Resultat från Stock-Flödesmodellen för sjukpenning

Transkript

1 Resultat från Stock-Flödesmodellen för sjukpenning I denna bilaga presenteras vissa resultat från den stock-flödesmodell (SFmodellen) som utvecklas på analysenheten. Modellen inkluderar en modul för sjukpenning och en modul för aktivitets- och sjukersättning. I denna presentation inkluderas dock endast modulen för sjukpenning. Modellen är ännu inte fullt implementerad, men preliminära utvärderingsresultat på historiska data indikerar att SF-modellen för prognoslängder på mer än cirka 9 månader har ett genomsnittligt lägre prognosfel än befintliga prognosmodeller. SF-modellen ger dessutom goda möjligheter att beskriva utvecklingen för diverse undergrupperingar. Genom modellens konstruktion är det dessutom möjligt att med stor detaljrikedom undersöka hur utträdet från sjukpenning förändras för olika fallängder. En kortfattad beskrivning av SF-modellen SF-modellen presenteras schematiskt i figur. Figur En schematisk bild av SF-modellen Frisk / Övrigt SJP Ålderspension SA Individer flödar in i sjukpenning (SJP). Från sjukpenning kan individer antingen återgå till ett friskt tillstånd eller övergå i aktivitets- och sjukersättning (SA). För äldre individer är även övergång till ålderspension en möjlig utträdesväg. Inträdet till SA kommer antingen från SJP eller direkt från gruppen Frisk / Övrigt. Modellen delar upp individerna på kön och ålder. För sjukpenningmodulen görs även en uppdelning på fallängd. Individerna flödar mellan de olika tillstånden där sannolikheten för utträde ur ett tillstånd beror på kön, ålder och fallängd.

2 Prognos för antalet sjukpenningdagar I figur 2 presenteras ett diagram över den historiska utvecklingen av antal individer som är sjukskrivna för perioden januari 995 till och med juni 2005, samt en prognos för antalet för perioden juli 2005 till och med december Antalet gäller sjukskrivna mer än 28 dagar. Figur 2 Antalet sjukskrivna individer (>28 dagar) för perioden januari 995 juni 2005, samt prognos för perioden juli 2005 december Utfall Prognos Av figur 2 framgår att SF-modellen förutser en fortsatt minskning av antalet sjukpenningdagar under hela prognosperioden. I tabell presenteras en jämförelse mellan SF-modellen och befintliga prognosmodeller. Jämförelsen avser prognostiserad förändring av antalet sjukpenningdagar i relation till 2004 års nivå. 2

3 Tabell Prognostiserad årlig procentuell förändring av antalet sjukpenningdagar i relation till års nivå År Prognos oktober, % SF, % ,8 6, ,3 5, ,, ,9 7, ,2 4,9 Utvecklingen av inflödet till sjukpenning SF-modellen utnyttjar information på det historiska inflödet till sjukpenning för att prognostisera det framtida inflödet. I beräkningarna görs korrigeringar för befolkningens köns- och åldersstruktur. I figur 3 presenteras ett index över hur inflödet har varierat historiskt, samt en prognos för indexet under de kommande tre åren. Figur 3 Index över observerat inflöde till sjukpenning för perioden januari 995 juni 2005, samt prognos för indexets utveckling juli 2005 december 2007,6,5,4,3,2, Av figur 3 framgår att inflödet har minskat sedan början på år 2002 och antas att fortsätta minska under prognosperioden. SF-modellen beräknar antalet bruttodagar, medan den lagda prognosen prognostiserar antalet nettodagar. 3

4 Utvecklingen av utträdesbenägenheten från sjukpenning I SF-modellen beräknas utträdessannolikheter för utträde ur sjukpenning. Ett utträde ur sjukpenning kan antingen innebära att individen friskskrivs (inträder i tillståndet Frisk / övrigt) eller att individen övergår till aktivitetsoch sjukersättning. Utträdessannolikheten uttrycks som sannolikheten att utträda ur sjukskrivning mellan två näraliggande dagar. Utträdessannolikheterna har varierat över tid och är en bidragande förklaring till förändringar i antalet sjukpenningdagar. I figur 4 7 presenteras ett index över hur utträdesbenägenheten varierat över tid för olika fallängder. Figur 4 6 Index över observerad utträdessannolikhet från sjukpenning för perioden januari 995 juni 2005, samt prognos för utträdessannolikheterna för perioden juli 2005 december 2007 för olika fallängdsklasser Figur 4 Index för utträdessannolikheter för fallängdsklass dagar Figur 5 Index för utträdessannolikheter för fallängdsklass dagar,6,5,4,3,2, ,6,5,4,3,2, Figur 6 Index för utträdessannolikheter för fallängdsklass dagar,6,5,4,3,2,

5 Figur 4 6 beskriver ett index över sannolikheterna att utträda ur sjukskrivning. En uppåtgående kurva representerar ökade utträdessannolikheter och därmed minskat antal sjukskrivna. Av figur 4 6 framgår att sannolikheten för utträde ökar för samtliga fallängder (även för fallängdsklasser som inte redovisas här). Ökningen av utträdessannolikheterna är mest påtaglig för långa fallängder. Ökningen av utträdessannolikheterna beräknas fortsätta under prognosperioden. Scenarier för prognosutvecklingen enligt SF-modellen Enligt prognosen kommer såväl inflöde som utflödessannolikheter att förändras i positiv riktning under prognoshorisonten. Det kan dock vara av intresse att undersöka vad som skulle inträffa om denna positiva utveckling uteblir. Tre alternativa scenarier tas därför fram. Enligt det första scenariot som är ett nollalternativ hålls såväl inflöde som utträdessannolikheter konstant på dagens nivå under hela prognoshorisonten. I det andra scenariot hålls inflödet konstant, medan utflödet tillåts minska. I det tredje scenariot tillåts inflödet minska, medan utflödessannolikheterna hålls konstanta. I figur 8 jämförs de tre scenarierna med huvudprognosen. Figur 8 Fyra olika scenarier för antalet sjukskrivna individer Utfall Prognos Konstant inflöde, positiv utveckling för utflöde Positiv utveckling för inflöde, konstant utflöde Nollalternativ Av figur 8 framgår att nollalternativet, med inflöde och utträdessannolikheter hållna på dagens nivå, medför att antalet sjukskrivna individer fort- 5

6 sätter att minska för att i slutet på 2007 stabiliseras på en nivå som ligger runt 3 procent lägre än dagens nivå. I tabell 2 presenteras avvikelserna från nollalternativet för de olika scenarierna för december månad år Tabell 2 Avvikelse i antal sjukskrivna (procentuell avvikelse i parentes) i jämförelse med nollalternativet Tidpunkt Procentuell avvikelse från nollalternativ Minskat inflöde, % Ökade utträdessannolikheter, % , 0,3 0,4 2006,8 4,0 5, ,2 9,3 3, ,0 3,3 8, ,2 5,7 2,9 Prognos med minskat inflöde och ökande utträdessannolikheter, % Av tabell 2 framgår att ett minskat inflöde ger ca 6 procent lägre antal sjukskrivna jämfört med nollalternativet fram till år Motsvarande siffror för alternativet med ökade utträdessannolikheter är ca 3 procent. Ökade utträdessannolikheter har alltså sammantaget en större effekt på antalet sjukskrivna än minskat inflöde. Om både inflöde och utträdessannolikheter förändras i enlighet med prognosen ger detta fram till och med 2008 ett i jämförelse med nollalternativet minskat antal sjukskrivna med 8 procent. 6