• Ny statistik om uddelinger fra fonde

    Danmarks Statistik har etableret en ny årlig statistik om bevillinger og udbetalinger fra fonde. Første udgave af statistikken blev udgivet den 28. juni 2017 og vedrører året 2016. De samlede bevillinger fra fondene udgjorde næsten 17 mia. kr., så der er tale om en betydelig økonomisk aktivitet, der hidtil har været svagt statistisk belyst. Det er udelukkende fondenes uddelinger, der beskrives i statistikken. Der er ingen oplysninger om deres indtægtskilder.

    Oplysningerne er indhentet gennem spørgeskemaer til et udvalg af fondene (stikprøvestørrelsen er ikke oplyst). Resultaterne er ved offentliggørelsen opregnet til den samlede population. I dokumentationen er populationen beskrevet som private fonde, der i Det Centrale Virksomhedsregister (CVR ) er registreret med virksomhedsformerne “Erhvervsdrivende fond” og “Fonde og andre selvejende institutioner”, suppleret med en gruppe foreninger, der agerer som fonde, og enkelte andre enheder, der definerer sig selv som fonde. Der er ingen egentlig beskrivelse af, hvad en fond er, men mon ikke følgende definition af “foundation”, hentet fra de internationale retningslinier for nationalregnskab, er dækkede:

    Enheder, der råder over aktiver eller en bevilling, og ved hjælp af indtægterne herfra enten yder tilskud til andre organisationer eller udfører deres egne projekter og programmer.

     Nogle hovedresultater fra opgørelsen er vist i tabellen herunder.

    Bevilgede fondsmidler efter modtager og formål, 2016

      Offentlige institu-tioner Individuelle personer Private virksom-heder mv Non-profit organisa-tioner Interne dona-tioner1 Andet og ufordelt    I alt   
    mia kr.
    Videnskabelige formål 7,0 0,3 0,1 0,3 0,1 0,1 7,9
    Kulturelle formål 1,0 0,0 0,2 0,9 0,2 0,1 2,5
    Sociale formål 0,8 0,1 0,0 0,6 0,0 0,1 1,7
    Natur og miljøformål 0,2 0,0 0,0 0,2 0,0 0,1 0,5
    Sundhed og motionsformål 0,3 0,0 0,0 0,6 0,0 0,0 1,0
    Uddannelse og folkeoplysningsformål 0,1 0,1 0,0 0,3 0,1 0,0 0,8
    Erhvervs- og regional formål 0,3 0,0 0,1 0,2 0,0 0,1 0,7
    Øvrige formål 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,6 1,6
    Alle formål 9,7 0,6 0,5 3,2 0,6 2,1 16,7

    Note 1 Fondes udgifter, bortset fra driftsomkostninger, til egne aktiviteter, f.eks udvidelse af bygninger, egen forskning eller indkøb til egne samlinger.
    Kilde:     Danmarks Statistik, Statistikbanken.dk/FOND03

    Som det fremgår af tabellen, så går op mod halvdelen af fondenes bevillinger til videnskabelige formål og langt størstedelen heraf til offentlige institutioner. Det er især universiteterne, der modtager midler til videnskabelige fomål. I statistikbanken findes opgørelser med både flere variable og flere detaljer.

    Referencer:
    Danmarks Statistik: Statistikbanken.dk->Erhvervslivet på tværs->Virksomheder generelt->Fonde (link)
    Danmarks Statistik: Statistikdokumentation for Fondes Aktiviteter 2016 (link)
    Danmarks Statistik: Nyt fra Danmarks Statistik 28. juni 2017 – Nr. 273 (link)
    UN: The System of National Accounts 2008 (link)

  • Arbejdsmarkedsregnskabet — dynamisk analyse af beskæftigelsesgrad

    Arbejdsmarkedsregnskabet er Danmarks Statistiks mest detaljerede opgørelse af befolkningens tilknytning til arbejdsmarkedet. Det er en registerbaseret statistik, dvs. en statistik baseret på en række administrative registre, der egentlig er oprettet til andre formål, men som af Danmarks Statistik er bearbejdet til statistikformål. Registerstatistikkerne er totalopgørelser af hele befolkningen. I kraft af cpr-numre kan de forskellige registerstatistikker kombineres med hinanden, således at antallet af variable, der belyses i statistikken, kan udvides. Cpr-numrene kan også anvendes til at kombinere samme registerstatistik for flere år og derved frembringe såkaldte longitudinelle eller dynamiske opgørelser. Begge muligheder — flere variable og dynamisk opgørelse — har Danmarks Statistik udnyttet i en analyse med overskriften “Seks ud af ti i stabil beskæftigelse”, der udkom 14. juni 2017.

    I analysen har man set på de 25-64 årige i treårperioden 2013-2015. Personer med beskæftigelse er opdelt efter graden af arbejdsmarkedstilknytning på grundlag af den andel af treårsperioden, de har været beskæftiget. Løntilskudsjob betragtes ikke som beskæftigelse i denne sammenhæng. Personer med en beskæftigelsesgrad på under 80 pct. bliver kun betragtet som værende i beskæftigelse, hvis de ikke i den del af perioden, hvor de var uden beskæftigelse, hovedsageligt var under uddannelse eller under tilbagetrækning fra arbejdsmarkedet.

    I tabellen nedenfor gengives nogle af analysens hovedresultater.

    Beskæftigelsesgrad for 25-64 årige i treårsperioden 2013-2015

    Beskæfti-gelsesgrad Personer i alt Mænd Kvinder
    pct. tusinde pct.
    Stabil beskæftigelse 100 1.568 60 62 57
    Næsten stabil beskæftigelse 80-99 293 11 12 11
    Ustabil beskæftigelse 50-79 168 6 6 7
    Turbulent beskæftigelse Under 50 175 7 6 7
    Beskæftigelse i alt   2.204 84 86 82
    Under uddannelse/tilbagetrækning 85 3 3 4
    Uden beskæftigelse 332 13 11 15
    25-64-årige i alt   2.621 100 100 100

    Kilde: DSTAnalyse 2017:9

    Udover fordelingen på køn beskriver analysen sammenhængen mellem beskæftigelsesgrad og hhv. indkomst, uddannelse, socioøkonomisk gruppe og branche.

    Referencer:
    Danmarks Statistik: Seks ud af ti i statbil beskæftigelse, DSTAnalyse 2017:9, 14/7-2017 (link)
    Danmarks Statistik: Statistikdokumentation for Arbejdsmarkedsregnskab 2015 (link)

  • Statistik om livskvalitet — nyt område for den officielle statistik

    For ikke så mange år side blev direkte måling af personers lykke betragtet som et højst usikkert, ja måske ligefrem tvivlsomt foretagende. I hvert fald ikke noget, som seriøse officielle statistikproducenter beskæftigede sig med.

    Det var ikke fordi, at der var uenighed om at størst mulig lykke for befolkningen var det vigtigste formål med økonomisk og politisk aktivitet, selv om man nødigt brugte ordet lykke. Man talte i stedet om velfærd og foretog gerne sammenligninger af velfærd mellem lande eller over tid i et enkelt land. Som mål anvendtes ofte bruttonationalproduktet (BNP). Somme tider blev BNP suppleret med eller erstattet af andre mål som som f.eks. middellevetid og spædbørnsdødelighed. Der var således tale om en meget indirekte måling af lykke eller velfærd for nationen som helhed. Direkte at måle følelsen af lykke eller velfærd for den enkelte person kom ikke på tale.

    Alt det har ændret sig, efter at økonomer omkring årtusindskiftet for alvor begyndte at beskæftige sig individuel subjektiv lykkemåling. Med subjektiv måling menes, at at man lader det enkelte individ selv vurdere, i hvilken grad det føler sig lykkelig eller tilfreds eller  hvilket ord man nu vælger i den konkrete udformning af spørgsmålene. Blandt de første bøger i denne bølge var Frey og Stutzer, 2002  og Layard , 2005.  Andre faggrupper — f.eks. psykologer og sociologer— havde tidligere beskæftiget sig med emnet, men det var først, da det kom på økonomernes dagsorden, at producenterne af officiel statistik begyndte at vise emnet interesse. Helt afgørende betydning for den officielle statistik blev offentliggørelsen af Stiglitz-rapporten (2009) og OECD’s manual (2013).

    Området har stadig en eksperimenterende karakter, men bla. i OECD er man nu overbevist om, at det faktisk er muligt gennem svar på simple spørgmål, at opnå pålidelige målinger af en subjektiv følelse som lykke. Der er dog også udbredt enighed om, dels at lykke er for snævert et begreb og dels at området er komplekst og må analyseres fra flere vinkler. OECD anvender begrebet wellbeing (af Danmarks Statistik oversat til livskvalitet) som samlet betegnelse for området og  anbefaler at tre aspekter belyses:

    • Tilfredshed (Life evaluation), en persons generelle vurdering af livet som helhed, eller et aspekt af det.
    • Sindstilstand (Affect), en persons følelser eller føleslsemæssige tilstand, typisk målt på et bestemt tidspunkt
    • Meningsfuldhed (Eudaimonia), en persons følelse af mening og formål i livet

    Flere landes officielle statistikbureauer er begyndt at offentliggøre statistikker om livskvalitet (wellbeing) med UK, Italien og Østrig som de europæiske pionerer på området. Danmarks Statistik offentliggjorde for første gang en omfattende samling indikatorer for livskvalitet i september 2016. Nogle eksempler på resultaterne er vist i tabellen nedenfor.

    Tabel: Kerneaspekter af subjektiv livskvalitet, 2015

        Mænd Kvinder I alt
    Tilfredshed Alt i alt, hvor tilfreds er du med dit liv for tiden? 7,5 7,5 7,5
    Sindstilstand I hvilken udstrækning følte du dig glad i går? 7,3 7,3 7,3
    I hvilken udstrækning følte du dig bekymret i går? 3,2 3,7 3,4
    I hvilken udstrækning følte du dig nedtrykt i går? 2,1 2,5 2,3
    Meningsfuldhed I hvilken grad føler du, at de ting, du foretager dig i dit liv, giver mening? 7,7 7,9 7,8

    Anm: Der er anvendt en skala fra 0 til 10. For spørgsmålet vedr. tilfredshed betyder 0 “slet ikke tilfreds” og 10 “fuldt ud tilfreds. For spørgsmålene under sindstilstand betyder 0 “på intet tidspunkt” og 10 “hele tiden”. For spørgsmålet under meningsfuldhed betyder 0 “slet ingen mening” og 10 “fuldt ud mening”
    Kilde: Danmarks Statistikbank, www.statistikbanken.dk/LIVS2,LIVS3 og LIVS4

    Dannmarks Statistiks opgørelser omfatter 38 indikatorer, afspejlende svarene på 38 spørgsmål om livskvalitet. I tabellen ovenfor er valgt de fem indikatorer som OECD anbefaler som basismodul i enhver statistik om livskvalitet. OECD har valgt disse fem indikatorer, dels fordi de er væsentlige, og dels fordi man har gode erfaringer omkring deres kvalitet og anvendelighed.

    Tabellen viser kun et ganske lille udsnit af de de data, der er til rådighed i statistikbanken. Her er alle 38 indikatorer fordelt på en lang række baggrundsvariable bla. kommune, alder, indkomst og uddannelse.

    Referencer:
    Frey, B. S. and A. Stutzer (2002): “Happiness and Economics”, Princeton University Press
    Layard, Richard (2005): “Happiness – Lessons from a new Science”, The Penguin Press, New York
    Stiglitz, J. E., Amarthy Sen and J. P. Fitoussi (2009): “Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress” (link)
    OECD (2013),  OECD Guidelines on Measuring Subjective Well-being, OECD Pubklishing (link)
    Danmarks Statistik, www.statistikbanken.dk

  • Fremtiden for ADAM — Finansministeriet vil udvikle en ny økonomisk model

    Økonomiske modeller, baseret på data fra den økonomiske statistik, er en forudsætning for tilrettelæggelsen af den økonomiske politik. En af de vigtigste danske modeller er ADAM (Annual Danish Aggregate Model), der udvikles og vedligeholdes af Modelgruppen i Danmarks Statistik. ADAM’s vigtigste brugere — Finansministeriet og Økonomi- og indenrigsministeriet — har i februar nedsat en modelgruppe, der skal udvikle en ny model, med udgangspunkt i den eksisterende. Arbejdet med udviklingen forventes at at tage flere år, så den nuværende ADAM-model står ikke overfor en umiddelbar skrotning.

    Den typiske anvendelse af ADAM er som grundlag for beregning af konsekvenserne af et politisk tiltag, f.eks. en skatteændring. Finansministeriet lægger dog vægt på, at ADAM anvendes som et redskab og ikke som en facitliste. Resultaterne fra kørslerne af modellen står ikke alene, når konsekvenserne af et politisk tiltag beregnes.

    ADAM består af et antal ligninger, der beskriver vigtige økonomiske sammenhænge. F.eks en ligning, der beregner det private forbrug ud fra husholdningernes disponible indkomst og deres formue. Hvordan man mere præcist kommer fra indkomst og formue til forbrug afgøres af modellens parametre, der fastlægges ved økonometriske metoder på grundlag af en omfattende database. Databasen er en vigtig del af ADAM-systemet. Dens grundlag er data fra Danmarks Statistiks officielle system, men omfatter tidsserier, der er længere og mere konsistente end de serier, man finder i den officielle statistik.

    En økonomiske model som ADAM er fuldstændigt baseret på en række forudsætninger om de  centrale træk i økonomien, og modellens funktion er forholdvis præcist at vise, hvilke konsekvenserne af et økonomisk-politisk indgreb — f.eks. en skatteændring — under de givne forudsætninger. Uden en model vil det være vanskeligt eller umuligt, at overskue konsekvenserne af et sådant indgreb. Men resultatet af en modelkørsel er altid en afspejling af modellens forudsætninger.

    Den vigtigste forudsætning bag ADAM er, at når efterspørgslen i økonomien — dvs. forbruget, investeringerne eller eksporten — ændrer sig, så påvirker det produktion og beskæftigelse. Øges f.eks. det offentlige forbrug, så vil det føre til en øget beskæftigelse, dvs. mindsket arbejdsløshed. Men kun på kort sigt. På længere sigt vil den øgede beskæftigelse give sig udslag i lønstigninger, der vil svække konkurrenceevnen overfor udlandet, og derfor føre til mindre eksport. Efter en årrække vil produktion og arbejdsløshed  være tilbage i udgangssituationen.

    Det er helt i overensstemmelse med de centrale ADAM-brugeres opfattelse af økonomiens virkemåde, at arbejdsløsheden på langt sigt ikke lader sig påvirke af mindre økonomisk-politiske tiltag som justering af satser for skatter og offentlige ydelser eller niveauet for det offentliges forbrug og investeringer. Men sammenlignet med andre økonomiske modeller, så er den periode der går, fra at et politisk tiltag implementeres, og til man er tilbage i udgangssituationen, ret lang. En mulig afkortning af denne tilpasningsperiode bliver nok et af temaerne i forbindelse med udviklingen af den nye model.

    Det er dog ikke sådan, at ADAM-brugerne helt udelukker, at centrale økonomiske størrelser, som f.eks. den samlede beskæftigelse, kan påvirkes på langt sigt. Det kræver dog en type indgreb, der ændrer den grundlæggende langsigtede adfærd hos økonomiens deltagere, dvs. virksomheder og husholdninger. F.eks. har man søgt at få folk til at blive længere på arbejdsmarkedet, ved at gøre det mindre attraktivt at trække sig tilbage. Sådanne såkaldte strukturelle ændringer, der påvirker den grundlæggende adfærd, er ADAM ikke egnet til at håndtere. Så her er et andet udviklingspunkt for en ny model.

    Et tredie punkt, hvor navnlig Finansministeriet har interesser, vedrører balancen på de offentlige finanser, dvs. forskellen mellem det offentliges indtægter og udgifter.  For en kortere periode kan det være  yderst fornuftigt at det offentlige som led i konjunkturpolitikken kører med underskud, men på langt sigt skal der være en form for balance. Heller ikke dette balanceproblem er ADAM velegnet til at belyse, så her ligger en tredie forbedringsmulighed for en ny model.

    Referencer
    ADAM’s hjemmeside
    Adams ligningsbrowser
    Adam — en model af dansk økonomi, Danmarks Statistik, TemaPubl 2012:1
    Finansministeriets hjemmeside
    Finansministeriet: Opdrag for makroøkonomisk modelgruppe
    Lars Hagen Pedersen og Mads Kieler: Kronik -Finansministeriet vil styrke makroøkonomisk model (Finansministeriets hjemmeside)

  • Skatteunddragelse og ulighed

    Skatteunddragelse er af selvindlysende grunde vanskelig at belyse i den officielle statistik. Der er naturligvis muligt at etablere stikprøvebaserede eksperimenter, hvor effekten af grundig revision af regnskaber og selvangivelser undersøges, og sådanne undersøgelser har også været gennemført af det danske skattevæsen (Kleven m.fl.). Men om de  superrige — her defineret som de 0,1 promille med de højeste formuer — får vi ingen viden gennem den type undersøgelser. Den gruppe omfatter i Danmark omkring 300 husstande med nettoformuer på over 250 mio. kr. og gruppens andel af befolkningen er så lille, at den sjældent vil være repræsenteret i en almindelig stikprøve. For de fleste statistikområder spiller det måske ikke den store rolle, men netop når det gælder størrelsen og fordelingen af indkomst og formue, hvor en meget stor del tilfalder denne lille gruppe, kan udeladelsen invalidere statistikkens resultater.

    Men med afsløringen af data om udlændinges indeståender på hemmelige konti i den schweiziske bank HSCB (“Swiss leak”) opstod nogle helt specielle muligheder, som tre forskere; Anette Alstadsæter, Niels Johannesen og Gabriel Zucman har udnyttet. De tre har kombineret data fra de lækkede papirer med data fra administrative kilder i Danmark, Norge og Sverige, og derved skabt et unikt grundlag for analyse af skatteunddragelse blandt de allerigeste. De tre har også anvendt data fra den såkaldte “Panema leak” og fra selvanmeldere i Norge og Sverige, hvor der er mulighed for straffritagelse for skatteydere, der selv henvender sig til skattevæsenet om deres skatteunddragelser. Men det er HSCB-papirerne, som er de mest interessante i denne forbindelse.

    Det helt specielle ved HSCB-papirerne er, at de indeholder navne på de egentlige ejere, og ikke blot på på de selskaber, der er skudt ind som mellemled. Derfor har det været muligt, at matche oplysningerne fra de lækkede papirer med data fra administrative registre. Det er ikke i sig selv ulovligt for en skattepligtig i de tre lande at have en konto i udlandet, blot kontoen er indberettet til de lokale skattemyndigheder. Er den ikke det  må kontoens formål antages at være skatteunddragelse. Af de personer på listen, der kunne matches med registerdata, havde 95 pct. undladt at indberette til de lokale myndigheder.

    En hovedkonklusion på undersøgelsen er, at de superrige i Skandinavien i gennemsnit unddrager sig ca. 30 pct. af den skat, de egentlig efter reglerne skulle betale. For øvrige skatteydere udgør unddragelsen ca. 3 pct. De superriges skatteunddragelser er således væsentlig større end de øvrige skatteyderes. Den største del af unddragelserne sker gennem skattely. Da skatteopgørelserne er en vigtig kilde for den officielle indkomst- og formuestatistik i Skandinavien, så udgør de superriges unddragelser et alvorligt problem for statistikken, f.eks. for opgørelsen af uligheden.

    Tidsskiftet The Economist peger på, at man kan anlægge en anden vinkel på sagen.  Globaliseringen har gjort det nemmere at skjule formuer, og på den baggrund er det mest overaskende måske, at man i Skandinavien kan få de superrige til at betale 70 pct. af deres skatter.

    HSCH-listen omfatter kun en meget lille del af den samlede formue, som skandinaver gemmer i skattely. Men ved at kombinere listens oplysninger med mikrodata fra administrative registre og  makrooplysninger om samlet formue (fra nationalregnskabet) og  omfanget af formue placeret i typiske skattely, danner de tre forskere et grundlag for belysning af skatteunddragelsens samlede omfang. Der er en række forudsætninger, der kan rejse nogle spørgsmål, men der er klart tale om en fornuftig og gennemtænkt udnyttelse af den forhåndenværende information.

    Metoderne er mere dristige og usikkerheden er større end man normalt vil tolerere i officiel statistik. Men ikke-officiel statistik har også sin plads i informationsbilledet, og resultaterne er så markante, at de ikke bør ignoreres.

    Referenser:
    Tax Evasion and Inequality, Anette Alstadsæter, Niels Johannesen og Gabriel Zucman (link)
    Unwilling Unable to Cheat?, Evidence from e tax Audit Experiment in Danmark,Henrik Jacobsen Kleven, Martib B Knudsen, Claus Thustrup Kreiner, Søren Pedersen og Emmanuel Saez, Econometrica, 2011, s651-692 (link)
    The super-rich are different: they pay less tax, The Economist 1. juni 2017 (link)

  • Befolkningsfremskrivning — stigende andel af ikke-vestlige indvandrere og efterkommere

    Danmarks Statistik har den 10. maj 2017 offentliggjort sin årlige befolkningsfremskrivning, der går frem til 2060 for hele landet. For kommuner og landsdele er der udarbjedet fremskrivninger frem til 2045. Landfremskrivningen viser en samlet førøgelse af  befolkningen fra 5,7 mio. til 6,5 mio fra 2017 til 2060. Traditionelt har hovedinteressen omkring fremskrivningerne været befolkningens aldersmæssige og geografiske fordeling, fordi denne viden er vigtig i forbindelse med planlægning omkring uddannelse, sundhedsvæsen, boligbyggeri, pensions- og bistandssystemer osv. I forbindelse med indvandringens stigende betydning er der også i de senere år kommet øget fokus på ændringerne i sammensætningen efter herkomst, og navnlig andelen med en ikke-vestlig herkomst. Det skyldes, at andre statistikker viser, at denne gruppe på en række punkter — f.eks. uddannelse, beskæftigelse, bistandsbehov og kriminalitet — afviger fra den øvrige befolkning (Danmarks Statistik: Indvandrere i Danmark 2016 og blogindlæg fra 30/11-2015).

    I nedenstående tabel er vist nogle hovedtal for fremskrivningen af fordelingen efter herkomst:

    Befolkningsudviklingen 2017-2060 ifølge Danmarks Statistiks fremskrivning

     Danskere Indvandrere og efterkommere 
    Vestlige lande Ikke-vestlige lande I alt
    1000 personer
    Befolkning primo 2017 5.007 265 477 5.749
    Levendefødte 2017-2060 2.703 146 225 3.074
    Nettoindvandring 2017-2060 19 167 298 485
    Døde 2017-2060 2.542 92 147 2.780
    Befolkning ultimo 2060 5.188 486 853 6.527
    pct.
    Fordeling 2017 87% 5% 8% 100%
    Fordeling 2060 79% 7% 13% 100%

    Kilde: Statistikbanken/FRDK217

    En befolkningsfremskrivning er ikke en forudsigelse af den fremtidige udvikling, men et forsøg på at kombinere den eksisterende viden om befolkningens fordeling på køn og alder mm. med nogle plausible forudsætninger om den fremtidige udvikling i  fertilitet, dødelighed og ind- og udvandring. Fremskrivningens resultater er helt bestemt af forudsætningerne, og som et led i offentliggørelsen har Danmarks Statistik da også  omhyggeligt redegjort for disse forudsætninger.

    Udarbejdelsen af befolkningsfremskrivningen sker i et samarbejde mellem Danmarks Statistik og forskningsinstitutionen DREAM. Danmarks Statistik står for fremskaffelsen af grunddata, og DREAM beregner fremskrivningen for hele landet. På grundlag af landsfremskrivningen beregner Danmarks Statistik efterfølgende fremskrivninger for de enkelte kommuner og landsdele. Fastlæggelse af forudsætningerne sker i samarbejde mellem de to institutioner.

    Referencer:
    Befolkningsfremskrivninger 2017-2060, Nyt fra Danmarks Statistik 10. maj 2017
    Statistikbanken/FRDK117, FRDK217, m.fl. (Danmarks Statistik)
    Statistikdokumentation af befolkningsfremskrivning for Danmark (Danmarks Statistik)
    Temaside om befolkningsfremskrivning, bl.a. med en række ekstra dokumentationsnotater (Danmarks Statistik)
    Introduktion til DREAM’s befolkningsfremskrivningsmodel (dreammodel.dk/intro_befolkning.html)
    Indvandrere i Danmark 2016 (Danmarks Statistik, publikation)

  • Chefen for USA’s folketællingsbureau har overraskende opsagt sin stilling

    John H Thomsen, chef for det amerikanske folketællingsbureau (Census Bureau) har overraskende opsagt sin stilling med virkning fra 1. juli. Det var ellers ventet at han ville forsætte  året ud, hvor hans embedsperiode udløber. Thompson begrunder sin fratræden med, at han ønsker et job i den private sektor, men hans opsigelse vækker en del  opmærksomhed, da den kommer umiddelbart efter, at kongressen har beskåret den af Obama-administrationen foreslåede forhøjelse af bureauets budget.

    USA afholder folketællinger hvert tiende år, og den næste skal finde sted i 2020, Forberedelserne er i fuld gang, men der er i kongressen uenighed om finansieringen af disse forberedelser. Kritikere — i kongressen repræsenteret af demokraterne — mener at der er bevilget alt for få midler til den store opgave. Noget af diskussionen vedrører et nyt it-system, der naturligvis har til formål at nedbringe omkostningerne, men har vist sig at blive langt dyrere at udvikle end først antaget.

    Den amerikanske forfatning fastslår, at delegerede til Repræsentanternes Hus og direkte skatter skal fordeles på staterne i forhold til deres indbyggertal. Derfor indeholder forfatningen også et krav om folketællinger. Forfatningen forudsætter kun en simpel optælling, men i praksis har man ved folketællingerne altid indsamlet supplerende oplysninger om køn, alder, beskæftigelse og race mm. Oplysningerne anvendes ikke blot til de i forfatningen fastlagte formål, men også til en lang række andre fordelings- og planlægningsformål, f.eks. fordelingen af forbundsregeringens tilskud til sundhed, uddannelse og transport.

    En fuldstændig optælling af hele den amerikanske befolkning er umulig. Der vil altid være nogle, der ikke bliver talt. F.eks. udgør hjemløse et problem, selvom der udfoldes store bestræbelser på også at få dem talt. Samlet set vil der altid være en underdækning i folketællingen. Underdækningen er naturligvis ikke ligeligt fordelt, men vil typisk være størst for de svageste samfundsgrupper. En konsekvens af direkte anvendelse af folketællingsresultaterne vil derfor være, at de underdækkede grupper også bliver underrepræsenteret i de valgte forsamlinger, og at deres andel af støtteordninger bliver mindre end deres virkelige antal berettiger. Der findes anerkendte og pålidelige statistiske metoder til opregning, og dem gør folketællingsbureauet også brug af. Men da opregningen som nævnt har vigtige fordelingsmæssige konsekvenser, så er overvejelserne omkring den blevet genstand for både politiske og juridiske slagsmål. Også andre sider af folketællingen, f.eks. hvilke emner, der skal og må belyses, er genstand for konflikt.

    I USA er folketællingen således en del af den polititiske dagsorden, og det er baggrunden for, at præsidentens og kongressens udtalelser og beslutninger omkring den kan være kontroversielle og give anledning til mistanker om skjulte dagsordener. I forvejen har præsident Trumps udtalelser om den officielle statistik givet anledning til bekymring blandt statistikere, jf. mine blog-indlæg fra 31/1 og  7/2-2017.

    Referencer
    Biografi på folketællingsburauets hjemmeside
    Officiel meddelelse om fratræden fra Department of Commerce
    Artikel fra The Washington Posts netavis

  • Højt niveau for antallet af udmeldelser af Folkekirken

    Antallet af udmeldelser af Folkekirken ligger i øjeblikket på et ret højt niveau. Det fremgår af Danmarks Statistiks opgørelse af kirkestatistikken for 1. kvartal 2017, der blev offentliggjort i Statistikbanken den 11. maj 2017. I de seneste tre kvartaler har antallet af udmeldelser svinget omkring 5000 og i 2. kvartal 2016 var antallet over 10.000. Generelt har niveauet før 2016 ligget mellem 2000 og 3000 udmeldelser pr. kvartal.

    I figuren nedenfor er vist udviklingen i antallet af udmeldelser siden statistikken i sin nuværende form blev etableret i 2007. Der er anvendt glidende 4-kvartalers gennemsnit (bagudvendte) .

    Antal udmeldelser af Folkekirken, glidende 4-kvartalers gennemsnit (bagudvendte)

    Kilde: Statistikbanken/KM1

    Det høje niveau i 2016/17 kan uden tvivl tilskrives en kampagne  iværksat i april 2016 af Ateistisk Selskab, hvor der bl.a. med busreklamer, opfordres til udmeldelse af Folkekirken. Også det høje niveau omkring 2009 kan sandsynligvis delvis forklares med en kampagne fra Ateistisk Selskab, der blandt andet omfattede introduktionen af øllen “Gudløs”. En yderligere forklaring kan være det røre omkring Folkekirken, der blev skabt, da en gruppe irakiske asylansøgere i maj 2009 søgte beskyttelse i Brorsons Kirke. Manu Sareen’s periode som kirkeminister fra marts 2011 til februar 2014 markerer også en periode med et stort antal udmeldelser. Navnlig debatten omkring og indførelsen af kirkelig vielse af homoseksuelle har utvivlsomt spillet en stor rolle i den forbindelse.

    Referencer
    Danmarks Statistikbank, statistikbanken.dk->KM1, KM2…m.f
    Statistikdokumenation for Kirkestatistik (Danmarks Statistik)

     

  • Forbrugsundersøgelsen – En samlet statistik om husholdningernes økonomi

    Fortbrugsundersøgelsen er en omfattende årlig opgørelse af husholdningernes indkomster, forbrug og opsparing. Danmarks Statistik offentliggjorde den reviderede udgave af opgørelsen for 2015  i slutningen af april. Betegnelsen forbrugsundersøgelse har historiske årsager, for statistikken omfatter meget mere end forbrug. Internationalt anvendes betegnelsen husholdningsbudgetundersøgelse (household budget survey). I dette indlæg vil jeg fokusere på forbrugsundersøgelsens opgørelse af husholdningernes opsparing. Enkelte resultater om den gennemsnitlige opsparings fordeling efter husstandens socioøkonomiske status er vist i følgende tabel. Rådighedsbeløbet er det beløb husholdningen har til rådighed, efter at skatter, pensionsbidrag og renter mm er betalt. Det kan husholdningen principielt anvende til forbrug eller opsparing. I forbrugsundersøgelsen skal en mindre del af rådighedsbeløbet dog anvendes til betaling af nogle udgifter — bøder og gaver og foreningskontingenter — der hverken fradrages ved opgørelsen af rådighedsbeløbet eller indgår i det egentlige forbrug.

    Rådighedsbeløbet og dets anvendelse, 2015

    Socioøkonomisk status  Rådigheds-beløb Bøder, gaver og forenings-kontingenter Forbrug Nettoop-sparing Opsparings-andel
    1000 kr/husstand pct.
    Selvstændig 826 9 413 405 49%
    Lønmodtager, højeste niveau 723 14 426 283 39%
    Lønmodtager, mellemniveau 537 10 379 149 28%
    Lønmodtager, grundniveau 476 10 322 144 30%
    Arbejdsløs 304 5 215 84 28%
    Uddannelsessøgende 148 2 169 -23 -16%
    Pensionist,efterlønmodtager 297 9 250 39 13%
    Ude af erhverv i øvrigt 227 4 208 15 7%
    Alle husstande 442 9 309 124 28%
    Nationalregnskabet1 374 9 348 16 4%

    Note: 1 Nationalregnskabets opgørelse kan ikke umiddelbart sammenlignes med forbrugsundersøgelsens, jf. teksten.
    Kilde: Statistikbanken.dk/FU6 og NASD23

    Forbrugsundersøgelsens store styrker er dens høje detaljeringsgrad i forbrugsopgørelsen og muligheden for at fordele økonomiske størrelser som indkomst, forbrug og opsparing på de enkelte husholdninger. Til makroøkonomiske analyser, hvor fokus er på totalstørrelser, vil man normalt vælge at anvende nationalregnskabet, der udkommer hurtigere, opgøres kvartalsvist og har en høj grad af international sammenlignelighed.

    Men selv om der er tilstræbt en sammenhæng mellem begreber og definitioner i forbrugsundersøgelsen og nationalregnskabet, så er der dog en række forskelle, der vanskeliggør direkte sammenligning. De to opgørelser præsenterer da også to vidt forskellige bud på husholdningernes opsparing. Som det fremgår af tabellen, så opgør forbrugsundersøgelsen husholdningernes gennemsnitlige opsparing i 2015 til 124.000 kr, hvor nationalregnskabets opgørelse viser 16.000 kr.

    Af denne forskel på 108.000 kr. kan de 26.000 kr. forklares med forskellig behandling af pensionsopsparingen i de to statistikker og de 14.000 kr. med forskellig behandling af ejerboliger. Den nævnte forskel i behandlingen af pensionsopsparing består i, at pensioner fra pensionskasser i forbrugsundersøgelsen behandles som en almindelig indkomst, hvor  nationalregnskabet ser pensionsudbetalingerne som træk på pensionsformuen, dvs. som negativ opsparing. Vedr. lejeværdien er forskellen, at forbrugsunderøgelsen ser hele den beregnede værdi som en indkomst, hvor nationalregnskabet fratrækker  afskrivninger på boligerne.

    Det er tydeligvis kun en begrænset del af forskellen i opsparing, der her er redegjort for. En yderligere analyse af de resterende forskelle vil være interessant, men også krævende. Muligvis et emne for et senere blogindlæg!

    Referencer:
    Nyt fra Danmarks Statistik, 28. april 2017, nr 183: Forbrugsundersøgelsen (revideret)
    Danmarks Statistikbank->Priser og forbrug->Forbrug-> Forbrugsundersøgelsen
    Statistikdokumentation for forbrugsundersøgelsen  (Danmarks Statistik)
    Metodebeskrivelse for forbrugsundersøgelsen (Danmarks Statistik)

  • Museumsstatistikken – en forbilledlig statistik af høj kvalitet

    Efter offentliggørelsen af dette indlæg er der afsløret et kvalitetsproblem i museumsstatistikken, jf. indlæg fra 11/7-2017

    Museumsstatistikken fra Danmarks Statistik lever til daglig et stille liv i medierne. Men faktisk er det en statistik af meget høj kvalitet, der kan tjene som forbillede for al anden statistik. Den omfatter alle museer (fuld dækning), relativt få museer afviser at indberette (lavt bortfald) og spørgsmålene er så simple, at der næsten ikke kan opstå uopdagede fejl i indberetningerne (høj pålidelighed). Indtil 2015 var statistikken sammenlignelig med tilsvarende opgørelser tilbage til 1984, og data fra de enkelte museer blev offentliggjort, hvor det ellers er sædvane, at oplysninger om de enkelte objekter i statistikken (f.eks. personer eller virksomheder) hemmeligholdes strengt af fortrolighedshensyn. Meget større krav kan man dårligt stille til kvaliteten af en statitstik.

    I statistikken for 2016 — offentliggjort 25/4-2017 i Nyt og Statistikbanken — fører en ændring af metoden til, at man fjerner sig lidt fra denne næsten ideale tilstand. Ændringen vedrører ikke de statslige og statsanerkendte museer, der tilsammen repræsenterer 78 pct. af det samlede besøgstal. Men for de resterende museer er afgrænsningen af populationen ændret. Tidligere førte Danmarks Statistik sit eget register over disse museer, men fra 2016 afgrænses populationen på grundlag af erhvervsregistret. Ved ændringen faldt populationen fra ca. 470 museer til ca. 420, så erhvervsregistrets afgrænsning er åbenbart mere snæver end det tidligere registers. Efter metodeændringen er det således kun data fra statslige og statsanerkendte museer, der kan sammenlignes med tidligere opgørelser. Det er også kun data fra statslige og statsanerkendte museer, der nu offentliggøres på objektniveau.

    Som nævnt er det kun de statslige og statsanerkendte museer, der kan sammenlignes med tidligere år. Samlet set er der ikke ikke sket den store ændring i det samlede besøgstal for de statslige og statsanerkendte musser, når der korrigeres for, at kategorien i 2016 er blevet udvidet bla. med slottene Kronborg og Christiansborg. I både 2015 og 2016 var det samlede besøgstal på omkring 11,7 mio. Men det afspejler et fald på ca. 0,4 mio. (fra 1,5 mio. til 1,1 mio.) for en række statslige museer, der i 2016 indførte betaling, efter i en peride at have haft fri adgang, og en tilsvarende stigning for de øvrige.

Seneste Indlæg

Arkiv

Kategorier

År

Få en e-post , når bloggen opdateres
Tilmeldingen kan nårsomhelst tilbagekaldes