Bilaga 1. Kvantitativ analys

Relevanta dokument
Bilaga A Statistisk analys

Bilaga 2. Fallstudier

Arbetsmarknad matchning och etablering

Nyanländas etablering - insatser för hållbart mottagande och effektiv etablering

Arbetsmarknadsläget. Ylva Johansson Arbetsmarknads- och etableringsminister 3 februari Arbetsmarknadsdepartementet

Utrikes födda på arbetsmarknaden hur ser situationen ut och vad säger forskningen? Mats Hammarstedt

Etableringsreformens första år

Arbetsmarknadsetablering bland personer födda i Asien och Afrika en statistisk överblick

Verksamheten inom Ungdomsteamet: vad säger statistiken? Omfattning och resultat av verksamheten 1 juni december 2008

Utrikes föddas arbetsmarknadssituation

Utrikes födda på 2000-talets arbetsmarknad SNS Mats Hammarstedt

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län februari månad 2016

Skolprestationer på kommunnivå med hänsyn tagen till socioekonomi

Samhällsmedicin, Region Gävleborg: Sannolikheten att vara sysselsatt som utrikes född i Gävleborgs län år 2014.

Fem år i etableringsuppdraget en överblick. Lena Clenander Wiebe van der Werf

Statistik om elevernas bakgrund används för att finna systematiska skillnader mellan elevgruppers behov.

Bilaga 1. MÅLGRUPP Lokal samverkan mellan kommunerna Fagersta, Norberg och Skinnskatteberg samt Arbetsförmedlingen Version 1:1

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län juli månad 2015

Sjukfrånvaro efter invandring - tillgång till och nyttjande av sjukförsäkringen

Etableringsuppdraget

Arbetsförmedlingens verksamhetsstatistik april 2017

Innehållsförteckning

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län januari månad 2016

Mer information om arbetsmarknadsläget i Dalarnas län i slutet av oktober 2013

Arbetsförmedlingens verksamhetsstatistik september 2017

Har förändringar i sammansättning av sysselsättningen bromsat löneökningstakten?

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län maj månad 2015

januari platser. arbete under 189 utrikes födda var 563 färre

Flyttar EU-medborgare till Sverige för att arbeta?

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län december månad 2015

Riksrevisionens arbete med registerdata. Exemplet granskning av Arbetsförmedlingens förberedande och orienterande utbildning

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län oktober månad 2014

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län oktober månad 2015

Mer information om arbetsmarknadsläget i Skåne län, juli 2016

Arbetsmarknadsstatistik

Nystartade företag utlandsfödda företagare. Regleringsbrevsuppdrag nr 6 Diarienr 2006/0008

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län augusti månad 2016

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län september månad 2015

Arbetsmarknadsläget i Dalarnas län i juli 2016

Arbetsförmedlingens verksamhetsstatistik september 2017

Bilaga B till Uppföljning av försöksverksamheten med gymnasial lärlingsutbildning

Arbetslöshetsstatistik i Tibro Källa: Arbetsförmedlingen

Samtal om nyanländas etablering

import totalt, mkr index 85,23 100,00 107,36 103,76

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län november månad 2016

För logitmodellen ges G (=F) av den logistiska funktionen: (= exp(z)/(1+ exp(z))

Arbetsmarknadsläget i Norrbottens län september månad 2016

Arbetsmarknadsläget i Västerbottens län april månad 2016

(8,3 %) Fakta om arbetsmarknadsläget i Norrbottens län i slutet av augusti 2013

Mer information om arbetsmarknadsläget i Örebro län i slutet av oktober 2013

Metoder för att mäta effekter av arbetsmarknadspolitiska program WORKING PAPER 2012:2

Poissonregression. E(y x1, x2,.xn) = exp( 0 + 1x1 +.+ kxk)

Mer information om arbetsmarknadsläget i Stockholms län vid slutet av oktober 2013

Nationellt forum för hållbar regional tillväxt och attraktionskraft - Tjänstepersonsdialogen 12 maj 2015

Perspektivmeldingen 2017

Arbetsförmedlingens verksamhetsstatistik augusti 2017

Mer information om arbetsmarknadsläget i Örebro län i slutet av april månad 2014

Arbetsförmedlingen och nyanländas etablering på arbetsmarknaden: tidigare erfarenheter och framtida utmaningar

VAD KÄNNETECKNAR DE INDIVIDER SOM INTE KAN BEHÅLLA EN ANSTÄLLNING?

Arbetsförmedlingens Återrapportering Månadsstatistik som kommer att redovisas gällande uppföljning av etableringsreformen

Mer information om arbetsmarknadsläget i Hallands län i slutet av september 2014

Arbetsmarknadsläget. fokus etablering. Ylva Johansson Arbetsmarknads- och etableringsminister 31 januari Arbetsmarknadsdepartementet 1

Bilaga 1 DUA-nyanlända Bakgrund och ambition

Förberedande och orienterande utbildning (FUB) SNS 20 september 2018

Sänkningen av parasitnivåerna i blodet

Sverige växer. Arbetsmarknads- och etableringsminister Ylva Johansson 9 juni Arbetsmarknadsdepartementet. Foto: Martina Huber/Regeringskansliet

Regeringens satsningar på nyanländas etablering

Tema Ungdomsarbetslöshet

Mer information om arbetsmarknadsläget i Blekinge län i slutet av augusti månad 2013

Presentation av studiegruppen från baslinjemätning

Arbetsmarknad i förändring

Arbetsmarknadsläget i Jönköpings län, oktober 2016

Beskrivning av hur ratingen tas fram i tjänsten Arbetsförmedlingens kundval Stöd och matchning

Arbetsmarknadsläget i Stockholms län december 2016

Arbetsmarknadsläget i Stockholms län juli 2016

Arbetsmarknadsläget i Stockholms län september 2016

Andreas Mångs, juni Halmstad, 14. Analysavdelningen. Den svenska. sig exportföretag. knaden. Detta. än normalt. ekonomin som.

Registerdata för integration

RAPPORT. Sweco Strategy AB. Uppföljning av sfi-studerande 2008 och 2010 inom SFI Stockholm. Rapport Patrik Waaranperä

Delgrupper. Uppdelningen görs efter kön, ålder, antal barn i hushållet, utbildningsnivå, födelseland och boregion.

Mer information om arbetsmarknadsläget i Jämtlands län i slutet av oktober månad 2013

Arbetsförmedlingens verksamhetsstatistik mars 2017

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

Arbetsmarknadsläget i Värmlands län december månad 2016

Lite mer lika Översyn av kostnadsutjämningen för kommuner och landsting (SOU 2018:74) (Ert dnr Fi2018/03212/K)

Boende med konsekvens en ESO-rapport om etnisk bostadssegregation och arbetsmarknad. Lina Aldén & Mats Hammarstedt

HÖSTBUDGET. Statssekreterare Annica Dahl

Bortfallsanalys av Utbildningsregistret 2014

Arbetsmarknadsläget i Kalmar län september 2015

Nystartsjobben en sammanställning av de första tolv veckorna. 28 mars 2007

Statistikrapport 2004 statsistisk uppföljning av Rapport Integration 2003 Integrationsverket, Integrationsverket

2. Finns samband mellan individbundna faktorer och kontextuella faktorer och skolresultat?

Arbetsmarknadsutsikter

Arbetsmarknadsläget i Kalmar län maj 2015

STATISTIK OM STHLM ARBETSMARKNAD: ARBETSSÖKANDE

Jobbcoacher i egen regi en uppföljning i september 2009

Arbetsmarknadsläget och nyanländas etablering

Skattning av matchningseffektiviteten. arbetsmarknaden FÖRDJUPNING

Mer information om arbetsmarknadsläget i Jönköpings län, juli 2016

ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 9

Transkript:

bilaga till granskningsrapport dnr: 31-2013-0200 rir 2014:11 Bilaga 1. Kvantitativ analys Att tillvarata och utveckla nyanländas kompetens rätt insats i rätt tid? (RiR 2014:11)

Bilaga 1 Kvantitativ analys av förutsättningar för etablering av nyanlända Nyanländas förutsättningar att etableras (att nå arbete eller reguljär utbildning) påverkas dels av egenskaper hos individerna, dels av egenskaper hos kommunerna som de bosätter sig i. I granskningen ingår en kvantitativ analys av dessa förutsättningar på nationell nivå, som baseras på data från och. Ett antal utvalda variablers påverkan på resultatet har testats. Syfte Den kvantitativa analysen består av två delar. Den första delen handlar om att på nationell nivå undersöka hur stor påverkan de olika variabler som testas har på sannolikheten att nå arbete eller reguljär utbildning. Detta visar vad exempelvis utbildningsnivån hos individen och nivån av arbetslöshet i kommunen har för betydelse för möjligheterna till etablering. Således ger analysen en bild av hur förutsättningarna till en lyckad etableringsprocess påverkas av att nyanlända med olika bakgrund och egenskaper kommer och bosätter sig i olika delar av Sverige. I den andra delen har en kartläggning genomförts av hur förutsättningarna för etablering av nyanlända skiljer sig mellan olika kommuner, och en jämförelse av dessa med det faktiska utfallet i varje kommun. Utifrån förutsättningarna på individ- och kommunnivå räknades predikterade värden fram för hur stor andel som kan ha förväntats lämna för arbete eller utbildning i olika kommuner under den studerade tidsperioden. Dessa värden jämfördes med hur stor andel som i verkligheten skrevs ut. Resultatet har använts för att rita en karta över förutsättningar och resultat, och för att identifiera kommuner som har likartade förutsättningar men där resultaten skiljer sig åt. 1 Detta har möjliggjort systematiska val av granskningens fallstudiekommuner. Databeställning och urval av population Statistiken på individnivå har beställts från och. har levererat data till för alla nyanlända som har fått uppehållstillstånd från 2005 (även vissa tidigare) till 2012. har genomfört en rensning där den kvarvarande populationen har fått uppehållstillstånd p.g.a. asyl- eller asylliknande skäl, eller som anhöriga. 2 EU-medborgare ingår inte i populationen. Dataseten har därefter anonymiserats och tillfälligt gjorts tillgängliga för Riksrevisionen i :s system för mikrodataåtkomst, MONA. 1 Se metodbilaga fallstudier 2 Följande av Migrationsverkets klassningskoder inkluderas: alla som börjar på A, B och G, samt alla som börjar på K utom KV. 1

För den här granskningens syfte har urvalet snävats in ytterligare. Populationen består av personer som har fått uppehållstillstånd under åren 2007 2010 har skrivits in på under åren 2007 2010, är 18 65 år gamla. Tidsspannet fyra år har valts för att få en tillräckligt stor urvalsgrupp och för att kompensera för variationen i mottagningen som kan förekomma på årsbasis, särskilt på kommunnivå. En anledning till att nyanlända efter 2010 exkluderas från undersökningen är att dessa individer har varit så kort tid i Sverige att det stora flertalet inte har hunnit nå arbete eller utbildning oavsett vad de har för förutsättningar. En annan anledning är att tillgängligheten på vissa typer av data satte upp begränsningar vilka gjorde det praktiskt att välja just det här tidsspannet. 3 I populationen för Riksrevisionens undersökning ingår 58 608 individer. Antalet personer som skrivits ut för arbete under den studerade tidsperioden var 15 123 (26 procent) och andelen som skrivits ut för antingen arbete eller utbildning (d.v.s. har etablerats enligt den definition som används) var 26 441 (45 procent). Endast personer som varit inskrivna på är med i undersökningen, och personer som har hittat ett arbete (eller sökt utan framgång) utan att vara inskrivna faller därmed bort. Detta kan förklara att andelen som har fått ett arbete är lägre i Riksrevisionens population än vad tidigare undersökningar har visat. I och med att nyanlända efter år 2010 inte ingår i undersökningen är det bara ett mycket litet antal individer i populationen som omfattas av etableringsuppdraget. 4 Etableringsreformen medförde stora förändringar i de berörda myndigheternas ansvarsområden och arbetssätt kring etablering av nyanlända. Dessa förändringar kan ha påverkat hur olika förutsättningar samvarierar med sannolikheten för etablering, vilket då således inte fångas upp i vår kvantitativa analys. Riksrevisionen gör dock antagandet att de utvalda variablerna har en i många avseenden liknande påverkan även efter reformen. Nyanlända personer möter ur ett övergripande perspektiv samma utmaningar nu som då, som de granskade myndigheterna har att förhålla sig till även om det kan ske på olika sätt. Statistik som beskriver förhållanden i kommunerna har fogats till statistiken på individnivå av Riksrevisionen. Kommunvariablerna är inhämtade från. 5 Varje individ får sin kommuns värden på kommunvariablerna tillförd till sina förutsättningar. De värden som antas är hämtade från tidpunkten för inskrivning på 3 Uppgifter om kommunernas arbetsmarknadsstruktur fanns vid tidpunkten för inhämtandet av statistik för åren 2008-2011. Eftersom kommundata kopplas på med ett års fördröjning innebär det att nyanlända åren 2007-2010 passar som målgrupp. 4 Etableringsreformen trädde i kraft i december 2010. 5 AKU och RAMS. 2

, men med ett års fördröjning eftersom det stora flertalet behöver en viss tid för att etablera sig på arbetsmarknaden eller att antas till en utbildning. Det innebär att en individ som till exempel skrev in sig på i Gävle år 2008 blir förknippad med Gävle kommuns arbetslöshet, utbildningsnivå och så vidare för år 2009. Beroende variabler lyckad etablering Två varianter av positivt utfall för etablering används i undersökningen: Individen har skrivits ut från för arbete. 6 Individen har skrivits ut från för arbete eller reguljär utbildning. 7 Subventionerade arbeten, tillfälliga arbeten och timanställningar ingår inte i den definition av etablering som här används. Ett positivt utfall kan inträffa när som helst från att en individ först skrev in sig fram till årsskiftet 2012/2013. Ett återkommande problem vid den här typen av undersökningar är att en ganska stor andel av s sökande avaktualiseras av okänd anledning. En del av dessa kan i själva verket ha fått ett arbete men inte anmält det till. I populationen för Riksrevisionens undersökning är andelen som avaktualiserats av okänd orsak 20 procent, vilket är i linje med vad som enligt brukar gälla för arbetssökande generellt. s uppföljning visar även att vissa grupper är överrepresenterade bland dessa. Det gäller ungdomar, män, utomnordiskt födda, personer med lägre utbildningsnivå samt boende i storstadslän. 8 Detta gör att det positiva utfallet sannolikt underskattas i Riksrevisionens undersökning, och i ännu större utsträckning för unga nyanlända män. Enligt beräkningar från kan omkring 39 procent av de som avaktualiserats av okänd anledning i själva verket ha fått ett arbete. 9 Oberoende variabler faktorer som antas påverka sannolikheten för etablering Variabler på individnivå Tabell 1. Variabel Kommentar Källa År för uppehållstillstånd 2007 2010 6 avaktualiseringsorsak 1,2,3,4 7 avaktualiseringsorsak 1,2,3,4,7 8, Working Paper 2010:01, Arbetssökande som lämnar av okänd orsak, s. 4-5. 9, Working Paper 2010:01, Arbetssökande som lämnar av okänd orsak, s. 35. 3

(kontrollvariabel) Tid innan inskrivning (kontrollvariabel) Kön Dagar mellan uppehållstillstånd och inskrivning på Kvinna, med man som jämförelsegrupp Ålder 18 65 år Ålder^2 Används för att fånga ickelinjära samband Utbildning Fyra kategorier: < 9-årig grundskola, 9-10-årig grundskola, gymnasial utbildning, eftergymnasial utbildning Arbetshandikapp Två kategorier: förekomst eller ej förekomst enligt s klassningskoder Födelseregion Sju kategorier: EU-15 + Norden, Övriga Europa, Afrika, Asien, Sydamerika, Nordamerika, Övriga Variabler på kommunnivå Tabell 2. Variabel Kommentar Källa Arbetslöshet I procent Befolkningsmängd Fyra kategorier: 0-10 000, 10 000-50 000, 50 000-250 000, 250 000+ Hög andel utrikesfödda i befolkningen Hög andel innebär de kommuner med högst värde utifrån avgränsningen 25 procent av den totala populationen av nyanlända som ingår i undersökningen. Jämförelsen sker med kommunerna med lägst värde utifrån motsvarande avgränsning (25 procent av den totala populationen). 4

Hög andel invandringar per år i förhållande till befolkningsmängd Hög andel med minst gymnasial utbildning Hög andel med eftergymnasial utbildning arbetar inom tillverkning arbetar inom handel arbetar inom transport arbetar inom hotell och restaurang Metod för regressionsanalys De olika förutsättningsvariablernas påverkan på utfallet testas med en probitmodell. Probitmodellen används då den beroende variabeln är binär (att ha fått arbete/utbildning respektive att inte ha fått det). Den definieras som: Pr 1 Φ X Y är den beroende variabeln. Pr betecknar sannolikheten och Φ är den kumulativa fördelningsfunktionen för normalfördelningen. X är en vektor av oberoende variabler som antas påverka utfallet för Y. Parametrarna β skattas genom s.k. maximum likelihood-estimation. De redovisade skattningarna i tabell 6 nedan är marginaleffekter. Marginaleffekter mäter hur en specifik egenskap påverkar sannolikheten att övergå från arbetslöshet till någon av de två definitionerna av positivt utfall som används. Marginaleffekterna anger påverkan i procent. Exempelvis ska en marginaleffekt på 11,0 tolkas som att om den oberoende variabeln stiger med en enhet så ökar sannolikheten för ett positivt utfall med 11 procent. När kategoriserade variabler används innebär ett värde på 11,0 en ökad sannolikhet med 11 procent i förhållande till en referenskategori som anges i tabellen. 5

Resultat Tabell 6. Marginaleffekter uttryckt i procent. Påverkan på sannolikheten för arbete respektive arbete eller utbildning (utifrån variabler som bygger på individ- och kommundata). Individnivå 10 Arbete 11 Arbete eller utbildning 12 Kvinna (jämförs med man) -11,9* -4,10* Ålder (per år) 1,59* -0,96* Ålder i kvadrat 13-0,03* 0,002 Utbildning (jämförs med < 9 års grundskola) 9 10 års grundskola Gymnasial utbildning Eftergymnasial utbildning 5,31* 6,70* 7,47* 8,42* 12,0* 15,8* Arbetshandikapp (jämförs med övriga) -14,5* -27,8* Ursprungsregion 14 (jämförs med Asien) Europa utom EU-15 och Norden Afrika Nordamerika Sydamerika Övriga 13,8* -3,72* 14,1* 12,6* 5,06* 5,57* -1,22* 6,67* 7,40* -2,34 Kommunnivå Arbetslöshet (per ökad procentenhet) -1,69* -0,27 Befolkningsmängd (jämförs med 0 10 000) 10 000 50 000 50 000 250 000 250 000+ Hög andel utrikes födda Hög andel invandringar per år Hög andel med minst gymnasial utbildning Hög andel med eftergymnasial utbildning Hög andel inom bransch: tillverkning Hög andel inom bransch: handel Hög andel inom bransch: transport Hög andel inom bransch: hotell/restaurang 7,42* 4,12* 5,60* 3,33* 0,03-2,69* 0,66-9,01* 1,45* 4,10* 3,46* 3,98* 3,03* -0,80-3,85* -2,15* -2,79* 10,3* -9,06* -2,56* 7,14* -6,26* Anmärkning: En asterisk (*) innebär att värdet är statistiskt signifikant på 5- procentsnivån. Hög andel innebär de kommuner med högst värde utifrån avgränsningen 25 procent av den totala populationen av nyanlända som ingår i undersökningen. Jämförelsen sker med kommunerna med lägst värde utifrån motsvarande avgränsning (25 procent av den totala populationen). Hög andel invandringar per år definieras utifrån antal invandringar i förhållande till befolkningsmängd. 10 År för uppehållstillstånd (2007 2010) samt dagar mellan uppehållstillstånd och inskrivning på har använts som kontrollvariabler och redovisas inte i tabellen. 11 Pseudo-R2 = 0.0924. 12 Pseudo-R2 = 0.0549. 13 Ålder i kvadrat används för att fånga upp att sambandet mellan ålder och arbete inte är linjärt. Sannolikheten ökar med varje år men i avtagande takt, och vid högre ålder blir sambandet i stället negativt. 14 Ett litet antal individer har EU-15 och Norden som ursprungsregion utan att vara EU-medborgare och ingår därmed i undersökningens population. Marginaleffekten för denna grupp redovisas inte. 6