Ny metode gir bedre AKU-tall

Publisert:

SSB tar nå i bruk flere registre i en ny metode som vil redusere skjevhet og usikkerhet i arbeidskraftundersøkelsen (AKU). Dette fører til litt lavere nivå på sysselsatte og nesten tilsvarende høyere nivå for personer utenfor arbeidsstyrken. Antall arbeidsledige endrer seg lite totalt sett.

I intervjuundersøkelser som AKU vil frafallet og deltakelsen alltid variere. De med svak tilknytning til arbeidsmarkedet svarer i mindre grad på undersøkelsen enn andre. Svarene blir da ikke representative for hele utvalget. For å få resultater fra et utvalg til å gjelde for hele befolkningen, vil god utnyttelse av registre kunne rette opp mye av skjevheten i svarutvalget, i tillegg til å redusere usikkerheten. Statistisk sentralbyrå tar nå i bruk en ny estimeringsmetode i AKU som utnytter flere registre enn tidligere.

Samlet sett medfører innføring av ny estimeringsmetode at tallet på sysselsatte blir litt lavere enn med gammel metode og at tallet på personer utenfor arbeidsstyrken blir tilsvarende høyere. Tallet på arbeidsledige totalt endrer seg lite med ny metode.

For å få mest mulig sammenlignbare tall er hele tidsserien revidert tilbake til 2006.

Administrative registre som brukes til estimeringen

Ny metode utnytter flere administrative registre i estimeringen på en bedre måte. Nye registre som utnyttes er registrerte ledige ved arbeidskontorene og tiltaksdeltakere, registerinformasjon om uførepensjonister, samt registerinformasjon om utdanningsnivå, sivilstand, familiestørrelse og landbakgrunn. Metoden utnytter også informasjon fra a-ordningen, Selvangivelsesregisteret og personregistret på en ny og bedre måte. Dette bidrar til lavere standardfeil til estimatene i AKU.

Ny estimeringsmetode

Estimeringsmetoden i AKU skjer nå i flere steg, og kalles multippel modell-kalibrering (MMK). Innledningsvis modelleres hovedarbeidsmarkedsstatus i AKU, som er sysselsatt, arbeidsledig, utenfor arbeidsstyrken, konsistent med en [multinomisk logit-modell] forklart med en rekke registervariable kjent for alle i populasjonen. Modellen gir predikerte sannsynligheter for de ulike hovedarbeidsmarkedsstatusene for enhver i populasjonen. Vektene i AKU kalibreres ved hjelp av de predikerte sannsynlighetene og flere registervariable direkte. Dette gjør at vektene også blir konsistente med populasjonen for antall i bl.a. befolkningsregisteret etter kjønn, aldersgrupper og landsdel (som vi er forpliktet til gjennom EØS-avtalen).

At vektene er konsistente for en registervariabel, for eksempel kjønn, betyr at summen av vektene i [svarutvalget] i AKU gir samme antall for hver kategori av registervariabelen som i hele populasjonen, eksempelvis antall menn og antall kvinner i befolkningsregisteret. Vektene er også konsistente med antall lønnstakere ifølge a-ordningen for menn og for kvinner. I tillegg er vektene svært velegnet for de prioriterte undersøkelsesvariable i AKU, som er modellert.

Multippel modell-kalibrering gir noe variansreduksjon, ved å utnytte mer effektivt at vi har tilgjengelig god hjelpeinformasjon om alle i populasjonen fra ulike registre, som SSB har koblet sammen. Utgangsvektene, før kalibreringen, er forholdet mellom antall personer i populasjonen og bruttoutvalget pr. fylke, og tar hensyn til at personer i ulike fylker har ulik sjanse for å bli trukket ut i AKU.

Ukeproporsjonal vekting i kvartalsgjennomsnitt

AKU kartlegger situasjonen på arbeidsmarkedet i bestemte referanseuker, som går fra mandag til søndag. Referanseukene i AKU deles ikke, og følger derfor heller ikke måneds- og kvartalsinndelingen i kalenderen eksakt. En måned i AKU inneholder derfor enten 4 eller 5 referanseuker, og kvartal inneholder 13 referanseuker i år med 52 uker. For at alle referanseukene i AKU skal telle like mye i kvartalsgjennomsnittet, begynner SSB nå med ukeproporsjonal justering av månedsvektene i kvartalsgjennomsnitt. Metoden retter opp mer «skjevhet» i variabelen sysselsatte i inntektsgivende arbeid og utførte ukeverk, som er påvirket av fravær med varighet under en måned, særlig fellesferien i juli. Ny metode sikrer at tidsserien i 3. kvartal ikke systematisk varierer med om juli inneholder 4 eller 5 referanseuker i AKU. Ukeproporsjonal vekting av månedene gir ørlite lavere standardfeil for kvartalsgjennomsnittet sammenlignet med en jevn vekting av månedene. Punktestimatene for antall sysselsatte og arbeidsledige blir ikke nevneverdig påvirket av ukeproporsjonal vekting.

For mer informasjon, se gjerne Om statistikken eller evt. den metodiske utredningen, {Documents 2018/16}.

 

Lavere sysselsettingsandel med ny metode

Ny metode gir 5 000 færre sysselsatte i 2017, som gir en sysselsettingsandel på 66,7 prosent. Dette er 0,1 prosentpoeng lavere enn med gammel metode. Nedjusteringen av sysselsettingsandelen er imidlertid oftest mellom 0,2 og 0,3 prosentpoeng i årene fra 2006.

Figur 1. Andelen sysselsatte

Ny metode Gammel metode
2006 69.3 69.5
2007 70.7 70.9
2008 71.5 72.0
2009 70.1 70.5
2010 69 69.3
2011 69.1 69.1
2012 69 69.2
2013 68.5 68.7
2014 68.2 68.5
2015 67.7 68.0
2016 67 67.3
2017 66.7 66.9

Liten økning i tall for arbeidsledige

Ny metode gir samme antall arbeidsledige totalt sett i 2017, men litt over 2 000 flere arbeidsledige i snitt i perioden 2006-2017.

I prosent av arbeidsstyrken er arbeidsledigheten totalt sett nesten uendret for årene 2015-2017. Ny metode justerer imidlertid arbeidsledigheten opp med 0,1 prosentpoeng når en ser på årsgjennomsnitt for 2006 til 2014 under ett.

Figur 2. Arbeidsledige i prosent av arbeidsstyrken

Ny metode Gammel metode
2006 3.4 3.4
2007 2.5 2.5
2008 2.7 2.6
2009 3.3 3.2
2010 3.8 3.6
2011 3.4 3.3
2012 3.3 3.2
2013 3.8 3.5
2014 3.6 3.5
2015 4.5 4.4
2016 4.7 4.7
2017 4.2 4.2

Andel utenfor arbeidsstyrken oppjustert

Andelen utenfor arbeidsstyrken blir oppjustert med nesten 0,2 prosentpoeng med ny metode når en ser årene 2006-2017 under ett. Det tilsvarer rundt 7 500 personer utenfor arbeidsstyrken.

Figur 3. Andelen utenfor arbeidsstyrken

Ny metode Gammel metode
2006 28.2 28
2007 27.4 27.2
2008 26.5 26.1
2009 27.5 27.2
2010 28.3 28.1
2011 28.5 28.6
2012 28.6 28.5
2013 28.8 28.8
2014 29.3 29
2015 29 28.8
2016 29.6 29.4
2017 30.3 30.2

Endringene varierer med alder og over tid

Endringene som følge av metoden varierer også med alder. Arbeidsledigheten blant ungdom 15-24 år blir justert opp hele 0,4 prosentpoeng som følge av mindre frafallsskjevhet med ny metode.

For aldersgruppen 25-54 år er korreksjonen mindre i arbeidsledigheten, men varierer mer over tid. For årene 2015-2017 sett under ett, korrigerer ny metode arbeidsledigheten for denne aldersgruppen ned nesten 0,1 prosentpoeng, mens ny metode korrigerer arbeidsledigheten opp med rundt 0,1 prosentpoeng for perioden 2006-2014 sett under ett.

Figur 4. Arbeidsledige i prosent av arbeidsstyrken, etter alder og metode

15-24 år Ny metode 15-24 år Gammel metode 25-54 år Ny metode 25-54 år Gammel metode 55-74 år Ny metode 55-74 år Gammel metode
2006 9.2 8.6 2.8 3.0 1.2 1.2
2007 7.4 7.3 1.9 1.9 1 1.0
2008 8 7.5 2.1 2.0 1 1.0
2009 9.3 9.1 2.6 2.5 1.2 1.1
2010 10.1 9.3 3.2 3.0 1.2 1.3
2011 8.9 8.6 2.8 2.7 1.2 1.2
2012 8.8 8.6 2.7 2.6 1.2 1.2
2013 9.7 9.2 3.2 2.9 1.3 1.2
2014 8.1 7.8 3.4 3.3 1.4 1.2
2015 10.5 10.0 4.1 4.1 1.7 1.5
2016 11.3 11.0 4.3 4.4 1.8 1.8
2017 10.8 10.3 3.7 3.8 1.7 1.7

Sysselsettingsandelen totalt sett er nedjustert 0,26 prosentpoeng med ny metode når vi ser perioden 2006-2017 under ett grunnet redusert frafallsskjevhet.

For ungdom 15-24 år blir sysselsettingsandelen justert ned med i gjennomsnitt rundt 0,3 prosentpoeng både før og etter 2015.

For personer 25-54 år er nedjusteringen i sysselsettingsandelen 0,4 prosentpoeng før 2015 med ny metode og tilsvarende oppjustering av andelen utenfor arbeidsstyrken. For perioden 2015-2017 justeres sysselsettingsandelen personer 25-54 år ned med 0,2 prosentpoeng, mens andelen utenfor arbeidsstyrken justeres tilsvarende opp.

Forklaringen på dette kan være at ny metode har inne flere hjelpevariable fra registre i estimeringen enn tidligere, og at A-ordningen er til mer hjelp for å redusere frafallskjevhet og standardfeil for enkelte variable og grupper enn forløperen Aa-registeret. Innføringen av A-ordningen har ikke innvirket på AKU-tall før 2015, men har trolig hatt litt betydning for AKU-tall produsert fra 2015 i og med at også den gamle estimeringsmetoden benyttet hjelpevariable om register lønnstakere/arbeidstakere.

For de over 54 år blir sysselsettingsandelen justert ned med i gjennomsnitt 0,3 prosentpoeng for perioden 2015-2017, mens andelen utenfor arbeidsstyrken justeres tilsvarende opp med ny metode. Før 2015 er det mindre endringer i sysselsettingsandelen og andelen utenfor arbeidsstyrken blant gruppa 55-74 år.

For ungdom 15-24 år var andelen utenfor arbeidsstyrken omtrent uendret med ny metode.

Lavere standardfeil med ny metode

Standardfeilen for kvartalsgjennomsnitt for antall arbeidsledige i AKU gikk ned med rundt 600 personer til 4600 i 2017. Variasjonskoeffisienten er da 3,9 prosent. Standardfeilen i tall for arbeidsledige reduseres med over 11 prosent.

Standardfeilen for kvartalsgjennomsnitt for antall sysselsatte personer i AKU gikk ned med rundt 900 personer eller 11,8 prosent med ny metode i 2017 og er da under 7000. Variasjonskoeffisienten blir da på rundt 0,29 prosent.

Figur 5. Standardfeil for antall arbeidsledige

Ny metode Gammel metode
2013K1 4.58 4.87
2013K2 4.53 4.92
2013K3 4.7 4.82
2013K4 4.39 4.63
2014K1 4.28 4.76
2014K2 4.34 4.64
2014K3 4.43 4.94
2014K4 4.49 4.98
2015K1 4.75 5.35
2015K2 4.75 5.41
2015K3 4.91 5.56
2015K4 5.06 5.53
2016K1 5.07 5.66
2016K2 4.97 5.65
2016K3 5.01 5.66
2016K4 4.69 5.40
2017K1 4.7 5.33
2017K2 4.76 5.26
2017K3 4.47 5.05
2017K4 4.38 4.97
2018K1 4.42

Figur 6. Standardfeil for antall sysselsatte personer

Ny metode Gammel metode
2013K1 7.72 8.71
2013K2 7.67 8.73
2013K3 7.86 8.84
2013K4 7.68 8.71
2014K1 7.7 8.60
2014K2 7.65 8.66
2014K3 7.68 9.02
2014K4 7.83 8.94
2015K1 7.12 8.07
2015K2 7.18 8.17
2015K3 7.31 8.69
2015K4 7.12 8.10
2016K1 6.98 7.94
2016K2 7.08 7.93
2016K3 7.2 8.23
2016K4 6.86 7.58
2017K1 6.8 7.57
2017K2 6.7 7.62
2017K3 7.07 8.06
2017K4 6.7 7.72
2018K1 6.6

 

Faktaside

Kontakt