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}}

Hva gjør individuell tilpasning av aktivitetskrav utfordrende?

En studie av veiledere ved lokalkontorene i Nav.
What makes the individualisation of activity requirements challenging?
A study of street-level bureaucrats in the Norwegian Labour and Welfare Administration.
Forsker, phd, Senter for profesjonsstudier, OsloMet – storbyuniversitetet
Professor, dr.philos., Senter for profesjonsstudier, OsloMet – storbyuniversitetet

Et politisk mål er at aktivitetskrav skal skreddersys til den enkelte bruker. Denne artikkelen undersøker hvilke forhold som bidrar til at medarbeiderne ved Nav-kontorene tilpasser aktivitetskravene til den enkelte, og hvilke forhold som hemmer slike tilpasninger. Basert på en utvalgsundersøkelse blant vel 1300 Nav-medarbeidere fra hele landet finner vi at de fleste rapporterer at de i stor grad velger aktivitetskrav ut fra situasjonen til den enkelte, men en tredel oppgir at de i liten grad individualiserer. Opplevelse av sterk mål- og tiltaksstyring, samt stor arbeidsbelastning, hemmer tilbøyeligheten til individuell tilpasning, mens god kjennskap til tiltaksapparatet og en forestilling om at aktivitetskrav effektivt bidrar til arbeid, fremmer skreddersøm.

Nøkkelord: individualisering, aktivitetskrav, målstyring, arbeidsbelastning, bakkebyråkrat, skjønnsutøvelse, frontlinjearbeid.

The individualisation of activation services is a policy objective. This paper investigates promoting and inhibiting factors for this objective. Based on national survey data from 1300 frontline workers in the Norwegian Labour and Welfare Administration (Nav), it was found that although most respondents report that they tailor activity requirements to the clients’ needs to a high extent, one-third state that they individualise activity requirements to a low extent. While experiences of strong performance management and high workloads inhibit individualised activation services, knowledge regarding activation measures and perceptions of activity requirements as an effective tool for labour market integration promote individualised activation services.

Keywords: individualisation, tailor-made, welfare conditionality, performance management, workload, street-level bureaucrat, discretion.

Innledning

Lovverket legger i økende grad til grunn at det skal stilles «aktivitetskrav» til dem som mottar stønader i Norge.1 Det innebærer at de som mottar ytelser blir møtt med krav om å delta i for eksempel samtaler, opplæringstiltak, arbeidspraksis og/eller utføre tjenester for kommunen. Dersom brukeren ikke innfrir kravet, kan de møte en trussel om trekk i ytelsen (sanksjon). En overordnet politisk ambisjon, både nasjonalt og internasjonalt, er at aktivitetskravene skal tilpasses behovene til den enkelte. Begrunnelsen er at det vil bidra til å øke sannsynligheten for at brukeren kommer i arbeid (Meld. St 33 2015-2016: 49; OECD 2005).

Høsten 2019 fortalte en sosialarbeider til tidsskriftet «Fontene» at hun ikke hadde samvittighet til å fortsette i Nav. Begrunnelsen var bl.a. at Nav-kontoret la for stor vekt på å ha flest mulig personer på tiltak, fordi det var det som skulle rapporteres, snarere enn å være opptatt av om tiltakene passet den enkelte (Fontene 2019). Et interessant spørsmål er da hvor utbredt opplevelsen av en slik målkonflikt er blant dem som arbeider ved Nav-kontorene. I hvilken grad opplever Nav-arbeiderne at andre hensyn kommer i veien for å finne tiltak som passer den enkelte, og hva er det i tilfellet som hemmer dette? Som vi skal utdype nedenfor har ikke tiltak alltid karakter av å være et aktivitetskrav, men det politiske målet er at tiltak i økende grad skal formuleres som krav og plikter. Vårt utgangspunkt er at når tiltak formuleres som krav/plikt, blir det særlig viktig å velge tiltak som passer den enkelte. Samtidig vet vi lite om hvilke forhold som legger føringer på om det skjer slik individuell tilpassing av aktivitetskravene. Denne artikkelen skal i noen grad bøte på denne mangelen på kunnskap. Vi skal studere i hvilken grad de som møter borgere og brukere ved lokale Nav-kontor rapporterer at valg av aktivitetskrav er nøye tilpasset den enkelte bruker, og analysere forhold som hemmer og fremmer slik individualisering av aktivitetskrav. De som fyller roller som Nav-arbeiderne ved lokalkontorene, omtales mer generelt som «bakkebyråkrater» eller «frontlinjearbeidere» (Lipsky 1980/2010; Maynard-Moody & Musheno 2003). De kjennetegnes ved å ha en relativ autonomi i måten de utfører arbeidet på, noe som kan føre til variasjon i utøvelsen av arbeidet.

Å tilpasse aktivitetskravene til den enkelte er tidkrevende. Det forutsetter både en nøye utredning og vurdering av situasjonen til den enkelte bruker, samt god kjennskap til tiltaksporteføljen. Stor arbeidsbelastning kan da gjøre individualisering vanskelig i praksis. Tilsvarende kan det, som nevnt over, være konkurrerende hensyn som forventes å bli vektlagt. Mål- og tiltaksstyring har som formål å legge føringer på praksis i frontlinjen og skal bidra til å vri oppmerksomheten mot visse hensyn, som ofte også skal rapporteres (Fossestøl, Berg, Borg, Gleinsvik, Maximova-Mentzoni & Pedersen 2016; Roaldsnes 2018; Van Berkel 2020). Denne type hensyn kan komme i konflikt med ambisjonen om å individualisere aktivitetskravene. Mer generelt har forskningslitteraturen også lagt vekt på at ressursknapphet og kryssende forventninger er utfordringer som frontlinjearbeiderne må håndtere i sin praksis (Brodkin 2017; Fossestøl, Breit & Berg 2016; Hansen 2019; Lipsky 1980/2010; Rice 2017; Thomann 2015; Van Berkel 2017). Tidligere forskning tyder også på at kunnskapen om tiltaksporteføljen er mangelfull blant medarbeiderne ved Nav-kontorene (Fossestøl mfl. 2016; Grødem & Aspøy 2013; Sadeghi & Fekjær 2019). I Norge har dette sammenheng med bl.a. at tiltaksporteføljen bestemmes på fylkesnivået, mens det er medarbeiderne ved de lokale Nav-kontorene som skal velge tiltak til den enkelte.

I denne artikkelen skal vi i lys av fire analysenivåer studere variasjonene i bakkebyrå-kratenes tilbøyelighet til å tilpasse aktivitetskravene til den enkelte. Først skal vi introdusere analysenivåene og relevant forskning innen hvert av dem og ut fra det formulere noen forskningsspørsmål. Deretter skal vi presentere data og opplegget for undersøkelsen og resultatene. Til slutt diskuterer vi funnene og konkluderer.

Føringer på praksis i frontlinjen

Et tilbakevendende spørsmål i forskningslitteraturen om implementering av politiske mål er hva som former frontlinjearbeidernes praksis. Fordi de arbeider i «frontlinjen», blir de betraktet som både «state agents» og «citizen agents» (Maynard-Moody & Musheno 2003). Det forventes at de på den ene siden skal fortolke politiske signaler, lover og rundskriv, og på den annen side fortolke borgernes situasjon, behov og forventninger. De befinner seg der «the state meets the street» (Zacka 2017).

Bakkebyråkrater må håndtere politiske mål som kan være både tvetydige og i konflikt med hverandre, og arbeidsbetingelsene kan være preget av knapphet på tid og ressurser. I denne rollen blir de stilt overfor dilemmaer, samtidig som de har en relativ autonomi til å på skjønnsmessig grunnlag bestemme hva som bør gjøres (Hupe, Hill & Buffat 2015; Lipsky 1980/2010). En tradisjon i forskningen om bakkebyråkrater har særlig lagt vekt på hvordan strukturelle forhold påvirker adferden til bakkebyråkratene (Brodkin 2011; Lipsky 1998/2010; Soss, Fording & Schram 2011), mens en annen har lagt mer vekt på bakkebyråkratenes kunnskap, forståelse og holdninger (Baviskar & Winter 2017; Keiser 2010). Utgangspunktet vårt er at bakkebyråkrater er underlagt visse strukturelle handlingsbetingelser, samtidig må de gjøre avveininger og handle på egen hånd.

Analytisk kan bakkebyråkratenes praksis studeres i lys av fire kontekster; den politiske, styringsmessige, organisatoriske og individuelle (Meyer & Nielsen 2012; Winter 2012; Van Berkel mfl. 2017). Vi omtaler dette som fire analysenivåer, der et sentralt poeng er at bakkebyråkratene innen hvert av de tre første aktivt må fortolke rammebetingelsene. Det handler for eksempel ikke bare om hvordan politiske mål er formulert og virkemidler definert, men også om hvordan bakkebyråkratene oppfatter og vurderer dem.

Det politiske nivået

Dette analysenivået definerer politiske føringer som spesifiserer nærmere hvilke mål som skal vektlegges, i hvilken grad disse er rettslig regulerte eller reguleres ved hjelp av andre virkemidler. Innen arbeidsinkludering kan målene være mer eller mindre entydige og virkemidlene kan være mer eller mindre støttende eller disiplinerende (Caswell, Kupka, Larsen & Van Berkel 2017).

Sentrale politiske mål har vært å få flere fra stønad til arbeid og at aktivitetstiltak i denne sammenheng i større grad skal formuleres som krav/plikter. Et sentralt premiss har da vært at aktivitetskravene skal relateres til den enkeltes situasjon. Slik «individualisering» handler altså om å tilpasse tjenester til den enkelte (tailor-made), og er det motsatte av standardisering (one-size-fits-all) (Van Berkel & Valkenburg 2007). Forståelsen har vært at individualisert aktivering både vil gjøre tiltakene meningsfulle og øke effekten av innsatsen, og dette har blitt omtalt som «the soft side of welfare conditionality» (Van Berkel 2020).

Individualisert aktivering kan være frivillig og primært ha karakter av å være tilbud, og slik aktivering var mer vanlig tidligere (Molander & Terum 2019). Her er vi derimot opptatt av individualisert aktivering der tiltakene formuleres som aktivitetskrav, noe som gir politikken et mer tvetydig preg. På den ene siden formidles tiltakene da som et «tilbud» til brukeren som skal øke sannsynligheten for å komme i arbeid. På den annen side knyttes det en trussel om trekk eller bortfall av ytelse til det å ikke ta imot «tilbudet». Denne dobbeltheten uttrykkes med begrepet «throffer» på engelsk, og viser til «an offer you can’t refuse» (Goodin 1998; Lødemel & Trickey 2001). Hvordan brukerne erfarer aktivitetskrav vil da være avhengig av både «tilbudet» og trusselen om sanksjon. Om brukerne erfarer at aktivitetskravet fastsettes på en vilkårlig måte, kan det øke sannsynligheten for at det erfares som lite meningsfullt. Brukerens motivasjon til å innfri kravet påvirkes da ikke bare av at det foreligger en trussel om sanksjon, men trolig også av om aktivitetskravet erfares som meningsfylt for brukeren.

Mer generelt blir det argumentert for at skreddersøm og tett oppfølging er viktig i arbeidsinkludering (Frøyland 2020), både fordi det antas å være effektivt, og fordi det er uttrykk for et normativt ideal om at hjelpetilbud bør ta hensyn til den særegne situasjonen til den enkelte bruker. Samtidig er det knapt studert hvor vanlig det er å skreddersy aktivitetskrav til den enkelte, og hvilke forhold som fremmer eller hemmer slik individuell tilpassing av aktivitetskravene.

Styringsnivået

Dette analysenivået refererer mer konkret til strukturelle føringer og uttrykte forventninger til praksis i frontlinjen (van Berkel & Knies 2016). Mål- og tiltaksstyring kommer i denne kategorien.

Nav er underlagt et budsjett- og tiltaksstyringssystem som går fra prioriteringer i regjeringen, via direktorat og fylker og ned til den enkelte medarbeider ved Nav-kontorene.

Generelt beskrives styringen som «omfattende», «detaljstyrt», «byråkratisk», «rigid» og «krevende» (Fossestøl mfl. 2016: 16). Det styres ut fra noen overordnede mål der kunnskapen om hvilke aktiviteter som fremmer disse målene er usikre og der aktivitetene som registreres kan komme i konflikt med andre mål som også verdsettes. Det kan lede til målkonflikter og en tendens til å vektlegge de aktivitetene som måles, mens de man ikke blir målt på, kan bli ignorerte (Van Berkel & Knies 2016).

En voksende litteratur tyder på at de som arbeider i frontlinjen er under press i retning av å vektlegge hensyn som kan komme i motstrid til behovene til den enkelte bruker (Brodkin 2017; Heinrich & Marschke 2010; Van Berkel 2017). Å vektlegge behovene til den enkelte bruker kan oppfattes å være viktig i seg selv, men oppfattes også som et middel til å øke sannsynligheten for å få brukeren i arbeid. Samtidig er det å vektlegge brukerens behov vanskelig å måle og kan derfor bli nedprioritert i møte med aktiviteter som inngår i mål- og tiltaksstyringssystemet (Heinrich & Marschke 2010).

I Norge legger tiltaksporteføljen rammer for aktivitetskravene ved det enkelte Nav-kontor.2 Opplegget er at først fastsetter regjeringen et overordnet måltall for antall tiltaksplasser på nasjonalt nivå, gjerne fordelt på ulike prioriterte brukergrupper. Tiltaksplassene blir så fordelt på fylkene, som igjen fordeler dem på Nav-kontorene. Fylket leder også anbudskonkurransen og bestemmer gjennom dette tilgangen på tiltaksplasser som legger føringer på valgene på det enkelte kontor. Forventningene til Nav-kontoret, fylkesdirektøren, Nav-direktøren og statsråden er at tildelte tiltaksplasser skal brukes. Det forventes derved at lokalkontorene både skal gjøre bruk av tildelte tiltaksplasser og skreddersy tiltak til den enkelte. Styringsmidlene kan stille Nav-arbeiderne overfor målkonflikter (Fossestøl mfl. 2016b; Grødem & Vilhena 2019).

Organisasjonsnivået

Siden studiene til Lipsky på 1970-tallet har knapphet på tid og ressurser, tvetydige og motsigelsesfulle forventninger blitt vektlagt i studier av bakkebyråkrater (Brodkin 2012; Lipsky 1980/2010). Organisasjonsnivået viser til forhold som mer konkret knyttes til trekk ved kontorenes organisering, som for eksempel arbeidsbetingelsene til bakkebyråratene og kontorstørrelse.

Individualisering av aktivitetskrav krever tid, fordi det forutsetter at medarbeiderne både kartlegger behovene til den enkelte og tilegner seg kunnskap om tiltaksporteføljen. En tidligere studie av Nav-arbeiderne ved lokalkontorene indikerer at mangel på tid gjør det vanskelig å finne fram til tiltak som passer til den enkelte (Fossestøl mfl. 2016a: 15). Knapphet på tid viser til et misforhold mellom oppgavene som forventes håndtert og ressursene som blir stilt til disposisjon. I den internasjonale litteraturen har det blitt skilt mellom «caseload» og «workload», der det første begrepet i hovedsak refererer til forholdet mellom antallet saker/brukere og medarbeidere, mens det andre mer refererer til den totale arbeidsbelastningen (Stevens 2008; Van Berkel & Knies 2016). I studier av bakkebyråkrater har begge vært sentrale (Jewell & Glaser 2006; Lee 2009; Van Berkel & Knies 2016).

Et resonnement har vært at tallet på brukere ikke nødvendigvis sier så mye om arbeidsbelastningen, da arbeidet knyttet til hver bruker kan variere mye fordi både brukerne og arbeidsmetodene er forskjellige. Bakkebyråkratene kan i tillegg ha arbeidsoppgaver som ikke er direkte klientrettet (Stevens 2008). I tillegg, som vi har vært inne på, stiller arbeidet i frontlinjen bakkebyråkratene ofte overfor målkonkonflikter og dilemmaer som må håndteres. Samlet kan dette si noe om den totale arbeidsbelastningen til Nav-arbeiderne.

Da Stortinget etablerte Nav i 2005 ble det bestemt at lokalkontorene skulle bestå av en kommunal og en statlig del. Dette partnerskapet innebærer at halvparten av Nav-arbeiderne ved lokalkontorene et tilsatt i staten, mens den andre halvparten er kommunalt tilsatte (Molander & Terum 2019). Både forståelsen av oppdraget og arbeidsmetodene er forskjellige, noe som har sammenheng med ulike styringslinjer og ulike arbeidsoppgaver (Fossestøl mfl. 2016a). En viktig forskjell i denne sammenheng er at en sentral ytelse som kommunalt tilsatte tradisjonelt har administrert (sosialhjelp), legger stor vekt på å ta hensyn til de individuelle behovene til brukerne (Grødem & Terum 2019). Samlet sett kan det derfor mellom statlige og kommunalt tilsatte være ulike normer og faglige forestillinger om hva det vil si å følge opp en bruker for ulike ytelser.3

Størrelsen på lokalkontorene i Nav varierer mye, og med det organisering og arbeidsmåter. En tidligere studie slår fast at kontorstørrelse legger føringer på praksisen til bakkebyråkratene: «Nærmest uavhengig av hvilken problemstilling vi ser på, scorer små- og mellomstore kontorer bedre enn store kontorer » (Fossestøl, Breit & Borg 2014: 62). Det blir bl.a. slått fast at store kontor har flere brukere per veileder, deres brukere har behov for tettere oppfølging og teamorganisering er mindre utbredt. Kontorstørrelse har også vært viktig i forskningen om effekter av ulike tiltak, som viser at mindre kontor i større grad enn større kontor lykkes med å få brukerne i arbeid (Fevang, Markussen & Røed 2014; Aakvik, Monstad & Holmås 2014).

Individnivået

Politiske mål, styringsmidler og trekk ved kontorene kan ikke bare tolkes som strukturelle trekk som legger føringer for praksisen til bakkebyråkratene. Denne type rammevilkår må også fortolkes og de kan erfares forskjellig. Praksis påvirkes også av bakkebyråkratenes kunnskap, opplevelser og preferanser, samt deres alder og kjønn. Derfor er det også viktig å inkludere trekk ved den enkelte i analysene av hvordan aktiveringspolitikk implementeres (McDonald & Chenoweth 2009; Sadeghi & Terum 2020; van Berkel & Knies 2018; Winter 2012).

Bakkebyråkratenes syn på både mål og virkemidler legger føringer på praksis i frontlinjen (Freidson 2001; Tummers & Bekkers 2020). Hvorvidt bakkebyråkratene har et positivt syn på målene og mener at virkemidlene er hensiktsmessige, er viktig for deres praksis. Tilsvarende har forskning innen organisasjonspsykologi relativt utvetydig vist at samsvar/konflikt mellom medarbeideres verdier og oppfatninger og organisasjonens mål og virkemidler legger føringer for en rekke utfall, så som jobbengasjement og arbeids-prestasjoner (Kristof-Brown, Zimmerman & Johnson 2005; Mänttäri-van der Kuip 2016; Witt & Nye 1992).

Også bakkebyråkratens kunnskap kan være viktig. Individualisering av aktivitetskrav fordrer kunnskap om både tiltak og brukere. Tidligere studier kan tyde på at medarbeiderne ved Nav-kontorene ofte mangler kunnskap om tiltakene som brukes som aktivitetskrav (Fossestøl mfl. 2016; Grødem & Aspøy 2013). Det har bl.a. sammenheng med at tiltaksporteføljen bestemmes på fylkesnivået, mens koblingen mellom det enkelte tiltaket og brukeren skal skje ved de lokale Nav-kontorene.

En annen side er om bruk av aktivitetskrav oppfattes som et effektivt virkemiddel til å få folk i arbeid. Dette handler om bakkebyråkratenes syn på bruk av aktivitetskrav som virkemiddel. Effekten av ulike virkemidler i arbeidsinkluderingen er generelt både usikker og mangelfull (Proba 2011, 2019) og det gjelder i særlig grad effekten av aktivitetskrav (von Simson 2019). Om dette oppfattes som effektivt, kan derfor trolig reflektere både deres kunnskap om denne sammenhengen, og deres mer normative syn på bruken av aktivitetskrav som virkemiddel.

Forskningsspørsmålene

I denne artikkelen undersøker vi altså hvilken betydning hvert av de fire nivåene har, for i hvilken grad medarbeidere ved Nav-kontorer tilpasser aktivitetskrav til den enkelte. For å belyse betydningen av det politiske nivået viser vi fordelingen på den avhengige variabelen i våre analyser (altså i hvilken grad aktivitetskrav individualiseres). For de øvrige nivåene undersøker vi, ved hjelp av multiple regresjonsanalyser, sammenhenger mellom ulike faktorer (forklaringsvariabler) på hvert av disse nivåene på den ene siden, og graden av individualisering av aktivitetskrav (den avhengige variabelen) på den annen.

For betydningen av det politiske nivået er forskningsspørsmålet dermed:

a. I hvilken grad er bakkebyråkratene tilbøyelige til å individualisere aktivitetskravene i tråd med de politiske signalene?

For styringsnivået er forskningsspørsmålet:

b. Er bakkebyråkrater som opplever høy grad av mål- og tiltaksstyring mindre tilbøyelige til å individualisere aktivitetskravene?

For det organisatoriske nivået er det tre forskningsspørsmål:

c. Er bakkebyråkrater som opplever å ha stor arbeidsbelastning mindre tilbøyelige til å individualisere aktivitetskravene?

d. Er bakkebyråkrater ved mindre Nav-kontor mer tilbøyelige til å rapportere om at de individualiserer aktivitetskrav?

e. Er kommunalt tilsatte bakkebyråkrater mer tilbøyelige til å rapportere om at aktivitetskrav blir tilpasset den enkelte?

Innen det individuelle nivået er forskningsspørsmålene:

f. Er bakkebyråkrater som har god tiltakskunnskap mer tilbøyelige til å velge aktivitetskrav som er tilpasset den enkelte?

g. Er bakkebyråkrater som opplever aktivitetskrav som effektive mer tilbøyelige til å velge aktivitetskrav som er tilpasset den enkelte?

Data og metode

Studien er basert på «Nav survey 2018», der data ble samlet inn høsten 2018 ved 108 Nav-kontorer. I utgangspunktet omfatter den de samme kommunene som inngikk i «NAV-survey 2011» og «NAV-survey 2015». Basert på kommuneregisteret ble utvalget trukket tilfeldig blant kommuner med mindre enn 100 000 innbyggere. I tillegg inneholder utvalget kontorer i Bergen, Trondheim, Stavanger og Bærum (Jessen 2011).

Surveyen ble distribuert via dataprogrammet LimeSurvey til vel 3200 medarbeidere, og 51 prosent deltok i undersøkelsen (Terum & Sadeghi 2019). I analysene inngår bare de medarbeiderne som har oppgitt at de følger opp brukere. Av de 1646 som deltok gjelder dette 1377 medarbeidere.

Analyse

Analysene tar utgangspunkt i den avhengige variabelen individualisering av aktivitetskrav og benytter syv uavhengige variabler for å identifisere forhold som fremmer/hemmer tilbøyeligheten til å skreddersy aktivitetskravene. Alle analyser ble foretatt i SPSS versjon 27. Minimumskrav til signifikansnivå ble fastsatt til 0,05. For å besvare studiens forskningsspørsmål viser vi deskriptiv statistikk og resultater fra multiple regresjonsanalyser. Nedenfor følger en beskrivelse av hvordan variablene er operasjonalisert og målt.

Individualisering

Den avhengige variabelen fanger opp grad av rapportert individualisering på medarbeidernivå, og er målt ved at respondentene er blitt bedt om å ta stilling til følgende påstand: «Jeg velger aktivitetskrav som er nøye tilpasset behovet til den enkelte bruker.» Respondentene svarte på en 5-punkt likert skala fra 0=svært uenig til 4=svært enig.

De uavhengige variabler i analysene er definert som følger:

Tabell 1. Deskriptiv statistikk (N=1377)

VariabelSkalaGjennomsnittSt.avvik
Individualisering av aktivitetskrav
0-4 (0=lav grad av individualisering)

2,80

0,89

Mål- og
tiltaksstyring

0-4 (0=lav grad av mål- og tiltaksstyring)

1,92

0,98

Arbeidsbelastning

0-3 (0=lav grad av arbeidsbelastning)

1,60

0,61

Bruker-
veileder ratio

0-6 (0=under 25; 1= 25-50; 2= 51-75; 3=76-100; 4=101-125; 5=126-150 og 6=over 150)

2,47

1,77
Kontorstørrelse0-3 (0=inntil 25 ansatte; 1=26-50 ansatte; 2=51-100 ansatte; 3=Over 101 ansatte)
1,51

1,14
Tiltakskunnskap0-4 (0=lav grad av selvrapportert kunnskap)2,940,93

Aktivitetskrav effektivt?

0-4 (0=lav grad av enighet med påstanden om at aktivitetskrav er effektivt for å få folk i arbeid)

2,59

0,90

Alder

20-70 år

47,7

10,8
Dikotome variablerVerdierAndel

Tilsettingsforhold

0-1 (0=kommunalt tilsatte)
45,5% kommunalt tilsatte-

Kjønn

0-1 (0=kvinner)

79,8%
kvinner
-

Styringsnivået

«Mål- og tiltaksstyring» er målt ved hjelp av en indeks basert på følgende to påstander: (a) «Ledelsen forventer at jeg fyller opp ledige tiltaksplasser når jeg skal velge aktivitetskrav» og (b) «Ofte er det tilgangen på tiltaksplasser som bestemmer hvilke aktivitetskrav jeg stiller». Det mest hensiktsmessige målet på slike korte skalaer er at «inter-item correlation» bør overstige 0,20 (Briggs & Cheek 1986). Her er korrelasjonskoeffisienten: 0,26. Respondentene ble bedt om å ta stilling til disse påstandene ved å markere sin enighet på en skala fra 0=svært uenig til 4=svært enig. Indeksen er konstruert ved å lage en gjennomsnittsskåre av enkeltspørsmålene (altså summen av enkeltspørsmålene dividert på to). Gjennomsnittet er 1,92, og standardavviket er 0,98 (se tabell 1).

Organisasjonsnivået

«Bruker-veileder ratio» (caseload) er målt med antallet brukere som den enkelte medarbeider rapporterer de har ansvar for å følge opp. Respondentene ble her bedt om å velge mellom åtte kategorier: a) ingen; b) under 25; c) 25-50; d) 51-75; e) 76-100; f) 101-125; g) 126-150 og h) over 150. De som svarte «a. ingen» inngår ikke i analysene i denne artikkelen. Gjennomsnittet er 2,47 og standardavviket 1,77 (se tabell 1).

«Arbeidsbelastning» (workload) er målt med utgangspunkt i krav-dimensjonen i det internasjonalt validerte svenske Krav-kontroll-støtte instrumentet DCSQ4 (Sanne mfl. 2005). Tre påstander inngår: a) «Jeg har nok tid til å få jobben gjort»; b) «Jeg er ikke utsatt for motstridende krav» og (c) «I jobben min er arbeidsbelastningen for stor». De to førstnevnte ble snudd slik at høy verdi på denne variabelen samlet indikerer «høy arbeidsbelastning». Dette batteriet har i tidligere forskning vist tilfredsstillende psykometriske egenskaper (Sanne mfl. 2005). Reliabilitetstest av batteriet i vårt datasett demonstrerer tilfredsstillende alpha verdi (alpha = 0,718). På en 4-punkt likert skala (0-3) uttrykker høy verdi stor arbeidsbelastning. Indeksen er konstruert ved å lage en gjennomsnittsskåre av enkeltspørsmålene (altså summen av enkeltspørsmålene dividert på tre). Gjennomsnittet er 1,60 og standardavviket 0,61.

«Tilsettingsforhold» er målt ved om Nav-arbeideren ved lokalkontoret er tilsatt i staten eller kommunen. 0=kommunalt tilsatte, 1=statlig tilsatte. I denne studien var 46 prosent kommunalt tilsatte, som er 3-4 prosentpoeng lavere enn den faktiske fordelingen (Terum & Sadeghi 2019).

«Kontorstørrelse» er målt ved tallet på Nav-arbeidere som fikk tilsendt spørreskjema ved kontoret, og det blir skilt mellom 0=inntil 25 tilsatte, 1=26-50 tilsatte, 2=51-100 tilsatte og 3=over 100 tilsatte. Gjennomsnittet er 1,51 og standardavviket 1,14.

Det individuelle nivået

«Tiltakskunnskap» er målt ved hjelp av påstanden «Jeg har god oversikt over tiltak som brukes som aktivitetskrav». Respondentene ble bedt om å markere sin enighet på en 5-punkt likert skala fra 0=svært uenig til 4=svært enig, slik at høy verdi uttrykker god oversikt over tiltakene. Gjennomsnittet er 2,94 og standardavviket er 0,93 (se tabell 1).

«Aktivitetskrav effektivt?» er målt ved hjelp av påstanden «Aktivitetskrav, vilkår og sanksjoner er effektive virkemidler for å få folk i arbeid». Respondentene ble bedt om å markere sin enighet på en 5-punkt likert skala fra 0=svært uenig til 4=svært enig, slik at høy verdi indikerer stor grad av enighet med påstanden. Gjennomsnittet er 2,59 og standardavviket er 0,90.

«Kjønn». Knapt 80% var kvinner, som reflekterer den faktiske fordelingen ved Nav-kontorene.

«Alder». Spredningen i alder er fra 20–70 år og gjennomsnittsalderen er knapt 48 år, standardavviket 10,8.

Metodiske forbehold

I denne studien studerer vi i hvilken grad frontlinjearbeiderne i Nav selv rapporterer at valg av aktivitetskrav er nøye tilpasset den enkelte bruker, og hvordan dette varierer med ulike forhold. Dette forteller noe om hvordan medarbeiderne sier at deres praksis er. Ved selvrapportering er det selvsagt en mulighet for at respondentene ikke tegner et presist bilde av sin praksis. Skillet mellom hva folk gjør og hva de sier at de gjør, er en utfordring for alle intervju-/survey-undersøkelser. I denne studien er vi særlig interessert i variasjonen i svaret og hva som ser ut til å fremme/hemme tilbøyeligheten til å individualisere aktivitetskravene, og da er selvsagt aktørenes erfaringer av selvstendig interesse.

Samtidig innebærer tverrsnitt-designet til denne studien at vi ikke kan trekke kausale slutninger om hva som fremmer/hemmer individualisering av aktivitetskrav. Når en studerer bakkebyråkrater på et gitt tidspunkt, kan det være vanskelig å fastslå hvilken vei årsakspilen går. Selv om det strengt tatt handler om samvariasjon, skiller vi mellom forhold som hemmer og fremmer. Vi kommer i noen grad til å diskutere sammenhengene mer substansielt.

Resultater

Først skal vi se nærmere på i hvilken grad medarbeiderne rapporterer om individualisering av aktivitetskravene, i tråd med politiske intensjoner (altså det politiske nivået). Som vist i figur 1 er det et klart flertall av frontlinjearbeiderne (69 prosent) som sier seg enige i at de velger aktivitetskrav som er nøye tilpasset behovet til den enkelte bruker. En femdel gir uttrykk for at de er «svært enige», mens den største gruppen, knapt halvparten, er «enige». Svært få er uenige i utsagnet. Samlet er det om lag en tredel som ikke rapporterer enighet med påstanden om individualisering, mens en fjerdedel er verken enige eller uenige.

Figur 1. Grad av enighet (%) med påstand om individualisering av aktivitetskrav. (Jeg velger aktivitetskrav som er nøye tilpasset behovet til den enkelte bruker)

For å besvare spørsmålet om hvorvidt individualisering hemmes og fremmes av styringsmidler og organisatoriske forhold, har vi gjennomført en trinnvis regresjonsanalyse med minste kvadraters metode.5 Først legger vi inn det målet som knyttes til styringsnivået (modell 1), deretter legger vi til målene som knyttes til organisasjonsnivået (modell 2) og til slutt de som utgjør det individuelle nivået (modell 3). Resultatene vises i tabell 2.

Tabell 2. OLS regresjon med individualisering av aktivitetskrav som avhengig variabel. Standardiserte koeffisienter. N=1377
Modell 1Modell 2Modell 3
Styringsnivå
Mål og tiltaksstyring-,235***-,210***-,195***
Organisasjonsnivå
Arbeidsbelastning-,128***-,095**
Bruker-veileder-ratio-,046-,060
Kontorstørrelse-,012-,010
Tilsettingsforhold,084**,065*
Individnivå
Aktivitetskrav effektiv?,099**
Tiltakskunnskap,262***
Kjønn-,051
Alder-,061*
Justert R2,054***,077***,160*

*p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001

Om vi først ser på forklart varians, justert R2, viser tabell 2 at styringsnivået (mål- og tiltaksstyring) forklarer vel fem prosent av variasjonen i svarene på om aktivitetskravene blir individualisert. R2 øker fra ,054 til ,077 når vi inkluderer organisasjonsnivået og ytterligere til ,160 når det individuelle nivået tas med. Dette indikerer at når variasjonen i individualisering av aktivitetskrav skal forklares er sammenhengene med styringsnivået sterkere enn med det organisatoriske nivået, men sterkest er sammenhengene med det individuelle nivået.

Ser vi nærmere på det de enkelte koeffisientene, viser tabell 2, som forventet, at mål- og tiltaksstyring (ß = -0,195, p < ,001) er statistisk signifikant forbundet med individualisering av aktivitetskrav. Sammenhengen svekkes noe fra modell 1 til 3, men er fortsatt markant. Nav-arbeidere som opplever stor grad av mål- og tiltaksstyring, tenderer å rapportere at de i mindre grad tilpasser aktivitetskravene til den enkelte.

Hvor mange brukere medarbeiderne følger opp er derimot ikke relatert til individualisering av aktivitetskrav (ß = -,060, p > ,05), mens total arbeidsbelastning viser signifikant negativ sammenheng med tendensen til å individualisere aktivitetskravene (ß = -,095, p < ,01). Sammenhengen svekkes noe fra modell 2 til modell 3, men viser at de som opplever stor arbeidsbelastning, tenderer til å rapportere at de i mindre grad tilpasser aktivitetskravene til den enkelte bruker. Likeså er det en tendens til at statlig tilsatte oftere rapporterer at de individualiserer, enn det kommunalt tilsatte gjør (ß = ,065, p < ,05). Dette er det motsatte av hva vi forventet, samtidig er sammenhengen svak. Det er derimot ingen sammenheng mellom kontorstørrelse og rapportert individualisering (ß = -,010, p > ,05). Det er ikke i samsvar med hva tidligere studier har vist.

Som ventet er det å ha god oversikt over tiltakene (ß = ,262, p < ,001) signifikant forbundet med individualisering, som betyr at de som opplever å ha god oversikt over tiltakene også rapporterer at de i størst grad skreddersyr aktivitetskravene. Videre viser tabell 2 at de som mener at aktivitetskrav er effektivt for å få brukere i arbeid, også oftere rapporterer at de er tilbøyelige til å tilpasse aktivitetskravene til den enkelte (ß = ,099, p < ,01). Til slutt ser vi at det ikke er noen forskjell mellom kvinner og menn i tilbøyelighetene til å rapportere om at aktivitetskravene skreddersys den enkelte, mens det er en svak tendens til at yngre Nav-arbeidere, i sammenligning med eldre, rapporterer at de er noe mer tilbøyelige til å individualisere aktivitetskravene (ß = -,061, p < ,05). Vi understreker imidlertid at disse siste sammenhengene gjelder etter vi har justert for en rekke andre faktorer, både på styrings-, organisasjons- og individnivå.

Diskusjon

I pakt med de politiske ambisjonene rapporterer mer enn to tredeler av Nav-medarbeiderne i vår studie at de individualiserer aktivitetskravene. Det kan tolkes som at Nav-medarbeiderne har oppfattet og tar de politiske signalene på alvor, og det gjelder særlig de som rapporterer å ha god oversikt over tiltaksporteføljen. Samtidig er det stor variasjon i hvilken grad medarbeiderne ved Nav-kontorene rapporterer at de tilpasser aktivitetskravene til den enkelte. Det er denne variasjonen som er utgangspunktet for den videre diskusjonen.

Hemmende faktorer

Mål- og tiltaksstyring i tilknytning til arbeidsrettede tiltak har to overordnede hensikter. For det første er det et politisk mål at flest mulig brukere til enhver tid skal være aktiverte gjennom arbeid eller arbeidsrettede tiltak. For det andre er det forventet at Nav-veilederne skal gjøre bruk av forhåndskjøpte tiltaksplasser.

Slik tidligere studier har vist legger denne type rammer føringer på praksis. Mål- og tiltaksstyring, slik det er operasjonalisert i vår analyse, ser ut til å hemme tilbøyeligheten til å tilpasse aktivitetskravene til den enkelte. De som legger stor vekt på å imøtekomme forventningen om å benytte tildelte tiltaksplasser, rapporterer i mindre grad at de velger aktivitetskrav som passer den enkelte. Det kan tolkes som at det er tilgangen på tiltaksplasser og ledelsens forventninger om å fylle ledige tiltaksplasser, snarere enn veiledernes faglige og profesjonelle skjønn med hensyn til hva den enkelte trenger, som blir avgjørende. Målkonflikter fører gjerne til målforskyvninger ved at det som enklest kan måles, får høyest prioritet i styring av politikkområder (Fossestøl mfl. 2014; Kann & Lima 2015). Samtidig ser det ut til at mål- og tiltaksstyringen oppfattes forskjellig av bakkebyråkratene, og sammenhengen med individualisering av aktivitetskravene er markant.

Også arbeidsbelastningen viste seg å virke inn på tilbøyeligheten til å velge aktivitetskrav som passer den enkelte. Dette er i tråd med tidligere forskning (Fossestøl mfl. 2016a). Individualisering er en tidkrevende prosess, og kan hemmes av stor arbeidsbelastning. Våre analyser viste imidlertid at det ikke er tallet på brukere (caseload) som er avgjørende for om aktivitetskrav blir tilpasset den enkelte. Slik er det også når vi tar hensyn til at bruker/veileder ratio varierer mellom statlige og kommunalt tilsatte.6 Det er «workload» snarere enn «caseload» som er viktig her. Dette kan tolkes på to komplementære måter. For det første kan det å følge opp en bruker innebære forskjellig arbeid. En veileder kan ha ansvaret for å følge opp mange brukere, men ha en snever ansvarsportefølje (f.eks. kun oppfølging av tiltaksoppmelding), mens en annen har et mye bredere oppfølgingsansvar (f.eks. følge opp bosituasjonen, arbeidssituasjonen, tiltaksdeltakelse samt rusoppfølging).

For det andre kan opplevd arbeidsbelastning være et uttrykk for at det er individuelle forskjeller mellom veiledere. To veiledere med samme antall brukere kan oppfatte arbeidsmengden forskjellig fordi de forstår og tilnærmer seg arbeidet på ulike måter (Zacka 2017). De kan for eksempel ha ulike preferanser om hvor dypt de bør gå inn i den enkelte sak. Samlet gir dette støtte til dem som har argumentert for at «caseload» i seg selv ikke er et godt egnet mål på arbeidsbelastning.

Det ser snarere ut til å være opplevelsen av kompleksitet i rollen og manglende «tid til å få jobben gjort» som hemmer bakkebyråkratene fra å individualisere aktivitetskravene.

Forhold som fremmer individualisering

Tidligere studier har understreket at Nav-arbeiderne ofte mangler kunnskap og oversikt over tiltaksporteføljen (Fossestøl mfl. 2016b; Grødem & Aspøy 2013). I denne studien rapporterer medarbeiderne selv at de gjennomgående har god oversikt og i tillegg viser den at slik kunnskap øker tilbøyeligheten til å individualisere aktivitetskrav. Den positive virkningen av tiltakskunnskap på økt kvalitet i tjenesteleveransen har tidligere vært antydet både i Nav-konteksten (Terum & Sadeghi 2019) og andre områder (Murray 2003). Når veiledere har god oversikt over tiltaksporteføljen, er de naturligvis bedre i stand til å avgjøre hvilke tiltak som kan tenkes å dekke brukerens behov. Dette kan øke sannsynligheten for at de velger aktivitetskrav som i sin tur bidrar til arbeidsinkludering.

I tillegg ser det som forventet ut til at de som mener at bruk av aktivitetskrav er et effektivt virkemiddel til å få brukere i arbeid, også oftere rapporterer at de er tilbøyelige til å finne aktivitetskrav som passer til den enkelte. I pakt med tidligere forskning kan det tyde på at de som ser positivt på virkemiddelbruken, strekker seg noe lengre for å iverksette dem i pakt med intensjonene (Tummers & Bekkers 2020).

Motsatt av hva vi forventet viser analysene at kommunalt tilsatte i mindre grad rapporterer at de individualiserer tiltakene enn statlig tilsatte. Det er riktignok ikke snakk om en sterk sammenheng, men den er statistisk signifikant. En mulig forklaring er at statlig tilsatte også rapporterer om å ha bedre oversikt over tiltaksporteføljen, noe som øker sannsynligheten for å tilpasse aktivitetskravene til den enkelte bruker. Dette er i tilfellet i tråd med andre funn som antyder at kommunalt tilsatte rapporterer i mindre grad enn de statlige å ha markedskompetanse hvor tiltaksoversikt inngår (Terum & Sadeghi 2019).

Motsatt av tidligere studier ser størrelsen på kontorene ut til ikke å være av betydning. I regresjonsanalysen er det ingen systematisk sammenheng mellom kontorstørrelse og tilbøyeligheten til å tilpasse aktivitetskravene til den enkelte. Korrelasjonsanalysen (se vedlegget) viser at det heller ikke er noen bivariat sammenheng. En av to mulige tolkninger er at kontorstørrelse tidligere (2010-2013) var viktig for Nav-arbeidernes praksis, men ikke nå. En annen tolkning er at kontorstørrelse fortsatt kan være viktig, men da for andre sider ved Nav-arbeidernes praksis. En ny studie av Nav-arbeideres dedikasjon til arbeidet, basert på data fra 2015, viser heller ikke sammenheng med kontorstørrelse (Sadeghi & Terum 2021). Hvilken betydning kontorstørrelse har for bakkebyråkratenes praksis, bør derfor studeres nærmere.

Årsakspilen

Resonnementene over impliserer at «årsakspila» har en bestemt retning, altså at det er de uavhengige variablene i vår analyse som har betydning for variasjonen i den avhengige variabelen. Kan det tenkes at årsakspilen går den andre veien? Siden individualisering av aktivitetskrav er tidkrevende, kunne det for eksempel tenkes at bakkebyråkrater som sier at de som i stor grad individualiserer også kunne oppleve at arbeidsbelastningen er stor, men slik er det ikke. Sammenhengen mellom disse to variablene er negativ, ikke positiv. Videre kunne det å være tilbøyelig til å individualisere aktivitetskrav også implisere at bakkebyråkrater i større grad utvikler kunnskap om tiltaksporteføljen. Det kan vi ikke utelukke. Tilsvarende kan det å være tilbøyelig til å individualisere aktivitetskrav også føre til at de i større grad mener at dette har effekt på overgangen til arbeid. Med våre data kan vi heller ikke utelukke dette. Slike spørsmål må studeres ved hjelp av datakilder der individer følges over tid.

Konklusjon

Vår studie bidrar både empirisk og teoretisk til studiet av bakkebyråkrater. Empirisk viser den at mål- og tiltaksstyringen legger føringer på Nav-arbeidernes tilbøyelighet til å individualisere aktivitetskrav. Sosialarbeideren som vi refererte til innledningsvis, sa at hun sluttet ved et Nav-kontor fordi målstyring og rapportering hadde fått en for sentral plass i arbeidet. Hennes erfaring var at det ble lagt større vekt på å ha mange brukere på tiltak, enn på om tiltakene passet den enkelte. Denne studien støtter altså hennes erfaring om at forventningen om å fylle opp ledige tiltaksplasser kan bidra til å hemme tilbøyeligheten til å tilpasse aktivitetskravene til den enkelte. Samtidig rapporterer Nav-arbeiderne i denne studien at de i betydelig grad tilpasser aktivitetskravene til den enkelte, noe som kan se ut til å avvike fra hennes erfaring.

Oppslaget i sosialarbeidernes profesjonsblad viser også noe annet; det løfter fram hvordan arbeidet ved Nav-kontorene oppleves og fortolkes av bakkebyråkrater. Deres erfaringer blir vektlagt og formidlet og denne informasjonen kan derfor bli til premisser i den politiske prosessen på ulike nivåer. Det kan legge føringer på den sentrale politikkutformingen, så vel som på bakkebyråkratenes praksis.

Teoretisk bidrar artikkelen til å nyansere forholdet mellom strukturelle føringer og aktørers handlinger i studiet av bakkebyråkraters praksis. Styringsregimer og organisatoriske trekk er viktige, men de må oppfattes og fortolkes av bakkebyråkratene. Skal vi forstå hvordan politiske mål og reformer iverksettes, er det derfor også nødvendig å inkludere bakkebyråkratenes kunnskap og forestillinger. Bakkebyråkrater har en relativ autonomi som gjør at de kan handle forskjellig, noe som kan ha sammenheng med både hvordan de tolker rammevilkårene, deres kunnskap og deres syn på mål og virkemidler.

Det som ser ut til særlig å fremme at aktivitetskrav blir tilpasset den enkelte bruker, er at Nav-arbeiderne har kunnskap om tiltaksporteføljen. Selv om vår studie kan tyde på at Nav-arbeiderne har slik kunnskap i større grad enn det tidligere studier har vist, blir det viktig å diskutere hvordan kjennskap til tiltaksporteføljen ytterligere kan forbedres. På den annen side ser det ut til å særlig være mål- og tiltaksstyringen som hemmer individualiseringen av aktivitetskrav, men kanskje det her er et samspill med arbeidsbelastningen. En tolkning kan være at det er i skjæringspunktet mellom mål- og tiltaksstyring og stor arbeidsbelastning at ambisjonene om individualisert aktivering er mest krevende å få til. Om Nav-arbeiderne er i en situasjon der de opplever at lederen legger stor vekt på å fylle opp ledige tiltaksplasser, samtidig som de opplever at arbeidsbelastningen er stor, kan valget av aktivitetskrav bli noe tilfeldig og lite tilpasset situasjonen til den enkelte. Det kan derfor være grunn til å tro at det er under sterkt tidspress at spenningene mellom mål- og tiltaksstyring og individualisering blir særlig sterke.

Et trekk ved arbeidet til bakkebyråkrater er at de må håndtere flere mål som ikke alltid lar seg forene. Dette kan oppleves som krevende og belastende, men belastningen kan trolig reduseres gjennom at bakkebyråkrater tematiserer og diskuterer hvordan denne type målkonflikter best skal håndteres. Det kan da være hensiktsmessig å skille mellom forhold som det er mulig å påvirke ved det enkelte Nav-kontor, og forhold som også må håndteres på andre nivå.

Det politiske målet om å skreddersy aktivitetskrav har en todelt begrunnelse; det er effektivt med tanke på å få brukere i arbeid og det oppleves som mer meningsfullt for brukerne. I hvilken grad disse antakelsene har empirisk støtte er mindre klart. Framtidig forskning bør derfor se nærmere på disse antagelsene. Selv om det siste kan være et mål i seg selv, er det også viktig å studere om aktivitetskrav som oppleves som meningsfulle, også viser seg å være mer effektive.

Vedlegg:

Vedleggstabell 1. Korrelasjoner mellom variabler som inngår i analysene.

Individuali-seringArbeids-
belastning
Bruker-veileder
ratio
Mål- og
tiltaksstyring
Tiltaks-
kunnskap
KjønnAlderTilsettings-
forhold
Kontor-
størrelse
Individualisering
Arbeidsbelastning-,175**
Bruker-veileder ratio -,083**,283**
Mål- og tiltaksstyring-,235**,179**,072*
Tiltakskunnskap,298**-,120**,012-,055
Kjønn-,069*-,011-,020-,017-,051
Alder-,031-,051-,045,049,105**,031
Tilsettingsforhold-,065*,049,168**,026,148**,038,153**
Kontorstørrelse-,027,043-,024,059-,028-,029-,092**,041
Aktivitetskrav effektivt? ,130**-,031,001-,015,093**-,047-,046-,074**-,027

*p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001

Referanser

Aakvik, A., Monstad, K. & Holmås, T. H. (2014). Evaluating the effect of a national labour and welfare administration reform (NAV-reform) on employment, social insurance and social assistance. Bergen: Uni Research Rokkan Centre.

Baviskar, S. & Winter, S. C. (2017). Street-Level Bureaucrats as Individual Policymakers: The Relationship between Attitudes and Coping Behavior toward Vulnerable Children and Youth. International Public Management Journal, 20(2), 316-353. https://doi.org/10.1080/10967494.2016.1235641

Briggs, S. R. & Cheek, J. M. (1986). The role of factor analysis in the development and evaluation of personality scales. Journal of personality, 54(1), 106-148. https://doi.org/10.1111/j.1467-6494.1986.tb00391.x

Brodkin, E. Z. (2011). Policy Work: Street-Level Organizations Under New Managerialism. Journal of Public Administration Research and Theory 21 (Supplement 2), i253-i277. https://doi.org/10.1093/jopart/muq093

Brodkin, E. Z. (2012). Reflections on street-level bureaucracy: past, present, and future. Public Administration Review, 72(6), 940-949. https://doi.org/10.1111/j.1540-6210.2012.02657.x

Brodkin, E. Z. (2017). Street-level organizations and US workfare: Insights for policy and theory. I R. van Berkel, D. Caswell, P. Kupka & F. Larsen (red.) Frontline Delivery of Welfare-to-Work Policies in Europe: Activating the unemployed (s. 36-52). London, UK: Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315694474-3

Caswell, D., Kupka, P., Larsen, F. & van Berkel, R. (2017). The frontline delivery of welfare-to-work in context. I R. van Berkel, D. Caswell, P. Kupka, & F. Larsen, (red.) Frontline delivery of welfare-to-work policies in Europe: Activating the unemployed (s. 1-11). London, UK: Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315694474-1

Fevang, E., Markussen, S. & Røed, K. (2014). NAV-reformen: Støvet legger seg etter en turbulent omstilling. Søkelys på arbeidslivet, 31(01-02), 83-99.

Fontene (2019). ‘Hun sa opp etter ti år i Nav: – Jeg hadde ikke samvittighet til å jobbe der lenger’ https://fontene.no/nyheter/hun-sa-opp-etter-ti-ar-i-nav–jeg-hadde-ikke-samvittighet-til-a-jobbe-der-lenger-6.47.659539.e97660f260

Fossestøl, K., Breit, E. & Borg, E. (2014). NAV-reformen 2014. En oppfølgingsstudie av lokalkontorenes organisering etter innholdsreformen. Rapport 2014:13, Oslo: AFI https://doi.org/10.7577/afi/rapport/2014:13

Fossestøl, K., Breit, E. & Borg, E. (2016a). Hvorfor lykkes ikke NAV-kontorene med å jobbe mer arbeidsrettet?. Søkelys på arbeidslivet, 33(01-02), 5-23. https://doi.org/10.18261/issn.1504-7989-2016-01-02-01

Fossestøl, K., Berg, H., Borg, E., Gleinsvik, A., Maximova-Mentzoni, T. & Pedersen, E. (2016b). Idealer og realiteter i forvaltningen av arbeidsrettete tiltak i Nav. Rapport 2016:07. Oslo: AFI/Proba.

Freidson, E. (2001). Professionalism. The third logic. Cambridge: Cambridge University Press.

Frøyland, K. (2020). Arbeidsinkludering av utsett ungdom – kva slags utfordring er det? Tidsskrift for velferdsforskning, 23(3), 187-200. https://doi.org/10.18261/issn.0809-2052-2020-03-03

Frøyland, K. & Spjelkavik, Ø. (2014). Inkluderingskompetanse. Oslo: Gyldendal.

Goodin, R. E. (1998). Social Welfare as a Collective Responsibility. I D. Schmidtz, R. E. Goodin og R.E Goodin (red.) Social Welfare and Individual Responsibility (s. 97–195). Cambridge: Cambridge University Press.

Grødem, A. S. & Aspøy, T. M. (2013). Konkurranseutsatt kompetanse. Om NAVs arbeid med AMO-kurs for minoritetsspråklige. Rapport 13/2013. Oslo: FAFO.

Grødem, A.S. & Vilhena, S. (2019). Samhandling i frontlinjen på NAV-kontoret. I Bay, A.H., Hatland, A., Hellevik, T. & Terum, L.I. (red.) Trygd i aktiveringsens tid. (s. 294-310) Oslo: Gyldendal.

Grødem, A.S. & Terum, L.I. (2019). Kommunal inntektssikring. I Bay, A.H., Hatland, A.,

Hellevik, T. & Terum, L.I. (red.) Trygd i aktiveringsens tid. (s. 251-268). Oslo: Gyldendal.

Hansen, H. C. (2019). Aktivering – et komplekst felt for forskning og praksis. Fontene forskning, 12(1), 4-16.

Heinrich, C. J. & Marschke, G. (2010). Incentives and their dynamics in public sector performance management systems. Journal of Policy Analysis and Management, 29(1), 183-208. https://doi.org/10.1002/pam.20484

Jessen, J.T. (2011). Dokumentasjon; Survey av ansatte ved lokale Nav-kontor våren 2011. SPS-notat. Oslo: Høgskolen i Oslo.

Jewell, C. J. & Glaser, B. E. (2006). Toward a general analytic framework: Organizational settings, policy goals, and street-level behavior. Administration & Society, 38(3), 335-364.

Kann, I. C. & Lima, I. Å. (2015). Tiltak i NAV Hedmark ga færre nye mottakere av arbeidsavklaringspenger. Arbeid og velferd, 2(2015), 77-94.

Keiser, L. R. (2010). Understanding Street-Level Bureaucrats’ Decision Making: Determining Eligibility in the Social Security Disability Program. Public Administration Review, 70 (2), 247-257. https://www.jstor.org/stable/40606376

Kristof-Brown, A. L., Zimmerman, R. D. & Johnson, E. C. (2005). Consequences of individualistic fit at work: A meta-analysis of person-job, person-organization, person-group, and person-supervisor fit. Personnel psychology, 58(2), 281-342. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2005.00672.x

Lee, J. (2009). Another dimension of welfare reform: the implementation of the Employment Insurance Programme in Korea. International Journal of Social Welfare, 18(3), 281-290. https://doi.org/10.1111/j.1468-2397.2008.00621.x

Lipsky, M. (1980/2010). Street-level bureaucracy: Dilemmas of the individual in public service. New York, NY: Russell Sage Foundation.

Lødemel, I. & Trickey, H. (red.) (2001). ‘An offer you can’t refuse’. Workfare in international Perspective. Bristol: The Policy Press.

Maynard-Moody, S. & Musheno, M. (2003). Cops, teachers, counselors: narratives of street- level judgment. Ann Arbor, MI: University of Michigan Press.

Meld. St. 33: Melding til Stortinget (2015-2016). NAV i en ny tid – for arbeid og aktivitet. Oslo: Arbeids- og sosialdepartementet.

Meyers, M. & Nielsen, V.L. (2012). Street-level bureaucrats and the implementation of public Policy. I B.G. Peters & J. Pierre (red.) The Sage Handbook of Public Administration (s. 305-318). London: Sage Publication. https://doi.org/10.4135/9781446200506.n20

Mänttäri-van der Kuip, M. (2016). Moral distress among social workers: The role of insufficient resources. International Journal of Social Welfare, 25(1), 86-97. https://doi.org/10.1111/ijsw.12163

McDonald, C. & Chenoweth, L. (2009). (Re) shaping social work: An Australian case study. British Journal of Social Work, 39(1), 144-160.

Molander, A. & Terum, L. I. (2019). Aktivering. I A. H. Bay, A. Hatland, T. Hellevik, & L. I. Terum (red.) Trygd i aktiveringens tid (s. 85-114). Oslo: Gyldendal Adademisk.

Murray, P. (2003). Organisational learning, competencies, and firm performance: empirical observations. The learning organization, 10(5), 305-316.

OECD (2005). Public Employment Services: Managing Performance. OECD Empolyment Outlook 2005 (Ch 5). Paris: OECD Publishing.

Proba (2011). Virkning av arbeidsrettede tiltak for personer med nedsatt arbeidsevne. Rapport 2011:02. Oslo: Proba samfunnsanalyse.

Proba (2019). Oppfølgingstiltak i og utenfor NAV. Ulike veier til arbeidsinkludering. Rapport 2019:05. Oslo: Proba samfunnsanalyse.

Roaldsnes, A. (2018). Mål og resultatstyring i NAV-kan det bidra til å få flere med nedsatt arbeidsevne i arbeid. Arbeid og Velferd, (1), 57-80.

Rice, D. (2017). How governance conditions affect the individualization of active labour market services: An exploratory vignette study. Public administration, 95, (s. 468–481). https://doi.org/10.1111/padm.12307

Sadeghi, T. & Fekjær, S. B. (2019). Frontline workers’ competency in activation work. International Journal of Social Welfare, 28(1), 77-88. https://doi.org/10.1111/ijsw.12320

Sadeghi, T. & Terum, L. I. (2020). Frontline managers’ perceptions and justifications of behavioural conditionality. Social Policy & Administration, 54(2), 219-235. https://doi.org/10.1111/spol.12574

Sadeghi, T. (2020). Associations between workplace learning patterns, social support and perceived competency. Human Resource Development International, 23(1), 5-24. https://doi.org/10.1080/13678868.2019.1627512

Sadeghi, T. & Terum, L. I. (2021). Dedication to work: Street-level bureaucrats in a “Welfare-to-Work» context. Resubmitted to International Journal of Social Welfare.

Sanne, B., Torp, S., Mykletun, A. & Dahl, A. A. (2005). The Swedish Demand—Control—Support Questionnaire (DCSQ): Factor structure, item analyses, and internal consistency in a large population. Scandinavian journal of public health, 33(3), 166-174. https://doi.org/10.1080/14034940410019217

Soss, J., Fording, R. & Schram, S. F. (2011). The Organization of Discipline: From Performance Management to Perversity and Punishment. Journal of Public Administration Research and Theory 21 (Supplement 2), i203-i232. https://doi.org/10.1093/jopart/muq095

Stevens, M. (2008). Workload Management in Social Work Services: What, Why and How? Practice: Social Work in Action, 20 (4), 207-221. https://doi.org/10.1080/09503150802601860

Terum, L. I. & Sadeghi, T. (2019). Medarbeidernes kompetanse ved NAV-kontorene: Endringer i utdanningsbakgrunn, læring på arbeidsplassen og kompetanse, 2011-2018. Skriftsserien. Oslo: OsloMet.

Thomann, E. (2015). Is output performance all about the resources? A fuzzy-set qualitative comparative analysis of street-level bureaucrats in Switzerland. Public Administration, 93(1), 177-194. https://doi.org/10.1111/padm.12130

Tummers, L. & Bekkers, V. (2020). Discretion from a Psychological Perspective. In Evans, T. & Hupe, P. (red.) Discretion and the Quest for Controlled Freedom. (s. 163-176). Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-030-19566-3_11

van Berkel, R. (2017). State of the Art in Frontline Studies of Welfare-to-Work: A literature review. I R. van Berkel, D. Caswell, P. Kupka & F. Larsen (red.) Frontline Delivery of Welfare-to-Work Policies in Europe: Activating the unemployed (s. 12-35). London, UK: Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315694474-2

van Berkel, R. (2020). Making welfare conditional: A street-level perspective. Social Policy & Administration, 54(2), 191-204. https://doi.org/10.1111/spol.12564

van Berkel, R., Caswell, D., Kupka, P. & Larsen, F. (red.) (2017). Frontline delivery of welfare-to-work policies in Europe: Activating the unemployed. London, UK: Routledge.

Van Berkel, R. & Knies, E. (2016). Performance Management, Caseloads and the Frontline Provision of Social Services. Social Policy & Administration, 50(1), 59-78. https://doi.org/10.1111/spol.12150

van Berkel, R. & Knies, E. (2018). The frontline delivery of activation: workers’ preferences and their antecedents. European Journal of Social Work, 21(4), 602-615. https://doi.org/10.1080/13691457.2017.1297774

van Berkel, R. & Valkenburg, B. (red.) (2007). Making it personal: individualising activation services in the EU. Bristol, UK: Policy Press.

Von Simson, K. (2019). Kunnskapsoversikt: Effekter av arbeidsmarkedstiltak mv på arbeidstilbud og sysselsetting, norske erfaringer. Digitalt vedlegg til NOU 2019:7: Arbeid og inntektssikring – Tiltak for økt sysselsetting. Oslo: Arbeids- og sosialdepartementet.

Winter, S.C. (2012). Implementation Perspectives: Status and Reconsideration. I B.G. Peters & J. Pierre (red.) The Sage Handbook of Public Administration (s. 265-278). London: Sage Publication. https://doi.org/10.4135/9781446200506.n17

Witt, L. A. & Nye, L. G. (1992). Organizational goal congruence and job attitudes revisited (No. DOT/FAA/AM-92/8). Civil Aerospace Medical Institute.

Zacka, B. (2017). When the State Meets the Street. Public Service and Moral Agency. Cambridge, MA: Harvard University Press.

1Artikkelen er del av TREfF-2-prosjektet, som ble finansiert via VAM-programmet i Norges forskningsråd. Takk til Ann-Helén Bay, Knut Fossestøl og Tone Alm Andreassen for innsiktsfulle kommentarer til en tidligere versjon av artikkelen.
2Beskrivelsen av budsjett- og tiltaksstyringen i Nav er basert på Fossestøl mfl. (2016), kapittel 3.
3Over tid har koblingen mellom ytelser og tilsettingsforhold blitt mindre entydig, særlig ved at kommunalt tilsatte også i noen grad administrerer statlige ytelser. I pakt med dette har det blitt mer vanlig at tilsatte ved kontorene jobber i tverrfaglige team på tvers av statlige og kommunale ansvarsområder (Molander & Terum 2019). Likevel kan det fortsatt være forskjeller mellom statlige og kommunalt tilsatte.
4DCSQ er forkortelse for «Swedish Demand-Control-Support Questionnaire».
5Korrelasjoner mellom variablene som inngår i analysene er presentert i vedlegget.
6Kommunalt tilsatte har tradisjonelt hatt ansvar for å følge opp færre brukere enn statlig tilsatte. I materialet som ligger til grunn for denne studien, kommer det til uttrykk ved at 60 prosent av de kommunalt tilsatte har mindre enn 50 brukere de skulle følge, mens det samme er tilfellet for bare 30 prosent av de statlig tilsatte.

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