IA-avtalen og NAV Arbeidslivssenter
Bidrar NAV Arbeidslivssenter til å nå målene i IA-avtalen?
Anne Killi
10. November 2017
Levert for graden
Master i samfunnsøkonomisk analyse Økonomisk institutt
Universitetet i Oslo
IA-avtalen og NAV Arbeidslivssenter
Bidrar NAV Arbeidslivssenter til å nå målene i IA-avtalen?
Anne Killi
Innlevering: November 2017 Veileder: Simen Markussen
Masteroppgave ved Økonomisk institutt Universitet i Oslo
c Anne Killi 2017 NAV Arbeidslivsenter
Bidrar NAV Arbeidslivssenter til å oppfylle målene i IA-avtalen?
Anne Killi, Økonomisk institutt, Universitetet i Oslo http://www.duo.uio.no
Trykk: Reprosentralen, Universitetet i Oslo
Forord
Denne oppgaven er skrevet som avslutning av mine studier i samfunnsøkonomi ved Universitetet i Oslo. Jeg ønsket å skrive en aktuell ogpolicy rettet oppgave. Valg av tema falt derfor på IA-avtalen, og derunder NAV Arbeidslivssenter.
Jeg vil først og fremst takke veilederen min Simen Markussen for skarpe og
uvurdelige råd i arbeidet med denne oppgaven, og ikke minst for oppmuntrende ord underveis. Jeg ønsker også å takke Frischsenteret for samfunnsøkonomisk forskning for å ha gitt meg stipend og en kontorplass i et hyggelig miljø.
Jeg hadde liten kjennskap til NAV Arbeidslivssenter i starten av denne prosessen. Et besøk hos NAV Arbeidslivssenter Oppland gjorde imidlertid at jeg fikk innblikk i hvordan sentrene arbeider. I den anledning må jeg takke Rita Thomassen for hyggelig prat, og for å ha besvart spørsmål. Jeg må også få takke Fred Sigve Andersen for å ha besvart spørsmål underveis i prosessen.
Alle gjenværende feil og mangler i oppgaven er ene og alene mitt ansvar.
Sammendrag
En stor utfordring i dagens samfunn er at mange faller utenfor arbeidslivet gjennom langvarig sykmelding og uførhet. 1 2016 gikk nærmere 600 000 årsverk tapt som følge av uførhet, nedsatt arbeidsevne og sykefravær. Intensjonsavtalen om et mer inklude- rende arbeidsliv, IA-avtalen, representerer et samarbeid mellom partene i arbeidslivet og myndighetene for å redusere sykefravær og forhindre at personer faller utenfor ar- beidslivet. I denne oppgaven vil jeg se nærmere på noen av virkemidlene i IA-avtalen, og undersøke om de bidrar til å nå det overordnede målet om:Å forebygge og redusere sykefravær, styrke jobbnærværet og bedre arbeidsmiljøet, samt hindre utstøting og frafall fra arbeidslivet.
I forbindelse med IA-avtalen ble det opprettet et ressurs- og kompetansesenter, NAV Arbeidslivssenter, i hvert fylke i Norge. De bedriftene som ønsker det kan inngå en samarbeidsavtale med arbeidslivssenteret. Bedriften får da status som IA-bedrift, og tilgang til faglig og økonomisk støtte. I oppgaven bruker jeg metoden difference-in- difference for å estimere hvordan støtten har påvirket sykefraværet i IA-bedrifter. Jeg finner at sykefraværet reduseres med 2,5 prosent som følge av støtten, og at effekten påvirkes av distansen til NAV Arbeidslivssenter. Det kan tyde på at bedrifter lokalisert i nærheten av NAV Arbeidslivssenter får mer støtte.
For å undersøke om virkemidlene har bidratt til å hindre utstøting og frafall fra ar- beidslivet, estimerer jeg effekten av støtten på mål for inkludering og utstøting fra arbeidslivet. Jeg finner at støtten reduserer sannsynligheten forutstøting med 5,7 pro- sent, og øker sannsynligheten for å bli inkludert med 5,6 prosent. Resultatene viser, i motsetning til hva enkelte mener, at virkemidler i IA-avtalen har bidratt til å nå det overordnede mål. Oppgaven er derfor relevant i debatten om IA-avtalens måloppnåelse, og er særlig aktuell i forbindelse med at avtaleperioden går ut i 2018.
Innholdsfortegnelse
1 Innledning 1
2 Relatert litteratur 2
3 IA-avtalen 4
3.1 Bakgrunn for IA-avtalen . . . 5
3.2 Utbredelse . . . 6
3.3 Virkemidler i IA-avtalen . . . 7
3.3.1 Egen kontaktperson . . . 9
3.3.2 Tilretteleggingstilskudd og bedriftshelsetjenesten . . . 9
3.3.3 Utvidet egenmelding . . . 11
3.3.4 Aktiv sykmelding . . . 13
3.4 Vil IA-avtalen ha en effekt? . . . 14
4 Data 16 4.1 IA-status . . . 16
4.2 Sykefravær . . . 17
4.3 IA virksomheter . . . 19
4.3.1 Inntekt . . . 21
4.3.2 Alder . . . 21
4.3.3 Næring . . . 22
4.3.4 Sektor . . . 24
4.4 Flere treatment grupper . . . 25
4.5 Utstøting og inkludering . . . 27
5 Metode 31 5.1 Paneldata . . . 31
5.2 «Difference-in-difference» . . . 31
5.3 «Common trend assumption» . . . 33
5.4 Faste effekter . . . 36
5.5 Lineær sannsynlighetsmodell . . . 39
5.6 Utfordringer knyttet til intern validitet . . . 40
5.6.1 To-veis kausalitet . . . 40
5.6.2 Utelatt-variabel problemet . . . 42
5.6.3 Autokorrelasjon og klyngefeil . . . 43
6 Empirisk strategi 45 6.1 Avhengige variabler . . . 45
6.2 Kontrollgruppen . . . 46
6.3 Kontroller . . . 47
6.4 Resultater . . . 50
6.5 Ekstern validitet . . . 58
6.6 Robusthetstester . . . 59
6.6.1 Felles trender tidlige IA-bedrifter . . . 59
6.6.2 Kontrollgruppe . . . 60
6.6.3 Sene IA-bedrifter . . . 61
6.7 Geografiske forskjeller . . . 63
6.8 Offentlig og privat sektor . . . 65
7 Konklusjon og veien videre 67 7.1 Mulighet for videre analyse . . . 67
7.2 Konklusjon . . . 68
Tabeller
1 Bedriftskjennetegn etter IA-status i år 2000 . . . 20
2 Innvandringskategorier etter IA-status . . . 49
3 Regresjonsresultater for tidlige IA-bedrifter . . . 55
4 Regresjonsresultater for tidlige IA-bedrifter (uten IA-avtale) . . . 56
5 Regresjonsresultater for sene IA-bedrifter . . . 57
6 Kjennetegn ved tidlige og sene IA-ansatte . . . 58
7 Robusthetstest tidlige IA-bedrifter . . . 59
8 Robusthetstest valg av kontrollgruppe . . . 60
9 Robusthetstest sene IA-bedrifter . . . 62
10 Geografiske forskjeller . . . 65
11 Sektorforskjeller . . . 66
12 Sektorforskjeller uten individfaste effekter . . . 66
Figurer
1 Utvikling i sykefravær på 1990-tallet . . . 5
2 IA-andel av ansatte og virksomheter fordelt på fylke . . . 7
3 Etterspørsel etter økonomisk støtte . . . 10
4 Samlede utbetalinger av økonomisk støtte til IA-bedrifter . . . 11
5 Endring i varigheten på sykefraværet . . . 13
6 Utvikling i insidens og varighet i perioden 1998 til 2011 . . . 17
7 Utvikling i sykefravær for menn og kvinner . . . 19
8 Aldersfordeling etter IA-status . . . 22
9 Næringsfordeling etter IA-status . . . 23
10 Utvikling i sysselsetting i to ulike næringer . . . 24
11 Utvikling sykefravær i perioden 1998-2011 . . . 27
13 Utvikling utstøting i perioden 1998-2011 . . . 29
15 Utvikling inkludering i perioden 1998-2011 . . . 30
16 Common trend assumption . . . 34
17 Felles trender for tidlige IA-bedrifter . . . 34
18 Felles trender for sene IA-bedrifter . . . 36
19 Utvikling i de ulike avhengige variablene . . . 46
21 Kontrollgruppe for tidlige og sene IA-bedrifter . . . 47
22 Robusthetstest sene IA-bedrifter . . . 61
24 NAV Arbeidslivssenter Oppland og Finnmark . . . 64
25 Avstand fra NAV Arbeidslivssenter Oppland . . . 65
1 Innledning
En stor utfordring i dagens samfunn er at mange faller utenfor arbeidslivet gjennom langvarig sykmelding og uførhet. I 2016 gikk 568 500 årsverk tapt som følge av uførhet, nedsatt arbeidsevne og sykefravær (Furuberg og Thune, 2017)1. Dette påfører sam- funnet store kostnader i form av utgifter i offentlige budsjetter, men også i form av redusert arbeidstilbud. I statsbudsjettet for 2018 har Regjeringen foreslått å bruke nærmere 160 milliarder kroner på sykepenger, arbeidsavklaringspenger og uføretrygd.
Sykefravær har også kostnader for arbeidsgiver. SINTEF anslår at en ukes sykefravær koster bedrifter 13 000 kroner (Hem, 2011). Ikke minst er sykefravær en stor kostnad for den som er fraværende. Langtidsfravær blir for mange starten på en utstøtingsprosess fra arbeidslivet. Markussen (2012) viser at sykefravær også straffes i form av dårligere lønnsutvikling for de som kommer tilbake i arbeid.
Intensjonsavtalen om et mer inkluderende arbeidsliv, IA-avtalen, representerer et sam- arbeid mellom partene i arbeidslivet og myndighetene for å redusere sykefravær og forhindre at personer faller utenfor arbeidslivet. Avtalens overordnede mål er«Å fore- bygge og redusere sykefravær, styrke jobbnærværet og bedre arbeidsmiljøet, samt hindre utstøting og frafall fra arbeidslivet.». I denne oppgaven vil jeg se nærmere på noen av virkemidlene i IA-avtalen, og undersøke om de bidrar til å nå det overordnede målet.
I forbindelse med IA-avtalen ble det opprettet et ressurs- og kompetansesenter, NAV Arbeidslivssenter (ALS), i hvert fylke i Norge. De bedriftene som ønsker det kan inngå en samarbeidsavtale med arbeidslivssenteret. Bedriften får da status som IA-bedrift, og tilgang til faglig og økonomisk støtte. I oppgaven vil jeg bruke metoden difference- in-difference for å estimere hvordan støtten har påvirket sykefraværet i IA-bedrifter.
Jeg vil også studere hvordan effekten på sykefraværet påvirkes av distansen til NAV Arbeidslivssenter. Det kan tenkes at bedrifter som er lokalisert i nærheten av arbeids- livssentre mottar mer støtte fra senteret. For å undersøke om virkemidlene har bidratt til å «hindre utstøting og frafall fra arbeidslivet», estimerer jeg effekten av støtten på mål for inkludering og utstøting fra arbeidslivet. Foruten den faglige og økonomiske støtten fra NAV Arbeidslivssenter har ansatte i IA-bedrifter rett til utvidet bruk av egenmelding, og aktiv sykmelding uten forhåndsgodkjennelse. I oppgaven vil jeg estime- re hvordan disse reglene påvirker sykefravær,inkludering ogutstøting fra arbeidslivet.
Dette er viktig å belyse for å kunne evaluere IA-avtalen som virkemiddel. Utfordringen med at flere faller utenfor arbeidslivet blir desto større i tiårene fremover hvor hand-
1I 2016 gikk 295 000 årsverk tapt som følge av uføretrygd, 166 000 som følge av nedsatt arbeidsevne, og 106 900 som følge av sykefravær(Furuberg og Thune, 2017).
lingsrommet i finanspolitikken spås å bli mindre (Meld. St. 29). I denne sammenheng vil tiltak som styrker budsjettene bli viktigere. Dersom det skulle vise seg at IA-avtalen ikke bidra til redusert sykefravær eller utstøting, bør alternative tiltak vurderes. Den inneværende avtaleperioden varer til 31. desember 2018. Det betyr at beslutningen om videreføring, og eventuelle endringer, av avtalen snart må tas. I den anledning er det særlig aktuelt å analysere effekten av virkemidlene i IA-avtalen.
Oppgaven er strukturer på følgende måte; I Kapittel 2 redegjør jeg for tidligere evalu- eringer av IA-avtalen. Jeg ønsker å se hva tidligere analyser kan fortelle om målopp- nåelsen. I kapittel 3 ser jeg på bakgrunnen og utbredelsen av IA-avtalen. Hvor mange ansatte er egentlig omfattet av avtalen? I dette kapittelet vil jeg nærmere beskrive virkemidler som er forbeholdt IA-bedrifter. Jeg har blant annet nevnt at bedrifter får faglig og økonomisk støtte gjennom arbeidslivssenteret. Den økonomiske støtten kommer i form av tilretteleggingstilskudd og honorar til bedriftshelsetjeneste (BHT).
Dette vil jeg forklare nærmere. Avslutningsvis i kapittelet reflekterer jeg rundt om og hvorfor IA-avtalen kan tenkes å ha en effekt. I kapittel 4 introduserer jeg data som er brukt i oppgaven, og ser på kjennetegn ved IA-virksomheter. Jeg ønsker å under- søke om bedrifter med og uten IA-avtale er forskjellig. Det vil være viktig å belyse for den økonometriske analysen senere i oppgaven. Kapittel 5 gir en presentasjon av metodendifference-in-difference. I dette kapittelet redegjør jeg for utfordringer og vur- deringer knyttet til metoden og den økonometriske analysen. I Kapittel 6 presenterer jeg regresjonsresultater. Her ser jeg på hvordan arbeidslivssentrene og egne regler for IA-bedrifter påvirker sykefravær og utstøting. Jeg vil også se på betydningen av bedrifts lokalisering i forhold til NAV Arbeidslivssenter. I kapittelet undersøker jeg robustheten til estimatene gjennom flere robusthetstester. Avslutningsvis ser jeg på om effekten av IA-avtalen er forskjellig mellom privat og offentlig sektor. Oppgaven avsluttes med en konklusjon i kapittel 7.
2 Relatert litteratur
IA-bedrifter har tilgang til følgende forbeholdte ressurser; tilretteleggingstilskudd, ho- norar til bedrftshelsetjeneste, rådgivning, utvidet egenmelding og aktiv sykmelding uten forhåndsgodkjennelse2. Det er i varierende grad de ulike virkemidlene i IA-avtalen er analysert. Honorar til bedriftshelsetjenester er blant annet ikke evaluert, og andre virkemidler har kun vært evaluert i en tidlig fase av IA-avtalen (Ose m fl., 2013). Til- retteleggingstilskuddet er i større grad evaluert. Det er imidlertid kun enkelte studier
har sett på hvordan IA-avtalen påvirker sykefraværet.
En rapport av Trygstad og Bråten (2011) finner at norske virksomheter i stor grad tilrettelegger på arbeidsplassen, men at det er store forskjeller mellom IA-virksomheter og andre. Ansatte i IA-virksomheter rapporterer i større grad tilrettelegging, og rap- porterer at dette har sammenheng med tilgang til virkemidler. Kvåle og Olse (2004) konkluderer i en evaluering av tilretteleggingstilskuddet at det er et viktig verktøy for å forhindre utstøting og redusere sykefravær. Riksrevisjonen finner på den annen side at virksomhetene som mottar støtte sannsynligvis hadde gjennomført tiltakene selv uten tilretteleggingstilskudd (Riksrevisjonen, 2009). Det kan tyde på at tilskuddet nødvendigvis ikke gir endret sykefravær. SINTEF har gjort to omfattende evalueringer av IA-avtalen ved hjelp av data fra intervju og spørreundersøkelser i virksomheter og hos NAV Arbeidslivssenter (Ose m. fl., 2009; Ose m. fl.,2013). De finner at rådgivere ved arbeidslivssentrene har ulik opplevelse med effekten av tilretteleggingstilskuddet.
Tidligere evalueringer peker altså i ulike retninger hva gjelder effekten av tilretteleg- gingstilskuddet.
Det er gjort lite kvantitativ forskning på virkemidlenes effekter. Jeg finner to evaluerin- ger som bruker regresjonsanalyser for å estimere effekten av IA-avtalen på sykefraværet.
Ose m fl. (2009) ser på hvordan andelen arbeidsforhold knyttet til IA-avtalen har påvir- ket sykefraværet på næringsnivå. De finner en negativ eller ingen effekt på sykefraværet avhengig av om de bruker enrandom effect modell (RE-modell) ellerfixed effect modell (FE-modell). Ved å bruke RE-modellen finner Ose m. fl.(2009) en negativ og signifikant effekt på sykefraværet. Det kan imidlertid påpekes enkelte svakheter ved analysen. RE- modellen forutsetter at næringsspesifikke kjennetegn ikke er korrelert med IA-andelen og sykefraværet. Analysen kontrollerer kun for antall arbeidsforhold og kjønn. Det vil derfor kunne være andre næringsspesifikke næringskjennetegn som påvirker sykefra- været og IA-andelen. Dersom dette er tilfellet vil minste kvadraters metode (MKM) gi forventningskjeve estimater. Ose m. fl.(2009) ser også på hvordan IA-avtalen påvir- ker sykefraværet på bedriftsnivå. De ser både på hvordan inngåelsen av IA-avtalen, og hvordan omfanget av rapporterte tiltak i virksomheter, påvirker sykefraværet. Data- grunnlaget stammer fra spørreundersøkelser fra omlag 2500 IA-virksomheter. Det er imidlertid enkelte utfordringer knyttet til bruk av spørreundersøkelser. Det kan være seleksjon i hvem som har mottatt spørreundersøkelsen, og hvem som har besvart. Det kan tenkes at IA-virksomheter som har gjort større tiltak for å redusere sykefraværet, er de som responderer. Det kan også være at IA-virksomheter overrapporterer om- fanget av tjenester. Resultatene av regresjonsanalysen er svært varierende hva angår estimatenes størrelse, fortegn og signifikans. For enkelte modeller finner de imidlertid
signifikante negative effekter på sykefraværet.
Riksrevisjonen (2009) bruker, i likhet med SINTEF, regresjonsanalyser i sin evaluering av arbeidslivssentrene. De ser på hvordan antall leverte tjenester fra arbeidslivssentrene påvirker sykefraværet. Den avhengige variabelen i analysen er endringen i sykefravær fra første kvartal 2007 til første kvartal 2008. Rapporten ser på hvordan endringen i sykefravær kan forklares av antall tjenester levert i andre, tredje og fjerde kvartal i 2007. Regresjonsanalysen viser en negativ sammenheng mellom sykefraværet og antall leverte tjenester. Det må imidlertid påpekes at det er tidlig å skulle estimere effek- ten av leverte tjenester på sykefraværet allerede kvartalet etter. Rapporten ser også på hvordan utviklingen i sykefraværet for IA-virksomheter påvirkes av mottatte til- retteleggingstilskudd. I likhet med leverte tjenester viser regresjonsanalysen en negativ sammenheng mellom tilretteleggingstilskudd og sykefraværet.
Tidligere kvantitative analyser finner altså en negativ eller ingen sammenheng mellom virkemidler i IA-avtalen og sykefraværet. Analysene er imidlertid utført på datasett med få tidsperioder eller med få observasjoner. I tillegg stammer deler av datagrunnlaget fra spørreundersøkelser, som vi har pekt på noen utfordringer ved. I denne sammenheng er dette den første analysen som bruker et større datasett for å analysere effektene av IA-avtalen3.
3 IA-avtalen
IA-avtalen ble for første gang inngått 3. oktober 2001 mellom partene i arbeidslivet og myndighetene. Senere er avtalen blitt reforhandlet tre ganger, i 2005, 2010 og senest i 2014. IA-avtalen består av en sentral og en lokal del. På nasjonal nivå er det spesifisert tre delmål:
• Delmål 1: Redusere sykefraværet
• Delmål 2: Hindre frafall og øke sysselsettingen av personer med redusert ar- beidsevne
• Delmål 3: Øke den reelle pensjonsalderen
Det er blitt gjort endringer i forbindelse med reforhandlinger av avtalen, men disse tre delmålene har ligget fast. Den lokale delen består av en samarbeidsavtale mellom den enkelte virksomhet og NAV Arbeidslivssenter. Det gir bedriften tilgang til faglig og økonomisk støtte. I tillegg vil man som IA-bedriften har andre regler knyttet til
egenmelding og bruk av aktiv sykmelding. Jeg vil først se nærmere på bakgrunnen og utbredelsen av IA-avtalen, før jeg redegjør nærmere for disse virkemidlene.
3.1 Bakgrunn for IA-avtalen
Figur 1 viser at perioden etter 1993 er karakterisert av en langvarig økning i syke- fraværet. Prognoser som ble utarbeidet på slutten av 1990-tallet viste at sykefraværet ville fortsette å øke dersom tiltak ikke ble iverksatt (Ose, 2010). Som følge av denne utviklingen ble det i 1999 nedsatt et utvalg som skulle:
«Utrede årsakene til økningen i sykefraværet og nytilgang til uførepensjon, kartleg- ge ordningenes sosialpolitiske rolle og samfunnsøkonomiske betydning, og foreslå tiltak som kan redusere sykefraværet og begrense uføretilgangen» (St.prp. nr. 1 for 1999 s.59).
Utredningen la grunnlaget for IA-avtalen, som ble inngått året etter i 2001. Det var i denne utredningen at begrepet inkluderende arbeidsliv først ble introdusert. Formålet var å forhindre utviklingen der stadig flere falt ut av arbeidslivet og gikk over på langvarige trygdeordninger.
Figur 1: Utvikling i sykefravær på 1990-tallet
22.533.544.5
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
Figuren viser sykefraværet i perioden 1992 til 2003 ifølge Arbeidskraftundersøkelsen (AKU), målt i prosent. Kilde: SSB
Empiriske studier tyder på at økningen i sykefraværet frem til 1999 har sammenheng med konjunkturoppgangen (Nossen og Thune, 2009). Forskning finner en negativ sam- variasjon mellom sykefravær og arbeidsledighet (Nordberg og Røed, 2009; Dyrstad og Ose, 2002; Bjørnstad, 2006). Det er særlig tre hypoteser som trekkes frem som årsaker til denne sammenhengen. En hypotese er at arbeidstakere i nedgangsperioder i større grad er redde for å miste jobben. Det vil i nedgangsperioder være vanskeligere å finne nytt arbeid. Det virker disiplinerende på sykefraværet. En annen forklaring er at økt økonomisk aktivitet under høykonjunkturer bidrar til økt belastning og stress. Dette
påvirker helsen og sykefraværet. I litteraturen er dette kjent som henholdsvis disipline- ringshypotesen og stresshypotesen (Nossen, 2009). En tredje forklaring handler om at konjunkturene påvirker sammensetningen av arbeidsstyrken. Hypotesen tilsier at per- soner med høyt sykefravær utgjør en større andel av arbeidsstyrken i høykonjunkturer.
Det er imidlertid mindre empirisk støtte for denne hypotesen.
Økningen i sykefraværet i perioden 1999 til 2003 kan på den annen side ikke forklares av konjunkturer (Nossen og Thune, 2009). Andre faktorer som kan ha bidratt til økt sykefravær er økt bruk av aktiv sykemelding, økt omstilling i arbeidslivet og innføringen av fastlegeordningen4. I perioden 1995 til 2001 økte tilgangen på allmennleger, som skapte økt konkurranse om pasienter (Nossen J. og Thune O., 2009). Sandvik (2005) peker på at dette kan ha ført til at det ble lettere å få sykmelding. Det kan tenkes at leger også i forkant av ordningen ønsket å gjøre seg «populære» ved å skrive ut flere sykmeldinger. Forholdene rundt fastlegeordningen kan dermed ha ført til en mer liberal sykmeldingspraksis, noe som har bidratt til økt sykefravær.
3.2 Utbredelse
I dag er omlag 55 prosent av landets arbeidstakere ansatt i en IA-bedrift. Mange ar- beidstakere er med andre ord omfattet av avtalen, noe som gjør det (kanskje) enda viktigere å finne ut om virkemidlene gjennom arbeidslivssenteret har hatt en effekt.
Etter opprettelsen av NAV Arbeidslivssenter vokste antall IA-bedrifter raskt. Den førs- te samarbeidsavtalen ble undertegnet i februar 2002. I løpet av året var en halv million ansatte omfattet av avtalen. Året etter doblet dette seg til å utgjøre nærmere en million ansatte. I 2003 tilsvarte det 51 prosent av landets arbeidstakere (Mørk, 2005). Senere har veksten avtatt betraktelig. I 2009 arbeidet 56 prosent av landets arbeidstakere i IA-virksomheter, og i 2012 var det 59 prosent (Ose m fl, 2013). De siste fem årene har vi imidlertid sett en svak reduksjon i andelen ansatte som er omfattet av avtalen. I 2017 er det registrert at 54,8 prosent av landets arbeidstakerne arbeider i IA-bedrifter5 Det er imidlertid store variasjoner mellom fylkene. Figur 2 viser at andelen bedrifter som er omfattet av IA-avtalen varierer fra 17 prosent i Oslo, til 36 prosent i Finnmark.
Dette er typisk store virksomheter da henholdsvis 53 og 61 prosent av de ansatte i Oslo og Finnmark arbeidet i disse bedriftene. Dette er gjennomgående for hele landet hvor
4Fastlegeordningen tillegger kommunen ansvaret med å sørge for nødvendig helsehjelp for sine innbyggere. Innbyggere kan velge sin fastlege, og har anledning til å bytte lege to ganger årlig. Legene mottar betaling per innbygger som står på pasientlisten, noe som gjør at legen har incentiver til å ha flest mulig pasienter
5Kilde: Andelen som jobber i IA-bedrift er hentet fra IA-web
Figur 2: IA-andel av ansatte og virksomheter fordelt på fylke
Figuren viser IA-ansatte og IA-bedrifter i prosent av alle ansatte og bedrifter, etter fylke. Kilde: Ose m fl. (2013)
andelen ansatte ligger mellom 50-70 prosent.
Ikke bare observerer vi geografiske forskjeller, men det er også store sektorforskjeller i utbredelsen. I 2009 var under en prosent av arbeidstakerne i statelig og fylkeskommu- nal forvaltning utenfor avtalen. I kommunal forvaltning var omlag to prosent ansatt i virksomheter uten IA-avtale. Det er derimot en betraktelig lavere andel IA-ansatte i privat sektor. I 2009 utgjorde disse kun 36 prosent av arbeidstakerne (Ose m fl, 2009).
Forskjellen mellom privat og offentlig sektor komme jeg tilbake til i kapittel 4.3.
3.3 Virkemidler i IA-avtalen
Et av de mest omfattende grepene som er tatt i forbindelse med IA-avtalen er oppret- telsen av NAV Arbeidslivssentre. Fra og med 1.januar 2002 ble et senter opprettet i hvert fylke. I rolledokumentet, som klargjør oppgaver og ansvar for sentrene, heter det at:
NAV Arbeidslivssenters hovedansvar er å bistå IA-virksomhetene i deres lang- siktige, systematiske og forebyggende HMS og IA-arbeid. Dette innebærer blant annet å tilføre virksomhetene kompetanse for å forebygge og redusere sykefravær, styrke jobb- nærværet og bedre arbeidsmiljøet, samt hindre utstøting og frafall fra arbeidslivet (NAV, 2015).
Alle virksomheter som ønsker det kan inngå en samarbeidsavtale med NAV Arbeidslivs- senter. Virksomheten får da en fast kontaktperson, og forplikter seg til å sette konkrete mål for arbeidet med de tre delmålene i IA-avtalen. Til «gjengjeld» får virksomheten tilgang til forbeholdte ressurser. Dette omfatter:
• Egen kontaktperson ved NAV Arbeidslivssenter (rådgiver)
• Økonomisk tilskudd til forebygging og tilrettelegging
• Honorar til bedriftshelsetjenesten
• Utvidet rett til egenmelding
• Aktiv sykmelding uten forhåndsgodkjenning
De tre første virkemidlene får bedrifter tilgang til gjennom arbeidslivssentrene, mens de to andre er knyttet til IA-avtalen sentralt. Jeg definerer derfor «effekten av NAV Arbeidslivssenter»som den samlede effekten av rådgivning, tilretteleggingstilskudd og honorar til bedriftshelsetjenesten.«Effekten av IA-avtalen» er definert som effekten av utvidet egenmelding og aktiv sykmelding uten forhåndsgodkjenning. Definisjonene vil jeg bruke gjennomgående i hele oppgaven, med mindre annet er presisert.
Jeg skulle ideelt analysert effekten av hvert enkelt tiltak. Dessverre har jeg ikke data som muliggjør dette. Det betyr at jeg må estimere en overordnet eller samlet effekt av IA-avtalen og NAV Arbeidslivssenter. Det er flere problemer knyttet til dette. For det første skulle jeg gjerne estimert effekten av hvert enkelt virkemiddel, for å analysere virkemidlene hver for seg. Det kan for eksempel tenkes at tilretteleggingstilskuddet reduserer sykefraværet mer enn rådgivning. Dette vil jeg ikke kunne fange opp. For det andre kan jeg ikke identifisert hvem som faktisk benytter seg av de ulike virkemidlene eller i hvor stort omfang (hvor myetreatment IA-bedriftene får). Jeg vil derimot kunne identifisere hvilke bedrifter som er IA-bedrifter. Jeg vet dermed hvem som har tilgang til de fem virkemidlene. Dette betyr imidlertid at enkelte i treatment-gruppen ikke mottar treatment. Det vil ikke ha alvorlige konsekvenser for analysen, men gjør at effekten av IA-avtalen og NAV Arbeidslivssenter (isolert) underestimeres.
Et annet, og større problem, er dersom effektene av virkemidlene går i forskjellig ret- ning. Det kan skje dersom aktiv sykmelding fører til økt sykefravær, mens utvidet egenmelding reduserer sykefraværet. Effektene vil da kunne «nulle ut» hverandre. Es- timatet vil i dette tilfellet fortelle oss lite om effektene av hvert virkemiddel. Det er vanskelig å tenke seg til at faglig eller økonomisk støtte gjennom arbeidslivssenterne gir økt sykefravær. Derimot er det mer uklart hvilke effekter utvidet rett til egenmelding, og særlig aktiv sykmelding har på sykefraværet. Jeg vil derfor gi en kort beskrivelse av
de ulike virkemidlene og se på hvilke effekter disse har på sykefraværet.
3.3.1 Egen kontaktperson
Ved å inngå samarbeidsavtale med NAV Arbeidslivssenter får bedriften en kontakt- person. Kontaktpersonen skal rådføre bedrifter ved utfordringer knyttet til de tre del- målene i IA-avtalen. Dette kan være rådgivning på bedriftsnivå eller individnivå. For eksempel har flere sentre tilgang til coach eller psykolog som kan knyttes inn i vanske- lige enkeltsaker. I tillegg til rådgivning skal kontaktpersonen informere og bidra til at økonomiske virkemidler blir tatt i bruk når det er nødvendig. I rolledokumentet heter det at:
Kontaktpersonen skal i dialog med ledere og tillitsvalgte i virksomheten, aktivt støtte opp under virksomhetens egen innsats for å utvikle mer inkluderende arbeidsplas- ser, herunder virksomhetens arbeid for å forebygge sykefravær og overgang til trygde- ytelser.Kontaktpersonen skal også bidra til at relevante økonomiske virkemidler utlø- ses(NAV, 2015).
Kontaktpersonen hos NAV Arbeidslivssenter er den som koordinerer all faglig og øko- nomisk støtte til IA-virksomhetene. Jeg har som nevnt ikke statistikk for antall rådgiv- ningstimer hver bedrift mottar. I følge en undersøkelse av Ose m. fl. (2009) er rådgivere hos Arbeidslivssentrene i gjennomsnitt kontaktperson for 56 IA-virksomheter. Dette gir et vist bilde på omfanget.
3.3.2 Tilretteleggingstilskudd og bedriftshelsetjenesten
IA-bedrifter har mulighet til å søke om kompensasjon for utgifter i forbindelse med tilrettelegging for arbeidstakere med redusert arbeidsevne. Formålet med tilskuddet er å stimulere arbeidsgivere til å både forebygge og tilrettelegge for at ansatte skal være i arbeid, til tross for helseproblemer. Tiltaket retter seg mot ansatte som er i fare for å bli sykemeldte, eller som mottar sykepenger eller arbeidsavklaringspenger. Som en hovedregel skal tilskuddet gis til tiltak som varer i inntil 12 uker, men kan ved nødven- dighet gis i 36 uker. I en undersøkelse rapporterte 60 prosent av bedriftslederne at de har brukt tilretteleggingstilskudd i sin virksomhet (Ose, m. fl. 2009). Dette samsvarer med rådgivernes erfaringer. I følge en spørreskjemaundersøkelse blant rådgivere oppgir 76 prosent at tilretteleggingstilskudd i stor grad blir etterspurt. Dette er illustrert i figur 3.
Figur 3: Etterspørsel etter økonomisk støtte
Figuren viser fordelingen av svar rådgivere har gitt på spørsmål om hvor mye bedriftsledere etterspør tilretteleggingstilskudd og honorar til bedriftshelsetjeneste. Kilde: Ose m fl. (2009)
I tillegg til tilretteleggingstilskudd kan IA-virksomheter helt eller delvis få refundert utgifter til bruk av bedriftshelsetjenesten. Dette gjelder utgifter knyttet til oppfølging av arbeidstakere som enten står i fare for å bli sykmeldt, eller allerede er sykmeldt.
Honorar til bedriftshelsetjenesten gjelde også for utgifter til kartlegging av behov for tilrettelegging, for å få personer med redusert arbeidsevne inn i arbeid. Figur 3 viser at rådgivere rapporterer at dette virkemidlet i mindre grad blir etterspurt. Kun 14 prosent oppgir at honorar til bedriftshelsetjenesten i stor grad blir etterspurt. Vi skal midlertidig være litt forsiktige når vi tolker data fra spørreundersøkelser. Det er ikke gitt at respondentene er et representativt utvalgt. I tillegg er spørsmålet subjektivt, hva som erstor grad av etterspørsel vil variere mellom individer. Det kan allikevel tyde på at virkemidlet i mindre grad blir benyttet. Det betyr at flere i treatment-gruppen ikke mottar treatment.
Hvor mye økonomisk støtte mottar IA-virksomheter? Dersom svært begrensede midler er gitt i økonomisk støtte, er det mindre grunn til å tro at vi skal kunne observerer end- ringer i sykefraværet. Figur 4 viser hvor mye som er utbetalt i tilretteleggingstilskudd og støtte til bedriftshelsetjenesten i perioden 2011 til 2016. I 2016 ble det utbetalt over 350 millioner kroner i økonomisk støtte til IA-bedrifter. Det er vanskelig å skulle si noe om størrelsen på beløpet og forventet effekt. Det som derimot er klart er at det årlig blir utbetalt betydelige summer som fortrenger alternativ anvendelse. Dersom den øko- nomiske støtten ikke gir redusert sykefravær, økt inkludering eller forhindrer utstøting fra arbeidslivet bør midlene brukes til andre tiltak. Det kan være tilfellet selv om jeg skulle finne en effekt. Det kan være at andre tiltak gir større reduksjon i sykefraværet til samme utgift. For å skulle si om støtten er samfunnsøkonomisk lønnsom må vi derfor sammenlikne samfunnsøkonomiske kostnader og gevinster.
Figur 4: Samlede utbetalinger av økonomisk støtte til IA-bedrifter
Figuren viser utbetaling av tilrettleggingstilskudd og honorar til bedriftshelsetjeneste i årene 2011 til 2016, målt i millioner.
3.3.3 Utvidet egenmelding
Blant virkemidlene som er forbeholdt ansatte i IA-virksomheter er utvidet rett til egenmelding. Ansatte i IA-bedrifter har mulighet til å benytte egenmelding i inntil 24 kalenderdager i løpet av 12 måneder. Egenmeldingen kan brukes i opptil 8 da- ger per fraværstilfelle. For ansatte i andre virksomheter er egenmelding ved sykdom begrenset til 12 kalenderdager i løpet av 12 måneder, med inntil 3 dager per fraværs- tilfelle. Hensikten med utvidede sykemeldingsdager er å redusere legemeldt sykefravær og styrke tillitsforholdet mellom arbeidstaker og arbeidsgiver. Egenmeldingen kan også brukes forebyggende i tilfeller hvor det er fare for sykmelding. I motsetning til legen kan arbeidstaker fortløpende vurdere sin arbeidsevne. Utvidet bruk av egenmelding kan dermed bidra til å redusere fraværsperioden ved at ansatte vender tilbake når de føler seg klare for arbeid. Tanken er at arbeidstakere med utvidet sykmelding i større grad har muligheten til å substituere seg vekk fra legemeldt sykefravær ved å ta fle- re egenmeldte sykefraværsdager.Hvorvidt dette er tilfellet avhenger av sammenhengen mellom fraværstypene. På den ene side kan det tenkes at for mindre alvorlig sykdom kan egenmeldt sykefravær benyttes til fordel for legemeldt. På den andre side er det naturlig å tenke at arbeidstaker først benytter seg av egenmeldt sykmelding, og ved uendret eller forverret tilstand oppsøker lege.
Det er gjort lite forskning på egenmeldt sykefravær sammenliknet med langtidssyke- fravær. Dette er mye på grunn av manglende data. I motsetning til sykepenger, utløser egenmeldt sykefravær ingen tjenester fra det offentlig, og blir derfor ikke registrert i sentrale registre. Kristiansand kommune innførte i 2002 en ordning som tillot sine ansatte å dokumentere sykefravær inntil 50 dager. Dette ble gjort som et interven- sjonsforsøk. Fleten m. fl.(2009) tar utgangspunkt i denne endringer for å undersøke
effekten av utvidet egenmelding. De finner at utvidet egenmelding resulterer i flere benyttede egenmeldingsdager, og en overgang fra legemeldt til egenmeldt fravær som forkortet sykefraværet med 0,8 dager.
Bergsvik m. fl. (2010) ser på egenmeldt sykefravær ved å ta i bruk personaldata fra et norsk konsern. De finner lite som tyder på substitusjon mellom fraværstypene, men finner heller ikke komplimentaritet i den forstand at egenmeldt fravær observeres i forkant av legemeldt sykefravær. De som har egenmeldt fravær returnerer til arbeid før perioden utløper, og svært få bruker opp kvoten på 24 dager. Dette tyder på at utvidet egenmelding gir ingen eller en negativ effekt på legemeldt sykefravær. Hesselius m. fl.
(2008) finner derimot, i en undersøkelse fra Gøteborg, at utvidet egenmelding øker sykefraværet med 0,88 dager. Forskning peker altså i ulike retninger når det gjelder effekten av utvidet egenmelding.
Hvis egenmeldt sykefravær erstatter legemeldt kan vi observere dette i data? Jeg vil i denne oppgaven se på utbetalinger av sykepenger, som blir betalt i fraværstilfeller som strekker seg ut over 16 dager. Dette betyr at selv om substitusjon finner sted vil det rolig ikke påvirke sykefravær over 16 dager. Tenker vi allikevel at substitusjon fra lengre legemeldt sykefravær til egenmeldt sykefravær finner sted, forventer jeg å finne en reduksjon i andelen med kortere sykefravær. Figur 5 illustrerer endringen i sykefraværsfordelingen fra år 2000 til 2004 etter IA-status. Gitt at fraværstypene er substitutter vil utvidet egenmelding i større grad tillater substitusjon fra legemeldt til egenmeldt sykefravær. Vi forventer derfor at reduksjonen i kortere sykefraværsperioder er større i IA-bedrifter enn andre. Figur 5 avdekker det motsatte. Vi observerer at reduksjonen i andelen ansatte som mottar sykepenger i en måned i bedrifter uten IA-avtale er større enn reduksjonen i IA-bedrifter. Det kan indikere at vi ikke finner substitusjon fra langvarige legemeldinger til egenmeldinger. Det er likevel vanskelig å trekke noen klare konklusjoner på bakgrunn av denne enkle undersøkelsen. Olsen og Fleten (2012) finner en klar overgang fra legemelding til egenmelding, som avkorter fraværslengden ved korte fravær, men ikke ved langtidsfravær over 16 dager.
Figur 5: Endring i varigheten på sykefraværet
Figuren viser endring i fordelingen av varigheten på sykefraværet fra år 2000 til 2004, etter IA-status.
3.3.4 Aktiv sykmelding
Aktiv sykmelding6 er en ordning hvor NAV dekker full sykmelding, mens arbeidstaker kan jobbe når han er i stand til det. Ordningen kan inngås for en periode på 4 uker med mulighet for forlengelse til 8 uker. I forbindelse med den første IA-avtalen ble det lagt sterk vekt på aktiv sykmelding som et virkemiddel for å redusere sykefraværet.
Som følge av avtalen økte derfor andelen med aktiv sykmelding kraftig i etterkant av inngåelsen i 2001 (Brage m. fl.,2011). Det ble bestemt at ansatte i virksomheter med IA-avtale skulle ha rett til aktiv sykmelding i inntil fire uker uten forhåndsgodkjenning fra trygdekontoret. Allerede i 2004 ble det imidlertid strammet inn på bruken av aktiv sykemelding. Det ble da lovfestet at gradert sykmelding alltid skulle vurderes før aktiv sykmelding, og at aktiv sykmelding bare skulle brukes når den sykmeldte ikke kunne utføre sine vanlige arbeidsoppgaver.
Formålet med aktiv sykmelding er at den ansatte skal holde kontakten med arbeidsplas- sen og komme raskere tilbake i arbeid. En undersøkelse viser imidlertid at personer med aktiv sykemelding kommer senere tilbake til arbeid enn personer med vanlig sykmelding (Rikstrygdeverket, 2009). En grunn til dette kan være utilsiktede incentivvirkninger av ordningen. Arbeidstaker har små incentiver til å bli friskmeldt ettersom ordningen til- later at han/hun kan være tilstede på arbeidsplassen når han/hun er i stand til det og få full lønnskompensasjon. Arbeidsgiver har heller ingen økonomiske incentiver til å tilrettelegge for den sykemeldte ettersom folketrygden betaler sykelønnen. Det kan også tenkes at ordningen førte til lengre sykmeldinger, som følge av at legen ikke be- høvde å ta hensyn til at lange sykmeldinger gjorde at pasienten mistet kontakten med arbeidsgiver. Aktiv sykmelding kan derfor ha ført til lengre varighet på sykefraværet.
6Aktiv sykmelding ble avviklet i 2011
3.4 Vil IA-avtalen ha en effekt?
Kan det tenkes at IA-avtalen fører til redusert sykefravær og økt inkludering? Hva er i så fall årsaken til det? I dette avsnittet vil jeg reflektere over hvorvidt avtalen kan tenkes å gi en effekt og hvorfor.
I Norge får de fleste arbeidstakere 100 prosent lønnskompensasjon fra første fraværs- dag7. Det gjør sykelønnsordningen i Norge til den (kanskje) mest generøse i verden.
OECD har pekt på at den generøse sykelønnsordninger er noe av grunnen til at Norge har høyt sykefravær sammenliknet med andre OECD-land (OECD, 2010). Seniorøko- nom Christopher Prinz i OECD har uttalt at: I Norge har ikke arbeidstakerne noe insentiv til ikke å være syk. Og det koster heller ikke arbeidsgiver noe»
Sykelønnsordningen er en form for forsikringsordning der arbeidstaker forsikrer seg mot bortfall av inntekt ved sykdom. Når vi blir forsikret mot at en hendelse skal medføre økonomiske tap, kan forsikringen svekke incentivene til å unngå hendelsen. Forsikrer vil ikke ha fullstendig informasjon om årsaken til forsikringsutbetalinger. Det er der- for vanlig å innføre egenandeler for å redusere risikoen for såkalt moralsk risiko (moral hazard). I slike tilfeller må forsikringstaker selv bære en andel av kostnaden, som incen- tiverer han eller hun til å unngå hendelsen. Dette er for eksempel brukt i helsesektoren, ved at man betaler en egenandel for helsetjenester. Et annet eksempel er arbeidsledig- hetstrygd, som er lavere enn tidligere arbeidsinntekt. Det gjør at personer har incentiver til å unngå arbeidsledighet, og forhindrer overforbruk av helsetjenester. I denne ana- logien kan sykelønnsordningen sees på som en forsikringsordning uten egenandel. Det betyr at den ansatte ikke har økonomiske incentiver til å forhindre sykefravær8. Utover arbeidsgiverperioden vil, i likhet med arbeidstaker, arbeidsgiver ikke bære kostnaden av sykefraværet9. Problemet kan noe forenklet sies at de to partene som har størst mulighet til å forhindre sykefravær betaler en liten eller ingen del av kostnaden av sykefraværet. Med samfunnsøkonomiske øyne gir dette grunn til bekymring. En slik ordning gir små incentiver for å unngå sykefravær. Grasdal (2016) peker på at:
«Empiriske studier fra Norge og andre land viser at både arbeidstakere og arbeids- givere lar seg påvirke av økonomiske incentiver i offentlige trygdeordninger. Generøse ytelser og lav medfinansiering gir begge parter svake incentiver til å unngå sykefravær».
7Dette gjelder alle inntekter opp til 6G
8Jeg ser her bort fra nyere forskning som viser at den ansatte indirekte kan bli straffet for sykefravær ved dårlige utsikter til lønns- og karrièremuligheter
9Dette er selvfølgelig noe forenklet da bedriften vil bli påført indirekte kostnader (for eksempel ved rekruttering av vikar), men poenget her er at arbeidsgiver ikke betaler noe av sykelønnen til den ansatte
Jeg ønsker ikke å trå inn i debatten om hvordan sykelønnsordningen bør utformes, men nevner problemene over for å se de i sammenheng med IA-avtalen. Kan det ten- kes at IA-avtalen har endret arbeidstakers og arbeidsgivers incentiver til å forhindre og redusere sykefravær? På den ene siden er virkemidlene gjennom IA-avtalen myke sammenliknet med foreslåtte tiltak som redusert dekningsgrad eller økt medfinansie- ring, som går direkte på problemene beskrevet over. På bakgrunn av dette kan det tenkes at vi finner beskjedne effekter eller fravær av effekter. På en annen side har vi sett at myke tiltak slik som endringen i sykemeldingsreglene i 2004 har ført til store fall i sykefraværet (Markussen, 2010). Tilretteleggingstilskudd og honorar til BHT kan i større grad tillate tilrettelegging for personer med redusert arbeidsevne. Både for å forebygge sykefravær og tilrettelegge ved sykdom slik at arbeidstaker kommer raskere tilbake i arbeid. Bedrifter som tidligere ikke har hatt økonomiske muligheter til å til- rettelegge på arbeidsplassen kan nå få dette dekket. Det kan tenkes at dette fører til færre fraværstilfeller og kortere varighet på sykefraværet.
I samarbeid med rådgivere hos arbeidssentrene setter bedriftsledere konkrete mål i sykefraværsarbeidet. Det kan tenkes at oppfølging og dialog med arbeidslivssenteret har bidratt til at bedriftsledere har kjent på et større ansvar og motivasjon for å redu- sere sykefraværet. Dersom bedriftsledere kjenner på ubehag ved å ikke kunne vise til resultater i sykefraværsarbeidet kan det føre til at ledere tar større grep for å redusere sykefraværet. Det kan også tenkes at rådgivning og dialog med arbeidslivssenteret har ført til bevisstgjøring og økt fokus på sykefravær. Dette kan påvirke arbeidsgivers så vel som arbeidstakers holdninger til sykefravær. Det er gjort lite forskning på sammenhen- gen mellom holdninger og sykefravær. Dale-Olsen m. fl. (2011) ser på hvordan kolleger påvirker hverandres sykefravær. De finner at sykefravær «smitter» over på kolleger, uten at det kan forklares av smittsomme sykdommer. Det kan tolkes som at holdninger og normer påvirker sykefraværet. Kanskje har IA-avtalen ført til endrede holdninger til sykefravær, som har smittet over på kolleger. IA-avtalen kan dermed sies å ha direkte og indirekte effekter på sykfraværet.
4 Data
I analysen bruker jeg et datasett som inneholder personer med lønnsinntekter som over- går 2G i perioden 1998 til 2011. 2G tilsvarer lønnsinntekter i intervallet 90 470 - 133 624 avhengig av hvilket år vi ser på. Personer som tjener under 2G er tatt ut av datasettet for å redusere «støy» i analysen. Disse personene har vært i arbeid i en svært begrenset periode, og er mindre informative når jeg ønsker å se hvilke effekter IA-virkemidler har på sykefraværet. Fra registerdata har jeg for disse personene informasjon om kjønn, innvandrings- og landbakgrunn, lønn, alder og utdanning. Innvandringsbakgrunnen er inndelt i fem kategorier som er presentert i kapittel 6.3. Landebakgrunnen har jeg inn- delt i vestlige land, øst europeiske land, og resten av verden. I tillegg har jeg data for mottakere av sykepenger, arbeidsavklaringspenger10 og uføretrygd.
Arbeidstakere kan ha flere arbeidsgivere i løpet av et år. Jeg har derfor definert «ho- vedarbeidsgiver» som den arbeidsgiveren arbeidstaker mottar den største lønnsutbe- talingen fra årlig. Om «hovedarbeidsgiver» har jeg informasjon om organisasjonstype, IA-status, sektor- og næringstilknytning, samt kommunen bedriften er lokalisert i. De ulike næringene er presentert i kapittel 4.3.3. Datasettet er et ubalansert paneldatasett, som betyr at antall tidsperioder ikke er det samme for hvert individ, nærmere bestemt at vi ikke har 14 observasjoner for alle individer. Dette skyldes enten manglende data, at personen ikke har vært i jobb eller har tjent under 2G.
4.1 IA-status
En variabel som krever ytterligere forklaring er bedriftenes IA-status. Data for be- drifters IA-status strekker seg over perioden 2003 til 2007. IA-avtalen ble imidlertid inngått i 2001. Det innebærer at flere av bedriftene som i 2003 har IA-status, har blitt medlemmer tidligere. Jeg kan dessverre ikke skille disse. I oppgaven vil jeg anta at bedrifter får tilgang til forbeholdte regler i IA-avtalen fra år 2002, ettersom avtalen inngås i oktober 2001. Det innebærer at jeg lar en dummy variabelen for IA-avtalen ta verdien 1 fra år 2002. Ettersom sentrene ble opprettet på ulike tidspunkt i løpet av 2002, vil jeg anta at bedrifter får tilgang til faglig og økonomisk støtte gjennom arbeidslivssentre fra år 2003. Det innebærer at jeg lar en dummy variabelen for ALS ta verdien 1 fra år 2002.
10Arbeidsavklaringspenger skal sikre deg inntekt i perioder du på grunn av sykdom eller skade har behov for bistand fra NAV for å komme i arbeid. Ordningen ble innført 1. mars 2010 og erstattet medisinsk rehabilitering, attføring og tidsbegrenset uførestønad. (SSB, 2014)
Ettersom jeg kun har data for IA-status frem til 2007, vil jeg i årene etter ikke kunne identifisere de som har blitt IA-bedrifter. Dette innebærer at jeg i kontrollgruppen vil ha virksomheter som senere er IA-bedrifter. Jeg vil komme tilbake til dette i kapittel 6.2. En tredje bemerkning er at jeg ikke har data for de bedriftene som melder seg ut av IA-avtalen. For analysen senere innebærer dette at enkelte, trolig ikke mange bedrifter, i treatment-gruppen vil «stoppe» å motta treatment. Dette har imidlertid ikke store konsekvenser for analysen, men vil kunne (isolert) føre til en underestimering av effekten.
4.2 Sykefravær
Datasettet jeg bruker i analysen inneholder statistikk over mottakere av sykepenger i årene 1998 til 2011. Sykepenger blir utbetalt av NAV som kompensasjon for bortfall av arbeidsinntekt i en sykdomsperiode11. Sykepengestatistikken omfatter fravær over 16 dager. Egenmeldt og legemeldt sykefravær under 16 dager dekkes av arbeidsgiver, og fanges derfor ikke opp av statistikken. I det følgene betegner jeg sykefravær som andelen av et år arbeidstaker har mottatt sykepenger, med mindre annet er presisert.
Figur 6: Utvikling i insidens og varighet i perioden 1998 til 2011
1.52.53.5 Varighet
.15.2.25Insidens
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Insidens Varighet
Figuren viser andelen som mottar sykepenger, og lengden på sykepengeperioden gitt at personen mottar sykepenger.
Dersom vi observerer en høy fraværsrate kan det skyldes at mange arbeidstakere mot- tar sykepenger for en kortere periode, eller det kanskjule seg få personer som mottar sykepenger for lengre perioder. For å undersøke dette nærmere vil jeg dekomponerer sykefraværet i to ulike størrelser; sannsynligheten for at arbeidstaker mottar sykepen- ger, og varigheten på sykepengeperioden gitt at arbeidstaker mottar sykepenger. Figur 6 viser utviklingen i disse to størrelsene i perioden 1998 til 2011. Vi ser at de to målene
11Dette gjelder kun bortfall av arbeidsinntekt inntil 6G
har hatt liknende utvikling over tid. Begge størrelsene øker i perioden 1998 til 2003.
Andelen som mottok sykepenger økte fra 17,4 prosent i 1998 til 21,9 prosent i 2003.
Dette tilsvarer en økning på 26 prosent. Varigheten på sykefraværet økte fra 3,4 til 3,7 måneder, eller fra 103 til 112 dager. Det tilsvarer en økning på 8,6 prosent. IA-avtalen kom, som nevnt, som en reaksjon på denne økningen i sykefraværet.
I perioden 2004-2005 ser vi midlertidig en reduksjon i sykefraværet. Andelen som mot- tok sykepenger falt med 9,4 prosent, og varigheten på sykefraværet gikk ned med 5,9 prosent. Studier har vist at nedgangen skyldes endringer i reglene for sykmeldinger innført 1. juli 2004 (Brage, S. og Kann, IC., 2006). I forbindelse med endringene i sykemeldingsreglene ble legene nødt til å vurdere pasientenes restarbeidsevne ved å evaluere om gradert sykemelding kunne benyttes fremfor full sykemelding. Ved gradert sykemelding, som betyr at pasienten kun blir delvis sykmeldt, dekker folketrygden den prosentandelen arbeidstaker er sykmeldt for. Dersom full sykemelding var nødvendig ble legene pålagt å dokumentere etter 8 uker at inaktivitet fortsatt var medisinsk nød- vendig. I forbindelse med det nye regleverket ble det også strammet inn på bruken av aktiv sykmelding (Ot.prp nr 48, 2004). I etterkant av endringene i sykemeldingsreglene ble det gjort flere analyser som viste at leger sykmeldte færre pasienter, friskmeldte pa- sienter tidligere og økte bruken av gradert sykemelding (Brage, S. og Kann, IC.,2006).
Etter reduksjonen i 2004 og 2005 ser vi at sykefraværet, målt ved både insidens og va- righet, har hatt en svak positiv trend med en ny topp under finanskrisen. Utviklingen etter finanskrisen står i motsetning til tidligere erfaringer med sammenhengen mellom sykefravær og konjunkturer. Figur 6 viser at sykefraværet er høyt i lavkonjunkturen etter finanskrisen. Vi har tidligere sett at det gjerne observeres en positive sammen- hengen mellom sykefravær og konjunkturer. Det er ikke lett å gi svar på hvorfor vi observerer en annen sammenhengen etter finanskrisen. Nossen (2010) peker på at en forklaring kan være at konjunkturnedgangen og nedbemanninger gjør det vanskelige- re for arbeidstakere som fra før har helseproblemer å fungere i arbeid. Det kan også være at arbeidsgiver ved nedbemanning bevisst unnlater å si opp langtidssykemeldte, ettersom disse ikke medfører kostnader for bedriften.
Hvordan ser sykefraværet ut for kvinner og menn? Figur 7a avdekker at varigheten på sykefraværet er ganske likt for kvinner og menn, men at andelen kvinner som mottar sykepenger er betraktelig høyere. Det er et gjennomgående funn at kvinner har høyere sykefravær enn menn (Mastekaasa og Dale-Olsen, 1998; Smeby, Brusgaard og Claus- sen, 2009). I de siste tiårene har kvinners sykefravær vært mellom 50 og 60 prosent høyere enn sykefraværet for menn (Berger 2010). Til tross for mye forskning på kjønns- forskjellee, er det ikke klart hva som forårsaker dette. I forskningslitteraturen er en
Figur 7: Utvikling i sykefravær for menn og kvinner
1.52.53.5 Varighet
.15.2.25Insidens
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
menn (insidens) kvinner (insidens) menn (varighet) kvinner (varighet)
(a)
.1.15.2.25.3.35Insidens
1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
aar
menn kvinner
(b)
Figuren 7a viser insidens og varighet for sykefraværet etter kjønn. Figur 7b viser hvordan kjønnsforskjeller i sykefraværet varierer med alderen. Figuren viser kvinner og menn født i år 1978,
for å illustrere hvordan kjønnsforskjeller i sykefravær varierer i alderen 20-34.
rekke hypoteser blitt testet. En forklaring er at kvinner og menn jobber i ulike bransjer og har ulike stillinger. En studie av Mastekaasa og Dale-Olsen (2000) viser imidler- tid at ulik yrkesmessig fordeling ikke forklarer kjønnsforskjellene. En annen forklaring er hypotesen om «dobbel byrde». Kvinner har hovedansvaret for barn og husstell i tillegg til arbeid. Dette fører til at kvinner samlet har høyere arbeidsbelastning og høy- ere sykefravær enn menn. Denne hypotesen har imidlertid heller ikke fått mye støtte.
Andre forklaringer som blir trukket frem er at kjønnsforskjeller dels kan forklares med helseforskjeller (Bjørnstad, 2006), og at kvinner lettere oppsøker helsevesenet (NOU 2000:27). Hauge m. fl. (2015) ser på om holdninger og preferanser kan forklare kjønns- forskjeller. De finner imidlertid ikke støtte for hypotesen om at holdninger kan forklare kjønnsforskjellen i sykefravær.
Ikke bare observerer vi kjønnsforskjeller i sykefraværet, men vi ser også at kjønns- forskjellene varierer med aldren. Særlig i alderen 20-35 er kjønnsforskjellen stor, som følge av at kvinner har svangerskapsrelatert sykefravær. Dette er illustrert i figur 7b, viser sykefraværet for kvinner og menn født i 1978. Vi ser tydelig at sykefraværsgapet varierer med alderen.
4.3 IA virksomheter
Hvilke bedrifter melder seg inn i IA-avtalen? Er de forskjellig fra bedrifter uten IA- avtale? I dette kapittelet ser jeg nærmere på kjennetegn ved IA-bedrifter og hvordan disse påvirker sykefraværet. Dette vil være viktig å belyse for den økonometriske ana-
Tabell 1: Bedriftskjennetegn etter IA-status i år 2000
Ikke IA virksomheter
Obs Mean Min Max
Kjønn 115 568 1.40 1 2
Alder 115 568 40.19 14 86
Utdanning 115 568 2.57 0 12
Sykefravær 115 568 0.70 0 12
Antall ansatte 115 568 7.60 1 5609
Privat 115 568 0.96 0 1
Inntekt 115 568 254 800 98 182 5 119 945 virksomheter
Obs Mean Min Max
Kjønn 27 248 1.59 1 2
Alder 27 248 42.47 16 85
Utdanning 27 248 3.44 0 12
Sykefravær 27 248 0.76 0 12
Antall ansatte 27 248 32.00 0 5823
Privat 27 248 0.50 0 1
Inntekt 27 248 248 728 98 183 2 998 250
lysen senere. I regresjonsanalysen ønsker jeg å kontrollere for forskjeller mellom IA- bedrifter og andre som påvirker sykefraværet. Det vil være nødvendig for å kunne gi estimatene kausale tolkninger. Dette forklarer jeg nærmer i kapittel 5.6.
Tabell 1 viser utvalgte bedriftskjennetegn fra år 2000 etter IA-status. Variabelen kjønn tar verdien 1 for mann og 2 for kvinne. Tabellen forteller oss dermed at IA-virksomheter i gjennomsnitt har en større andel kvinnelige ansatte og høyere sykefravær. Ansatte i IA-virksomheter hadde i gjennomsnitt 0,76 måneder sykefravær i 2000. Det tilsvarer 23,1 dager. Dette er høyere enn ansatte i bedrifter uten IA-avtale, som i gjennomsnitt hadde 21,3 dager sykefravær. Dette er ikke overraskende da bedrifter selv kan velge å inngå IA-avtale. Vi forventer derfor at bedrifter med høyt fravær inngår samarbeids- avtale for å redusere sykefraværet.
IA-bedrifter skiller seg fra andre bedrifter på flere områder enn kjønn og sykefravær.
Tabell 1 viser at IA-virksomheter i gjennomsnitt har flere ansatte, eldre ansatte og høyere utdannede ansatte. Hvilke konsekvenser har disse forskjellene for sykefraværet?
Barmby og Stephan (2000) ser på bedriftstørrelsens betydning for sykefraværet. De fin- ner en positiv sammenheng mellom antall ansatte og sykefraværet. Forfatterne viser at det er optimalt for store bedrifter å ha høyere sykefravær i likevekt. Dette forklares ved at potensielle produksjonstap som følge av sykefravær er lavere for større bedrifter. Når det gjelder utdanning har flere studier vist en sterk negativ sammenheng mellom ut- danning og langtidssykefravær (Vahtera m.fl., 1990; Kristensen m.fl. 2010; Mastekaasa og Olsen, 1998).
4.3.1 Inntekt
Empirisk ser man som regel en negativ korrelasjon mellom inntekt og fravær (Allen, 1981; Smeby m. fl., 2009). En modell som kan forklarer denne sammenhengen er pre- sentert av Barmby m. fl. (1994), og er basert på teorien om effektivitetslønn. Ettersom helsetilstanden til ansatte er privat informasjon, vil arbeidstakere kunne finne det fris- tende å utgi seg for å være syke. Arbeidstaker vil slik motta sykepenger og samtidig slippe nyttereduserende arbeid. I modellen har arbeidsgiver til en viss grad mulighet til å overvåke og straffe arbeidstakere som har fravær uten helsemessige årsaker. Modellen predikerer at arbeidstakere vil ha lavere fravær dersom det betales en lønn over mar- kedslønnen, en såkalt effektivitetslønn. Dette begrunnes ved at arbeidstaker nå opplever et større tap av å miste jobben, fordi arbeidstaker kan forvente lavere lønninger i andre jobber. Modellen predikerer dermed at høyere lønninger er assosiert med lavere fravær.
En annen modell som blir brukt for å analysere sammenhengen mellom inntekt og sykefravær er den neoklassiske arbeidstilbudsmodellen (Allen, 1981; Barmby, Sessions og Treble, 1994). Arbeidstilbudsmodellen tar utgangspunkt i et representativt indi- vid som maksimerer sin nytte ved å velge en optimal tilpasning av konsum og fritid.
Modellen predikerer at økt lønn har en tvetydig effekt på sykefraværet. Økt inntekt gjør individet rikere, noe som fører til økt etterspørsel etter både konsum og fritid12. Vi sier at inntektseffekten er positivt. Samtidig vil økt inntekt medføre at fritid blir relativt sett dyrere, noe som isolert fører til redusert fravær. I Norge mottar arbeids- takere full lønnkompensasjon fra første dag. På denne måten vil substitusjonseffekten
«forsvinne», og effekten av økt inntekt blir utelukkende positiv. Dersom denne mo- dellen beskriver situasjonen godt forventer vi en positiv sammenheng mellom inntekt og sykefravær. For høye inntektsnivåer vil derimot subsitusjonseffekten «slå inn» som følge av at sykelønnsordningen kun dekker bortfall av inntekt opptil 6G. Masterkaasa og Dale-Olsen (1998) finner at sammenhengen mellom inntekt og sykefravær avhenger av inntektsnivået. De finner en positiv effekt for lave inntektsnivåer og en negativ effekt for høyere inntektsnivåer.
4.3.2 Alder
Alder er kanskje spesielt interessant ettersom et av delmålene i IA avtalen er å øke den reelle pensjonsalderen. I likhet med de andre bedriftskjennetegnene vi har sett på vil også alder påvirke sykefraværet. En undersøkelse av Paringer (1983) viser en
12Vi antar at både fritid og konsum er normale goder
Figur 8: Aldersfordeling etter IA-status
051015
10 20 30 40 50 60 70 80 90 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Ikke IA-virksomheter IA virksomheter
Prosent
alder
Figuren viser aldersfordelingen i IA-virksomheter og ikke IA-virksomheter i år 2000
positiv sammenheng mellom alder og antall fraværsdager. Fra nyere tid viser en un- dersøkelse av Dionne og Dosti (2007) en tydelig positiv sammenheng mellom alder og sykefravær. Nielsen m. fl.(2006) peker derimot på at korttidsfravær faller med alderen.
Når det gjelder langtidssykefraværet, som jeg ser på, er imidlertid litteraturen som viser at langtidssykefraværet og alderen er positivt korrelert tungtveiende. Fra tabell 8 obseverer vi at gjennomsnittsalderen for ansatte i IA-bedrifter er høyere. Det sier imidlertid ikke noe om aldersfordelingen. Jeg inkluderer derfor figur 8 for å se nærmere på fordelingen i IA-bedrifter og andre. Figuren avdekker at bedrifter uten IA-avtale har en langt mer venstreskjev fordeling. IA-bedrifter har for eksempel bare halvparten så mange ansatte i aldersgruppen 20-25. I IA-virksomheter er 42 prosent av arbeids- takerne i IA-virksomheter i alderen 40-55. I bedrifter uten IA-avtale finner vi derimot den største andelen av de ansatte i aldersgruppen 25-40. Det kan tenkes at disse for- skjellene blir enda større dersom IA-bedrifter i større grad lykkes med å øke den reelle avgangsalderen.
4.3.3 Næring
Foruten bedriftskjennetegnene jeg har presentert i tabell 1 skiller IA-bedrifter seg fra andre bedrifter når det gjelder næringssammensetning. Figur 9 viser at helse-og so- sialtjenester, offentlig forvaltning og undervisning utgjør 60 prosent av næringene i IA-virksomheter, mens de samme næringene utgjør kun 20 prosent blant bedrifter uten IA-avtale. I bedrifter uten IA-avtale utgjør varehandel, eiendomsdrift og trans-
Figur 9: Næringsfordeling etter IA-status
Figuren viser næringsfordelingen i IA-virksomheter og andre virksomheter i år 2000
port nærmere 50 prosent av næringene, mens de samme gruppene utgjør kun 16 prosent av næringene blant IA-virksomheter. Det er med andre ord store forskjeller i nærings- sammensetningen.
Å se nærmere på næringssammensetningen er viktig av særlig to årsaker. For det førs- te er gjerne arbeidsforholdene forskjellige mellom næringene. Dette innebærer at ar- beidstakere blir ulikt eksponert for fysiske og psykiske belastninger i forbindelse med arbeid. For eksempel innebærer helse- og sosialtjenester, som utgjør en stor andel av IA-bedrifter, i større grad fysiske belastninger sammenliknet med andre næringer. På bakgrunn av dette vil vi forvente at sykefraværet er forskjellig mellom næringer. For det andre er gjerne verdiskapningen i næringer ulik over tid. Dette innebærer at utvik- lingen i sysselsetting og arbeidsledighet vil være ulik mellom næringer. Figur 10 viser at utviklingen i sysselsetting innenfor næringene varehandel og helse- og sosialtjenes- ter er ulik. Dette er henholdsvis den største næringen blant ikke IA-virksomheter og IA-virksomheter. Vi har tidligere sett at arbeidsledigheten er en faktor som påvirker sykefraværet. Askildsen, Bratberg og Nilsen (2005) finner en tydelig negativ effekt av arbeidsledighet på sannsynligheten for å motta sykepenger. Den negative samvariasjo- nen mellom arbeidsledighet og sykefravær forklares gjerne av sammensetnings-, stress- og disiplineringseffekter. Tidligere har vi sett at disiplineringshypotesen og stresshypo- tesen har fått større empirisk støtte. Det samme finner Askildsen, Bratberg og Nilsen (2005). Når de begrenser utvalget til de som deltar i arbeidsstyrken over hele observa- sjonsperioden finner de en enda tydeligere effekt på sykefraværet. Dette tolkes som at samvariasjonen mellom konjunkturer og sykefravær ikke er drevet av sammensetnings-
effekter.
Figur 10: Utvikling i sysselsetting i to ulike næringer
350400450500
1996 1998 2000 2002 2004 2006
Varehandel Helse- og sosialtjenester
Figuren viser utviklingen i sysselsatte innenfor varehandel og helse- og sosialtjenester i perioden 1995 til 2006, målt i antall. Kilde: SSB
4.3.4 Sektor
Hvilken sammenheng er det mellom sektortilhørighet og sykefravær? Tabell 1 viser at IA-bedrifter har høyere sykefravær og består i større grad av offentlige virksomheter.
Det er ikke bare i Norge at vi observerer at sykefraværet er høyere i offentlig sektor.
I Storbritannia er forskjellen, ifølge arbeidskraftundersøkelser, hele 60 prosent (Knott og Hayday, 2010). Det er ikke helt uproblematisk å skille mellom privat og offentlig sektor. Jeg har gjort en inndeling som viser at ansatte i offentlig sektor i gjennomsnitt mottar sykepenger i 25,2 dager i året, mens ansatte i privat sektor i gjennomsnitt mottar sykepenger i 20,7 dager. I følge denne inndelingen er forskjellen i Norge på 22 prosent.
Det finnes flere teorier for den observerte sektorforskjellen. En forklaring er at sam- mensetningen av arbeidskraften i sektorene er ulike. Dette gjelder spesielt forskjeller i ansattes kjønns- og aldersammensetning. Forskning tyder på at en stor andel av sektor- forskjellen kan forklares av dette. Svartengren m fl. (2013) finner at kontroll for alder og kjønn reduserer forskjellen i sykefravær mellom kommunal og privat sektor fra 75 prosent til 18 prosent. En annen hypotese er at forskjeller i yrkessammensetning og arbeidsforhold forklarer sektorforskjellene. En undersøkelse av Uppal og LaRochelle- Cote (2013) finner midlertidig at kontroll for yrke ikke har noen betydning. Det samme finner Mastekaasa (2016) i en undersøkelse av forskjeller mellom statlig, kommunal og privat sektor.
En tredje forklaring på sektorforskjellene i sykefravær er forskjeller i ansettelsesbe-
2016). Dette kan føre til at disiplineringseffekter, hvor arbeidstaker er redd for å miste jobben i nedgangskonjunkturer, er svakere i offentlig sektor. Det kan også tenkes at an- settelsesbetingelser påvirker muligheten til å indirekte straffe høyt sykefravær. Det kan tenkes at sykefravær blir straffet i form av redusert sannsynlighet for å bli forfremmet eller få lønnsforhøyelse. Markussen (2012) finner at økt sykefravær reduserer fremtidig inntekt og sannsynligheten for å være i arbeid. Effektene på inntekt er dels påvirket av redusert sannsynlighet for å være fulltidsansatt, men også for de som fortsetter i arbeid er det en negativ inntektseffekt. Det indikerer at også lønn blir påvirket. Masterkaasa (2016) peker på at sterkere fagforeninger og mer standardiserte lønnsfastsettelser i of- fentlig sektor i større grad beskytter ansatte. Det kan bidra til at straffen for høyt sykefravær er lavere i offentlig sektor. Ansettelsesbetingelsene kan også tenkes å påvir- ke seleksjonen inn i offentlig sektor. Dersom offentlig sektor gir større stillingstrygghet kan offentlig sektor i større grad tiltrekker seg uproduktiv eller umotivert arbeidskraft (Böhm og Riedel, 2012), eller personer med helseproblemer.
I dette avsnittet har vi sett at IA-bedrifter skiller seg fra bedrifter uten IA-avtale på flere områder. Videre har vi sett på hvordan disse faktorene påvirker sykefraværet.
Dersom vi ikke tar hensyn til at IA-bedrifter er forskjellig fra andre bedrifter vil det kunne føre til spuriøse sammenhenger i den økonometriske analysen. I kapittel 5.6 går jeg nærmere inn på hvorfor det er viktig å ta hensyn til variablene som er diskutert over.
Det at bedriftene er forskjellige tyder på at vi har såkalt «selection into treatment».
Det er typisk bedrifter med høyt sykefravær og flere eldre som melder seg inn i IA- avtalen. Det betyr at treatment ikke er randomisert, som ofte blir sett på som den
«gyldne standarden» for å identifisere kausale årsakssammenhenger. Seleksjon inn i treatmentgruppen vil midlertidig ikke være noe problem så lenge seleksjonen skjer på en tidsinvariant variabel. Jeg vil komme tilbake til dette i kapittel 5.2.
4.4 Flere treatment grupper
Tidligere så vi på sykefraværsutviklingen for alle arbeidstakere under ett. Jeg ønsker nå å se nærmere på utviklingen i sykefravær for IA-bedrifter og bedrifter uten IA- avtale. Som tidligere nevnt har jeg data om hvilke bedrifter som ble IA-medlemmer i perioden 2003-2007. Jeg har derfor fem ulike treatment-grupper; De som blir medlem i 2003, 2004, 2005, 2006 og 2007. Utviklingen i sykefraværet for disse fem gruppene er vist i figur 11, hvor fraværsutviklingen er sammenliknet med utviklingen i kon- trollgruppen. Kontrollgruppen består av ansatte som arbeider i bedrifter som «aldri»
blir IA-medlemmer. Ettersom vi kun har informasjon om hvilke bedrifter som blir IA-
medlemmer frem til år 2007, vil bedrifter som senere melder seg inn være en del av kontrollgruppen. Basert på at IA-bedrifter har høyere sykefravær, vil sykefraværet i en «re» kontrollgruppe trolig være lavere. Fraværsforskjellene i figur 11 hadde dermed vært enda større dersom vi kunne identifisert senere IA-bedrifter. I dag er 55 prosent av landets arbeidstakere ansatt i en IA-bedrift. Sammenliknet med 51 prosent fra 2003 tyder det på at en mindre gruppe IA-ansatte er i kontrollgruppen. Sykefraværet er her målt ved sykefraværsraten, som er andelen av et år arbeidstaker mottar sykepenger.
Figur 11 bekrefter det vi har sett tidligere. Alle treatment-gruppene har gjennom- gående høyere sykefravær enn kontrollgruppen. Utviklingen i sykefraværsraten følger utviklingen i de andre målene jeg har sett på tidligere. Fraværsraten øker frem til 2003, før vi har en reduksjon i årene 2004 og 2005. Siden ser vi en svak økning, før finanskrisen i 2008 økte fraværsraten. Utviklingen i sykefraværet for IA-bedrifter med medlemstatus fra 2003 og 2004, graf (a) og (b), skiller seg noe fra trendene i sykefra- været for ansatte i IA-bedrifter som ble medlem i 2005, 2006 eller 2007, illustrert ved grafene (c)-(e). For de sistnevnte ser vi også en tendens til en økning i gapet mellom kontroll- og treatment-gruppen i forkant av innmeldelse. På bakgrunn av dette deler jeg inn itidlige IA-bedrifter ogsene IA-bedrifter. I kapittel 5.3 redegjør jeg ytterligere for denne inndelingen. I analysen vil jeg dermed estimere effekten av IA-avtalen og NAV Arbeidslivssenter på to ulike datasett, et for tidlige IA-bedrifter og et for sene IA-bedrifter.