Søgeresultat

ANSXFREM

Navn, ANSXFREM , Beskrivende navn, Ansættelsesændring frem til året efter , Gyldighed, Gyldig fra: 01-01-1980, Gyldig til: Gælder stadig, Databrud, Inden for variabel: Ja, På tværs af variable: Nej, Kvalitetssikring foretaget af, Danmarks Statistik: Ja, Eksterne bedømmere udpeget af KOR: Ja, Generel beskrivelse, Variablen angiver ændringen i status for henholdsvis hoved- eller bibeskæftigede, arbejdsgivere, medhjælpende ægtefæller og selvstændige med hensyn til placering pr. november året efter., Detaljeret beskrivelse, Variablen informerer om en eventuel ansættelsesændring fra det forrige år til det aktuelle år for den enkelte ansatte. Variablen ser således fremad i tid til november året efter. Der kan eksempelvis være tale om en ændring til arbejdsløshed fra ansættelse eller til et helt andet arbejdssted i det samme firma. Uændrede ansættelser registreres ligeledes. For alle muligheder henvises til værdisættet., Variablen er relevant for alle ansatte, selvstændige, medhjælpende ægtefæller og arbejdsgivere. For de sidstnævnte tre grupper undersøges det, om status har ændret sig, eller om denne er uændret fremad i tid til det aktuelle år. De enkelte populationer (hovedbeskæftigede og bibeskæftigede lønmodtagere, selvstændige etc.) kan specificeres ved hjælp af vairablen TYPE. Se denne for mere information. , Når koden er BLANK angiver det, at der er tale om ansatte/arbejdsgivere med et uoplyst arbejdssted i det pågældende år samt generelt for året 1980. Et uoplyst arbejdssted angiver for ansatte, at der er tale om et fiktivt arbejdssted. Et fiktivt arbejdssted angiver, at de ansatte arbejder i nærheden af deres hjemadresse, men ikke i hjemmet, at man arbejder ud fra sin egen adresse, eller at man arbejder i hjemmet. Ansættelsen kan i sådanne tilfælde ikke henføres til et registreret arbejdssted og henføres derfor til såkaldte fiktive arbejdssteder. For arbejdsgivere med mere end et arbejdssted er der ikke angivet nogen af arbejdsstederne, og dermed er det uoplyst. , Variablen opdateres for det foregående år ved offentliggørelse af et nyt IDA-år. Det betyder, atved offentliggørelsen af eksempelvis IDA2006 dannes ANSXFREM for 2005, og ved offentliggørelse af IDA2007 dannes ANSXFREM for 2006 osv. Dette skyldes, at variablen indeholder oplysninger set fremad i tid og derfor kun kan dannes, når et nyt år foreligger., I værdisættet betyder * for værdi A1 og A2: Det firma (arbejdsgivernr.), som det bevarede arbejdssted tilhører i år 2 (året efter)., Kategorierne A1-A3 (samt U) er kun defineret for bevarede arbejdssteder (B1, B2). (Se evt. IDFREM (identitet for arbejdssted fremad i tid) for yderligere information om dette.) Koden A9 = død, angiver, at der er tale om en person, der er død året efter, og der er derfor ingen ansættelse., Fra 1994 er kode A7 mulig., Kommentar til graf og tabel., Anvendelsen af fiktive arbejdssteder blev indført i 1991, hvilket forklarer stigningen i kode A2 (A2= Til uoplyst arbejdssted i samme firma) for året 1990. Stigningen forekommer året før indførelsen, da variablen angiver, hvor man er ansat året efter., I 2006 mere end tredobles antallet af ansættelser til anden beskæftigelse fra nedlagt arbejdssted (kode A4). Dette er forårsaget af kommunalreformen pr. 1. januar i 2006. Denne medførte, at de eksisterende 271 kommuner blev slået sammen til 98 nye storkommuner. Som konsekvens har mange adressekoder skiftet kommune og/eller vejnummer. , I IDA betyder ovenstående, at arbejdsstederne i de berørte kommuner har fået ny ejer i form af nyt arbejdsgivernummer og ny adresse i form af ny adressekode. I forhold til det eksisterende regelsæt vedrørende samme arbejdssted i IDA betyder det, at ingen af de tre regler (se LBNR - arbejdsstedets løbenummer) er overholdt, og derfor nedlægges de pågældende arbejdssteder. Arbejdsstederne genopstår efterfølgende, for de flestes vedkommende, men med et nyt løbenummer, dvs. de oprettes som et nyt arbejdssted. , Hvor mange arbejdssteder der præcist berøres af dette kan ses i dokumentationen af variablene IDFREM og IDTILB , der henholdsvis angiver identiteten af arbejdssteder frem i tid (nedlagte) og tilbage i tid (oprettede)., Antallet af nedlagte arbejdssteder i IDA2006 er således højere end de øvrige år i tidsserien, hvilket bevirker, at antallet af ansættelser til anden beskæftigelse fra nedlagte arbejdssteder ligeledes er højt i forhold til tidligere år (kode A4). Over halvdelen af disse ansættelsesændringer forekommer i kommunalt regi og er derfor forårsaget af kommunalreformen. Der kan dog imellem disse nedlæggelser forekomme reelle nedlæggelser af arbejdssteder som ikke er forårsaget af kommunalreformen - disse kan blot ikke udskilles fra de øvrige., Udviklingen i ansættelsesændringerne i 2007 skyldes at datagrundlaget for lønmodtagerbeskæftigelsen ændres til eIndkomst fra og med IDA2008. For yderligere information om eIndkomst se emnegruppen Beskæftigelse og herunder statistikområdebeskrivelsen "Befolkningens tilknytning til arbejdsmarkedet (RAS)"., Bilag, Tabel, Graf, Populationer:, Ansættelser i IDA, I ansættelsespopulationen er indeholdt alle ansættelser der forekommer i løbet af et år. Ansættelserne kan forekomme som en af følgende hovedtyper; beskæftiget som lønmodtager, arbejdsgiver, selvstændig eller medarbejdende ægtefælle. Lønmodtageransættelsen kan underopdeles som hovedbeskæftiget, bibeskæftiget, en øvrig novemberansættelse, en ej-november ansættelse eller en vigtigste ej-november ansættelse. Ansættelserne hovedbeskæftiget lønmodtager, arbejdsgiver, selvstændig eller medarbejdende ægtefælle defineres alle i den Registerbaserede Arbejdsstyrkestatistik som værende den vigtigste tilknytning til arbejdsmarkedet pr. ultimo november. Bibeskæftigede lønmodtagere defineres ligeledes i den Registerbaserede Arbejdsstyrkestatistik. Oplysningerne om øvrige novemberansættelser, ej-november ansættelser og vigtigste ej-november ansættelser opgøres i IDA, som supplerende ansættelser til en af de 4 hovedtyper. Øvrige novemberansættelser og ej-november ansættelser forekommer først i IDA fra og med 2004. Ansættelserne medtages kun hvis den enkelte lønmodtager har fået en løn i løbet af året der overstiger en fastsat løngrænse. Løngrænsen ændres hvert år. Før 2008 har det udelukkende været lønmodtagere, der havde en summeret årsløn svarende til ca. 10.000 kr., der blev klassificeret som lønmodtagere. Dette krav blev indført fordi datagrundlaget for lønmodtagerbeskæftigelsen var årsbaseret og periodeangivelserne var usikre. Som følge af de mere sikre periodeangivelser i det nye datagrundlag fra 2008 er kravet reduceret meget kraftigt og erstattet med et krav om, at en lønmodtager som minimum skal have en løn, der svarer til 4 timers beskæftigelse til garantiløn for at blive klassificeret som ultimo november beskæftiget. For at optræde i populationen skal personen have bopæl i Danmark ultimo året. , Værdisæt, U131313.TXT_ANSXFREM - Ansættelsesændring frem til året efter, Kode, tekst, Fra dato, Til dato, A1, Til andet arbejdssted i samme firma *, 01-01-1980, 31-12-3000, A2, Til uoplyst arbejdssted i samme firma *, 01-01-1980, 31-12-3000, A3, Til andet firma (anden beskæftigelse), 01-01-1980, 31-12-3000, A4, Til anden beskæftigelse fra nedlagt arbejdssted, 01-01-1980, 31-12-3000, A5, Til arbejdsløshed, 01-01-1980, 31-12-3000, A6, Til uden for arbejdsstyrken incl. efterløn, 01-01-1980, 31-12-3000, A7, Til orlov (både fra ledighed og fra beskæftigelse), 01-01-1994, 31-12-3000, A8, Udvandret, 01-01-1980, 31-12-3000, A9, Død (inkl. "forsvundet"), 01-01-1980, 31-12-3000, I2, Fra hovedbeskæftiget på arbejdsstedet, 01-01-1980, 31-12-3000, I3, Anden tilgang til arbejsstedet, 01-01-1980, 31-12-3000, I9, Irrellevant ( ikke-bevaret arbejdssted), 01-01-1980, 31-12-3000, U, Uændret, 01-01-1980, 31-12-3000, 02, Til selvstændig el. arbejdsgiver, 01-01-1980, 31-12-3000, 03, Til medhjælpende ægtefælle, 01-01-1980, 31-12-3000, 04, Til lønmodtager, 01-01-1980, 31-12-3000

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/generelt-om-data/dokumentation-af-data/hoejkvalitetsvariable/beskaeftigelsesoplysninger-der-vedroerer-ida-ansaettelser/ansxfrem

Danske boligpriser steg næstmest i EU under COVID-19

De danske boligpriser steg 15,3 procent fra første kvartal 2020 til første kvartal 2021. Det er næsten tre gange så meget som gennemsnittet af EU-landene. Kun Luxembourg havde større prisstigninger i samme periode. , 27. juli 2021 kl. 8:00 , Af , Presse, Boligpriserne stiger, og det gør de ikke kun i Danmark. Alligevel havde Danmark de næsthøjeste prisstigninger i EU i 2020. , Det viser de nyeste tal fra det internationale boligprisindeks House Prices Indeks (HPI), som opgøres af medlemslandene og offentliggøres af EU’s statistikorganisation , Eurostat., I første kvartal 2021 steg boligpriserne med 6,1% i EU i gennemsnit sammenlignet med samme kvartal året før. Det er den højeste årlige stigning for EU siden tredje kvartal 2007. I Danmark steg priserne i samme periode med 15,3 pct. , ”Boligpriserne steg markant i Danmark fra 1. kvartal 2020 til 1. kvartal 2021 sammenlignet med de resterende EU-lande. Kun Luxembourg havde større prisstigninger. Lande, som vi normalt sammenligner os med, havde mindre stigninger end Danmark. For eksempel steg boligpriserne i Sverige med 7,2 pct. i perioden, mens Norge havde stigninger på 9,7 pct.,” siger Jakob Holmgaard, der er fuldmægtig i Danmarks Statistik., Figur 1: EU-harmoniserede boligprisindeks i EU-lande samt andre udvalgte lande, årlig procentvis ændring fra 2020K1 til 2021K1, Note: Ovenstående viser EU-lande, gennemsnittet for EU + EFTA-landene Island, Norge og Schweiz. Grækenland er som det eneste EU-land ikke med i opgørelsen, men til beregning af EU-aggregatet (EU-27) beregner Eurostat et skøn for Grækenland baseret på oplysninger fra den nationale centralbank. Kilde: , Eurostat database, ., Faktaboks: Boligprisindekset (House Price Index, HPI), Boligprisindekset viser prisændringer på boligejendomme købt af husholdninger (lejligheder, huse, rækkehuse, sommerhuse), både nybyggede og eksisterende, uafhængigt af deres endelige brug og uafhængigt af deres tidligere ejere., Boligprisindekset beregnes i regi af det EU-harmoniserede forbrugerprisindeks. , Kilde: Eurostat, ., Boligpriserne steg mest i Luxembourg, EU-landet med de største stigninger fra 1. kvartal 2020 til 1. kvartal 2021 var Luxembourg med stigninger på 17 pct., ”Stigningen i Luxembourg hænger især sammen med lokale markedsforhold, såsom høj boligefterspørgsel, lavt boligudbud, stigning i befolkningstallet samt stor købekraft blandt befolkningen,” siger Jakob Holmgaard., Cypern havde som det eneste land et fald i boligpriserne i perioden, mens lande som Spanien, Rumænien, Italien og Slovakiet så stigninger på 1-2 pct. , Udviklingen i boligpriserne i Danmark har længe været højere end i EU , I årene umiddelbart efter finanskrisen fra 2010 til 2013 fulgtes udviklingen i de danske boligpriser pænt ad med EU-gennemsnittet. Men det ændrede sig: , ”Siden 2013 er de danske boligpriser steget mere end EU-gennemsnittet. Specielt under COVID-19 er de danske boligpriser steget markant mere end i EU-gennemsnittet”, siger Jakob Holmgaard., Figur 2: EU-harmoniserede boligprisindeks i EU og Danmark, indeks (2010 = 100) ,   , Kilde: , Eurostats database, Antallet af bolighandler steg i mange lande, En anden måde at belyse situationen på boligmarkedet under COVID-19 på er ved at se på antallet af bolighandler. Her viser tallene fra Eurostat også en øget aktivitet. , Eurostat opgør kun antallet af bolighandler for 12 EU-lande. Antallet af boligtransaktioner steg i 9 ud ad 11 lande i 1. kvartal 2021 sammenlignet med 1. kvartal 2020. Polen har endnu ikke har indset data for 1. kvartal 2021., Antallet af handler faldt kun i Slovenien (-11,2 pct.) og Irland (-6,9 pct.) i 1. kvartal 2021 sammenlignet med 1. kvartal 2020, mens Irland, Portugal, Ungarn, Luxembourg, Bulgarien, Finland og Frankrig oplevede stigninger i perioden. Stigningerne var størst i Belgien med 54,1 pct. og i Danmark med 47,5 pct. sammenlignet med samme kvartal året før., ”Danmark og Holland havde som de eneste af landene stigninger i antallet af transaktioner i alle fire kvartaler i 2020 sammenlignet med året før, mens Slovenien og Belgien havde fald i alle fire kvartaler i 2020 sammenlignet med året før,” siger Jakob Holmgaard., Belgien ændrede reglerne for beskatning af realkreditlån i januar 2020, og det kan ifølge Eurostat delvist forklare stigningen i 4. kvartal 2019 efterfulgt af et kraftigt fald på 29,3 pct. i første kvartal 2020. Den årlige stigning på 54,1 pct. i første kvartal 2021 er også relateret til det meget lave tal for første kvartal 2020., Tabel 1: Udvikling i antallet af boligtransaktioner, årlig procentvis ændring i forhold til samme kvartal året før. Sorteret efter udviklingen i 2021Q1, Anm. Eurostat opgør antallet af bolighandler for 12 EU-lande, dog har Polen endnu ikke indsendt data for 2021Q1. , Kilde: , Eurostats database,  , Læs mere om udviklingen på det danske boligmarked i 2020 her, . , Forskellig sæson i boligsalget blandt udvalgte EU-lande, Ud af de 12 lande, som har leveret data om antallet af transaktioner, er der forskel på i hvilket kvartal boligsalget topper, når vi kigger på gennemsnittet for perioden fra 2015-2020. , Salget er ofte højest i enten andet, tredje eller fjerde kvartal. I Danmark, Finland, Frankrig og Ungarn er salget højest i andet og tredje kvartal. I Irland, Luxembourg, Nederlandene, Portugal og Slovenien er salget højest i fjerde kvartal. Kun i Polen topper salget om vinteren i 1. kvartal. , Se andelen af boligtransaktioner i figuren herunder: , Figur 3: Andel boligtransaktioner for hvert kvartal, gennemsnit 2015 – 2020., Anm: Figuren viser et gennemsnit over andelen af boligtransaktioner i hvert kvartal for perioden 2015-2020. For eksempel blev 28 pct. af Nederlandenes samlede bolighandler foretaget i 4. kvartal gennemsnitligt fra 2015-20. På grund af afrunding summer tallene ikke nødvendigvis helt til 100 inden for hvert land., * Gns for 2016 – 2020., ** Gns for 2017 – 2020., Kilde: , Eurostats database, ., Du kan læse mere om sæson på det danske boligmarkedet i denne , DST-analyse, ., Data til denne artikel er leveret af Jakob Holmgaard, som du kan kontakte på , JHO@dst.dk, eller 39 17 31 24, hvis du har spørgsmål til artiklen.

https://www.dst.dk/da/Statistik/udgivelser/bagtal/2021-07-27-danske-boligpriser-steg-naestmest-i-EU-under-COVID-19

Bag tallene

Anden teknisk dokumentation

På denne side findes baggrundsmaterialer af teknisk karakter for både nuværende og tidligere modelversioner., Formelfilerne viser alle modellens ligninger. For hver modelversioner er der listefile, som giver et overblik over hvilke ADAM variabler der er endogene og hvilke der er eksogene. Der er lister, som viser nye og udgåede variabler i forhold til den forrige modelversion. Variabellisten og ligningsbrowsersen knytter label og kilde til modellens variabler. Ligningsbrowsersen er i html-format. De øvrige filer er typisk tekstfiler.  , I flere tilfælde er der tale om filer som er ændret og opdateret i forbindelse med brugen af modelen.,  , ADAM marts 2024, Formelfiler, Formelfil, Normaliseret formelfil, Inverteret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser - mar24, Diverse lister, Nye og udgåede variabler - mar24, Eksempelsamling, Eksempelsamling til Adam Mar24 (pdf), Eksempelsamling til Mar24 - let navigerbar, Eksempelsamling Mar24 (kode), Mar24gap - med strukturelle niveauer, Formelfiler, Formelfil - mar24gap, Normaliseret formelfil - mar24gap, Inverteret formelfil - mar24gap, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser - mar24gap, Diverse lister, Nye og udgåede variabler - mar24gap, LMar24lang - med strukturelle niveauer som tabelvariable, Formelfiler, Formelfil - Mar24lang, Normaliseret formelfil - mar24lang, Inverteret formelfil - mar24lang, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser - mar24lang, Diverse lister, Nye og udgåede variabler - mar24lang, ADAM april 2023, Formelfiler, Formelfil, Normaliseret formelfil, Inverteret formelfil, Diverse lister, Nye endogene variable i apr23, Nye eksogene variable i apr23, Udgående endogene variable i apr23, Udgående eksogene variable i apr23, Eksempelsamling, Eksempelsamling til Adam April 2023 (pdf), Eksempelsamling til Apr23 - let navigerbar, Eksempelsamling til Apr23 (kode), Ligningsbrowser - standard Apr23, Ligningsbrowser23, Ligningsbrowser - Apr23gap - med strukturelle niveauer, Ligningsbrowser23gap, Ligningsbrowser - Apr23lang - med strukturelle niveauer som tabelvariable, Ligningsbrowser23lang, ADAM oktober 2020, Oktober20 - standard Okt20, Formelfil, Formelfiler, Normaliseret formelfil, Inverteret formelfil, Ligningsbrowser, ligningsbrowser20, Diverse lister, Nye endogene, Nye eksogene, Udgåede endogene, Udgåede eksogene, Eksempelsamling, Eksempelsamling, Eksempelsamling kode, Oktober20gap - Okt20 med strukturelle niveauer, Formelfiler, Formelfil, Normaliseret formelfil, Inverteret formelfil, Ligngingsbrowser, Ligningsbrowser20gap, diverse lister, Nye endogene, Nye eksogene, Udgåede endogene, Udgåede eksogene, Oktober20lang - Okt20 med strukturelle niveauer som tabelvariable, Formelfiler, Formelfil, Normaliseret formelfil, Inverteret formelfil, ligningsbrowser, Ligningsbrowser20lang, diverse lister, Nye endogene, Nye eksogene, Udgåede endogene, Udgåede eksogene, ADAM juni 2019, Formelfil, Formelfil, Inverteret formelfil, Ligningsbrowser, Lb19, Diverse lister, Nye endogene, Nye eksogene, Udgående variabler, Multiplikatorer, Eksempelsamling, ADAM oktober 2018, Formelfil, Formelfil, Inverteret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, Diverse lister, Nye endogene, Nye eksogene, Udgåede variabler, Multiplikatorer, Eksempelsamling, ADAM juli 2017x, Formelfiler, Formelfil, Inverteret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, Diverse lister, Nye endogene, Nye eksogene, Udgåede variabler, Multiplikatorer, Eksempelsamling, ADAM juli 2017, Formelfiler, Formelfil, Inverteret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, Diverse lister, Nye endogene, Nye eksogene, Udgåede variabler, Multiplikatorer, Standardmultiplikatorer, Eksempelsamling, Vedrørende modelversion Jul17, ADAM oktober 2016, Formelfiler, Formelfil, Inverteret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, Diverse lister, Nye endogene, Nye eksogene, Udgåede variabler, Multiplikatorer, Standard multiplikatorer, Eksempelsamling, Vedrørerende modelversion Okt16, ADAM oktober 2015, Formelfiler, Formelfil, Normaliseret formelfil, Inverteret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, Diverse lister, Nye endogene, Nye eksogene, Udgåede variabler, Multiplikatorer, Standardmultiplikatorer Okt15, Sammenligning af Okt15 og Okt14, ADAM oktober 2014, Formelfiler, Formelfil, Normaliseret formelfil, Inverteret formelfil, Browser, Ligningsbrowser, Diverse lister, Nye endogene, Nye eksogene, Udgåede variabler, Multiplikatorer, Om Adam Oktober 2014, Eksempelsamling Oktober 2014, ADAM juni 2014, Formelfiler, Formelfil, Normaliseret formelfil, Inverteret formelfil, Browser, Ligningsbrowser jun14, diverse lister, nye endogene variabler, nye eksogene variabler, udgåede variabler, Multiplikatorer, Standardmultiplikatorer jun14, e-bog, Standardmultiplikatorer jun14, html, Standardmultiplikatorer jun14, pdf, Om Adam Juni 2014, ADAM juli 2013, Formelfiler, Formelfil, Nomaliseret formelfil, Inverteret formelfil, Browsere, Ligningsbrowser, Omdøbningsbrowser, Okt12 til Jul13, Diverse lister, Nye endogene variabler, Nye eksogene variabler, Udgåede variabler, Jul13 til Okt12, Okt12 til Jul13, Multiplikatorer, Muleks13 - let navigérbar version, Muleks13 - e-bog, Muleks13 - printervenlig udgave, Om Adam Juli 2013, ADAM oktober 2012, Formelfiler, Formelfil, Normaliseret formelfil, Inverteret formelfil, Browsere, Ligningsbrowser, Omdøbningsbrowser, Dec09 til Okt12, Diverse lister, Nye eksogene variabler, Nye endogene variabler, Udgåede variabler, Dec09 til Okt12, Okt12 til Dec09, Om Adam Oktober 2012, ADAM december 2009, Formelfiler, Formelfil, Normaliseret formelfil, Inverteret variabelliste, Browsere, Ligningsbrowser, Omdøbningsbrowser, Apr08 til Dec09, Diverse lister, Nye endogene variabler, Nye eksogene variabler, Udgåede variabler, Apr08 til Dec09, Dec09 til Apr08, Om Adam December 2009, ADAM april 2008, Formelfil, Formelfil, Normaliseret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, Variabellister, Variabelliste, Inverteret variabelliste, Nye endogene variabler, Nye eksogene variabler, Udgåede variabler, Eksempelsamlling, PCIM hjælp, Om Adam April 2008, ADAM april 2007, Formelfil, Formelfil, Normaliseret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, Variabellister, Variabelliste, Inverteret variabelliste, Nye endogene variable, Nye eksogene variable, Udgåede variable, ADAM juli 2005, Formelfil, Formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, Variabellister, Variabelliste, Inverteret variabelliste, Variabelliste i pdf-format, Indekseret variabelliste, Nye endogene variable, Nye eksogene variabler, Udgåede variable, ADAM april 2004, Formelfil, Formelfil, Normaliseret formelfil, Andre moduler, for- og eftermodeller, Ligningbrowser, Model til omdøbning af variable, Model til beregning af RAS branchefordelt beskæftigelse, Variabellister, Variabelliste, Inverteret variabelliste, Udfoldet variabelliste, Indekseret variabelliste, Variabelliste i pdf-format, Nye endogene variabler, Nye eksogene variabler, Udgåede variable, ADAM februar 2002 patch version, Formelfil, Formelfil, Normaliseret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, Variabellister, Variabelliste, Inverteret variabelliste, Udfoldet variabelliste, Variabelliste i pdf-format, Indekseret variabelliste, Nye endogene variable, Nye eksogene variable, ADAM februar 2002, Formelfil, Formelfil, Normaliseret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, Variabellister, Variabelliste, Inverteret variabelliste, Udfoldet variabelliste, Indekseret variabelliste, Nye endogene variable, Nye exogene variable, Udgåede variable, ADAM april 2000, Formelfil, Formelfil, Normaliseret formelfil, Ligningsbrowser, Ligningsbrowser, variabellister, Variabelliste, Variabelliste i pdf-format, Inverteret variabelliste, ADAM december 1999, Formelfiler, Formelfil, Normaliseret formelfil, Inverteret formelfil, Browser, Ligningsbrowser, ADAM marts 1995, Formelfil, MAR95 - formelfil, Browser, Ligningsbrowser, Diverse downloads:, Introduktion til omdøbning af variabler, Modul til omdøbning af variabler, PCIM version 9, Introduktion til PCIM version 9.07, Hjælpefil til PCIM version 9, Windows hjælpefil til PCIM version 9, PCIM version 7, Hjælpefiler til PCIM version 7, Tabelmenusystem til PCIM version 7, (opdateret september 2002), Tabeldefinitionskort til PCIM version 7, (opdateret september 2002)

https://www.dst.dk/da/Statistik/ADAM/Modellen-ADAM/Download

Ny analyse nuancerer frafald på erhvervsuddannelserne

Der har i længere tid været fokus på, at der er et større frafald på erhvervsuddannelserne end på andre uddannelser. Og at frafaldet er stigende. Med skræddersyet statistik fra DST Consulting i hånden, kan Danske Erhvervsskoler og -Gymnasier belyse, hvad der frafaldes til, så organisationen bedre kan bidrage til en mere nuanceret debat om frafald og kvalificere rådgivning til skoler og politikere., 20. juni 2023 kl. 9:00 ,  , I marts viste nye tal fra Danmarks Statistik, at 38 pct. af dem, der startede en erhvervsuddannelse i 2017, var droppet ud af uddannelsen inden for fem år. Det overordnede billede på området er, at frafaldet på erhvervsuddannelserne generelt er stigende, og det er noget, der fylder på Christiansborg, i de uddannelsesfaglige miljøer og i samfundsdebatten., Det kan nemlig komme til at betyde, at vi i fremtiden kommer til at mangle tømrere på byggepladserne, SOSU’er på plejehjemmene, administrationsmedarbejdere på kontorerne, og kokke i kantinerne. Derfor er det et vigtigt område at belyse, mener Danske Erhvervsskoler og -Gymnasier (DEG), der har kontaktet Danmarks Statistik for at få viden og statistik om netop de elever, der afbryder en uddannelse, før de får deres svendebrev eller uddannelsesbevis i hånden., Denne viden, som DEG efterfølgende har bygget en analyse på, mener Benjamin Schou Ilsøe, analysekonsulent i DEG, er vigtig for den politiske dagsorden., ”Vores uddannelser bliver ofte associeret med højt frafald. Hvis man sammenligner med gymnasierne, er det rigtigt, men hvis man sammenligner med mange videregående uddannelser er det ikke tilfældet. Derfor er der brug for, at der bliver sat lys på frafald, og at det bliver nuanceret. Hvad består frafaldet af? Hvad frafalder de til?” spørger Benjamin Schou Ilsøe., ”Med hjælp fra DST Consulting hos Danmarks Statistik har vi nu skræddersyet statistik i en detaljegrad, der gør, at vi kan gøre vores skoler klogere på frafaldsområdet. Det kan give en bedre forudsætning for at få flere til at gennemføre en erhvervsuddannelse, og det er blandt andet et af de indsatsområder, vi som organisation arbejder for: At kunne understøtte vores skoler og give dem de bedst mulige vilkår for i sidste ende at få flere faglærte ud i samfundet. Med analysen giver vi et helikopterperspektiv på frafaldet, som i høj grad har manglet,” tilføjer Benjamin Schou Ilsøe., Blev selv overrasket over tallene, Da Benjamin Schou Ilsøe først kontaktede DST Consulting, arbejdede DEG med en hypotese om, at det eleverne kom fra inden studiet, også var det, de frafaldt til. Kommer man fx fra ledighed og falder fra, så vil man i højere grad ryge tilbage i ledighed igen., ”Den hypotese, viser analysen, er korrekt. Det samme gælder de elever, der kommer fra beskæftigelse og uddannelse. Det kan være folk, der kommer fra arbejdsmarkedet, som vil opkvalificeres og starter på en uddannelse, hvor for eksempel lønnen fra arbejdsmarkedet trækker dem tilbage igen. For dem, der kommer fra uddannelse, har de måske bare ikke ramt rigtigt,” siger Benjamin Schou Ilsøe., Selvom tallene langt hen ad vejen understøtter den oprindelige hypotese, er det ikke alt, Benjamin Schou Ilsøe og DEG har gættet sig til på forhånd., ”Jeg blev positivt overrasket over, at det kun er 15 pct., der frafalder til ledighed. Der er et narrativ om, at erhvervsskolerne er laveste fællesnævner, og det er jeg ked af. Der er mange dygtige elever, der brænder for, hvad de laver. Når medierne og politikerne siger, at der er for højt frafald, så man får et billede af, at alle sidder fast i systemet og ikke kommer nogen vegne, men 57 pct. af dem, der frafalder, går faktisk videre på en anden uddannelse eller kommer i arbejde. 57 pct. frafalder altså med et perspektiv og finder en uddannelse eller et job, der er mere rigtigt for dem,” understreger Benjamin Schou Ilsøe., I alt går 37 pct. af de elever, der falder fra, videre til en anden uddannelse. 17 pct. går videre til en anden erhvervsfaglig uddannelse og ender dermed muligvis alligevel med en erhvervsuddannelse, selvom de i nogle tilfælde også vil tælle med i statistikken over frafald., ”Der er nogle, som ikke har fundet den rette hylde i første omgang, og det er okay. Hvor mange faglærte kommer ud i sidste ende? Det er det, der er det vigtigste,” siger Benjamin Schou Ilsøe., Et tæt samarbejde, Når Lonnie Graversgaard Jensen, datakonsulent i DST Consulting, går i gang med en bestillingsopgave som DEG’s er der stor forskel på, hvor tæt dialog med kunden, opgaven kræver. I dette tilfælde har dialogen dog været meget tæt, og den er gået begge veje., ”Opgaven har været en af de større opgaver. Vi har haft en god, tæt dialog undervejs, hvor jeg også er blevet klogere. Det har fx været lidt svært for mig at finde rundt i de mulige veje gennem erhvervsuddannelserne, men det har Benjamin haft meget viden om, som han bidrog med,” siger Lonnie Graversgaard Jensen., Det er en dialog, Benjamin har været glad for og følt sig tryg i., ”Jeg har snakket mere i telefon med Lonnie end med nogen andre i en lang periode. Jeg har nærmest haft hende på speed dial, og hun har været enormt dygtig og hurtig til at svare. Der har været stor forståelse for, at det er en vigtig opgave for os at løse,” siger Benjamin Schou Ilsøe., Hvorfor tal fra DST Consulting?, DEG har sine egne talstærke analytikere, så hvorfor bede DST om hjælp?, ”Der er mange offentligt tilgængelige data på området, men vores interesse gik på, hvad de elever, der falder fra, laver bagefter, og koble det med forskellige variable. Det er kernen i undersøgelsen, og det er ikke offentligt tilgængeligt. Det havde vi brug for Danmarks Statistik til,” siger Benjamin Schou Ilsøe., Lonnie Graversgaard Jensen forklarer, at Benjamin Schou Ilsøe henvendte sig med et ønske om at se en specifik, afgrænset population – frafaldselever på bestemte uddannelser – og herefter at koble andre variable på populationen for at kunne lave det efterfølgende analysearbejde., ”Det er netop kernen i mange af vores opgaver for kunderne hos DST Consulting. I denne opgave har vi med udgangspunkt i elevregistret koblet andre variable på såsom alder, køn, og om man er forælder. Sammen har vi fundet ud af, hvordan datasættet skulle afgrænses, og hvad der kunne lade sig gøre både inden for tidsrammen og inden for vores data. Vi har også efterfølgende haft en dialog om tallene,” forklarer Lonnie Graversgaard Jensen om opgaven., Ifølge Benjamin Schou Ilsøe har DEG ikke tidligere bedt Danmarks Statistik om hjælp til opgaver, men organisationen har nu fået adgang til Danmarks Statistiks Forskningsservice og har allerede bestilt en ny opgave hos DST Consulting.,  , Fakta #1, "Der er nogle, som ikke har fundet den rette hylde i første omgang...", 15% frafalder til ledighed, 37% går videre på en anden uddannelse og 20 % frafalder til arbejde. , Benjamin Schou Ilsøe ,  , Analysekonsulent, Danske Erhvervsskoler og -Gymnasier, Mobil: 22 78 89 54, bsi@deg.dk, Foto: Danske Erhvervsskoler og -Gymnasier ,  , Lonnie Graversgaard Jensen,  , Fuldmægtig , DST Consulting, Danmarks Statistik, Mobil: 30 55 72 92, lnj@dst.dk,  , Foto: , Danmarks Statistik

https://www.dst.dk/da/TilSalg/perspektiv/2023/2023-06-21-ny-analyse-nuancerer-frafald-paa-erhvervsuddannelserne

18.000 studerende flytter ved deres studiestart på videregående uddannelser

Flest nye studerende flytter til hovedstad og storby, mens land og provins mister flere studerende, end de modtager., 22. juli 2021 kl. 8:00 , Af , Presse, Når pladsen på et af Danmarks universiteter, erhvervsakademier eller professionsskoler er sikret, indleder tusindvis af danske studerende jagten på en egnet studiebolig i den by, hvor deres fremtidige studieplads ligger., I 2020 flyttede rundt regnet 18.000 kommende studerende til ny bolig i månederne omkring studiestarten på en videregående uddannelse. Det svarer til 30 pct. af alle studerende, som startede på videregående uddannelser det år., For at en flytning tælles med som en studieflytning i denne opgørelse, skal den flyttende person være startet på en videregående uddannelse og være flyttet i perioden fra 1. august 2020 til 31. oktober 2020., ”På den måde mener vi at kunne give et kvalificeret bud på, hvor mange der flytter i forbindelse med studiestart. Når det er sagt, kan vi jo ikke vide med sikkerhed, at de unge er flyttet på grund af optag på videregående uddannelse,” forklarer fuldmægtig i Danmarks Statistik Mikkel Jonasson Pedersen.  , ”Det er blot sandsynligt, da vi også kan se, at langt de fleste af disse flytninger faktisk bringer de studerende tættere på deres kommende studie. Dog er der også 13 pct. af de flyttende, som øger afstanden til det kommende studie.”, Mange af nye studerende flytter mere end 50 kilometer, 6.900 af de studerende, som flyttede i forbindelse med studiestarten, flyttede mere end 50 kilometer tættere på studiet. Det svarer til 38 pct. af alle de flytninger, studerende foretog omkring studiestart., Den næststørste gruppe flyttede mellem 11-50 kilometer. Det gjorde rundt regnet 2.700 nye studerende, hvilket svarer til 15 pct. af alle flytningerne. Rundt regnet 2.300 af flytningerne bragte den studerende længere væk fra studiet, end før flytningen fandt sted, svarende til 13 pct. af flytningerne., Afstandene er beregnet på baggrund af Kraks kort. I nogle tilfælde er der ikke overensstemmelse mellem disse kort og de registrerede adresser. Det kan både skyldes nybyggerier som ikke er med på kortene, men også at adressen fra sidste år ikke længere findes., Det betyder, at ved ca. 3.500 af flytningerne i forbindelse med studiestart, er det ikke muligt at beregne forskelle i afstand. Tallene om flytteafstande er derfor behæftet med en vis usikkerhed., Antal flytninger og flytteafstand, nye studerende på videregående uddannelser. 2020, Kilde: Danmarks Statistik, særkørsel på baggrund af flytteregisteret og elevregisteret, Flest nye studerende flytter til København, Den kommune, som flest nye studerende på videregående uddannelser flyttede til i 2020, var Københavns Kommune, dog meget tæt efterfulgt af Aarhus Kommune., Knap 4.100 studerende flyttede til Københavns Kommune, mens knap 4.000 flyttede til Aarhus Kommune. Dette svarer hhv. til 23 og 22 pct. af alle studieflytningerne omkring studiestart på videregående uddannelser i 2020. Tallet inkluderer alle flytninger foretaget af nye studerende på videregående uddannelser, både flytninger inden for samme kommune og tilflytninger fra andre kommuner., Kommunen med tredje flest studietilflytninger i 2020 var Aalborg med rundt regnet 2.200 flytninger svarende til 12 pct. af alle studieflytninger omkring studiestart. Herefter følger Odense Kommune med 2.000 studieflytninger svarende til 11 pct. af flytningerne., Tilflyttende studerende til de største danske kommuner. 2020, Kilde: Danmarks Statistik, særkørsel på baggrund af flytteregisteret og elevregisteret, Anm: Figuren viser kun tilflytning til Danmarks fire største kommuner, Land- og provinskommuner mister flere studerende end de modtager, Trækker man de fraflyttende studerende fra de tilflyttende studerende, får man den såkaldte nettotilflytning, altså om de forskelige kommuner går i ’plus eller minus’, når alle de nye studerendes flytninger er foretaget., Netto modtog danske storbykommuner (Odense, Aalborg og Aarhus) 5.015 kommende studerende på videregående uddannelser i 2020, hvilket var den største nettotilflytning blandt alle kommunetyperne., Den næststørste tilflytning skete til kommunerne grupperet som ”hovedstadskommuner” i , Danmarks Statistiks klassificering af danske kommunetyper, , som dækker over København og en række omkringliggende kommuner. Hovedstadskommunerne endte med en nettotilflytning på knap 1.900., Alle andre kommunetyper i landet, herunder landkommuner, provinskommuner og oplandskommuner endte med at have negativ nettotilflytning i 2020. Der var altså flere kommende studerende, som flyttede fra disse kommuner end til dem., Fakta: Hvad menes der med land og provinskommuner?, Danmarks Statistik har grupperet Danmarks 98 kommuner i 5 overordnede kommunetyper, som hedder Hovedstadskommuner, Storbykommuner, Provinsbykommuner, Oplandskommuner og Landkommuner., Denne opdeling er lavet med udgangspunkt i oplysninger om tilgængelighed til arbejdspladser og antallet af indbyggere i den største by i kommunen., Opdelingen kan anvendes til analyser af geografiske forskelle i Danmark., Se oversigt over alle danske kommuner og deres klassificering , her, Den største nettofraflytning af studerende skete i landets landkommuner, hvor omtrent 2.600 forlod kommunegruppen til fordel for andre kommunegrupper., Dernæst følger de danske oplandskommuner, som mistede knap 2.200 studerende (netto), efter flytteregnestykket var gjort op. Disse følges af provinskommunerne, hvor 2.100 studerende (netto) endte med at forlade kommunerne., Se flere tal om til- og fraflytning i tabellerne i bunden af artiklen., Nettotilflytning, nye studerende på videregående uddannelser. 2020, Kilde: Danmarks Statistik, særkørsel på baggrund af flytteregisteret og elevregisteret, Størstedelen af de flyttende studerende halverer deres afstand til studiet, Mange af de nye studerende fik markant kortere afstand til studiet, efter de var flyttet. Således mere end halverede rundt regnet 10.100 studerende deres afstand til deres kommende studie, hvilket svarer til 55 pct. af alle flytningerne omkring studiestart., ”Kigger man udelukkende på gruppen, som halverer deres afstand til studiet, kan vi se, at ret mange af dem har gjort dette ved at flytte relativt langt,” forklarer Mikkel Jonasson Pedersen., ”Fx har knap 7.000 studerende mere end halveret deres afstand ved at flytte over 50 kilometer tættere på studiet.” , Studerende som efter flytning har halveret afstanden til studiet. 2020, Kilde: Danmarks Statistik, særkørsel på baggrund af flytteregisteret og elevregister, Har du spørgsmål til tallene i denne artikel, kan du kontakte fuldmægtig Nikolaj Kær Schrøder Larsen på 3917 3259 eller , NKL@dst.dk, eller fuldmægtig Mikkel Jonasson Pedersen på 3917 3752 eller , MPS@dst.dk, Tabel: Brutto- og nettotilflytning fordelt på kommunetyper. 2020,  , Hovedstadskommuner, Landkommuner, Oplandskommuner, Provinsbykommuner, Storbykommuner, Bruttotilflytning, 6.047, 1.052, 474, 2.410, 8.236, Nettotilflytning, 1.884, -2.583, -2.178, -2.138, 5.015,  ,  

https://www.dst.dk/da/Statistik/udgivelser/bagtal/2021-07-22-Studerende-flytter-efter-uddannelse-i-forbindelse-med-studiestart

Bag tallene

Hvor stramt er arbejdsmarkedet?

Overordnet set har beskæftigelsen været stigende og ledigheden faldende siden 2013. Det har i stigende grad rejst spørgsmålet om, hvor stramt arbejdsmarkedet egentlig er, og om vi løber en risiko for, at inflationen stiger mere, end vi bryder os om. Svaret på det spørgsmål har betydning for, hvor stram finanspolitikken bør være og måske også for behovet for reformer, der kan øge arbejdsudbuddet., 20. april 2017 kl. 11:00 , Af , Jørgen Elmeskov, Statistikkerne skal holdes op mod supplerende viden, Når man i den politiske debat fokuserer på arbejdsmarkedets stramhedsgrad, er det selvfølgelig ikke, fordi lav ledighed er noget dårligt. Men ledigheden kan blive så lav, at der kommer øget gang i inflationen og danske virksomheders konkurrenceevne dermed svækkes. Igen er det måske umiddelbart ikke nogen tragedie, når udgangspunktet er en god konjunktursituation og så stærk en konkurrenceposition som den danske - vi har enorme betalingsbalanceoverskud og nettoaktiverne på udlandet oversteg halvdelen af BNP ved udgangen af 2016 - men når sådan en proces først er i gang, kan den vise sig svær at standse igen., På den baggrund er det værd at kigge på ledighedsudviklingen målt ved Danmarks Statistiks forskellige indikatorer., To af indikatorerne - brutto- og nettoledigheden - er baseret på registeroplysninger om udbetaling af dagpenge og kontanthjælp.  De er i udgangspunktet mere statistikker over modtagelse af offentlige ydelser end statistikker over ledighed. Man kan sagtens være uden arbejde, søge arbejde, og være til rådighed for et job (den internationale definition på arbejdsløshed) uden at optræde i registerledigheden. Det gælder for eksempel mange studenter, som modtager SU og samtidig ønsker et deltidsjob ved siden af, eller andre jobsøgende der ikke har ret til dagpenge eller kontanthjælp. I tidligere tider var det nok heller ikke alle, der modtog dagpenge, der var lige meget til rådighed for et job - her er der dog over tid sket betydelige opstramninger., Når de to serier for registerledighed normalt får mest opmærksomhed skyldes det nok, at tallene typisk er ganske sikre. Hertil kommer, at de giver et mål for volumen af ledighed - i den forstand at de korrigerer for, om folk er fuldtids- eller deltidsledige. Arbejdsmarkedet er jo meget strammere, hvis alle de ledige ønsker deltidsbeskæftigelse, end hvis de ønsker fuldtidsbeskæftigelse - i den sidste situation er der mange flere timer at hente fra de ledige., Siden midten af 2016 er bruttoledigheden steget svagt, mens nettoledigheden nærmest har bevæget sig sidelæns (figur 1). Det kan virke overraskende i en periode med pæn vækst i BNP og beskæftigelse. Det skal nok heller ikke tolkes sådan, at arbejdsmarkedet er blevet mindre stramt. Baggrunden for udviklingen i de to registerbaserede ledighedsindikatorer er bl.a., at kommunerne har ændret registreringspraksis for modtagere af integrationsydelse, så de nu i udgangspunktet registreres som jobparate. Det er formentligt et rimeligt gæt, at de personer, der på denne baggrund indregnes blandt de brutto- og nettoledige, ikke har den helt store indflydelse på løndannelsen. Så stigningen i bruttoledigheden siden midten af sidste år kan ikke umiddelbart tages som udtryk for, at arbejdsmarkedet er blevet mindre stramt. Og i stedet for at være konstant havde nettoledigheden formentlig været faldende, hvis der blev korrigeret for den ændrede registreringspraksis., Figur 1. Bruttoledigheden, nettoledigheden og AKU-ledigheden, sæsonkorrigeret, Den forskellige udvikling i brutto- og nettoledigheden afspejler et øget antal ledige i aktivering. Der har historisk været en lang debat blandt (ikke mindst svenske) økonomer om, hvorvidt aktivering af de ledige medførte øget lønpres, eller de aktiverede fortsat holdt lige så meget igen på lønningerne som de åbent ledige, der måles i nettoledigheden. Konklusionen svæver lidt, men argumentet rokker yderligere ved at bruge stigningen i bruttoledigheden som indikation for udviklingen i arbejdsmarkedets stramhedsgrad. , Men hvad så med den tredje indikator, AKU-ledigheden? Den er baseret på at spørge en stikprøve af folk, om de opfylder de internationale kriterier for ledighed, og er generelt mere ustabil. Ikke desto mindre er den også steget siden foråret 2016. Stigningen var koncentreret omkring 2. og 3. kvartal og berørte studenter og såkaldte ”øvrige ledige”. Ledigheden faldt derimod fortsat for modtagere af dagpenge og kontanthjælp. Det viser de detaljerede AKU-tal, som kun offentliggøres på kvartalsbasis på grund af den månedlige stikprøves begrænsede størrelse. Det var altså grupper, der ofte udbyder få timer og normalt ikke betragtes som arbejdsmarkedets kernetropper eller udslagsgivende for løndannelsen, der oplevede en ledighedsstigning. Alt i alt modsiger udviklingen i AKU-ledigheden altså ikke rigtig fornemmelsen af en fortsat tilstramning på arbejdsmarkedet. , Det er også en konklusion, som er i overensstemmelse med virksomhedernes udsagn omkring stigende mangel på arbejdskraft i Danmarks Statistiks konjunkturbarometre, hvor andelen af virksomheder, der oplever arbejdskraftmangel som en begrænsning, er stigende i mange brancher (, se Bag Tallene, 1. marts 2017, ). Andelen af ledige stillinger i den private sektor er også steget de senere år - og specielt siden midten af 2015. , Hvad er det bedste mål for stramhed?, Diskussionen omkring ledighedstallenes udvikling over det seneste års tid rører ved et mere generelt spørgsmål om, hvilket ledighedsbegreb der på den lange bane giver det bedste billede af stramhedsgraden på det danske arbejdsmarked. Svaret på det spørgsmål lettes ikke af, at det ledighedsniveau, som er foreneligt med en stabil inflationsudvikling, må antages at have ændret sig med årene. Det er sket både som resultat af konjunkturtilbageslag, hvor en stigning i ledigheden gradvist har fået et mere strukturelt præg, fordi nogle af de ledige efterhånden er kommet meget langt fra arbejdsmarkedet, og som følge af forskellige arbejdsmarkedsreformer med det formål at reducere den strukturelle ledighed., Ser man på tallenes udvikling (figur 2), er det slående, at AKU-ledigheden og nettoledigheden udviser helt forskellige trends. Tilbage i midten af 1990'erne oversteg nettoledigheden AKU-ledigheden, mens der i de seneste år har været en massiv forskel den anden vej rundt. Set over perioden siden midt-1990erne som helhed har AKU-ledigheden ikke udvist nogen særlig trend. Den langsigtede udvikling i ledigheden er altså massivt forskellig, om man kigger på nettoledighed eller AKU-ledighed (bruttoledigheden har vi kun tal for siden 2007). De to ledighedsbegreber tegner dermed næppe samme historie for arbejdsmarkedets stramhedsgrad (det ville i hvert fald kræve en tilsvarende forskellig opfattelse af udviklingen i strukturel ledighed). , Figur 2. Ledighedsudviklingen 1996-2016, 16-64-årige,  , Ser man på definitionerne bag tallene, har AKU-tallene hele tiden været baseret på den internationale definition af ledighed, omend en ændret opregningsmetode har hævet niveauet noget fra 2007.  En konsistent definition er umiddelbart et plus i forhold til sammenligninger over tid, men gør ikke automatisk AKU-ledigheden til det foretrukne mål for arbejdsmarkedets stramhedsgrad. Hvis, for eksempel, ønskerne om deltids- eller fuldtidsarbejde blandt de ledige ændrer sig over tid, kan det give en skævhed i AKU-ledigheden som et mål for stramhedsgraden af arbejdsmarkedet, fordi AKU-ledigheden måles i personer og ikke fuldtids-personer., Definitionerne bag nettoledigheden har omvendt ændret sig markant over tid - tænk blot på udviklingen i den maksimale dagpengeperiode, som er blevet forkortet adskillige gange. Hver gang har det haft den effekt, at nogle ledige er faldet ud af dagpengesystemet, og hvis de ikke i stedet modtager kontanthjælpsydelser (og vurderes jobparate), viser de sig ikke i tallene. Hvis de ledige, som er faldet ud af statistikken, fortsat har en indflydelse på løndannelsen, så kan nettoledigheden give et mere og mere skævt indtryk af arbejdsmarkedets stramhedsgrad.  Den kortere dagpengeperiode og andre reformer kan samtidig have reduceret tendensen til lønpres generelt og dermed også sænket den strukturelle ledighed, hvilket kan forstærke skævheden i den trendmæssigt faldende nettoledighed som et mål for arbejdsmarkedets stramhedsgrad., Til syvende og sidst er det et empirisk spørgsmål, hvilket ledighedsbegreb der bedst fanger arbejdsmarkedets stramhedsgrad og dermed bedst forklarer lønudviklingen. Man kan måske undre sig over, at det spørgsmål ikke har været genstand for mere analyse, end tilfældet har været. I regi af arbejdet med ADAM-modellen har Danmarks Statistik foretaget nogle begrænsede forsøg på at undersøge spørgsmålet. De pegede mest i retning af AKU-ledigheden som det bedste mål for stramhedsgrad, men var helt klart for begrænsede til at drage stærke konklusioner. Så hermed en opfordring til det fagøkonomiske miljø om at se lidt nøjere på dette emne. 

https://www.dst.dk/da/presse/rigsstat-klumme/2017/2017-04-20-hvor-stramt-er-arbejdsmarkedet

Rigsstatistikerens klumme

Stigende eksport af grise påvirker den danske bestand

Den danske griseproduktion er i forandring. Stigende efterspørgsel fra udlandet på smågrise fra Danmark samt høje foderpriser har sat gang i eksporten af danske grise, hvilken nu har overgået antallet af slagtninger. Samtidig vokser landbrugene, og der er færre af dem., 3. november 2023 kl. 7:30 , Af , Sigrid Friis Neergaard, Der var desværre en fejl i første figur. Der er en anmærkning under figuren, som forklarer fejlen., Antallet af grise på de danske gårde er faldet til det laveste niveau i over 30 år, og det skyldes blandt andet en stigning i eksporten af levende smågrise. For første gang nogensinde er antallet af slagtede grise overgået af eksporten af levende grise, som primært er smågrise. I andet kvartal 2023 blev der således slagtet 3,3 mio. grise, mens der blev sendt 3,8 mio. levende grise over grænsen og ud af landet., ”Grisebestanden er faldet markant i årets første tre kvartaler og ramte i andet kvartal 2023 det laveste niveau siden 1990. Der er nu i tredje kvartal 11 mio. grise i Danmark, hvilket er en lille stigning på knap 280.000 grise siden andet kvartal. Det største fald er sket inden for slagtegrise, hvor bestanden er faldet fra 3,8 mio. i 2007 til 2,3 mio. i tredje kvartal i år. Faldet i antallet af slagtegrise skyldes en stor eksport af grise til opfedning i udlandet,” siger Mona Larsen, specialkonsulent i Danmarks Statistik., Tidligere var eksporten af smågrise meget begrænset, og de fleste slagtninger foregik i Danmark. I perioden 2007 til 2022 er eksporten steget fra lige knap 5 mio. smågrise til lige under 14 mio. på årsbasis. I samme periode er slagtningerne i Danmark faldet fra 21,4 mio. i 2007 til 17,8 mio. i 2022. Nu har eksporten som nævnt overgået slagtninger i det seneste kvartal., ”Prisen på foder har været høj de seneste par år, hvilket for landmændene gør det mere rentabelt at sælge smågrise videre til eksport end selv at opfede dem, da de kan få en god pris for grise til eksport, og afregningen på danske slagterier pt. halter efter udenlandske slagterier. Danske grise er attraktive i især Tyskland og Polen, blandt andet fordi grisene har en høj kvalitet. Derfor er der efterspørgsel på danske grise i udlandet, og det gør det nemt for landmændene at sælge dem i perioder med gunstige priser på grisekød i aftagerlandene,” forklarer Mona Larsen., Salgsværdien af eksporten af levende grise er fra 2007 til 2022 steget fra 2,0 mia. kr. til 4,5 mia. kr. i løbende priser., Slagtninger og eksport af levende grise, antal, 2007 – 2. kvt. 2023, Anm.: Der var desværre fejl i figuren, hvor tallene på y-aksen var angivet i tusinder i stedet for millioner., Kilde: , www.statistikbanken.dk/ani51, Flere grise end mennesker i næsten 70 år, Historisk set har grisebestanden været høj i Danmark. I start 1930’erne overgik grisebestanden den danske befolkning, som dengang var ca. 3,6 mio. personer. Herfra faldt bestanden af grise indtil 1956, hvor grisebestanden igen overgik befolkningstallet. Siden har der været flere grise end mennesker i Danmark., Spoler vi frem til 1992, husker de fleste nok året som det, hvor de danske fodboldherrer vandt Europamesterskabet i fodbold. Men 1992 var også året, hvor grisebestanden nåede et niveau, der var mere end dobbelt så højt som befolkningen. Det har været tilfældet indtil 2023, hvor bestanden altså tog et dyk nedad., Bestanden af grise er nu 19 pct. lavere end i 2007, hvor den var højest., Antallet af grise og mennesker i Danmark gennem 100 år, 1923-2023K3, Anm.: *2023 er opgjort for årets første tre kvartaler., Frem til 1981 er antallet af grise opgjort årligt, og tallene er fra Landbrugs- og gartneritællingen. Efter 1981 kommer tallene fra grisetællingen og er opgjort hvert kvartal. , Kilde: , www.statistikbanken.dk/hdyr1920, ; , www.statistikbanken.dk/hdyr, ; , www.statistikbanken.dk/svin, ; , www.statistikbanken.dk/befolk2, ; , www.statistikbanken.dk/folk1a, En tredjedel så mange bedrifter, Ligesom med mange andre landbrug, bliver bedrifterne med grise større, mens der bliver færre af dem. I 2007 var der tre gange så mange bedrifter med grise som i 2022. I 2022 var der 2.400 bedrifter med samlet 12,4 mio. grise, mens der i 2007 var 7.200 bedrifter med samlet 13,7 mio. grise., ”De danske bedrifter med grise er blevet større og færre med årene. En gennemsnitlige bedrift havde i 2007 1.900 grise mod 5.200 i 2022,” siger Mona Larsen., Bedrifter med grise i Danmark opgjort efter antal grise på bedriften, 2007-2022, Kilde: , www.statistikbanken.dk/hdyr07, De seneste tal for 2022 viser, at der er flest bedrifter med grise i Region Midtjylland, hvor der var 824 bedrifter. Det er en tredjedel af, hvad der var i 2007. Det største procentvise fald i antal bedrifter er sket i Region Sjælland, hvor der med 274 bedrifter i 2022 kun er en fjerdedel tilbage af de 1.022 bedrifter, der var i 2007., Grise er den største delsektor inden for landbruget. Den samlede produktionsværdi for grise er steget fra 18 mia. kr. i 2007 til 24,5 mia. kr. i 2022 i løbende priser. I 2022 var landbrugets produktionsværdi på 103,1 mia. kr., og , grise udgjorde dermed 24 pct. af landbrugets samlede produktionsværdi, , mens det tal i 2007 lød på 28 pct., Mere økologi, Af de 2.400 bedrifter med grise, der var i 2022, var 165 af dem økologiske bedrifter med 157.000 grise til sammen, hvilket er en stigning på omtrent 52.000 siden 2010, hvor der var 136 bedrifter med ca. 104.000 grise. Det er dog et fald siden 2020, hvor der var 254 økologiske bedrifter med samlet set ca. 205.000 økologiske grise., Mellem 2007 og 2022 er detailsalget af økologisk svinekød steget fra 510 tons til 1.400 tons. Det er dog et fald sammenlignet med de seneste år. Detailsalget af økologisk svinekød toppede i 2020 med 1.900 tons. Det store fald i detailsalget i 2022 siden 2020 skal ses i lyset af den stigende inflation i 2022, hvilken har påvirket , det økologiske detailsalg i det hele taget, ., Der bliver generelt stillet mindre svinekød frem på spisebordene i de danske hjem. I hvert fald hvis man kigger på det gennemsnitlige forbrug af svinekød, hvilket i 2007 lå på lige over 1.300 kr. per husstand i faste priser. I 2021 var forbruget faldet til lige under 1.000 kr. per husstand., Færre beskæftigede inden for grisebranchen, I takt med at der er færre og større bedrifter, er der også færre landmænd, der beskæftiger sig med grise. Siden 2008 er det største fald sket i produktionen af slagtegrise, hvilket også hænger godt sammen med, at flere grise eksporteres, og færre slagtes i Danmark. I denne branche var der 4.400 ansatte i 2008, mens der var 3.800 i 2021., For avl af smågrise er beskæftigelsen faldet fra 6.800 i 2008 til 6.600 i 2021. Samme år var der 7.800 beskæftigede med forarbejdning af svinekød, hvilket fx er ansatte på slagterier. I 2008 var der 9.200 i denne branche., Sammenlagt beskæftigede 18.200 sig med grise i form af både landbrug og fx slagtninger i 2021. I 2008 var det tilsvarende tal 20.500., Grisebranchen var i 2020 den branche inden for landbruget med den største andel af ansatte med udenlandsk statsborgerskab, viser , en analyse fra Danmarks Statistik, . I 2020 var lige over halvdelen udenlandske statsborgere, og flest kom fra Ukraine. , I 2020 var landmændene på bedrifter med grise i gennemsnit 52,7 år, hvilket gør det til den yngste bedriftstype inden for landbrug og gartneri. Det viser , en analyse om danske landmænd fra Danmarks Statistik, .

https://www.dst.dk/da/Statistik/udgivelser/bagtal/2023-11-03-stigende-eksport-af-grise-paavirker-den-danske-bestand

Bag tallene

Fedt med unikke data til specialet

Økonomistuderende fik gennem sit studenterjob adgang til registeroplysninger hos Danmarks Statistik og har nu ved afslutningen af sit studie påvist, hvor meget og hvorfor kvinder straffes for at få børn., 17. september 2021 kl. 8:00 ,  , Af , Niels , Stoktoft Overgaard, Malene Baureis Hansens egen mor gik på deltid fra sit job som lægesekretær, da hun fik børn. Sådan indretter mange andre kvinder og familier sig også. Det betyder et omgående fald i løn. Men det medfører også en nedgang i kvindernes pensionsindbetalinger., Nu har Malene Baureis Hansen opgjort størrelsen og årsager til ”børnestraffen” på kvinders pension. Det har hun gjort i sit speciale på cand.polit.-studiet. Hendes værktøj har bl.a. været data fra Danmarks Statistik. Hun stiftede bekendtskab med, hvad der kan hentes af statistiske oplysninger, da hun havde studenterjob i brancheorganisationen Forsikring & Pension, hvor hun kunne bruge den såkaldte forskerordning., - Danmarks Statistiks data er det ypperste. Når man får lov at arbejde med dem, ser man, hvor store mulighederne er. Det er unikke data, og at kunne bruge dem i et speciale er bare det fedeste, siger Malene Baureis Hansen., Betydelig børnestraf, Specialet viser, at fem år efter en fødsel har kvinder et efterslæb i pensionsindbetalinger på 17 % i forhold til faderen. Det vokser til 20 % ti år efter., - De fleste undersøgelser rundt om i verden har set på, hvad fødsler betyder for indkomsten. Men vi har kunnet tage pensionsvinklen med, fordi den omfattende guldgrube af data hos Danmarks Statistik, har gjort at vi kunne komme et spadestik dybere., Malene Baureis Hansen har udarbejdet sit speciale i samarbejde med sin studiekammerat Frederikke Hedstrøm, som også havde studenterjob i Forsikring & Pension., Fakta #1, Mænd og kvinders pensionsindbetalinger fem år før – ti år efter førstefødte, Y-aksen viser pensionsindbetalingerne relativt til de forventede pensionsindbetalinger., Kilde:  Specialet: , ”Parenthood and The Gender Gap in Pension -  An empirical analysis of the effect of the first childbirth on the pensions of hetero- and homosexual parents” , Malene Baureis Hansen og Frederikke Hedstrøm, Anderledes for homoseksuelle, Mange heteroseksuelle børnefamilier specialiserer deres husholdning, så kvinden går ned i tid, mens manden fortsætter fuldt ud på arbejdsmarkedet. Det bygger på traditionelle kønsroller og ikke på biologi. Det samme sker nemlig i mindre grad i homoseksuelle husholdninger med børn., Det er en af konklusionerne i specialet om ”børnestraffen” på kvinders pension. 27-årige Malene Baureis Hansen har ingen børn endnu. Men hun er da begyndt at tænke over, om hun til den tid bør fortsætte med at arbejde på fuld tid for at undgå ”børnestraffen”., - Det handler meget om præferencer. Har du lyst til at gå mere hjemme? Kvinder skal i hvert fald gøre sig klart, at konsekvenserne af ”børnestraffen” viser sig mange år senere, når de får udbetalt væsentlig mindre fra deres pensionsordning., Lysten til data, Det kan være svært for studerende at få fat i data. Det er mange ellers stærkt interesserede i, men der er hensyn til sikkerhed og resurser., Vejen til data kan være et studenterjob i en interesseorganisation, en tænketank, et ministerie eller lignende steder. Så kan den studerende eventuelt opnå mulighed for at benytte den adgang, som arbejdspladsen i forvejen har., En anden mulighed er, at undersøge om et af de specialeområder, som Danmarks Statistik udbyder kunne være interessant. , Områderne kan findes her på Danmarks Statistiks hjemmeside., - Dermed begynder mange også at spore sig ind på, hvad deres speciale skal handle om, når de får muligheden for at kunne bruge data til deres afsluttende projekt, fortæller Malene Baureis Hansen., Til fælles glæde, Efterhånden har rigtig mange studerende skrevet speciale på baggrund af data fra Danmarks Statistik. Det fryder ledende chefkonsulent Laust Hvas Mortensen., - Tit handler specialerne om noget meget spændende. Vi opdager jævnligt et eller andet, som vi undrer os over, men som vi ikke har tid eller evner til at se på. Det kommer der så somme tider studerende og gør, siger Laust Hvas Mortensen., Ansatte i Danmarks Statistik pitcher somme tider ideer til studerende. Andre gange kommer studerende med deres helt egne ideer., - Der er også forskel på, hvor meget de spørger undervejs. Nogle er helt selvkørende, mens andre vender tilbage gentagne gange., Åbne døre, Danmarks Statistik får flere slags gevinster af samarbejdet med de studerende. Laust Hvas Mortensen siger, at det tit ender med, at opgaverne giver ny viden og der opstår nye ideer til nye analyser for eksempel., - Men det er også vigtigt, at de studerende finder ud af, at vi er her. Mange gange vender de tilbage senere, når de er blevet ansat i fx interesseorganisationer eller ministerier., - Det er vigtigt for os at vise, at der er åbne døre i vores hus, siger Laust Hvas Mortensen., Efter eksamen arbejder Frederikke Hedstrøm nu i Danske Bank. Malene Baureis Hansen har faktisk fået job hos Danmarks Statistik. Her er hun lige nu i gang med en rapport, der bygger på data om hjemmehjælp, og som er bestilt af en interesseorganisation., Specialet gav i øvrigt et 12-tal!, Fakta #2, Muligheder i forskerordningen, Danmarks Statistiks forskerordning stiller mikrodata (individdata og enkeltvirksomhedsdata) til rådighed., Det sker til  forsknings-, udrednings- og analyseopgaver i godkendte forskningsinstitutioner og analysemiljøer., De konkrete projekter skal godkendes og dataadgangen afgrænses efter behovet til det pågældende projekt., Adgangen sker fra egen arbejdsplads over nettet til servere hos Danmarks Statistik - det vil sige, at data aldrig forlader Danmarks Statistik., Der stilles en række krav til adgangen blandt andet om fortrolighed., Ordningen er skabt for at udnytte de omfattende muligheder for forskning, som samlingen af registre hos Danmarks Statistik giver mulighed for., Du kan læse mere om forskerordningen her, Fakta #3, Fra studerende til professorer, Specialestuderende er kun én af de grupper, som udnytter lagrene af data. Danmarks Statistik samarbejder også med ph.d.-studerende, der allerede har en kandidatuddannelse og nu er i gang med en forskeruddannelse., Danmarks Statistik har yderligere en gæsteforskerordning. Den udnyttes blandt andet af professorer. Forskerne indgår et samarbejde med Danmarks Statistik om projekter., Ledende chefkonsulent Laust Hvas Mortensen mærker, at der er en stigende interesse for de forskellige ordninger. Flere og flere får øje på mulighederne hos Danmarks Statistik., Hvor lang tid kommer vi til at leve?, – Et ph.d.-projekt udarbejdet sammen med Danmarks Statistik  , Malene Baureis Hansen, Fuldmægtig, DST Consulting, Danmarks Statistik, Tlf. 30 61 59 98, bau, @dst.dk, Foto: , Malene Baureis Hansen, Laust Hvas Mortensen,  , Ledende chefkonsulent, Metode og Analyse, Danmarks Statistik, Tlf. 91 37 64 21, lh, m@dst.dk, Foto: Danmarks Statistik

https://www.dst.dk/da/TilSalg/perspektiv/2021/2021-09-17-fedt-med-unikke-data-til-specialet

KORYDIAL

Navn, KORYDIAL , Beskrivende navn, Udbetalte børnetilskud og familieydelser efter opregning til hele kalenderåret , Gyldighed, Gyldig fra: 01-01-1984, Gyldig til: Gælder stadig, Databrud, Inden for variabel: Ja, På tværs af variable: Nej, Kvalitetssikring foretaget af, Danmarks Statistik: Ja, Eksterne bedømmere udpeget af KOR: Ja, Generel beskrivelse, Beløb i kr. og øre., Udbetalte børnetilskud og familieydelser i årets 4 kvartaler ( alle ydelsestyper nævnt i statistikbanktabel bts44), Før 2016 er beløbet danent ved opregning til hele kalenderår på basis af oplysninger om ydelser i 4. kvartal., Opregningen er foregået på basis af oplysninger om børnefamilieydelser og børnetilskud for 4. kvartal fra børnetilskudsregistret., Opregningen af børneydelsen til helår foregår fx for året 2006 på følgende måde:, 1,5*børneydelse 4. kvartal 2005 +2,5*børneydelse 4. kvartal 2006. , Ydelsen er lagt til hos den person i familien, som modtager tilskuddet. For familier med to voksne er det oftest kvinden i familien. , Udbetalte børnetilskud og familieydelser er ikke skattepligtige., I Statistikbanktabellerne INDKP1, INDKP3, INDKP4 og INDKP7 har variablen under indkomsttype nr.25 og benævnes 'Børnetilskud ', http://www.dst.dk/stattabel/1179, Beløb i kr. og ører., Detaljeret beskrivelse, Børnefamilieydelse tildeles alle familier med børn under 18 år uafhængig af indkomstforhold. Børnetilskud tildeles enlige forældre, forældreløse o.l., børn af pensionister, børn født uden for ægteskab uden bidragsforpligtigelse, børn af enker/enkemænd, flerbørnsfamilier og uddannelsessøgende forældre. Bemærk, at variablen KORYDIAL er et samlet beløb udbetalt til en forælder for alle børn under 18 år i familien. Før 1987 udbetaltes børnetilskud til alle børnefamilier med børn under 16 år. Enlige forsørgere kunne i tillæg modtage forhøjet og ekstra børnetilskud. Her-udover kunne forældreløse børn og børn af forældre, hvoraf en er død, eller fa-ren er ukendt, søge om særligt tilskud. Tilskuddet var desuden indtægtsregule-ret før 1987. Fra og med 2018 medtages alle efterreguleringer foretaget i året. Negative værdier er således et resultat af, at børnefamilieydelser og tilskud fra tidligere år er blevet tilbagebetalt. I 1987 erstattes det almindelige børnetilskud af børnefamilieydelsen; enlige med børn, forældreløse mv. kan så få tildelt ordinært, ekstra og særligt børne-tilskud som supplement til børnefamilieydelsen. Indtægtsreguleringen ophæ-ves. Børnefamilieydelsen begyndte i 1987 med en enkelt sats for alle børn 0-18 år. Satsen blev i 1990 opdelt i en sats til 0-3-årige og en sats til 4-17 årige. I 1991 blev satsen opdelt i tre satser 0-3-årige, 4-6-årige og 7-17-årige. I 1992-1994 var der to satser til 0-6 årige og 7-17 årige. Siden 1995 var der tre satser for 0-3 åri-ge, 4-6 årige og 7-17 årige. Disse oplysninger kan ses skematisk på Skattemini-steriets hjemmeside , http://www.skm.dk/skatteomraadet/talogstatistik/tidsserieoversigter/?group=all Børnetilskudsreglerne er kun ændret for særligt børnetilskud. Det særlige bør-netilskud er siden 1. januar 2000 opdelt i et grundbeløb og et tillæg. Alle tal for særligt børnetilskud indeholder både grundbeløb og tillæg. Siden 1. april 2000 bliver særligt børnetilskud til pensionister indtægtsreguleret. Fra 1. januar 2001 tildeles et særligt børnetilskud til familier, hvor mindst en forælder deltager i en SU-berettiget uddannelse. Tilskuddet forudsætter en an-søgning og er indtægtsreguleret. Øvrige børnetilskud og børnefamilieydelse er ikke indtægtsreguleret. Fra 4. kvartal 1999 er der opgjort en særskilt opgørelse for historiske efterregu-leringer af børnefamilieydelse eller børnetilskud vedrørende tidligere kvartaler end det aktuelle, men udbetalt i det samme aktuelle kvartal. Det gælder fx hi-storiske efterreguleringer vedrørende tidligere kvartaler end 4. kvartal 1999, men udbetalt i 4. kvartal 1999. Fra 2004 er disse efterreguleringer ikke medta-get i statistikken. Eventuelle omberegninger (ikke at forveksle med ovennævnte historiske efter-reguleringer) i de udbetalte beløb vedrørende det aktuelle kvartal er inkluderet i tallene for de enkelte børneydelser i samme kvartal. Fx er omberegninger ved-rørende 4. kvartal 2004 inkluderet i tallene for de enkelte børneydelser i 4. kvartal 2004. Pr. 1. januar 2003 trådte en ny lov om førtidspension i kraft. Pensionister, der er tilkendt pension efter denne dato, er ikke berettigede til ordinært børnetilskud, da den nye pension er højere end den gamle. Pensionister, som før denne dato var tilkendt pension, fortsætter med at modtage ordinært børnetilskud. Særligt børnetilskud til uddannelsessøgende forældre gives fra 1. januar 2005 kun til uddannelsessøgende forældre, der ikke er berettigede til SU. De SU-berettigede uddannelsessøgende forældre kan i stedet søge et særligt tillægsstipendium for forsørgere hos Statens Uddannelsesstøtte. Fra 2011 er engangsudbetalinger i forbindelse med adoption fra udlandet udgået af KORYDIAL. Fra 2016 er ydelserne baseret på udbetalingerne i årets 4 kvartaler. Før 2016 var opgørelsen et vægtet gennemsnit af udbetalinger 4 kvartal i året og 4 kvartal i det foregående år. For år 2015 er KORYDIAL opgjort både efter den gamle og den nye metode. Gammel metode giver for 2015 716.000 modtagere og et samlet beløb på 16, 6 mia. kr. Ny metode giver for 2015 710.000 modtagere og et samlet beløb på 16,6 mia. kr. Fra 2017 er ydeslerne lig det udbetalte beløb dvs., berettiget beløb korrigeret for justeringer for tidligere perioder( fx. i forbindelse med endelig opgørelse af foregående års indkomst ved Slutligningsopgørelsen). Ændringen i kilde data giver anledning til et lille fald i de modtagne beløb. Variablen indgår i andre overførsler (ANDOVERFOERSEL, OVRIG_OVERFORSEL_13) Se også http://www.dst.dk/varedeklaration/945 og http://www.skm.dk/skatteomraadet/talogstatistik/tidsserieoversigter/?group=all, Bilag, Graf, Tabel, Populationer:, Skattepligtige personer hele året, hvor beløbet er forskellig fra 0., Populationen i datasæt, som udleveres af forskningsservice omfatter alle personer som er mindst 15 år ved årets udgang eller har indkomst i løbet af året eller formue den 31. december. For at få konsistens over tid i vedhæftede tabel og graf er populationen lig med alle fuldt skattepligtige personer, som har været i Danmark både primo og ultimo året, og som ved årets udgang er mindst 15 år og som har beløb forskellig fra nul. , Værdisæt, KORYDIAL har ingen værdisæt

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/generelt-om-data/dokumentation-af-data/hoejkvalitetsvariable/personindkomster/korydial

Herberger og forsorgshjem

Hvor mange personer opholder sig på et herberg eller forsorgshjem? Hvordan er fordelingen på alder og køn? Og hvor lang varer opholdene?

https://www.dst.dk/da/Statistik/emner/sociale-forhold/social-stoette/herberger-og-forsorgshjem

Emneside