De nye kommuners rammevilkår for beskæftigelsesindsatsen - PISA ...

Det kan fx være et størrelseskriterium (kommunernes indbyggertal) eller et geografisk
kriterium (hvor tæt kommunerne er placeret på hinanden).
Metoden er hensigtsmæssig, fordi prædiktionerne udtrykker den sammenvejede betydning
af de forskellige strukturelle vilkår/rammevilkår baseret på en statistisk model for
et centralt succeskriterium. Efter gennemførelsen af de statistiske analyser på forskellige
ydelsesområder undersøges efterfølgende, i hvilket omfang kommunernes ’rangorden’
mht. prædiktionerne er den samme. Hvis der er meget stor overensstemmelse, kan
det være hensigtsmæssigt at operere med en enkelt model for kommuneklynger. Hvis
der er betydelige forskelle, og hvis det ikke er de samme kommuner, der er placeret højt
på ét kriterium og lavt på et andet, kan der eventuelt opereres med flere modeller – en
for hvert analyseret ydelsesområde.
Analyseåret er 2004. Datagrundlaget er primært registerdata fra Danmarks Statistik.
De variabler for rammevilkår, der inddrages i analysen, kan opdeles i variabler, der
vedrører den enkelte person, og variabler for arbejdsmarkedsforhold i kommunen. Variabler
på individniveau måles i året før analyseåret, dvs. i 2003 (hvis de blev målt i
2004 kunne nogle af dem være påvirket af arbejdsmarkedsforløbet og ydelsesmodtagelsen
i analyseåret 2004, hvilket ville invalidere den statistiske analyse). Variabler på
individniveau omfatter:
1. køn
2. alder
3. familietype (forskellige kategorier baseret på civilstand og børn)
4. uddannelsesniveau
5. etnicitet: indvandrer/efterkommer, oprindelsesland, opholdstid i Danmark
6. erhvervserfaring
7. status mht. arbejdsløshedsforsikring
8. boligtype
9. status mht. om man inden for de seneste tre år er flyttet til kommunen, og om
man på det tidspunkt modtog offentlig forsørgelsesydelse
12