Over halvdelen af kommunerne rammes hårdt af skævheder i udligningssystemet
51 af landets kommuner bliver ramt af de skævheder, som det nuværende tilskud og udligningssystem indeholder, hvis man måler på fem kriterier. Se skævhederne, og hvilke kommuner der rammes, her.
Udgivet: 24/01/2025
Over halvdelen af alle kommuner bliver ramt af de skævheder, som snakken oftest falder på, når samtalen bevæger sig i retning af det nuværende udligningssystem.
På NB-Økonomi har vi undersøgt, hvilke kommuner der rammes af en række af de skævheder i systemet, som oftest bliver fremhævet. Vi har meget enkelt undersøgt effekten af fem skævheder, og i denne omgang set på hvem der taber mere end 100 kroner pr. indbygger om året på hver af skævhederne.
Netop hvilke skævheder, mekanismer og tilskud en ny analyse af udligningssystemet skulle se på, har været til flittigt debat de seneste uger. Senere i dag holder hhv. KL's repræsentantskab og bestyrelse møder, hvor det forventes, at et samlet KL vil bakke op om et så bredt grundlag for et kommissorium og dermed ny analyse af udligningssystemet som muligt.
Kriterierne i opgørelsen har vi udvalgt på baggrund af, hvad der ifølge flere udligningseksperter er de mest ulighedsdrivende elementer i det nuværende tilskud- og udligningssystem. Det er tab fra selskabsskatten, overkompensation af 16-65 årige og dermed underkompensation af børn og ældre, effekten af tidlig tilbagetrækning, effekten af socialt skæve flyttemønstre og til sidst, tilskud fra særlig kompensation samt kompensationen til udsatte hovedstadskommuner.
Vi har sat en grænse på minimum 100 kroner pr. indbygger i "tab", før en kommune opfylder et kriterie. For at være defineret som 'ramt af skævheder' i det nuværende system, skal en kommune have mindst fire hits ud af fem mulige i NB-Økonomis opgørelse. Det ville ud fra et groft "alt andet lige-regnestykke" som minimum udløse et tab på mellem 20 og 25 millioner kroner i kommunekassen for en gennemsnitskommune at opfylde i hvert fald fire af kriterierne.
(Artiklen fortsætter under kortet.)
Hvilke kommuner rammes
Som landkortet viser, så er det nu et bredt udsnit af kommunetyper, spredt ud over hele danmarkskortet, der rammes af flere skævhederne på samme tid. Fordelt på kommunetyper ser opgørelsen sådan ud (parentes angiver totale antal af kommunetypen.
- Bykommuner: 7 (27)
- Mindre bykommuner: 16 (17)
- Mellemkommuner: 12 (24)
- Yderkommuner: 16 (30)
Det er bemærkelsesværdigt, at 16 ud af 17 mindre bykommuner rammes af mindst fire af de udvalgte systemfejl i udligningssystemet.
Vær opmærksom på, at der også er bykommuner uden for hovedstadsområdet med i landkortet. Det kan eksempelvis skyldes, at de ikke får del i kompensation for særlig udsatte hovedstadskommuner og at en del ikke har gunstige flyttemønstre samt en aldrene befolkning.
Det omvendte gør sig gældende for flere Vestegns- og storbykommuner. De vinder på disse kriterier, og kan derfor få mest at tabe på en ny udligningsreform, fordi de kan risikere at miste tilskud ved en ny reform.
Uklart hvem der taber efter særtilskud
Ved udligningsreformen i 2020 valgte man ikke at løse de strukturelle skævheder i systemet, men gav i stedet en række kommuner en række særtilskud. Det skete i høj grad ud fra forhandlernes subjektive opfattelse af, hvilke kommuner som var nødlidende i systemet.
Det betyder også, at der ikke nødvendigvis er en sammenhæng mellem de kommuner, som samlet set taber på udligningssystemet og de kommuner, som bliver ramt af de fem skævheder, vi har udvalgt. Forklaringen er, at deres tab på de fem kriterier kan blive helt eller delvis opvejet af de mange særtilskud i systemet.
Det forhold, at en kommune taber på fire ud af de fem kriterier er en kraftig indikation af, at den nuværende opgørelse af hovedsageligt udgiftsbehovet er meget dårlig til at fange vigtige ændringer i netop denne kommunetyper.
En ny analyse, som vi omtalte her på NB-Økonomi tirsdag, viser, at sammenhængen mellem udgiftsbehovet og de egentlige udgifter er faldet markant siden 2018 for især yder- og mellemkommuner. Faktisk kan udligningssystemet ifølge analysen fra Dataproces kun forklare 45-46 procent af et stigende udgiftsbehov i yder- og mellemkommuner, mens det er helt oppe på 80-81 procent for mindre bykommuner og bykommuner.
En forklaring på, at de mindre bykommuner har så høj en forklaringsgrad samtidig med, at så stor en andel er ramt af de udvalgte kriterier, kan dels skyldes, at det nuværende udligningssystem er bedre til at opfange det stigende udgiftsbehov i de mindre bykommuner end i yder- og mellemkommunerne, dels at opgørelsen af antal skævheder de taber på, ikke siger noget præcist om størrelsen af tabene.
Det fyldestgørende svar på, hvilke kommuner, som taber og vinder på det nuværende udligningssystem kommer først, hvis Finansieringsudvalget gennemfører en stor analyse af udligningssystemets evne til at fange ændrede udgiftsbehov i kommunerne og dernæst analyserer i hvilket omfang kommunerne er blevet kompenseret af særtilskud og indtægter fra eksempelvis selskabsskat og dækningsbidrag, som der kun udlignings begrænset eller slet ikke.
Sådan en. analyse har reelt ikke været gennemført i snart 20 år, men KL og en række partier presser lige nu kraftigt på, for at regeringen til sommer giver Finansieringsudvalget den opgave i et kommissorium for analysen, som er meget bred.
Herunder kan du se en liste over de kommuner, samt hvilke kriterier de har opfyldt i opgørelsen.
FAKTA
Tal er fra Indenrigsministeriet og Danmarks Statistik
Tallene fra de forskellige kriterier kommer primært fra 2024/25, med undtagelse af opgørelsen af de socialt skæve flyttemønstre.
De bygger på en analyse fra det daværende Indenrigs- og Boligministerie udgivet i 2021. Rapporten udgives en gang hvert femte år, og der er derfor nye tal på vej næste år. I samme ombæring skal det nævnes, at der er et vis overlap mellem tab og gevinster fra tidlig tilbagetrækning og de sociale flyttemønstre. De to kan være svære at skille ad fuldstændig.
De resterende tal er hentet fra Meddelelse om Tilskud og Udligning samt Danmarks Statistik.
Sidst opdateret: 24/01/2025 - 08:49












































