Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord-Troms

Report 2022/42

Haakon Vennemo, Eivind Bjørkås, Mina Skille Mariussen, Martin Ørbeck, Andreas Skulstad, Orvika Rosnes, Gaute Torsvik, Thor Olav Thoresen og Ragnhild Schreiner

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord-Troms

Category	Reports
Sub-Categories	EvaluationStatistics and Empirical AnalysisLocal and regional developmentTaxes and public economics
Year	2022
Report Number	42
Author(s)	Haakon Vennemo Eivind Bjørkås Mina Skille Mariussen Martin Ørbeck Andreas Skulstad Orvika Rosnes Gaute Torsvik Thor Olav Thoresen Ragnhild Schreiner
Download	file_download (2.7 MB)
Read in browser	PDF

Rapport 2022/	42	 | Kommunal	- og distriktsdepartementet	 	
 	
 	 	
Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for 
Finnmark og Nord	-Troms	 	
 
Haakon Vennemo, Eivind Bjørkås, Mina Skille Mariussen, Ragnhild Camilla Schreiner, Thor 
Olav Thoresen, Ga	ute Torsvik, Martin Ørbeck

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	2 	
 
Dokumentdetaljer	 	
Tittel	 	Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
Rapportnummer 	 	Rapport 	2022/42	 	
Forfattere	 	Haakon Vennemo, Eivind Bjørkås, Mina Skille Mariussen, Ragnhild Camilla Schreiner, Thor 
Olav Thoresen, Gaute Torsvik, Martin Ørbeck	 	
ISBN	 	978	-82	-8126	-600	-1 	
Prosjektnummer	 	22	-HVE	-08	 	
Prosjektleder	 	Haakon Vennemo	 	
Kvalitetssikrer	 	Orvika Rosnes	 	
Oppdragsgiver	 	Kommunal	- og distriktsdepartementet	 	
Dato for ferdigstilling	 	1. desember 2022	 	
Tilgjengelighet	 	Offentlig	 	
Nøkkelord	 	Evaluering, empirisk analyse	 og økonometri	, regional utvikling, skatter	, offentlig økonomi	 	
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Om Vista Analyse	 	
Vista Analyse AS er et samfunnsfaglig analyseselskap med hovedvekt på økonomisk utredning, evaluering, rådgivning 
og forskning. Vi utfører oppdrag med høy faglig kvalitet, uavhengighet og integritet. Våre sentrale 	temaområder er 	
klima, energi, samferdsel, næringsutvikling, byutvikling og velferd. Vista Analyse er vinner av Evalueringsprisen 2018.	 	
Våre medarbeidere har meget høy akademisk kompetanse og bred erfaring innenfor konsulentvirksomhet. Ved be-
hov benytter vi	 et velutviklet nettverk med selskaper og ressurspersoner nasjonalt og internasjonalt. Selskapet er i 	
sin helhet eiet av medarbeiderne.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	3 	
 
Forord 	 	
På oppdrag fra K	ommunal	- og distriktsdepartementet 	har 	Vista Analyse og Oslo Fiscal Studies ved Økonomisk instit	utt, 	
UiO	, evaluert de 	personrettede	 virkemidlene i 	tiltakssonen	 for 	Finnmark 	og 	Nord	-Troms . 	Arbeidet har 	foregått fra 	
mai til 	ut 	november	 2022. 	 	
Arbeidet	 har vært fulgt av en referansegruppe	 med 	deltagere fra Kommunal	- og distriktsdepartementet	 (Jørund Ni	l-	
sen (leder), 	Vidar Jensen, Jo Egil Aalerud, Kari Mette Lullau	, Ole Martin Svendsen	), Finansdepartmentet	 (Andreas 	
Tveitereid),	 Kunnskapsdepartementet	 (Erin Nordal), Forsvarsdepartementet (Lars Kyllo og Marius Korsberg	-Foss), 	
Helse	- og omsorgsdepartementet	 (Tone Kristin Kastnes), K	ultur	- og likestillingsdepartementet	 (Sverre Mjøen) og N	æ-	
rings	- og fiskeridepartementet	 (Marie Kristine Arum). V	i vil takke referansegruppa for mange gode diskusjoner og 	
innspill, som har bidratt til en bedre evaluering	. Jo Egil A	alerud har vært prosjektets kontaktperson og vi takker for 	
god assistanse og hjelp 	med data så vel som praktiske spørsmål	. 	
Vi takker også Johannes Bretteville	-Jensen for god forsknings	assistanse.	 Konklusjoner og anbefalinger i evalueringen 	
står for Vista 	Analyses regning.	 	
 
1. desember	 2022	 	
Haakon Vennemo	 	
Partner	 	
Vista Analyse AS

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	5 	
 
Innhold	 	
Sammendrag og konklusjoner	 ................................	................................	................................	................................	....	 11	 	
Čoahkkáigeassu ja konklušuvnnat	 ................................	................................	................................	..............................	 19	 	
1 	Innledning	 ................................	................................	................................	................................	...........................	 27	 	
1.1	 	En evaluering med mange elementer	 	27 	
1.2	 	Om målene for tiltakssonen	 	27	 	
1.3	 	Overordnet om løsning av oppgaven og metoder	 	28	 	
1.4	 	Leseveiledning til rapporten	 	28	 	
Del 1: 	Bakgrunn og teoretisk ramme	 ................................	................................	................................	..........................	 30	 	
2 	Bakgrunn	 ................................	................................	................................	................................	.............................	 31	 	
2.1	 	Befolkningsutviklingen i tiltakssonen	 	31	 	
2.2	 	Personrettede virkemidler i tiltakssonen	 	36	 	
2.3	 	Andre virkemidler i tiltakssonen	 	41	 	
2.4	 	Større nedleggelser og opprettelser av arbeidsplasser i tiltakssonen	 	45	 	
2.5	 	Tidligere analyser av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 	47	 	
3 	Teoretisk ramme for effekter av virkemidlene	 ................................	................................	................................	... 48	 	
Del 2: Økonometriske analyser	 ................................	................................	................................	................................	.. 51	 	
4 	Økonometrisk metode	 ................................	................................	................................	................................	........	 52	 	
4.1	 	Hva ønsker vi å oppnå med de økonometriske analysene?	 	52	 	
4.2 	Forskjell	-i-forskjell og forutsetningen om parallell trend	 	52	 	
4.3	 	Kontrollsone: resten av Troms	 	53	 	
5 	Ekstra sletting av studielån for lærere i grunnskolen	 ................................	................................	.........................	 56	 	
5.1	 	Fremgangsmåte	 	56	 	
5.2	 	Beskrivende data for pre	- og post	-trend	 	57	 	
5.3	 	Økonometrisk	e resultater	 	63	 	
5.4	 	Konklusjon: Ingen signifikant effekt	 	66	 	
6 	Ordningen for personer med studielån	 ................................	................................	................................	..............	 68	 	
6.1	 	Insentivet over tid	 	68	 	
6.2	 	Beskrivende data pre	- og post	-trend	 	70	 	
6.3	 	Økonometriske re	sultater	 	73	 	
6.4	 	Konklusjon: Midlertidig bosettingseffekt	 	77	 	
7 	Ordningen med lavere inntektsskatt og elavgift	 ................................	................................	................................	 82	 	
7.1	 	Inse	ntivet over tid	 	82	 	
7.2	 	Beskrivende data pre	- og post	-trend	 	84	 	
7.3	 	Økonometriske resultater	 	90	 	
7.4	 	Konklusjon: Midlertidig bosettingseffekt	 	94	 	
Del 3: Modellbaserte analyser	 ................................	................................	................................	................................	....	 98	 	
8 	Fordelingsvirkninger internt i tiltakssonen av skatteordningene	 ................................	................................	.......	 99

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	6 	
 
9 	Skattefordelenes virkninger på arbeidstilbudet i tiltakssonen	 ................................	................................	.........	 101	 	
10	 	Generelle likevektsvirkninger av de personrettede ordningene	 ................................	................................	......	 103	 	
10.1	 Forutsetninger	 	104	 	
10.2	 Modellbaserte konklusjoner	 	105	 	
Del 4: 	Kvalitative analyser	 ................................	................................	................................	................................	........	 112	 	
11	 	Spørreundersøkelsen	 ................................	................................	................................	................................	........	 113	 	
12	 	Ordfører	- og kommunedirektørundersøkelsen	 ................................	................................	................................	 120	 	
12.1	 Om undersøkelsen	 	120	 	
12.2	 Tema for undersøkelsen	 	120	 	
12.3	 Resultater tema 1: bo	- og sysselsetting i kommunen	 	121	 	
12.4	 Resultater tema 2: kjennskap til de personrettede virkemidlene	 	122	 	
12.5	 Resultater tema 3: vurdering av de personrettede virkemidlenes måloppnåelse	 	124	 	
12.6	 Resultater tema 4: mulige endringer av de personrettede virkemidlene	 	126	 	
12.7	 Konklusjon: Sliter med attraktivitet for unge arbeidstakere	 	128	 	
Del 5: Sammenfattende vurdering	 og mulige forbedringer	 ................................	................................	.....................	 129	 	
13	 	Evaluering av de personrettede virkemidlene opp mot målene og dagens utfordringer	 ................................	 130	 	
13.1	 I hvilken grad bidrar de de enkelte personrettede virkemidlene, sammen og hver for seg, til å nå 
målene for tiltakssonen?	 	131	 	
13.2	 Hvordan samspiller de personrettede virkemidlene med øvrige virkemidler i tiltakssonen?	 	136	 	
13.3	 I hvilken grad varierer effektene av virkemidlene med alder, kjønn, geografi eller næringsstruktur 
innad i sonen? Hvor kommer tilflytterne fra?	 	137	 	
14	 	Behovet for endringer i de personrettede virkemidlene	 ................................	................................	..................	 140	 	
14.1	 Er målene for ordningene fortsatt relevante i forhold til dagens utfordringer?	 	140	 	
14.2	 I hvilken grad er ordningene relevante virkemidler for utfordringene i tiltakssonen?	 	141	 	
14.3	 I hvilken grad ordningene bidrar til illojale tilpasninger, som eksempelvis fiktive flyttinger?	 	144	 	
14.4	 Hvilke just	eringer kan øke effekten av ordningene (styrking, forenkling ved å samle skatteordningene 	
i én ordning mv.)?	 	144	 	
14.5	 Hvordan kan nye og komplementære virkemidler øke effektene i tiltakssonen?	 	146	 	
14.6	 Er det andre virkemidler, personrettede eller and	re, som kan styrke måloppnåelsen i tiltakssonen på 	
en mer effektiv måte?	 	147	 	
14.7	 I hvilken grad vil utvidelser av personrettede tilt	ak gi virkninger i tiltakssonen?	 	148	 	
15	 	Referanser	 ................................	................................	................................	................................	.........................	 150	 	
Vedlegg	 ................................	................................	................................	................................	................................	.....	 153	 	
A 	Tilleggsresultater økonometri	 	154	 	
B 	Spørreundersøkelsen	 	170	 	 
Figurer	 	
Figur S.1	 	Befolkningsutviklingen i hele landet og tiltakssonen (venstre panel) og innenfor 
tiltakssonen (høyre panel).	 Merk ulik skala på venstreaksene.	 ................................	.......................	 11	 	
Figur S.2	 	Andel med studielån i tiltakssonen og kontrollson	en (venstre panel, 2005=1) og befolkning 	
ekskl. naturlig folketilvekst i tiltakssonen og kontrollsonen (høyre panel, 1990=1).	 ......................	 13	 	
Figur S.3	 	Andel med studielån under 30 år (venstre panel) og over 30 år (høyre panel). 2005 = 1	 ..............	 14	 	
Figur S.4	 	Nominell og reell verdi av studielånssletting og finnmarksfradraget over tid	 ................................	 15

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	7 	
 
Figur S.5	 	Kjennskap til virkemidlene (venstre panel) og betydning av virkemidlene ift. kostnad (høyre 
panel)	 ................................	................................	................................	................................	..............	 16	 	
Figur S.1	 	Olmmošlogoovdáneapmi olles riikkas ja doaibmaguovllus (gurut panel) ja guovllu siskka 
bealde (olgeš panel). Fuomáš sierra skála gurutáksáin.	 ................................	................................	.. 19	 	
Figur S.2	 	Oahppoloanaid oassi doaibmaguovllus ja dárkkistanguovllus (gurut panel, 2005=1) ja 
olmmošlohku lunddolaš álbmotlass	áneami haga ja dárkkistanguovlu (olges panel, 1990=1).	
 ................................	................................	................................	................................	........................	 21	 	
Figur S.3	 	Oahppoloanaid oassi sis geat 	leat vuollai 30 jagi (gurut panel) ja dat geat leat badjel 30 jagi 	
(olgeš panel). 2005 = 1	 ................................	................................	................................	....................	 22	 	
Fig	ur S.4	 	Nominealla ja og reella árvu oahppoloatnasihkkumis ja Finnmárkku geahpedus áiggiid čađa
 ................................	................................	................................	................................	........................	 23	 	
Figur S.5	 	Gaskaomiid diđolašvuohta (gurut panel) ja gaskomiid váikkuhusat goluid ektui (olgeš panel)
 ................................	................................	................................	................................	........................	 24	 	
Figur 2.1	 	Tiltakssonen i Finnmark og Nord	-Troms	 ................................	................................	.........................	 31	 	
Figur 2.2	 	Befolkningsutvikling 1980	-2022, tiltakssonen og hele landet, 1990=1	 ................................	...........	 32	 	
Figur 2.3	 	Befolkningsutvikling 1980	-2022, interne variasjoner i tiltakssonen etter sentralitet, 1990=1	
 ................................	................................	................................	................................	........................	 33	 	
Figur 2.4	 	Årlige befolkningsendringer i tiltakssonen, 1980	-2022	 ................................	................................	.. 34	 	
Figur 2.5	 	Andel personer i alderen 0	-30 år, tiltakssonen, resten av landet og kommuner i 	
sentralitetsnivå 5 og 6 (utenfor tiltakssonen)	 ................................	................................	.................	 35	 	
Figur 2.6	 	Andel personer i alderen 0	-30 år, interne variasjoner i tiltakssonen etter sentralitet	 ....................	 36	 	
Figur 2.7	 	Tidslinje med oversikt over endringer i de personrettede virkemidlene som finnes i 
tiltakssonen i dag, 1990	-2021	 ................................	................................	................................	.........	 38	 	
Figur 2.8	 	Budsjettmessige kostnader (skatteutgifter) ved de personrettede virkemidlene i 
tiltak	ssonen, 2013	-2022, 2021	-kr ................................	................................	................................	... 41	 	
Figur 2.9	 	Økonomiske virkemidler (ordninger) kommunene i 	tiltakssonen tilbyr	 ................................	..........	 44	 	
Figur 3.1	 	(Personrettede) tiltak har størst effekt om etterspørselen ette	r arbeidskraft er flat 	
(uelastisk)	 ................................	................................	................................	................................	........	 50	 	
Figur 4.1	 	Kart over tiltaks	- og kontrollsonen	 ................................	................................	................................	.. 53	 	
Figur 4.2	 	Befolkning ekskl. naturlig folketilvekst, tiltakssonen og kontrollsonen, 1980	-2022, 1990=1	 .........	 54	 	
Figur 5.1	 	Antall lærere i grunnskolen i arbeid i tiltakssonen, med og uten 	grunnskolelærerutdanning, 	
2013	-2020	 ................................	................................	................................	................................	......	 57	 	
Figur 5.2	 	Andel som jobber i tiltakssonen av alle lærere 	i grunnskolen i arbeid i Norge, med og uten 	
grunnskolelærerutdanning, 2013	-2020	 ................................	................................	..........................	 58	 	
Figur 5.3	 	Ant	all barn i grunnskolealder (6	-15 år) og antall grunnskoler i tiltakssonen, 2013	-2020	 ...............	 58	 	
Figur 5.4	 	Andel som jobber i tiltakssonen av kvalifiserte lærere i grunnskolen med og uten studielån, 
2013	-2020. 2017 er normert til 1.	 ................................	................................	................................	.. 59	 	
Figur 5.5	 	Andel kvalifiserte lærere i grunnskolen av alle sysselsatte med studielån, 2013	-2020. 	
Normert til 2017 = 1.	 ................................	................................	................................	......................	 60	 	
Figur 5.6	 	Event study plot: endring over tid i sannsynligheten for at en tilfeldig kvalifisertlærer i 
grunnskolen med studielån i arbeid i Norge jobber i tiltaks	sonen, sammenlignet med 	
kvalifiserte lærere i grunnskolen uten studielån	 ................................	................................	.............	 64	 	
Figur 5.7	 	Event 	study plot: endring over tid i sannsynlighet for at en tilfeldig sysselsatt med studielån 	
i tiltakssonen er kvalifisert lærer i grunnskolen, sammenlignet med kontrollsonen	 ......................	 66	 	
Figur 6.1	 	Maksimal studielånsnedskriving, nominell og reell verdi, 1990	-2021	 ................................	............	 68	 	
Figur 6.2	 	Gjennomsnittlig saldo på studielån blant alle i Norge som har studielån og makstak for 
studielånsnedskriving, 2002	-2020, 2020	-kroner	 ................................	................................	............	 69	 	
Figur 6.3	 	Gjennomsnittlig saldo på studielån for personer under og over 30 år, hele landet, nominelle 
kroner	 ................................	................................	................................	................................	.............	 70

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	8 	
 
Figur 6.4	 	Andel av befolkningen med studielån	 ................................	................................	.............................	 71	 	
Figur 6.5	 	Andel av befolkningen med studielån, 2005=1	 ................................	................................	...............	 71	 	
Figur 6.5	 	Event study	-plot: Endring i sannsynligheten for at en tilfeldig person i tiltakssonen har 	
studielån, sammenlignet med kontrollsonen over tid	 ................................	................................	....	 75	 	
Figur 6.7	 	Andel med studielån under 30 år	 ................................	................................	................................	... 76	 	
Figur 6.8	 	Andel med studielån over 30 år	 ................................	................................	................................	......	 76	 	
Figur 6.9	 	Google Trends: Populariteten til søkeordet "studielån finnmark", 2004	-2022, januar 2006 	
= 100	 ................................	................................	................................	................................	...............	 78	 	
Figur 6.10	 	Innflyttere med studielån, etter fraflyttingsfylke, 2002	-2012	................................	.........................	 81	 	
Figur 7.1	 	Finnmarksfradraget, nominell vs. reell verdi	 ................................	................................	..................	 83	 	
Figur 7.2	 	Skattefordel som andel av gjennomsnittlig inntekt, fordelt på inntektsdesiler i tiltakssonen, 
1990 	– 2020	 ................................	................................	................................	................................	....	 84	 	
Figur 7.3	 	Befolkning ekskl. naturlig folketilvekst, tiltakssonen og kontrollsonen, 1980	-2022, 1990=1	 .........	 85	 	
Figur 7.4	 	Utvikling i andel av inntektsmottakere med inntekt over 9200 kroner (reelle 1990 kroner, 
1990 = 1)	 ................................	................................	................................	................................	.........	 86	 	
Figur 7.5	 	Event study plot: forskjellen mellom tiltakssonen og kontrollsonen i sannsynlighet 	for at en 	
person med inntekt over 9200 kroner (reelle 1990 kroner) er bosatt i tiltakssonen	 ......................	 91	 	
Figur 7.6	 	Event study plot: sannsynligheten for å ha over 750	 000 i inntekt, dersom bosatt i 	
tiltakssonen, relativt til kontrollsonen	 ................................	................................	............................	 94	 	
Figur 7.7	 	Fordeling av innflyttere i 1992	 ................................	................................	................................	........	 96	 	
Figur 7.8	 	Aldersfordeling av innflyttere i 1992	 ................................	................................	..............................	 96	 	
Figur 8.1	 	Absolutte og relative skattefordeler fra ordningene i tiltakssonen. Desilfordelt etter 
husholdningsinntekt etter skatt, simulert på regelverk fra 2022.	 ................................	...................	 99	 	
Figur 10.1	 	Endring i antall arbeidstakere i tiltakssonen (tiltaksscenariet relativt til 	referansen), fordelt 	
på utdanningsnivå	 ................................	................................	................................	.........................	 107	 	
Figur 10.2	 	Endringer i lønnsnivå (scenario relativt t	il referansen), fordelt på utdannelsesnivå	.....................	 108	 	
Figur 10.3	 	Maksimalt årlig utslag i kostnader per	 næring som følge av personrettede virkemidler	 ..............	 109	 	
Figur 10.4	 	Maksimalt årlig utslag i produksjo	n per næring som følge av personrettede virkemidler	 ............	 110	 	
Figur 10.5	 	Maksimalt årlig utslag i 	verdiskaping per næring som følge av personrettede virkemidler	..........	 111	 	
Figur 11.1	 	Årsaker til bosett	ing	 ................................	................................	................................	......................	 114	 	
Figur 11.2	 	Kjennskap til virkemidlene, fordelt etter utdanningsnivå	 ................................	.............................	 115	 	
Figur 11.3	 	Viktighet av tiltak, fordelt på aldersgrupper	 ................................	................................	.................	 115	 	
Figur 11.4	 	Viktighet av ulike tiltak, fordelt på aldersgrupper	 ................................	................................	.........	 116	 	
Figur 11.5	 	Opplevd betydning og kostnad ved virkemidlene	 ................................	................................	.........	 117	 	
Figur 11.6	 	Grunner til å flytte til/tilbake til tiltakssonen, fordelt på aldersgrupper	 ................................	.......	 118	 	
Figur 11.7	 	Andel som vurderer å flytte ut av tiltakssonen, fordelt på aldersgrupper	 ................................	....	 118	 	
Figur 12.1	 	Hvor godt kjente du til de personrettede virkemidlene og detaljene tilknyttet dem i forkant 
av denne spørreundersøkelsen?	 ................................	................................	................................	... 123	 	
Figur 12.2	 	Hvor godt tror du innbyggerne i din kommune kjenner til de personrettede virkemidl	ene 	
og detaljene tilknyttet dem?	 ................................	................................	................................	.........	 123	 	
Figur 12.3	 	Hvor godt mener du de personrettede 	virkemidlene fungerer i din kommune i forhold til 	
målet? Målet med de personrettede virkemidlene i tiltakssonen er å skape en attraktiv 
region å bo og arbeide i. Skala fra 1 til 5, der 1 sier at virkemidlene har ingen påvirkning på 
bo	- og sysselsetting i 	kommunen, mens 5 sier at virkemidlene er helt essensielle.	 .....................	 124	 	
Figur 13.1	 	Opplevd betydning og k	ostnad ved virkemidlene	 ................................	................................	.........	 134	 	
Figur 13.2	 	Skattefordel som andel av gjennomsnittlig inntekt, fordelt	 på inntektsdesiler i tiltakssonen, 	
1990 	- 2020 	 ................................	................................	................................	................................	.. 135	 	
Figur 13.3	 	Andel som vurderer å 	flytte ut av tiltakssonen, fordelt på aldersgrupper	 ................................	....	 137	 	
Figur 13.4	 	Viktighet av ulike 	tiltak, fordelt på aldersgrupper	 ................................	................................	.........	 138

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	9 	
 
Figur 13.5	 	Innflyttere med studielån etter fraflyttingsfylk	et, 2002	-2012	 ................................	......................	 139	 	
Figur 14.1	 	Befolkningsutvikling 1980	-2022, innad i tiltakssonen, 1990=1	 ................................	.....................	 141	 	
Figur A.1	 	Test av kontrollsone: Namdalen. Andel kvalifiserte lærere i grunnskolen av alle sys	selsatte 	
med studielån, 2013	-2020. Normert til 2017 = 1.	 ................................	................................	........	 154	 	
Figur A.2	 	Test av kontrollgruppe: s	ykepleiere i tiltakssonen. Som andeler av sysselsatte med 	
studielån. 2013	-2020, normert til 2017 = 1.	 ................................	................................	.................	 155	 	
Figur A.3	 	Test av kontrollsone: resten av Troms utenom Tromsø og Harstad. Andel kvalifiserte lærere 
i grunnskolen av alle sysselsatte med studielån, 2013	-2020. Normert til 2017 = 1.	 .....................	 155	 	
Figur A.4	 	Test av kontrollområde: resten av Troms og Nordland utenom Tromsø, Harstad og Bodø. 
Andel kvalifiserte lærere i grunnskolen av alle 	sysselsatte med studielån, 2013	-2020. 	
Normert til 2017 = 1.	 ................................	................................	................................	....................	 156	 	 
Tabeller	 	
Tabell 2.1	 	Befolkningsutviklingen i tiltakssonen, 1980	-2020	 ................................	................................	...........	 32	 	
Tabell 2.2	 	Befolkningsutviklingen i tiltakssonen i aldersgruppen 0	-30 år, 1986	-2020, 5	-årsintervaller	 ..........	 34	 	
Tabell 2.1	 	Størrelsen på virkemidlene for tre eksempelhusholdninger, 2022	-regelverk	 ................................	. 40	 	
Tabell 2.3	 	Opprettelser og utflyttinger av statlige arbeidsplasser i tiltakssonen etter 2001	 ...........................	 45	 	
Tabell 2.4	 	Kommuner med pågående omstillingsprogram i tiltakssonen	 ................................	.......................	 46	 	
Tabell 5.1	 	Deskriptiv statistikk: lærere i grunnskolen i tiltakssonen	 ................................	................................	 61	 	
Tabell 5.2	 	Deskriptiv	 statistikk: lærere i grunnskolen i resten av Norge	 ................................	..........................	 61	 	
Tabell 5.3	 	Deskriptiv 	statistikk: sysselsatte i tiltakssonen	 ................................	................................	................	 62	 	
Tabell 5.4	 	Deskriptiv statistikk: sysselsatte i resten 	av Troms utenom Tromsø	 ................................	...............	 63	 	
Tabell 6.1	 	Deskriptiv statistikk: Tiltakssonen	 ................................	................................	................................	... 72	 	
Tabell 6.2	 	Deskriptiv statistikk: Kontrollsonen	 ................................	................................	................................	 73	 	
Tabell 6.3	 	Innflyttere til tiltakssonen, totalt og med studielån, 2002	-2012	 ................................	....................	 79	 	
Tabell 6.4	 	Kjennetegn ved innflyttere til tiltakssonen med studielån, 2002	-2012	 ................................	..........	 80	 	
Tabell 7.1	 	Tiltakssonen	 ................................	................................	................................	................................	....	 88	 	
Tabell 7.2	 	Kontrollsonen	 ................................	................................	................................	................................	. 89	 	
Tabell 9.1	 	Endringer i arbeidstilbud som følge av skattefordelene i tiltakssonen	 ................................	.........	 101	 	
Tabell 10.1	 	Oppsummering av forutsetninger: økning i arbeidstakere i tiltakssonen	 ................................	.....	 105	 	
Tabell 10.2	 	Antall arbeidstakere i tiltakssonen sammenlignet med referansebanen	 ................................	......	 106	 	
Tabell 12.1	 	Omtrent hvor mye penger bruker din kommune årlig på lokale ordninger for å stimulere 
bo	- og sysselsetting?	 ................................	................................	................................	.....................	 122	 	
Tabell 12.2	 	Hva tenker du om dagens størrelse på pengeverdien av de personrettede virkemidlene?	 .........	 126	 	
Tabell A.2	 	Regresjonsoutput fra første økonometriske analyse av grunnskoleordningen, jobber fle	re 	
av de kvalifiserte lærerne i grunnskolen i Norge i tiltakssonen etter ordningen ble innført?	 .......	 157	 	
Tabell A.3	 	Regresjonsoutput fra andre økonometriske analyse av grunnskoleordningen, utgjør 
kvalifiserte lærere i grunnskolen en større andel av de sysselsatte med studielån i 
tiltakssonen etter ordningen ble innført?	 ................................	................................	.....................	 158	 	
Tabell A.4	 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av studielånsordningen, uten 
kontrollvariabl	er ................................	................................	................................	...........................	 159	 	
Tabell A.5	 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av studielånsordningen, med ko	ntroll 	
for alder, kjønn og Alta/Harstad	 ................................	................................	................................	... 161	 	
Tabell A.6	 	Regresjonsoutput fra den 	økonometriske analysen av studielånsordningen, med fokus på 	
effekten for unge i alderen 20	-30	 ................................	................................	................................	. 163	 	
Tabell A.4	 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av lavere inntektsskatt på 1990	-tallet	 .........	 166	 	
Tabell A.4	 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av lavere inntektsskatt på 1990	-tallet, 	
hvor aldersgruppe 20 til 30 studeres spesielt	 ................................	................................	...............	 167	 	
Tabell A.5	 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av endring i trinnskatt	 ................................	. 169

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	10	 	
 
Tekstb	okser	 	
Tekstboks 2.1	 	Evaluering av ordningen med re	gionalt differensiert arbeidsgiveravgift	 ................................	........	 42	 	
Tekstboks 2.2	 	Do place	-based tax incentives 	create jobs?	 ................................	................................	....................	 43	 	
Tekstboks 6.1	 	Google Trends	 ................................	................................	................................	................................	. 78

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	11	 	
 
Sammendrag og konklusjoner 	 	
Tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms omfatter syv kommuner i Nord	-Troms og alle i 	Finn-	
mark. Den har som mål å skape en attraktiv region å bo, arbeide og drive næringsvirksomhet i. 
Virkemidlene	 er både personrettede og bedriftsrettede	. 	
Vi evaluerer de personrettede virkemidlene (lavere skatt, fritak for elavgift og avskriving av stu-
dielån) i tiltakssonen Nord	-Troms og Finnmark og vurderer behovet for endringer i dem. Vi finner 	
at virkemidlene har hatt liten varig effekt på bosettingen i 	tiltakssonen. Nye eller forsterkede 	
virkemidler bidrar til å øke bosettingen i en begrenset periode på færre enn ti år. Dette kan skyl-
des at verdien av virkemidlene går ned over tid sammenliknet med lønninger, boligpriser og an-
net, eller at virkemidlene få	r gradvis mindre oppmerksomhet. 	 	
Fremover blir det viktig å skape oppmerksomhet rundt de ordningene man har, samtidig som 
man kan vurdere å endre virkemidlenes styrke og innhold. Adgangen til å slette studielån ser ut 
til å virke bedre enn lavere prosen	tsats i alminnelig inntektsskatt. For å få bedre effekt av lettel-	
sene i inntektsskatten bør de pakkes inn og presenteres på en ny måte. Ordningen med fritak for 
el-avgift har etter vår vurdering liten effekt og er dårlig begrunnet. Den kan reduseres eller 	av-	
vikles og inntektene kan brukes til å styrke de andre virkemidlene. 	 	
Bosettingen i tiltakssonen synker	 	
Befolkningen i tiltakssonen i Nord	-Troms og Finnmark har i mange år gått ned, mens den har gått 	
opp i resten av landet. Samtidig er det forskjeller int	ernt i sonen	 (Figur S.1). 	
Figur S.	1 	Befolkningsutviklingen i hele landet og tiltakssonen (venstre panel) og innen-
for tiltakssonen 	(høyre panel). Merk ulik skala på venstreaksene.	 	
 	
Kilde: Vista Analyse, 	basert på	 data fra SSB tabell 07459

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	12	 	
 
Vi evaluerer om de personrettede virkemidlene øker bosettingen	 	
De personrettede virkemidlene i tiltakssonen har eksistert siden 1990. I 2021 omfatt	et de:	 	
• 	Lavere trinnsskatt, lavere skatt på alminnelig inntekt og finnmarksfradrag i skattegrunnlaget. 	 	
• 	Fritak for elavgift	 	
• 	Årlig avskriving av studielån	 	
• 	Ekstra avskriving av studielån for grunnskolelærere 	 	
De statlige personrettede virkemidlene er supplert av et forholdsvis omfattende sett av kommu-
nale personrettede virkemidler, og av personrettede virkemidler i regi av Forsvaret. Et stort statlig 
virkemid	del som faller utenom de personrettede, er differensiert arbeidsgiveravgift. Differensiert 	
arbeidsgiveravgift utgjør en langt større (12 ganger) utgift for staten enn de personrettede virke-
midlene.	 	
Den allmenne visjonen for tiltakssonen er at den skal være	 en attraktiv region å bo, arbeide og 	
drive næringsvirksomhet i. Mer konkret er målet for virkemidlene i sonen å øke bosettingen der. 	 	
Hovedspørsmålet vi stiller i evalueringen er om de personrettede virkemidlene enkeltvis og sam-
let bidrar til å nå målet e	ller målene for tiltakssonen. Vi drøfter hvordan de personrettede virke-	
midlene samspiller med øvrige virkemidler i sonen, og i hvilken grad de personrettede virkemid-
lene varierer med alder, kjønn, geografi eller næringsstruktur. 	 	
På bakgrunn av funnene i e	valueringen vurderer vi behov for endringer i de personrettede virke-	
midlene.	 	
Fire regresjonsanalyser, tre modellanalyser, en spørreundersø-
kelse, og intervjuer av ordførere og kommunedirektører	 	
Vi bruker flere metoder i evalueringen. Vi bruker økonometrisk 	metode (regresjonsanalyse) til å 	
undersøke om virkemidlene øker bosettingen. Dette temaet undersøker vi ved hjelp av såkalt 
forskjell	-i-forskjell analyse for ulike pakker av virkemidler og ulike tidsepoker. I én analyse ser vi 	
på pakken av virkemidler som 	ble innført på begynnelsen av nittitallet. Det gjelder fra 1990 for 	
finnmarksfradraget, fritak for elavgift og sletting av studielån, og fra 1993 for lavere skatt på al-
minnelig inntekt og lavere toppskatt (senere kalt trinnskatt). I en annen analyse ser vi	 på end-	
ringen i toppskatt som ble innført i 2005	-2006. I tredje analyse vurderer vi økningen av taket for 	
sletting av studielån, som kom i 2005. I fjerde analyse undersøker vi ordningen med sletting av 
studielån for grunnskolelærere, som kom i 2017.	 	
Regres	jonsanalysene er supplert av tre modellanalyser. Første analyse demonstrerer fordelings-	
profilen i dagens ordninger ved hjelp av modellen LOTTE	-skatt. Analyse nummer to vurderer om 	
lettelsene i personbeskatningen øker arbeidsdeltagelsen blant innbyggerne i 	tiltakssonen. Her 	
bruker vi LOTTE	-arbeid. Tredje analyse undersøker om de personrettede virkemidlene gir ring-	
virkninger i form av etterspørsel mot andre næringer mv. Til dette bruker vi likevektsmodellen 
NOREG 2. 	Modellanalysene bidrar til å evaluere om d	e personrettede virkemidlene	 med sannsyn-	
lighet har bidratt til jevnere fordeling	 av inntekt	, økt sysselsetting og økt verdiskaping. Det er i 	
tråd med 	tiltakssonens motto om å 	være en attraktiv region å bo, arbeide og drive næringsvirk-	
somhet i.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	13	 	
 
 
Ringvirknin	gsanalysene og modellanalysene er supplert av to kvalitative analyser. I en spørre-	
undersøkelse rettet mot 200 innbyggere i alderen 25	-50 år spør vi om årsaker til deres bosteds-	
valg, og om økonomiske forhold, og spesielt de personrettede virkemidlene, betyr	 noe for bo-	
stedsvalget. Vi spør også om flytteplaner og hva som påvirker dem. I en intervjuundersøkelse 
rettet mot ordfører eller kommunedirektør i hver kommune i tiltakssonen spør vi blant annet om 
hvor godt de personrettede tiltakene er kjent, om de fung	erer bra og hvordan de kan endres for 	
å fungere bedre. De kvalitative analysene bidrar til å fylle ut bildet fra regresjonsanalysene og er 
med å danne bakgrunn for en diskusjon av forslag til endringer. 	 	
De personrettede virkemidlene har i beste fall midle	rtidig effekt	 	
Vårt sentrale funn er at de personrettede virkemidlene har i beste fall hatt midlertidig effekt. 	 	
Figur S.	2 	Andel med studielån i tiltakssonen og kontrollsonen (venstre panel, 2005=1) 
og befolkning ekskl. n	aturlig folketilvekst i tiltakssonen og kontrollsonen 	
(høyre panel, 1990=1).	 	
 	
Kilde: 	 	Vista Analyse	 basert på data fra microdata.no og SSB tabell 07459	 	
Figur S.2 ven	stre panel viser andelen av befolkningen som har studielån i henholdsvis tiltakssonen 	
og kontrollsonen. Kontrollsonen er Troms utenom Tromsø og utenom de syv kommunene i til-
takssonen. Evalueringen viser at kontrollsonen er forholdsvis lik tiltakssonen før 	det innføres per-	
sonrettede virkemidler i tiltakssonen. i 2005 ble makstaket for studielånssletting økt fra 16	 500 kr 	
til 25	 000 kr. I venstre panel av 	Figur S.2 ser vi konsekvensen av dette. 2005 er satt lik 1 i begge 	
sonene. I perioden 2006 	– 2013 er andelen med studielån høyere i tiltakssonen, men fra 2014 er 	
forskjellen borte. Regresjonsanalysen i	 kapittel 6 viser at effekten er signifikant til og med 2012, 	
altså i syv år.	 	
Figur S.2 høyre panel viser befolkningen i tiltakssonen og kontrollsonen i perioden 1980 	– 2022. 	
Naturlig folketilvekst er fjernet og 1990 er satt lik 1 i begge sonene. Panelet k	an betraktes som en

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	14	 	
 
raffinert utgave av befolkningstrendene i 	Figur S.1, der raffineringen består i at vi sammenlikner 	
tiltakssonen med en likeartet gruppe. Vi ser at 	befolkningsnedgangen avtar i tiltakssonen i årene 	
1991	-1995, mens den synker jevnt i kontrollsonen. Dette kan tolkes som effekten av pakken av 	
personrettede virkemidler fra 1990. I 1996 er imidlertid tiltakssonen tilbake på samme trend eller 
lavere enn kon	trollsonen, og dette fortsetter til 2022. Regresjonsanalysen bekrefter en signifikant 	
effekt i de fem årene fom. 1991 tom 1995. 	 	
Regresjonsanalysene finner også at endringen i toppskatt i 2000 ikke hadde sporbar effekt, og 
studielånsslettingen forbeholdt k	valifiserte lærere i grunnskolen hadde heller ingen effekt. 	 	
Vi finner at studielånstiltaket påvirker personer under 30 år mer enn de over 30 år. 	Figur S.3 viser 	
det l	angt på vei ved å se på råtallene, og regresjonsanalysen i kapittel 6 bekrefter det. Tendensen 	
bekreftes av spørreundersøkelsen, der personer under 30 i langt større grad enn andre motiveres 
av økonomiske årsaker til å bo i tiltakssonen. Samtidig er det sæ	rlig i denne gruppen at individene 	
vurderer å flytte (	Figur 	11	.7 i kapittel 	0). 	 	
Figur S.	3 	Andel med studielån under 30 år (venstre panel) og over 30 år (høyre panel). 
2005 = 1	 	
 	
Kilde: Vista Analyse	 basert på	 data fra microdata.no	 	
Verdien av virkemidlene går ned over tid	 	
En plausibel grunn 	til at virkemidlene slutter å virke, er at verdien av virkemidlene går ned over 	
tid: 	Figur S.4 viser at verdien av studielånssletting og verdien av finnmarksfradraget,	 målt i reell 	
kroneverdi, er nær halvert siden 1990. Når man i tillegg tar i betraktning at inntektene jevnt over 
har økt i perioden, så er det klart at den relative (prosentvise) bet	ydningen av virkemidlene har 	
gått enda mer ned. Dersom lønningene er litt lavere i tiltakssonen kan det for eksempel bety mer 
for privatøkonomien enn virkemidlene. Boligprisene er en annen viktig faktor, og forskjellen i bo-
ligprisutvikling mellom sentrale 	og usentrale strøk kan være mye større enn verdien av de

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	15	 	
 
personrettede virkemidlene. I statsbudsjettet for 2023 er det foreslått å inflasjonsjustere finn-
marksfradraget og heve maksbeløp og prosentandel for sletting av studielån.	 	
Figur S.	4 	Nominell og reell verdi av studielånssletting og finnmarksfradraget over tid	 	
 	
Kilde: Vista Analyse basert på data fra nasjonalbudsjettene og SSB tabell 03013 (KPI)	 	
Mange av virkemidlene er for lite kjent	 	
En annen grunn til at de personrettede virkemidlene ikke ser ut til å virke over tid kan være at de 
er for lite kjent. Spørreundersøkelsen vi gjennomførte viste at enkelte av virkemidlene er lite kjent, 
jf. venstre panel i	 Figur S.5, der svarene er fordelt på utdanningsnivåer. Spesielt er «fritak for 	
elavgift» lite kjent. Når vi spør hvilke ordninger som har betydning, og sammenlikner med hva de 
koster, så er det laver	e skatteprosent som kommer dårligst ut, fulgt av elavgift og trinnskatt 	
(høyre panel i	 Figur S.5). Sletting av studielån ser derimot ut til å være godt kjent og betyr	 mye 	
sammenliknet med hva det koster, og det samme gjelder finnmarksfradraget. 	 	
15	500
8020	
25	000	
12	936	
0	
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
30 000	
1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	
Kroner	
Finnmarksfradraget (nominell verdi)
Finnmarksfradraget (reell verdi, 1990-kr)
Makstak studielånsnedskriving (nominell verdi)
Makstak studielånsnedskriving (reell verdi, 1990-kr)

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	16	 	
 
Figur S.	5 	Kjennskap til virkemidlene (venstre panel) og betydning av virkemidlene ift. 
kostnad (høyre panel)	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Sletting 	av studielån ser ut til å virke best	 	
Fra regresjonsanalysene kan vi konstruere indikatorer for virkemidlenes kostnadseffektivitet. Økt 
sletting av studielån fra 2005 kommer da best ut hvis vi tar utgangspunkt i året med makseffekt. 
I tillegg treffer den un	ge mennesker, som ifølge spørreundersøkelsen er mer mobil enn andre 	
grupper. Pakken fra 1990 av inntektsskatt og elavgift i tillegg til den opprinnelige studielånsslet-
tingen 	ser ut til å være mindre kostnadseffektiv. Effekten på nittitallet kan være drevet	 av studie-	
lånssletting, i og med at økt sletting ser ut til å virke. I så fall kommer inntektsskatt og elavgift 
enda svakere ut.	 	
Spørreundersøkelsen forsterker inntrykket av at studielånssletting relativt sett er et effektivt vir-
kemiddel. Finnmarksfradra	get ser ut til å bety mer enn lavere skatt på alminnelig inntekt, selv om 	
beløpet er lite. Fritak for elavgift er relativt kostbart og dårligere kjent enn skattevirkemidlene og 
studielånsslettingen, og det har forholdsvis liten opplevd betydning. Vi vurder	er dessuten at fri-	
taket er relativt dårlig begrunnet. Innenfor rammen av en konstant pott penger til nåværende 
ordninger kan fritak for elavgift etter vår vurdering fjernes, og pengene man sparer kan brukes til 
å styrke studielånsslettingen.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	17	 	
 
Virkemidlene b	ør presenteres på en ny måte	 	
Vi tolker funnene våre i retning av at regelstyrte ordninger som har vært der lenge, har en tendens 
til å bli glemt over tid. En respondent blant ordførere og kommunedirektører uttrykte det slik: 
«Det er gamle ordninger det er 	snakk om. Folk var entusiastiske i 1990, men siden har kunnskapen 	
falt jevnt år for år. Virkemidlene har ikke så stor påvirkning lengre, de er kun noe som ‘er her’.»	 	
Finnmarksfradraget er et mulig unntak 	– det er et innarbeidet «merkenavn». 	 	
Fremover blir 	det viktig å skape oppmerksomhet rundt de ordningene man har, samtidig som 	
man vurderer å endre virkemidlenes styrke og innhold. 	Det er et billig tiltak å informere mer og 	
bedre om ordningene som finnes. For å få bedre effekt av lettelsene i alminnelig bes	katning bør 	
de pakkes inn og presenteres på en ny måte, i form av et utvidet finnmarksfradrag eller i form av 
en samlet, lavere finnmarksskatt. Finnmarksfradraget eller 	-skatten kan gjerne vedtas årlig iste-	
denfor at viktige deler av den som nå er bakt inn 	i regelverket. 	 	
Det bør vurderes å ta Alta og Hammerfest ut av tiltakssonen, 
men også å utvide den	 	
Alta og til dels Hammerfest har hatt økende befolkning over en lang periode (	Figur S.1). Det kan 	
skyldes intern flytting i tiltakssonen, eller ekstern tilflytting, eller individer som først flytter ut av 
sonen, for eksempel for utdanning, og så flytter tilbake. Uansett vokser b	efolkningen i disse sent-	
rene. Det kan argumenteres for å ta Alta og Hammerfest ut av tiltakssonen siden de klarer seg så 
godt. Enkelte vil da bosette seg i for eksempel Porsanger eller andre nabokommuner, og det må 
vurderes hvor stort problem det eventuelt	 utgjør. 	 	
Befolkningsutviklingen i tiltakssonen utenom Alta og Hammerfest er ikke så ulik utviklingen i 
andre kommuner i sentralitetsklasse 5 og 6 (	Figur 2.3 i kapitte	l 2). Uten en nærmere begrunnelse 	
kan det være litt uklart hvorfor usentrale kommuner i Nord	-Troms og Finnmark har tilgang på 	
personrettede virkemidler, mens andre	 usentrale kommuner med samme befolkningsutvikling 	
ikke har det. Sikkerhetspolitikk kan utgjøre en begrunnelse, men i forhold til sikkerhetspolitikk 
bruker man ofte stedsbegreper som er mindre presise, og omtaler for eksempel «nordområ-
dene» og «samfunn i n	ord». 	 	
Om tiltakssonen skal innsnevres (ved å ta ut Alta eller Hammerfest) eller utvides (ved å inkludere 
liknende kommuner) kommer i siste instans an på hva som er begrunnelsen og målet med virke-
midlene. Det kan være særlige grunner til å opprettholde bos	ettingen i de syv kommunene i Nord	-	
Troms og i Finnmark (uansett hvor) og i så fall er dagens tiltakssone den beste. Man må tenke 
gjennom målet før man eventuelt gjør endringer.	 	
Barnetrygd og bolig kan være tema for supplerende virkemidler	 	
I statsbudsjettet	 for 2023 er det foreslått gratis barnehage i tiltakssonen. Det vil bidra til at bar-	
nefamilier slår rot i lokalmiljøet, men faren er at enkelte flytter sørover når barna når skolealder. 
Etter vår vurdering er ekstra barnetrygd et bedre virkemiddel for å på	virke barnefamilier til bo-	
setting, siden den fortsetter gjennom skolealderen.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	18	 	
 
I og med at boligprisene har steget kraftig i mange steder i Norge, men ikke i usentrale deler av 
tiltakssonen, så kan man få en «fiskekrokeffekt»: Hvis man flytter fra sentral	t til usentralt område 	
så er det vanskelig å flytte tilbake til en stadig dyrere sentral bolig 	– man sitter på kroken. For å 	
nøytralisere fiskekrokeffekten bør man for innbyggerne i sonen, eller de delene av den som erfa-
ringsmessig har dårlig boligprisutvi	kling, vurdere å skattlegge verdistigning og utleieinntekt på 	
sekundærbolig som om det var primærbolig. Det vil gi innbyggere i (usentrale deler av) tiltaksso-
nen anledning til å ta del i boligprisvekst som om man bodde sentralt. Kommunene kan hjelpe 
ved å 	leie ut den faktiske primærboligen, slik at man slipper å binde opp kapital i den. 	 	
«Finnmarksskatt» med satser etter mønster av svalbardskatt er 
kostbart, men vil sannsynligvis virke	 	
Dersom man virkelig ønsker å snu befolkningsutviklingen og er forberedt	 på å bruke en god del 	
mer penger enn i dag på personrettede tiltak, anbefaler vi finnmarksskatten, en skattepakke med 
betydelig lavere skatt og avgift etter mønster av satsene på Svalbard. På Svalbard utliknes skatten 
på brutto grunnlag, mens i tiltaksson	en vil man ønske å videreføre fradrag på vanlig måte, mot 	
en noe høyere skattesats. Også andre tilpasninger må gjøres. Sletting av studielån kan beholdes, 
men blir et tilleggselement i en slik skattepakke. Finnmarksskatten kan forbeholdes tiltakssonen 
uten	om Alta og Hammerfest for å redusere kostnaden en del. Samtidig vil til bosetting i nabo-	
kommunene nok øke.	 	
Ved et kraftig skatteinsentiv til innbyggerne i (deler av) tiltakssonen vil det oppstå stor forskjell 
mellom kommunene i Troms på hver side av sonen.	 Myndighetene må i tilfelle være forberedt på 	
å forsvare denne forskjellen ved å peke på sikkerhetspolitiske eller andre momenter 	– eller vur-	
dere å innføre liknende virkemidler med avtrappet sats etter hvert som man beveger seg bort fra 
tiltakssonen. Dette	 gir ytterligere kostnader. 	 	
De personrettede virkemidlene retter seg mot tilbudssiden av arbeidsmarkedet. I virkemiddel-
bruken bør det være balanse mellom tilbuds	- og etterspørselssiden. I dag brukes langt mer midler 	
på etterspørselssiden gjennom differen	siert arbeidsgiveravgift og Innovasjon Norges virkemidler. 	
En større satsing på personrettede virkemidler vil bidra til større balanse.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	19	 	
 
Čoahkkáigeassu ja 
konklušuvnnat	 	
Doaibmaguvlui Finnmárkkus ja Romssas 	gullet čieža gieldda Davvi	-Romssas ja buot gielddat 	
Finnmárkkus. Dain lea buohkain dárkkuhus ráhkadit geasuheaddji guovllu ássamii, bargui ja 
ealáhus doaimmaide. Gaskaoamit leat oaivvilduvvon sihke olbmuide ja fitnodagaide.	 	
Mii evalueret daid gaskaomiid ma	t leat oaivvilduvvon olbmuide (geahpeduvvon vearru, 	
luvvejuvvon elrávdnji divvagis ja oahppoloatnasihkkun) Davvi	-Romsii ja Finnmárkui ja daid 	
rievdadan dárbbut. Mii oaidnit ahte gaskaomiin lea leamaš uhccán guhkes áiggi váikkuhusat 
ássamii doaibmaguovllus.	 Ođđa dahje nannejuvvon gaskaoamit váikkuhit ássama lassáneapmái 	
ráddjejuvvon áigái mii lea vuollai logi jagi. Mii sáhttá dahkat ahte gaskaomiid árvu niedjá áiggi 
mielde go veardida vaikke bálkkáide, ássanhattiide ja earái, dahje ahte gaskaoamit ožžot 
dađi	staga uhccánat fuomášumiid. 	 	
Ovddos guvlui šaddá leat dehálaš ráhkadit beroštumi gaskaomiide mat juo leat gávdnomis, 
seammás go árvvoštallá rievdadit gaskaomiid váikkuhusa ja sisdoalu. Vejolašvuohta 
oahppoloanaid sihkkut das orru leamen buoret váikkuhus	 go oažžut uhccánat vearu dábálaš 	
sisaboađu vearus. Vai galgá oažžut buoret váikkuhusa sisaboađu vearrogeahpedusain de fertejit 
dat buorebut hábmejuvvot ja fállojuvvot ođđa láhkai. Ortnet gos elrávdnjevearru lea luvvejuvvon 
das lea uhccán váikkuhus min mie	las ja lea hejot vuođuštuvvon. Dan gal sáhttá geahpedit dahje 	
heaittihit ja sisaboađut sáhttet geavahuvvot nannen dihtii daid eará gaskaomiid. 	 	
Ássan doaibmaguovllus geahppána	 	
Olmmošlohku doaibmaguovllus Davvi	-Romssas ja Finnmárkkus lea máŋga jagi juo 	niedjan, go eará 	
sajiin riikkas fas lea lassánan. Seammás lea maid erohusat guovllu siste 	(Figur S.1). 	
Figur S.	1 	Olmmošlogoovdáneapmi olles riikkas ja doaibmaguovllus (gurut panel) ja 
guovllu siskka bealde (olgeš panel). Fuomáš sierra skála 	gurutáksáin.	 	
 	
Gáldu	: Vista Analyse, 	vuođđuduvvon dieđuide mat lea	 SSB 	tabeallas	 07459

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	20	 	
 
Mii evalueret daid gaskaomiid mat leat čujuhuvvon olbmuide vai 
dat loktešit ássanlogu 	 	
Dat gaskaoamit mat leat čujuhuvvon olbmuide doaibma guovllus leat leamaš fámus 199	0 rájes. 	
Ja 2021 daidda gullet dát:	 	
• 	Vuollegat ceahkkevearru, vuollegat vearru dábálaš sisaboađus ja Finnmárkku geahpádus 
vearrovuođus. 	 	
• 	Elrávnnji divaluvven 	 	
• 	Jahkásaš oahppoloatnasihkkun	 	
• 	Sierra oahppoloatnasihkkun vuođđoskuvlaoahpaheddjiin 	 	
Dat stáhtalaš	 gaskaoamit mat leat čujuhuvvon olbmuide leat lassin daid oalle viiddis gielddalaš 	
gaskaomiide mat leat oaivvilduvvon olbmuide, ja olbmuide čujuhuvvon gaskaoamit maid 
suodjalus lágida. Stuorra stáhtalaš gaskaoapmi mii báhccá olggo beallai olbmuide čujuhuvv	on 	
gaskaomiid, lea differensierejuvvon bargoaddidiva. Differensierejuvvon bargoaddidiva addá 
stáhtii ollu stuorát (12 geardde) golu go dat olbmuide čujuhuvvon gaskaoamit. 	 	
Dat almmolaš doaibmaguovllu višuvdna lea ahte galgá leat geasuheaddji guovlu ássamii	, bargui 	
ja ealáhusaid jođiheapmái. Gaskaomiid konkrehtalat ulbmil lea lasihit ássama guvlui. 	 	
Váldogažaldat maid mii dás jearrat lea ahte váikkuhit go gaskaoamit ovttaid mielde dahje 
ollislaččat dan láhkai ahte dat ovddidit guovllu gaskaomiid ulbmiliid. M	ii ságaškuššat mo guovllus 	
olbmuide čujuhuvvon gaskaoamit doibmejit ovttas daid eará guovllu gaskaomiiguin, ja man ollu 
dat olbmuide čujuhuvvon gaskaoamit molsašuvvet agiid, sohkabeliid, geográfalaš dahje 
ealáhusstruktuvrraid mielde. 	 	
Evalueren fuomášumiid	 vuolul árvvoštallat mii ahte dárbbašuvvojit rievdadusat daid olbmuide 	
čujuhuvvon gaskaomiide.	 	
Njeallje regrešuvdnaanalysa, golbma málleanalysa, okta 
jearahallaniskkadeapmi, ja ságajođiheddjiid ja gielddahoavddaid 
jearahallan	 	
Mii geavahat máŋga metoda eval	ueremis. Mii geavahat ekomehtralaš metoda 	
(regrešuvdnaanalysa) go guorahallat gaskaomiid váikkuhusa ássamii. Dan fáttá guorahallat mii 
erohusa	-erohusa analysa vehkiin daid ieš guđet gaskaomiid páhkain ja áigodagaid. Muhtun 	
analysas leat mii geahččan gask	aomiid páhka mii váldui atnui ovccilotlogu álggu geahčen. Dat 	
guoská 1990 rájes Finnmárkku geahpedussii, elrávnnji divaluvven ja oahppoloatnasihkkun, ja 
1993 rájes geahpeduvvon sisaboađu vearru ja vuollegat allavearru (maŋŋá gohčoduvvon 
ceahkkevearrun). Mu	htun eará analysas geahččat allavearu rievdadusaid mat váldojuvvojedje 	
atnui 2005	-2006:s. Goalmmát analysas guorahallat mii oahppoloatnasihkkuma bajimus rájá 	
lasiheami, mii bođii 2005:s. Njealját analysas guorahallat mii oahppoloatnasihkkuma ortnega 
vuođđo	skuvlaoahpaheddjiide, mii bođii 2017:s.	 	
Regrešuvdnaanalysaide lea lasihuvvon golbma málleanalysa. Vuosttaš analysa ovdán buktá 
juohkinprofiila mii lea otnáš ortnegiin LOTTE	-vearu málliin. Nubbi analysa guorahallá váikkuhit go 	
vearrogeahpedeamit barggolašvu	htii doaibmaguovllu ássiid gaskkas. Dakko geavahat mii LOTTE	-

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	21	 	
 
barggu. Goalmmát analysa guorahallá addet go dat olbmuide čujuhuvvon gaskaoamit 
birasváikkuhusaid ahte bohtet eanet jearahallamat eará ealáhusain ee. Dasa geavahat mii 
dássádatmálle NOREG 2. Máll	eanalysat veahkehit evalueret juogo dat persovdna gaskaoamit leat 	
váikkuhan dasa ahte lea leamaš dássidat juohkášupmi sisaboađuin, lasihan barggolašvuođa ja 
árvoloktema. Dat čuovvu doaibmaguovllu ulbmila ahte 	 lea geasuheaddji regiovdna ássamii, 	
bargui ja 	jođihit ealáhusdoaimmaid.	 	
Birasváikkuhusanalysaide ja málleanalysaide lea lasihuvvon guokte kvalitatiiva analysa. Muhtun 
jearahallamis mas leat mielde 200 ássi ahkegerddiin 25	-50 jagi jerrojuvvo mat leat sivat sin 	
ássanválljejupmái, ja ekonomalaš dilit, ja	 erenoamážit dat olbmuide čujuhuvvon gaskaoamit, mo 	
dat váikkuhit ássanguovllu válljejupmái. Mii jearrat maid fárrenplánain ja mii lea mii dasa váikkuha. 
Muhtun jearahallaniskkadeamis čujuhuvvon sátnejođiheddjiide dahje gielddahoavddaide juohke 
gielddas do	aibmaguovllus gos mii jearrat earret eará man dovddus dat olbmuide čujuhuvvon 	
gaskaoamit leat, doibmejit go dat bures ja mo daid sáhtašii rievdadit vai dat doaimmašit buorebut. 
Kvalitatiiva analysat leat mielde dievasmahttimin gova maid regrešuvdnaanalysat	 govvejit ja dat 	
leat addimin vuođu rievdadusaid evttohusaid digaštallamii. 	 	
Olbmuide čujuhuvvon gaskaoamit addet váikkuhusaid buoremus 
muttus gaskaboddosaččat	 	
Min guovddáš fuomášumit olbmuide čujuhuvvon gaskaomiin lea leamaš buoremus muttus 
gaskaboddosaš	 váikkuhusat. 	 	
Figur S.	2 	Oahppoloanaid oassi doaibmaguovllus ja dárkkistanguovllus (gurut panel, 
2005=1) ja olmmošlohku lunddolaš álbmotlassáneami haga ja 
dárkkistanguovlu (olges panel, 1990=1).	 	
 	
Gáldu	: 	Vista Analys	a vuođđuda dieđuide mat bohtet 	microdata.no 	ja SSB tabell	as 07459	 	
Figura S.2 gurut panel čájeha oasi álbmogis geain lea oahppoloatna veardiduvvon doaibma guvlui 	
ja dárkkistan guvlui. Dárkkistanguovlu lea olggo bealde Romssa ja olggo bealde dan čieža guovl	lu

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	22	 	
 
doaibmaguovllus. Evalueren čájeha dárkkistan guovlu lea viehka seammalágan go doaibmaguovlu 
ovdal go dat olbmuide čujuhuvvon gaskaoamit váldojuvvojedje adnui doaibmaguovllus. 2005:s 
šattai bajimus rádjá oahppoloatnasihkkumis lasihuvvot 16	 500 ruvnnus 2	5 000 ruvdnui. Gurut 	
panelis 	Figur S.2 oaidnit mii dan konsekveanssaid. 2005 lea biddjin seammaláganin go 1 guktuid 	
guovlluin. Áigodagas 2006 	– 2013 lea oassi oahppo	loanain stuorát doaibmaguovllus, muhto jagis 	
2014 de lea erohus jávkan. Regrešuvdnaanalysas kapittel 6:s čájeha ahte váikkuhus lea 
mearkkašan veara gitta jahkái 2012, nu daddjon čieža jagi.	 	
Figur S.2 olgeš panel čájeha olmmošlogu doaibmaguovllus ja dárkkis	tanguovllus áigodagas 1980 	
– 2022. Lunddolaš álbmotlassáneapmi lea váldojuvvon eret ja 1990 lea biddjojuvvon seamma go 
1 guktuid guovlluin. Panel sáhttá geahčaduvvot dego raffinerejuvvon lohku álbmotlassáneami 
treanddain 	Figur S.1	, gos raffinerejuvvon sisd	oallu lea go mii veardidat doaibmaguovllu veardásaš 	
jovkui. Mii oaidnit ahte olmmošlohkoniedjan geahppána doaibmaguovllus áigodagas 1991	-1995, 	
go dat fas dássidit geahppána dárkkistanguovllus. Dat sáhttá dulkojuvvot páhka váikkuhat maid 
dat olbmuide čujuh	uvvon gaskaoamit leat buktán 1990 rájes. 1996:s dattetge doaibmaguovlu lea 	
ruovttoluotta fas seamma treanddas dahje vuollegabbos go dárkkistanguovlu, ja dat joatkašuvvá 
gitta jahkái 2022. Regrešuvdnaanalysa duođašta mearkkašan veara váikkuhusa dan viđa jag	is 	
áigodagas 1991	-1995. 	 	
Regrešuvdnaanalysa gávdná maid ahte allavearrorievdadus jagis 2000 ii čájehan mearkkašan 
váikkuhusa, ja oahppoloatnasihkkun oaivvilduvvon vuođđoskuvlla kvalifiserejuvvon 
oahpaheddjiide das ii lean maid makkárge váikkuhus. 	 	
Mii gávd	nat ahte oahppoloatnadoaibma váikkuha eanet olbmuide geat leat vuollai 30 jagi do 	
daidda geat leat badjel 30 jagi. 	Figur S.3 	čájeha juo mealgadit dan go geahččá vuođđologuid, ja 	
regrešuvdnaanalysa kapihttal 6 maid duođašta dan. Tendeansa duođaštuvvo maid	 	
jearahallaniskkadeamis, go olbmot vuollai 30 lea motiverejuvvon ollu eanet go earát ekonomalaš 
sivaid geažil orrut doaibmaguovllus. Seammás lea maid olbmot dán joavkkus geat maid 
meroštallat fárrema (	Figur 11.7 kapihttal 	0). 	
Figur S.	3 	Oahppoloanaid oassi sis geat leat vuollai 30 jagi (gurut panel) ja dat geat leat 
badjel 30 jagi (olgeš panel). 2005 = 1

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	23	 	
 
Kilde: 	Vista Analys	a vuođđuda dieđuide mat bohtet 	microdata.no	 	
Gaskaomiid váikkuhus niedja áiggi mielde	 	
Jáhkehahtti sivva das ahte gaskaomiid váikkuhusat heitet doaibmamis, lea ahte gaskaomiid árvu 
niedja áiggi miel	de: 	Figur S.4 	čájeha ahte oahppoloatnasihkkuma árvu ja Finnmárkku 	
geahpedeapmi, mihtiduvvon duođalaš ruvdnoárvui, lea geahppánan beliin 1990 rájes. Go 
veardida vel ahte sisaboađut leat dássidit loktanan áigodagas, de lea čielggas ahte dat relatiiva 
(prosea	nttalaš) gaskaomiid váikkuhus lea njiedjan vel eanet. Jus sisaboađut leat vuollegabbot 	
doaibmaguovllus de sáhttá ovdamearkka dihtii dat váikkuhit eanet priváhtaekonomiijii go 
gaskaoamit. Viessohattit lea muhtun eará dehálaš fáktor, ja erohus viessohaddeovd	áneamis 	
guovddáš guovlluin ja boaittobeale guovlluin sáhttá leat olut stuorát go gaskaomiid árvu daid 
olbmuide čujuhuvvon gaskaomiin. Stáhtabušeahtas 2023 lea árvaluvvon inflašuvdnarievdadeamit 
Finnmárkku geahpedeapmái ja loktet bajimus hatti ja proseantao	assái oahppoloatnasihkkumis.	 	
Figur S.	4 	Nominealla ja og reella árvu oahppoloatnasihkkumis ja Finnmárkku 
geahpedus áiggiid čađa	 	
 	
Gáldu	: Vista Analyse 	vuolluduvvon dieđuide mat leat nationálabušeahtain ja 	SSB tabe	alla 03013 (KPI)	 	
Máŋga gaskaoami leat uhccán dovddus	 	
Muhtun eará sivva manne dat olbmuide čujuhuvvon gaskaomiin eai leat guhkes áiggi váikkuhat 
lea go dat eai leat nu dovddus. Jearahallaniskosa 	maid mii leat čađahan čájeha ahte muhtun 	
gaskaoamit eai leat nu dovddus, vrd. gurut panel 	Figur S.5	, gos vástádusat leat juohkašuvvan 	
oahppodásiide. Erenoamážit “elrávnnji divaluvven” ii leat nu dovddus. Go mii jearrat makkár 
ortnegiin lea stuorámus váikk	uhus, ja go veardidat das maid dat mákset, de lea vuollegat 	
vearroproseanta mas lea fuonimus boađus, čuovvovažžan lea elrávnnji divaluvven ja 
ceahkkevearru (olgeš panel	 Figur S.5	). Oahppoloatnasihkkun lea dattetge oalle dovddus ja 	
15	500
8020	
25	000	
12	936	
0	
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
30 000	
1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	
Ruvnnut	
Finnmárkku geahpedus (Nominealla árvu)
Finnmárkku geahpedus (Reella árvu, 1990 -ru )
Oahppoloatnageahpideami alimus rádjá (Nominealla árvu)
Oahppoloatnageahpideami alimus rádjá (Reella árvu, 1990 -ru )

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	24	 	
 
mearkkaša ollu go veardid	a dasa maid dat máksá, ja dan seamma dahká maiddá Finnmárkku 	
geahpádus. 	 	
Figur S.5	 	Gaskaomiid diđolašvuohta (gurut panel) ja gaskomiid váikkuhusat goluid 
ektui (olgeš panel)	 	
 	
Gáldu	: Vista Analyse	 	
Oahppoloatnasihkkun orru váikkuheamen buoremusat	 	
Regrešuvdn	aanalysas sáhttit mii ráhkadit indikáhtora gaskaomiid árvováikkuhusa. 	
Oahppoloatnasihkkun lassáneapmi jagis 2005 das lea buoremus váikkuhus go mii veardidat dan 
jahkái mas lea stuorámus váikkuhus. Dan lassin deaivá dat maiddái nuorra olbmuid, geat 
jearahal	laniskosa vuolul leat buot eanemus mobiila eará joavkkuide veardiduvvon. 	
Sisaboahtovearu ja elrávnnji divaluvven páhkka mii lea jagis 1990 das lea dattetge uhcimus 
ruđalašváikkuhus. Ovccilot logu váikkuhusaid sáhttá leat jođihan oahppoloatnasihkkun, go oai	dná 	
lasse sihkkumis lea váikkuhusat. Dasa veardiduvvon de váikkuhit sisaboahtovearru ja 
elrávdnjevearru vel uhcánat. 	 	
Jearahallaniskkus nanne maid áddejumi ahte oahppoloatnasihkkun lea relatiivvalaččat buorre 
gaskaoapmi. Finnmárkku geahpádusas orru leamen stuorát váikkuhus go vuollegabbot vearru 
dábálaš sisaboađus, vaikke supmi lea unni. Elrávnnji divaluvven lea relatiivv	alaččat divrras ja ii nu 	
dovddus gaskaoapmi go vearrogeahpideapmi ja oahppoloatnasihkkun, ja das lea dattetge uhcán 
mearkkašupmi árgaeallimis. Mii árvvoštallat dan lassin ahte luvven lea relatiivvalaččat funet

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	25	 	
 
vuođuštuvvon. Rámma siskka bealde mii lea fást	a ruhtajuolludeamis otná ortnegiidda de sáhtašii 	
elrávdnjedivaluvven min árvvoštallama mielde heaittihuvvot, ja sestojuvvon ruđaiguin sáhtašii 
baicce nannet oahppoloatnasihkkuma.	 	
Gaskaomiid galggašii almmuhit ođđa vuogi mielde	 	
Mii dulkot fuomášumiid dan gu	vlui ahte njuolggadusstivrejuvvon ortnegat mat leat bistán guhká, 	
dat sáhttet áiggi mielde vajálduvvat. Muhtun sátnejođiheaddji ja gielddahoavda fástideigga 
jearahallamis dán láhkai: “ dás lea sáhka boares ortnegiin. Olbmot ledje hui movtta 1990:s, muhto 
diehtu dain lea jávkan dađi mielde. Gaskaomiid váikkuhusat eai leat šat nu stuorrá, ja dat lea dušše 
juoidá mii ‘dáppe lea’ gávdnomis.” Finnmárkku geahpádus lea várra spiehkastat 	– dat lea sisa 	
bargojuvvon “mearkanamma”. 	 	
Ovddos guvlui šaddá leat dehálaš r	áhkadit fuomášumi daidda ortnegiidda mat leat juo, seammás 	
sáhttá maid veardidit gaskaomiid beaktilvuođa ja sisdoalu. Dieđiheapmi ortnegiin mat juo leat lea 
hálbbes doaibma. Jus galgá oažžut buoret váikkuhusa geahpedemiin dábálaš vearuheamis de 
fertejit da	t sisa páhkkejuvvot ja almmuhuvvot ođđa vuogi mielde, dakkár hámis ahte dat lea 	
viiddiduvvon Finnmárkku geahpedussan dakkár čohkkejuvvon, vuoliduvvon Finnmárkku vearru. 
Finnmárkku geahpedus dahje 	-vearru sáhttá jahkásaččat mearriduvvo dan sadjái go dehálaš	 oasit 	
nugo dál leat sisa njuolggadusaid sisa biddjojuvvon. 	 	
Galggašii veardit váldit eret Álttá ja Hámmerfeastta 
doaibmaguovllus, muhto maiddái viiddidit dan	 	
Álttás ja maiddái Hámmerfeasttas lea leamaš álbmotlassáneapmi guhkit áigge juo (	Figur S.1	). Mii 	
sáhttá mearkkašit ahte fárremat leat dáhpáhuvvan doaibmaguovllus siskkabealde, dahje 
olggobealde sisafárren, dahje olbmot geat vuos álggos fárrejit olggos, oahppováldin dihtii, ja fas 
fárrejit ruovttoluotta. Dattetge lassána olmmošlohku dieid guovddážiin. S	áhttá maid ákkastallat 	
das ahte váldit Álttá ja Hámmerfeastta olggos doaibmaguovllus go dat nu bures birgejit. 
Muhtumat sáhttet fas ovdamearkka dihtii fárret Porsáŋgui dahje ránnjágielddaide, ja dalle 
galggašii árvvoštallat man stuorra váttisvuođaid dat bu	ktet. 	 	
Álbmotlassánanovdáneapmi doaibmaguovllus earret Áltá ja Hámmerfeasta ii leat nu ollu 
earálágan ovdáneapmi go eará gielddain mat leat guovddášceahkis 5 ja 6 (	Figur 	2.3 kapihttal 	2). 	
Almma lagat čilgehusa haga de sáhttá leat veahá eahpečielggas manne boaittobeale gielddat 
Davvi	-Romssas ja Finnmárkkus ožžot olbmuide čujuhuvvo	n gaskaomiid, go fas eará boaittobeale 	
gielddat main lea seamma álbmotlassánanovdáneapmi eai oaččo. Sihkkarvuođapolitihkka sáhttá 
addit vuođuštusa, muhto sihkkarvuođapolitihkas geavahuvvojit báikenammadoahpagat mat eai 
leat nu dárkilat, ja nammadit ovdamea	rkka dihtii “davviguovllut” ja “servodagat davvin” 	 	
Jus doaibmaguovlu galgá unniduvvot (go mahkáš váldá eret Álttá ja Hámmerfeastta) dahje 
viiddiduvvo (go váldá mielde sullasaš gielddaid) de loahpa loahpas boahtá ovdán dat masa 
gaskaoamit leat oaivvilduvv	on. Sáhttet leat sierra sivat manne háliiduvvo doalahit ássama čieža 	
gielddas Davvi	-Romssas ja Finnmárkkus (beroškeahttá gos) ja de lea otná doaibmaguovlu 	
goittotge buot buoremus. Ulbmila ferte čađa dutkat ovdal go vejolaččat rievdada.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	26	 	
 
Mánnáoadju ja viessu	 sáhttá lea lasáhus gaskaomiide	 	
2023 stáhtabušeahtas lea árvaluvvon nuvttá mánáidgárdesadji doaibmaguovllus. Dat sáhttá 
váikkuhit ahte mánnabearrašat ásaiduvvet báikegottiide, muhto várra lea ahte muhtumat fas 
fárrejit máttás go mánát jovdet skuvlaahkái. M	in árvvoštallama mielde de livččii lasse mánnáoadju 	
buoret váikkuhan gaskaoapmin mánnabearrašiid ássamiidda, go dat joatkašuvvá olles 
skuvlaáigodaga. 	 	
Go viessohattit lea sakka divron máŋga sajis Norggas, muhto eai boaittobealde doaibmaguovllus 
de sáhtaši	i fitnet dakkár “guolleroahkanváikkuhusa”: Jus fárret eret guovddáš guovlluin 	
boaittobeallai de sáhttá šaddat váddásat fárret ruovttoluotta fas dađistaga divrasat guovddáš 
guovllu stohpui 	– lea darvánan roahkanii. Vai láivudahtášii roahkanváikkuhusa de fer	tešii guovllu 	
ássiide, dahje guovlluin gos dábálaččat lea fuonimus stohpohaddeovdáneapmi, árvvoštallat 
vearuhit haddeloktema ja sekundáraviessoláigohattiid dego dat livččii lean primáraviessu. Dat 
attašii ássiide (boaittobeale guovlluin) doaibmaguovllus ve	jolašvuođa oassálastit 	
viessohaddedivrudeapmái dego mahká livččii ássan guovddáš guovlluin. Gielddat sáhtašit 
veahkehit láigohit olggos duođalaš primáraviesu, amas dasa dárbbašit čatnat ruđaid. 	 	
“Finnmárkkuvearru” mas leat seamma divamearit go 
svalbárdav	earus lea divrras, muhto sáhtašii várra doaibmat	 	
Jus duođaid háliida jorgalahttit álbmotlassánanovdáneami ja lea ráhkkanan geavahit mealgat 
eanet ruđaid go odne olbmuide čujuhuvvon gaskaomiide, de ávžžuhat mii ahte finnmárkkuvearru, 
dakkár vearropáhkka mas	 lea mearkkašan veara uhcánat vearru ja divvagat mii čuovvu seamma 	
loguid go Svalbarddas. Svaldbarddas vearuhuvvo brutto vuođu mielde, go fas doaibmaguovllus 
de háliiduvvot joatkit geahpidemiid dábálaš vuogi mielde, muhto veahá stuorát vearrologu 
mielde. M	aiddái eará heiveheamit fertejit dahkkojuvvot. Oahppoloatnasihkkun sáhttá 	
doalahuvvot, muhto šattašii lasseoassin dán lágan vearropáhkas. Finnmákkuvearru sáhtašii 
doalahuvvot doaibmaguovllus earret Álttás ja Hámmerfeasttas vai geahpedivččii goluid veaháš. 
Seammás lassánivččii olmmošlohku ránnjágielddain.	 	
Gárra vearroinsentiiva bokte álbmogii (oassi dain) doaibmaguovllus šattašii stuorra erohus 
Romssa gielddain guovllu guktuid bealde. Eiseválddit fertejit dakkár oktavuođas leat gergosat 
bealuštit dan lágan e	rohusa sihkkarvuođapolitihka čujuhemiin dahje eará momeanttain 	– dahje 	
árvvoštallat váldit atnui divaloguid mat dađi mielde uhccot mađi guhkkelii johtá eret 
doaibmaguovllus. Dat attašedje lasse goluid. 	 	
Olbmuide čujuhuvvon gaskaoamit mannet fállanbeliide	 bargomárkanis. Gaskaomiid geavaheamis 	
fertešii gávdno balánsa gaskkal fálaldaga ja jearaldaga bealde. Odne geavahuvvojit ollu eanet 
ruđat jearaldaga bealde differensierejuvvon bargoaddidivvagii ja Innovasjon Norge 
doaibmaruđaide. Stuorát vuoruheapmi olbmu	ide čujuhuvvon gaskaomiide váikkuhivččii stuorát 	
balánsii.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	27	 	
 	
1	 	Innledning	 	
1.1	 	En evaluering med mange elementer	 	
Dette er en evaluering med mange 	tema og undertema	. I henhold til Bilag 1 til kontrakt er det	 to 	
hoved	tema	: 	
• 	Evaluere effektene av de 	personrettede virkemidlene opp mot målene og dagens utford-	
ringer	 	
• 	Vurdere behov for endringer i de personrettede 	virkemidlene	 	
Innen hvert tema er det gitt flere spørsmål. 	Når det gjelder 	evalueringen	 er viktige spørsmål	 	
1. I hvilken grad bidrar de enkelte personrettede 	virkemidlene	, sammen og hver for seg, til å 	
nå målene for 	tiltakssonen	? 	
2. Hvordan samspiller de personrettede 	virkemidlene	 med øvrige virkemidler i sone	n?	 	
3. I hvilken grad varierer eff	ektene av 	virkemidlene med alder, kjønn, geografi eller nærings-	
struktur innad i sonen? Hvor kommer tilflytterne	 fra?	 	
Under temaet å 	vurdere behov for endringer	 er det 	satt opp syv spørsmål:	 	
1. Vurdere om målene for ordningene fortsatt er relevante i forhold til dagens 	utfordringer	 	
2. I hvilken grad er ordningene relevante virkemidler for utfordringene i sonen?	 	
3. I hvilken grad ordningene bidrar til illojale tilpasninger, som eksempelvis fiktive flyttinger?	 	
4. Hvilke justeringer kan øke effekten av ordningene (styrking, forenkli	ng ved å samle skatte-	
ordningene i én ordning mv.)?	 	
5. Hvordan kan nye og komplementære virkemidler øke effektene i sonen?	 	
6. Er det andre virkemidler, personrettede eller andre, som kan styrke måloppnåelsen i 	tiltaks-	
sonen	 på en mer effektiv måte?	 	
7. I lys av at and	re kommuner har etterlignet tiltaket med sletting av utdanningslån og at noen 	
utredninger (blant annet fra Distriktsdemografiutvalget) har foreslått å utvide tiltaket til 
andre distriktsområder: I hvilken grad vil utvidelser av personrettede tiltak gi virk	ninger i 	til-	
takssonen	? 	
1.2	 	Om målene for tiltakssonen	 	
En evaluering som denne tar utgangspunkt i målene for 	de personrettede virkemidlene i 	tiltaks-	
sonen. 	Bilag 1 har avsnittet Om målene for tiltakssonen. 	Her sies det:	 	
«Tiltakssonen skal være en attraktiv regio	n å bo, arbeide og drive næringsvirksomhet 	
i. Disse målene har blitt stående siden tiltakssonen ble opprettet. Målene er 
overordnede og mer som politiske visjoner enn 	operasjonaliserbare	 mål som kan 	
ligge til grunn for en evaluering av enkelttiltak.	 	
I St.meld. nr. 8 (2003	–2004) 	Rikt mangfold i nord. 	Om tiltakssonen i Finnmark og 	
Nord	-Troms	 heter det at de personrettede tiltak skulle styrke tilbudssiden i 	
arbeidsmarkedet og bremse utflytt	ingen fra regionen og øke tilflyttingen.»

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	28	 	
 
I bilag 2 til kontrakten	 har vi	 definert målet som 	å bremse utflyttingen fra tiltakssonen og øke 	
tilflyttingen, med andre ord øke bosettingen i sonen	, jf. St.meld. 8 (2003	-2004)	. I tillegg evaluerer 	
vi om 	virkemidlene i tiltakssonen 	med sannsynlighet har bidratt til en jevnere 	inntekts	fordeling, 	
økt sysselsetting og økt verdiskaping. Det er i tråd med den allmenne visjonen for tiltakssonen	, at 	
den skal være en attraktiv region å b	o i, arbei	de og drive næringsvirksomhet i. 	 	
Vi kommer nærmere tilbake til 	målene og evalueringsspørsmålene i kapittel 	0. 	
1.3	 	Overordnet om løsning av oppgaven	 og me	toder	 	
Bilag 1 understreker at oppdragsgiver har god kunnskap om utviklingstrekk i 	tiltakssonen	, men 	
ønsker kunnskap om i hvilken grad de personrettede virkemidlene effektivt bidrar til å nå målene 
for 	tiltakssonen	. Det forventes en evaluering som så langt 	som mulig er kvantitativ og gjennom-	
ført med anerkjente metoder. 	 	
I tråd med disse føringene har vi lagt opp til en rett	-på	-sak	-evaluering med følgende hovedele-	
menter:	 	
• 	Kvantitative økonometriske analyser av 	 	
– 	Studielånsavskriving	 	
– 	Særskilt studielånsavskriving for 	lærere i grunnskolen	 	
– 	Lettelser i inntektsskatt og elavgift	 	
• 	Modellbasert analyse av endringer i levekår og arbeidstilbud som følge av virkemidlene, ved 
hjelp av modellene LOTTE	-skatt og LOTTE	-arbeid i SSB. 	 	
• 	Modellbasert ana	lyse av endringer i flyttemønster, bosetting og verdiskaping som følge av 	
virkemidlene, ved hjelp av modellen NOREG 2. 	 	
• 	Spørreundersøkelse rettet mot a) sysselsatte, b) sysselsatte med høyere utdanning og c) 	læ-	
rere i grunnskolen	 i tiltakssonen	 	
• 	Semistruktur	erte intervjuer og spørreundersøkelses rettet mot ordførere/rådmenn i kom-	
munene i 	tiltakssonen	 	
• 	Utarbeidelse av nøkkelindikatorer til besvarelse av evalueringens hovedspørsmål. 	 	
• 	Helhetlig drøfting av evalueringens tre hovedspørsmål.	 	
1.4	 	Leseveiledning	 til rappo	rten 	 	
Kapittel 	2 gir bakgrunn til våre funn. 	Vi 	dokumenterer tendenser i befolkning	sutviklingen	 i sonen 	
de siste årene. 	Dernest gir vi en oversikt over de personret	tede virkemidlene fra begynnelsen i 	
1990. 	 Videre inkluderer vi informasjon om 	kommunale og andre 	virkemidler av betydning for 	
innbyggerne i sonen, men som ikke er 	i fokus for vår evaluering. 	Arbeidstakernes bosetting i 	til-	
takssonen	 er avhengig av at det finnes interessante arbeidsplasser der, og vi beskriver noen større 	
endringer 	de senere årene	. Enkelte virkemidler i 	tiltakssonen	 har vært evaluert 	nylig og de per-	
sonrettede virkemidlene ble 	gjennomgått	 i 2012	 (Norut, 2012)	. Vi gjeng	ir hovedfunn fra tidligere 	
studier.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	29	 	
 
I kapittel 	3 har vi satt opp en 	enkel ramme	 for hvordan 	de personrettede virkemidlene kan ventes 	
å påvirke bosetting i og tilf	lytting til sonen. 	Sammen med bakgrunnsstoffet 	legger	 dette	 grunnla-	
get	 for resten av evalueringen. 	 	
I del 2 (	kapittel	 4, 5, 6 og 	7) dokumenterer	 vi de økonometriske undersøkelsene. 	Kapittel 	4 samler 	
metodiske spørsmål som er felles for undersøkelsene. Kapittel 	5 omhandler den snevreste ord-	
ningen vi studerer, som er 	studielånsavskrivning for 	lærere i grunnskolen	. Kapittel 	6 undersøker	 	
ordningen med studielånsavskrivning for	 alle med studielån. Kapitt	el 	7 drøfter lettelser i person-	
beskatningen og fritak for elavgift, som 	er ordningene som treffer bredest. 	 	
Del 3 (k	apittel 	0, 9 og 	10	) omhandler de modellbaserte analysene. 	Kapittel 	0 gjengir resultater fra 	
LOTTE	-skatt om virkninger av virkemidlene på inntektsfordeling og levekår. I kapittel 	9 dem	on-	
strerer vi resultater fra LOTTE	-arbeid om arbeidstilbudsvirkninger av virkemidlene	. I kapittel 	10	 	
gjengir 	vi 	modellbaserte beregninger med NOREG 2.2	 som setter sammen funn fra tidligere ka-	
pitler i en helhetlig ramme gitt av en generell likevektsmodell. 	 	
I del 4 (	kapittel 	0 og 	12	) går vi gjennom kvalitative studier og analyser. 	Kapittel 	0 tar for seg spør-	
reundersøkelsen som er re	ttet mot et utvalg på 200 sysselsatte i 	tiltakssonen	, og kapittel 	12	 	
gjengir funn fra vår intervjuundersøkelse 	med 	ordførere og rådmenn. 	 	
Som det skinner gjennom	, h	ar vi et stort materiale å formidle. 	I del 	5 (kapittel 	13	 og 	14	) samles 	
trådene. 	Kapittel 	0 trekker materialet sammen til en 	helhetlig besvarelse av evalueringsspørsmå-	
lene 	i den første delen av oppdragsbeskrivelsen. Endelig 	er kapittel 	14 forbeholdt våre forslag til 	
endringer med begrunnelser. Hovedpunkter i kapittel 	13 og 	14 er allerede 	presentert i sammen-	
draget. 	 	
Detaljer	te regresjonstabeller er gjengitt i vedlegg A og 	spørreundersøkelsen er dokume	ntert i 	
vedlegg 	B.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	30	 	
 	
 	
Del 1: 	Bakgrunn og teoretisk ramme

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	31	 	
 	
2	 	Bakgrunn	 	
I dette kapittelet	 går vi først gjennom befolkningsutviklingen i 	tiltakssonen i Finnmark og Nord-	
Troms	, deretter beskriver vi de 	personrettede virkemidlene, andre virkemidler, samt større ned-	
leggelser og opprettelser av arbeidsplasser i sonen. Til slutt gir vi en kort oppsummering av 	forrige 	
evaluering av	 utviklingstrekkene og virkemidlene i tiltakssonen, som blant annet evaluerte virk-	
ningen av	 de personrettede virkemidlene. 	 	
Tiltakssonen	 er illustrert på kartet i 	Figur 	2.1. Tiltakssonen	 består av 	totalt 25 kommuner, 	alle 	
kommunene i Finnmark	 (18) samt syv kommuner i Nord	-Troms	 (Kåfjord, Skjervøy, Nordreisa, 	
Kvænangen, Karlsøy, Lyngen og Storfjord	). Den lilla linjen i kartet markerer fylkesgrensen mellom 	
Troms og Finnm	ark og Nordland.	 	
Figur 	2.1 	Tiltakssonen	 i Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
2.1	 	Befolkningsutviklingen i 	tiltakssonen	 	
2.1.1	 	Befolkningsutviklingen samlet	 	
I perioden før opprettelsen av 	tiltakssonen	 var det en	 dramatisk befolkningsnedgang	 i området	. 	
Befolkningsutviklingen i	 sonen 	er gjengitt	 i femårsintervaller	 i Tabell 	2.1. Fra 1980 til 1985 ble 	
befolkningen redusert med 3 	prosent	 og 	fra 1985 til 1990 videre redusert med 4 prosent. Etter 	
opprettelsen av 	tiltakssonen	 i 1990 var det befolkningsvekst i sonen frem 	til 1995	 (2 %). Deretter 	
har befolkningen fortsatt å synke, bortsett fra mellom 2010 og 2015, hvor befolkningen 	vokste 	
med 3 prosent. Sammenlignet med 1980	-befolkningen var befolkningen i 	tiltakssonen	 på sitt la-	
veste rundt 2010 (omtrent 9 prosent lavere).

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	32	 	
 
Tabell 	2.1 	Befolkningsutviklingen i tiltakssonen, 1980	-2020	 	
År 	Tiltakssonen	s befolkning	 	Endring 5 siste år	 	Endring sammenlignet 	
med 1980	 	
1980	 	100 850	 	- 	- 	
1985	 	98 226	 	-3 %	 	-3 %	 	
1990	* 	94 566	 	-4 %	 	-6 %	 	
1995	 	96 923	 	2 %	 	-4 %	 	
2000	 	93 211	 	-4 %	 	-8 %	 	
2005	 	91 974	 	-1 %	 	-9 %	 	
2010	 	91 428	 	-1 %	 	-9 %	 	
2015	 	93 899	 	3 %	 	-7 %	 	
2020	 	93 345	 	-1 % 	-7 %	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Statistisk sentralbyrå (tabell 06913)	 	
Merknad: 	 *Tiltakssonen	 opprettes	. 	
I Figur 	2.2 er befolkningsutviklingen i 	tiltakssonen	 sammenlignet med befolkningsutviklingen i 	
hele landet	 og de minst sentrale kommunene i resten av landet (sentral	itetsnivå 5 og 6)	. Verdiene 	
er 	normalisert til 1 i 1990, som betyr at linjene viser forholdet mellom befolkningen 	i de 	tre	 om-	
rådene 	i alle år relativt til 1990. 	Befolkningen i Norge har vært stabilt økende i perioden, med en 	
noe høyere vekst etter 2007. 	Når det gjelder 	tiltakssonen	 er bildet 	helt annerledes	. Vi ser tydelig	 	
nedgangen i befolkningen i 	tiltakssonen	 i perioden 19	80	-1990. 	I vekstperioden 	på 	første halvdel 	
av 1990	-tallet 	hadde 	tiltakssonen	 omtrent 	samme	 befolkningsvekst 	som 	resten av landet. 	Sa	m-	
menlignet med 	de minst sentrale kommunene 	hadde 	tiltakssonen	 en større befolkningsnedgang 	
på 	19	80	-tallet	. Tiltakssonen vokste	 deretter	 mer enn kommunene i 	sentralitetsnivå 5 og 6 på 	
starten av 	19	90	-tallet, og	 har 	hatt en relativt lik 	befolknings	utvikling 	med disse kommunene siden.	 	
Figur 	2.2 	Befolkningsutvikling 1980	-2022, tiltakssonen og hele landet, 1990=1	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Statistisk sentralbyrå (tabell 06913)	 	
 	
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4	
1980	1983	1986	1989	1992	1995	1998	2001	2004	2007	2010	2013	2016	2019	2022	
1990=1	
Tiltakssonen
Sentralitetsnivå 5 og 6
(utenom tiltakssonen)
Hele landet

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	33	 	
 	
2.1.2	 	Befolkningsutvikling innad i tiltakssonen	 	
Figur 	2.3 viser interne i befolkningsutviklingen i tiltakssonen etter sentralitet. Av tiltakssonens 26 	
kommuner er 17 på sentralitetsnivå 6 (de mest usentrale), 7 på sentralitetsnivå 5 (de nest mest 
usentrale), og to (Alta og Hammerfest) på sentralitetsnivå 4. 	 	
Befolkningsutviklingen Alta har hatt en veldig 	annerledes	 befolkningsutvikling	 enn i 	resten av til-	
takssonen. Kommunen har hatt en stabil vekst i folketallet gjennom de siste 40 årene, også i tide	n 	
før opprettelsen av tiltakssonen. Hammerfest hadde lenge en noenlunde lik utvikling i folketallet 
som resten av tiltakssonen, men en mye sterkere vekst enn resten av området fra 2003	 til ca 	
2017	. Dette skyldes nok i hovedsak utbyggingen av gassanlegget p	å Melkøya. Kommunene i til-	
takssonen utenom Alta og Hammerfest har samlet sett opplevd en befolkningsnedgang nesten 
hele perioden	 utenom en periode på 	tidlig på nittitallet	. 	 	
Figur 	2.3 	Befolkningsutvik	ling 1980	-2022, interne variasjoner i tiltakssonen etter 	
sentralitet, 1990=1	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Statistisk sentralbyrå (tabell 06913)	 	
2.1.3	 	Befolkningsutviklingen fordelt på flytting og 	naturlig folketilvekst	 	
Befolkningsnedgang kan være drevet av 	negativ nettoflytting	 (innflytting	 minus 	utflytting) 	eller 	
negativ netto n	aturlig folketilvekst (fødte	 minus 	døde). Dette	 skillet ser 	vi nærmere på i 	Figur 	2.4. 	
Det er noen trender og utviklingstrekk det er verdt å merke seg i 	figuren	. 	
For det første er 	den	 naturlige folketilveksten positiv i	 nesten hele perioden	. Den er på s	itt høy-	
este i vekstperioden tidlig på 	19	90	-tallet, 	uten å være 	markant	 større enn på 	19	80	-tallet. Naturlig 	
folketilvekst reduseres 	med tiden,	 og i de siste 5	-6 årene har den vært omtrent null. 	 	
Et annet utviklingstrekk er at 	nettoflytting 	var negativ på hel	e 19	80	-tallet	. Nedgangen her er 	
større enn 	den positive naturlige folketilveksten, noe som gir befolkningsnedgang. 	Fra midten av 	
1980	-tallet faller utflyttingen noe, samtidig som innflyttingen øker. I 	1990	-1993 er nettoflyttingen 	
omtrent null, noe som gir 	befolkningsvekst 	fordi den 	naturlig	e folketilvekst	en	 er positiv. 	Mot	 slut-	
ten av 90	-tallet øker utflyttingen	, noe som bidrar til videre befolkningsnedgang i den perioden. 	 	
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6	
1980	1982	1984	1986	1988	1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	2022	
1990=1	
Tiltakssonen	Alta	Hammerfest	Tiltakssonen uten A og H

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	34	 	
 
Nettoflyttingen 	er negativ frem til omtrent 2009/2010, hvor antall innflyttinger øker 	til å bli høy-	
ere enn antall utflyttinger. Dette gir positiv nettoflytting til 	tiltakssonen	, og 	bekrefter at	 arbeids-	
innvandring 	kan ha hatt betydning. 	Innflyttingen falt igjen etter 2016.	 	
Figur 	2.4 	Årlige befolkningsendringer i tiltakssonen, 1980	-2022	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Statistisk sentralbyrå (tabell 06913)	 	
2.1.4	 	Befolkningsutvikling blant yngre i 	tiltakssone	n 	
Befolkningsutviklingen blant personer i aldersgruppen 0	-30 år 	i tiltakssonen	 er 	oppsummert i 	Ta-	
bell 	2.2. Denne er av særlig interesse, fordi flere av analysene vi gj	ennomfører i evalueringen 	
tyder på at flyttetilb	øyeligheten er høyere blant yngre.	 	
Tabell 	2.2 	Befolkningsutviklingen i tiltakssonen i aldersgruppen 0	-30 år, 1986	-2020, 5	-	
årsintervaller	 	
År 	Ant	all p	ersoner 	 	
under 30 år	 	
Andel personer 	 	
under 30 år	 	
Endring siste 5 år	 	Endring sammenlig-
net med 1986	 	
1986	 	47 686	 	49 %	 	- 	- 	
1990	* 	44 673	 	47	 % 	-6 % 	-6 %	 	
1995	 	44 820	 	46	 % 	0 % 	-6 %	 	
2000	 	39 819	 	43	 % 	-11	 % 	-16 %	 	
2005	 	36 621	 	40	 % 	-8 %	 	-23 %	 	
2010	 	35 338	 	39	 % 	-4 % 	-26 %	 	
2015	 	36 107	 	38	 % 	2 % 	-24 %	 	
2020	 	34 486	 	37	 % 	-4 % 	-28 %	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Statistisk sentralbyrå (tabell 	06913	) 	
0	
1 000
2 000
3 000
4 000
5 000
6 000
7 000
8 000	
1980	1982	1984	1986	1988	1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	2022	
Antall	
Døde
Fødte
Innflytting (innvandring og innenlandsk flytting)
Utflytting (utvandring og innenlandsk flytting)

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	35	 	
 
Merknad: 	*Tiltakssonen	 opprette	 i 1990 	 	
Tendensen i perio	den har vært en klar nedgang både i antall personer og som andel av den totale 	
befolkningen i 	tiltakssonen	. I de	 periodene 	tiltakssonen	 hadde vekst 	i samlet befolkning	, i 1990	-	
1995 og	 2010	-2015	, var	 det 	også 	vekst i den yngre befolkningen	. Den var	 marginalt 	positiv	 i først-	
nevnte periode og omtrent 2 prosent	 i perioden 2010	-2015	. 	
Når det gjelder nedgangen i aldersgruppen 0	-30 som 	andel	 av befolkningen er det viktig å huske 	
på at denne andelen har v	ært synkende på landsbasis i lang tid. Nedgangen i 	andelen yngre	 var 	
større i 	tiltakssonen	 fra midten av 90	-tallet, sammenlignet med resten av landet, noe som er il-	
lustrert i 	Figur 	2.5. Fra rundt midten av 2000	-tallet 	har andelen i aldersgruppen 0	-30 år utviklet 	
seg forholdsvis likt i 	tiltakssonen	 som i landet 	ellers	. I kombinasjon med tallene for befolkningsut-	
viklingen (	Figur 	2.2) så 	tilsier dette at det i det minste ikke er «	de 	gamle som blir igjen» i 	tiltaks-	
sonen	. Det skulle gitt en mer ulik 	andelsprofil enn i vi faktisk ser.	 Sammenlignet med kommunene 	
på sentralite	tsnivå 5 og 6 (utenfor tiltakssonen) hadde tiltakssonen en større nedgang i andel 	
under 30 år i perioden 1995	-2005, og har siden hatt omtrent 	parallell	 utvikling.	 Kommunene på 	
sentralitetsnivå 5 og 6 (utenfor tiltakssonen) har litt lavere 	andel yngre enn t	iltakssonen (34 ver-	
sus 36 prosent i 2022). 	 	
Figur 	2.5 	Andel 	personer i alderen 0	-30 år	, tiltakssonen	, resten av landet	 og kommuner 	
i sentralitetsnivå 5 og 6 	(ute	nfor	 tiltakssonen	) 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Statistisk sentralbyrå (tabell 07459)	 	
I Figur 	2.6 illustreres utviklingen i andelen i alderen 0	-30 år i tiltakssonen	 samlet, Alta, Hammer-	
fest og tiltakssonen uten Alta og Hammerfest. 	Alta, som vi vet har hatt en betydelig mer positiv 	
befolkn	ingsutvikling enn resten av tiltakssonen, har også en 	markant høyere 	andel yngre. I dag 	
ligger den på omtrent 42 prosent, sammenlignet med 	36 prosent for hele tiltakssonen. 	På 	19	80	- 	
og tidlig 	19	90	-tall 	lå Hammerfest på omtrent samme nivå som resten av tilt	akssonen, 	og på slut-	
ten av 	19	90	-tallet og starten av 2000	-tallet sank andelen unge i Hammerfest ned til snittet 	i til-	
takssonen uten Alta. Etter 	utbyggingen av gassanlegget på Melkøya	 i 2003 begynner andelen 	
yngre i Hammerfest å stige 	til et toppunkt på 41 	prosent i 2017. I dag er den 38 prosent. I 	
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%	
1986	1988	1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	2022	
Tiltakssonen	Landet	Sentralitetsnivå 5 og 6 (utenfor tiltakssonen)

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	36	 	
 
tiltakssonen uten	om Alta og Hammerfest har andelen under 30 år ligget relativt stabilt under 	
nivået til tiltakssonen samlet, men forskjellen har økt etter at 	andelen yngre	 i Hammerfest økte 	
midt på 2000	-tallet. I 	dag er 	andelen yngre	 i tiltakssonen uten Alta og Hammerfest på 33 prosent. 	 	
Figur 	2.6 	Andel personer i alderen 0	-30 år, interne variasjoner i tiltakssonen etter 	
sentralitet	 	
 	
Kilde:	 	Vista 	Analyse basert på data fra Statistisk sentralbyrå (tabell 07459)	 	
2.2	 	Personrettede virkemidler	 i tiltakssonen	 	
Folk som bor i 	tiltak	ssonen	, er 	per oktober 2022	 omfattet av	 følgende	 statlige personrettede vir-	
kemid	ler	 (Regjeringen 2021)	: 	
• 	Reduksjon i personbeskatningen	 	
– 	Særskilt fradrag i alminnelig inntekt («finnmarksfradraget»)	 	
– 	Lavere skatt på 	alminnelig inntekt	 	
– 	Lavere sats i trinn 3 i trinnskatten	 	
• 	Nedskriving av studielån med inntil ti prosent av opprinnelig lånegrunnlag, avgrenset oppad 
til 25	 000	 kroner	 per år	 	
• 	Ettergivelse av studielån for kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 som jobber i Finnma	rk og 	
Nord	-Troms	 	
• 	Fritak for el	-avgift på forbruk	 	
Utviklingen i størrelsen på og kravene til de ulike 	ordningene i perioden 1990	-2021 er illustrert i 	
Figur 	2.7. Her se	r vi at 	de fleste av	 ordningene 	har 	forblitt	 mer eller mindre uendret	 over	 store 	
deler av	 perioden.	 Finnmarksfradraget	 ble gjort likt for skatteklasser 1 og 2 i 2015, 	hvor beløpet 	
ble 	hevet med 500	 kroner	 for skatteklasse 1	, men ellers har 	fradraget ligget flatt	. Fradraget ble 	
hevet til 20	 000 kroner i 2022.	 Skatt	esatsen	 på alminnelig inntekt 	har ligget fast 3,5 prosentpoeng 	
lavere sammenlignet med 	resten av landet	 i hele perioden	. Den 	reduserte	 satsen i trinnskatten 	
har gjennomgått noen end	ringer, fra å 	være på 4,2 prosentpoeng lavere i trinn 2 på 90	-tallet til å 	
gjelde	 i trinn 1 på 	starten av 2000	-tallet. I 2006 	ble den endret til	 å være 	2 prosentpoeng lavere i 	
både trinn 	1 og trinn 3. 	Fritaket for elavgift	 har vært gjeldende hele perioden.	 Når det gjelder 	den 	
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%	
1986	1988	1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	2022	
Tiltakssonen	Alta (Sentralitetsnivå 4)	
Hammerfest (Sentralitetsnivå 4)	Tiltaksssonen uten A og H

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	37	 	
 
generelle 	studielånsordningen	 ble det gjort betydelige	 endringer 	i 2005	; maksgrensen	 for avskri-	
ving	 økte til 25	 000 og deltidsansatte ble inkludert. Ordningen rettet mot 	lærere i grunnskolen	, 	
med årlig avskriving på 20	 000 kroner,	 kom i stand fra 2017.	 	
Det har også vært andre ordninger i løpet av 	perioden 	tiltakssonen	 har eksistert	, som har blitt 	
fjerne	t. Frem til og med 201	3 ble det gitt et 	ekstra 	tillegg i 	barnetrygd	en	 til bosatte i 	tiltakssonen	, 	
på 	320	 kroner per barn	 pr. måned	 i tillegg til den ordinære barnetrygden på 970 kroner	.1 Frem til 	
og med 2011 	ble det gitt	 et lønnstilskudd til førskolelærere	 og pedagogiske ledere	. I 2010 var 	
satsen på 20	 000 kroner, i 2011 på 10	 000 kroner	 før den forsvant i 2012. 	 	
I Regjeringens forslag til statsbudsjett for 2023 ble	 det foreslått	 å innføre en ny ordning med gratis 	
barnehage for bosatte i 	tiltakssonen	, samt å 	inflasjonsjustere 	«finnmarksfradraget	» fra 20	 000 til 	
20	 550 kroner og å heve maksbeløpet for nedskriving av studielån til 	20 prosent av lånebeløpet 	
(opp 	fra 10 %) opptil	 maksima	lt 30	 000 kroner (	opp fra 25	 000). 	I tillegg 	er 	det foreslått justeringer 	
i barnetrygden for å ta hensyn til l	avere skatt (se fotnote 	49	 under).	 	
 	
 	
1 Effekten 	dette har hatt på fruktbarhet har blitt studert av forskere i forskningsavdelingen i SSB 	(Galloway og Hart 	
2015)	. De finner signifikant positiv effekt.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	38	 	
 
Figur 	2.7 	Tidslinje 	med oversikt	 over endringer i de personrettede virkemidlene 	som finnes 	i tiltakssonen	 i dag	, 1990	-2021	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	39	 	
 	
2.2.1	 	Betydningen av virkemidlene for noen eksempelhusholdninger	 	
Vi har gjort en sjablongmessig beregning av virkemidlenes størrelse for tre eksempelhushold-
ninger. De tre husholdningene har vi kalt «Den nyutdannede», «Barnefamilien» og «Den bemid-
lede husholdningen». De tre eksempelhusholdningene har følgende karakterist	ika: 	 	
• 	«Den nyutdannede»	 	
– 	Husholdning bestående av én person født i 1995 som	 	
– 	Har høy utdanning	 	
– 	Har et studielån på 400	 000 kr	 	
– 	Har en årsinntekt på 500	 000 kroner før skatt	 	
– 	Bor i en leilighet 	med et strømforbruk på omtrent 11 500 kWh i året.	 	
• 	«Barnefamilien»	 	
– 	Husholdning bestående av to arbeidstakere født i 1980 som er gift og har felles barn 
som bor i husholdningen. De to arbeidstakerne	 	
– 	Har lavere utdanning enn den nyutdannede	 	
– 	Har et studielån på 100	 000 kr hver	 	
– 	Har en årsinntekt på 425	 000 kr hver før skatt	 	
– 	Bo	r i 	en enebolig med et strømforbruk på omtrent 34	 500 kWh i året.	 	
• 	«Den bemidlede husholdningen»	 	
– 	Husholdning bestående av to arbeidstakere født 1960 som er gift og ikke har barn som 
bor i husholdningen (lengre). De to arbeidstakerne;	 	
– 	Har ikke studielån	 	
– 	Har 	en årsinntekt på 800	 000 kr hver før skatt	 	
– 	Bor i en 	enebolig med et strømforbruk på omtrent 40	 000 kWh i året.	 	
Vi har benyttet skatteetatens skattekalkulator	2 for å beregne skatten og fradragene i personskat-	
ten som følger av at husholdningene er bosatt i tiltakssonen. Vi har ikke hensyntatt skatt og fra-
drag knyttet til bolig, verdipapirer, næringsvirksomhet eller andre fradrag, da de personrettede 
virkemidlene 	ikke retter seg mot disse. Størrelsen på forbruket til de tre eksempelhusholdningene 	
er anslått basert på Statistisk sentralbyrås anslag for gjennomsnittlig strømforbruk for boligtyper	 	
(Elvia 2022)	, samt oppjustert med 15 prosent	 for å ta høyde for at strømforbruket i Nord	-Norge 	
er høyere enn i resten av landet 	(Statistisk sentralbyrå 2012)	.3 For «Den bemidlede hushold-	
ningen» har vi antatt at forbruket ligger omtrent 15 prosent over det vi har beregne	t som et 	
gjennomsnittlig forbruk i en enebolig (	våningshus	), basert på de andre forutsetningene.	 	
Størrelsen på fordelene som de personrettede virkemidlene gir de tre eksempelhusholdningene 
i vår sjablongmessige beregning er oppsummert i 	Tabell 	2.3. Den nyutdannede sparer nesten 	
42	 000 kroner sammenlignet med om vedkommende ikke bodde i tiltakssonen. Barnefamiliens 	
 	
2 https://	skattekalkulator.app.skatteetaten.no/#/	 	
3 Avgiften på elektrisk kraft til forbruk er på 8,91 øre per kWh i januar	-mars 2022 og 15,41 øre per kWh i april	-desember	 	
(Skatteetaten 2022)	. I beregningene har vi antatt at husholdningene bruker 30 prosent av årsforbruket i januar	-	
mars og 70 prosent i april	-desember.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	40	 	
 
tilsvarende besparelse er omtrent 50	 000 kr (25 000 kr p	er voksen) og den bemidlede hushold-	
ningens besparelse er omtrent 63	 000 kr (31	 500 per voksen). Studielånsordningen er den vik-	
tigste for den nyutdannede, mens reduksjonen i personbeskatningen er viktigst for barnefamilien 
og den bemidlede husholdningen. Fr	itaket for elavgift utgjør en liten andel av fordelen til alle tre 	
eksempelhusholdningene.	 	
Tabell 	2.3 	Størrelsen på virkemidlene for tre eksempelhusholdninger, 2022	-regelverk	 	 	
Den nyutdannede	 	Barnefamilien	 	Den bemidlede 
husholdning	en	 	
Husholdningsinntekt før skatt	 (kr)	 	500 000	 	850 000	 	1 600 000	 	
Studielån	 (kr)	 	400 000	 	200 000	 	0 	
Strømforbruk per år	 (kWh)	 	11	 500	 	34 500	 	40 000	 	
Reduksjon i personbeskatningen	 	15 313	 	25 376	 	57 874	 	
Nedskriving av studielån	 (kr)	 	25 000	 	20 000	 	0 	
Fritak for elavgift	 (kr)	 	1 548	 	4 644	 	5 384	 	
Sum fordeler	 	41 861	 	50 020	 	63 258	 	
Sum fordeler per voksen 	 	41 861	 	25 010	 	31 629	 	
Kilde:	 	Vista Analyse	 	
2.2.2	 	Virkemidlenes budsjettmessige kostnader	 (skatteutgifter)	 	
Utviklingen i skatte	utgiften	 knyttet til de ulike ordningene er illustrert i 	Figur 	2.8. Samlet 	skatte-	
utgift	 av ordningene var på 	1 476	 millioner kroner i 2021. 	I reelle kroner har 	utgiftene	 samlet sett 	
vært relativt stabile i perioden	, med 	en nedgang mellom 2012 og 2014 og 	den 	tydeligste økningen 	
mellom 	2014 og 2016	. Etter det har 	det v	ært en	 mer moderat økning. 	 	
Når det gjelder sammensetningen	 av	 de ulike 	ordningene	 er det v	erdt å merke seg at ordninge	r 	
som påvirker folks inntektsskatt (i figuren markert med t	o nyanser av blått) utgjør en betydelig 	
høyere andel av de totale budsjettmessige kostnadene enn fritaket for elavgift	4 (rød) 	og ordning-	
ene rettet mot studielånsavskriving (to nyanser av grø	nt).	 	
 	
4 Nivået oppgitt	 inkluderer kostnaden forbundet med fritak for elavgift for hus, hytter og næring	svirksomhet	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	41	 	
 
Figur 	2.8 	Budsjettmessige kostnader (skatteutgifter) ved de personrettede 
virkemidlene i 	tiltakssonen	, 2013	-2022	, 2021	-kr 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på regnskapstall 	oppgitt i statsbudsjettene (Prop	. 1 S	, Kommunal	- og distriktsdeparte-	
mentet).	 	
Merknad: 	 I 2018 forelå ikke 	regnskapstall	 for ordningene	, så det året har vi benyttet forslaget til budsjett.	 Tallene 	for 	
2013 er også basert	 på budsjetterte utgifter. 	 	
2.3	 	Andre virkemidler i 	tiltakssonen	 	
Det finnes også 	andre virkemidler som 	kan påvirke flytting 	i tiltakssonen	. I det 	følgende beskriver 	
vi: 	
• 	Den regionalt differensierte arbeidsgiveravgiften	 	
• 	Forsvarets ordninger	 	
• 	Kommunale ordninger	 	
• 	Sametingets ordninger	 	
2.3.1	 	Regionalt differensiert arbeidsgiveravgift	 	
Et viktig statlig virkemiddel som berører	 tiltakssonen	, utenom de 	personrettede virkemidlene,	 er 	
ordningen med	 regionalt differensiert	 arbeidsgiveravgift. Ordningen 	gjelder også i områder uten-	
for 	tiltakssonen	, og en komplett 	oversikt over hvilke kommuner som er i hvilke arbeidsgiverav-	
giftsoner er tilgjengelig på 	Skatteet	atens hjemmesider 	(Skatteetaten 2022)	.5 I k	ommunene i 	
 	
5 Skatteetaten har o	gså 	laget et kart som illustrerer hvilke kommuner som er i hvilke 	arbeidsgiveravgift	soner. 	Kartet	 er 	
tilgjengelig 	her	. 
0	
200 000
400 000
600 000
800 000
1 000 000
1 200 000
1 400 000	
2012	2014	2016	2018	2020	
2021
-kroner	
Ettergivelse av utdanningslån
for kvalifiserte
grunnskolelærere
Ettergivelse av utdanningslån
Lav sats og fritak for el-avgift i
tiltakssonen
Lavere sats trinn 3 i trinnskatt
Lavere skatt på alminnelig
inntekt
Særskilt fradrag i aminnelig
inntekt ("finnmarksfradraget")

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	42	 	
 
tiltakssonen	 har bedrifter	 fritak f	ra å betale arbeidsgiveravgift, 	mens 	i andre 	kommuner varierer 	
satsen mellom 	5,1 og 14,1 prosent	 i ordinære næringer.	 Ordningen ble evaluert av 	Samfunnsøko-	
nomisk	 analyse i 2018 	og	 er ikke en del av denne evalueringen. 	Hovedf	unnene 	fra 	Samfunnsøko-	
nomisk analyse	 (2018)	, med tilhørende anbefalinger	, er 	gjengitt	 i Tekstboks 	2.1. 	
Tekstboks 	2.1 	Evaluering av ordningen med regionalt differensiert 	arbeidsgiveravgift	 	
Samfunnsøkonomisk analyse 	har evaluert ordningen med differensiert arbeidsgiveravgift og fin-	
ner at redusert 	arbeidsgiveravgift øker sysselsettingen direkte på grunn av reduserte lønnskost-	
nader. Ordningen bidrar også indirekte til økt sysselsetting ved at noe av skattereduksjonen tilfal-
ler arbeidstakere gjennom høyere lønninger, som i sin tur øker husholdningenes	 etterspørsel et-	
ter lokalt produserte varer og tjenester. I tillegg til positive effekter på sysselsetting i eksisterende 
virksomheter, indikerer en deskriptiv analyse at sysselsettingen også øker gjennom etableringen 
av nye virksomheter. Våre funn indiker	er at ordningen gir et viktig bidrag til å opprettholde akti-	
vitet og sysselsetting i distriktene, spesielt i avgiftssoner der satsene er lave eller null. Evalue-
ringen viser at differensiert arbeidsgiveravgift virker etter hensikten, og vi gir en anbefaling	 om å 	
videreføre ordningen. Vi åpner imidlertid for at lavere arbeidsgiveravgift ikke virker like godt i alle 
kommuner. Det kan eksempelvis være kommuner der det er ledige arbeidsplasser, men ikke til-
gjengelig arbeidskraft og hvor høy lønn ikke er en flask	ehals. Da kan det være mer formålstjenlig 	
at kommunen får disponerer midler til lokalt tilpassede tiltak for å øke sin attraktivitet på andre 
vis og således tiltrekke arbeidskraft. Vi foreslår derfor at det vurderes å prøve ut en ordning der 
utvalgte kommu	ner kan velge bort lavere arbeidsgiveravgift til fordel for tilsvarende støtte i form 	
av en direkte overføring til kommunen.	 	
Kilde: 	 	Samfunnsøkonomisk analyse 	(2018)	 	
Ordningen med 	regionalt differensiert arbeidsgiverav	gift er	 også tema for	 en forskningsartikkel 	
av 	Ku, Schönberg og Schreiner	 (2020)	. Artikkelen	 undersøker 	hvorvidt	 ordningen 	påvirker syssel-	
setting og lønn i lokale arbeidsmarkeder i Norge	, og ble publisert i 	Journal	 of Public Economics	. 	
Artikkelens metodikk og resultater	 er beskrevet i 	Tekstboks 	2.2.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	43	 	
 
Tekstboks 	2.2 	Do place	-based tax incentives create jobs?	 	
Artikkel	en 	av 	Ku, Schönberg og Schreiner 	(2020)	 undersøker hvordan differensiert arbeidsgiver-	
avgift påvirker sysselsetting og lønn i lokale arbeidsmarkeder i No	rge. Effektene er estimert ved å 	
utnytte geografisk variasjon i arbeidsgiveravgift i Norge i perioden 2004	-2006	, da 	Norge midlerti-	
dig 	måtte 	stoppe med geografisk differensiering av avgiften for å imøtekomme EUs reglement. 	
Dette påvirket områder med ulik ar	beidsgiveravgift i utgangspunktet forskjellig, hvilket ga ekso-	
gen variasjon i arbeidsgiveravgiften i ulike geografiske områder. I artikkelen utledes en teoretisk 
modell for et arbeidsmarked i perfekt konkurranse for å legge et rammeverk for hvordan arbeids-
giveravgiften påvirker tilbud og etterspørsel i arbeidsmarkedet. Den empiriske analysen tar ut-
gangspunkt i denne og kombinerer forskjellige registerdata for bedrifter og lønnsmottakere hos 
Statistisk sentralbyrå for å kvantifisere virkningene. 	 	
Resultatene	 indikerer at 	økt	 arbeidsgiveravgift blir delvis overveltet på lønnsmottakere i form av 	
lavere lønn. I tillegg gir det en signifikant nedgang i lokal sysselsetting. En økning i arbeidsgiverav-
giften på 1 prosent lokalt er estimert til å gi en nedgang i lønn	 på rundt 0,32	-0,46 prosentpoeng. 	
Videre gir avgiftsøkningen på 1 prosent en nedgang i lokal sysselsetting på 1,37 prosentpoeng, 
hvilket er drevet av at arbeidsledighet øker, fremfor flytting til andre arbeidsmarkeder. 	Redusert 	
arbeidsgiveravgift virker sy	mmetrisk. 	Funnene indikerer at geografisk differensiert arbeidsgiver-	
avgift kan ha positiv effekt på sysselsetting lokalt i arbeidsmarkeder med forholdsvis rigid lønns-
dannelse.	 	
Kilde: 	 	Ku, Schönberg og Schreiner 	(2020)	 	 	
2.3.2	 	Forsvarets ordninger	 	
Forsvarsdepartementet	 har også ordninger rettet mot sine ansatte som 	forsøker å bidra til 	økt 	
bosetting i nord. 	Forsvarets forskningsinstitutt (FFI)	 har nylig gjennomført en spørreundersøkelse 	
mot 	16	 000 	personer	 i forsvarssektoren og fikk om lag 8	 500 svar. 	Undersøkelsen er foreløpig 	
upublisert, men vi har fått tilgang til 	noen resultater. 	Temaer i undersøkelsen var blant annet 	
preferanser omkring boforhold, 	geografisk mobilitet og incentivordninger i sektoren. 	 	
Forsvarsdepartementet har ikke kunnet dele alle resultatene fra undersøkelsen, men har 	gjengitt 	
noen funn som er av relevans for evalueringen. 	78 prosent av respondentene	 oppgir at det er 	
viktig for dem å bo i 	sin foretrukne landsdel og om lag halvparten ønsker å bo i eller i nærheten 	
av en større by. 	Nærmere 40 prosent av 	aldergruppen 20	-39 sier de vil slutte i Forsvaret dersom 	
de på sikt ikke får mulighet til dette.	 	
For	svarsd	epartementet oppgir at 	følgende konklusjoner er relevante for 	vår	 evaluering	: 	
• 	Økonomiske insentiver er egnet til å stimulere atferd/påvirke kompetansemobilitet. Det 
gjelder både det å få ansatte til å flytte til nytt tjenestested, og det å sette 	seg	 i en pendler-	
tilværelse.	 	
• 	Funnene viser at det er nødvendig med en kombinasjon av ordninger for å stimulere til 
pendling og for å stimulere til flytting. 32	 prosent	 vil for eksempel heller pendle eller slutte 	
fremfor å flytte 	– uavhengig av hvor kraftige in	sentivene for å flytte er. Funnet må ses i sam-	
menheng med 	andelen som oppgir at de vil slutte i 	Forsvaret dersom 	de ikke får bo i eller i 	
nærheten av en by	, og Forsvarets baselokalisering.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	44	 	
 
• 	Ukependling	 er belastende. De som ukependler har større sannsynlighet for å oppgi turn-	
overintensjoner, og sannsynligheten er høyere for at de er misfornøyde med andre aspekter 
ved lønn	s- og insentivsystemet. Funnet indikerer at pendling for lenge om gangen sannsyn-	
ligvis	 derfor ikke er hensiktsmessig. 	 	
• 	Departementets 	vurdering er at dette derfor ikke bør være et spørsmål om enten eller, men 	
om både	 og. Tiltakene bør være målrettede basert på individers ulike behov, basert på for 	
eksempel livsfase mv. 	 	
2.3.3	 	Kommunale 	ordninger 	 	
Kommunene i 	tiltakssonen	 har egne ordninger 	med mål om økt bosetting. 	Det finnes ingen samlet 	
oversikt over disse ordningene	, men Kommunal	- og 	distriktsdepartementet	 har nylig gjennomført 	
en 	spørre	undersøkelse 	om	 kommunale økonomiske lokkemidler 	i alle landets kommuner. 	Under-	
søkelsen er foreløpig upublisert, men vi har fått tilgang til noen resultater.	 KDD	 svar fra	 over 70 	
prosent av landets kommuner, og hele 	84 prosent av kommunene i 	tiltakssonen	 (21 av 25 kom-	
mune	r). 	KD	D 	har gitt oss tilgang til 	noen resultater fra denne undersøkelsen	. De	 gjennomgås i 	
dette avsnittet. 	 	
Kommunene ble	 spurt om motivasjonen for å benytte økonomiske lokkemiddelordninger	, og her 	
hadde de mulighet til å oppgi flere 	begrunnelser	. Nesten alle (95 	%) kommunene i 	tiltakssonen	 	
svarte at de 	gjør det for å tiltrekke seg spesielt etterspurt arbeidskraft	 (særlig innen helse og ut-	
danning)	, halvparten (52 	%) svarte at det handler om å trekke til seg innflyttere generelt, mens 	
drøyt halvparte	n (57 %) svarte at de gjør det for å beholde unge 	innbyggere	 i kommunen.	 	
Tiltakssonekommunene ble også spurt om hvilke økonomiske virkemidler de benytter seg av. 	Sva-	
rene	 på	 dette 	spørsmålet 	er 	illustrert i 	Figur 	2.9. Flyttetilskudd, høyere lønn og betalt utdanning 	
er virkemidlene som flest kommuner i 	tiltakssonen	 benytter. 	 	
Figur 	2.9 	Økonomiske virkemidler (ordn	inger) kommunene i 	tiltakssonen	 tilbyr	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	, basert på oversendt dokumentasjon fra Kommunal	- og distriktsdepartementet	 	
Kommunene ble også spurt	 om	 hvorvidt de 	opplever	 det	 at nabokommunene har 	ordninger som 	
positivt, negativt 	eller ubetydelig. Her svarte 80 prosent av kommunene i 	tiltakssonen	 at de 	
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Antall kommuner

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	45	 	
 
opplever det som 	negativt eller litt negativt at nabokommunen	e har ordninger. 10 prosent svarte 	
at det er positivt eller litt positivt, mens 10 prose	nt oppga at det ikke har noen betydning. 	 	
2.3.4	 	Sametingets ordninger	 	
Sametinget har også en rekke tilskudd	- og stipendordninger. 	Ordningene	 har ikke som hovedfor-	
mål 	å påvirke flyttebeslutninger, men 	er i større grad	 innrettet 	med mål om	 bevaring av samisk 	
språk	, kultur og næringsvirksomhet. 	 Eksistensen av slike ordninger 	vil likevel kunne være med å 	
påvirke attraktiviteten ved å bo i tiltakssonekommuner, og er slikt sett relevante å nevne i denne 
sammenhengen. 	For eksempel ble det gitt 	ut 3,2 millioner kroner i stipend for høyere utdanning 	
i 2021	 (Sametinget 2021, 33)	. Dette er 	stipender	 som gis til 	studenter ved studieprogrammer	 	
innen 	oppvekst og 	utdanning (	barnehagelærer, 	grunnskolelærer,	 lektor	 og PPU)	 med 	samisk 	
språkprofil	. En komplett oversikt over Sametingets tilskudds	- og 	stipendordninger er tilg	jengelig 	
på Sametingets hjemmesider 	(Sametinget 2022)	. 	
2.4	 	Større nedleggelser og opprettelser av arbeidsplasser i 	tiltaksso-	
nen	 	
Det er 	flere	 ting som kan påvirke flytting 	til og fra områder, og e	t teoretisk	 rammeverk	 for disse 	
problemstillingene er tema for neste kapittel. 	I dette	 kapittelet 	fremhever vi noen opprettelser 	
av statlige arbeidsplasser 	til tiltakssonen	 som 	er av en slik størrelse at de i 	seg selv kan tenkes å 	
påvirke befolkningsutviklingen i 	tiltakssonen	. I tillegg 	lister vi opp kommuner som har 	vært med i	 	
eller er med i	 et 	statlig 	program for regional 	omstilling.	 	
Vi har ikke funnet eksempler på større nedleggelser av statlige arbeidsplasse	r i området. 	 	
2.4.1	 	Opprettelser	 av statlige arbeidsplasser	 	
Tabell 	2.4 oppsummerer opprettelser 	og utflyttinger av statlige arbeidsplasser i tiltakssonen etter 	
2001. Disse arbeidsplassene kommer i tillegg til allerede etablerte statlige virksomheter i tiltaks-
son	en.	 	
Tabell 	2.4 	Opprettelser og utflyttinger av statlige arbeidsplasser i tiltakssonen	 etter 	
2001	 	
Virksomhet	 	Tidspunkt	 	Sted	 	Antall 	 	
ansatte 
(anslag)	 	
Type	 	
Kompetansesenter for urfolks rettigheter	 	2002	 	Kautokeino	 	6 	Nyetablering	 	
Kontoret for voldsoffererstatning	 	2003	 	Vardø	 	49	 	Nyetablering	 	
Kontoret for politiattester	 	2009 	- 2013	 	Vardø	 	14	 	Utflytting	 	
Kilde:	 	Oversikt oversendt fra Kommunal	- og distriktsdepartementet	 	
Det er spesielt Vardø som 	har fått statlige arbeidsplasser opprettet eller 	flyttet 	til seg de siste 20 	
årene. Både kontoret for voldsofferersta	tning og kontoret for politiattester er plassert det. 	De 	
resterende statlige arbeidsplassene som er 	etablert 	i tiltakssonen	 etter 2001	 er kompetansesen-	
teret for urfolks rettigheter i Kautokeino.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	46	 	
 	
2.4.2	 	Kommuner 	i omstillingsprogrammet 	«Regional 	omstilling»	 	
Omstillingsprogrammet 	«Regional omstilling»	 er en tids	avgrenset ekstrainnsats som bruk	es for å 	
snu en svært negativ 	sysselsettingsutvikling i kommuner og regioner som opplever stor nedgang 	
i sysselsettingen. 	Innholdet i ekstrainnsatsen tilpass	es utfordringene i hver kommune og varierer 	
derfor mellom kommuner. 	49 omstillingsprogrammer 	i perioden 2004 til 	20	15 ble nylig evaluert 	
av Telemarksforskning	 (2022)	. Følgende kommuner i 	tiltakssonen	 har vært gjennom omstillings-	
programmer i den perioden	: 	
• 	Loppa	 	
• 	Båtsfjord	 	
• 	Lebesby	 	
• 	Gamvik	 	
• 	Porsanger	 	
• 	Berlevåg	 	
• 	Karlsøy	 	
• 	Nordkapp	 	
• 	Måsøy	 	
Kilde:	 	Telemarksforskning	 (2022)	 	
De fleste kommunene 	i tiltakss	sonen	 som har vært med i et 	omstillingsprogram 	har 	over tid	 «vist 	
en svak utvikling i befolkning og sysselsetting	» (Telemarksforskning 2022, 40)	. Mange av 	program-	
mene 	er knyttet til 	nedgang i fiskerinæringen	. Ned	gang i 	denne sentrale næringen	 har 	bidratt til	 	
folketallsnedgang. 	 	
I tillegg til de k	ommunene som 	tidligere 	har gjennomført 	omstillingsprogram 	er Kautokeino, Kvæ-	
nangen og 	Sør	-Varanger for tiden del av omstillingsprogrammer. 	Bakgrunnene for	 disse	 er opp-	
summert i 	Tabell 	2.5. Flere detaljer er tilgjengelige på Innovasjon Norges hjemmesider.	6 	
Tabell 	2.5 	Kommuner med 	pågående	 omstillingsprogram i 	tiltakssonen	 	
Kommune	 	Bakgrunn	 for omstillingsprogram	 	Periode	 	
Kautokeino 
kommune	 	
Høy arbeidsledighet, særlig blant unge. Høy andel med inntekt un-
der EUs fattigdomsgrense. Økende andel sosialhjelpsmottakere og 
boliger 	som selges 	på tvangsauksjon. 	Én av fem barn lever under fat-	
tigdomsgrensa, nesten dobbelt så mange som landsgjennomsnitte	t. 	
Reindriftsnæringen er den største enkeltnæringen i kommunen, 
men har stor opplevd stor tilbakegang de siste årene.	 	
20	19	-2025	 	
Kvænangen 
kommune	 	
Offentlig sektor er stor 	og dominerende 	med 66 prosent av alle sys-	
selsatte i 2015. 	Andelen ble r	edusert til 	50 prosent i 2019. 	Det er f	å 	
store private bedrifter, med unntak av Mowi. 	Arbeidsledighet	en lig-	
ger	 over landsgjennomsnittet,	 og kommunen er	 blan	t kommunene i 	
landet med høyest ungdomsledighet. 	Befolkningsprognosene mot 	
2025 anslår en nedgang på 55 personer. 	 	
2018	-2020	, 	
2021	-20	23 	
(forlengelse)	 	
Sør	-Varanger	 	
kommune	 	
Direkte konsekvens av 	konkursen til 	Sydvaranger Gruve A	S. 	2016	-2022	 	
Kilde:	 	Innovasjon Norge	 (2022)	 	
 	
6 https://www.innovasjonnorge.no/no/regional	-omstilling/regioner/

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	47	 	
 	
2.5	 	Tidligere 	analyser 	av personrettede virkemidler i 	tiltakssonen	 	
No	rut 	og Menon Economics 	gjennomgikk	 utviklingstrekkene og virkemidlene i 	tiltakssonen	 for ti 	
år siden 	(Norut 2012)	. Om de 	personrettede	 virkemidlene	 var konklusjonen følgende: 	 	 
«De personrettede virkemidlene; skattelette, nedskriving av studielån og økt barnetrygd virker 
både rekrutterende og bostabiliserende for 	aldersgruppen 18	-40 år, og særlig for de med høyere 	
utdanning. Framover vil det også være behov for virkemidlene, særlig for å stimulere tilbudet av 
relevant arbeidskraft. Derfor foreslås det en kraftig styrking av de personrettede virkemidlene.»	 	
Kilde:	 	Norut	 (2012)	, Oppsummering	 	
Evalueringen foreslo å v	ri virkemidlene 	mer i retning av	 virkemidler som også øker bostedsattrak-	
tiviteten	. Økt nedskriving av 	studielån (både for store og små lån)	 og en	 dobling	 av finnmarks	til-	
legget i barnetrygden	 var blant tiltakene som ble foreslått.	 Utfordringene fremover 	syntes 	på den 	
tiden	 å være knyttet til mangel på arbeidskraft, 	heller enn lav arbeidsledighet, noe som gjorde at 	
evalueringen anbefalte å vurdere 	en vridnin	g av de økonomiske 	virkemidlene	 mot sk	att	elettelser 	
kombinert med en gradvis, forsiktig opptrapping av arbeidsgiveravgiften.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	48	 	
 	
3	 	T	eo	retisk ramme	 for effekter av 	
virk	emidlene	 	
Økonomisk 	teori	 antar at folk gjør valg basert på en kalkyle av kostnader og gevinster	. Når noen 	
bestemmer seg for om de vil bosette seg i et område	, antar vi at de kartlegger konsekvensene 	
ved de ulike alternativene og velger det mest attraktive. En rekke ulike faktorer vil naturligvis 
inngå i en slik kalkyle og folk vil være ulike både me	d hensyn til hvilke variabler de vektlegger når 	
de skal velge bosted, og hvor nøye de tenker gjennom alle mulige utfall før de tar et valg. 	 	
Det finnes en omfangsrik litteratur som bruker denne økonomiske rammen for å analysere bo-
stedsvalg, og hvordan slik	e valg påvirkes av økonomisk politikk. En vanlig forenkling er å anta at 	
vurderingen 	– rangeringen 	– av 	mulige	 bosted er bestemt av fire forhold; 	 	
1. Ikke	-økonomiske stedskvaliteter (bekvemmeligheter, fasiliteter ved et bosted)	 	
2. De økonomiske mulighetene i området, det vil si lønnen man kan tjene om man bosetter 	
seg i et område gitt den utdanning og ferdigheter en person har	 	
3. Boutgiftene	 – eller levekostnader mer generelt i et område	. Her kan verdiutviklingen på eiet 	
bolig også inngå	. 	
4. Idiosynkratiske	/individuelle stedspreferanser 	 	
Folk rangerer ulike steder etter hvor høyt de scorer på de fire variablene og sorterer seg til ulike 
områder. Det som gjør at vi får en fordeling, eller spredning, av hvor folk bosetter seg er at folk 
vurde	rer stedskvaliteter ulikt (1)	7, har ulike 	økonomiske muligheter (2), ulike boutgifter	, for ek-	
sempel som følge av familiesituasjon (3) og ulike 	idiosynkratiske preferanser for hvor de vil bo	 (4)	. 	
Til sammen kan vi kalle effekten av (1)	-(4) for 	bostedsprefe	ranser	. 	
I litteraturen blir dette rammeverket omtalt som 	«Rosen	-Roback	-modellen	». Rosen var 	i 19	79	 	
den første som utviklet en formell modell som analyserte faktorer som er avgjørende for å forstå 
hvor folk velger å bosette seg	 (Ros	en 1979)	. Senere testet Roback en sentral prediksjon til denne 	
modellen, nemlig at gjennomsnittslønnen tenderer til å være lavere i områder som har gode fa-
siliteter	 (Roback 1982)	. Grunnen til dette er at folk er 	villige til å akseptere en lavere lønn om et 	
sted har andre kvaliteter som kompenserer for den lavere lønna. Slik	e kvaliteter kan for eksempel 	
være lite forurensing, god infrastruktur og tilgang til natur. 	 	
En annen viktig prediksjon fra modellen er at dersom det er lite spredning 	i fordelingen til 	bo-	
stedspreferansene	 vil en liten økning i lønn, en liten bedring av fasiliteter eller litt lavere boutgif-	
ter, føre til at mange ønsker å flytte inn i området. Dett	e er fordi mange da har like preferanser 	
rundt bosted, og dermed vil små forbedringer i andre kvaliteter ha stor påvirkning på valgt bosted	. 	
Er det derimot stor spredning i disse stedspreferansene vil slike små endringer i andre kvaliteter 
motivere få til 	å flytte. Det er dermed sentralt å identifisere fordelingen til 	bostedspreferansene	 	
for å estimere bosettingseffekten av et tiltak som endrer kvaliteter ved et bosted. 	I kommende 	
kapitler vil vi gjøre det indirekte gjennom å avlese størrelsen på økonometri	ske paramet	ere, og 	
direkte gjennom spørreundersøkelse. 	 	
 	
7 Den ulike vurde	ringen av 	punkt (1)	 kunne alternativt inngått i punkt (4).

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	49	 	
 
En annen viktig innsikt fra modellen er at med endogene lønninger og boligpriser vil 	lønninger og 	
priser	 endre seg slik at det begrenser flyttingen. Anta for eksempel at produktiviteten øker av 	
eksoge	ne grunner 	i et område. 	I praksis	 kan 	oppstart av oljevirksomhet 	være 	en slik grunn, eller 	
høyere priser på 	fisk, eller 	høyere betalingsvillighet for vinterturisme.	 Med bedre inntektsmulig-	
heter vil det føre til at det opprinnelige bostedsfordelingen ikk	e lenger er en likevekt. Folk vil 	
ønske å flytte til området som har fått bedre inntektsmuligheter. Når flere folk flytter inn i områ-
det vil det presse ned lønningene og opp boligprisene i området og det i seg selv vil dempe inn-
flyttingen, den prosessen vi	l foregå helt til det er en ny likevekt hvor den marginale personen er 	
indifferent mellom å flytte eller bli der hun er. 	Dette aspektet vil vi belyse i 	kapittel 	10	 gjennom 	
en empirisk generell likevektsmodell. 	 	
Rosen	-Roback	-modellen er selvsagt stilisert på mange måter. Den virkelige verden er mye mer 	
dynamisk og også preget av usikkerhet. For de fleste vil de individuelle bostedspreferansene va-
riere med hvilken fas	e i livet man er i. Når folk får barn er det ofte andre stedskvaliteter som blir 	
verdsatt enn de man verdsatte tidligere. Det å flytte fra et sted til et annet innebærer også bety-
delige flyttekostnader	, noe som gjør at et bostedsvalg til en viss grad er ir	reversibelt, noe som 	
igjen gjør at man må kikke langt fram i tid for å anslå om flytting til et annet geografisk område 
gir høyere forventet nytte (eller et bedre liv som vanlige folk ville sagt). Irreversibiliteten fører for 
eksempel til at midlertidige g	evinster av å flytte fra et område til et annet ikke generer særlig mye 	
flytting. Effekten av midlertidige gevinster ved å flytte kan altså oppveies av flyttekostnadene. 
Dette gjør at gevinstene ved å flytte, for eksempel skapt gjennom politiske tiltak, en	ten 	bør 	være 	
store nok, eller langsiktige nok til at folk velger å flytte basert på deres forventning om et bedre 
liv som følge av flytte	beslutningen	. Vi kommer tilbake til dette under tolkningen av våre resultater, 	
blant annet i kapittel 	0. 	
Myndighetenes mulighet til å påvirke bosetningen 	 	
Myndighetene har kansk	je preferanser for et annet bosetningsmønster enn det som blir realisert 	
i et marked	 uten målrettet politikk	. Moretti 	& Kline	 (2014)	 peker på at én grunn til at myndighet-	
ene kan ha preferanser for et annet bosettingsmøns	ter er at det kan oppstå positive effekter	 	
(eksternaliteter)	 ved at bedrifter og folk er lokalisert i nærheten av hverandre. Bedrifter som lig-	
ger i nærheten av hverandre kan sammen bli mer produktive, og tiltrekke seg flere kunder. 	En 	
positiv 	eksternalitet	 av en helt annen art kan være et forsvarspolitisk ønske om bosetting og næ-	
ringsliv i en region nær et stort naboland. 	Det kan også være et mål å unngå negative eksternali-	
teter knyttet til urbanisering. 	Enda en	 grunn til at myndighetene kan ønske å innføre	 tiltak for å 	
endre folks bosettingsmønster er dersom det foreligger friksjoner i arbeidsmarkedet som gjør at 
arbeidsledigheten i et område er for høy, mens et annet område opplever overskudd av arbeids-
kraft. I slike tilfeller vil det være effektivitetsfre	mmende å iverksette tiltak for å realisere et annet 	
bosetningsmønster enn det som ellers blir realisert. Dette vil altså være tilfellet dersom 	bo-	
stedspreferansene	 er så sterke at muligheten for arbeid et annet sted ikke er nok til å endre bo-	
setting i utgan	gspunktet. 	 	
Dersom myndighetene ønsker at folk skal bosette seg i et område kan de bruke økonomiske inci-
tament for å oppnå det målet. Myndighetene kan gjøre det mer attraktivt for bedrifter å lokalisere 
produksjon i det favoriserte området og håpe at det s	kal øke tilgangen på arbeidsplasser og løn-	
ninger som igjen vil gi folk et ønske om å flytte til området 	(Ku, Schönberg og Schreiner 2020)	. 	
Dette er virkemidler for å stimulere etterspørselen etter arbeidskraft.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	50	 	
 
En annen type po	litikk går direkte til personer som bosetter seg i området. 	Dette er 	rettet mot 	
tilbudet av arbeidskraft.	 Man kan bruke offentlige midler for å gjøre det mer økonomisk attraktivt 	
å bo et område, for eksempel ved å endre skatteregler eller gi direkte tilsku	dd	. For at disse tilta-	
kene skal virke, må flere forhold være oppfylt. For det første må 	det finnes etterspørsel etter 	
arbeidskraft, eller som folk flest vil si, det må finnes arbeidsplasser. Uten ledige arbeidsplasser er 
man avhengig av at det flytter inn 	tilstrekkelig mange 	grundere 	som 	over tid 	skaper arbeidsplasser 	
for seg selv og medinnflyttere. For det andre må bostedspreferansene være moderate. Hvis bo-
stedspreferansene er	 veldig sterke	, vil økonomiske incentiver ha mindre effekt på bosettings-	
mønstrene. 	Hvis bostedspreferansene 	derimot er	 svake	, vil incentivene ha god effekt. 	For det 	
tredje kan ikke de generelle likevektseffektene være for sterke. 	Dersom innflytting gir markert 	
press på b	olig	- og arbeidsmarked, 	vil boligprisene gå opp og lønningene ned i forhold til tidligere 	
likevekt. 	 	
I offentlig sektor er lønningene 	og 	etterspørselen etter arbeidskraft 	mer eller mindre gitt. Effekten 	
på bosetting 	av personrettede 	virkemidler 	rettet mot 	offentlig sysselsett	e blir da liten hvis det 	
ikke er ledige stillinger	. Imidlertid kan man få en effekt på andre mål dersom mindre faglærte 	
byttes med mer faglærte eller rotasjonen av ansatte blir mindre. 	Figur 	3.1 viser hvordan effekten 	
av 	personrettede 	virkemid	ler	 varierer med etterspørselen etter arbeidskraft.	 	
Figur 	3.1 	(Personretted	e) tiltak har størst effekt om 	etterspørs	elen 	etter arbeidskraft 	
er flat	 (uelastisk) 	 	
 	 	
Merknad: Lønn er bruttolønn. Dersom vi i stedet ser på 	helningen på tilbudskurven	 (T), er det lett å vise at en flat til-	
budskurve gir større effekt enn en bratt. En flat tilbudskurve tilsvarer svake bostedspreferanser. 	 	
Figuren viser at	 jo mer 	konstant	 etterspørselen etter arbeidskraft er	, desto	 mindre 	effekt vil vir-	
kemiddelet ha, her repr	esentert som to ytterpunkter	. I det ene 	ytterpunktet 	er etterspørselen 	
helt elastisk	, etterspørsels	kurven er flat, og økt tilbud av 	arbeidskraft 	får full effekt 	(til 	venstre)	. I 	
det andre tilfellet er etterspørselen helt uelastisk, 	kurven er loddrett, 	og 	økt tilbud av	 arbeidskraft 	
får ingen effekt 	(til høyre).

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	51	 	
 	
 	
Del 	2	: 	Økonometriske analyser

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	52	 	
 	
4	 	Økonometrisk metode	 	
I dette kapitlet redegjør vi for den økonometriske meto	den som benyttes 	i analysene som er pre-	
sentert i de tre neste kapitlene. 	I k	apitlet gjennomgår 	vi hvorfor 	vi har valgt vår metodiske frem-	
gangsmåte,	 hva som kjennetegner den, og 	hvilke forutsetninger som må holde for 	at metoden 	
skal fange opp den kausale effekten av virkemi	dlene. Deretter 	drøfter vi	 kontrollsonen	 som vi 	
benytter i alle de tre økonometriske analysene.	. 	
4.1	 	Hva ønsker vi å oppnå med de	 økonometriske analysene?	 	
Formålet med de	 økonometrisk	e analysene i vår evaluering er å 	tallfeste virkningene av 	de ulike 	
personre	ttede virkemidl	ene 	så presist som mulig	. I evalueringen	 har vi valgt å dele opp	 de per-	
sonrettede	 virkemidlene i tre 	separate 	virkemid	ler	 som vi utfører egne analyser for:	 	
• 	Nedskrivning av studielån for kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 på inntil 20	 000 årlig, innført i 	
2017	 (kapittel 	5) 	
• 	Generell	 ordning med n	edskrivni	ng av studielån på inntil	 25	 000 årlig	 (kapittel 	6) 	
• 	Lettelser i 	inntektsskatt	 og fritak for elavgift 	(kapittel 	7) 	
For å estimere kausa	le effekter av et virkemiddel, må vi sammenlikne 	situasjonen i	 kommunene i 	
tiltakssonen	 med en tenkt situasjon der virkemiddelet ikke hadde blitt innført. Ved hjelp av data 	
kan vi beskrive 	situasjonen	 i kommunene i 	tiltakssonen	 før og etter virkemiddelet b	le innført. Den 	
tenkte situasjonen der	som	 utfallet ikke hadde blitt innført derimot, er ikke observerbart. Dette 	
kalles det kontrafaktiske utfallet, og vi må bruke økonometriske metoder til å beskrive det. 	 	
4.2	 	Forskjell	-i-forskjell	 og forutsetningen om parall	ell trend	 	
Et naturlig valg av økonometrisk metode for våre problemstillinger, er 	forskjell	-i-forskjell	 metoden. 	
Den går ut på å identifisere et geografisk område utenfor 	tiltakssonen	 der det er rimelig å anta at 	
utviklingen over tid (i utfallene vi studerer), ville vært den samme som i 	tiltakssonen	, dersom 	
virkemidlene i 	tiltakssonen	 ikke hadde blitt innført. Dersom denne antakelsen holder, vil utvik-	
lingen over tid i 	kontrollsonen	 rep	resentere den kontrafaktiske utviklingen i 	tiltakssonen	. 	
Metoden går dermed ut på å sammenligne utfall i tiltaks	- og 	kontrollsonen	 både før og etter at et 	
virkemiddel ble innført. Forskjellen i utvikling i utfallet er vårt estimat på den kausale effekten 	av 	
virkemidlet. Nivåene på utfallene trenger ikke å være de samme i tiltaks	- og kontrollområdene.	 	
Det er ikke mulig å direkte teste antakelsen om at utviklingen i 	kontrollsonen	 utgjør den kontra-	
faktiske utviklingen i 	tiltakssonen	 (i fravær av innføring av 	virkemiddelet). 	Men en god indikasjon 	
på at antakelsen holder, er at kontroll	- og 	tiltakssonen	 har parallelle utviklinger i de aktuelle ut-	
fallene i forkant av innføringen av virkemiddelet. 	Dersom dette er tilfellet er det rimelig å forut-	
sette at et eventue	lt brudd i denne trenden skyldes tiltaket.	 	
Hvordan forskjell	-i-forskjell estimater beregnes med regresjonsanalyse gjennomgås i	 de tre neste 	
kapitlene i forbindelse med hver av de økonometriske analysene som inngår i evalueringen.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	53	 	
 	
4.3	 	Kontrol	lsone	: resten a	v Troms 	 	
Selve e	ksistensen av tiltakssonen 	som et utvalgt geografis	k område i Norge med særegne virke-	
midler knyttet til bo	- og sysselsetting 	indikerer at 	området skiller seg markant fra resten av landet. 	
Dersom 	områder med tilsvarende negative utviklingstrekk 	eksisterte	 kan man anta at 	lignende 	
økonomiske virkemidler ville vært innført 	der	 også. 	I tillegg 	bidrar geografiske særegenheter ved 	
tiltakssonen knyttet til 	klima, vær, 	mengde dagslys	 og interne reiseavsta	nder til at 	området er et 	
helt unikt sted å 	bosette seg. 	Dette gjør valg av 	en	 sammenlignbar kontrollgruppe for vårt formål 	
krevende	. 	
For de	 økonometriske analysene i denne evalueringen 	har vi valgt å 	benytte resten av kommu-	
nene i Troms og Finnmark fylke utenom Tromsø som kontrollsone til 	tiltakssonen	. Figur 	4.1 viser 	
en kartillustrasjon av 	tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	, med navn på kommunene. 	 	
Figur 	4.1 	Kart	 over	 tiltaks	- og kontrollsone	n 	
 	
Kilde:	 	Vista A	nalyse	 	
Det er en rekke naturlige 	grunner til hvorfor dette geografiske området er en god kontrollsone	. 	
Området deler 	til en viss grad	 en rekke 	karakteristika med kommunene i tiltakssonen 	når det 	
gjelder	 vær	 og klima, avstand til de største byene i Sør	-Norge	, nærings	struktur	 og 	demografi	sk 	
utvikling. H	usholdninger	 i de to sonene 	betaler 	like mye 	for	 strøm	 før elavgift	, siden de begge er 	
innenfor samme geografiske strømprisområde. 	Vi har valgt å utelukke Troms	ø fra 	kontrollsonen	 	
fordi Tromsø 	skiller seg fra resten av fylket 	på en rekke måter	, og det finnes ingen parallell til 	
Tromsø i 	tiltakssonen	. 	
Den mest sentrale årsaken for vårt valg av kontrollsone er 	at utviklingen over tid i nettoflytting 	
har vært svært	 lik i tiltakssonen og kontrollsonen	. Figur 	4.2 viser befolkningsutvikling	en	 slik den 	
hadde 	i tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	 i perioden	 1980	-2022	 i forhold til 1990	, dersom 	all folketil-	
vekst hadde stammet fra flytting. 	Figuren ser med andre ord bort fra 	fødselsoverskuddet (fødte	-	
døde) 	i de to 	sonene	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	54	 	
 
Figur 	4.2 	Befolkning ekskl. naturlig folketil	vekst, 	tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	, 1980	-	
2022, 1990=1	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på 	data fra Statistisk sentralbyrå (tabell 06913)	. Den vertikale linjen indikerer 	tiltaks-	
sonen	s innføring i 1990. 	kontrollsonen	 er resten av kommunene i Troms 	utenom	 Tromsø. 	 	
Begge sonene 	opplev	de en markant nedgang i nettoflytting	 på 1980	-tallet,	 og nedgangen i so-	
nene 	var ganske parallell mellom 1985 og 1990. Rett etter innføringen av 	tiltakssonen	 i 1990, 	var 	
utviklingen til 	tiltaks	sonen	 langt mer positiv enn i 	kontrollsonen	, men forskjellen faller bort innen 	
år 	2000. De siste 20 årene har utviklingen i nettoflytting i sonene vært	 helt	 parallell, og steget og 	
sunket i de samme periodene.	 Den parallelle utviklingen	 indikerer i stor gr	ad at 	bo	- og sysselset-	
tingen i sonene reagerer ganske likt på 	større 	trekk 	samfunnsutviklinge	n, herunder utforming	en	 	
av nasjonal politikk og 	makroøkonomiske konjunktursvingninger. 	En annen mulig årsak til den 	
sterke 	parallelliteten	 kan være likhetstrekk i hvordan kommunene i sonen har innrettet si	n bo	- og 	
sysselsettingspolitikk	. Det er for eksempel 	naturlig å anta at mange av kommunene i kontrollso-	
nen har utarbeidet lignende lokale ordninger tilsvarende de som finnes i tiltakssonen,	 presentert 	
i avsnitt 	2.3.3	. 	
Videre ble det i avsnitt 	4.2	 presisert	 at 	validiteten til vår metode 	i stor grad lener seg på hvorvidt 	
utvikling i 	det utfallet man studerer var 	para	llell	 i tiltak	s- og kontrollsonen	 før innføring av tiltaket, 	
og 	dette bekreftes i 	hvert av de tre	 analysekapitlene som følger.	 For analysen av tiltaket rettet 	
mot lærere i grunnskolen ble alternative 	geografiske kontrollsoner 	utforsket	, herunder andre	 	
sammensetninger av kommuner i Nord	-Norge og Namda	lsdistriktet i Trøndelag. I tillegg ble det 	
undersøk	t hvorvidt	 sykepleiere i tiltakssonen kunne være en god 	kontrollgruppe for lærere i 	
grunnskolen. 	Resultatene av dette finnes i kapittel 	A.1	 i vedlegget og konklusj	onen er at den 	
valgte kontrollsonen	 best oppfyller forutsetningen om parallell trend.	 	
Konseptuelt kan	 man lete	 etter 	beste	 kontrollsone eller kontrollgruppe 	uten ende	. For eksempel 	
kunn	e vi etablert en kontrollsone bestående av alle kommuner i de 	to laves	te sentralitetsnivåene 	
i sentralitetsindeksen til SSB, eller vi kunne forsøkt med andre geografisk bestemte områder i 
grisgrendte strøk	 i Norge. 	En naturlig forlengelse av denne tanken er å etablere en syntetisk kon-	
trollsone, der 	statistisk programvare konstruerer	 en 	kontrollsone som, basert på de tilgjengelige 	
0,8
0,85
0,9
0,95	
1	
1,05
1,1
1,15	
1980	1982	1984	1986	1988	1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	2022	
1990=1	
Kontrollsonen	Tiltakssonen

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	55	 	
 
dataene, har	 så 	lik utvikling som tiltakssonen	 som mulig.	8 Verktøyet microdata.no tilla	ter 	ikke 	
bruk av 	denne 	metode	. 	
Vårt valg av 	kontrollsonen Troms og Finnmark utenom Tromsø er drevet av både 	sammenhenger 	
i dataene og logisk drøfting. 	Det	 er drevet av dataene i kraft av at parallell trend	-forutsetningen 	
holder 	godt 	for alle analysene, o	g tilknyttet analysen av ordningen for lærere i grunnskolen er 	
alternative kontrollsoner og gruppe	r evaluer	t. I tillegg legger vi vekt på den sterke parallelliteten 	
i nettoflytting identifisert i 	Figur 	4.2. Valg av kontrollsone er	 også	 drevet av logisk 	drøfting	 rundt 	
likhetstrekkene med tiltakssonen når det gjelder faktorer som klima og 	avstand til 	Sør-Norge	. I 	
tillegg 	velger vi av hensyn til konsistens mellom 	analysene å benytte samme kontrollsone	 gjen-	
nomgående, 	selv om	 det metodiske rammeverket tillater at 	den beste kontrollsonen for analysen 	
av studielånsordningen ikke nødvendig 	er 	den beste kontrollsonen 	for	 analysen av skattelettene	. 	
 	
8 Les mer om syntetisk kontroll metode her: 	Using Syntethic Controls: Feasibility, Data Requirements, and Methodo-	
logical Aspects	 (Abadie 2021)	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	56	 	
 	
5	 	Ekstra	 s	lett	ing av stud	ielån	 for 	
lærere i grunnskolen	 	
I dette kapitlet undersøker vi hvorvidt innføringen av ekstra studielåns	nedskrivning	 på 20	 000 	
kroner for 	kvalifiserte	 lærere i grunnskolen	 som jobber i 	tiltakssonen	 har ført til en økning i fore-	
komsten av denne yrkesgruppen i 	tiltakssonen	. 	
Som vi nevnte	 i kapittel 	2, er 	ordningen	 utformet slik at utdannede 	lærere i grunnskol	en	 som har 	
jobbet i grunnskolen i 	tiltakssonen	 i ett år kan få slettet inntil 20	 000 kroner av sitt studielån. 	
Ordningen ble først omtalt offentlig i revidert nasjonalbudsjett 	i mai 	2017	9, og opptjeningsperio-	
den begynte den 1. august 2017. De første søkerne til ordningen fikk dermed slettet studielån fra 
og med 1. august 2018. 	 	
5.1	 	Fremgangsmåte	 	
Vi velger å 	analysere innfø	ringen av 	virkemiddelet	 fra to ulike innfallsvinkler	. Først	 tar vi utgangs-	
punkt i alle 	lærere i grunnskolen	 med studielån 	som var 	i arbeid i 	Norge i 	årene 2013	-2020 og 	
undersøker hvorvidt en større andel 	av de kvalifiserte 	arbeider i 	tiltakssonen	 i årene etter 2017, 	
sammenlignet	 med før. 	Dette er en intuitiv første tilnærming til 	hvorvidt ordningen har hatt en 	
effekt.	 Det kan imidlertid være 	systematiske forskjeller mellom 	tiltakssonen	 og resten av landet 	
som kan påvirke 	forekomsten av 	kvalifiserte	 lærere i grunnskolen	. 	
Som andre alternativ 	sammenlikner vi med 	kontrollsonen	 resten av Troms utenom Tromsø	. Vi 	
sammenligner da antallet	 kvalifiserte	 lærere i grunnskolen	 før og etter	 virkemiddelets innføring i 	
2017	 i tiltak	- og 	kontrollsonen	. 	
Våre to 	empiriske analyser	 av virkemiddelet for 	lærere i grunnskolen	 kan 	dermed 	oppsummeres 	
slik:	 	
1. Analyse av hvorvidt en høyere andel 	lærere i grunnskolen	 med studielån 	i Norge jobber i 	til-	
takssonen	 etter innføring av virkemidlet, med et datasett bestående av alle 	lærere i grunns-	
ko	len	 i Norge i 2013	-2020	. 10 	
2. Analyse av om 	lærere i grunnskolen	 med stu	dielån 	som andel av alle med studielån	 i tiltaks-	
sonen	 har økt etter innføringen av virkemidlet, sammenlignet med 	kontrollsonen	 Troms 	
utenom Tromsø	, med et datasett bestående av alle syss	elsatte i tiltaks	- og 	kontrollsonen	 i 	
2013	-2020	.11 	
 	
9 Meld. St. 2 (2016	-2017) 	 	
10 Sysselsettingsstatistikken til SSB gjennomgikk en om	fattende endring fra 2014 til 2015 ved at datagrunnlaget endret 	
fra NAVs arbeidstakerregister (Aa	-registeret) til et felles rapporteringssystem kalt a	-ordningen. I våre data slår dette 	
inn på sysselsettingsutvikling fra 2015 til 2016. Dersom statistikkendr	ingen påvirket 	tiltakssonen	 annerledes 	enn	 	
resten av Norge kan det skape en inkonsistens mellom 2015 og 2016 når vi sammenligner sysselsettingstall for 
tiltakssonen	 og andre områder.	 Vi tror imidlertid ikke at dette er et viktig problem i praksis. 	 	
11 Det e	r opptil arbeidsgiveren til den enkelte søker å vurdere hvorvidt vedkommende er kvalifisert eller ikke. 	Vi vurde-	
rer 	individer som har 4	- eller 5	-årig grunnskolelærerutdanning (med eller uten videreutdanning) som kvalifiserte. 	
Dersom arbeidsgiverne	s vurderi	ng er ulik fra vår, er det en potensiell feilkilde til vår analyse.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	57	 	
 
Disse	 analysene vil på en konsistent måte fange opp hvorvidt virkemiddelet har hatt en positiv 	
effekt på 	antallet k	valifiserte lærere 	som jobber i grunnskolen i tiltakssonens kommuner. 	Derimot 	
anerkjenner vi 	at analysen hadde vært styrket dersom vi kunne 	eksplisitt 	inkludert etterspørsels-	
siden 	etter kvalifiserte lærere	, for eksempel	 ved 	bruke data på antall stillingsannonser	 og	 hvor 	
lenge 	annonsene ligger ute	 før stillingen	e blir besatt	. Slik informasjon ville tillatt en mer direkte 	
estimering av om virkemiddelet har gjort det enklere for 	arbeidsgivere i grunnskolen i tiltakssonen 	
å bemanne ledige 	lærer	stillinger med kvalifiserte kandidater	. Vi har ikke hatt tilgang på da	ta på 	
stillingsut	lysninger	 over tid i dette evalueringsarbeidet	. 	
5.2	 	Beskrivende data 	for 	pre	- og post	-trend	 	
Vi begynner med å	 beskrive dat	a for 	lærere i grunnskolen	 i tiltakssonen	 det siste tiåret	. Deretter 	
sammenligne	r vi	 med 	resten av Norge og	 valgt 	kontrollsone	. Formålet med denne øvelsen er å 	
utforske 	forutsetningen om parallell trend som ligger til grunn for 	en 	forskjell	-i-forskjell	 analyse 	
av virkemiddelets innføring i 2017. 	 	
Figur 5.1 viser utvikling over tid i hvor mange 	som jobber som 	lærere i grunnskolen	 i tiltakssonen	, 	
hvor vi skiller mellom 	kvalifiserte med 	utdanning som grunnskolelærer, og 	ukvalifiserte. 	 	
Figur 	5.1 	Antall 	lærere i grunnskolen	 i arbeid i 	tiltakssonen	, med og uten grunnskolelæ-	
rerutdanning, 2013	-2020	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse	, basert på data fra m	icrodata.no	 	
Figuren viser en jevn og svak nedgang i 	lærere i grunnskolen	 fra 1941 i 2013 til 1820 i 2020, 	et fall 	
på 	121 lærere. Antallet 	kvalifiserte falt med 78	. Dette siste tallet kan tyde på at virkemidlet 	ikke	 	
har lykkes i å dreie de kvalifiserte 	lærerne i grunnskolen	 over mot 	tiltakssonen	. Utv	iklingen i antall 	
tar imidle	rtid ikke hensyn til etterspørsel	 og tilbud av lærere. 	 	
Vi får et bedre grep om situasjonen når vi ser på andelen av alle lærere med og uten utdanning 
som arbeider i 	tiltakssonen	 (Figur 	5.2). Her	 ser vi at andelen 	av alle 	lærere i grunnskolen	 som 	
jobber i 	tiltakssonen	 har sunket mer enn den tilsvarende andelen blant de kvalifiserte. 	Denne 	
utviklingen startet lenge før 2017	-18.	 	
0	
200
400
600
800
1000
1200
1400	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
Antall	
Kvalifiserte	Ukvalifiserte

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	58	 	
 
Figur 	5.2 	Andel som jobber i 	tiltakssonen	 av	 alle 	lærere i grunnskolen	 i arbeid 	i Norge, 	
med og uten grunnskolelærerutdanning, 2013	-2020	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra m	icrodata.no	 	
Andre faktorer påvirker markedet for 	lærere i grunnskolen	 i tiltakssonen	 enn bestanden av læ-	
rere, blant annet hvor mange barn i grunnskolealder som bor i 	tiltakssonen	, samt hvor mange 	
grunnskoler som finnes. Utvikling i disse indikatorene er presentert i 	Figur 	5.3. 	
Figur 	5.3 	Antall barn i grunnskolealder (6	-15 år)	 og antall grunnskoler i 	tiltakssonen	, 	
2013	-2020	 	
 	
Kilde:	 	Statistisk Sentralbyrå, tabell 	09546 og tabell 	07459. 	 	
Ved å 	tolke 	Figur 	5.2 og 	Figur 	5.3 i sammenheng	 ser vi at selv om 	antallet 	lærere i grunnskolen	 i 	
tiltakssonen	 har	 sunket de	 siste årene, har de	t i samme periode vært en 	tydeligere	 nedgang i	 	
antall barn og grunnskoler	, som kan sies å representere etterspørsel	en etter lærere.	 En rimelig 	
tolking er 	at det er smådriftsulemper i 	skoleverket	. 	
2,00%
2,10%
2,20%
2,30%
2,40%
2,50%
2,60%
2,70%
2,80%	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
Andel av alle lærere i grunnskolen	Andel av kvalifiserte lærere i grunnskolen	
85
90
95
100
105
110	
9500
10000
10500
11000
11500
12000	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
Antall grunnskoler	
Antall barn	
Antall barn i grunnskolealder (6-15 år) (venstre akse)
Antall grunnskoler (høyre akse)

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	59	 	
 	
5.2.1	 	Utvikling i andelen kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 i tiltakssonen	 sam-	
menlignet med resten av Norge	 	
I forrige avsnitt etablerte vi at stadig færre lærere i grunnskolen jobber i tiltakssonen	. Nedgangen 	
er større blant 	ufaglærte enn for de kvalifiserte	, og	 denne 	forskjel	len 	er størst i årene etter 2017. 	
Dette gir en svak indikasjon på at virkemiddelet 	har hatt en effekt,	 ettersom ufaglærte ikke	 er 	
inkludert	. Derimot kan utviklingen også indikere at ufaglærte 	lærere i grunnskolen har en høyere 	
tilbøyelighet 	til å flytte fra tiltakssonen	. Vi utforsker dette videre	. 	 	
Virkemidlet 	gir de kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 med studielån et insentiv til å arbeide i 	tiltaks-	
sonen	, mens kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 uten 	studielån 	ikke har insentiv. 	Til den første for-	
skjell	-i-forskjell analysen 	er vi interessert	 i om 	den nasjonale 	andelen 	lærere i grunnskolen	 med 	
studielån	 går opp, sammenliknet med 	den nasjonale andelen 	kvalifiserte 	uten 	studielån.	 Vi ut-	
forsker 	utviklingen i disse a	ndelene i forkant av virkemiddelets innføring i 2017 i 	Figur 	5.4 for å 	
teste parallell trend foru	tsetningen 	knyttet til 	forskjell	-i-forskjell	 metoden	. 2017	-verdiene er nor-	
mert til 1	. 	
Vi ser at	 gruppene har 	en noe 	ulik 	helning	 i årene før 2017	, men i årene 2014	-2017 	er 	helningen	 	
ganske parallell.	 Den fallende trenden i andelen som jobber i 	tiltakssonen	 blant de med studielån 	
kan tenkes å 	reflektere 	en 	samfunnsutvikling	 der	 unge og 	nyutdannede arbeidstakere i Norge i 	
økende grad bosetter seg i sentrale områder i Sør	-Norge, mens mer etablerte sysselsatte har et 	
mer stabilt flyttemønster. Vi undersøker dette nærmere i 	de økonometriske resultatene i 	avsnitt 	
5.3.1	. 	
Figur 	5.4 	Andel som jobber i 	tiltakssonen	 av	 kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 med og 	
uten studielån	, 2013	-2020	. 2017	 er normert 	til 	1. 	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	 	
 	
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
Med studielån	Uten studielån

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	60	 	
 	
5.2.2	 	Troms utenom Tromsø	 som kontrollområde	, andel med studielån som in-	
dikator	 	
I den 	første	 analysen 	sammenliknet vi	 lærere i grunnskolen	 med 	studielån med like kvali	fiserte 	
lærere i grunnskolen	 uten studielån, i 	tiltakssonen	 versus hele landet. I den andre analysen skifter 	
vi perspektiv og sammenlikner 	lærere i grunnskolen	 med alle sysselsatte med studielån. Dessuten 	
skifter vi kontrollområde fra landet som helhet til 	Troms	 uten	 Tromsø	. Figur 5.5 vis	er utviklingen	 	
i andelen kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 blant sysselsatte med 	studielån 	i tiltakssonen	 og 	kon-	
trollsonen	. 2017	-verdiene er normert til 1. 	 	
Figur 	5.5 	Andel kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 av alle sysselsatte med studielån, 	
2013	-2020. Normert til 2017 = 1.	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata	.no	 	
Kontrollsonen	 har en svært lik trend med 	tiltakssonen	 før 201	7, før	 de 	går i hver sin retning i årene 	
etter. Dette 	indikerer at 	resten av Troms utenom Tromsø	 er en god kontrollsone for analysen, og 	
figuren	 viser en svak indikasjon på 	at virkemiddelet ha	r hatt 	en effekt. 	 	
Figurene ovenfor gir en indikasjon på i hvilken grad 	virkemidlene	 har hatt	 en effekt. Dersom det 	
var sterke ef	fekter i form at flere lærere kom til eller ble boende i 	tiltakssonen	 skulle figurene 	
over skille lag etter 2017. Vi ser små tendenser til det. 	Vi skal likevel 	estimere om antydningene 	
til effekt kan kvantifiseres i en statistisk analyse og om de da er si	gnifikant forskjellig fra 0.	 Vi 	
beskriver 	nå	 datasette	ne	. 	
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
2017=1	
Tiltakssonen	Kontrollsonen

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	61	 	
 	
5.2.3	 	Datasett: 	lærere i grunnskolen	 i tiltakssonen	 og resten av Norge	 i 2013	-	
2020	 	
Dat	asettet er et ubalansert paneldatasett med 	130	 013 individer 	i 8 år, som til sammen gir	 	
613	 204	 observasjoner	12. Tabell 	5.1 og	 Tabell 	5.2 gir informasjon om 	lærerne i grunnskolen	 i til-	
takssonen	 og resten av Norge hver for seg	, hvordan antallet utvikler seg over tid, hvor mange som 	
er kvalifiserte, samt informasjon om alder, inntekt, kjønn og hvor mange som har studielån. 	Ta-	
bellene er kilde til de tidligere figurene i kapitlet. 	 	
Tabell 	5.1 	Deskriptiv statistikk: 	lærere i grunnskolen	 i tiltakssonen	 	
 	2013	 	2014	 	2015	 	2016	 	2017	 	2018	 	2019	 	2020	 	
Antall 	lærere i 	
grunnskolen	 	
1941	 	1891	 	1863	 	1872	 	1874	 	1870	 	1844	 	1820	 	
Antall kvalifiserte 
lærere i grunnsko-
len	 	
1205	 	1198	 	1177	 	1181	 	1150	 	1144	 	1137	 	1127	 	
Andel kvalifiserte	 	
(%)	 	
62 	 	63 	 	63 	 	63 	 	61 	 	61 	 	62 	 	62 	 	
Andel med studie-
lån	 (%)	 	
45 	 	42 	 	40 	 	41 	 	42 	 	43 	 	44 	 	44 	 	
Alder (gj.snitt)	 	46	 	46	 	47	 	46	 	46	 	46	 	46	 	46	 	
Inntekt (gj.snitt)	 	446751	 	460255	 	481644	 	484481	 	494724	 	506422	 	524099	 	533232	 	
Andel menn	 (%)	 	28 	 	27 	 	26 	 	27 	 	27 	 	26 	 	25 	 	27 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra m	icrodata.no	 	
Tabell 	5.2 	Deskriptiv statistikk: 	lærere i grunnskolen	 i resten av Norge	 	
 	2013	 	2014	 	2015	 	2016	 	2017	 	2018	 	2019	 	2020	 	
Antall 	lærere i 	
grunnskolen	 	
72307	 	72631	 	71519	 	73807	 	75455	 	76916	 	77523	 	78090	 	
Antall kvalifiserte 
lærere i grunnsko-
len	 	
43609	 	43134	 	42604	 	42890	 	43301	 	43729	 	43709	 	43851	 	
Andel kvalifiserte	 	
(%)	 	
60 	 	59 	 	60 	 	58 	 	57 	 	57 	 	56 	 	56 	 	
Andel med studie-
lån	 (%)	 	
44 	 	44 	 	45 	 	46 	 	47 	 	48 	 	49 	 	50 	 	
Alder (gj.snitt)	 	45	 	45	 	45	 	45	 	44	 	44	 	44	 	44	 	
Inntekt (gj.snitt)	 	434291	 	443723	 	460449	 	466768	 	477293	 	490141	 	505838	 	511278	 	
Andel menn	 (%)	 	26	 	26 	 	25 	 	25 	 	25 	 	25 	 	25 	 	25 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på 	data fra m	icrodata.no	 	
Noen forskjeller mellom utviklingen i lærerbestanden i 	tiltakssonen	 og resten av Norge er verdt å 	
bemerke. For det første bekrefter tallene en systematisk forskjell i andel av 	lærere i grunnskolen	 	
med studielån mellom 	tiltakssonen	 og resten av Norge, hvor det er relativt sett færre med lån i 	
tiltakssonen	. Derimot har det vært en lik stigende trend i denne andelen i både 	tiltakssonen	 og 	
 	
12 Et paneldatasett er ubalansert dersom vi ikke har informasjon om alle individer i alle år. Dette datasettet er ubalan-
sert siden vi fjerner alle årsobservasjoner for et individ hvor de ik	ke arbeider i tiltaks	- eller 	kontrollsonen	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	62	 	
 
resten av Norge fra 2015 til 2020. I tillegg ser vi en relativt	 lik stigende trend i inntekt i begge 	
områdene, hvor inntektsnivået i 	tiltakssonen	 ligger systematisk høyere. Dette kan muligens spo-	
res tilbake til at	 lærere i	 tiltakssonen	 i gjennomsnitt er ett år eldre og 	dermed 	har lengre arbeids-	
erfaring. 	 	
5.2.4	 	Datasett: sys	selsatte i 	tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	 i 2013	-2020	 	
Datasettet er et ubalansert paneldatasett med 132	 069 individer i 8 år, som til sammen gir 	
630	 332 observasjoner. 	Ta	bell 	5.3 og 	Tabell 	5.4 oppgir deskriptiv informasjon om de sysselsatte i 	
tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	. Tabellene er kilde til de tidligere figurene i kapitlet. 	 	
Ta	bell 	5.3 	Deskriptiv statistikk: sysselsatte i 	tiltakssonen	 	
 	2013	 	2014	 	2015	 	2016	 	2017	 	2018	 	2019	 	2020	 	
Antall 	lærere i 	
grunnskolen	 	
1941	 	1891	 	1863	 	1872	 	1874	 	1870	 	1844	 	1820	 	
Antall kvalifiserte 
lærere i 	grunnsko-	
len	 	
1205	 	1198	 	1177	 	1181	 	1150	 	1144	 	1137	 	1127	 	
Andel kvalifiserte	 	
lærere	 (%)	 	
62 	 	63 	 	63 	 	63 	 	61 	 	61 	 	62 	 	62 	 	
Andel med studie-
lån	 (%)	 	
24 	 	22 	 	22 	 	22 	 	22 	 	22 	 	23 	 	23 	 	
Alder (gj.snitt)	 	43	 	43	 	43	 	44	 	43	 	43	 	43	 	43	 	
Inntekt 	(gj.snitt)	 	387723	 	400279	 	409938	 	432684	 	445271	 	460235	 	477983	 	483157	 	
Andel menn	 (%)	 	53 	 	53 	 	53 	 	52 	 	53 	 	53 	 	53 	 	53 	 	
Barn (6	-15 år) per 	
innbygger (gj.snitt)	 	
0,12	 	0,12	 	0,12	 	0,10	 	0,12	 	0,12	 	0,11	 	0,11	 	
Andel som 	jobber	 i 	
Alta	 (%)	 	
22 	 	22 	 	22 	 	23 	 	23 	 	23 	 	23 	 	24 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra 	Microdata.no

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	63	 	
 
Tabell 	5.4 	Deskriptiv statistikk: sysselsatte i resten av Troms utenom Tromsø	 	
 	2013	 	2014	 	2015	 	2016	 	2017	 	2018	 	2019	 	2020	 	
Antall 	lærere i 	
grunnskolen	 	
1238	 	1204	 	1235	 	1268	 	1275	 	1295	 	1277	 	1268	 	
Antall kvalifiserte 
lærere i grunnsko-
len	 	
812	 	779	 	761	 	765	 	759	 	743	 	735	 	742	 	
Andel kvalifiserte-
lærere 	(%)	 	
66 	 	65 	 	62 	 	60 	 	60 	 	57 	 	58 	 	59 	 	
Andel med studie-
lån	 (%)	 	
19	 	19 	 	20 	 	19 	 	19 	 	20 	 	20 	 	21 	 	
Alder (gj.snitt)	 	44	 	44	 	44	 	44	 	44	 	44	 	44	 	44	 	
Inntekt (gj.snitt)	 	387468	 	399824	 	411481	 	427262	 	440952	 	457420	 	474178	 	482843	 	
Andel menn	 (%)	 	53 	 	53 	 	53 	 	53 	 	53 	 	53 	 	53 	 	53 	 	
Barn (6	-15 år) per 	
innbygger (gj.snitt)	 	
0,12	 	0,12	 	0,12	 	0,12	 	0,12	 	0,12	 	0,12	 	0,12	 	
Andel som 	jobber	 i 	
Harstad	 (%)	 	
37 	 	37 	 	37 	 	36 	 	36 	 	36 	 	36 	 	36 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra 	Microdata.no	 	
Sammenlignet med 	det forrige datasettet 	er to nye variabler introdusert. Når vi skal sammenligne 	
sysselsettingen av 	lærere i grunnskolen	 mellom tiltaks	- og 	kontrollsonen	 ønsker vi å kontrollere 	
for hvor mange barn 	i grunnskolealder som 	finnes i kommunene i de to sonene, som sier noe om 	
etterspør	selssiden etter lærere. Vi ser at antall barn i grunnskolealder per innbygger i de to so-	
nene holder seg ganske konstant rundt 0,12 i alle år for både tiltaks	- og 	kontrollsonen	.13 I tillegg 	
ønsker vi å innføre en variabel som skiller ut individer i tiltaks	- og 	kontrollsonen	s største byer fra 	
resten, hvilket er henholdsvis Alta og Harstad. En økende andel arbeidstakere i 	tiltakssonen	 job-	
ber i Alta, mens tilsvarende andel for Harstad faller med et prosentpoeng fra 2013 til 2020. 	 	
Videre er det verdt å bemerke 	at kjønns	- og aldersbalanse, samt inntektsnivå i tiltaks	- og 	kontroll-	
sonen	 er svært lik. Når det gjelder andelen kvalifiserte av 	lærerne i grunnskolen	 ser vi en synkende 	
trend i 	kontrollsonen	, sammenlignet med at andelen holder seg konstant i 	tiltakssonen	. Andel 	
med studielån ligger systematisk noe høyere i 	tiltakssonen	 enn 	kontrollsonen	, men sistnevnte 	
opplever en stigende trend. 	 	
5.3	 	Økonometrisk	e resultater	 	
I dette avsnittet presenter	er vi 	de	 økonometriske resultatene fra dette kapitlets to analyser, som 	
er analysert med 	de to datasettene presentert i	 forrige avsnitt. 	Vi starter med å 	presentere 	hvor-	
dan vi gjennomfører analysene økonometrisk	, og viser deretter resultatene. 	 	
 	
13 Dette kan gi et	 annerledes inntrykk enn man fikk fra 	Figur 	5.3, men indikatoren her er barn per 	innbygger	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	64	 	
 	
5.3.1	 	Jobber flere av de k	valifiserte 	lærerne i grunnskolen	 med studielån 	i Norge 	
i tiltakssonen	 etter innføringen av virkemidlet?	 	
Vi tester denne proble	mstillingen	 økonometrisk med en lineær sanns	ynlighetsmodell som er spe-	
sifisert slik:	 	
������(����	 � ��	������������)=	�+	�∗�������	å�������������+	�∗ å��������������	������+	�∗�������	å�������������	
∗å��������������	������+	������∗ln(�ø��	������������)+	�∗�����	������������+	�∗��	ø��	������+	������������� 	
Denne regresjonsligningen 	estimerer sannsynlighet	en for at e	n tilfeldig 	kvalifisert 	lærer i grunns-	
kolen	 i Norge	 i et gitt år	 jobber i 	tiltakssonen	, og forklarer denne sannsynligheten 	ut ifra hvorvidt 	
vedkommende har studielån	, hvilket år det er	, interaksjonen mellom 	studielånsvariabelen og 	år, 	
samt kontrollvariabler for variasjon i individers lønn, alder og 	kjønn 	over tidsperioden.	 Vi kontrol-	
lerer for disse variablene for å korrigere for systematiske forskjeller 	i disse karakteristikkene mel-	
lom de med og uten studielån, som 	kan påvirke hvorvidt en kvalifisert 	lærer i grunnskolen	 velger 	
å jobbe i 	tiltakssonen	. 	
Det er koeffisientene 	knyttet til interaksjonen mellom studielån og årsdummyene 	(δ) som fanger 	
forskjell	-i-forskjell	 estimatene i 	regresjonen. Disse koeffisiente	ne	 indikerer endring	 i sannsynlig-	
het for 	å trekke e	t individ som	 jobber i 	tiltakssonen	 blant 	de som 	har studielån	 i de ulike årene, 	
sammenlignet med 	tilsvarende sannsynlighet blant de uten studielån	, i forhold til 2017. 	Disse ko-	
effisientene er 	illustrert i 	Figur 	5.6, og en slik presentasjon av forskjell	-i-forskjell estimater kalles 	
et event study plot. 	 	
Punktene på 	linjen 	viser 	forskjellen mellom 	kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 med og uten studie-	
lån i	 sannsynlighet for 	å jobbe 	i tiltakssonen	, relativt til 2017 når virkemidlet ble innført. 	Dersom 	
punkte	t ligger over 	null	 i 2018	 tilsier det at	 forskjell	en mellom de med og uten studielån i sann-	
synlighet for å jobbe i 	tiltakssonen	 har økt fra 2017 til 2018.	 De svarte linje	stykkene til hvert punkt 	
gir	 95 prosent konfidensintervall	, som sier at vi kan med 95 prosent sikkerhet si at effekten 	ligger 	
innenfor dette spennet. 	Dersom disse linjene passerer 	null	 kan vi	 derfor ikke 	konkludere med at 	
effekten er 	forskjellig fra null. 	 	
Figur 	5.6 	Event study plot	: endring 	over tid 	i sannsynligheten for at 	en tilfeldig kvalifi-	
sert	lærer i grunnskolen	 med studielån	 i arbeid i Norge jobber 	i tiltak	ssonen	, 	
sammenlignet med 	kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 uten 	studielån 	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra m	icrodata.no	 	
 	
-0,006
-0,004
-0,002	
0	
0,002
0,004
0,006
0,008
0,01
0,012	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	65	 	
 
Sett bort ifra året 2013 så viser figuren at det ikke er en signifikant forskjell mellom de med 	og 	
uten studielån	 i årene før 2017. I de to første årene etter 2017 indikerer resultatene at 	forskjellen 	
mellom gruppene øker noe,	 men effekten er langt fra å v	ære statistisk signifikant. Vi konkluderer 	
fra den økonometriske analysen at 	vi ikke kan 	slå fast at 	virkemidlet har ført til at en større andel 	
av de kvalifiserte 	lærerne i grunnskolen	 i Norge arbeider i 	tiltakssonen	. 	
5.3.2	 	Har virkemidlet ført til en 	økning i 	andelen	 kvalifiserte 	lærere i grunnsko-	
len	 av de sysselsatte i 	tiltakssonen	? 	
Vi tester denne problemstillingen 	på en lik måte som den forrige, med en 	lineær sannsynlighets-	
modell	 estimert på datasettet bestående av sysselsatte 	med studielån 	i tiltaks	- og 	ko	ntrollsonen	 	
i årene	 2013 til 2020	: 	
������(�����������	 �����������	æ���	������������)	
=	�∗������	 � ��������������+	�∗ å��������������	������+	�∗������	 � ��	������������	
∗å��������������	������+	������∗ln(�ø��	������������)+	�∗�����	������������+	�∗��	ø��	������	
+	������	 � ����	 �����	 �����������	�������������+	����	 ���	 �������������	�������������+	������������� 	
Denne regresjonsligningen estimerer sannsynligheten for at en tilfeldig 	sysselsatt i tiltaks	- eller 	
kontrollsonen	 i et gitt 	år 	er kvalifisert 	lærer i grunn	skolen,	 og forklarer denne sannsynligheten ut 	
ifra hvorvidt vedkommende 	jobber i 	tiltakssonen	, hvilket år det er, interaksjonen mellom 	arbeids-	
sted	 og 	år, 	med 	flere av de	 samme kontrollvariablene som sist	. I tillegg har vi 	to nye 	kontrollvari-	
ab	ler.	 Vi kontr	ollerer for	 om 	et individ	 arbeider	 i Alta eller Harstad, ettersom dette er de største 	
og mest sentrale byene	 	
 i henholdsvis tiltaks	- og 	kontrollsonen	, så inkludering av denne variabelen gjør oss i stand til å 	
kontrollere for noe variasjon i sentralitet i s	onene	. I tillegg inkluderer vi en variabel for 	hvor mange 	
barn i grunnskolealder det fi	nnes i kommunen 	hvor et ind	ivid	 jobber i et gitt år. 	 	
Forskjell	-i-forskjell	 estimatene er 	koeffisientene tilknyttet 	interaksjonen mellom 	arbeidssted	 i til-	
takssonen	 og år	, og disse er illustrert i	 event study plottet i 	Figur 	5.7. Koeffisientene gir utvikling 	
over tid i forskjellen mellom tiltaks	- og 	kontrollsonen	 i sannsynligheten for at en tilfeldig utvalgt 	
sysselsatt er kvalifisert 	lærer i grunnskolen.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	66	 	
 
Figur 	5.7 	Event study plot	: endring over tid i sannsynlighet 	for at en tilfeldig sysselsatt 	
med studielån 	i tiltakssonen	 er kvalifisert 	lærer i grunnskolen,	 sammenlignet 	
med 	kontrollsonen	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra m	icrodata.no	 	
Figuren viser at det er en svak 	økning	 i kvalifiserte 	lærere i 	grunnskolen	 i tiltakssonen	 sammenlig-	
net med 	kontrollsonen	 fra 2013 til 2014 og 2015 til 2016, men ingen av estimatene før 2017 er 	
signifikant annerledes fra null.	 Utviklingen etter 2017 indikerer at virkemidlet 	hadde en effekt	, da 	
den relative sannsynlighe	ten for 	at en tilfeldig sysselsatt med studielån er kvalifisert 	lærere i 	
grunnskolen	 i tiltakssonen	 sammenlignet	 med 	kontrollsonen	 øker	 i de to første årene etter virke-	
midlet ble innført	.14 Estimatet er høyest for år 2019	 med 	0,0067	, og 	gitt at	 vi vurderer utvikling i 	
kontrollsonen	 som	 kontrafaktisk utvikling	 i tiltakssonen	 uten virkemiddel, kan vi tolke dette 	som 	
at 	økningen i	 andelen kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 av sysselsatte med studielån 	fra 2017 til 	
2019 	ville vært 0,67 prosentpoeng lavere dersom virkemidlet ikke eksisterte. 	Dette er en svært 	
liten effekt, og den er heller ikke signifikant annerledes fra null. 	Vi 	kan derfor ikke	 konkludere at 	
virkemidlet har ført til flere kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 blant de sysselsatte i 	tiltakssonen	. 	
5.4	 	Konklusjon: 	Ingen signifikant effekt	 	
I dette kapitlet har 	vi analysert om	 ekstra studielånsnedskrivning 	for 	lærere i grunnskolen	 på 	
20	 000 	kroner 	med virkning fra 	201	8 har 	gitt	 flere kvalifiserte 	lærere i 	grunnskolen	 i arbeid i 	til-	
takssonen	. Vi 	kan 	ikke	 fastslå at 	virkemiddelet 	har 	ført til en slik økning.	 	
Vårt	 funn av at virkemiddelet ikke har hatt noen 	signifikant 	effekt 	kan 	være drevet av særegen-	
heter ved 	lærere i grunnskolen	 som 	yrkesgruppe. 	For at	 et ø	konomisk	 incentiv 	skal ha stor påvirk-	
ning 	på flyttemønstre 	til 	lærere i grunnskolen	, må 	lærerne	 verdsette 	inntekt 	tilstrekkelig 	høyt	 når 	
de avgjør hvor de ønsker å jobbe	. Ettersom inntektsnivået for lærere i grunnskolen er forholdsvis 	
lavt	 sammenlignet med 	yrker med tilsvarende krav til utdanning, taler dette for at 	individer som 	
velger 	lærer	yrket 	i stor grad 	motiveres av ikke	-økonomisk	e faktorer.	 For eksempel kan de ha 	
ste	rke bostedspreferanser, jf. kapittel 	3. På den annen side	 kan man argume	ntere for at det lave 	
inntektsnivået 	blant lærere 	burde tilsi	 at de 	skal 	reagere sterkt på 	økonomiske incentiver	. 	
 	
14 Dette stemmer med vår formodning basert på	 Figur 5.8. 	
-0,02
-0,015
-0,01
-0,005	
0	
0,005
0,01
0,015
0,02	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	67	 	
 
Videre kan også vårt funn 	av ingen effekt være drevet av 	variabler som er utelatt fra våre analyser. 	
Som nevnt i 	kapittel	 5.1	 har vi ikke kunne	t ben	ytte data på stillingsutlysninger 	over tid	. Me	d slik 	
informasjon kunne vi	 vært	 i stand til å si noe om 	hvorvidt 	dårlig 	tilgang på 	stillinger er en dri	vkraft 	
bak virkemiddelets manglende effekt.	 Et lignende argument kan føres når det gjelder tilgang på 	
boliger, som 	vi heller ikke har	 eksplisitt inkludert i vår analyse	. Imidlertid	 vil analysen opp mot 	
kontrollsonen i avsnitt 	5.3.2	 kun påvirkes av tilgang på boliger og ledige stillinger 	dersom det er 	
systematisk forskjell 	mellom	 tiltaks	- og kontrollsonen	. Gitt argumentasjonen bak valg av kontroll-	
sone, er det	 rimelig å anta 	flere 	likhetstrekk ved bolig	- og arb	eidsmarkedene i 	tiltaks	- og kontroll-	
sonen.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	68	 	
 	
6	 	Ordningen for personer med 
studielån	 	
6.1	 	Insentivet over tid	 	
Personer med studielån som bor i 	tiltakssonen	 kan skrive av 10 prosent av skyldig studielån hvert 	
år, med et maksimumsbeløp på 25	 000 kr. Det betyr at per	soner med studielån på over 250	 000 	
kr maksimalt får avskrevet 25	 000 kr, selv om 10 prosent av lånet utgjør mer enn dette beløpet. 	
Ordningen ble innført samtidig som 	tiltakssonen	 ble etablert i 1990. Da var maksimumsbeløpet 	
15	 000 kr. Maksimumsbeløpet har vært oppjustert ved to anledninger, til 16	 500 kr i 1993 og til 	
25	 000 kr i 2005. Utviklingen i maksimumsbeløpet er illustrert i nominelle og reelle verdier (1990	-	
kr) 	i Figur 	6.1. 	
Figur 	6.1 	Maks	imal 	studielånsnedskriving, nominell og reell verdi	, 1990	-2021	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, utregnet med inflasjonstall fra SSB, statistikkbanken tabell 03014 	(2022)	. 	
Figuren viser tydelig hvordan den reelle verdien til maksbeløpet 	har falt over	 tid, 	om enn noe 	
forsinket som følge av	 de to oppju	steringene	. Den høyeste reelle verdien til maksbeløpet var i 	
2005, da det ble økt (nominelt) fra 16 500 kr til 25	 000 kr. Den reelle verdien av dette beløpet 	
(målt i 1990	-kr) var da drøyt 18	 200 kr. Siden den gang har maksimumsbeløpet ligget på 25	 000 	
kr, som reelt 	sett har sunket til i underkant av 13	 000 1990	-kroner i dag. Realverdien er dermed 	
mindre enn på innføringstidspunktet i 1990, og nesten like lavt som bunnpunktet i 2004, da den 
reelle verdien av beløpet var omtrent 12	 200 kr. 	 	
I vurderinger av utviklingen	 i styrken på dette virkemiddelet er det relevant å studere hvordan 	
maksbeløpet står i forhold til hvor mye studielån folk generelt har hatt i perioden. Dette er illus-
trert i	 Figur 	6.2. 	
16	500	
25	000	25	000	
12	219
18	222	
12	936	
0	
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
30 000	
1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	
kroner	
Makstak studielånsnedskriving (nominell verdi)
Makstak studielånsnedskriving (reell verdi, 1990-kr)

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	69	 	
 
Figur 	6.2 	Gjennomsnittlig saldo på studielån blant 	alle i Norge	 som har studielån og 	
makstak for studielånsnedskriving, 2002	-2020, 2020	-kroner	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microd	ata.no og inflasjonstall fra SSB	 Statistikkbanken tabell 03014 	
(2022)	. 	
Figuren viser at gjennomsnittlig saldo på studielån blant de som har dette er omtrent 218	 000 	
kroner i 2020. Målt i 2020	-kroner var tilsvarende belø	p i 2005 i underkant av 170	 000 kroner. Da 	
tilsvarte den reelle verdien av maksbeløpet omtrent 20 prosent av dette. Tilsvarende tall i dag er 
11 prosent. Dette betyr at det i dag kun er de som har et over gjennomsnittlig stort studielån som 
kan oppnå maksi	mal avskriving. I 2005 gj	aldt dette også for størrelser på studielån også under 	
gjennomsnittlig lånestørrelse.	 	
I Figur 	6.3 ser vi hvordan gjennomsnittlig saldo på studielånet blant personer som er inntil 30 år 	
og personer som er eldre enn 30 år. De yngre har jevnt over mer studielån enn de eldre, og for-
skjellen har vært tiltakende de siste ti årene. I 2005, på tidspunktet for	 heving av maksimumstaket 	
for studielånsnedskriving, hadde personer under 30 år i gjennomsnitt omtrent 132	 000 kr i stu-	
dielån, mens personer over 30 år hadde i gjennomsnitt omtrent 115	 500 kr i studielån. 	 	
20 %	; 34	083	11 %	; 25	000	
169	894	
217	999	
0	
50 000
100 000
150 000
200 000
250 000	
2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
2020
-kroner	
Makstak studielånsavskriving	Gjennomsnittlig studielån

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	70	 	
 
Figur 	6.3 	Gjennomsnittlig saldo på studielån	 for	 personer 	under og	 over 30 år,	 hele lan-	
det,	 nominelle kroner	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	. Verdiene i 2005 er fremhevet, da dette er året hvor maksi-	
mumsbeløpet for nedskriving ble økt 	fra 16	 500 kr til 25	 000 kr.	 	
6.2	 	Beskrivende data pre	- og post	-trend	 	
For å kunne si noe om effekten av 	studielånsordningen på bosetting i 	tiltakssonen	 vil vi benytte 	
registerdata fra Lånekassen	. Disse dataene er tilgjengelige i microdata.no fra 2002	 og utover	. Med 	
utgangspunkt i 	denne 	dataperioden	, vil vi utnytte økningen i maksimumsbeløpet som fant sted i 	
2005 til å 	forsøke å identifisere 	en kausal effekt av studielånsordningen på nettoflytting til 	tiltaks-	
sonen	. Vi benytte	r oss av 	forskjell	-i-forskjell	 metode	n, der vi sammenlikner 	nettoflytting	 i tilta	ks- 	
og 	kontrollsonen	 før og etter 2005. 	 	
Vi benytte	r samme 	kontrollgruppe som i analysen av ordningen for 	lærere	 i grunnskolen	; resten 	
av 	kommunene 	i Troms	, utenom Tromsø.	 Før vi presenterer estimater av den kausale effekten av 	
endringen av maksgrensen i 2005	, vurderer vi 	rimeligheten av antakelsen om at 	tiltakssonen	 ville 	
hatt samme utvikling i 	utfallsvariabler	 som 	kontrollsonen	 i fravæ	r av tiltaket. 	En indikasjon på at 	
det	te er en rimelig antakelse	, er at de to	 områdene hadde parallelle trender i 	utfallsvariabelen	 i 	
årene før 	2005.	 Den sentrale utfallsvariabelen er andelen 	personer som har studielån. 	Dersom 	
studielånsordningen 	fører til 	redusert nettoflytting fra 	tiltakssonen	15 sammenlignet med kontroll-	
gruppen	, skulle en forvente at andelen med studielån 	i tiltakssonen	 øker i årene etter 2005, sam-	
menlignet 	kontrollsonen	. Hvis 	tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	 har hatt en parallell trend i åre	ne før 	
2005, kan endringen i årene etter tolkes som den kausale effekten av 	tiltaket. 	 	
Andelene 	av befolkningen 	med studielån i 	tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	 i perioden 2002	-20	19 	er 	
illustrert i 	Figur 	6.4. 	
 	
15 Som kan skyldes både 	økt tilflytting, redusert fraflytting eller en kombinasjon. 	 	
kr 132 235	kr 115 655	
kr 0	
kr 50 000
kr 100 000
kr 150 000
kr 200 000
kr 250 000
kr 300 000	
2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
Nominelle kr	
Gjennomsnittlig studielån, inntil 30 år	Gjennomsnittlig studielån, over 30 år

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	71	 	
 
Figur 	6.4 	Andel av befolkningen med studielån	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	 	
For å studere hvorvidt trenden i denne andelen har vært parallell før 2005 i 	tiltakssonen	 og 	kon-	
trollsonen	 normerer vi 2005	-verdiene til 1. Dette er illustrert i	 Figur 	6.5. Både 	tiltakssonen	 og 	
kontrollsonen	 hadde en stigende andel personer med studielån i perioden 2002	-2005. 	Ideelt sett 	
skulle vi sammenliknet utviklingen lenger tilbake i tid, men dette er ikke mulig da dataene fra 
Lånekassen 	kun er tilgjengelige fra 20	02 i microdata.no. 	Vi konkluderer med at 	utviklingen 	i for-	
kant av 	2005 	er 	noenlunde	 lik 	i de to områdene	, til tross for at 	tiltakssonen	 opplever en nedgang 	
i andelen personer med studielån fra 2002	 til 	2003.	 	
Figur 	6.5 	Andel av befolkningen med studielån	, 2005=1	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	 	
Etter 2005 	fortsetter andelen med studielån i 	tiltakssonen	 å stige noe	, før den går noe tilbake 	
frem til 2012. Etter 2012 går den 	kraftig tilbake. 	Når det gjelder 	kontrollsonen	 reduseres andelen 	
kraftig 	etter 2005. I 200	8 er den under 94 prosent av verdien i 2005, altså en reduksjon i 	andelen 	
med studielån på 6 prosent. 	Tilt	akssonen	 fikk	 derimot økt sin andel med studielån med 1,1 pro-	
sent i 	tilsvarende periode. 	 	
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
18%	
2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	
Tiltakssonen	Kontrollsonen	
1,0111	
0,9385	
0,88
0,90
0,92
0,94
0,96
0,98
1,00
1,02	
2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	
Tiltakssonen	Kontrollsonen

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	72	 	
 
Figuren antyder at økningen av maksimumsbeløpet i 2005 førte til at fallet i andelen med studie-
lån, som fant sted i 	kontrollsonen	 etter 2005,	 ble utsatt noen år i 	tiltakssonen	. Det kan altså se ut 	
som tiltaket hadde en midlertidig effekt i 	tiltakssonen	. I det følgende, vil vi undersøke om denne 	
effekten 	er statistisk signifikant 	og hvorvidt 	sammenhengen 	varierer med 	noen	 observerbare 	
kjennetegn ved de bosatte i tiltaks	- og 	kontrollsonen	 som kjønn	, alder	 og om individene bor i 	
områdenes største byer eller ikke	. 	
6.2.1	 	Deskriptiv statistikk 	 	
Deskriptiv statistikk for analyseenhetene (individene) i 	tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	, so	m benyt-	
tes i analysen av ordningen med studielånsavskriving,	 er oppsummert i 	Tabell 	6.1 og 	Tabell 	6.2. 	
Tabell 	6.1 	Deskriptiv statistikk: 	Tiltakssonen	 	
År 	Antall 	 	
individer	 	
Andel 
med 	 	
studielån	 	
Andel 
med 	 	
studielån	, 	
0-30 år	 	
Gjennomsnittlig 	 	
alder	 	
Gjennomsnittlig 	 	
inntekt	 	
Andel 
menn	 	
Andel 
Alta	 	
2002	 	92 779	 	16,4	 	22,6	 	38	 	195 458	 	51,0	 	18,5	 	
2003	 	92 555	 	16,3	 	21,9	 	38	 	202 800	 	51,0	 	18,8	 	
2004	 	92 137	 	16,5	 	22	,1 	39 	209 295	 	51,0	 	18,9	 	
2005	 	91 972	 	16,6	 	22	,2 	39 	216 980	 	51,0	 	19,2	 	
2006	 	91 788	 	16,7	 	22	,3 	39	 	231 694	 	51,0	 	19,5	 	
2007	 	91 356	 	16,8	 	22	,3 	39	 	248 753	 	51,0	 	19,8	 	
2008	 	91 104	 	16,7	 	21,9	 	40	 	266 467	 	51,0	 	20,1	 	
2009	 	91 067	 	16,6	 	22	,0 	40	 	278 631	 	51,1	 	20,3	 	
2010	 	91 433	 	16,5	 	22	,2 	40	 	288 916	 	51,2	 	20,4	 	
2011	 	91 921	 	16,6	 	22,6	 	40	 	302 776	 	51,3	 	20,7	 	
2012	 	92 261	 	16,5	 	22,9	 	40	 	316 684	 	51,3	 	20,9	 	
2013	 	93 009	 	15,7	 	22,9	 	41 	328 212	 	51,4	 	21,1	 	
2014	 	93 662	 	15,7	 	23	,1 	41 	339 901	 	51,4	 	21,2	 	
2015	 	93 896	 	15,6	 	23	,5 	41	 	348 088	 	51,4	 	21,2	 	
2016	 	93 964	 	15,7	 	23,7	 	41	 	357 914	 	51,5	 	21,4	 	
2017	 	94 389	 	15,8	 	24	,1 	42 	367 436	 	51,5	 	21,7	 	
2018	 	94 388	 	15,8	 	24	,4 	42 	379 368	 	51,5	 	21,9	 	
2019	 	93 929	 	15,8	 	24,7	 	42	 	392 209	 	51,5	 	22,0	 	
Kilde:	 	Microdata.no

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	73	 	
 
Tabell 	6.2 	Deskriptiv statistikk: 	Kontrollsonen	 	
År 	Antall 	 	
individer	 	
Andel 
med 	 	
studie-
lån	 (%)	 	
Andel med 
studielån, 
0-30 år	 (%)	 	
Gjennom-
snitt	lig 	 	
alder	 	
Gjennom-
snittlig 	 	
inntekt	 	
Andel 
menn	 	
(%)	 	
Andel 
Harstad	 	
(%)	 	
2002	 	72 101	 	13,5	 	20	,1 	40	 	206 222	 	50,4	 	32,0	 	
2003	 	72 030	 	13,7	 	20	,0 	40	 	214 564	 	50,5	 	32,2	 	
2004	 	71 814	 	13,9	 	20	,0 	40	 	220 745	 	50,4	 	32,3	 	
2005	 	71 285	 	14,2	 	20	,4 	40	 	228 241	 	50,4	 	32,4	 	
2006	 	71 136	 	14,0	 	19,9	 	41 	242 812	 	50,3	 	32,7	 	
2007	 	70 955	 	13,7	 	19	,3 	41 	259 915	 	50,3	 	32,8	 	
2008	 	70 655	 	13,3	 	18	,5 	41 	278 176	 	50,4	 	32,7	 	
2009	 	70 467	 	13,2	 	18	,3 	41	 	285 786	 	50,3	 	32,8	 	
2010	 	70 623	 	13,2	 	18	,5 	41	 	296 677	 	50,4	 	32,9	 	
2011	 	70 807	 	13,3	 	18,5	 	41 	311 460	 	50,5	 	33,1	 	
2012	 	71 065	 	13,4	 	18,7	 	42 	324 813	 	50,5	 	33,3	 	
2013	 	71 578	 	13,1	 	18,9	 	42 	335 492	 	50,5	 	33,9	 	
2014	 	72 003	 	13,3	 	19	,5 	42 	347 783	 	50,7	 	33,9	 	
2015	 	72 485	 	13,4	 	19,6	 	42	 	356 618	 	50,8	 	34,0	 	
2016	 	72 643	 	13,3	 	19,6	 	42	 	366 393	 	51,0	 	34,0	 	
2017	 	72 860	 	13,4	 	19,9	 	42	 	375 741	 	51,1	 	34,1	 	
2018	 	72 641	 	13,7	 	20	,4 	43 	391 091	 	51,0	 	34,2	 	
2019	 	72 494	 	13,7	 	24,7	 	43 	401 072	 	51,1	 	34,2	 	
Kilde:	 	Microdata.no	 	
Tabellene viser at utvalget vårt består av mellom 91	 000 og 94	 000 personer hvert år i 	tiltaksso-	
nen	 og mellom 70	 000 og 72	 000 personer hvert år i 	kontrollsonen	. Blant personene i 	tiltakssonen	 	
er det om lag 16 prosent som har studielån, og blant de i 	tiltakssonen	 er det ca. 13	-14 prosent 	
som har studielån. Blant de under 30 år er det rundt 22	-23 prosent i 	tiltakssonen	 som har studie-	
lån, sammenlignet med rundt 19	-20 prosent i 	kontrollsonen	. Gjennomsnittsalderen på personene 	
i de to 	områdene	 ligger mello	m 38 og 40 år i perioden, og det er ingen markante forskjeller mel-	
lom tiltaks	- og 	kontrollsonen	 når det gjelder alder. Gjennomsnittsinntekten i 	tiltakssonen	 var om-	
trent 392	 000 kroner i 2019, mot omtrent 401	 000 kroner i 	kontrollsonen	. Kjønnsbalansen er om-	
trent lik mellom de to områdene, med en marginalt høyere andel 	menn 	enn i 	kontrollsonen	. Siste 	
kolonne viser andel som bor i områdets største by. I 	tiltakssonen	 bor 22 prosent av befolkningen 	
i Alta. Andelen har vært økende over perioden. I 	kontrollsonen	 bodde rundt 34 prosent av befolk-	
ningen i Harstad i 2019, en andel som har økt noe mindre enn den for 	tiltakssonen	. 	
Dette utvalget benyttes som grunnlag for de videre økonometriske analysene. 	 	
6.3	 	Økonometriske resultater	 	
Vi har operasjonalisert problemstilling	en 	ved å 	se på 	befolkningen som 	var	 bosatt i	 tiltakssonen	 	
og	 kontrollsonen	 i perioden 	20	02	-2019.	 Over perioden er det 2	64	 084 	personer som har bodd i 	
enten tiltak	- eller 	kontrollsonen	 (eller begge steder).	 Disse har vi samlet i et	 ubalansert

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	74	 	
 
paneldatasett	16 med 2	 957	 208 observasjoner	17, hvor vi har koblet 	på individenes 	studielånssaldo, 	
samt bakgrunnsvariabler som alder, kjønn	 og om de bor i 	den største byen i 	hhv. 	tiltakssonen	 	
(Alta) 	eller 	kontrollsonen	 (Harstad).	 	
6.3.1	 	Blir det flere med studielån i 	tiltaksson	en	 etter at maksimumsbeløpet for 	
nedskriving økes i 2005?	 	
Økonometrisk tester vi dette med en lineær 	sannsynlighet	smodell	.18 Denne er uttrykt i ligningen 	
under	: 	
������(�������	å�������������)=	�+	 �∗���	 � ��	������������+	 �∗ å��������������	������+	�∗���	 � ��	������������∗å��������������	������	
+ ������������� 	
Utfallsvariabelen vi undersøker er andelen som har studielån. Dersom andelen øker som følge av 
tiltaket, tyder det på en tiltakseffekt på nettoflytting, som enten drives av tilflytting av nye perso-
ner med studielån (mer 	tilflytting enn 	kontrollsonen	) eller mindre fraflytting av personer med 	
studielån (sammenlignet med 	kontrollsonen	).19 Fra de beskrivende dataene i 	Figur 	6.5 ser vi at	 	
effekten 	synes å være	 drevet av fravær av utflytting	 sammenlignet med kontrollsonen	, snarere 	
enn innflytting til 	tiltakssonen. 	 	
Regresjonsligningen estimerer sannsynligheten for at en tilfeldig trukket person 	i utvalget 	– alle 	
som bodde i tiltaks	- og 	kont	rollsonen	 det aktuelle året 	– endres som følge av 	hvorvidt en person 	
(i) bor i 	tiltakssonen	 (på tidspunkt t), hvilket år det er, interaksjonen mellom 	bosted og tid	. Den 	
er slikt sett en 	tallfesting av 	om forskjellen i andel med studielån i 	kontrollsonen og tiltakssonen, 	
som oppstår etter 2005 er signifikant eller ikke.	 	
I forskjell	-i-forskjell	-designet vårt er det 	koeffisientene knyttet til interaksjonen mellom bosted og 	
tid (	δ) som 	beskriver	 effekt	en	 av tiltaket med heving av maks	imumsbeløpe	t for studielånsavskri-	
ving. Disse 	koeffisientene	 indikerer endringen i sannsynligheten for å trekke en person med stu-	
dielån blant de som bor i 	tiltakssonen	 på tidspunkt t, sammenlignet med 	kontrollsonen	, i forhold 	
til referanseåret 2005. 	Utviklingen til d	isse koeffisientene	 er 	illustrert i 	«event study	»-plottet i 	
Figur 6.6. 	
 	
16 Datasettet er u	balansert fordi 	ikke alle personene bor i 	tiltakssonen	 eller 	kontrollsonen	 hele perioden. Noen fly	tter 	
ut, andre flytter inn, noen blir født og noen dør	 i løpet av perioden	. 	
17 Det er én observasjon per år per bosatt i tiltaks	- eller 	kontrollsonen	. Det innebærer at de fleste individene har mer 	
enn én observasjon knyttet til seg.	 	
18 Regresjonstabellen fra analysen	 er gjengitt i 	Tabell 	A.4 i vedlegg 	0. 	
19 Man kunne kanskje tenke seg at en 	annen mekanisme som kan påvirke andelen som har studielån er om 	personer	 	
som ikke har studielån velger å ta opp studielån som følge av økningen i maksimumsbeløpet. Vi velger å se bort fra 
dette, for 	disse personene vil ikk	e ha noen fordel av nedskrivingen før 	de skal begynne å betale tilbake lånet. For 	
de fleste skjer dette flere år etter første låneopptak, og 	fordelen henger sammen med 	bosted på tilbakebetalings-	
tidspunktet, ikke tidspunktet for låneopptaket	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	75	 	
 
Figur 	6.6 	Event study	-plot: Endring i sannsynligheten for at en tilfeldig person i tiltaks-	
sonen har studielån, sammenlignet med kontrollsonen over tid	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	. Ubalansert paneldatasett med alle bosatte i tiltaks	- og 	
kontrollsonen i perioden 2002	-2019. 	N = 	2 957	 208	. Konfidensintervaller på 95 %	-nivå.	 	
Som vi ser e	r pre	-trenden, altså forskjellen mellom sannsynligheten for å trekk	e en person med 	
studielån blant de som bor i 	tiltakssonen	 og de som bor i 	kontrollsonen	, ikke signifikant ulik hver-	
andre i 	årene før 2005	. Etter 2005 stiger sannsynligheten for å trekke en person med studielån 	
blant bosatte i 	tiltakssonen	, sammenlignet med bosatte i 	kontrollsonen	. I 2006 	er effekten for	t-	
satt ikke signifikant ulik fra null, men i 2007 er den det, og fra 2008 til 2011 ligger de	n stabilt på 	
en 	signifikant positiv forskjell på 	omtrent	 0,0	09	 prosentpoeng. Det tilsvarer en effektstørrelse på 	
omtrent 	800	 flere personer med studielån i 	tiltakssonen	. Dersom alle disse 	er i jobb tilsvarer det 	
en økning i antall sysselsatte i 	tiltakssone	n på	 omtrent 	1,5	 prosent.	20 	
Dersom 	det ikke er andre gode grunner til at denne forskjellen skal oppstå etter 2005, og man	 	
legger til grunn at 	kontrollsonen	 har utviklingen som 	tiltakssonen	 ville hatt i det kontrafaktiske 	
tilfellet	, kan dette tolkes som 	de	n kausale effekten av økningen av maksimumsbeløpet for studie-	
lånsavskriving fra 16	 500 kr til 25	 000 kr i 2005.	 	
6.3.2	 	I hvilken grad varierer 	effektene	 av 	virkemidlene med	 alder, kjønn og geo-	
grafi?	 	
I dette 	avsnittet	 ser vi nærmere på de økonometriske undersøkels	ene vi har gjort for å 	vurdere 	
hvorvidt effektene av virkemidlene varierer med alder, kjønn og geografi. 	Her har vi 	spesifisert 	
den samme regresjonsmodellen som 	i forrige avsnitt, men 	i tillegg inkludert kontrollvariablene 	
spesifisert som såkalte «dummy	-variabler», for kjønn (mann/kvinne), 	alder	 (spesifisert som unge 	
 	
20 Der antall sysselsatte definert som antall personer med 	positive lønnsinntekter i 	2008	. Fra microdata.no finner vi at 	
dette er 	53 935	 personer.	 	
811
0,0089	
-0,0100
-0,0050
0,0000
0,0050
0,0100
0,0150
0,0200	
2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	76	 	
 
i alderen 20	-30 år og resten)	, og en «	Alta/Harstad	-dummy	», som indikerer om et individ bor i 	den 	
største byen i 	hhv. tilt	akssonen (Alta) og	 kontrollsonen (Harstad	).21 22 	
������(�������	å�������������)=	�+	 �∗���	 � ��	������������+	 �∗ å��������������	������+	�∗���	 � ��	������������∗å��������������	������	
+	 �∗�����	_20	_30	_å�������������+	 �∗��	ø��	������+	 ������∗���	 � ����	 �����	 ��������	����	������������	
+ ������������� 	
Kontrollvariable	ne	 i regresjonsanalysen	 er 	inkludert for å fjerne effekten av eventuelle bakenfor-	
liggende 	sammenhenger mellom 	utfalls	variabelen (om en person har studielån)	 og forklaringsva-	
riablene	. Å inkludere kontrollvariablene vise	r oss at 	andelen med studielån er	 signifikant	 høyere 	
blant unge i alderen 20	-30 år	, blant kvinner og blant folk som bor i Alta og Harstad.	 	
Neste steg	 er å se på hvorvidt 	kontrollvariablene påvirker tiltakseffekten (	δ i regresjonsligningen), 	
altså om 	effekten vi fant i forrige avsnitt, er ulik mellom kvinner og menn, mellom 	yngre	 og eldre	 	
eller mellom 	de største byene i området (Alta/Harstad) og resten. 	Tiltakseffekten (	δ) påvirkes 	
svært lite	 som følge av å inkludere 	kjønn	 og Alta/Harstad. Basert på dette konkluderer vi med at 	
tiltakseffekten ikke er ulik på tvers av kjønn og hvorvidt man bor 	tiltakssonens/kontrollsonens 	
største 	by eller ikke. 	 	
Inkludering av 	dummyen for alder	 påvirker derimot 	tiltakseffekten	 mer	, noe	 som 	tyder	 på at det 	
er en ulik effekt 	av tiltaket på unge i alderen 20	-30 år og folk i andre aldre.	 Forskjellen kommer 	
tydelig frem i tidsserien	 med andelene som har studielån i befolkningen over og under 30 år, som 	
vi har illustrert i 	Figur 	6.7 og 	Figur 	6.8. 	
Figur 	6.7 	Andel med studielån under 30 år	 	Figur 	6.8 	Andel med studielån over 30 år	 	
 	 	
 	
21 Regresjonstabellen fra analysen er gjengitt i 
 
Tabell 	A.5 i vedlegg 	0. I tidligere 	spesifikasjoner hadde vi også inkludert individenes lønn som kontrollvariabel. Dette 	
gikk vi bort fr	a, da vi frykter denne kan være en såkalt «bad control», fordi 	den påvirkes av utfallsvariabelen 	(har 	
studielån). Studielån henger sammen med høyere utdanning, som videre påvirker individers lønnsnivå.	 Potensialet 	
for en endogen sammenheng mellom utfalls	- og kontrollvariabel gjorde at vi valgte å ikke 	benytte	 lønn som kon-	
trollvariabel. 	 	
22 Vi har 	også 	kjørt regresjonsmodellen med en dummy	-variabel for om personene bor i Hammerfest for å fange opp 	
en eventuell effekt som drives av utbyggingen av gasskraftanle	gget på Melkøya som åpne	t i 2007. Inkluderingen 	
av variabelen fører kun til helt marginale endringer i koeffisientene, og påvirker dermed ikke konklusjonene. 	 	
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
2005=1	
Tiltakssonen	Kontrollsonen	
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
2005=1	
Tiltakssonen	Kontrollsonen

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	77	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	 	
Reformåret 2005 er indikert med den vertikale linjen.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	 	
Reformåret 2005 er 	indikert med den vertikale linjen.	 	
Figurene	 er i praksis en oppsplittet versjon av 	Figur 	6.5, og viser hvordan 	den samlede reformef-	
fekten fordeler seg mellom de under og de over 30 år. 	Etter reformåret 2005 er det i 	begge al-	
dersgruppene 	en økning i andelen med 	studielån sammenlignet 	med kontrollgruppen	. Forskjellen	 	
er imidlertid større 	blant 	unge	 under 30 år enn blant personer over 30 år. 	Blant de under 30 er 	
tiltakseffekten hovedsakelig drevet av en nedgang i andelen med studi	elån i kontrollsonen, slik vi 	
også så i	 Figur 	6.5, der hele befolkningen er inkludert. 	Videre er det slik at det er nedgangen 	i 	
andelen med studielån 	blant 	de over 30 år som synes å drive bortfallet av effekten, som vi 	obser-	
verer fra 2012 når vi	 estimerer grunnspesifikasjonen. På bakgrunn av disse ulike effektene 	blant 	
personer under og over 30 år, konkluderer vi med at 	effekten vi	 har 	estimert i grunnspesifi	kasjo-	
nen i hovedsak drives av yng	re personer under 30 år	.23 	
6.4	 	Konklusjon: 	Midlertidig bosettingseffekt	 	
Hevingen av maksimumsbeløpet for studielånsavskriving ser altså ut til å ha 	bidratt til å heve	 an-	
delen med studielån blant de bosatte i 	tiltakssonen	. Effek	ten er ikke signifikant før to år etter 	
innføring	, noe som kan indikere at det 	tar litt tid fra økning	 før man ser effekten. 	Resultate	t er 	
kanskje rimelig, all den tid 	en flyttebeslutning 	kan ha en viss treghet sammenlignet med andre 	
beslutninger.	 Deretter	 er effekten 	signifikant i seks år	 (2007	-2012)	, før den forsvinner	. 	
Effekten synes også å være høyere 	for unge under 30 år, selv om den også er 	til stede	 for de over 	
30 år. 	Dette 	vurderer vi som 	rimelig, da 	studielånsordningen spiller en større rolle for de med 	
høyt studielån, som 	gjelder	 yngre	 i større grad enn eldre	. 	
Mekani	smene 	som fører til at 	effekten 	forsvinner	 det åttende året 	etter 	innføring	 vet vi ikke noe 	
sikkert om. 	En m	ulig forklaring kan være at	 realverdien 	på studielånsnedskrivingen	 faller 	med 	
tiden	 (som illustrert i	 Figur 	6.4). Økning av 	maksimumsbeløpet	 for 	nedskriving	 gjør at 	de	 som 	
tidligere 	var bundet av 	maksimumsbeløpet	, ikke	 lengre	 er det, eller blir bundet av et 	høyere	 mak-	
simumsbeløp	, og dermed får økt nytte av ordningen	. Maksimal ne	dskriving før 	2005	 var 16	 500	 	
kroner	, som 	ble økt til 25	 000	 kroner	. Det betyr at alle som 	ha	dde	 over 165	 000 kr i studielån	 i 	
2005 	fikk nytte av hevingen av maksimumsbeløpet. 	Gjennomsnittlig	 studielån i 2005 	var 	omtrent 	
132	 000 kroner blant personer inntil 30 år, og omtrent 	115	 500 	kroner blant 	personer	 over 30 år	 	
(jf.	 Figur 	6.3). Ingen av gjennomsnitt	spersonene	 ble 	dermed bundet	 av maksimumsbeløpet i 	
2005, men 	en høyere andel av yngre personer gjorde 	trolig	 det	, da 	gjennomsnittlig s	tudielån er 	
høyere i denne gruppen	. Dette harmonerer godt med funnet om at 	tiltakseffekten synes å være 	
sterkest blant yngre.	 	
En annen mulig forklaring	 av at effekten 	forsvinner etter hvert	 kan tenkes å være at hevingen av 	
maksbeløpet 	skap	te en nyhetsverdi og 	ekstra oppmerksomhet 	rundt 	og i etterkant av hevingen	, 	
da 	maksimumsbeløpet hadde ligget fast siden 1993.	 Om 	det var mer oppmerksomhet rundt 	
 	
23 Analysen av figurene sier ikke noe om 	denne	 forskjellen er statistisk signifikant eller ikke. For å undersøke dette har 	
vi spesifisert en 	«triple difference»	-modell som estimerer forskjellen i 	sannsynlighet	 for å ha studielån mellom unge 	
(20	-30 år) 	og andre, i 	tiltakssonen 	og kontrollsonen, 	før og 	etter 	reformåret 2005.	 Regresjonstabellen fra analysen 	
er gjengitt i 	Tabell 	A.6 i vedlegg 	0. Denne (triple) forskjellen er 	insignifikant	 i årene 2002	-2007, og 	signifikant	 positiv	 	
for	 årene 2008	-2019 (bortsett fra i 2014). Dette bygger opp under konklusjonen om at 	tiltakseffekten i hovedsak 	
drives av de under 30 år.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	78	 	
 
ordningen tidligere, kan undersøkes ved å studere utviklingen i søkefrekvensen på relevante sø-
kete	rmer på nettet. 	 	
Figur 	6.9 viser 	søkefrekvensen 	på søke	ordskombinasjonen	 «studielån finnmark»	, hentet fra 	
Google Trends	 (2022)	. Tekstboks 	6.1 forklarer Google Trends. 	 	
Tekstboks 	6.1 	Google Trends	 	
Google 	Trends er 	en nettjeneste for analyser av 	populariteten til 	søkeord på Googles søketjenes-	
ter. 	Tjenesten lar 	brukeren se på populariteten til 	et søkeord over tid, og gir mulighet for å av-	
grense på geografisk område. Dataene går tilbake til 	2004. 	 	
Resultatene	 angir søkeordets relative po	pularitet per måned, relativt til den måneden i 	tidsrom-	
met hvor 	det ble gjort flest søk. Selv skriver Google Trends følgende om 	skalaen 	som resultatene 	
angis på: 	 	
«Tallene representerer søkeinteressen relativ til det 	høyeste punktet på diagrammet for gitt om-	
råde og tidspunkt. En verdi på 100 viser stedet der termen er mest populær. En verdi på 50 betyr 
at termen er halvparten så populær. En verdi på betyr at det ikke fantes nok data for denne 
termen.	» (Google 2022)	 	
 
Figur 	6.9 	Google Trends: Populariteten til søkeordet "studielån finnmark", 2004	-2022, 	
januar 2006 = 100	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Google Trends	 (2022)	 	
Utviklingen i hyppigheten til googlesøkene indikerer at oppmerksomheten rundt studielånsord-
ningen var mye større i tiden før og rett etter hevingen av maksimumsbeløpet for studielånsav-
skriving i 2005. Om dette skyldes ulikt nivå på markedsføring av ordning	ene da sammenlignet 	
med nå, er ikke kjent for oss, men dataene tyder i alle fall på at oppmerksomheten rundt studie-
lånsordningen er mindre nå enn for drøyt 15 år siden. 	 	
apr. 04	
jul. 04
jul. 05	okt. 05
jan. 06	
jun. 06
des. 06	
0
20
40
60
80
100
120	
jan. 04	okt. 04	jul. 05	apr. 06	jan. 07	okt. 07	jul. 08	apr. 09	jan. 10	okt. 10	jul. 11	apr. 12	jan. 13	okt. 13	jul. 14	apr. 15	jan. 16	okt. 16	jul. 17	apr. 18	jan. 19	okt. 19	jul. 20	apr. 21	jan. 22

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	79	 	
 
Noen svakheter ved analysen 	basert på Google Trends er	 at det kan hende	 folk 	søker på 	andre 	
termer enn «studielån finnmark» når de skal hente inn informasjon om studielånsnedskriving i 
tiltakssonen	. Lånekassen bruker begrepet «slette studielån» og «	reduksjon av 	studie	gjeld	» når de 	
omtaler 	ordningen på sine nettsider 	(Lånekassen 2022)	. Vi har testet	 begge disse 	søkeord	ene	, og 	
«slette studielån» 	gir det samme bildet som 	i Figur 	6.9, mens «	reduksjon av studiegjeld» gir for 	
få treff til at Google 	Trends 	viser dataene.	 	
6.4.1	 	Hvem er innflytterne og h	vor kommer 	de	 fra?	 	
I dette avsnittet ser vi nærmere på 	hva som kjennetegner 	personer som flytter 	til 	tiltakssonen	, og 	
hvor de	 kommer fra	. Vi har valgt å 	fokusere på årene 2002	-2012, fordi 	det er frem til og med 2012 	
vi finner en 	signifikant	 effekt av hevingen av maksimumsbeløpet for nedskriving, på andelen med 	
studielån	 i tiltakssonen	. Tabell 	6.3 viser 	summen av alle innflyttere til 	tiltakssonen	 i perioden 	
2002	-2012, 	samt	 antall og andel av disse som har studielån. 	 	
Tabell 	6.3 	Innflyttere til 	tiltakssonen, totalt og med studielån, 2002	-2012	 	
År 	Antall innflyttere 	 	Antall med studielån	 	Andel med studielån	 (%)	 	
2002	 	2 063	 	820	 	40 	 	
2003	 	1 976	 	819	 	41 	 	
2004	 	2 064	 	796	 	39 	 	
2005	 	2 082	 	833	 	40 	 	
2006	 	2 034	 	830	 	41 	 	
2007	 	2 032	 	732	 	36 	 	
2008	 	1 699	 	675	 	40 	 	
2009	 	1 854	 	733	 	40 	 	
2010	 	2 028	 	777	 	38 	 	
2011	 	2 022	 	754	 	37 	 	
2012	 	2 070	 	795	 	38 	 	
2002	-2012	 	21 924	 	8 564	 	39 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	 	
I perioden 20002 til 2012 flytter det 21	 924 personer inn i 	tiltakssonen	. Blant disse har 	8 564 	
studielån, noe som tilsvarer 39 	prosent	. Dette er langt høyere enn de 	rundt 	16 prosentene 	av den 	
generelle befolkningen i 	tiltakssonen	 som har studielån. Det 	henger sammen med at 	innflytterne 	
generelt er yngre,	 noe som 	kommer frem	 av Tabell 	6.4, som viser 	gjennomsnittsalder, 	kjønnsfor-	
deling, 	gjennomsnittslønn og gjennomsnittlig saldo på	 studielån	 ved innflytting	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	80	 	
 
Tabell 	6.4 	Kjenn	etegn ved innflyttere til tiltakssonen med studielån, 2002	-2012	 	
År 	Gjennomsnittlig 	 	
alder	 	
Andel	 menn	 (%)	 	Gjennomsnittlig 	
lønn 	(løpende kr)	 	
Gjennomsnittlig 	
saldo studielån (lø-	
pende kr)	 	
2002	 	29	 	45	 	199 081	 	134 703	 	
2003	 	29	 	44	 	206 904	 	144 656	 	
2004	 	29	 	43	 	198 063	 	150 106	 	
2005	 	30	 	47	 	222 494	 	151 033	 	
2006	 	30	 	46	 	230 218	 	163 364	 	
2007	 	30	 	43	 	241 209	 	166 592	 	
2008	 	30	 	41	 	271 898	 	167 058	 	
2009	 	30	 	44	 	278 728	 	179 876	 	
2010	 	30	 	46	 	270 393	 	180 068	 	
2011	 	29	 	44	 	277 629	 	183 846	 	
2012	 	29	 	43	 	288 117	 	190 514	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	 	
Innflyttere med studielån 	i perioden 2002	-2012 var i gjennomsnitt	 like i underkant av 30 år, tjen	te 	
mellom 200 og 300	 000 kroner i året og hadde et studielån på mellom 	135 og 190	 000 kroner i 	
gjennomsnitt. 	Omtrent 	45 prosent av innflytterne med studielån var menn.	 	
Som vi ser av de to tabellene endres ikke 	andelene med studielån eller kjennetegn ved innflyttere 	
etter 2005	, året	 hvor maksimal nedskriving av studielånsbeløpet øker og vi har estimert en 	signi-	
fikant effekt på andel med studielån. Dette er fordi effekten i hovedsak drives av 	mindre utflytting 	
i tiltakssonen	 enn i 	kontrollsonen	, som fremgår 	tydelig	 i Figur 	6.5. 	
6.4.1.1	 	Hvor kommer innflytterne	 med studielån	 fra?	 	
Vi har også sett på hvor 	innflytterne 	som har studielån 	flytter fra. 	Dette er mulig 	siden	 vi har 	
registerdata fra microdata.no, men 	vi har ikke mulighet til å se 	fordelingen helt ned på kommu-	
nenivå, fordi 	det er	 så få flyttinger 	per kommune	 at innsynskontrollen i microdata.no stopper oss. 	
Det er derimot mulig å få ut resultatene på fylkesnivå,	 noe vi 	presenterer i 	Figur 	6.10	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	81	 	
 
Figur 	6.10	 	Innflyttere med studielån, 	etter fraflyttingsfylke	, 2002	-2012	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	 	
Det skjer ingen tydelige brudd i 	andelen	e som kommer fra de ulike fylkene 	før og etter reformåret 	
2005	, og vi	 viser vi frem andelene for hele 	perioden samlet. Den største andelen	 (28 %)	 av 	inn-	
flytterne med studielån 	kommer fra 	de resterende delene av Troms som 	tiltakssonen	 ikke omfat-	
ter. 	Rundt 11	-12 	prosent 	av 	innflytterne kommer fra Nordland og Oslo, mens 7 prosent kommer 	
fra Sør	-Trøndelag.	 	
En 	interessant videreføring av analysen 	av 	innflyttere til tiltakssonen, ville vært 	å studere 	hvordan 	
innflytterne fordeler seg	 mellom 	de som 	aldri har bodd i området før og de som har en tilknytning 	
til området	 fra før	, for eksempel ved at de 	har vokst opp d	er. 	I et 	notat 	til 	Kommunal	- og regio-	
naldepartementet 	finner	 Sørlie	 at 	omtrent 	14	-15 prosent	 av folk i midten av 30 årene	 som 	har 	
vokst opp i	 en periferikommune 	flytter ut, for så å 	flytte tilbake igjen	 (Sørlie 2006)	. Mange 	utflyt-	
tere 	kommer aldri tilbake, så blant 	ung	e som bor i en periferikommune 	er 	drøyt 30 prosent tilba-	
keflyttere. 	En nærmere studie av 	andelen tilbakeflyttere til 	tiltakssonen	 ville vært interessant.	 	
Østfold
2 %	Akershus	
6 %	
Oslo
12 %	
Hedmark	
3 %
Oppland
1 %
Buskerud	
3 %	
Vestfold
3 %	
Telemark	
2 %	Aust	-Agder
1 %	Vest	-Agder
2 %	Rogaland	
4 %
Hordaland	
6 %	Sogn og Fjordane	
1 %	
Møre og Romsdal	
3 %	
Sør	-Trøndelag
7 %	
Nord	-Trøndelag
3 %	
Nordland
11 %	
Troms (uten Nord	-	
Troms)
28 %

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	82	 	
 	
7	 	Ordningen med lavere inntekts-
skatt og elavgift	 	
7.1	 	Inse	ntivet over tid	 	
Personer bosatt i 	tiltakssonen	 har lavere 	skatt på alminnelig inntekt	, redusert trinnskatt	, fritak for 	
elavgiften	 samt 	fradrag i alm	innelig inntekt	. Sistnevnte refereres ofte til som 	finnmarksfradraget	. 	
Disse 	virkemidlene	 gjør det 	økonomisk fordelaktig å bosette seg i 	tiltakssonen	, gitt at man kan ha 	
den samme inntekten som 	utenfor 	tiltakssonen	. 	
Virkemidlene	 tråd	te i kraft 	fra 1990 	for	 å trekke folk til 	tiltakssonen	, for 	å opprettho	lde 	bosetting 	
og sysselsetting over tid. 	I perioden 1990 til 2021 har det kun vært mindre endringer i disse skat-	
tefordelene	. Figur 	2.7 gir en oversikt over 	utviklingen av skatteincentivene over tid	 	
Selv om den prosentvise skattefordelen 	ikke 	har endret seg over tid	, har 	kroneverdien	 av skatte-	
fordelene 	gjort det	. Blant annet har s	katten på alminnelig inntekt 	vært 3,5 prosent lavere enn 	
utenfor 	tiltakssonen	 i h	ele perioden. Som påpekt i kapittel 2 gjør dette at den 	gjennomsnittlige 	
krone	verdien av 	fordelen 	øker over tid, da reallø	nningene har økt. 	 	
Dersom	 vi legger til grunn at det har vært en reallønnsvekst på 	1,96 prosent hvert år	24 i perioden	, 	
har verdien 	av 	lavere skatt på 	alminnelig inntekt 	omtrent doblet seg 	fra 1990 til 2000	 (SSB 2002)	. 	
Det skulle 	isolert sett 	tilsi at det blir mer fordelaktig å bosette seg i 	tiltakssonen	 over tid. 	På 	den 	
andre siden synker verdi	en av finnmarksfradraget	 over tid	, ettersom dette har ligget stabilt	 på 	
omtrent 	15	 000 kroner 	siden år 2000.	 Figur 	7.1 viser den nominelle og reelle verdien av 	finn-	
marksfradraget over tid. 	 	
 	
24 Gjennomsn	ittlig, årlig reallønnsvekst 	fra 1990 til 2000 var 1, 96 prosent ifølge SSB

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	83	 	
 
Figur 	7.1 	Finnmarksfradrag	et, 	nominell vs. reell verdi	 	
 	
Kilde:	 	Vista Anal	yse, utregnet med inflasjonstall fra SSB	 Statistikkbanken tabell 03014 	 	
Figuren viser at 	den 	nominelle verdien av finnmarksfradraget 	har 	omtrent vært uendret over pe-	
rioden	, mens den reelle verdien har omtrent blitt halvert	25. Det betyr at 	verdien av fordelen, og 	
dermed 	insentivet til å flytte svekkes over tid. 	 	
Fritak for elavgift er også en 	av fordelene beboerne i 	tiltakssonen	 drar nytte av. I 2021 var den 	
ordinære satsen på elavgiften 16,7 øre per kilowatt	-time for resten av landet	 (Energi Norge 	
2022)	26. For en husholdning i 	tiltakssonen	 med et forbruk på 20	 000 kWh utgjør fritaket for elav-	
gift en b	esparelse på rundt 4	 200 kroner årlig.	 Dette utgjør da en drøy fjerdedel av finnmarksfra-	
draget. 	 	
Personer med høy inntekt får høyere gevinst av å bosette seg i 	tiltakssonen	, både i absolutt	e 	
krone	r og relativt til 	sin	 gjennomsnittlig	e inntekt.	 Høyere inntekt gjør at 3,5 prosent 	lavere skatt 	
på alminnelig inntekt 	er mer verdt	 i absolutt verdi	. I tillegg korrelerer inntekt og studielån, slik at 	
personer med høy inntekt har høyere sannsynlighet for å også kunne benytte seg av ordningen 
for avskriv	ing av studielån. 	 	
Analysen i dette kapittelet vil utnytte variasjonen i relativ skattefordel mellom inntektsdesilene 
til å si noe om effekten av skattefordelene på bosetting i 	tiltakssonen	. For å beregne forskjellen 	i 	
relativ skattefordel mellom inntektsd	esilene benyttes 	SSBs 	skatteberegningsmodell LOTTE	-skatt	 	
(Hansen et.al 2008)	. Denne	 beregner	 hvordan skattefordelene fordeler seg på 	inntekts	desiler i 	
tiltakssonen	. Disse tallene har vi for hvert femte år fra 1990 til 2020.	 Figur 7.2 viser utviklingen i 	
den relativ	e skattefordelen	, fordelt på ti inntektsdesiler	27, hvor desil 1 viser til 	de 	10 prosentene 	
 	
25 Fra og med 2022 	er finnmarksfradraget økt til 20	 000 kroner.	 	
 
27 Her er befolkningen i 	tiltakssonen	 delt inn i ti like store grupper, basert på deres inntekt. 	 	
15	500
8020	
0	
2 000
4 000
6 000
8 000
10 000
12 000
14 000
16 000
18 000	
1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	
Finnmarksfradraget (nominell verdi)	Finnmarksfradraget (reell verdi)

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	84	 	
 
med	 lavest inntekt i hvert år, mens 	i desil 10 	finner en 	de	 10 prosentene som har høyest inntekt 	
i hvert år.	 	
Figur 	7.2 	Skattefordel som andel av gjennomsnittlig inntekt, fordelt på inntektsdesiler i 
tiltakssonen, 1990	 – 2020	 	
 	
Kilde:	 	Beregninger ved bruk av 	LOTTE	-skatt 	(Hansen, et al. 2008)	 	
Figur 	7.2 viser 	for hver 	inntektsdesil, den samlede gevinsten av skattefordelene personer i tiltaks-	
sonen drar nytte av, som andel av den gjennomsnittlige inntekten i deres inntektsdesil.	28 	
Vi ser at p	ersoner	 i inntektsdesil 1	 begynte med omtrent like stor fordel som de fleste øvr	ige 	
inntektsgrupper, men at disse	 har 	fått fall i den relative skattefordelen over tid	. Dette er den blå, 	
nederste 	linjen	. 	
De andre ni inntektsdesilgruppene ser ut til å bevege seg noenlunde 	likt	, med personer i inntekts-	
desil nummer 10 som de som drar stø	rst nytte av skattefordelene, relativt til inntekt. Dette vises 	
av den 	øverste	, mørkerøde linjen	. De største forskjellene 	mellom	 inntektsdesilene skjer 	fra	 1990 	
til 	2000	. Disse	 forskjellene 	vil vi utnytte	 til å studere effekten av å motta en skattefordel	 på 	bo-	
settingsmønsteret i tiltakssonen	. Spesielt vil vi utnytte forskjellen mellom personer i inntektsdesil 	
1, som drar svært lite nytte av skattefordelen, og resten 	av befolkningen, 	til å studere effekten 	på 	
bosettingsvalget 	av å motta en skattefordel. 	 	
7.2	 	Beskrivende data pre	- og post	-trend	 	
For å kunne si noe om effekten av 	innføringen av	 tiltakssonen	 på 	bosetting vil vi benytte samme 	
metodikk som i 	tidligere	 kapit	ler	. Den avhengige variabelen er bostedsutviklingen i 	tiltakssonen	 	
fra 198	9 og fremover	. Regist	erd	ataene 	for	 bosettingsmønstre på kommunenivå	 har vi hentet fra 	 	
microdata.no	 og de er	 tilgjengelige først	 fra	 1989	. Disse kobles sammen med statistikk 	for	 inntekt 	
for å studere hvordan 	den relative fordelen 	fra skatteendringen	 påvirker bosettingsbeslutningen	 	
over tid	. 	
 	
28 I kapittel 8 ser vi nærmere på denne fordelingen i 	tiltakssonen	 i 2022.	 	
2,6 %	
1,8 %	
0,7 %	0,6 %	0,9 %	
0,3 %	
0,6 %	
3,9 %	
5,9 %	5,8 %	
4,6 %	
5,0 %	4,9 %	5,0 %	
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%	
1990	1995	2000	2005	2010	2015	2020	
Desil 1
Desil 2
Desil 3
Desil 4
Desil 5
Desil 6
Desil 7
Desil 8
Desil 9
Desil 10

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	85	 	
 	
7.2.1	 	Kontrollgruppe som tidligere: Resten av Troms uten	om	 Tromsø	 	
I de tidligere analysene av studielånsordningen og ordningen for 	lærere i grunnskolen	 ble resten 	
av kommunene i Troms og Finnmark, bortsett fra 	tiltakss	onen	 brukt som kontrollgruppe. 	Dette 	
vil være kontrollgruppen også for denne analysen	. Figur 	7.3 (som er identisk med 	Figur 	4.229) viser 	
utviklingen i	 befolkning, ekskludert naturlig folketilvekst	 i tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	 fra 1980 	
til 202	2. Figuren viser folkemengde	n relativ	t til året 1990. 	Det vil si at når ku	rven	e ligger på 0,95 	
i 1998 er folkemengden 5 prosent lavere enn den var i år 1990. 	 	
Figuren viser at befolkningen i 	tiltakssonen	 var synkende relativt til 	kontrollsonen	 frem til 1986, 	
hvor den stabiliseres.	 På slutten av 	19	80	-tallet skjer det en markert endring ved at den relative 	
befolkningsutviklingen i 	tiltakssonen	 forbedres (relativt	 til 	kontrollsonen	). Som nevnt i tidligere 	
kapitler er den relative befolkningsutviklingen i disse to områdene ganske like etter innføringen	 	
av 	tiltakssonen	, med unntak av perioden på 1990	-tallet. 	 	
Figur 	7.3 	Befolkning ekskl. naturlig folketilvekst, tiltakssonen og kontrollsonen, 1980	-	
2022, 1990=1	 	
 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Statistisk sentralbyrå (tabell 06913)	. 	
Merknad:	 Den vertikale linjen indikerer 	tiltakssonen	s innføring i 1990. 	Kontrollsonen	 er resten av kommunene i 	
Troms 	utenom	 Tromsø. 	 	
Fra figuren ser vi at innføringen av 	tiltakssonen	 i 1990	, vist med den vertikale linjen i figuren, 	ser 	
ut til å ha hatt en forbigående effekt, som spilte seg ut på 	19	90	-tallet	. Etter dette 	sank befolk-	
ningen 	igjen, før den 	la seg 	på linje med befolkningsutviklingen i 	kontrollsonen	. Utviklingen skis-	
sert i 	denne figuren, samt figuren som viser relativ skattefordel i ulike inntektsdesiler (	Figur 	7.2) 	
gjør at analysen av skattefordelene konsentrerer seg i første rekke om effekten på 	19	90	-tallet. 	 	
 	
29 Figuren repeteres her for å motivere hvorfor vi studerer 1990	-tallet. 	 	
0,75
0,8
0,85
0,9
0,95	
1	
1,05
1,1
1,15	
1980	1982	1984	1986	1988	1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	2022	
Andel	
Kontrollsonen	Tiltakssonen

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	86	 	
 
Figur 	7.2 viser 	at den relative skattefordelen av virkemidlene innført i 1990 varierer mest mellom 	
bosatte i inntektsdesil 1 og resten av de bosatte. Personer i den laveste inntektsdesilen kan vi 
anse 	som en gruppe som er tilnærmet upåvirket av 	tiltakssonen	s innføring, ettersom de får så 	
små fordeler. Deres fordel faller også utover på 	1990	-tallet	, relativt til resten av befolkningen i 	
tiltakssonen	. Variasjonen i påvirkning mellom denne gruppen og den r	esterende befolkningen 	
brukes til å studere effekten av skattefordelene. 	 	
Dermed studerer vi to grupper, der den ene nærmest er upåvirket og 	fungerer som	 kontroll-	
gruppe, 	idet vi 	anser at skatteinsentivene 	i hovedsak påvirker 	den andre gruppen.	 Et slikt opp	sett 	
gjør at vi kan studere hvorvidt det å få 	skattefordelene påvirker bosettingsmønsteret. Dette gjør 	
vi ved å se på 	om sannsynligheten for å være bosatt i 	tiltakssonen	 er høyere 	for de som har høy 	
skattefordel ved å bosette seg i 	tiltakssonen	. Personer i	 inntektsdesil 1 i 1990	, i tiltakssonen,	 	
hadde under 9	 200 kroner i	 årlig	 inntekt.	 For å unngå endogenitetsproblemer følger vi denne 	
grensen, med inflasjonsjustering, 	istedenfor 	å se til 	første desil	 i hvert år	. Figur 7.4Figur 	7.4 viser 	
utviklingen i andel inntektsmottakere med lønn 	over	 grensen 	på 9	 200 kroner 	i de to områdene. 	
Her er 1990	-verdiene normert til 1	 for å bedre kunne studere endringen i 	bosetting 	i perioden. 	
Tolkningen av grafene i denne figuren er dermed 	lik som tolkningen i	 Figur 	7.3. Fra 	1990 til 2020 	
har andelen av inntektsmottakere med over 9200 kroner i inntekt steget med rundt 	2 prosent.	 	
Den sentrale hypotesen, som 	vi undersøker i dette kapittelet, er hvorvidt 	andele	n med lønn over 	
9 200 kroner 	(i 1990	-verdi	) øker i	 tiltakssonen	 sammenliknet med 	kontrollsonen	. Dersom dette 	
er tilfellet kan man avlede at	 skattefordelen har hatt en effekt	 på bosettingsmønstrene	. 	
Figur 	7.4 	Utvi	kling i andel av inntektsmottakere med inntekt over 9200 kroner (reelle 	
1990 kroner, 1990 = 1)	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse og microdata.no	 	
Som nevnt i tidligere kapitler er en viktig forutsetning for 	at resultatene vi får skal være valide at 	
trenden før 	innføringstidspunktet er parallell i de to områdene vi studerer. 	Dersom trenden ikke 	
er parallell i tiden før innføringstidspunkt 	kan	 det til	si at 	en ulik utvikling etter at skatte	fordelene 	
ble innført	, ikke skyldes disse incentivene	, men andre forhold	. At datagrunnlaget for bosetting 	
starter i 1989 gjør det umulig å studere hvordan bosettingen av personer i ulike inntektsnivåer 	
0,97
0,98
0,99
1,00
1,01
1,02
1,03
1,04
1,05	
1990	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000	
Andel	
Kontrollsonen	Tiltakssonen

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	87	 	
 
ser ut i period	en før innføringen av 	tiltakssonen	. Vi vet at bosetting overordnet i tiltakssonen og 	
kontrollsonen var 	relativ lik i perioden, og 	metoden blir derfor benyttet, med 	en antagelse om at 	
utviklingen i andel bosatte i ulike inntektsnivåer	 også er relativt lik	 i de to områdene i perioden 	
før innføringstidspunktet	30. Vi har ikke informasjon som skulle tilsi noe annet. 	 	
Fra 	Figur 	7.4 ser det ut som at and	elen personer med 	inntekt over den valgte grensen	 i tiltaksso-	
nen	 stiger	 fra 1990 	til 1991, for så å falle	 til år 2000.	 Andelen personer med inntekt over grensen, 	
og som da mottar en skattefordel synker noe i kontrollsonen	 tidlig på 1990	-tallet, før den ligger 	
relativt stabilt, og stiger igjen fra 1994 og utover til 1999. 	Dette tilsier at 	innføringen av tiltaksso-	
nen i 1990 gjorde at flere personer flyttet til tiltakssonen (	eller færre flyttet ut), relativt til kon-	
trollsonen de første årene	 etter innføringen. Det er denne utviklingen vi senere estimerer med 	
kontrollvariabler og standardfeil, for å undersøke hvorvidt effekten er 	signifikant forskjellig fra 	
null. 	 	
At vi ikke får undersøkt pretrenden i andel personer i 	inntektsgruppene før 198	9 gjør at vi bør	 	
tolke	 videre resultater	 med forsiktighet	. Vissheten om 	innføringen av 	tiltakssonen	 var til	 stede før 	
1989	, og det	 kan de	rfor	 tenkes at 	andelen personer i 	tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	 i de ulike 	
inntektsgruppene allerede da var påvirket av	 tiltakssonen	s innføring. 	 	
Ettersom både ordningen for personer med studielån og skattefordelene ble innført i 1990 vil den 
videre analysen tolkes som effekten av begge disse ordningene. Vi har ikke funnet noe god måte 
å isolere effekten av skattefordelene	 på	. En mulig måte å gjøre det på er å ta utgangspunkt i 	
funnene fra foregående kapittel og ekstrapolere effekten av endringen i studielånsordningen til-
bake til 	1990	-tallet	, for å forsøke å identifisere bosettingseffekten av denne ordningen. Deretter 	
kunne dette trekkes fra den totale effekten som videre analyser i dette kapittelet viser, for å iso-
lere effekten av skattefordelene. Dette har vi valgt å ikke gjøre, ettersom en	 slik ekstrapolering vil 	
innebære å legge til grunn flere sentrale forutsetninger om 	lineariteten i	 effekt, samt andre fak-	
torer som spilte inn på 	1990	-tallet	. Ettersom dette vil gi oss et høyst usikkert estimat på effekten 	
vil de videre analysene av bosett	ing på 	1990	-tallet	 tolkes som effekten av innføringen av 	tiltaks-	
sonen	 som helhet, da også inkludert effekten av innføringen av studielånsordningen.	 	
Hvorvidt 	innføringen av 	tiltakssonen	 påvirker bosettingsmønsteret	, og om den relative forskjellen 	
i skattefo	rdel mellom 	personer på ulik side av inntektsfordelingen 	er med på å påvirke dette stu-	
deres videre ved hjelp av økon	ometrisk undersøkelse. 	 	
7.2.2	 	Deskriptiv statistikk	 	
Tabell 	7.1 og 	Tabell 	7.2 viser relevant deskriptiv statistikk for utvalget som brukes til den økono-	
metriske analysen av skattefordelene. 	Det finnes selvsagt nyere tall for dette, men de vil ikke 	
bidra til forståelse av de økonometriske resultatene. 	 	
 	
30 Ved bruk av denne metoden er det sentralt at p	re-trenden i 	andelen inntektsmottakere i inntektsdesilene er lik i 	
kontroll	- og tiltakssonen. At vi ikke kan s	jekke dette gjør at vi er nødt til å lene oss på antagelsen om at disse er like, 	
gitt utviklingen i bosettingsmønstre. 	Dette er 	altså ikke optimal	t, men 	den beste metoden gitt tilgjengelig datama-	
teriale.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	88	 	
 
Tabell 	7.1 	Tiltakssonen	 	
År 	Bo-
satte	 	
Sysselsettingsan-
del	 (%)	 	
Gjennomsnittsal-
der	 	
Gjennomsnittsinn-
tekt	 	
An-
del 
men
n (%)	 	
Andel 
bo-
satt i 
Alta 
(%)	 	
198
9 	
85267	 	62	 	36	 	109116	 	52 	 	17 	 	
199
0 	
85322	 	61	 	36	 	116376	 	52 	 	17 	 	
199
1 	
85731	 	62	 	36	 	123954	 	52 	 	18 	 	
199
2 	
95532	 	62	 	36	 	131034	 	51	 	16 	 	
199
3 	
96391	 	62 	 	36	 	134781	 	51 	 	16 	 	
199
4 	
96696	 	62 	 	36	 	139683	 	51 	 	17 	 	
199
5 	
96919	 	61 	 	37	 	147517	 	51 	 	17 	 	
199
6 	
96613	 	60 	 	37	 	155589	 	51 	 	17 	 	
199
7 	
95407	 	60 	 	37	 	163327	 	51 	 	17 	 	
199
8 	
94402	 	60 	 	37	 	174797	 	51 	 	18 	 	
199
9 	
93194	 	59 	 	38	 	184164	 	51 	 	18 	 	
200
0 	
93208	 	61 	 	38	 	185669	 	51 	 	18 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, 	basert på	 microdata.no

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	89	 	
 
Tabell 	7.2 	Kontrollsonen	 	
År 	Bo-
satte	 	
Sysselsettingsan-
del	 (%)	 	
Gjennomsnittsal-
der	 	
Gjennomsnittsinn-
tekt	 	
An-
del 
men
n (%)	 	
Andel 
bosatt i 
Har-
stad	 	
(%)	 	
198
9 	
75932	 	59 	 	38	 	114156	 	51 	 	29 	 	
199
0 	
75630	 	58 	 	38	 	121902	 	51 	 	30 	 	
199
1 	
75098	 	59 	 	38	 	127346	 	51 	 	30 	 	
199
2 	
75110	 	59 	 	38	 	132720	 	51 	 	30 	 	
199
3 	
74879	 	59 	 	38	 	136284	 	51 	 	30 	 	
199
4 	
74888	 	59 	 	38	 	140637	 	51 	 	30 	 	
199
5 	
74671	 	58 	 	39	 	149566	 	50 	 	31 	 	
199
6 	
74359	 	57 	 	39	 	159919	 	50 	 	31 	 	
199
7 	
74030	 	57 	 	39	 	168636	 	50 	 	31 	 	
199
8 	
73273	 	58 	 	39	 	180434	 	50 	 	31 	 	
199
9 	
72948	 	57 	 	39	 	189514	 	50 	 	32 	 	
200
0 	
72867	 	59 	 	39	 	192089	 	50 	 	32 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, 	basert på	 microdata.no	 	
Tabellene viser at utvalget består av mellom 85	 000 og 93	 000 personer hvert år i 	tiltakssonen	 og 	
mellom 72	 000 og 76	 000 personer hvert år i 	kontrollsonen	. Antall bosatte i 	tiltakssonen	 stiger, 	
mens antall bosatte i 	kontrollsonen	 synker over perioden. Blant personene i 	tiltakssonen	 er det 	
omtrent 61 prosent som er sysselsatt, og blant de i 	kontrollsonen	 er ca. 57 prosent sysselsatt	e31. 	
Disse prosentene varierer noe over perioden, men synes ikke å bevege seg i en tydel	ig retning. 	 	
Gjennomsnittsalderen på personene i de to sonene ligger mellom 36 og 39 år i perioden, og det 
ser ut som at personer i 	kontrollsonen	 i gjennomsnitt er litt eldre enn personer i 	tiltakssonen	. 	
For begge områder har gjennomsnittsinntekten steget	 markant i perioden. I 	tiltakssonen	 er stig-	
ningen på 70 prosentpoeng, mens den i 	kontrollsonen	 er på 68 prosentpoeng. Gjennomsnittsinn-	
tekten ligger marginalt høyere i 	kontrollsonen	 enn i 	tiltakssonen	 gjennom hele perioden. 	 	
Kjønnsbalansen er omtrent lik me	llom de to områdene, med en marginalt høyere andel menn i 	
tiltakssonen	 enn i 	kontrollsonen	. Kolonnen lengst til høy	re viser andel som bor i områdets største 	
by. I 	tiltakssonen	 bor 18 prosent av befolkningen i Alta i år 2000, noe som stiger i perioden. I 	
 	
31 Målt som andel med	 inntektsgivende arbeid i gitt år.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	90	 	
 
ko	ntrollsonen	 bor rundt 32 prosent av befolkningen i Harstad i 2000. Også dette har vært stigende 	
gjennom perioden. Fra 	Tabell 	6.1 og 	Tabell 	6.2 ser vi at andelene som bor i Alta og Harstad stiger 	
også etter 2000. 	 	
Dette utvalget brukes som grunnlag for de videre økonometriske analysene. 	 	
7.3	 	Økonometri	ske resultater	 	
For å studere effekten av 	innføringen av 	tiltakssonen	 på bosetting 	ser vi på 	bosatte i 	tiltakssonen	 	
og 	kontrollsonen	 i perioden 1989 til 2000. 	 	
7.3.1	 	Blir det flere bosatte i området etter innføringen av tiltakssonen i 1990?	 	
Økonometrisk tester vi 	hvorvidt det blir mer sannsynlig å bosette seg i 	tiltakssonen	, relativt til 	
kontrollsonen	, og 	hvordan den relative skattefordelen påvirker dette	, ved bruk av	 en lineær sann-	
synlighetsmodell.	32 Modellen	 er uttrykt i ligningen under	33: 	
������(���	 � ��	������������)=	�+ �∗ å��������������	������+�∗������������	������������	
+ ������∗(������������	∗å��������������	)������������+ �∗�����	������������+ �∗��ø��	������+ ������������� 	
Utfallsvariabelen vi undersøker er andel	en 	som er bosatt i 	tiltakssonen	. Dersom andelen øker som 	
følge av 	innføringen av 	virkemiddelet, som her	 tolkes som	 året 1990	 i seg selv	, tyder det på en 	
tiltakseffekt på nettoflytting, som enten drives av 	mer 	tilflytting eller mindre fraflytting	, sammen-	
lignet med 	kontrollsonen	. Grunnen til at vi her ikke har en variabel som fanger opp virkemiddelet 	
er at 	skattefordelen tilfaller alle bosatte med inntektsgivende arbeid. 	 	
For å studere hvorvidt 	skattefordelen påvirker bosettingsmønstre er det 	inkludert 	varia	bler 	i hvert 	
år 	som fanger opp det å ha over 9	 200 kroner (i reelle 1990 kroner) i inntekt. 	De	tte er 	den binær	e 	
variabel	en «skattefordel»	, som	 tar verdien 1 dersom en person har over denne grensen i inntekt. 	
Fra	 Figur 	7.2, som viste relativ skattefordel i ulike inntektsdesiler, 	vet vi 	at personer med inntekt 	
i desilgruppe 2 til 10 	har relativt stor fordel av skattefordelene sammenliknet med de med lavest 	
innte	kt, under 	9200 kroner	. Denne variasjonen utnyttes til å studere bosettingsmønstrene til de 	
som fikk en relativt stor skattefordel (inntekt over 9200 kroner), mot personer under denne gren-
sen	. Alle sysselsatte er dermed med i analysen, men vi ser på hvorvid	t skattefordelen gir utslag 	
ved å studere endring i sannsynlighet for bosetting blant de som 	mottok	 en skattefordel	, relativt 	
til de som omtrent ikke mottok noe fordel	. Dette er personer i inntekts	desil	 2-10	, sammenliknet 	
med personer i inntektsdesil 1	. 	
Interaksjonsleddene mellom det å motta skattefordelen 	(være i inntektsdesil 2	-10)	 og årstallene 	
inkluderes for å kunne studere hvordan 	en eventuell effekt	 varierer over tid, relativt til 1990. 	Alle 	
effektstørrelser tolkes som 	endring relativt til innføring	såret 1990. 	Estimering av likningen 	pre-	
sentert over	 gir opphav til 	resultatene presentert i dette 	del	kapittelet. 	 	
 	
32 Resultatet fra regresjonsanalysen er gjengitt i vedlegg 	0 	
33 Et alternativ til 	denne modellen vil være å benytte skattefordel i fjor 	og tidligere år 	som 	forklarings	variabel, ettersom 	
det kan tenkes at personer bruker litt tid på å reagere på insentiv	et. 	Vi har her benyttet inneværende års skatte-	
fordel som variabel	 ettersom 	variasjonen fra ett år til neste 	synes forholdsvis konstant	 innenfor én inntektsdesil.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	91	 	
 
Som vist i	 Figur 7.3 stiger folkemengden i 	tiltakssonen	, relativt til i 	kontrollsonen	 på 1990	-tallet	. 	
Øk	ningen gir grunnlag for	 å studere hvordan effekten av innføringen av 	tilta	kssonen	 og 	effekten 	
av skattefordelene påvirker flyttemønstrene på 1990	-tallet	. For å gjøre dette utnytter	 vi 	den re-	
lative forskjellen i 	skattefordel hos personer i 	den laveste inntektsgruppen, 	relativt til resten. 	 Fi-	
gur 	7.5 viser 	event study plottet 	som er	 hovedresultatet fra denne 	analysen. Her vises	 for hvert 	
år forskjellen i sannsynlighet mellom å bo i 	tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	 dersom man får skatte-	
fordelen, 	her representert som det å ha mer enn 9200 kroner i inntekt	 (reelle 1990 kroner)	. 	
Figur 	7.5 	Event study plot: forskjellen mellom 	tiltakssonen	 og 	kontrollsonen	 i sannsyn-	
lighet for a	t en person med inntekt over 9200 kroner (reelle 1990 kroner) er 	
bosatt i 	tiltakssonen	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	. Ubalansert paneldatasett med bosatte i tiltaks	- og 	kon-	
trollsonen	 med inntekt i perioden 1989	-2000. N	 = 1 199	 422	. Konfidensintervaller på 95 %	-nivå. 	 	
Figuren viser at det er statistisk signifikant h	øyere sannsynlighet for å være bosatt i 	tiltakssonen	, 	
relativt til i 	kontrollsonen	 dersom man befinner seg i 	inntektsklassene som får 	en skattefordel i 	
årene 	1991 til 1995	. Denne 	forskjellen i 	sannsynlighet	 ligger mellom 2,5 og 3,5 prosent i disse 	
årene. 	Det vil si at 	det var omtrent 3 prosent mer sannsynlig at 	personer som fikk en 	relativt stor 	
skattefordel 	i disse årene bosatte seg i 	tiltakssonen	, relativt 	til personer so	m omtrent ikke mottok 	
en slik skattefordel	. Dette betyr at 	den økonometriske modellen estimerer at 	det	 på det meste 	
var 	omtrent 3	 200 	ekstra sysselsatte	 bosatt i 	tiltakssonen	, i 1992, 	som ellers ikke ville bodd der	34. 	
Det kan antas at en del av disse har familie, og dermed bidrar ytterligere til bosetting i 	tiltaksso-	
nen	. Dette er altså personer som 	ikke ville ha vært bosatt i 	tiltakssonen	 uten skattefordelene. 	
Effekten avtar mot 1996, hvor den er ikke signifikant forskj	ellig fra null. 	 	
Effekten av skattefordelene	 synes 	altså 	ikke 	å være til	 stede fra og med 1996. 	Dette stemmer 	
overens med mønsteret skissert i	 Figur 	7.3 om de overord	nede flyttemønstrene i 	tiltakssonen	. 	
Analysen tyder på at innføring av skattefordeler i 	tiltakssonen	 hadde en effekt på bosetting, men 	
at effekten var midlertidig. 	 	
En alternativ analyse ble også gjennomført, der det ble studert hvorvidt personer i 	øverste inn-	
tektsdesil har høyere sannsynlighet for å være bosatt i tiltakssonen, relativt til i kontrollsonen, og 	
 	
34 Avrundet til 3200. Modellen estimerer 3217 personer i 1992.	 I 1991 estimerer modellen at de	t var 2275 personer, 	
og at det var	 2236, 2851, 2151 i henholdsvis 1	993, 1994 og 1995. Dette er nivåtall, og ikke nye personer hvert år. 	 	
-0,04
-0,03
-0,02
-0,01	
0	
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06	
1989	1990	1991	1992	1993	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	92	 	
 
året 1990. Dette ga ingen signifikante utslag, og tyder på at de	 høytlønte ikke flyttet i større grad 	
enn resten 	av de sysselsatte. Dette tyde	r på at selv om disse fikk 	størst	 relativ fordel, ga det ikke 	
utslag i flyttemønstrene	. 	
7.3.2	 	I hvilken grad varierer effektene med alder	 og kjønn	? 	
Sannsynligheten for å være bosatt i tiltakssonen, relativt til kontrollsonen, synker med alder. Der-
som en person 	er ett år eldre er sannsynligheten for å være bosatt i tiltakssonen 0,08 prosent 	
lavere enn for en person ett år yngre. Per år er dette lavt, men effekten er statistisk signifikant, 
og tilsier at det bor yngre mennesker i tiltakssonen enn i kontrollsonen. 	Kjønn har ikke forklarings-	
kraft i denne modellen. 	 	
I en alternativ modell er det testet hvorvidt det 	er de unge som driver den overordnede, positive 	
bosettingseffekten	 vi ser tidlig på 1990	-tallet. Dette er gjort ved å inkludere 	en variabel som 	
fanger opp 	hvorvidt en person er mellom 20 og 30 år, og hvorvidt disse mottar en skattefordel. 	 	
Modellen blir da seende slik ut	35: 	
������(���	 � ��	������������)=	�+ �∗ å��������������	������+�∗������������	������������+�(�����	_20	_30	_å�������������) + �	
∗(�����	_20	_30	_å�������������∗������������	������������)+ ������∗(������������	∗å��������������	)������������	
+������(�����	_20	_30	_å�������������∗å��������������	������������) +������ (�����	_20	_30	_å�������������∗������������	������������	
+ å��������������	������������ )+ �∗��ø��	������+ ������������� 	
Vi vet at de unge i mye større grad er tilbøyelige til å flytte enn eldre som har etablert seg. 	Ve	d å 	
rette tiltak mot de unge 	med studielån kan man 	tiltrekke	 unge i yrkesaktiv alder, samt at disse 	
kan velge å etablere seg i tiltakssonen, og med det bli væ	rende. 	Dette gjør at det er spesielt in-	
teressant hvordan de unge reagerte på innføringen av skattefordelene på 1990	-tallet. 	 	
Estimering av modell	en	 gir ingen signifikante utslag av alder mellom 20 og 30 på 	bosettingsmønst-	
rene	, som følge av skattefordelen, 	i årene der vi fant en overo	rdnet, positiv effekt. Dette betyr at 	
den positive bosettingseffekten ikke kan tilskrives de unge. 	 	
Vi finner 	at det er lavere sannsynlighet for å være bosatt i tiltakssonen og være i aldergruppen 20 	
til 30 år, 	og ha inntekt i 	desilgruppe 2	-10, 	relativt til i kontrollsonen, i 	årene 	1989, 	1998 	og 1999	. 	
Dette er relativt til bosettingen i året 1990	36. Dette påvirker omtrent ikke 	koeffisientene på inter-	
aksjonen mellom inntektsdesil 2	-10 og årstallene, som betyr at konklusjonen fra 	forrige 	estime-	
ring ikke påvirkes. 	Det var altså en positiv bosettingseffekt blant de som mottok en relativt stor 	
skattefordel (i inntektsdesil 2	-10)	, relativt til kontrollsonen, i årene 1991 til 1995. 	 	
I denne modellen gir det ikke mening å studere hvorvidt effekten varierer blant bosatte i Alta og 
Harstad, ettersom modellen predikerer sannsynligheten for å være bosatt i tiltakssonen, som in-
kluderer Alta. 	I modellen er det kontrollert for kjønn	. Dette i 	seg selv er ikke en signifikant variabel	 	
i hovedmodellen	, som tilsier at 	sannsynligheten for å være bosatt i tiltakssonen eller kontrollso-	
nen ikke	 avhenger	 av kjønn. 	 	
 	
35 Resultatet fra regresjonsanalysen er gjengitt i vedlegg 	0 	
36 Her	 bruker 	vi en 	«triple difference»	-modell som estimerer forskjellen i sannsynlighet for å 	bo i tiltakssonen	 mellom 	
unge (20	-30 år) 	med inntekt 	i desilgruppe 2	-10 	og andre	 med inntekt 	i desilgruppe 2	-10, i tiltakssonen og kontroll-	
sonen, 	relativt til 	1990	. Denne (triple) forskjellen er insignifikant i årene 	1991 til 1997	, og signifikant 	negativ	 for 	
årene 	1989, 	1998	 og 1999	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	93	 	
 
For å studere hvorvidt menn eller kvinner reagerer annerledes på skatteinsentivet har vi 	på 	
samme måte som med aldersgruppen 20 til 30 	studert hvorvidt 	kjønn 	betød noe for flyttemønst-	
ret	, i en alternativ modell. Dette vil kunne gi svar på hvorvidt flyttemønsteret til menn og kvinner 	
var ulikt, som følge av skatteinsentivet på 1990	-tallet. Resu	ltatene fra denne modellen	 tyder på 	
at det var ingen forskjell i reaksjonen på skatteinsentivet mellom menn og kvinner. 	 	
7.3.3	 	Effekten av endringer i 	toppskatt 	(trinnskatt	) 	
Fra og med 1. januar	 2000 	ble	 det mindre fordelaktig å ha høy inntekt i 	tiltakssonen	. Frem til	 år 	
2000 hadde personer med inntekt 	over 	ca. 270	 000 kroner 	i tiltakssonen	 lavere skattesats 	enn 	
resten av landet	. Der personer med tilsvarende inntekt 	i resten av landet 	betalte rundt 13, 5 pro-	
sent 	på slik inntekt betalte personer bosatt i 	tiltakssonen	 9,5 prosent. 	Fra og med 1. januar 2000 	
ble 	personer med over ca. 750	 000 kroner unntatt denne fordelen	. Fra og med dette tidspunktet 	
betalte disse nå 	19, 5 prosent skatt på 	inntekt over denne grensen. Det vil si at 	skattesatsen økte 	
med hele ti prosentpoeng for denne gruppen	 i tiltakssonen	37. 	
Dette gjorde det relativt mindre fordelaktig å være bosatt i 	tiltakssonen	 med høy inntekt	 enn slik 	
det hadde vært i det foregående tiå	ret. Dette er en av de største endringene i skattefordelene i 	
tiltakssonen	s levetid, og derfor utnyttes denne variasjonen til å 	studere hvorvidt endringe	ne	 på-	
virker bosetting. 	Ettersom 	denne endringen i skatt for de med høy inntekt i 	tiltakssonen	 ble gjort	 	
kjent i 	1999 er dette 	året brukt som 	referanse. 	 	
Metodikken som benyttes er lik som tidligere, men 	nå ser den spesifiserte modellen slik ut	38: 	
������(�������	 ����	 750	 000	������������)	
=	�+ �∗(���	 � ��	)������������+�∗ å��������������	������+ ������(���	 � ��	∗å��������������	)������������+ �	
∗�����	������������+ �∗��ø��	������+ ������∗(���	 � ����	 �����	 ������������	)������������+ ������������� 	
Her predikeres altså hvorvidt sannsynligheten for å ha over 750	 000 kroner (i reell	e 1999 kroner) 	
endres dersom man b	or i 	tiltakssonen	. Teorien skulle tilsi at dersom individer 	ønsker å maksimere 	
sin inntekt, og har lav tilbøyelighet til å flytte, vil det bli mindre sannsynlig å ha over 750	 000 i 	
inntekt dersom man er bosatt i 	tiltakssonen	, relativt til 	kontrollsonen	, et	ter endringen i virkemid-	
delet. 	Vi ønsker dermed å se på 	hvorvidt personer med høy inntekt i større grad flytter ut av 	
tiltakssonen (eller i mindre grad flytter 	inn i 	sonen)	, gjennom å 	se på 	sannsynligheten	 for å ha 	
over 750	 000 i inntekt i tiltakssonen. 	De	rmed studerer vi også her flyttemønstrene, 	og tar ikke 	
hensyn til eventuell strategisk tilpasning rundt den nye grensen i 	topp	skatt	 (senere skiftet navn 	
til trinnskatt)	. 	
Også her kontrolleres det for tidstrend ved å inkludere årsdummy variabler, alder, kjønn og 	hvor-	
vidt personen bor i Alta eller Harstad	39. Event study plottet til denne analysen er presentert i 	Figur 	
7.6. Den	 viser 	estimate	ne	 av sannsynligheten for å ha over 750	 000 i inntekt, dersom bosatt i 	
tiltakssonen	 relativt til i 	kontrollsonen	, relativt til året 1999.	 	
 	
37 I landet for øvrig økte 	skattesatsen for denne gruppen fra 13, 5 prosent til 19,	5 prosent. 	 	
38 Resultatet fra regresjonsanalysen er gjengitt i vedlegg 	0. 	
39 Det er mer sannsynlig å ha over 750	 000 i inntekt dersom man er eldre 	eller mann	. Man har 2,2 prosent høyere 	
sannsynlighet for å ha over 750	 000 i inntekt dersom man er bosatt i Alta eller Harstad (signifikant effekt).

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	94	 	
 
Figur 	7.6 	Event study plot: sannsynligheten for å ha over 750	 000 i inntekt, dersom bo-	
satt i 	tiltakssonen	, relativt til 	kontrollsonen	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	. 	
Merknad:	 Ubalansert paneldatasett med alle bosatte i tiltaks	- og 	kontrollsonen	 i perioden 1995	-2006. N	 = 1 194	 145	. 	
Konfidensintervaller på 95 %	-nivå. 	 	
Ettersom standardfeilene i estimeringen 	krysser null kan vi ikke hevde at det finnes en effekt av 	
endringen i dette virkemiddelet. 	Sannsynligheten for å 	ha over 750	 000 i inntekt påvirkes ikke 	
signifikant 	av hvor man bo	r. Dersom endringen i skatt hadde påvirket 	bosettingsmønsteret ville 	
vi ha sett at sannsynligheten for å ha over 750	 000 i inntekt, dersom bosatt i 	tiltakssonen	 var 	
høyere 	før 1999 og lavere etter 1999.	 Vårt ikke	-signifikante estimat går andre veien	 etter 	1999	. 	
Endringen synes ikke	 å ha effekt. 	 	
Dette er en av de største endringene i skattesatsene over tid. Ettersom denne endringen ikke gir 
utsalg i bosettingsmønster 	er det lite trolig at noen av de andre, mindre endringene i virkemidlene 	
har hatt en 	påvirkning	 på bosetting i 	tiltakssonen	. 	
7.4	 	Konklusjon: 	Midlertidig bosettingseffekt	 	
Resultatene 	tyder på at 	effekten av skattefordelene i 	tiltakssonen	 hadde en signifikant, men mid-	
lertidig, effekt på bosetting i 	tiltakssonen	. I 1992 finner	 vi, ved bruk av vå	r økonometriske modell,	 	
at 	det 	er bosatt 3	 200 sysselsatte i 	tiltakssonen	 som ellers ikke ville ha bodd der. Dette utgjør en 	
økning på 5,	7 prosent i 	sysselsatte	.40 	
Ettersom effekten synes å ha avtatt etter 1996 	overordnet 	kan det 	tyde på at det var en mid	ler-	
tidig	, positiv bosettingseffekt 	som følge av oppmerksomhet rundt innføringen av 	tiltakssonen	. 	
Effekten kan altså muligens tilskrives en nyhetseffekt. 	På den annen side drives den estimerte 	
effekten av størrelsen på skattefordelen i desil 2	-10, sammenliknet med desil 1. Det 	tilsier at 	stør-	
relsen på 	den tilbudt	e fordel	en	 er viktig. 	 	
 	
40 Definert som andel av personer med inntektsgivende arbeid i 1992	, uten virkemiddelet	. Fra microdata.no finner vi 	
at det er 	59 473 personer 	med inntektsgivende arbeid i	 1992. 	Uten virkemiddelet ville det ha vært 	3217 fær	re. 	 	
-0,0015
-0,001
-0,0005	
0	
0,0005
0,001
0,0015
0,002	
1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	95	 	
 
Videre finner vi ingen effekt av endringer i 	toppskatten f	or personer med	 høy inntekt. Dette tilsier 	
at det ikke 	har effekt å endre skattesatsen for 	denne befolkningsgruppen. 	Det kan skylde	s at per-	
soner med høy inntekt er	 mindre mobile	 (Kornstad, Skjerpen og Stambøl 2021)	, eller at selv om 	
endringen	 utgjorde en stor endring i prosentvis skattesats utgjør det ikke 	mye 	som andel av deres 	
disponible inntekt. 	 	
Analysene er gjort på individnivå, og retter seg mot bosettingsvalgene tatt av sysselsatte perso-
ner. 	En alternativ måte å studere 	effekten av skat	tefordelene på 	er å se på husholdningenes ad-	
ferd. To personer som begge har høy 	inntekt og	 studielån 	vil 	ofte 	dra mer nytte av å flytte til 	
tiltakssonen enn 	en enslig person. I tillegg vet vi at disse beslutningene oftest tas på hushold-	
ningsnivå. I microdata.no er det mulig å koble personer sammen etter registrert parstatus, for 
deretter å gjennomføre slike analyser. Dette krever imidlertid en del arbeid. Gitt	 prosjektets ram-	
mer ble dette ikke utforsket her, men 	er en mulighet for videre analyse. 	 	
7.4.1	 	Hvem er innflytterne 	og hvor kommer de fra	? 	
Det er interessant å se på hvem som flytter til 	tiltakssonen	 i årene der vi finner at skattefordelene 	
har en effekt. 	Vi fi	nner at innføringen av skattefordelene i 	tiltakssonen	 hadde størst effekt i året 	
1992. 	Dette året flyttet det 	ifølge	 våre analyser	 2656 personer inn i 	tiltakssonen	, og 	2759 perso-	
ner ut	41. Det vil si at 	det flyttet flere personer ut av tiltakssonen, enn inn	 i tiltakssonen i 1992.	 Den 	
positive e	ffektstørrelsen vi viste til tidligere er 	dermed et uttrykk for 	at netto utflytting ville vært 	
større hvis det ikke var for 	skattefordelene. 	 	
Figur 	7.7 viser hvor in	nflytterne i 1992 kommer fra. 	Her vises andel av innflyttere fra landets fyl-	
ker	. Vi ser at en stor andel kommer fra Troms og Nordland, men også at hele 13 prosent er tilflyt-	
tere 	fra Oslo. 	 	
 	
41 Data fra SSB.no viser at nettoflyttingen i 	tiltakssonen	 var på 	183 personer i pluss	 i 1992. Data fra microdata.no, s	om 	
vi benytter, tar ikke inn over seg flytting til eller fra utlandet. Dette gir en forskjell i våre tall og tall fra SSB	-

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	96	 	
 
Figur 	7.7 	Fordeling av innflyttere i 1992	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	. 	
Personer som flytter inn i 	tiltakssonen	 på 1990	-tallet er ganske unge. 	I fem av årene er gjennom-	
snittsalderen til innflytterne 25 år. Mot slutten av tiår	et stiger 	gjennomsnittsalderen på innflyt-	
tere noe, og er på 28 år i 1998. 	Figur 	7.8 viser aldersfordelingen av innflyttere i 1992, som er det 	
året vi har identifisert 	der 	effekten av skattefordelene hadde størst effekt. 	 	
Figur 	7.8 	Aldersfordeling av innflyttere i 1992	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	. 	
 	
Østfold
3 %	Akershus	
8 %	
Oslo
13 %	
Hedmark	
3 %	Oppland
2 %	
Buskerud	
4 %	
Vestfold
4 %	Telemark	
1 %	Aust	-Agder
2 %	Vest	-Agder
3 %	
Rogaland	
3 %	
Hordaland	
6 %	
Sogn of Fjordane	
1 %	
Møre og Romsdal	
4 %	
Sør	-Trøndelag
5 %	
Nord	-Trøndelag
3 %	
Nordland
15 %	
Troms
21 %	
0 til 10
17 %	
11 til 20
11 %	
21 til 25
24 %	
26 til 30
20 %	
31 til 40 
17 %	
41 til 50
7 %	
over 50
4 %

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	97	 	
 
Figuren viser at	 hele 24 prosent av innflyttere i 1992 var mellom 21 og 25 år, og 20 prosent var 	
mellom 26 og 30 år. Kun 4 prosent var 	over 50 år. Dette	 viser at de yngre i mye større 	grad 	var 	
tilbøyelige til å flytte. 	 	
En interessant videreføring av analysen av innflyttere til tiltakssonen i 1992, ville vært å studere 
hvordan innflytterne fordeler seg mellom de som aldri har bodd i området før og de som 	har en 	
tilknytning til området fra før, for eksempel ved at de har vokst opp der. Slik vil man kunne se 
hvorvidt opprettelsen av tiltakssonen gjør at personer uten tilknytning flytter inn, eller hvorvidt 
hovedvekten av flytting tilskrives personer som er o	ppvokst i området.	 	
Som referert til i 	6.4	 beskriver Sørlie at omtrent 14	-15 prosent av personer i midten av 30 årene 	
som har vokst opp i en periferikommune flytter ut, for så å flytte tilbake igjen 	(Sørlie 200	6). Mange 	
utflyttere kommer dermed aldri tilbake, og blant unge som bor i en periferikommune er drøyt 30 
prosent tilbakeflyttere. 	Nyere tall for dette, er så vidt vi vet ikke kjent	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	98	 	
 	
 	
Del 3	: 	Modell	baserte 	analyser

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	99	 	
 	
8	 	Fordelingsvirkninger 	internt i 	til-	
takssonen	 av skatteordningene	 	
For 	de	 som 	bor	 i tiltakssonen	 ønsker vi å se på betydningen av tiltakene for utjevning av levekår. 	
Dette har betydning for det allmenne målet om 	tiltakssonen	 som en attraktiv region å bo i. 	Sp	ørs-	
målet er	 om	fordelingsprofilen på ordningene bidrar til utjevning av 	levekår	, eventuelt også i hvil-	
ken grad	. 	
LOTTE	-skatt 	er en mikrosimuleringsmodell for beregning av direkte skatter for personer	 (Hansen, 	
et al. 2008)	. Modellen 	er utviklet av forskere i	 forskningsavdelingen i	 SSB og er et viktig verktøy 	
for Finansdepartementet 	i forberedelsene til statsbudsjettet og nasjonalbudsjettet.	 Modellen be-	
regner direkte (mekaniske) effekter av en skatteendring 	på fordelingen me	llom inntektsdesiler. 	
Det betyr at de indirekte effektene av en skatteendring, de som oppstår fordi folk endrer atferd 
(f.eks. arbeidstilbud) 	ikke hensyntas.	42 	
Figur 	8.1 	Absolutte og relative skattefordeler fra o	rdningene i 	tiltakssonen	. Desilfordelt 	
etter husholdningsinntekt	 etter skatt	, simulert på regelverk fra 2022	. 	
 	
Kilde:	 	Beregninger ved hjelp av 	LOTTE	-skatt	 	
Figur 	8.1 viser hvordan 	skattefordelene 	kommer husholdningene i 	tiltakssonen	 til gode. 	Hushold-	
ningene med de 10 prosent laveste 	inntektene	 (etter skatt)	 får knappe 1 700	 kroner mer å rutte 	
med etter sk	att, sammenlignet med en situasjon uten skattefordelene. 	For medianinntekten 	
(desil 5) er fordelen drøyt 15	 000 kroner. For de 	10 prosent rikeste husholdningene utgjør 	
 	
42 Atferdseffekter av skatteendringer kan analyseres med LOTEE	-arbeid, noe vi gjør for skatteordningene i 	tiltakssonen	 	
i neste kapitte	l. 	
0,0 %
0,5 %
1,0 %
1,5 %
2,0 %
2,5 %
3,0 %
3,5 %
4,0 %
4,5 %	
0	
10 000
20 000
30 000
40 000
50 000
60 000
70 000	
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	
Desilgruppe	
Kroner	
Absolutt skattefordel	Relativ skattefordel til nettoinntekt

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	100	 	
 
fordelen over 63	 000 kroner i året	43. Det store hoppet mellom desil 9 og 10 forklares ve	d at 	hop-	
pet i inntekt før skatt mellom desil 9 og 10 er mye høyere enn mellom de andre desilene, og at 
den lavere satsen på alminnelig inntekt 	dermed 	fører	 til at skattefordelen også blir høy. 	Desil 10 	
er naturlig nok også det desilet som tar ut størst for	del fra lavere sats i 	trinn 3 i trinnskatten (inn-	
tekt mellom 	643	 800 og 969	 199 per person	). 	
Den lyseblå linjen i 	Figur 	8.1 viser	 verdien av skattefordelene relativt til husholdning	sdesilenes 	
inntekt etter skatt. 	Den viser at	 omtrent 1,5 prosent av nettoinntekten til husholdninger i	 desil 1	 	
er 	skattefordeler de få	r som følge av å bo i 	tiltakssonen	. For medianhusholdningen (desil 5) 	utgjør 	
fordelen drøyt 3 prosent, og for husholdningene i øverste desil utgjør den 4,2 prosent. 	Også her 	
er det trolig trinn 3 i trinnskatten som slår ut. 	At 	både den absolutte og den rel	ative fordelen av 	
skatteordningene i 	tiltakssonen	 er stigende 	over desilene betyr at 	skattefordelene har en regres-	
siv fordelingsprofil, altså at de bidrar til 	økte forskjeller i levekår på tvers av inntektsgrupper. 	 	
 	
 	
43 Disse har 	en gjennomsnittlig inntekt etter skatt på 	rundt	 1,5 millioner.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	101	 	
 	
9	 	Skattefordelenes virkninger på 
arbeidst	ilbudet i 	tiltakssonen	 	
Skattelette	r fører i alminnelighet til økt arbeidstilbud	 fra husholdninger.	44 Dette foregår både	 	
gjennom ekstensiv 	margin, som er valget om å jobbe eller ikke jobbe, 	og intensiv margin, 	som er 	
valget	 om hvor mye mer	 individer i jobb	 arbeider	. I dette kapittelet skal vi studere 	virkningene av 	
skattefordelene på arbeidstilbudet i regionen. 	 	
LOTTE	-arbeid er 	en mikro	simuleringsmodell for beregning av 	arbeidst	ilbudseffekter av skatte-	
endringer	 (Dagsvik, et al. 2008)	. Modellen er utviklet i forskningsavdelingen i SSB og er 	et nyttig 	
verktøy 	som supplerer simuleringer fra LOTTE	-skatt. 	Modellen anvendes blant annet til å beregne 	
såkalte 	selvfinansieringsgrader	 av endringer i personbeskatningen, dvs. hvor stor andel av 	prove-	
ny	tapet (	initialt	 beregnet	 uten a	dferdseffekter	 i LOTTE	-Skatt) ved en skattelettelse som kommer 	
tilbake i form av økte skatteinntekter fordi folk arbeider mer ved lavere skattesatser.	45 LOTTE	-	
arbeid 	simulerer effekter både på ekstensiv og intensiv margin. 	 	
Simuleringen	 som er gjennomført	, sammenligner 	med 	en kontrafaktisk situasjon hvor 	bosatte i 	
tiltakssonen	 ikke mottar 	dagens 	skattefordele	r. Forskjellen mellom dagens realiserte arbeidstil-	
bud	 og det simulerte (kontrafaktiske) alternativet tolkes som 	arbeidstilbudseffektene av skatte-	
fordelene i 	tiltakssonen	. 	
Resultatet fra simuleringen er oppsummert i	 Tabell 	9.1. Samlet 	gir arbeidstilbudsvirkningene en 	
økning i proveny på 	omtrent 	52 millioner kroner. 	Dette er om lag 5 prosent av 	(det mekaniske) 	
provenytapet ved tiltaket, på 	1 031 	millioner kroner. 	 	
Tabell 	9.1 	Endringer i arbeidstilbud som følge av skattefordelene i tiltakssonen	 	 	
Størrelse	 	Enhet	 	
Provenytap (uten arbeidstilbudsr	espons)	 	1 031	 	millioner kr	 	
Redusert provenytap (fra økt arbeidstilbud)	 	-52	 	millioner kr	 	
Selvfinansieringsgrad	 	-5 	prosent	 	
Antall nye i arbeid (ekstensiv margin) 	 	69	 	personer	 	
Gjennomsnittlig økt arbeidstid per årsverk (intensiv margin)	 	12,2	 	minutter	 	
Kilde:	 	Beregninger med 	LOTTE	-arbeid	 	
En selvfinansieringsgrad på 5 prosent er forholdsvis lavt. Eksempelvis fant Thoresen, Aasness og 
Jia 	(2010, 103)	 en selvfinansieringsgrad på 	34 prosent	 i sin analyse av skattereformen i 2006	, men 	
da 	med	 en 	eldre	 modellversjon 	med høyere elastisiteter. 	Skatteutvalget fra 2014 (Scheel	-utval-	
get) anslo at en reduksjon i selskapsskatten fra 27 til	 20 prosent på sikt ville kunne ha en selvfi-	
nansieringsgrad i størrelsesorden 20	-40 prosent	 (NOU 2014: 13, 31)	. I statsbudsjettet for 	2022	 	
 	
44 Hvorvidt folk arbeider mer eller mindre som følge av en skattereduksjon avhenger av om det er substitusjonseffekten 
(verdien av arbeid relativt til fritid øker ved mindre skatt) eller inntektseffekten (verdien av eksisterende arbeids-
tilbud øker ved mindre	 skatt). I empirisk forskningslitteratur er det enighet om at substitusjonseffekten dominerer 	
inntektseffekten, slik at lavere skatt på arbeid vil føre til økt arbeidstilbud. 	 	
45 Et eksempel på en empirisk studie fra Norge som undersøker selvfinansieringsgr	aden av en skattereform er Thore-	
sen, Aasness og Jia 	(2010)	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	102	 	
 
ble det foreslått en redusert skattesats i de tre første trinnene i trinnskatten, kombinert med et 
høyere innslagspunkt	 i alle tre trinnene	. Alle disse endringene fører (mekanisk) til et redusert 	
proveny. Selvfinansieringsgraden ble anslått (basert på LOT	TE	-arbeid) til å være 	0 prosent for 	
endringene i trinn 1, 2	-4 prosent for trinn 2 og 9	-11 prosent for trinn 3	 (Finansdepartementet 	
2022, 72)	. Dette er et eksempel på at	 selvfinansieringsgraden er høyere 	i mer responsive (e	las-	
tiske) skattegrunnlag, slik som inntekter i høyere trinn er. 	 	
De 51 millionene som kommer fra 	økt 	arbeidstilbud,	 stammer	 både fra respons på ekstensiv	 og 	
intensiv	 margin.	 Simuleringen viser at 69 	nye	 personer kommer i arbeid som følge av tiltakene	 	
(ekst	ensiv margin), og at blant de som allerede jobber utvides tilbudet med 12 minutter per års-	
verk (	intensiv margin). 	 	
Adferdsmodellering 	er komplisert og krever en 	vesentlig	 forenkling av 	folks beslutninger omkring 	
arbeid. Derfor vil det alltid være en viss u	sikkerhet forbundet med modellpredik	sjoner. På den 	
annen s	ide er LOTTE	-arbeid en veletablert modell 	som brukes operativt	 i planlegging av	 små og 	
store skatteendringer	 i Norge	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	103	 	
 	
10	 	Generelle likevektsvirkninger av 
de personrettede ordningene	 	
Fra de empiriske analysene i kapittel 	5, 6 og 	7, og 	analysene med	 LOTTE	-modellene i kapittel 	9 	
har vi estimert de 	partielle	 virkningene av de enkelte virkemidlene på tilflytting og arbeidstilbud. 	
Virkemidlene brukes 	imidlertid 	ikke enkeltvis, men samlet, og den samlede virkningen på økono-	
mien må derfor analyseres i 	generell	 likevekt. Det gjør vi i dette kapittelet.	 	
Fra kapitte	l 3 har vi flere hypoteser om forskjeller mellom partielle virkninger og virkninger i ge-	
nerell likevekt:	 	
• 	Flere	 sysselsatte	 i tiltaks	sonen 	som følge av virkemidlene	 kan 	presse lønnsnivået i sonen noe 	
ned, sammenliknet med den utviklingen som ellers ville vært	. 	
• 	Flere 	sysselsatte	 kan øke etterspørselen etter varer og tjenester, som kan øke tilbudet og 	
trekke til seg 	en ny runde sysselsatte	 gjennom ringvirkninger	. 	
• 	Flere sysselsatte kan øke boligprisene	. 	
• 	Prisene på 	lokale 	varer og tjenester kan også tenkes å øke	. 	
Kort om modellen og hvordan vi bruker den 	til å analysere personrettede virkemidler	 	
Vi bruker NOREG 2 til 	å analyse	re generelle likevektsvirkninger	. NOREG 2 er en makroøkonomisk 	
likevektsmodell der den norske økonomien er delt opp i fylker. Modellen knytter næringene i 
økonomien sammen gjennom kryssløpet, faktormarkedene og budsjettbeting	elsene. Modellen 	
løses årlig, med kapitalbeholdningen som inngangsverdi. Dette gjør at modellen er såkalt rekursiv 
dynamisk.	 Enkelt forklart er NOREG 2 en modell 	som	 beregner 	forbruk	, produksjon	, verdiskaping	, 	
osv	. i 	hver næring,	 hvert	 fylke 	og hvert	 år, basert	 på tilgjengelig arbeidskraft	, kapital og innsats-	
varer fra 	hele landet og 	utland	et. 	
Et sentralt trekk er full ressursutnyttelse, dvs. ingen arbeidsløshet eller andre ledige ressurser. En 
forutsetning for full ressursutnyttelse er fleksible prise	r, som dermed er et annet sentralt trekk 	
ved modellen. 	Dette innebærer spesielt at 	endring i (relative) lønninger fører til endring i etter-	
spørselen etter arbeidskraft i ulike næringer og fylker. Lønnsforskjeller mellom fylkene kan føre 
til at arbeidskraft	 flytter fra ett fylke til et annet. 	Denne egenskapen ved modellen har betydning	 	
for	 annenrundeeffektene av personrettede tiltak. 	Arbeidskraften er delt etter utdanningsnivå: 	
grunnskole	 og	 videregående skole (	utenom	 fagutdanning), 	fagutdanning, 	bachelorgra	d, og mas-	
tergrad eller høyere.	 	
Modellberegningene i dette kapitlet er av stilisert natur. 	Vi legger til grunn at alle politikkendring-	
ene skjer samtidig. Det er jo ikke tilfellet i virkeligheten	, i og med at 	mange	 virkemidler 	ble 	innfør	t 	
i 1990	-93 og 	fikk	 virkning noen år etter det	, andre 	ble 	innfør	t i 2005 osv. 	Innenfor rammen av 	
prosjektet er det ikke mulig å modellere 	en realistisk tidsinnfasing av virkemidlene. En realistisk 	
tidsinnfasing ville dessuten medføre at man gjentok mange av de samme poengene om 	annen-	
rundeeffekter.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	104	 	
 
Modellvirkningene vi diskuterer er formelt sett forholdsvis kortsiktige	. Dette er også en 	stil	isert 	
egenskap ved analysen. 	I virkeligheten vil de generelle likevektsvirkningene 	bruke lenger tid på å 	
trenge gjennom institusjonelle 	faktorer, tidsavhengigheter og andre momenter som 	preger øko-	
nomien på kort sikt. Leseren bør ikke legge for stor 	vekt på	 tidsutstrekningen, 	men	 heller legge 	
vekt på at modellen peker på tendenser i økonomien som har form av underliggende «megatren-
der»	. 	
En oversikt over modellen finnes på 	NOREG 2 (vista	-analyse.no)	. For en grundigere beskrivelse av 	
modellen henvises interesserte lesere til Vista Analyse 	(2020)	. 	
10.1	 	Forutsetninger	 	
10.1.1	 	Implementering av 	de 	personrettede virkemidlene	 i NOREG 2	 	
I analysen 	ser vi på to scenarier: et scenario 	som inneholder de personrettede virkemidlene, og 	 	
et referansescenario	 uten disse virkemidlene	. Referansescenariet er sammenligningsgrunnlaget	. 	
Tiltaksscenariet 	innehold	er følgende virkemidler	: 	
• 	Den generelle	 studielånsordningen	. I kapittel 	6 fant vi 	at 	studielånslette økte befolkningen 	
med 	800 	sysselsatte	 på det meste.	 Virkningen varte i totalt 	seks	 år, med en opptrapping det 	
første året, og en nedtrapping det siste. Vi modellerer 	dette 	som 	en økning i arbeidskraft på	 	
600 	personer 	det første året, 	800 	pe	rsoner 	i år 	to til 	fem	, og 600 	personer 	i år 	seks	. I år 	syv	 	
er det n	ull økning.	 I tiltakssonen har 78 	prosent	 av de med høyere utdanning bachelorgrad, 	
og 22 	prosent	 master	-/doktorgrad. 	Økningen	 fordeles	 proporsjonalt med disse andelene.	 	
• 	Skatte	- og avgiftsl	ettelsene	. Vi 	undersøkte	 både virkningen for 	boset	ning	 og virkningen 	for	 	
arbeidstilbudet.	 	
– 	Vi fant i kapittel 	7 at skatte	- og avgiftslettelsene førte til økt bosetting i tiltakssonen på 	
maksimalt 	3 200 	sysselsatte 	i seks år, med opptrapping det første året og nedtrapping 	
det siste.	 	
– 	LOTTE	-kjøringene i k	apittel 	9 viste at skatte	- og avgiftslettelsene 	øker	 arbeidstilbudet 	
blant eksisterende innbyggere med	 0,15 	prosent	. Dette omfatter 69 flere personer i ar-	
beid (end	ringer på den ekstensive marginen) og 	gjennomsnittlig 	12 minutter mer arbeid 	
per år for de som er i arbeid (endringer langs den intensive marginen).	 	
• 	Studielånsnedskrivning for 	lærere i grunnskolen	. I kapittel 	5 viste vi at vi ikke klarte å finne 	
noen effekt 	av dette virkemiddelet. Dermed 	inkluderer	 vi ikke dette i NOREG 2.	 	
Tabell 	10	.1 oppsummerer de tre partielle virkningene vi 	bruker	 i den generelle likevektsanalysen.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	105	 	
 
Tabell 	10	.1 	Oppsummering av forutsetninger: økning i arbeidst	akere i tiltakssonen 	 	
Virkemiddel	 	År 1	 	År 2	 	År 3	 	År 4	 	År 5	 	År 6	 	År 7 	- 50	 	
Studielånsordningen 	 	
(bare personer med høyere utdanning)	 	600	 	800	 	800	 	800	 	800	 	600	 	0 	
Skatte	- og avgiftslettelser (alle utdanningskategorier):	 	 	 	 	 	 	
• Økt 	sysselsetting 	fra økt 	befolkning	 	1 600	 	3 200	 	3 200	 	3 200	 	3 200	 	1 600	 	0 	
• Økt arbeidstilbud 	fra eksisterende 	
befolkning 	(LOTTE)	 	77	 	80	 	79	 	79	 	78	 	76	 	0 	
SUM	 	2 277	 	4 080	 	4 079	 	4 079	 	4 078	 	2 276	 	0 	
10.1.2	 	Andre forutsetninger 	 	
Vi måler virkninger av tiltakene mot en referansebane. Referansebanen bygger på 	Perspektivmel-	
dingen	 (2021)	 og Nasjonalbudsjettet	 (2021)	: 	
• 	Befolkningsutviklingen er regionalt fordelt og	 følger SSBs MMMM	-bane	 (SSB 2022)	. I NOREG	 	
2 er befolkningen indikert av 	arbeidsstyrken (effektive timeverk). Derfor tar vi utgangspunkt 	
i utviklingen i antall personer i alderen 16	-74 år. I referansebanen er gjennomsnittlig befolk-	
ningsvekst i denne delen aldersgruppen lik 0,4 prosent per år. 	 	
• 	Deltakelsen i arbeidsstyrken varie	rer mellom 69 og 71 prosent i perioden.	 	
• 	Produktivitetsutviklingen følger anslagene fra Perspektivmeldingen (2021). Vi antar at total 
faktorproduktivitet (TFP) vokser med om lag 1,2 prosent per år i private fastlandsnæringer 
og med 0,2 prosent per år i offe	ntlig forvaltning.	 	
• 	Offentlig konsum antas å øke vokse med 1,2 prosent i året. Offentlige inntekter er endogene 
i modellen (bestemt av skatteinntekter). Det som blir «til overs» (skatteinntekter fratrukket 
utgifter til offentlig konsum) overføres til hushol	dninger.	 	
• 	Petroleumsnæringen er antatt å øke noe i de nærmeste årene, men avtar etter 2025 og er 
omtrent halvparten av dagens nivå i 2050. Her følger vi Perspektivmeldingen (2021).	 	
• 	Energieffektivisering er antatt å være ca. 1 prosent årlig, basert på et ans	lag fra CEPII 	
EconMap 2016)	. 	
10.2	 	Modellbaserte konklusjoner	 	
10.2.1	 	Flere arbeidstakere, men noen flytter ut fra tiltakssonen	 	
Totalt er det 2	 305 flere arbeidstakere i tiltakssonen i år 1 	enn i	 referansealternativet. 	I d	et første 	
året med full effekt	 (år 2	) er 	det 	4 067	 flere arbeidstakere	. Dette er 	altså 	flere i år 1 og færre i år 	
2 enn den eksogene 	flyttingen tilsier 	(jf. Tabell 	10	.1). Grunnen til det er at d	et oppstår også flytting 	
endogent 	i modellen. Når vi 	eksogent	 øker innbyggertallet i 	tiltakssonen, 	legger	 lønningene	 seg 	
på et 	lavere nivå enn i en referansebane der dette ikke skjer	. Når lønningene ligger på et lavere 	
nivå	, vil noen 	flytte	 ut. Etter at 	de eksogene virkningene opphører 	i år 6, er 	lønningene	 høyere i 	
tiltakssonen og 	innflytting til tiltakssonen 	igjen.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	106	 	
 
Dette resulta	tet viser direkte at formodningen om ringvirkninger av 	virkemidler i tiltakssonen ikke 	
holder vann: Det er 	ikke	 slik at økt etterspørsel 	etter varer og tjenester øker sysselsetting og bo-	
setting i en runde nummer to, i form av ringvirkninger.	 Tvert imot opplever tiltakssonen endogen 	
utflytting.	 Totalt sett har tiltakene positiv 	virkning	 for innbyggertallet i tiltakssonen, men 	de dy-	
namiske effekten	e (fall i lønningene) bremser	 virkningen.	 	
Når man tenker et	ter, er det ikke vanskelig å skjønne at	 tiltakssonen opplever endogen utflytting.	 	
Det avgjørende spørsmålet for ringvirkninger er om lønningene går opp eller ned, sammenliknet 
med referansebanen. Hvis 	lønningene	 går 	opp	, flytter det sysselsatte 	inn	, arbeidsstokken 	sveller	 	
og ringvirkningene bli	r positive	. Motsatt hvis lønningene går 	ned	, som her. 	 	
Virkemidlene i tiltakssonen skifter tilbudskurven 	for arbeid 	utover	. Det	 bidrar i seg selv til at 	løn-	
ningene ligge	r lavere enn i referansebanen. 	For at lønningene skal ende opp høyere enn i refe-	
ransebanen, må 	etterspørselskurven få et skift utover	 som mer enn oppveier dette	. Det 	kan	 skje, 	
dersom	 investeringene øker	, slik at det blir mer kapital i bedriftene og arbeidstakernes produkti-	
vitet øker. 	De	t kan også skje via sammensetningseffekter mellom næringer. 	De nye arbeidstaker-	
nes egen etterspørsel bidrar også positivt. 	Men 	i vår analyse skifter ikke 	etterspørselskurven til-	
strekkelig. 	Ringvirkningen	e blir 	slik sett 	negativ	e. Totalvirkningen er selvsag	t positiv	, og det bor 	
flere i tiltakssonen som følge av virkemidlene, men 	ikke så mange flere som de partielle analysene 	
tyder på.	46 	
Tabell 	10	.2 	Antall arbeidstakere i tiltakssonen sammenlignet med referanseban	en	 	
 	Eksogen økning	 	Ringvirkninger	 	Samlet økning 	 	
(scenario 	– referanse	) 	
År 0	 	0 	0 	0 	
År 1	 	2277	 	28	 	2305	 	
År 2	 	4080	 	-13	 	4067	 	
År 3	 	4079	 	-107	 	3972	 	
År 4	 	4079	 	-195	 	3884	 	
År 5	 	4079	 	-477	 	3602	 	
År 6	 	2276	 	-960	 	1316	 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Modellanalysen gir informasjon om 	hvordan økningen i sysselsatte fordeles på 	utdan	ningskate-	
gorier. 	Figur 	10	.1 vis	er 	at det 	størst økning av 	folk med høyere utdanning. 	På det meste øker 	
antallet med høyere utdanning mer enn ti prosent	. Det skyldes at 	kategorien høyere utdanning i 	
modellanalysen både t	reffes av	 endringene 	på 	1990	-tallet (alminnelig beskatning, elavgift, den 	
opprinnelige lettelsen i studielån) og av den ytterligere lettelsen	 i studielån midt på 200	0-tallet. 	 	
 	
46 Det kan være verdt å påpeke at et offentlig tiltak eller virkemiddel som øker etterspørselen etter arbeid	skraft	 ville 	
drevet lønningene opp og 	generert innflytting som annenrundeeffekt	. Det betyr selvsagt ikke at etterspørselstiltak 	
nødvendigvis er best 	for å oppnå mål om økt bosetning.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	107	 	
 
Figur 	10	.1 	Endring	 i antall arbeid	stakere i tiltakssonen 	(tiltaksscenariet relativt til refe-	
ransen), 	fordelt på utdanningsnivå	 	
 	
Kilde: Vista Analyse	 	
10.2.2	 	Lønningene legger seg på et lavere nivå, særlig for høyt utdannede	 	
Som forklart over	for	 fører det	 økte tilbudet av arbeidskraft til at lønningene 	ligger lavere enn i 	
referansebanen	. Mekanismen bak dette er at virksomhetene i begrenset grad vil ansette flere 	
hvis de må betale like mye i lønn som de allerede gjorde. Arbeidstakerne kan forsvare å gå noe 
ned i 	bruttolønn fordi de drar nytte av lavere skatt og god studielånsavskriving. I praksis deler 	
arbeidstagere og arbeidsgivere gevinsten. Resultatet er at 	bruttolønnsnivået for 	siviløkonomer, 	
sivilingeniører	, jurister og andre som arbeider i tiltakssonen	, kanskje er noe lavere enn for eksem-	
pel i Oslo	-området. 	 	
Lønningene faller mest 	i forhold til referansen 	der den relative økningen i tilbudet er størst, altså 	
for arbeidstakere med høyere utdanning. Det første året med full effekt, år 2, 	ligger 	lønningene	 	
henholdsvis 1	5 prosent	 lavere 	for de med grunnskoleutdanning, 1	6 prosent	 lavere 	for de med 	
videregående, og 	19	 prosent	 lavere 	for de med bachelorgrad og mastergrad eller høyere. Som vi 	
ser	 av 	Figur 	10	.2, henter lønningene seg inn over tid.	 I løpet av	 år 1 til 6 	nærmer 	lønningene 	seg 	
referansebanen 	år for år.	 Det skyldes den endogene flyttingen i modellen, der arbeidstakere flyt-	
ter ut til and	re fylker 	hvor 	de kan få høyere lønn.	 	
Selv om NOREG 2 p	eker på en viktig mekanisme på dette området, 	og selv om det skal gjøres 	
plass til opptil 12 prosent flere sysselsatte et år, 	er vår vurdering at det tallmessige utslaget 	på 	
lønn 	er noe høyt.	 Det er t	o hovedmekanismer bak utslaget. Den ene 	mekanismen er hvor	 flat 	
(elastisk) etterspørselskurven for arbeid er, jf	. kapittel 	3. Kilden for modellens forutsetninger for 	
etterspørsel etter arbeidskraft er europeisk forskning (Koesler og Schymura, 2015). 	Den andre 	
mekanismen er hvor mye tilbudet av arbeid går ned når 	lønna går ned, sammenliknet med refe-	
ransen. 	Det regionale tilbudet styres av flytterelasjoner. 	Kilden for forutsetningene om flytting er 	
forskning på norske data 	(Kornstad, Skjerpen og Stambøl 2021)	. 	
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%	
År 1	År 2	År 3	År 4	År 5	År 6	
Endring i arbeidstakere	
Grunnskole og VGS	Fagutdanning	Bachelorgrad	Master-/doktorgrad

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	108	 	
 
Dersom det tallmessige utsl	aget på lønn egentlig er mindre enn modellen tilsier, så	 kan det bety 	
at annenrunde	-utflyttingen er lavere enn modellen tilsier. Men dersom et lavere utslag på lønn 	
skyldes at 	flyttetilbøyeligheten egentlig er høyere enn modellen tilsier, så	 vil det i seg 	selv trekke 	
i retning høyere annenrunde	-utflytting	. Bare hvis etterspørselskurven etter arbeid er mer elastisk 	
vil annenrunde	-utflyttingen sikkert være lavere enn modellen tilsier.	 	
Figur 	10	.2 	Endringer	 i lønnsnivå 	(scenario relativt til referanse	n), 	fordelt på utdannelses-	
nivå	 	
 	
Kilde: Vista Analyse	 	
10.2.3	 	Endringer i 	produksjonskostnader 	og 	produksjon i næringer i tiltakssonen	 	
Figur 	10	.3 viser at	Figur 	10	.3 produksjonskostnadene	 er 	lavere	 enn i re	feransebanen 	for alle varer 	
og tjenester som leveres av	 næringene i tiltakssonen	, som følge av den økte tilflyttingen. 	Kostna-	
dene 	faller mest innenfor 	helse, skole, offentlig administrasjon og 	detaljhandel. De faller minst 	
innenfor	 industri og landbruk.	 Bakgrunnen for dette er at lønningene 	ligger lavere	 samtidig som 	
produks	jonskostnadene	 i modellen bestemmes av lønn og relativt konstante kapitalkostnade	r. 	
Modellresultatet på dette området er dermed motsatt av hva vi hadde som hypotese. Hypotesen 
var at økt etterspørsel fra de eksogent innflyttede ville drive opp 	produksjonskostnadene	 i møtet 	
med tilbudssideskranker. Modellen har tilbudssideskranker i fo	rm av 	gitt 	tilgang på arbeidskraft 	
og kapital, men de 	gir ingen 	kostnads	drivende virkning. Tvert imot kan man si at 	kostnadene	 «må» 	
ned for å sysselsette den nye arbeidskraften som kommer.	 	
Vi har her hentet ut tall for år 	2 etter at tiltakene innføres, som er året med maksimal effekt. Som 	
nevnt i kapit	telets innledning bør man ikke legge vekt på årstallet. Over tid svinner effektene ned 	
mot null.	 	
-20%
-18%
-16%
-14%
-12%
-10%
-8%
-6%
-4%
-2%
0%	
År 1	År 2	År 3	År 4	År 5	År 6	
Endring i lønn	
Grunnskole og VGS	Fagutdanning	Bachelorgrad	Master-/doktorgrad

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	109	 	
 
Figur 	10	.3 	Maksimalt årlig utslag i 	kostnad	er per næring som følge av personrettede vir-	
kemidler	 	
 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Den økte befolkningen i tiltakssonen fører til endringer i næringssammensetningen. 	Figur 	10	.4 	
viser at reiseliv (som inkluderer reisebyrå	er, overnatting og servering) er den næringen som opp-	
lever størst vekst i forhold til referansebanen. Bygg	- og boligtjenester (som inkluderer omsetn	ing 	
og drift av fast eiendom, utleie, vakttjenester drift av borettslag og sameie etc.) er næringen som 
øker minst.	 	
-16%	-14%	-12%	-10%	-8%	-6%	-4%	-2%	0%	
Helse og omsorg	
Undervisning
Offentlig adm.	
Varehandel	
Landtransport
Bygg og anlegg
Andre tjenester
Vann og avløp	
Transportrelaterte tjenester	
Sjøfart
Finans	
Elektrisitet	
Lufttransport	
Bygg- og boligtjenester	
Kunnskapsintensive tjenester	
Næringsmiddelindustri	
Reiseliv	
Kraftkrevende industri	
Fiske, fangst og akvakultur	
Petroleum
Landbruk	
Annen industri	
Teknologisk industri	
Kjemisk industri, raffinerier

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	110	 	
 
Figur 	10	.4 	Maksimalt årlig utslag i produksjon per næring som følge av personrettede 
virkemidle	r 	
 	
Kilde: Vista Analyse	 	
Det er interessant at vi får disse utslagene på næringssammensetning som ikke følger proporsjo-
nalt med 	kostnads	virkningene i 	Figur 	10	.3. I 	Figur 	10	.3 ser vi at det er skole, helse og offentlig 	
administrasjon som får størst 	kostnads	nedgang siden disse næringene sysselsetter mange med 	
høy utdanning. 	Figur 	10	.4 viser at det likevel ikke er i disse næringene produksjonen øker mest. 	
For å si dette mer folkelig	: det	 flytter 	inn	 (blant annet) leger	, sykepleiere	 og 	lærere, men det er 	
for å møte et behov, ikke 	for å øke produksjonen. Produksjonsøkningen kommer via privat etter-	
spørsel og retter seg	, som vi ser, særlig mot reiser. 	 	
10.2.4	 	Økt sysselsetting går hånd i hånd med økt verdiskaping i tiltakssonen	 	
Figur 10.5 viser 	at verdiskapningen (målt som bruttoprodukt) 	stiger kraftig i tiltakssonen	 i året 	
med størst utslag	, henimot	 4 prosent	. Samtidig 	faller 	verdiskapningen	 litt i de øvrige fylkene som 	
opple	ver fraflytting	. 	
Samlet sett for hele landet 	er BNP litt 	lavere	 (0,02 p	rosent	) enn i referansebanen	. Det skyldes at 	
de arbeidstakerne som flytter	, samlet sett har større produktivitet i de fylkene de flytter fra enn 	
de har i tiltakssonen.	 Skattefordelene 	i tiltakssonen utlikner dette privatøkonomisk sett	. 	
0%	2%	4%	6%	8%	10%	12%	14%	16%	
Reiseliv	
Lufttransport	
Kunnskapsintensive tjenester	
Andre tjenester
Annen industri	
Transportrelaterte tjenester	
Kraftkrevende industri	
Finans	
Teknologisk industri	
Landtransport
Bygg og anlegg	
Varehandel
Undervisning	
Kjemisk industri, raffinerier	
Næringsmiddelindustri	
Sjøfart	
Landbruk	
Helse og omsorg	
Vann og avløp	
Fiske, fangst og akvakultur	
Elektrisitet
Petroleum	
Offentlig adm.	
Bygg- og boligtjenester

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	111	 	
 
Figur 	10	.5 	Maksimalt årlig utslag i 	verdiskaping	 per næring som følge av personrettede 	
virkemidler	 	
 	
Kilde: Vista Analyse	 	
 	
-0,5 %	0,0 %	0,5 %	1,0 %	1,5 %	2,0 %	2,5 %	3,0 %	3,5 %	4,0 %	
Østfold
Akershus	
Oslo	
Buskerud
Innlandet	
Vestfold og Telemark	
Agder	
Rogaland
Vestland	
Møre og Romsdal	
Trøndelag
Nordland	
Troms	
Tiltakssonen	
Prosentvis endring

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	112	 	
 	
 	
Del 4	: 	Kvalitative 	analyser

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	113	 	
 	
11	 	Spørreundersøkelsen	 	
For å kartlegge personers kjennskap til 	tiltakssonen	 har vi brukt 	en spørreundersøkelse rettet mot 	
200 	sysselsatte i 	området. En liknende undersøkelse, rettet mot personer utenfor området, ble i 	
2011 	gjennomført	 av Norut	47. Den fant at 73 % av respondentene hadde kjennskap til tiltakene i 	
området, og at andelen med kjennskap til tiltakene stiger moderat i nærhet til 	sonen. Tiltaket som 	
var best kjent	, var muligheten for avskriving av studielån	. Rapporten konkluderte med at omtrent 	
16 prosent av respondentene i alderen 25	-30 år mener at virkemidlene har betydning for å vur-	
dere flytting til sonen. I vår spørreundersøkel	se rettes spørsmål mot de som allerede er bosatt 	og 	
sysselsatt 	i tiltakssonen	. Her ønsker vi blant annet kunnskap om respondentenes kjennskap til 	
virkemidlene, samt hvor viktige virkemidlene er for at de har bosatt seg i sonen.	 	
Vår spørreundersøkelse ble g	jennomf	ørt i	 august 2022	. Hensikten med	 undersøkelsen 	var	 å få 	
informasjon om motivene bak beslutninger om bosted og flytting, og 	hvorvidt de 	personrettede	 	
tiltakene 	påvirker disse beslutningene	. Respondentene ble blant annet spurt om hvorvidt de per-	
sonret	tede 	virkemidlene	 er viktige 	for deres valg 	av bosted, og hvilke 	virkemidler	 som i så tilfelle 	
er viktigst. 	Dersom respondentene oppga at de vurder	er å flytte ut av sonen ble de også bedt om 	
å gi innspill til ordninger eller 	virkemidler	 som kunne gjøre at 	de ville ønske å bli boende. Disse 	
svarene vil 	gi et innblikk i hvordan personer bosatt i 	tiltakssonen	 mener 	virkemidlene	 fungerer, 	
samt hvordan 	virkemidlene	 kan 	forbedres	 for å 	gjøre at 	folk ønsker å bli boende i sonen	. 	
Spørreundersøkelsen ble gjennomført av Norstat, 	som	 innhentet svar fra 2	04 respondenter	 i ar-	
beid	. Blant disse var 	95 prosent heltidsansatte.	 Målgruppen var bosatte i 	tiltakssonen	 i alders-	
gruppen 25 til 50 år. Dette 	fordi vi an	tar at eldre grupper har lave	re tilbøyelighet til å flytte, og 	
således er ikke de personrettede 	virkemidlene	 rettet mot å påvirke	 denne gruppen. 	Det	 var	 like 	
mange menn og kvinner som deltok i undersøkelsen. 	Hele 72 prosent 	ha	dde	 høyere utdanning	, 	
mens fire prosent kun	 hadde	 fullført grunnskole. 	Spørreundersøkelsen besto av 12 	spørsmål, og 	
kan finnes i sin helhet i	 vedlegg 	B. 	
Der 	Norut	-rapporten fant	 at 73 prosent 	ha	dde	 kjennskap til 	virkemidlene	 i området, svarer t	il 	
sammenlikning 96 prosent av respondentene i vår undersøkelse, rettet mot bosatte i 	tiltaksso-	
nen	, at de kjenner til disse 	virkemidlene	. De to undersøkelsene bør sammenliknes med stor var-	
somhet, ettersom de retter seg 	mot ulike aldersgrupper, er gjennomført ulike steder i landet, og 	
er gjennomført med nesten ti år	s mellomrom. 	Likevel kan 	svarene tyde	 på at 	det naturlig nok er 	
bedre kjennskap til 	virkemidlene	 blant mottakere av 	virkemidlene	, enn blant 	de som ikke mottar 	
disse fordelene. 	 	
Spørreundersøkelsen 	gjennomført av Norut 	i 2011 	så også på hvordan kjennskapen til ordningene 	
fordelte seg 	etter utdanningsnivå og kjønn.	 Her fremkom det at kjennskapen til muligheten for 	
avskriving av studielån	 og skattelette stiger i ut	danningsnivå	. Kjennskapen til at barnetrygden var 	
høyere i 2011 var derimot høyest blant de med 	lavest utdanning i utvalget. 	Fordelt etter kjønn 	
fremstår kjennskapen til ordningene som 	ganske lik, med unntak av 	at 	barnetry	gden	 er høyere i 	
området	, noe	 klart flest kvinner hadde kjennskap til. 	 	
Respondentene i vår undersøkelse ble bedt om å oppgi de viktigste årsakene til at de bor i områ-
det. 	Figur 	11	.1 viser andel s	om svarte ulike kategorier, fordelt etter aldersgrupper, samt totalt for 	
 	
47 Tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms 	– utviklingstrekk og gjennomgang av virkemidlene (2012)

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	114	 	
 
utvalget. 	Økonomiske årsaker er 	oppgitt som en viktig årsak for bosetting	 av 26 prosent av res-	
pondentene. Blant de spurte under 30 år 	svarer 47 prosent at økonomiske årsaker er viktig	 for 	
deres bosettingsvalg. 	Familie og/eller tilknytning til området kommer høyt ut for alle aldersgrup-	
per. 	På flere av spørsmålene kunne respondentene velge flere alternativer. 	 	
Figur 	11	.1 	Årsaker til bosetting 	 	
 	
Kilde:	 	Spørreundersøkelse utført av Norstat, på vegne av Vista Analyse, august 2022	 	
Videre ble respondentene bedt om å oppgi hvorvidt de kjenner til de ulike personrettede virke-
midlene i 	tiltakssonen	. Figur 	11	.2 viser hvordan kjennskap	en til ordningene 	i tiltakssonen	 varierer 	
etter utdanningsnivå, blant respondenter innad i 	tiltakssonen	. Respondentene er her bedt om å 	
huke av for 	hver	t av 	virkemidlen	e de kjenner til. 	Dersom respondentene ikke kjenner til noen av 	
virkemidlene	 er 	alternat	ivet «kjenner ikke til» valgt. 	I likhet med undersøkelsen fra 2011 er kjenn-	
skapen til skattelette og studielånsavskriving 	økende i utdanningsnivå	. Fritak for elavgift ser der-	
imot ut til å være best kjent blant respondentene som 	har videreg	ående utdanning 	som sin høy-	
este oppnådde utdanning. 	Det er få respondenter som oppgir å ikke kjenne til 	virkemidlene	 i so-	
nen. 	Ordningen med studiel	ånsavskrivning 	er bedre kjent enn skattefordelene	 også blant de med 	
lavere utdanningsnivå. 	 
0%	20%	40%	60%	80%	100%	
Natur og friluftsliv
Interessant jobb
Familie/tilknytning	
Kulturtilbud	
Økonomiske årsaker
Offentlige tjenester	
Annet	
Alle
40-50
30-39
Under 30

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	115	 	
 
Figur 	11	.2 	Kjennskap til 	virkemidlene	, fordelt etter utdanningsnivå 	 	
 	
Kilde:	 	Spørreundersøkelse utført av Norstat, på vegne av Vista An	alyse, august 2022	 	
I likhet med undersøkelsen fra 2011 finner vi at 	kjennskapen til skattelette og studielånsavskriving 	
er 	relativ	 lik 	mellom menn og kvinner. 	Kjennskapen til fritak for elavgift synes derimot å være 	
ganske ulik mellom kjønnene. 	Hele 70 prosent av mennene 	oppgir å 	kjenne til dette, mot kun 	26 	
prosent av kvinnene i undersøkelsen. 	 	
Respondentene ble bedt om å vurdere hvorvidt 	virkemidlene	 er viktig	e for deres valg av bosted. 	
Her svarte 	63 prosent av 	respondentene at	 virkemidlene	 enten er «veldig viktige», eller «viktige» 	
for valg av bosted. Hele 	42 prosent mener 	virkemidlene	 er «veldig viktige». 	Figur 	11	.4 viser for-	
delingen av 	svar på hvor viktige 	virkemidlene	 er for valg av bosted, fordelt på aldersgrupper. 	Vi 	
ser at det er størst andel som synes 	virkemidlene	 er veldig viktige blant respondenter under 30 	
år. 	 	
Figur 	11	.3 	Viktighet av tiltak, fordelt på aldersgrupper 	 	
 	
Kilde:	 	Spørreundersøkelse utført av Norstat, på vegne av Vista Analyse, august 2022 	 	
 	
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%	
Kjenner til lavere
inntektsskatt	
Kjenner til	
studielånsavskriving	
Kjenner til fritak for	
elavgift	
Kjenner ingen ordning	
Grunnskole	Videregående skole	Høyere utdanning, 0-3 år	Høyere utdanning, over 3 år	
0 %	20 %	40 %	60 %	80 %	100 %	
Under 30	
30-39
40-50	
De er veldig viktige
De er viktige
De er litt viktige
De er ikke viktige

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	116	 	
 
Blant respondenter som arbeider innen utdanningssektoren, og dermed muligens kan kvalifisere 
til den særskilte ordningen for 	lærere i grunnskolen	, er 	det hele 	77 prosent som enten mener 	
virkemidlene	 er «veldig viktige» eller «viktige» for valget	 av bosted	. Dette i seg selv kan tyde på 	
at 	respondenter som arbeider innen utdanning i større grad 	tar inn over seg 	virkemidlene	 i vur-	
deringen av bosted. 	 	
Respondentene som 	oppga at 	virkemidlene	 hadde betydning for sitt valg av bosted ble videre 	
bedt om å vurdere h	vilke av de nåværende personrettede 	virkemidlene	 som er viktigst for sitt 	
valg av bosted. Her hadde respondentene mulighet til å velge flere alternativer	. Figur 	11	.4 viser 	
andelen av respondentene som har valgt de ulike 	virkemidlene	, fordelt på	 aldersgrupper. 	 	
Figur 	11	.4 	Viktighet av 	ulike 	tiltak	, fordelt 	på aldersgrupper	 	
 	
Kilde:	 	Spørreundersøkelse utført av Norstat, på vegne av Vista Analyse, august 2022 	 	
Hele 87 prosent 	de 	under 	30 år 	som besvarte spørsmål	 har angitt at 	avskriving av studielån er 	en 	
ordning som 	er viktig for at de bor i 	tiltakssonen	. Når det gjelder de andre ald	ersgruppene ser det 	
ut til at det er 	de i aldersgruppen 40	 til 49 som 	i størst grad angir at 	de ulike 	virkemidlene	 er viktige 	
for bosettings	valget	. 	
Særskilt fradrag i alminnelig inntekt, ofte kalt 	finnmarksfradraget, er i gjennomsnitt tiltaket flest 	
angir at er viktig for dem. 	Dette er naturlig, da 	tiltaket treffer alle sysselsatte. 	Til tross for at av-	
skriving av studielån kun 	er en fordel for dem som har studielån kommer dette 	tiltaket ut 	like bak	. 	
Blant respondentene er det 43 prosent som oppgir å ha studielån. I spørreundersøkelsen har vi 
begrenset utvalget til de mellom 	25 og 50 år, i arbeid. Dette gjør at vi får en større andel personer 	
som kan dra nytte av 	studielånsordningen blant respondentene	 enn i 	tiltakssonen	 som helhet	. 	
Videre er det slående at 	finnmarksfradraget for de fleste oppleves som viktigere enn lavere skatt 	
på alminnelig inntekt, enda finnmarksfradraget betyr mindre i kroner.	 	
Avskriving av studielån blant kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 kommer her relativt lavt ut	, i vur-	
deringen av viktighet,	 blant alle respondenter, ettersom det er en 	begrenset gruppe som tilbys 	
denne fordelen. 	Ser vi derimot på andelen 	som har angitt dette 	som viktig blant respondenter 	
som arbeider innen undervisning 	øker 	andelen	 som angir dette som viktig 	til 	hele	 25 prosent. 	 Det 	
0%	10%	20%	30%	40%	50%	60%	70%	80%	90%	100%	
Lavere skatt på alminnelig inntekt
Særskilt fradrag i alminnelig inntekt	
(Finnmarksfradraget)	
Lavere trinnskatt
Fritak for el-avgift	
Avskriving av studielån	
Avskriving av studielån for kvalifiserte	
grunnskolelærere	
Alle	40-49	30-39	Under 30

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	117	 	
 
betyr	, ikke overraskende,	 at 	gruppen som kan dra nytte av denne fordelen vurderer dette som 	
viktigere enn resten.	 	
Figur 	11	.5 viser sammenhengen mellom 	andelen som angir at et av virkemidlene er viktig for 	
deres bosettingsbeslutning, og kostnaden av tiltaket	, henholdsvis representert på venstre	 og 	
høyre akse i figuren. 	Kostnaden av 	virkemidlene	 er hentet fra 	proposisjon S1, 2021	-2022, og er 	
rapportert i reelle 2021 kroner. Nivået som vises i figuren er 	kostnaden av virkemiddelet, per 	
person i 	tiltakssonen	, i tusen kroner	. Merk at dette vises som en linje i figuren, men er 	ikke sam-	
menhengende. 	 	
Figur 	11	.5 	Opplevd betydning og kostnad ved virkemidlene	 	
 	
Kilde:	 	Spørreundersøkelse utført av Norstat, på vegne av Vista Analyse, august 2022	, og Prop. 1S (2021	-2022)	 	
Fra figuren ser vi at 	det som koster mest, per pers	on, er lavere skatt på alminnelig inntekt. 	Dette 	
er det 56 prosent i undersøkelsen som oppgir som viktig for sitt bosettingsvalg. 	Enda viktigere 	
synes	 altså	 finnmarksfradraget	 å være for respondentene	, selv om dette 	kun	 utgjør rundt en fjer-	
dedel av kostnad	en til 	lavere skatt på alminnelig inntekt.	 Det samme gjelder avskriving av studie-	
lån. Dette har en høy andel oppgitt som viktig for sitt bosettingsvalg, men kostnaden per person 
i tiltakssonen	 er 	lavere enn flere av de andre utgiftspostene	. Sistnevnte	 har nok sammenheng 	
med at det er overrepresentasjon av personer med studielån blant respondentene, sammenlik-
net med befolkningen for 	øvrig i 	tiltakssonen	. 	
Videre ble respondentene spurt om hvorvidt de har hatt bostedsadresse utenfor 	tiltakssone	n et-	
ter fylte 15 år.	 Hele 	63 prosent av respondentene har	 hatt 	dette.	 Disse ble videre bedt om å angi 	
hva som gjorde at de flyttet 	til eller 	tilbake til området. 	Figur 	11	.6 viser 	svarfordelingen til disse 	
respondentene	 på spørsmål om hvorfor de flyttet 	(tilbake) 	til området	, fordelt på aldersgrupper	. 	
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9	
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%	
Lavere skatt på alminnelig inntekt	
Finnmarksfradraget	
Lavere trinnskatt	Fritak for el-avgift	
Avskriving av studielån	
Avskriving av studielån for	kvalifiserte grunnskolelærere	
Kostnad i 1000, 2021
-kr	
Opplevd betydning	Kostnad per person, reelle kroner

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	118	 	
 
Svaralternativene på dette 	knytter seg tett til svaralternativene i 	Figur 	11	.1, altså årsaker til at 	
respondentene bor i området. 	 	
Figur 	11	.6 	Grunner til å flytte til/tilbake til 	tiltakssonen	, fordelt på aldersgrupper 	 	
 	
Kild	e: 	Spørreundersøkelse utført av Norstat, på vegne av Vista Analyse, august 2022 	 	
Nesten 60 prosent av respondentene oppgir 	tilbud om	 jobb som 	grunn til å bosette seg i 	tiltaks-	
sonen	. Også avskriving av studielån og lavere skatter synes å være 	viktige faktorer som gjør at 	
personer flytter til sonen	, og de kommer ut ganske likt, til tross for at 	det bare er 	43	 prosent 	av 	
respondentene 	som kan nyttiggjøre seg studielånsordningen	. Det å ha familie i området synes 	
også viktig for beslutningen om å f	lytte tilbake til området. 	 	
Halvparten av respondentene under 30 år vurderer å flytte ut av 	tiltakssonen	 i løpet av de neste 	
fem årene.	 Som vist i 	 Figur 	11	.7 synker 	denne andelen 	jo eldre respondentene er. 	Andelen som 	
vurderer å flytte ut av området synes lik mellom menn og kvinner, samt på tvers av utdannings-
nivåer. 	 	
Figur 	11	.7 	Andel som vurderer å flytte ut av 	tiltakssonen	, fordelt på aldersgrupper	 	
 	
0%	10%	20%	30%	40%	50%	60%	70%	80%	
Interesse for natur og friluftsliv	
Det er mitt hjemsted	
Jeg fikk tilbud om jobb her	
Jeg har familie her	
Det er lavere skatter og avgift her
Her får jeg avskriving av studielån	
Alle
40-49
30-39
Under 30	
0 %	20 %	40 %	60 %	80 %	100 %	
Under 30	
30-39
40-50	
Vurderer å flytte
Er usikker
Vurderer ikke å flytte

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	119	 	
 
Kilde:	 	Spørreundersøkelse utført av Norstat, på vegne av Vista Analyse, august 2022 	 	
 
Respondentene som oppgir at de vurderer å flytte ut av området blir bedt om å 	angi hva som s	kal 	
til for at de vil ønske å bli boende. 	Mange oppg	ir at de ønsker seg bedre offentlige tilbud, som 	
kollektivtilbud, 	studietilbud	 og bedre kommunale bygg. 	En overvekt angir at de 	må ha relevante 	
og spennende jobbtilbud i området for å bli boende. 	Mange op	pgir også at opprettholdelse av de 	
personrettede virkemidlene er viktige 	for at de skal ønske å bli boende.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	120	 	
 	
12	 	Ordfører	- og kommunedirektør-	
undersøkelse	n	 	
Dette kapitlet tar for seg 	en undersøkelse rettet mot ordførere og kommunedirektører i 	tiltaks-	
sonen	s kommuner	, gjennomført 	i se	ptember	 2022	. Funnene fra undersøkelsen	 er ment å 	styrke 	
informasjonsgrunnlaget til evalueringens fase B	, hvor vi 	drøft	er mulige endringer i de personret-	
ted	e virkemidlene. I tillegg gi	r undersøkelsen ytterligere forståelse av avdekkede funn i analyse	ne	 	
i foregående kapitle	r. Vi innleder med å presentere 	utformingen av 	undersøkelsen	 og dens gjen-	
nomføring	. Deretter presenteres resultater fra undersøkelsen, 	etterfulgt av en oppsummering. 	 	
12.1	 	Om undersøkelsen	 	
Undersøkelsen ble gjennomført i to steg. Først gjennomførte vi	 semi	-strukturerte intervjuer med 	
tre utvalgte kommuner	 i tiltakssonen	, før 	vi 	sendte 	ut en spørreundersøkelse til de resterende 	
22	. Med en slik fremgangsmåte fikk 	vi mulighet til å diskutere spørsmålene i undersøkelsen fritt 	
med 	noen få respondenter, 	og d	ermed få 	innspill 	til mulige endringer av 	undersøkelsen 	før vi 	
sendte ut	 spørreundersøkelsen til de resterende kommunene.	 I utvelgelsen av 	de 	tre kommu-	
ne	ne vi intervjuet 	ble det ve	ktlagt å få pratet med kommuner med ulik sentralitet	 og	 befolknings-	
størrelse, samt at vi 	ønsket å prate med minst én kommune i 	henholdsvis Finnmark og Nord	-	
Troms.	 I resten av kapitlet skilles 	det kun 	mellom	 respondenter i intervju	- og spørreundersøkelsen 	
dersom	 det er hensiktsmessig.	 	
Undersøkelsen 	ble	 sendt 	direkte	 til én 	respondent	 per kommune, 	enten ordfører eller kommu-	
nedirektør	. Vi tok	 utgangspunkt 	i å	 kontakte 	kommunedirektører, men valgte å 	sende undersø-	
kelsen til o	rdførere i utvalgte kommuner basert på	 en skjø	nnsmessig vurdering av om kommune-	
direktøren v	ar nylig eller midlertidig ansatt. 	Dersom vi ikke mottok svar fra 	den valgte	 responden-	
ten i kommunen, sendte vi forespørsel til	 den andre	. 	
De tre intervjuene ble gjennomført i første halvdel av september 2022, 	mens 	svar på spørre-	
undersøkelsen ble innhentet i andre halvdel av september med spørreundersøkelses	plattformen 	
SurveyMonkey. 	Vi mottok svar 	på spørreundersøkelsen 	fra 17 av de 22 kontak	tede 	kommunene, 	
hvilket 	tilsier at vårt endelige utvalg 	for ordfører	- og kommunedirektørundersøkelsen består av 	
20 av 25 kommuner i 	tiltakssonen	. 	
12.2	 	Tema for undersøkelsen	 	
Spørsmålene i undersøkelsen kan kategoriseres 	etter 	fire	 overordnede tema	, hvor	av tema	ene 3 	
og 4 er de viktigste for evalueringsformålet. 	 	
1. Bo	- og sysselsetting i kommunen	 	
Innledningsvis ble 	respondentene	 spurt 	om å	 beskrive kjennetegn ved kommunens bo	- og 	
sysselsetting	. I spørreundersøkelsen 	kunne	 respondentene	 krysse av på en rekke utsagn 	
dersom de mente utsagnet var beskrivende for deres kommune. I intervjuene fikk respon-
dentene mulighet til å tolke og besvare spørsmålet	 friere. 	Videre 	ble respondentene spurt

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	121	 	
 	
om 	kommunen har lokale ordninger for å stimulere bo	- og sysselsetting i kommunen, 	hvor 	
mye disse ordningene koster årlig og om etableringen av disse ble sett i sammenheng med 
de personrettede virkemidlene. 	 	
2. Vurdering av både 	egen 	og innbyggernes 	kjennskap til de personrettede virkemidlene	 	
Respondentene 	ble	 informert om 	dagens utforming av de personrettede virkemidlene, før 	
de deretter	 ble spurt hvor godt de selv kjente til 	virkemidlene	 og deres utforming	 i forkant 	
av undersøkelsen	. Deretter ble de	 spurt 	om å	 tilsvarende 	vurdere kjennskapen blant	 kom-	
munens innbyggere.	 	
3. Vurdering av 	hvor godt de personrettede virkemidlene fungerer 	i kommunen i dag	 	
Respondentene ble spurt om å vurdere hvor godt de personrettede virkemidlene 	fungerer 	
for deres kommune i dag, hvor 	respondentene	 fikk 	frihet	 til å 	svar	e på spørsmålet slik de 	
selv ønsket. I spørreundersøkelsen ble respondentene 	spurt om å vurdere virkemidlene på 	
en skala fra 1 til 5	, i tillegg til 	et fritekstspørsmål hvor	 de 	kunne 	formulere egne svar. 	Som et 	
tilleggsspørsmål 	ble 	respondentene også spurt 	om de hadde 	noen erfaring med 	privatperso-	
ner som registrerer bosetting i kommunen for å tjene på virkemidlene, men som i realiteten 
ikke bor i kommunen. Vi definerer dette som illojale	 tilpasninger	. 	
4. Vurdering av 	hvordan de personrettede 	virkemidlene kan endres for å fungere bedre i kom-	
munen	 	
Til slutt ble respondentene spurt 	om	 hvordan virkemidlene kunne vært endret for å være 	
mer effektive i å bidra til stabil bo	- og sysselsetting i kommunen	, inklusive 	en vurdering av 	
hvorvidt 	den økonomi	ske verdien av virkemidlene	 burde vært justert. 	Respondentene i 	
spørreundersøkelsen	 ble 	gitt mulighet til å formulere egne fritekstsvar	. 	
12.3	 	Resu	ltater tema 1: 	bo	- og sysselsetting i kommunen	 	
Av de ulike 	utsagnene	 som respondentene i spørreundersøkelsen 	kunne krysse av på dersom de 	
mente 	de	 var beskrivende for sin kommune, var 	det 	tre 	som de aller fleste krysset av på. 	Av de 	
16 som 	svarte på spørsmålet, svarte 	15 at kommunen sliter med å tiltrekk	e og	/eller	 holde på 	unge 	
arbei	dstakere, mens 13 	krysset av for 	tilsvarende 	utsagn	 knyttet til arbeidstakere med spesialist-	
utdanninger. 	Særlig sistnevnte 	utfordring 	ble trukket frem i intervjuer, hvor 	spesialister i helse-	
sektoren 	var særlig etterspurt. 	Det tredje utsagnet de f	leste krysset av på var at færre vill	e bodd 	
og/eller arbeidet i kommunen dersom de personrettede virkemidlene ikke eksisterte. 14 av 16 
krysset av for denne	. 	
I spørsmålet inkluderte vi utsagn om 	hvorvidt en stor andel av arbeidsplassene i kommunen 	er 	
statlige	, og om det private næringslivet i kommunen er levedyktig	, for å få et innblikk i hva slags 	
arbeidsplasser som finnes. 	Fem 	respondenter fra 	kommuner	 i forskjellige deler av 	tiltakssonen	 	
krysset av for mange statlige arbeidsplasser, 	mens 	ni respond	enter mente 	det 	privat	e næringsli-	
vet er i vekst, 	og b	lant disse ni var det 	få som	 krysset av på utsagnet om statlige arbeidsplasser. I 	
intervju påpekte en respondent fra 	en kommune i Øst	-Finnmark	 at 	én	 statlig 	arbeidsplass ut-	
gjorde en viktig del av arbeids	markedet, mens e	n anne	n intervju	respondent fra	 en av 	kommu-	
nene i 	tiltakssonen	 med høyest befolkning	 påpekte at 	utviklingen i det private næringslivet var 	
den drivende faktoren for positiv utvikling i kommunens bo	- og sysselsetting.	 Som del av sitt svar 	
på 	spørsmålet sa vedkommende 	følgende:

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	122	 	
 	
 Kommunebarometeret viser at vi har gode forhold for privat 	næringsliv. 	Det har vært viktig 	
for å unngå	 en situasjon hvor det bare finnes statlige arbeidsplasser, som er tilfellet i mange kom-	
muner i Nord	-Norge	. 	
Respondent fra en 	av kommunene 	i tiltakssonen	 med høyest befolkning	 	
På spørsmål om komm	unen har alternative ordninger for å sikre bo	- og sysselsetting i kommunen, 	
svarte 11 av 15 respondenter i spørreundersøkelsen 	at de har det	, men kun to av disse svarte	 at 	
etableringen av 	ordningene	 ble sett i sammenheng med de personrettede virkemidlene	. En in-	
tervjurespondent 	poengterte at deres virkemidler ble etablert basert på de behov og mangler de 	
opplevde	, som hadde oppstått selv med	 de personrettede virkemidlene 	i kraft. 	 	
Blant 	deltagerne i undersøkelsen oppga 	åtte respondenter hvor mye penger de bruker på slike 	
ordninger i året	, og disse svarene er 	gitt i	 Tabell 	12	.1 	Omtrent hvor mye penger 	bruker	 din	 	
kommune 	årlig 	på	 lokale ordninger for å stimulere bo	- og sysselsetting	? 	
hvor hver rad representerer én respondent	 og 	tallene er sortert fra lavest til høyest	. Merk at 	
respondentene oppga 	tallene	 omtrentlig	 og vi vet ikke 	sikkert 	hvorvidt 	respondentene sjekket 	
dokumentasjon	. D	et er derfor naturlig å anta 	at disse tallene 	avviker noe fra de nøyaktige tallene	. 	
Tabell 	12	.1 	Omtrent hvor mye penger bruker din kommune 	årlig 	på	 lokale ordninger for 	
å stimulere bo	- og sysselsetting	? 	
Respondent	 	Årlig kostnad av lokale ordninger i 	norske kroner	 	
1 	300	 000	 	
2 	400 000	 	
3 	500 000	 	
4 	750 000	 	
5 	1 000 000	 	
6 	1 500 000	 	
7 	2 000 000	 	
8 	5 000 000	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, basert på o	rdfører	- og kommunedirektørundersøkelsen	 	
Det er betydelig variasjon 	i karakteristika ved	 kommunene	 som har oppgitt 	de ulike	 verdiene, men 	
blant kommunene med 	høyest årlig kostnad (over 1 mill. kr.) 	ligger de fles	te i 	nordlige	 og østlige 	
deler 	av Finnmark. 	 	
12.4	 	Resultater tema 2: 	kjennskap til de personrettede virkemidlene	 	
Resultatene fra henholdsvis spørsmålet om respondentens kjennskap til de personrettede virke-
midlene og 	deres vurdering av innbyggernes kjennskap er 	presentert i 	Figur 	12	.1 og	 Figur 	12	.2. 	
Resulta	tene 	viser	 at 	de vurderer egen kjennskap som sterke	re enn innbyggernes	, hvi	lket	 er 	na-	
turlig 	gitt 	at de	 må ta hensyn til kommunens bo	- og sysselsetting i 	arbeidshverdag	en.	 Den største 	
forskjellen mellom figurene ligger i hvor mang	e respondenter som oppgir 	kjennskap til alle virke-	
midler og mye detaljkunnskap	, sammenlignet med at ingen vurderer sine innbyggere sin kjenn-	
skap slik.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	123	 	
 
Figur 	12	.1 	Hvor godt kjente du til de personrettede virkemidlene og detaljene tilknyttet 
dem i forkant av denne spørreundersøkelsen?	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, basert på 	ordfører	- og kommunedirektørundersøkelsen	 	
Funn fra intervjuene gir ytterligere 	belegg på 	hva som kan være årsaken til 	gapet i kjennskap	 	
mellom respondentene og innbyggerne. 	Én respondent uttrykte stor kjennskap til ordninge	ne 	og 	
detaljene knyttet til de	m når spørsmålet ble stilt, men senere i intervjuet trakk vedkommende 	
frem 	tillegg i barnetrygden som et av dagens virkemiddel, 	men 	barnetrygd	 ble 	fjernet i 2013. 	
Dett	e kan tyde på at respondentene overvurderer egen kjennskap til ordningene. 	 	
Figur 	12	.2 	Hvor godt tror du innbyggerne i din kommune kjenner til de personrettede 
virkemidlene og detaljene tilknyttet dem?	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, basert på o	rdfører	- og kommunedirektørundersøkelsen	 	
To av intervjurespondentene uttrykte at innbyggere i kommunen kjenner til ordningene, men de 
er ikke så oppdatert, og kunnskapen har falt over tid. En av intervjurespondentene uttry	kte seg 	
slik: 	 	
0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	
Kjente ikke til noen av virkemidlene eller	
detaljer	
Kjennskap til noen av virkemidlene, men ikke	
detaljkunnskap	
Kjennskap til alle/nesten alle virkemidlene, og	
noe detaljkunnskap	
Kjennskap til alle virkemidlene og detaljer	
tilknyttet alle/nesten alle	
Antall	
0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	
Kjente ikke til noen av virkemidlene eller	
detaljer	
Kjennskap til noen av virkemidlene, men ikke	
detaljkunnskap	
Kjennskap til alle/nesten alle virkemidlene, og	
noe detaljkunnskap	
Kjennskap til alle virkemidlene og detaljer	
tilknyttet alle/nesten alle	
Antall

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	124	 	
 	
 Det er gamle ordninger det er snakk om. Folk var entusiastiske i 1990, men siden har kunn-	
skapen falt jevnt år for år. Virkemidlene har ikke så stor påvirkning lengre, de er kun noe som «er 
her. 	 	
Respondent fra en kommune i Øst	-Finnmark	 	
Samme respondent mente at kjennskapen til ordningene er høyest blant studenter, og lavest 
blant de eldre og etablerte. Videre poengterte respondenten at bedriftene i kommunen hverken 
kjenner til eller bryr seg om virkemidlene.	 	
12.5	 	Resultater tema 3: 	vurdering av 	de personrettede 	virkemidlene	s 	
måloppnåelse	 	
Vi velger å 	vektlegge fr	itekstsvar i spørreundersøkelsen	 og	 intervjuer 	i spørsmålet om responden-	
tenes vurdering av hvor godt virkemidlene fungerer for deres kommune. Derimot ble 	responden-	
ter	 i spørreundersøkelsen 	bedt 	om 	å vurdere 	på en skala fra 1 til 5 hvor godt 	virkemidlene 	fung-	
erer i deres kommune 	opp mot 	målet	 om 	at 	tilt	akssonen	 skal være en attraktiv region å bo og 	
arbeide i.	 Skalaen ble forklart som at 	1 tilsvarte 	«virkemidlene har ingen påvirkning på bo	- og 	
sysselsetting i min kommune» og at 5 tilsvarte «virkemidlene er helt essensielle for å sikre bo	- og 	
sysselsetting	 i min kommune». Resultater fra dette spørsmålet 	er gitt i 	Figur 	12	.3. 14 av 17 re-	
spondenter svarte på spørsmålet. 	 	
Figur 	12	.3 	Hvor godt mener du de personrettede virkemidlene fungerer i din kommune i 
forhold til måle	t? Målet med de personrettede virkemidlene i 	tiltakssonen	 er 	
å skape en attraktiv region å bo og arbeide i.	 	
Skala	 fra 1 	til 5, 	der	 1 sier	 at virkemidlene	 har	 ingen påvirkning 	på bo	- og sys-	
selsetting i kommunen, mens	 5 sier	 at virkemidlene er helt essensielle. 	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, basert på o	rdfører	- og kommunedirektørundersøkelsen	 	
Figuren viser at det er stor variasjon 	i respondenten	es syn på hvor godt virkemidlene fungerer	, 	
men 	nivået flest har oppgitt ligger midt på skal	aen. 	De to respondentene som har svart nivå 5 	
kommer fra 	svært forskjellige kommuner i sentralitet, geografisk plassering og folketall, mens 	de 	
to 	respondentene som 	oppgir nivå 2 	kommer 	fra to nabokommuner i 	Øst	-Finnmark. 	Videre 	
0
1
2
3
4
5
6
7	
1	2	3	4	5	
Antall

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	125	 	
 
påpekte en intervjurespondent fra en av kommunene 	med høyest befolkning i 	tiltakssonen	 at 	
virkemidlene ikke hadde 	noen påvirkning på bo	- og sysselsetting i 	sin kommune. 	 	
11 respondenter i spørreundersøkelsen ga et fritekstsvar på 	spørsmål	et om hvor godt virkemid-	
lene fungerer for kommunen, i tillegg til 	de 	fritt formulerte svarene til de 	tre intervjuresponden-	
tene. 	Et argument som ble trukket frem	 av nesten alle	 respondenter 	var at virkemidlene har for 	
lite	n økonomisk størrelse 	til å 	ha en betydning. 	Flere respondenter sammenligner	 størrelsen på 	
virkemidlene 	med det økonomiske tapet forbundet med å investere i bolig i 	tiltakssonen	. En 	re-	
spondent påpek	te 	at 	verditapet fra man begynner å bygge en boli	g til den står ferdig typisk kunne 	
være på rundt 30 	prosent	, mens en annen respondent	 mente 	tapet kunne være på s	å mye som 	
50 prosent.	 En annen respondent 	sammenlignet 	gevinsten man kunne oppnå med virkemidlene 	
med boliggevinst	en	 man 	kan oppnå i 	landsdelens største by, Tromsø: 	 	
 Min datter	 kjøpte leilighet 	da 	hun	 flyttet til Tromsø for å studere 	for fire år siden. 	Verdien 	
på den leiligheten har	 siden	 steget med 1,5 millioner	 kroner. Da sier det seg selv at Finnmarksfra-	
draget blir lite i forhold.	 De so	m er opptatt av økonomisk gevinst flytter ikke til 	tiltakssonen	. 	
Respondent fra en kommune i Øst	-Finnmark	 	
To respondenter uttrykte	 at 	virkemidlene ikke er sterke nok, gitt 	den generelle samfunnsutvik-	
lingen. 	En av disse uttrykte seg slik: 	 	
 Virkemidlene sakker ned samfunnsutviklingen av at folk vil bo i mer sentral	e strøk, men de 	
greier ikke å stoppe utviklingen	. 	
Respondent fra en kommune i Øst	-Finnmark	 	
Sitatet ovenfor er 	beskrivende for alle respondentene som 	var positive til virkemidlene i sitt svar 	
på spørsmålet, nemlig at virkemidlene fungerer etter hensikten, men 	for liten økonomisk stør-	
relse gjør at virkemidlene ikke fungerer godt nok. 	Blant 	respondentene som uttrykte seg positivt 	
om virkemidlene	, trakk fl	ere frem at 	de 	fungerer 	best	 for 	unge med studielån. 	 	
I tillegg til at de fleste respondentene stilte seg kritisk til 	virkemidlenes økonomiske størrelse, 	
uttrykte flere	 respondenter 	at virkemidlene 	er for lite	 målrettet.	 Flere respondenter uttrykte at 	
virk	emidlene ikke fungerer godt nok for	 å rekruttere 	arbeidstaker	e som er høyest etterspurt i	 	
kommunen	, og t	o typer arbeidstakere ble hyppig nevnt: 	unge barnefamilier og	 personer med 	
spesialistutdanninger, særlig innen helsesektoren. 	I denne sammenheng mente f	lere responden-	
ter at 	lite målrettethet i virkemidlene	 var en svakhet, og flere respondenter påpekte at dette var 	
bakgrunnen for de lokale ordningene som var blitt etablert	. I kontrast til dette 	påpekte 	flere re-	
spondenter 	at 	virkemidlene burde 	treffe så man	ge i befolkningen som mulig	. 	
Et annet poeng trukket frem av flere respondenter er at virkemidlene er for dårlig kjent, hvilket 
samsvarer med innsikten i	 Figur 	12	.2. I denne sammenheng uttrykte flere respondenter at kunn-	
skapen om ordningene har falt betraktelig over tid, 	samme budskap som sitatet i 	Avsnitt 	12.4	. 	
Tilknyttet	 respondentenes vurdering av virkemidlene 	ble det også stilt spørsmål om 	responden-	
tene 	hadde erfaring med 	illojale tilpasninger, personer som registrerer bosetting i kommunen for 	
å tjene på virkem	idlene, men som i realiteten ikke bor der. 	Intervjurespondentene og 13

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	126	 	
 
respondenter i spørreundersøkelsen svarte på dette, og ingen uttrykte at dette var noe de hadde 
erfaring med.	 	
12.6	 	Resultater tema 4: 	mulige endringer av de 	personrettede virke-	
midlen	e 	
En vik	tig del av undersøkelsen er 	hvilke mulige endringer av de personrettede virkemidlene 	som 	
respondentene 	mener bør gjøres. 	Til dette temaet ble respondentene i spørreundersøkelsen gitt 	
muligheten til å svare med fritekst, og intervjurespondenter fikk tolke o	g besvare spørsmålet fritt. 	
Vi velger å presentere funnene innenfor dette temaet i to 	bolker: 	 	
1. Mulige	 utvidelser 	eller omstruktureringer av de eksisterende personrettede virkemidlene	 	
2. Forslag til nye virkemidler som kan inngå som del av de 	personrettede virkemidlene	 	
12.6.1	 	Mulige utvidelser av eksisterende virkemidler	 	
Tilknyttet spørsmålene om	 å vurder	e mulige endringer av de personrettede virkemi	dlene ble	 res-	
pondentene i spørreundersøkelsen bedt om å 	vurdere den økonomiske størrelsen på 	virkemid-	
lene	. 13 respondenter gjorde denne vurderingen, og resultatet 	er presentert i 	Tabell 	12	.2. 	
Tabell 	12	.2 	Hva tenker du om 	dagens størrelse på pengeverdien	 av de personrettede vir-	
kemidlene?	 	
Svaralternativ	 	Antall svar	 	
Verdien av virkemidlene burde oppjusteres mye	 	12	 	
Verdien av virkemidlene burde oppjusteres litt	 	1 	
Verdien av virkemidlene er passe stor	 	0 	
Verdien av virkemidl	ene er større enn den trenger å være	 	0 	
Kilde:	 	Vista Analyse, basert på o	rdfører	- og kommunedirektørundersøkelsen	 	
Tabellen 	bekrefter ytterligere inntrykket fra 	resultater	 i tema 3 av at respondentene mener den 	
økonomiske størrelsen på de personrettede virkemidlene er 	for lav, og de tre intervjuresponden-	
tene 	uttrykte også dette. 	Flere f	ritekstsvar på spørsmål om mulige endringer av de personrettede 	
virkemidlene 	inneholdt og	så 	anbefalinger om å øke 	størrelsen på virkemidlene. 	 	
En rekke respondenter uttrykte 	at lettelsene i personbeskatningen i 	tiltakssonen	 måtte styrkes 	
betraktelig. 	Blant disse ble forslag om å innføre inntektsbeskatning 	på samme nivå som på Sval-	
bard («Svalbard	-skatt»)	48 eksplisitt trukket frem av fem respondenter	. Respondentene 	mente a	t 	
den økonomiske verdien av 	en så stor skattelettelse	 ville kunne ha store konsekve	nser for bo	- og 	
sysselsetting	. Flere respondenter påpekte videre at	 «Svalbard	-skatt» 	vil være lettere å markeds-	
før	e og «selge» overfor 	resten av landet	, sammenlignet 	med 	dagens situasjon 	hvor ingen av de 	
personrettede virkemidler	 skiller seg tydelig ut for	 mulige	 tilflyttere. 	En slik økning i bevisstheten 	
knyttet til virkemidlene vil 	ha positiv effekt også på de andre virkemidlene, som en respondent 	
påpekte: 	 	
 	
48 Beskatning	 av inntekt på Svalbard har to satser: 	lav skattesats på 8 prosent for innte	kt opptil 12 ganger	 folketrygdens 	
grunnbeløp (12G), og høy skattesats på 22 prosent for inntekt over dette. 12G i 2022 tilsvarte 	1 337	 724	 kroner.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	127	 	
 	
 Vi mangler et skikkelig statlig virkemiddel	, som også kan bidra til å løfte de andre	 virkemid-	
lene. 	Eksempel på et slikt virkemiddel er «Svalbard	-skatt».	 	
Respondent fra 	en 	kommune i Øst	-Finnmark	 	
En 	annen respondent 	fra en kommune i Øst	-Finnmark påpekte e	n alternativ fremgangsmåte 	for 	
å øke kjennskapen til 	virkemidlene	. Vedkommende tok ti	l orde for å 	forsterke kommunikasjons	- 	
og omdømmebyggingsarbeidet knyttet til virkemidlene, med forslag om å utarbeide en nasjonal 
kampanje	. 	
Flere	 respondenter kom med forslag til endringer i 	ordningen med nedskrivning av studielån. 	To 	
respondenter kom m	ed konkrete forslag til øk	ning av 	maks	beløpet som kan nedskrives årlig, 	på 	
henholdsvis 40	 000 kroner og 50	 000 kr	, sammenlignet med dagens maksbeløp på 25	 000 kro-	
ner	49. Videre er d	et n	aturlig å tro at respondentene som 	generelt 	uttrykte 	at de økonomiske in-	
centivene i 	tiltakssonen	 burde økes	, inkluderer studielånsnedskrivning i denne vurderingen. 	Et 	
alternativt forslag til utvidelse av	 nedskrivningsordningen 	for studielån ble fremmet av tre respon-	
denter	, som foreslo	 å inkludere borgere fra	 EØS og Ukraina i ordningen. 	En av disse responden-	
tene påpekte i denne sammenheng at 	etter hvert som en	 økende andel 	av befolkningen er	 eldre	 	
i Europa	, vil 	arbeidsmarkedet 	for yrkesgrupper i helse	- og omsorgssektoren 	bli 	mer internasjonalt. 	 	
12.6.2	 	Forslag til n	ye personrettede virkemidler	 	
Flere respondenter	 lanserte forslag til alternative virkemidler som kan inngå som del av de per-	
sonrettede virkemidlene i 	tiltakssonen	. I samsvar med 	respondentene som påpekte hvordan 	in-	
vestering i bolig er et 	tapsprosjekt	 i tiltakssonen	 under tema 3, tok flere respondenter til orde for 	
ulike boligpolitisk	e virkemidler. 	Eksempelvis 	foreslo to respondenter å innføre momsfritak ved 	
bygging av hus, for å senke 	den økonomiske barrieren knyttet til å bygge 	ny bolig. 	En annen re-	
spondent påpekte	 et lignende virkemiddel av å innføre et etableringstilskudd 	for bolig rettet mot 	
unge mennesker. 	Utover 	disse konkrete forslagene	, uttrykte flere respondenter	 et mer generelt 	
behov for	 virke	midler	 tilknyttet boligsektoren	, hvora	v to respondenter pekte på ordninger	 tilsva-	
rende de som Husbanken 	har	, kunne 	vært brukt ytterligere for bosetting i 	tiltakssonen	. En re-	
spondent oppsummerte problematikken 	og behovet for boligvirkemidler 	slik: 	 	
 Investering i bolig i 	tiltakssonen	 må endres fra å være 	noe man taper penger på	 til å bli noe 	
man tjener på. 	Vår kommune har satset mye på boligpolitikk for at alle skal kunne eie egen bolig, 	
og 	man tjener i dag på å investere i bolig her. I store deler av	 tiltakssonen	 er det et tapsprosjekt.	 	
Respondent fra en av kommunene i 	tiltakssonen	 med høyest befolkning	 	
I samsvar med at mange respondenter under tema 3 uttrykte	 at virkemidlene ikke fungerer godt 	
nok for å rekruttere og holde på unge barnefamilier	, ble 	ulike virkemidler 	rettet mot denne grup-	
pen lansert under tema 4. 	Fem av respondentene	 lanserte gratis barnehage og SFO 	som et virke-	
middel de ønsker 	innført i 	tiltakssonen	, i tillegg til én respondent som kun trakk frem gratis 	
 	
49 I statsbudsjettet for 2023 som	 ble fremlagt 6. oktober lansert regjeringen å 	øke den årlige nedskrivningssatsen fra 	
10 til 20 prosent, og øke 	fra 25	 000 til 30	 000 i maksbeløp. 	Alle svar i undersøkelsen er mottatt før 6. oktober.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	128	 	
 
barnehage	50. Som en av respondentene uttr	ykte eksplisitt, 	retter man seg da tydeligere mot mål-	
gruppen unge arbeidstakere, gjerne med barn. 	 	
Videre 	trakk 	tre	 respondenter frem et annet 	virk	emiddel med lignende formål, å øke barnetryg-	
den 	i tiltakssonen	51. To	 respondent	er foreslo en dobling av	 barnetrygden, 	mens	 én påpekte kun 	
behovet 	for å øke den. 	En av respondentene som ivrigst påpekte behovet	 for ordninger rettet 	
mot	 familier med barn uttr	ykte seg slik: 	 	
 Våre analyser viser at vi må treffe unge familie	r hvis vi skal snu den demografiske utviklingen	 	
Respondent fra en kommune i Øst	-Finnmark	 	
12.7	 	Konklusjon	: Sliter med attraktivitet for unge arbeidstakere	 	
Res	ultatene fra	 ordfører	- og kommunedirektørundersøkelsen	 fremhever en rekke 	sammen-	
henger og forslag som er relevante for vårt evalueringsarbeid. 	 	
Respondenter fra 	de fleste 	av 	tiltakssonen	s kommuner 	ga uttrykk for 	at bo	- og arbeidsmarkedet 	
i kommunen 	bærer preg av å sli	te med attraktivitet for 	unge arbeidstakere, samt	 personer med 	
spesialistutdanninger. Samtidig viste resultatene at det er variasjon blant kommunene, og 	vekst i 	
privat næringsliv ble trukket frem som 	viktig for stabil bo	- og sysselsetting. 	 	
Svar på spørsmå	l om kjennskap til ordningene indikerer	 at 	ingen av respondentene tr	or innbyg-	
gerne i sin kommune har veldig god kjennskap til virkemidlene og deres detaljer	, men 	tilsvarende 	
trodde ingen at innbyggerne 	var helt ukjente med 	ordningene.	 I anledning 	dette ble det trukket 	
frem at k	jennskapen til virkemidlene har falt over tid	 i befolkningen, og at virkemidlene i dag 	kun 	
er noe som «er her». 	 	
Respondentenes vurdering av virkemidlene og hvor godt de fungerer for kommunen	 viste stor 	
variasjon	, fra å være essensiell for kommunens bo	- og sysselsetting til å ha minimal effekt. Videre 	
trakk 	majoriteten av respondentene 	frem 	at virkemidlene ikke er av stor nok økonomisk størrelse 	
til å ha ønsket effekt,	 også av respondenter som var positive i sin vu	rdering. 	En rekke responden-	
ter 	påpekte virkemidlenes manglende e	ffekt på unge barnefamilier og personer med spesialist-	
utdanninger,	 mens 	and	re var kritiske til hvor godt kjent virkemidlene er. 	 	
Avslutningsvis ble en rekke interessante forslag lansert 	da 	res	pondentene skulle komme med for-	
slag til mulige endringer i de personrettede virkemidlene. Naturligvis ble oppjustering av økono-
misk verdi 	trukket frem av nesten alle, hvor noen respondenter pekte på at denne økningen burde 	
skje 	som	 skattelettelse, mens and	re mente nedskrivningsordningen for studielån burde bli styr-	
ket. 	Av forslag til mulige nye virkemidler ble 	det foreslått forskjellige tilnærminger i boligsektoren 	
for å 	senke hindre for boliginvestering i 	tiltakssonen	, og mange respondenter 	tok til orde for 	vir-	
kemidler direkte rettet mot unge barnefamilier i form av gratis barnehage og SFO, samt en økning 
i barnetrygd. 	 	
 	
50 Gratis barnehage i 	tiltakssonen	 er foreslått av regje	ringen i 	statsbudsjettet 	for 2023	. 	
51 Per i dag er barnetrygden utformet som både et fradrag i skattesystemet og utvidet barnetrygd fra Nav. Dette gjør 
at 	tiltakssonen	 får relativt sett lavere barnetrygd, grunnet lavere skatt på alminnelig inntekt i utgangspunktet. I 	
statsbudsjettet for 2023 er det foreslått å skrote fradrag	sdelen av barnetrygden og øke den utvidede barnetrygden 	
fra Nav. Dette forslaget gjør at 	tiltakss	onen	 får like mye utbetalt i barnetrygd som resten av landet.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	129	 	
 	
 	
Del 	5	: 	Sammenfattende 	vurdering	 og 	
mulige forbedringer

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	130	 	
 	
13	 	Evaluering av 	de 	personrettede 	
virkemidlene opp mot målene 
og dagens utfordringer	 	
I m	andatet for denne utredningen er det skilt mellom en evaluerings	dek	 (del A) og forslag til end-	
ringer og forbedringer i virkemidler (del B). I dette kapitlet gir vi en besvarelse av del A, 	der ho-	
vedspørsmålet er	 å 	
Evaluere effektene av de personrettede virkemidlene opp mot målene og dagens utfordringer	 	
Det er stilt tre underspørsmål	: 	
1. I hvilken grad bidrar de enkelte personrettede 	virkemidlene	, sammen og hver for seg, til å 	
nå målene for 	tiltakssonen	? 	
2. Hvordan samspiller de personrettede 	virkemidlene	 med øvrige virkemidler i so	nen	? 	
3. I hvilken grad varierer effektene av virkemidlene med alder, kjønn, geografi eller nærings-
struktur innad i sonen? H	vor kommer tilflytterne fra?	 	
I dette kapit	telet 	bruker vi våre funn 	fra kapittel 	4 til 	12	 til å 	besvare 	evaluerings	spørsmålene. 	Vi 	
«triangulerer» 	resultater og tentative funn fra de ulike analysen	e for å komme fram til helhetlige 	
konklusjoner.	 	
Om målene for 	tiltakssonen	 	
Man kan ikke besvare evalueringsspørsmålene uten å vurdere hva målene er. 	Vi vurderer at 	ho-	
vedmålet for utflyttingen er å 	øke bosettingen i sonen, jf. St.meld. 8 (2003	-2004)	 (Kommunal	- og 	
regionaldepartementet 2003)	. 	
Å øke bos	ettingen innebærer å bremse utflytting	en	 og øke tilflyttingen. Det ligger i dette at 	brutto 	
flyttestrømmer er av interesse, ikke bare nettostrømmer. 	 	
I tillegg til bosetting og flyttestrømmer 	evaluerer vi	 om ordningen med sannsynlighet har bidratt 	
til jevn	ere fordeling	 av inntekt	, økt sysselsetting og økt verdiskaping. Det er i tråd med den all-	
menne visjonen for 	tiltakssonen	: at den skal være en attraktiv region å bo, arbeide og drive næ-	
ringsvirksomhet i. 	 	
Hoveds	pørsmålet i evalueringen er i hvilken grad de	 personrettede virkemidlene 	effektivt	 bidrar 	
til å nå målene. 	Etter vårt skjønn er det her naturlig å tolke effektivitet som kostnadseffektivitet	. 	
Med bosetting som eksempel kan kostnadseffektivitet forstås som virkning på målet (eks boset-
ting) per krone brukt på formålet, mao. 	∆�/∆������, der B er befolkning og K er kroner. Et anslag på 	
∆�/∆������ får vi for hvert virkemiddel fra de økonometriske analyse	ne	, og spørreundersøkelsen gir 	
også et inntrykk.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	131	 	
 	
13.1	 	I hvilken grad bidrar de 	de enkelte personrettede 	virkemidlene	, 	
sammen og hver for seg, til å nå målene for 	tiltakssonen	? 	
Før vi svarer på dette spørsmålet oppsummere	r vi	 de 	empiriske 	delanalysene i korte p	unkter:	 	
• 	Vi finner 	ingen signifikant effekt av den særskilte muligheten til å 	slette	 studielånsgjeld for 	
lærere i grunnskolen	. Vi estimerer en liten økning i sannsynligheten for at en tilfeldig truk-	
ket sysselsatt	 med studielån	 i tiltakssonen	 er en 	kvalifisert 	lærer i grunnskolen,	 sammenlik-	
net med utviklingen i 	kontrollsonen	, men effekten er ikke signifikant	, som betyr at vi ikke 	
kan utelukke at effekten er null	. Den samme mangelen på signifikant effekt gjelder andre	 	
indikatorer som har med 	lærere i 	grunnskolen	 å gjøre.	 	
• 	Etter at taket	 for studielånsslett	ing	 ble økt markert i 2005	, finner vi 	en signifikant effekt i 	
årene etterpå. Det vil si at vi ser 	en økning i sannsynligheten for 	at en tilfeldig 	bo	satt 	i til-	
takssonen	 har studielån	, sammenliknet med u	tviklingen i 	kontrollsonen	. På det meste tilsva-	
rer effekten 	800 flere med høyere utdanning i 	tiltakssonen	. Tiltaket ser særlig ut til å bremse 	
utflytting fra 	tiltakssonen	. Etter om lag syv år er 	imidlertid 	effekten borte.	 At effekten 	først 	
er 	signifikant og så blir borte	 kan ha sammenheng med at økningen i støtte førte til midlerti-	
dig oppmerksomhet om ordningen. En analyse av google	-søk kan tyde på det. Det er også et 	
faktum at ordningen ble gradvis svekket i årene etter 	2005 (	Figur 	6.1). 	
• 	Etter at finnmark	sfradraget	, studielånsavskriving og fritak for elavgift 	ble innført i 1990 og 	
lettelser i alminnelig inntektsbeskatning tre år senere, finner vi en signif	ikant effekt i årene 	
etterpå. Det vil si at vi ser 	en økning i sannsynligheten for at en tilfeldig sysselsatt bor i 	til-	
takssonen	, sammenliknet med 	kontrollsonen	. På det meste tilsvarer effekten 	3200	 syssel-	
satte	. Etter 	fem	-seks	 år er effekten borte.	 	
• 	Vi finner 	ingen signifikant effekt av 	skjerpelsene i 	toppskatten (	trinnskatten	) som ble innført 	
i tiltakssonen 	fra år 2000.	 	
Funnene fra 	de empiriske analysene 	tyder altså på at 	studielån	stiltaket	, og 	det 	samlede	 skattevir-	
kemidlet 	(finnmarksfradraget pluss lavere skatt på alminnelig inntekt	 og lavere elavgift	) har mid-	
lertidig effekt	 over noen år	. Tiltaket for lærere i grunnskolen	 har ingen signifikant effekt.	 Det er 	
vanskelig å si hvorfor vi ikke ser en midlertidig	 effekt av 	tiltaket for lærere i grunnskolen	 når vi ser 	
det for studielån.	 I avsnitt 	5.2	 går vi gjennom tilbudssiden og viser at fortsatt er mange grunnsko-	
lelær	ere 	uten 	grunnskolelærerutdanning 	i tiltakssonen	. Det er vanskelig å se at forklaringen ligger 	
der. 	Er 	lærere i grunnskolen	 med studielån forskjellige fra andre studielånsmottagere? 	Er de for 	
eksempel mindre økonomisk motivert?	 Incentivet er ikke så forskj	ellig 	– 20	 000 kroner i 2017 er i 	
samme størrelsesorden som 10	 000 i 2005. 	Det reiser spørsmålet om det vi finner er et resultat 	
av noe annet.	 Selv om	 vi har 	vi har 	kontrollert for de mest opplagte 	økonomiske 	faktorene, kan 	
en ikke utelukke 	at 	tiltaket for lærere i grunnskolen	 har effekt	, eller at studielånstiltaket ikke har 	
effekt	. Vi f	inner effekt a	v skattetiltaket, som støtter opp om at studielånstiltaket har 	(midlertidig)	 	
effekt.	 Alt i alt kan det være 	tilt	aket for lærere i grunnskolen	 har effekt selv om vi ikke finner noen	 	
i våre økonometriske analys	er. 	
Trendene blant studielånsmottagere er parallelle før studielån	savskrivningen øker i 2005. På 	
dette tidspunktet ser vi med andre ord ingen effekt av studie	lånsfordelen som allerede finnes. En 	
mulighet er at 	studielåns	fordelen	 som allerede finnes har hatt en midlertid effekt, som 	har 	for-	
svunnet innen 2005	. Det	 er jo dette vi ser på nittitallet 	– det er hele pakken av virkemidler innført 	
fra 1990	-1993 som ser 	ut til å ha en midlertidig effekt	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	132	 	
 
Alt i alt mener vi at de økonometriske undersøkelsene peker i retning av at studi	elånstiltaket og 	
skattetiltaket midlertidig 	har ført 	til høyere bosetting i 	tiltakssonen	. 	
13.1.1	 	Tiltakenes 	kostnadseffektivitet	 	
Vi kan bruke tallene til å vurdere tiltakenes kostnadseffektivitet. 	På det meste har studielånstilta-	
ket 	som nevnt bidratt til 	800 	flere sysselsatte med studielån. 	I Figur 	2.8 er kostnaden	 oppgitt til 	
130 	millioner kroner (	tall for året 	2021	, her kunne man også brukt et annet år, eller gjennomsnitt 	
av år	). Det gir 	studielånstiltaket 	kostnadseffektivitet mellom og 	6 sysselsatte per million kroner	. 	
På det meste har skattetiltaket bidratt til 3200 sysselsatte	. I 	Figur 	2.8 er kostnaden	 av 	studielåns-	
tiltaket og det samlede skattevirkemiddelet 	oppgitt 	til 	nesten 1	500 millioner kroner. Det gir en 	
skattetiltaket en 	kostnadseffektivitet mellom og 	1,6 sysselsatte per million kroner	. Disse tallene 	
tilsier derfor at studielånstiltaket er det mest	 kostnadseffektive tiltak	et. Til sammenlikning ligger 	
sysselsettin	gsvirkninger i modellen KV	ARTS 	mellom 0,1 og 1,5 sysselsatt per million kroner, ifølge 	
opplysninger fra Finansdepartementet	 til denne utredningen	. Tallene er imidlertid ikke direkte 	
sammenli	knbare siden KVARTS er en konsistent økonomisk modell innenfor en realøkonomisk 	
ramme. 	 	
De økonometriske resultatene tyder på at 	tiltaket for lærere i grunnskolen	 og 	den historiske øk-	
ningen i	 toppskatt 	(nå ville man kalt det trinnskatt) 	har kostnadseffektivitet på null. Som 	allerede 	
kommentert 	hadde vi forventet 	at 	tiltaket for lærere i grunnskolen	 ville ha 	effekt når studielåns-	
tiltaket har effekt. 	Vi hadde også forventet at 	økt toppskatt/trinnskatt	 har 	effekter på atferden	, 	
ettersom studielånsmottagere gjennomsnittlig har høyere inntekt enn andre	 og en dekomponert 	
analyse av studielånstiltaket viser at det virker best for høytlønte	. På den annen side har også 	
eldre jevnt over høyere inntekt enn yngre, me	ns de yngre har høyere flyttetilbøyelighet.	 Det kan 	
også spille inn at tiltaket virket først fra 750	 000	 kroner	, som var en høy inntekt i år 2000.	 En siste 	
mulighet, som kan forklare at noen tiltak virker svakt og andre ikke virker, er at 	økonomiske pa-	
rametre som boligpris og lønn varierer mer mellom områder og betyr mer for beslutninger enn 
de personrettede virkemidlene. 	 	
13.1.2	 	Hvorfor forsvinner virkningene etter noen år?	 	
Man kan	 spørre seg hvorfor effektene er midlertidige	. Noe av årsaken er utvilsomt at realverdien 	
av 	studielånstiltaket og finnmark	sfradraget 	går ned over tid. 	Verdien av lavere skatt på alminnelig 	
inntekt øker i kroner over tid, men ikke som andel av inntekt. 	En	 første tanke er at jevnt synkende 	
real	verdi	 skulle tilsi jevnt 	synkende 	effekt	, ikke at effekten blir helt borte. 	Mot dette kan man 	
innvende at 	det 	kan være faste kostnader ved 	flytting. 	Persone	r trenger en 	minste	størrelse på 	
det økonomiske in	sentivet 	for 	at en 	skal	 være villig til å ta omkostningene 	med å flytte til 	tiltaks-	
sonen	, eller 	la være å ta omk	ostningen med å flytte ut. 	Teoretiske analyser har pekt på dette, som 	
vi nevnte i kapittel 	3. Vi har ikke data på 	det	, men det virker plausibelt. 	 	
En annen mulighet er at økte insentiver har betydning i seg selv. 	Vi ser av Google trends at søk-	
ningen mot	 søkeordet «Studielån Finnmark»	 er større rett etter økningen, i en periode da man 	
kan forvente 	at tiltaket også ble omtalt i media. 	Ifølge 	tradisjonell, såkalt nyklassisk	 teori	, er det

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	133	 	
 
insentivenes nivå som betyr noe	.52 Men i	følge 	enkelte nyere	 økonomiske teori	retninger	 (adferds-	
økonomi	/behav	ioral economics	 og teori for vanedanning	/habit formation	) så kan en endring i 	
insentivene	 ha 	selvstendig 	betydning 	for nivået på responsen	 gjennom den oppmerksomheten 	
som 	en	 endring skaper	. Ulempen fra et politikksynspunkt dersom dette er virkeligheten, er at 	
man 	jevnlig	 må øke insentivene for å holde et konstant nivå på effekten. 	 	
13.1.3	 	Spørreundersøkelsen tegner et annet bilde	 	
Svarene fra spørreundersøkelsen tegner et bilde av at 	de personrette	de virkemidlene 	er langt 	
viktigere	 enn regresjonsanalysene tyder på.	 «Økonomiske årsaker» kommer riktignok på fjerde-	
plass 	som motiv for bosetting,	 bak familie, natur&friluftsliv og interessant jobb. 	Men 	hele 	42	 pro-	
sent av de 	spurte oppgir at 	de personrette	de økonomiske 	tiltakene er «veldig viktig» for deres 	
valg av bosted	, 63 prosent sier veldig viktig eller viktig.	 Hvis vi tar 	disse svarene om ordningene	 	
bokstavelig så skulle det tilsi at en betydelig andel av befolkningen i 	tiltakssonen	 vil revurdere sitt 	
bosted, 	med andre ord flytte, dersom tiltakene forsvinner. 	 	
Avskriving av studielån er det 	enkelt	tiltaket som 	flest av de spurte oppgir har noe å si fo	r seg	 	
(Figur 	11	.4), noe som er interessant når vi tenker over at det bare er om lag 40 prosent 	i under-	
søkelsen	 som har studielån.	53 For majoriteten 	bør ikke dette tilt	aket bety noen	 ting. Finnmarks-	
fradraget kommer 	bare 	på plass nummer t	o selv om det 	treffer alle som er i skatteposisjon	, og 	
lavere skatt på alminnelig inntekt er mindre viktig enn finnmarksfradraget	. I tråd med dette mer-	
ker vi oss at studielånstiltaket ogs	å er mer kjent enn skattetiltakene (	Figur 	11	.2). Studielånstiltaket 	
er søknadsbasert, mens skattetiltakene kommer automatisk. Man kan spekulere at enkelte ikke 
legger merke til skattetiltakene hvis de bare ser kursorisk på skattemeldingen	 når den kommer.	54 	
I så tilfelle har skattetiltakene heller ingen reell effekt på tilpasningen.	 	
13.1.4	 	Spørreundersøkelsen bekrefter at studielånstiltaket har best kostnadsef-
fektivitet	 	
Når vi kombinerer 	opplevd betydning med informasjon om kostnader, fremkommer b	ildet i 	Figur 	
13	.1 (samme som	 Figur 	11	.5). Også dette 	gir støtte til at s	tudielånstiltakene 	har 	best kostnadsef-	
fektivitet, og 	at 	finnmarksfradraget også 	har 	bra kostnadseffektivitet. 	Den lavere skattesatsen på 	
alminnelig inntekt har klart dårligst kostnadseffektivitet ifølge disse dataene.	 	
 	
 	
52 Som en digresjon kan nevnes at 	søkeordene 	‘finnmarksfradrag	’ og 	‘finnmarksfradraget	’ ikke er blitt mer populære 	
de siste månedene	, til 	tross 	for	 økningen 	på 4500 kroner 	i vedtatt 2022	-budsjett	. Google trends går tilbake til 2004 	
og viser klart størst aktivitet på disse søkeordene rundt 2004. 	 	
53 For 	tiltakssonen	 som helhet er andelen 16 prosent (	Tabell 	6.1), men andelen med studielån er overre	presentert i 	
undersøkelsen for å få et tilstrekkelig stort utvalg. 40 prosent tilsvarer for øvrig andelen med studielån blant de 
som flytter til 	tiltakssonen	 (Tabell 	6.3). 	
54 Ifølge tall fra Skatteetaten 	gjengitt av Skattebetalerforeningen	 så er det ca	. 12,5 prosent av oss som ikke åpner skat-	
temeldingen.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	134	 	
 
Figur 	13	.1 	Opplevd betydning og kostnad ved virkemidlene	 	
 	
Kilde:	 	Spørreundersøkelse utført av Norstat, på vegne a	v Vista Analyse, august 2022	, og Prop. 1S (2021	-2022)	 	
Når lavere skatt på alminnelig inntekt har dårlig effekt, så kan det være fordi virkemiddelet er lite 
kjent. Ordførere og kommunedirektører legger vekt på at både dette virkemidlet og flere av de 
andre er lite kjent i dag, jf. 	følgende 	sitat 	gjengitt	 fra kapittel 	12	. 	
 Det er gamle ordninger det er snakk om. Folk var entusiastiske i 1990, men siden har kunn-	
skapen falt jevnt år for år. Virkemidlene har ikke s	å stor påvirkning lengre, de er kun noe som «er 	
her». 	 	
Respondent fra en kommune i Øst	-Finnmark	 	
Utsagnene fra ordførere og kommunedirektører styrker hypotesen om at tiltakene har midlertidig 
effekt og går mer og mer i glemmeboken når de blir gamle. 	 	
13.1.5	 	Konkl	usjon: 	Sletting av studielån, og skattetiltakene har midlertidig effekt	 	
I en totalvurdering legger 	vi mest 	vekt på 	regresjonsresultatene	, men 	supplerer	 de andre under-	
søkelsene. 	Utvalgsundersøkelsen er besvart av 204 av 	tiltakssonen	s mer enn 	50 000 	sysselsatte	. 	
Utvalget er derfor lite sammenliknet med det store antallet som inngår i regresjonsanalysene. 	Et 	
annet problem er at 	enkelte av de spurte kan ha svart taktisk fordi de hadde mistanke om at deres 	
svar kunne påvirke fremtiden til virkemidlene un	der vurdering. 	 Vi mener at når	 økonomiske 	
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9	
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%	
Lavere skatt på alminnelig inntekt	
Finnmarksfradraget	
Lavere trinnskatt	Fritak for el-avgift	
Avskriving av studielån	
Avskriving av studielån for	kvalifiserte grunnskolelærere	
Kostnad i 1000, 2021
-kr	
Andel	
Opplevd betydning	Kostnad per person, reelle kroner

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	135	 	
 
årsaker skårer forholdsvis lavt, 	men	s de enkelte personrettede tiltakene skårer høyt	, så 	kan 	det 	
tolkes	 i den retning. 	 	
En helhetlig konklusjon 	fra regresjonsanalyser	, utvalgsundersøkelsen 	og undersøkelsen rettet 	
mot ordførere og kommunedirektører 	blir derfor at studielånstiltaket og skattetiltaket har mid-	
lertid effekt på bosettingen, og at effekten er avhengig av publisitet og oppmerksomhet for å 
holde seg	, samtidig som svekke	de	 insentiv	er over tid	 naturlig nok gi	r svekket effekt. 	 	
I den bredere målevalueringen inngår også våre beregninger med LOTTE	-modellene, og NOREG 	
2. Et interessant resultat fra LOTTE	-skatt er at ordningen er regressiv	, som vist i 	Figur 	13	.2 (samme 	
som	 Figur 	7.2). Ordningen er regressiv fordi den utgjør en betydelig høyere andel av høytløntes	 	
inntekt enn av lavtløntes inntekt, og slik har det vært i hele perioden 1990	-2020. Tallene tyder 	
også på at ordningen er blitt mer regressiv over tid. Dette betyr at den bidrar til skjevere inntekts-
fordeling i tiltakssonen.	 	
Figur 	13	.2 	Skattefordel som andel av gjennomsnittlig inntekt, fordelt på inntekts-
desiler i 	tiltakssonen	, 1990 	- 2020	 	
 	
Kilde:	 	LOTTE	-skatt, SSB 	 	
En skjevere inntektsfordeling oppleves av de fleste som uønsket, men kan forsvares hvis det 	rea-	
liserer andre mål. I så måte er de økonometriske undersøkelsene tvetydige. På den ene siden 
finner vi at studielånstiltaket virker bedre for høytlønt	e. På den annen side finner vi at endringene 	
i toppskatt	/trinnskatt	 rundt år 2000, som ikke var ubetydel	ige, hadde null effekt på befolknings-	
utviklingen. Med andre ord var det statistisk sett ingen som flyttet på grunnlag av endringene i 
toppskatt	/trinnskatt	 den gangen.	 	
En annen merknad til 	Figur 	13	.2 er at insentivene for de fleste desilenes vedkommende utgjør 3	-	
4 prosent av inntekten. 	Det illustrerer at tiltakene er relativt beskjedne	. Lønnsforskjellen mellom 	
ulike deler av landet kan fort utgjøre mer enn 3	-4 prosent. 	For de høytlønte begynner effekten å 	
bli merkbar og tilsvarer ca	. 5 prosent av lønn.	 	
2,6 %	
1,8 %	
0,7 %	0,6 %	0,9 %	
0,3 %	0,6 %	
3,9 %	
5,9 %	5,8 %	
4,6 %	
5,0 %	4,9 %	5,0 %	
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%	
1990	1995	2000	2005	2010	2015	2020	
Desil 1
Desil 2
Desil 3
Desil 4
Desil 5
Desil 6
Desil 7
Desil 8
Desil 9
Desil 10

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	136	 	
 	
13.2	 	Hvordan samspiller de personrettede 	virkemidlene	 med øvrige 	
virkemidler i 	tiltakssonen	? 	
I kapittel 	2 redegjorde vi for øvrige virkemidler i 	tiltakssonen	. Et viktig statlig virkemiddel er lavere 	
arbeidsgiveravgift i 	tiltakssonen	 og noen flere områder. Tidligere evalueringer har vist at det har 	
effekt. 	Ku, Schönberg og Schreiner	 (2020)	 fant at en prosents nedgang i arbeidsgiveravgift økte 	
sysselsettingen med mer enn en prosent. 	Endringen ble mål	t etter tre år. 	Forfatterne tok ikke 	
stilling til om effekten var langvarig. 	 	
Forsvaret er en stor arbeidsgiver i 	tiltakssonen	, og hovedresultater fra en undersøkelse under 	
publisering tyder på at økonomiske insentiver er nødvendig både for å stimulere til	 flytting og 	
pendling. 	Mer konkrete konklusjoner vil forhåpentlig foreligge senere.	 	
Det finnes mange kommunale ordninger. En undersøkelse fra KDD 	gjengitt i 	kapittel 	2 viser	 at 95 	
prosent av kommunene i 	tiltakssonen	 bruker økonomiske virkemidler for å trekke til seg spesielt 	
etterspurt arbeidskraft (særlig 	spesialistutdanninger	), mens halvparten 	sier det handler om å til-	
trekke seg unge innflyttere generelt. 	Vår 	undersøkelse rettet mot ordfører	e og kommunedirek-	
tører bekrefter dette. 	Flyttetilskudd, høyere lønn og betalt utdanning er virkemidlene flest kom-	
muner benytter. 	Kommunene bruker også virkem	idler for å stimulere til pendling, inklusive såkalt 	
«nordsjøturnus» for attraktiv arbeidskraft. 	 	
Endelig har Sametinget en rekke tilskudds	- og stipendordninger som vil kunne være med å påvirke 	
attraktiviteten ved å bo i tiltakssonekommuner. For eksempel d	eles det ut stipend til høyere ut-	
danning. 	 	
Vi ser at kommunene og Sametinget gjennom utdanningstilskudd og virkemidler 	retter seg mot 	
unge og mot 	spesi	alistutdanninger og annen	 etterspurt arbeidskraft	. Dette er individer som ofte 	
har studielån og 	treffes a	v studielånstiltaket. Kommunene bruke	r også høyere lønn som virkemid-	
del, noe som har samme effekt på disponibel inntekt som lavere skatt (og 	samme effekt som 	
arbeidsgiveravgift	 som veltes over på lønn	). Kommunale virkemidler, og også Forsvarets virke-	
midler	, omfatter støtte til flytting og pendling. Dette er ikke et virkemiddel vi finner igjen på statlig 	
nivå.	 	
Det kan være verdt å merke seg at subsidierte tjenester kommer forholdsvis lavt ned blant de 
kommunale virkemidlene. 	Kommunedirektører og ordførere tr	ekker likevel fram slike tiltak. 	I re-	
gjeringens Hurdals	-erklæring uttrykkes det etter vårt syn relativt stor tiltro til bedre og billigere 	
tjenester som virkemiddel.	 Forslaget fra regjeringen om gratis barnehageplasser i budsjetter for 	
2023 tjener som ekse	mpel på det.	 	
Et særlig spørsmål i forholdet mellom statlige og andre virkemidler er om det foreligger substitu-
sjon 	– dvs	. om for eksempel de kommunale virkemidlene reagerer på de statlige og fyller inn 	
mangler i den kommunale virkemiddelbruken. «Flyttetils	kudd» kan være et eksempel på det, men 	
vårt hovedinntrykk er heller at kommunene stimulerer mer av det samme som de statlige tilta-
kene, dvs	. tiltak som styrker lønn og senker kostnaden ved utdanning.	 I undersøkelsen rettet mot 	
ordførere og kommunedirektøre	r er det bare to som svarer 	at man bevisst ser egne virkemidler i 	
sammenheng med de statlige.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	137	 	
 	
13.3	 	I hvilken grad varierer effektene av virkemidlene med alder, 
kjønn, geografi eller næringsstruktur innad i sonen? Hvor kom-
mer tilflytterne fra?	 	
Vi har supplert vår analyse av 	virkemidlene på ni	ttitallet	 med en oversikt over 	alderen	 til innflyt-	
tere 	i 1992 	– et år vi finner stor effekt	 av 	virk	emidlene	. Det viser seg at 	så 	mange	 som 44 prosent 	
av innflytterne 	var under 30 år	, og gjennomsnittsalderen li	gger rundt 25 år.	 Det gir inntrykk av at 	
det først og fremst er de unge som er mobile, og spørreundersøkelsen sier det samme: 	Halvpar-	
ten av de spurte vurderer å flytte ut av 	tiltakssonen	 og flere er usikre. Det er bare 20 prosent som 	
konkret ikke vurderer å flytte	, som vist i 	Figur 	13	.3 (lik som 	Figur 	11	.7). Blant 30	-39	-åringer er det 	
fortsatt mange som vurderer å flytte eller er usikre. 	I gruppa 40	-49 har situasjonen roet seg noe, 	
men også i denne gruppa vurderer halvparten å flytte, eller er usikre. 	 	
I den økono	metriske undersøkelsen av virkemidlene på nittitallet klarer vi imidlertid ikke å iden-	
tifisere at effekten på bosetting er sterkere for yngre aldersgrupper. 	 	
I den grad det likevel er større effekt blant de yngre, kan det være 	ulike 	grunner som ligger bak	. 	
En grunn er selv	-seleksjon, i betydningen at de som ønsker å flytte, allerede har gjort det innen 	
de blir 40	, og man sitter igjen med en gruppe som har valgt å bli. 	En annen grunn kan være at 	
forhold 	som binder en til et bosted blir sterkere over tid 	– i form av	 nettverk av venner og familie 	
(hvis man opprinnelig var innflytter	), barn som vokser opp og danner egne nettverk, ens rolle i 	
nærmiljø og lokalmiljø	 utvikles	, samt	 bedriftsspesifikk kompetanse som er vanskelig å veksle inn 	
andre steder. 	 	
Vi vil tro at begge effektene 	– selv	-seleksjon og nettverkseffekten 	– er til stede og forklarer for-	
skjellen mellom aldersgrupper i mobilitet. 	 	
Figur 	13	.3 	Andel som vurderer å flytte ut av 	tiltakssonen	, fordelt på aldersgrupper	 	
 	
Kilde:	 	Spørreundersøkelse utført av Norstat, på vegne av Vista Analyse, august 2022 	 	
I analysen av 	studielånstiltaket	 finner vi at tiltakseffekten er 	sterkest for de yngre 	aldersgruppene	, 	
som	 peker på 	mye av det samme som flyttetallene og utvalgsundersøkelsen:	 De yngre er mest 	
mobile og reagerer 	sterkere 	på insentiver. 	Det er folk med relativt høye studielån som har størs	t 	
glede av 	studielåns	tiltaket, og 	de høyeste studielånene finner vi hos relativt unge mennesker	. I 	
spørreundersøkelsen ble 	betydningen	 av ordningene 	for bosettingsvalg	 fordelt på alder	. Her ser 	
0 %	20 %	40 %	60 %	80 %	100 %	
Under 30	
30-39
40-49	
Vurderer å flytte
Er usikker
Vurderer ikke å flytte

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	138	 	
 
vi at	 de yngre under 30 år er grupp	en	 som legger størst vekt på 	studielånsordningen	e, og 	minst 	
vekt på finnmarksfradraget	, vist i 	Figur 	13	.4 (lik som 	Figur 	11	.3). Minst like slående er at andelen 	
som oppgir økonomiske forhold som viktig for bosetting er	 dobbelt så høy blant individer under 	
30 som i de andre gruppene (	vist i 	Figur 	11	.1). Det	te er et spørsmål som kommer innledningsvis i 	
undersøkelsen og som etter vårt syn i mindre grad besvares taktisk. Vi tolker det som at 	dette 	
illustrer	er realiteter	 for den yngste aldersgruppen. Om dette er på grunn av de personrettede 	
tiltakene 	som finnes,	 eller om det er et rop etter ytterligere tiltak, eller noe annet, 	er det vanske-	
ligere å si noe om	. 	
Figur 	13	.4 	Viktighet av 	ulike 	tiltak, fordelt på aldersgrupper 	 	
 	
Kilde:	 Spørreundersøkelse utført av Norstat, på vegne av Vista Analyse, august 2022	 	
I de økonometriske undersøkelsene 	finner vi at tiltakenes effekt ikke varierer signifikant med 	
kjønn	. Den er heller ikke signifikant større i 	Alta	. Imidlertid vet vi fra kapittel 	2 at 33 prosent av 	
befolkningen i tiltakssonen bor i Alta og Hammerfest, og andelen har vært økende over tid. Det 
betyr per definisjon at en tredjedel av stimulansen i tiltakene tilfaller 	innbyggerne i Alta og Ham-	
merfest. 	 	
Vi 	har god informasjon om 	hvor innflytterne til 	tiltakssonen	 kommer fra	 (Figur 	6.10	 og 	Figur 	7.7 	
tidligere 	kapitler	). 	
0%	10%	20%	30%	40%	50%	60%	70%	80%	90%	100%	
Lavere skatt på alminnelig inntekt
Særskilt fradrag i alminnelig inntekt	
(Finnmarksfradraget)	
Lavere trinnskatt
Fritak for el-avgift	
Avskriving av studielån	
Avskriving av studielån for kvalifiserte	
grunnskolelærere	
Andel	
Alle	40-49	30-39	Under 30

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	139	 	
 
Figur 	13	.5 	Inn	flyttere med studielån	 etter fraflyttingsfylket	, 2002	-2012	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata.no	 	
Oversikten over innflyttere med studielån over en tiårsperiode (	Figur 	13	.5) viser at 28 prosent 	
kommer fra naboområdet Troms, og 15 prosent fra Nordland. Oslo er kilde til 12 prosent av inn-
flytterne. Tallene er forholdsvis like når vi ser på alle innflyttere i 	året 	1992 	(Figur 	7.7 fra 	tidligere 	
kap	ittel	). Det er verdt å huske på at det er lavere utflytting som driver effekten av studielånstilta-	
ket	, slik at innflyttingstallene gir	 begrenset informasjon om tiltaket. 	 	
Når 	innflyttingen er sterkest fra naboområdene	, så kan det tyde på at innbyggerne i 	naboområ-	
dene 	er de som i størst grad responderer på insentivene i 	virkemidlene	. Det kan imidlertid også 	
hende at 	innbyggerne i naboområdene utveksler med 	tiltakssonen	 av helt andre grunner	. I tilfelle 	
vil det både være større innflytting	 fra	- og utflytting 	til naboområdene. 	Vi har ikke empiri på ut-	
flyttingsdestinasjon, men holder de	t likevel som 	sannsynlig at det er en god del utflytting mot 	
Troms og Nordland. 	 	
Østfold
2 %	Akershus	
6 %	
Oslo
12 %	
Hedmark	
3 %Oppland
1 %Buskerud	
3 %	
Vestfold
3 %	
Telemark	
2 %	Aust	-Agder
1 %	Vest	-Agder
2 %	Rogaland	
4 %Hordaland	
6 %	Sogn og Fjordane	
1 %	
Møre og Romsdal	
3 %	
Sør	-Trøndelag
7 %	
Nord	-Trøndelag
3 %	
Nordland
11 %	
Troms (uten Nord	-	
Troms)
28 %

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	140	 	
 	
14	 	Behovet for endringer i de per-
sonrettede virkemidlene	 	
Hovedspørsmålet i oppdragets 	del B 	er følgende:	 	
Vurdere behov for endringer i de personrettede virkemidlene	 	
Det er 	satt opp syv underspørsmål	: 	
4. Vurdere om målene for ordningene fortsatt er relevante i forhold til dagens utfordringer	 	
5. I hvilken grad er ordningene relevante virkemidler for utfordringene i sonen?	 	
6. I hvilken grad ordningene bidrar til illojale tilpasninger, s	om eksempelvis fiktive flyttinger?	 	
7. Hvilke justeringer kan øke effekten av ordningene (styrking, forenkling ved å samle skatte-
ordningene i én ordning mv.)?	 	
8. Hvordan kan nye og komplementære virkemidler øke effektene i sonen?	 	
9. Er det andre virkemidler, personr	ettede eller andre, som kan styrke måloppnåelsen i 	tiltaks-	
sonen	 på en mer effektiv måte?	 	
10.	 I lys av at andre kommuner har etterlignet tiltaket med sletting av utdanningslån og at noen 
utredninger (blant annet fra Distriktsdemografiutvalget) har foreslått å u	tvide tiltaket til 	
andre distriktsområder: I hvilken grad vil utvidelser av personrettede tiltak gi virkninger i 	til-	
takssonen	? 	
I dette kapitlet vil vi besvare spørsmålene etter tur.	 	
14.1	 	Er målene for ordningene fortsatt relevante i forhold til dagens 
utfordrin	ger?	 	
Ordningene har som mål å øke 	befolkningen 	i tiltaks	sonen. 	Analysene i kapittel 	2 viser imidlertid 	
at det er store forskjeller i befolkningsutviklingen innad i tiltakssonen. 	Figur 	14	.1 gjentar denne 	
informasjonen	 og viser 	at Alta helt siden 1980 ha	r hatt en meget høy befolkningsvekst, Hammer-	
fest har til tider hatt befolkningsvekst, og i resten av tiltakssonen er befolkningsutviklingen nega-
tiv. 	Befolkningsveksten i Alta har vært sterkere enn i resten av landet. Befolkningsutviklingen i 	
tiltakssonen u	tenom 	Alta og Hammerfest, som består av kommuner i sentralitetsklasse 5 og 6, 	
har vært svakere enn tilsvarende sentralitetsklasse i resten av landet.	 	
Dette kan tyde på at Alta og til dels Hammerfest bidrar til å øke 	befolkningen i tiltakssonen, men 	
at vir	kemidlene er for svake i resten av tiltakssonen til å opprettholde befolkningen. 	På den annen 	
side må man regne med at veksten i Alta var kjent da tiltakene ble innført fra 1990, og 	at målene 	
for ordningene slik sett har omtrent samme relevans den gang som	 nå. 	 	
Studielånstiltaket har i tillegg i praksis som mål å øke befolkningen av høyt utdannede. 	Undersø-	
kelsen rettet mot ordfører	e og kommunedirektører, sammen med KDDs undersøkelse av kom-	
munale ordninger, peker på at kommunene særlig ønsker å tiltrekke seg	 yngre mennesker og 	
spesialisert arbeidskraft som kan møte 	lokale	 behov	. Helse trekkes særlig frem.	 Dette indikerer at 	
målet om å øke befolkningen av høyt utdannede 	er 	fortsatt	 relevant i forhold til dagens

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	141	 	
 
utford	ringer	. NAVs 	bedriftsundersøkelse	 (2022)	 og N	HOs kompetansebarometer	 (2021) 	viser at 	
det er	 stor mangel på kompetent 	arbeidskraft	 i Troms og Finnmark	. 	
Figur 	14	.1 	Befolkningsutvikling 1980	-2022, innad i tiltakssonen, 	1990=1	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra Statistisk sentralbyrå (tabell 06913)	 	
14.2	 	I hvilken grad er ordningene relevante virkemidler for utfordring-
ene i 	tiltakssonen	? 	
14.2.1	 	Ordningene må være kjent	 	
Til spørsmålet i 	det	te avsnittet hører 	det med at de personrettede tiltakene neppe 	bidrar til høy-	
ere bosetting 	i dag. Vi har funnet effekt første del av 1990	-tallet og 	årene 	etter 2005, men pilene 	
for de siste årene går nedover. 	Situasjonen kunne vært dårligere uten tiltakene	, men d	et må gjø-	
res noe nytt hvis man skal klare å snu utviklingen.	 	
Et tegn på at ordningene er relevante, er at kommunale virkemidler likner på de personrettede 
virkemidlene	. Når staten 	og kommunene	 velger de samme 	typene virkemidler, må enten begge 	
forvaltningsnivåene gjøre noe riktig, eller begge må gjøre noe galt. 	Vår hypotese er at 	begge	 gjør 	
noe riktig.	 	
Det er imidlertid 	viktig å være klar over de underliggende forutsetningene for at de personrettede 	
virkemidlene skal virke. 	 	
For det første må ordningene være kjente for dem de skal treffe. Det sier seg selv at hvis man 
ikke kjenner til et insentiv, så virker det ik	ke. Spør	reundersøkelsen tyder på at studielånstiltakene 	
er bedre kjent enn 	skattetiltakene, 	også blant dem som ikke har studielån	 (Figur 	11	.2). Det kan 	
skyldes at skattetiltak	ene virker 	«umerkelig	» gjennom skattemeldingen	. Studielånstiltakene må 	
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6	
1980	1982	1984	1986	1988	1990	1992	1994	1996	1998	2000	2002	2004	2006	2008	2010	2012	2014	2016	2018	2020	2022	
Alta	Hammerfest	Tiltakssonen uten A og H

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	142	 	
 
man søke om, som bidrar til oppmerksomhet. 	Ordførere og kommunedirektører legger også vekt 	
på at ordningene er lite kjent, og kanskje særlig den lavere skatten på alminnelig inntekt.	 	
En	 søknad	sbasert ordning skaper transaksjonskostnader	, og det vil være noen som 	ikke søker selv 	
om de har rett 	til støtte. 	Formodningen er altså at det er denne 	aktive handlingen som gjør ord-	
ningen kjent. Ordningen er for øvrig godt markedsført på 	Lånekassens nettside hvis man først er 	
kommet dit.	 	
Finnmarksfradraget er på sin side kjent fordi det er et begrep. Lavere skatt på alminnelig inntekt 
er ikke i samme grad et slående begrep. 	 	
Oppsummert 	peker vi på	 at 	ordningene bare har mulighet til å være	 relevante hvis de er 	kjent	e. 	
14.2.2	 	Tilbud og etterspørsel etter arbeid må være elastisk	 	
Et grunnleggende trekk ved de personrettede virkemidlene er at de retter seg mot tilbudssiden 
av arbeidsmarkedet. 	For at de skal virke	, må det finnes 	– eller skapes 	– arbei	dsplasser til de ar-	
beidstakerne man håper å lokke til 	tiltakssonen	. Vi diskuterte dette i kapittel 	3. Uten 	økt 	etter-	
spørsel (	dvs	. ved 	uelastisk, 	loddrett etterspørselskurve) 	får man 	ingen effekt av tiltaket. 	For at 	
tiltaket skal virke godt	, må det være ledige stillinger til gitt lønn	 ((fullk	omment) elastisk, 	flat etter-	
spørselskurve)	. Når	 kommuner 	innretter sine tiltak mot særlig etterspurt arbeidskraft	, så kan det 	
være et tegn på 	at det finnes 	ledige stillinger til gitt løn	n. Når man 	etterspør høykompetent ar-	
beidskraft mer generelt, så kan de	t være	 i tiltro til at det i denne grupp	en	 finnes individer som vil 	
skape sin egen arbeidsplass og arbeidsplasser for andre i tillegg. 	 	
Vi synes det er verdt å minne om dette. 	Hvis man har den situasjonen at fagutdannede 	lærere i 	
grunnskolen	 overtar stillingene til de som ikke er fagutdannet (for eksempel)	, så er etterspørselen 	
gitt, loddrett, og det blir ikke flere 	bosatte av det. Bedre utdann	et arbeidskraft	 kan det 	riktignok 	
bli.	 	
Tilbudskurven for arbeid, knyttet til hvor mobile folk er og 	hvor store insentiver som skal til for å 	
påvirke	 flytting (enten innflytting eller manglende utflytting	), er 	av betydning dersom etterspør-	
selskurven verken er vannrett eller loddrett, men fallende (jf	. kapittel 	3). Jo flatere tilbudskurve, 	
desto større effekt, alt annet likt.	 	
Det betyr	 at personrettede virkemidler fungerer best mot utfordringene i 	tiltakssonen	 dersom de 	
rettes mot de delene av arbeidsmarkedet der ett	erspørselskurven er flat	 (elastisk)	, enten det er 	
uttrykt som at «vi mangler kritisk arbeidskraft» eller 	tro på grunderskap som skaper nye private 	
arbeidsplasser, eller noe annet.	 	
Samtidig virker	 de personrettede 	tiltakene 	best dersom de rettes mot mobile arbeidstakere 	som 	
reagerer på insentivene	 (flat	 (elastisk)	 tilbudskurve	). 	
Oppsummert peker vi på	 at 	ordningene er relevante for målene dersom de møter en forholdsvis 	
flat 	(elastisk)	 etterspørselskurve etter arbeid	, og ret	ter seg mot arbeidstakere med forholdsvis 	
elastisk	 tilbudskurve	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	143	 	
 	
14.2.3	 	Ordningene ser ut til å bli mindre relevante over tid	 	
Et viktig funn i våre økonometriske undersøkelser er at 	tiltakene ser ut til å ha midlertidig effekt 	
(studielånstiltaket, skattetiltake	ne	). Det skal også sies at enkelte tiltak ikke har signifikant effekt 	
(tiltaket for lærere i grunnskolen	, endret 	trinnskatt	). Den 	i beste fall 	midlertidige effekten skyldes 	
i noen grad at insentivene blir svakere over tid fordi de ikke justeres med 	inflasjon (finnmarksfra-	
draget, studielånsgrensen). Men hvis det var hele forklaringen	, så 	skulle man se en langsom av-	
matning av effekten. Isteden ser vi at den blir borte etter fem	-seks år 	både for studielånstiltakets 	
og skattetiltake	nes	 del	. En mulig fork	laring 	er at det ikke er tiltakenes nivå som alene motiverer 	
til endring. Endring	 i tiltakenes styrke kan i seg selv ha betydning. For eksempel kan en (publisert) 	
endring i tiltak virke som en «nudge» som 	motiverer til endring. 	 	
Hvis nudge	-teorien er rikti	g, så bør ordningene økes diskresjonært og ikke indeksreguleres auto-	
matisk	, for å være mest mulig relevante for 	målene i 	tiltakssonen	. 	
En eventuell nudge	-effekt henger sammen med poenget om at ordningene må være kjent for å 	
virke. Endringer av ordningene 	fører vanligvis til oppmerksomhet	, og det kan være oppmerksom-	
heten som er den egentlige driveren, slik vi konkluderte over.	 	
En 	annen forklaring på at tiltakenes effekt blir borte, er at det eksisterer faste kostnader i indivi-	
denes tilpasning som tilsier et	 visst minstenivå på insentiver for at de skal ha effekt. Gitt dette blir 	
effekten borte ved et positivt nivå på insentivet.	 	
Oppsummert peker vi på	 at 	ordningene ser ut til å bli mindre relevante for målene noen år etter 	
større endringer i ordningene	. Det 	kan skyldes at oppmerksomheten blir lavere over tid, jf. over, 	
eller at insentivene svekkes over tid, eller at 	endrede ordninger i seg selv stimulerer til endret 	
adferd. 	 	
14.2.4	 	Studielånstiltaket ser ut til å virke bedre enn lavere skatt	 	
En av de tydeligste observasjonene fra 	våre undersøkelser er at yngre mennesker 	(under 30	) både 	
er 	de 	mest mobile, reagerer mest på økonomiske insentiver og sier at økonomiske insentiver er 	
viktige for dem	 (flat	ere	, elastisk	 arbeids	tilbudskurve)	. Samtidig 	er 	det denne gruppen det er	 særlig	 	
viktig å få til å 	bosette s	eg. Det skyldes ikke bare at denne gruppa	 er etterspurt arbeidskraft (flat	, 	
elastisk	 etterspørsels	kurve), selv om det nok også er tilfelle 	– entreprenører og grundere er i 	
overpropo	rsjonal grad 	unge mennesker. Det skyldes også en utbredt hypotese om at 	stedsprefe-	
ranser formes over tid i takt med at man etablerer nettverk	 på arbeidsplass og i fritid, og lærer 	
seg å sette pris på for eksempel naturkvaliteter. 	Hvis dette er riktig, er det særlig vik	tig for å oppnå 	
målsettingene ved sonen 	at man tiltrekker seg unge. 	Studielånstiltaket oppnår det i noen grad. 	
Den alminnelige lettelsen i beskatningen gjør det ikke.	 	
Oppsummert peker vi på	 at 	studielånstiltaket 	ser ut til å virke bedre mot en viktig målgruppe enn 	
lavere skatt	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	144	 	
 	
14.3	 	I hvilken grad ordningene bidrar til illojale tilpasninger, som ek-
sempelvis fiktive flyttinger?	 	
Ordførere og kommunedirektører vi har spurt 	avkrefter hypotesen om 	at illojale tilpasninger e	r 	
et nevneverdig problem i 	tiltakssonen	. Vi har heller ikke indikasjoner på dette fra annet hold.	 	
14.4	 	Hvilke justeringer kan øke effekten av ordningene (styrking, for-
enkling ved å samle skatteordningene i én ordning mv.)?	 	
Spørsmålet om hvilke justeringer som kan gjøres kan med fordel deles i to. 	Vi kan gi et 	forholdsvis 	
enkelt svar dersom vi 	legger til grunn at Stortinget	 ønsker	 å bruke mer, ev. mye mer penger på 	
personrettede 	virkemidler	. Et annet og mer komplisert svar fø	lger dersom 	Stortinget ikke ønsker 	
å bruke mer penger på 	(a) 	personrettede virkemidler	 eller på 	(b) 	insentiver rettet mot personer 	
eller arbeidsgivere i 	tiltakssonen	. Her er (a) en strengere betingelse enn (b).	 	
14.4.1	 	Svalbardskatt eller liknende hvis man 	ser bort fra	 provenyhensyn	 	
Som vist i 	del	kapittel 	14.2	 (Figur 	14	.1) er befolkningsutviklingen i 	størstedelen av 	tiltakssonen	 	
meget svak sammenliknet med landet som helhet. Det antyder at virkemidler og insentiver bør 
styrkes betydeli	g i de svakerestilte områdene	. Ordførere og kommunaldirektø	rer sier det samme.	 	
En naturlig sammenlikning er Svalbard. Klimaet på Svalbard er betydelig hardere enn i 	tiltaksso-	
nen	. K	ulturliv, idrett 	og andre aktiviteter er begrenset av befolkningens størrelse	 på 2500 men-	
nesker	, og de fleste bor langt unna familie og	 gamle venner. Men 	befolkningen har økt siden 2010 	
og 	«fraflytting fra Svalbard» er ikke e	t problem som diskuteres. 	Det kan være flere grunner til 	
Svalbards popularitet, men 	en medvirkende årsak 	kan være	 Svalbardskatten, som i øyeblikket er 	
på 8 prosent 	opp til 12 G (og ytterligere 8 prosent trygdeavgift). 	Det er for øvrig heller ingen 	
arbeidsgiveravgift 	eller 	merverdiavgift	 på Svalbard. 	 	
Skattesystemet på Svalbard er 	tilpasset de særlige rammebetingelsen	e der	, og blant annet brukes 	
pay	-as-you	-earn	 lønnstrekk istedenfor forskuddstrekk. D	isse delene 	av systemet bør ikke innføres 	
i tiltakssonen. For å tydeliggjøre dette, bruker vi begrepet 	«finnmarksskatt» der reglene er som i 	
resten av landet, men 	satsene e	r lik, eller i nærheten av de man har på Svalbard	. 	
I undersøkelsen av ordførere og kommunedirektører tar mange til orde for å innføre 	finnmarks-	
skatt (eller 	svalbardskatt) 	i tiltakssonen. Forslaget har også vært 	fremme	t i media. 	Siden befolk-	
ningsutviklingen i Alta og Hammerfest er god, 	vil det etter vår vurdering være mest naturlig å 	
innføre 	finnmarksskatt i den øvrige delen av tiltakssonen. 	For	slaget v	il gi en høy skatteutgift, jf	. at 	
det er mer enn 	50 000 	sysselsatte	 i tiltaksso	nen	 og ca	. 65 prosent av dem bor utenom Alta og 	
Hammerfest	. Men vi er overbevist om at 	dersom man innførte 	finnmarksskatt	, så ville søkningen 	
til området øke betydelig	. Særlig ville det gjelde dersom man 	markedsførte	 ordningen godt. 	Ord-	
førere og kommunedirektører understreker betydningen av å 	markedsføre	 ordningen ordentlig, 	
og det er et tilbakevendende tema i andre deler av denne evalueringen. 	 	
Studielånsordningen kunne eventuelt beholdes i tillegg	, eller den kunne styrkes eller også	 svekkes 	
noe. Den ville uansett 	neppe være den viktigste driveren sammenliknet med 	finnmarksskatten	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	145	 	
 
Selv om 	finnmarksskatt 	vil være kostbart, 	så er på den annen side befolkningsutviklingen 	i størs-	
tedelen av 	tiltakssonen 	dyster sammenliknet med 	landet	 som 	helhet	. Det tilsier at betydelig kraf-	
tigere virkemiddeldosering må til hvi	s man har ambisiøse mål om snu utviklingen.	 	
Finnmarksskatt vil innebære 	forskjellen i beskatning blir stor mellom innsiden og utsiden av til-	
takssonen	. Det 	kan hende det ikke er et st	ort problem når målet er å øke befolkningen i tiltaks-	
sonen 	– uavhengig av hvor i tiltakssonen det skjer. Men hvis det er et problem	, så bør man innføre 	
avtrappede virkemidler i området utenfor tiltakssonen. Det samme gjelder dersom man trekker 
Hammerfest o	g Alta ut av tiltaksonen: Man må regne med at det blir populært å bosette seg i 	
randsonen til disse kommunene. Dersom dette er en uønsket virkning, bør man vurdere å innføre 
avtrappede virkemidler i Alta og Hammerfest. 	 	
Som understreket over, vil personrettede 	virkemidler	 styrke tilbudssiden av økonomien. 	Det gir 	
bare effekt på bosettingen dersom etterspørselssiden responderer. 	For å styrke	 etterspørselssi-	
den 	ved hjelp av skattevirkemidler 	er det lite å gå på i 	kommuner d	er arbeidsgiveravgiften alle-	
rede er null. Offentlig sektor kan 	regulere etterspørselen selv, men for et slikt storskalavirkemid-	
del vil man ønske flere private arbeidsplasser. 	For å stimulere etterspørselssiden må man t	enke i 	
retning Innovasjon Norges virke	midler. Negativ arbeidsgiveravgift kan også være en mulighet, 	
dersom det tillates av ESA.	 	
Selv om 	finnmarksskatt 	bare styrker tilbudssiden, så er det ikke slik at ordningen vil skape umid-	
delbare ubalanser i økonomien. Den som står uten arbeid, vil jo ikke 	få skattefordelen. Dersom 	
etterspørselssiden er treg til å respondere	, er det grunn til å vente at brutto lønnsutvikling i om-	
rådet svekkes sammenliknes med andre steder. Det vi	l modifisere effekten fra tilbudssiden, men 	
det vil stimulere etterspørselssiden	 til å opprette flere arbeidsplasser.	 	
14.4.2	 	Målrettede tiltak 	hvis man ikke vil bruke mer penger på formålet	 	
Hvis man av ulike årsaker ikke vil bruke mer penger på 	personrettede tiltak i 	tiltakssonen	 møter 	
man for alvor spørsmålet om hvordan man skal kombinere v	irkemidler innenfor 	et begrenset 	
budsjett. 	Det er grunn til å vurdere om Alta og Hammerfest skal tas ut av tiltakssonen, for slik å 	
frigjøre midler til resten av sonen.	 	
Våre undersøkelser tyder på at slik situasjonen er i dag, så er 	målrettede 	virkemidler	 mot de grup-	
pene man 	ønsker mest å få tak i	, bedre enn generelle virkemidler	. 	
Studielånsordningen virker kanskje ikke 	så godt 	lenger, men den er rettet mot høykompetent 	
arbeidskraft, hvorav mange også er unge.	 Våre unde	rsøkelser kan tyde på 	at den bør styrkes og 	
forbedres	. (Den øker fra 25	 000 til 30	 000 i 	forslaget til statsbudsjett for 2023.)	 	
De ordningen	e som alt i alt ser ut til å virke dårligst, er	 de lavere skattesatsene i direkte beskat-	
ning. 	Den lavere satsen i alminnelig skattesats	 er relativt sett kostbar uten at den 	ser ut til å gi 	
særlig effekt slik situasjonen er i dag. Lettelser i trinnskatten ser heller ikke ut til å gi særlig effekt, 
i hvert fall finner vi ingen effekt av den største omleggingen som har vært. 	Disse resultaten	e kan 	
tyde på at man 	innen gitt budsjett kan ta noen midler fra 	skattelettelsene	 og heller styrke studie-	
lønnsordningen	. 	
Fritaket i elavgift har vært uendret siden 1990 og utgjør nå ca	. 4000 kroner for en 	husholdning 	
med gjennomsnittlig elektrisitetsforbruk. Siden den har ligget uendret så lenge og i tid faller

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	146	 	
 
sammen med de andre alminnelige tiltakene, har vi ikke data til å studere dens effekt spesifikt. 
Men det er opplagt at 	ordningen	 over tid 	oppmuntrer	 til energisløsing	, som er uheldig. Hva den 	
skal kompensere for er også litt uklart. De senere månedene har strømprisen i 	tiltakssonen	 vært 	
lavere enn andre steder i landet. Det er ingen aktuell situasjon at strømprisen er 	mye 	høyere i 	
tiltakssonen	 enn and	re steder. Det 	er nok 	riktig at 	beboerne	 i tiltakssonen	 pga	. vind og kulde 	har 	
høyere strømforbruk	 til oppvarming enn 	de fleste 	andre	, alt annet likt	55, men på den annen side 	
har de 	forutsetninger for 	lavere forbruk av andre varer og tjenester. Hvilke vare	r og tjenester det 	
er behov for rundt i landet vil variere, uten at man 	vanl	igvis 	kompenseres for det.	 Alt i alt mener 	
vi det er 	gode argumenter for å 	innføre elavgift i tiltakssonen, og bruke inntektene det gir, på 	
målrettede personrettede tiltak	. 	
Ulempen ved å fjerne eller betydelig redusere 	fordelen av lav 	skattesats og 	ingen 	elavgift er selv-	
sagt at det er endring	er som vil skape negativ oppmerksomhet og kanskje også for en tid gi en 	
negativ effekt på befolkningsstørrelse. Det er i så fall et nytt	 eksempel på at endringer i ordning-	
ene, positive eller negative, kan	 ha	 en selvstendig effekt på adferden, særlig når de kobles med 	
oppmerksomhet.	 	
Dersom vi trekker arbeidsgiveravgiften	 innunder	 provenyparaplyen, får vi større spillerom for 	
endringer i de 	personrettede virkemidlene. Arbeidsgiveravgiften er vist å ha effekt, men den er 	
også kostbar: overslag i 	Finansdepartementet (2022)	 tyder på at den koster 18 milliarder kroner 	
i skatteutgift	, mot 1,3 milliarder for de personrettede til takene. Anslaget på	 18 milliarder omfat-	
ter et større geografisk område, men det er i 	tiltakssonen	 at forskjellen mellom nasjonal og stedlig 	
arbeidsgiveravgift er klart størst. 	 	
Selv om arbeidsgiveravgift er et virkemiddel med effekt, så stiller vi 	spørsmål ved balansen mel-	
lom dette virkemiddelet og de personrettede tiltakene	. For eksempel koster det anslagsvis 300 	
millioner å doble 	effekten av 	studielåns	fradraget	 (gjennom høyere sats og/eller høyere maksbe-	
løp)	. Det utgjør en stor del av de personrettede 	tiltakene, men er en «peanøtt» sammenliknet 	
med den differensierte arbeidsgiveravgiften.	 	
14.5	 	Hvordan kan nye og komplementære virkemidler øke effektene i 
tiltakssonen	? 	
I forrige avsnitt 	diskuterte vi satsendringer inklusive «	finnmarksskatt», men vi 	holdt 	kvalitativt nye 	
virkemidler utenfor diskusjonen. 	 	
Et viktig komplementært virkemiddel er 	informasjon, oppmerksomhet og reklame	. Dette gjelder 	
spesielt når man har et gitt budsjett å holde seg til. Et problem med de lavere skatt	esatsene på 	
inntekt er at de ikke er kjent. Finnmarksfradraget har et navn og er mer kjent, selv om det betyr 
lite i kroner. 	 	
Det er ulike måter å fremme oppmerksomhet på, og vi er ikke spesialist på noen av dem. Men det 
kan hjelpe å samle skattefordelene 	og gi dem et felles navn, for eksempel 	finnmarks	skatt	 eller 	
utvidet 	finnmarksfradrag	. Som et annet tiltak kan fradraget i skatt være diskresjonært og stå i 	
statsbudsjettet fremfor å være en fast 3,5 prosentpoengs reduksjon. Da vil en kunne få oppslag 	
 	
55 Det er vanskelig å finne tall som bekrefter denne påstanden, men SSB har tall fra 2012 	(tabell 10580) 	som viser at 	
energiforbruk per kvadratmeter bolig	areal var høyest i Nord	-Norge sammen med Hedmark og Oppland.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	147	 	
 
av ty	pen «Skattefradraget går opp ti prosent	 neste år	» hvis Stortinget vedtar det. 	Man kunne 	
publisert en	 endring	, noe	 som kanskje har selvstendig betydning. 	Fordelingsprofilen av tiltake	t vil 	
også bli bedre fordi man vil tendere til å gi alle det samme	. 	
Skatteetaten 	kan	 sende 	et årlig brev, for eksempel sammen med skatte	meldingen, som forteller 	
innbyggerne i 	tiltakssonen	 hva de sparer på å bo der.	 Eventuelt kunne man sendt brevet til alle	 	
innbyggere i landet, eller til alle under 30	, som vi har identifisert som en særlig viktig målgruppe. 	
Det er mange som ikke åpner skattemeldingen, men 	som nevnt 7/8 	som åpner den og vil se dette. 	 	
Kraftigere virkemidler er annonser i sosiale og tradisjone	lle media	, gjerne i form av kampanjer 	
som enkelte ordførere og kommunedirektører foreslo (kapittel 	12	). 	
Man kan også forsøke å 	beskrive tiltakene annerledes	. For 	eksempel kan man lansere «	Spar 	
150 000 på å bo i 	tiltakssonen	» med krav om	 fem	 års botid og forholdsvis avkorting dersom man 	
flytter ut tidligere. Det er det samme som 	30	 000 	kroner i 	studielånsavskrivning	er i året, men 	
høres for mange mer fristende ut. For at et slikt tiltak ikke skal tolkes som gammel vin på nye 
sekker, bør det nok kombineres med en økning i avskrivningsbeløpet. 	 	
Et enda dristigere forslag er å gjøre den marginale økonomiske fordelen til en	 stigende funksjon 	
av botid. Det kan gjøres på flere måter, for eksempel 	stor utbetaling 	hvert tredje eller femte år	, 	
eller økende utbetaling hvert tredje eller femte år. «Stor utbetaling» kan 	videre knyttes kun til 	
botid, eller også til for eksempel studi	elån eller annen gjeld. 	 	
14.6	 	Er det andre virkemidler, personrettede eller andre, som kan 
styrke måloppnåelsen i 	tiltakssonen	 på en mer effektiv måte?	 	
Ordførere og kommunedirektører fremhever at det 	er 	viktig å 	tiltrekke	 seg	 arbeidskraft som det 	
er behov 	for	, og nevner spe	sielt	 utdannet	/spesialisert	 arbeidskraft	 og unge mennesker og fami-	
lier. 	 	
Disse 	(avledede) målene passer godt med vår analyse, som går ut på at personrettede tiltak har 	
størst effekt når etterspørselskurven etter arbeidskraft er flat 	(elastisk	) slik at arbeidsgiverne 	ha 	
behov for	 de som kommer	. Unge mennesker er en viktig målgruppe 	fordi de representerer fre	m-	
tidige	 arbeids	kraft	, men også fordi man håper at de etter hvert vil slå rot og danne nettverk slik 	
at de ikke så lett flytter ut.	 Videre 	vet	 vi at 	unge mennesker både er mer mobile og legger større 	
vekt på økonomiske virkemidler enn andre	 (flat 	(elastisk)	 tilbudskurve). Det bidrar også til god 	
effekt. 	 	
Fram til 2013 hadde innbyggerne i 	tiltakssonen	 økt barnetrygd. Regjeringen la	nserer i årets stats-	
budsjett gratis barnehage	 i tiltakssonen	. Begge er ordninger mot unge mennesker og unge hus-	
holdninger med barn, og virker fornuftige når målet er å treffe denne gruppa. Gratis barnehage 
har virkning overfor husholdninger med barn under 	skolealder. 	Barnetrygd virker til barna er 18 	
år og ville nok hatt en bedre virkning	 når tankemodellen bak er å få familier til å etablere gode 	
nettverk og relasjoner som binder dem til 	tiltakssonen	. 	
Kommuner gir flyttetilskudd og støtte til bolig. Vi tror	 at flyttetilskudd er mest aktuelt for de som 	
allerede vurderer å flytte inn, og således fungerer best som komplement til andre virkemidler. 
Det har ingen effekt for de som vurderer å flytte ut, og våre data kan tyde på at virkemidlene	 i 	
tiltakssonen	 for	hindrer utflytting mer enn de stimulerer innflytting. 	Men boligmarkedet er et

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	148	 	
 
viktig område for tiltak. Et problem som særlig ble satt på spissen av en av ordførerne og kom-
munedirektørene vi intervjuet er at 	boligprisutviklingen i 	tiltakssonen	 er klart dårligere enn i 	
andre deler av landet og særlig i pressområdene. 	Dette er et problem som ville vært mindre om 	
man hadde snudd befolkningsutviklingen i 	tiltakssonen	 og dermed fått opp etterspørselen etter 	
boliger i en god sirkel, men i øyeblikket 	er vi i en dårlig sirkel 	der boligprisene i 	tiltakssonen	 sakker 	
etter. 	 	
Det står hvem som helst fritt å investere i bolig i Tromsø eller andre steder	. For 	en innbygger i 	
tiltakssonen vil det innebære å investere i sekundærbolig. De	 underliggende problemen	e med 	
dette er at	 i) ikke alle	 har råd til å investere i sekundærbolig og ii) skattereglene for sekundærbolig 	
er mye dårligere enn for primærbolig. 	 	
Staten kan i hovedsak gjøre noe med punkt ii). Et bidrag til løsning kan være at 	husholdninger i 	
tiltaksson	en	 skattlegges for sekundærboliger utenfor 	tiltakssonen	 som om de var primærboliger.	 	
Både verdistigning og leieinntekt kan omfattes	. Med andre ord vil 	skattefritak på begge 	bli 	norm-	
alen	 for bosatte i 	tiltakssonen	. Når det gjelder punkt i) kan kommunene til	by boligleie til rimelig 	
pris. Det 	betyr at kommunene vil ta risikoen ved svak boligprisutvikling lokalt. Dessuten vil det	 	
frigjøre midler som ellers er bundet i primærbolig.	 	
I likhet med andre distrikter i landet opplevde 	tiltakssonen	 befolkningsøkning i 	årene etter 2007, 	
da tilflyttingen	 fra EU	 økte.	 Tilflyttingen skyldtes makroøkonomiske forhold i Norge og EU	, for 	
eksempel en valutakurs som tilsa gode inntekter her i landet regnet i euro, og 	høy arbeidsløshet 	
i EU. I tillegg hadde det eksistert restriksjoner på immigrasjon fram til 200	9. Stat og kommune 	har 	
ikke uten videre 	anledning	 til å gjenskape disse muli	ghetene	. D	et er tenkbart å 	utforme egne 	
insentiver rettet mot økonomiske innvandrere, men så vidt vi kan se er det ingenting ved 	elasti-	
siteten i	 etterspørsel	en etter arbeidskraft	 som tilsier at 	man skal rette seg mot akkurat disse.	 	
Innvandrere er per defi	nisjon mobile nok til å komme til landet, men de kan likevel ha klare ønsker 	
om hvor i landet det er best å bo	, gitt at man er kommet hit	. Det er derfor heller ingen spesielle 	
grunner fra tilbudssiden til å prioritere denne gruppa	. Mange kommuner, og innva	ndrerne selv, 	
ønsker seg økt støtte til norskopplæring, men av ulike grunner vurderer vi det ikke som hensikts-
messig å begrense dette til tiltakssonen. 	 	
Til enhver tid er det en lang rekke mennesker fra land utenfor EU som ønsker å bosette seg i 
Norge. Det	 er som kjent streng innvandringsbegrensning, men 	dette er mulig å endre dersom 	
målet om bosetting i 	tiltakssonen	 veier tungt nok. 	Flyktninger blir plassert rundt i landet og 	kan 	
for eksempel plasseres i 	tiltakssonen	. Det gjelder uavhengig av hvor mange so	m tillates å komme. 	
På den annen side 	kan	 en slik politikk skape en del problemer hvis andelen nyankomne blir stor. 	
På lang sikt er det heller ingen garanti for at folk blir boende i 	tiltakssonen	. 	
14.7	 	I hvilken grad vil utvidelser av personrettede tiltak gi virkninger i 
tiltakssonen	? 	
I lys av at andre kommuner har etterlignet tiltaket med sletting av utdanningslån og at noen ut-
redninger (blant annet fra Distriktsdemografiutvalget) har foreslått å utvide	 tiltaket til andre dis-	
triktsområder	 er det relevant å spørre i hvilken grad vil utvidelser av tiltak fortsatt virke i tiltaks-	
sonen. 	Dersom personrettede tiltak utvides til andre områder, vil 	tiltakssonen	 selvsagt miste en 	
relativ 	fordel	 sammenliknet med d	isse områdene. 	Alt annet lik	t vil det bidra til å svekke attrakti-	
viteten til 	tiltakssonen	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	149	 	
 
Vi har en parallell innad i 	tiltakssonen	 i dag. Siden 	virkemidlene 	er de samme overalt i tiltaksoms-	
området, flytter personer utenfra til den delen av 	tiltakssonen	 som gir dem høyest nytte. Tallene 	
for befolkningsutvikling viser at de særlig 	flytter til 	Alta	 og	 Hammerfest. De resterende delene av 	
tiltakssonen	 har dermed en ulempe av at Alta	 og	 Hammerfest mv er inkludert. 	 	
Hvis 	tiltakssonen	 utvides, vil de resterende de	lene av 	tiltakssonen	 få enda flere å konkurrere 	mot	. 	
Og noen av de personene som flytter til 	tiltakssonen	 i dag, vil kunne nyte fordeler selv om de blir 	
boende. 	 	
Spørsmålet oppdragsgiver stiller, retter seg mot virkninger i sonen av å utvide sonen. 	Svaret er at 	
det vil gi negativ effekt	 i sonen	. (Det kan være fornuftig likevel).	 Det ligger samtidig i dette svaret 	
at en innskrenking av sonen ved å utelukke Alta og Hammerfest trolig vil gi positiv effekt for resten 
av tiltakssonen.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	150	 	
 	
15	 	Referanser	 	
Abadie, A. 2021. «Using Synthetic Controls: Feasibility, Data Requirements, and Methodological 	
Aspects.» 	Journal of Economic Literature	 	59 (2): 391	-425. 	
https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jel.20191450.	 	
Dagsvik, John K, Tom Kornstad, Zhi	yang Jia, og Thor O Thoresen. 2008. «LOTTE	-Arbeid 	– en 	
mikrosimuleringsmodell for arbeidstilbudseffekter. Rapporter 2008/11.» 
https://www.ssb.no/a/publikasjoner/pdf/rapp_200811/rapp_200811.pdf.	 	
EconMap. 2016. «EconMap database.» 	
http://www.cepii.fr/CEPII/e	n/bdd_modele/presentation.asp?id=13.	 	
Elvia. 2022. 	Normalt strømforbruk.	 	https://www.elvia.no/smart	-forbruk/forbruk	-og	-	
sparing/normalt	-stromforbruk/.	 	
Energi Norge. 2022. 	Elavgiften er en avgift på forbruk av elektrisk kraft (strøm).	 	
https://www.energinorge.	no/elavgiften/.	 	
Finansdepartementet. 2021. 	Nasjonalbudsjettet 2021. Meld. St. 1 (2020	-2021). Melding til 	
Stortinget.	 Finansdepartementet.	 	
Finansdepartementet. 2021. 	Perspektivmeldingen 2021. Meld. St. 1 (2020.2021). Melding til 	
Stortinget.	 Finansdepartemen	tet.	 	
—. 2022. «Skatter, avgifter og toll 2022. 	(Prop. 1 LS (2021	-2022)).» 	
https://www.regjeringen.no/contentassets/2ff0f9726e634c0ba49ccc600bac5140/no/p
dfs/prp202120220001ls0dddpdfs.pdf.	 	
Finseraas, H., og A. Kotsadam. 2013. «Hvordan identifisere årsakssammenhenger? En ikke	-teknisk 	
introduksjon.» 	Tidsskrift for samfunnsforskning	 	54 (3): 371	-387. 	
https://www.idunn.no/doi/10.18261/ISSN1504	-291X	-2013	-03	-06.	 	
Galloway, Taryn A, og Rannveig K Hart. 2015. «Effects of income and the cost of children on 	
fertility Quasi	-experimental evidence from Norway.» 	Statistics Norway Research 	
Departme	nt Discussion Papers	, No. 828.	 	
Google. 2022. 	Google Trends.	 https://trends.google.com/trends/?geo=NO.	 	
Hansen, Kirsten, Bård Lian, Runa Nesbakken, og Thor O Thoresen. 2008. «LOTTE	-Skatt 	– en 	
mikrosimuleringsmodell for beregning av direkte skatter for person	er. Rapporter 	
2008/36.» https://ssb.brage.unit.no/ssb	-	
xmlui/bitstream/handle/11250/181043/rapp_200836.pdf?sequence=1&isAllowed=y.	 	
Innovasjon Norge. 2022. 	Regioner i omstilling.	 https://www.innovasjonnorge.no/no/regional	-	
omstilling/regioner/.	 	
Kommunal	- og r	egionaldepartementet. 2003. «Rikt mangfold i nord. Om tiltakssonen i Finnmark 	
og Nord	-Troms.» 	St. meld. nr. 8.	 https://www.regjeringen.no/no/dokumenter/stmeld	-nr-	
8-2003	-2004	-/id403523/.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	151	 	
 
Kornstad, T, T Skjerpen, og L Stambøl. 	2021. 	Empirical modelling of in	ternal migration and 	
commuting flows for economic regions in Norway.	 Oslo: Statistisk Sentralbyrå.	 	
Ku, Hyejin, Uta Schönberg, og Ragnhild C Schreiner. 	2020. «Do place	-based tax incentives create 	
jobs?» 	Journal of Public Economics	, November: 104105.	 	
Lånekas	sen. 2022. 	Reduksjon av gjeld for deg i Finnmark og Nord	-Troms.	 	
https://lanekassen.no/nb	-NO/gjeld	-og	-betaling/finnmark	-eller	-nord	-troms/.	 	
Moretti, Enrico, og Partick Kline. 	2014. «People, places and public policy: some simple welfare 	
economics of local eco	nomic development programs.» 	Annual Review of Economics	, 629	-	
662.	 	
Norut. 2012. «Tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms 	- utviklingstrekk og gjennomgang av 	
virkemidlene.» 	regjeringen.no.	 	
https://www.regjeringen.no/globalassets/upload/krd/rapporter/rapporte	r_2012/gjenn	
omgang_tiltakssonen_norut.pdf?id=2308218.	 	
NOU 2014: 13. 2014. «Kapitalbeskatning i en internasjonal økonomi.» 	
https://www.regjeringen.no/contentassets/bbd29ff81485402681c6e6ea46655fae/no/p
dfs/nou201420140013000dddpdfs.pdf.	 	
Regjeringen. 2021. 	Tiltakssonen i Finnmark og Nord	-Troms.	 	1 1. 	
https://www.regjeringen.no/no/tema/kommuner	-og	-regioner/regional	--og	-	
distriktspolitikk/Berekraftig	-regional	-utvikling	-i-nord/virkemidler	-i-	
tiltakssonen/id2362290/.	 	
Roback, Jennifer. 1982. «Wages, Rents, and the Qua	lity of Life.» 	Journal of Political Economy	, 	
Desember: 1257	-1278.	 	
Rosen, Sherwin. 1979. «Wage	-Based Indexes of Urban Quality of Life.» 	Current issues in urban 	
economics	, 74	-104.	 	
Sametinget. 2021. «Sametingets årsmelding 2021. 	Sak 5/22. .» 	
https://www.regje	ringen.no/contentassets/c2ab9d7095cb4f1b9c5605fc4fcf6c0a/no/sv	
ed/sametingets	-aarsmelding	-2021.pdf.	 	
—. 2022. 	Stipend og tilskudd.	 https://sametinget.no/stipend	-og	-tilskudd/.	 	
Samfunnsøkonomisk analyse. 2018. «R26	-2018 Evaluering av differensiert arbeidsgiver	avgift.» 18 	
oktober. https://www.samfunnsokonomisk	-analyse.no/rapporter/2018/10/17/r26	-	
2018	-evaluation	-of-the	-regionally	-differentiated	-social	-security	-contribution	-scheme.	 	
Skatteetaten. 2022. 	Arbeidsgiveravgift 	- 	soneinndeling.	 	
https://www.skatteetaten.no	/satser/arbeidsgiveravgift	-soneinndeling/.	 	
—. 2022. 	Elektrisk kraft.	 	https://www.skatteetaten.no/satser/elektrisk	-	
kraft/?year=2022#rateShowYear.	 	
SSB. 2022. 	Konsumprisindeksen.	 	Funnet Juni 15, 2022. 	
https://www.ssb.no/statbank/table/03014/.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista 	Analyse	 | Rapport 2022/42	 	152	 	
 
—. 2002. 	Lønn per normalårsverk, 1930	-2002 nominelt og reelt. Gjennomsnitt for næringer.	 	
https://www.ssb.no/a/histstat/aarbok/ht	-0901	-lonn.html.	 	
—. 2022. 	Regionale befolkningsframskrivinger.	 	
https://www.ssb.no/befolkning/befolkningsframskrivinger/statistikk/regionale	-	
befolkningsframskrivinger.	 	
Statistisk sentralbyrå. 2012. 	Energibruk i husholdningene.	 	
https://www.ssb.no/statbank/table/10580/.	 	
Sørlie, Kjetil. 2006. «Bosettingspreferanser, flytt	emotiver og flytteprosesser.» 	
https://www.regjeringen.no/globalassets/upload/krd/vedlegg/rega/bolystradet/sorli.pd
f. 	
Telemarksforskning. 2022. «Evaluering av ordningen med regional omstilling.» 	TF	-rapport nr. 704 	
av Knut Vareide, Hanna N. Storm og Jenny Fo	ssum Grønn.	 	
https://www.regjeringen.no/contentassets/41a4caeac6a248e8acb4c4590114c97d/eval
uering	-av	-omstillingsprogrammet	-sluttrapport.pdf.	 	
Thoresen, Thor O, J Aasness, og Zhiyang Jia. 2010. «The Short	-Term Ratio of Self	-Financing of Tax 	
Cuts: An Estimate 	for Norway’s 2006 Tax Reform.» 	National Tax Journal	, 93	-120.	 	
Vista Analyse. 2020. «Regional økonomisk framskriving basert på likevektsmodellen NOREG 2.» 	
Rapport 2020/08.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	153	 	
 
Vedlegg

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	154	 	
 	
A	 	Tilleggsresultater økonometri	 	
A.1	 	Ordningen for lærere i 	grunnskolen	 	
Nedenfor 	vises utforsking av alternative kon	troll	soner	 og kontrollgrupper i forbindelse med ana-	
lysen av 	ordningen for lærere i grunnskolen	. Figurene nedenfor ti	lsvarer	 Figur 	5.5. 	
Figur	 A.1 	Test av kontroll	sone	: Namdalen. Andel kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 av 	
alle sysselsatte med studielån, 2013	-2020. Normert ti	l 2017 = 1.	 	
 	 
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra microdata	.no	 	
 	
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
Tiltakssonen	Namdalen

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	155	 	
 
Figur 	A.2	 	Test av 	kontrollgruppe	: sykepleiere i tiltakssonen.	 Som andeler av sysselsatte 	
med studielån. 	2013	-2020	, n	ormert til 2017 = 1.	 	
 	 
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data 	fra microdata	.no	 	
 
Figur 	A.3	 	Test av kontroll	sone	: resten av Troms utenom Tromsø og Harstad	. Andel kva-	
lifiserte 	lærere i grunnskolen	 av alle sysselsatte med studielån, 2013	-2020. 	
Normert til 2017 = 1.	 	
 	 
Kilde:	 	Vista Analyse basert på data fra 	microdata	.no	 	
 	
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
Andel kvalifiserte lærere i grunnskolen av antall sysselsatte med studielån
Andel kvalifiserte sykepleiere av antall sysselsatte med studielån	
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
Tiltakssonen	Resten av Troms utenom Tromsø og Harstad

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	156	 	
 
Figur 	A.4	 	Test av kontrollområde: 	resten av Troms og Nordland utenom Tromsø, Har-	
stad og Bodø	. Andel kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 av alle sysselsatte med 	
studielån, 2013	-2020. Normert til 2017 = 1.	 	
 	 
Kilde:	 	Vista Analyse basert på 	data fra microdata	.no	 	
Nedenfor gis de fulle regresjonsresultatene fra de to analysene i Kapittel 	5. 	
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4	
2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	
Tiltakssonen	Resten av Troms og Nordland utenom Tromsø, Harstad og Bodø

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	157	 	
 
Tabell 	A.2 	Regresjonsoutput fra 	første	 økonometriske analyse av grunnskoleordningen, 	
jobber flere av de kvalifiserte 	lærerne i grunnskolen	 i Norge i tiltakssonen 	
etter ordningen ble innført	? 	
arb	eider	_tiltak	ssonen	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
har_studielån	 	0.00063	 	0.001595	 	0.395334	 	0.692596	 	-0.002495	 	0.003756	 	
tjue13	 	-0.001004	 	0.001492	 	-0.673334	 	0.500735	 	-0.003928	 	0.001919	 	
tjue14	 	0.000628	 	0.001512	 	0.415233	 	0.677971	 	-0.002335	 	0.00359	 	
tjue15	 	0.000667	 	0.001525	 	0.437412	 	0.661813	 	-0.002322	 	0.003656	 	
tjue16	 	0.000061	 	0.001523	 	0.039805	 	0.968249	 	-0.002924	 	0.003045	 	
tjue18	 	-0.000768	 	0.001524	 	-0.503999	 	0.614263	 	-0.003755	 	0.002219	 	
tjue19	 	-0.001527	 	0.001525	 	-1.00149	 	0.31659	 	-0.004516	 	0.001462	 	
tjue20	 	-0.001088	 	0.001534	 	-0.709012	 	0.478317	 	-0.004094	 	0.001919	 	
tjue13*har_studielån	 	0.005549	 	0.002149	 	2.581565	 	0.009836	 	0.001336	 	0.009762	 	
tjue14*har_studielån	 	0.001747	 	0.002148	 	0.813414	 	0.415981	 	-0.002463	 	0.005957	 	
tjue15*har_studielån	 	0.000396	 	0.002144	 	0.184506	 	0.853617	 	-0.003807	 	0.004599	 	
tjue16*har_studielån	 	0.00167	 	0.002142	 	0.779543	 	0.435661	 	-0.002528	 	0.005868	 	
tjue18*har_studielån	 	0.00057	 	0.002107	 	0.270291	 	0.786937	 	-0.00356	 	0.004699	 	
tjue19*har_studielån	 	0.001282	 	0.002104	 	0.609346	 	0.542296	 	-0.002842	 	0.005406	 	
tjue20*har_studielån	 	0.000223	 	0.0021	 	0.106217	 	0.91541	 	-0.003894	 	0.00434	 	
lnlønn	 	0.006963	 	0.000599	 	11.627555	 	0 	0.005789	 	0.008137	 	
alder	 	0.00044	 	0.000032	 	13.919564	 	0 	0.000378	 	0.000502	 	
mann	 	0.001695	 	0.000648	 	2.615381	 	0.008913	 	0.000425	 	0.002965	 	
Konst	ant	 	-0.085476	 	0.008164	 	-10.47031	 	0 	-0.101476	 	-0.069475	 	
Kilde:	 microdata.n	o 	
Merknader: 2	017	 er referanseår og er derfor utelatt fra dummysettene for år og interaksjon mellom år og 	studielåns-	
variabel	. Antall observasjoner = 	355 308	. R2 = 0,001135	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	158	 	
 
Tabell 	A.3 	Regresjonsoutput fra andre økonometriske analyse av grunnskoleordningen, 
utgjør 	kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 en større andel av de sysselsatte med 	
studielån 	i tiltakssonen etter ordningen ble innført	? 	
Kvalifisert_	 	
grunnskolelærer	 	
Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
arbeider	_ 	
tiltakssonen	 	
-0.00373	 	0.003483	 	-1.070943	 	0.284197	 	-0.010557	 	0.003096	 	
tjue13	 	0.012292	 	0.004212	 	2.918408	 	0.003519	 	0.004037	 	0.020547	 	
tjue14	 	0.006987	 	0.004115	 	1.69806	 	0.089499	 	-0.001078	 	0.015051	 	
tjue15	 	0.006232	 	0.004072	 	1.530315	 	0.125941	 	-0.00175	 	0.014213	 	
tjue16	 	0.003447	 	0.003924	 	0.878577	 	0.379633	 	-0.004243	 	0.011138	 	
tjue18	 	-0.003246	 	0.003787	 	-0.857247	 	0.39131	 	-0.010668	 	0.004176	 	
tjue19	 	-0.006622	 	0.003698	 	-1.790554	 	0.073367	 	-0.01387	 	0.000627	 	
tjue20	 	-0.006803	 	0.003695	 	-1.84122	 	0.065592	 	-0.014044	 	0.000439	 	
tjue13*	arbeider	_ 	
tiltakssonen	 	
-0,004663	 	0,005311	 	-0,878023	 	0,379933	 	-0.015073	 	0.005747	 	
tjue14*	arbeider	_ 	
tiltakssonen	 	
-0,002575	 	0,005232	 	-0,492119	 	0,622636	 	-0.012829	 	0.00768	 	
tjue15	*arbeider	_ 	
tiltakssonen	 	
-0,00296	 	0,005175	 	-0,57195	 	0,567357	 	-0.013103	 	0.007183	 	
tjue16*	arbeider	_ 	
tiltakssonen	 	
0,00058	 	0,005027	 	0,115436	 	0,9081	 	-0.009273	 	0.010434	 	
tjue18*	arbeider	_ 	
tiltakssonen	 	
0,003197	 	0,004836	 	0,661119	 	0,508537	 	-0.006281	 	0.012676	 	
tjue19*	arbeider	_ 	
tiltakssonen	 	
0,006741	 	0,00476	 	1,416041	 	0,156766	 	-0.002589	 	0.01607	 	
tjue20*	arbeider	_ 	
tiltakssonen	 	
0,005672	 	0,00474	 	1,196491	 	0,231507	 	-0.003619	 	0.014962	 	
lnlønn	 	0.013591	 	0.000505	 	26.915426	 	0 	0.012601	 	0.014581	 	
alder	 	0.00197	 	0.000069	 	28.53292	 	0 	0.001834	 	0.002105	 	
mann	 	-0.031729	 	0.001196	 	-26.523677	 	0 	-0.034073	 	-0.029384	 	
Alta eller Harstad	 	-0.010794	 	0.001384	 	-7.799797	 	0 	-0.013507	 	-0.008082	 	
barn per innbyg-
ger	 	
0.042549	 	0.038898	 	1.093876	 	0.274011	 	-0.033689	 	0.118788	 	
Konst	ant	 	-0.180404	 	0.007438	 	-24.255598	 	0 	-0.194982	 	-0.165827	 	
Kilde:	 microdata.n	o 	
Merknader: 2017 er referanseår og er derfor utelatt fra dummysettene for år og interaksjon mellom år og 	variabel for 	
arbeidssted	. Antall observasjoner = 	126	 433	. R2 = 0,0	18319	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	159	 	
 	
A.2	 	Studielånsordningen	 	
Tabell 	A.4 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av studielånsordningen	, 	
uten kon	trollvariabler	 	
Kilde:	 microdata.n	o 	
har_studielån	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
bosted_tiltak	 	0,024562	 	0,001793	 	13,701665	 	0 	0,021048	 	0,028075	 	
2002	 	-0,006521	 	0,001824	 	-3,57485	 	0,00035	 	-0,010097	 	-0,002946	 	
2003	 	-0,004358	 	0,001831	 	-2,380449	 	0,017292	 	-0,007946	 	-0,00077	 	
2004	 	-0,002651	 	0,001837	 	-1,443596	 	0,148853	 	-0,006251	 	0,000948	 	
2006	 	-0,001999	 	0,001843	 	-1,084546	 	0,278123	 	-0,00561	 	0,001613	 	
2007	 	-0,004459	 	0,001837	 	-2,427126	 	0,015219	 	-0,00806	 	-0,000858	 	
2008	 	-0,008607	 	0,001827	 	-4,710202	 	0,000002	 	-0,012189	 	-0,005026	 	
2009	 	-0,009453	 	0,001826	 	-5,176299	 	0 	-0,013032	 	-0,005874	 	
2010	 	-0,009497	 	0,001825	 	-5,203446	 	0 	-0,013074	 	-0,00592	 	
2011	 	-0,009022	 	0,001825	 	-4,942932	 	0,000001	 	-0,012599	 	-0,005445	 	
2012	 	-0,007663	 	0,001827	 	-4,193226	 	0,000028	 	-0,011245	 	-0,004081	 	
2013	 	-0,010772	 	0,001815	 	-5,93368	 	0 	-0,014331	 	-0,007214	 	
2014	 	-0,008319	 	0,00182	 	-4,571668	 	0,000005	 	-0,011886	 	-0,004753	 	
2015	 	-0,007704	 	0,001819	 	-4,235942	 	0,000023	 	-0,011268	 	-0,004139	 	
2016	 	-0,008674	 	0,001815	 	-4,779422	 	0,000002	 	-0,012231	 	-0,005117	 	
2017	 	-0,007218	 	0,001818	 	-3,971218	 	0,000072	 	-0,010781	 	-0,003656	 	
2018	 	-0,004836	 	0,001826	 	-2,64913	 	0,00807	 	-0,008414	 	-0,001258	 	
2019	 	-0,004811	 	0,001827	 	-2,634053	 	0,008437	 	-0,008391	 	-0,001231	 	
2002*bosted_tiltak	 	0,003981	 	0,002512	 	1,584716	 	0,113031	 	-0,000943	 	0,008905	 	
2003*bosted_tiltak	 	0,000752	 	0,002516	 	0,298765	 	0,76512	 	-0,00418	 	0,005683	 	
2004*bosted_tiltak	 	0,001778	 	0,002526	 	0,704134	 	0,481349	 	-0,003172	 	0,006729	 	
2006*bosted_tiltak	 	0,002572	 	0,002533	 	1,015112	 	0,310053	 	-0,002394	 	0,007537	 	
2007*bosted_tiltak	 	0,006253	 	0,002532	 	2,469358	 	0,013536	 	0,00129	 	0,011217	 	
2008*bosted_tiltak	 	0,008898	 	0,002524	 	3,525421	 	0,000423	 	0,003951	 	0,013845	 	
2009*bosted_tiltak	 	0,008847	 	0,002522	 	3,507966	 	0,000452	 	0,003904	 	0,013789	 	
2010*bosted_tiltak	 	0,008565	 	0,002519	 	3,399427	 	0,000675	 	0,003627	 	0,013503	 	
2011*bosted_tiltak	 	0,009234	 	0,00252	 	3,664862	 	0,000247	 	0,004296	 	0,014172	 	
2012*bosted_tiltak	 	0,006508	 	0,002518	 	2,584498	 	0,009752	 	0,001573	 	0,011444	 	
2013*bosted_tiltak	 	0,002033	 	0,002496	 	0,814374	 	0,415431	 	-0,002859	 	0,006925	 	
2014*bosted_tiltak	 	-0,001086	 	0,002496	 	-0,435213	 	0,663408	 	-0,005979	 	0,003806	 	
2015*bosted_tiltak	 	-0,002137	 	0,002494	 	-0,857064	 	0,39141	 	-0,007026	 	0,002751	 	
2016*bosted_tiltak	 	-0,001016	 	0,002491	 	-0,407948	 	0,683312	 	-0,005899	 	0,003867	 	
2017*bosted_tiltak	 	-0,001572	 	0,002493	 	-0,630608	 	0,528297	 	-0,006459	 	0,003315	 	
2018*bosted_tiltak	 	-0,003654	 	0,0025	 	-1,461899	 	0,143769	 	-0,008553	 	0,001245	 	
2019*bosted_tiltak	 	-0,00358	 	0,002502	 	-1,431123	 	0,152395	 	-0,008484	 	0,001323	 	
Konstant	 	0,141703	 	0,001306	 	108,4827	5 	0 	0,139143	 	0,144263

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	160	 	
 
Merknader	: 2005 er referanseår og er derfor utelatt fra dummysettene for år og interaksjon mellom år og bostedsva-
riabel. 	Antall observasjoner	 = 2 957	 210	. R2 = 0,00152	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	161	 	
 
Tabell 	A.5 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av studielånsordningen	, 	
med kontroll for alder, kjønn og 	Alta/Harstad	 	
har_studie	lån	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
bosted_tiltak	 	0,029046	 	0,001613	 	18,012197	 	0 	0,025885	 	0,032206	 	
2002	 	-0,0099	 	0,001633	 	-6,062294	 	0 	-0,013101	 	-0,0067	 	
2003	 	-0,006773	 	0,001639	 	-4,132139	 	0,000036	 	-0,009985	 	-0,00356	 	
2004	 	-0,003778	 	0,001646	 	-2,294449	 	0,021765	 	-0,007005	 	-0,000551	 	
2006	 	-0,001347	 	0,001659	 	-0,812259	 	0,416643	 	-0,004599	 	0,001904	 	
2007	 	-0,00322	 	0,001658	 	-1,942432	 	0,052085	 	-0,00647	 	0,000029	 	
2008	 	-0,007373	 	0,001655	 	-4,455463	 	0,000008	 	-0,010616	 	-0,00413	 	
2009	 	-0,00772	 	0,001656	 	-4,660993	 	0,000003	 	-0,010966	 	-0,004473	 	
2010	 	-0,009021	 	0,001656	 	-5,447591	 	0 	-0,012267	 	-0,005776	 	
2011	 	-0,009514	 	0,001656	 	-5,743919	 	0 	-0,01276	 	-0,006268	 	
2012	 	-0,009901	 	0,001662	 	-5,958914	 	0 	-0,013158	 	-0,006645	 	
2013	 	-0,014325	 	0,00165	 	-8,681365	 	0 	-0,017559	 	-0,011091	 	
2014	 	-0,013405	 	0,001655	 	-8,10038	 	0 	-0,016648	 	-0,010161	 	
2015	 	-0,014561	 	0,001652	 	-8,814327	 	0 	-0,017799	 	-0,011323	 	
2016	 	-0,015362	 	0,001646	 	-9,334229	 	0 	-0,018587	 	-0,012136	 	
2017	 	-0,013801	 	0,001645	 	-8,389166	 	0 	-0,017025	 	-0,010577	 	
2018	 	-0,011709	 	0,00165	 	-7,094414	 	0 	-0,014944	 	-0,008474	 	
2019	 	-0,011877	 	0,001653	 	-7,183736	 	0 	-0,015118	 	-0,008637	 	
2002*bosted_tiltak	 	0,002537	 	0,002253	 	1,126117	 	0,260116	 	-0,001879	 	0,006953	 	
2003*bosted_tiltak	 	0,000667	 	0,002257	 	0,295542	 	0,76758	 	-0,003757	 	0,005091	 	
2004*bosted_tiltak	 	0,001943	 	0,00227	 	0,855999	 	0,391998	 	-0,002506	 	0,006392	 	
2006*bosted_tiltak	 	0,002456	 	0,002283	 	1,07539	 	0,2822	 	-0,00202	 	0,006931	 	
2007*bosted_tiltak	 	0,005972	 	0,002287	 	2,610868	 	0,009031	 	0,001489	 	0,010455	 	
2008*bosted_tiltak	 	0,00814	 	0,002287	 	3,559494	 	0,000372	 	0,003658	 	0,012622	 	
2009*bosted_tiltak	 	0,006775	 	0,002287	 	2,962234	 	0,003054	 	0,002292	 	0,011257	 	
2010*bosted_tiltak	 	0,006324	 	0,002285	 	2,767253	 	0,005653	 	0,001845	 	0,010803	 	
2011*bosted_tiltak	 	0,00581	 	0,002286	 	2,541688	 	0,011032	 	0,00133	 	0,01029	 	
2012*bosted_tiltak	 	0,003515	 	0,002287	 	1,537047	 	0,124282	 	-0,000967	 	0,007996	 	
2013*bosted_tiltak	 	-0,001737	 	0,002265	 	-0,766942	 	0,443116	 	-0,006178	 	0,002703	 	
2014*bosted_tiltak	 	-0,00462	 	0,002266	 	-2,03861	 	0,041489	 	-0,009062	 	-0,000178	 	
2015*bosted_tiltak	 	-0,004928	 	0,00226	 	-2,180604	 	0,029213	 	-0,009358	 	-0,000499	 	
2016*bosted_tiltak	 	-0,0042	 	0,002254	 	-1,863421	 	0,062403	 	-0,008618	 	0,000218	 	
2017*bosted_tiltak	 	-0,00569	 	0,002251	 	-2,527767	 	0,011479	 	-0,010102	 	-0,001278	 	
2018*bosted_tiltak	 	-0,007603	 	0,002253	 	-3,375186	 	0,000738	 	-0,012018	 	-0,003188	 	
2019*bosted_tiltak	 	-0,007448	 	0,002255	 	-3,302425	 	0,000959	 	-0,011869	 	-0,003028	 	
Alder 	mellom 	20	 og 	
30 	år 	
0,430288	 	0,000799	 	538,24201	 	0 	0,428722	 	0,431855	 	
Mann	 	-0,05487	 	0,000377	 	-145,3701	 	0 	-0,05561	 	-0,05413	 	
Alta/Harstad	 	0,03326	 	0,000455	 	73,152233	 	0 	0,032368	 	0,034151

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	162	 	
 
Kilde:	 microdata.n	o 	
Merknader: 2005 er referanseår og er derfor utelatt fra dummysettene for år og interaksjon mellom år og bostedsva-	
riabel. Antall observasjoner = 	2 955	 371	. R2 = 0,178806	. 	
 	 	
har_studie	lån	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
Konst	ant	 	0,103826	 	0,001195	 	86,896907	 	0 	0,101484	 	0,106167

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	163	 	
 
Tabell 	A.6 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av studielånsordningen	, 	
med fokus på effekten for 	unge i alderen 20	-30	 	
har_studi	elån	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
bosted_tiltak	 	0,021321	 	0,00155	 	13,758318	 	0 	0,018284	 	0,024359	 	
2002	 	-0,008645	 	0,001531	 	-5,647892	 	0 	-0,011646	 	-0,005645	 	
2003	 	-0,006056	 	0,001542	 	-3,928286	 	0,000086	 	-0,009077	 	-0,003034	 	
2004	 	-0,003191	 	0,001554	 	-2,053405	 	0,040033	 	-0,006236	 	-0,000145	 	
2006	 	0,000796	 	0,001573	 	0,506037	 	0,61283	 	-0,002286	 	0,003878	 	
2007	 	0,000531	 	0,001572	 	0,337955	 	0,735397	 	-0,002549	 	0,003612	 	
2008	 	-0,001044	 	0,001567	 	-0,666177	 	0,505298	 	-0,004114	 	0,002027	 	
2009	 	-0,000562	 	0,001569	 	-0,358133	 	0,720244	 	-0,003638	 	0,002514	 	
2010	 	-0,001008	 	0,001568	 	-0,64284	 	0,520328	 	-0,004081	 	0,002065	 	
2011	 	-0,00099	 	0,001568	 	-0,631559	 	0,527675	 	-0,004063	 	0,002083	 	
2012	 	0,000333	 	0,001574	 	0,211552	 	0,832456	 	-0,002752	 	0,003418	 	
2013	 	-0,003015	 	0,001558	 	-1,935201	 	0,052966	 	-0,006068	 	0,000039	 	
2014	 	-0,001623	 	0,001563	 	-1,038287	 	0,299137	 	-0,004687	 	0,001441	 	
2015	 	-0,002468	 	0,001559	 	-1,583207	 	0,113374	 	-0,005523	 	0,000587	 	
2016	 	-0,004229	 	0,00155	 	-2,727912	 	0,006374	 	-0,007268	 	-0,001191	 	
2017	 	-0,003976	 	0,00155	 	-2,564474	 	0,010333	 	-0,007014	 	-0,000937	 	
2018	 	-0,002765	 	0,001557	 	-1,77595	 	0,075741	 	-0,005816	 	0,000286	 	
2019	 	-0,002105	 	0,001561	 	-1,348529	 	0,177488	 	-0,005164	 	0,000954	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 	
0,456773	 	0,005349	 	85,397351	 	0 	0,44629	 	0,467257	 	
2002*bosted_tiltak	 	0,000957	 	0,002148	 	0,445768	 	0,655765	 	-0,003252	 	0,005167	 	
2003*bosted_tiltak	 	-0,000464	 	0,002157	 	-0,21518	 	0,829627	 	-0,004692	 	0,003764	 	
2004*bosted_tiltak	 	0,001372	 	0,002177	 	0,630197	 	0,528565	 	-0,002895	 	0,005639	 	
2006*bosted_tiltak	 	0,001066	 	0,002198	 	0,484941	 	0,627718	 	-0,003243	 	0,005375	 	
2007*bosted_tiltak	 	0,003824	 	0,002204	 	1,734735	 	0,082788	 	-0,000496	 	0,008144	 	
2008*bosted_tiltak	 	0,005591	 	0,002202	 	2,538839	 	0,011122	 	0,001275	 	0,009907	 	
2009*bosted_tiltak	 	0,004166	 	0,002203	 	1,89161	 	0,058543	 	-0,000151	 	0,008483	 	
2010*bosted_tiltak	 	0,003419	 	0,002199	 	1,555166	 	0,119907	 	-0,00089	 	0,007729	 	
2011*bosted_tiltak	 	0,003333	 	0,002199	 	1,51571	 	0,129593	 	-0,000977	 	0,007642	 	
2012*bosted_tiltak	 	-0,000003	 	0,002198	 	-0,001216	 	0,99903	 	-0,004311	 	0,004306	 	
2013*bosted_tiltak	 	-0,004665	 	0,002168	 	-2,15191	 	0,031405	 	-0,008913	 	-0,000416	 	
2014*bosted_tiltak	 	-0,007269	 	0,002168	 	-3,353024	 	0,000799	 	-0,011518	 	-0,00302	 	
2015*bosted_tiltak	 	-0,008981	 	0,002159	 	-4,159875	 	0,000032	 	-0,013212	 	-0,004749	 	
2016*bosted_tiltak	 	-0,008057	 	0,002151	 	-3,746266	 	0,000179	 	-0,012273	 	-0,003842	 	
2017*bosted_tiltak	 	-0,009503	 	0,002147	 	-4,425686	 	0,00001	 	-0,013712	 	-0,005295	 	
2018*bosted_tiltak	 	-0,012157	 	0,002149	 	-5,657712	 	0 	-0,016368	 	-0,007945	 	
2019*bosted_tiltak	 	-0,013113	 	0,002152	 	-6,093296	 	0 	-0,01733	 	-0,008895	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 	20	 og 30 år	 	
0,023298	 	0,007101	 	3,280817	 	0,001035	 	0,00938	 	0,037217

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	164	 	
 
har_studi	elån	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *2002	 	
-0,012259	 	0,007434	 	-1,649104	 	0,099126	 	-0,026829	 	0,002311	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *200	3 	
-0,007714	 	0,007466	 	-1,033337	 	0,301446	 	-0,022347	 	0,006918	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *200	4 	
-0,005789	 	0,007513	 	-0,770567	 	0,440964	 	-0,020515	 	0,008936	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *200	6 	
-0,016003	 	0,007601	 	-2,105344	 	0,035261	 	-0,0309	 	-0,001105	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *200	7 	
-0,028436	 	0,007631	 	-3,726419	 	0,000194	 	-0,043393	 	-0,01348	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *200	8 	
-0,049502	 	0,007637	 	-6,482145	 	0 	-0,06447	 	-0,034534	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *200	9 	
-0,055732	 	0,007662	 	-7,27374	 	0 	-0,070749	 	-0,040715	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *20	10	 	
-0,062079	 	0,007611	 	-8,15654	 	0 	-0,076996	 	-0,047162	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *20	11	 	
-0,065339	 	0,007573	 	-8,628034	 	0 	-0,080181	 	-0,050496	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *20	12	 	
-0,076586	 	0,00751	 	-	
10,198108	 	
0 	-0,091304	 	-0,061867	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *20	13	 	
-0,082066	 	0,007455	 	-	
11,008151	 	
0 	-0,096677	 	-0,067454	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *20	14	 	
-0,084596	 	0,007398	 	-	
11,434527	 	
0 	-0,099096	 	-0,070095	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *20	15	 	
-0,085347	 	0,007336	 	-	
11,634666	 	
0 	-0,099725	 	-0,07097	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *20	16	 	
-0,079326	 	0,007335	 	-	
10,815326	 	
0 	-0,093701	 	-0,06495	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *20	17	 	
-0,070468	 	0,007336	 	-9,605517	 	0 	-0,084847	 	-0,056089	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *20	18	 	
-0,063961	 	0,007338	 	-8,715999	 	0 	-0,078344	 	-0,049578	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 *20	19	 	
-0,069562	 	0,007336	 	-9,482419	 	0 	-0,083939	 	-0,055184	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*2002	 	
0,00854	 	0,009852	 	0,86688	 	0,386008	 	-0,010769	 	0,02785	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*200	3 	
0,007065	 	0,009915	 	0,712522	 	0,476141	 	-0,012369	 	0,026499	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*200	4 	
0,003585	 	0,009984	 	0,359103	 	0,719518	 	-0,015983	 	0,023154	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*200	6 	
0,011533	 	0,010087	 	1,143326	 	0,252903	 	-0,008238	 	0,031304

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	165	 	
 
Kilde:	 microdata.n	o 	
Merknader: 2005 er referanseår og er derfor utelatt fra dummysettene for år og 	interaksjonsleddene (doble og 	triple	) 	
som inneholder år	. Antall observasjoner = 	2 957	 210	. R2 = 0,17219	. 	
har_studi	elån	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*200	7 	
0,018217	 	0,010128	 	1,79861	 	0,072081	 	-0,001634	 	0,038068	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*200	8 	
0,02216	 	0,010138	 	2,185799	 	0,02883	 	0,00229	 	0,04203	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*200	9 	
0,022338	 	0,010146	 	2,201758	 	0,027682	 	0,002453	 	0,042224	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*20	10	 	
0,024166	 	0,010079	 	2,397711	 	0,016498	 	0,004412	 	0,04392	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*20	11	 	
0,020645	 	0,010011	 	2,062332	 	0,039176	 	0,001025	 	0,040266	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*20	12	 	
0,027229	 	0,009939	 	2,739512	 	0,006153	 	0,007748	 	0,04671	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*20	13	 	
0,021456	 	0,009858	 	2,176606	 	0,02951	 	0,002136	 	0,040776	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*20	14	 	
0,019181	 	0,009789	 	1,959548	 	0,050049	 	-0,000004	 	0,038367	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*20	15	 	
0,02769	 	0,009723	 	2,847968	 	0,0044	 	0,008634	 	0,046746	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*20	16	 	
0,026629	 	0,009717	 	2,740511	 	0,006134	 	0,007584	 	0,045673	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*20	17	 	
0,026507	 	0,009701	 	2,732352	 	0,006288	 	0,007493	 	0,04552	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*20	18	 	
0,031246	 	0,009699	 	3,221551	 	0,001275	 	0,012236	 	0,050256	 	
bosted_tiltak	*Alder 	
mellom 20 og 30 år	 	
*20	19	 	
0,03893	 	0,0097	 	4,013357	 	0,00006	 	0,019918	 	0,057942	 	
Konst	 	0,08357	 	0,00111	 	75,319092	 	0 	0,081396	 	0,085745

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	166	 	
 	
A.3	 	Lavere inntektsskatt	 	
Tabell 	A.4 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av	 lavere inntektsskatt på 	
1990	-tallet	 	
bosted_tiltak	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
1989	 	0,006816	 	0,007185	 	0,948579	 	0,342835	 	-0,007267	 	0,020899	 	
1991	 	-0,02003	 	0,007282	 	-2,750393	 	0,005952	 	-0,034303	 	-0,005756	 	
1992	 	0,001919	 	0,007213	 	0,265985	 	0,790251	 	-0,012219	 	0,016056	 	
1993	 	0,014362	 	0,00716	 	2,005979	 	0,044859	 	0,000329	 	0,028395	 	
1994	 	0,009144	 	0,007173	 	1,274772	 	0,20239	 	-0,004915	 	0,023203	 	
1995	 	0,016467	 	0,007537	 	2,18479	 	0,028904	 	0,001695	 	0,03124	 	
1996	 	0,048461	 	0,007919	 	6,119574	 	0 	0,03294	 	0,063981	 	
1997	 	0,02591	 	0,008052	 	3,217725	 	0,001292	 	0,010128	 	0,041692	 	
1998	 	0,035685	 	0,008134	 	4,386896	 	0,000011	 	0,019742	 	0,051628	 	
1999	 	0,037061	 	0,00829	 	4,470657	 	0,000008	 	0,020813	 	0,053309	 	
2000	 	0,036856	 	0,00765	 	4,817535	 	0,000001	 	0,021862	 	0,051851	 	
Inntekt > 9200	 	-0,007822	 	0,00539	 	-1,451139	 	0,146741	 	-0,018387	 	0,002743	 	
1989*Inntekt > 9200	 	-0,00837	 	0,007571	 	-1,105545	 	0,268924	 	-0,023209	 	0,006469	 	
1991*Inntekt > 9200	 	0,02596	 	0,007662	 	3,388095	 	0,000704	 	0,010943	 	0,040978	 	
1992*Inntekt > 9200	 	0,034252	 	0,007581	 	4,517903	 	0,000006	 	0,019393	 	0,049111	 	
1993*Inntekt > 9200	 	0,023682	 	0,00753	 	3,145196	 	0,00166	 	0,008924	 	0,03844	 	
1994*Inntekt > 9200	 	0,030175	 	0,007542	 	4,000909	 	0,000063	 	0,015393	 	0,044957	 	
1995*Inntekt > 9200	 	0,022936	 	0,00789	 	2,906918	 	0,00365	 	0,007472	 	0,038401	 	
1996*Inntekt > 9200	 	-0,011526	 	0,008257	 	-1,395996	 	0,162716	 	-0,027709	 	0,004656	 	
1997*Inntekt > 9200	 	0,008232	 	0,008386	 	0,981743	 	0,326227	 	-0,008203	 	0,024668	 	
1998*Inntekt > 9200	 	-0,003907	 	0,008465	 	-0,461546	 	0,644407	 	-0,020499	 	0,012685	 	
1999*Inntekt > 9200	 	-0,007088	 	0,008617	 	-0,822504	 	0,41079	 	-0,023977	 	0,009802	 	
2000*Inntekt > 9200	 	-0,006447	 	0,008003	 	-0,805634	 	0,420454	 	-0,022132	 	0,009238	 	
Alder	 	-0,000775	 	0,000032	 	-24,31166	 	0 	-0,000837	 	-0,000712	 	
Mann	 	0,000618	 	0,000908	 	0,680151	 	0,496409	 	-0,001163	 	0,002398	 	
Konstant	 	0,577253	 	0,005278	 	109,37023	 	0 	0,566908	 	0,587597	 	
Kilde:	 microdata.n	o 	
Merknader: 1990 er referanseår og er derfor utelatt fra dummysettene for år og interaksjon mellom år og bostedsva-	
riabel. Antall observasjoner = 	1 199	 422	. R2 = 0,001	4

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	167	 	
 
Tabell 	A.4 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av lavere in	ntektsskatt på 	
1990	-tallet, hvor aldersgruppe 20 til 30 studeres spesielt	 	
bosted_tiltak	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
1989	 	0,001778	 	0,008535	 	0,208293	 	0,835	 	-0,01495	 	0,018507	 	
1991	 	-0,02428	 	0,008618	 	-2,81768	 	0,004837	 	-0,04117	 	-0,00739	 	
1992	 	0,011566	 	0,00854	 	1,354365	 	0,17562	 	-0,00517	 	0,028305	 	
1993	 	0,020258	 	0,008472	 	2,391185	 	0,016794	 	0,003653	 	0,036862	 	
1994	 	0,019122	 	0,008491	 	01,02,2521	 	0,024316	 	0,00248	 	0,035764	 	
1995	 	0,019266	 	0,009035	 	2,132466	 	0,032969	 	0,001558	 	0,036973	 	
1996	 	0,057446	 	0,009568	 	6,003908	 	0 	0,038693	 	0,076199	 	
1997	 	0,035945	 	0,009618	 	3,737159	 	0,000186	 	0,017093	 	0,054796	 	
1998	 	0,042959	 	0,009679	 	4,438248	 	0,000009	 	0,023988	 	0,06193	 	
1999	 	0,039771	 	0,009891	 	4,020811	 	0,000058	 	0,020384	 	0,059158	 	
2000	 	0,05216	 	0,008939	 	5,835039	 	0 	0,03464	 	0,069681	 	
Inntekt > 9200	 	-0,007051	 	0,006458	 	-1,091794	 	0,274924	 	-0,019709	 	0,005607	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	 	
-0,023117	 	0,014541	 	-1,589789	 	0,111883	 	-0,051616	 	0,005383	 	
Alder mellom 20 og 
30 år	*Inntekt > 9200	 	
0,058499	 	0,015062	 	3,883826	 	0,000103	 	0,028978	 	0,088021	 	
1989*Alder mellom 
20 og 30 år	 	
0,037111	 	0,020622	 	1,799605	 	0,071923	 	-0,003307	 	0,077529	 	
1991*Alder mellom 
20 og 30 år	 	
0,018608	 	0,020655	 	0,900902	 	0,367641	 	-0,021875	 	0,059092	 	
1992*Alder mellom 
20 og 30 år	 	
0,001361	 	0,020443	 	0,066593	 	0,946906	 	-0,038706	 	0,041428	 	
1993*Alder mellom 
20 og 30 år	 	
0,028542	 	0,020505	 	1,391969	 	0,163932	 	-0,011647	 	0,06873	 	
1994*Alder mellom 
20 og 30 år	 	
-0,008914	 	0,020501	 	-0,434825	 	0,663689	 	-0,049095	 	0,031266	 	
1995*Alder mellom 
20 og 30 år	 	
0,017138	 	0,020872	 	0,821073	 	0,411605	 	-0,023771	 	0,058046	 	
1996*Alder mellom 
20 og 30 år	 	
0,009176	 	0,021893	 	0,419145	 	0,67511	 	-0,033733	 	0,052085	 	
1997*Alder mellom 
20 og 30 år	 	
0,007384	 	0,022476	 	0,328537	 	0,742506	 	-0,036668	 	0,051436	 	
1998*Alder mellom 
20 og 30 	år 	
0,040639	 	0,022998	 	1,76706	 	0,077218	 	-0,004437	 	0,085715	 	
1999*Alder mellom 
20 og 30 år	 	
0,038978	 	0,023519	 	1,657297	 	0,09746	 	-0,007118	 	0,085074	 	
2000*Alder mellom 
20 og 30 år	 	
-0,002907	 	0,023654	 	-0,122906	 	0,902182	 	-0,049268	 	0,043454	 	
1989*Inntekt > 9200	 	-0,00027	 	0,009058	 	-0,02991	 	0,976137	 	-0,01802	 	0,017482	 	
1991*Inntekt > 9200	 	0,028135	 	0,009136	 	3,079483	 	0,002074	 	0,010228	 	0,046042	 	
1992*Inntekt > 9200	 	0,030889	 	0,009047	 	3,414324	 	0,000639	 	0,013157	 	0,04862	 	
1993*Inntekt > 9200	 	0,023875	 	0,008982	 	2,65818	 	0,007857	 	0,006271	 	0,041479	 	
1994*Inntekt > 9200	 	0,02611	 	0,008998	 	2,901741	 	0,003711	 	0,008474	 	0,043745

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	168	 	
 
Kilde:	 microdata.n	o 	
Merknader: 1990 er referanseår og er derfor utelatt fra dummysettene for år og interaksjonene. Antall observasjoner 	
= 1 068	 265	. R2 = 0,0023	29 	
 
bosted_tiltak	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
1995*Inntekt > 9200	 	0,02781	 	0,009513	 	2,923285	 	0,003464	 	0,009164	 	0,046455	 	
1996*Inntekt > 9200	 	-0,0119	 	0,01002	 	-1,18752	 	0,235024	 	-0,03154	 	0,00774	 	
1997*Inntekt > 9200	 	0,008262	 	0,010065	 	0,820825	 	0,411746	 	-0,01147	 	0,027989	 	
1998*Inntekt > 9200	 	-0,00029	 	0,01012	 	-0,0282	 	0,977502	 	-0,02012	 	0,01955	 	
1999*Inntekt > 9200	 	0,001702	 	0,010323	 	0,164912	 	0,869013	 	-0,01853	 	0,021935	 	
2000*Inntekt > 9200	 	-0,00859	 	0,009409	 	-0,91333	 	0,361068	 	-0,02703	 	0,009848	 	
1989*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
-0,04797	 	0,021357	 	-2,24632	 	0,024684	 	-0,08983	 	-0,00612	 	
1991*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
-0,01161	 	0,021385	 	-0,54272	 	0,587322	 	-0,05352	 	0,030308	 	
1992*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
0,001638	 	0,021148	 	0,07743	 	0,938282	 	-0,03981	 	0,043088	 	
1993*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
-0,0234	 	0,021204	 	-1,10338	 	0,269862	 	-0,06496	 	0,018163	 	
1994*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
0,017411	 	0,021201	 	0,821234	 	0,411513	 	-0,02414	 	0,058963	 	
1995*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
-0,0153	 	0,021565	 	-0,7095	 	0,478012	 	-0,05757	 	0,026967	 	
1996*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
-0,01094	 	0,022561	 	-0,4849	 	0,627745	 	-0,05516	 	0,033279	 	
1997*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
-0,01627	 	0,023138	 	-0,70319	 	0,481938	 	-0,06162	 	0,029079	 	
1998*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
-0,05272	 	0,023657	 	-2,22856	 	0,025844	 	-0,09909	 	-0,00635	 	
1999*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
-0,05356	 	0,024178	 	-2,21536	 	0,026736	 	-0,10095	 	-0,00618	 	
2000*Inntekt > 
9200	*Alder mellom 	
20 og 30 år	 	
-0,01745	 	0,024317	 	-0,71772	 	0,472927	 	-0,06511	 	0,030208	 	
Mann	 	-0,00454	 	0,00097	 	-4,67965	 	0,000003	 	-0,00644	 	-0,00264	 	
Konstant	 	0,481236	 	0,00611	 	78,76574	 	0 	0,469261	 	0,493211

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	169	 	
 
Tabell 	A.5 	Regresjonsoutput fra den økonometriske analysen av 	endring i 	trinnskatt	 	
Inntekt_over750000	 	Coef.	 	Std.feil	 	t 	P>|t|	 	[95% Konf.	 	intervall]	 	
bosted_tiltak	 	-0,000802	 	0,000345	 	-2,328363	 	0,019893	 	-0,001477	 	-0,000127	 	
1995	 	-0,001037	 	0,000362	 	-2,862932	 	0,004197	 	-0,001746	 	-0,000327	 	
1996	 	-0,001381	 	0,000353	 	-3,911443	 	0,000092	 	-0,002072	 	-0,000689	 	
1997	 	-0,001205	 	0,00036	 	-3,351963	 	0,000802	 	-0,00191	 	-0,000501	 	
1998	 	-0,000599	 	0,000379	 	-1,578671	 	0,114412	 	-0,001342	 	0,000145	 	
2000	 	-0,000246	 	0,00039	 	-0,630065	 	0,528652	 	-0,00101	 	0,000519	 	
2001	 	0,00049	 	0,000413	 	1,188109	 	0,234791	 	-0,000319	 	0,001299	 	
2002	 	0,000973	 	0,000425	 	2,287576	 	0,022162	 	0,000139	 	0,001806	 	
2003	 	0,001483	 	0,00044	 	3,37082	 	0,000749	 	0,000621	 	0,002345	 	
2004	 	0,00212	 	0,000457	 	4,635146	 	0,000004	 	0,001224	 	0,003016	 	
2005	 	0,003198	 	0,000485	 	6,58976	 	0 	0,002247	 	0,00415	 	
2006	 	0,003299	 	0,000488	 	6,764289	 	0 	0,002343	 	0,004255	 	
1995*bosted_tiltak	 	0,000089	 	0,000436	 	0,20329	 	0,838909	 	-0,000765	 	0,000942	 	
1996*bosted_tiltak	 	0,000461	 	0,00043	 	1,073948	 	0,282846	 	-0,000381	 	0,001303	 	
1997*bosted_tiltak	 	0,00044	 	0,000439	 	1,00259	 	0,316059	 	-0,00042	 	0,001301	 	
1998*bosted_tiltak	 	0,000268	 	0,000465	 	0,576249	 	0,564447	 	-0,000643	 	0,001178	 	
2000*bosted_tiltak	 	0,000318	 	0,000481	 	0,660345	 	0,509032	 	-0,000625	 	0,001261	 	
2001*bosted_tiltak	 	0,000428	 	0,000515	 	0,830391	 	0,406318	 	-0,000582	 	0,001437	 	
2002*bosted_tiltak	 	0,000326	 	0,000531	 	0,614625	 	0,538803	 	-0,000715	 	0,001367	 	
2003*bosted_tiltak	 	0,00007	 	0,000548	 	0,127007	 	0,898935	 	-0,001004	 	0,001144	 	
2004*bosted_tiltak	 	0,000634	 	0,000581	 	1,091662	 	0,274982	 	-0,000504	 	0,001773	 	
2005	*bosted_tiltak	 	-0,000071	 	0,000609	 	-0,116649	 	0,907138	 	-0,001265	 	0,001123	 	
2006	*bosted_tiltak	 	0,000454	 	0,00062	 	0,732541	 	0,463839	 	-0,00076	 	0,001668	 	
Alder 	 	0,000108	 	0,000003	 	36,839671	 	0 	0,000102	 	0,000114	 	
Mann 	 	0,004934	 	0,000102	 	48,407211	 	0 	0,004734	 	0,005134	 	
Alta eller Harstad 	 	0,002208	 	0,000142	 	15,589493	 	0 	0,00193	 	0,002485	 	
Konstant 	 	-0,004291	 	0,000304	 	-14,111292	 	0 	-0,004887	 	-0,003695	 	
Kilde:	 microdata.n	o 	
Merknader: 	1999	 er referanseår og er derfor utelatt fra dummysettene for år og interaksjon mellom år og bostedsva-	
riabel. Antall observasjoner = 	1 194	 145	.. R2 = 0,00353	.

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	170	 	
 	
B	 	Spørreundersøkelsen	 	
I dette vedlegget gjengis spørreundersøkelsen fra kapittel 	0 i sin helhet. 	 	
Introduksjonstekst spørreundersøkelse:	 	
«Hei og takk for at du har vist interesse for v	år undersøkelse! Undersøkelsen tar ca. 5 minutter å 	
besvare.	 På oppdrag for Kommunal og distriktsdepartementet undersøker Vista Analyse flytte-	
mønstre i Nord	-Norge.	 Dine svar er svært viktig for oss. Det er frivillig å delta i undersøkelsen. 	 	
Innsamlede dat	a vil kun bli brukt til det ovennevnte formålet. Alle dataene blir anonymisert, og 	
ingen resultater vil kunne spores tilbake til deg. Alle data behandles konfidensielt og i tråd med 
gjeldende personvernregler.	 	
 
Vi håper du er villig til å delta! Hvis du 	har spørsmål om undersøkelsen, kan du ta kontakt med 	
Vista Analyse v/Mina Mariussen på e	-post mina.mariussen@vista	-analyse.no.	» 	
 
Spørsmål	 	
 	
Hvilken utdanning har du?	 	
a. 	Grunnskole	 	
b. 	Videregående skole	 	
c. 	Høyere utdanning, 0	-3 år	 	
d. 	Høyere utdanning, over 3 år	 	
 	
 	
Hvilken kategori faller ditt arbeid under?	 	
a. Bergverksdrift og utvinning	 	
b. Bygge	- og anleggsvirksomhet	 	
c. 	Elektrisitets	-, gass	-, damp	- og varmtvannsforsyning	 	
d. Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting	 	
e. Finansierings	- og 	forsikringsvirksomhet	 	
f. 	Forretningsmessig tjenesteyting	 	
g. 	Helse	- og sosialtjenester	 	
h. Industri	 	
i. 	Informasjon og kommunikasjon	 	
j. 	Internasjonale organisasjoner og organer	 	
k. 	Jordbruk, skogbruk og fiske	 	
l. 	Kulturell virksomhet, underholdning og 	fritidsaktiviteter	 	
m.	 Lønnet arbeid i private husholdninger	 	
n. Offentlig administrasjon og forsvar, og trygdeordninger underlagt offentlig for-	
valtning	 	
o. Omsetning og drift av fast eiendom	 	
p. Overnattings	- og serveringsvirksomhet	 	
q. Transport og lagring	 	
r. 	Undervisning	 	
s. 	Vannforsyning, avløp	- og renovasjonsvirksomhet	 	
t. 	Varehandel; reparasjon av motorvogner

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	171	 	
 	
u. Annen tjenesteyting	 	
v. 	Annet (Tillat fritekstsvar, ukodet)	 	
 	
 Dersom respondenten velger r) «Utdanning» får de spørsmål 3.	 	
 	
Dersom du underviser på skole, hvilke 	årstrinn	 underviser du?	 	
a. Barneskole	 	
b. Ungdomsskole	 	
c. 	Videregående skole	 	
d. Annet (Tillat fritekstsvar, ukodet)	 	
 	
 	
Har du studielån?	 	
a. 	Ja 	
b. 	Nei	 	
 	
Hva er de viktigste årsakene til at du bor der du bor i dag?	 	
a. 	Natur og 	friluftsliv	 	
b. 	Interessant jobb	 	
c. 	Familie/tilknytning	 	
d. 	Kulturtilbud	 	
e. 	Økonomiske årsaker	 	
f. 	Offentlige tjenester (eksempelvis barnehage, skole, helsetilbud, vei, 	
bredbånd,	 kommunikasjon)	 	
g. 	Annet (Tillat fritekstsvar, ukodet)	 	
(Her kan respondenten velge 	flere svar)	 	
 	
 	
Kjenner du til at man blant annet får lavere inntektsskatt, lavere elavgift og av-
skrivning av studielån der du bor, sammenliknet med resten av landet?	 	
a. 	Ja, jeg kjenner til at vi har lavere inntektsskatt	 	
b. 	Ja, jeg kjenner til at vi kan 	avskrive studielånet	 	
c. 	Ja, jeg kjenner til at vi har fritak for elavgift	 	
d. 	Nei, jeg visste ikke om dette 	(de som svarer dette får ikke spørsmål 7. 	
og 8.)	 	
(Her kan respondenten velge flere svar)	 	
 
 
 	
Er disse ordningene viktige for at du har valgt å bo 	der du bor (Nord	-Troms og 	
Finnmark)?	 	
a. 	De er veldig viktige	 	
b. 	De er viktige	 	
c. 	De er litt viktige	 	
d. 	De er ikke viktige 	(de som svarer dette får ikke spørsmål 8.)	 	
 	
Hvilke av disse tiltakene er viktigst for at du bor der du bor?	 	
a. Lavere skatt på 	alminnelig inntekt	 	
b. Særskilt fradrag i alminnelig inntekt (Finnmarksfradraget)	 	
c. 	Lavere trinnskatt	 	
d. Fritak for el	-avgift	 	
e. Avskriving av studielån

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	172	 	
 	
f. 	Avskriving av studielån for kvalifiserte 	lærere i grunnskolen	 	
(Her kan respondenten velge flere svar)	 	
 	
Har du hatt bostedsadresse i et annet område enn Nord	-Troms og Finnmark et-	
ter fylte 15 år?	 	
a. Ja 	
b. Nei 	(de som svarer dette får ikke spørsmål 10.)	 	
 
 	
Hvorfor flyttet du til/tilbake til området (Nord	-Troms og Finnmark)?	 	
a. Interesse for natur og 	friluftsliv	 	
b. Det er mitt hjemsted	 	
c. 	Jeg fikk tilbud om jobb her	 	
d. Jeg har familie her	 	
e. Det er lavere skatter og avgift her	 	
f. 	Her får jeg avskriving av studielån	 	
g. 	Annet (Tillat fritekstsvar, ukodet)	 	
(Her kan respondenten velge flere svar)	 	
 
 	
Vurderer du å flytte ut av Nord	-Troms og Finnmark i løpet av de neste 5 årene?	 	
a. 	Ja 	
b. 	Usikker	 	
c. 	Nei 	(for de som svarer dette avsluttes undersøkelsen nå)	 	
 
 
Hva skal til for at du skal ønske å forbli boende i Nord	-Troms og Finnmark?	 	
a. 	Fritekstsvar 	(ønsker det ukodet)

Evaluering av personrettede virkemidler i tiltakssonen	 for Finnmark og Nord	-Troms	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2022/42	 	173	 	
 
 	
 
 
 
 	
Vista Analyse AS	 	
Meltzers gate 4	 	
0257 Oslo	 	
 
post@vista	-analyse.no	 	
vista	-analyse.no