Data

Datagrunnlaget for denne artikkelen er alle personer i befolkningen som er bosatte og mellom 25 og 67 år i hver måned fra januar 2018 til og med desember 2021. For disse har vi koblet på inntektsinformasjon for de foregående årene, og beregnet dagpengegrunnlagene løpende.

Vi beregner dagpengegrunnlaget for hvert individ, uavhengig av om de har rett på, eller mottar dagpenger. Dagpengegrunnlaget anslås som det beste av inntekten foregående år og gjennomsnittlig inntekt av de tre foregående årene.

Til populasjonen har vi også koblet på informasjon om mottak av ytelser. Vi har her inkludert mottak av dagpenger, sykepenger, AAP. Videre har vi informasjon om personene er registrert som arbeidssøkere eller ikke. Vi har også lagt til øvrige kjennetegn, som alder, kjønn, fødeland, sivilstatus, og antall barn.

Vi ekskluderer personer under 25 år. Dette skyldes at det i januar 2020 ble minsteytelsen på AAP redusert for de under 25 år, dette for å forsøke å gjøre det mindre lønnsomt for unge å «velge» AAP. Personer over 25 har fremdeles minimumssats på 2 G på AAP.

Vi deler inn utvalget i en kontroll- og en behandlingsgruppe. Vi kaller inntektsgruppen som ikke omfattes av endringene i dagpengeregelverket for «kontroll», det vil si de med dagpengegrunnlag (tidligere inntekt) mellom 0,5 og 0,74 G. Behandlingsgruppa er inntektsgruppene som omfattes av endringene i dagpengeregelverket, altså de med inntekt mellom 0,75 og 1 G (tabell 1). I tillegg utvider vi utvalget noe i robusthetstestene, hvor vi inkluderer alle med dagpengegrunnlag over 0 G og opp til 1,5 G. I effektanalysene og i de deskriptive figurene i vedlegg (v4-v6) ser vi hovedsakelig på 10 måneders perioden fra mars 2020 da regelendringen ble innført, til desember 2020 (etter-perioden). I januar 2021 ble regelverket reversert. I de tilsvarende månedene i 2019 hadde hverken behandlings- eller kontrollgruppa rett til dagpenger (før-perioden).

Utfall

Vi ser på andelene i ulike inntektsgrupper som registrerer seg som arbeidssøker, starter å motta dagpenger, AAP (direkte, uten å først motta sykepenger), sykepenger, samt sykepenger eller AAP (direkte). I inntektsgruppen vi studerer (inntekt under 2 G), så starter de fleste direkte på AAP fordi det er ytelsen som gir høyest kompensasjon av sykepenger og AAP (se figur 1).

Utfallene er definert som følger:

1. Nye registrerte arbeidssøkere: definert som at personen registrerer seg som ledig, ikke var det i de to foregående månedene, og ledigheten varer i minst en måned[4] Vi har testet dette også med definisjon der vi krever minimum 6 måneders varighet, men dette ga samme resultat..

2. Nye mottakere av ytelser (dagpenger, sykepenger): definert som at personen mottar ytelsen i én måned, men ikke mottar den i de to foregående månedene.

3. Nye mottakere av AAP som kommer direkte inn på AAP uten å motta sykepenger i månedene før.

4. Nye AAP- eller sykepenger: definert som nye mottakere av AAP (kun direkte)og nye mottaker av sykepenger. Vi ser på disse to utfallene samlet ettersom AAP i inntektsgruppene vi undersøker ofte brukes som sykepenger på den måten at det er den ytelsen som gis første året de er syke. Mange starter på begge deler samme måned, i summen telles de da bare en gang.

«AAP fra sykepenger» defineres som de som har hatt sykepenger de to siste månedene før overgang til AAP. Disse er en svært liten gruppe i utvalget vi ser på. Nesten ingen har sykepenger i ett år før de kommer inn på AAP, vi finner noen tilfeller i data (0,008 prosent), men vi regner med at det er feilregistreringer. Vi rapporterer derfor ikke funn for denne gruppen.

Metode

Vi undersøker effekten av regelverksendringen ved bruk av to forskjellige metoder. Metodene vi bruker er regression discontinuity analyse (RDD) og forskjeller i forskjeller analyse (FiF) (se faktaboks for detaljer om metodene).

Vi deler utvalget i en kontroll- og en behandlingsgruppe. Vi kaller inntektsgruppen som ikke omfattes av endringene i dagpengeregelverket for «kontroll», det vil si de med inntekt mellom 0,5 og 0,74 G. Behandlingsgruppa er inntektsgruppene som omfattes av endringene i dagpengeregelverket, altså de med inntekt mellom 0,75 og 1 G. Vi har begrenset utvalget i hovedanalysen til 0,25 G over og under den nye grensen for å få rett til dagpenger. Det gjøres for at «kontroll» og «behandlingsgruppe» skal bli så like som mulig. Vi kommer tilbake til dette senere i beskrivelsen av metoden.

Med unntak av inntektsgrunnlaget, så er kontroll- og behandlingsgruppe like med hensyn på individkjennetegn (tabell 2).

Begge gruppene endres litt i koronaåret. Det er litt færre som har barn i kontrollgruppa enn i behandlingsgruppa. Det er litt færre som er gift og har barn i begge gruppene i 2020 enn i 2019 (tabell 2).

Det vanligste utfallet i alle inntektsgruppene vi studerer er å registrere seg som arbeidssøker. Før korona var det nesten like vanlig i kontroll og behandlingsgruppe (hhv 0,58% og 0,61%) (tabell 3). Å starte med sykepenger er også relativt vanlig, og det blir litt vanligere i koronaåret enn i 2019. Å direkte inn på AAP gjør 0,14% i kontrollgruppa og 0,16 prosent av behandlingsgruppa i snitt per måned i 2019. Dette går litt ned i behandlingsgruppa i 2020 til 0,15% (tabell 3). Når vi slår sammen AAP direkte og sykepenger (enten det ene eller det andre), er det nesten like vanlig som å registrere seg som arbeidssøker. Noen som starter med sykepenger, får innvilget AAP samme måned. Derfor er «AAP eller sykepenger» litt lavere enn summen av de to.

Noen i kontrollgruppa med inntektsgrunnlag for dagpenger mellom 0,5 og 0,75G, som etter våre beregninger ikke har rett til dagpenger, har likevel dagpenger (0,08 prosent) (tabell 3). Det skyldes unøyaktigheter i inntektsdataene vi benytter til beregning av inntektsgrunnlaget eller våre beregninger. Men feilen er relativt liten, og til stede i alle gruppene vi studerer. Vi ser at i gruppa som tas ut, er andelen som får dagpenger svært høy. Å ha disse med i utvalget skaper derfor mye støy.

Når vi ser på tilstrømming til helseutfallene «AAP direkte» og «AAP fra sykepenger» er det to ulike mekanismer som påvirker dette. Endringer i gruppen som kommer fra sykepenger skyldes at de som for et år siden startet på sykepenger får en forlengelse av sykefraværet med overgang til AAP. Under Korona kan en slik forlengelse være begrunnnet i at de av helsemessige årsaker ikke tilrådes å starte så raskt i arbeid under en pandemi, som de ville under normale omstendigheter. Andelen som går til AAP fra sykepenger er sjeldent i de laveste inntektsgrunnlagene. Bare 0,04 prosent med inntektsgrunnlag 0,5–0,74 G og 0,06 prosent med inntektsgrunnlag 0,75–1G har et slikt utfall (tabell 3). Årsaken til det er at de fleste som blir syke i disse inntektsgruppene starter direkte på AAP.

For de som kommer direkte inn på AAP, kan AAP sammenlignes mer med sykepenger. I gruppermed lavt inntektsgrunnlag tilsvarer AAP sykepenger på den måten at det er ytelsen man får det første året man er syk. Det er ofte i denne gruppen man forventer å finne personer som kan være i en gråsone mellom arbeidsøker og helseproblemer. Derfor er gruppen som kommer direkte inn på AAP, i tillegg til sykepenger, den helseytelsen vi er mest opptatt av å studere. Det er 0,2 prosent i både kontroll- og behandlingsgruppa som kommer inn på AAP direkte hver måned (tabell 3).

Koronapandemien påvirker alle utfallene

Alle utfallene vi undersøker blir påvirket av koronapandemien. Både antall arbeidssøkere og helseutfallene øker kraftig under korona, særlig i mars 2020, men det er også en tydelig økning rundt den andre nedstengningen ved årsskifte 2020–2021. Økningen var størst for registrerte arbeidssøkere. Nye dagpengemottakere økte også kraftig rett etter nedstengingen, men på grunn av noe saksbehandlingstid er den økte tilstrømningen noe mer strukket ut i tid (figur 2). Men det er også tydelig endringer i andel nye AAP mottakere og nye sykepengemottakere (figur 2). Nye mottakere av AAP har også en vekst i mars 2020. Så en nedgang etter mars 2020 og igjen en midlertidig økning i andre koronabølgen, litt på samme måte som dagpenger, men mye mindre utslag.

Det er altså liten tvil om at helseutfallene påvirkes av koronapandemien. I effektanalysene vil vi undersøke om de påvirkes forskjellig i de ulike inntektsgruppene (kontroll og behandlingsgruppene). Dvs. om retten til dagpenger påvirker i hvilken grad helseytelsene benyttes.

Flere arbeidssøkere, men usikker effekt på helseytelser

Vi sammenligner her forskjellen i utvikling i det vi kaller behandlingsgruppa, som er rett over denne grensen (dagpengegrunnlag mellom 0,8 og 1 G) med dem som er i det vi kaller kontrollgruppa, som er rett under denne grensen (dagpengegrunnlag mellom 0,5 og 0,7 G) i før og etter regelendringen i en forskjell i forskjell analyse. De rett over grensen fikk, med regelendringen, rett til dagpenger ved ledighet.

Vi finner en tydelig effekt på endring i sannsynlighet for å registrere seg arbeidsledig (tabell 4). Når vi undersøker når de estimerte effekten inntreffer, finner vi en umiddelbar og sterk effekt på hvem som registrer seg som arbeidssøkere, hvor langt flere av de med rett til dagpenger gjør det i mars og april (figur 3). Vi finner også en umiddelbar effekt på nye mottakere av dagpenger, men denne er litt forsinket, effekten inntreffer ca. en måned etter regelverksendringen og holder seg positiv gjennom fire måneder. Dette kan ha sammenheng med at saksbehandling av dagpenger tok litt tid på grunn av det store volumet av søknader.

For helseytelsene finner vi at sannsynligheten for å starte på sykepenger øker, ellers finner vi ingen signifikante effekter (tabell 4). Det finner vi heller ikke i event-studien som estimerer forskjellen mellom hele før og etter perioden. For sykepenger brytes antagelsen om parallelle trender i forkant av endringen. Andelen med sykepenger for gruppa med høyest inntektsgrunnlag ligger over de med lavere inntektsgrunnlag før endringen i dagpengeregelverket. Når dette bildet fortsetter også etter mars 2020, så kan vi ikke tolke at sykepengemottak ligger høyere for behandlingsgruppen enn i kontrollgruppen som en effekt av regelverksendringen. Tilsvarende ser vi for gruppen av nye sykepengemottakere og AAP-mottakere samlet.

RDD-analyse

I RDD analysen sammenligner vi dem med dagpengegrunnlag rett over og under 0,75 G før og etter regelverksendringen. Vi ser på forskjeller mellom gruppene (de grønne kurvene i figur 4). I RDD benytter vi kun forskjellene mellom gruppene etter endringen, til motsetning til FiF, hvor vi også benytter forskjellen i gruppene før endringen.

I RD analysen finner vi at regelverksendringen ikke medførte signifikant forskjell i andel som meldte seg som arbeidssøkere blant de som fikk rett til dagpenger, sammenlignet med de som ikke fikk rett (figur 4). Samtidig finner vi heller ingen signifikante effekter på mottak av helseytelser, hverken at det blir færre nye sykepengemottakere eller mottakere av AAP. Når vi ser sykepenger og AAP-direkte samlet, så kan det se ut til at det er en liten effekt som i tid sammenfaller med endringen i dagpengeregelverket (figur 4, nederste panel). Men dette gjelder kun for måneden regelverksendringen skjer i.

Også når vi ser på samlet effekt over hele året finner vi flere mottakere av dagpenger i behandlingsgruppa enn i kontrollgruppa, men vi finner ikke lenger noen signifikante effekter på andelen arbeidssøkere (tabell 5). Grunnlagene for disse resultatene er også fremstilt grafisk i vedlegg (figur v4). Der ser vi at effekten på alle helseutfallene ser ut til være negativ, men effektene er ikke store nok til å gi signifikante resultater. Den estimerte diskontinuiteten på dagpenger er på 0,89 prosent, som betyr at de rett over terskelverdien på 0,75 G har 0,89 prosent større sannsynlighet for å motta dagpenger enn dem rett under terskelverdien.

Robusthetstest: båndbredde

I RDD ønsker vi å velge båndbredde rundt terskelverdien, slik at de over og under denne terskelverdien er mest mulig lik. I litteraturen finnes det forslag på hvordan den optimale båndbredden kan velges (se f.eks. Imbens og Kalyanaraman, 2012). Her forsøkes det å balansere skjevhet (ved å legge til observasjoner langt fra terskelverdien) mot varians (ved å øke presisjon ved å legge til flere observasjoner). Vi gjennomfører ikke her en slik øvelse, men viser heller hvordan effektene varierer ved ulike valg av båndbredde. I hovedanalysen har vi valgt en båndbredde relativt nære rundt terskelverdien (+/- 0,25 G rundt dagpengegrunnlaget 0,75 G, men tatt ut de akkurat på terskelverdien på grunn av unøyaktigheter i beregningen, se metode avsnitt).

I figur 5 viser vi hvordan effektene er ved andre båndbredder, da fra å velge å ta med alle som har dagpengegrunnlag over 0 til terskelverdien 0,75 G, og opp til 1,5 G, som var den tidligere grensen for når man hadde rett til dagpenger, til +/- 0,5 G og +/- 0,15 G rundt terskelverdien. Effektene går i samme retning, og estimatene blir som forventet mer presise ved valg av større båndbredde (tabell 6). Blant annet ser vi at ved den største båndbredden, så finner vi effekter også blant arbeidssøkere. Her blir også tilstrømningen til sykepenger noe høyere i behandlingsgruppen, men dette er også tilfellet i enkelte måneder før regelverksendringen. Som vi ser ligger behandlingsgruppen generelt høyere enn kontrollgruppen, noe som tilsier at skjevheten blir «for stor» ved større båndbredde.

Våre funn i tråd med tidligere forskning

Denne midlertidige regelendringen under koronapandemien ser ut til å ha gitt lignende resultater som da inntektsgrensen for rett til dagpenger ble redusert fra 2 til 1,5 G i 2004. Falch m fl. (2011) fant at endring i inntektsgrensen påvirket sannsynligheten for å registrere seg som arbeidssøker, de fant også at bortfall av dagpengerettighetene for enkelte grupper (de under 35 år) forårsaket en økt risiko for overgang til rehabilitering eller attføringspenger. Men her var størrelsen på konfidensintervallet så stort at det var vanskelig å trekke sikre konklusjoner. Vi har ikke studert undergrupper av populasjonen særskilt slik de gjorde.

Nivået på ytelser har betydning

Nivået på helseytelsene og forskjellen mellom ytelser kan ha en betydning for hvilke ytelser som innvilges. Ved å bruke den tilfeldige variasjonen i endring av ytelsene i 2002, estimerer Fevang mfl. (2017) den kausale effekten av størrelsen på kompensasjonsnivået på sannsynligheten for overgang til jobb, men også overgang til andre trygdeytelser og for å gå ut av arbeidsstyrken uten trygd. Funnene deres tilsier at for personer på AAP påvirker ytelsesnivået ikke bare sannsynligheten for overgang til jobb, men også overgang til andre trygdeytelser og for å gå ut av arbeidsstyrken uten trygd.

At vi ikke finner effekter av innføring av dagpenger kan derfor knyttes til at forskjellen i inntektskompensasjonen mellom dagpenger og AAP er svært stor i de inntektsgruppene vi ser på (se figur 1).

Endringer i helseytelser under korona

Det er tidligere vist at etterspørsel etter arbeidskraft påvirker AAP mye (Andresen m. fl. 2019). Vi finner en markert vekst i helseytelsene både i kontroll og intervensjonsgrupper akkurat når koronapandemien rammer og ledigheten øker. Det kan ikke utelukkes at deler av økningen i helseytelsene under korona kan knyttes til at flere personer i grenseland mellom ytelser søkte om helseytelser. Fordi helseytelsene gir langt bedre inntektssikring enn dagpenger i lavinntektsgruppene, kan de som både har helseproblemer og mangler inntektsgivende arbeid, velge selv, eller styres mot helseytelsene av leger, NAV-ansatte, eller andre.

Siden vi studerer inntektsgrupper som ligger svært nær hverandre, er det likevel rimelig å anta at disse påvirkes likt av koronapandemien. Koronapandemien påvirker derfor i seg selv verken resultatet eller konklusjonen i våre analyser.

Det var flere som uttrykte bekymring for unge uten dagpengerettigheter under korona, bl.a. Simen Markussen (DN 21.04.2020).

«Det er grunn til å være bekymret for dem som ikke har rettigheter til dagpenger. Det kan for eksempel være unge som ennå ikke har kommet seg ut i jobb, og som ikke finner arbeid på grunn av krisen. Ifølge Markussen er et alternativ for disse å søke om en ytelse som arbeidsavklaringspenger (AAP) som ikke har krav om tidligere inntjening, dersom arbeidsmarkedet er stramt.».

Vi finner nesten ingen økning fra 2019 (mars-desember) til 2020 (mars-desember) i andel i befolkningen som får innvilget AAP direkte (figur v2). Dette kan tyde på at overgang til AAP som inntektssikring under korona var svært liten også i inntektsgrupper vi ikke har studert i denne artikkelen. Men vi har ikke inkludert de under 25 år i denne analysen, så de yngste kan vi ikke si noe om.

Nossen (2014) har også vist at arbeidsledighet forlenger sykefravær, økning i langtidsfravær var også dominerende under pandemien (Nossen 2022). Vi mener overgang til AAP fra sykepenger kan også ses på som en forlengelse av sykefravær. Slike forlengelser kan knyttes til både helse og inntektssikring. I gruppa som kommer fra sykepenger til AAP ser vi en økning i alle inntektsgrupper (figur v2).

Er helserelaterte ytelser en skjult ledighet?

Norge har høy sysselsetting og lav ledighet. Samtidig er det en høy andel av befolkningen som mottar helserelaterte ytelser. Dette kan både være et skjult ledighetsproblem samtidig som det påvirkes av hvilke rettigheter til ytelser som til finnes. I Norge har andelen som blir forsørget av familien sunket (Terum & Hatland 2014), hvilket kan bety at enkelte som før ville ha levd av inntekten til ektefelle eller andre familiemedlemmer, for kortere eller lengre perioder, nå lever på trygd.

Fevang (2020) diskuterer mulige forklaringer på den høye andelen med helserelaterte ytelser, samt mulige tiltak som kan redusere bruk av slike ytelser. For eksempel har reglene for å få dagpenger blitt innskrenket de siste tiårene, noe som har ført til en vridning fra ledighet til helserelaterte ytelser. En måte å redusere medikalisering og overforbruk av uføretrygd kan være å slakke på kravene til å få innvilget dagpenger, ifølge Fevang. Vi finner ikke støtte for det i denne analysen, noe som kan skyldes forskjellen i størrelsen på ytelsene som nevnt over.

På den andre siden kan man si at det er overraskende at tilstrømming til helseytelser har en fallende tendens over tid, til tross for at helseproblemer ofte gir høyere og mer stabile ytelser enn ved arbeidsledighet, særlig for personer med lav eller ingen inntekt. Kann og Grønlien (2021) finner at unge, og andre lavinntektsgrupper, i stadig mindre grad starter på en helserelatert ytelse. Dette kan skyldes bedre helse i befolkningen, som er grundig drøftet i Fevang (2020).