlig for mindre kommuner. Dette er nærmere beskrevet i Rogne og Tønnessen (2014), og diskuteres ikke videre her.  

Befolkningsstatistikken, som befolkningsframskrivingene er basert på, omfatter personer som er registrert bosatt i Folkeregisteret. Dette omfatter personer som bor fast, eller som har til hensikt å ha bo fast i Norge i minst et halvt år, og som har lovlig opphold i landet. Nordiske borgere har fått automatisk oppholdstillatelse siden 1956. Det samme gjelder nå for borgere av EØS-land. Personer på korttidskontrakter og personer som oppholder seg i Norge uten tillatelse hører med blant gruppene som befinner seg i Norge, men som ikke kommer med i statistikken.

Tabell 1 viser de grove trekkene i utviklingen i aldersfordelingene til befolkningen i de tre årene som omfattes av analysen. For å forenkle har vi delt befolkningen inn i tre grupper, i) barn, ii) middelaldrende, det vil si personer som vi normalt vil anta er i arbeid, og iii) «pensjonister», det vil si eldre personer som normalt enten er alderspensjonister eller er i en livsfase hvor de ofte kan tidligpensjonere seg. Som vi ser av tabellen synker andelen barn gjennom perioden vi ser på. Andelen av befolkningen som vi forventer er i arbeid synker over tid, mens andelen «pensjonister» øker ganske markant. Hovedinntrykket er dermed at befolkningen eldes, og mønsteret er ganske likt for kvinner og menn. Ved å gå ned på enkeltkommuner, vil en imidlertid se at det er store forskjeller i utviklingen i aldersfordelingen. For en nærmere oversikt over dette, se Statistisk sentralbyrå (2015) for registrert utvikling og Tønnessen mfl. (2016) for framskrevne data.

 

Tabell 1. Summarisk statistikk for befolkningsdataene brukt i analysen. Prosent
Andel personer Kvinner Menn
0-17 år i 2017 20,9 21,7
18-61 år i 2017 57,5 59,6
62+ år i 2017 21,6 18,7
0-17 år i 2027 20,1 20,8
18-61 år i 2027 55,9 57,5
62+ år i 2027 24,0 21,6
0-17 år i 2040 19,4 20,1
18-61 år i 2040 54,0 55,3
62+ år i 2040 26,6 24,6

Aldersspesifikke selvforsørgelsesandeler og forsørgelsesrater

Figur 1 viser de predikerte fordelingene til (den gjennomsnittlige) andelen selvforsørgede personer etter alder for henholdsvis kvinner og menn slik det følger av de estimerte modellene. Formen på fordelingene er interessant siden vi senere i artikkelen skal bruke de aldersspesifikke selvforsørgelsesandelene til å beregne forsørgelsesratene i de enkelte kommunene. Beregningene av selvforsørgelsesandelene er gjennomført ved at vi for hver kommune beregner de aldersspesifikke selvforsørgelsesandelene. Deretter har vi tatt gjennomsnittet av den enkelte andel over alle kommunene. Ved å la alle kommunene få samme vekt i beregningene, får vi et gjennomsnitt som gir best mulig informasjon om andelene i den enkelte kommune.

Figur 1. Andelen selvforsørgede¹ personer etter alder

Kvinner Menn
20 0.1015341 0.2461892
21 0.1487499 0.306624
22 0.2071929 0.3696064
23 0.2811511 0.4298481
24 0.3667369 0.4900214
25 0.4537498 0.5662189
26 0.5241217 0.635455
27 0.579299 0.6909387
28 0.6105562 0.7237036
29 0.626528 0.7481569
30 0.6455135 0.7634007
31 0.6581422 0.7816349
32 0.6711239 0.7866291
33 0.6909144 0.7990689
34 0.6948338 0.8016823
35 0.7045634 0.8060144
36 0.7069878 0.8175326
37 0.7144344 0.8176415
38 0.7240022 0.821711
39 0.7264979 0.8250202
40 0.7361522 0.8237795
41 0.7391523 0.8295265
42 0.7425362 0.8290136
43 0.749141 0.8318769
44 0.7362207 0.827399
45 0.7433303 0.8295865
46 0.745813 0.8240938
47 0.7359388 0.8215541
48 0.7365363 0.8151205
49 0.7307803 0.81181
50 0.7239429 0.8092249
51 0.7214906 0.8048422
52 0.7103811 0.7989896
53 0.7075994 0.7972881
54 0.6953983 0.7873436
55 0.6882187 0.7796026
56 0.6757242 0.7748321
57 0.6652082 0.7725807
58 0.6491543 0.7572991
59 0.6321116 0.744705
60 0.6134364 0.7262491
61 0.5934187 0.7098271
62 0.5422895 0.6793702
63 0.446993 0.5849035
64 0.3826572 0.5308408
65 0.3144499 0.463182
66 0.2266099 0.3636287
67 0.1536442 0.2849954
68 0.0789206 0.1979721
69 0.0581339 0.1493351
70 0.0374674 0.1192393
 ¹En person er selvforsørget dersom yrkesinntekten er større enn 2,5 ganger grunnbeløpet i folketrygden (218 320 kr). Andelene er beregnet som gjennomsnitt over kommuner når hver kommune har samme vekt.

Av figuren ser vi at utviklingen i andelen selvforsørgede etter alder målt som gjennomsnitt over kommunene er relativt lik for kvinner og menn. Andelen selvforsørgede stiger sterkt de første årene, før den flater ut og faller etter at personene har blitt om lag 45 år gamle. Etter at personene når alder for tidligpensjonering, faller selvforsørgelsesandelen betydelig. Som vi skal komme tilbake til i avslutningen av analysen, bidrar kohorteffekter til at vi skal være forsiktig med å assosiere formen på kurvene som livsløpsprofiler, særlig for kvinner.      

Det er imidlertid noen forskjeller mellom kvinner og menn. Internasjonalt sett har Norge vært kjennetegnet ved høy sysselsetting blant kvinner, men med mange kvinner i deltidsarbeid. Blant menn er det derimot vanligere å arbeide fulltid gitt at en arbeider (og ikke er student). Vår grense for selvforsørgelse ligger rundt 50 prosent av fulltid. Dermed vil en del kvinner ha inntekt under inntektsgrensen vi benytter enten ved at de står utenfor arbeidsmarkedet eller ved at de arbeider deltid, og har yrkesinntekt under inntektsgrensen. Dette siste gjelder særlig kvinner i lavtlønnsyrker. I figuren gjenspeiles dette ved at mens grafen for andelen selvforsørgede kvinner er klokkeformet med en relativt markant topp rundt 45-års alder, er toppen av klokken noe flatere for mennene.

I estimeringen av logit-modellen har vi som tidligere nevnt tatt hensyn til at det kan være systematiske forskjeller mellom kommunen i selvforsørgelsesandelene. Dette betyr at selvforsørgelsesadelene i de ulike kommunene normalt vil ligge enten over eller under grafen i figuren. Skiftet i selvforsørgelsesandelene fra en kommune til en annen vil imidlertid ikke være konstant over de ulike aldersgruppene siden logit-modellen ikke er lineær i variablene.

Fordelingen til forsørgelsesraten over kommuner

I dette avsnittet skal vi se på fordelingen til forsørgelsesraten på kommunenivå når vi ser på alle personer under ett (barn og voksne). For å få større fokus på yrkesaktiviteten i den voksne delen av befolkningen viser vi også noen beregninger hvor vi bare ser på forsørgelsesraten for voksne personer, det vil si personer eldre enn 17 år.  

I beregningene er det lagt til grunn at de ettårige selvforsørgelsesandelene som ligger bak figur 1, er konstante over tid. Det er dermed forskyvninger i alderssammensetningen av befolkningen i den enkelte kommune over tid samt endringer i fordelingen på kjønn som er årsaken til endringer i forsørgelsesraten.

Tabell 2 viser fordelingen til forsørgelsesraten for alle kvinner og menn under ett på kommunenivå for årene 2017, 2027 og 2040. For hver kommune har vi beregnet forsørgelsesraten slik den er definert i likning 1). Dette kan vi gjøre ved å bruke de aldersspesifikke selvforsørgelsesandelene for hver kommune slik de er beregnet ved logit-modellen og de ettårige aldersfordelingene for hver kommune slik de framkommer i befolkningsframskrivingene. For personer med alder utenfor intervallet 18-70 år er det forutsatt at de ikke er selvforsørget. For å bestemme persentilene i tabellen sorterer vi kommunene etter størrelsen (stigende) på forsørgelsesraten. Tallene i for eksempel kolonnen for 25 pst. persentilen er da forsørgelsesraten til den kommunen som ligger 25 prosent opp fra bunnen av fordelingen, dvs. at 25 prosent av kommunene har lavere forsørgelsesrate enn den kommunen vi ser på. 50 prosent persentilen er per definisjon det samme som medianverdien.   

Av tabellen ser vi at kommunene med lavest forsørgelsesrate i 2017 hadde en rate rundt 1,2 mens raten for kommunene som ligger høyest er på omkring 1,9, altså en økning på om lag 60 prosent. Gjennomsnittsverdien over alle kommunene er 1,6. Det betyr at hver selvforsørgede person i gjennomsnitt må forsørge 1,6 personer som ikke er selvforsørget når vi ser bort fra at personene kan ha andre inntekter så som pensjoner og kapitalinntekter. Både barn og pensjonister er inkludert i disse beregningene. De ekstreme verdiene i hver hale av fordelingen er ofte knyttet til små kommuner med en spesiell aldersfordeling. En del kommuner i Norge har under 1000 innbyggere. De store byene i Norge som Oslo, Bergen, Trondheim og Stavanger ligger alle i nedre del av fordelingen med forsørgelsesrater omkring 1,2 slik vi har beregnet dem. 

Beregningene for 2027 og 2040 viser konsekvensene for forsørgelsesratene av at befolkningen eldes. Her bruker vi de samme aldersspesifikke selvforsørgelsesandelene som i beregningene for 2017, men aldersfordelingen i befolkningen endres. Av tabellen ser vi at fordelingen til forsørgelsesraten får et skift oppover når vi går framover i tid, både fra 2017 til 2027, og fra 2027 til 2040. De beregnede forsørgelsesratene er i gjennomsnitt over alle kommunene 1,6 i både 2017 og 2027 og 1,8 i 2040. I beregning av disse gjennomsnittene er alle kommuner veiet likt siden vi ønsker å sammenlikne kommuner, og det tas dermed ikke hensyn til at noen kommuner har stort folketall relativt til de øvrige kommunene. Tabellen viser også at 95 prosent persentilen øker noe mer enn de lavere persentilene, fra 1,9 i 2017 til 2,3 i 2040. Gitt at det er de samme kommunene som befinner seg i øvre del av fordelingen i alle de tre årene, tyder dette på at kommuner med særskilt høye forsørgelsesrater i 2017 vil få enda høyere forsørgelsesrater i årene som kommer. 

Tabell 2. Fordelingen til forsørgelsesraten på kommunenivå. Persentiler
  5 prosent 25 prosent 50 prosent 75 prosent 95 prosent Gjennomsnitt
2017 1,2 1,4 1,5 1,7 1,9 1,6
2027 1,3 1,5 1,6 1,8 2,1 1,6
2040 1,4 1,6 1,8 1,9 2,3 1,8

 

Av figur 2 ser vi at det er en tendens til at kommuner med lave forsørgelsesrater i 2017 også vil ha relativt lave forsørgelsesrater i 2027 og 2040, mens kommuner med høye rater i 2017 vil ha høye rater i 2027 og 2040, men bildet er ikke entydig. I grafen for 2017 har vi sortert kommunene etter størrelsen på forsørgelsesraten på samme måte som ved beregningen av persentilene. Hver kommune er representert med en observasjon/ett punkt i grafen, og for å gjøre figuren lettere å lese, har vi forbundet alle punktene for et gitt år med en heltrukken linje. I grafene for 2027 og 2040 er alle kommunene ordnet i samme rekkefølge som i beregningene for 2017. Figuren viser dermed (i prinsippet siden det ikke er så lett å identifisere hver enkelt kommune) sammenhengen mellom forsørgelsesraten i 2017 og de tilvarende ratene i hhv. 2027 og 2040. Ser vi på beregningene for 2027 finner vi at de aller fleste kommunene har høyere forsørgelsesrater enn i 2017, men omkring 6 prosent av kommunene har noe lavere forsørgelsesrate.

Går vi over til resultatene for 2040, så ser vi at forsørgelsesratene er steget ytterligere. Nå har nesten alle kommunene høyere forsørgelsesrate enn de hadde i 2017. Vi ser også at det er stor spredning i forsørgelsesratene selv blant kommuner som hadde omtrent lik forsørgelsesrate i 2017. Dette skyldes heterogeniteten i utviklingen i alderssammensetningen i de ulike kommunene. Av figuren kan det også se ut som det er noe større spredning i forsørgelsesraten i 2040 for kommuner som hadde høy forsørgelsesrate i 2017 enn for kommunene med lav forsørgelsesrate i 2017. I gjennomsnitt er forsørgelsesratene i 2040 omkring 13 prosent høyere enn de var i 2017.

Figur 2. Fordelingen til forsørgelsesraten for alle personer på kommunenivå for utvalgte år. Beregninger basert på framskrevne befolkningsdata

2017 2027 2040
1 1.11612 1.21748 1.41678
2 1.12407 1.15098 1.21716
3 1.12468 1.20526 1.28099
4 1.12872 1.17649 1.25336
5 1.14013 1.19014 1.31943
6 1.14035 1.27881 1.47871
7 1.16323 1.1482 1.20711
8 1.17411 1.22018 1.25161
9 1.17447 1.21757 1.29098
10 1.17473 1.2402 1.31969
11 1.17903 1.24286 1.29864
12 1.20354 1.20119 1.35637
13 1.21343 1.29055 1.40475
14 1.21713 1.20631 1.29071
15 1.22602 1.25141 1.31796
16 1.22623 1.30905 1.40555
17 1.23117 1.2761 1.19444
18 1.23236 1.25718 1.35736
19 1.2343 1.23354 1.2867
20 1.23819 1.2489 1.27736
21 1.23832 1.27805 1.436
22 1.24089 1.23706 1.35567
23 1.24091 1.27425 1.42146
24 1.24545 1.35762 1.49211
25 1.24707 1.30965 1.41297
26 1.24779 1.31711 1.41672
27 1.24867 1.24301 1.3092
28 1.25013 1.28983 1.44231
29 1.25453 1.19096 1.33052
30 1.25591 1.33111 1.46268
31 1.26753 1.35341 1.43278
32 1.27023 1.29825 1.3507
33 1.27041 1.25713 1.3569
34 1.27195 1.32989 1.5173
35 1.27668 1.25703 1.27152
36 1.27858 1.32392 1.409
37 1.27987 1.32146 1.44369
38 1.28147 1.31845 1.35737
39 1.28212 1.31678 1.46392
40 1.28734 1.33146 1.41653
41 1.28871 1.5552 1.97185
42 1.29264 1.31942 1.34657
43 1.29657 1.32243 1.32673
44 1.30154 1.31734 1.33587
45 1.3021 1.37334 1.38067
46 1.30334 1.36058 1.44389
47 1.30423 1.36906 1.4757
48 1.30427 1.36326 1.44748
49 1.30606 1.34318 1.36609
50 1.30706 1.35186 1.49168
51 1.30839 1.37966 1.5075
52 1.31062 1.32524 1.4266
53 1.31117 1.40223 1.45354
54 1.31858 1.36806 1.45422
55 1.32059 1.3431 1.35264
56 1.32436 1.39173 1.49908
57 1.32767 1.34038 1.44008
58 1.32818 1.35801 1.45095
59 1.33629 1.35032 1.42135
60 1.33743 1.38407 1.48218
61 1.33797 1.32595 1.38762
62 1.33963 1.57039 1.78153
63 1.34022 1.44583 1.54942
64 1.34305 1.41599 1.53671
65 1.34678 1.42751 1.4418
66 1.34819 1.38455 1.5109
67 1.35215 1.4061 1.46721
68 1.35406 1.41814 1.50375
69 1.35513 1.42723 1.51875
70 1.35728 1.45242 1.5507
71 1.35773 1.41618 1.58437
72 1.35829 1.43035 1.50629
73 1.35888 1.41678 1.50871
74 1.35895 1.33749 1.48865
75 1.35926 1.40288 1.50553
76 1.35956 1.3996 1.47071
77 1.36002 1.43693 1.54434
78 1.36049 1.31098 1.38569
79 1.36353 1.54839 1.60292
80 1.36382 1.48439 1.62141
81 1.3643 1.40089 1.50966
82 1.369 1.40927 1.48441
83 1.37166 1.42583 1.52759
84 1.37344 1.4767 1.53558
85 1.37471 1.40729 1.4696
86 1.3761 1.44857 1.54587
87 1.37626 1.4447 1.53267
88 1.37736 1.48089 1.65026
89 1.3812 1.43095 1.48501
90 1.38157 1.48048 1.62975
91 1.38288 1.43699 1.50624
92 1.38471 1.55369 1.58417
93 1.38492 1.46912 1.63481
94 1.38626 1.50905 1.66159
95 1.38774 1.46071 1.51703
96 1.38842 1.44553 1.56939
97 1.39036 1.50916 1.68509
98 1.391 1.41169 1.44416
99 1.39439 1.48826 1.58229
100 1.39539 1.45577 1.4331
101 1.39645 1.52795 1.67759
102 1.39679 1.52606 1.64459
103 1.3978 1.53531 1.75493
104 1.40013 1.44308 1.42991
105 1.40166 1.46616 1.56252
106 1.40234 1.45737 1.62588
107 1.40413 1.55804 1.78863
108 1.40487 1.35948 1.34894
109 1.40547 1.48143 1.56242
110 1.40565 1.485 1.59213
111 1.40645 1.44947 1.58151
112 1.41429 1.43271 1.47671
113 1.41664 1.47091 1.5891
114 1.41697 1.46685 1.52638
115 1.41759 1.52621 1.52289
116 1.41838 1.51595 1.50368
117 1.41919 1.44043 1.49104
118 1.4203 1.53758 1.66609
119 1.42055 1.49882 1.64542
120 1.42188 1.52212 1.64294
121 1.42214 1.5041 1.60669
122 1.42219 1.5575 1.58163
123 1.42242 1.53173 1.70436
124 1.42775 1.46424 1.5258
125 1.42777 1.52958 1.61294
126 1.4302 1.50195 1.61765
127 1.43265 1.45461 1.51267
128 1.4334 1.50615 1.52566
129 1.43472 1.46412 1.81764
130 1.43548 1.5229 1.75462
131 1.43557 1.51332 1.73297
132 1.43582 1.39347 1.5114
133 1.43698 1.47536 1.5982
134 1.43699 1.47867 1.54886
135 1.43801 1.44736 1.63061
136 1.43952 1.53743 1.63466
137 1.43967 1.45926 1.57046
138 1.44102 1.4816 1.5121
139 1.44166 1.53325 1.61353
140 1.44598 1.44455 1.53218
141 1.44866 1.49998 1.58918
142 1.45059 1.48209 1.57324
143 1.45143 1.55516 1.73596
144 1.45223 1.58649 1.71862
145 1.45238 1.45612 1.55647
146 1.45634 1.53916 1.73544
147 1.45776 1.59683 1.71617
148 1.4629 1.50951 1.68499
149 1.46413 1.584 1.71878
150 1.46432 1.58536 1.66055
151 1.46444 1.50745 1.5983
152 1.46493 1.57222 1.6586
153 1.46511 1.54547 1.65842
154 1.46543 1.53209 1.61617
155 1.46685 1.54725 1.62042
156 1.46699 1.61865 1.68898
157 1.46895 1.51253 1.71079
158 1.46947 1.61318 1.67357
159 1.47076 1.57915 1.76236
160 1.47138 1.58081 1.70549
161 1.4733 1.50407 1.55317
162 1.47601 1.48816 1.60903
163 1.47755 1.55655 1.65631
164 1.47768 1.50995 1.57848
165 1.47783 1.65135 1.62555
166 1.47843 1.53669 1.76941
167 1.48272 1.66153 1.81987
168 1.48324 1.55478 1.68532
169 1.48397 1.55352 1.72196
170 1.48447 1.64603 1.91164
171 1.48537 1.55047 1.69436
172 1.48537 1.66455 1.72456
173 1.48564 1.6949 1.69893
174 1.48574 1.68487 1.87683
175 1.48656 1.64179 1.78662
176 1.48737 1.62314 1.80943
177 1.48879 1.59031 1.68433
178 1.49205 1.59868 1.74382
179 1.49234 1.58356 1.64968
180 1.49241 1.66827 1.84183
181 1.49296 1.56668 1.64082
182 1.49481 1.53449 1.56302
183 1.49577 1.64347 1.65112
184 1.49655 1.51182 1.56728
185 1.49772 1.57918 1.83503
186 1.4998 1.4913 1.69876
187 1.49982 1.55652 1.63615
188 1.50005 1.45385 1.55177
189 1.50118 1.60739 1.78582
190 1.50152 1.60521 1.7084
191 1.50156 1.57692 1.674
192 1.50315 1.58846 1.74604
193 1.50403 1.57191 1.67316
194 1.5075 1.57771 1.63808
195 1.50754 1.49506 1.63068
196 1.50853 1.69336 1.90445
197 1.50886 1.56792 1.64593
198 1.51269 1.6437 1.86223
199 1.51463 1.57429 1.92093
200 1.51651 1.5098 1.5325
201 1.51871 1.5654 1.64609
202 1.51931 1.65755 1.73005
203 1.52055 1.62022 1.80716
204 1.52179 1.63668 1.76307
205 1.52232 1.57953 1.66758
206 1.52303 1.55553 1.8248
207 1.52356 1.57118 1.63321
208 1.52588 1.5593 1.74439
209 1.52595 1.59743 1.77366
210 1.52856 1.62826 1.79536
211 1.52919 1.66369 1.81842
212 1.52988 1.63571 1.75466
213 1.53629 1.70471 1.86091
214 1.53698 1.62206 1.69882
215 1.53812 1.64516 1.76499
216 1.54141 1.70847 1.90009
217 1.54182 1.58916 1.61358
218 1.54604 1.67859 1.73657
219 1.54614 1.67119 1.75006
220 1.54627 1.62197 1.7696
221 1.54749 1.61873 1.75427
222 1.54864 1.59097 1.69315
223 1.54867 1.67565 1.75963
224 1.54996 1.63114 1.64659
225 1.55003 1.63855 1.72808
226 1.55177 1.59089 1.69805
227 1.55221 1.703 1.88183
228 1.55264 1.5886 1.63963
229 1.55453 1.58212 1.68344
230 1.55578 1.58933 1.66063
231 1.55844 1.63309 1.80534
232 1.5597 1.66508 1.82102
233 1.56147 1.6089 1.66494
234 1.56217 1.66564 1.74249
235 1.56306 1.68825 1.75766
236 1.56612 1.62696 1.68632
237 1.56636 1.63936 1.78991
238 1.56894 1.83968 1.9893
239 1.5723 1.6459 1.74808
240 1.57375 1.61833 1.71408
241 1.57446 1.64634 1.72733
242 1.57692 1.6436 1.81698
243 1.57695 1.58524 1.68062
244 1.57744 1.64197 1.77202
245 1.57811 1.69748 1.7557
246 1.57883 1.83716 2.05515
247 1.57956 1.64721 1.76545
248 1.58242 1.68675 1.78664
249 1.58332 1.67377 1.82103
250 1.58349 1.58439 1.63628
251 1.58364 1.77909 1.89395
252 1.58414 1.67754 1.79785
253 1.58617 1.77145 1.8727
254 1.58716 1.68353 1.78186
255 1.58861 1.63406 1.7895
256 1.59034 1.66035 1.83366
257 1.59137 1.68524 1.87537
258 1.59145 1.68323 1.77623
259 1.59158 1.68799 1.8274
260 1.59327 1.70247 1.74173
261 1.59505 1.74199 1.64954
262 1.59544 1.68879 1.84241
263 1.59593 1.66696 1.78931
264 1.5965 1.71133 1.80568
265 1.59938 1.72483 1.89975
266 1.5994 1.86822 2.08845
267 1.59947 1.67661 1.78808
268 1.59969 1.66717 1.91105
269 1.60081 1.71402 1.99636
270 1.60145 1.78179 1.84291
271 1.6016 1.60111 1.6921
272 1.60192 1.56312 1.65702
273 1.60574 1.65175 1.73419
274 1.6075 1.69596 1.7956
275 1.61351 1.67859 1.78713
276 1.61362 1.66191 1.80304
277 1.61546 1.68691 1.8095
278 1.61681 1.70471 1.79228
279 1.6171 1.62656 1.6876
280 1.62011 1.60124 1.8147
281 1.62026 1.71219 1.76271
282 1.62246 1.75511 1.96163
283 1.62331 1.69753 1.82205
284 1.62386 1.77301 1.89218
285 1.62428 1.65964 1.84712
286 1.6253 1.71607 1.84543
287 1.62564 1.62576 1.79185
288 1.62636 1.82559 2.09997
289 1.6267 1.77569 1.92009
290 1.62968 1.72112 1.81606
291 1.63057 1.65332 1.75652
292 1.63149 1.70605 1.85876
293 1.63453 1.72309 1.79916
294 1.63551 1.74857 1.95219
295 1.63813 1.69222 1.81701
296 1.639 1.67136 1.77501
297 1.6403 1.76605 1.93202
298 1.64253 1.74655 1.81376
299 1.64303 1.73107 1.82775
300 1.64449 1.7151 1.83407
301 1.64582 1.71053 1.84953
302 1.65001 1.7024 1.97659
303 1.65282 1.73028 1.84724
304 1.6563 1.77366 1.95488
305 1.65956 1.76444 1.88093
306 1.66182 1.81198 1.80594
307 1.66202 1.73314 1.82466
308 1.66233 1.93417 1.97339
309 1.6635 1.74343 1.93205
310 1.66494 1.71272 1.87053
311 1.67211 1.84369 1.88896
312 1.67323 1.75071 1.86004
313 1.67466 1.76783 1.86518
314 1.67475 1.90116 2.21096
315 1.6757 1.71294 1.90367
316 1.67683 1.73313 1.82577
317 1.6769 1.75604 1.8575
318 1.67811 1.8015 1.95785
319 1.67886 1.89437 2.22948
320 1.67916 1.77037 1.87689
321 1.68429 1.75739 1.81036
322 1.68756 1.75326 1.83107
323 1.68797 1.72555 1.83163
324 1.68828 1.69228 1.77358
325 1.69575 1.85035 1.8973
326 1.69906 1.94555 1.96197
327 1.7052 1.8168 1.94578
328 1.70563 1.88389 1.93586
329 1.708 1.78486 2.02038
330 1.71044 1.91022 1.96403
331 1.71114 1.85415 2.001
332 1.7132 1.93692 2.02121
333 1.71332 1.86819 2.07916
334 1.71438 1.81423 2.0279
335 1.71455 1.87062 1.98008
336 1.71531 1.83135 1.95628
337 1.71597 1.99409 2.14689
338 1.71787 1.74224 1.78425
339 1.71865 1.80002 1.82058
340 1.72061 1.92242 2.15838
341 1.72235 1.86362 1.87976
342 1.72286 1.78672 1.89856
343 1.72297 1.7794 1.89867
344 1.72357 1.79178 1.92195
345 1.72393 1.79562 1.82416
346 1.72422 1.72042 1.86459
347 1.72538 1.94821 1.99763
348 1.72733 1.79585 1.92005
349 1.72856 1.87307 2.0079
350 1.72955 1.86931 1.96587
351 1.73852 1.77717 2.00082
352 1.74064 1.92439 2.13421
353 1.74289 1.81622 1.95132
354 1.74312 1.85982 2.01952
355 1.74372 1.893 2.05121
356 1.74852 1.80759 2.02281
357 1.74991 1.77921 1.90235
358 1.74998 1.89351 2.03569
359 1.75308 1.79851 1.83019
360 1.7581 1.84503 2.02865
361 1.76075 2.04812 2.3536
362 1.76654 1.85602 1.98433
363 1.77994 1.76596 1.77882
364 1.78584 1.90357 2.0785
365 1.7902 1.90108 1.95047
366 1.79098 2.02993 2.20623
367 1.79309 1.95072 2.19264
368 1.79459 1.86673 1.86421
369 1.79601 1.88496 1.70989
370 1.80126 2.03049 2.14088
371 1.80572 1.87686 1.98617
372 1.80786 2.33199 2.24899
373 1.80886 1.90282 2.05944
374 1.81572 1.94633 2.1686
375 1.82171 2.00618 2.1323
376 1.82371 1.90895 2.05033
377 1.82995 1.97413 2.11462
378 1.83136 2.0187 2.31662
379 1.83387 1.906 1.9682
380 1.84066 1.89546 2.03801
381 1.8427 1.92342 1.93048
382 1.84396 1.9504 2.07315
383 1.848 2.10852 2.33227
384 1.85517 1.83367 1.66629
385 1.85779 2.09968 2.04712
386 1.86248 2.10074 2.25464
387 1.86368 2.02275 2.21644
388 1.86461 2.05779 2.12877
389 1.86462 1.91729 2.1227
390 1.86936 1.99154 2.26894
391 1.8766 2.01605 2.08881
392 1.8778 2.00786 2.09863
393 1.87883 2.02665 2.11108
394 1.87948 2.02835 2.20871
395 1.88457 2.09307 2.28685
396 1.89016 2.02535 2.29539
397 1.90262 2.00088 2.09744
398 1.90306 2.00976 2.24185
399 1.90765 2.04997 2.13479
400 1.91006 1.91341 1.95071
401 1.91613 2.12751 2.35686
402 1.91887 2.08697 2.3923
403 1.92063 2.2161 2.33382
404 1.92688 2.04517 2.09288
405 1.9293 2.03407 2.19732
406 1.9309 2.08061 2.3083
407 1.93302 1.92347 2.08161
408 1.94044 2.14404 2.39572
409 1.96673 1.97949 2.01555
410 1.97284 2.04268 2.44779
411 1.99205 2.28843 2.42371
412 1.99945 2.14426 2.22031
413 1.99945 2.11764 2.31537
414 2.01299 2.10285 2.31046
415 2.01687 2.17098 2.36027
416 2.03393 2.10267 2.2658
417 2.04931 2.15627 2.12997
418 2.05412 2.06878 2.05822
419 2.06002 2.34895 2.8117
420 2.06328 2.3244 2.34346
421 2.07013 2.18075 2.2875
422 2.09124 2.37579 2.4818
423 2.10267 2.3005 2.565
424 2.10505 2.20038 2.35835
425 2.12395 2.48155 2.57625
426 2.12891 2.32337 2.52049
427 2.13672 2.31533 2.59483
428 2.1578 2.1316 2.0102

Figur 3 viser den geografiske fordelingen til forsørgelsesraten for årene 2017 og 2040. Vi ser at alle landsdeler har større innslag av kommuner med høye forsørgelsesrater i 2040 enn tilfellet var i 2017. Et interessant trekk ved denne figuren som vi ikke har identifisert tidligere, er at det er stor heterogenitet i forsørgelsesraten selv for kommuner som ligger i nærheten av hverandre.

Figur 3. Den geografiske fordelingen til forsørgelsesraten i 2017 og 2014

KARTweb

Hvis en primært er opptatt av yrkesaktiviteten i den voksne delen av befolkningen, bør barna utelates i beregningen av forsørgelsesraten. I figur 4 har vi gjennomført samme type beregninger som i figur 2, men vi har nå utelatt barna. Forsørgelsesraten synker dermed som følge av at de selvforsørgede personene ikke lenger er antatt å forsørge barna. Figuren viser ellers omtrent samme mønster som i figur 2.

Figur 4. Fordelingen til forsørgelsesraten for personer eldre enn 17 år på kommunenivå for utvalgte år. Beregninger basert på framskrevne befolkningsdata

2017 2027 2040
1 0.54726 0.60984 0.71088
2 0.57426 0.61276 0.67537
3 0.59525 0.64553 0.73354
4 0.61963 0.67696 0.73802
5 0.62392 0.71732 0.83995
6 0.63431 0.68342 0.77238
7 0.6404 0.65975 0.74338
8 0.64642 0.68959 0.74483
9 0.66833 0.74645 0.83879
10 0.6707 0.71265 0.79328
11 0.67503 0.71542 0.79119
12 0.68212 0.75955 0.8379
13 0.68253 0.74353 0.87354
14 0.683 0.72863 0.87197
15 0.68422 0.75208 0.90005
16 0.69534 0.77854 0.91737
17 0.69604 0.75474 0.73908
18 0.69678 0.74258 0.93681
19 0.69685 0.74084 0.8034
20 0.69898 0.77333 0.88027
21 0.70033 0.73081 0.77188
22 0.70061 0.7805 0.85585
23 0.70378 0.74988 0.85307
24 0.71302 0.74757 0.80383
25 0.71317 0.77473 0.81172
26 0.71436 0.77384 0.878
27 0.71932 0.76301 0.84301
28 0.72042 0.74917 0.85355
29 0.72296 0.79061 0.86659
30 0.72353 0.78984 0.84214
31 0.73254 0.79839 0.84146
32 0.73329 0.81826 0.92761
33 0.73578 0.80333 0.8459
34 0.73955 0.80593 0.93898
35 0.74155 0.83721 1.01459
36 0.74649 0.88253 0.95495
37 0.74789 0.82986 0.93794
38 0.76076 0.86427 1.01969
39 0.76103 0.87092 0.99408
40 0.76685 0.83519 0.92923
41 0.76794 0.8356 0.93918
42 0.77125 0.7572 0.82483
43 0.77253 0.80757 0.92412
44 0.77458 0.87017 0.97104
45 0.77616 0.8385 0.90603
46 0.77726 0.84584 0.88937
47 0.77785 0.85162 0.89833
48 0.78026 0.85409 0.97521
49 0.78075 0.82379 0.93751
50 0.78448 0.83629 0.8899
51 0.78461 0.80605 0.88281
52 0.78479 0.88781 0.9199
53 0.79005 0.84837 0.9478
54 0.79174 0.8464 0.96901
55 0.79388 0.85209 0.92892
56 0.79407 0.81887 0.91324
57 0.79471 0.83155 0.89891
58 0.79594 0.86272 0.95948
59 0.79598 0.76456 0.90305
60 0.79613 0.86419 0.96039
61 0.80042 0.84946 0.94486
62 0.80147 0.82525 0.828
63 0.80263 0.96248 1.04344
64 0.80414 0.92881 0.99098
65 0.80575 0.87859 0.95627
66 0.80784 0.94772 0.9911
67 0.81232 0.86013 0.93312
68 0.81417 0.95056 1.04214
69 0.81418 0.87847 0.98837
70 0.816 0.87718 0.9616
71 0.81943 0.87117 0.95529
72 0.81998 0.93757 1.05954
73 0.82279 0.91732 0.94139
74 0.82484 0.90965 1.00087
75 0.82485 0.87088 0.97277
76 0.82628 0.9179 0.93679
77 0.82631 0.93561 1.02428
78 0.82702 0.8148 0.89702
79 0.82745 0.97673 1.13136
80 0.83063 0.86764 0.96652
81 0.83078 0.89705 0.96606
82 0.83339 0.89954 0.98828
83 0.83391 0.85492 0.96482
84 0.83398 0.87557 0.97101
85 0.83538 0.89283 0.9739
86 0.83631 0.84816 0.84296
87 0.83953 0.91269 1.00041
88 0.84004 0.90993 1.00499
89 0.84033 0.92742 1.0402
90 0.84077 0.92843 1.03559
91 0.84647 1.04848 1.23133
92 0.84702 0.94672 1.07094
93 0.85227 1.00892 1.14406
94 0.85282 0.95994 1.09523
95 0.85595 1.0167 1.05776
96 0.85682 0.93489 1.03473
97 0.85897 0.96017 1.03898
98 0.85988 0.84563 0.90619
99 0.86057 0.94116 1.03807
100 0.86221 0.89633 1.00598
101 0.86236 0.93333 1.0078
102 0.86448 0.99055 1.0637
103 0.86534 0.92635 1.02737
104 0.86537 0.89494 0.95914
105 0.86795 0.96762 1.08713
106 0.86915 0.94012 1.01767
107 0.86949 0.93388 1.05908
108 0.87019 1.00884 1.14031
109 0.87363 0.96232 1.05624
110 0.87382 0.92126 1.02803
111 0.87702 0.98521 1.07532
112 0.87779 0.86102 0.9957
113 0.88276 0.92645 1.00078
114 0.88302 0.94551 1.00704
115 0.88349 0.91828 1.0163
116 0.88404 1.04995 1.12
117 0.88499 0.929 1.03486
118 0.88791 1.00618 1.14453
119 0.88839 0.95335 1.07123
120 0.89211 1.06849 1.42347
121 0.89368 0.94966 1.03228
122 0.89435 0.97929 1.14293
123 0.89629 0.98189 1.07546
124 0.89782 0.94692 1.07671
125 0.89883 1.01179 1.14247
126 0.89978 1.0017 1.09557
127 0.90277 0.98453 1.08926
128 0.90947 0.97008 1.04836
129 0.91185 0.98245 1.09712
130 0.91271 1.04578 1.19345
131 0.91299 1.09474 1.17324
132 0.91313 1.06422 1.18802
133 0.91323 1.00367 1.10974
134 0.91383 0.9639 1.01262
135 0.91386 0.99561 1.10046
136 0.91392 1.05194 1.16131
137 0.91456 0.93256 1.07076
138 0.91866 1.01197 1.08344
139 0.92211 0.97658 1.07258
140 0.9238 0.92776 1.00173
141 0.9254 1.04531 1.17442
142 0.93074 1.01633 1.17264
143 0.93131 1.07165 1.13436
144 0.932 1.06983 1.14153
145 0.93261 1.02896 1.10717
146 0.93366 0.97178 1.05754
147 0.93563 0.96371 1.06265
148 0.93685 1.01607 1.09373
149 0.9371 1.01874 1.103
150 0.94263 0.99945 1.08666
151 0.94295 1.10264 1.20731
152 0.94502 1.00279 1.17728
153 0.94552 1.03765 1.18561
154 0.94593 0.99662 1.08869
155 0.94672 1.0124 1.11545
156 0.94854 0.98501 1.03933
157 0.94893 1.05317 1.12312
158 0.94943 1.02622 1.13073
159 0.95005 1.00827 1.12676
160 0.95159 0.98546 1.10344
161 0.95359 1.06855 1.17506
162 0.95375 0.99206 1.09085
163 0.95436 1.09972 1.13328
164 0.95593 1.067 1.13825
165 0.95699 1.00755 1.10051
166 0.95738 1.01762 1.16808
167 0.95814 0.99114 1.04311
168 0.95891 1.09515 1.3041
169 0.95952 1.1031 1.28787
170 0.96448 1.06723 1.18759
171 0.96545 1.02565 1.10619
172 0.96779 1.04745 1.12848
173 0.96815 1.03753 1.11724
174 0.97176 0.99052 1.06075
175 0.97286 1.09328 1.30233
176 0.97428 1.03134 1.05477
177 0.9775 1.09511 1.16079
178 0.97891 1.11573 1.1709
179 0.98108 0.94858 1.04937
180 0.98383 1.08424 1.26449
181 0.98404 1.06697 1.18547
182 0.98646 1.03558 1.15757
183 0.98942 1.09047 1.20348
184 0.99046 1.06534 1.17181
185 0.9905 1.07566 1.15293
186 0.99076 1.08647 1.19015
187 0.99318 1.0372 1.2128
188 0.99477 1.05867 1.19792
189 0.99561 1.07836 1.21858
190 0.99563 1.08022 1.1757
191 0.9957 1.06728 1.15807
192 0.99635 1.0409 1.09411
193 0.99655 1.12462 1.29231
194 0.99708 1.08688 1.29924
195 0.99802 1.10838 1.237
196 0.99873 1.13404 1.28921
197 0.99888 1.07819 1.2009
198 1.00037 1.05498 1.12126
199 1.00247 1.07717 1.24572
200 1.00458 1.16384 1.29646
201 1.00507 1.16593 1.23116
202 1.00658 1.08998 1.2205
203 1.01169 1.07999 1.17561
204 1.01343 1.09088 1.31834
205 1.01359 1.03552 1.08522
206 1.01387 1.23109 1.38977
207 1.01431 1.11017 1.27396
208 1.01633 1.07272 1.20427
209 1.01698 1.11144 1.23094
210 1.01844 1.20684 1.31108
211 1.01863 1.13953 1.29224
212 1.01903 1.09517 1.18508
213 1.0195 1.09675 1.16647
214 1.01988 1.17876 1.31349
215 1.02413 1.02178 1.19296
216 1.0267 1.1154 1.21385
217 1.02717 1.14126 1.24728
218 1.02743 1.22915 1.40426
219 1.02902 1.07378 1.16905
220 1.02932 1.12846 1.2326
221 1.03002 1.13229 1.25678
222 1.03134 1.16157 1.23295
223 1.03144 1.09949 1.19755
224 1.03208 1.05545 1.12825
225 1.03399 1.19958 1.30878
226 1.03407 1.07504 1.20278
227 1.03641 1.05954 1.26992
228 1.03714 1.16129 1.29827
229 1.03775 1.13213 1.29043
230 1.03859 1.15774 1.25378
231 1.03885 1.11633 1.26607
232 1.04086 1.08258 1.14335
233 1.04115 1.16561 1.27398
234 1.04154 1.18028 1.40175
235 1.04341 1.11614 1.24353
236 1.04579 1.14792 1.30902
237 1.0471 1.16348 1.23195
238 1.04956 1.15841 1.28768
239 1.04974 1.19752 1.38503
240 1.05108 1.15454 1.30909
241 1.05169 1.14382 1.23276
242 1.05214 1.1252 1.22267
243 1.05322 1.20059 1.36893
244 1.05527 1.16101 1.2561
245 1.05738 1.23206 1.37891
246 1.05879 1.09293 1.12861
247 1.06212 1.15134 1.28839
248 1.06231 1.18218 1.28031
249 1.06254 1.15094 1.23819
250 1.06323 1.17839 1.25423
251 1.06442 1.17048 1.29756
252 1.06497 1.22175 1.4648
253 1.06508 1.09424 1.11203
254 1.06905 1.15633 1.29761
255 1.0701 1.08258 1.16094
256 1.07094 1.11752 1.21828
257 1.07275 1.16691 1.27182
258 1.07371 1.1748 1.2758
259 1.07377 1.24068 1.42362
260 1.07488 1.16528 1.27377
261 1.07676 1.19711 1.40574
262 1.07819 1.13836 1.28524
263 1.079 1.23733 1.31967
264 1.07994 1.19645 1.33458
265 1.08262 1.29462 1.45193
266 1.08365 1.15823 1.22797
267 1.08521 1.13819 1.13386
268 1.08526 1.14246 1.39595
269 1.08663 1.14547 1.41652
270 1.08795 1.1603 1.28126
271 1.08995 1.22933 1.36544
272 1.0904 1.14526 1.26911
273 1.09123 1.17755 1.3233
274 1.09172 1.32443 1.51828
275 1.09194 1.23639 1.33014
276 1.09232 1.16488 1.27134
277 1.09423 1.20689 1.38211
278 1.09456 1.30085 1.41328
279 1.09507 1.20647 1.19409
280 1.09669 1.17207 1.28201
281 1.09756 1.21704 1.30943
282 1.09785 1.19706 1.29953
283 1.10014 1.16381 1.24002
284 1.10054 1.27482 1.40129
285 1.10231 1.19285 1.29345
286 1.10234 1.12847 1.26046
287 1.10331 1.16439 1.25313
288 1.10349 1.25002 1.36852
289 1.10587 1.21734 1.32322
290 1.10676 1.19422 1.35961
291 1.10936 1.23245 1.36236
292 1.11016 1.12479 1.29604
293 1.11154 1.20358 1.33351
294 1.11187 1.22884 1.40267
295 1.11219 1.18158 1.13668
296 1.11415 1.23133 1.36586
297 1.11421 1.18661 1.28147
298 1.1154 1.22816 1.28141
299 1.11662 1.224 1.323
300 1.11809 1.17472 1.30967
301 1.12164 1.20033 1.30544
302 1.12196 1.4109 1.73205
303 1.12226 1.23239 1.35574
304 1.12305 1.18687 1.30102
305 1.12419 1.1195 1.18764
306 1.12519 1.2293 1.31771
307 1.12714 1.24225 1.3549
308 1.12813 1.31047 1.39231
309 1.12816 1.24562 1.41672
310 1.13421 1.23373 1.37264
311 1.13452 1.28367 1.3519
312 1.13534 1.39817 1.58725
313 1.13806 1.42685 1.52908
314 1.13928 1.18932 1.29477
315 1.13999 1.2116 1.24214
316 1.14084 1.19126 1.2588
317 1.14168 1.25497 1.32457
318 1.14195 1.16244 1.21031
319 1.14511 1.29105 1.44938
320 1.14606 1.16558 1.26458
321 1.1473 1.27578 1.3308
322 1.14822 1.21857 1.28533
323 1.14968 1.23747 1.35385
324 1.15064 1.21467 1.30029
325 1.15234 1.25031 1.33465
326 1.15812 1.19402 1.2451
327 1.15913 1.28818 1.38316
328 1.16052 1.33608 1.39642
329 1.1642 1.30259 1.30533
330 1.16468 1.24254 1.35384
331 1.16564 1.23872 1.35333
332 1.17054 1.20143 1.38255
333 1.17055 1.26552 1.34236
334 1.17304 1.28356 1.40601
335 1.17417 1.28808 1.37326
336 1.17499 1.28294 1.34288
337 1.17576 1.28048 1.33496
338 1.17868 1.33568 1.53424
339 1.18074 1.37477 1.46811
340 1.18203 1.40084 1.47227
341 1.18255 1.27733 1.49149
342 1.19129 1.17743 1.21649
343 1.19385 1.34277 1.4215
344 1.19394 1.18466 1.32252
345 1.19463 1.43495 1.47118
346 1.19637 1.28578 1.39652
347 1.19993 1.27147 1.39143
348 1.20008 1.45997 1.48148
349 1.20347 1.32646 1.4962
350 1.21401 1.45099 1.50908
351 1.2166 1.37017 1.45291
352 1.21967 1.40869 1.58472
353 1.22043 1.28625 1.46601
354 1.22778 1.36442 1.49719
355 1.22972 1.36628 1.49595
356 1.23103 1.27969 1.44948
357 1.23138 1.37053 1.55732
358 1.23306 1.34624 1.47919
359 1.23466 1.33623 1.4882
360 1.24693 1.46682 1.59258
361 1.25782 1.38978 1.51671
362 1.2614 1.30063 1.1842
363 1.26764 1.38827 1.43361
364 1.27026 1.37227 1.544
365 1.27301 1.26633 1.42515
366 1.27463 1.18272 1.07605
367 1.27517 1.298 1.48727
368 1.27719 1.34739 1.45717
369 1.27766 1.45514 1.5277
370 1.2811 1.40204 1.53796
371 1.28138 1.52974 1.77594
372 1.28358 1.35329 1.45112
373 1.28718 1.33349 1.4331
374 1.28913 1.31699 1.3761
375 1.29306 1.40187 1.52347
376 1.29901 1.41918 1.52679
377 1.30404 1.39206 1.55389
378 1.31344 1.4205 1.52572
379 1.31693 1.41957 1.53484
380 1.31702 1.36115 1.5148
381 1.32224 1.43853 1.54569
382 1.32719 1.47441 1.6395
383 1.33048 1.60406 1.71546
384 1.34111 1.55613 1.6863
385 1.34174 1.42025 1.50044
386 1.34262 1.39413 1.53476
387 1.34871 1.42221 1.48434
388 1.34876 1.53198 1.69703
389 1.34901 1.59461 1.7607
390 1.34913 1.45117 1.70533
391 1.3572 1.47593 1.57747
392 1.3612 1.44459 1.62562
393 1.36307 1.56802 1.66743
394 1.36374 1.59578 1.80811
395 1.36633 1.5068 1.52784
396 1.37398 1.51458 1.6941
397 1.37676 1.5146 1.72684
398 1.38102 1.47401 1.54452
399 1.38693 1.56941 1.82274
400 1.39095 1.54654 1.661
401 1.40904 1.5011 1.42978
402 1.41123 1.46891 1.47885
403 1.41229 1.63277 1.82156
404 1.41378 1.65916 1.74095
405 1.41487 1.52373 1.69564
406 1.41853 1.65687 1.57359
407 1.43044 1.57059 1.76572
408 1.43255 1.60323 1.84515
409 1.43426 1.53449 1.68387
410 1.4373 1.44909 1.63057
411 1.44417 1.5935 1.71088
412 1.44967 1.54625 1.54177
413 1.46699 1.60394 1.64265
414 1.4735 1.64417 1.9332
415 1.48574 1.69868 1.89903
416 1.48991 1.50861 1.5066
417 1.49081 1.6618 1.71137
418 1.49927 1.78324 1.84945
419 1.50035 1.58157 1.76073
420 1.53741 1.62255 1.76641
421 1.54706 1.90537 2.01308
422 1.55419 1.80622 1.9315
423 1.57119 1.71446 1.86855
424 1.58381 1.77391 1.77501
425 1.60545 1.78092 2.01319
426 1.64471 1.82333 2.06598
427 1.65151 1.76659 1.89797
428 1.6672 1.91844 2.33274

Avslutning

Vi har sett på hvordan forsørgelsesraten på kommunenivå varierer over tid som følge av endringer i befolkningens alderssammensetting. Beregningene bygger på hovedalternativet i befolkningsframskrivingene til Statistisk sentralbyrå og en antakelse om at de aldersspesifikke selvforsørgelsesandelene er konstante over tid. For å være definert som selvforsørget har vi forutsatt at personen må ha yrkesinntekt større enn to og en halv ganger grunnbeløpet i folketrygden. Vi har dermed sett bort fra at en kan være selvforsørget ved at en har andre typer inntekt så som pensjoner og kapitalinntekter. Ved valg av forutsetninger for befolkningsframskrivingene har vi brukt de alternativene for fruktbarhet, levealder, innenlandsk flytting og innvandring som Statistisk sentralbyrå anser som mest realistiske. Som for de fleste framskrivninger er det imidlertid usikkerhet forbundet med framskrivingene av befolkningen etter alder, særlig når en går ned på så detaljert nivå som kommune. Dette gjelder særlig for små kommuner. Usikkerheten knytter seg i første rekke til innvandring.

Forutsetningen om at de aldersspesifikke selvforsørgelsesandelene er konstante over tid, er åpenbart streng. Selvforsørgelse er nært knyttet til sysselsetting. Sysselsettingen er bestemt som et samspill mellom tilbud av og etterspørsel etter arbeidskraft. Etterspørselen etter arbeidskraft er påvirket av aktivitetsnivået i bedriftene, og konjunktursituasjonen har dermed stor betydning for sysselsetting og selvforsørgelse. Denne er det vanskelig å si noe om i framtiden. Når det gjelder tilbudet av arbeidskraft, vet vi blant annet at befolkningens utdanningsnivå har stor betydning. Høy utdanning assosieres normalt med høy timelønn og høyt arbeidstilbud. Høyt utdannede personer har også ofte større preferanser for å delta i arbeidslivet enn lavt utdannede personer. Økt utdanningsnivå i befolkningen over tid vil dermed kunne føre til økt yrkesdeltakelse og økt grad av selvforsørgelse.          

Argumentet om at økt utdanningsnivå gir økt yrkesaktivitet og økt selvforsørgelse bidrar til at forutsetningen om konstante selvforsørgelsesandeler over tid kan være spesielt problematisk for kvinner. I løpet av de siste tiårene har utdanningsnivået blant kvinner økt betydelig, og det har også yrkesdeltakelsen deres gjort. Dette bidrar til at vi får kohorteffekter i selvforsørgelsesandelene, det vil si at profilene for selvforsørgelse i figur 1 ikke kan tolkes som livsløpsprofiler. Særlig blant eldre kvinner er det dermed grunn til å tro at vi underestimerer andelene som er selvforsørget når vi forutsetter uendrede selvforsørgelsesandeler i framtiden. Dette betyr at vi til en viss grad overestimerer forsørgelsesratene for kvinner. Ideelt sett kunne dette vært tatt hensyn til i beregningene ved at en inkluderte utdanningsnivå ved estimering av logit-modellen for selvforsørgelse. For å kunne gjøre prediksjoner basert på en slik modell måtte befolkningen vært framskrevet ikke bare etter alder, men også etter utdanningsnivå. Denne analysen har ikke hatt tilgang til slike data. 

Et viktig funn i analysen er at det er store forskjeller i forsørgelsesraten for ulike kommuner. En del kommuner som ligger bra an i dag, kan oppleve betydelig forverring av forsørgelsesraten i framtiden som følge av en ugunstig utvikling i alderssammensetningen til befolkningen. Vi finner også at kommuner som ligger dårlig an i dag, kan oppleve ytterligere forverring i framtiden. Samtidig er det kommuner som både i dag og i framtiden vil ha relativt lave forsørgelsesrater.

Årsakene til den store variasjonen i forsørgelsesratene og utviklingen i disse har vi ikke hatt anledning til å gå nærmere inn på i denne artikkelen. Generelt vet vi imidlertid at unge personer i yrkesaktiv alder flytter mer enn eldre personer, og at det er en tendens til at de unge flytter til mer sentrale strøk (økt bostedssentralisering). Isolert sett bidrar dette til økte forsørgelsesrater i distriktene og reduserte forsørgelsesrater i mer sentrale strøk. Samtidig trekker økt levealder blant eldre i retning av økte forsørgelsesrater, og dette vil kunne forsterke effektene på forsørgelsesraten av bostedssentraliseringen blant de unge. Uansett årsak tilsier den store spredningen i forsørgelsesraten at det er viktig at kommunene ikke baserer planleggingen sin på nasjonale mønstre i befolkningsutvikling og forsørgelsesrater. 

Referanser

Blom, S. (2014): Sysselsetting og økonomiske overføringer blant sju ankomstkohorter av innvandrere observert i perioden 1993−2010, Rapporter 2014/38, Statistisk sentralbyrå.

Bratsberg, B., Røed, K. & Raaum, O. (2010). When minority labor migrants meet the welfare state. Journal of Labor Economics, 28(3), 633-676.

Bratsberg, B., Røed, K. & Raaum, O. (2011). Yrkesdeltaking på lang sikt blant ulike innvandrergrupper i Norge (Rapport 1/2011). Oslo: Stiftelsen Frischsenteret for samfunnsøkonomisk forskning.

Bratsberg, B., Raaum, O. & Røed, K. (2016). Flyktninger på det norske arbeidsmarkedet, Søkelys på arbeidslivet, 33(3), 185-207.  

Holmøy, E. og B. Strøm (2012): Makroøkonomi og offentlige finanser i ulike scenarier for innvandring, Rapporter 15/2012, SSB.

Holmøy, E. og B. Strøm (2017): Betydningen for demografi og makroøkonomi av innvandring mot 2100. Kommer i serien Rapporter fra SSB.

Kornstad, T. (2016): Innvandrere med flyktningebakgrunn som kom til Norge i 2000. Samfunnsspeilet 4/2016, s. 48-53, Statistisk sentralbyrå.

Kornstad; T., T. Skjerpen og K. Telle (2016): Selvforsørgelse etter botid blant ikke-nordiske innvandrere. Økonomiske analyser 4/2016, s. 37-47, Statistisk sentralbyrå.

Leknes, S., A. Syse og M. Tønnessen (2016): Befolkningsframskrivningene 2016. Dokumentasjon av modellene BEFINN og BEFREG. Notater 2016/14, Statistisk sentralbyrå.

Rogne, A. F., og M. Tønnessen (2014): Hvor godt treffer befolkningsframskrivingene for kommunene? Økonomiske analyser 4/2014, Statistisk sentralbyrå. https://www.ssb.no/befolkning/artikler-og-publikasjoner/hvor-godt-treffer-befolkningsframskrivingene-for-kommunene.

Statistisk sentralbyrå (2015): Økonomisk utsyn over året 2014. Økonomiske analyser 1/2015, Statistisk sentralbyrå. https://www.ssb.no/arbeid-og-lonn/artikler-og-publikasjoner/_attachment/221178?_ts=14c2bce32e0.

TBSK (2016): Rapport fra Det tekniske beregnings- og statistikkutvalg for kommunesektoren.

Tønnessen, M., S. Leknes og A. Syse (2016): Befolkningsframskrivinger 2016-2100: Hovedresultater. Økonomiske analyser 3/2016, Statistisk sentralbyrå. https://www.ssb.no/befolkning/artikler-og-publikasjoner/_attachment/270392?_ts=1556d680ad8.


 

 [1]Denne artikkelen er finansiert av Helse- og omsorgsdepartementet (HOD), via prosjektet «Framtidens eldre i et regionalt perspektiv». Takk til Erling Holmøy, Jørgen Modalsli og Astri Syse for mange gode kommentarer til et tidligere utkast. Takk til Astri Syse som har laget det geografiske kartet.  

[2] Grunnen til at vi ikke bruker nøyaktig den samme satsen her er at satsene som ble brukt i de to ovennevnte artiklene varierte over tid målt som andel av grunnbeløpet i folketrygden.

Kontakt