Figuren under viser at det er store forskjeller mellom ASSS-kommunene når det gjelder beregnet utgiftsbehov per innbygger til pleie og omsorg.  

Vi ser at ASSS-kommunene i gjennomsnitt hadde lavere utgiftsbehov til pleie og omsorg per innbygger enn landsgjennomsnittet. I 2020 lå utgiftsbehovet blant ASSS-kommunene i gjennomsnitt 13,7 prosent under landsgjennomsnittet. Sandnes og Tromsø hadde lavest beregnet utgiftsbehov med henholdsvis 22,3 og 19,9 prosent under landsgjennomsnittet, mens utgiftsbehovet var høyest i Fredrikstad med 1,3 prosent over landsgjennomsnittet. 

Vi ser at fra 2019 til 2020 var det for ASSS-kommunene samlet en liten oppgang i indeksen for utgiftsbehov til pleie og omsorg per innbygger sett i forhold til landsgjennomsnittet. Av ASSS-kommunene var det i Fredrikstad som hadde størst oppgang i indeksen.  

Netto driftsutgifter 

Figuren over viser at i 2020 var ressursbruken innenfor pleie og omsorg størst i Tromsø og lavest i Kristiansand og Drammen.  

Tromsøs netto driftsutgifter til pleie og omsorg var 3 458 kroner (23,1 pst) høyere enn beregnet utgiftsbehov per innbygger, mens Kristiansands netto driftsutgifter var 1 763 kroner (9,8 pst) lavere per innbygger enn utgiftsbehovet. I 2020 lå ASSS-kommunenes netto driftsutgifter innenfor pleie og omsorg i gjennomsnitt om lag 170 kroner over utgiftsbehovet per innbygger. Fem ASSS-kommuner hadde netto driftsutgifter som var høyere enn beregnet utgiftsbehov, mens fem ASSS-kommuner hadde lavere. 

Sammenheng mellom forskjell i prioritering og forskjell i ressursbruk 

Figur nedenfor viser sammenhengen mellom forskjeller i ressursbruk og prioritering innenfor pleie og omsorg på indeksform. Kommunenes inntektsnivå måles langs x-aksen, mens utgiftsnivået innenfor pleie og omsorg måles langs y-aksen. Langs 45-graders linjen vil inntektsnivået og utgiftsnivået være det samme.  

Kommuner som ligger over x-aksen har høyere utgifter til grunnskole enn beregnet utgiftsbehov og vice versa. Figuren ovenfor viser de samme avvikene fra beregnet utgiftsbehov som forrige figur. Forskjellen er at figur 3 viser avvikene på indeksform, mens  figur 2 viste avvikene i kroner per innbygger. I tillegg vises det i  figuren hvordan kommunenes korrigerte disponibel inntekt avviker fra landsgjennomsnittet. 

Figuren viser således i hvilken grad ASSS-kommunene bruker en høyere/lavere andel av frie disponible inntekter til pleie og omsorg enn landsgjennomsnittet etter at vi har korrigert for forskjeller i beregnet utgiftsbehov etc. Dette indikerer hvordan den enkelte kommune prioriterer pleie og omsorg i forhold til andre anvendelser sammenliknet med landsgjennomsnittet. Kommuner som har høyere utgifter enn landsgjennomsnittet i figuren overfor vil nødvendigvis ha lavere utgifter når det gjelder andre anvendelser. 

Figuren over viser at i 2020 var det Tromsø, Sandnes, Fredrikstad som brukte størst andel av inntektene på pleie og omsorg, mens andelen var lavest i Kristiansand.  

I 2020 brukte ASSS-kommunene samlet sett 122 kroner mer på pleie og omsorg per innbygger enn om de skulle brukt samme andel av inntektene som landsgjennomsnittet. Sju av ASSS-kommunene brukte en større andel av inntektene på pleie og omsorg enn landsgjennomsnittet, mens tre ASSS-kommuner brukte mindre.  

Produksjon og effektivitet i 2020 

Figuren nedenfor viser tall for pleie og omsorg der det fremgår hvor stor produksjon8, hvor høye brutto driftsutgifter og hvor effektiv hver enkelt ASSS-kommune var i forhold til ASSS-gjennomsnittet i 2020.  

Dersom en kommune har relativt sett høyere produksjon enn brutto driftsutgifter er kommunen mer effektiv enn ASSS-gjennomsnittet og vice versa. Om lag halvparten av ASSS-kommunene vil være mer effektive enn ASSS-snittet og om lag halvparten vil være mindre effektive.  

Figuren over viser at i 2020 var produksjonen innenfor pleie og omsorg størst i Tromsø og lavest i Kristiansand. Tromsøs produksjon innenfor pleie og omsorg var 23,2 prosent høyere enn ASSS-snittet, mens Kristiansands produksjon var 31,1 prosent lavere. Innen pleie og omsorg er det en innrapporteringsfeil i KOSTRA for Kristiansand. Produksjonsindeksen gir derfor ikke et riktig bilde av situasjonen i Kristiansand. 

Figuren viser videre at i 2020 var det Bergen og Drammen som hadde mest effektiv produksjon av tjenester innenfor pleie og omsorg, mens Kristiansand og Bærum hadde minst effektiv produksjon.  

Effektiviteten i Bergen var 7,8 prosent høyere enn ASSS-snittet. Dette fremkommer som resultat av at produksjonen i Bergen var 5,6 prosent høyere enn ASSS-snittet og brutto driftsutgifter var 2,1 prosent lavere.  

Endring i produksjon og effektivitet fra 2019 til 2020 

I tabellen nedenfor ser vi på prosentvis endring i produksjon og effektivitet innenfor pleie og omsorg fra 2019 til 2020. Her sammenliknes hver enkelt ASSS-kommune med seg selv året før. I tillegg er det lagt inn beregninger for prosentvis endring i utgiftsbehov. På grunn av kommunesammenslåinger er det brudd i tidsserien for mange ASSS-kommuner. Det oppgis derfor ikke tall for endringer fra 2019 til 2020 for ASSS-samlet eller for kommuner som har slått seg sammen.  

Måling av endring i effektivitet er særlig utfordrende fra 2019 til 2020 på grunn av  håndteringen av koronapandemien.  Indikatorene som  produksjonsindeksen er bygget opp av vil ikke fange opp den økte aktiviteten i kommunene til smittevern i pleie og omsorg. 

Effektiviteten i en kommune har økt dersom produksjonen har økt mer enn brutto driftsutgifter. Brutto driftsutgifter er fratrukket avskrivninger og sosiale utgifter. Ved inflateringen av 2020-tallene er det brukt tall for årslønnsvekst for hver enkelt kommune innenfor pleie og omsorg. Det er brukt samme gjennomsnittlige lønnsandel for alle ASSS-kommunene, og for prisvekst utenom lønn er det brukt TBUs deflator for kjøp av varer og tjenester for kommunesektoren samlet sett.  

Blant de fem ASSS-kommunene som ikke har slått seg sammen med en eller flere nabokommuner og som dermed har sammenliknbare tall fra 2019 til 2020, økte produksjonen mest i Fredrikstad. Fredrikstad hadde også størst økning i behovet. Det var en nedgang i produksjonen sammenliknet med behovet i alle kommunene.  Ressursinnsatsen økte i alle kommunene og effektiviteten avtok dermed.