Analys kopplat till teori

Sundbybergs kommun som inte haft någon kö sedan år 2009 bekräftar Thibouts teori då de på grund av sin närhet till andra Stockholmskommuner får ansökningar utifrån när folk röstar med fötterna för att nyttomaximera. Vi får därmed stöd i teorin om att människor söker sig till andra kommuner när de är missnöjda med vad deras egen kommun erbjuder dem.

KPB-jämförelsen, där 15 kommuner av de 50 som ingår i vår undersökning deltar, innehåller brister. Exempelvis redovisar inte Kristianstads kommun kostnad per beviljad timme, utan kostnad för utförd timme. Övriga 14 kommuner redovisar kostnad per beviljad timme men inte kostnad per utförd timme. Detta gör det svårare att jämföra utan störningar. Undersökningen innehåller även antal hemtjänsttimmar per invånare över 80 år. Underlaget utgörs av tvärsnittsdata men vi antar att kostnad per beviljad timme ändå är relevant. Den största delen av kostnaden inom äldrevården utgörs av personalkostnad, som vi betraktar som trögrörlig över tid. Däremot valde vi att inte låta antal hemtjänsttimmar per invånare över 80 år ingå, eftersom den siffran kan variera från ett år till annat.

Tabell 13 i avsnitt 6.7 visar att det bland de undersökta kommunerna behövs cirka 4 timmar hemtjänst per dag för att kostnaden ska motsvaras av kostnaden för en SÄBO-plats. Vi har inte funnit tillförlitlig data avseende genomsnittlig brukartid i hemtjänst. För de kommuner som ingår i KPB-undersökningen i avsnitt 6.7 är det således lönsamt att substituera hemtjänst mot SÄBO då en brukare åtnjuter fler timmar hemtjänst än break-even för SÄBO-kostnad. Eftersom kommunen inte kan tvinga någon att söka SÄBO måste incitamenten att söka påverkas vilket i sig kan vara kostnadsdrivande. Ett ytterligare problem är att efterfrågan för flera kommuner är okänd. Det saknas helt enkelt underlag för hur många som söker en SÄBO-plats samt hur många avslag som ges. Med hjälp av teorin om klubbvaror, efterfrågan samt teknisk substitution kan en kommun beräkna den optimala nivån för antal SÄBO-

52

platser utifrån ett ekonomiskt perspektiv. Den nivå där MRSXY = 0 för hemtjänst och SÄBO kan teoretiskt ligga vid en annan punkt än den som lagen föreskriver. Om kostnaden för hemtjänst är högre än kostnaden för SÄBO vid den punkt som lagen föreskriver skulle det vara ekonomiskt lönsamt för en kommun att bygga ut antalet SÄBO-platser utöver det antal som är nödvändigt för att uppfylla lagens krav. Om planeringen visar en felaktig bild av det framtida behovet kommer det att uppstå antingen ett överskott eller en brist på platser. Brist medför att det uppstår en kö. Denna kö utgör i egentlig mening en urvalsgrupp eftersom tilldelning grundar sig på behov och inte tid i kö. Om handläggningen är rättssäker innebär detta att kommunens tjänstemän vid bedömning av individer som finns i kösystemet tvingas bedöma dessa två gånger. Dels vid själva ansökningsprocessen, och dels vid prioriteringsfasen. Eftersom en individs hälsostatus kan förändras under väntetiden måste den ursprungliga bedömningen kontrolleras mot eventuella nya omständigheter.

Ökad livslängd leder till ett ökat antal individer över 80 år. De kommuner som behåller en planeringsmodell där täckningsgrad beräknas som en viss andel av befolkning över 80 år riskerar att bygga för många SÄBO-platser, givet att individernas hälsa fortsätter att förbättras. Ett sätt att kompensera för ökad livslängd och förbättrad hälsa är att antingen öka den ålder som används i modellen, alternativt att minska andelen av befolkning över 80 år. Att använda en modell med täckningsgrad som bas innebär att modellen antar konstant efterfrågan. Om det finns variationer i individers efterfrågan finns det en risk att kommuner bygger för många SÄBO-platser. Eftersom det inte är möjligt att tvinga personer att flytta till SÄBO måste i så fall dessa byggas på ett sätt som attraherar individer. I annat fall väljer ett visst antal att bo kvar hemma och istället använda hemtjänst eller annan hjälp. Av svar som erhållits från vissa kommuner kan antas att bristande planeringsmetoder leder till köer som i sin tur leder fram till utbyggnad. Sammanställningen över antal beviljade ansökningar till SÄBO som inte har placerats senast tre månader efter beslut uppvisar skillnader i medelvärde. De höga värdena på standardavvikelse i relation till medelvärdena indikerar stora variationer. Det skulle kunna bero på att kommuner med kö genomför politiska beslut för att bygga ut

53

antalet platser. Omvänt kan det även förhålla sig så att kommuner stänger ner platser och på så sätt snabbt skapar kö. Detta kan jämställas med exogena chocker som nämns i avsnitt 3.6.3. Detta i sin tur kan leda fram till förändrade politiska direktiv. Modellen för att substituera hemtjänst och SÄBO visar hur en kostnadsminimerande aktör kan agera. Genom utbyggnad av SÄBO ökar bland annat antalet tillgängliga platser. Detta medför att en kostnadsminimerande aktör kan utnyttja skalfördelar genom att specialicera SÄBO-enheter. Avsnitt 6.4 visar kostnader och utveckling för demenssjukdomar i Sverige. Av tabell 9 framgår att marginalkostnaden per demenspatient minskat i fasta priser sedan år 2000. Detta kan bero på ökad effektivitet genom kunskapsutveckling och ökade skalfördelar vilka genom ökad utbyggnad kan förbättra ytterligare i framtiden.

Figur 4 visar att Stockholms län ligger relativt sett lågt, både vad gäller miniminivå och maxnivå. Däremot ligger Jämtland relativt sett högt. Det kan finnas anledning att anta att befolkningstäthet spelar roll för kostnaden för äldreomsorg. Kommuner med högre befolkningstäthet kan antas ha lägre kostnader för äldreomsorg under förutsättning att den till stor del består av hemtjänst. För kommuner med stora avstånd mellan brukare kan det vara mer lönsamt att samla resurserna i SÄBO, så att personalen slipper långa resor.