Massuppsägningar, arbetslöshet och sjuklighet

En rapport om konsekvenser av 1990-talets friställningar för slutenvårdsutnyttjande och risk för förtida död

Marcus Eliason

Petter Lundborg

Johan Vikström

En rapport från Sociala rådet

Stockholm 2010

SOU 2010:102

SOU och Ds kan köpas från Fritzes kundtjänst. För remissutsändningar av SOU och Ds svarar Fritzes Offentliga Publikationer på uppdrag av Regeringskansliets förvaltningsavdelning.

Beställningsadress: Fritzes kundtjänst 106 47 Stockholm

Orderfax: 08-598 191 91 Ordertel: 08-598 191 90 E-post: order.fritzes@nj.se Internet: www.fritzes.se

Svara på remiss. Hur och varför. Statsrådsberedningen (SB PM 2003:2, reviderad 2009-05-02)

– En liten broschyr som underlättar arbetet för den som ska svara på remiss. Broschyren är gratis och kan laddas ner eller beställas på http://www.regeringen.se/remiss

Textbearbetning och layout har utförts av Regeringskansliet, FA/kommittéservice.

Tryckt av Elanders Sverige AB

Stockholm 2010

ISBN 978-91-38-23504-1

ISSN 0375-250X

Förord

I denna rapport, som är den femte av flera från Sociala rådet, presenteras resultat från analyser av hälsoeffekter av att vara arbetslös. Såväl antalet som andelen arbetslösa personer varierar mycket över tid i Sverige och möjliga långsiktiga konsekvenser av arbetslöshet är en aktuell fråga.

Sociala rådet tackar de tre författarna Marcus Eliason, forskare vid Institutet för arbetsmarknadspolitisk utvärdering (IFAU), Petter Lundborg, docent vid Nationalekonomiska institutionen, Lunds universitet samt Johan Vikström, forskare vid IFAU och Uppsala Center for Labor Studies, Uppsala universitet, för arbetet med rapporten.

Rapporten har granskats av Hans Grönqvist, forskare vid Institutionen för social forskning, Stockholms Universitet och Per Johansson, professor vid IFAU och Nationalekonomiska institutionen, Uppsala universitet samt ledamot i Sociala rådet.

Kristina Alexanderson

Ordförande i Sociala rådet

Professor i socialförsäkring

Innehåll

Sociala rådet i korthet		.......................................................... 9
Författarpresentation..........................................................		11
Sammanfattning ................................................................		13
1	Inledning...................................................................	17
2	Bakgrund ..................................................................	23

2.1Hur och varför påverkas sjuklighet av arbetslöshet och

	uppsägning?..............................................................................	23
2.2	Leder arbetslöshet till sjuklighet eller tvärtom? ....................	24
2.3	Massuppsägningar kontra arbetslöshet...................................	25

2.4”Offer” kontra ”överlevare” i samband med

	massuppsägningar ....................................................................	26
2.5	Arbete kontra arbetslöshet......................................................	27
3	Tidigare forskning ......................................................	29
3.1	Studier av sambandet mellan arbetslöshet och dödlighet......	29

3.2Studier av sambandet mellan arbetslöshet och

sjukvårdsutnyttjande................................................................

3.3Studier av sambandet mellan massuppsägning och

dödlighet...................................................................................

Innehåll

SOU 2010:102

3.4Studier av sambandet mellan massuppsägning och

	sjukvårdsutnyttjande................................................................		32
3.5	Orsakssamband eller selektion? ..............................................		34
3.6	Sammanfattning........................................................................		36
4	Data och metod..........................................................		39
4.1	Val av studie- och kontrollgrupper .........................................		39
	4.1.1 Den första studiegruppen – de arbetslösa ...................		39
	4.1.2 Den andra studiegruppen – de massuppsagda.............		40
	4.1.3	Kontrollgrupperna ........................................................	41
4.2	Vilka hälsoutfall studerar vi? ...................................................		41
4.3	Metod	........................................................................................	43
4.4	Riskfaktorer..............................................................................		44
4.5	Metodologiska överväganden ..................................................		45
5	Vilka blev massuppsagda och arbetslösa?......................		47
6	Massuppsägningar och arbetslöshet hade stora
	inkomsteffekter ..........................................................		55
7	Hur påverkade massuppsägningar och arbetslöshet
	mortalitet och slutenvårdsutnyttjande?..........................		57
	7.1.1	Total mortalitet .............................................................	57
	7.1.2	Totalt slutenvårdsutnyttjande......................................	59
8	För vilka diagnoser är effekten störst? ...........................		61
	8.1.1	Orsaksspecifik mortalitet .............................................	61
	8.1.2	Orsaksspecifikt slutenvårdsutnyttjande......................	63
9	Vilka grupper påverkas mest av massuppsägning och
	arbetslöshet?..............................................................		67
	9.1.1	Ålder ..............................................................................	67
	9.1.2	Utbildningsnivå.............................................................	69
	9.1.3	Anställningssektor ........................................................	71

SOU 2010:102	Innehåll
10 Sammanfattning och diskussion ..................................	73
Referenser ........................................................................	77
Bilagor
Bilaga A Studier av sambandet mellan arbetslöshet och
dödlighet............................................................................	83
Bilaga B Koder enligt ICD-9 och ICD-10 för sjukdomarna
inkluderade i de tio diagnoskategorierna.........................	89
Bilaga C Kommittédirektiv..............................................................	91

Sociala rådet i korthet

Sociala rådets uppdrag är, enligt kommittédirektivet (se bilaga C), att agera som rådgivare till regeringen på hälso- och sjukvårdsområdet samt i sociala frågor. Sociala rådet ska även förse regeringen med kunskap baserad på svenska och internationella forskningsrön och som är relevant för utformningen av välfärdspolitiken inom Socialdepartementets områden. Dessutom ska Sociala rådet identifiera utvecklingstendenser och viktiga faktorer som har betydelse för välfärdssektorns funktion.

Uppdraget omfattar de tre åren 2008–2010. I rådet ingår forskare från olika vetenskapsområden samt generaldirektörerna för Försäkringskassan och Socialstyrelsen.

Sociala rådets verksamhet utgörs av flera olika delar, t.ex. regelbundna möten med Socialdepartementets statsråd och politiskt sakkunniga samt andra möten med Socialdepartementets tjänstemän. Sociala rådet ordnar även seminarier, samt en årlig konferens för en bredare publik.

Sociala rådet har under uppdragsperioden identifierat några områden där det saknas kunskap eller där befintlig kunskap behöver uppdateras eller sammanställas. Sociala rådet har därför initierat ett antal projekt som ska bidra till att fylla vissa kunskapsluckor med innehåll och/eller ge en uppdaterad och översiktlig bild av kunskapsläget. Projekten kommer att redovisas i en serie rapporter, i vilken föreliggande rapport ingår.

Rapporterna kan laddas ner från Sociala rådets hemsida: http://www.sou.gov.se/socialaradet. Där finns även information om rådet och dess verksamhet.

Sociala rådet kan nås via dess sekreterare, Malin Sedvallsson, företrädesvis per e-post: malin.sedvallsson@social.ministry.se

Sociala rådet i korthet

SOU 2010:102

I Sociala rådet ingår följande personer:

•Kristina Alexanderson (ordförande), professor i socialförsäkring, Sektionen för försäkringsmedicin, Karolinska Institutet

•Lennart Flood (ledamot), professor i ekonometri vid Handelshögskolan, Göteborgs universitet

•Laura Fratiglioni (ledamot), professor i geriatrisk epidemiologi vid Aging Research Center, Karolinska Institutet/Stockholms universitet

•Lars-Erik Holm (adjungerad ledamot), generaldirektör och chef för Socialstyrelsen

•Per Johansson (ledamot), professor i ekonometri vid Uppsala Universitet; Institutet för arbetsmarknadspolitisk utvärdering

•Adriana Lender (adjungerad ledamot), generaldirektör och chef för Försäkringskassan

•Olle Lundberg (ledamot), professor i forskning om jämlikhet i hälsa vid Center for Health Equity Studies (CHESS), Karolinska Institutet/Stockholms universitet

•Clas Rehnberg (ledamot), docent i hälsoekonomi vid Medical Management Centre, Karolinska Institutet

Författarpresentation

Marcus Eliason är fil.dr i nationalekonomi och forskare vid Institutet för arbetsmarknadspolitisk utvärdering (IFAU). Hans tidigare forskning har i stor utsträckning behandlat individ- och familjekonsekvenser av att förlora ett jobb i samband med arbetsplatsnedläggningar. Inom detta område har han också publicerat ett flertal vetenskapliga artiklar i internationella tidskrifter inom såväl nationalekonomi som folkhälsovetenskap.

Petter Lundborg är docent i nationalekonomi och forskare vid Nationalekonomiska institutionen, Lunds Universitet. Petter är också knuten till VU University Amsterdam och Tinbergeninstitutet i Nederländerna. Hans forskning har rört hälsoekonomiska frågeställningar och hans huvudsakliga forskningsområde är för närvarande sambandet mellan socio-ekonomisk status och hälsa. Petter har publicerat ett antal vetenskapliga artiklar i internationella tidskrifter inom både det nationalekonomiska och medicinska området.

Johan Vikström är fil.dr i nationalekonomi och verksam som forskare vid Institutet för arbetsmarknadspolitisk utvärdering (IFAU) och Uppsala Center for Labor Studies (UCLS). Han har tidigare varit verksam vid University of Southern California och VU University of Amsterdam. Johan leder för närvarande ett forskningsprojekt om sambanden mellan socio-ekonomisk status och hälsa. Hans forskning har tidigare rört socialförsäkringar, svensk arbetsmarknadspolitik och ekonometriska metoder.

Sammanfattning

Under den ekonomiska krisen på 1990-talet fick Sverige för första gången under efterkrigstiden uppleva en period av massuppsägningar och massarbetslöshet. Den långa perioden av full sysselsättning bröts hösten 1990 och ersattes av en period med dramatiskt stigande arbetslöshet. Massuppsägningar och arbetslöshet blev då något som inte bara drabbade ett fåtal. I den här rapporten studerar vi vilka konsekvenser arbetslöshet, och friställningar i samband med massuppsägningar, under 1990-talet hade för de drabbade i form av dödlighet och sjuklighet. Arbetslöshet innebär en försämrad ekonomisk situation med ofta en negativ stress som följd. Uppsägning och arbetslöshet innebär också ofta ett förlorat socialt sammanhang och minskad framtidstro. Detta innebär att konsekvenserna av uppsägningarna och arbetslösheten under 1990-talet inte bara är en fråga av ekonomisk karaktär utan även en folkhälsofråga.

I våra analyser skiljer vi på effekterna av att bli friställd i samband med en massuppsägning och effekterna av arbetslöshet. Anledningen är att effekten av en massuppsägning kan förväntas skilja sig från effekten av arbetslöshet på en rad punkter. Först och främst är det inte alla som är med om en massuppsägning som också blir arbetslösa. En annan väsentlig skillnad är att en massuppsägning innebär att man inte är ensam om att förlora jobbet och eventuellt bli arbetslös. Vi studerar effekterna på sjuklighet som resulterade i slutenvård eller dödsfall.

Det finns redan idag ett stort antal studier som visar på att det finns ett statistiskt samband mellan arbetslöshet och ohälsa. Trots detta är orsakssambandet inte helt klarlagt. Huvudorsaken är svårigheten att avgöra om det är arbetslöshet som leder till ohälsa, eller om det är ohälsa som leder till att vissa får lämna sitt arbete eller förblir arbetslösa. Det kan också vara så att vissa besitter egenskaper som försämrar deras möjligheter att både behålla ett

Sammanfattning

SOU 2010:102

jobb och en god hälsa. Svensk registerdata erbjuder dock goda möjligheter att studera detta orsakssamband. Detta är en viktig motivering för denna studie.

Det finns också flera skäl till varför folkhälsoeffekterna under 1990-talet är speciellt intressanta att studera. Ett skäl är att arbetsmarknaden är föränderlig. Både innebörden av att vara anställd och av att vara arbetslös är något som har förändrats över tid. Detta är inte minst tydligt under 1990-talet, då uppsägningar och arbetslöshet blev något som inte bara drabbade ett fåtal. Krisen under 1990-talet erbjuder också en intressant möjlighet att studera hur grupper av arbetstagare som tidigare i stor utsträckning var förskonade från uppsägningar, såsom t.ex. offentligt anställda, påverkas i termer av sjuklighet.

Vi finner en rad intressanta resultat. För män som drabbades av massuppsägning finner vi att risken för förtida död ökade med 8– 18 procent i jämförelse med kontrollgruppen. Motsvarande riskökning för kvinnor är 5–6 procent. Att bli arbetslös ökade också risken för förtida död bland män, men endast med 4–6 procent. För kvinnor däremot, så är effekten den motsatta; arbetslöshet verkar istället ha minskat risken för förtida död med upp till 12 procent.

I syfte att få en bättre bild av de bakomliggande mekanismerna har vi också studerat orsaksspecifik dödlighet. Fem stora diagnoskategorier studerades: cancer (särskilt rökningsrelaterad cancer), hjärt- och kärlsjukdomar (särskilt ischemiska hjärtsjukdomar och sjukdomar i hjärnans kärl), psykiska störningar, yttre skador (särskilt självtillfogade skador och trafikskador), samt alkoholrelaterade sjukdomar eller tillstånd. Resultaten från denna analys visar att massuppsägningar innebar en markant överdödlighet med ischemisk hjärtsjukdom, alkoholrelaterad sjukdom eller tillstånd, eller psykiska störningar (bara bland kvinnor) som underliggande dödsorsak. Arbetslöshet resulterade också i en förhöjd risk för förtida död med psykisk störning eller alkoholrelaterad sjukdom som underliggande dödsorsak. För män finns det dessutom en överdödlighet till följd av yttre skador, särskilt självmord och trafikskador.

Effekterna av arbetslöshet och massuppsägningar på dödlighet ger en bild av hälsokonsekvenserna av att förlora ett jobb. Samtidigt är det trots allt så att bara en mycket liten del av samtliga uppsagda och arbetslösa avlider under uppföljningsperioden. Därmed säger effekterna på dödlighet ingenting om i vilken utsträckning det stora flertalet som inte avlider drabbas av ohälsa som en

SOU 2010:102

Sammanfattning

konsekvens av arbetslöshet eller en massuppsägning. I syfte att fånga upp andra aspekter på ohälsa än en ökad dödlighet har vi därför även studerat slutenvårdsutnyttjande. Resultaten från dessa analyser stärker de tidigare funna sambanden mellan arbetslöshet och dödlighet vad gäller psykisk sjuklighet. Däremot ger dessa analyser en än mer komplex bild av sambanden mellan massuppsägningar, arbetslöshet och cancer och hjärt- och kärlsjukdomar. Sammantaget betyder det att varken massuppsägningar eller arbetslöshet otvetydigt resulterar i fler hälsoproblem.

Slutligen bör det påpekas att flertalet av de skattade sambanden mellan framförallt arbetslöshet och sjuklighet gick att urskilja redan flera år före förlusten av ett arbete. Tveklöst är det så att de som blev arbetslösa hade om inte fler, så åtminstone andra, hälsoproblem än de arbetande i stort. Det är dock skillnader som vi i stor utsträckning har kunnat observerat och således även har kunnat kontrollera för, varför sådana skillnader inte kan förklara några av våra resultat. I vilken utsträckning våra resultat i slutändan kan tolkas som att arbetslöshet och massuppsägningar har orsakat sjuklighet är ytterst avhängigt huruvida det finns anledning att tro att det finns ytterligare faktorer som vi inte har kunnat observera.

1 Inledning

– medan andelen sysselsatta föll med 10 procentenheter till knappt 73 procent. De hundratusentals som blev uppsagda under denna period fick dessutom uppleva försämringar i de flesta trygghetssystemen.

I den här rapporten studerar vi vilka konsekvenser arbetslöshet, och friställningar i samband med massuppsägningar, under 1990- talet hade för de drabbade i form av registrerad sjuklighet. Det finns flera anledningar att förvänta sig en ökad sjuklighet till följd av arbetslöshet och massuppsägning. En försämrad ekonomisk situation i samband med arbetslöshet riskerar att leda till såväl mer negativ stress som oro och ångest. Uppsägning och arbetslöshet innebär också ofta ett förlorat socialt sammanhang och minskad framtidstro. Detta innebär att konsekvenserna av uppsägningarna och arbetslösheten under 1990-talet inte bara är en fråga av ekonomisk karaktär utan även en folkhälsofråga.

De former av registrerad sjuklighet som vi avser att studera är de som resulterade i slutenvård eller dödsfall, med ett särskilt fokus på diagnosgrupper såsom cirkulationsorganens sjukdomar, alkoholrelaterade sjukdomar, psykiska störningar, självskador/självmord samt trafikolyckor. Genom att använda registerdata över en lång tidsperiod har vi möjlighet att mäta både de kortsiktiga effekterna och de långsiktiga effekterna av arbetslöshet och massuppsägning på sjuklighet. Detta ger oss därmed möjligheten att observera sjukdomar som manifesteras först efter många år.

Inledning

SOU 2010:102

I våra analyser skiljer vi på effekterna av att bli friställd i samband med en massuppsägning1 och effekterna av arbetslöshet. Anledningen är att effekten av en massuppsägning kan förväntas skilja sig från effekten av arbetslöshet på en rad punkter. Först och främst är det inte alla som är med om en massuppsägning som också blir arbetslösa. Tack vare lagstadgad uppsägningstid, eller att uppsägningen av andra anledningar var förutsebar, finns det möjlighet att finna en ny anställning utan en mellanliggande period av arbetslöshet. En annan väsentlig skillnad är att en massuppsägning innebär att man inte är ensam om att förlora jobbet och eventuellt bli arbetslös. Det finns flera anledningar till varför detta skulle kunna medföra att hälsokonsekvenserna skiljer sig mellan en massuppsägning och arbetslöshet. En massuppsägning som omfattar många anställda kan innebära större svårigheter att hitta ett nytt jobb. Det är också välkänt att vi i hög grad påverkas av hur individer i vår närhet mår och agerar. Om ens forna kollegor mår dåligt av att bli friställda kan detta därför påverka den egna sjukligheten genom sociala interaktioner. Samtidigt är det troligt att man upplever situationen som mindre ”skamfylld” då man inte är ensam om att bli uppsagd. Det är många andra som också får gå och både man själv och andra vet att det inte är ens eget fel utan snarare företagets.

I analyserna beaktar vi också möjligheten att konsekvenserna av arbetslöshet och massuppsägning, i termer av sjuklighet, kan skilja sig åt mellan olika grupper av människor. Det är rimligt att anta att vissa har bättre förutsättningar att hantera sådana händelser, medan andra saknar nödvändiga resurser. Genom att använda oss av data över stora delar av den arbetsföra befolkningen har vi möjlighet att på ett detaljerat sätt studera om effekterna på sjuklighet är speciellt stora för någon specifik grupp. I analyserna undersöker vi därför om (o)hälsoeffekterna skiljer sig åt beroende på kön, ålder, utbildningsnivå och anställningssektor. Om effekterna är speciellt stora för en specifik grupp, och för vissa sjukdomar, ger det information om var hälsoförebyggande arbete skulle kunna vara av stort värde.

Det finns flera skäl till att återigen studera sambanden mellan massuppsägningar, arbetslöshet, och sjuklighet, trots alla tidigare studier på området. Ett skäl är att arbetsmarknaden är föränderlig. Både innebörden av att vara anställd och av att vara arbetslös är något som har förändrats över tid. Detta är inte minst tydligt under

1 Fortsättningsvis kommer vi att använda begreppet massuppsägning när vi refererar till friställd i samband med en massuppsägning.

SOU 2010:102

Inledning

1990-talet, då uppsägningar och arbetslöshet blev något som inte bara drabbade ett fåtal. Av dem som var i arbetsför ålder under 1991 blev nästan 40 procent arbetslösa någon gång under den resterande delen av 1990-talet (Korpi & Stenberg, 2001). Som redan påpekats fick de arbetslösa under denna period dessutom uppleva försämringar i arbetslöshetsersättningen. Därutöver finns det även anledning att anta att förhållandena för dem som hade jobb förändrades under den här perioden. Till exempel så ökade användandet av tillfälliga anställningar och den tidigare skarpa skiljelinjen mellan att arbeta och att vara arbetslös blev mindre tydlig. Krisen under 1990-talet erbjuder också en intressant möjlighet att studera hur grupper av arbetstagare som tidigare i stor utsträckning var förskonade från uppsägningar, såsom t.ex. offentligt anställda, påverkas i termer av sjuklighet. Detta är också av intresse ur ett genusperspektiv då den offentliga sektorn i Sverige har dominerats av kvinnor och tidigare forskning på området i många fall har varit begränsad till män.

Vi inleder denna rapport med att i kapitel 2 ge en beskrivning av vilka skäl det finns att förvänta sig ett samband mellan, massuppsägningar, arbetslöshet och sjuklighet. I kapitlet diskuterar vi inledningsvis hur arbetslöshet kan antas påverka sjuklighet, men också huruvida effekterna av arbetslöshet och effekterna av en massuppsägning kan tänkas skilja sig åt. I kapitel 2 diskuterar vi också de metodproblem som analyser av effekterna av arbetslöshet och massuppsägning är behäftade med. Trots att en stor mängd artiklar har publicerats som slår fast att det finns ett statistiskt samband mellan arbetslöshet och sjuklighet är orsakssambandet inte helt klarlagt. Huvudorsaken till detta är svårigheten att avgöra om förlusten av ett jobb och arbetslöshet faktiskt leder till sjuklighet (en kausal effekt) eller om ökad sjuklighet leder till en ökad risk att förlora sitt jobb eller att förbli arbetslös. Ytterligare en möjlighet är att vissa arbetstagare besitter egenskaper, eller upplever situationer, som både försämrar deras möjligheter att behålla ett jobb och ökar sjukligheten god hälsa. I kapitlet argumenterar vi också för att svensk registerdata erbjuder en god möjlighet att angripa dessa metodproblem.

I kapitel 3 ger vi sedan en översikt av tidigare svensk och internationell forskning om sambanden mellan massuppsägning, arbetslöshet och registrerad sjuklighet. Denna genomgång visar att det finns ett antal studier som pekar på att massuppsägningar och

Inledning

SOU 2010:102

arbetslöshet kan ha stora hälsokonsekvenser, framförallt i form av psykisk sjuklighet.

Kapitel 4 redovisar de datamaterial som används i våra analyser. Genom att länka ett antal olika register har vi möjlighet att identifiera arbetsställen som läggs ned, eller genomför större personalneddragningar, samt att identifiera vilka av de anställda som drabbas, och vilka som blir arbetslösa. Kopplingen av register ger oss också uppgifter om sjukrivningar, sjukhusvistelser, och dödsorsaker för åren före 1990-talets krisår och fram till och med 2005. Detta ger oss en rad mått som fångar upp olika aspekter av sjuklighet vilket gör det möjligt att hantera de metodproblem som är förknippade med att undersöka hur massuppsägningar och arbetslöshet påverkar individers sjuklighet. I syfte att mäta ett orsakssamband använder vi en så kallad matchningsansats för att skapa jämförbara kontrollgrupper.

I kapitel 5 beskriver vi den undersökningspopulation som vi använder oss av i våra statistiska analyser. Här visar det sig att framförallt de arbetslösa i flera avseenden skiljer sig från de arbetande. Kapitlet visar dessutom att endast en mindre del av de som får lämna en arbetsplats i samband med en massuppsägning faktiskt blir arbetslösa.

För att ge ytterligare bakgrund till tolkningen av våra resultat, redovisar vi i kapitel 6 de konsekvenser som arbetslöshet och massuppsägning har i form av förlorad arbetsinkomst. Resultaten visar att framförallt arbetslöshet har stora och långsiktiga negativa effekter på arbetsinkomst. Detta är av intresse för tolkningen av våra resultat, då det är välkänt att det finns ett starkt samband mellan inkomst och sjuklighet.

I kapitel 7–9 redovisar vi sedan våra huvudresultat. Kapitel 7 redovisar effekterna på total dödlighet och totalt slutenvårdsutnyttjande, medan kapitel 8 redovisar effekterna för ett antal diagnoskategorier. I kapitel 9 redovisar vi slutligen hur effekterna skiljer sig åt mellan olika grupper. Sammanfattningsvis visar resultaten i dessa kapitel att massuppsägning och arbetslöshet ökar risken för sjuklighet. Exempelvis ökar en massuppsägning risken för förtida död för kvinnor och män med 5–6 procent respektive 8– 18 procent. Våra resultat visar också att effekterna är speciellt framträdande för diagnoser som är relaterade till psykisk sjuklighet. Det står också klart att effekterna skiljer sig mellan massuppsägning och arbetslöshet respektive mellan kvinnor och män.

SOU 2010:102

Inledning

Kapitel 9 visar slutligen också att effekterna i många fall varierar med ålder, utbildningsnivå, och anställningssektor.

I kapitel 10 sammanfattar vi och diskuterar våra resultat.

2 Bakgrund

2.1Hur och varför påverkas sjuklighet av arbetslöshet och uppsägning?

Det finns ett flertal skäl till varför uppsägningar och arbetslöshet skulle kunna ha en negativ påverkan på en persons sjuklighet.1 För det första innebär förlusten av jobb, allt som oftast, en försämrad ekonomisk situation. Både svenska och internationella studier har visat att en jobbförlust, inte bara innebär ett omedelbart inkomstbortfall under en period av arbetslöshet, utan även ett inkomstbortfall på längre sikt (Jacobson m.fl., 1993; Couch, 2001; Eliason & Storrie, 2006, Hijzen m.fl. 2010; Couch & Placzek, 2010; Eliason, 2010; Stevens, 1997). Även om svält inte längre kan ses som ett reellt hot i en modern välfärdsstat, så kan en försämrad ekonomisk situation skapa negativ stress, oro, och ångest. Det kan också innebära att man av ekonomiska skäl blir tvungen att avstå andra aktiviteter, såväl sociala, kulturella, som hälsofrämjande.

Förutom förlust av arbetsinkomst kan förlusten av ett jobb också innebära förlust av ett socialt sammanhang, status, sociala kontakter, tidstruktur, regelbunden aktivitet, m.m. Dessa aspekter av ett jobb kan också antas vara viktiga för människors hälsa och välbefinnande.

Den förändrade livssituationen som följer efter en jobbförlust kan också, av olika anledningar, ge upphov till ohälsosamma beteenden såsom ökad alkoholkonsumtion och rökning eller, i mer extrema fall, självskadebeteende och självmord. Det är även tänkbart att risken ökar för andra olyckliga händelser, såsom familjekonflikter och skilsmässa, och att förmågan att hantera andra besvärliga livssituationer försämras.

1 Se Janlert & Hammarström (2009) för en jämförelse av sju olika teoretiska förklaringsmodeller för sambandet mellan arbetslöshet och sjuklighet.

Bakgrund

SOU 2010:102

2.2Leder arbetslöshet till sjuklighet eller tvärtom?

Även om en stor mängd studier visar att arbetslösa generellt har mer hälsoproblem än arbetande personer, så är orsakssambandet fortfarande inte helt klarlagt. Som diskuterades i inledningen behöver det inte vara så att ett uppmätt statistiskt samband mellan arbetslöshet och sjuklighet nödvändigtvis innebär att det är arbetslösheten som har orsakat sjukligheten. En alternativ förklaring är att arbetstagare med manifesta eller latenta hälsoproblem också är de som har störst risk att bli arbetslösa, d.v.s. en så kallad selektionseffekt. Det kan också vara så att vissa arbetstagare har egenskaper som försämrar deras möjligheter att behålla ett jobb och att behålla en god hälsa, d.v.s. ett omvänt orsakssamband.

Från ett forskningsperspektiv såväl som från ett samhällsperspektiv är det viktigt att undersöka hur orsakssambanden ser ut. Om det inte är möjligt att etablera i vilken riktning sambanden går är det också svårt, och ofta omöjligt, att ge tydliga policyrekommendationer. Det gäller i synnerhet för studier av sambanden mellan arbetslöshet och sjuklighet, eftersom det är rimligt att anta att rekommenderade åtgärder kan se helt olika ut beroende på om det är så att arbetslöshet orsakar sjuklighet eller om det är så att sjuklighet orsakar arbetslöshet.

Att etablera ett orsakssamband ställer dock höga krav på utformningen av den statistiska analysen och detaljrikedom i data. En första förutsättning är att man har tillgång till flera mätpunkter av sjuklighet, över tiden; både före och efter uppsägningen eller perioden av arbetslöshet. En andra, och långt mer krävande, förutsättning är att man har en jämförbar kontrollgrupp. Kontrollgruppen bör vara av sådan art att den i princip är identisk, med avseende på samtliga riskfaktorer, och egenskaper som är korrelerade med riskfaktorer, för sjuklighet, med gruppen som drabbas av arbetslöshet eller massuppsägning eller att man kan kontrollera för skillnaderna i statistiska modeller. Enbart då kan man tolka en uppmätt skillnad i sjuklighet mellan studie- och kontrollgrupp i termer av ett orsakssamband.

SOU 2010:102

Bakgrund

2.3Massuppsägningar kontra arbetslöshet

En orsak till att studera hälsokonsekvenser av uppsägningar i samband med företags- eller arbetsplatsnedläggningar, eller stora personalinskränkningar, är förstås att det är viktigt att belysa hur sådana personalförändringar, framtvingade av strukturella eller ekonomiska förändringar, påverkar de anställda. En annan orsak är rent metodologisk. Genom att studera jobbseparationer orsakade av massuppsägningar är det möjligt att reducera de selektionsproblem som annars ofta är förknippade med studier av konsekvenserna av arbetslöshet. Anledningen är att massuppsägningar minskar risken att det är sjuklighet som orsakar arbetslösheten, eftersom samtliga, eller en stor andel av de anställda, på en arbetsplats förlorar jobbet, oberoende av deras sjuklighet eller andra riskfaktorer.

Även om vi accepterar antagandet att jobbseparationer orsakade av arbetsplatsnedläggningar eller massuppsägningar inte är relaterade till arbetstagarnas sjuklighet, så är det dock fortfarande så att massuppsägning och arbetslöshet i grunden är två olika händelser. Först och främst så resulterar massuppsägning i arbetslöshet i endast en minoritet av fallen (Eliason & Storrie, 2006; Schmeider m.fl., 2010). På grund av lagstadgad uppsägningstid, eller att uppsägningen av andra anledningar var förutsebar, finns det möjlighet att finna en ny anställning utan en mellanliggande period av arbetslöshet. Det ska också sägas att arbetslösa inte måste ha blivit uppsagda utan kan ha slutat frivilligt eller avslutat t.ex. studier eller en säsonganställning.

En annan väsentlig skillnad mellan en massuppsägning och arbetslöshet är att en massuppsägning innebär att man inte är ensam om att förlora jobbet och eventuellt bli arbetslös. Det finns flera anledningar till varför detta skulle kunna medföra att hälsokonsekvenserna också skiljer sig åt mellan en massuppsägning och arbetslöshet. En massuppsägning som omfattar många anställda kan innebära större svårigheter att hitta ett nytt jobb. Det gäller speciellt för mindre orter, där en massuppsägning kan ha omfattande effekter på hela samhället. En omfattande litteratur har vidare visat att individer i hög grad styrs av sociala interaktioner.2 Individer påverkas i hög grad av hur individer i ens närhet mår och

2 Exempel på studier som dokumenterat omfattande nätverkseffekter och social interaktioner är Bertrand m.fl., (2000), Ichino & Maggi (2000), Topa (2001), Conley & Topa (2002), Clark (2003) och Hesselius m.fl. (2008).

Bakgrund

SOU 2010:102

agerar. Om många av ens forna kollegor blir friställda och mår dåligt av att bli friställda är det därför troligt att det påverkar den egna sjukligheten. Samtidigt är det troligt att man upplever situationen som mindre ”skamfylld” då man inte är ensam om att bli uppsagd.3 Det är många andra som också får gå och både man själv och andra vet att det inte är ens eget fel.

Sammantaget innebär ovanstående diskussion att man bör iaktta ett visst mått av försiktighet när man jämför och diskuterar studier som mäter effekter av arbetslöshet respektive jobbseparation i samband med massuppsägning.

2.4”Offer” kontra ”överlevare” i samband med massuppsägningar

Ett flertal studier (se t.ex. Martikainen m.fl., 2008; Vahtera m.fl., 2004) har på senare år påvisat negativa hälsokonsekvenser av massuppsägningar inte bara bland de som de facto har fått lämna sina jobb (massuppsägningens ”offer” från engelskans ”layoff victims”) utan även bland dem som har fått jobba kvar på arbetsplatsen (s.k. ”överlevare”, från engelskans ”layoff survivors”). Ett antal tänkbara förklaringar har också getts i denna forskningslitteratur. Dels så kan även de som blir kvar ha upplevt en period av osäkerhet gällande deras anställningssituation innan det stod klart vilka som blev tvungna att gå, vilket kan resultera i oro och ökad negativ stress. Många kan dessutom uppleva fortsatt osäkerhet för framtida neddragningar av verksamheten. Dessutom kan arbetsbördan öka för de som blir kvar på arbetsplatsen om samma arbete som tidigare ska utföras fast fördelat på färre anställda. Det finns således anledning att förvänta sig att även personer som får behålla sina jobb på en arbetsplats som drabbas av en massuppsägning har en ökad risk för sjuklighet.

Kunskap om hälsokonsekvenserna av neddragningar av arbetsstyrkan för de som får behålla sina jobb är förstås av eget intresse, men det har även implikationer för hur man ska lägga upp studier som fokuserar på de som istället blir av med sina jobb och framförallt när det gäller val av kontrollgrupp.

3 Se t.ex. Jönsson & Starrin (2000) för en diskussion om den skamfyllda upplevelsen av arbetslöshet.

SOU 2010:102

Bakgrund

2.5Arbete kontra arbetslöshet

Arbetsmarknadsforskning delar ofta upp arbetsmarknaden i arbetande och arbetslösa. Motsvarande uppdelning görs även i officiell statistik. Det finns dock anledning till viss eftertanke gällande en sådan dikotomisk indelning av arbetskraften. Vi berörde redan i föregående avsnitt att ”överlevare” i bantade organisationer verkar ha fler hälsoproblem än arbetstagare i organisationer som inte drabbas av massuppsägningar. I linje med detta föreslår Dooley (2003) att den tudelade uppdelningen bör ersättas av en hel skala som inkluderar en rad olika typer av anställningar.

En sådan indelning kommer dock inte att göras i den här studien. Däremot bör man hålla i minnet att även förhållandena för dem som hade jobb förändrades under 1990-talet, varför jämförelsen arbetslös kontra i arbete inte behöver ha samma betydelse i den här studien som i tidigare studier. Om andelen fasta anställningar minskade genom en ökning av t.ex. temporära anställningar, behovsanställningar, och korttidsvikariat, så kan det leda till att de uppmätta negativa hälsokonsekvenserna av arbetslöshet blir mindre. Det beror då inte i första hand på att arbetslösheten påverkade dem som faktiskt var arbetslösa i mindre utsträckning, utan istället på att sjukligheten ökade bland de som hade arbete. Det sistnämnda skulle kunna vara fallet om otrygga anställningar leder till ökad negativ stress och därmed ökad sjuklighet.

3 Tidigare forskning

Detta kapitel avser att ge exempel på tidigare studier – med särskilt fokus på nordiska studier publicerade mellan 2000 och 2010 – av sambandet mellan massuppsägning, arbetslöshet, och registrerad sjuklighet i form av sjukvårdsutnyttjande och mortalitet. Vi utesluter därmed de många studier som fokuserar på exempelvis självrapporterad sjuklighet.1 Anledningen till det senare är att vi då lättare kan jämföra våra resultat i den senare delen av rapporten med de som presenteras här. Vi gör därmed heller inga anspråk på att ge en fullständig översikt av studier av effekterna av massuppsägningar och arbetslöshet på sjuklighet i en vidare mening. De studier som vi diskuterar finns sammanställda i bilaga A.

3.1Studier av sambandet mellan arbetslöshet och dödlighet

Ett stort antal studier har påvisat att det finns en överdödlighet bland dem som är eller har varit arbetslösa. De sex studier som vi har valt att fokusera på, och som finns sammanfattade i Tabell A.1, finner en relativ risk av arbetslöshet som varierar mellan 1.3 och 2.4 för total dödlighet (d.v.s. oavsett dödsorsak) under uppföljningsperioder från 4 år upp till 17 år. Ingen av dessa studier har gjort en uppdelning mellan män och kvinnor utan resultaten är antingen enbart för män eller för män och kvinnor tillsammans.2

Två av studierna (Lundin m.fl., 2010; Gerdtham & Johannesson, 2003) undersöker även kardiovaskulär dödlighet, men finner inte några statistiskt säkerställda samband. Inte heller Kriegbaum m.fl. (2009), som istället har valt att dela upp de kardiovaskulära sjukdomarna i ischemiska sjukdomar, hjärtinfarkt, och övriga

1Se Gonäs m.fl. (2006) för en översikt av tidigare forskning med en bredare ansats.

2Gerdtham & Johannesson (2003) finner ingen statistisk säkerställd skillnad i effekterna mellan män och kvinnor, men redovisar inga resultat uppdelat på män och kvinnor.

Tidigare forskning

SOU 2010:102

ischemiska sjukdomar, finner några statistiskt säkerställda samband för någon av dessa dödsorsaker.

Tre av de sex studierna undersöker även dödlighet till följd av yttre orsaker. Både Åhs & Westerling (2006) och Gerdtham & Johannesson (2003) finner att arbetslöshet mer än fördubblar risken för självmord. I Lundin m.fl. (2010) är motsvarande effekt dock något mindre och inte heller statistiskt säkerställd. De finner däremot, liksom Åhs & Westerling (2006) men till skillnad från Gerdtham & Johannesson (2003), en initialt kraftigt förhöjd dödlighetsrisk till följd av andra yttre orsaker än självmord.

Gerdtham & Johannesson (2003) är den enda av de sex studierna som även studerar andra dödsorsaker än de som är relaterade till cirkulationsorganen eller yttre omständigheter. De finner dock inte något samband mellan arbetslöshet och cancerdödlighet, men däremot ett starkt samband mellan arbetslöshet och dödlighet i andra sjukdomar än cancer och kardiovaskulära sjukdomar.

Utifrån dessa studier tycks det alltså inte finnas något statistiskt säkerställt samband mellan arbetslöshet och hjärt- och kärlsjukdomar. Däremot tyder studierna på att arbetslöshet resulterar i en total överdödlighet som framförallt tycks härstamma från en förhöjd risk för yttre orsaker till död, såsom självmord.

Martikainen m.fl. (2007) visar dock att även orsaken till arbetslösheten är av betydelse och likaså i vilket konjunkturläge som man blir arbetslös. Exempelvis är effekterna av att bli arbetslös till följd av en nedläggning, eller en kraftig neddragning av personalstyrkan på arbetsplatsen, på total dödlighet markant mindre än motsvarande effekter av arbetslöshet av andra orsaker. Det uppmätta sambandet mellan att bli arbetslös och förtida död är också mycket svagare i perioder av höga arbetslöshetsnivåer.

3.2Studier av sambandet mellan arbetslöshet och sjukvårdsutnyttjande

Studier som belyser sambandet mellan arbetslöshet och sjukvårdsutnyttjande är mer sällsynta. Vi behandlar här två studier som också sammanfattas i Tabell A.2. I en nyligen publicerad dansk studie (Eriksson m.fl., 2010) undersöks det kortsiktiga sambandet mellan arbetslöshetens längd och risken att läggas in för psykiatrisk vård. Författarna finner att längre perioder av arbetslöshet ökar

SOU 2010:102

Tidigare forskning

risken för en psykiatrisk sjukhusinläggning. För män som varit arbetslösa mer än 20 procent av tiden under föregående år finner de en relativ risk för inläggning på 1.7–1.9. Motsvarande risk för kvinnor är 1.2–1.8. I en annan studie finner Kraut m.fl. (2000) att arbetslöshet ökar risken för slutenvård (oberoende av orsak). I orsaksspecifika analyser finner de vidare att risken att vårdas för skador av yttre orsak är särskilt förhöjd. I motsats till Eriksson m.fl. (2010) finner de dock att relativa risken att behandlas för psykiska störningar är liten och inte heller statistiskt säkerställd.

De få studier som belyser sambandet mellan arbetslöshet och slutenvård ger därmed inga entydiga svar på hur detta samband ser ut.

3.3Studier av sambandet mellan massuppsägning och dödlighet

Under de senaste åren har ett flertal studier valt att fokusera på effekterna av jobbseparationer i samband med arbetsplatsnedläggningar eller kraftiga neddragningar av personalstyrkan på sjuklighet. I följande avsnitt diskuterar vi fem av dessa, vilka också sammanfattas i Tabell A.3.

I en nyligen genomförd studie med danska data (Browning & Heinesen, 2010) skattas effekterna av jobbseparation i samband med arbetsplatsnedläggningar. Utfallen som studeras är dödlighet från fem grupper av dödsorsaker: hjärtinfarkt och stroke, alkoholrelaterade sjukdomar eller tillstånd, psykiska störningar, självmord, samt trafikskador. Resultaten visar en statistiskt säkerställd ökning av risken för samtliga studerade dödsorsaker, förutom psykiska störningar. Den uppmätta relativa dödsrisken varierar från 1.2 för hjärtinfarkt och stroke till 1.9 för dödsfall orsakade av trafikskador. På längre sikt (10 år) tycks dock överdödligheten avta. Tio år efter jobbseparationen finns den statistiskt säkerställda överdödligheten bara kvar för dödlighet orsakad av trafikskador.

En snarlik studie på svenska data (Eliason & Storrie, 2009b) finner också en fördubblad dödlighet från yttre orsaker, och i synnerhet självmord, bland män som är med om arbetsplatsnedläggningar eller massuppsägningar. Likaså finner de en fördubbling av risken för alkoholrelaterad dödlighet bland män. De uppmätta relativa riskerna för död i hjärt- och kärlsjukdomar (även uppdelat i dödlighet i ischemiska och cerebrovaskulära sjukdomar)

Tidigare forskning

SOU 2010:102

och cancer för män är av samma storlek som i Browning & Heinesen (2010), men effekterna är inte statistiskt säkerställda. För kvinnor är inga av de uppmätta effekterna statistiskt säkerställda.

I ytterligare en studie undersöks effekterna av arbetsplatsnedläggning på dödlighet i Nya Zeeland (Kefee m.fl., 2002). Studien jämför hälsoutfallen hos män som var anställda på två stora köttfabriker varav den ena av dem lades ned. I studien uppmäts en fördubblad risk för självmord och yttre orsaker till dödlighet för de som är med om nedläggningen, men inga av dessa effekter är statistisk säkerställda.

Sullivan & von Wachter (2010) använder amerikanska data för att analysera effekterna av jobbseparation i samband med kraftiga neddragningar av personalstyrkan på total dödlighet. De finner en statistiskt säkerställd ökning av dödsrisken på ungefär 20 procent för gruppen som var med om kraftiga neddragningar av personalstyrkan, sett över under en efterföljande 17-årsperiod. En annan amerikansk studie (Steenland & Pinkerton, 2008) finner däremot en lägre relativ total dödlighet, och dödlighet i ischemiska sjukdomar, av att bli uppsagd i samband med en arbetsplatsnedläggning under en efterföljande 11-årsperiod.

Sammanfattningsvis indikerar dessa fem studier att de som förlorar sina jobb i samband med arbetsplatsnedläggningar, eller i samband med kraftiga neddragningar av personalstyrkan, har en ökad risk åtminstone för självmord, alkoholrelaterad dödlighet, och av andra yttre orsaker till dödlighet.

3.4Studier av sambandet mellan massuppsägning och sjukvårdsutnyttjande

Vi fortsätter med att diskutera sex studier som behandlar sambandet mellan jobbseparationer i samband med arbetsplatsnedläggningar, eller kraftiga neddragningar av personalstyrkan, och slutenvårdsutnyttjande. Studierna sammanfattas också i Tabell A.4 Två av studierna (Browning & Heinesen, 2010; Kefee m.fl., 2002) har även diskuterats ovan då de även studerade effekterna på dödlighet. Kefee m.fl. (2002) finner en tredubbel risk att vårdas på sjukhus för avsiktligt självtillfogade skador hos män (vilket inkluderar, men inte uteslutande består av självmordsförsök). Man finner dock inga effekter på varken total slutenvård eller slutenvård till följd av psykiska störningar, andra yttre orsaker än avsiktligt

SOU 2010:102

Tidigare forskning

tillfogade skador, hjärtsjukdomar, cerebrovaskulära sjukdomar, cancer, eller andningsorganens sjukdomar.

Browning & Heinesen (2010) finner en statistiskt säkerställd förhöjd risk för sjukhusinläggningar för vård av alkoholrelaterade sjukdomar och tillstånd, psykiska störningar, och självmordsförsök, men inte för cancer, hjärt- och kärlsjukdomar, eller trafikskador. I motsats till dödlighet, där de fann att de negativa effekterna av en jobbförlust avtog på längre sikt, verkar detta inte gälla i samma utsträckning för slutenvård. Även om risken för sjukhusinläggning för vård av alkoholrelaterade sjukdomar och tillstånd, psykiska störningar, och självmordsförsök, minskar något sett över 10 år istället för över 4 år, så är de uppmätta effekterna fortfarande statistiskt säkerställda. På lång sikt ökar även risken för både hjärt- och kärlsjukdomar och trafikskador och effekterna är statistiskt säkerställda. Det är värt att notera att Browning & Heinesen (2010) har fler observationer än de flesta tidigare studier, varför de kan skatta effekter med mindre statistisk osäkerhet.

En liknande svensk studie, som dock är begränsad till slutenvård till följd av hjärtinfarkt, stroke, alkoholrelaterade sjukdomar och tillstånd, självtillfogade skador, och trafikskador, är Eliason & Storrie (2009a). Deras resultat stämmer väl överens med dem i Browning & Heinesen (2010). En uppdelning på män och kvinnor i analysen visar dock att den statistiskt säkerställda ökade risken för vård av trafikskador och självtillfogade skador är begränsad till män och att det även för kvinnor finns en ökad risk för vård av alkoholrelaterade sjukdomar och tillstånd.

Eliason & Storrie (2010) studerar effekterna av arbetsplatsnedläggningar och massuppsägningar på risken för psykiatrisk slutenvård i Sverige. Man finner liknande effekter som dem som presenterade i Browning & Heinesen (2010) för danska förhållanden. Även här finner man att en massuppsägning inte har samma konsekvenser för män och kvinnor. Det är enbart bland kvinnor som det kan uppmätas en statistiskt säkerställd ökad risk för slutenvård med en psykiatrisk diagnos. Denna ökning är till stor del driven av alkoholmissbruk, men det finns även en förhöjd risk för slutenvård till följd av affektiva tillstånd.

I en annan studie på danska data (Browning m.fl., 2006) studeras effekten av en jobbseparation till följd av en kraftig neddragning av personalstyrkan. Som utfall studeras slutenvård till följd av ett antal ”stressrelaterade” sjukdomar såsom högt blodtryck, hjärtsjukdomar, magkatarr och magsår. Trots att antalet

Tidigare forskning

SOU 2010:102

observationer är tillräckligt stort för att kunna statistiskt säkerställa även en liten effekt, så finner de inte att jobbseparationer till följd av kraftiga neddragningar ökar risken att drabbas av någon av dessa stressrelaterade sjukdomar.

3.5Orsakssamband eller selektion?

En avgörande fråga för alla de studier som presenterats ovan är i vilken grad de har lyckats fånga ett orsakssamband från arbetslöshet eller massuppsägning till sjuklighet. Som vi diskuterade tidigare kan det vara de med manifesta eller latenta hälsoproblem också är de som får lämna sitt arbete. Ett annat problem uppstår om vissa arbetstagare har egenskaper som försämrar deras möjligheter både att behålla ett jobb och att behålla en låg sjuklighet. I båda dessa fall försvåras möjligheten att uppmäta ett orsakssamband mellan arbetslöshet och sjuklighet eftersom de som blev arbetslösa eller uppsagda då redan från början skulle ha högre sjuklighet eller andra för dem ogynnsamma egenskaper. Studierna ovan har i princip använt tre olika ansatser för att försöka kontrollera för dessa så kallade hälsoselektionsproblem.

Den första ansatsen är att i den statistiska analysen försöka kontrollera för alla de faktorer som skiljer sig åt mellan arbetstagare som blir arbetslösa eller uppsagda och de som kan behålla sina jobb. För detta krävs således detaljerad information om de faktorer som kan tänkas påverka risken för både arbetslöshet, eller en jobbseparation, och framtida hälsoproblem. Ett bra exempel på en studie som använder denna strategi är Lundin m.fl. (2010). De studerar samtliga svenska män som genomgick mönstring inför värnplikten 1969.3 För denna grupp har de tillgång till information om sociala omständigheter i barndomen, förekomst av psykiatrisk diagnos, riskanvändande av alkohol, tobaksanvändning, bristande känslomässig kontroll, och kontakt med polisen eller de sociala myndigheterna, förekomst av slutenvård med en psykiatrisk diagnos och utbildningsnivå, socioekonomisk ställning, inkomst, och sjukfrånvaro. Man kontrollerar för alla dessa bakgrundsfaktorer och studerar sedanom arbetslöshet under åren 1992–1994

3 I analysen begränsar de urvalet till dem som också var sysselsatta 1990-91 och inte erhöll varken förtidspension 1990-91 eller arbetslöshetsersättning 1990-1991.

SOU 2010:102

Tidigare forskning

orsakade en förhöjd risk att avlida under perioden 1995–2003.4 Som diskuterades i föregående avsnitt finner de en förhöjd dödlighetsrisk enbart under de fyra första åren (d.v.s. 1995–1998). En annan slutsats av deras studie är att en väsentlig del av sambandet mellan arbetslöshet och dödlighet kan förklaras av bakomliggande skillnader i hälsorelaterade riskfaktorer.

Avgörande för att den ovan beskrivna ansatsen ska ge trovärdiga resultat är att man har tillgång till samtliga riskfaktorer som påverkar sjukligheten och samtidigt påverkar vem som blir arbetslös. Ofta är detta ett problem eftersom man inte har tillgång till tillräckligt detaljerad data. Det är naturligtvis också omöjligt att bevisa att man har tillgång till samtliga riskfaktorer.

Ett exempel på en annan strategi att hantera problemet med hälsoselektion går att finna i studien av Kefee m.fl. (2002) som även diskuterades i föregående avsnitt. I denna studie undersöker man sjukligheten bland arbetstagarna på två stora köttfabriker i Nya Zeeland av vilka den ena fabriken lades ned. Den stora metodmässiga fördelen med den här typen av studier är att eftersom en hel arbetsplats läggs ned, innebär det också att det inte sker någon (hälso-)selektion av vilka som blir uppsagda från arbetsplatsen. Med andra ord, varken hälsostatus eller hälsorelaterade riskfaktorer kan antas påverka vilka som får lämna sina jobb.5 Genom att använda de anställda på en liknande fabrik, som inte lägger ned produktionen, som en kontrollgrupp skapas två grupper som torde vara lika varandra i de flesta avseenden utom just att personerna i den ena gruppen fick lämna sina arbeten. På så sätt kan man identifiera (o)hälsoeffekterna av att förlora ett jobb utan att ha tillgång till information om alla hälsorelaterade riskfaktorer.

Det finns dock åtminstone två nackdelar med studier av det här slaget. Den första handlar om i vilken utsträckning resultaten kan generaliseras. I och med att man endast studerar de anställda på en viss arbetsplats (vilket också innebär en viss region och inom en viss bransch) är det inte (utan starka antaganden) möjligt att generalisera resultaten till hela den arbetande befolkningen. Den

4Det betyder att deras undersökningsdesignen kräver att samtliga i populationen var vid liv i början av 1995. De som till exempel blev arbetslösa 1992 och sedermera avled före 1995 är alltså exkluderade vilket innebär att de kortsiktiga effekterna kan ha underskattats.

5Antagandet om avsaknad av selektion i nedläggningsstudier har dock kritiserats då de anställda i vissa fall, långt i förväg, vet om att arbetsplatsen kommer att läggas ned och att en del då väljer att lämna arbetsplatsen. I så fall finns det en stor risk att de som är kvar när arbetsplatsen stänger för gott är en selekterad grupp av den ursprungliga personalstyrkan. Kefee m.fl. (2002) hanterar dock detta genom att också inkludera samtliga som hade varit anställda på fabriken upp till tio månader före nedläggningen.

Tidigare forskning

SOU 2010:102

andra nackdelen har att göra med att man studerar en relativt liten grupp av individer, vilket gör att den statistiska osäkerheten ofta blir hög.

En tredje ansats, som hanterar de ovan beskrivna nackdelarna, används i Browning & Heinesen (2010). I studien använder man danska registerdata för att identifiera samtliga nedläggningar i privat sektor mellan åren 1986 och 2002. På så sätt konstruerar man en studiegrupp bestående av nästan 45 000 personer och en kontrollgrupp bestående av mer än 2,5 miljoner personer med observationer i alla branscher (i den privata sektorn) och regioner. Det stora urvalet gör att man i stor utsträckning kan generalisera resultaten, samt att man får resultat med stor statistisk säkerhet. Ett kvarstående problem med denna ansats är dock att även om det inte sker någon selektion av vilka som får lämna sitt jobb från en given arbetsplats (i och med att samtliga förlorar sina jobb), är det naturligtvis inte helt slumpmässigt vilka företag som tvingas att lägga ned sin verksamhet. Nedläggningar är till exempel mer vanligt förekommande inom vissa branscher och regioner och bland nystartade företag. Därför krävs det i slutändan ändå att man i analysen explicit kontrollerar åtminstone för en del riskfaktorer och egenskaper som är korrelerade med hälsorelaterade faktorer.

Det ska dock påpekas att även om studier av företags- eller arbetsplatsnedläggningar har vissa metodmässiga fördelar, så är det tveksamt om resultaten från dessa studier kan generaliseras till att gälla även för arbetslöshet. Som vi redan har diskuterat är inte en jobbförlust i samband med en massuppsägning liktydigt med arbetslöshet.

3.6Sammanfattning

Från de studier som presenterades i översikten ovan så finns det ett antal lärdomar vi kan dra:

•Det finns en överdödlighet både bland dem som har varit, eller är, arbetslösa och bland dem som har blivit av med ett jobb i samband med en neddragning eller arbetsplatsnedläggning.

•Överdödligheten tycks vara koncentrerad till yttre orsaker såsom självmord och trafikolyckor, samt till alkoholrelaterade sjukdomar eller tillstånd.

SOU 2010:102

Tidigare forskning

•Det finns få resultat som tyder på att de som har varit, eller är, arbetslösa eller de som har blivit av med ett jobb i samband med en neddragning, eller arbetsplatsnedläggning, har ett högre totalt slutenvårdsutnyttjande.

•Det finns en förhöjd orsaksspecifik risk för slutenvård till följd av avsiktligt självtillfogade skador, trafikskador, alkoholrelaterade sjukdomar eller tillstånd, samt för psykiska störningar, bland dem som har varit, eller är, arbetslösa eller de som har blivit av med ett jobb i samband med en neddragning, eller arbetsplatsnedläggning.

•Få resultat tyder på att det finns vare sig en överdödlighet, eller ett ökat behov av slutenvård, för hjärt- och kärlsjukdomar för de som har blivit av med ett jobb i samband med en neddragning, eller arbetsplatsnedläggning.

•De negativa hälsokonsekvenserna av arbetslöshet tenderar att vara större än konsekvenserna av att bli av med ett jobb i samband med en neddragning, eller arbetsplatsnedläggning.

•Möjligheten, i nordiska länder, att koppla samman administrativa register innebär att man i stor utsträckning kan hantera metodproblemen förknippade med hälsoselektion.

4 Data och metod

Vi inleder kapitlet med att beskriva hur vi definierar och identifierar de två studiegrupperna – de som var arbetslösa respektive förlorade ett jobb i samband med en massuppsägning – och kontrollgrupperna. Vi redovisar därefter de hälsoutfall som vi har valt att studera. Därefter beskriver vi den empiriska metod som används. Slutligen presenterar vi deskriptiv statistik för de tre grupperna.

4.1Val av studie- och kontrollgrupper

Vi studerar individer som blivit arbetslösa och förlorat jobbet i samband med en massuppsägning under perioden 1992–1998. Vi har vidare valt att endast inkludera de som hade en varaktig anställning, på en arbetsplats med minst 50 anställda, innan de blev arbetslösa eller var med om en massuppsägning. Med varaktig anställning avses att de var anställda i november föregående år, enligt SCB:s Anställningsregister, och dessutom hade en sammanlagd arbetsinkomst över ett prisbasbelopp det året, och som året innan varken erhöll arbetslöshetsersättning eller förtidspension.

4.1.1Den första studiegruppen – de arbetslösa

För att identifiera de som blev arbetslösa under perioden 1992– 1998 använde vi oss av AMS-registret HÄNDEL. Registret innehåller daglig information för alla individer inskrivna vid arbetsförmedlingen. HÄNDEL innehåller bland annat information om de inskrivnas tid i öppen arbetslöshet, deltagande i arbetsmarknadspolitiska program, och orsaken till att man eventuellt lämnade arbetslösheten.

Data och metod

SOU 2010:102

Vi definierar studiegruppen av arbetslösa som de som under ett visst givet år registrerade sig som arbetslösa vid Arbetsförmedlingen minst en dag.1 Vi kommer fortsättningsvis att använda de ”arbetslösa” för att referera till den här studiegruppen.

4.1.2Den andra studiegruppen – de massuppsagda

Den andra studiegruppen består av de som separerade från sin anställning i samband med att företaget genomförde en massuppsägning.2 Vi kommer fortsättningsvis att använda de ”massuppsagda” för att referera till den här andra studiegruppen och även ”massuppsagd” i betydelsen att man har separerat från sin anställning i samband med en massuppsägning.

Vi definierar massuppsägningar som de fall där en arbetsplats minskade sin personalstyrka med mer än 30 procent från november ett år till november nästföljande år. Liknande definitioner har även tidigare använts i flera andra studier, exempelvis Jacobson m.fl. (1993) och Browning m.fl. (2006), och vi följer således gängse praxis.

I syfte att identifiera vilka arbetsplatser som enligt denna definition genomför massuppsägningar, och också vilka anställda som samtidigt lämnade arbetsplatsen, använder vi oss återigen av SCB:s Anställningsregister. Varje arbetsställe har i registret ett specifikt identitetsnummer som går att följa över tid och som också går att koppla till de som är anställda på arbetsplatsen.

Ett problem med att identifiera massuppsägningar i administrativa register är förknippat med arbetsplatsnedläggningar. En arbetsplatsnedläggning innebär ju per definition att arbetsstället slutar att existera, varför dess identitetsnummer inte heller existerar nästföljande år. Problemet är att bara för att identitetsnumret slutar att existera måste det inte innebära att arbetsplatsen har slutat att existera. Så kallade ”falska” arbetsplatsnedläggningar kan uppkomma vid sammanslagningar av arbetsställen, ägarbyten, eller vid felkodningar. För att hantera detta problem har vi definierat arbetsställen vars identitetsnummer slutat att existera som verksamma,

1Inskriven antingen som heltidsarbetslös, deltidsarbetslös eller i något arbetsmarknadspolitiskt program.

2Notera att denna grupp kan innehålla individer som självmant sökte sig till ett nytt arbete och individer som faktiskt blev massuppsagda. Anledningen är det inte går att identifiera orsaken till varför en individ bytt arbetsplats med hjälp av administrativa register. Det är dock rimligt att anta att den stora majoriteten av dem som separerade från en arbetsplats samtidigt som denna genomförde en massuppsägning de facto blev friställda.

SOU 2010:102

Data och metod

förutsatt att minst 50 procent av de anställda i november det sista år identitetsnumret finns i registret är anställda på ett ”annat” arbetsställe i november följande år och där de också utgör minst 50 procent av personalstyrkan.

4.1.3Kontrollgrupperna

För att kunna uppmäta eventuella hälsokonsekvenser av att bli massuppsagd eller arbetslös behöver vi en kontrollgrupp att jämföra med.3 Vi har valt en kontrollgrupp bestående av de som precis som studiegrupperna hade en varaktig anställning, men däremot inte blev arbetslösa eller massuppsagda under innevarande år. Det betyder att vi inte jämför de massuppsagda och arbetslösa med en kontrollgrupp av personer som aldrig blir massuppsagda eller arbetslösa. Personerna i kontrollgruppen tillåts bli både massuppsagda och arbetslösa längre fram i tiden. Att enbart jämföra med en grupp som förblir i sysselsättning under hela studieperioden skulle innebära att vi väljer en mycket speciell kontrollgrupp, vilket i sin tur skulle innebära att resultaten blir snedvridna (se t.ex., Fredriksson & Johansson, 2008).

För att inte riskera att jämföra de friställda med de som blev kvar på arbetsstället efter en massuppsägning har vi också valt att begränsa kontrollgruppen till de som var anställda på arbetsställen som varken genomförde någon massuppsägning eller några omfattande nyanställningar under detta år.4 Anledningen är, som vi diskuterade i avsnitt 2.4, att även de som blir kvar på en arbetsplats som genomför en omfattande neddragning riskerar att påverkas negativt av denna.

4.2Vilka hälsoutfall studerar vi?

I våra analyser studerar vi sambanden mellan arbetslöshet respektive massuppsägning och registrerad sjuklighet i form av mortalitet och slutenvårdsutnyttjande. Vi studerar både total mortalitet och

3I praktiken används två kontrollgrupper. En till de som drabbas av arbetslöshet och en till de som drabbas av massuppsägning.

4Det sistnämnda villkoret är definierat så att vi exkluderar individer från kontrollgruppen som är anställda på arbetsplatser som minskar sin arbetsstyrka med mer än 30 procent eller ökar sin arbetsstyrka med mer än 30 procent.

Data och metod

SOU 2010:102

orsaksspecifik mortalitet samt totalt- och orsaksspecifikt slutenvårdsutnyttjande.

För att kunna identifiera dödsfall och slutenvårdstillfällen använder vi av oss Patientregistret och Dödsorsaksregistret. Patientregistret omfattar samtliga vårdtillfällen i sluten offentlig sjukvård sedan 1987. Från detta register hämtar vi två uppgifter för perioden 1987–2005: inskrivningsdatum och huvuddiagnos. För en utförlig beskrivning av Patientregistret och dess variabelinnehåll hänvisar vi till Socialstyrelsen (2009).

Dödsorsaksregistret omfattar samtliga avlidna personer som vid tidpunkten för dödsfallet var folkbokförda i Sverige. Från detta register hämtar vi för perioden 1992–2005 också två uppgifter: dödsdatum och underliggande dödsorsak. Den underliggande dödsorsaken är enligt WHO ”(a) den sjukdom eller skadeorsak som inledde den kedja av sjukdomshändelser som direkt ledde till döden eller (b) de omständigheter vid olyckan eller våldshandlingen som framkallade den dödliga skadan”. För en utförlig beskrivning av Dödsorsaksregistret och dess variabelinnehåll hänvisar vi till Socialstyrelsen (2008).

Eftersom vi definierar våra studiegrupper utifrån arbetslöshet och massuppsägningar fram till och med 1998, och vi har tillgång till samtliga slutenvårdstillfällen och dödsfall fram till och med 2005, begränsas vår uppföljningsperiod till åtta år. Vi har valt att dela in denna åttaårsperiod i två lika långa perioder: 1–4 år (”kort sikt”) och 5–8 år (”lång sikt”). Total och orsaksspecifik dödlighet mäts som andelen (i procent) avlidna totalt eller med en specifik dödsorsak under dessa två perioder i respektive grupp. Dessa andelar kallar vi fortsättningsvis risktal. När det gäller slutenvårdsutnyttjande finns det flera alternativa utfallsmått såsom totalt antal dagar i slutenvård, antal slutenvårdstillfällen, men vi har valt ett mått som är jämförbart med det för dödlighet: andelen med minst ett slutenvårdstillfälle (alternativt slutenvårdstillfälle med en viss diagnos) under dessa två perioder.5 6

Förutom total dödlighet och totalt slutenvårdsutnyttjande, så har vi valt att också särskilt studera ett antal diagnoskategorier. Dessa är cancer (särskilt rökningsrelaterad cancer), hjärt- och kärlsjukdomar (särskilt ischemiska hjärtsjukdomar och sjukdomar i hjärnans kärl), psykiska störningar, yttre skador (särskilt självtill-

5I det senare fallet mäter vi sannolikheten att få en inläggning inom 5-8 år givet att man inte hade någon inläggning under de första 4 åren.

6Slutenvård i samband med förlossning är exkluderad.

SOU 2010:102

Data och metod

fogade skador och trafikskador), samt alkoholrelaterade sjukdomar och tillstånd.7 8 Vi har valt dessa diagnoskategorier utifrån två kriterier, dels ska de vara vanligt förekommande dödsorsaker eller orsaker till slutenvård och dels ska det vara diagnoser för vilka arbetslöshet och massuppsägning kan förväntas vara riskfaktorer.

Att som här studera registrerad sjuklighet, till skillnad från exempelvis självrapporterad sjuklighet, har både för- och nackdelar. En uppenbar fördel är att registrerad sjuklighet ofta finns tillgängligt i register som omfattar hela befolkningen. Det innebär att undersökningspopulationerna kan bli tillräckligt stora för att dra slutsatser om även små effekter. Till skillnad från intervju- och enkätstudier, så är dessutom bortfallet minimalt och uppgifterna kan antas vara mer eller mindre felfria. En nackdel är dock att man endast har tillgång till hälsouppgifter för den del av populationen som har så pass allvarliga hälsoproblem att de kräver slutenvård eller resulterar i dödsfall. Därför kan man inte dra slutsatsen att arbetslöshet inte har några hälsokonsekvenser även om man inte finner något samband mellan arbetslöshet och dödlighet eller slutenvårdsutnyttjande. Exempelvis kan det vara så att de som blir arbetslösa i större utsträckning än icke arbetslösa drabbas av nervösa eller depressiva besvär på grund av den situation de har hamnat i. Sådana besvär resulterar dock i de flesta fall inte i slutenvård eller i dödsfall.

4.3Metod

För att hantera selektionsproblemen har vi valt att använda en så kallad matchnings. Denna metod innebär att vi för varje individ i studiegrupperna väljer ut, eller ”matchar”, en individ ur kontrollgruppen med samma, eller åtminstone nästintill samma, egenskaper eller riskfaktorer. I praktiken kommer vi att använda oss av så kallad propensity score-matchning, vilket i korthet innebär att man istället för att matcha exakt på alla enskilda variabler matchar på

7ICD-koderna för de diagnoser som är inkluderade i varje kategori återfinns i Bilaga B. För perioderna 1987–1996 och 1997-2005 motsvarar dessa WHO:s nionde (ICD9) och tionde revision (ICD10). Vi har tagit hänsyn till att Region Skåne inte övergick till ICD10 förrän 1998.

8Kategorin med psykiska störningar inkluderar alkoholberoende, -missbruk, och -psykoser, varför det finns ett överlapp med kategorin bestående av alkoholrelaterade sjukdomar och tillstånd.,

Data och metod

SOU 2010:102

den så kallade propensity score,9 som här är den skattade sannolikheten att en individ blir arbetslös alternativt massuppsagd, givet dennes bakomliggande observerbara egenskaper. Vi genomför matchningen separat för kvinnor och män och också separat för varje år under perioden 1992–1998. De sju kohorterna slås därefter samman. På så sätt konstrueras för båda studiegrupperna (och för män och kvinnor separat) en kontrollgrupp som är i det närmaste identisk med avseende på de bakomliggande egenskaper eller riskfaktorer som vi kan observera.

Efter att ha konstruerat dessa kontrollgrupper, kan vi därefter skatta effekterna av att bli arbetslös respektive massuppsagd på våra mått av registrerad sjuklighet. För att ge en rättvisande beskrivning av de skattade effekterna kommer vi både att presentera resultaten i termer av riskdifferenser (RD) och riskkvoter eller relativa risker (RR). Riskdifferensen utgör skillnaden i risktal mellan studie- och kontrollgruppen, medan riskkvoten utgör kvoten mellan samma risktal. För att ta ett exempel: antag att risktalet för slutenvård är 0,185 procent i studiegruppen och 0,168 procent i kontrollgruppen. Då är RD=0,185-0,168 = 0,17, medan RR=0.185/0.168≈1.10. Riskdifferensen säger att risken att behöva slutenvård är 0,17 procentenheter högre för studiegruppen, medan riskkvoten säger att risken är 1,10 gånger så stor, eller 10 procent större, i studiegruppen. Om det inte fanns någon skillnad i slutenvårdsutnyttjande mellan grupperna skulle alltså RD vara lika med noll, medan RR skulle vara lika med ett.

4.4Riskfaktorer

I vilken utsträckning som matchningsmetoden i föregående avsnitt är tillräckligt för att ett uppmätt samband ska kunna tolkas som ett orsakssamband är avhängigt detaljrikedomen i de data som man har tillgång till. Vi har tillgång till mycket detaljerad bakgrundsinformation för samtliga personer upp till fem år före urvalsåret. Denna information har vi hämtat från tre olika register och från en databas som i sin tur består av uppgifter från ett antal olika register: SCB:s Anställningsregister, Patientregistret, Försäkringskassans register, samt LOUISE-databasen.

9 Se exempelvis Rosenbaum & Rubin (1983) för en närmare beskrivning och motivering av denna metod.

SOU 2010:102

Data och metod

Dessa register ger oss information om en mängd faktorer som vi sedan använder oss av i matchningsproceduren. Dessa inkluderar personernas ålder, om de är födda i Sverige, om de är gifta, om de har barn i åldern 0–6 år respektive 7–17 år, bostadslän, utbildningsnivå (7 nivåer), tidigare årsinkomst (2–5 år före urvalsåret), antalet anställningsår, anställningssektor (tvåsiffernivå), och antalet anställda på arbetsplatsen.

Från patientregistret hämtar vi information om tidigare slutenvårdstillfällen: både totalt antal slutenvårdstillfällen och de som avser någon av de utfallsdiagnoser som diskuterades i avsnitt 4.2. Från Försäkringskassans register hämtar vi årlig information om långtidssjukskrivningar (sjukskrivning längre än 14 dagar).10 Både informationen om tidigare slutenvårdstillfällen och sjukskrivningar används sedan också i matchningsprocessen.

4.5Metodologiska överväganden

Innan vi presenterar våra resultat avslutar vi detta kapitel med en diskussion av tre metodologiska överväganden som bör has i åtanke vid tolkningen av våra resultat.

Falskt positiva samband och multipla sambandsanalyser–Vi har tidigare i rapporten konstaterat att en del resultat från tidigare studier har varit ”statistiskt säkerställda”. Med detta har vi då avsett att de är statistiskt säkerställda, eller statistiskt signifikanta, på 5- procentsnivån. Det innebär att det är högst fem procents risk att det uppmätta sambandet är genererat av slumpen, d.v.s. att det är ett falskt positivt samband. Problemet med slumpmässiga samband blir dock större ju fler sambandsanalyser man gör. Om man genomför många sambandsanalyser ökar sannolikheten att man hittar åtminstone ett statistiskt signifikant samband. I den här rapporten genomför vi ett stort antal analyser. Vi kommer därför att vara försiktiga med att överdriva betydelsen av enstaka statistiskt signifikanta samband.

”Harvesting eller dynamisk selektion”–Ett annat problem uppstår när vi vill tolka resultaten för sambanden mellan arbetslöshet respektive massuppsägning och registrerad sjuklighet i den andra uppföljningsperioden (5–8 år uppsägningen respektive perioden av arbetslöshet). Säg att arbetslöshet skulle resultera i en över-

10 Lundin m.fl. (2010) fann att tidigare sjukfrånvaro var den bakgrundsfaktor som förklarade mest av skillnaden mellan arbetslösas och anställdas risk för förtida död.

Data och metod

SOU 2010:102

dödlighet (i den första perioden) enbart bland personer som ändå skulle ha avlidit i den andra perioden. I litteraturen har detta kallats ”harvesting” eller ”skördande”.11 Problemet är att vi då kommer uppmäta en lägre dödlighet bland de arbetslösa i den andra perioden. Detta trots att arbetslöshet inte har någon egentlig effekt, varken positiv eller negativ, i denna period. Ett problem man bör ha i åtanke när man tolkar de långsiktiga effekterna på dödlighet.

Konkurrerande dödsorsaker–Ett tredje problem hänger ihop med så kallade konkurrerande dödsorsaker. Vid studier av orsaksspecifik dödlighet uppstår problemet om en del personer löper en större risk att komma att dö av flera sjukdomar (såkallad samsjuklighet). Ett alkoholmissbruk till exempel, ökar risken att dö både i direkt alkoholrelaterade sjukdomar, men även i cancer, hjärt- och kärlsjukdomar, och olyckor. Eftersom en person som avlider av en orsak inte senare kan avlida av en annan orsak, kan detta innebära att resultaten för vissa dödsorsaker blir snedvridna. Ett problem man bör ha i åtanke när man tolkar effekterna för specifika diagnostyper.

11 Detta är ett problem som har diskuterats främst i studier av effekter av värmeböljor, och tillfälligt förhöjda nivåer av luftföroreningar, på dödlighet.

5Vilka blev massuppsagda och arbetslösa?

I det här avsnittet presenterar vi bakgrundsdata för våra studie- och kontrollgrupper. Vi presenterar dels statistik på hur många som faktiskt drabbades av arbetslöshet och massuppsägning under vår studieperiod och dels hur dessa grupper skiljer sig åt med avseende på bakgrundsegenskaper och riskfaktorer.

Vi börjar med att i tabell 1 presentera hur stor andel av de som hade en varaktig anställning som drabbades av arbetslöshet respektive av massuppsägning under åren 1992–1998. Som förväntat finns det betydande skillnader mellan de djupa krisåren 1992–1994 och senare år. Av de som exempelvis hade en varaktig anställning i slutet av 1991 drabbades 6,1 procent av kvinnorna och 6,2 procent av männen av arbetslöshet under 1992, och 7,6 respektive 6,4 procent blev massuppsagda. Det kan jämföras med 1998 då 4,2 procent av kvinnorna och 3,1 procent av männen blev arbetslösa och 2,8 respektive 2,7 procent blev massuppsagda.

Tabell 1 Andelen i procent som blev massuppsagd respektive arbetslös under åren 1992–1998.

	Massuppsagda		Arbetslösa
År	Män	Kvinnor	Män	Kvinnor

1992	6,4	7,6	6,2	6,1
1993	4,8	3,5	7,0	7,1
1994	3,8	3,6	4,6	5,7
1995	3,2	3,4	3,2	4,6
1996	3,5	3,7	3,0	4,4
1997	3,5	2,9	3,2	4,6
1998	2,7	2,8	3,1	4,2

Vilka blev massuppsagda och arbetslösa?

SOU 2010:102

Tabell 2 redovisar andelen (i procent) av de massuppsagda som samma år registrerade sig som arbetslösa vid arbetsförmedlingen. Endast en minoritet av de massuppsagda övergick till arbetslöshet. Som mest blev 26.7 procent av de massuppsagda männen och 20.3 procent av kvinnorna arbetslösa. Detta inträffade under krisåret 1992. För perioden 1995 1998, däremot, var motsvarande andel endast mellan 9 och 13 procent för både kvinnor och män.

Tabell 2	Andelen (procent) massuppsagda som också blev arbetslösa
	under åren 1992–1998.

År	Män	Kvinnor

1992	21,8	13,0
1993	26,7	20,3
1994	19,1	16,1
1995	11,5	10,5
1996	10,6	11,0
1997	9,2	11,0
1998	12,8	12,8

Vi övergår nu till att beskriva hur de två studiegrupperna av arbetslösa och massuppsagda, samt kontrollgruppen, skiljer sig åt med avseende på bakgrundsegenskaper och riskfaktorer. Bakgrundsstatistik för demografiska och socioekonomiska variabler presenteras i tabell 3, medan statistik över de hälsorelaterade variablerna presenteras i tabell 4. All statistik avser studie- och kontrollgrupperna före matchningen. Till skillnad från tabell 1 och 2, gör vi nu ingen uppdelning på kvinnor och män inom respektive grupp och vi har dessutom slagit ihop de sju kohorterna (1992–1998) på samma sätt som vi kommer att göra i resten av den fortsatta empiriska analysen.

SOU 2010:102

Vilka blev massuppsagda och arbetslösa?

Tabell 3 Deskriptiv statistik för de två studiegrupperna av arbetslösa respektive massuppsagda och för kontrollgruppen med avseende på sociodemografiska och socioekonomiska variabler.

			Studiegrupper
		Arbetslösa	Massuppsägning	Kontrollgrupp
Män (%)		45,42	51,93	51,93
Ålder (år)		35,15	41,47	42,95
Har barn i åldern
0-6 år (%)		27,29	29,02	29,15
7-17 år (%)		37,39	42,98	46,69
Utlandsfödd (%)		13,32	11,35	10,53
Gift (%)		33,49	50,30	54,71
Utbildningsnivå
Förgymnasial (%)		19,74	19,12	20,28
Gymnasial (%)		58,00	50,96	46,17
Högskoleutbildning (%)		21,53	29,47	33,26
Anställningssektor
Offentlig sektor (%)		39,28	37,58	41,07
Tillverkningsindustri (%)		25,78	18,42	30,54
Övrig privat sektor (%)		34,95	44,01	28,39
Arbetsinkomst
2	år tidigare (SEK)	117 011	171 519	183 368
3	år tidigare (SEK)	101 215	155 730	168 558
4	år tidigare (SEK)	88 012	141 087	154 352
5	år tidigare (SEK)	77 399	127 775	141 059
Anställningstid
1	år	26,46	22,75	9,51
2	år	16,37	14,52	8,58
3	år	12,96	11,04	8,41
4	år	9,65	8,61	7,74
5	år	7,32	7,32	7,43
6	år	6,43	7,51	8,63
7	år eller längre	20,81	28,26	49,70
Antal anställda på		687	407	870
arbetsplatsen

Tabell 3 a visar tydligt att det föreligger demografiska och socioekonomiska skillnader mellan våra tre grupper. Den genomsnittliga åldern är lägre i båda studiegrupperna, men framförallt bland de

Vilka blev massuppsagda och arbetslösa?

SOU 2010:102

arbetslösa. En lägre andel av de arbetslösa är män, gifta, eller har barn, medan en något högre andel är födda utomlands.

Tabell 3 visar också att andelen med förgymnasial utbildning inte skiljer sig åt mellan de tre grupperna. Däremot är det tydligt att individer med högskoleutbildning är underrepresenterade i båda studiegrupperna, och då framförallt bland de arbetslösa. Det kan vidare noteras att omkring 40 procent, i samtliga grupper, hade en anställning i offentlig sektor.1 Däremot var andelen som var anställda inom tillverkningsindustri lägre i de båda studiegrupperna och väsentligt lägre bland de massuppsagda. Både de arbetslösa och de massuppsagda hade dessutom i mycket större utsträckning varit relativt kort tid på arbetsplatsen. Mer än dubbelt så många, jämfört med kontrollgruppen hade inte mer än ett års anställningstid, medan bara ungefär hälften så många hade mer än sju års anställningstid på samma arbetsplats.

Vad gäller tidigare arbetsinkomst så är skillnaden mellan de arbetslösa och kontrollgruppen betydande. Under de fyra år innan de blev arbetslösa var sedermera arbetslösas inkomst endast 60 procent av den genomsnittliga inkomsten i kontrollgruppen under samma tidsperiod. Även om de massuppsagda också hade något lägre arbetsinkomst än kontrollgruppen, så var den inte under något år mindre än 90 procent av den i kontrollgruppen.

I tabell 4 redovisar vi motsvarande deskriptiv statistik för tidigare registrerad sjuklighet. Som diskuterades i kapitel 2.2 så finns det anledning att tro att ett samband mellan arbetslöshet/massuppsägning och sjuklighet inte enbart speglar ett orsakssamband utan att det även finns en selektionseffekt, där anställda med manifesta eller latenta hälsoproblem är de som också har en större risk att bli massuppsagda eller arbetslösa. En jämförelse av andelen med en tidigare långtidssjukrivning eller slutenvårdstillfälle, ger en viss indikation om att så är fallet även här även om skillnaderna mellan grupperna inte är speciellt stora. Den genomsnittliga andelen arbetslösa, massuppsagda, och arbetande, med minst ett tidigare slutenvårdstillfälle är till exempel 5.8, 5.4, respektive 5.3 procent. Tabell 4 visar också att en högre andel bland de arbetslösa och massuppsagda har varit inlagda för vård med psykisk störning, alkoholrelaterad sjukdom eller tillstånd, eller yttre skada (inklusive både självtillfogade skador och trafikskador)

1 Offentlig sektor motsvaras i denna indelning av vård, skola och omsorg samt offentlig förvaltning. I matchningen har vi dock använt indelningen i SNI92 på tvåsiffernivå.

SOU 2010:102

Vilka blev massuppsagda och arbetslösa?

som huvuddiagnos. Skillnaderna är särskilt påfallande då man jämför kontrollgruppen med gruppen av arbetslösa.

Tabell 4 Deskriptiv statistik för de två studiegrupperna av arbetslösa respektive massuppsagda och för kontrollgruppen med avseende på registrerad sjuklighet i form av långtidssjukskrivning och slutenvårdsutnyttjande.

			Studiegrupper
		Arbetslösa	Massuppsagda	Kontrollgrupp

Förekomst av långtids-
sjukskrivning
2	år tidigare (%)	16,01	15,25	13,39
3	år tidigare (%)	16,38	15,93	14,29
4	år tidigare (%)	16,32	16,43	14,94
5	år tidigare (%)	16,03	16,58	15,47
Förekomst av slutenvård
2	år tidigare (%)	5,97	5,55	5,42
3	år tidigare (%)	5,87	5,48	5,37
4	år tidigare (%)	5,81	5,34	5,31
5	år tidigare (%)	5,73	5,36	5,29
Antal slutenvårdstillfällen
2	år tidigare	0,08	0,07	0,07
3	år tidigare	0,08	0,07	0,07
4	år tidigare	0,08	0,07	0,07
5	år tidigare	0,07	0,07	0,07
Slutenvård för cancer
2	år tidigare (%)	0,31	0,44	0,45
3	år tidigare (%)	0,29	0,39	0,42
4	år tidigare (%)	0,27	0,37	0,39
5	år tidigare (%)	0,27	0,35	0,38
Slutenvård för
rökningsrelaterad cancer
2	år tidigare (%)	0,01	0,03	0,03
3	år tidigare (%)	0,01	0,02	0,02
4	år tidigare (%)	0,01	0,02	0,02
5	år tidigare (%)	0,01	0,02	0,02
Slutenvård för hjärt- eller
kärlsjukdom
2	år tidigare (%)	0,36	0,52	0,53
3	år tidigare (%)	0,32	0,46	0,48

Vilka blev massuppsagda och arbetslösa?

SOU 2010:102

		Studiegrupper
	Arbetslösa	Massuppsagda	Kontrollgrupp

4 år tidigare (%)	0,29	0,40	0,43
5 år tidigare (%)	0,26	0,36	0,39
Slutenvård för iscemisk
hjärtsjukdom
2 år tidigare (%)	0,09	0,16	0,16
3 år tidigare (%)	0,07	0,13	0,14
4 år tidigare (%)	0,06	0,10	0,11
5 år tidigare (%)	0,05	0,09	0,09
Slutenvård för sjukdom i
hjärnans kärl
2 år tidigare (%)	0,03	0,05	0,05
3 år tidigare (%)	0,03	0,05	0,04
4 år tidigare (%)	0,02	0,03	0,04
5 år tidigare (%)	0,02	0,03	0,03
Slutenvård för psykisk
störning
2 år tidigare (%)	0,52	0,35	0,29
3 år tidigare (%)	0,51	0,37	0,29
4 år tidigare (%)	0,50	0,35	0,29
5 år tidigare (%)	0,48	0,35	0,29
Slutenvård för alkohol-
relaterad diagnos
2 år tidigare (%)	0,17	0,11	0,08
3 år tidigare (%)	0,17	0,11	0,08
4 år tidigare (%)	0,15	0,11	0,08
5 år tidigare (%)	0,15	0,11	0,08
Slutenvård för yttre skada
2 år tidigare (%)	0,95	0,72	0,67
3 år tidigare (%)	0,92	0,72	0,66
4 år tidigare (%)	0,91	0,72	0,66
5 år tidigare (%)	0,92	0,70	0,66
Slutenvård för
självtillfogad skada
2 år tidigare (%)	0,12	0,06	0,05
3 år tidigare (%)	0,12	0,07	0,05
4 år tidigare (%)	0,12	0,06	0,05
5 år tidigare (%)	0,10	0,06	0,05
Slutenvård för trafikskada

SOU 2010:102 Vilka blev massuppsagda och arbetslösa?

		Studiegrupper
	Arbetslösa	Massuppsagda	Kontrollgrupp

2 år tidigare (%)	0,18	0,12	0,11
3 år tidigare (%)	0,20	0,13	0,12
4 år tidigare (%)	0,20	0,13	0,12
5 år tidigare (%)	0,22	0,13	0,12

När det gäller andelen som har varit inlagda för vård med cancer eller hjärt- eller kärlsjukdom som huvuddiagnos, är skillnaden mellan de massuppsagda och kontrollgruppen obetydlig. Däremot så har de arbetslösa i klart lägre utsträckning vårdats för dessa sjukdomar. Denna skillnad kan dock antagligen i stor utsträckning förklaras av att de arbetslösa i genomsnitt är nästan åtta år yngre.

Sammanfattningsvis står det klart att det finns betydande demografiska och socioekonomiska skillnader mellan de tre grupperna. Framförallt är det gruppen av arbetslösa som avviker från de två andra. Det föreligger även skillnader med avseende på tidigare registrerad sjuklighet, men dessa skillnader indikerar inte entydigt att arbetslösa och massuppsagda redan tidigare hade fler hälsoproblem, utan snarast att det finns viktiga skillnader i hälsoproblemens karaktär.

6Massuppsägningar och arbetslöshet hade stora inkomsteffekter

Innan vi beskriver hälsokonsekvenserna av massuppsägning och arbetslöshet kan det vara intressant att undersöka dess ekonomiska konsekvenser. Både arbetslöshet och massuppsägning kan innebära betydande ekonomiska förluster för de drabbade, vilket, i sin tur, kan öka risken för sjuklighet. Ett stort antal studier har visat ett positivt samband mellan inkomst och sjuklighet (se t.ex. van Doorslaer m.fl. 1997; Marmot 1999; Smith 1999; Machenbach m.fl. 2002), vilket skulle kunna tala för en sådan ökad risk. Som vi beskrev i avsnitt 2.1, finns det dock många tänkbara mekanismer som kan ge upphov till sambanden mellan arbetslöshet, massuppsägning och sjuklighet.

Effekterna på årlig arbetsinkomst åskådliggörs i figur 1 och 2 för en period av fem år före urvalsåret och sju år efter urvalsåret. I figurerna representerar således år noll det år under vilket individerna i studiegrupperna blev massuppsagda respektive arbetslösa. De beskrivna effekterna ska tolkas som skillnaden igenomsnittlig årsarbetsinkomst mellan studiegrupp och respektive kontrollgrupp. Från figur 1 och 2 är det tydligt att arbetsinkomsten faller kraftigt i samband med framförallt arbetslöshet, men även i samband med en massuppsägning. Kvinnor som blir massuppsagda förlorar i genomsnitt cirka 13 000 kronor i arbetsinkomst året efter massuppsägningen, medan motsvarande siffra för män är cirka 28 000 kronor. Efter att blivit arbetslös är fallet i arbetsinkomst ännu större. Ett år efter registrering som arbetslös hos Arbetsförmedlingen är skillnaden i genomsnitt cirka 40 000 för kvinnor och cirka 80 000 kronor för män jämfört med dem som inte blev arbetslösa.

Massuppsägningar och arbetslöshet hade stora inkomsteffekter

SOU 2010:102

Figurerna visar också på betydande långsiktiga effekter, framförallt bland de arbetslösa. Den genomsnittliga förlusten av arbetsinkomst är sex år efter massuppsägning fortfarande cirka 17 000 för män och 6 000 kronor för kvinnor. Sex år efter registrering som arbetslös hos Arbetsförmedlingen är motsvarande siffror hela 49 000, respektive 22 000 kronor.

Figur 1 Skattad effekt av massupsägning på årsarbetsinkomst, för män (vänster) och kvinnor (höger), i 1000-tals SEK, med 95- procentiga konfidensintervall, från 5 år före massupsägningen till sju år efter.

Figur 2 Skattad effekt av arbetslöshet på årsarbetsinkomst, för män (vänster) och kvinnor (höger), i 1000-tals SEK, med 95- procentiga konfidensintervall, från 5 år före arbetslösheten till sju år efter.

7Hur påverkade massuppsägningar och arbetslöshet mortalitet och slutenvårdsutnyttjande?

Vi övergår nu till huvuddelen av rapporten där vi kommer att redovisa effekterna av massuppsägning och arbetslöshet på registrerad sjuklighet i form av dödlighet och slutenvårdsutnyttjande. Vi inleder med att presentera effekterna på total dödlighet och totalt slutenvårdsutnyttjande.

7.1.1Total mortalitet

I tabell 5 redovisar vi effekterna av massuppsägning och arbetslöshet på total dödlighet, uppdelat på män och kvinnor och de två tidsperioderna (1–4 och 5–8 år). Tabellen visar att massuppsägning leder till en ökad risk för förtida död på både kort och lång sikt för män. De första fyra åren efter massuppsägningen är överdödligheten 18 procent, men minskar därefter till 8 procent under de kommande fyra åren. Riskdifferensen på 0,15 procent respektive 0,09 procent innebär att per 10 000 massuppsagda män, så gick 15 respektive nio män en förtida död till mötes till följd av att de blev massuppsagda.

För kvinnor som blir massuppsagda finner vi också en överdödlighet, om än mindre än för män och inte heller statistiskt säkerställd. Den kortsiktiga överdödligheten är 6 procent, medan överdödligheten på längre sikt är 5 procent. Eftersom dödligheten i arbetsför ålder generellt sett är lägre för kvinnor än för män, är effekterna för kvinnor i absoluta termer ännu mindre. Per 10 000 massuppsagda kvinnor, så kommer potentiellt tre respektive fyra

Hur påverkade massuppsägningar och arbetslöshet mortalitet …

SOU 2010:102

kvinnor att gå en förtida död till mötes till följd av att de blev massuppsagda.

Tabell 5 Skattad effekt av massuppsägning respektive arbetslöshet på dödlighet. Effekten uttrycks som både riskdifferens (RD) och relativ risk (RR) uppdelat på män och kvinnor och två fyraårsperioder.

		Män				Kvinnor
		0–4 år		5–8 år	0–4 år		5–8 år
	RD	RR	RD	RR	RD	RR	RD	RR

Mass-	0,15	0,18***	0,09	1,08***	0,03	1,06	0,04	1,05
uppsägning
Arbetslöshet	0,03	1,04	0,07	1,06	-0,05	0,88***	-0,00	1,00

***, **, och * indikerar statistisk signifikans på 1-, 5-, respektive 10-procentsnivån.

Tabell 5 visar också en överdödlighet för män som drabbas av arbetslöshet. Effekten är dock mindre jämfört med den vi fann för massuppsägning, både på kort och på lång sikt. På kort sikt ökar risken för förtida död endast med 4 procent och på längre sikt med 6 procent. Den kortsiktiga effekten är inte heller statistiskt säkerställd. För kvinnor, är effekten den motsatta. Arbetslöshet tycks, åtminstone på kort sikt, minska risken för förtida död. Under den första fyraårsperioden är dödligheten bland arbetslösa kvinnor 12 procent lägre. I absoluta termer motsvarar detta dock bara 5 dödsfall per 10 000 massuppsagda kvinnor.

Våra resultat för massuppsägning är i linje med ett flertal tidigare studier (se t.ex., Browning & Heinesen, 2010; Eliason & Storrie, 2009; Kefee m.fl., 2002). Samtliga dessa studier fokuserade dock enbart på massuppsägning i samband med arbetsplatsnedläggningar. Bara en av studierna (Eliason & Storrie, 2009b) har särredovisat resultaten för män och kvinnor och fann en överdödlighet för män under de första fyra åren efter massuppsägningen som var något högre än den vi finner här, men däremot fann de inte någon statistisk säkerställd effekt för kvinnor.

Våra resultaten för arbetslöshet står däremot i stark kontrast till ett flertal tidigare studier som har funnit betydligt starkare samband mellan arbetslöshet och mortalitet (se t.ex., Lundin m.fl., 2010; Martikainen m.fl., 2007; Åhs & Westerling, 2006). De flesta studier har dock varit begränsade till sambandet mellan arbetslös-

SOU 2010:102

Hur påverkade massuppsägningar och arbetslöshet mortalitet …

het av längre varaktighet och mortalitet och få har särredovisat resultat för män och kvinnor.

Även om de flesta tidigare studier har fokuserat på mäns massuppsägning och arbetslöshet, eller inte har särredovisat eventuella skillnader mellan män och kvinnor, så tyder de få resultat som finns att tillgå på att massuppsägning och arbetslöshet har större negativa effekter på risken för förtida död för män än för kvinnor (se t.ex. Eliason & Storrie, 2009b; Martikainen m.fl., 2007). Det finns ett antal tänkbara förklaringar till att hälsokonsekvenserna skulle vara värre för män. En traditionell förklaring hänger ihop med skillnader i könsroller där mannen har en större försörjningsbörda och också värderar arbete högre, medan kvinnan har ett större ansvar för familj och hem (Isaksson m.fl., 2004). Oavsett rollfördelning, så innebär dock mäns arbetslöshet, som vi visade i början av kapitel 6, ett i genomsnitt större inkomstbortfall, dels på grund av de allmänna löneskillnader som finns mellan män och kvinnor och dels på grund av att kvinnor i större utsträckning arbetar deltid. En annan förklaring kan vara skillnader i hur män och kvinnor hanterar negativa livs- eller vardagshändelser, dvs. skillnader i så kallat coping-beteende. Litteraturen på området har visat att män, oftare än kvinnor, uppvisar destruktiva coping-beteenden såsom ökad alkoholkonsumtion, i samband med negativa livshändelser (Tamres m.fl., 2002). En ytterligare förklaring, som är specifik för den tidsperiod vi studerar, är att även arbetande kvinnor fick en ökad sjuklighet under 1990-talet, men att detta inte gällde män i samma utsträckning (Hammarström & Hensing, 2008). Detta har förklarats med, bland annat, en ökad arbetsrelaterad negativ stress bland kvinnor till följd av höjda psykiska arbetskrav och anställdas minskade beslutsutrymme, som var påtaglig i kvinnodominerade sektorer som vård, utbildning, och handel (Le Grand m.fl., 2001).

7.1.2Totalt slutenvårdsutnyttjande

I tabell 6 presenterar vi effekterna av massuppsägning och arbetslöshet på risken för att behöva sjukhusvård vid minst ett stillfälle. Om vi återigen börjar med effekterna av massuppsägning, så finner vi för män resultat som är motsatta de vi fann för dödlighet. De massuppsagda har nu en lägre risk att drabbas av hälsoproblem av sådan art att det krävdes vård på sjukhus. De skattade effekterna är desamma på kort och längre sikt och motsvarar 1–2 procents lägre

Hur påverkade massuppsägningar och arbetslöshet mortalitet …

SOU 2010:102

risk. För kvinnor finns ingen statistiskt säkerställd skillnad i slutenvårdsutnyttjande mellan de massuppsagda och kontrollgruppen.

För arbetslöshet är effekterna på slutenvårdsutnyttjande de omvända. Bland både män och kvinnor, och både på kort och längre sikt, så innebär arbetslöshet en 2–3 procent högre risk för att ha åtminstone ett slutenvårdstillfälle.

Tabell 6 Skattad effekt av massuppsägning respektive arbetslöshet på slutenvårdsutnyttjande. Effekten uttrycks som både riskdifferens (RD) och relativ risk (RR) uppdelat på män och kvinnor och två fyraårsperioder.

			Män			Kvinnor
	0–4 år			5–8 år	0–4 år			5–8 år
	RD	RR	RD	RR	RD	RR	RD	RR

Massupp-	-0,28	0,98**	-0,32	0,99**	-0,11	0,99	0,03	1,00
sägning
Arbetslöshet	0,28	1,02***	0,61	1,02***	0,30	1,02***	0,82	1,03***

***, **, och * indikerar statistisk signifikans på 1-, 5-, respektive 10-procentsnivån.

Om vi jämför de relativa riskerna för slutenvård med de för dödlighet så kan de förstnämnda förefalla små. Detta är dock till viss del en konsekvens av att risktalen (för både studie- och kontrollgrupper) är mycket större för slutenvårdsutnyttjande än för dödlighet. Om man jämför riskdifferenserna, som ger ett mått på antalet personer som påverkas, så är effekterna betydligt större för slutenvårdsutnyttjande än för dödlighet.

8För vilka diagnoser är effekten störst?

Vi övergår härnäst till att studera effekterna av massuppsägning och arbetslöshet på orsaksspecifik dödlighet och orsaksspecifikt slutenvårdsutnyttjande. Vi har valt att studera fem stora diagnoskategorier: cancer (särskilt rökningsrelaterad cancer), hjärt- och kärlsjukdomar (särskilt ischemiska hjärtsjukdomar och sjukdomar i hjärnans kärl), psykiska störningar, samt yttre skador (särskilt självtillfogade skador och trafikskador).

8.1.1Orsaksspecifik mortalitet

I tabell 7 presenterar vi effekterna av massuppsägning på orsaksspecifik dödlighet. Vi kan här se att den totala överdödlighet vi fann tidigare bland de massuppsagda i stor utsträckning förklaras av en överdödlighet i framförallt ischemisk hjärtsjukdom, alkoholrelaterad sjukdom eller tillstånd, eller psykiska störning, som underliggande dödsorsak. På kort sikt ser vi bland kvinnor en mer än fördubblad risk för både psykiska störningar och alkoholrelaterade sjukdomar eller tillstånd, medan överdödligheten i ischemisk hjärtsjukdom är 42 procent. För män är överdödligheten i ischemisk hjärtsjukdom och i alkoholrelaterade sjukdomar 24 respektive 43 procent, medan överdödligheten med psykisk störning är 27 procent, men inte statistiskt säkerställd. Bland män och finns det också en förhöjd cancerdödlighet och då framförallt vad gäller rökningsrelaterad cancer.

På längre sikt är överdödligheten lägre för både män och kvinnor för samtliga dessa dödsorsaker, men däremot så framträder istället en överdödlighet i sjukdomar i hjärnans kärl.

Motsvarande resultat för arbetslöshet presenteras i Tabell 8. Det är tydligt att arbetslöshet resulterar i en liknande förhöjd risk för

För vilka diagnoser är effekten störst?

SOU 2010:102

förtida död med psykisk störning eller alkoholrelaterad sjukdom eller tillstånd som underliggande dödsorsak. För män finns det dessutom en överdödlighet till följd av yttre skador, särskilt självmord och trafikskador. Även den högre risken för dödsfall i samband med trafikolyckor kan sannolikt ses som ett uttryck för psykisk sjuklighet då alkohol ofta är en bidragande faktor och en del av olyckorna också kan misstänkas vara självmord. Något förvånande finner vi också att arbetslöshet minskar cancerdödligheten, såväl för kvinnor som för män. På lång sikt kvarstår dock endast en förhöjd risk för självmord bland arbetslösa män och en förhöjd risk för alkoholrelaterad dödlighet bland arbetslösa kvinnor.

Tabell 7 Skattad effekt av massuppsägning på orsaksspecifik dödlighet. Effekten uttrycks som både riskdifferens (RD) och relativ risk (RR) uppdelat på män och kvinnor, och två fyraårsperioder

			Män			Kvinnor
		0-4 år		5-8 år		0-4 år		5-8 år
Dödsorsak	RD	RR	RD	RR	RD	RR	RD	RR

Cancer	0,05	1,17***	0,03	1,07	0,00	1,01	-0,01	0,99
Röknings-
relaterad
cancer	0,03	1,22***	0,03	1,16**	-0,02	0,86*	0,01	1,04
Hjärt- och
kärlsjukdomar	0,05	1,18***	0,04	1,10**	0,03	1,43***	0,01	1,09
Ischemisk
hjärtsjukdom	0,04	1,24***	0,01	1,04	0,02	1,42**	-0,00	0,95
Sjukdomar i
hjärnans kärl	0,00	1,00	0,02	1,34**	0,01	1,23	0,02	1,56***
Psykiska	0,01	1,27	0,01	1,15	0,01	2,83**	0,00	1,50
störningar
Yttre orsaker	0,01	1,09	0,02	1,11	0,00	1,04	0,01	1,22
Självtill-
fogad skada	0,01	1,06	0,00	1,01	0,00	1,05	0,01	1,25
Trafikskador	0,01	1,15	0,00	1,06	-0,00	0,85	-0,00	0,70
Alkohol	0,01	1,43**	-0,00	0,94	0,01	2,46***	0,01	1,89***

***, **, och * indikerar statistisk signifikans på 1-, 5-, respektive 10-procentsnivån.

SOU 2010:102

För vilka diagnoser är effekten störst?

Tabell 8 Skattad effekt av arbetslöshet på orsaksspecifik dödlighet. Effekten uttrycks som både riskdifferens (RD) och relativ risk (RR) uppdelat på män och kvinnor, och två fyraårsperioder.

			Män			Kvinnor
		0-4 år		5-8 år		0-4 år		5-8 år
Dödsorsak	RD	RR	RD	RR	RD	RR	RD	RR

Cancer	-0,07	0,72***	-0,00	1,00	-0,05	0,75***	-0,02	0,96
Röknings-
relaterad
cancer	-0,04	0,74***	0,01	1,06	-0,01	0,85	-0,00	0,99
Hjärt- och
kärlsjukdomar	0,01	1,06	0,01	1,02	-0,00	0,96	-0,01	0,87
Ischemisk
hjärtsjukdom	0,01	1,07	0,01	1,03	-0,00	0,92	-0,01	0,86
Sjukdomar i
hjärnans kärl	0,00	1,02	0,01	1,24*	0,00	1,00	0,00	0,99
Psykiska	0,02	1,89***	-0,00	0,96	0,00	1,92*	0,01	1,62*
störningar
Yttre orsaker	0,06	1,34***	0,05	1,26***	0,01	1,07	0,01	1,16
Självtill-
fogad skada	0,03	1,29***	0,03	1,35***	0,01	1,12	0,01	1,28*
Trafikskador	0,02	1,42***	0,01	1,30*	-0,00	0,80	0,00	1,00
Alkohol	0,03	1,68***	-0,00	0,96	0,01	1,80**	0,01	1,81***

***, **, och * indikerar statistisk signifikans på 1-, 5-, respektive 10-procentsnivån.

8.1.2Orsaksspecifikt slutenvårdsutnyttjande

I tabell 9 och 10 övergår vi till att presentera effekterna av massuppsägning och arbetslöshet på slutenvårdsutnyttjande, med samma uppdelning i diagnoskategorier som i avsnittet ovan. Om vi börjar med effekterna av massuppsägning, som presenteras i tabell 9, så kan vi först konstatera att den lägre risk för att ha åtminstone ett slutenvårdstillfälle, oberoende av orsak, som vi fann i avsnitt 7.2, till viss del kan förklaras av en lägre risk för slutenvård med en hjärt- eller kärlsjukdom som huvuddiagnos.

Resultaten visar vidare att bland de massuppsagda kvinnorna, så har något färre vårdats på sjukhus för rökningsrelaterad cancer vilket också överensstämmer med den lägre dödlighet i rökningsrelaterad cancer som vi fann tidigare. Vidare så är risken för att ha minst ett slutenvårdstillfälle för en hjärt- eller kärlsjukdom något

För vilka diagnoser är effekten störst?

SOU 2010:102

lägre (dock inte statistiskt säkerställt) bland de massuppsagda kvinnorna, trots att vi fann en överdödlighet i dessa sjukdomar.

Från tabell 9 kan vi också utläsa att risken för slutenvård med en psykiatrisk diagnos är förhöjd bland både massuppsagda män och kvinnor. För män är dessutom risken för slutenvård med en alkoholrelaterad diagnos förhöjd, medan motsvarande risk för kvinnor är lägre, och inte heller statistiskt säkerställd. Om vi övergår till resultaten för sambanden mellan arbetslöshet och orsaksspecifikt slutenvårdsutnyttjande, så visar tabell 10 att den ökade risken för slutenvård med en psykiatrisk diagnos, troligtvis kan förklara den förhöjda risken för totalt slutenvårdsutnyttjande för arbetslösa som vi fann i avsnitt 7.2. Den relativa risken varierar från 26 till 49 procent, beroende på kön och tidsperiod. Från riskdifferensen kan vi utläsa att under hela åttaårsperioden, så har närmare 180 män och 90 kvinnor per 10 000 arbetslösa, män respektive kvinnor, varit inlagda på sjukhus med psykiatriska besvär som en följd av att de blev arbetslösa.

Resultaten visar också att risken för alkoholrelaterad slutenvård och slutenvård till följd av yttre orsaker (både självtillfogade skador och trafikskador) är förhöjd under hela åttaårsperioden, för både arbetslösa män och arbetslösa kvinnor. Att vi här finner en ökad risk för slutenvård av självtillfogade skador för kvinnor, men inte en förhöjd suicidrisk i föregående avsnitt, är i överensstämmelse med att självmordsförsök är 15–20 gånger så vanligt som fullbordade självmord bland kvinnor (se Stefansson, 2006). Slutligen finner vi att arbetslöshet minskar risken för slutenvård av både cancer och hjärt- och kärlsjukdomar.

SOU 2010:102

För vilka diagnoser är effekten störst?

Tabell 9 Skattad effekt av massuppsägning på orsaksspecifikt slutenvårdsutnyttjande. Effekten uttrycks som både riskdifferens (RD) och relativ risk (RR) uppdelat på män och kvinnor, och två fyraårsperioder

			Män			Kvinnor
		0-4 år		5-8 år		0-4 år		5-8 år
Dödsorsak	RD	RR	RD	RR	RD	RR	RD	RR

Cancer	0,04	1,04	-0,00	1,00	-0,07	0,98	-0,02	1,00
Rökningsrelaterad
cancer	0,03	1,10*	0,04	1,07*	-0,03	0,85**	0,01	1,03
Hjärt- och kärlsjukdom	-0,12	0,96**	-0,11	0,98	-0,04	0,98	-0,03	0,99
Ischemisk
hjärtsjukdom	-0,05	0,96	-0,03	0,99	-0,01	0,97	0,01	1,01
Sjukdomar i hjärnans
kärl	-0,04	0,92**	-0,00	1,00	0,03	1,09	0,00	1,00
Psykiska störningar	0,10	1,08***	0,10	1,05**	0,10	1,09***	0,12	1,06***
Yttre orsaker	-0,06	0,98	-0,12	0,98*	0,03	1,01	0,09	1,02
Självtillfogad skada	0,01	1,03	0,00	1,01	0,00	1,01	0,02	1,04
Trafikskador	0,02	1,03	0,01	1,01	-0,01	0,97	-0,02	0,97
Alkohol	0,08	1,15***	0,08	1,08***	0,02	1,12*	0,03	1,08

***, **, och * indikerar statistisk signifikans på 1-, 5-, respektive 10-procentsnivån.

Tabell 10 Skattad effekt av arbetslöshet på orsaksspecifikt slutenvårdsutnyttjande. Effekten uttrycks som både riskdifferens (RD) och relativ risk (RR) uppdelat på män och kvinnor, och två fyraårsperioder

		Män				Kvinnor
		0-4 år		5-8 år		0-4 år		5-8 år
Dödsorsak	RD	RR	RD	RR	RD	RR	RD	RR

Cancer	-0,13	0,86***	-0,13	0,92***	-0,17	0,92***	-0,12	0,97**
Rökningsrelaterad cancer	-0,04	0,82***	-0,00	0,99	-0,01	0,89	-0,00	0,99
Hjärt- och kärlsjukdomar	-0,19	0,92***	-0,15	0,97**	-0,10	0,93***	-0,06	0,98
Ischemisk hjärtsjukdom	-0,09	0,90***	-0,04	0,98	-0,03	0,89**	-0,03	0,96
Sjukdomar i hjärnans kärl	-0,03	0,93*	-0,01	0,99	-0,01	0,97	0,01	1,01
Psykiska störningar	0,78	1,49***	1,02	1,41***	0,37	1,31***	0,52	1,26***
Yttre orsaker	0,26	1,06***	0,51	1,07***	0,25	1,11***	0,41	1,09***
Självtillfogad skada	0,09	1,31***	0,16	1,34***	0,13	1,33***	0,15	1,24***
Trafikskador	0,06	1,08**	0,13	1,10***	0,06	1,15***	0,10	1,12***
Alkohol	0,40	1,58***	0,55	1,49***	0,12	1,61***	0,17	1,43***

***, **, och * indikerar statistisk signifikans på 1-, 5-, respektive 10-procentsnivån.

9Vilka grupper påverkas mest av massuppsägning och arbetslöshet?

Så här långt har vi dokumenterat hälsokonsekvenserna av arbetslöshet och massuppsägning, för både kvinnor och män, med avseende på två mått på registrerad sjuklighet: dödlighet och slutenvårdsutnyttjande. I följande avsnitt undersöker vi om alla individer påverkas lika mycket eller om det finns någon grupp som påverkas speciellt mycket av arbetslöshet respektive massuppsägning. För detta syfte fokuserar vi på huruvida (o)hälsoeffekterna varierar med individens ålder, utbildningsnivå eller anställningssektor. Som tidigare delar vi upp analysen på kvinnor och män.

9.1.1Ålder

För att undersöka om vissa åldersgrupper påverkas mer av massuppsägningar och arbetslöshet än andra har vi delat in studie- och kontrollgrupperna i tre åldersgrupper (20–34 år, 35–49 år, och 50–64 år) och utfört separata skattningar för dessa grupper.1 Vi redovisar resultaten från dessa skattningar i tabell 11.

Resultaten visar tydligt att överdödligheten bland både massuppsagda och arbetslösa män är koncentrerad till män i de två äldre åldersgrupperna. Detta gäller i synnerhet för individer i åldern 35– 49 år. Resultatet är i linje med ett flertal tidigare studier som har funnit att arbetslöshet bland medelålders män resulterar i en högre överdödlighet än i andra åldersgrupper (Mathers & Schofield, 1998). Man kan tänka sig ett antal förklaringar till detta mönster. En förklaring kan vara att män i den mellersta åldersgruppen (dvs.

1 Rent formellt gör vi om hela matchningsproceduren för varje åldersgrupp. Liknande matchningsprocedur används också för övriga subgruppsanalyser.

Vilka grupper påverkas mest av massuppsägning och arbetslöshet?

SOU 2010:102

de i åldern 35–49 år) också är de med störst försörjningsbörda, då de i större utsträckning har familj och hemmavarande barn. Konsekvenserna av arbetslöshet och massuppsägning kan då bli extra kännbara. Yngre män, däremot, kan antas ha mindre fasta utgifter (inga barn, billigare boende), samtidigt som skillnaden mellan arbetsinkomst och arbetslöshetsersättning i de flesta fall torde vara mindre. På samma sätt kan äldre män också antas ha en mindre försörjningsbörda, då barnen i många fall hunnit flytta hemifrån. Om de dessutom närmar sig pensionsålder är det också möjligt att de upplever ett mindre tryck att finna ett nytt jobb.

Tabell 11 Skattad effekt av massuppsägning respektive arbetslöshet på total dödlighet och totalt slutenvårdsutnyttjande. Effekten uttrycks som både riskdifferens (RD) och relativ risk (RR) uppdelat på åldersgrupp, män och kvinnor, och två fyraårsperioder.

				Män				Kvinnor
			0–4 år		5–8 år			0–4 år		5–8 år
Ålder		RD	RR	RD	RR		RD	RR	RD	RR
Massuppsägning	–
Dödlighet
20-34 år	0,00		1,02	0,03	1,13	0,00		1,01	0,00	1,03
35-49 år	0,08		1,13*	0,13	1,16**	0,06		1,15*	0,05	1,08
50-64 år	0,23		1,11***	-0,06	0,98	0,01		1,01	0,06	1,03
Arbetslöshet –
Dödlighet
20-34 år	-0,02		0,91	0,02	1,06	-0,01		0,91	0,00	1,03
35-49 år	0,16		1,19***	0,31	1,28***	-0,04		0,91	-0,04	0,94
50-64 år	-0,02		0,99	0,18	1,05**	-0,09		0,93**	-0,07	0,97
Massuppsägning –
Sjukhusinläggning
20-34 år	-0,31		0,98	-0,31	0,98	0,34		1,02*	0,39	1,02
35-49 år	-0,32		0,98*	-0,32	0,98*	-0,04		1,00	0,10	1,00
50-64 år	-0,13		0,99	-0,13	0,99	-0,29		0,99	-0,22	0,99
Arbetslöshet –
Sjukhusinläggning
20-34 år	0,38		1,03***	0,79	1,03***	0,61		1,04***	0,95	1,04***
35-49 år	0,72		1,04***	0,78	1,03***	-0,05		1,00	0,62	1,02***
50-64 år	-0,80		0,97***	-0,06	1,00		-0,92	0,96***	-0,74	0,98**

***, **, och * indikerar statistisk signifikans på 1-, 5-, respektive 10-procentsnivån.

En annan förklaring kan hänföras till vad som händer med individerna i kontrollgruppen. Kom ihåg att vi mäter effekten av att bli arbetslös, respektive att vara med om en massuppsägning, under

SOU 2010:102

Vilka grupper påverkas mest av massuppsägning och arbetslöshet?

ett visst år jämfört med att inte drabbas under detta år. Detta innebär att vissa individer i kontrollgruppen kan drabbas av massuppsägning respektive arbetslöshet under senare år. Det finns anledning att misstänka att detta är vanligast bland de yngsta och de äldsta männen. Anledningen är att de yngsta kan missgynnas av turordningsregler, medan de äldsta kan erbjudas pensionsavtal eller drabbas av att turordningsreglerna i vissa fall kan kringgås. Allt detta innebär att man, något tillspetsat, kan säga att vi, för framförallt den yngre åldersgruppen, jämför de som blev arbetslösa och massuppsagda idag med de som blev det imorgon. Därmed borde också skillnaderna mellan studie- och kontrollgrupp i dessa fall vara mindre.

Mot denna bakgrund är det inte heller förvånande att vi hittar de starkaste negativa effekterna av massuppsägning och arbetslöshet bland män i åldern 35–49 år. För kvinnor är mönstret detsamma för dem som blev massuppsagda, även om de skattade effekterna inte är statistisk säkerställda för någon åldersgrupp.

För arbetslösa kvinnor däremot – för vilka vi tidigare fann en lägre risk för förtida död – är den statistisk säkerställda ”preventiva” effekten av arbetslöshet begränsad till dem i åldern 50–64 år, även om åtminstone riskkvoterna är av samma storleksordning även för de två andra åldersgrupperna.

När det gäller slutenvårdsutnyttjande finner vi att arbetslöshet resulterar i ett ökat utnyttjande hos de två yngsta grupperna medan effekten är den omvända för den äldsta gruppen. Ett högre slutenvårdsutnyttjande till följd av arbetslöshet för den yngsta åldersgruppen skulle kunna tala för att arbetslöshet trots allt har negativa hälsokonsekvenser även för de yngre, även om dessa hälsoproblem inte resulterar i en högre dödlighet.

9.1.2Utbildningsnivå

Vi övergår härnäst till att undersöka om utbildningsnivå påverkar hur starkt kvinnor och män påverkas av massuppsägning och arbetslöshet. För detta syfte har vi gjort en indelning av utbildning i tre kategorier: förgymnasial utbildning, gymnasial utbildning, och eftergymnasial utbildning. Resultaten presenteras i tabell 12. Ett negativt samband mellan utbildning och sjuklighet är väletablerat (Ross & Wu, 1995). Det finns också en litteratur som visar att utbildning kan påverka individers möjligheter att hantera sjuklighet

Vilka grupper påverkas mest av massuppsägning och arbetslöshet?

SOU 2010:102

(Goldman & Smith, 2002). Här ställer vi oss frågan om kan högre utbildning har en skyddande effekt mot negativa hälsokonsekvenser av massuppsägning och arbetslöshet.

Resultaten visar att överdödligheten bland både massuppsagda män och kvinnor är koncentrerad till dem med lägst utbildning. För massuppsagda män och kvinnor med en högskoleutbildning, däremot, finns ingen förhöjd risk för förtida död. En förklaring till denna skillnad skulle kunna vara att de med högre utbildningsnivå har större möjligheter att snabbt finna en ny anställning, varför en massuppsägning har begränsade hälsokonsekvenser för denna grupp. En alternativ förklaring är skillnader i coping-beteende mellan låg- och högutbildade. Personer med högre utbildningsnivå reagerar, till exempel, i lägre utsträckning med ett flyktbeteende (t.ex., alkoholbruk och missbruk) och i högre utsträckning med en problemlösande coping-strategi (Christensen m.fl., 2006).

Tabell 12 Skattad effekt av massuppsägning respektive arbetslöshet på total dödlighet och totalt slutenvårdsutnyttjande. Effekten uttrycks som både riskdifferens (RD) och relativ risk (RR) uppdelat på utbildningsnivå, män och kvinnor, och två fyraårsperioder

			Män				Kvinnor
		0-4 år		5-8 år			0-4 år		5-8 år
Ålder	RD	RR	RD	RR		RD	RR	RD	RR
Massuppsägning –
Dödlighet
Förgymnasial	0,34	1,23***	-0,04	0,98	0,14		1,14**	-0,04	0,97
Gymnasial	0,11	1,14***	0,09	1,08*	0,02		1,04	0,05	1,07
Eftergymnasial	0,05	1,08	0,06	1,07	-0,02		0,96	0,04	1,06
Arbetslöshet – Dödlighet
Förgymnasial	0,00	1,00	0,09	1,04	-0,10		0,87***	-0,10	0,92**
Gymnasial	0,01	1,01	0,09	1,11**	-0,05		0,84**	-0,02	0,97
Eftergymnasial	0,03	1,05	0,09	1,13	-0,05		0,82	-0,01	0,99
Massuppsägning –
Sjukhusinläggning
Förgymnasial	-0,34	0,98	-0,71	0,98**	-0,69		0,97**	-0,24	0,99
Gymnasial	-0,37	0,98**	-0,10	1,00	0,09		1,00	-0,10	1,00
Eftergymnasial	0,17	1,01	0,14	1,01	0,20		1,01	-0,03	1,00
Arbetslöshet – Sjukhus-
inläggning
Förgymnasial	-0,38	0,98*	0,10	1,00	-0,36		0,98	-0,15	1,00
Gymnasial	0,11	1,01	0,48	1,02***	0,46		1,03***	1,03	1,04***
Eftergymnasial	0,77	1,06***	0,77	1,03***	0,55		1,03**	1,08	1,04***

***, **, och * indikerar statistisk signifikans på 1-, 5-, respektive 10-procentsnivån.

SOU 2010:102

Vilka grupper påverkas mest av massuppsägning och arbetslöshet?

För arbetslöshet finner vi inte samma mönster. Vi finner inga statistiskt säkerställda skillnader mellan utbildningsgrupperna med avseende på risken för förtida död. Både effekterna av massuppsägning, men framförallt av arbetslöshet, talar dock för att de med högre utbildning i högre utsträckning var i behov av slutenvård. Vid en första anblick skulle detta kunna motsäga den preventiva effekt utbildning hade på dödlighet. En annan förklaring går att finna i ojämlikhet inom sjukvården, där de med lägre utbildning i högre utsträckning avstår från att söka läkarvård trots att det föreligger ett behov (Diaz, 2009). Det är därför inte säkert att dessa skillnader i slutenvårdsutnyttjande verkligen mäter skillnader i faktisk sjuklighet mellan personer med olika utbildningsnivå.

9.1.3Anställningssektor

Slutligen undersöker vi om (o)hälsoeffekterna av arbetslöshet och massuppsägning skiljer sig mellan tillverkningsindustrin, offentlig sektor, och övrig privat sektor. I tidiga studier av sambanden mellan massuppsägning, arbetslöshet och sjuklighet, var undersökningspopulationerna ofta begränsade till tillverkningsindustrin. Omfattningen av 1990-talets kris gör det dock möjligt att inkludera samtliga sektorer. Av särskilt intresse är att även den offentliga sektorn drabbades av omfattande nedskärningar under 1990-talet. Detta gör det möjligt att här studera effekterna av massuppsägning och arbetslöshet inom en sektor som tidigare i stor utsträckning varit förskonad från massuppsägningar.

Resultaten, som presenteras i tabell 13, visar tydligt att konsekvenserna av massuppsägning och arbetslöshet med avseende på total dödlighet inte, i någon större utsträckning, är beroende av inom vilken sektor man hade sin tidigare anställning.

När det gäller slutenvårdsutnyttjande tycks dock skillnaderna vara större. Inom tillverkningsindustrin har både massuppsagda och arbetslösa män och kvinnor ett lägre slutenvårdsutnyttjande jämfört med kontrollgruppen. Det är dock bara för massuppsagda män och arbetslösa kvinnor som det lägre slutenvårdsutnyttjandet är statistiskt säkerställt. Däremot visar resultaten att arbetslöshet leder till ett högre slutenvårdsutnyttjande inom både offentlig sektor och övrig privat sektor. Dessa skillnader skulle möjligtvis kunna förklaras genom skillnader i utbildningsnivå mellan sektorerna och därmed med liknande mekanismer som i föregående

Vilka grupper påverkas mest av massuppsägning och arbetslöshet?

SOU 2010:102

avsnitt. En alternativ förklaring, åtminstone till det lägre slutenvårdsutnyttjandet bland de massuppsagda och arbetslösa inom tillverkningsindustrin, skulle kunna vara att kontrollgruppen i högre utsträckning får slutenvård som en följd av arbetsrelaterade hälsoproblem.

Tabell 13 Skattad effekt av massuppsägning respektive arbetslöshet på total dödlighet och totalt slutenvårdsutnyttjande. Effekten uttrycks som både riskdifferens (RD) och relativ risk (RR) uppdelat på anställningssektor, män och kvinnor, och två fyraårsperioder

		Män					Kvinnor

		0-4 år		5-8 år			0-4 år		5-8 år
Ålder	RD	RR	RD	RR		RD	RR	RD	RR

Massuppsägning –
Dödlighet
Tillverkningsind.	0,16	1,15***	0,07	1,05	0,05		1,08	0,08	1,10
Offentlig sektor	0,08	1,09	-0,02	0,99	0,05		1,10*	0,00	1,00
Övr. privat sektor	0,16	1,20***	0,07	1,06	0,05		1,09	0,05	1,07
Arbetslöshet – Dödlighet
Tillverkningsind.	0,09	1,09**	0,15	1,11***	-0,07		0,86*	0,04	1,06
Offentlig sektor	0,08	1,13	0,13	1,15*	-0,06		0,84***	0,01	1,02
Övr. privat sektor	0,01	1,02	0,11	1,12**	-0,04		0,89	0,00	1,00

Massuppsägning –
Sjukhusinläggning
Tillverkningsind.	-0,52	0,97**	-0,80	0,97***	-0,27		0,99	-0,59	0,98
Offentlig sektor	0,18	1,01	-0,17	0,99	0,16		1,01	0,21	1,01
Övr. privat sektor	-0,16	0,99	0,09	1,00	0,21		1,01	0,15	1,01
Arbetslöshet –
Sjukhusinläggning
Tillverkningsind.	-0,29	0,99*	0,06	1,00	-0,57		0,97**	-0,29	0,99
Offentlig sektor	0,42	1,03	1,14	1,04***	0,58		1,03***	0,98	1,01***
Övr. privat sektor	0,52	1,03***	1,00	1,04***	1,00		1,06***	1,41	1,05***

***, **, och * indikerar statistisk signifikans på 1-, 5-, respektive 10-procentsnivån.

10 Sammanfattning och diskussion

Det är en allmän uppfattning att arbetslöshet, eller att förlora ett jobb, påverkar människors sjuklighet. Ett stort antal studier visar också på att det finns ett statistiskt samband mellan förlusten av ett jobb och sjuklighet. Trots detta är orsakssambandet inte helt klarlagt. Huvudorsaken är svårigheten att avgöra om det är förlusten av ett jobb och arbetslöshet som leder till sjuklighet, eller om det är sjuklighet som leder till att vissa får lämna sitt arbete eller förblir arbetslösa. En tredje förklaring kan vara att vissa besitter egenskaper som försämrar deras möjligheter att både behålla ett jobb och en låg sjuklighet. Svensk registerdata erbjuder dock goda möjligheter att studera detta orsakssamband.

Vi har i den här rapporten undersökt konsekvenserna av att ha blivit massuppsagd eller arbetslös under 1990-talets krisår med avseende på framtida registrerad sjuklighet i form av dödlighet och slutenvårdsutnyttjande. Under 1990-talet fick Sverige för första gången under efterkrigstiden uppleva en period av massuppsägningar och massarbetslöshet. Massuppsägningar och arbetslöshet blev då något som inte bara drabbade ett fåtal olyckliga. Det finns dock även anledning att anta att förhållandena för dem som hade jobb förändrades under den här perioden. Till exempel så ökade användandet av tillfälliga anställningar och den tidigare skarpa skiljelinjen mellan att arbeta och att vara arbetslös blev mindre tydlig.

Våra resultat visar att både de som blev massuppsagda och de som blev arbetslösa drabbades av ganska betydande inkomstbortfall. Skillnaderna mellan grupperna var dock stora. Män som blev massuppsagda förlorade i genomsnitt 28 000 kronor i arbetsinkomst under året efter massuppsägning, medan motsvarande belopp för kvinnor var 13 000 kronor. För dem som blev arbetslösa, å andra sidan, var motsvarade förlust 80 000 kronor för män och 40 000 kronor för kvinnor.

Sammanfattning och diskussion

SOU 2010:102

Eftersom vi finner både att arbetslöshet resulterade i en mycket större genomsnittlig förlust av arbetsinkomst och att inte alla massuppsagda faktiskt blev arbetslösa, skulle man kunna förvänta sig att arbetslöshet också skulle ha större negativa hälsokonsekvenser än en massuppsägning. Våra resultat visar dock att det inte otvetydigt är så. För män som drabbades av massuppsägning finner vi att risken för förtida död ökade med 8– 18 procent i jämförelse med kontrollgruppen. Motsvarande riskökning för kvinnor är 5–6 procent. Att drabbas av arbetslöshet ökar också risken för förtida död hos män, men endast med 4–6 procent. För kvinnor däremot, så är effekten den motsatta; arbetslöshet verkar istället ha minskat risken för förtida död med upp till 12 procent.

Dessa effekter av massuppsägningar och arbetslöshet på total dödlighet är mindre än vad som har uppmätts i de flesta tidigare studier. Ett flertal studier har dock påpekat att en betydande del av sambandet mellan massuppsägning, arbetslöshet, och sjuklighet, kan förklaras i termer av hälsoselektion. En möjlig anledning till att vi här finner förhållandevis små effekter på total dödlighet skulle därför kunna vara att vi i större utsträckning har reducerat problemet med hälsoselektion. En annan, delvis relaterad, möjlig förklaring är att sambandet är svagare i lågkonjunktur, vilket också har konstaterats i tidigare studier. En tredje möjlig förklaring går att finna i att 1990-talet inte bara innebar hög arbetslöshet, utan även många förändringar av arbetsförhållanden och arbetsvillkor vilket skulle kunna ha haft en negativ inverkan på de som faktiskt hade jobb.

I syfte att få en bättre bild av vilka mekanismer som ligger bakom effekterna av massuppsägning och arbetslöshet på total dödlighet har vi också studerat orsaksspecifik dödlighet. Vi valde fem stora diagnoskategorier: cancer (särskilt rökningsrelaterad cancer), hjärt- och kärlsjukdomar (särskilt ischemiska hjärtsjukdomar och sjukdomar i hjärnans kärl), psykiska störningar, yttre skador (särskilt självtillfogade skador och trafikskador), samt alkoholrelaterade sjukdomar eller tillstånd. Våra resultat visar här att massuppsägningar innebär en markant överdödlighet med ischemisk hjärtsjukdom, alkoholrelaterad sjukdom eller tillstånd, eller psykiska störningar (bara bland kvinnor), som underliggande dödsorsak. Arbetslöshet resulterade också i en förhöjd risk för förtida död med psykisk störning eller alkoholrelaterad sjukdom som underliggande dödsorsak. För män finns det dessutom en

SOU 2010:102

Sammanfattning och diskussion

överdödlighet till följd av yttre skador, särskilt självmord och trafikskador.

Effekterna av arbetslöshet och massuppsägning på dödlighet ger en bild av hälsokonsekvenserna av att förlora ett jobb. Samtidigt är det trots allt så att bara en mycket liten del av samtliga massuppsagda och arbetslösa avlider under uppföljningsperioden. Därmed säger effekterna på dödlighet ingenting om i vilken utsträckning det stora flertalet som inte avlider drabbas av sjuklighet efter arbetslöshet eller en massuppsägning. I syfte att fånga upp andra aspekter på sjuklighet än dödlighet har vi därför även studerat slutenvårdsutnyttjande. Resultaten från dessa analyser stärker de tidigare funna sambanden mellan arbetslöshet och dödlighet vad gäller psykisk sjuklighet. Däremot ger resultaten på massuppsägningars och arbetslöshets effekter på slutenvårdsutnyttjande en mer komplex bild av sambanden med cancer och hjärt- och kärlsjukdomar.

Slutligen har vi även undersökt om effekterna av arbetslöshet och massuppsägning skiljer sig åt beroende på individens ålder, utbildningsnivå, och tidigare anställningssektor. Ett par mönster framkommer här. Resultaten visar bland annat att överdödligheten bland både massuppsagda och arbetslösa män är koncentrerad till män i åldern 35-49 år. Detta är i linje med mycket av den tidigare litteraturen och en tänkbar förklaring skulle kunna vara att män i dessa åldrar kan antas vara de med störst försörjningsbörda, då de i större utsträckning har familj och hemmavarande barn.

Ett annat mönster är att överdödligheten bland massuppsagda män och kvinnor är koncentrerad till dem med lägre utbildning. För dem med en högskoleutbildning däremot, finner vi ingen förhöjd risk för förtida död. En möjlig förklaring till denna skillnad kan vara att de med en högre utbildningsnivå och har större möjligheter att snabbt finna en ny anställning. En annan, kompletterande, förklaring är att det finns skillnader i coping-beteende mellan låg- och högutbildade.

Sammanfattningsvis kan vi konstatera att den här studien i mångt och mycket har bekräftat resultaten från de många tidigare studier som har funnit att massuppsagda och arbetslösa i större utsträckning drabbas av psykisk sjuklighet. Vi kan också konstatera att våra resultat har framkommit trots de förändringar av arbetslivet, som skedde under 1990-talet, även för de som hade ett arbete, i form av till exempel försämrade anställningsvillkor och ökad arbetsbelastning. Våra resultat visar dock att sambanden är

Sammanfattning och diskussion

SOU 2010:102

komplexa och att varken massuppsägning eller arbetslöshet otvetydigt resulterar i fler hälsoproblem. Vi har inte heller funnit att de negativa hälsokonsekvenserna av arbetslöshet genomgående är större än dem för massuppsägning, vilket skulle kunna tala för att det är två händelser som man kan likställa när man diskuterar dess konsekvenser.

Slutligen bör det påpekas att flertalet av de skattade sambanden mellan framförallt arbetslöshet och sjuklighet gick att urskilja redan flera år före förlusten av ett arbete. Tveklöst är det så att de som blev arbetslösa hade om inte fler, så åtminstone andra, hälsoproblem än de arbetande i stort. Det är dock skillnader som vi i stor utsträckning har kunnat observeras och således även har kunnat kontrollera för, varför sådana skillnader inte kan förklara några av våra resultat. I vilken utsträckning våra resultat i slutändan kan tolkas som att arbetslöshet och massuppsägningar har orsakat sjuklighet är ytterst avhängigt huruvida det finns anledning att tro att det finns ytterligare skillnader mellan de arbetslösa, massuppsagda, och arbetande som vi inte har kunnat observera.

Referenser

Bertrand, M., Luttmer, E. and Mullainathan, S. (2000), Network Effects and Welfare Cultures, Quarterly Journal of Economics

115(3), 1019-1055.

Browning, M. & E. Heinesen. (2010). The effect of job loss due to plant closure on mortality and hospitalization. The EALE/ SOLE 3rd International conference. UCL London, 17–19 June.

Browning, M., A.M. Danø, & E. Heinesen. (2006). Job displacement and stressrelated health outcomes. Health Economics, 15(10), 1061–1075.

Christensen U., Schmidt L., Kriegbaum M., Ørsted Hougaard C., Holstein BE. Coping with unemployment: does educational attainment make any differences? Scandinavian Journal of Public Health August 2006 vol. 34 no. 4 363-370.

Clark, A. (2003), `Unemployment as a Social Norm: Psychological Evidence from Panel Data', Journal of Labor Economics 21(2), 323–351.

Conley, T. &Topa, G. (2002), `Socio-Economic Distance and Spatial Patterns in Unemployment', Journal of Applied Econometrics 17(4), 303–327.

Couch, K.A. (2001). Earnings Losses and Unemployment of Displaced Workers in Germany. Industrial and Labor Relations Review, 54(3): 559–572.

Couch, K., & D.W. Placzek. (2010). Earnings losses of Displaced Workers Revisited. American Economic Review, 100(1): 572– 589.

Referenser

SOU 2010:102

Diaz, A. (2009). Vård på (o)lika villkor – en kunskapsöversikt om sociala skillnader i svensk hälso- och sjukvård. Sveriges Kommuner och Landsting: Stockholm.

Dooley, D. (2003). Unemployment, Underemployment, and Mental Health: Conceptualizing Employment Status as a Continuum, American Journal of Community Psychology, 32(1-2): 9- 20.

Eliason, M. (2010). Income After Job Loss – The role of the family and the welfare state. Forthcoming in: Applied Economics.

Eliason, M., & D. Storrie. (2006). Lasting or Latent Scars? Swedish Evidence on the Long-Term Effects of Job Displacement.

Journal of Labor Economics, 24(4): 831–56.

Eliason, M. & D. Storrie. (2010). Inpatient Psychiatric Treatment Following Involuntary Job Loss. International Journal of Mental Health, 39(2): 32–55.

Eliason, M. & D. Storrie. (2009a). Job Loss is Bad for Your Health

– Swedish evidence on cause-specific hospitalization following involuntary job loss. Social Science & Medicine, 68(8): 1396– 1406.

Eliason, M. & D. Storrie. (2009b). Does Job Loss Shorten Life?.

Journal of Human Resources, 44(2):277–302.

Eriksson, T., E. Agerbo, P.B. Mortensen, N. Westergaard-Nielsen. (2010). Unemployment & Mental Disorders – Evidence from Danish Panel Data. International Journal of Mental Health, 39(2): 56–73.

Fredriksson, P. & P. Johansson. (2008). Dynamic Treatment Assignment – The Consequences for Evaluations using Observational Data. Journal of Business and Economic and Statistics, 26: 435–445.

Gerdtham, U-G., & M. Johannesson. (2003). A Note on the Effect of Unemployment on Mortality. Journal of Health Economics, 22(3): 505–18.

Goldman, D. & J. Smith. (2002). Can Patient Self-management Help Explain the SES

SOU 2010:102

Referenser

Gradient? Proceedings of the National Academy of Science, 99(16): 10929-34.

Gonäs, L., L. Hallsten, R. Spånt. (2006). Uppsagdas och arbetslösas villkor och hälsa – en översikt av forskningen 1995–2005. Arbetsliv i omvandling: 2007:15. Stockholm, Arbetslivsinstitutet.

Hammarström, A. & G. Hensing. (2008). Folkhälsofrågor ur ett genusperspektiv. Arbetsmarknad, maskulinitet, medikalisering och könsrelaterat våld. Rapport nr 2008:8. Statens folkhälsoinstitut. Östersund.

Hijzen, A., R. Upward, and P.W. Wright. (2010). The Income Losses of Displaced Workers. Journal of Human Resources, 45(1): 243–269.

Hesselius P, P Johansson & J Vikström (2008) ”Monitoring and norms in sickness insurance: empirical evidence from a natural experiment” IFAU Working paper 2008:8.

Ichino, A. & Maggi, G. (2000), `Work Environment and Individual Background: Explaining Regional Shirking Differentials in a Large Italian Firm', Quarterly Journal of Economics 115(3), 1057-1090.

Isaksson, K. G. Johansson, K. Bellaagh, & A. Sjöberg. (2004). Work values among the unemployed: Changes over time and some gender differences. Scandinavian Journal of Psychology, 45(3): 207–214.

Jacobson, L., R. LaLonde & D. Sullivan (1993). Earnings Losses of Displaced Workers. American Economic Review, 83(4): 685– 709.

Janlert, U. & A. Hammarström. (2009). Which theory is best? Explanatory models of the relationship between unemployment and health. BMC Public Health, 9– 235.

Jönsson, L.R. & B. Starrin B (2000). Ekonomi-skam modellen och reaktioner på arbetslöshet. Socialvetenskaplig tidskrift, 7(3): 267– 284.

Keefe, V., Reid, P., Ormsby, C., Robson, B., Purdie, G., Baxter, J., m.fl. (2002). Serious health events following involuntary job

Referenser

SOU 2010:102

loss in New Zealand meat processing workers. International Journal of Epidemiology, 31(6), 1155–1161.

Korpi, T., Stenberg, S.-Å. (2001). Massarbetslöshetens Sverige: Arbetslöshetens karaktär och effekter på individers levnadsförhållanden i Fritzell, J., Gähler, M., Lundberg, O. (red.) Välfärd och arbete i arbetslöshetens årtionde, SOU 2001:53.

Kraut, A, C. Mustard, R. Walld, & R. Tate. (2000). Unemployment and health care utilization. Scandinavian Journal of Work, Environment and Health, 26(2): 169–177.

Kriegbaum, M., U. Christensen, R. Lund, & M. Osler. (2009). Job Losses and Accumulated Number of Broken Partnerships Increase Risk of Premature Mortality in Danish Men Born in 1953. Journal of Occupational & Environmental Medicine, 51(6): 708–713.

Le Grand C, Szulkin R, Tåhlin M. (2001) Har jobben blivit bättre? En analys av arbetsinnehållet under tre decennier. Kommittén Välfärdsbokslut: Välfärd och arbete i arbetslöshetens årtionde. (SOU 2001:53).

Lundin, A., I. Lundberg, L. Hallsten, J. Ottosson, & T. Hemmingsson. (2010). Unemployment and mortality–a longitudinal prospective study on selection and causation in 49321 Swedish middle-aged men. Journal of Epidemiology and Community Health, 64(1): 22–28.

Mackenbach, J.P., M.J. Bakker, A.E. Kunst and F. Diderichsen. (2002). Socioeconomic inequalities in health in Europe: An overview. In: J.P. Mackenbach and M.J. Bakker (eds.). Reducing Inequalities in Health: A European Perspective. London and New York: Routledge.

Marmot, M. (1999). “Multilevel approaches to understanding social determinants” in L. Berkman and I. Kawachi (eds.) Social Epidemiology. Oxford: Oxford University Press.

Martikainen P, Mäki N, Jäntti M. (2008). The effects of workplace downsizing on cause-specific mortality: a register-based followup study of Finnish men and women remaining in employment.

Journal of Epidemiology and Community Health, 62(11): 1008- 1013.

SOU 2010:102

Referenser

Martikainen P, Mäki N, Jäntti M. (2007). The effects of unemployment on mortality following work place downsizing and work place closure: a register based follow-up study of Finnish men and women during economic boom and recession. American Journal of Epidemiology, 165(9):1070–1075.

Mathers, C.D. and Schofield, D.J., (1998). The health conesquences of unemployment: the evidence. Medical Journal of Australia 168, 178–182.

Rosenbaum, P., & D. Rubin. (1983). The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects. Biometrika,70(1): 41–55.

Ross & Wu (1995) C.E. Ross and C.L. Wu, The links between education and health, American Sociological Review (60), 719– 745.

Schmieder, J.F., T. von Wachter, & S. Bender. (2010). The Long- Term Impact of Job Displacement in Germany During the 1982 Recession on Earnings, Income, and Employment. IAB Discussion paper 201001. Institute for Employment Research, Nuremberg, Germany.

Smith, J.P. (1999). Healthy bodies and thick wallets. Journal of Economic Perspectives, 13(2): 145–166.

Socialstyrelsen. (2008). Dödsorsaker 2006. Hälsa och Sjukdomar 2008:6. Epidemiologiskt Centrum, Socialstyrelsen, Stockholm.

Socialstyrelsen. (2009). Kvalitet och innehåll i patientregistret Utskrivningar från slutenvården 1964–2007 och besök i specialiserad öppenvård (exklusive primärvårdsbesök) 1997– 2007. Epidemiologiskt Centrum, Socialstyrelsen, Stockholm.

Steenland och Pinkerton (2008). Mortality Patterns following Downsizing at Pan American World Airways. American Journal of Epidemiology, 167(1): 1–6.

Stefansson, C.-G.(2006). Major public health problems – mental ill-health Health in Sweden: The National Public Health Report, Scandinavian Journal of Public Health, 34(Suppl. 67): 87–103.

Referenser

SOU 2010:102

Stevens, A.H. (1997). Persistent Effects of Job Displacement: The Importance of Multiple Job Losses, Journal of Labor Economics, 15(1): 165-88.

Sullivan, D. & T. von Wachter.(2009). Job Displacement and Mortality: An Analysis Using Administrative Data. Quarterly Journal of Economics, 124(3): 1265–1306.

Tamres LK, Jenicki D, Helgeson VS. (2002). Sex Differences in Coping Behavior: A Meta-Analytic Review and an Examination of Relative Coping. Personality and Social Psychology Review

6(1), 2–30.

Topa, G. (2001), Social Interactions, Local Spillovers and Unemployment, The Review of Economic Studies 60(2), 261– 295.

Vahtera, J., M. Kivimäki, J. Pentti, A. Linna, M. Virtanen, P. Virtanen, & J.E. Ferrie. (2004). Organisational downsizing, sickness absence, and mortality: 10-town prospective cohort study. British Medical Journal, 328(7439): 555–559.

van Doorslaer, E., A. Wagstaff, H. Bleichrodt, S. Calange, m.fl. (1997). Income-related inequalities in health: Some international comparisons. Journal of Health Economics, 16, 93-112.

Voss, M., L. Nylén, B. Floderus, F. Diederichsen, & P.D. Terry. (2004). Unemployment and early cause-specific mortality: A study based on the Swedish twin registry. American Journal of Public Health, 94(12): 2155–2161.

Åhs, A., & R. Westerling. (2006a). Mortality in relation to employment status during different levels of unemployment.

Scandinavian Journal of Public Health, 34(2): 159–167.

Tabell A.1	Studier av sambandet mellan arbetslöshet och dödlighet

Studie	Oberoende variabel	Utfall	Tid	RR - Män		RR - Kvinnor	Land
Lundin m.fl.	Arbetslös>89 dgr	Dödlighet –Totalt	9 år	1,30 (1,06-1,58)		n.a.	Sverige
(2010)	---	--- Våldsam död	---	1,55	(1,01-2,37)	n.a.	---
	---	--- Självmord	---	1,42	(0,83-2,44)	n.a.	---
	---	--- Våldsam död, ej självmord	---	1,82 (0,90-3,69)		n.a.	---
	---	--- Icke våldsam död	---	1,24 (0,99-1,55)		n.a.	---
	---	--- CVD	---	1,08	(0,76-1,53)	n.a.	---
	---	Dödlighet –Totalt	4 år	1,57	(1,13-2,18)	n.a.	---
	---	--- Våldsam död	---	2,16	(1,24-3,78)	n.a.	---
	---	--- Självmord	---	1,76	(0,89-3,50)	n.a.	---
	---	--- Våldsam död, ej självmord	---	3,46 (1,33-9,00)		n.a.	---
	---	--- Icke våldsam död	---	1,34 (0,88-2,01)		n.a.	---
	---	--- CVD	---	1,10	(0,56 2,18)	n.a.	---

Kriegbaum m.fl. Jobbseparation +		Dödlighet –Totalt	12 år	1,44	(1,15-1,80)	n.a.	Danmark
(2009)	arbetslös>3 mån

Kriegbaum m.fl.	Jobbseparation +	Dödlighet/Slutenvård – Totalt	12 år	n.a.		n.a.	Danmark
(2008)	arbetslös>6 mån	--- Ischemisk sjukdom	---	1,05 (0,85-1,68)		n.a.	---
	---	--- Hjärtinfarkt	---	1,20	(0,85-1,68)	n.a.	---
	---	--- Annan ischemisk hjärtsjukdom	---	1,21	(0,91-1,63)	n.a.	---

Martikainen m.fl. Arbetslös		Dödlighet – Totalt	8 år		2,38 (2,11-2,68); 1,25 (1,12-1,40)		Finland
(2007)	Stabil arbetsplats +		---
	arbetslös>1 mån	---			2,45 (1,12-2,83); 1,37 (1,17-1,61)		---
			---
	Måttlig neddragning +	---			2,68 (2,04-3,53); 1,56 (1,21-2,00)		---

mellan sambandet av Studier dödlighet och arbetslöshet

A Bilaga

Studie	Oberoende variabel	Utfall	Tid	RR - Män			RR - Kvinnor	Land
	arbetslös>1 mån
	Kraftig neddragning +		---
	arbetslös>1 mån	---				1,51 (0,90-2,53); 1,10 (0,73-1,66)		---
	Nedläggning +		---
	arbetslös>1 mån	---				1,47 (0,77-2,81); 1,03 (0,78-1,37)		---
Åhs & Westerling	Arbetslös	Dödlighet –Totalt	6 år	1,43 (1,03-1,98)				Sverige
(2006)	---	--- Yttre orsaker	---	3,85		(2,10-7,03)		---
	---	--- Självmord	---	3,27		(1,35-7,94)		---
	---	--- Andra yttre orsaker	---	4,43		(1,94-10,08)		---
Voss m.fl. (2004)	Arbetslöshet	Dödlighet – Totalt	24 år	1,3 (1,0-1,6)			1,4 (1,0-1,9)	Sverige
	---	--- Cancer	---	1,4 (0,9-2,1)			1,1 (0,7-1,9)	---
	---	--- Lungcancer m.m.	---	1,5	(0,6-4,1)		0,6 (0,1-4,2)	---
	---	--- Hjärt- och kärlsjukdomar	---	1,2	(0,8-1,8)		1,3 (0,5-3,0)	---
	---	--- Ischemiska sjukdomar	---	1,2 (0,7-2,1)			1,3 (0,4-4,5)	---
	---	--- Yttre orsaker	---	1,5	(1,0-2,1)		2,0 (1,0-4,1)	---
	---	--- Självmord	---	1,0	(0,6-2,0)		2,7 (1,2-6,5)	---
	---	--- Yttre orsaker (oklar avsikt)	---	5,8	(2,4-14,0)		10,7 (0,9-133,0)	---
	---	--- Övriga diagnoser	---	0,9	(0,5-1,5)		1,3 (0,6-2,7)	---
	---	--- Alkohol	---	1,3	(0,5-3,3)		1,0 (0,1-8,1)	---
Gerdtham &	Arbetslös	Dödlighet –Totalt	10-17 år	1,46			***	Sverige
Johannesson	---	--- Cancer	---	0,96				---
(2003)	---	--- CVD	---	1,26				---
	---	--- CVD	---	1,26				---
	---	--- Övriga sjukdomar	---	2,88			***	---
	---	--- Självmord	---	2,45			**	---
	---	--- Övriga yttre orsaker	---	0,88				---

*** och ** indikerar statistisk signifikans på 1- respektive 5-procentsnivån i de fall då konfidensintervall inte angetts.

A Bilaga

2010:102 SOU

Tabell A.2	Studier av sambandet mellan arbetslöshet och slutenvårdsutnyttjande

Studie		Oberoende variabel	Utfall	Tid		RR - Män	RR - Kvinnor	Land
Eriksson m.fl.		Arbetslös 0/0.01-0.2	Psykiatrisk slutenvård – Totalt	1 år	1,37 (1,04-1,81)		1.10 (0.79-1.55)	Danmark
(2010)	--- 0/0.21-1.0		---	---	1,91 (1,43-2,54)		1.75 (1.27-2.39)	---
	--- 0.01-0.2/0		---	---	1,26 (0,95-1,66)		1.31 (0.97-1.77)	---
	--- 0.01-0.2/0.01-0.2		---	---	0,91 (0,66-1,24)		0.65 (0.44-0.96)	---
	--- 0.01-0.2/0.21-1.0		---	---	1,71 (1,29-2,26)		1.23 (0.86-1.76)	---
	--- 0.21-1.0/0		---	---	1,54 (1,09-2,15)		1.58 (1.06-2.35)	---
	--- 0.21-1.0/0.01-0.2		---	---	1,10 (0,78-1,57)		1.36 (0.98-1.89)	---
	--- 0.21-1.0/0.21-1.0		---	---	1,68 (1,40-2,02)		1.20 (0.99-1.45)	---

Kraut m.fl.		Arbetslös	Slutenvård – Totalt	3 år	1,33 (1,13-1,56)			Kanada
(2000)	---		--- Psykiska störningar	---	1,21 (0,64-2,30)			---
	---		--- Skador och förgiftningar	---		2,00 (1,47-2,73)		---

	Tabell A.3	Studier av sambandet mellan massuppsägning och dödlighet

	Studie	Oberoende variabel	Utfall	Tid	RR - Män	RR - Kvinnor	Land
	Browning &	Nedläggning +	Dödlighet – Totalt	4 år	1,18 (1,08-1,28)		Danmark
	Heinesen (2010)	jobbseparation	--- Cancer	---	1,03 (0,91-1,18)		---
		---	--- Hjärt- och kärlsjukdomar	---	1,21 (1,06-1,38)		---
		---	--- Hjärtinfarkt/stroke	---	1,21 (1,02-1,45)		---
		---	--- Alkohol	---	1,38 (1,03-1,86)		---
85		---	--- Psykiska störningar	---	1,25 (0,86-1,82)		---
85		---	--- Självmord	---	1,45 (1,02-2,06)		---
		---	--- Självmord	---	1,45 (1,02-2,06)		---
		---	--- Trafikskador	---	1,91 (1,16-3,14)		---
		---	Dödlighet – Totalt	10 år	1,08 (1,03-1,13)		---

2010:102 SOU

A Bilaga

Studie	Oberoende variabel	Utfall	Tid	RR - Män	RR - Kvinnor	Land
	---	--- Cancer	---	1,03 (0,96-1,11)		---
	---	--- Hjärt- och kärlsjukdomar	---	1,10 (1,02-1,18)		---
	---	--- Hjärtinfarkt/stroke	---	1,08 (0,97-1,29)		---
	---	--- Alkohol	---	1,01 (0,86-1,20)		---
	---	--- Psykiska störningar	---	1,05 (0,85-1,30)		---
	---	--- Självmord	---	1,20 (0,95-1,52)		---
	---	--- Trafikskador	---	1,66 (1,17-2,37)		---
Sullivan & von	Kraftig neddragning +	Dödlighet –Totalt	17 år	1,19	**	USA
Wachter (2009)	jobbseparation
Eliason & Storrie	Nedläggning +	Dödlighet –Totalt	4 år	1,44 (1,19-1,76)	1,01 (0,74-1,37)	Sverige
(2009)	jobbseparation	--- Cancer	---	1,39 (0,96-2,00)	0,86 (0,55-1,35)	---
	---	--- Lungcancer m.m.	---	1,48 (0,92-2,40)	0,94 (0,42-2,12)	---
	---	--- Hjärt- och kärlsjukdomar	---	1,24 (0,90-1,71)	1,30 (0,69-2,45)	---
	---	--- Ischemiska sjukdomar	---	1,33 (0,91-1,93)	1,50 (0,67-3,37)	---
	---	--- CBV	---	1,43 (0,54-3,74)	0,36 (0,05-2,72)	---
	---	--- Yttre orsaker	---	2,07 (1,42-3,02)	1,48 (0,61-3,59)	---
	---	--- Självmord	---	2,15 (1,28-3,59)	2,03 (0,73-5,63)	---
	---	--- Alkohol	---	2,21 (1,14-4,31)	1,63 (0,34-7,81)	---
Sullivan & von	Kraftig neddragning +	Dödlighet –Totalt	17 år	1,19	**	USA
Wachter (2009)	jobbseparation
Steenland &	Nedläggning +	Dödlighet –Totalt	11 år	0,68 (0,63-0,73)	0,76 (0,62-0,90)	USA
Pinkerton (2008)	uppsägning	--- Ischemiska sjukdomar	---	0,69 (0,59-0,79)	0,89 (0,46-1,15)	---
Keefe	Nedläggning +	Dödlighet –Totalt	9 år	1,19 (0,87-1,62)	n.a.	Nya Zeeland
m.fl. (2002)	jobbseparation
	---	--- Självmord	---	2,15 (0,87-1,62)	n.a.	---
	---	--- Övriga yttre orsaker	---	1,90 (0,66-5,47)	n.a.	---
	---	--- Hjärtsjukdomar	---	1,05 (0,63-1,76)	n.a.	---

A Bilaga

2010:102 SOU

Studie	Oberoende variabel	Utfall	Tid	RR - Män	RR - Kvinnor	Land
	---	--- CBV	---	0,75 (0,17-3,33)	n.a.	---
	---	--- Cancer	---	1,24 (0,65-2,37)	n.a.	---
	---	--- Andningsorganens sjukdomar	---	0,63 (0,19-2,08)	n.a.	---

** indikerar statistisk signifikans på 5-procentsnivån i de fall då konfidensintervall inte angetts.

Tabell A.4	Studier av sambandet mellan massuppsägning och slutenvårdsutnyttjande

Studie		Oberoende variabel	Utfall	Tid	RR - Män		RR - Kvinnor	Land
Browning &		Nedläggning +	Slutenvård – Totalt	4 år		n.a.		Danmark
Heinesen		jobbseparation	--- Cancer	---	1,00 (0,94-1,10)			---
(2010)	---		--- Hjärt- och kärlsjukdomar	---	1,02 (0,98-1,07)			---
	---		--- Hjärt- och kärlsjukdomar	---	1,02 (0,98-1,07)			---
	---		--- Hjärtinfarkt och stroke	---	1,04 (0,96-1,12)			---
	---		--- Alkohol	---	1,27 (1,12-1,45)			---
	---		--- Psykiska störningar	---	1,18 (1,07-1,31)			---
	---		--- Självmordsförsök	---	1,35 (1,05-1,74)			---
	---		--- Trafikskador	---	1,12 (0,96-1,30)			---
	---		Slutenvård – Totalt	10 år		n.a.		---
	---		--- Cancer	---	1,02 (0,98-1,07)			---
	---		--- Hjärt- och kärlsjukdomar	---	1,04 (1,01-1,07)			---
	---		--- Hjärtinfarkt och stroke	---	1,02 (0,98-1,08)			---
	---		--- Alkohol	---	1,16 (1,06-1,26)			---
	---		--- Psykiska störningar	---	1,13 (1,06-1,27)			---
	---		--- Självmordsförsök	---	1,22 (1,01-1,48)			---
	---		--- Trafikskador	---	1,15 (1,04-1,28)			---
Eliason & Storrie Nedläggning +			Sluten psykiatrisk vård - Totalt	8 år	1,02 (0,90-1,15)	1,17 (1,01-1,35)		Sverige
(2010)		jobbseparation	--- Alkohol/narkotika	---	1,13 (0,95-1,34)	1,60 (1,18-2,16)		---
	---		--- Affektiva tillstånd	---	0,85 (0,64-1,13)	1,47 (1,15-1,87)		---

2010:102 SOU

A Bilaga

Tabell B.1 Koder enligt ICD-9 och ICD-10 för sjukdomarna inkluderade i de tio diagnoskategorierna

Diagnoskategori	ICD-9	ICD-10
Cancer	140-239	C00-C97
Rökningsrelaterad cancer	140-151, 155, 157, 160-62, 188, 189.0, 189.1, 205.0	C0-C16, C22, C25, C30-C34, C64-C67, C929
Hjärt- och kärlsjukdomar	390-459	I00-I99
Ischemiska hjärtsjukdomar	410-414	I20-I25
Sjukdomar i hjärnans kärl	430-438	I21, I22, I60-I69, G45
Psykiska störningar	290-319	F00-F99
Yttre orsaker	E800-E999	V01-V99,W00-W99,X01-X99,Y01-Y89
Självtillfogad skada	E950–E959, E980–E989	X60–X84, Y10–Y34
Trafikskador	E800–E849
Alkoholrelaterade sjukdomar och	291, 303, 305.0, 357.5, 425.5, 535.3, 571.0–571.3,	F10, G31.2, G62.1, I42.6, K29.2, K70, K85, K86.0,
tillstånd	577.0, 577.1, E980	K86.1, X45, X65, Y15

för 10-ICD och 9-ICD enligt Koder tio de i inkluderade sjukdomarna diagnoskategorierna

B Bilaga

Bilaga C

Kommittédirektiv

Socialt råd	Dir.
	2007:161

Beslut vid regeringssammanträde den 29 november 2007

Sammanfattning av uppdraget

Ett råd bestående av forskare ska tillkallas med uppdrag att belysa relevanta forskningsrön inom det sociala området. Rådet ska agera som rådgivare till regeringen i hälso- och sjukvårdsfrågor och i sociala frågor samt förse regeringen med relevant kunskap för utformningen av välfärdspolitiken inom Socialdepartementets områden.

Arbetet ska redovisas dels i en årlig rapport, dels vid återkommande möten med ansvariga statsråd och tjänstemän vid Regeringskansliet.

Behovet av ett socialt råd

Det svenska samhället står inför ett flertal utmaningar. Det stora utanförskapet och en åldrande befolkning sätter bl.a. socialförsäkringssystemen, hälso- och sjukvården och äldreomsorgen under finansiell press. Samtidigt ökar möjligheterna till att leva ett längre liv i hälsa för en stor del av befolkningen. För att möta dessa utmaningar krävs en effektiv och evidensbaserad politik. Aktuella forsknings- och utredningsresultat med relevans för utformning av välfärdspolitiken inom Socialdepartementets område behöver tas tillvara på ett mer effektivt sätt än i dag. Flertalet myndigheter inom det sociala området följer i dag forskningen inom respektive ansvarsområde. Det finns dock ett behov av att få en samlad syn på aktuella frågor som är bredare än någon myndighets verksamhetsområde. Genom att ha kontakt med välmeriterade forskare, verksamma inom det sociala området, kan man främja

Bilaga C

SOU 2010:102

utformningen av en samlad evidensbaserad politik för det sociala området.

Uppdraget

För att på ett mer effektivt sätt än i dag ta till vara aktuell kunskap, såsom nya forskningsrön på det sociala området, och främja utbytet mellan forskning och politik ska ett råd med välmeriterade forskare tillsättas av regeringen. Utöver dessa adjungeras generaldirektörerna för Försäkringskassan och Socialstyrelsen till rådet. Rådets uppgift är att bidra till att bredda och fördjupa underlaget för framtida socialpolitiska avgöranden. Rådets verksamhet delas in i två huvudområden:

-Att vara rådgivare till regeringen i frågor inom det sociala området.

-Att förse regeringen med relevant kunskap för utformning av välfärdspolitiken inom Socialdepartementets områden.

Rådet ska redovisa relevant och aktuell kunskap baserad på bl.a. svenska och internationella forskningsrön inom det sociala området. Rådet ska identifiera utvecklingstendenser och viktiga faktorer som har betydelse för välfärdssektorns funktion och utveckling. Rådet ska även agera rådgivare åt och lämna rekommendationer till regeringen i långsiktiga strategiska frågor.

Rådet ska i sitt arbete samråda med berörda aktörer och utredningar som har relevans för rådets uppdrag.

Det står rådet fritt att utarbeta arbetsformer och innehåll på ett sådant sätt som rådet bäst anser fylla syftet med uppdraget.

Redovisning av uppdraget

I uppdraget ingår att löpande ge råd och information åt regeringen. Detta ska ske på följande sätt:

-Möten med ansvariga statsråd minst två gånger per år. Respektive statsråd och rådet väljer ämne varannan gång. Diskussionerna inleds med förberedda inlägg från rådets medlemmar.

-Regelbundna möten med berörda tjänstemän vid Regeringskansliet.

SOU 2010:102

Bilaga C

En gång per år ska rådet lämna en rapport till regeringen med en redogörelse för den verksamhet som rådet har bedrivit under året. Därutöver är rådet oförhindrat att lämna rapporter i valfria frågor.

Rådets uppdrag omfattar perioden från den 1 januari 2008 till och med den 31 december 2010. Uppdraget ska slutredovisas senast den 31 december 2010.

(Socialdepartementet)

Statens offentliga utredningar 2010

Kronologisk förteckning

1.Lätt att göra rätt

–om förmedling av brottsskadestånd. Ju.

2.Ett samlat insolvensförfarande – förslag till ny lag. Ju.

3.Metria – förutsättningar för att ombilda division Metria vid Lantmäteriet till ett statligt ägt aktiebolag. M.

4.Allmänna handlingar i elektronisk form

–offentlighet och integritet. Ju.

5.Skolgång för alla barn. U.

6.Kunskapslägesrapport på kärnavfallsområdet 2010

–utmaningar för slutförvarsprogrammet. M.

7.Aktiva åtgärder för att främja lika rättigheter och möjligheter – ett systematiskt målinriktat arbete på tre samhällsområden. IJ.

8.En myndighet för havs- och vattenmiljö. M.

9.Den framtida organisationen för vissa fiskefrågor. Jo.

10.Kvinnor, män och jämställdhet i läromedel i historia. En granskning på uppdrag av Delegationen för jämställdhet i skolan. U.

11.Spela samman – en ny modell för statens stöd till regional kulturverksamhet. Ku.

12.I samspel med musiklivet – en ny nationell plattform för musiken. Ku.

13Upphandling på försvars- och säkerhetsområdet. Fi.

14.Partsinsyn enligt rättegångsbalken. Ju.

15.Kriminella grupperingar – motverka rekrytering och underlätta avhopp. Ju.

16.Sverige för nyanlända. Värden, välfärdsstat, vardagsliv. IJ.

17.Prissatt vatten? M.

18.En reformerad budgetlag. Fi.

19.Lärling – en bro mellan skola och arbetsliv. U.

20.Så enkelt som möjligt för så många som möjligt – från strategi till handling för e-förvaltning. Fi.

21.Bättre marknad för tjänstehundar. Jo.

22.Krigets Lagar – centrala dokument om folkrätten under väpnad konflikt, neutralitet, ockupation och fredsinsatser. Fö.

23.Tredje sjösäkerhetspaketet. Klassdirektivet, Klassförordningen, Olycksutredningsdirektivet, IMO:s olycksutredningskod. N.

24.Avtalad upphovsrätt. Ju.

25.Viss översyn av verksamhet och organisation på informationssäkerhetsområdet. Fö.

26.Flyttningsbidrag och unionsrätten. A.

27.Gemensamt ansvar och gränsöverstigande samarbete inom transportforskningen. N.

28.Vändpunkt Sverige – ett ökat intresse för matematik, naturvetenskap, teknik och IKT. U.

29.En ny förvaltningslag. Ju.

30.Tredje inre marknadspaketet för el och naturgas. Fortsatt europeisk harmonisering. N.

31.Första hjälpen i psykisk hälsa. S.

32.Utrikesförvaltning i världsklass. En mer flexibel utrikesrepresentation. UD.

33.Kvinnor, män och jämställdhet i läromedel i samhällskunskap. En granskning på uppdrag av Delegationen för jämställdhet i skolan. U.

34.På väg mot en ny roll – överväganden och förslag om Riksutställningar. Ku.

35.Kunskap som befrielse? En metanalys av svensk forskning om jämställdhet och skola 1969–2009. U.

36.Svensk forskning om jämställdhet och skola. En bibliografi. U.

37.Sverige för nyanlända utanför flyktingmottagandet. IJ.

38.Mutbrott. Ju.

39.Ny ordning för nationella vaccinationsprogram. S.

40.Cirkulär migration och utveckling

–kartläggning av cirkulära rörelsemönster och diskussion om hur migrationens utvecklingspotential kan främjas. Ju.

41.Kompensationstillägg – om ersättning vid försenade utbetalningar. S.

42.Med fiskevård i fokus – en ny fiskevårdslag. Jo.

43.Förundersökningsbegränsning. Ju.

44.Mål och medel – särskilda åtgärder för vissa måltyper i domstol. Ju.

45.Händelseanalyser vid självmord inom hälso- och sjukvården och socialtjänsten. Förslag till ny lag. S.

46.Utländsk näringsverksamhet i Sverige. En översyn av lagstiftningen om utländska filialer i ett EU-perspektiv. N.

47.Alkoholkonsumtion, alkoholproblem och sjukfrånvaro – vilka är sambanden?

En systematisk litteraturöversikt. S.

48.Multipla hälsoproblem bland personer över 60 år. En systematisk litteraturöversikt om förekomst, konsekvenser och vård. S.

49.Förbud mot köp av sexuell tjänst. En utvärdering 1999–2008. Ju.

50.Försvarsmaktens helikopterresurser. Fö.

51.Könsskillnader i skolprestationer – idéer om orsaker. U.

52.Biologiska faktorer och könsskillnader

i skolresultat. Ett diskussionsunderlag för Delegationen för jämställdhet i skolans arbete för analys av bakgrunden till pojkars sämre skolprestationer jämfört med flickors. U.

53.Pojkar och skolan: Ett bakgrundsdokument om "pojkkrisen". Översättning på svenska av engelsk rapport: Boys and School: A Background Paper on the "Boy Crisis". + Engelsk rapport. U.

54.Förbättrad återbetalning av studieskulder. U.

55.Romers rätt

–en strategi för romer i Sverige. IJ.

56.Innovationsupphandling. N.

57.Effektivare planering av vägar och järnvägar. N.

58.Rehabiliteringsrådets delbetänkande. S.

59.Underhållsskyldighet i internationella situationer – Underhållsförordningen, 2007 års Haagkonvention och 2007 års Haagprotokoll + Bilagedel. Ju.

60.Ett utvidgat skydd mot åldersdiskriminering. IJ.

61.Driftskompatibilitet och enheter som ansvarar för underhåll inom EU:s järnvägssystem. N.

62.Så enkelt som möjligt för så många som möjligt. Under konstruktion – framtidens e- förvaltning. Fi.

63.EU:s direktiv om sanktioner mot arbetsgivare. Ju.

64."Se de tidiga tecknen"

–forskare reflekterar över sju berättelser från förskola och skola. U.

65.Kompetens och ansvar. S.

66.Barns perspektiv på jämställdhet i skola. En kunskapsöversikt. U.

67.I rättan tid? Om ålder och skolstart. U.

68.Ny yttrandefrihetsgrundlag? Yttrandefrihetskommittén presenterar tre modeller. Ju.

69.Förbättrad vinterberedskap inom järnvägen. N.

70.Ny struktur för skydd av mänskliga rättigheter. + Bilagor + Lättläst + Daisy. IJ.

71.Sexualbrottslagstiftningen – utvärdering och reformförslag. Ju.

72.Folkrätt i väpnad konflikt

–svensk tolkning och tillämpning. + Bilaga 7, Svensk manual i humanitär rätt m.m. Fö.

73.Svensk sjöfarts konkurrensförutsättningar. N.

74.Mer innovation ur transportforskning. N.

75.Gymnasial lärlingsutbildning

–utbildning för jobb. Erfarenheter efter två års försök med lärlingsutbildning. U.

76.Transportstyrelsens databaser på vägtrafikområdet – integritet och effektivitet. N.

77.Sammanläggningar av landsting – övergångsstyre och utjämning. Fi.

78.Fondverksamhet över gränserna. Genomförande av UCITS IV-direktivet. Fi.

79.Pojkars och flickors psykiska hälsa i skolan: en kunskapsöversikt. U

80.Skolan och ungdomars psykosociala hälsa. U.

81.En ny biobankslag. S.

82.Trafikverket ICT. N.

83.Att bli medveten och förändra sitt förhållningssätt.

Jämställdhetsarbete i skolan. U.

84.Hedersrelaterad problematik i skolan

–en kunskaps- och forskningsöversikt. U.

85.Vem arbetar efter 65 års ålder? En statistisk analys. S.

86.Personalförsörjningen i ett reformerat försvar. Fö.

87.Skadestånd och Europakonventionen. Ju.

88.Vägen till arbete. Arbetsmarknadspolitik, utbildning och arbetsmarknadsintegration. Fi.

89.Finns det samband mellan samsjuklighet och sjukfrånvaro? En systematisk litteraturöversikt. S.

90.En ny lag om ekonomiska föreningar. Del 1+2. Ju.

91.Planering på djupet – fysisk planering av havet. M.

92.En effektivare förvaltning av statens fastigheter. Fi.

93.Att skapa arbeten. Löner, anställningsskydd och konkurrens. Fi.

94.Gotland – användningen av beteckningarna regionfullmäktige och regionstyrelse. Fi.

95.Se, tolka och agera – allas rätt till en likvärdig utbildning. U.

96.Riktiga betyg är bättre än höga betyg. Förslag till omprövning av betyg. U.

97.Resultatuppföljning, läskvalitet och skolutveckling – tre bidrag till diskussionen om jämställdhet i skolan. U.

98.Gårdsförsäljning. S.

99.Flickor, pojkar, individer

–om betydelsen av jämställdhet för kunskap och utveckling i skolan. U.

100.Ansvar för järnvägssäkerheten. Kan en annan fördelning gynna en marknadsdriven utveckling? N.

101.Handlingsplan för att utveckla strategier i miljömålssystemet. M.

102.Massuppsägningar, arbetslöshet och sjuklighet. En rapport om konsekvenser av 1990-talets friställningar för slutenvårdsutnyttjande och risk för förtida död. S.

Statens offentliga utredningar 2010

Systematisk förteckning

Justitiedepartementet

Lätt att göra rätt

– om förmedling av brottsskadestånd. [1]

Ett samlat insolvensförfarande – förslag till ny lag. [2]

Allmänna handlingar i elektronisk form

– offentlighet och integritet. [4] Partsinsyn enligt rättegångsbalken. [14]

Kriminella grupperingar – motverka rekrytering och underlätta avhopp. [15]

Avtalad upphovsrätt. [24] En ny förvaltningslag. [29] Mutbrott. (38)

Cirkulär migration och utveckling

– kartläggning av cirkulära rörelsemönster och diskussion om hur migrationens utvecklingspotential kan främjas. [40]

Förundersökningsbegränsning. [43]

Mål och medel – särskilda åtgärder för vissa måltyper i domstol. [44]

Förbud mot köp av sexuell tjänst. En utvärdering 1999–2008. [49]

Underhållsskyldighet i internationella situationer – Underhållsförordningen, 2007 års Haagkonvention och 2007 års Haagprotokoll + Bilagedel. [59]

EU:s direktiv om sanktioner mot arbetsgivare. [63]

Ny yttrandefrihetsgrundlag? Yttrandefrihetskommittén presenterar tre modeller. [68]

Sexualbrottslagstiftningen – utvärdering och reformförslag. [71]

Skadestånd och Europakonventionen. [87]

En ny lag om ekonomiska föreningar. Del 1+2. [90]

Utrikespartementet

Utrikesförvaltning i världsklass. En mer flexibel utrikesrepresentation. [32]

Försvarsdepartementet

Krigets Lagar – centrala dokument om folkrätten under väpnad konflikt, neutralitet, ockupation och fredsinsatser. [22]

Viss översyn av verksamhet och organisation på informationssäkerhetsområdet. [25]

Försvarsmaktens helikopterresurser. [50]

Folkrätt i väpnad konflikt – svensk tolkning och tillämpning. + Bilaga 7, Svensk manual i humanitär rätt m.m. [72]

Personalförsörjningen i ett reformerat försvar. [86]

Socialdepartementet

Första hjälpen i psykisk hälsa. [31]

Ny ordning för nationella vaccinationsprogram. [39]

Kompensationstillägg – om ersättning vid försenade utbetalningar. [41]

Händelseanalyser vid självmord inom hälso- och sjukvården och socialtjänsten. Förslag till ny lag. [45]

Alkoholkonsumtion, alkoholproblem och sjukfrånvaro – vilka är sambanden? En systematisk litteraturöversikt. [47]

Multipla hälsoproblem bland personer

över 60 år. En systematisk litteraturöversikt om förekomst, konsekvenser och vård. [48]

Rehabiliteringsrådets delbetänkande. [58] Kompetens och ansvar. [65]

En ny biobankslag. [81]

Vem arbetar efter 65 års ålder? En statistisk analys. [85]

Finns det samband mellan samsjuklighet och sjukfrånvaro? En systematisk litteraturöversikt. [89]

Gårdsförsäljning. [98]

Massuppsägningar, arbetslöshet och sjuklighet. En rapport om konsekvenser av 1990-talets friställningar för slutenvårdsutnyttjande och risk för förtida död. [102]