Praktisk gjennomgang – temakurs om inntekt - skatt - trygd

Skriptet nedenfor demonstrerer hvilke muligheter man har til å benytte ulike typer inntektsdata og trygdedata til å kartlegge personers status på arbeidsmarkedet. Dette ble gjennomgått i vårt temakurs som ble kjørt to ganger i 2022. Klikk her for mer om våre kurs.

 require no.ssb.fdb:23 as db

textblock
Inntektsdata
------------
endblock

textblock
To typer lønnsdata: SSBs inntektsstatistikk (INNTEKT_), og A-ordningen (ARBLONN_LONN_)
endblock

create-dataset lønnsinnt1
import db/INNTEKT_LONN 2020-12-31 as lønn
import db/INNTEKT_WLONN 2020-12-31 as wlønn, outer_join
import db/INNTEKT_YRKINNT 2020-12-31 as yrkinnt, outer_join
import db/INNTEKT_WYRKINNT 2020-12-31 as wyrkinnt, outer_join
import db/INNTEKT_PGIVINNT 2020-12-31 as pensjgiv_innt, outer_join

textblock
Lønns- og yrkesinntekter fra SSBs inntektsstatistikk (yrkesinntekt inkluderer netto næringsinntekter):
endblock
summarize
barchart(mean) lønn wlønn yrkinnt wyrkinnt pensjgiv_innt

create-dataset lønnsinnt2
import db/ARBLONN_LONN_TIME 2022-04-30 as arblonn_timelønn2204
import db/ARBLONN_LONN_TIME 2022-03-30 as arblonn_timelønn2203, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_TIME 2022-02-28 as arblonn_timelønn2202, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_TIME 2022-01-30 as arblonn_timelønn2201, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_TIME 2021-12-30 as arblonn_timelønn2112, outer_join

textblock
Lønnsstatistikk fra A-ordningen (enhet = jobber, populasjon = arbeidstakere): Månedslønn for personer med avtalt timelønn
endblock
summarize

create-dataset lønnsinnt3
import db/ARBLONN_LONN_TIME_INNRAPP 2022-04-30 as arblonn_timelønn2204
import db/ARBLONN_LONN_TIME_INNRAPP 2022-03-30 as arblonn_timelønn2203, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_TIME_INNRAPP 2022-02-28 as arblonn_timelønn2202, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_TIME_INNRAPP 2022-01-30 as arblonn_timelønn2201, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_TIME_INNRAPP 2021-12-30 as arblonn_timelønn2112, outer_join

textblock
Lønnsstatistikk fra A-ordningen (enhet = jobber, populasjon = arbeidstakere): Månedslønn for personer med avtalt timelønn, innrapportert/ubearbeidet
endblock
summarize

create-dataset lønnsinnt4
import db/ARBLONN_LONN_FAST 2022-04-30 as arblonn_fastlønn2204
import db/ARBLONN_LONN_FAST 2022-03-30 as arblonn_fastlønn2203, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_FAST 2022-02-28 as arblonn_fastlønn2202, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_FAST 2022-01-30 as arblonn_fastlønn2201, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_FAST 2021-12-30 as arblonn_fastlønn2112, outer_join

textblock
Lønnsstatistikk fra A-ordningen (enhet = jobber, populasjon = arbeidstakere): Fastlønn (avtalt fastlønn inkl. honorar, akkord, prosent og provisjon)
endblock
summarize

import db/ARBEIDSFORHOLD_PERSON as personid
create-dataset personer4
import db/ARBLONN_PERS_KJOENN 2022-03-16 as kjønn
merge kjønn into lønnsinnt4 on personid
use lønnsinnt4

textblock
Kjønnsforskjeller: Kvinner har i gjennomsnitt 19% lavere lønn (21% uten SDC)
endblock
tabulate kjønn, summarize(arblonn_fastlønn2203)
barchart(mean) arblonn_fastlønn2203, over(kjønn)

create-dataset lønnsinnt5
import db/ARBLONN_LONN_FAST_INNRAPP 2022-04-30 as arblonn_fastlønn2204
import db/ARBLONN_LONN_FAST_INNRAPP 2022-03-30 as arblonn_fastlønn2203, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_FAST_INNRAPP 2022-02-28 as arblonn_fastlønn2202, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_FAST_INNRAPP 2022-01-30 as arblonn_fastlønn2201, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_FAST_INNRAPP 2021-12-30 as arblonn_fastlønn2112, outer_join

textblock
Lønnsstatistikk fra A-ordningen (enhet = jobber, populasjon = arbeidstakere): Fastlønn, innrapportert/ubearbeidet
endblock
summarize

import db/ARBEIDSFORHOLD_PERSON as personid
create-dataset personer5
import db/ARBLONN_PERS_KJOENN 2022-03-16 as kjønn
merge kjønn into lønnsinnt5 on personid
use lønnsinnt5

textblock
Kjønnsforskjeller: Kvinner har i gjennomsnitt 20% lavere lønn (21% uten SDC)
endblock
tabulate kjønn, summarize(arblonn_fastlønn2203)
barchart(mean) arblonn_fastlønn2203, over(kjønn)

create-dataset lønnsinnt6
import db/ARBLONN_LONN_EKV_IALT 2022-03-30 as arblonn_hekv_lønn2203
import db/ARBLONN_LONN_EKV_IALT 2022-02-28 as arblonn_hekv_lønn2202, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_EKV_IALT 2022-01-30 as arblonn_hekv_lønn2201, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_EKV_IALT 2021-12-30 as arblonn_hekv_lønn2112, outer_join

textblock
Lønnsstatistikk fra A-ordningen (enhet = jobber, populasjon = arbeidstakere): Heltidsekvivalent totallønn (inkl. tillegg og bonuser, men ikke overtidsgodtgjørelse)
endblock
summarize

import db/ARBEIDSFORHOLD_PERSON as personid
create-dataset personer6
import db/ARBLONN_PERS_KJOENN 2022-03-16 as kjønn
merge kjønn into lønnsinnt6 on personid
use lønnsinnt6

textblock
Kjønnsforskjeller: Kvinner har i gjennomsnitt 12% lavere lønn (13% uten SDC)
endblock
tabulate kjønn, summarize(arblonn_hekv_lønn2203)
barchart(mean) arblonn_hekv_lønn2203, over(kjønn)

create-dataset lønnsinnt7
import db/ARBLONN_LONN_EKV_FMLONN 2022-03-30 as arblonn_hekv_avtlønn2203
import db/ARBLONN_LONN_EKV_FMLONN 2022-02-28 as arblonn_hekv_avtlønn2202, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_EKV_FMLONN 2022-01-30 as arblonn_hekv_avtlønn2201, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_EKV_FMLONN 2021-12-30 as arblonn_hekv_avtlønn2112, outer_join

textblock
Lønnsstatistikk fra A-ordningen (enhet = jobber, populasjon = arbeidstakere): Heltidsekvivalent avtalt lønn
endblock
summarize

import db/ARBEIDSFORHOLD_PERSON as personid
create-dataset personer7
import db/ARBLONN_PERS_KJOENN 2022-03-16 as kjønn
merge kjønn into lønnsinnt7 on personid
use lønnsinnt7

textblock
Kjønnsforskjeller: Kvinner har i gjennomsnitt 12% lavere lønn (12% uten SDC)
endblock
tabulate kjønn, summarize(arblonn_hekv_avtlønn2203)
barchart(mean) arblonn_hekv_avtlønn2203, over(kjønn)

create-dataset lønnsinnt8
import db/ARBLONN_LONN_KONTANT_IMP 2022-04-30 as arblonn_kontantlønn2204
import db/ARBLONN_LONN_KONTANT_IMP 2022-03-30 as arblonn_kontantlønn2203, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_KONTANT_IMP 2022-02-28 as arblonn_kontantlønn2202, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_KONTANT_IMP 2022-01-30 as arblonn_kontantlønn2201, outer_join
import db/ARBLONN_LONN_KONTANT_IMP 2021-12-30 as arblonn_kontantlønn2112, outer_join

textblock
Lønnsstatistikk fra A-ordningen (enhet = jobber, populasjon = arbeidstakere): Kontantlønn (lønn inkl. tillegg, bonuser, overtidsgodtgjørelser, sluttvederlag)
endblock
summarize

import db/ARBEIDSFORHOLD_PERSON as personid
create-dataset personer8
import db/ARBLONN_PERS_KJOENN 2022-03-16 as kjønn
merge kjønn into lønnsinnt8 on personid
use lønnsinnt8

textblock
Kjønnsforskjeller: Kvinner har i gjennomsnitt 25% lavere lønn (28% uten SDC)
endblock
tabulate kjønn, summarize(arblonn_kontantlønn2203)
barchart(mean) arblonn_kontantlønn2203, over(kjønn)


textblock
To typer data om totalinntekter: SSBs inntektsstatistikk (INNTEKT_) og SSBs skattestatistikk (SKATT_)
endblock

create-dataset totinnt
import db/INNTEKT_WSAMINNT 2020-12-31 as samlet_inntekt
import db/INNTEKT_WIES 2020-12-31 as innt_etter_skatt, outer_join
import db/INNTEKT_UTSKATT 2020-12-31 as skatt, outer_join
import db/INNTEKT_WSKATOVF 2020-12-31 as skatt_og_overføringer, outer_join
generate utregnet_skatt = samlet_inntekt - innt_etter_skatt
import db/SKATT_ALMINNELIG_INNTEKT 2020-12-31 as alminnelig_inntekt, outer_join
import db/SKATT_BRUTTOINNTEKT 2020-12-31 as bruttoinntekt, outer_join
generate utregnet_skatt2 = bruttoinntekt - alminnelig_inntekt

textblock
Totale inntekter, brutto og netto:
endblock
summarize

textblock
Det finnes også data på trygdeinntekter fra SSBs inntektsstatistikk som kan brukes til å kartlegge trygdemottakere
endblock

create-dataset trygdeinntekter
import db/INNTEKT_BARNETRYGD 2020-12-31 as barnetrygd
import db/INNTEKT_KONTANTSTOTTE 2020-12-31 as kontantstøtte, outer_join
import db/INNTEKT_FORELDREPENGER 2020-12-31 as foreldrepenger, outer_join
import db/INNTEKT_SYKEPENGER 2020-12-31 as sykepenger, outer_join
import db/INNTEKT_ARBLED 2020-12-31 as dagpenger, outer_join
import db/INNTEKT_SUM_ARBAVKL 2020-12-31 as arbeidsavklpenger, outer_join
import db/INNTEKT_KODE218 2020-12-31 as uføretrygd, outer_join
import db/INNTEKT_GRUNN_HJELP 2020-12-31 as grunn_og_hjelpestønad, outer_join
import db/INNTEKT_BOSTOTTE 2020-12-31 as bostøtte, outer_join
import db/INNTEKT_SOSIAL 2020-12-31 as sosialhjelp, outer_join
import db/INNTEKT_STUDIESTIPEND 2020-12-31 as studiestipend, outer_join
import db/INNTEKT_OVERFOR 2020-12-31 as overføringer, outer_join
import db/INNTEKT_WOVERFOR 2020-12-31 as woverføringer, outer_join

textblock
Trygdeinntekter fra SSBs inntektsstatistikk (holder pensjoner utenom):
endblock
summarize
barchart(mean) barnetrygd kontantstøtte foreldrepenger sykepenger dagpenger arbeidsavklpenger uføretrygd grunn_og_hjelpestønad bostøtte sosialhjelp studiestipend overføringer woverføringer
barchart(count) barnetrygd kontantstøtte foreldrepenger sykepenger dagpenger arbeidsavklpenger uføretrygd grunn_og_hjelpestønad bostøtte sosialhjelp studiestipend overføringer woverføringer

textblock
SDC-effekt på gjennomsnittstall:

Gjennomsnittstall blir gjennomgående lavere pga. at ekstremverdier toppkodes. Effekten varierer etter hvordan verdifordelingene ser ut: 

- Høyrevridd fordeling => større effekt 
- Normalfordelt eller venstrevridd fordeling => mindre effekt

- Lønn og yrkesinntekter (årsbeløp): -1,7 - -2,2%
- Lønn og yrkesinntekter (månedsbeløp): -0,5 - -1,8%  
   -- unntak: kontantlønn: -1,5 - -4,1%
- Samlet inntekt og skatt (årsbeløp): -2,9 - -6,6%
- Trygd (årsbeløp): -0,1 - -1,2%
- Husholdningsinntekt etter skatt (årsbeløp): -2,1 - -2,2%

Månedsbeløp og trygd har mindre spredning => mindre avvik

Totalinntekter har større spredning => større avvik

Kjønnsforskjeller blir noe lavere pga. menn i større grad har ekstremverdier som toppkodes
endblock

textblock
Også netto totalinntekt for husholdninger er tilgjengelig
endblock
create-dataset husholdningsinntekter
import db/INNTEKT_HUSH_IES 2020-12-31 as hushinnt_etter_skatt
import db/INNTEKT_HUSH_IES_EU 2020-12-31 as hushinnt_etter_skatt_per_forbruksenhet, outer_join
textblock
Husholdningsinntekter fra SSBs inntektsstatistikk:
endblock
summarize

textblock
Trygdedata
------------

Det er flere måter å kartlegge jobb-, utdanning og trygdestatus på:

a) Årlige inntektsdata knyttet til jobb, trygd eller andre støtteordninger

b) Trygdestatus m.m. fra FD-Trygd, kursdata fra NUDB, samt jobbstatus fra REGSYS eller ARBLONN

Nedenfor demonstrerer vi de ulike fremgangsmåtene
endblock

textblock
a) Inntektsdata som indikatorer for arbeidsmarkeds- og trygdestatus
endblock
create-dataset overganger
import db/BEFOLKNING_STATUSKODE 2016-01-01 as regstat1
import db/BEFOLKNING_STATUSKODE 2021-01-01 as regstat2
import db/BEFOLKNING_FOEDSELS_AAR_MND as fdato
generate alder = 2015 - int(fdato/100)
keep if regstat1 == '1' & alder > 25

import db/NUDB_AAR_FORSTE_FULLF_HOV as fullført_master
generate master = 0
replace master = 1 if int(fullført_master/100) == 2015

import db/INNTEKT_WYRKINNT 2015-12-31 as wyrkinnt15
import db/INNTEKT_ARBLED 2015-12-31 as dagpenger15
import db/INNTEKT_SUM_ARBAVKL 2015-12-31 as arbeidsavklpenger15
import db/INNTEKT_KODE218 2015-12-31 as uføretrygd15
import db/INNTEKT_BOSTOTTE 2015-12-31 as bostøtte15
import db/INNTEKT_SOSIAL 2015-12-31 as sosialhjelp15
import db/INNTEKT_STUDIESTIPEND 2015-12-31 as stipend15

import db/INNTEKT_WYRKINNT 2020-12-31 as wyrkinnt20
import db/INNTEKT_ARBLED 2020-12-31 as dagpenger20
import db/INNTEKT_SUM_ARBAVKL 2020-12-31 as arbeidsavklpenger20
import db/INNTEKT_KODE218 2020-12-31 as uføretrygd20
import db/INNTEKT_BOSTOTTE 2020-12-31 as bostøtte20
import db/INNTEKT_SOSIAL 2020-12-31 as sosialhjelp20
import db/INNTEKT_STUDIESTIPEND 2020-12-31 as stipend20

summarize
histogram wyrkinnt15
histogram wyrkinnt20

generate status15 = 99
replace status15 = 1 if wyrkinnt15 > 500000
replace status15 = 2 if wyrkinnt15 > 200000 & wyrkinnt15 <= 500000
replace status15 = 3 if wyrkinnt15 > 40000 & wyrkinnt15 <= 200000
replace status15 = 4 if dagpenger15 > 20000
replace status15 = 5 if arbeidsavklpenger15 > 20000
replace status15 = 6 if uføretrygd15 > 20000
replace status15 = 7 if bostøtte15+sosialhjelp15 > 50000
replace status15 = 8 if stipend15 > 20000

generate status20 = 99
replace status20 = 9 if regstat2 != '1'
replace status20 = 1 if wyrkinnt20 > 600000
replace status20 = 2 if wyrkinnt20 > 300000 & wyrkinnt20 <= 600000
replace status20 = 3 if wyrkinnt20 > 50000 & wyrkinnt20 <= 300000
replace status20 = 4 if dagpenger20 > 20000
replace status20 = 5 if arbeidsavklpenger20 > 20000
replace status20 = 6 if uføretrygd20 > 20000
replace status20 = 7 if bostøtte20+sosialhjelp20 > 50000
replace status20 = 8 if stipend20 > 20000

define-labels statuskoder 1 "Høy inntekt" 2 "Middels inntekt" 3 "Lav inntekt" 4 Dagpenger 5 Arbeidsavklaring 6 Ufør 7 Sosial 8 Student 9 "Død eller emigrert" 99 Annet
assign-labels status15 statuskoder
assign-labels status20 statuskoder

textblock
Bosatte personer > 25 år i 2015 og status 5 år senere. Kilde: SSBs inntektsstatistikk og NUDB
endblock
tabulate status20 master, colpct

textblock
Bosatte personer > 25 år med fullført masterutdanning i 2015 og status 5 år senere. Kilde: SSBs inntektsstatistikk og NUDB
endblock
sankey master status20 if master

textblock
Bosatte personer > 25 år uten fullført masterutdanning i 2015 og status 5 år senere. Kilde: SSBs inntektsstatistikk og NUDB
endblock
sankey master status20 if master == 0

textblock
Status for bosatte personer > 25 år i 2015 og 5 år senere. Kilde: SSBs inntektsstatistikk og NUDB
endblock
tabulate status15 status20, rowpct
sankey status15 status20

textblock
b) FD-Trygddata m.m. som indikatorer for arbeidsmarkeds- og trygdestatus
endblock

create-dataset bosatte
import db/BEFOLKNING_STATUSKODE 2019-01-01 as regstat
keep if regstat == '1'

create-dataset arbeidstaker
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-01-16 as arbtid01
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-02-16 as arbtid02, outer_join
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-03-16 as arbtid03, outer_join
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-04-16 as arbtid04, outer_join
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-05-16 as arbtid05, outer_join
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-06-16 as arbtid06, outer_join
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-07-16 as arbtid07, outer_join
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-08-16 as arbtid08, outer_join
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-09-16 as arbtid09, outer_join
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-10-16 as arbtid10, outer_join
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-11-16 as arbtid11, outer_join
import db/ARBLONN_PERS_SUM_ARBEIDSTID 2018-12-16 as arbtid12, outer_join
generate antmnd = rowvalid(arbtid01, arbtid02, arbtid03, arbtid04, arbtid05, arbtid06, arbtid07, arbtid08, arbtid09, arbtid10, arbtid11, arbtid12)
generate snitt_per_mnd = rowmean(arbtid01, arbtid02, arbtid03, arbtid04, arbtid05, arbtid06, arbtid07, arbtid08, arbtid09, arbtid10, arbtid11, arbtid12)
summarize antmnd snitt_per_mnd
rename antmnd ant_mnd_jobb
rename snitt_per_mnd snitt_arbt_per_mnd
merge ant_mnd_jobb snitt_arbt_per_mnd into bosatte

create-dataset ledighet
import-event db/ARBSOEK2001FDT_HOVED 2018-01-01 to 2018-12-31 as arbsøk
replace STOP@arbsøk = date(2018,12,31) if STOP@arbsøk > date(2018,12,31)
replace START@arbsøk = date(2018,01,01) if START@arbsøk < date(2018,01,01)
generate dager = STOP@arbsøk - START@arbsøk + 1
collapse(sum) dager, by(PERSONID_1)
boxplot dager
summarize dager
histogram dager, width(30)
rename dager as_dager
merge as_dager into bosatte

create-dataset uførhet
import-event db/UFOERP2011FDT_GRAD 2018-01-01 to 2018-12-31 as ufør
replace STOP@ufør = date(2018,12,31) if STOP@ufør > date(2018,12,31)
replace START@ufør = date(2018,01,01) if START@ufør < date(2018,01,01)
generate dager = STOP@ufør - START@ufør + 1
collapse(sum) dager, by(PERSONID_1)
boxplot dager
summarize dager
histogram dager
rename dager ufør_dager
merge ufør_dager into bosatte

create-dataset sosialhjelp
import-event db/SOSHJLPFDT_MOTTAK 2018-01-01 to 2018-12-31 as sosial
replace STOP@sosial = date(2018,12,31) if STOP@sosial > date(2018,12,31)
replace START@sosial = date(2018,01,01) if START@sosial < date(2018,01,01)
generate dager = STOP@sosial - START@sosial + 1
collapse(sum) dager, by(PERSONID_1)
boxplot dager
summarize dager
histogram dager, width(30)
rename dager sos_dager
merge sos_dager into bosatte

create-dataset utdanning
import-event db/NUDB_KURS_NUS 2018-01-01 to 2018-12-31 as studier 

create-dataset personid_utd
import db/NUDB_KURS_FNR as personid
merge personid into utdanning

use utdanning
collapse(min) START@studier (max) STOP@studier, by(personid)
replace STOP@studier = date(2018,12,31) if STOP@studier > date(2018,12,31)
replace START@studier = date(2018,01,01) if START@studier < date(2018,01,01)
generate dager = STOP@studier - START@studier + 1
boxplot dager
summarize dager
histogram dager, width(30)
rename dager utd_dager
merge utd_dager into bosatte

use bosatte

textblock
Status i arbeidsmarkedet i løpet av et år. Kilde: FD-Trygd/NAV og NUDB

Permanent bosatte ved utgangen av 2018 fordelt på arbeidsmarkedsstatus. Antall dager i løpet av året. Jobb: Antall måneder og gjennomsnittlig antall timer per uke per mnd. Antallet individer er akkumulert over hele året og vil være mye høyere sammenliknet med status ved en gitt dato
endblock
summarize