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}}

Sykefravær og inntektskompensasjon ved sykefravær

Sick leave and sick pay



Dr.polit. i samfunnsøkonomi, forsker I ved Institutt for samfunnsforskning

I artikkelen vises det at sykelønn utover hva som ytes av folketrygden, oftere blir tilbudt i 2012 enn i 2003. Slik sykelønn blir tilbudt oftere blant virksomheter tilknyttet tariffavtale, virksomheter som har mange høytlønte og hvor opplæringstiden er lengre, dvs. slik sykelønn kan oppfattes som et frynsegode som tilbys til/fremforhandles av attraktive og sterke arbeidstakergrupper. Studien avsluttes med en analyse om vi kan se forskjeller i sykefraværsmønsteret tilknyttet legemeldt ettersom ansattes inntekt passerer folketrygdens grense for inntektskompensasjon grunnet sykdom. Dette viser at selv om noen grupper tilpasser sitt fravær til grensen for kompensasjon fra folketrygden, gjelder dette langt fra alle.

Nøkkelord: sykefravær, sykelønn og inntektskompensasjon ved sykdom, «kinked regression discontinutiy approach»

Employer-provided sick pay in excess of statutory sick pay has become more prevalent from 2003 to 2012. Employers are more likely to provide such a non-wage amenity if they are part of a trade union agreement, when employees’ training time is longer, and when their workforce comprises more high-wage workers, i.e. it is provided to attractive, strong worker groups. Differences in physician-certified sick leave behavior at the upper threshold for public sick pay implies that the number of sick leave days drops when the replacement rate is cut from 1, but this is not true for all worker groups.

Keywords: sickness absence, public and privately provided sick pay, kinked regression discontinuity approach

Innledning

Med jevne mellomrom diskuteres den norske offentlige sykelønnsordningen i media.1 Ordningen sikrer syke arbeidstakere full inntektskompensasjon begrenset opp til 6G, hvor G uttrykker grunnbeløpet i Folketrygden. Denne ordningen kan oppfattes å ha både et forsikringselement og et fordelingselement. Ordningen er en forsikring fordi en ansatt som blir syk og fraværende fra jobb, er sikret inntekt. Ordningen har en fordelingseffekt, siden høytlønte, som også i mindre grad antas å ha behov for slik inntektssikring, vil motta begrenset inntektskompensasjon. Som forsikringsordning er den ganske spesiell, ved det at den ikke inkluderer noen egenbetaling. Det er en bekymring for at slike forsikringsordninger blir utnyttet, ved at personer vil ha incentiver til å motta sykepenger uten at de egentlig er syke. Økonomer vil i så fall kalle dette et typisk eksempel på skjult handling.2

Denne bekymringen for utnytting har medført at folk og politikere med jevne mellomrom ytrer et ønske om at den norske sykelønnsordningen må reformeres (Hagelund 2014; Hagelund & Bryngelson 2014). Et av reformgrepene som har blitt foreslått, er kutt i inntektskompensasjonen, enten gjennom å innføre karensdager (dager en ikke mottar inntektskompensasjon) eller med et kutt i kompensasjonsgraden (fra 100 prosent som den er i dag for majoriteten). Forkjemperne for en slik endring ønsker med dette å bedre de offentlige finansene (full sykelønnskompensasjon er dyrt), at arbeidstakere sjeldnere har sykefravær og at de kommer raskere tilbake når de først blir syke og fraværende.

I hvilken grad disse målene vil oppfylles vet man ikke på forhånd. Det første målet virker det rimelig åpenbart at vil bli oppfylt, i hvert fall på kort sikt. På lang sikt er dette mer usikkert. Kutt i sykelønnen kan potensielt ha negative konsekvenser for arbeidstakeres helse hvis arbeidstakeren føler seg tvunget til å arbeide når han eller hun ikke burde det, noe som i så fall vil manifestere seg i form av økte offentlige kostnader senere. I hvilken grad norske arbeidstakere blir mindre fraværende ved kutt i inntektskompensasjon ved sykdomsfravær, vet man heller ikke. Teori tilsier dette, men empiri mangler. Mens man i andre land har opplevd reformer av sykelønnsordningene, så har den norske ordningen vært uendret siden innføringen i 1978. Dermed har man ingen erfaring i Norge fra dette tidligere. Erfaring med kutt i sykelønnsordningene i andre land har nok i gjennomsnitt gitt en reduksjon i fraværet, men som vi skal se senere, er dette bildet langt fra entydig.

Selv om majoriteten av norske arbeidstakere mottar full kompensasjon ved sykefravær, så vil likevel arbeidstakere med en lønnsinntekt på over 6G oppleve å få redusert sin lønn/inntekt etter 16 dagers fravær pga. taket i folketrygdens kompensasjon. I denne artikkelen vil jeg se nærmere på og sammenligne sykefraværet til ansatte som tjener litt under 6G med sykefraværet til dem som tjener litt over 6G. Sistnevnte gruppe vil altså ha en lavere sykelønnskompensasjon enn førstnevnte, og vi skal derfor kunne forvente et fall i sykefraværet for disse.

Noen av arbeidstakerne med lønnsinntekt utover 6G har fremforhandlet sykelønnskompensasjon fra arbeidsgiver utover 6G som dekkes av folketrygden.3 Dette gjelder for eksempel alle offentlig ansatte, og i varierende grad ansatte i privat sektor. I denne artikkelen skal jeg også se nærmere på hva som kjennetegner virksomheter hvor sykelønn utover folketrygdens begrensninger blir tilbudt ansatte. Dette er altså kompensasjon som arbeidsgiver ikke behøver å gi, og altså er å betrakte som en tilleggsytelse på lik linje med andre frynsegoder. Kunnskap om når disse ytelsene gis vil dermed peke hen på når arbeidsgiver kan tenkes å kompensere bortfallet av sykelønn ved en fremtidig reform av den offentlige sykelønnsordningen, og hvilke grupper som dermed reelt sett vil merke en slik reform.

Den norske sykelønnsordningen

Den norske offentlige sykelønnsordningen (fra folketrygden) sikrer syke arbeidstakere full inntektskompensasjon begrenset opp til 6G, hvor G uttrykker grunnbeløpet i folketrygden (justert årlig, fra 1.mai 2012=82 122 kr.), for opptil ett år. Grensen ligger i 2012 på 49 2732 kroner. Ordningen ble innført i 1978. Ordningen sikrer inntektskompensasjon til arbeidstakeren fra første dags fravær, dvs. det er ikke karensdager (eller ventetid). Ordningen dekker vanlig lønnsinntekt og andre godtgjørelser, for eksempel tillegg for ubekvem arbeidstid og ulempetillegg for spesielle arbeidsforhold. Frynsegoder og særgodtgjørelser som bilgodtgjørelse kompenseres ikke. Ordningen dekker fastlønn, men trolig også vanlig bonus. Ansatte med sterkt varierende individuell bonus og akkord, som for noen kan utgjøre en betydelig andel av inntekten, vil kunne oppleve at disse i mindre grad bli kompensert. I figur 1 illustreres ordningen grafisk, hvor full kompensasjon gis opptil 6G, hvoretter kompensasjonsgraden faller (i figuren er inntektsnivået avgrenset av 10G).

Generelt må et sykefravær legemeldes fra og med den fjerde fraværsdagen, men dette utelukker ikke at kortere fravær også legemeldes. Treparti-avtalen mellom myndighetene og partene i arbeidslivet, Intensjonsavtalen om et inkluderende arbeidsliv (IA-avtalen), sikrer at ansatte hvis arbeidsgiver har akseptert avtalen får ytterligere 5 egenmeldte fraværsdager, dvs. at legeerklæring behøves fra og med dag 9. Arbeidsgiver er i tillegg fri til å tilby lengre perioder med egenmeldt fravær. Arbeidsgiver betaler for sykepengene de første 16 dagene av et fravær, deretter finansieres ordningen i sin helhet av det offentlige (begrenset opp til 6G for private arbeidsgivere).

Figur 1.

Sykelønnskompensasjon fra folketrygden i Norge for inntekter under 10G

Arbeidsgiver er også fri til å tilby sykelønn til ansatte som tjener mer enn grensen for inntektskompensasjon fra folketrygden. Arbeidstaker kan dermed gjennom slike tilleggsytelser ha full lønnskompensasjon ved fravær grunnet sykdom. Tabell 1 viser hvordan forekomsten av slike ytelser har utviklet seg fra 2003 til 2012. Tallene fra 2003 er hentet fra Blekesaune og Dale-Olsen (2010), mens tallene fra 2012 stammer fra data i denne studien (og Arbeids- og bedriftsundersøkelsen 2012, se nærmere beskrivelse i dataavsnittet). Tallene er representative for private virksomheter med mer enn 10 ansatte. Vi ser at mens snaue 40 prosent av virksomhetene (hvor over 50 prosent av arbeidstakerne jobbet) tilbød slike ytelser, så har dette økt til nærmere 50 prosent i 2012. Vi observerer bare mindre endringer i rangeringen mellom næringer av forekomsten.

Tabell 1.

Andel bedrifter og ansatte 2003 og 2012 hvor arbeidsgiver betaler utvidet sykelønnskompensasjon for ansatte med inntekt over 6G. Blant virksomheter med mer enn 10 ansatte utenfor offentlig forvaltning

AlleIndustriBygg og anleggHandelTransport og kommunikasjonForr.tjenester og finans
Bedrifter
200338,834,816,538,538,652,2
(26,5)(5,6)(2,1)(7,1)(2,3)(3,5)
[24,7][27,7][29,5][19,8][25,9][41,1]
201247,745,633,940,261,173,2
(31,8)(3,6)(3,2)(8,7)(1,8)(3,9)
[29,4][33,9][39,4][19,0][29,5][59,2]
Ansatte
200353,159,530,545,449,863,9
(984)(329)(62)(172)(92)(147)
201261,463,942,749,968,183,8
(994)(190)(99)(166)(94)(143)

Note: Antall bedrifter og antall ansatte i hele tusen er angitt i vanlige parenteser. Gjennomsnittlig andel ansatte med lønn over 6G er angitt i klammeparenteser. Alle andeler er angitt i prosent. Kilde: 2003: Blekesaune og Dale-Olsen (2010), 2012: se databeskrivelse).

Bygg og anlegg har generelt mindre forekomst av slike tilleggsytelser, mens det er langt vanligere i finans- og forretningsmessig tjenesteyting.4 Dette avspeiler naturligvis inntektsnivået i næringene. Vi ser ellers at mens tilleggsytelsen blir mer vanlig i de fleste næringer, så gjelder dette ikke handel, hvor det kun er mindre endringer.

Enkelte vil hevde at den norske offentlige sykelønnen er generøs. Et utgangspunkt for denne påstanden kunne være å sammenligne den norske ordningen med andre lands ordninger. Figur 2 er hentet fra Spasova mfl. (2016), og viser hvor stor andel av lønnen en arbeidstaker får dekket ved sykefravær i ulike EU-land.

Figur 2.

Sykelønnskompensasjon blant 28 EU-land. Kilde: Spasova mfl. (2016)

Figuren viser klart at det finnes land hvor en arbeidstaker har full sykelønnskompensasjon, men for det store flertallet av arbeidstakerne i Europa innebærer fravær grunnet sykdom inntektstap. Så selv om en minoritet av arbeidstakerne i privat sektor i Norge ikke har full inntektskompensasjon ved sykefravær, så må ordningen sammenlignet med andre land fremstå som generøs.5 Legg også merke til at det er store variasjoner mellom land i hvor lenge du kan være fraværende med sykelønnskompensasjon, og hvorledes denne finansieres (privat vs. offentlig). Det er også variasjoner mellom land når det gjelder private supplerende sykelønnsordninger (Barmby mfl. 2002; Bryson & Dale-Olsen 2017).

Sykefravær og finansielle insentiver

Hovedinntrykket i litteraturen er at individers sykefravær påvirkes av mange forhold, til dels kompliserte, hvorav et er finansielle insentiver.6 Med finansielle insentiver kan her menes lønn, ulike lønnsordninger som bonus og verdipapirer, og sykelønn og kompensasjonsordninger. De fleste studier viser at finansielle insentiver påvirker sykefraværet, dvs. desto mer penger en ansatt taper på å være sykefraværende, desto mindre vil vedkommende være fraværende. Dette gjelder overskuddsdeling og verdipapirer (Brown mfl. 1999), ulike former for resultatlønn (Dale-Olsen 2012), og avkastning av arbeid (Dale-Olsen 2013). Dog skal det sies at akkordlønn kan gi opphav til skader (Bender mfl. 2012), gjennom at arbeidstakeren tar mer risiko enn ønskelig.

Det viktigste finansielle insentivet gis imidlertid fra de offentlige sykelønnsordningene. Som nevnt foran, har det vært små endringer i den norske sykelønnsordningen de siste 40 årene. Andre land har derimot reformert sine sykelønnsordninger. Hensikten med flere av disse reformene har vært å redusere offentlige utgifter og gi insentiver til at fraværende kommer raskere tilbake på jobb, men noen kan også være motivert av et ønske om å bekjempe fattigdom.

Jeg har valgt å fokusere på to land; Sverige og Tyskland, fordi dette er to land som ikke er så ulike Norge, og dermed bør være relevante i en diskusjon om hva en skal forvente hvis graden av kompensasjon reduseres i Norge. I Sverige gjorde man en serie med endringer i form av redusert kompensasjonsgrad og innføring av karensdager fra 1955 til 1990-tallet. Hovedbildet som gis av alle disse endringene, er at desto mer generøs ordningen blir, desto høyere blir sykefraværet (Henrekson & Persson 2004; Johansson & Palme 2002). Tilsvarende, desto mindre generøst ordningene blir, desto mindre blir fraværet. I Tyskland gjennomførte man i 1996 en storstilt sykelønnsreform, hvor en gikk fra å ha full sykelønnskompensasjon til å ha 80 prosent kompensasjon. Ziebarth og Karlsson (2010) fant at reformen hadde en sterk negativ effekt på det gjennomsnittlige fraværet i Tyskland. Dette betyr at den tyske stat tjente på reformen; sykelønnsutgiftene ble direkte kuttet, og fraværende kom raskere tilbake i jobb. Ziebarth fulgte imidlertid opp studien i 2013, hvor han så nærmere på om reformen slo ulikt ut for ulike grupper (Ziebarth 2013). For det første virker det som om kvinners fravær ble mindre berørt av reformen. For det andre ble langtidssyke mindre påvirket av reformen. Det samme gjaldt enkelte andre grupper. Hovedpoenget er at ulike grupper endret i ulik grad sin atferd som følge av reformen. Dette betyr at de gruppene som ikke endret atferd, forblir like fraværende (og potensielt like syke), men med dårligere levekår (som følge av redusert kompensasjon), og ulikheten i samfunnet øker.

En finner også støtte for at økonomiske innstramminger og lavere kompensasjon varierer sammen med en reduksjon i eller lavt sykefravær i mer korrelasjonsorienterte analyser utført i andre land og i komparative studier (Frick & Malo 2008). Grasdal (2016) skriver tilsvarende i sin kunnskapsoversikt over trygdeytelser og økonomiske insentiver, at økonomiske innstramminger virker å dempe sykefravær og tilstrømming til uføretrygd, men hun tar samtidig forbehold om at marginale arbeidstakere med mindre helseplager kan synes å gå over på andre midlertidige trygdeordninger og ut av arbeidsstyrken.

Jeg vil i denne litteraturgjennomgangen kort avslutte med at selv om endringer i sykelønnsordningen ikke har funnet sted, så kan en, gitt at ordningen har en passende utforming, faktisk analysere effekter av endringer i den. Utgangspunktet her er at det må finnes diskontinuiteter eller knekk i sykelønnsordningen. Særlig Böckerman mfl. (2014) er relevant i denne sammenhengen, da de studerer hvordan flere «knekker» i den finske sykelønnsordningen påvirker fraværet. Dale-Olsen (2013) argumenterer for at resultatlønn kan skape en diskontinuitet ved 6G-terskelen i den norske ordningen. Begge studiene finner at redusert kompensasjonsgrad stort sett gir redusert fravær, men ikke nødvendigvis for alle grupper.

Datagrunnlag

Datagrunnlaget i artikkelen tar utgangspunkt i to kilder; den første er en stratifisert representativ spørreundersøkelse, Arbeids- og bedriftsundersøkelsen 2012 (ABU2012), blant norske virksomheter med mer enn 10 ansatte utført i 2012 av SSB, og den andre er administrative registerdata. Utvalget i ABU2012 bestod av 1888 virksomheter i offentlig og privat sektor. Daglig leder besvarte undersøkelsen i et telefonintervju. Intervjuet dreier seg om et bredt utvalg tema. I denne analysen er spesielt relevante spørsmål dem om utvidet sykelønn, utvidet egenmelding og tilbud om privat helsetjeneste, samt spørsmål om opplæringstid (jeg definerer denne som kort hvis den er mindre enn 1 måned), og om foretaket er børsnotert. Undersøkelsen er dokumentert i Holmøy (2012).

De administrative registerdataene tar utgangspunkt i Arbeidstaker- og arbeidsgivergiverregisteret koplet til LTO-registeret. Førstnevnte register gir informasjon om jobber (varighet, næring, arbeidssted, yrke), sistnevnte gir informasjon om lønn i forholdet. Jeg anvender data fra 2011–2013. Utdanning hentes fra SSBs filer over befolkningens høyeste utdanning, mens alder og kjønn hentes fra det sentrale personregister. Registerbasert informasjon om sykefravær hentes fra sykefraværsregisteret over legemeldt sykefravær for årene 2011–2013. For hver ansatt kan en dermed beregne det totale antall fraværsdager i en periode. Jeg lager også et tilsvarende mål hvor jeg tar hensyn til at enkelte sykefravær er gradert. Her velger jeg følgende enkle omregningsregel: varigheten av fraværet vektes med graderingen. For eksempel, en dags 100 prosents fravær tilsvarer to dager med 50 prosent gradering. De administrative registerdataene lar seg kople til ABU2012, slik at informasjonen i de to kildene kan utnyttes sammen.

Analysene av hvor sensitivt sykefraværet er for endringer i kompensasjonsgraden tar utgangspunkt i et begrenset utvalg ansatte i privat sektor. Disse arbeidstakerne er mellom 18-67 år gamle ved starten av 2012, og de har en jobb som er aktiv per 1.1.2012, og hvor de var ansatt hele 2011. I tillegg hadde de ikke et legemeldt sykefraværsforhold i 2011. Deres inntekt var også mellom 3G-10G i 2011. Dette betyr at disse arbeidstakerne er friskere og tjener mer enn et tilfeldig utvalg (av alle) norske arbeidstakere. Lønnen deres gir imidlertid et godt bilde av deres inntekt i 2011, og dermed hva de kunne forvente å få i kompensasjon i 2012 ved sykefravær. Ansatte som var fraværende grunnet sykdom i 2011, kunne gå glipp av individualiserte tillegg og bonuser, og dermed ha en lavere lønn enn normalt. Korrekt lønn i 2011 er viktig fordi det er denne som knyttes til 6G-grensen i sykelønnsordningen. «Prisen» jeg betaler for å få et presist bilde av lønnen er at analysene kun vil gi et korrekt bilde av denne arbeidstakerpopulasjonen, som altså er litt mindre fraværende enn alle. Årslønnen måles relativt til 6G, dvs. at lønnsmålet her er ln(årslønn)-ln (6G). Videre måles sykefraværet i perioden 1.5.2012–1.5.2013. Dette betyr at en ansatt kan maksimalt ha sykefravær i 365 dager. Flertallet, både kvinner og menn, har ikke sykefravær i det hele tatt.

Hva kjennetegner virksomheter som tilbyr utvidet sykelønn?

For å analysere hva som kjennetegner virksomheter hvor utvidet sykelønnsordning er etablert, så estimeres en serie lineære sannsynlighetsmodeller.7 Den avhengige variabelen er en dummy som tar verdien 1 dersom utvidet sykelønn tilbys av arbeidsgiver, 0 ellers. Dette er med andre ord lineære sannsynlighetsmodeller, som kun angir korrelasjoner. I analysene legges det til forklaringsvariabler suksessivt. Disse inkluderer virksomhetens størrelse, ansattes opplæringstid, om ulike andre ytelser tilbys osv., og naturligvis kontroller for næring. Hver observasjon i regresjonene vil vektes slik at de er representative for populasjonen av private virksomheter med mer enn 10 ansatte. Signifikansnivå er presentert basert på klynge-justerte standardfeil (etter næring).

Deskriptiv statistikk er vist i de to første kolonnene i tabell A1 i vedlegget. Tabell 2 viser resultatene fra regresjonsanalysene.

I modell 1 ser vi kun på hvordan sannsynligheten for å tilby utvidet sykelønn varierer med gjennomsnittslønna i virksomheten, andelen med inntekt over 6G og størrelse (målt ved antall ansatte). Vi ser at gjennomsnittslønn har mindre å si, mens både andelen høytlønte og størrelse er positiv korrelert med å tilby utvidet sykelønn. Når andelen høytlønte (altså med inntekt over 6G) øker med 10 prosentpoeng, så øker sannsynligheten for at arbeidsgiver tilbyr sykelønn utover 6G med 3,5 prosentpoeng.

I modell 2 inkluderer vi ytterligere variabler som kjennetegner virksomheten. Vi ser at tariffavtale, det å være børsnotert, samt høy kvinneandel øker sannsynligheten for at utvidet sykelønn blir tilbudt. Det er for eksempel, omtrent 10 prosentpoeng større sannsynlighet , med en tariffavtale, at utvidet sykelønn tilbys, enn uten en tariffavtale. På den andre siden, så er risikabelt arbeid og kort opplæringstid faktorer som er negativt korrelert med utvidet sykelønn, med hhv. 9 og 10 prosentpoeng mindre sannsynlighet for at utvidet sykelønn tilbys.

I modell 3 inkluderes enkelte variabler som kjennetegner lønns- og tilleggsytelser som tilbys av virksomheten. Vi ser at helserelaterte tilleggsytelser er klart positivt korrelert med utvidet sykelønn, dvs. at utvidet sykelønn kan tolkes som en del av en «helsepakke» blant de frynsegodene som blir tilbudt ansatte.

Tabell 2.

Hva kjennetegner virksomheter som betaler utvidet sykelønnskompensasjon for ansatte med inntekt over 6G. 2012

Modell 1Modell 2Modell 3Modell 4Modell 5
Konstant0,427**0,265**0,229**0,269**0,267**
(0,081)(0,075)(0,079)(0,087)(0,078)
Ln lønnsinntekt0,1110,118**0,108**0,0580,047
(0,068)(0,056)(0,055)(0,065)(0,065)
Andel med inntekt over 6G0,353*0,418**0,379**0,392**-
(0,164)(0,119)(0,125)(0,129)-
Andel med inntekt over 6G – Menn----0,329**
----(0,086)
Andel med inntekt over 6G – Kvinner----0,088
----(0,098)
Ln antall ansatte0,045*0,054*0,051**0,045*0,042*
(0,020)(0,020)(0,019)(0,019)(0,018)
Andel kvinner0,281**0,276**0,1060,068
(0,099)(0,092)(0,120)(0,111)
Tariffavtale0,105**0,111**0,146**0,145**
(0,040)(0,039)(0,044)(0,047)
Børsnotert0,156**0,146**0,164**0,169**
(0,056)(0,058)(0,053)(0,052)
Risikabelt arbeide-0,087*-0,091*-0,102*-0,099*
(0,034)(0,035)(0,039)(0,039)
Kort opplæringstid-0,104**-0,097**-0,107**-0,107**
(0,035)(0,036)(0,036)(0,034)
Privat legeordning0,059*0,069*0,064*
(0,030)(0,030)(0,029)
Utvidet egenerklæring0,158**0,138**0,137**
(0,047)(0,046)(0,046)
Insentivlønnsindeks-0,028-0,026-0,026
(0,025)(0,026)(0,026)
Kontroll for næringJaJaJa
R20,1170,1890,2080,2590,328
N1 0241 0241 0241 0191 024

Note: Populasjon: Private virksomheter i Arbeids- og bedriftsundersøkelsen 2012 med kopling til register-materiale. Tabellen rapporterer parameterestimat knyttet til lineære regresjonsmodeller av sannsynligheten for at arbeidsgiver tilbyr utvidet sykelønn (avhengig variabel, dummy=1). Ln antall ansatte og virksomhetsgjennomsnittet til ansattes ln årlig lønnsinntekt er begge målt som avvik fra det globale gjennomsnittet. Kontroll for næring innebærer at en kontrollerer for forskjeller i 2-siffer næring. Hver observasjon er vektet med den inverse av trekksannsynligheten for å være i utvalget. Klyngejusterte standardfeil er rapportert i parenteser, hvor klynge definert på 2-siffer næringsnivå. * og ** angir hhv. 5 og 1 prosents signifikansnivå.

I modell 4 gjentar vi analysene i modell 3, men fjerner all variasjon tilknyttet 2-siffer næring gjennom å kontrollere for disse næringene i form av en dummyvektor. Analysene hviler nå på noen færre observasjoner, fordi det ikke er variasjon nok innen næring til å identifisere alle modellens parametere. Vi ser at dette kvalitativt ikke endrer de fleste av de foregående funnene. Når kvinneandel og lønn korrelerer med tilbud av utvidet sykelønn, så skyldes det at dette forekommer hyppigere i enkelte næringer enn andre, og disse næringene er også høytlønnsnæringer og har høyere kvinneandel. Vi har også testet om det er sterke næringsforskjeller (ikke vist), men vi finner ingen signifikante forskjeller mellom grove næringskategorier (industri, bygg/anlegg, handel, trans.+komm., og finans/forr.).

Den siste modellen, modell 5, splitter andelen ansatte som tjener mer enn 6G etter kjønn. Noe overraskende ser vi at andelen kvinner som tjener over 6G har lite å si for om utvidet sykelønn tilbys. Andelen menn med høy inntekt er derimot sterkt signifikant. Dette kan avspeile at andelen menn med høy inntekt er langt større og omfatter sterkere yrkesgrupper enn de tilsvarende kvinnene.

Likevel er bildet en sitter igjen med etter denne analysen at større og sterkere grupper av ansatte i større grad enn andre har tilleggsytelser som utvidet sykelønn. Høy risiko innebærer større sannsynlighet for fravær og dermed også større utgifter. Ansatte som arbeider i virksomheter med større risiko, behøver heller ikke være så attraktive, og hvis opplæringstiden er liten og følgelig kostnadene lave, så trenger arbeidsgiver ikke være like opptatt av å tilby goder for å rekruttere og holde på ansatte.

Påvirkes ansattes sykefravær av kompensasjonsgraden i folketrygden?

I den siste analysen ser vi nærmere på om ansattes sykefraværsdager påvirkes av kompensasjonsgraden i folketrygden. Vi sammenligner her arbeidstakere med en inntekt like under 6G med arbeidstakere med en inntekt like over. Selve antallet observasjoner under og over 6G blir bestemt av estimeringsmetoden.

For å studere hvordan sykefraværet påvirkes av «knekken» i sykelønnsordningen, dvs. at kompensasjonsgraden i ordningen begynner å falle, så anvender vi det som kalles «regression-kink-design» (KRD)(Card mfl. 2015; Cattaneo mfl. 2016). Böckerman mfl. (2014) har analysert den finske sykelønnsordningen med utgangspunkt i samme rammeverk. Prinsippet bak KRD-rammeverket er at man skal sammenligne forholdet mellom sykefraværsdager og sykelønn (lønn) blant ansatte som tjener like under 6G-terskelen, med forholdet mellom sykefraværsdager og sykelønn (lønn) blant ansatte som tjener like over 6G-terskelen. For førstnevnte gruppe skal sammenhengen være svak, for den andre gruppen forventer vi at sammenhengen skal være negativ. KRD sammenligner så helningen i forholdet mellom lønn/sykelønn og sykefraværsdager. Metoden finner selv hvor langt unna 6G-terskelen «like under» og «like over» er, bla. ved å sammenligne variansen innen intervaller («bins») rundt terskelen. La nå SD, E og G betegne hhv. sykefraværsdager, inntekt og 6G-terskelverdien. La tilsvarende D betegne en dummy som tar verdien 1 hvis inntekten er over 6G, så estimeres

1) SDi= α01(E-G)i2(E-G)i*Di + α3(E-G)2i + α4(E-G)2i*Di +…. +μi,

på observasjoner av i-te person gitt av et intervall rundt terskelverdien bestemt av data. μi uttrykker et støyledd. Estimatet for α2 identifiserer dermed kausaleffekten av en endring i kompensasjonsgraden på sykefraværsdager. Intervallene («bin») rundt terskelverdien og polynom-graden (i likning 1) bestemmes i hht. Cattaneo mfl. (2016), men i vårt tilfelle vil polynomgraden være 1 (hvilket impliserer at α3 = α4 =…=0). Selve estimeringen er basert på lokal lineær regresjon. Jeg tester også ut flere placebo-terskelverdier for å se hvor robust metoden er. Svakheten med denne metoden er at vi ikke ser for hver enkelt arbeidstaker om vedkommende faktisk mottar utvidet sykelønn, vi ser jo kun grensen fra det offentlige. Dette skaper en form for målefeil tilknyttet terskelen i analysen, og dette kan bidra til at vi ikke finner like sterke sammenhenger.

I figur 3 presenteres et plott av lønnsinntekt og sykefravær i intervallet som anvendes i KRD-estimeringen, samtidig som vi også viser den tilhørende lineære prediksjonen.

Figur 3.

Sykefravær for ansatte med lønnsinntekt like under og like over 6G

Note: Intervall og «bin» bestemt av KRD-estimeringen.

Figuren viser at vi observerer en meget svak negativ sammenheng mellom sykefraværslengden og lønnsinntekt under 6G for menn, men at denne negative sammenhengen blir klart sterkere over 6G. For kvinner er sammenhengen negativ både under og over 6G, men særlig sterkere sammenheng over 6G virker det ikke som det er. Deskriptiv statistikk er presentert i de tre siste kolonnene i tabell A1.

Tabell 3 viser resultatene fra KRD-analysene. Tabellen viser hva som skjer når inntekten øker med 1 prosentpoeng fra 6G. KRD1-KRD4 angir analyser av fraværet til arbeidstakere under og over 6G i inntekt. KRD1 måler forskjellen i sammenheng mellom fraværsdager og lønnsinntekt like under og like over knekkpunktet i 6G. KRD2 viser hva som skjer hvis fraværsdagene blir justert med gradering. KRD3 viser hva som skjer hvis en inkluder kontrollvariabler som utdanningsår og ln(alder) i analysen. KRD4 viser tilslutt konsekvensene av å inkludere en utvidet kontrollvektor, med kontroller for yrker (9), næringer (9) og ln(antall ansatte). Kolonnene angitt med Pseudo-KRD1 angir pseudo-analyser, hvor terskelen for redusert kompensasjonsgrad blir feilaktig variert fra 4G-5G og 7G-8G, men hvor alt annet er likt KRD1. Disse analysene skal, hvis alt er som forventet, ikke indikere noen signifikante forskjeller mellom dem like under og dem like over disse «falske» tersklene.

Tabell 3.

Ansattes sykefravær og variasjonen i kompensasjonsgrad. KRD-analyse av antallet sykefraværsdager rundt 6G. 2012

KRD1Pseudo-KRD1KRD2KRD3KRD4
4G5G7G8G
A) MENN
Estimat-0,668**0,3750,1650,1480,137-0,419*-0,701**-0,663**
(0,257)(0,605)(0,161)(0,226)(0,333)(0,210)(0,271)(0,264)
Robust p-verdi0,0070,5490,3050,7070,7070,0330,0080,009
Obs<6G58 66712 26554 75859 59538 67756 41656 55356 528
Obs>6G60 56223 70290 91049 61831 49858 13758 29258 501
B) KVINNER
Estimat-0,1110,6150,0300,800-0,204-0,111-0,103-0,038
(0,323)(0,559)(0,172)(0,687)(0,797)(0,201)(0,316)(0,318)
Robust p-verdi0,8320,2530,8450,2230,6430,6450,8290,971
Obs<6G52 32523 01773 24121 22712 08754 02153 12152 589
Obs>6G38 63135 59380 25713 5807 71339 38038 97838 610
SykefraværObservertObservertObservertObservertObservertJustertObservertObservert
KontrollerNeiNeiNeiNeiNeiNeiJaJa, utvidet

Note: Populasjon: alle arbeidstakere ansatt ved begynnelsen av 2012 og med inntekt i 2011 mellom 3G og 10G uten sykefravær i 2011. Tabellen rapporterer KRD-estimater knyttet til forskjellen under og over 6G i helningen til den lineære sammenhengen mellom sykefraværsdager og log inntekt relativt til 6G. Sykefravær måles ved antall legemeldte fraværsdager, med ett unntak indikert med justert. Her er antall fraværsdager justert etter gradering. Utvidet kontrollvektor inkluderer i tillegg yrkesdummier(9), næringsdummier(9) og ln(antall ansatte). Standardfeil er rapportert i parenteser. Enkel kontrollvektor består av utdanningsår og ln(ansattes alder). . * og ** angir hhv. 5 og 1 prosents signifikansnivå.

I tabell 3 ser vi at redusert kompensasjonsgrad medfører redusert sykefravær. Øker inntekten med 1 prosentpoeng (4753 kr) utover 6G, og som dermed ikke vil bli kompensert med sykelønn, så reduseres antallet sykefraværsdager med snaue 0,7 dager. Siden det gjennomsnittlige antall fraværsdager i dette utvalget er 8,56 dager (se appendiks tabell A2), så er denne reduksjonen ikke ubetydelig. Dette estimatet er i liten grad påvirket av kontrollvariabler, men effekten reduseres når en anvender justerte sykefraværsdager.

Jeg har også gjennomført flere undersøkelser av hvor robust disse resultatene er. Vi ser fra tabell 3 at alle pseudo-analysene gir ikke-signifikante estimater. Siden disse analysene er knyttet til «falske» terskler, er dette tilfredsstillende. I appendiks tabell A2 ser vi også resultater fra tilsvarende analyser av om betydningen av 6G-terskelen har betydning for andre kjennetegn som for eksempel utdanningsår og alder. Vi ser som forventet at for disse utfallene har terskelen liten betydning.

Hva så med arbeidsgivers bruk av finansielle insentiver, varierer disse systematisk rett over og rett under 6G-grensen? Registermaterialet gir ikke informasjon om lønnsutformingen til den enkelte ansatte, kun om lønnssummer. Bonuser, overskuddsdeling og overtid er empirisk relevante størrelser som ville kunne ha gitt nyttig informasjon om en potensiell seleksjon av arbeidstakere og bedrifter rett under og rett over 6G-knekken. En beslektet studie har imidlertid sett nærmere på betydningen av en slik seleksjon for et annet utvalg arbeidstakere. I den komparative studien av sykefravær i Norge og Storbritannia, så Bryson og Dale-Olsen (2018) nærmere på hvordan fraværsatferden til ansatte i private ABU-bedrifter varierte rundt 6G-knekk-punktet. Her fant de få tegn til at bedriftsspesifikke kjennetegn som bedriftsstørrelse, utvidet egenmeldingsperiode, helseforsikring, team arbeid, opplæringstid, risikabelt arbeid, resultatlønn, kontroll og organiseringsgrad varierte systematisk rett over og rett under 6G-knekken. De fant heller ikke tegn til opphopning av lønnsobservasjoner rett over og rett under 6G-grensen. Det er selvfølgelig vanskelig å generalisere funnene gjeldende ABU-ansatte i privat sektor til alle arbeidstakere i privat sektor, men disse funnene antyder at seleksjonen rett over og rett under 6G-knekken knapt kan være av avgjørende betydning.

Effekten i Norge varierer mellom omtrent en fjerdedel til halvparten av hva Böckerman mfl. (2014) fant i Finland (-1,4 prosent), men her treffer «knekken» i sykelønnsordningen nærmere median-arbeideren i lønnsfordelingen, og ikke mer høytlønte som i Norge. Det er derfor ikke overraskende at anslaget i Norge er lavere enn i Finland.

For kvinner finner vi det noe overraskende resultatet at den reduserte kompensasjonsgraden ved inntekter utover 6G ikke har noen betydning for antallet fraværsdager. Flere studier, både eksperimentalstudier i laboratorier og mer feltorienterte, indikerer at kvinner kan reagere annerledes enn menn på insentiver, både når det gjelder sykefravær (Ziebarth 2013) og lønn (Gneezy mfl. 2003; Dohmen & Falk 2011). Det virker også som om kvinner har et annet forhold enn menn til konkurranse, men bildet når det gjelder normer er langt fra klart (Hauge mfl. 2015; Niederle 2015). Hauge mfl. (2015) oppsummerer at, ikke uventet, har kvinner og menn har ulike holdninger, normer og preferanser, men disse kan ikke forklare de kjønnsforskjellene en observerer i sykefravær. I vårt tilfelle kan funnene også indikere at kvinner i jobber og yrker hvor inntekten er rundt 6G er sterkt selektert (fra tabell A1 ser vi de har 2 år mer utdanning enn mennene i gjennomsnitt), og disse kan derfor være mindre fokusert på finansielle insentiver knyttet til sykefravær. Vi vet også at siden utvalget er begrenset til dem som ikke hadde sykefravær hele 2011 (se dataavsnittet), så er disse arbeidstakerne mindre fraværende enn gjennomsnittet. For kvinner kan denne seleksjonen være enda viktigere, da de i gjennomsnitt har et høyere fravær enn menn. Kvinnene i disse jobbene og yrkene med inntekt i dette intervallet kan også ha andre frynsegoder i sin jobbkontrakt, som for eksempel både utvidet sykelønn og utvidet antall egenmeldingsdager, dvs. goder som gjør det vanskelig å måle effekten av knekken for inntekter ved 6G.

I tillegg bør jeg påpeke at i KRD-analysene over mangler informasjon om et viktig forhold; nemlig om virksomheten dekker sykelønn utover terskelen i folketrygden. Dette betyr at for flere av observasjonene av ansatte med lønnsinntekt over 6G kan fravær ikke bety inntektstap, og at deres atferd følgelig ikke skulle bli berørt. Dette betyr igjen at estimatene over kan være skjeve mot null. Kjønnsforskjellene kan derfor også oppstå ved at kvinner og menn er ulikt fordelt på virksomheter som tilbyr utvidet sykelønn. I analysene foran om hva som kjennetegner virksomheter som tilbyr slike goder, så fant jeg at kvinner og menn nettopp var ulikt fordelt, men ikke når en tok hensyn til hvor de jobbet (næring). KRD-estimatene er derimot omtrent uendret ved inkludering av kontrollvariabler. Derfor er det grunn til å tro at de kjønnsforskjellene vi ser over i KRD-analysene, ikke kun skyldes at kvinner og menn i ulik grad jobber hos virksomheter som tilbyr utvidet sykelønn.

Tabell 4 viser til slutt hvordan effekten varierer mellom næringer og mellom yrker. Her er KRD-analysene gjort separat for utvalgte næringer og yrker. For noen kombinasjoner av kjønn (særlig kvinne), yrke og næring får jeg veldig få observasjoner og dermed stor usikkerhet, men hovedbildet i tabell 4 er at for menn i noen yrker og næringer, så reduseres fraværet markert når kompensasjonsgraden faller. Dette virker i liten grad relatert til hvor vanlig (eller uvanlig) det er i disse næringene å tilby utvidet sykelønn. For kvinner finner jeg, som over, ingen signifikant sammenheng mellom fravær og kompensasjonsgrad.

Tabell 4.

Yrkes- og næringsforskjeller når det gjelder ansattes sykefravær og variasjonen i kompensasjonsgrad. KRD-analyse av antallet sykefraværsdager rundt 6G. 2012

YrkerNæringer
MennKvinnerMennKvinner
Adm.ledere-0,7090,051Industri-1,484*0,544
Akademiske yrker-0,5380,426Bygg og anlegg-1,2231,425
Kort høy-/univ./ tekniker-1,135*0,130Handel-0,5870,277
Kontor/kunde.-3,037*0,842Transport/kom.-0,178-0,382
Salg/service/omsorg-0,2741,080Finans./forretn.-0,133-0,907
Jordbruk/skog/fisk-1,224-
Håndverker-0,936-1,192
Prosess/maskin/trans.-0,359-0,879
Ufaglært-0,2060,111

Note: Populasjon: alle arbeidstakere ansatt ved begynnelsen av 2012 og med inntekt i 2011 mellom 3G og 10G uten sykefravær i 2011. Tabellen rapporterer separate KRD-estimater for yrker og næringer angitt hhv. av kolonne 1 og 4, knyttet til forskjellen under og over 6G i helningen til den lineære sammenhengen mellom sykefraværsdager og log inntekt relativt til 6G. Sykefravær måles ved antall legemeldte fraværsdager. * og ** angir hhv. 5 og 1 prosents signifikansnivå.

Konklusjon og diskusjon

I denne studien har jeg sett nærmere på bruken av utvidet sykelønn til ansatte i privat sektor, dvs. at arbeidsgiver yter inntektskompensasjon ved fravær grunnet sykdom utover de 6G som sikres gjennom folketrygden. Utvidet sykelønn har blitt mer vanlig mellom 2003 og 2012. Analysene viser at utvidet sykelønn blir tilbudt oftere blant virksomheter tilknyttet tariffavtale, virksomheter som har mange høytlønte og hvor opplæringstiden er lengre. Denne formen for sykelønn kan dermed oppfattes som et frynsegode som tilbys/fremforhandles av attraktive og sterke arbeidstakergrupper. Studien viser også at nivået på sykelønnen betyr noe for varigheten av sykefraværet. Når kompensasjonsgraden reduseres for dem med inntekt over 6G, så faller antallet sykedager i gjennomsnitt, men jeg har vist at denne reduksjonen gjelder langt fra alle, fraværet til kvinner og fraværet til ansatte i flere yrker og næringer uavhengig av kjønn er upåvirket av kompensasjonsgraden.

Hvilke implikasjoner har dette? For det første viser analysene at selv når arbeidsgivere ikke behøver å gi inntektskompensasjon til ansatte ved sykdom, så vil mange se seg tjent med dette. Dette kan følge gjennom lønnsforhandlinger med arbeidstakerforeninger, eller det kan følge som virksomhetens politikk for å rekruttere og holde på ansatte. Dette betyr naturligvis ikke at alle arbeidsgivere som i dag tilbyr lønnskompensasjon over 6G ved sykdom vil gjøre det hvis sykelønnen kuttes. Poenget er at de som ser seg tjent med det, vil gjøre dette. Akkurat på samme måten som når 6G-grensen ble introdusert i syketrygden i 1978. For det andre, selv om en vanskelig kan generalisere hvor følsomt relativt høytlønte ansattes sykefravær er for variasjoner i kompensasjonsgraden til alle, dvs. også dem med lavere lønn, så er det i hvert fall et varsel om at kutt i sykelønn ikke nødvendigvis vil gi en reduksjon i antall sykefraværsdager blant alle, eller at alle fraværende vender raskere tilbake til jobb. Høyst sannsynlig vil en oppleve, i tråd med funnene fra andre land, at enkelte grupper ikke endrer sin atferd.

Hva betyr dette for en reform av sykelønnen som innebærer kutt i kompensasjonsgraden for alle? Jo, grupper hvis fravær i mindre grad er følsomme for kompensasjonsgraden vil være like fraværende grunnet sykdom, men med redusert inntekt og dermed dårligere levekår. Spørsmålet er så om disse gruppene består av attraktive arbeidstakere eller er tilknyttet sterke arbeidstakerforeninger. Er de det, kan de oppleve at arbeidsgiver vil tilby inntektskompensasjon ved sykdom, i tråd med dagens praksis. Ellers vil en kunne oppleve at ulikhetene vil øke i det norske samfunnet. Også dette kan være en nødvendig «pris» å betale for en slik reform hvis gevinsten ved reformen er høy nok. Min studie sier ikke noe om dette.

Appendiks

Tabell A1.

Deskriptiv statistikk

ABUKRD
MennKvinner
Total fraværsrate0,07Sykedager8,5613,57
(0,05)(32,13)(41,24)
Ln lønnsinntekt12,81Ln(E)-ln(6G)0,000,00
(0,56)(3,29)(2.70)
Utvidet sykelønn0,58Utdanningsår3,985,65
(0,49)(2,67)(2,41)
Antall ansatte113,02Alder44,4047,29
(233,20)(11,20)(9,76)
Kvinneandel0,37Antall ansatte653,76525,87
(0,28)(2 764,18)(1 776,66)
Tariffavtale0,77Industri0,160,05
(0,43)(0,37)(0,22)
Børsnotert0,20Bygg og anlegg0,140,01
(0,40)(0,35)(0,12)
Risikabelt arbeid0,29Handel0,100,05
(0,45)(0,30)(0,21)
Kort opplæringstid0,36Finans/forr.0,080,10
(0,48)(0,27)(0,30)
Utvidet egenmelding0,35
(0,48)
Private legetjeneste0,32
(0,47)
Avlønningsinsentivindeks0,86
(0,89)
Industri0,18
(0,38)
Bygg og anlegg0,10
(0,30)
Handel0,19
(0,40)
Transport/kommunikasjon0,09
(0,28)
Finans/forr.0,13
(0,33)

Note: Populasjon: ABU: Privat sektor virksomheter i Arbeids- og bedriftsundersøkelsen 2012; KRD:alle arbeidstakere ansatt ved begynnelsen av 2012 og med inntekt i 2011 mellom 3G og 10G uten sykefravær i 2011.

Tabell A2.

Kjennetegn ved ansatte og variasjonen i kompensasjonsgrad. KRD-analyse av antallet sykefraværsdager rundt 6G. 2012

KRD
MennKvinner
Utdanningsår-0,001-0,049
Ln alder-0,023-0,004

Note: Populasjon: alle arbeidstakere ansatt ved begynnelsen av 2012 og med inntekt i 2011 mellom 3G og 10G uten sykefravær i 2011. Tabellen rapporterer KRD-estimater, knyttet til variablene angitt i kolonne 1 * og ** angir hhv. 5 og 1 prosents signifikansnivå.

Referanser

Barmby, T.A., Ercolani, M. G. & Treble, J. (2002). Sickness absence: An international comparison. Economic Journal, 112, F315 – F331. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/1468-0297.00046

Bender, K.A., Green, C. P. & Heywood, J. S. (2012). Piece-rates and workplace injury: Does survey evidence support Adam Smith? Journal of Population Economics, 25, 569 – 590. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s00148-011-0393-5

Blekesaune, M. & Dale-Olsen, H. (2010). Sykdom og sykefravær. I A.-H. Bay, Hatland, A., Hellevik, T. & C. Koren (red.), De norske trygdene. Framvekst, forvaltning og fordeling. 2. utgave (s.221–250). Oslo: Gyldendal Akademisk.

Brown, S., Fakhfakh, F. & Sessions, J.G. (1999). Absenteeism and employee sharing: An empirical analysis based in French panel data, 1981–1991, Industrial and Labor Relation Review, 52, 234 – 251. DOI: https://doi.org/10.1177/001979399905200205

Bryson, A. & Dale-Olsen, H. (2017). Does Sick Pay Affect Workplace Absence? IZA DP. No. 11222. Bonn: IZA.

Böckerman, P., Kanninen, P. O. & Suoniemi, I. (2014). A Kink that Makes You Sick: the Incentive Effect of Sick Pay on Absence in a Social Insurance System. IZA DP. 8205. Bonn: IZA.

Card, D., Lee, D. S., Pei, Z. & Weber, A. (2015). Inference on causal effects in a generalized regression kink design. Econometrica, 83, 2453– 483. DOI: http://dx.doi.org/10.3982/ECTA11224  

Cattaneo, M. D., Titiunik, R. & Vasquez-Bare, G. (2016). Inference in regression discontinuity design under local randomization. The Stata Journal, 16, 331–367.

Dale-Olsen, H. (2013). Sickness absence, sick leave pay and pay scheme. LABOUR, 28, 40–63. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/labr.12022  

Dale-Olsen, H. (2013). Absenteeism, efficiency wages, and marginal taxes. Scandinavian Journal of Economics, 115, 1185–85 DOI: http://dx.doi.org/10.1111/sjoe.12028

Dohmen, T. & Falk, A. (2011). Performance pay and multi-dimensional sorting: Productivity, preferences, and gender. American Economic Review, 101, 556–590. DOI: http://dx.doi.org/10.1257/aer.101.2.556

Frick, B. & Malo, M.A. (2008). Labor market institutions and individual absenteeism in the European union: The relative importance of sickness benefit systems and employment protection legislation. Industrial Relations, 47, 505–529. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1468-232X.2008.00533.x

Gneezy, U., Niederle, M. & Rustichini, A. (2003). Performance in competitive environments: Gender differences Quarterly Journal of Economics, 118, 1049–1074. DOI: https://doi.org/10.1162/00335530360698496

Grasdal, A. L. (2016). De helserelaterte trygdeytelsene – Betydningen av økonomiske insentiver og samspill mellom trygdeytelser, Tidsskrift for velferdsforskning, 19, 102–124. DOI: http://dx.doi.org/10.18261/issn.2464-3076-2016-02-02

Hagelund, A. & Bryngelson, A. (2014). Change and resilience in welfare policy. The politics of sickness insurance in Norway and Sweden. Social Policy & Administration, 48, 300–318. DOI: http://dx.doi.org/10.1111/spol.12009

Hagelund, A. (2014). Trygdeordningen som ikke lot seg rikke? Sykefravær og politikk gjennom fire tiår. Oslo: Cappelen Damm.

Hauge, E., Markussen, S., Raaum, O. & Ulvestad, M. E. (2015). Kan kjønnsforskjeller i sykefravær forklares av holdninger, normer og preferanser? Søkelys på arbeidslivet, 32, 298–324.

Henrekson, M. & Persson, M. (2004). The effects on sick leave of changes in the sickness insurance system. Journal of Labor Economics, 22, 87–113. DOI: http://dx.doi.org/10.1086/380404

Holmøy, A. (2013). Arbeids- og bedriftsundersøkelsen 2012. Dokumentasjonsrapport. Notater 38/2013. Oslo og Kongsvinger: Statistisk sentralbyrå.

Johansson, P. & Palme, M. (2002). Assessing the effect of public policy on worker absenteeism. Journal of Human Resources, 37, 381–409. DOI: http://dx.doi.org/10.2307/3069652

Markussen, S. (2012). The individual cost of sick leave. Journal of Population Economics, 25, 1287–1306. DOI:  http://dx.doi.org/10.1007/s00148-011-0390-8

Niederle, M. (2015). Gender. I J. Kagel & Roth, A. E. (red.), Handbook of Experimental Economics, Vol. 2 (s.48 562). Princeton, New Jersey: Princeton University Press.

Skåtun, J. D. (2003). Take some days off, why don’t you? – Endogenous sick leave and pay. Journal of Health Economics, 22, 379–402. DOI: https://doi.org/10.1016/S0167-6296(02)00102-9

Spasova, S., Bouge, D. T. & Vanhercke, B. (2016). Sick pay and sickness benefits schemes in the European Union. Background report for the Social Protection Committee’s In-depth-Review on sickness benefits. Brüssel: EU-kommisjonen.

Treble, J. & Barmby, T. (2011). Worker Absenteeism and Sick Pay. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Ziebarth, N. R. & Karlsson, M. (2010). A natural experiment on sick pay cuts, sickness absence, and labor costs. Journal of Public Economics, 94, 1108–1122. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2010.09.001

Ziebarth, N. R. (2013). Long-term absenteeism and moral hazard – evidence from a natural experiment. Labour Economics, 24, 277–292. DOI: https://doi.org/10.1016/j.labeco.2013.09.004

1Dette arbeidet er finansiert av Norges forskningsråd over bevilgningene 227117 og 237993. Jeg takker redaktørene og en anonym konsulent for gode og konstruktive kommentarer.
2Skjult handling, på engelsk omtalt som «moral hazard», innebærer at når full informasjon om en handling ikke finnes og det foreligger motstridende interesser, så kan en aktør unnlate å utføre handlingen i tråd med avtalen. Når det gjelder fravær, er begrepet anvendt fordi helse i mange tilfeller er uobserverbart kjennetegn og en kan se for seg at det å jobbe er en belastning, og beslutningen om å bli sykefraværende dermed av og til kan tas på feilaktig grunnlag i forhold til intensjonen i sykelønnsordningen.
3En av begrunnelsene for å gi full inntektskompensasjon til alle fra folketrygden ved innføringen av denne var nettopp observasjonen at majoriteten (herunder bla alle funksjonærer) mottok slike tilleggsytelser fra arbeidsgiver, og at det var viktig å sikre at mindretallet også skulle motta kompensasjon (Hagelund 2014).
4Det er også skjedd endringer i næringsstandarden siden Blekesaune og Dale-Olsen (2010). Dette medfører at utviklingen innen særlig transport og kommunikasjon er beheftet med mer usikkerhet.
5Legg merke til at selv om majoriteten har såkalt full inntektskompensasjon ved sykdom, så betyr ikke dette at ansatte ikke vil tape penger ved sykdom, selv om de har inntekt under 6G. Fraværende kan miste kompensasjon ved ekstravakter, bonus og tape karrieremuligheter. Empirisk har Markussen (2012) vist at sykefravær koster for folk flest.
6Det er ikke alltid ønskelig fra arbeidsgivers ståsted at arbeidstakeren møter på jobb (Skåtun 2003). Det avhenger av hvem som vil betale for arbeidstakerens fravær, og i hvilken grad arbeiderstakeren ved å møte på jobb påvirker andre. En må jo nesten ta utgangspunkt i at en potensielt fraværende arbeidstaker er syk, og i en del tilfeller vil vedkommendes lidelse være smittsom. Dermed vil produktiviteten til kolleger kunne bli redusert. Det samme gjelder hvis vedkommende møter opp og ikke er i stand til å gjøre arbeidet sitt tilfredsstillende. Se også Treble & Barmby (2011) for ytterligere modeller av sykefravær og sykelønn.
7Om en virksomhet har eller ikke har en ordning med utvidet sykelønn, innebærer egentlig at den avhengige variabel er en dikotom variabel, og at analysen derfor burde vært basert på probit- eller logistisk-regresjoner. Disse gir i vårt tilfelle kvalitativt de samme resultatene, mens lineære regresjoner er langt enklere å tolke.

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