Myndighetsgemensam mikrosimuleringsmodell. En inventering av myndigheters intresse för och behov av individbaserade mikrosimuleringsmodeller

Transkript

1 Myndighetsgemensam mikrosimuleringsmodell En inventering av myndigheters intresse för och behov av individbaserade mikrosimuleringsmodeller

2 Citera gärna Smittskyddsinstitutets rapporter, men glöm inte att uppge källan. Bilder, fotografier och illustrationer är skyddade av upphovsrätten. Det innebär att du måste ha upphovsmannens tillstånd för att använda dem. Utgiven av: Smittskyddsinstitutet Solna. Tel: , fax: Artikelnummer:

3 Myndighetsgemensam mikrosimuleringsmodell En inventering av myndigheters intresse för och behov av individbaserade mikrosimuleringsmodeller

4 Förord I Sverige har vi ovanligt god tillgång på statistiska individdata av hög kvalitet, så kallade mikrodata. Vid Smittskyddsinstitutet (SMI) används mikrosimulering som en metod för att undersöka hur effektiva olika motåtgärder är mot smittsamma sjukdomar. Eftersom stora resurser krävs för att bygga upp, underhålla och uppdatera modeller av detta slag undersökte vi förutsättningarna för en myndighetsgemensam mikrosimuleringsmodell. Resultaten visade att myndigheterna är intresserade av mikrodata och mikrosimuleringsmodeller. Vi förslår därför en vidare undersökning av utvecklingen av en myndighetsgemensam mikrosimuleringsmodell som stödjer myndigheternas användande av mikrodata i sina analyser. Rapporten innehåller först en beskrivning av mikrosimuleringsmodeller och dess användning i Sverige. Därefter presenteras de frågorna som ställdes i enkäten. Slutligen presenteras resultaten tillsammans med de slutsatser vi dragit. Rapporten riktar sig till personer som på olika sätt arbetar med analys och framtidsprognoser inom myndigheter eller som är intresserade av hur data från nationella register kan användas som beslutsunderlag inom myndigheter. Arbetet med rapporten är en del av ett forskningsprojekt finansierat av Myndigheten för samhällsskydd och beredskap (MSB). Rapporten har sammanställts av Therese Falén och Lisa Brouwers vid SMI. Thomas Tegenfeldt Avdelningschef Avdelningen för analys och prevention, Smittskyddsinstitutet

5 Innehåll Förord... 4 Innehåll... 5 Sammanfattning... 6 Inledning... 7 Bakgrund... 8 Mikrosimulering vid SMI... 8 Mikrosimulering vid andra myndigheter... 9 Mikrodata som stöd för analys... 9 Mål och syfte Avgränsningar Material och metod Resultat Kunskaper och erfarenheter Användningsområde Implementering Sammanfattande kommentarer från respondenterna Bortfall Slutsats Referenser Bilaga 1. Informationsblad Bilaga 2. Webbaserad enkät... 22

6 Sammanfattning Sveriges unikt goda tillgång på mikrodata gör det möjligt att representera individer var och en för sig och simulera effekten av policyförändringar. Denna typ av modeller kallas mikrosimuleringsmodeller, och används vid olika svenska myndigheter för att analysera effekten av förändringar inom skatte- och bidragssystemen. Även andra typer av prognoser utförs med mikrosimuleringsmodeller, till exempel använder Smittskyddsinstitutet (SMI) en sådan modell för att undersöka olika motåtgärder mot smittsamma sjukdomar. Att bygga upp och underhålla en mikrosimuleringsmodell är resurskrävande, både när det gäller pengar och kompetens. Det talar för att flera användare ska dela kostnaderna och nyttan. För att undersöka behovet av och intresset för en myndighetsgemensam mikrosimuleringsmodell har SMI under 2011 skickat ut en enkät till nationella och regionala myndigheter. Undersökningen gjordes inom ramen för ett forskningsprojekt finansierat av Myndigheten för samhällsskydd och beredskap (MSB). Analysen av svaren visar att drygt hälften av de tillfrågade såg nyttan med en sådan modell. I ett steg mot mer evidensbaserad myndighetsutövning föreslår vi att frågan om en myndighetsgemensam mikrosimuleringsmodell utreds noggrant, och att utredningen innefattar finansiering, placering och drift. Särskilt fokus måste också läggas på att utreda juridiska frågor om lagring och åtkomst av mikrodata. Detta är ett flerårigt arbete som kräver en tvärvetenskaplig grupp där både myndigheter och forskare bör ingå. 6

7 Inledning Enligt smittskyddslagen har Smittskyddsinstitutet ansvar för att följa och analysera det epidemiologiska läget nationellt och internationellt samt föreslå åtgärder för att landets smittskydd skall fungera effektivt (SFS 1004:168). En mer evidensbaserad politik och myndighetsutövning eftersträvas i allt högre grad, och innebär att beslut och policyer både skall vara vetenskapligt förankrade och baseras på erfarenheter. Som ett steg i denna strävan bör de data vi har i våra nationella register användas i högre grad. Som ett steg i den riktningen använder Smittskyddsinstitutet (SMI) olika datorstödda program i analysarbetet. Dessa program kan delas in i två kategorier: övervakningsprogram och simuleringsmodeller. Övervakningsprogram samlar in och sammanställer data från olika källor för att mäta den aktuella graden av sjukdomsförekomst i samhället, medan simuleringsprogram används för att göra framtidsprognoser. Simuleringsmodellen Mikrosim är en individbaserad modell som tagits fram vid SMI, och som använts sedan 2004 för att modellera influensa och smittkoppor med och utan olika motåtgärder [1]. Utifrån SMI:s erfarenhet av individbaserade simuleringsmodeller frågade vi oss om denna typ av simuleringsmodeller skulle kunna vara användbara även för övriga myndigheter som samordnas av MSB. Eftersom stora resurser krävs för att bygga upp, underhålla och uppdatera modeller av detta slag ville vi undersöka intresset för individbaserade modeller bland andra nationella och regionala myndigheter. Detta har vi gjort med en kvantitativ undersökning. 7

8 Bakgrund Allmänt om mikrosimuleringsmodeller Mikrosimuleringsmodeller utvecklades under 50-talet i USA som en metod för att utforska socialpolitiska frågor genom att simulera förändringseffekten för beslutsfattare i frågor om skatter och transfereringar (bidrag). Sedan 80-talet har modellerna även börjat tillämpas för hälsopolitiska frågeställningar [2]. Modellerna är datoriserade och bygger på individdata. Modellpopulationen kan utgöras av ett statistiskt urval av befolkningen bestående av några hundra tusen individer eller av ett lands hela befolkning. Det som utmärker en mikrosimuleringsmodell är att alla individer representeras explicit i modellen, till skillnad från modeller där individerna representeras i aggregerad form, sammanslagna i grupper utifrån till exempel ålder och kön. Modeller av detta slag kräver data på individnivå, så kallade mikrodata [1]. I Sverige har vi internationellt sett ovanligt god tillgång på statistiska grunddata. Detta beror på att Sverige har världens äldsta statistiska befolkningsregister som är baserat på ett unikt folkbokföringssystem, i kombination med att det svenska samhället och den svenska förvaltningen är uppbyggt kring välutformade administrativa system som är datoriserade och anpassade för att kunna användas som källa för officiell statistik [3]. Svenska mikrosimuleringsmodeller använder mikrodata från SCB:s olika officiella register. Uppgifterna länkas samman via individernas personnummer för att få en rik representation av individerna. När länkningen är klar ersätts individernas personnummer med ett löpnummer för att förhindra identifiering [4]. Mikrosimulering vid SMI Epidemiologisk modellering har en lång tradition, och användandet av modeller har historiskt varit avgörande för förståelsen av epidemiologi. Det gäller framför allt konceptet flockimmunitet och därmed utformningen av effektiva vaccinationsprogram. Utvecklingen av Smittskyddsinstitutets mikrosimuleringsmodell startade Målet var att skapa ett verktyg för att testa effekter av interventioner som exempelvis massvaccinering, genom att ta hänsyn till kontaktstrukturen i befolkningen. Modellen Mikrosim utformades initialt i syfte att simulera smittkoppor, men modifierades 2006 för att även stödja simulering av influensa. Modellen användes bland annat under utbrottet av den pandemiska influensan A(H1N1) 2009 och 2010 [1]. 8

9 Mikrosimulering vid andra myndigheter I Sverige finns i dag fem till tio större mikrosimuleringsmodeller i drift, där FASIT 1 och SESIM är två välkända exempel. Båda används vid Regeringskansliet och får här belysa de två olika typerna av mikrosimuleringsmodeller som finns: statiska och dynamiska [5]. FASIT har utvecklats av SCB tillsammans med Finansdepartementet. Det är en modell som används framför allt av Finans- och Socialdepartementet och de olika fackförbunden för att analysera effekterna av förändringar i skatte- och bidragssystemen. FASIT är en statisk modell vilket innebär att den endast beräknar direkta effekter av en systemförändring, och därmed inte fångar upp de dynamiska effekterna som kan uppstå till följd av en reform. Modellen används löpande för att beräkna fördelnings- eller budgeteffekter av olika reformförslag [6]. SESIM har utvecklats av Finansdepartementet. Det är en dynamisk mikrosimuleringsmodell i vilken modellpopulationens egenskaper uppdateras årligen. Modellen möjliggör analyser av de dynamiska effekterna av olika reformer. Nyligen har modellen använts vid Socialdepartementet för att analysera det framtida behovet av vård och omsorg hos den åldrande befolkningen, och nu används den för att undersöka pensionssystemets stabilitet [5]. Utöver dessa exempel kan mikrosimuleringsmodeller även användas i samhällsplaneringssyfte på kommunal, regional eller nationell nivå, när det gäller infrastruktur (exempelvis godstrafik), beredskapsfrågor (exempelvis evakueringsplanering) och mobilitet (resmönster, flyttströmmar och turism). I de fall där man intresserar sig för utfallet på individnivå och inte enbart på en aggregerad nivå kan individbaserade modeller vara användbara [7]. Mikrodata som stöd för analys Användning av mikrodata är ett steg i strävan mot en mer evidensbaserad politik, där data i våra olika hälsoregister och andra register kan ge oss ny kunskap. Det finns olika användningsområden för mikrodata. Data kan användas direkt i statistiska analyser där syftet är att undersöka situationen i dag eller den historiska utvecklingen. Mikrodata kan också användas som indata i simuleringsmodeller för att iscensätta möjliga utvecklingar i frågor där individens egenskaper och beteende påverkar utvecklingen. 1 Fördelningsanalytiskt statistiksystem för inkomster och transfereringar (FASIT) 9

10 Mål och syfte Målet med studien är att inventera intresset för och behovet av individbaserade analyser och simuleringar hos olika myndigheter. Syftet är att klargöra förutsättningarna för en framtida myndighetsgemensam mikrosimuleringsmodell. Avgränsningar Studien har avgränsats till att inkludera de myndigheter som har ett särskilt ansvar inom den nationella krisberedskapen och samverkar med MSB. I undersökningen inventeras endast intresset bland myndigheterna. Däremot ingår inga konkreta och detaljerade behovsanalyser eller juridiska och ekonomiska förutsättningar för att uppföra en modell. 10

11 Material och metod Målgruppen för denna studie var alla myndigheter som samordnas av MSB samt smittskyddsenheterna. Fjorton myndigheter inbjöds att delta i studien: Socialstyrelsen, Statens veterinärmedicinska anstalt, länsstyrelserna, Jordbruksverket, vattenmyndigheterna, Livsmedelsverket, Svenska kraftnät, Kustbevakningen och Trafikverket. Enkäten skickades även till Sveriges Kommuner och Landsting (SKL) samt 21 smittskyddsenheter. För att hitta kontaktpersoner vid myndigheterna gjorde vi först en telefonundersökning där vi samlade in kontaktinformation till personer som arbetar med analys och statistik. I vissa fall hämtade vi namn på personer direkt från myndighetens webbplats. Dessa personer fick sedan ett mejl med ett informationsblad om individanpassade simuleringsmodeller (se bilaga 1), samt en länk till en webbaserad enkät (se bilaga 2). I mejlet uppmanades även personerna att vidarebefordra mejlet till kollegor på myndigheten som kunde ha intresse av att svara på undersökningen. Vi valde att skicka ut en webbaserad enkät i stället för att skicka ut en pappersenkät med posten. Syftet var att underlätta för respondenterna och därmed möjliggöra en högre svarsfrekvens. Totalt skickades mejlet ut till 64 kontaktpersoner. Vi undersökte inte möjligheterna att ytterligare vidarebefordra mejlet inom myndigheterna. Den webbaserade enkäten uppfördes och utfördes i Alstra-Survey generator, där även svaren sammanställdes. Vidare analyser som korstabulering samt övriga sammanställningar har gjorts i Excel. Två olika rapportsammanställningar gjordes utifrån Alstra-survey generator, där den ena innehöll alla personer som öppnat enkäten, totalt 69 stycken. Den andra innehöll de personer som fullföljt enkäten, totalt 58 respondenter. Vi har valt att presentera svaren från dem som fullföljt enkäten i den här rapporten. Under rubriken Bortfall diskuterar vi resultaten från båda grupperna. Efter en vecka gick en mejlpåminnelse ut till alla personer utom dem som tillhörde en myndighet som redan hade svarat. Enkäten delades upp i följande tre områden: Kunskaper och erfarenheter. De första två frågorna handlade om respondentens kännedom om individanpassade simuleringsmodeller. Användningsområde. Här ställdes tre frågor. En undersökte vilka typer av analyser respondenten hade utfört tidigare. Den andra undersökte om respondenten såg något användningsområde inom sitt yrke för individdata. Den tredje frågan undersökte om respondenten trodde att det fanns ett övrigt intresse av denna typ av modeller på myndigheten. Implementering. De två sista frågorna berörde respondentens eventuella önskemål kring en mikrosimuleringsmodell. 11

12 Respondenterna fick även besvara vilken myndighet de representerade, samt uppge sin tjänstetitel. Enkäten var anonym och ingen av frågorna krävde ett svar av respondenten. 12

13 Resultat Totalt fullföljde 58 respondenter hela enkäten. De deltagande myndigheterna på nationell nivå var Socialstyrelsen, Statens veterinärmedicinska anstalt (SVA), Jordbruksverket (SJV), Livsmedelsverket (SLV), Trafikverket, Energimyndigheten, Transportstyrelsen och Kustbevakningen. På regional myndighetsnivå deltog vissa landsting, länsstyrelser och smittskyddsenheter samt Sveriges kommuner och landsting (SKL). Inte alla inbjudna myndigheter valde att fullfölja enkäten. Bredden av tjänstetitlar var stor bland svaren. Respondenter som svarade på hela enkäten återfanns inom följande kategorier: chefer, direktörer, analytiker, statistiker, samordnare, handläggare, sjuksköterskor, läkare, epidemiologer och funktionsansvariga. 1. Kunskaper och erfarenheter Fråga 3. Hur stor erfarenhet har du av individbaserade simuleringsmodeller? Antal Procent Ingen erfarenhet % Liten erfarenhet % Medelstor erfarenhet 0 0 % Stor erfarenhet 1 2 % Mycket stor erfarenhet 0 0 % Totalt % Frågan om tidigare erfarenheter av individbaserade simuleringsmodeller visade att en övervägande mängd, 68 procent, inte hade någon erfarenhet. Liten erfarenhet sade sig 30 procent ha, medan endast 2 procent, motsvarande en person, hade stor erfarenhet. Fråga 4. Har du använt individbaserade simuleringsmodeller tidigare? Antal Procent Ja 7 14 % Nej % Vet ej 1 2 % Totalt % 13

14 Antalet respondenter som hade använt individbaserade simuleringsmodeller tidigare var 14 procent. Endast en person visste inte om den använt modellerna tidigare. Samtliga personer som svarat nej på frågan om tidigare användning av individbaserade simuleringsmodeller, svarade också att de heller inte haft någon tidigare erfarenhet av dessa. De personer som svarat att de hade använt individbaserade simuleringsmodeller tidigare, ansåg sig ha liten, medelstor eller stor erfarenhet av simuleringsmodellerna. De respondenter som tidigare hade använt individbaserade simuleringsmodeller, hade gjort följande analyser: trafikanalyser, enskilda djur i populationer, smittspridning, kostnadsberäkningar och verksamhetsuppföljning. Användning av FASIT förekom också bland fritextsvaren. 2. Användningsområde Fråga 6. Använder du individdata/mikrodata i ditt analysarbete? Antal Procent Ja % Nej % Vet ej 1 2 % Totalt % Nästan hälften av respondenterna använde mikrodata i sitt analysarbete. Fråga 7. Ser du något användningsområde inom ditt yrke där du skulle ha behov av individdata/mikrodata (exempelvis analyser på familje-/hushållsnivå)? Antal Procent Ja % Nej % Vet ej 7 14 % Totalt % Det upplevda behovet av att kunna utföra analyser på mikrodata var övervägande stort; 63 procent ansåg att de hade ett sådant behov inom sitt yrke medan 22 procent svarade att de inte hade något behov. 14

15 Det var 17 procent som inte använde analysverktyget, men som ändå såg ett behov av det inom sitt yrke. 3. Implementering Fråga 8. Har du något intresse av att individbaserade simuleringsmodeller finns tillgängligt vid din myndighet? Antal Procent Ja % Nej 6 12 % Vet ej % Total % Av respondenterna uppgav 38 procent att de hade intresse av att mikrosimuleringsmodeller finns tillgängligt vid myndigheten. Fråga 9. Tror du att det i övrigt finns ett intresse för individbaserade simuleringar vid din myndighet? Antal Procent Ja % Nej 2 4 % Vet ej % Total % På frågan angående om man trodde att det fanns ett övrigt intresse vid myndigheten, svarade 50 procent ja och 46 procent visste inte. Vid korstabulering av fråga åtta och nio var det 24 procent som dels hade ett eget intresse, men som också trodde det fanns ett övrigt intresse av att individbaserade simuleringsmodeller fanns vid myndigheten. Det var endast två personer som inte hade eget intresse och som inte trodde att det fanns ett övrigt intresse vid myndigheten. Sammanfattande kommentarer från respondenterna Bland slutkommentarerna i enkäten framkom att flera respondenter hade en positiv inställning till undersökningen. De ansåg att undersökningen inventerar en angelägen fråga och uttryckte ett behov av att skapa bättre underlag för beslut. Flera uttryckte även en önskan om att få mer information om området. 15

16 Brist på resurser, information och kunskap hindrade några respondenter att ta ställning till om det fanns behov av modellerna i studien. Det fanns även respondenter som nämnde att de redan hade en tillräcklig tillgång till analysverktyg och programvaror för att täcka in de analyser som de utförde i dag. En respondent ansåg att det inte fanns behov av individbaserade simuleringsmodeller på regional nivå, utan att behoven snarare verkade finnas på nationell nivå. Bland kommentarerna framkom att enkäten borde ha skickats till andra enheter inom respondentens myndighet, där man trodde att det kunde finnas behov. Flera respondenter uppgav andra myndigheter och kontaktpersoner som kunde ha intresse för denna typ av analysverktyg. Dessa kontaktpersoner har noterats för eventuella framtida kontakter. 16

17 Bortfall Enkäten skickades till 64 personer med en uppmaning till respondenterna att vidarebefordra mejlet till ytterligare kollegor. Som en följd av detta går det inte att fastställa storleken på urvalet i studien, och därmed går det inte heller att göra en bortfallsanalys. Trots detta kan vi se att alla nationella myndigheter utom två besvarade enkäten. Vi gjorde två rapportsammanställningar. Den ena redovisade resultatet från de respondenter som fullföljde enkäten. Totalt innefattade sammanställningen 58 svar. Den andra omfattade de respondenter som öppnat enkäten. Den innehöll 69 respondenter totalt. När vi analyserar den enkätrapport där respondenter gått in och börjat svara men inte slutfört enkäten, får vi viss kunskap om bortfallet. Det går exempelvis att se att flera personer som först svarat på de första sex frågorna sedan hoppat av enkäten efter fråga sex: Använder du individdata/mikrodata i ditt analysarbete? Detta kan tyda på att personer som har avbrutit enkäten inte heller har så stort intresse eller så stor kännedom om modellerna. Det är viktigt att det framgår att vi i förhand gjorde en kontaktlista över de personer som deltog i studien, vilket innebär att vi var medvetna om att vi riktat undersökningen till personer som jobbade inom området. Detta ser vi därför snarare som en bekräftelse på att studien hittade rätt personer som kan ha haft mer förkunskaper om området än de som avbröt enkäten. 17

18 Slutsats I undersökningen framgår att trots den låga användningen av mikrosimuleringsmodeller, ansåg sig över hälften av respondenterna behöva mikrodata inom sitt yrke. Det var cirka hälften av respondenterna som i dag använde sig av mikrodata. Flera respondenter såg ett behov av att mikrosimuleringsmodeller finns vid deras myndighet, men använde sig inte av mikrodata i dag. En implementering av dessa verktyg skulle kunna bidra till en högre användning av de data som finns i våra nationella register. I strävan efter ökad effektivitet och en mer evidensbaserad myndighetsutövning bör vi därför beakta intresset bland respondenterna. Flera respondenter ansåg att undersökningen var angelägen och lämnade positiv återkoppling på den. Det framkom däremot att det fanns en brist på kunskap och ett behov av information. Om man ska implementera en myndighetsgemensam simuleringsmodell, finns det alltså behov av information och utbildning genom till exempel föreläsningar och diskussioner med berörda myndigheter. Sammanfattningsvis visar undersökningen att myndigheterna är intresserade av mikrodata och mikrosimuleringsmodeller, vilket tyder på goda förutsättningar för att skapa en myndighetsgemensam simuleringsmodell. Vi förslår därför en vidare undersökning av utvecklingen av en myndighetsgemensam mikrosimuleringsmodell som stödjer myndigheternas användande av mikrodata i sina analyser. För att möjliggöra detta krävs en vidare behovsanalys från de intresserade myndigheterna. Som Socialstyrelsen redan har diskuterat i en tidigare studie (om händelsestyrda modeller), krävs vissa förutsättningar för att inrätta myndighetsgemensamma modeller [8]. De noterar att juridiska hinder och ekonomiska förutsättningar behöver diskuteras för att möjliggöra en passande simuleringsmiljö för alla involverade myndigheter. Det fortsatta arbetet kommer vara flerårigt och kräver en tvärvetenskaplig grupp bestående av forskare och myndigheter i en stabil organisation. 18

19 Referenser 1. Brouwers L, Cakici B, Camitz M, Tegnell A, Boman M. Economic consequences to society of pandemic H1N1 influenza 2009 preliminary results for Sweden. (Elektronisk) Euro Surveill Tillgänglig: Feuer EJ, Rutter CM, Zaslavsky AM. Dynamic microsimulation models for health outcomes: a review. Med Decision Making Jan-Feb; 31(1): Sundgren B. Ökad tillgänglighet till Sveriges officiella statistik. (SOU 1996:96) 4. Brouwers L, Boman M, Camtz M, Mäkilä K, Tegnell A. Micro-simulation of a smallpox outbreak using official register data. Euro Survell. 2010:15(35) 5. Regeringskansliet. (Elektronisk) Bilaga till Långtidsutredningen Tillgänglig: Mikrosimuleringsmodellen FASIT Statistiska centralbyrån (Elektronisk) Tillgänglig: aspx What is microsimulation. International Microsimulation Association. (Elektronisk) Tillgänglig: Socialstyrelsen. Verktyg för händelsebaserade analyser - Ett uppdrag i Socialstyrelsens regleringsbrev

20 Bilaga 1. Informationsblad MYNDIGHETERS BEHOV AV INDIVIDBASERADE MODELLER Vi undersöker intresset för samt erfarenheterna och behovet av individbaserade simuleringsmodeller. Sådana modeller används i dag för att till exempel analysera effekterna av förändringar i skatte- och bidragssystemen och simulera smittspridning mellan människor. Det krävs stora resurser för att enskilda myndigheter skall kunna bygga upp, underhålla och uppdatera modeller av detta slag. Vi kartlägger därför behovet av och intresset för en eventuell framtida gemensam lösning. Vi skickar ut detta informationsblad samt en webbaserad enkät som vi vänligen ber er läsa och svara på. Att ni visar intresse binder er inte till fortsatt medverkan. Resultaten av undersökningen kommer att presenteras i en rapport som skickas ut till samtliga respondenter. Ni är välkomna att kontakta oss vid frågor eller för att föra en vidare diskussion. DATA Individbaserade simuleringsmodeller, som även kallas mikrosimuleringsmodeller, bygger på anonymiserade persondata över individer bosatta i Sverige. Data hämtas från SCB:s olika officiella register. Sverige har ovanligt god tillgång till statistiska grunddata, så kallade mikrodata, tack vare våra personnummer. Vidare är den svenska förvaltningen uppbyggd kring datoriserade administrativa system som genererar data till officiella statistiska register. I allt högre grad eftersträvas en evidensbaserad politik; beslut och policyer skall både vara vetenskapligt förankrade och baseras på erfarenheter. Som ett steg i denna strävan bör de data vi har i våra nationella register nyttjas i högre grad. ANALYSER PÅ INDIVIDNIVÅ När man utformar nya interventioner och policyer, eller förändrar befintliga, är det vanligt att använda modeller som simulerar den förväntade effekten. Till detta används antingen statiska modeller, som ger en ögonblicksbild av förändringen, eller dynamiska modeller, som simulerar förloppet under en längre tidperiod. Genom att basera modellerna på mikrodata och simulera modellindividerna en och en, är det möjligt att analysera effekten av förändringen från olika perspektiv. Det kan till exempel vara hur ensamstående kvinnor, de som i glesbygd eller lågutbildade personer påverkas av förändringen. Dynamiska mikrosimuleringsmodeller gör det möjligt att låta individens historik och egenskaper påverka utfallet, exempelvis för beslut om pension eller val av utbildning. Om grunddata innehåller geografisk information och uppgifter om familjerelationer kan sociala kontaktnät representeras i modellen. 20

21 EXEMPEL PÅ INDIVIDBASERADE MODELLER FASIT och SESIM är två modeller som används bland annat vid Regeringskansliet. FASIT är en statisk simuleringsmodell som används av Social- och Finansdepartementet samt de olika fackförbunden för att analysera effekterna av förändringar i skatte- och bidragssystemen. SESIM är en dynamisk modell som används för att analysera de dynamiska effekterna av olika reformer, samt nyligen för att analysera det framtida behovet av vård och omsorg hos en åldrande befolkning. Vid SMI finns Mikrosim, en totalbefolkningsmodell i vilken det sociala nätverket representeras. Mikrosim används för att simulera smittspridning mellan människor och simulera effekten av olika motåtgärder. Modellen har använts i simuleringsstudier om smittkoppor och pandemisk influensa. Utöver dessa exempel kan mikrosimuleringsmodeller även användas i samhällsplaneringssyfte på kommunal, regional eller nationell nivå, när det gäller infrastruktur (exempelvis godstrafik), beredskapsfrågor (exempelvis evakueringsplanering) och mobilitet (resmönster, flyttströmmar och turism). I de fall där man intresserar sig för utfallet på individnivå och inte enbart på en aggregerad nivå kan individbaserade modeller vara användbara. Projektet är ett samarbete mellan Myndigheten för samhällsskydd och beredskap (MSB) och Smittskyddsinstitutet (SMI). Projektansvarig Lisa Brouwers: lisa.brouwers@smi.se Tfn: Projekthandläggare Therese Falén: therese.falen@smi.se Tfn:

22 Bilaga 2. Webbaserad enkät Vilken myndighet arbetar du på? Socialstyrelsen SVA SKL Länsstyrelserna Jordbruksverket Livsmedelsverket Svenska kraftnät Trafikverket Landsting Annan Vad är din tjänstetitel? Chef Direktör Analytiker Statistiker Samordnare Annan 22

23 Hur stor erfarenhet har du av individbaserade simuleringsmodeller? Ingen erfarenhet Liten erfarenhet Medelstor erfarenhet Stor erfarenhet Mycket stor erfarenhet Har du använt individbaserade simuleringsmodeller tidigare? Ja Nej Vet ej Vilka typer av analyser har du kört? Använder du individdata/mikrodata i ditt analysarbete? Ja Nej Vet ej Ser du något användningsområde inom ditt yrke, där du skulle ha behov av individdata/mikrodata (exempelvis analyser på familje-/hushållsnivå)? Ja Nej Vet ej 23

24 Har du något intresse av att individbaserade simuleringsmodeller finns tillgängligt vid din myndighet? Ja Nej Vet ej Tror du att det i övrigt finns ett intresse för individbaserade simuleringar vid din myndighet? Ja Nej Vet ej Har du några övriga kommentarer eller synpunkter får du gärna lämna dem nedan. Tack för din medverkan! 24

25 Denna rapport kan beställas från: Smittskyddsinstitutets beställningsservice c/o Strömberg, Stockholm. Fax: E-post: Webbutik: Publikationen kan även laddas ner från: