Oppgrader til nyeste versjon av Internet eksplorer for best mulig visning av siden. Klikk her for for å skjule denne meldingen
Ikke pålogget
{{session.user.firstName}} {{session.user.lastName}}
Du har tilgang til Idunn gjennom , & {{sessionPartyGroup.name}}

Hvordan påvirker økt bruk av vilkår for sosialhjelp sysselsetting og lønnsfordeling?

How does the increased use of welfare conditions impact employment and the distribution of income?



Ph.d., i samfunnsøkonomi, forsker ved Frischsenteret

Artikkelen evaluerer virkninger av vilkår knyttet til arbeid eller annen aktivitet til unge sosialhjelpsmottakere. Artikkelen utnytter variasjon i praksis innen sosialkontor som kommer fra økt bruk av vilkår fra forskjellig tidspunkt i forskjellige kommuner på 1990- og 2000-tallet. Hovedresultatene er at praksisendringen reduserte andelen som mottar sosialhjelp med rundt et halvt prosentpoeng, økte sysselsettingsraten med rundt ett prosentpoeng, og hadde positive virkninger i den nedre delen av lønnsfordelingen og ingen virkninger i den øvre delen. Virkningen på samlet inntekt er også positiv, noe som betyr at økningen i lønnsinntekt mer enn kompenserte for nedgangen i sosialhjelpsutbetalinger som etterfulgte praksisendringen.

Nøkkelord: sosialhjelp, aktivering, vilkår, arbeidstilbud, kvantilregresjon

The paper evaluates the distributional effects on income of requiring young welfare recipients to fulfill conditions related to work and activation. The paper exploits variations in policy between social insurance offices arising from a geographically staggered reform in Norway. The reform reduced welfare uptake and had positive effects in the lower part of the earnings distribution. The effect on the distribution of total income is also positive, thus gains in earnings more than offset reduced welfare benefits.

Keywords: social assistance, activation, conditionality, welfare reform, labor supply, quantile treatment effects

Innledning

Sosialhjelp er en grunnleggende ytelse i det norske velferdssamfunnet, på den måten at den som verken har inntekt eller opparbeidete trygderettigheter, fortsatt kan få sosialhjelp.1 Sosialhjelp er særlig viktig for unge, hovedsakelig av to grunner: Det er flere unge uten inntektshistorie, og dermed uten rett til f.eks. dagpenger. I tillegg tar det normalt tid å få innvilget helserelaterte uføreytelser, som uføretrygd. Derfor er mottak av sosialhjelp blant unge spesielt relevant å analysere. Temaet er også aktuelt på bakgrunn av innføring av aktivitetsplikt for sosialhjelpsmottakere under 30 år fra 1. januar 2017.

Denne artikkelen benytter informasjon om endringer i bruk av vilkår for sosialhjelp i perioden 1994–2004 samlet inn av Telemarksforskning-Bø (Brandtzæg, Flermoen, Lunder, Løyland, Møller & Sannes 2006). Ved bruk av registerdata analyserer jeg virkningen av at sosialkontorene øker sin bruk av vilkår for sosialhjelp på sosialhjelpsmottak, sysselsetting og inntekt. Hovedresultatene er at andelen som mottok sosialhjelp gikk ned med nærmere et halvt prosentpoeng, sysselsettingsraten økte med rundt ett prosentpoeng og at lønnsinntekter gikk noe opp. Felles for disse gjennomsnittsvirkningene er at de er relativt små og til dels svært upresise. Det skyldes at det kun er en liten andel av befolkningen som påvirkes av sosialkontorenes praksis. En viktig del av analysen er dermed å se på fordelingsvirkninger, gjennom hvordan lønns- og inntektsfordelingen påvirkes.

Fordelingsvirkninger er interessante i seg selv, i tillegg er de spesielt relevante her, siden det er svært mange i en kommune som ikke påvirkes av sosialkontorets praksis, og da blir estimerte gjennomsnittsvirkninger lite representative. I fordelingsanalysene finner jeg at økt bruk av vilkår bidrar til økte lønnsinntekter i den nedre delen av lønnsfordelingen på opptil 9000 kroner per år, og som forventet ikke har effekter i den øvre delen av lønnsfordelingen. Tilleggsanalyser tyder på at disse resultatene er drevet av kvinner. Videre viser analysene at selv om sosialhjelpsutbetalinger reduseres, er virkningene på samlet inntekt positive, noe som tyder på at personene som var påvirket av vilkårene for sosialhjelp var i stand til å finne arbeid som gjorde dem finansielt bedre stilt.

Tidligere forskning

Det finnes en stor internasjonal litteratur som viser at ulike former for veiledning og krav til ytelsesmottakere reduserer både antall mottakere og varigheten av ytelsesmottak, i tillegg til ofte å gi økt jobbsannsynlighet (Blank 2002; Moffitt 2007; Røed 2012). I norsk sammenheng har Markussen og Røed (2016) funnet at Kvalifiseringsprogrammet økte deltakernes jobbsannsynlighet, men at virkningen på samlet inntekt var liten.

Siden tidlig på 2000-tallet har det vært en økning i bruken av vilkår for sosialhjelp hos de kommunale sosialkontorene (Brandtzæg mfl. 2006; Proba samfunnsanalyse 2013). Slike vilkår kan ta mange ulike former – de kan dreie seg om så forskjellige ting som å møte til veiledningstimer og å være aktiv jobbsøker, salg eller bytte av dyre eiendeler, og deltakelse i tiltak eller aktiveringsprogrammer. På tross av at mottakere av sosialhjelp ofte er brukere av og i målgruppen for flere av NAVs områder, er det lite forskning på virkningen av vilkår knyttet eksplisitt til sosialhjelp. Imidlertid finnes et nylig unntak: Hernæs, Markussen og Røed (2017) ser på virkningen av økt bruk av vilkår på sosialhjelpsmottak og fullføringsgrad på videregående skole blant 21-åringer i perioden 1993–2010. De finner at økt bruk av vilkår gir færre mottakere av sosialhjelp og flere som fullfører videregående skole innen 21 års alder. I denne analysen bruker jeg den samme informasjonen om økt bruk av vilkår for sosialhjelp, men ser på virkningen på sosialhjelpsmottakere senere i 20-årene, som altså er den gruppa som omfattes av den nylig innførte aktivitetsplikten. Og der Hernæs mfl. (2017) så på fullføring av videregående skole, som først og fremst er et viktig utfall for de yngste voksne, ser jeg i denne analysen på sysselsettingsstatus og lønnsinntekt.

Artikkelen knytter seg til en stor forskningslitteratur som studerer effekter av reformen av det amerikanske kontantbaserte velferdsprogrammet for enslige mødre («welfare») i 1996. De viktigste elementene var strengere krav om at ytelsesmottakere skulle arbeide og innføring av en øvre grense på ytelsesmottak på fem år. I tillegg besto reformen av en rekke andre endringer som i mange tilfeller ble implementert ulikt i forskjellige stater, se Blank (2002), Grogger og Karoly (2005) og Moffitt (2007) for oversikter. Reformen reduserte mottak av slik trygd og hadde positive gjennomsnittsvirkninger på sysselsetting, lønn og inntekt, og reduserte fattigdom. Særlig relevant er de bidragene som evaluerte fordelingsvirkninger og var del av debatten om hvorvidt inntekt og/eller konsum falt for noen mottakere selv om gjennomsnittsvirkningen var positiv (Blank & Schoeni 2003; Bitler, Gelbach & Hoynes 2006; Meyer & Sullivan 2008), et tema også tatt opp i en norsk kontekst (Mogstad & Pronzato 2012).

I evalueringer av reformer i det amerikanske velferdssystemet har det ofte vært vanskelig å skille virkningene av ulike reformkomponenter fra hverandre, ettersom mange endringer ofte har blitt foretatt samtidig (Blank 2002). Selv om endringene som studeres i denne artikkelen også involverte flere forskjellige komponenter, kan jeg i stor grad komme rundt dette problemet, siden hovedvirkemiddelet for yngre mottakere var vilkår knyttet til aktivitet og arbeid. På dette punktet knytter artikkelen seg til litteraturen om aktiv arbeidsmarkedspolitikk, se Card, Kluve & Weber (2010, 2017) for oversikter og evalueringer av arbeidsmarkedstiltak. Dyke, Heinrich, Mueser, Troske og Jeon (2006) finner at intensiv jobbtrening er mer effektivt enn arbeid-først-tiltak i å øke lønnsinntektene til kvinner som mottar trygd i Missouri og North Carolina. På samme måte finner Hotz, Imbens og Klerman (2006) at jobbtrening øker lønn og sysselsetting mer i det lange løp enn en arbeid-først-tiltak for husholdninger med trygd i California, mens det motsatte er tilfellet på kort sikt. Autor, Houseman og Kerr (2017) studerer virkningen på lønnsfordelingen av et arbeidsmarkedstiltak i Detroit. De finner at arbeidspraksis har liten virkning nederst i fordelingen og betydelige positive virkninger i den øvre delen, og at midlertidig ansettelser også har liten virkning i den nedre delen, men negative i den øvre delen. Her er det viktig å merke seg at resultatene refererer til lønnsfordelingen for tiltaksdeltakere, stort sett svarte kvinner, ikke hele befolkningen.

Institusjonelt rammeverk og data

Endringer i bruk av vilkår for sosialhjelp i Norge

De fleste norske sosialforsikringsordninger er hjemlet i Lov om folketrygd, som har som formål «å gi økonomisk trygghet ved å sikre inntekt og kompensere for særlige utgifter ved arbeidsløshet, svangerskap og fødsel, aleneomsorg for barn, sykdom og skade, uførhet, alderdom og dødsfall.»2 I disse ordningene kan man bare motta ytelser hvis man har opparbeidet rett til det gjennom tidligere arbeidsinntekt (sykepenger, dagpenger) eller vært gjennom en lengre prosess som inkluderer utredning av arbeidsevne og behandling av eventuell sykdom (uføretrygd). Personer som ikke dekkes av disse ordningene, men som ikke er i stand til å forsørge seg selv, har rett til behovsprøvd sosialhjelp fra sitt lokale sosialkontor for å dekke grunnleggende behov som mat, bolig, etc. Dette er hjemlet i Lov om sosiale tjenester, men sosialkontorene har tradisjonelt hatt stor grad av autonomi når det gjelder praksis rundt sosialhjelp. Ett viktig aspekt har vært vilkår sosialhjelpsmottakeren må oppfylle for å få utbetalt ytelsen, særlig knyttet til deltakelse i arbeids/aktivitetsprogrammer. På dette punktet har velferdssystemet i Norge hatt mer til felles med det amerikanske systemet enn med systemer andre steder i Europa (Gubrium, Harsløf & Lødemel 2014). Videre, et generelt poeng som er viktig å ha i bakhodet, er at NAV-kontoret har to krevende og til tider delvis motstridende roller: Den som ikke kan sørge for eget livsopphold skal hjelpes, det er begrunnelsen for sosialhjelpen i utgangspunktet; men systemet skal også være en portvokter, som sikrer at det er de riktige personene som får delta i ordningen, og at den ikke misbrukes.

På slutten av 1990-tallet og begynnelsen av 2000-tallet økte mange sosialkontor sin bruk av vilkår for sosialhjelp. For å få en oversikt over variasjonen i praksis fikk Telemarksforskning-Bø på vegne av Helsedirektoratet i 2005 i oppgave å skrive en rapport om det norske systemet for behovsprøvd sosialhjelp (Brandtzæg mfl. 2006). Som en del av dette arbeidet sendte de en spørreundersøkelse til landets 470 sosialkontor. I mitt datamateriale er det svar fra 247 av 470 kontor, altså noe over halvparten. I analysene bruker jeg informasjon fra den delen av undersøkelsen som omhandlet endringer i kontorets bruk av vilkår for sosialhjelp i perioden 1994-2004, et datasett som også lå til grunn for analysen i Hernæs mfl. (2017). I spørreundersøkelsen ble det stilt en rekke spørsmål om kontorets bruk av vilkår for sosialhjelp, blant annet om det hadde vært noen endring i praksis rundt slike vilkår.

Tabell 1 lister opp typer av svar i spørreundersøkelsen. Av de 470 kontorene som ble kontaktet, var det 223 som ikke svarte. I stor grad dreide dette seg om relativt små kommuner. I analysene i denne artikkelen ser jeg bort fra 33 kontor på grunn av manglende eller inkonsistent informasjon om når praksis endret seg, og 7 på grunn av manglende forbindelse mellom individer og kontor grunnet flere kontor i de største byene. Dette innebærer at Oslo, Bergen og Trondheim ikke er med i utvalget. Det var en tydelig bevegelse mot mer bruk av vilkår – 43 av kontorene rapporterte økt bruk av minst én type vilkår uten å redusere bruken av noen. Kun 6 kontor rapporterte en blanding av mer og mindre bruk. For å ha en klar sammenlikning mellom kontor som økte sin bruk av vilkår kontra kontor som holdt praksis uendret, ser jeg også bort fra disse kontorene med en tvetydig praksisendring. Til sammen gir dette 201 kontorer i det endelige utvalget. I denne artikkelen bruker jeg bare informasjon om personer som bor i områder dekket av disse 201 kontorene, hvilket utgjør rundt 60 prosent av befolkningen i Norge. De 43 kontorene med en utvetydig endring til økt bruk av vilkår utgjør behandlingsgruppen.

Tabell 1.

Utvalgsrestriksjoner – spørreundersøkelsesdata

Antall sosialkontor i Norge470
- Kontor uten svar-223
= Kontor med svar247
- Manglende tidsinformasjon-32
- Kan ikke koble kontor med individ-7
- Tvetydig praksisendring-6
- Inkonsistent informasjon-1
= Endelig utvalg201
… herav:
Behandling43
Kontroll158

Tabell 2 viser typene av vilkår anvendt av sosialkontorene og antallet kontor som rapporterte økt bruk av hver enkelt type vilkår. Fem vilkår er knyttet til aktivitet eller arbeid, tre angår den privatøkonomiske situasjonen til mottakeren, og ett er helserelatert. Det totale antallet endringer er høyt – i gjennomsnitt var det mer enn fire vilkår som ble mer brukt. Det hadde vært svært interessant å estimere virkningen av ulike typer vilkår separat. På grunn av at hver kommune samtidig endret bruken av en rekke vilkår og det høye antallet observerte vilkår-kombinasjoner (37), lar dette seg dessverre ikke gjøre. I den empiriske analysen vil derfor behandlingsvariabelen være en dummyvariabel som for et gitt kontor permanent endres fra 0 til 1 når kontoret endrer sin praksis, dvs. øker sin bruk av minst ett vilkår. Denne dummyvariabelen indikerer at sosialkontoret har gjennomført en relativt omfattende endring av praksis for utbetaling av sosialhjelp.

Det er flere grunner til å tro at aktivitetsrelaterte vilkår var særlig viktige og at analysen derfor er relevant med tanke på innføringen av lovfestet aktivitetsplikt for sosialhjelpsmottakere under 30 år fra 2017. For det første var minst ett vilkår knyttet til arbeid og aktivitet til stede i hele 95 prosent av behandlingskommunene. For det andre støttes dette av kvalitativ informasjon fra intervjuer med saksbehandlere og sosialledere om hvilke grupper vilkår ble brukt overfor. Unge sosialhjelpsmottakere var den gruppen som møtte klart mest bruk av vilkår – 97 prosent av respondentene svarte at de «ofte» brukte vilkår for sosialhjelp når det gjaldt denne gruppen. Kontorene understrekte også at de gjorde en innsats for å unngå passive ordninger for unge, og at vilkår for denne gruppen typisk innebar en form for aktivitet, gjennom arbeid eller deltakelse på kurs eller utdanning. Selv om mange kontor også økte sin bruk av andre vilkår, var altså vilkår knyttet til arbeid og aktivitet det viktigste når det gjaldt unge mottakere. For det tredje ble dette også funnet i en kvalitativ studie av fire kommuner som mer nylig innførte reformer, som alle involverte krav til unge mottakere om fysisk å møte opp flere ganger ukentlig, med sanksjoner ved fravær (Dahl & Lima 2016).

Tabell 2.

Typer av vilkår og antall kommuner med økt bruk

Arbeid og aktivitetAntall kommuner med økt brukAndel av behandlingskommuner
Kvalifiserings- eller kompetansehevende tiltak260,60
Arbeid for sosialhjelp: Vilkår om å delta i arbeid organisert av kommunen eller andre150,35
Registrere seg hos Aetat250,58
Møte til veiledningssamtale260,60
La seg vurdere av yrkesveileder100,23
Minst ett vilkår knyttet til arbeid og aktivitet410,95
Privatøkonomi
Dokumentere utgifter290,67
Disponere stønaden på bestemte måter170,40
Flytte til billigere bolig160,37
Minst ett privatøkonomisk vilkår340,79
Helse
Helseutredning140,33
Totalt antall vilkår endret175
Totalt antall kontor med økt bruk43

En umiddelbar prediksjon om virkningen av endringene er at sosialhjelpsutbetalinger reduseres, ettersom det er en klar innstramming av praksis. Når det gjelder arbeidsinntekt er det mulig at det å tilfredsstille vilkårene kan ta tid fra annet arbeid eller arbeidssøking, men ettersom det står tydelig i loven at disse vilkårene ikke skal være uforholdsmessig byrdefulle eller urimelige,3 virker det usannsynlig at slike tilfeller vil dominere. På den andre siden vil lavere sosialhjelpsutbetalinger, høyere praktisk kostnad forbundet med å få utbetalt sosialhjelp, og relevant arbeidserfaring og kursing virke for økt sysselsetting og arbeidsinntekt. Totalt sett burde derfor lønnsinntekter øke for personer som er utsatt for praksisendringen. Til slutt er forventningen om virkningen på samlet inntekt tvetydig, ettersom det er vanskelig å si i hvilken grad økt arbeidsinntekt vil kompensere for bortfall av sosialhjelp.

Data og deskriptiv statistikk

I tillegg til informasjon om bruk av vilkår i sosialhjelp på kommunenivå, benyttes administrative registre som dekker hele befolkningen i Norge i perioden 1993–2007. Jeg inkluderer personer opp til 31 år for å analysere en gruppe som den obligatoriske aktivitetsplikten fra 2017 vil være relevant for (under 30 år), men setter en nedre grense på 26 år for å unngå komplikasjoner knyttet til når utdanning tas.4 Analyseperioden er 1993–2007. Det siste året med informasjon om av bruk av vilkår er 2004. Jeg har valgt å ta med observasjoner opp til tre år etter dette for å sikre en lang nok, men heller ikke for lang, etterperiode for tiltakskommunene som gjorde endringer i 2004. En enda lenger tidsperiode vil medføre fare for skjevhet i resultatene. Siden man kan argumentere for at etterperioden er for lang og kan gi skjevheter i resultatene, gjennomfører jeg senere en robusthetssjekk med data bare til og med 2005. De viktigste utfallene jeg studerer er:

  • Mottak av sosialhjelp.

  • Lønnsinntekt: Lønn, honorarer, sykepenger, dagpenger osv.

  • Samlet inntekt: Lønnsinntekt, næringsinntekt, kapitalinntekt, skattepliktige og skattefrie overføringer mottatt i løpet av kalenderåret.

  • Sysselsetting. For å få et sysselsettingsmål som er presist og konsistent over tid definerer jeg sysselsetting gjennom lønnsinntekt. Jeg anvender tre beløpsgrenser: 0, 1G, og 2G, der G er grunnbeløpet i folketrygden og brukes til å beregne trygde- og pensjonsytelser.

Både behandlings- og kontrollområder er spredt utover landet. I tabell 3 kan vi se at de tre gruppene også er ganske like når det gjelder brede, observerbare sosioøkonomiske trekk. 1993 og 2007 er det første og siste året av analyseperioden. For analyseutvalget, som består av bare behandlings- og kontrollgruppene, er det et 1-1-forhold mellom sosialkontorområde og kommune. Behandlingskommunene er i gjennomsnitt noe større enn kontrollkommunene. De utelatte kommunene er gjennomsnittlig noe større enn dette igjen, ettersom de største kommunene er i denne gruppen, enten på grunn av manglende svar eller fordi det i de aller største kommunene ikke var mulig å koble personer til riktig kontor innad i kommunen. Når det gjelder andre karakteristika er forskjellene små, og utviklingen i tid er også lik, med ett unntak: Andelen som mottar sosialhjelp, som sank mer i behandlingsgruppen enn i kontrollgruppen.

Tabell 3.

Kommunekjennetegn i utelatte, kontroll- og behandlingskommuner

Utelatte
(n= 178)
Kontroll
(n=158)
Behandling
(n=43)
199320071993200719932007
Innbyggere11 67413 0587 2077 73210 39211 554
Sysselsettingsrate0,660,720,670,720,650,72
Gjennomsnittsinntekt (yrkesinntekt, 1000 NOK)361405343380334375
Arbeidsledighetsrate0,0440,0150,0400,0140,0460,014
Andel med høyere utdanning0,230,320,180,260,170,24
Andel med minst videregående skole0,470,630,420,600,410,59
Andel sosialhjelpsmottakere0,0270,0170,0210,0150,0270,016
Andel uføretrygdede0,0850,0850,0870,0930,0900,096
Andel innvandrere0,110,190,070,120,090,15
Andel av befolkningen i arbeidsfør alder0,590,600,590,580,590,58

Note: Alle variable bortsett fra «Innbyggere» og «Andel av befolkningen i arbeidsfør alder» er basert på aldersgruppen 18–61. Sysselsettingsrate basert på andel med yrkesinntekt minst 2G. Gjennomsnittsverdier er vektet med befolkningsstørrelse. Inntektsnivåer er årlig, oppjustert til 2015-nivå ved hjelp av grunnbeløpet i folketrygden (tilnærmet lik gjennomsnittlig lønnsvekst).

Figur 1 viser at andelen som mottok sosialhjelp i løpet av 1993, som er starten av analyseperioden, var høyest for personer i begynnelsen av 20-årene, og avtakende med alder. Dette mønsteret er svært stabilt over tid og er det samme i dag. I aldersgruppa i denne artikkelen, 26–31-åringer, mottok rundt 7 prosent sosialhjelp i løpet av 1993.

Figur 1.

Andel som mottar sosialhjelp etter alder, 1993

Empirisk strategi

Identifikasjon og gjennomsnittsvirkninger

Et sentralt poeng i analysen er å bruke paneldimensjonen av dataene. Dette er viktig fordi det er mulig at det ikke er tilfeldig hvilke kommuner som bruker vilkår for å motta sosialhjelp. For eksempel kan graden av vilkårsbruk henge sammen med befolkningssammensetningen i kommunen eller institusjonelle faktorer i arbeidsmarkedet eller på sosialområdet. Derfor analyserer jeg hva som skjer innad i en kommune når sosialkontoret øker sin bruk av vilkår, dvs. at jeg sammenlikner kommunen før og etter økt bruk av vilkår. Denne utviklingen sammenliknes i tillegg med utviklingen i kommuner som ikke endrer sin bruk av vilkår i den samme perioden. Kommunene med uendret bruk av vilkår fungerer dermed som kontrollgruppe. Samlet blir dette en såkalt «forskjell-i-forskjeller» (FiF)-analyse, der utviklingen i en kommune ses i sammenheng med både situasjonen i kommunen før økt bruk av vilkår og utviklingen i andre kommuner. Ved denne metoden analyserer jeg gjennomsnittsendringer i sosialhjelpsmottak, sysselsetting og inntekt i kommunen som følge av at sosialkontoret øker sin bruk av vilkår.

Jeg sammenlikner utfall for individer målt før og etter økt bruk av vilkår. I kjernen av den empiriske strategien er en lineær forskjell-i-forskjeller-modell spesifisert i likning (1).   betegner utfallet av interesse for person i målt i år t, primært mottak av sosialhjelp i løpet av året, sysselsetting eller årlig inntekt. Faste kommuneeffekter   fanger opp den tidsfaste delen av uobserverte forhold i kommunen, som lokale helse- eller arbeidsforhold, mens faste tidseffekter   fanger opp tidsvarierende faktorer som er felles på tvers av kommuner, som aggregerte konjunkturbevegelser eller andre tidstrender. Faste tidseffekter er essensielt, ettersom sosialkontoret spiller en viktig rolle i det sosiale sikkerhetsnettet som beskytter mot fattigdom i økonomiske nedgangstider. Behandlingsdummyen   er 0 for alle kontorer, før den for et gitt kontor endres til 1 når kontoret øker sin bruk av vilkår for sosialhjelp. Som diskutert ovenfor indikerer behandlingsdummyen en praksisendring bestående av en kombinasjon av mer bruk av aktivering og en antakelig høyere grad av oppfølging enn det som var tilfellet tidligere. Siden timingen av endringene innen endringsårene ikke er kjent, utelater jeg observasjoner fra endringsåret fra behandlingskommunene.

  (1)

Likning (1) og utvidete versjoner av denne vil bli brukt først som en standard forskjell-i-forskjeller-modell til å estimere gjennomsnittseffekter på mottak av sosialhjelp, sysselsetting og lønn, og senere som en nøkkelingrediens i analysen av fordelingsvirkninger, forklart i seksjon 3.2. Standardfeil clustres på kommunenivå.

Sosialhjelpspolitikk påvirker både dem som faktisk mottar sosialhjelp og bredere gruppe med bare en potensiell forbindelse til velferdssystemet, men som allikevel kan påvirkes gjennom en «trusselvirkning» som diskutert av Black, Smith, Berger og Noel (2003). For å fange opp virkninger på begge disse gruppene konsentrerer jeg meg om redusert form-effekter på alle som er bosatt i behandlingsområdene, i aldersgruppen 26-31 år. Det hadde vært interessant å skille effekten på mottakere som blir direkte eksponert for vilkår fra den bredere «regimeeffekten» (Arni, van den Berg & Lalive 2015), men dette er ikke gjennomførbart da jeg ikke observerer behandlingen på individnivå, dvs. hvilke vilkår enkeltpersoner faktisk møter.

I enhver FiF-analyse er det essensielt å undersøke tidstrender før innføring av behandling. Figur 3 viser gjennomsnittlig sosialhjelpsmottak (venstre akse) og lønnsinntekt (høyre akse) for estimeringsutvalget, sentrert på endringsåret. For å gjøre frekvensen av kalenderår den samme for både behandlings- og kontrollgruppen er kontrollobservasjoner tilfeldig tilordnet et endringsår. Siden de siste endringene fant sted i 2004, er tre år den maksimale perioden vi kan følge et balansert utvalg etterpå.

Ratene for mottak av sosialhjelp er parallelle i årene før praksisendring, før raten i behandlingsgruppen begynner å synke. Merk at det ikke er tilgjengelig informasjon om når i året endringene ble gjennomført. Deler av år 0 vil derfor også påvirkes av reformen. I årene etter er det en liten reduksjon også i kontrollgruppen, men mindre enn i behandlingsgruppen. For lønn er mønsteret det motsatte, men så vidt synlig. Det er ikke overraskende at virkningen på lønn ser så liten ut – sosialhjelpspraksis påvirker bare en undergruppe av befolkningen, særlig lavtlønte. Det er dette som motiverer undersøkelsen av fordelingsvirkninger.

Figur 2.

Trender i sosialhjelpsmottak og lønn (årlig), behandlings- vs. kontrollgruppe

 

Note: Estimeringsutvalg. Sosialhjelpsmottak er mottak av sosialhjelp minst én gang i løpet av året. For å gjøre frekvensen av kalenderår den samme for både behandlings- og kontrollgruppen er kontrollobservasjoner tilfeldig tilordnet et endringsår.

Økonometrisk modell for fordelingsanalyse

Analysen av fordelingsvirkninger er basert på en metode kalt «ubetinget kvantilregresjon» (unconditional quantile regression) utviklet av Firpo, Fortin og Lemieux (2009). Med denne metoden er det mulig å bevare de relevante kontrollvariablene i analysen samtidig som man kan komme fram til tolkbare resultater for hele fordelingen av utfallsvariable, i dette tilfellet lønn og inntekt. Metoden gjør det mulig å evaluere virkningen av en politikkendring på hver ubetingede kvantil av lønnsfordelingen. Dette kan settes i kontrast til å estimere virkninger på hver kvantil betinget på kontrollvariablene, som er hva konvensjonell kvantilregresjon gjør. Da sammenlignes persentilene for gitt verdi på kontrollene, noe som ikke er så godt egnet til å evaluere virkningene på fordelingen.

I praksis definerer jeg en rekke lønnsgrenser som svarer til spesifiserte kvantiler av den empiriske lønnsfordelingen, og så for hver slik grense estimeres virkningen av politikkendringen på å være over denne grensen ved hjelp av den lineære sannsynlighetsmodellen (som inkluderer kommune- og tids-faste effekter) spesifisert i likning (1). For å komme videre til kvantileffektene er estimatene (lokalt) invertert ved hjelp av et «kernel density»-estimat av hellningen til den kumulative fordelingsfunksjonen til lønnsfordelingen på hver spesifiserte kvantil. Standardfeil er bootstrappet med 200 replikasjoner og clusteret på kommunenivå. For ytterligere detaljer om metoden, se Firpo mfl. (2009). Denne metoden har tidligere blitt brukt på norske data av Havnes og Mogstad (2014).

Resultater

Gjennomsnittsvirkninger

Tabell 4 viser først estimerte gjennomsnittseffekter av økt bruk av vilkår på sosialhjelpsmottak og tre inntektsmål. Første kolonne viser at økt bruk av vilkår reduserte mottak av sosialhjelp med 0,4 prosentpoeng. Dette kan høres lite ut, men utgjør ca. 7 prosent av gjennomsnittsnivået i utvalget, som er på 6 prosent. Den estimerte gjennomsnittsvirkningen på lønn er positiv. Til slutt kan vi se at selv om virkningen på skattefrie overføringer, som inkluderer sosialhjelp, er negativ, så er punktestimatet for samlet inntekt positiv, hvilket tyder på at folk i gjennomsnitt ikke tapte penger på innstrammingen. Tabell 4 viser videre virkninger på sysselsetting definert ved tre ulike lønnsinntektsgrenser. Fra femte kolonne kan vi se at det var en svak økning i andelen med positiv lønnsinntekt, estimert med stor grad av usikkerhet. I og med at nesten 90 prosent har lønnsinntekter i utgangspunktet, er det her relativt lite rom for økning. Andelene med lønn minst 1G eller 2G økte med om lag ett prosentpoeng. Det vil si at én prosent flere i kommunen har en lønnsinntekt over disse grensene etter innføringen av økt bruk av vilkår. Forskjellen i punktestimatene for noe lønn i det hele tatt og grensene på 1G og 2G, der de sistnevnte er mer enn dobbelt så store, tyder på at mange som allerede hadde arbeid, fikk økt sine lønnsinntekter noe.

Imidlertid er gjennomsnittsvirkningene både gjennomgående lave i absolutt forstand og estimert med betydelig usikkerhet. Det skyldes at det kun er en liten andel av befolkningen som påvirkes av økt bruk av vilkår for å motta sosialhjelp. De som utgjør denne gruppa, er først og fremst de rundt 6 prosent som mottar sosialhjelp og allerede er i kontakt med sosialkontoret. I tillegg vil det være en del i randsonen som sosialkontorets praksis også er relevant for, men til sammen utgjør de som påvirkes neppe mer enn 10 prosent av den totale befolkningen. Hvis vi tenker oss at de estimerte beløpene skal fordeles på disse 10 prosentene, framstår virkningene straks større.

Det faktum at det kun er personer med relativt lavt lønnspotensiale på kort sikt som er påvirket, gjør det interessant å gå bak gjennomsnittsvirkningen, og se på virkningen på lønnsfordelingen. Det er sannsynlig at den relativt lille gjennomsnittsvirkningen skjuler høyere lønn blant lavtlønte og ingen endring hos høytlønte.

Tabell 4.

Estimerte gjennomsnittsvirkninger av økt bruk av vilkår på sosialhjelp, lønn, skattefrie overføringer, samlet inntekt, sysselsetting (standardfeil i parentes)

Sosialhjelp,
%
Lønn,
NOK
Overføringer,
NOK
Samlet inntekt,
NOK
Lønn
> 0,
%
Lønn
> 1G,
%
Lønn
> 2G,
%
Vilkår-0,41*
(0,24)
4 119
(2 721)
-158
(367)
2 313
(2 949)
0,43
(0,34)
0,97**
(0,45)
0,88*
(0,49)
Kommune-
faste effekter
JaJaJaJaJaJaJa
Års-faste effekterJaJaJaJaJaJaJa
Sosioøkonomiske kontrollvariablerJaJaJaJaJaJaJa
Gjennomsnitt6 %315 00026 000394 00089 %79 %71 %
Observasjoner = 1 938 006

Note: Sosialhjelpsmottak er målt som en dummyvariabel. Sosioøkonomiske kontrollvariabler inkluderer andel av befolkningen med høyere utdanning, andel innvandrere, andel i arbeidsfør alder. Standardfeil er clustret på de 201 kommunene i utvalget. *(**) angir statistisk signifikans på 10(5) prosentnivå.

Fordeling av effekter over lønn

Figur 3 viser hovedresultatene fra fordelingsanalysen for lønn. Økt bruk av vilkår øker lønnsinntekter betydelig i den nedre delen av lønnsfordelingen. Sosialhjelpsmottakere vil i de fleste tilfeller ha utsikt til relativ lavtlønte jobber på kort sikt, så det er som forventet at de estimerte virkningene er størst i den nedre enden av fordelingen. Ved de 20. og 30. persentilene er virkningen rundt 9 000 kroner (årlig), eller rundt 750 kroner per måned. Som forventet er de estimerte virkningene nær 0 i øvre del av fordelingen. Denne øvre delen består for det meste av personer som i liten grad er i kontakt med sosialkontoret og utgjør dermed en sjekk av identifikasjonsstrategien, i og med at disse personene ikke skal påvirkes. Det er en betydelig grad av statistisk usikkerhet i estimatene.

Figur 3.

Virkninger på lønnsfordelingen

 

Note: Virkninger estimert for hver femte persentil. 2013-kroner. Standardfeil er bootstrappet med 200 replikasjoner og clustret på kommunenivå. Vertikale linjer indikerer 90 % konfidensintervall.

Robusthet

Det er mulig at endringer i kommunene kan ha forårsaket både økt bruk av vilkår og endringer i lønnsfordelingen. I så fall vil estimatene ikke ha en kausal tolkning. Spesielt kan (lokale) økonomiske nedgangstider utløse en innstramming i bruken av vilkår, som så kan se ut til å ha en virkning bare fordi konjunkturer tenderer til å gå tilbake mot gjennomsnittet. For å utfordre den empiriske strategien på dette punktet viser jeg også estimater som bare baserer seg på en før-behandlingsperiode fire eller flere år før praksisendringen («Fjern før-periode»), og fra sensitivitetssjekker der lokal arbeidsledighet eller andre lokale kommunekjennetegn er inkludert som kovariater. Resultatene fra disse spesifikasjonene er vist med de grå linjene i Figur 4. Estimatene er stabile på tvers av spesifikasjonene. Verken arbeidsledighet eller andre tidsvariernde sosioøkonomiske kontrollvariable (utdanning, alder, innvandrere) endrer resultatene i betydelig grad. Av særlig interesse er spesifikasjonen «Fjern før-periode,» som utelater observasjoner tre år eller færre før behandling. Denne fungerer som en sjekk av muligheten for at kontoret endrer praksis etter noen dårlige år, som i tilfellet kunne senket nivået som tiden etter endringen sammenliknes med. Fra figuren ser vi at dette ikke er tilfellet – å utelate disse observasjonene øker tvert imot størrelsen på estimatene.

En annen robusthetssjekk er å ekskludere observasjoner fra etter 2005. Siden den siste praksisendringen i analyseperioden fant sted i 2004, er det en mulighet for at noen kontorer fra kontrollgruppen skulle vært i behandlingsgruppen senere. Dette har nesten ingen virkning på estimatene. Det samme gjelder for inkludering av kontrollvariable på individnivå.

Figur 4.

Robusthetssjekker, lønn

 

Note: Alle spesifikasjoner inneholder kommune- og års- faste effekter. «Fjern før-periode» utelater observasjoner tre år eller færre før behandling. «Kommunekontrollvar.» inkluderer andel av befolkningen med høyere utdanning, gjennomsnittsalder på den arbeidsføre befolkningen og andel innvandrere. «Individkontrollvar.» inkluderer kjønn, faste effekter for alder og en indikator for innvandrer. 2013-kroner.

Det er også ofte av interesse å undersøke hvordan estimatene ser ut med kommunespesifikke tidstrender. Selv om dette involverer sterke, parametriske antakelser, kan det fungere som en sjekk av antakelsen om parallelle trender i utfall hos behandlings- og kontrollenhetene, i dette tilfellet befolkningsandelene rundt et gitt lønnsnivå. De estimerte resultatene med en slik versjon av modellen har tilnærmet samme fordeling som tidligere, men er betydelig lavere. Dette kan være et tegn på at innføringen av økt bruk av vilkår korrelerte med andre trender i kommunene og at det er vanskelig å skille virkningene av disse fra hverandre. Her er det imidlertid nødvendig med en viss varsomhet i tolkningen, ettersom en spesifikasjon med kommunespesifikke trender bygger på en antakelse om en umiddelbar én-gangs virkning, noe som ikke er tilfellet dersom en behandling virker over tid. I dette tilfellet er det ikke utenkelig at sosialkontorets praksis gradvis har hjulpet flere ut i lønnet arbeid, både gjennom forbedring av arbeidsmetoder og fordi enkeltpersoner har levd lenger under et strengere regime. Jeg har også foretatt en placebotest der behandlingskommunene har fått tilordnet et nytt, tilfeldig reformår. Placebotidspunktet er satt til senest 2001 slik at de forekommer tidligere enn de fleste endringene, som fant sted i 2002–2004. Det er betryggende at disse resultatene ligner lite på hovedresultatene fra tidligere. Av plasshensyn er resultatene fra disse robusthetsøvelsene ikke med i artikkelen, men kan fås ved henvendelse til forfatteren.

En siste bekymring er muligheten for selektiv flytting. Selv om Edmark (2009) ikke fant flytteeffekter i Sverige av en liknende type reform basert på aktivitetskrav, fant Fiva (2009) med norske data virkninger på flytting av nivået på sosialhjelpsstønaden. Endringene jeg ser på, som var geografisk basert, kunne ha påvirket noen til å flytte til steder med mindre krevende vilkår. Hvis disse personene ville ha vært lavtlønte hvis de hadde blitt værende, ville sannsynligheten for å komme over en gitt lønnsgrense kunstig ha økt. For å håndtere dette bruker jeg behandlingsstatus i bostedskommunen fem år tidligere som en instrumentvariabel (såkalt IV-metode) for faktisk behandling. I denne spesifikasjonen utelater jeg etter-behandlingsobservasjoner fra mer enn tre år etter endringen for å være sikker på at instrumentet er målt før endringen. Flytteraten er relativt lav i Norge, noe som gir et sterkt førstesteg, med en koeffisient på instrumentet på 0,78 og en F-verdi på 678. IV-resultatene speiler sterkt hovedresultatene – sannsynligheten for å tjene mer enn de lavere persentilene av lønnsfordelingen øker, men i mindre grad for høyere persentiler. Selektiv flytting virker derfor ikke å være en viktig faktor i dette tilfellet. Disse resultatene kan også fås ved henvendelse til forfatteren.

Mekanismer

Som diskutert tidligere var vilkår knyttet til arbeid og aktivitet særlig viktige for unge sosialhjelpsmottakere. Å måtte møte opp og delta på en organisert aktivitet gjør i seg selv vanlig lønnet arbeid mer attraktivt. Kontorene rapporterte også at en del unge mottakere hadde behov for generell støtte og veiledning for å oppnå struktur i dagliglivet, og at for denne gruppa var erfaringene med arbeidsplikt spesielt positive. I tillegg til å gi arbeidserfaring, lærte det å være på en arbeidsplass «at man må møte presis, at det er en fordel å spise frokost før man går på jobb, at man må si fra dersom man blir syk, og at man må gå til legen for å få sykemelding» (s. 81, Brandtzæg mfl. 2006). Dette er grunnleggende kunnskap for mange, men allikevel noe ikke alle har hatt anledning til å lære.

Det er mulig å forstå mer om hva som skjedde da det bli innført strengere vilkår for å få sosialhjelp, gjennom å undersøke hvordan kombinasjoner av utfall ble påvirket, spesielt ved å kombinere indikatorvariable for sosialhjelpsmottak og sysselsetting. Tabell 5 viser hvordan disse kombinasjonene er påvirket av endringene. Selv om kombinasjonen av sosialhjelp og sysselsetting falt (kolonne 1), var fallet i sosialhjelp uten å være sysselsatt mye større (kolonne 2), noe som tyder på at ikke så mye skjedde med personer som mottok sosialhjelp på toppen av en lønnsinntekt, og at sosialhjelp for det meste falt hos ikke-sysselsatte. Den store økningen i sannsynligheten for Ikke sosialhjelp, og sysselsatt (kolonne 3) innebærer at mange av disse har gått over til å være sysselsatt.

Tabell 5.

Estimerte virkninger av økt bruk av vilkår for sosialhjelp på kombinasjoner av utfall

(1)(2)(3)(4)
Sosialhjelp
og
Sysselsatt
Sosialhjelp
og
ikke Sysselsatt
Ikke Sosialhjelp
og
Sysselsatt
Ikke Sosialhjelp
og
ikke Sysselsatt
Vilkår-0,0017
(0,0012)
-0,0048**
(0,0019)
0,0094**
(0,0047)
-0,0029
(0,0046)
Gjennomsnitt0,020,040,760,18
Observasjoner1 938 0061 938 0061 938 0061 938 006

Note: Sosialhjelp definert som mottak av sosialhjelp i løpet av året. Sysselsatt definert som årlig lønn på minst 1 G. Standardfeil clustret på kommunenivå. *(**) indikerer statistisk signifikans på 10(5) prosent nivå.

Med alle aktivitetsprogrammer er det en fare for innlåsningsvirkninger, siden aktivitetene kan forhindre arbeid andre steder. Selv om mange av de endrede vilkårene ikke er av typen som gir opphav til innlåsningsvirkninger, er det betryggende at innlåsningsvirkninger ser ut til å være små. Disse resultatene kan fås ved henvendelse til forfatteren.

Fordeling av effekter over samlet inntekt

Selv om praksisendringen lykkes i å øke arbeidstilbudet og lønnsinntekter, er det viktig å analysere virkningen på samlet inntekt for å få en bedre forståelse av velferdsvirkningene. Selv om lønnsinntektene øker, er det ikke klart om virkningen på samlet inntekt også vil være positiv, siden sosialhjelpsutbetalingene har sunket. Estimatene på fordelingsvirkninger på samlet inntekt er vist i Figur 5. De estimerte virkningene er som forventet noe lavere enn for lønn, imidlertid er det fortsatt betydelige positive virkninger i den nedre delen av fordelingen. Dette tyder på at den finansielle situasjonen til sosialhjelpsmottakerne faktisk forbedret seg. Fra et politikkståsted er det oppløftende at mer bruk av vilkår ikke reduserte samlet inntekt, snarere tvert imot. Imidlertid skal man ha i bakhodet at inntekt ikke er det eneste viktige velferdsmålet, det er mulig at faktorer utenfor rammen av dette prosjektet, som stress, livskvalitet o.l., også ble påvirket.

Figur 5.

Fordelingsvirkninger av økt bruk av vilkår for sosialhjelp på samlet inntekt og lønn

 

Note: Inntekt fra alle kilder, inkludert sosialhjelp. 2013-kroner.

Konklusjon

Denne artikkelen evaluerer virkninger av at sosialkontor økte sin bruk av vilkår for sosialhjelp i perioden 1994–2004. Resultatene er oppløftende. Analysene viser at andelen som mottok sosialhjelp gikk ned og at sysselsettingsraten og lønnsinntekter i gjennomsnitt økte noe. Videre finner jeg positive virkninger i den nedre delen av lønnsfordelingen, på opptil 9000 kroner per år, og som forventet ingen effekter i den øvre delen. Også de estimerte virkningene på samlet inntekt er positive, noe som tyder på at personene som var påvirket av endringene, var i stand til å finne arbeid som gjorde dem finansielt bedre stilt. Resultatene er forbundet med en betydelig grad av usikkerhet. En total velferdsanalyse har ikke vært forsøkt foretatt.

De viktigste endringene, spesielt for unge, var vilkår knyttet til arbeid og aktivitet. Dette gjør resultatene relevante for innføringen av lovfestet aktivitetsplikt for mottakere av sosialhjelp under 30 år, som ble iverksatt fra 1. januar 2017. Imidlertid er det viktig å være klar over at det også er viktige forskjeller mellom den nylige lovendringen og vilkårsendringene som analyseres i denne artikkelen. For det første ble endringene som evalueres her, foretatt av kommunene selv. Dermed hadde de antakelig sterkt eierskap til endringene og en planlagt strategi for hvordan de skulle gjennomføres, noe som kan ha vært med på å bidra til de gode resultatene. Dette kan være vanskelig å gjenskape ved pålagte endringer, selv om tilleggsbevilgningen som medfulgte innføringen av obligatorisk aktivitetsplikt i 2017 burde hjelpe. For det andre kunne sosialkontorene tidligere selv bestemme hvem det skulles stilles vilkår til og hva som i så fall skulle kreves. Krav som gjelder alle kan være lettere å kommunisere og håndheve overfor enkeltpersoner med lav samarbeidsvilje; allikevel er det grunn til å tro at saksbehandlerne har relevant informasjon om hvordan det er gunstig å tilpasse vilkår. Å kreve det samme av alle, som i dagens situasjon, kan derfor være mindre effektivt, både fordi noen antakelig responderer i liten grad og fordi det er mindre rom for å tilpasse kravene til den enkelte.

Det er altså flere forhold som taler for at virkningene av obligatorisk aktivitetsplikt for sosialhjelpsmottakere under 30 år kommer til å være mindre enn virkningene av de tidligere endringene i vilkårspraksis som denne artikkelen handler om. Allikevel har de tidligere resultatene vært såpass positive at det er grunn til å være forsiktig optimist angående den nye endringen.

Referanser

Arni, P., van den Berg G.J., & Lalive, R. (2015). Treatment versus regime effects of carrots and sticks. IZA Discussion Paper No. 9457.

Autor, D. H., Houseman, S. & Kerr, S.P. (2017). The effect of work first job placements on the distribution of earnings: An instrumental variable quantile regression approach. Journal of Labor Economics, 35, 149–190. DOI: https://doi.org/10.1086/687522

Bitler, M. P., Gelbach, J.B. & Hoynes, H. W. (2005). Welfare reform & health. Journal of Human Resources, 40, 309–34. DOI: https://doi.org/10.3368/jhr.xl.2.309

Bitler, M. P., Gelbach, J.B. & Hoynes, H. W. (2006). What mean impacts miss: Distributional effects of welfare reform experiments. American Economic Review, 96, 988–1012. DOI: https://doi.org/10.1257/aer.96.4.988

Black, D. A., Smith, J. A., Berger, M. C. & Noel, B. J. (2003). Is the threat of reemployment services more effective than the services themselves? Evidence from random assignment in the UI system. American Economic Review, 93, 1313–1327. DOI: https://doi.org/10.1257/000282803769206313

Blank, R. M. (2002). Evaluating welfare reform in the United States. Journal of Economic Literature, 40, 1105–1166. DOI: https://doi.org/10.1257/.40.4.1105

Blank, R. M., & Schoeni, R. F. (2003). Changes in the distribution of children’s family income over the 1990’s. American Economic Review, 93, 304–08. DOI: https://doi.org/10.1257/000282803321947245

Brandtzæg, B., Flermoen, S., Lunder, T. E., Løyland, K., Møller, G. & Sannes, J. (2006). Fastsetting av satser, utmåling av økonomisk sosialhjelp og vilkårsbruk i sosialtjenesten. Rapport nr. 232, Telemarksforskning-Bø.

Card, D., Kluve, J. & Weber, A. (2010). Active labour market policy evaluations: A meta-analysis. The Economic Journal, 120, 452–477. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1468-0297.2010.02387.x

Card, D., Kluve, J. & Weber, A. (2017). What works? A meta-analysis of recent active labor market program evaluations. Journal of the European Economic Association. DOI: https://doi.org/10.1093/jeea/jvx028

Dahl, E. S. & Lima, I. A. Å. (2016). Krav om å stå opp om morra’n: Virker det? Arbeid og velferd, 3, 115–130. Hentet fra https://www.nav.no/no/NAV+og+samfunn/Kunnskap/Analyser+fra+NAV/Arbeid+og+velferd/Arbeid+og+velferd/krav-om-å-stå-opp-om-morra-n-virker-det

Dyke, A., Heinrich, C. J., Mueser, P. R., Troske, K. R. & Jeon, K. (2006). The effects of welfare-to-work program activities on labor market outcomes. Journal of Labor Economics, 24, 567–607. DOI: https://doi.org/10.1086/504642

Firpo, S., Fortin, N. M., Lemieux, T. (2009). Unconditional quantile regressions. Econometrica, 77, 953–973. DOI: https://doi.org/10.3386/t0339

Fiva, J. H. (2009) Does welfare policy affect residential choices? An empirical investigation accounting for policy endogeneity. Journal of Public Economics, 93, 529–540. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2008.11.001

Gubrium, E., Harsløf, I. & Lødemel, I. (2014). Norwegian activation reform on a wave of wider welfare state change: A critical assessment. I Lødemel, I. & A. Moreira (red.) Activation or Workfare? Governance and the Neo-Liberal Convergence (s. 19–46). New York: Oxford University Press.

Havnes, T. & Mogstad, M. (2015). Is universal child care leveling the playing field? Journal of Public Economics, 127, 100–114. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2014.04.007

Hernæs, Ø., Markussen, S. & Røed, K. (2017). Can welfare conditionality combat high school dropout? Labour Economics, 48, 144–156. DOI: https://doi.org/10.1016/j.labeco.2017.08.003

Hotz, V. J., Imbens, G. W. & Klerman, J. A. (2006). Evaluating the differential effects of alternative welfare-to-work training components: A reanalysis of the California gain program. Journal of Labor Economics, 24, 521–566. DOI: https://doi.org/10.3386/w11939

Meyer, B. & Sullivan, J. (2008). Changes in the consumption, income, and well-being of single mother headed families. The American Economic Review, 98, 2221–2241. DOI: https://doi.org/10.1257/aer.98.5.2221

Moffitt, R. (2007). Welfare reform: The US experience. Swedish Economic Policy Review, 14, 11–48.

Mogstad, M., & Pronzato, C. (2012). Are lone mothers responsive to policy changes? Evidence from a workfare reform in a generous welfare state. The Scandinavian Journal of Economics, 114, 1129–1159. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9442.2012.01722.x

Proba samfunnsanalyse (2013). Kommunenes praksis for bruk av vilkår ved tildeling av økonomisk sosialhjelp. Proba-rapport 2013-09.

Røed, K. (2012). Active social insurance. IZA Journal of Labor Policy, 1, 8. DOI: https://doi.org/10.1186/2193-9004-1-8

1Jeg vil takke Telemarksforskning-Bø for å ha delt data fra sin spørreundersøkelse, redaktørene og to anonyme konsulenter for nyttige kommentarer, og Pål Schøne for kommentarer til et tidligere utkast. Registerdata fra Statistisk sentralbyrå har vært essensielt for dette prosjektet. Prosjektet er finansiert med støtte fra NAVs FoU-program.
2Lov om folketrygd (folketrygdloven), § 1.
3Lov om sosiale tjenester i arbeids- og velferdsforvaltningen (Sosialtjenesteloven), § 20.
4Virkningen av de samme endringene på fullføring av videregående skole hos yngre sosialhjelpsmottakere (21-åringer) har blitt analysert i Hernæs mfl. (2017).

Idunn bruker informasjonskapsler (cookies). Ved å fortsette å bruke nettsiden godtar du dette. Klikk her for mer informasjon