Kostnadsvariasjoner i politiet. En undersøkelse av effektiviteten i politidistriktenes produksjonsinnsats

Report 2026/4

Rasmus Bøgh Holmen, Andreas Stranden Hoel-Holt, Kenneth Løvold Rødseth, Sverre A. C. Kittelsen, Annica Allvin og Dag Ellingsen

Kostnadsvariasjoner i politiet. En undersøkelse av effektiviteten i politidistriktenes produksjonsinnsats

Category	Reports
Sub-Categories	Statistics and Empirical Analysis Taxes and public economics
Year	2026
Report Number	4
Author(s)	Rasmus Bøgh Holmen Andreas Stranden Hoel-Holt Kenneth Løvold Rødseth Sverre A. C. Kittelsen Annica Allvin Dag Ellingsen
Download	file_download (2.2 MB)
Read in browser	PDF

Rapport 2026/4	 | Justis	- og beredskapsdepartementet	 	 	
 	
 	
 	
Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
En undersøkelse av effektiviteten i politidistriktenes produksjonsinnsats	 	
Rasmus Bøgh Holmen, Andreas Stranden Hoel	-Holt, Kenneth Løvold Rødseth	 	
Sverre	 A. C.	 Kittelsen	, Annica Allvin og Dag Ellingsen

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	2 	
 
Dokumentdetaljer	 	
Tittel	 	Kostnadsvariasjoner i politiet	. 	
En undersøkelse av effektiviteten i politidistriktenes	 produksjonsinnsats	 	
Rapportnummer 	 	Rapport 2026/4	 	
Forfattere	 	Rasmus Bøgh Holmen, Andreas Stranden Hoel	-Holt, Kenneth Løvold Rødseth	, 	
Sverre A. C. Kittelsen, Annica Allvin og Da	g Ellingen	 	
ISBN	 	978	-82	-8126	-761	-9 	
Prosjektnummer	 	02	-RBH	-2023	 	
Prosjektleder	 	Rasmus Bøgh Holmen	 	
Kvalitetssikrer	 	Haakon Vennemo	 	
Oppdragsgiver	 	Justis	- og beredskapsdepartementet	 	
Dato for ferdigstilling	 	14. april 2026	 	
Kilde forsidefoto	 	Politidirektoratet	 	
Tilgjengelighet	 	Offentlig	 	
Nøkkelord	 	
Allokativ effektivitet; DEA; indre effektivitet; kontrollfunksjonsmetodikk; 
kostnadsvariasjoner; politidistrikter; politiet; produktivitet; ressursbruk; SFA; StoNED; 
teknisk effektivitet

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	3 	
 
Om Vista Analyse	 	
Vista Analyse AS er et samfunnsfaglig analyseselskap med vekt på økonomisk utredning, evaluering, rådgivning og 
forskning. Vi utfører oppdrag med høy faglig kvalitet, uavhengighet og integritet. Våre sentrale temaområder er 
klima, energi, samferdsel, justi	ssektoren, næringsutvikling, byutvikling og velferd. Våre medarbeidere har meget høy 	
akademisk kompetanse og bred erfaring innenfor konsulentvirksomhet. Ved behov benytter vi et velutviklet nettverk 
med selskaper og ressurspersoner nasjonalt og internasjon	alt. Selskapet er i sin helhet eiet av medarbeiderne.	 	
Nettside:	 https://vista	-analyse.no	 	
Om Frischsenteret	 	
Stiftelsen Frischsenteret for samfunnsøkonomis k forskning er en uavhengig stiftelse opprettet av Universitetet i Oslo. 
Frischsenteret utfører anvendt samfunnsøkonomisk forskning innenfor en rekke ulike temaområder i samarbeid med 
Økonomisk institutt og and	re enheter ved universitetet og støtter den utdanningen som gis i samfunnsøkonomi ved 	
Universitetet i Oslo. Forskningsprosjekte ne er i hovedsak finansiert av Norges forskningsråd, departementer og in-
ternasjonale organisasjoner.	 Hovedvekten i forskningstema	er er innen arbeidsmarkedsøkonomi, utdanningsøk o-	
nomi, energi	- og miljøøkonomi, samt offentlig økonomi, herunder helseøkonomi og produktivitet i offentlig sektor.	 	
Nettside:	 https://www.frisch.uio.no	 	
Om Transportøkonomisk institutt	 	
Transportøkonomisk institutt 	(TØI) 	er et nasjonalt senter for samferdselsforskning med ansvar for å drive og fremme 	
forskning til nytte for norsk samfunns	- og næringsliv. TØI skal også formidle informasjon om forskningsresultater og 	
bidra til at forskningsresultatene blir nyttiggjort i samf	unnet gjennom 	bruker	samarbeid. TØI har 80 forskerårsverk . 	
Det er et mål for TØI at de skal ha ulik fagbakgrunn og at det skal være en balanse i antall med ulik bakgrunn. TØI ble 
opprettet i 1964 og ble en fristilt privat 	stiftelse i 1986. Instituttet mottar basisbevilgning fra Norges forskningsråd.	 	
Nettside:	 https://www.toi.no	 	
Om 	Arbeidsforskningsinstituttet	 	
Arbeidsforskningsi nstitutt et (AFI) driver tverrfaglig forskning 	med utgangspunkt i samfunnsvitenskap. Våre forskere 	
jobber hovedsakelig med spørsmål	 knyttet til arbeidsliv og samfunnsdeltakelse	. Forskningsinstituttet er tilknyttet 	
storbyuniversitetet OsloMet. AFIs bidrag består både av utviklingsarbeid, kvalitative og kvantitative empiriske studie r 
og allmenn teoridannelse. Fagene sosiologi, samfunnsgeografi, psykologi, sosialantropologi, histor	ie, demografi, pe-	
dagogikk, kriminologi og filosofi er represent	ert ved instituttet.	 	
Nettside:	 https://www.oslomet.no/om/afi

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	4 	
 
Forord	 	
På oppdrag fra Justis	- og beredskapsdepartementet har Vista Analyse, Frischsenteret, Transportøkonomisk institutt 	
og Arbeidsforskningsinstituttet ved OsloMet utarbeidet denne forskningsrapporten om effektivitet og ressursbruk i 
politidistriktenes oppgavelø	sning. 	Studien har en kvantitativ innretning og benytter frontestimeringsmet odikk i ef-	
fektivitetsanalysen.	 Rap	porten inngår i et større forskningsprosjekt om politiets effektivitet, som også inkluderer en 	
rapport om 	effektiviteten 	og ressursbruken 	i politi	distriktenes oppgaveløsning	, en teknisk rapport med dokumenta -	
sjon av data og metoder, samt en oversiktsrapport som gir en bredere inngang til problemstillingen.	 	
Prosjektet har vært ledet av Rasmus Bøgh Holmen 	ved 	Vista Analyse. Øvrige prosjektmedarbeidere har vært Andreas 	
Stranden Hoel	-Holt og Annica Allvin 	ved 	Vista Analyse, Sverre Kittelsen 	ved 	Frischsenteret, Kenneth Løvold Rødset h 	
ved 	Transportøkonomisk institutt og Dag Ellingsen 	ved 	OsloMet. Rapporten er kvalitetssikret av Haakon Vennemo	, 	
mens	 Dag Morten	 Dalen	 har vært 	sparringspartner	, hvor	 begge har tilhørighet til Vista Analyse.	 	
Fra Justis	- og beredskapsdepartementet har Kjetil Sletteng Ulvik hatt det overordnede ansvaret for oppdraget, mens 	
Britt Kristine Ludvigsen, Ida Thommesen Austad, Vilde Kvalheim Heggdal og Øyvind Ytrestøyl Foldal har fungert som 
kontaktpersoner. I møter me	d oppdragsgiver har også sentrale representanter fra departementet og Politidirektora -	
tet deltatt.	 Prosjektet har i tillegg blitt presentert for Politirolleutvalget.	 	
Prosjektet har mottatt faglige innspill fra to referansegrupper 	– en effektivitetsfaglig og en politifaglig. Den effektivi-	
tetsfaglige gruppen besto av Emmanuel Thanassoulis 	ved 	Aston University, Jonas Månsson 	ved 	Blekinge Tekniska 	
Högskola, Timo Kuosmanen 	ved 	Universitetet i Åbo og Ørjan Mydland 	ved 	Universitetet i Innlandet.	 	
Den politifaglige gruppen besto av en rekke personer med ledende stillinger eller særskilt datakompetanse i politi-
distriktene, særorganene, Politidirektoratet og fagforeningene. Blant disse var 	Anne Engerbråten, Britt Hjeltnes , 	
Catherine Janson, Einar Tolo	-Kaldhol, Eli Fryjordet, Elin Knutsen, Geir Kjetil Finneide. Halvor Lie Willadssen, Jørge n 	
Wågan Olsen, Kjell Johann Abrahamsen, Kjetil Mollan, Kjetil Ravlo, Linda Krause, Marianne Børseth Steen	sby, 	Marius 	
Kvithyl	d, Marit Ellingsen,	 Nina Karstensen Bjørlo,	 Ole Petter Ustad, Patrick Rasten Kiernan, Runar Skarnes, Steffe n 	
Ravnåsen og Tage Stabell	-Kulø.	 	
Politidirektoratet har i tillegg bistått forskergruppen med innhenting og tolkning av data. Foruten 	Kiernan	, Knutse n	 	
og 	Willadssen	 har sentrale bidragsytere vært 	Camilla Lein Damsleth, 	Cristin Bråthen	, Christin Røisland, Claes Lyth 	
Walsø	, Eirik Lund Presterud, Frode Aarum, Hallvard Holm Brenna, Helene Jesnes, Håvard Dalheim, Monica Elisabeth 	
Kvåle, Niels Christian Hervig, Nina Elisabeth Holt, Robert Lalla, Stian Vatnedal, Stig Leon Jensen og Trond Paulsen.	 	
Forskergruppen ønsker å takke alle som har bidratt med data og innspill, samt departementet for et konstruktiv t 
samarbeid.	 	
R a s mus B øgh Hol me n	 	
Prosjektleder	 	
Vista Analyse AS	 	
14. april 2026, Oslo

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	5 	
 
Ordliste	 	
Allokativ effektivitet	 	I hvilken grad produksjonsinnsatsens sammensetning hensyntar deres priser og marginale avkastning	 	
Boostrrapping	 	En statistisk metode som estimerer usikkerhet i en parameter ved å trekke gjentatte tilfeldige prøver 
med tilbakelegging fra dataene	 	
Dataomhyllinganalyse	 	Kortkortes DEA etter Data Envelopment Analysis på engelsk. En ikke	-parametrisk og deterministisk 	
metode for effektivitetsmåling ut fra «beste praksis»	-fronten	 	
Direksjonell distansefunksjon	 	Estimering eller optimering med flere produkter og innsatsfaktorer samtidig, der man måler hvor mye 
produktene kan økes og innsatsfaktorene reduseres samtidig i en ønsket kombinasjon	 	
Effektivitet	 	Mål av faktisk produktivitet opp mot en målestokk for beste praksis	 	
Endogenitet	 	En forklaringsvariabel i en modell som er korrelert med feilleddet og gir skjeve estimater	 	
Enkeltfaktorproduktivitet	 	Mengde output per enhet av én type produksjonsinnsats	 	
Funksjonell driftsenhet	 	Forkortet FDE. En enhet organisert etter funksjon	 	
Gebyrfinansierte 
publikumstjenester	 	Tjenester finansiert av brukerne som ID	-utstedelse, utlendingstjenester, vakthold og våpenlisenser	 	
Geografisk driftsenhet	 	Forkortet GDE. En enhet organisert etter geografi	 	
Geografisk særenhet	 	Politienhet som dekker spesifikke områder med særskilt funksjon og ansvar	 	
Ikke	-operativt politiarbeid	 	Indirekte politimyndighet som omfatter administrative og støttende funksjoner, inkludert 
gebyrfinansierte publikumstjenester og sivil rettspleie	 	
Indre effektivitet	 	Effektiviteten mål ut fra produksjonsprosessen	 	
Kapitalkostnader	 	Kostnaden ved å ta i bruk kapital, inkludert renter, kapitalslit, nettoprisvekst og interaksjonseffekter	 	
Kontekstuell variabel	 	En forklaringsvariabel i en modell som beskriver egenskaper ved omgivelsene	 	
Kontrollfunksjonsmetodikk	 	Metodikk for produktivitetsestimering som håndterer endogenitet ved å modellere korrelasjonen 
mellom forklaringsvariabler og restledd gjennom en kontrollfunksjon	 	
Kostnadseffektivitet	 	I hvilken grad produksjonen skjer til lavest mulig kostnad for et gitt produksjonsnivå	 	
Nasjonale fagenheter	 	Enheter som har faglig ansvar på nasjonalt nivå innen politiet	 	
Nasjonale fellesenheter	 	Enheter som leverer tjenester til hele politiet på nasjonalt nivå	 	
Namsfogden	 	Offentlig myndighet som gjennomfører tvangsfullbyrdelse av formuesrettslige krav	 	
Operativt politiarbeid	 	Politiarbeid rettet mot direkte utøvelse av politimyndighet, herunder forebygging, håndheving, 
oppklaring og utrykning	 	
Paneldata	 	Data bestående av flere enheter over flere tidspunkter	 	
Partielle produktivitetsmål	 	Produktivitetsmål som relaterer produksjonen til ressursinnsatsen uten at alt er innregnet	 	
Politidistrikt	 	Geografisk inndelt område med ansvar for regional polititjeneste	 	
Produksjonseffektivitet	 	I hvilken grad en enhet produserer maksimalt mulig produksjon gitt resssursinnsatsen	 	
Produktivitet	 	Forholdet mellom produksjon og ressursbruk	 	
Sivil rettspleie	 	Behandling av sivile rettstvister og krav i rettssystemet	 	
Skalaeffektivitet	 	I hvilken valg av nivået på produksjonen utnytter produksjonens skalaegenskaper	 	
Stokastisk frontanalyse	 	Kortkortes SFA etter Stochastic Frontier Analysis på engelsk. En parametrisk og stokastisk metode for 
effektivitetsmåling ut fra «beste praksis»	-fronten.	 	
Stokastisk ikke	-parameterisk 	
omhylling av data	 	
Kortkortes StoNED etter Stochastic Nonparametric Envelopment of Data på engelsk. 	En ikke	-	
parametrisk og stokastisk metode for effektivitetsmåling ut fra «beste praksis»	-fronten	 	
Særorganer	 	Politiske enheter med spesialoppgaver som ikke inngår i ordinære politidistrikt	 	
Teknisk effektivitet	 	Evnen til å produsere maksimalt mulig produksjon fra en gitt ressursinnsats eller motsatt	 	
Teknologifront	 	Grensen som angir den høyeste oppnåelige produksjonen for en gitt produksjonsinnsats	 	
Totalfaktorproduktivitet	 	Forholdet mellom samlet produksjon og samlet produksjonsinnsats	 	
Tverrsnittdata	 	Data bestående av flere enheter på ett tidspunkt	 	
Ytre effektivitet	 	Effektiviteten mål ut oppnåelse av samfunnsmål

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	6 	
 
Innhold	 	
Sammendrag og konklus joner	 ................................	................................	................................	...........................	 7 	
1 	Introduks jon	 ................................	................................	................................	................................	.............	 9 	
1.1	 	Motivasjon for studie n	 	9 	
1.2	 	Gjennomføri ng av prosjektet	 	10	 	
1.3	 	Metodisk til nærming til e ffektivit etsmålinge n	 	11	 	
1.4	 	Impleme nteri ng av rammeve rket i politise ktoren	 	12	 	
2 	Litteraturoversikt	 ................................	................................	................................	................................	....	 14	 	
2.1	 	Gjennomga ng av den e mpiriske e ffekti vitetslitteraturen	 	14	 	
2.2	 	Politifa glige studier om kost nadsvariasjoner i politiet	 	17	 	
3 	Metodikk	 ................................	................................	................................	................................	................	 24	 	
3.1	 	Grunnle ggende begre per i effektivitets måling	 	24	 	
3.2	 	Grunnmodeller for e ffektivit etsestime ring	 	26	 	
3.3	 	Vekting av politiets oppgavel øsni ng	 	33	 	
3.4	 	Utnyttel se av tids dime nsjone n i dataene	 	35	 	
4 	Beskrivelse av data	 ................................	................................	................................	................................	.. 37	 	
4.1	 	Innsatsfaktore ne	 	37	 	
4.2	 	Tjenesteproduks jonen	 	47	 	
4.3	 	Omgivelse ne	 	52	 	
4.4	 	Deskriptiv statistikk	 	54	 	
5 	Empiris k imple me ntering	 ................................	................................	................................	.........................	 60	 	
5.1	 	Anvendelse av metoder for effektivitetsa nalyse	 	60	 	
5.2	 	Kostna dseffektivitet	 	62	 	
5.3	 	Teknisk effektivitet	 	69	 	
5.4	 	Skalaeffektivitet	 	72	 	
5.5	 	Allokativ effektivitet	 	78	 	
5.6	 	Innsatsfaktorsamme nsetni ngen	 	84	 	
Referanser	 ................................	................................	................................	................................	.....................	 89	 	
Appe ndiks	 ................................	................................	................................	................................	......................	 94	 	
A. 	Statistis ke definisjone r	................................	................................	................................	.............................	 95	 	
A.1	 	Kategori sering av politistil linger	 	95	 	
A.2	 	Statistisk de finisjon av kapital	- og produkti nnsatse n	 	95

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	7 	
 
Sammendrag og konklusjoner	 	
I denne forskningsrapporten videreutvikler vi et rammeverk for effektivitetsmåling i politiet med 
fokus på å forstå politietatens kostnadsvariasjoner. Vi gjennomfører månedlige effektivitetsmå-
linger for norske politidistrikter fra 2016 til 2023, der vi til	passer de metodiske rammeverke ne 	
DEA, SFA og StoNED til å håndtere flere tjenesteprodukter og innsatsfaktorer på en gang. På 
produksjonssiden skiller vi mellom straffesaker, politioppdrag og ikke	-operative politisaker, der 	
underliggende delprodukter er vek	tet ut fra deres ressursbehov. På faktorinnsatssiden differen-	
sierer vi mellom personalinnsats som er lavere og høyere politifaglig, sivil og påtalerelatert, så 
vel som kapital	- og produktinnsats. Våre relativt robuste resultater tyder på at effektivisering	s-	
potensialet knyttet til en annen sammensetning av produksjonsressursene er relativt beskjedent , 
som regel ikke større enn fem prosent. Rangeringen av distriktenes allokeringseffektivitet er 	ogs å 	
nokså 	sammenfallende med rangeringen for effektivitetsutnytt	elsen av produksjonsteknolog ie n. 	
Skalaeffektiviteten er størst i de mellomstore politidistriktene.	 	
Et sentralt formål 	i analyser av politiet	s effektivitet 	er å forstå hvilke forhold som bidrar til kost-	
nadsvariasjoner i 	politisektoren	. Til tross for nasjonale mål og felles rammebetingelser	 er det	 be-	
tydelige forskjeller i ressursbruk og kostnadsnivå mellom politidistrikter	 og	 tjenestesteder	. Disse 	
kostnadsvariasjonene mellom politidistrikter eller funksjoner kan skyldes en rekke faktorer som 
kan være mer eller mindre påvirk	elige	. I politisektoren er det behov for verktøy som muliggjør 	
objektiv og systematisk overvåking av variasjoner i effektivitet og kostnader	 over politidistrikt e r 	
og tid. Uten at man skal se seg blind på empiriske målinger, er det klart at mer systematiske og 
sofistikerte målinger av politiets prestasjoner kan bidra	 til 	sektorens	 styringsgrunnlag.	 	
I denne studien rettes oppmerksomheten mot kostnadsvariasjonene i politiet og hva som drive r 
variasjonene. Selv om effektivitetsanalyse	 i likhet med	 andre metoder med fordel kan tolkes i en 	
sektoriell sammenheng og suppleres med andre analyser, har 	metodikken	 en klar styrke ved at 	
den evner å absorbere mye av kritikken som kan komme mot slike analyser. Metodikken kan ta 
hensyn til komplekse produksjonsforhold mellom produksjon, produksjonsinnsats , omgivelse ne 
og forhold knyttet til produksjonen som ikke er 	direkte målbare. Kostnadsorientert effektivitets -	
analyse	 egner seg godt til å belyse hvordan kostnadseffektiviteten varierer over politidistrikter og 	
tid, både når det 	gjelder	 sammensetning av produksjonsressurs ene og utnyttelsen av 	produk -	
sjons	teknologien. Effektivitetsanalyse muliggjør systematisk overvåking og oppfølging av politiet s 	
kostnadseffektivitet, uten synsing eller at man ser seg blind på enkeltindikatorer.	 	
Denne studien om effektivitet og 	kostnadsvariasjoner	 i politiet utvider rammeverket for effekti -	
vitetsmåling i politisektoren, etablert i vår studie 	med fokus på	 politiets tjenesteproduksjon (Hol -	
men med flere 2026b). I det etablerte rammeverket forklares politidistriktenes bruttodrifts	kos t -	
nader	 ved hjelp av straffesaker, politisaker og ikke	-operative saker 	innenfor	 sivil rettspleie og 	ge-	
byrfinansierte publikumstjenester	, samt produksjonsomgivelse ne. Vi benytter oss av metod	er for 	
effektivitetsmåling 	som tar 	høyde for ikke	-lineariteter i produksjonsteknologie n (	dataomhyllings -	
analyse	, DEA	), stokastisk støy i dataene (	stokastisk frontanalyse	, SFA	) og begge deler gjennom 	
mer kompleks estimering (	stokastisk ikke	-parametrisk dataomhylling	, StoNED	). Som i den foregå -	
ende studien, måler vi effektivitet over politidistrikter fra 2016 til 2023 med månedlig frekvens.	 	
I denne studien deler vi opp produksjonsinnsatse n i politifaglige grunnstillinger, politifaglige fag	- 	
og ledelsesstillinger, påtalestillinger og sivile stillinger, samt produkt	- og kapitalinnsats. For å 	
håndtere at estimeringen og optimeringen har flere pr	odukter og innsatsfaktorer samtidi g,

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	8 	
 
anvender vi en såkalt direksjonell distansefunksjon	smetodikk	, som måler hvor mye produkt e ne 	
kan økes og innsatsfaktorene reduseres samtidig	, i en ønsket kombinasjon. I den foregående stu-	
dien 	(Holmen med flere 2026b) 	knyttet vi kostnadseffektiviteten 	– det vil si i hvilken grad produk -	
sjonen skjer til lavest mulig kostnad for et gitt produksjonsnivå 	– utelukkende til utnyttelse av 	
produksjons	teknol ogi en (	teknisk effektivitet	). I og med at vi i denne studien har flere innsatsfak-	
torer, kan vi forklare variasjon	er i kostnadseffektiviteten med potensialet for å redusere kostna-	
der gjennom å tilpasse sammensetningen av innsatsfaktorer (	allokativ effektivitet	). 	
Inkluderingen av 	flere produksjonsinnsatser 	i rammeverket 	gir jevnt over betydelig lavere nivåer 	
av kostnadseffektiviteten sammenliknet med 	tjenesteproduksjons	s tudien	, der	 det 	kun 	operere s 	
med 	én produksjonsinnsats	 (Holmen med flere 2026b)	. Like fullt er rangeringene av politidistri k -	
tene omtrent ekvivalente. 	Forskjellene kan riktignok langt på vei forklares ved mikroøkonomi s k 	
produksjonsteori med tanke på at vi åpner for ineffektivitet langs flere dimensjoner og resulta-
tene derfor kun vil være direkte samm	enliknbare under strenge betingelser. I 	Figur 	S.1 ser vi at 	
potensialet for å forbedre produksjons	sammensetningen	 innad i	 politidistriktene 	er begrense t . 	
Med tanke på framtidige effektivitetsmålinger taler våre funn for at det er begrenset potensia l 
for å forbedre den allokative effektiviteten, slik at det kan være greit å forenkle rammeverket til 
kun én produksjonsinnsats ved framtidige målinger.	 	
Figur 	S.1 	Observert og optimal innsatsfaktorsammensetning i verdi 	i hvert politidistrikt . 	
Metode: 	DEA	-modell 	på felles front alle år 	uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
De ikke	-parametriske metodene DEA og StoNED tilbyr muligheter til å beregne skalaeffektivitet , 	
som er et mål på i hvilken grad politidistriktenes størrelse bidrar til å fremme politiets produktiv i -
tet. Målingene av skalaeffektivitet er tilnærmet like på tve	rs av metoder og peker i retning av at 	
et stort spenn av mellomstore distrikter opererer 	på	 optimal skala. Unntaket er Oslo politidistri k t 	
og distriktene i Nord	-Norge, som av 	til dels 	geografiske	 årsaker er enten for store eller for små	.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	9 	
 	
1	 	Introduksjon	 	
Denne 	forsknings	rapporten 	om 	effektiviteten og kostnadsvariasjoner i politiet inngår i et større 	
forskningsprosjekt om effektiviteten i politiet som også omfatter en forskningsrapport om 	effek-	
tivitet og politiets 	tjenesteproduksjon	, en teknisk 	rapport	 som dokumenterer data og metode r	, 	
samt	 en oversiktsrapport med en bredere inngang til problemstillingen.	 I forskningsprosje ktet 	tar 	
vi sikte på å tilby en helhetlig, forskningsbasert tilnærming 	til effektivitetsmåling 	som vil gi verdi-	
full innsikt i politiets ressurs	bruk og effektivitet	 i ulike tidsperspektiver	. 	
Evaluering av effektiviteten i 	kostnadsvariasjoner og effektivitet	 er 	et tema med mange fasetter. 	
Fronteffektivitetsanalyser	, som 	benyttes	 i de	nne	 delstudie	n, er godt egnet til å bidra til å bel	ys e 	
temaet	. Her i	 kapittel 	1 redegjør	 vi 	for 	bakgrunnen for	 forskningsprosjekt	et. I k	apittel 2 gi	s en 	
oversikt over relevant litteratur	. Vi gjør greie	 for vårt studiegrunnlag i form av metodikk og data i 	
henholdsvis	 kapittel 	3 og 	kapittel 	4. Våre empiriske hovedresultater	 presenteres i kapittel 	5. 	
1.1	 	Motivasjon	 for studien	 	
Politiet skal 	bekjempe kriminalitet og 	hånd	heve lov og orden i hele landet	. Det	 er store variasjone r 	
i politidistriktenes kostnader. En del av variasjonene kan knyttes til 	forskjeller i 	politiets effektivi -	
tet	 og produksjonsinnsats	, men de henger også sammen med forskjeller i tjenesteproduks jone n	 	
og om	givelsene.	 	
Et grunnleggende aspekt i	 enhver undersøkelse av effektivitet er hvilke faktorer som påvirke r 	
kostnadene og hvordan disse kostnadene varierer. Uten god forståelse av kostnadsvariasjoner i 
politisektoren løper man en risiko for å sammenli	kne 	politiets 	distrikter og tjenesteproduksjon på 	
feilaktig grunnlag	. En systematisk gjennomgang 	og analyse 	av kostnadsvariasjoner i politisektore n 	
kan 	dermed 	bidra til en mer rettferdig og behovstilpasset ressursallokering, at man unngår over	- 	
eller underfinansiering av uli	ke distrikter	 og at man 	kan kompensere for ekstra kostnader knyttet 	
til særskilte forhold. Analysene kan 	på sitt beste 	avdekke uheldige praksiser eller ineffektiv orga-	
nisering, peke på beste praksis og stimulere til læring og erfaringsutveksling.	 	
Effektivitetsmåling i ikke	-markedsrettede virksomheter 	– som dominerer offentlig sektor 	– skiller 	
seg fra målingen i markedsrettede virksomheter ved at de i produksjonen har som mål å oppnå 
eksterne samfunnsmål snarere enn å maksimere økonomisk overskudd. 	Dette innebærer at ef-	
fektivitetsmålingen i offentlig sektor typisk er relativt kompleks, hvilket medfører at såkalt 	front -	
effektivitetsmetodikk	 gjerne benyttes istedenfor konvensjonelle 	økonometrisk metodikk	. Front -	
effektivitetsmetodikk	 innebærer at man skil	ler mellom beste praksis 	og effektivitet	 sett	 i forhol d 	
til beste praksis	. Dette står i motsetning til konvensjonell økonometri, der man fokuserer på 	gjen-	
nomsnittsproduktivitete n	. 	
Innenfor flere deler av offentlig sektor foreligger etablerte rammeverk for effektivitetsmåling, in-
kludert kommunal sektor med særlig fokus på 	grunnskolen og eldreomsorgen (se for eksempe l 	
Borge, Kråkenes og Wold 2022 og Rødseth med flere 2022)	, helsesektoren inkludert spesialist-	
helsetjenesten (Anthun, Kittelsen og Magnussen 2016 og Kittelsen 2023)	. Av 	tilgrensende	 sekto-	
rer til politiet har det også blitt gjennomført effektivitetsanalyser innenfor forsvaret	 Hanson 	(2016 	
og 2019) og lavere påtalemyndighet (K	ittelsen og Førsund 1992 og Førsund og Kittelsen 2019).	 	
Med dagens datatilgang på politi	et ligger det godt til rette for 	gode effektivitets	analyser 	også her.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	10	 	
 
Forskningslitteraturen på effektivitetsanalyser innenfor politisektoren er relativt begrenset. Blant 
de studiene som foreligger, er fokuset på kostnadsvariasjoner varierende. I en norsk sammen-
heng gjennomførte Riksrevisjonen (2000) tidlig en effektivitetsa	nalyse av politisektoren med bi-	
stand fra Førsund og Kittelsen 	ved	 Frischsenteret basert på temmelig aggregerte data. 	Ti år se-	
nere g	jennomførte	 de samme forskerne ved Frischsenteret 	en ny effektivitetsanalyse av politi -	
sektoren, men også den gang med 	svært a	ggregerte data (	Edvardsen, Førsund og Kittelsen 2010)	. 	
Senere har studiene av etatens ressursbruk begrenset seg til	 deskriptive undersøkelser (se for 	
eksempel BDO og Menon Economics 2017	 og Politidirektoratet 	2025	b). Trolige å	rsaker til at e	f-	
fektivitets	analyser ikke har vært mer utbredt innenfor politisektoren 	i Norge	, er at metodene av 	
mange omfattes som relativt faglig krevende og at 	et relativt godt datagrunnlag bør ligge til grunn 	
for å oppnå analyser av høy kvalitet.	 	
I dette prosjektet etterspør Justis	- og beredskapsdepartementet mer forskningsbasert innsikt om 	
effektiviteten og ressursbruken i 	politiet på tvers av politidistrikter og over tid. 	Vårt mål i prosjek -	
tet er å bidra til kunnskapsbehovet på dette feltet	 knyttet til 	etatsstyring og politikkutvikling	. Her-	
under vil vi avdekke forbedringspote nsialer knyttet til sammensetningen av produksjonsinns a t -
sen	 med tilhørende implikasjoner for driftskostnader og effektivitet	. I denne forbindelse utnytte r 	
vi en kombinasjon av	 effektivitetsfaglig og politifaglig kompetanse	, samt et solid datagrunnlag og 	
egnet metodikk for effektivitetsmåling.	 Prosjektet 	utgjør et 	metodeutviklingsprosjekt	, der mål-	
setningen på sikt er å etablere	 et metodisk verktøy for evaluering av effektivitetsforskjeller og 	
ressursbruk i politiet.	 	
1.2	 	Gjennomføring av prosjektet	 	
Effektivitetsstudier kan både kvantifisere og rangere forskjeller mellom enheter	. Med dette egne r 	
de seg til å	 belyse variasjoner i	 effektiviteten. Samtidig er vi tidlig i arbeidet med å etablere en 	
helhetlig effektivitetsmåling for politiet, 	slik at resultatene bør tolkes med	 en viss forsiktighe t .	 	
Målingene 	egner seg godt til å 	fange opp reelle forskjeller, men de kan også påvirkes av utelatte 	
variabler	 og rammebetingelser	, så vel som 	feilspesifikasjon 	og	 andre svakheter i modelleri nge n 	
av produksjonsprose	sse n.	 En fordel med fronteffektivitetsmetodikke n er at den gjør det mulig å 	
integrere metodisk kritikk i selve estimeringen, slik at konstruktive innspill kan bidra til mer pre-
sise resultater. I prosjektet legger vi også vekt på robuste analyser, blant annet gje	nnom syste-	
matiske robusthetssjekker og alternative estimeringstilnærminge r.	 	
For å sikre et solid grunnlag for effektivitetsmålingene har prosjektet kombinert kompetanse in-
nen både effektivitetsanalyse og politifag. Arbeidet er i tillegg fulgt av to referansegrupper som 
har møttes to ganger hver. Den ene gruppen har bestått av repr	esentanter fra politiet, Politidi -	
rektoratet og fagforeningene	 i politisektoren. D	en andre 	gruppen 	har vært sammensatt av le-	
dende internasjonale forskere innen produktivitetsanalyse. Prosjektet har også hatt jevnlig dialog 
med en faggruppe fra Justis	- og be	redskapsdepartementet og Politidirektoratet. Innspillene fra 	
referansegruppene og oppdragsgiver har styrket analysen	. Samtidig har 	de faglige valgene fore -	
tatt under prosjektet vært prosjektgruppens egne.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	11	 	
 	
1.3	 	Metodisk tilnærming til effektivitetsmålingen	 	
Selv om innsiktene fra effektivitetsanalysene har bred relevans, oppfattes metodikken som tek-
nisk krevende for mange. Det har derfor vært viktig for oss å utvikle framstillinger som gjør stoffe t 
tilgjengelig. Dette behovet har også blitt understreket av bå	de den politifaglige referansegru	ppe n 	
og den effektivitetsfaglige referansegruppen	. Siden dette er en forskningsrapport , presentere s 	
metodikken relativt inngående.	 Vi har likevel lagt vekt på at sammendrag, konklusjoner og inn-	
ledningskapittelet skal kunne 	leses av personer uten teknisk bakgrunn. I oversiktsrapporten (Hol -	
men med flere 202	6a) gir vi i tillegg en mer populærvitenskapelig introduksjon som oppsumme re r 	
studien og viser supplerende analyser, både kvalitative diskusjoner og enklere kvantitative analy-
ser som dekker et bredere tematisk felt. Oversiktsrapporten inkluderer også en gje	nnomgang av 	
forskningen om effektivitet og ressursbruk i politiet. Den tekniske delen av metoderedegjøre l s e n 
er samlet i prosjektets tekniske rapport (Holmen med flere 202	6b), som også inneholder appen-	
diks med detaljerte beskrivelser.	 	
I denne studien forstår vi 	kostnads	effektivitet som forholdet mellom ressursbruk og oppnå dd 	
produksjon sammenli	knet med beste praksis	, målt 	ut fra nivåene på kostnadene	. Effektivitet ut-	
trykkes derfor som et tall mellom null og én, der null innebærer fullstendig sløsing av ressurs e r 
og én innebærer full utnyttelse av produksjonsmulighete ne.	 I studien tar vi for det første for oss 	
politidistriktenes evne til å utnytte produksjonsteknologie n for polititjenester	, såkalt teknisk ef-	
fektivitet. For det andre 	tar vi for oss politidistriktenes evne til å tilpasse seg prisene på produk -	
sjonsinnsatsen optimalt. Merk at produksjonsinnsatsen både omfatter 	ulike former for arbeids-	
kraft og produktinnsats.	 Vi vil også overordnet på skalaegenskaper knyttet til produksjone n, 	
skjønt få politidistrikter innebærer at det kan være vanskelig å skille mellom geografiske kjenne -
tegn og skal	aegnskaper i datasettet. 	Rammeverkene 	som 	benyttes	 for å anslå 	kostnads	effektiv i -	
teten	 i politiets tjenesteproduksjon	 kjennetegnes ved at 	man både forholder seg til flere produk -	
ter og produksjonsinnsatser på en gang. Dette skiller seg f	ra forskningsprosjektet s andre forsk -	
ningsrapport, 	som	 fokuserte på heterogeniteten i tjenesteproduksjonen og kun 	involverte en 	
kostnadsvariabel 	(Holmen med flere 202	6c).	 	
Vi benytter tre ulike metodiske tilnærminger fra forskningsfronten for å belyse politidistrikte ne s 
effektivitet. Hensikten med trianguleringen er å vurdere om resultatene er robuste og å få fra m 
metodiske nyanser. To av metodene, stokastisk frontanalyse (S	FA) og dataomhyllingsanal y s e 	
(DEA), er veletablerte. SFA håndterer støy i data, mens DEA krever relativt få antakelser om pro-
duksjonsteknologie ns form. Den tredje metoden, stokastisk ikke	-parametrisk dataomhylling (Sto-	
NED), kombinerer styrker fra begge, me	n kan være krevende å estimere når modellene blir komp-	
lekse. Gjennom studien anvender vi varianter av metodene for å håndtere ulike utfordringer ved 
effektivitetsmålingene, blant annet effekter av omgivelsene, umålte variabler, tidsvariasjon og 
toveis årsa	kssammenhenger.	 	
De empiriske resultatene presenteres 	ved	 punktestimater av gjennomsnitt og medianer, spred-	
ningsmål i form av kvantiler og konfidensintervaller. Fronteffektivitetsmetodikkens fleksibilite t 
gjør det mulig å innlemme nye mekanismer og variabler, noe som styrker robustheten. Samtidi g 
er effektivitet	 i politiet et komplekst tema	. Vi legger derfor vekt på ikke å trekke slutninger som 	
går lenger enn datagrunnlaget tilsier. Der resultatene viser konsistente mønstre på tvers av ro-
busthetsanalyser, framheves dette ty	delig. Prosjektet er dessuten et metodeutviklingsarbeid, de r 	
målet er å etablere et hensiktsmessig rammeverk for framtidige effektivitetsmålinger. Selv et

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	12	 	
 
modent rammeverk bør suppleres med kvalitative vurderinger og en bevissthet om metode ns 
styrker og begrensninger.	 	
1.4	 	Implementering av rammeverket i politisektoren	 	
Denne studien analyserer kostnadseffektivitet og kostnadsvariasjoner i politiet. Vi baserer oss på 
et omfattende datagrunnlag som dekker både politiets tjenesteproduksjon og produksjonsmi l jøe t 
der arbeidet utføres.	 	
Vi opererer med de tolv politidistriktene etter Politireformen som beslutningsenheter, ettersom 
de står for en betydelig del av den samlede politiproduksjonen, er sammenliknbare og kan følge s 
over tid. Endringer i distriktstrukturen som følge av Kommuneref	ormen er hensyntatt i alle vari-	
abler. Analysene avgrenses til politidistriktenes virksomhet, eksklusiv særorganer og høyere på-
talemyndigheter. Vi viser til oversiktsrapporten for utviklingen i særorganer og geografiske drifts -
enheter for supplerende analyse	r (Holmen med flere 2026a).	 	
Vi deler produksjonsressurse ne inn i fem former for produksjonsinnsatser, inkludert fire forme r 
for arbeidskraft og det deflaterte produktinnsatsen samlet, det vil si det prisjusterte vare	- og tje-	
nesteforbruket. Dette skiller seg fra forskningsrapporte n om	 effektivitet og politiets tjenestepro-	
duksjon, som kun opererer med en samlet kostnadsvariabel (Holmen med flere 2026c). Arbeids -
kraften knyttes til antall dagsverk og relateres til grunnstillinger i politiet, fag	- og ledelsesstillinge r 	
i politiet, påtale	- og øvrige juriststillinger og sivile stillinger. Et sentralt element har vært å sikre 	
god overensstemmelse mellom avgrensningen av produksjonen og avgrensningen av ressursinn-
satsen. Vi har lagt vekt på å håndtere lønnskostnadene til når arbeidsinnsatsen fi	nner sted, slik at 	
samsvaret mellom produksjonen og produksjonsinnsatse n blir best mulig.	 	
Kapitalkostnader er ikke tatt med av fire grunner. For det første har man byttet fra kontantregn-
skap til periodiserte regnskap i studieperioden. For det andre mangler tall for kapitalkostnader og 
kapitalutgifter i perioden for omlegging. For det tredje utg	jør kapitalslitet en relativt liten andel 	
av de samlede driftskostnadene, mens bruttoinvesteringer utgjør en relativt liten andel. For det 
fjerde er kapitalkostnadene relativt sterkt korrelert med øvrige driftskostnader. Finansieringski l -
den påvirker ikke d	irekte våre effektivitetsmålinger, men kan spille inn dersom den endrer politi -	
distriktenes tilpasning eller samsvar mellom produksjon og ressursinnsats.	 	
Vi skiller mellom tre former for tjenesteproduksjon, nærmere bestemt politioppdrag, straffesake r 
og ikke	-operative politisaker innenfor gebyrfinansierte publikumstjenester og sivil rettspleie . 	
Straffesaker og oppdrag utgjør hoveddelen av produksjonen og er	 primært fokus i studien. Som 	
forklart inngående i forskningsprosjek tets forskningsrapport (Holmen med flere 2026c), har vi lagt 
stor vekt på at vektingen av saker og oppdrag reflekterer ressursinnsatsen på en god måte.	 	
Omgivelsene har stor betydning for ressursbruk og effektivitet. Vi har korrigert for kontekstuel l e 
faktorer som avstander, kriminalitetssammensetning og urbanisering, samt sosioøkonomiske for-
hold som landareal per innbygger, tetthet, sysselsetting og andel	 unge. I tillegg inkluderer vi må-	
nedlige justeringer for helger, ferie og bevegelige høytider, samt koronapandemien gjennom 
smitteandel i to perioder. Dette gir mer rettferdige effektivitetsmålinger ved å ta hensyn til ulike 
produksjonsmiljøe r.	 	
Til tross for et omfattende datagrunnlag lar ikke alle sider ved politiets virksomhet seg observe re 
direkte. Dette gjelder særlig forebyggende arbeid, etterforskning og etterretning, hvor virkninge r

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	13	 	
 
ofte materialiserer seg over tid og derfor kun indirekte fanges opp gjennom kostnads	- og sakssta-	
tistikk. Usikkerhet i datamaterialet motvirkes gjennom bruk av store observasjonsmengde r, alter-
native vektingsstrategier og eksplisitt modellering av rammebetin	gelser, noe som samlet reduse -	
rer faren for systematiske feiltolkninger. Studien suppleres med robusthetstester, metodetriang-
ulering og kvalitativ informasjonsinnhenti ng, samt justeringer for potensiell omvendt kausalitet 
mellom ressursbruk og produksjon. I	 Holmen med flere (2026b) forsøker vi å fange opp den ikke	-	
observerbare produksjonen gjennom såkalt kontrollfunksjonsmet odikk , en metodikk vi også be-
nytter her.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	14	 	
 	
2	 	Litteratur	oversikt	 	
I dette kapittelet oppsummerer vi 	den 	relevant	e forsknings	- og utredningslitteraturen innenfor 	
feltet.	 Vi presenterer først 	den empiriske internasjonale og nasjonale effektivitetslitteraturen av 	
relevans i delkapittel 	2.1	. Vi vil deretter gi et overblikk over	 studier 	som omhandle	r kostnadsva-	
riasjoner i	 politi	et med 	et politi	faglig 	blikk	 i delkapittel 	2.2	. 	
2.1	 	Gjennomgang av 	den empiriske 	effektivitetslitteraturen	 	
I de	t følgende gir vi en kort gjennomgang	 av den empiriske 	effektivitetslitteraturen 	som har rele-	
vans for effektivitetsstudier av norsk politi	, der vi løfter fram enkelte perspektiver om produk -	
sjonsprosessen og produksjonsinnsatse n	. Vi begynner med 	den internasjonale litteraturen om 	
politiets effektivite	t. Deretter tar vi for oss 	den norske effektivitetslitteraturen 	innenfor justis	- og 	
beredskapssektoren inkludert politiet.	 	
2.1.1	 	Den internasjonale effektivitetslitteraturen 	innenfor politisektoren	 	
Sammenliknet med de fleste andre sektorer, både i offentlig og privat virksomhet, 	fram	står poli-	
tisektoren som relativt svakt dekket i 	effektivitets	- og produktivitetslitteraturen	. Dette reflektere r 	
trolig først og fremst de betydelige metodiske utfordringene knyttet til å definere og kvantifisere 
politiets tjenesteproduksjon, men også mer grunnleggende uenighet om hva politiets oppgav e r 
faktisk består i. Særlig gjelder dette vurde	ringen av det forebyggende arbeidet. I mange studie r 	
er kriminalitetsforebygging helt utelatt, mens den i andre kun fanges indirekte gjennom indikato-
rer som antall 	anmeldelser per innbygger, andel arbeidstid brukt på patruljering, antall kontrol -	
lerte personer eller omfanget av promilletesting og tilsvarende tiltak (Drake og Simper 2005	a og 	
Asmild, Paradi og Pastor 2012).	 	
Vuorensyrjä (2018) analyserer utviklingen i arbeidsproduktiviteten i det finske politiet i periode n 
2009	 til 	2014, en fase preget av omfattende reformer i styring og organisering. Studien anvende r 	
et sett av økonometriske metoder, herunder alternative mål for sammensatt årlig vekst, lineære 
regresjonsmodeller og likelihood ratio	-tester. Resultatene indikerer at r	eformperioden ikke ga 	
utslag i målbar endring i veksten i arbeidsproduktiviteten. Samtidig dokumenteres en svekkelse i 
befolkningens vurderinger av	 polititjenestene gjennom den samme perioden.	 	
Flere studier 	argumenterer for	 etableringen av rammeverk for fronteffektivitetsestimering kan 	
utgjøre et viktig styringsverktøy for politiet (se for eksempel 	Asif med flere 2018	 og 	Verma og 	
Gavirneni 2006)	. Drake og Simper 	(2005b)	 viser at bruk av enkle ytelsesindikatorer som grunnl a g 	
for ressursallokering kan bidra til systematiske skjevheter, blant annet 	på grunn av forskjeller	 i 	
rammebetingelser og omgivelser	. 	
Thanassoulis (1995) regnes som det første systematiske forsøket på å analysere politiets effekti -
vitet ved hjelp av frontmetoder. Studien anvender DEA for å estimere effektiviteten til 41 regio-
nale politienheter i England og Wales. Arbeidet har senere danne	t utgangspunkt for en omfat-	
tende videre litteratur, både i Storbritannia og internasjonalt.	 I en annen tidlig DEA	-studie under-	
søker Sun (2002) effektiviteten i politiet i Taiwans hovedstad, Taipei, i perioden 1994 til 1996. Han

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	15	 	
 
finner	 at variasjoner i driftsmiljø, som befolkningsstørrelse og lokaliseringsfaktorer, ikke har noe n 	
signifikant effekt på politistasjonenes effektivitet.	 	
Straffesaksbehandling er i utgangspunktet lettere å operasjonalisere enn forebygging, men ogs å 
her reiser modelleringen prinsipielle spørsmål. Et sentralt skille går mellom det som i banklittera-
turen omtales som «production approach» og «intermediation app	roach», ofte oversatt til hen-	
holdsvis produksjons	- og mellomkomsttilnærming. I produksjonstilnærminge n ses straffesaksbe -	
handling som en prosess der arbeidskraft og kapital brukes til å håndtere saker, uavhengig av om 
de blir oppklart eller ikke. I mellomko	msttilnærmi nge n betraktes derimot anmeldte saker som en 	
input til politiets virksomhet, mens oppklarte saker defineres som output. Effektivitet blir da i 
praksis nært knyttet til oppklaringsprosente n, et mål som senere har blitt gjenstand for betydel i g 
kri	tikk (se for eksempel Knutsson 2013).	 	
Den tidlige frontlitteraturen var i hovedsak dominert av mellomkomsttilnærminge n (Thanassoul i s 
1995	 og	 Drake og Simper	 2000), og enkelte studier inkluderer ikke eksplisitte ressursmål i det 	
hele tatt (Drake og Simper 2005	b). Andre benytter oppklaringsrater direkte som output (Diez	-	
Ticio og 	Mancebon 	2002	, og	 Barros 2007), til tross for velkjente metodiske svakheter ved slike 	
mål, som vi vender tilbake til nedenfor. I nyere studier har produksjonstilnærminge n i større gra d 
overtatt (Asmild, Paradi og Pastor 2012	, Domínguez, Sánchez og Domínguez 2015	, Benito, 	
Martínez	-Córdoba og Guillamón 2021	, Alda og Andonoska 2024	 og	 Flegl og Gress 2023). En sen-	
tral innvending mot denne tilnærmingen er imidlertid at antall anmeldte saker er endogent	, som 	
vil si at politiets innflytelse på slike variabler kan gi skjeve estimater	. I motsetning til de fleste 	
andre 	produksjons	mål er dette noe 	som 	politiet ideelt sett skal redusere gjennom forebyggi ng, 	
samtidig som nivået kan påvirkes av kontrollintensitet og registreringspraksis.	 	
I senere bidrag har det vært økt oppmerksomhet rundt variabler som ikke naturlig kan klassifise-
res som verken inputs eller outputs, men som likevel samvarierer med de estimerte effektivitets -
målene. Dette kan omfatte rammebetingelser og eksogene strukturell	e forhold, som organisa -	
sjonsform, regionalt inntektsnivå, innvandrerandel og befolkningstetthet, samt kvalitetsindikato-
rer som oppklaringsrater og bruker	- eller innbyggerundersøkelser. I DEA analyseres slike forhol d 	
som regel i en 	to-trinnsanalyse, der 	kon	tekstuelle variablers innvirkning på effektiviteten behand-	
les i det andre trinnet.	 I SFA kan 	de derimot 	inngå simultant i estimeringen av en produksjons	- 	
eller kostnadsfunksjon. Dersom sammenhengen mellom politiinnsats og forebyggende effekt er 
preget av betydelig stokastisk variasjon, 	kan	 dette 	også	 håndteres i en separat ettermodell.	 	
Et eksempel på en slik DEA	-studie er 	García	-Sánchez (2007)	. Forfatterne	 finner	 at de mest effek-	
tive politi	enhetene 	i Spania	 kjennetegnes ved oppklaring 	og pågripelser ved	 lovbrudd mot rette n 	
til seksuell frihet og integritet	. I en indisk studie	 konkluderer 	Kumar og Kumar (2015) 	med 	at po-	
lititetthet og faktorer som skaper sosial tilhørighet har sterk innflytelse på politiets effektivitet	. 	
Allokativ effektivitet utgjør et viktig konsept i vår studie	 og går på hvor effektivt 	politienhet e ne 	
har tilpasset seg enhetskostnadene	 til produksjonsinnsatsen	. Vi referer til 	delkapittel 	3.1	 for nær-	
mere forklaringer.	 En sentral studie i så måte er 	Drake og Simper (2004)	. Forfatterne 	undersøk e r 	
kostnadseffektiviteten i politistyrker i England og Wales for årene 1998/1999 og 1999/2000, me d 
særlig vekt på allokativ effektivitet. Studien estimerer at den gjennomsnittlige kostnadseffektiv i -
teten ligger på 75,9 prosent, mens det laveste ansl	åtte nivået er 55,8 prosent. Analysene avdek-	
ker betydelige skalaineffektivitet, og resultatene viser at større politienheter ofte har lavere både 
allokativ og teknisk effektivitet. Forfatterne peker på at disse mønstrene delvis kan forklares av 
eksterne fa	ktorer, som høye kostnader på innsatsfaktorene, som ligger utenfor den enkelt e

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	16	 	
 
enhets kontroll. Samtidig 	fram	hever de at funnene tyder på at politienhetene ikke bør bli for store 	
for å opprettholde effektiv ressursbruk.	 	
I effektivitetslitteraturen brukes en rekke forskjellige variabler for å belyse politiets faktorinnsa t s 
i produksjonen.	 Hovedtrekkene 	med noen eksempelreferanser er gitt i det følgende:	 	
• 	Sy s s e l s e t t i ng: 	Typer ansatte	 i politiet (	Thanassoulis 1995	, Sun 2002	 Verma og Gavirneni 	
2006	, Asif med flere 2018	, Domínguez, Sánchez og Domínguez 2015	 og Kumar og Kumar 	
2015), politienheter (	Flegl og Gress 2023	) og politiintensitet (	Diez	-Ticio	 og	 Mancebon	 2002	) 	
• 	D ri ftskostnader og driftsutgifter	 me d underl iggende k ompone nt e r	: Samlede driftskostnader 	
eller driftsutgifter samlet (	Verma og Gavirneni 2006	 og 	Asif med flere 2018)	 eller fordelt 	
over relatert til lønn, kapital transport, og eiendom (Drake og Simper 2000 og 2004, Barros 
2007, 	Flegl	 og	 Gress 2023	 og 	Alda og Andonoska 2024	) eller direkte og indirekte (	Benito, 	
Martínez	-Córdoba og Guillamón 2021)	 	
• 	R e a l k a pi t a l e n	: Fysisk kapital som biler (	Asif med flere 2018	 og Kumar og Kumar 2015) og lo-	
kaler (Barros 2007 og Kumar og Kumar 2015) og	 forebyggende utstyr (	Flegl	 og	 Gress 2023	) 	
• 	L ov brudd og s a k s omfa ng: 	Etterforskede og løste lovbrudd, politisaker og tjenesteinntekter 	
(Sun 2002, 	Drake og Simper 2005	a og 20	05b,	 Verma og Gavirneni 2006	, García	-Sánchez 	
2007	 og Kumar og Kumar 2015	 	
Vi viser til delappendiks 	A.1 	i vår oversiktsrapport	 for en mer utfyllende oversikt	 (Holmen med 	
flere 2026a)	. 	
2.1.2	 	Norsk	 metodelitteratur	 	
For norsk politi 	fantes det før vårt forskningsprosjekt	 kun to effektivitetsstudier ved bruk av front -	
metoder, begge innen produksjonstilnærmingen.	 I tillegg fins et knippe norske fronteffektivite t s -	
studier om rettsvesenet og forsvaret. Vi vil her gi e	t kort resyme og referer	er til 	Holmen med flere 	
(2026a) for en mer utfyllende gjennomgang	, inkludert en oversikt over de aktuelle studiene i rap-	
portens delappendiks A.2	. 	
Med metodisk bistand fra Kittelsen og Førsund 	ved Frischsenteret	 utførte 	Riksrevisjonen (2000)	 	
en DEA	-analyse	, dog uten at de to nevnte forskerne hadde	 tilgang til datamaterialet	 selv. Forfat -	
terne finner en gjennomsnittseffektivitet 	for norsk politi 	på 	68 prosent 	i perioden 	1996	 til 19	98	 	
og ingen vesentlige	 produktivitetsendringe	r. Riksrevisjonen 	påpeker imidlertid at studien har 	
klare begrensninger på grunn av manglende data på rammevilkår og andre kjennetegn.	 Edvard-	
sen, Førsund og Kittelsen (2010) benytte	r Stat	Res-data til å studere effektiviteten i Norges politi -	
distrikter i perioden 2005 til 2008. 	Forfatterne	 anvender anmeldte forbrytelser og fors	eelser som 	
produkter og årsverk som produksjonsinnsatsvariabel . De understreker at deres data er veldi g 
aggregerte og 	mangelfulle og	 ser derfor 	først og fremst 	på sin studie som en metodisk øvelse.	 	
Forsvaret utgjør en del av 	justis	- og beredskapssektoren	 med noen likheter til politiet, der ogs å 	
enkelte norske effektivitetsstudier har blitt gjennomført. Hanson (2016) analyserer effektivitet e n 
innenfor operative enheter innen en forsvarsgren ved hjelp av DEA. 	Han bruker utstyrskostnade r, 	
faste personalkostnader og variable personellkostnader som faktorinnsats, og distriktstaber, hur-
tigreaksjonsstyrker og forsterkningsstyrker som produkter. 	På grunn av små utvalg estimere s 	
nærmere halvparten av enhetene 	til å være full	t effektive, skjønt antallet effektive enheter redu-	
seres ved bootstrapping.	 I en 	annen forsvarsstudie om 	tolv kampenheter i Forsvaret kombine re r 	
Hanson (2019) DEA med 	en 	scenariobasert planleggingsmodell , for å ta hensyn til forsinkelser av

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	17	 	
 
forsvarsinnsatsen og begrenset variasjon i dataene. 	Her bruker forfatteren kapabiliteter knyttet 	
til krigføring på land, i luften og knyttet til landmobilitet, og måloppnåelse knyttet til fred, suve-
renitet og frihet som faktorinnsatser, mens han benytter tropper, trening og operativ beredska p 
som produkter.	 Hanson	 finner at ineffektivitet i sammensetningen av produkter kan forklare mes-	
teparten av 	effektivitets	endringene over en fireårsperiode.	 	
Rettsvesenet er en annen del av justis	- og beredskapssektoren, der det har blitt gjennomført 	
norske effektivitetsstudier med en viss overføringsverdi til politiet. Kittelsen og Førsund (1992) 
analyserer 	effektiviteten i de norske tingrettene 	i perioden 1983	 til 	1988 	ved hjelp av DEA	. For-	
fatterne lar d	ommerstillinger og saksbehandlere	 beskrive faktorinnsatsen, mens produktene er 	
gitt ved s	ivile saker, B	-saker, prøving og oppsummeringssaker, alminnelige straffesaker, saksbe-	
handling i register, tvangssaker og 	skifte	- og konkurssaker	. Førsund og Kittelsen (2019) analyserer 	
effektiviteten i 62 norske tingretter i perioden 2009 til 2018 ved hjelp av bootstrappet DEA. 	Fo	r-	
fatterne bruker d	ommerstillinger og saksbehandlere	 som innsatsfaktorer og t	vister, meddoms	s a -	
ker, eiendomssaker og andre saker	 som produkter. 	Bortsett fra en restkategori er sakskategori-	
ene vektet på bakgrunn av en regresjonsbasert modell for tidsbruk, hvor blant annet antall sak-
kyndige, tolker, parter og vitner inngår som forklaringsvariabler. Restk	ategorien er derimot vektet 	
i tråd med en tidligere ressurskartlegging.	 Begge disse studiene peker på mulig skal	agevinster ved 	
konsolidering av tingrettene.	 	
2.2	 	Politifaglige studier om 	kostnadsvariasjoner i politiet	 	
Det følgende k	apitlet bygger i hovedsak på nordiske politifaglige studier basert på andre met	o-	
diske tilnærminger enn de som er brukt i rene fronteffektivitetsstudier. 	Selv om 	mange	 forske re 	
har vært 	opptatt av 	politiets 	organisering og langsiktige effekter av strukturelle endringer	, er det 	
få som	 har	 fokuser	t på	 hvordan ulike faktorer 	bidrar til at 	drifts	kostnadene innad og mellom po-	
litidistrikter varierer i norsk politi.	 Mye av litteraturen 	som	 omhandler	 kostnadsvariasjoner i poli-	
tisektoren er 	derfor 	offentlige rapporte	r og policydokumenter, mens mindre er publisert i fagfel -	
levurderte tidsskrift.	 	
Vi tar først for oss hvordan	 sentralisering	 kan	 påvirke kostnadsbildet	, før vi går videre inn på 	per-	
sonellkostnader, 	kompetanseheving, 	geografiske og demografiske forskjeller, kriminalitetsbilde t	, 	
samt 	politiets	 kapitalvarer og redundans	. 	
2.2.1	 	Sentralisering	 og	 skala	effekter	 	
Organiseringens struktur har stor betydning for hvordan ressurser utnyttes og tjenester leveres	, 	
men hvordan 	organisasjonsstruktur	en påvirker 	ressursbruk og effektivitet	, har lenge vært 	et 	sen-	
tralt 	spørsmål 	i offentlig sektor	, og f	orskning og evalueringer viser at mange av reformene 	som 	
skal lede til kostnadseffektivisering	, mislykkes eller møter på store utfordringer. 	 	
Politireforme	ne i de nordiske l	andene har i senere tid drei	d seg 	særlig 	om sentralisering	 og s	kala-	
effekter. 	Se nt ralisering	 handler om 	graden av beslutnings	- og ressurskonsentrasjon	 i organisasjo-	
nen	, og begrepet 	s k a laeffekt er	 (stordriftsfordeler) 	viser til 	kostnadsfordeler som organisasjone r 	
oppnår når de vokser i størrelse eller omfang	. Dette skjer	 i teorien	 fordi 	kostnaden per enhet bli	r 	
lavere	 når 	faste kostnader (som 	eksempelvis 	administrasjon, utstyr eller opplæring) fordeles på 	
flere enheter, og fordi større organisasjoner ofte kan forhandle bedre priser, utnytte ressurs e r

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	18	 	
 
mer effektivt og utvikle spesialisert kompetanse.	 Samtidig kan det etter et visst punkt oppst å 	
ulemper ved stordrift 	– når vekst fører til ineffektivitet, tregere beslutningsprosesser eller høyere 	
samordningskostnader	 – og det er ukjent hva som er en optimal skala for politisektoren. 	 	
Skærbæk og Christensen (2023) viser at ø	konomiske teorier	, som for eksempel	 teorien om	 stor-	
driftsfordeler	, ofte driver på store reformer i offentlig sektor	, herunder politiet.	 De påpeker	 nett-	
opp det	 at dette 	gjøres	 uten at det egentlig finnes noe kjennskap til den optimale størrelsen og 	
graden av sentralisering. Dette mener de	 blant annet	 har 	bidratt til at den danske politireforme n 	
blitt en reform fylt av stordrifts	ulemper	. Her	 vise	s det	 særlig til	 at man opplevd	e økt respons	- og 	
transporttid, rekrutteringsutfordri nger, og	 at innbyggerne 	mener det er	 lavere kvalitet i politiar-	
beidet. 	 	
Blåka (2017	a) viser i sin studie av brann	- og redningstjenester at kommunene kan 	oppnå	 stor-	
driftsfordeler i form av økt tjenestekvalitet ved sammenslåing og samarbeid. Hun konklude re r 
med at dette støtter t	ransaksjonskostnadsteorien	s påstand om at tjenester som krever spesiali-	
sert personell, kapitalvarer og redundans for å sikre en pålitelig og feilfri produksjon, har utbytt e 
av å etableres i storskala organisasjoner. Imidlertid 	påpeker hun at 	disse 	skalaeffektene	 avtar 	et-	
ter hvert som flere medlemmer tiltr	er samarbeidet.	 Dette kan være på grunn av at en stor sam-	
arbeidsorganisasjon sannsynligvis innebærer at man må dekke et enda større geografisk område , 
som kan innebære lenger responstid eller at man ender opp med å fordele tjenester over områ-
det i mindre enheter (og derm	ed ikke klarer å realisere stordriftsfordelene likevel). En annen for-	
klaring 	på	 hvorfor stordriftsfordeler avtar med antallet samarbeidspartnere kan være at alt sam-	
arbeid må ta hensyn til muligheten 	for	 at noen av partene ikke bidrar som for	ventet (opportuni s -	
meproblematikk). 	Som diskutert i Blåka (2017b), argumenterer 	White og Siu	-Yun (2005)	 for 	at økt 	
mangfold i samarbeidet kan gjøre driften mer kostbar 	gjennom	 økt tilsynsaktivitet	. De mener	 og	så	 	
at det kan bli vanskeligere å komme til enighet. 	 	
De	t er særlig den 	sterke territorielle avhengigheten 	som 	fram	står som en sentral begrensning for 	
samarbeid med mange partnere som et kostnadseffektivt alternativ	 for brannvesenet (Blåka 	
2017a). Siden politiet, i likhet med brann	- og redningstjenesten, i stor grad er avhengig av områ-	
dets geografiske utstrekning, og også må plassere	 ut styrker for å sikre en gitt responstid, er det 	
nærliggende å tenke seg 	at dette skaper begrensninger også 	for	 politiets optimale skala.	 Faktore r 	
som tillit, informasjonsdeling og koordinering kan redusere transaksjonskostnader	, og n	oen type r 	
tjenester 	kan nok ha større nytte av skalaeffekter	 enn andre	, m	en	 spørsmålet 	er altså	 om og når 	
transaksjonskostnader ved ulike typer samarbeid politiet er involvert i overstiger de økonomi s k e 
fordelene ved samarbeidet.	 I tillegg er det jo alltid mulig 	å møte på andre utfordringer	, selv om 	
kostnadene reduseres. 	 	
Senere tids	 politireformer 	inn	ført i Danmark 	i 2007, 	i Sverige 	i 2015 og 	i Norge 	i 2016 hadde	 alle	 	
eksplisitte 	mål om kostnads	effektivise	ring	. Som	 Granér (2017) skriver i sin oversiktsartikkel	, ble 	
disse reformene	 frontet som 	en satsning på 	desentralisering av polit	iet	, selv om de i grunn inne-	
bar reduksjon i antallet distrikter og tjenestesteder	 – altså i realiteten en sentralisering	. 	
Som 	beskrevet i vår oversiktsrapport (	Holmen med flere 2026	a) har politifaglige 	forskere	 vært 	
kritiske	 til sentralisering av politiet	. Videre viste 	tidlige undersøkelser av den norske Nærpolitire -	
formen 	at politiansatte hadde lite tro på at denne skulle lede til mer effektiv oppgaveløsni ng. 	
Senere undersøkelser og evalueringer av denne reformen har vist nokså blandede resultater.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	19	 	
 
Med 	Nærpoliti	reformen øn	sket man blant annet å samle 	administrative 	oppgaver i fellestjeneste r, 	
noe man så for seg 	skulle kunne 	få økonomiske gevinster	 og synergieffekter	, samt	 gi mer ressur-	
ser til kjernevirksomheten (Smeby og Røyrvik 2020). En	 av endringene	 var derfor etableringen av 	
Politiets 	fellestjenester som innebar sentralisering av administrative støtteoppgaver i politiet . 	
Smeby og Røyrvik (2020	, side	 146	 til 	148) viser hvordan Politianalysen (NOU 2013:	 9) beskre v 	
dette som et nødvendig reformtiltak	 og estimerte store kostnadsbesparelser på om lag 400 års-	
verk innen administrasjon og 200	 til 	300 millioner i eksterne kostnader	. De viser 	og	så til	 at 	Politi-	
direktoratet	 i 2015	 uttalte	 at tiltaket med å samle administrative oppgaver skal frigjøre 500 mil-	
lioner kroner til politiarbeid i distriktene.	 	
I proposisjonen om 	Nærpolitireformen (	Justis	- og beredskapsdepartementet 	2015) vises det	 ogs å	 	
til at det å ha en fellestjeneste som leverer støttetjeneste	r til resten av organisasjonen skal bidra 	
til forbedret kvalitet og kostnadsbesparelser	, og gi distriktene 	større muligheter til å konsentre re 	
seg om politiets kjerneoppgaver	 – men dette	 målet 	ser 	i liten grad ut 	til 	å ha blitt realisert. Smeby 	
og Røyrvik (2020) dokumenterer at det h	eller le	de	t til en 	eksp	ansjon	 av nye administrative opp-	
gaver og stillinger, og at man ved etabler	ingen	 bygget opp et nytt byråkrati både sentralt i 	Politiet s 	
fellestjenester 	og ute i politidistriktene. Dette har 	i motsetning til 	det uttalte målet, 	trukket per-	
sonell og økonomiske ressurser vekk fra politiets kjernevirksomhet (her forstått som operativ tje-
neste).	 	
Sluttevalueringen til 	Direktoratet for forvaltning og økonomistyring 	(2022) peker på noen organi -	
satoriske gevinster etter Nærpolitireformen	, men også på behovet for bedre styringsinforma s jon 	
for å realisere effektiviseringsmål	. En gevinst de peker på er at den lokale samhandlingen mellom 	
kommunene og politiet fungerer bedre etter å ha blitt mer strukturert og formalisert. Man ser 
også at kvaliteten	 har	 økt i etterforskning og påtale av straffesaker, men at etterforskningen sam-	
tidig har blitt mer ressurskrev	ende. I tillegg ser man	 at selv om man styrket beredskapen ved 	
alvorlige hendelser (både når det kommer til utstyr og kompetanse) er det	 fortsatt noen utford-	
ringer med «hverdagsberedskap» og forholdet mellom kapasitet og antall oppdrag på kvelder og 
helger. 	De hevder	 at s	tørre politidistrikter medfører en strengere prioritering av hvilke oppdra g	 	
politiet rykker ut på	. Videre argumenterer de for	 at man noen steder derfor 	opplever at	 tilbude t 	
har blitt dårligere	. fordi politiet i mindre grad 	kommer når 	innbyggerne 	ringer om mindre alvorli g 	
kriminalitet	, eller etterforsker og	 påtaler hverdagskriminalitet	. 	
Nærpolitireformen har 	på mange måter	 hatt stor påvirkning på kostnadsstrukturer nokså umid-	
delbart. En kostnadsdrivende faktor i seg selv er ønsket om mer sentraliserte funksjoner i hvert 
distrikt	 og 	overgangskostnader	 i denne forbindelse	. Nye og krevende stillinger skal bemanne s , 	
noe som for mange også har medført et opprykk og dermed høyere lønnskostnader. Nye og kom-
petansekrevende reformer innebærer også utstrakt kompetanseoverføring til medarbeidere som 
i kortere og lengre perioder vil	 være mindre produk	tive o	g så videre	. I sin oversikt over påvirkni ng 	
og implikasjoner ved større sammenslåinger i politiet viser blant annet at man i Sverige erfart	e 	
at reformer kan bli mer kostbare enn man ant	ok	, særlig i begynnelsen	 (Mendel, 	Fyfe	 og den Heye r	 	
2017)	. H	er har kostnader knyttet til 	omstillingskostnader for ansatte	, rekruttering og kompetan-	
seutvikling	, innføring av nye IT	-systemer	, nye lokaler	 samt 	tap i arbeidseffektivitet i en overgangs -	
periode 	blitt 	fram	hevet som særlig kostbart.	 	
Reformer som stiller store krav til omstilling på mange nivåer på kort tid	, vil skape en periode de r 	
redusert effektivitet kan eller vil oppstå. Særlig 	kan dette gjelde	 reformer der 	det er nødvendi g 	
med 	kulturendring på mange nivåer i organisasjonen, noe Nærpolitireformen innebar	. Interna -	
sjonalt har kulturforskjeller 	blitt trukket 	fram	 som	 en av de største utfordringene 	ved

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	20	 	
 
sammenslåing 	i politie	t (den Heyer 2016	). Også den tidligere reformen i Norge, Politireform 2000, 	
hadde eksplisitte mål om kostnadseffektivisering	, og også her tok man i bruk sentralisering som 	
virkemiddel	. I sin masteroppgave om 	denne reformen 	skriver Abrahamsen 	(2006) at m	an i etter-	
kant 	av denne 	opplevde at de største distriktene ble for institusjonaliserte 	– noe som førte til 	
ulikheter i distriktene som man i grunn ønsket 	å bli kvitt. En sentral ulempe som trekkes 	fram	 er 	
nettopp det 	at man ved å slå sam	men miljøer gjerne møter på en sammenslåing av organisasjons -	
kulturer, noe som Abrahamsen 	ser	 som	 særlig	 utfordrende for ledelse	 og 	helhetlig 	tenkning	 i 	
større enheter	. 	
2.2.2	 	Personellkostnader	 som 	viktigste kostnadsdriver	 	
Politiets ressursanalyse viser at personalkostnader er politiets klart største kostnadsgruppe, og at 
det i distriktene i gjennomsnitt gikk 81,1 prosent av driftskostnadene til personalkostnader i 2024 
(Politidirektoratet 2025b). Enhetskostnader vil derfor 	variere mye som følge av forskjeller i be-	
manning, alders	- og kompetanseprofil, lokalt lønnsnivå, tillegg, overtid og fravær. I de tre nord-	
ligste politidistriktene (Finnmark, Troms og Nordland) er arbeidsgiveravgiften lavere enn i reste n 
av landet, noe som 	isolert sett bidrar til å redusere personalkostnadene i disse distriktene.	 	
Det faktum at mesteparten av pengene som disponeres hvert år, brukes på å ha folk ansatt, er 
forventet i en arbeidsintensiv sektor som politiet, hvor menneskelig arbeidskraft er den klart 
største ressursen. Samtidig er det store variasjoner i lønnsnivå og 	sosiale kostnader (overhea d) 	
for ulike typer arbeid i politiet, som påvirker enhetskostnadene i betydelig grad. For det første er 
det grunnleggende forskjeller mellom stillingskategorier. For det andre utgjør tilleggene en stor 
andel av lønnen, særlig i op	erativ tjeneste, men også i andre deler av politiet. Noen av tillegge ne 	
er slike man får i alle sektorer (herunder ansiennitet og opprykk med mer), mens andre er knyttet 
til turnus, fengslinger, arrangementer og så videre. Dette innebærer at distrikter med	 en opp-	
dragsportefølje som inneholder mer fengslinger, arrangementer eller andre særoppdrag, vil ha 
høyere utgifter som følge av nødvendige tillegg.	 	
I et pågående forskningsprosjekt som involverer dette prosjektets medforfatter Ellingsen, in-
tervjues ansvarlig personell i politiets skarpeste ende, som utrykningsenhetene. Erfaringer fra 
disse intervjuene viser at lønnsnivået i praksis kan være langt høye	re enn det som 	fram	går av for 	
eksempel SSBs statistikk for en del ettertraktet personell. Tilsvarende erfaringer fra intervjuer er 
at ressurser ikke alltid allokeres etter økonomiske betraktninger. For eksempel kan svært kvalifi-
sert og høyt betalt personel	l brukes til å løse oppgaver som gir høy betaling (som idrettsarrange -	
menter i en helg), men som ikke nødvendigvis krever høy kompetanse eller lang erfaring. Dette 
vil medføre kostnadsvariasjoner. Man ser også at erfarent personell gjerne velger operativt a	rbei d 	
til fordel for etterforskning på grunn av forskjeller i lønn, inkludert lønnstillegg. Direktoratet for 
forvaltning og økonomistyring (2020) reflekterer også over at det særlig på etterforsknings s i de n 
vises til rekrutteringsutfordri nge r, blant annet f	ordi tilleggene i operativ tjeneste gjør det me r 	
lønnsomt å velge dette.	 	
2.2.3	 	Komp	etanseheving	 	
To omfattende tiltak i kjølvannet av nærpolitireformen har vært Etterforskningsløftet , som skull e 
høyne kvaliteten på etterforskningsarbeidet, samt innføringen av Etterretningsdoktrinen, som 
skulle bidra til et mer systematisk politiarbeid gjennom informas	jonsinnhe nting utover det

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	21	 	
 
daglige arbeidet. Begge pakkene er nærmere omhandlet i vår oversiktsrapport (Holmen med flere 
2026a), men det som kan være viktig å 	fram	heve her, er effekten de har hatt på kostnader for 	
politiet. Tiltakene har krevd et stort kompetanseløft i organisasjonen og dermed store kostnade r 
knyttet til opplæring. Direktoratet for forvaltning og økonomistyring (2022) 	fram	hever at et vikti g 	
resultat av nærpolitireformen har vært nettopp mer notoritet i etterforskningen, og at politie t 
har fått bedre kompetanse og ste	rkere fagmiljøer. Dette er i seg selv positivt, men samtidig svært 	
tid	- og ressurskrevende.	 	
Evalueringen av nærpolitireformen viser større vektlegging av opplæring, fagnettverk, kunnskaps -
basert politiarbeid og økt tilbud innen etter	- og videreutdanning. Alle distrikter har også fått fag	- 	
og opplæringsansvarlige innenfor ulike fagområder. Dette bi	drar til å sette kompetanse og opp-	
læring på dagsordenen, men Direktoratet for forvaltning og økonomistyring oppsummerer likevel 
at man mange steder må vurdere behov og nytte opp mot kostnadene ved kompetansehevi nge n. 
På en måte kan man også se tiltak som f	or eksempel obligatorisk årlig opplæring som doble kost-	
nadsdrivere. I tillegg til at selve opplæringen koster, koster også mer kvalifisert personale mer.	 	
2.2.4	 	Geografi	, demografi og kriminalitet	sprofil i distriktene	 	
For distriktene vil ulike geografiske og demografiske faktorer, som påvirker reiseavstander og po-
litiets arbeidsmengde, gi store kostnadsvariasjoner. Lavt volum av kriminalitet kan gi mange 
«tomme timer» som følge av beredskapskrav og standby i noen område	r, mens andre område r 	
har høyere kriminalitetsfrekvens og kanskje også mer komplekse eller ressurskrevende lovbrudd. 
Sakene kan kreve ulikt mye tid eller spesialkompetanse, og dersom det er forskjeller i kriminali -
tetsprofilen eller saksporteføljen mellom d	istrikter, vil det dermed også kunne generere kost-	
nadsvariasjoner. Oslo politidistrikt skiller seg på mange måter fra de andre distriktene og omtale s 
ofte i våre samtaler med politiet som å ha en «hovedstadsproblematikk» som særlig påvirke r 
saksomfang, sak	styper og kompetansebehov. Beredskapstroppen befinner seg også i dette poli-	
tidistriktet. Vi viser til hovedrapporten (Holmen med flere 2026a) for en nærmere beskrivelse av 
politidistriktene.	 	
2.2.5	 	Kapitalvarer og redundans 	 	
På distriktsnivå påvirkes kostnadsvariasjoner både av omfanget av kapitalvarer og av graden av 
redundans i politioperasjonene. 	K a pitalvarer	 omfatter fysiske ressurser som brukes i tjeneste-	
yting over tid og ikke forbrukes umiddelbart. Dette inkluderer fast kapital som bygninger og infra-
struktur, samt mer variabel kapital som blant annet kjøretøy, uniformer og beskyttelsesutsty r, 
våpen og kommun	ikasjons	- og IT	-systemer. Et viktig aspekt her er vedlikehold og oppdatering av 	
kapitalvarer. 	R e dundans	 viser til ek	stra kapasitet som er lagt inn for å sikre pålitelighet og konti -	
nuerlig drift. Dette kan for eksempel 	dreie seg om 	reservepersonell, ekstra utstyr eller backup	-	
løsninger i IKT. Selv om redundans er nødvendig for robusthet og beredskap, innebærer det mer-
kostnader og påvirker skalaeffekter.	 	
Kapitalvarene fordeles ulikt mellom distriktene avhengig av geografi, beredskapsbehov og tjenes-
teprofil, og bidrar derfor til forskjeller i kostnadsnivå mellom distriktene. Siden personalkostna de r 
er distriktenes største kostnad, er det relevant å nevne at	 antall ansatte og sammensetningen av 	
politiutdannede, sivile og jurister i stor grad også driver distriktenes behov når det kommer til 
ulike typer kapitalvarer. I sin virksomhetsanalyse for politiet 	fram	satte BDO og Menon Economi c s

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	22	 	
 
(2017, side 37) en hypotese om at indirekte stillingsrelaterte kostnader blant annet hadde økt 
som følge av en kvalitetsheving på utstyr og materiell, spesielt knyttet til IKT	-området. Like full t 	
fant de ingen slik sammenheng i sin empiriske analyse. Forfa	tterne utelukket samtidig ikke at 	
dette kan være en viktig faktor som kan oppdages i et annet analyseopplegg over lengre tid.	 	
Distrikter med store avstander, høy kompleksitet eller særskilte beredskapskrav vil ofte ha høyere 
kostnader knyttet til redundans enn mer kompakte eller standardiserte distrikter. Vi kan ogs å 
anta høyere kostnader knyttet til redundans i dag sammen	likne	t med tidligere, som følge av økte 	
forventninger til beredskapsevnen i norsk politi.	 	
2.2.6	 	Teknologi og digitalisering	 	
Når det kommer til digitalisering, er det flere rapporter som peker på et stort etterslep i politiet -
aten. Direktoratet for forvaltning og økonomistyring (2022) poengterer at digitalisering ikke var 
en del av nærpolitireformen i utgangspunktet, men at det b	le et viktig premiss for at reforme n 	
skulle lykkes. De viser til utfordringer knyttet til at digitale løsninger ofte kom på plass først etter 
at reformtiltak var iverksatt og arbeidsprosesser endret, og deres vurdering er at digitalisering i 
løpet av refor	men i større grad har handlet om å anskaffe digitalt utstyr og sikre at eksisterende 	
systemer ikke bryter sammen, enn å vurdere hvordan politiet bør utvikle seg for å møte digita l 
kriminalitet og krav fra digitale innbyggere, kommuner og næringsliv. Direkt	oratet for forvaltni ng 	
og økonomistyring peker på et behov for å oppgradere den digitale grunnmuren.	 	
Riksrevisjonen (2023) har gitt en omfattende og skarp kritikk av digitaliseringsarbeidet i politisek -
toren og konkluderer med at mangelfull digitalisering gir høyere driftskostnader og mindre effek-
tiv ressursbruk. I tillegg vil det ha negative implikasjoner	 for kriminalitetsbekjempelsen og derme d 	
også innbyggernes trygghet. Også her er det manglende oppdatering av den digitale grunnmure n 
som trekkes 	fram	. Driftskostnadene påvirkes særlig av at politiet har utviklet nye IT	-løsninger ute n 	
å modernisere kjernes	ystemene eller sanere teknisk gjeld, noe som gir dårlig bærekraft over tid. 	
Siden det er store mangler ved dagens systemer, gjennomføres det noen ganger unødvendi ge 
dobbeltføringer. Det utvikles ofte hjemmesnekrede løsninger lokalt i ulike politidistrikte	r (ibid.).	 	
For eksempel resulterer ulike måter å praktisere arbeidstidsplanlegging på i politidistriktene i 
mange hybridløsninger som ikke samhandler med viktige, sentrale administrative og operativ e 
systemer. Dette gjør at den manglende digitaliseringen ikke bare på	virker driftskostnadene og 	
effektiviteten i politiet som helhet, men også på distriktsnivå. Fr	amtidig digitalisering av politiet s 	
systemer og IT	-løsninger vil sannsynligvis ha effekter på distriktsnivå, blant annet fordi ut	- og inn-	
fasing kan skje i ulike t	idsrom, eller ved eventuelle overføringer til sentralt nivå, som for eksempe l 	
planen om å overføre datasystemet Operativ IKT fra Oslo politidistrikt til Politiets IT	-enhet (Riks-	
revisjonen 2023). I sin konseptutredning om investering i en ny, samlet og helh	etlig IT	-løsning for 	
politiet påpeker Politidirektoratet (2025a) 	flere	 svakheter i politiets IT	-kapasitet, inkludert mang-	
lende digitale evner, lav grad av digitalisering, lav IT	-sikkerhet, beredskap og skalerbarhet i de n 	
digitale grunnmuren, samt utilstrek	kelig evne til digital styring og gevinstrealisering. Kvalitetssik-	
ringen av investeringsprosjektets konseptvalg bekrefter dette bildet (Sutorius med flere 2025).	 	
Selv om politietaten har en omfattende digitaliseringsprosess foran seg som følge av gamle kjer-
nesystemer, finnes det flere eksempler på hvordan ny teknologi har reformert politiarbeidet ogs å 
de siste tiårene. Et eksempel er «DNA	-reformen», som ifølge Aarl	i (2012) ofte er blitt omtalt i de n 	
politiske debatten som en av de største endringene i norsk straffeprosess, og som har gjort DNA

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	23	 	
 
til et av politiets viktigste verktøy. Norsk politi tok i bruk DNA	-teknologi for å identifisere mistenkt e 	
lovbrytere allerede på slutten av 1980	-tallet, men kunne da kun innhente biologiske prøver fra 	
mistenkte ved grove lovbrudd som drap og voldtekt. I 20	08 ble det vedtatt at politiet også kunne 	
innhente dette i saker som omfattes av begrepet «hverdagskriminalitet», for eksempel tyveri og 
innbrudd. Omfanget økte da kraftig og krevde et stort kompetanseløft (ibid.). Bare ett år etter 
reformen var 2800 polit	ibetjenter utdannet i sikring av DNA	-spor (Mortvedt 2009). Forskere har 	
diskutert DNA	-reformen sosiologisk og juridisk, men vi har ikke funnet norske studier som måler 	
kostnadseffektiviteten av denne endringen. Poenget med eksemplet er å vise at innføring 	eller 	
økt bruk av teknologiske løsninger kan innebære store endringer i kostnader knyttet til opplæri ng, 
transaksjonskostnader og liknende.	 	
Samtidig kan teknologiske nyvinninger også redusere kostnader knyttet til opplæring. Dahlen	-	
Lervåg (2023) sin kvalitative masteroppgave om VR	-teknologi viser at politiinformantene la særli g 	
vekt på kostnadseffektiviteten ved å bruke dette til operativ tren	ing. Studien 	fram	hever at dette 	
også er en sentral styrke ved VR	-teknologi i internasjonal litteratur 	– treningen kan foregå hvor 	
som helst og er tids	- og kostnadseffektiv, samtidig som det påpekes at den kan forebygge skader. 	
I så måte kan trening med VR	-teknologi også være effektiv ut fra et HMS	-perspektiv, som igje n 	
kan knyttes til kostnadsbesparelser. Den reelle kostnadseffektiviteten av bruken av VR	-teknologi 	
i opplæringsøyemed ser samtidig ut til å henge tett sammen med læringsutbyttet. Kostnadene vil	 	
også påvirkes av om utstyr og programvare skal leies, kjøpes inn eller utvikles av politiet selv, samt 
kostnader knyttet til 	fram	tidige oppdateringer og vedlikehold.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	24	 	
 	
3	 	Metodikk	 	
I d	ette kapittelet 	dokumenterer vi	 metodikken 	benyttet 	i denne 	forskningsrapport en.	 Redegjø-	
relsen følger 	nivået som kreves av en forskningsrapport, hvilket 	kan framstå litt krevende 	og tek-	
nisk for de som ikke er inne 	i metodikken. For mer 	intuitive	 forklaringer referer	er vi til vår 	over-	
siktsrapport (Holmen med flere 202	6a), men 	en utvidet omtale av metodikken i denne typen stu-	
dier 	gis i vår tekniske rapport (Holmen med flere 202	6b). I tillegg 	henviser	 vi til forskningspros je k -	
tets andre forskningsrapport for	 utvidelser av modelleringen forbundet med kostnadsvariasjone r 	
(Holmen med flere 202	6c).	 	
3.1	 	Grunnleggende begreper i effektivitetsmåling	 	
I vår redegjørelse for studiens metodikk ser vi det som hensiktsmessig å	 etablere klare definisjo-	
ner av produktivitet og effektivitet	 innledningsvis	. 	
3.1.1	 	Produktivitet	skonsept et	 	
Produktiv itet	 kan forstås som forholdet mellom produksjon og ressursbruk. 	I denne studien foku-	
serer vi 	på produktiviteten 	i politisektoren målt ut fra den samlede produksjonsinnsatsen, oft e 	
omtalt som	 t ot a lfaktorproduktiv iteten	. Dette står i motsetning til enklere 	mål for 	e nk e lfaktorpro-	
duk t ivitet	en	, der man ser på 	én innsatsfaktor om	 gangen uten å ta hensyn til produksjonsbidra ge t 	
til andre innsatsfaktorer.	 	
3.1.2	 	Sentrale e	ffektivitet	skonsepter	 	
Effe ktivitet	 måler	 faktisk produktivitet opp mot en målestokk for beste praksis	. I denne studie n 	
vil vi fokusere på innsatsorientert effektivitetsmåling, som i regresjonene innebærer at kostna-
dene 	modelleres	 som avhengig variabel og produktene i tjenesteproduksjone n modelleres som 	
forklaringsvariabler.	 Vi vil	 fokusere på	 t e k nisk e ffektivitet	, det vil si hvor godt 	produksjonste k n o-	
logien utnyttes. 	 	
Eksisterende tilnærminger i frontestimeringsstudier kan grovt sett klassifiseres som studier av 
indre effektivitet og ytre effektivitet. 	Indre e ffekti vitet	 vil si hvorvidt man maksimerer produks jo-	
nen gitt tilgjengelige ressurser	. Yt re e ffektivitet	 gjenspeiler derimot på 	produksjonsavveini n ge n 	
mellom ulike produkter eller tjenester for å oppnå et overordnet mål for gitte produksjonsres s u r-
ser. I denne studien vil vårt fokus være på politiets indre effektivitet.	 	
Et annet sentralt effektivitetskonsept er 	a l l okeringseffekt ivitet	, som går på hvor effektivt man har 	
tilpasset seg prisene i markedet. 	Et tredje sentralt effektivitetskonsept er 	s k a laeffektivitet	, som 	
går på hvor effektivt produksjonens sk	alaegenskaper utnyttes. 	Produktivitetsutviklinge n for en 	
gitt enhet eller aggregat vil avhenge av hvordan beste praksis endres over tid 	– såkalt teknis k 	
utvikling 	– og av utviklingen i de ulike effektivitetsmålene.	 	
Et annet viktig skille går mellom 	kos t nadse ffe ktivitet	 og produksjons	effektiv itet	. Skillet går på om 	
man måler effektiviteten 	med	 utgangspunkt i kostnadsreduksjoner eller produksjonsøkninger.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	25	 	
 	
3.1.3	 	Formalisering av effektivitets	konseptene	 	
T e k niske be greper ua vhengi g a v pri s e r	. Det grunnleggende begrepet i 	produksjonsøkonomi er 	
produk sjons mul i ghe t s områ d	et	, som betegner 	teknolo	gien	. Området kan	 defineres som	 mengden 	
av alle produktnivåer 	� som kan produseres ved hjelp av ulik 	innsatsfaktornivåer 	�. 	
(3.1)	 	�	=	{(�,�)|� kan	 produseres	 ved	 bruk	 av	 �} 	
Her er produktnivåer og faktornivåer skrevet med vektornotasjon i fet skrift som kortform for de 
m enkelte produktene 	�=	(�1…	��) og 	� innsatsfaktorene 	�=	(�1…	��), men uten fotskri ft 	
for enheter (politidistrikt) og periode. 	Alle tenkelige kombinasjoner	 i output	-input	-rommet	 (�,�) 	
kan derved enten være mulige (tilhøre m	engden 	�) eller ikke	-mulige (ikke tilhøre 	�). Grensen av 	
P kalles gjerne produksjons	mul ighetsfronten eller bare 	fronten	. De ulike estimeringsmetode ne 	
beskrevet i neste underavsnitt er i prinsippet metoder for å anslå denne fronten	, mens selve ef-	
fektivitetsbegrepene er felles for metodene.	 	
Teknisk effektivitet	 for en observasjon	 kan defineres i 	faktor	besparende retning 	som det minst e 	
tallet 	en kan multiplisere 	alle input	s med uten å forlate 	mulighetsområdet 	�: 	
(3.2)	 	�������	������(�,�)=	M i n	������{������|(�,�������)∈�} 	
som kan tolkes som nødvendig innsatsfaktorbruk som andel av faktisk/observert innsatsfaktor-
bruk.	 For mulige tilpasninger vil dette effektivitetstallet alltid være mindre eller lik 	1. 	
Tilsvarende kan 	teknisk effektivitet i 	produksjonsøkende retning defineres ved det minste tallet	 	
alle produktnivåer kan deles på uten å forlate mulighetsområdet:	 	
(3.3)	 	�������	�(�,�)=	min	������{������|(�/������,�)∈	�} 	
som kan tolkes som	 faktisk/observert	 produksjon som andel av maksimal eller potensiell produk -	
sjon	. For mulige tilpasninger vil 	også 	dette effektivitetstallet alltid være mindre eller lik 	1. 	
Produktivitet har vi definert som forholdstallet mellom produksjon og innsatsfaktorbruk	. Ved 	
flere 	produkter og/eller innsatsfaktorer må disse veies sammen. 	I fravær av priser kan vi bruk e 	
det estimert	e produksjonsmulighets områ det til å bestemme relative vekter. 	For å få et mål som 	
er uavhengig	 av 	enhetene kan vi	 dessuten	 normalisere 	Teknisk produktivitet	 ved å	 definere	 dette	 	
som faktisk 	produktivitet delt på best mulig produkti	vitet, uavhengig av skala	 og med samme re-	
lative mix av hhv innsatsfaktorer og pr	odukter	. Dette kan da estimeres helt parallelt med teknis k 	
effektivitet som:	 	
(3.4)	 	��	(�,�)=	min	������,������{������|(��,�������	�)∈	�} 	
hvor den frie variabelen 	� er en proporsjonalitetsfaktor for både produkter og 	innsatsfaktore r.	 	
��	 vil også være et tall mellom og 1 hvis 	referanseteknologien omfatter den observerte 	tilpas-	
ningen	, der 1 svarer til maksimal teknisk produktivitet	. 	
Til tross for navnet reflekterer 	Skalaeffektiviteten	 hvor produktiv 	en teknisk effektiv enhet (på 	
fronten) er i forhold til den maksimale produktiviteten uavhengig av skala.	 Ettersom 	teknisk ef-	
fektivitet er avhengig av om en 	beregner innsatsfaktorbesparelse eller produ	ksjonsøkni ng	 som 	
retning vil også skalaeffektiviteten være avhengig av orientering.	 Den 	beregnes enkelt som:	 	
(3.5)	 	�������	������(�,�)=	��	(�,�)	
�������	������(�,�), �������	�(�,�)=	��	(�,�)	
�������	�(�,�)

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	26	 	
 
I henholdsvis innsatsfaktor	besparende og produksjonsøkende retning.	 Også 	�������	 vil være et tall 	
mellom 	0 og 	1. En skalaeffektivitet på	 1 innebærer at enheten	 har optimal skala. En lavere skal	a-	
effektivitet 	innebærer at en effektiv enhet kunne vært mer	 produktiv dersom den endret stør-	
relse, men talle	t sier ikke om dette betyr 	at enheten 	i så fall skulle være 	mindre eller større	, til 	
det trengs 	et estimat på skalaelastisiteten	. 	
Vi retter nå blikket videre mot	 de fi nisjon og de komponering a v k ostnadseffekti vitet	. Kostnadsef-	
fektivitet defineres som nødvendige kostnader delt på faktiske kostnader	. Til dette trengs kunn-	
skap om prisene på innsatsfaktorene 	�. De nødvendige kostnadene for å produsere en 	gitt pro-	
duktvektor 	� er gitt ved	 kostnadsfunksjonen	: 	
(3.6)	 	������(�,�)=	M in	�{�′�|(�,�)∈�} 	
som generelt vil være avhengig av produktnivåer	 � og faktorpriser	 �, men der 	innsatsfaktorniv å -	
ene 	x tilpasses optimalt. 	Kostnadseffektiviteten 	beregnes da ved	 	
(3.7)	 	������������	(�,�)=	������(�,�)	
�′�	 	
Ettersom 	en optimal faktormi	ks vil kunne gi lavere 	kostnader enn en ren proporsjonal reduks jon 	
i innsatsfaktornivåene	 vil kostnadseffektivitet generelt være 	lik eller lavere enn teknisk effektivi -	
tet. Den delen av effektiviteten so	m skyldes innsatsfaktorsammensetning vil da kunne beregne s 	
som 	Allokeringseffektivitet:	 	
(3.8)	 	������������	(�,�)=	������������	(�,�)/�������	������(�,�) 	
Definisjon og dekomponering av kostnadseffektivitet	 	
Allokativ effektivitet (AE) 	kan 	da 	forståes som ytterligere kostnadsbesparelser 	– etter at teknis k 	
effektivitet er fjernet 	– knyttet til å endre kostnadsandelene til de ulike innsatsfaktorene	, slik at 	
kostnadene minimeres. 	 	
3.2	 	Grunnmodeller for effektivitetsestimering	 	
I vårt forskningsprosjekt om effektivitetsmåling i politiet benytter vi oss av tre frontmetoder for 
estimering av effektivitet og produktivitet. 	Disse er 	D a ta E nvelopment Analys is	 (D E A	), Stochastic 	
Front ier Analysis	 (SFA	) og 	ST O chastic N on	-parametric E nv elopment of D ata	 (St oNE D	). I det føl-	
gende redegjør vi nærmere for hver av de tre metodene	 med 	utgangspunkt i en tilnærming me d 	
kostnadsminimering for gitt produksjon.	 	
Delstudien av effektivitet i politiets tjenesteproduksjon (Holmen m	ed flere	 202	6b) gjorde ikke et 	
skille mellom ulike innsatsfaktorer i politiarbeidet. Dermed kan ikke allokativ effektivitet evalue-
res, siden dette effektivitetsbegrepet typisk dreier seg om å identifisere riktig sammensetning av 
innsatsfaktorene ut fra et mål om å finne 	de lavest mulige produksjonskostna dene for gitte fak-	
torpriser. 	 	
I denne delstudien ønsker vi å skille mellom ulike innsatsfaktorer i 	politiets arbeid, for å gjøre det 	
mulig å måle allokativ effektivitet. I dette kapitlet beskriver vi metoder for å kunne beregne allo-
kativ effektivitet. Vi konsentrerer oss om DEA og StoNED i disse analysene. Den viktigste forskjel -
len mellom disse metodene 	er at DEA er en deterministisk metode 	som ikke tillater stokastisk 	
variasjon i dataene.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	27	 	
 	
3.2.1	 	Data 	Envelopment 	Analysis (DEA)	 	
D a ta E nv elopme nt Ana l y s i s	 (dataomhyllingsanalyse	, D E A	) ble introdusert av	 Charnes	 med flere	 	
(1978)	 med basis i lineær programmering 	og 	inspirasjon fra 	Farrell (1957) 	og	 Farrell 	og	 Fieldhous e 	
(1962)	. Produk	sjonsmulighetsområdet i DEA vil kunne 	skrives kompakt som 	 	
(3.9)	 	�̂DEA	=	{(�,�)|�≤ ∑	����������	�	,�≥	∑	����������	�	,∑	��=	�	�	} 	
der 	(��������,��������) er den observerte tilpasningen til 	observasjon	 i. 	
Første og andre bibetingelser i likning	en	 sikrer at DEA	-modellen 	tilfredsstiller henholdsvis mono-	
tonitet	 og	 konveksitet	. Den tredje bibetingelsen innebærer en forutsetning om variabelt	 skalaut-	
bytte (	VRS).	 Som regel estimeres ikke produksjonsmulighets områ det direkte, men implisitt som 	
del av estimering av et effektivitetsmå	l som løsningen på et optimeringsproble m der 	�̂DEA	 utgjør 	
bibeting	elser.	 	
Fullt utskrevet uten vektornotasjon men med 	fotskrift 	for 	observasjoner av 	enhet 	i blir	 optimali -	
seringsproblemet 	for 	teknisk effektivitet i innsatsfaktorbesparende retning 	ved DEA	-metoden:	 	
(3.10)	 	
�������	DEA������	(�,�)=	min������,������	������ gitt	
��	≤	∑	����,��	�	,�	=	1,…	,�	
∑	����,��	�	≤	��������, �=	1,…	,�	
∑	��	�	=	1	
 	
Dette løses enkelt ved verktøy for lineær programmering. 	������ er intensitetsvariabler som brukes til 	
å definere konvekse kombinasjoner av observasjonene i datasettet vårt, noe som ved bruk av 
optimering lar oss definere fronten av teknologisettet. Merk at optimeringsproble met estimere s 
en gang per enhet 	� som inngår i datasettet.	 	
Helt tilsvarende vil en å sette inn 	�̂DEA	 som	 bibetingelser i definisjonene av teknisk effektivitet i 	
produksjonsøkende retning, 	av teknisk produktivitet og av kostnadsfunksjonen, vil en få 	optima -	
liserings	problemer som gir 	DEA	-estimater av disse målene. 	For eksempel 	kan kostnadsminime -	
ringsproblemet formelt skrives som et lineært programmeringsproblem ved å sette inn definisjo-
nen av kostnadsfunksjonen i avsnitt 3.1.	3 sammen med 	bibetingelsene gitt ved 	definisjonen av	 	
�̂DEA	: 
(3.11)	 	
�(�,�)= min�	∑	����	�	 	
�.�	
∑	����,��	�	≤	��,∀�	
∑	����,��	�	≥	��,∀�	
∑	��	�	=	1	
 	
Her utgjør 	� og 	������ variabelene i det lineære optimeringsproble met, mens prisene 	� og 	(de obser-	
verte	) produktnivåene	 � er parametere (det vil si er ikke en del av optimeringen, men er gitt på 	
forhånd).	 Løsningen på optimaliseringsproble met gir d	e optimale innsatsfaktornivåene	 ��. Når 	
en har 	estimert	 teknisk effektivitet og nødvendige kostnad	er ved DEA følger 	også skalaeffektivi-	
tet, kostnadseffektivitet og allokeringseffektivitet av definisjonene 	i forrige avsnitt	. 	
I motsetning til SFA og StoNED inneholder DEA ikke en stokastisk støykomponent i regresjone ns 
restledd. 	Fordelen med DEA er at metoden muliggjør ikke	-parametrisk estimering av produk -	
sjonsteknologier, hvor estimatoren kun baseres på grunnleggende antakelser om konveksitet og

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	28	 	
 
monotonitet. Konveksitet innebærer at en kombinasjon av to utfall vil ligge innenfor mulighet s -
rommet, mens monotonitet sikrer en entydig sammenheng mellom produksjonen og bruken av 
produksjonsressurs er. Dette eliminerer risikoen for å påtvinge dataene en f	eil spesifisert funk -	
sjonsform.	 	
Samtidig er ikke	-parametriske regresjoner ofte mer krevende å implementere, spesielt for store 	
datasett. I tillegg er DEA sårbar for støy og uteliggere, siden metoden ikke inkluderer et stokastisk 
restledd som kan fange opp tilfeldige variasjoner i dataene	. En svakhet ved standard DEA 	bli r 	
dermed	 metodens tendens til pessimistisk skjevhet, ettersom mulige, men ikke observerte, utfall 	
ikke bidrar til å definere beste praksis	-fronten. Som en konsekvens vil en front som utelukkende 	
baserer seg på realiserte da	ta, ligge innenfor den reelle fronten, noe som fører til overvurde ri ng 	
av effektivitetsscorene. Denne skjevheten er særlig problematisk ved små utvalg og har vært kjent 
siden Farrells arbeid i 1957. Metodikken for bootstrapping utviklet av Simar og Wilson 	(1999, 	
2000 og 2001) gir imidlertid en løsning for å korrigere denne skjevheten.	 	
I motsetning til SFA og StoNED gir ikke DEA mulighet til å la kontekstuelle variabler forskyve kost-
nadsfronten. 	I våre regresjoner 	gjennomfører vi også ytterligere en lineær regresjon	, der restled-	
det forklares av kontekstuelle vari	abler. Hensikten er å korrigere for	 sentrale 	sosioøkonomiske og 	
sektorspesifikke forhold med betydning for politidistriktenes forutsetninger for drift.	 I tradisjone l l 	
DEA	-analyser 	beregnes virkningene av kontekstuelle variabler på kostnadene 	gjerne ved en to	-	
trinns tilnærming, der	 estimatene av 	TE	 utgjør 	det	 første 	trinnet	 og en regresjonsanalyse for å 	
forklare variasjon i effektivitet utgjør det andre trinnet	. I andre t	rinn benyttes t	radisjonelt 	ordinæ r 	
minste kvadrats	metode eller en Tobit	-regresjon, som legger 	begrensinger	 på utfallsromme	t for 	
den avhengige variabelen.	 	
3.2.2	 	Stochastic Frontier Analysis (SFA)	 	
St oc hastic Frontier Ana l y s i s	 (stokastisk frontanalyse	, SFA	) ble introdusert av 	Aigner 	Lovell og 	
Schmidt 	(1977) and Meeusen and van den Broeck (1977).	 SFA 	behandler 	vanligvis 	produktfunk -	
sjonen som 	en 	parametrisk funksjon	 for å beskrive fronten til produksjonsmulighetsområdet . Når 	
vi har flere innsatsfaktorer samtidig med flere produkter er ikke produktfunksjone n definert fordi 
det ikke er en skalar som naturlig venstresidevariabel. I stedet kan en omforme beskrivelsen av 	� 	
som 	en Distansefunksjon (Shephard 1970) som i innsatsfaktorretning kan skrives som:	 	
(3.12)	 	�(�,�)=	max	������{������|(�,�/������)∈�}≥	� 	
En ser at dette er den inverse av 	inputbesparende 	teknisk effektivitet	. Fronten kan da beskrive s 	
ved at	 �	=	1 og ineffektive tilpasninger ved at 	�	>	1. Vi definerer 	gjerne	 en ineffektivitetsvari a -	
bel 	u som:	 	
(3.13)	 	�=	ln	�(�,�),�≥	0 	
Blant egenskapene til distansefunksjonen er homogenitet av grad 1 i inputs, det vil si at hvis alle 
innsatsfaktorer økes med en proporsjonalitetsfaktor 	� øker også distansefunksjonen med samme 	
faktor:	 
(3.14)	 	�(�,��)=	 � �(�,�) 	
Når en vil estimere en distansefunksjon	, kan en ikke bruke den ukjente ineffektiviteten som venst-	
reside variabel; i stedet må en ha en observert variabel som venstresidevariabel (Coelli og

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	29	 	
 
Perelman 1999). Ved å velg	e en (numeraire) input, for eksempel input 1, kan en dividere alle 	
inputs med verdien av input 1 og få:	 	
(3.15)	 	�(�,�)= �1�(�,�/�1)= �1�(�,�̃), �̃=	�/�1 	
Vi kan linearisere dette uttrykket ved å ta logaritmer og rearrangere:	 	
(3.16)	 	−	ln	�1= ln	�(�,�̃)− ln	�(�,�)= ln	�(�,�̃)−	 � 	
Hvis vi da velger en logaritmisk funksjonsform for distansefunksjonen, vil en kunne estimere en 
standard SFA	-modell der en i tillegg til ineffektiviteten 	u tar med et stokastisk feilledd 	v. 	
I SFA må	 analytikeren velge en spesifikk funksjonsform for modellen.	 Dette utgjør en svakhet, da 	
den valgte funksjonsformen ikke nødvendigvis passer godt til dataene. For å øke fleksibilitet e n 
kan man velge såkalte fleksible funksjonsformer, som Translog	-funksjonen (	Berndt	 og 	Christen-	
sen	 1973 og 	Christensen	, Jorgenson	 og Lau 1973)	. Disse har imidlertid den ulempen at de kreve r 	
estimering av mange parametere basert på sterkt korrelerte variabler, noe som reduserer mo-
dellens frihetsgrader.	 	
En	 mulig form på 	Translog distansefunksjon	en	 er: 	
(3.17)	 	
ln�(�,�)=	�	
+	∑	��	��=1	ln��	+	1
2∑	∑	��������	ln��ln��	��=1	��=1	
+	∑	��ln��	��=1	+	1
2∑	∑	���ln��ln��	��=1	��=1	
+	∑	∑	���	ln��ln��	��=1	��=1	+	�	
 	
Ved å merke seg at 	�̃1=	1 og at derfor 	ln�̃1=	0 vil en kunne estimere 	parameterne	 etter føl-	
gende omskrivning	: 	
(3.18)	 	
−ln�1=	�	
+	∑	��	��=1	ln��	+	1
2∑	∑	��������	ln��ln��	��=1	��=1	
+	∑	��ln�̃�	��=2	+	1
2∑	∑	���ln�̃�ln�̃�	��=2	��=2	
+	∑	∑	���	ln��ln�̃�	��=2	��=1	+	�−	�	
 	
De manglende 	parameterne	 knyttet til 	ln�1 vil en kunne gjenskaffe ved å utnytte homogenite t s	- 	
og symmetriegenskapene til distansefunksjonen. Under estimeringen vil en kunne anta eller teste 
om det er separabilitet mellom inputs og outputs ved å sette kryssledd mellom diss	e lik null. Til-	
svarende vil en kunne teste om den enklere Cobb	-Douglas	-funksjone n gir bedre estimater ved å 	
teste om kryssleddene mellom alle par av inputs eller alle par av outputs er lik null.	 	
Her kan rammebetingelser og andre eksogene variabler inkluderes på høyresiden. I praksis esti-
meres SFA som regel gjennom en iterativ to	-trinns prosedyre basert på Maximum Likelihood. I 	
første steg estimeres modellparameterne ved maksimering av log	aritmisk 	sannsynlighetsfunk s j o-	
nen. I andre steg oppnås et punktestimat for effektivitet ved hjelp av gjennomsnittet eller modu-
sen til effektivitetsfordelingen, betinget av de estimerte feilene, slik det først ble foreslått av 
Jondrow m	ed flere	 (1982).	 	
Når distansefunksjonen er estimert	, kan en finne kostnadsfunksjonen ved å løse minimerings pro-	
blemet:	 
(3.19)	 	�(�,�)=	���	{�′�:(�,�)∈	�}=	 ���	{�′�:�(�,�)=	1}

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	30	 	
 
Mens DEA og Sto	NED	 vil finne kostnadsminimum som løsningen på et lineært (eller ikke	-lineært ) 	
programmeringsprobl em, kan en med en parametrisk distansefunksjon i stedet løse for førsteor-
densbetingelsene analytisk. 	Da følger det av Lagrangebetingelsene at	: 	
(3.20)	 	�������
�������=	
������������	(�,�)�������������	⁄	
������������	(�,�)�������������	⁄	, �,�=	1…	� 	
som svarer til at for alle par av inputs vil forholdet mellom faktorprisene være lik forholdet mellom 
grenseproduktivitetene , d	et vil si	 substitusjonsforholdet . Ved løsningen av 	likningssystemet	 fin-	
ner en da kostnadsminimum, kostnadseffektivitet og allokeringseffektivitet.	 	
3.2.3	 	STOchastic Non	-parametric Envelopment of Data (StoNED)	 	
I løpet av de siste 20 årene har metoden 	ST O chastic Non	-smooth E nvelopment of Data	 (stokastisk 	
ikke	-parametrisk dataomhylling	, forkortet 	St oNED	) etablert seg som en elegant og stadig mer po-	
pulær metodikk	 blant effektivitetsforskere 	(se særlig Kuosmanen 2006 og Kuosmanen	 og	 Korte -	
lainen 2012)	. Denne tilnærmingen kombinerer 	DEAs fordel i form av 	muligheten for å modelle re 	
ikke	-parametrisk teknologi med	 SFAs fordel i form av muligheten til å inkludere	 et stokastisk rest-	
ledd. StoNED representerer en generalisering av både DEA og SFA.	 I StoNED	-modellen 	vil kost-	
nadsfunksjonen være	 ikke	-parametris	k. Første steg i StoNED innebærer å løse følgende optime -	
ringsproblem:	 	
(3.21)	 	
min	∑	�������2	�������	 gitt	
ln	��=	ln	�������+	∑	�ℎln	�������ℎ	�������	+	�������,∀ �	
�������=	��+	∑	������	�������	,∀ �	
�������≥	��′+	∑	������	�������	,∀ �,�′	
��≥	0,∀ �	
�������=	��+	��	
 	
Her representerer vektene i kostnadsfunksjonen 	(��) marginalkostnader, tilsvarende skyggepri -	
sene 	i DEA. Disse angir helningen på produksjonsfronte n. Optimeringsproblemet forutsetter at 	
skyggeprisene er ikke	-negative, noe som sikrer at kostnadsfunksjone n oppfyller egenskapen mo-	
notonitet. Videre pålegges kurvaturegenskaper, som i dette tilfellet innebær	er at kostnadsfunk -	
sjonen er konveks.	 I likhet med SFA	-prosedyren identifiserer vi punktestimater for effektivitet e n 	
ved hjelp 	metodikken til 	Jondrow m	ed flere	 (1982)	. I disse utregningene benyttes	 gjennomsnit t e t 	
eller modusen til effektivitetsfordelinge	n, betinget av de estimerte feilene.	 	
Et viktig fortrinn ved StoNED er at metoden unngår estimeringsfeilen knyttet til tradisjone l l 
totrinns	-DEA, siden systemet estimeres simultant. De fleste utvidelser og varianter som er rele-	
vante for DEA og SFA kan også integreres i StoNED	-spesifikasjoner.	 I våre regresjoner inkludere r 	
vi kontekstuelle variabler 	som forklaringsvariabler	 (se 	Johnson	 og 	Kuosmanen	 2012 for metodik -	
ken og	 Rødseth m	ed flere	 2019	 og	 2023	 for 	eksempler på 	anvendelser	). 	
Det finnes per i dag få studier som har forsøkt å må	le allokativ effektivitet ved bruk av StoNED	-	
metoden. En plausibel forklaring er at estimeringen blir mer kompleks, sammenliknet med DEA. 
Rødseth med 	flere (2024) er den første	 studien som foreslår et metodisk opplegg for beregni ng 	
av allokativ effektivitet ved bruk av StoNED. Deres metodiske opplegg bruker såkalt indirekte pro-
duksjonsteori til å analysere allokativ effektivitet, og viser formelt at deres foreslåtte mål på

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	31	 	
 
allokativ effektivitet sammenfaller med det konvensjonelle målet på allokativ effektivitet (define rt 
i seksjon 	3.1.2	 og formalisert i seksjon 	3.1.3	) kun dersom teknologien estimeres under konstant 	
skalaavkastning (CRS). 	 	
En viktig forskjell mellom denne studien og Rødseth med flere (2024) er at vi vurderer mange 
inputs og outputs samtidig, mens den andre studien estimerte allokativ effektivitet når produk -
sjonsprosessen kun omfatter e	tt produkt. Dette forenkler estimeringen, siden det er mulig å 	
bruke den konvensjonelle Convex Nonparametric Least Squares (CNLS)	-estimatoren for produk t -	
funksjonen til å beskrive produksjonsteknol ogie n. Når vi i denne studien skal ta hensyn til mange 
produk	ter samtidig, blir det nødvendig å base	re estimeringen av produksjonsteknologien på en 	
distansefunksjon	. 	
I denne studien har vi utvidet StoNED	-rammeverket	 til å inkludere flere 	produkter og innsatsfak-	
torer på en gang. 	Vårt 	utgangspunkt 	er studien til Kuosmanen og Johnson (2017) om modelleri ng 	
av 	flere produkter og innsatsfaktorer	 i StoNED	. Vi	 videreutvikler det metodiske opplegget for å 	
kunne estimere allokativ effektivitet innen Politiets virksomhet. Denne studien foreslår et oppl e gg 
for å estimere 	di re ksjonell di stans e funk s jon	 (DDF, definert av Chambers m	ed flere	 1998). 	Mens 	
inputdistansefunksjonen brukt i SFA over er en proporsjonalitetsfaktor for alle inputs, måler	 DDF	 	
effektivitet ved å vurdere potensialet for en 	simultan reduksjon av alle innsatsfaktorer og økning 	
i alle produkter	, gitt tekniske begrensinger satt a	v teknologien	, når alle justeringer av inputs og 	
outputs skjer i henhold til forhåndsbestemte proporsjoner. «Retningen» som brukes til å reduse re 
inputs og/eller øke outputs beskrives formelt ved en direksjonsvektor 	������	=	(�������,�������). Vi fokusere r 	
kun på reduksjon i innsatsfaktorer, slik at 	������	=	(�������,�). DDF kan da formelt defineres som	: 	
(3.22)	 	�⃗⃗ (�,�,�������,�)=	sup	{������:(�	−	�������������,�)∈	������} 	
hvor 	������ definerer teknologisettet. 	DDF er et tall som er større eller lik 0, der betyr at enhet e n 	
under evaluering befinner seg på fronten (d	et vil si	 utøver beste praksis).	 	
Vi har valgt å benytte DDF istedenfor 	det beslektede 	alternativet 	i nput	-orientert distansefunksjon	 	
(ID F	). IDF	 er 	en 	input	-orienter	t tilnærming 	og fokuserer på reduksjoner i produksjonsinns a t s e n 	
snarere enn 	å være 	output	-orientert og	 fokusere på økninger i produksjonen, som DDF.	 Disse 	
tilnærmingene er langt på vei ekvivalente, men DDF 	er noe enklere å implementere uten logarit -	
meform.	 	
Chambers m	ed flere	 (1998) definerer en rekke egenskaper ved distansefunksjonen, som følge r 	
av egenskapene til den underliggende teknologien. Blant de viktigste er	: 	
i. 	DDF er økende i innsatsfaktorer	 	
ii. 	DDF er avtakende i produkter	 	
iii.	 	DDF er konkav	 	
iv.	 	DDF er translasjonsinvariant	 	
Kuosmanen og Johnson (2017) bruker alle disse egenskapene til å definere en CNLS	-estimator av 	
DDF. De to første pålegger begrensninger på parameterne i CNLS	-estimatoren, som er pålagt å 	
være positive for inputs og avtakende for outputs for å sikre i) og ii	). Videre brukes såkalte Afriat	-	
ulikheter til å sikre at den estimerte DDF er konkav.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	32	 	
 
CNLS	-estimatoren sikrer også at DDF er translasjonsinvariant, men denne egenskapen er ogs å 	
viktig for selve definisjonen og tolkningen av estimatoren. Vi gir derfor en formell definisjon av 
denne egenskapen: 	 	
(3.23)	 	�⃗⃗ (�−	��������,�,�������,�)=	�⃗⃗ (�,�,�������,�������)−	� 	
Med andre ord: Dersom man reduserer innsatsvektoren langs den forhåndsdefinerte direksjons -
vektoren, vil målt effektivitet bli det samme som om man estimerer effektivitet basert på de n 
opprinnelige dataen og deretter justerer effektivitetstallet for faktore	n �. 	
Vi legger til 	Kuosmanen og Johnson	 (2017) 	sin teoretiske modell til grunn. De 	tar som utgangs -	
punkt at vi ikke kan observere de 	tilpasningene	 som utgjør produksjonsfronten 	(�∗,�), siden de 	
observerte dataene 	(�,�) kan inneholde ineffektivitet og målefeil/stokastisk variasjon. De fore-	
slår at man kan beskrive sammenhengen mellom observerte inputs og inputs på fronten som:	 	
(3.24)	 	��=	��∗+	�������������� 	
Hvor 	������� omfatter ineffektivitet og stokastisk variasjon in dataene. Vi ser at denne teoretiske be-	
skrivelsen av hvordan observasjonene av innsatsfaktorer framkommer er nært beslektet med de-
finisjonen av translasjonsinvarians. Kuosmanen og Johnson (2017) bruker den	ne innsikten til å 	
bevise at dersom de observerte dataene kan beskrives av 	(3.24)	, så kan DDF beskrives ved	: 	
(3.25)	 	�⃗⃗ (�,�,�������,�������)=	 ������� 	
Det neste trinnet er 	es t imering a v D D F	. Vi kan dermed bruke sammenhengen i likning 	(3.25)	 til å 	
definere en CNLS	-estimator for DDF, hvor vi pålegger at DDF skal være identisk med 	�������. I estime-	
ringen behandles 	������� som et restledd som skal minimeres. CNLS	-estimatoren for DDF kan forme l t 	
defineres ved:	 	
(3.26)	 	
min	∑	�������2	�	
s.t	
��+	��
′��−	��
′��=	 �������,∀�	
��+	��
′��−	��
′��≤	��+	��
′��−	��
′��,∀�,�	
��
′�������=	1,∀�	
��≥	�,��≥	�,∀�	
 	
Hvor 	��+	��′��−	��′�� er vår estimator av DDF. Skrankene 	��≥	�,��≥	�,∀� sikrer at den e r 	
økende i innsatsfaktorer og avtakende i outputs. Videre sikrer det første settet av ulikheter i lik-
ning 	(3.26)	 at DDF er konkav. Skrankene 	��′�������=	1,∀�, sikrer at den estimerte funksjonen er 	
translasjonsinvariant. 	 	
Det siste trinnet er 	es t imering a v k ostnads effekti v i t e t	en	. Etter estimeringen av DDF er det mulig 	
å identifisere de effektive observasjonspunktene 	(��∗,��) på følgende måte	: 	
• 	Finn forventet effektivitet:	 Vi gjør dette ved å bruke method	 of moments	 til å estimere for-	
ventet effektivitet, 	�̂. Vi går ikke nærmere inn på denne beregningen, men viser til doku-	
mentasjonen i Holmen med flere (2026b) for en nærmere beskrivelse av 	fram	gangsmåte for 	
effektivitetsmåling for stokastiske modeller. Vi 	forutsetter	 en halv	-normal fordeling av effek-	
tivitetsleddet.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	33	 	
 
• 	Finn optimal innsatsfaktorbruk:	 Vi estimerer 	�̂�∗=	��−	(�������+	�̂)������� ved å bruke residualene 	
fra likning 	(3.26)	 og forventet effektivitet fra 	første steg	. 	
• 	Finn allokativ effektivitet:	 Vi er nå i stand til å estimere allokativ effektivitet ved bruk av DEA, 	
på samme måte som beskrevet i kapittel 3.	2.1. Vi bruker da observasjonene 	(�̂�∗,��) til å de-	
finere DEA	-fronten	. De	 faktiske observasjonene 	(��,��) brukes til effektivitetsmålingen. 	 	
3.3	 	Vekting av politiets oppgaveløsning	 	
Politiet utfører en rekke oppgaver. I realiteten er naiv aggregering av antall saker og oppdra g 
dårlige mål for produksjonen, fordi det er stort spenn i både ressursinnsatsen og samfunnsnyt t e n 
knyttet til hva politiet foretar seg. Følgelig innbefatter poli	tiets tjenesteproduksjon også en lang 	
rekke produkter. I prinsippet kunne man inkludert samtlige produkter i regresjonene. Det er imid-
lertid gode grunner til å begrense antall variabler og konsolidere produktene.	 	
En utfordring er at ikke	-parametriske estimatorer som StoNED	-estimatoren og DEA	-estimatore n 	
er sårbare for dimensjonalitetsforbannelsen. Inkludering av en ny variabel i modellen innebære r 
også innføringen av en ny dimensjon i beregningene, hvilket gjør mod	ellen tyngre å kjøre. Når 	
antall variabler i effektivitetsmodellen er høyt i forhold til antall observasjoner, blir modellen ute 
av stand til å skille mellom effektive og ineffektive enheter. I parametriske tilnærminger som SFA 
vil antallet observasjoner v	ære vesentlig høyere enn antall variabler for at man skal ha tilstrekkeli g 	
antall frihetsgrader i regresjonene for å få troverdige effektivitetsestimater. Dessuten kan tolk-
ningene av resultatene bli enklere med færre variabler, som 	også 	skiller seg klart fra hverandre.	 	
Selv om det er flere gode grunner til å konsolidere antall produkter i regresjonene, er det langt 
fra gitt hvordan man skal vekte disse opp mot hverandre. I effektivitetsanalysene har man to ret-
ninger man kan gå i når man skal håndtere vektingen. Den først	e er å hente vektene ut fra priori -	
teringer i offentlige styringsdokumenter. Den andre er å estimere vektene selv 	ut fra produkte ne s 	
innvirkning	 på politiets kostnader.	 	
Politiets styringsdokumenter legger føringene for politiets prioriteringer, men det er ikke rett 
fram å oversette disse til vekter i regresjonsanalysen, og det er særlige utfordringer ved å tallfeste 
vektene. Politiets prioriteringer i praksis er imidlerti	d reflektert av hvor de legger ressursinnsa t -	
sen, hvilket vil fanges opp av regresjonsanalysen.	 	
3.3.1	 	Vekting	sregimer	 anvendt i forskningsstudien	 	
For å møte 	dimensjonalitetsforbanne lsen og øvrige behov for å begrense antall forklaringsvaria b-	
ler velger vi å vekte sammen prioriterings	- og kriminalitetskategoriene. Med dette synliggjør vi at 	
sakene er heterogene og krever ulik ressursbruk, samtidig som vi unngår 	å øke antall produk t e r 	
som inkluderes i kostnadsfunksjonen.Vi benytter oss av tre kategorier av produkter i politiets tje-
nesteproduksjon, nærmere bestemt antall oppdrag, antall straffesaker og antall saker hos nams-
mannen. Vi referer til delkapittel 4.2 for	 en nærmere redegjørelse.	 	
I Holmen med flere (2026b) benytter vi oss av fire tilnærminger i vektingen innad i de tre pro-
duktkategoriene:	 	
S1	 Lik vekting av alle saker	 innad i hver saksgruppe	 	
S2	 Vekting ved hjelp av ressursbruk

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	34	 	
 	
S3	 Vekting ved hjelp av metodikken «	tvilen til gode	» 	
S4	 Vekting basert på singelindeksmodellen	 	
Studien viser at valg av vektingsmetod	e har begrenset innvirkning på resultatene. I 	vår	 studie 	
bruke	r vi kun vektingen ved hjelp av ressursbruk (	S2	), hvilket	 redegjøres for i neste seksjon.	 	
3.3.2	 	Vekting ved hjelp av ressursbruk	 	
I denne tilnærmingen vektes antall oppdrag etter 	forventet 	bruk av mannskaper	 og andre ressur-	
ser knyttet til hver enkelt beslutningsenhet	, men antall 	straffesaker	 vektes etter 	forventet 	saks-	
behandlingstid. 	For ikke	-operative tjenester vektes igjen sivil rettspleie og gebyrfinansierte pub-	
likumstjenester i tråd med delkategorienes andeler av samlede driftskostnader. For alle vektings -
variantene utenom lik vekting av saker benyttes kostnadsvekter innad i de to d	elkategoriene.	 	
Antallet i hver	t delprodukt kan vektes med en fast vekt 	� basert på gjennomsnittlig ressursbruk 	
innen delproduktet, m	ed andre ord	 summere ressursbruken 	� innen sakstype 	������ for alle 	delpro-	
dukter (	saker	 eller 	oppdrag	) � og dele på antall saker 	� i sakstypen:	 	
(3.27)	 	�������=	∑	��,�,������,�,�	�,�,������	
∑	��,������,�,�	�,������	 	
Da ville aggregeringsfunks jonen kunne skrives som:	 	
(3.28)	 	��,�,�=	∑	���������,������,�,�,	��������	 �=	1,…	,������ 	
Imidlertid er det informasjon om mange andre attributter enn ressursbruk for hver enkelt sak. 
For å utnytte dette kan vi omformulere brøken som en regresjon med en dummyvariabel for hve r 
sakstype/delprodukt 	������: 	
(3.29)	 	��,�,������,�,�=	�������+	�������,�,������,�,� 	
hvor 	������ er et normalfordelt feilledd med forventning lik 	0, og predikert (forventet) ressurs-	
bruk for hver sak kan skrives som:	 	
(3.30)	 	�̂�,�,������,�,�=	�̂������ 	
Hvis vi innfører flere kjennetegn 	�� ved hver enkelt sak som høyresidevariable	r i regresjonen få r 	
vi økt forklaringskraft og dermed mer presise predikerte verdier:	 	
(3.31)	 	��,�,������,�,�=	�������+	∑	����,�,�,������,�,�	�	+	�������,�,������,�,� 	
Hvor vektoren av øvrige kjennetegn 	� kan f	or eksempel	 bestå av dummyvariable	r for samtale-	
klassifisering, bevæpning, oppklaringstype, årstall o	g liknende	, eller av antall vitner, antall ofre , 	
antall sakkyndige 	og så videre	. 	
Med andre ord 	– jo flere ofre og gjerningspersoner, desto tyngre saker må håndteres av politiet . 	
Vi vekter sakene sammen basert på forventet ressursbruk, men siden regresjonen nå kan inne-
holde mange kjennetegn som varierer mellom de enkelte sakene, vil ogs	å vektene måtte være 	
spesifikke for hver enkelt sak	 � og ikke felles for hver sakstype	 (delprodukt	) ������. Den vektede pro-	
duksjonen av hver saksgruppe 	� vil da kunne skrives som	:

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	35	 	
 	
(3.32)	 	�̂�,�,�=	∑	�̂�,�,������,�,�	�,������	=	∑	[�̂������+	∑	�̂���,�,�,������,�,�	�	],�=	1,…	,������	�,������	 	
Vi viser til Holmen med flere (2026b) for	 praktiske	 detaljer 	om 	beregningene knyttet til vektinge n	. 	
3.4	 	Utnyttelse av tidsdimensjonen i dataene	 	
Vi vil nå	 redegjøre for hvordan vi utnytter tidsdimensjonen i dataene. Derette	r gjør vi 	rede	 for 	
hvordan vi håndterer at både produksjonen og 	kostnadene kan være korrelert med regresjone ne s 	
restledd på et gitt tidspunkt	, og at produksjonsstatistikken 	til en viss grad 	kan m	anipuleres	. 	
3.4.1	 	Datastruktur	 	
Vi utvider deretter til å foreta regresjoner på 	pa ne ldata	 innad i år og o	ver år med 	månedsfast e 	
effekter. Vi vil gjennomføre disse regresjonene med og uten 	enhetsfaste effekter	, som fanger opp 	
persistente	 forskjeller mellom politidistriktene.	 En slik tilnærming er ikke egnet for 	å få fram 	ni-	
vå	forskjeller 	i effektiviteten 	mellom distriktene, men 	bidrar 	til 	å belyse 	hvordan effektiviteten ut-	
vikler seg over tid. I p	aneldataregresjonene korrigerer vi også for månedsfaste effekter.	 Utreg-	
ningene foretas ved DEA, SFA og StoNED. Metodikken innebærer at man estimerer teknologifron-
ten 	– som reflekterer beste praksis 	– årlig	, og at man tillater teknologisk tilbakegang.	 	
3.4.2	 	Kontrollfunksjonsmetode	 	
Endogenitetsproblemer oppstår når minst én forklaringsvariabel i en regresjon er korrelert me d 
restleddet, noe som kan føre til systematiske skjevheter i estimatene. Slike problemer kan for 
eksempel skyldes utelatte viktige variabler eller toveis kausalite	t. I en politikontekst kan endoge -	
nitet oppstå på flere måter, blant annet gjennom forebyggingsarbei d, manipulasjon av rapporte rt 
tjenesteproduksjon, tilpasning av innsats etter vurderte resultater 	og	 eksterne sjokk som korona -	
pandemien. Vi fokuserer spesiel	t på situasjoner der politiets prioriteringer påvirker antall behand-	
lede saker. Dette kan for eksempel skje ved at flere trafikkontroller gir flere anmeldte trafikkfor-	
seelser, eller gjennom forebyggende innsats som er vanskelig å måle direkte, men som delvi s 
reflekteres i omgivelsesvariabler og øvrig tjenesteproduksjon.	 	
I denne studien følger vi prosedyren beskrevet i Holmen (2026b), der 	den eneste forskjellen e	r at 	
vi utvider til flere innsatsfaktorer.	 Ved å spesifisere kostnadsfunksjone n realistisk 	– gjennom for-	
nuftige vektinger av ulike tjenesteleveranser og kontroll for relevante omgivelsesvariabler 	– kan 	
man redusere noen av disse problemene. For å håndtere endogeniteten mer grundig må de n 
imidlertid	 adresseres eksplisitt. Vi ønsker å estimere kostnadsfunksjonen:	 	
(3.33)	 	ln ��,�=	ln �∗(�1,�,�,…	,�������,�,�)+	��,�+	��,�+	�������,� 	
Her representerer 	��,� effektivitet, 	��,� ordinær stokastisk variasjon, mens 	�������,� beskriver uobser-	
verbare polititiltak som etterretning og forebygging. Siden antall rapporterte saker 	�1,�,� avhenge r 	
av forebyggingsinnsatse n, er funksjonen utsatt for endogenitetsproblemer.	 	
En løsning på dette er en variant av kontrollfunksjons met ode n (se Olley og Pakes 1996	, Levinsohn 	
og Petrin 2023	, Van Beveren 2013	 og	 Rødseth, Kuosmanen og Holmen 2025). Metoden håndtere r 	
endogenitet ved å bruke proxyer for uobserverbar produktivitet i kontrollfunksjone n, slik at

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	36	 	
 
forklaringsvariabler som er korrelert med restleddet	, blir korrekt spesifisert. I klassiske anvendel -	
ser brukes for eksempel investeringer eller produktinnsats som proxyer for kapitalinnsats som 
kan justeres i løpet av perioden. Metoden forutsetter monotone sammenhenger mellom proxy-
ene og de endogene variable	ne.	 	
I vår tilnærming antar vi at antall rapporterte saker og forebyggingsinnsats henger sammen me d 
andre kontekstuelle variabler, som sosioøkonomiske forhold og andre faktorer som påvirker kri-
minalitetsomfang	et. Produksjonen kan da uttrykkes som:	 	
(3.34)	 	��,�,�=	ℎ(�̃1,�,�,…	,�̃������,�,�,�������,�) 	
Under passende matematiske forutsetninger for funksjonen 	ℎ(⋅) kan 	�������,� løses som en funksjon 	
av observerbare variabler, slik at den kan estimeres samtidig med kostnadsfunksjonen:	 	
(3.35)	 	ln ��,�=	ln �∗(�1,�,�,�2,�,�,�3,�,�)+	������−1(�̃1,�,�,…	,�̃������,�,�,�������,�)+	��,�+	��,� 	
Siden 	������−1(⋅) nå gir en observerbar beskrivelse av forebygging, er 	�������,� ikke lenger en utelatt va-	
riabel, og endogenitetsproblemet reduseres, noe som hindrer skjeve forventningsestimater.	 	
Vi benytter en semi	-parametrisk tilnærming: kostnadsfunksjonen 	�∗(⋅) estimeres ikke	-paramet-	
risk under formbetingelser, mens kontrollfunksjonen 	������−1(⋅) estimeres parametrisk. For å skille 	
klart mellom kostnads	- og kontrollfunksjone ne bruker vi vektede produkter i kostnadsfunks jone n 	
og uvektede produkter i kontrollfunksjonen, der endogenitetsproblemet primært knytter seg til 
de uvektede produktene.	 	
Videre pålegger vi fortegnsbetingelser på kontrollfunksjone n for å sikre teoretisk monotonisit e t : 
den skal være avtakende i antall straffesaker og operative oppdrag, og økende i antall ikke	-ope-	
rative oppdrag, som sivil rettspleie og gebyrfinansierte publik	umstjenester. Dette er en sentral 	
forutsetning som ofte ikke implementeres i selve estimeringen.	 	
Vår metode håndterer mange proxyer for endogenitet, samtidig som en fleksibel kostnadsfunk -
sjon gjør det enklere å separere simultanitet fra restleddet enn i konvensjonelle kontrollfunk -
sjonsanalyser (Olley og Pakes 1996	 og	 Levinsohn og Petrin 2023). Dermed kombinerer vi en lineæ r 	
kontrollfunksjon med en ikke	-parametrisk kostnadsfunksjon, noe som er vanlig praksis innen mo-	
derne økonometri.	 	
I praksis blir vår implementering av kontrollfunksjons met ode n hakket mer avansert, da vi erstat-
ter kostnadsfunksjonen med DDF	 i (3.35)	. Som følge av utfordringer med optimeringen med både 	
flere produkter og innsatsfaktorer får vi imidlertid en overvekt av vekter lik 	0 for kontrollfunk -	
sjonsmetoden i denne studien, slik at implementeringen av metoden er mindre vellykket enn i 
Holmen med flere (2026b).

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	37	 	
 	
4	 	Beskrivelse av data	 	
Vårt d	atasett inkluderer variabler for politiets tjenesteproduksjon, produksjonsinnsats og omgi -	
velsene. Til forskjell fra forrige datasett 	modellerer vi	 flere innsatsfaktorer 	på en gang 	og inklude rt 	
kapitalkostnader, som ikke var anslått i tjenesteproduksjonsrapporten. Delproduktene innad i 
hvert produkt i politiets tjenesteproduksjon er i denne studien vektet etter gjennomsnittlig res-
sursbruk.	 	
I dette kapittelet beskriver vi 	rådataene som inngår i 	analysen	, samt hvordan 	dataene behandl e s 	
og transformeres til variabler som brukes i modellen. I delkapittel 	4.1	 beskriver	 vi innsatsfakto-	
rene	. Der vi i forrige delstudie (	Holmen m	ed flere	 202	6b) kun hadde en innsatsfaktor, bruker vi 	
nå fem innsatsfaktorer for å forklare ressursbruken som inngår 	i politiets tjenesteproduksjon. I 	
delkapittel 	4.2	 beskrives 	tjenesteproduksjone n, 	altså 	tjenestene som innsatsfaktorene brukes til 	
å produsere. Disse e	r de samme som i 	Holmen m	ed flere	 (202	6b). Delkapittel 	4.3	 omhandler fak-	
torer i omgivelsene utenfor politiets kontroll som inkluderes for å ta høyde for forskjeller i politi -
distriktenes produksjonsmiljøe r.	 Til slutt 	rapporter	er vi deskriptiv statistikk i delkapittel	 4.4	. 	
4.1	 	Innsatsfaktorene	 	
I delstudien av effektivitet i politiets tjenesteproduksjon	 (Holmen m	ed flere	 202	6b) ble det kun 	
benyttet én innsatsfaktor	 per politidistrikt og måned	: deflaterte driftskostnader	. I tillegg inngi k k 	
ikke kapitalkostnader	. I denne studien 	utvider	 vi analysen ved å	 benytte fem innsatsfaktorer	, samt 	
utvikle	r en metodikk for å håndtere implementeringen av kapitalkostnader i analysen, til tross for 	
brudd i tidsseriene og endringer i 	etatens 	regnskapsstandard i perioden.	 	
Overordnet sett kan innsatsfaktorene	 vi bruker	 deles inn i to 	hoved	kategorier: arbeidskraft	 og 	
produkt	- og kapital	innsats. 	Fordi arbeidskraften utgjør mesteparten av politiets 	kostnader,	 har vi 	
delt denne	 inn i 	fire innsatsfaktorer	. Sammen 	med produkt	- og kapitalinnsatsen har vi totalt fe m 	
innsatsfaktorer.	 	
I analysen har hver innsatsfaktor et volum (et kvantum) og en pris for hver måned i hvert politi -
distrikt. For hver av de fire innsatsfaktorene for arbeidskraft utgjør volumet 	antall dagsverk jobbe t 	
per måned, mens prisen på arbeidskraften er samlede lønnskostnader per dagsverk. 	For produk t	- 	
og kapitalinnsatsen benyttes deflatorer for å beskrive prisutviklingen, 	noe 	som gir oss et kvasivo-	
lum for denne innsatsfaktoren.	 	
Figur 	4.1 viser 	utviklingen i verdien	 av	 de fem	 inn	satsfaktorene over tid	, samlet for alle politidist -	
riktene. 	Verdi forstås her som pris ganget med volum	. Figuren viser at alle innsatsfaktorene har 	
hatt en (nominell) økning i perioden. Den mest markante økningen har vært i 	politifaglige fag	- og 	
ledelsesstillinger. Den mest variable innsatsfaktoren er politifaglige grunnstillinger. Koronaåre ne 
i 2020 og 2021 ser ut til å ha påvirket nivået på produkt	- og kapitalinnsatsen. De regelmessi ge 	
fallene per innsatsfaktor skyldes at v	i hensyntar månedenes ulike lengder. En 	grundigere forkla-	
ring 	av	 hva	 innsatsfaktorene 	inneho	lder	, og hvordan de beregnes	, gis i 	fortsettelsen	 av dette del-	
kapittelet.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	38	 	
 
Figur 	4.1 	Verdi	en av innsatsfaktorene over tid	, samlet for alle politidistrikter	 	
 	 
Merknad	: Enkelte kostnadskomponenter 	benytter	 utglatte	de eller ekstrapolert	e regnskapstall	. Det er derfor ikke et 	
identisk samsvar mellom verdien av innsatsfaktorene i analysen og politiets	 offisielle	 regnskapstall.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI, basert på tall fra politiets regnskap og lønns	- og personal-	
system.	 	
Vi begynner	 delkapittelet	 med å beskrive hvilke datakilder som er brukt for innsatsfaktorene, i 	
seksjon	 4.1.1	. I seksjon	 4.1.2	 beskriver vi 	behandling	 av arbeidskraften, mens vi i 	seksjon	 4.1.3	 	
beskriver 	behandling	 av produkt	- og kapitali	nnsatsen.	 	
4.1.1	 	Beskrivelse av datakildene	 og dat	abehandlingsmetodikk 	 	
Vi benytter 	fire 	kilder i dannelsen av	 de fem	 innsatsfaktorvariablene:	 	
1. Regnskapsdata	 	
2. Lønns	- og personaldata	 	
3. Supplerende informasjon	 om lønn og stillinger	 fra 	Politidirektoratet	 	
4. Deflatorer fra S	tatistisk sentralbyrå	 	
Vi har mottatt uttrekk fra 	pol i tiets regns kap	 fra 	Politidirektoratet	 med detaljerte opplysninger om 	
bokførte kostnader 	per femsifre	t regnskapskonto 	per måned i perioden 2016	 til 	2023	, for hvert 	
politidistrikt.	 	
I løpet av analyseperioden 2016	 til 	2023 endret politiet regnskapsstandard fra å kun føre regnska p 	
etter kontantprinsippet til også å føre et periodisert regnskap etter statens regnskapsstanda rd 
(SRS). For å unngå et strukturelt brudd i tidsseriene, samt grunnet ufullstendig periodisering av	 	
alle regnskapskontoer, benytter vi tall fra politiets kontantregnskap for hele analyseperiode n. 
Unntaket er tall på avskrivninger, som er hentet fra det periodiserte regnskapet, da

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	39	 	
 
kontantregnskapet ikke inneholder avskrivninger. 	Se 	Holmen m	ed flere	 (202	6b) 	for ytterligere 	
beskrivelse av regnskapsdataene.	 	
Regnskap ført etter kontantprinsippet (i likhet med ufullstendig periodiserte regnskap) medføre r 
at utgifter kostnadsføres på utbetalingstidspunktet. Vi benytter utglatting og kostnadsforsky v ni ng 
for å delvis kompensere for denne ulempen. Se detaljert omta	le under beskrivelsen av innsats-	
faktorenes priser 	under	. 	
Arbeidet med 	regnskapsdataene	 har vært omfattende som følge av variasjoner i datakvalitet og 	
formater gjennom perioden 2016	–2023. Det har i perioden vært både endringer i regnskapsleve -	
randør og bruk av flere ulike hovedbøker og filstrukturer.	 	
Vi har også mottatt uttrekk fra 	pol i tiets l ønns	- og pe rsonalsystem (SAP)	 fra 	Politidirektoratet	. Ut-	
trekket inneholder informasjon om antall årsverk 	per stillingskode for hvert politidistrikt per må-	
ned. I tillegg inneholder datasettet gjennomsnittlig grunnlønn og faste tillegg 	for årsverkene i de n 	
aktuelle 	stillingen, per distrikt.	 	
I nyere årganger inneholder regnskapet	 og data fra SAP	 mer detaljerte oppdelinger	, blant annet 	
helt ned på driftsenhet	 (FDE/GDE	, stabfunksjoner	 og så videre	). V	i aggregerer	 likevel 	tallene opp 	
til 	politi	distriktsnivå.	 Dette gjøres av to grunner. For det første ønsker vi å kunne bruke data for 	
hele perioden, og ikke bare fra 2021 og utover. For det andre er en finere inndeling kun relevant 
dersom man også kan koble tjenesteproduksjonen til hver av beslutningsenhetene. R	ådataene 	
for tjenesteproduksjon (se del	kapittel 	4.2	) mangler imidlertid informasjon om hvilken driftsenhe t 	
eller funksjonelle enhet som har utført tjenesteproduksjonen, også for nyere årganger av data-
ene. Derfor er det ikke mulig å koble ressursinnsatsen sammen med tjenesteproduksjone n til de n 
enkelte enhe	t, selv om enkelte forutsetninger kan legges til grunn. 	 	
I tillegg har vi fått tilsendt separat	 informasjon 	fra 	Politidirektoratet	 med 	t i l leggsopplysninger	 om 	
blant annet stillingsfordelingen av overtidsbruk og uregelmessige tillegg, samt mer informas jon 
om kontoer 	og	 stillinger. Dette materialet er benyttet for å fordele 	deler av 	lønnskostnade	ne	 ut-	
over stilling	styper	, der regnskapet og SAP alene ikke gir fullstendig informasjon.	 	
Vi bruker 	s e k t orvise 	deflat ore r	 hentet fra 	SSBs nasjonalregnskap. Disse bruke	s til å 	deflatere ulike 	
deler av produkt	- og kapitalinnsatsen, slik at vi hensyntar prisutviklingen.	 	
4.1.2	 	Behandling av arbeidskraften 	 	
Kategoriseringen av arbeidskraften kan gjøres på 	mange ulike måter	, fordi arbeidskraften kan be-	
skrives langs mange dimensjoner	: 	
• 	Hi e ra rk i s k	, altså 	etter 	stillingsnivå eller 	-grad	 	
• 	Profe s jons ba s e rt	, som innebærer et skille mellom politiutdannede, jurister og 	andre yrkesty-	
per	 	
• 	Funk s jone l t	, altså at arbeidskraften sorteres etter oppgavene som utføres, for eksempel om 	
det jobbes operativt, med etterforskning, påtale, administrasjon og så videre	 	
• 	St i l l i ngs re l a t e rt	, etter ansiennitet, 	ansettelsesform	 (fast/midlertidig)	 og så videre

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	40	 	
 
Vi har 	valgt å bruke en 	profesjonsbasert 	inndeling	 med tre kategorier 	(politi	, påtale 	og 	sivil	) kom-	
binert med en	 hierarkisk	 struktur for 	politiprofesjonen	, basert på 	stillingssenioritet (grunnsti l -	
linger 	versus	 fag	- og ledelsesstillinger)	. I alt gir dette oss 	fi re i nnsatsfaktorer for a rbei ds k ra ft e n	: 	
1. D a gs v e rk i grunns t i l l i nge r pol i t i	 	
2. D a gs v e rk i fa g	- og l e de l s e s s t i l l i nge r pol i t i	 	
3. D a gs v e rk i på t a l e	- og øv ri ge juri s t s t i l l i nge r	 	
4. D a gs v e rk i s i v i l e s t i l l i nge r	 	
Denne måten å gjøre det på vil etter vårt syn 	representere 	sammensetningen av	 arbeidskraft e n	 	
på en 	hensiktsmessig 	måte	, der 	hov e dskillene 	i a rbeidskraften 	gå r på ut danningsbakgrunn (mel-	
l om profes jone r) og e rfa ri ng	 (for politiansatte). I tillegg	 ivareta	r vi	 en 	moderat	 dimensjonalitet,	 	
samtidig som vi utnytter datatilfanget vi har fått tilgang til mest mulig. 	Den	 profesjonsbas e rt e 	
inndelingen	 er også	 brukt av politiet selv i deres årlige ressursanalyser, og stillingskategoriene vi 	
bruker er basert på politiets egne.	 Ved å kombinere profesjon og senioritet ivaretar vi	 en 	viss 	
funksjonell dimensjon i inndelingen, ettersom både stillingsnivå og profesjon fungerer 	som 	del-	
vise	 – men ikke fullkomne 	– indikatorer for hvilken type oppgaver personellet utfører, selv om 	
det finnes unntak (for eksempel sivilt ansatte som arbeider med etterforskning).	 Det er viktig å 	
presisere det er arbeidskraften samlet sett som, sammen med produkt	- og kapitalinnsatsen, 	står 	
for tjenesteproduksjone n. 	Hensikten med oppdelingen i vår modell er å undersøke i hvilken gra d 	
substitusjon mellom innsatsfaktorene påvirker effektiviteten i hele produksjonen, og v	i legge r 	
altså 	ikke	 til grunn 	separat	e produktfunksjone r, der 	deler av innsatsfaktorene spores til deler av 	
tjenesteproduksjone n	. 	
Inndelingen i de fire innsatsfaktorene for arbeidskraft er basert på stillingskoder	 og 	-grupper som 	
brukes i politiet	, samt politiets egen inndeling av stillingskoder i profesjonskategorier (politi, på-	
tale	 og	 sivil)	. Til sammen 	inneholder dataene 	90	 stillings	koder (f	or eksempel	 «0792» og 	«1459» ) 	
fordelt på 82 stillingsbeskrivelser 	(for eksempel	 «Grensekontrollør»	 og 	«Politibetjent 1»)	. 	
Inndelingen av politistillinger etter senioritet er gjort med bakgrunn i politiets nylig vedtatt grads-
system, der stillinger er delt inn på en li	knende måte	 (Politiets fellesforbund 202	4). Det nye grads-	
systemet, med tilhørende lønnsplan og stillingskoder, var ikke innført under vår analyseperiode .	 	
Vi har testet en inndeling 	som følger politiets lønnsplan og der kategoriene er «politibetjentsti l -	
linger» og «politiembetspersonstillinger», men dette resulterte i svært få årsverk i sistnevnt e 
gruppe sammenliknet	 med førstnevnte. I praksis innebærer vår kategorisering sammenlikne t 	
med denne at politiførstebetjent og politioverbetjent inkluderes i gruppen av politiembetspe r-
sonstillinger.	 Vi har altså kun inkludert stillingene politibetjent 1, politibetjent 2 og politibetjent 3	 	
i kategorien grunnstillinger, mens øvrige politistillinger er plassert i fag	- og ledelsesstillinger. 	Se 	
delappendiks	 A.1	 for inndelingen av politistillinger etter stillingskode.	 	
Noen av stillingene går på tvers av profesjoner, slik at 	det ikke 	alltid 	er en entydig sammenhe ng 	
mellom stillingskode og profesjonskategori. 	De 	fleste av disse	 tilfellene er 	allerede	 pre	-kategori -	
sert i rådataene	 fra 	politiets lønns	- og personalsystem (SAP)	, slik at 	for eksempel	 «1211 Seksjons -	
sjef» har registrerte årsverk både som sivile stillinger og som politistillinger.	 Vi har gjennomgå t t 	
pre	-kategoriseringen og rettet stilling	skoder med feil kategori	, etter 	en oversikt tilsendt fra 	Poli-	
tidirektoratet	. 	
I løpet av vår analyseperiode har datagrunnlaget forbedret seg, og politiet benytter i økende gra d 
inndeling av 	både 	regnskapstall og årsverk etter tjenestekategorier, som igjen er delt inn i

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	41	 	
 
tjenesteområder. 	Denne registreringen gjøres altså etter funksjoner og	 sier	 derfor	 noe om 	hva	 	
årsverkene jobber med, ikke bare hvilken stillingskategori de tilhører. 	Ved bruk av slik data	 ville 	
man kunne tatt direkte høyde for at en sivilt	 ansatt for eksempel kan jobbe både 	med etterforsk -	
ning og med administrative oppgaver. Fordi vår analyseperiode er 2016	 til 	2023 er imidlertid ikke 	
tidsseriene for disse dataene lange nok til at dette er mulig i nåværende analyse.	 	
I utgangspunktet kunne også påtalestillinger og sivile stillinger blitt delt inn etter senioritet, slik at 
vi hadde fått seks arbeidskraftskategorier. Imidlertid vil dette etter vårt skjønn redusere model -
lens utsagnskraft («dimensjonalitetens forbannelse»)	 uten at det tilfører tilstrekkelig analytisk 	
verdi. I tillegg er det betydelig færre påtalestillinger enn politistillinger i politidistriktene, og en 
ytterligere oppdeling av påtalefunksjonen ville ha medført stor ulikhet i volumet av innsatsfakto-
rene. Av	 disse grunnene har vi valgt å begrense bruken av stillingssenioritet kun for delen av ar-	
beidskraften som er politispesifikk.	 	
En tilgrensende metode kunne vært å gå bort fra den profesjonsbaserte inndelingen, og kun 
bruke «junior	- og seniorstillinger» på tvers av profesjonene, eventuelt med en 	enda 	mer finkorne t 	
hierarkisk inndeling. Vi mener imidlertid at det er viktig å ivareta en størst mulig grad av profe -
sjonsbaserte skiller mellom innsatsfaktorene, all den tid ulike profesjoner har en viss spesialise-
ring i ulike deler av produksjonsprosesse n.	 	
Vi benytter 	a nt all dagsverk 	jobbet	 pe r måned	 s om måleenhet 	for	 v olum	e t per i nnsatsfaktor ar-	
be i dskraft	. Ved å bruke dagsverk	 heller enn måneds	- eller årsverk	, hensyntar vi variasjoner i tje-	
nesteproduksjonen som skyldes ulik lengde på månedene. For eksempel vil februar ha 	et 	lavere 	
antall oppdrag 	enn andre måneder, 	alt annet likt, kun fordi februar har færre antall dager	. Vi 	
hensyntar også skuddår.	 	
Informasjonen om avtalt arbeidstid 	fram	går direkte fra SAP	-dataene vi har mottatt	, både for faste 	
og midlertidige årsverk	. Det er også ønskelig å inkludere overtidsarbeid, slik at vi hensyntar 	slike 	
fluktuasjoner i faktisk arbeidet tid. 	Til forskjell fra informasjon om	 avtalt arbeidstid	, fram	går ikke 	
informasjon om 	mengden 	overtidsarbeid direkte fra SAP	-dataene. 	Derfor bruker vi 	informas jon 	
fra regnskapet (overtidsutbetalinger) sammen med 	en 	overtidsfaktor	 og en oversikt over overti d 	
per stillingstype tilse	ndt fra 	Politidirektoratet	 for å 	beregne 	volumet av overtid per stilling	. 	
Den gjennomsnittlige påslagsfaktoren for overtid på den ordinære lønnen er satt til 1,5.	 Unde r 	
denne forutsetningen indikerer seks prosent overtidsbetaling at overtidstimene øker arbeidsinn-
satsen med fire prosent fra den avtale arbeidsinnsatsen. Forutsetningen er	 tuftet på	 konvolut t -	
beregninger basert på rapportering av nøkkeltall for overtidsbruk i politiet 	(som 	Tabell 3.2 i 	Poli-	
tidirektoratet 2024) og nyhetssaker i mediene, der både overtidstimer o	g overtidstillegg	 rappor-	
teres	. Forholdet mellom andelen overtidskostnader av lønnsutbetalingene og andelen overtids -	
timer per årsverk gir oss gjennomsnittlig lønnspåslag for overtiden. Dette forholdet har over tid 
ligget rett i underkant av 1,5 i tilfellet Politidirektoratet (202	5b	) og i overkant i enkelte av nyhets -	
oppslag	ene	. Variasjonen i bruk av overtid gjør at prisen på arbeidsinnsatsen varierer, også inna d 	
i et år. Vi har forhørt	 oss med Politidirektoratet 	om	 påslagsfaktoren på 1,5, som også vurdert e 	
dette som en brukbar tilnærming.	 	
Streng	t tatt	 utgjør	 50 prosent bare påslagsfaktoren for ordinær overtidsgodtgjørel se. Tillegge t 	
forhøyes til 100 prosent for overtidsarbeid mellom klokka 20 og 15, i helgen og helligdager, og 
etter klokka 12 på skjærtorsdag, juleaften og nyttårsaften. På en annen side innbef	atter ikke over-	
tidsbetalingene alle de samme tilleggene. Videre kan det ventes at hyppigheten av små

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	42	 	
 
uregistrerte arbeidsbidrag som ikke er avtal	t eller kompenseres for, er hyppigere i travle periode r. 	
Etter avtale mellom arbeidstaker og arbeidsgiver kan imidlertid den enkelte pålagte overtidsti me 
som er opparbeidet, avspaseres time for time med ytterligere lønnskompensasjon for overtidstil -
legget. A	rbeidsinnsatsen flyter riktignok mellom måneder. Dette vil til en viss grad fanges opp ved 	
at vi lagger av månedsdummyer og at vi forsøker å skrive lønnsutbetalingene tilbake til den må-
neden den tilknyttede arbe	idsinnsats ble utført.	 	
Figur 	4.2 viser 	antallet dagsverk per måned, samlet for alle politidistriktene. De regelmessige 	fluk-	
tuasjonene skyldes ulike lengde på månedene, og det største regelmessige fallet gjelder februa r.	 	
Antallet dagsverk i sivile stillinger har holdt seg nokså jevnt over perioden	, mens antallet påtales-	
tillinger har økt sakte, men sikkert	. Politistillinger har 	hatt en tydelig økning i perioden. Dagsverk 	
i fag	- og ledelsesstillinger har hatt en jevn 	økning på nesten 50 prosent mellom 2018 og starten 	
av 2023.	 Dagsverk i grunnstillinger varierer mest	, med nokså store endringer på kort tid: en økni ng 	
i 2017	, økning og fall i 2021 og 2022. 	Samlet sett viser utviklingen en vridning mot 	bruk av politi -	
faglige stillinge	r, og da spesielt fag	- og ledelsesstillinger.	 	
Figur 	4.2 	Utvikling i 	arbeidskraften	, samlet for alle politidistrikt	 	
 	 
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Pri s en på a rbeidskraft	 i mode l len	 e r s a mlede l ønnskos tnader pe r s t illingskategori	, men denne 	
informasjonen 	fram	går ikke direkte i dataene vi har tilgang til. 	Derfor beregner vi ulike deler av 	
lønnskostnadene, fra ulike kilder, og legger delberegningene sammen til slutt. 	Bestanddelene i de 	
samlede lønnskostnadene per stilling er:	 	
• 	Grunnlønn og faste tillegg	 	
• 	Uregelmessige tillegg	 	
• 	Overtid	 og reisetid	 	
• 	Andre lønnskostnader

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	43	 	
 
Informasjon om 	gjennomsnittlig 	avtalt 	grunnlønn og faste tillegg finnes i SAP	-dataene vi har mot-	
tatt	, per stillingskode og driftsenhet. 	Informasjonen finnes også i regnskapet, men 	utbetalinge ne 	
har sesongmessige fluktuasjoner som ikke kan knyttes til re	elle fluktuasjoner i arbeidstid (elle r 	
lønn), som vist i	 den 	blå linjen i	 Figur 	4.3. Derfor benytter vi SAP	-dataene	, indikerte ved den røde 	
linjen i 	samme figur	. Lønnstallene	 derfra	 aggregeres opp til våre fire stillingskategorier, samt til 	
politidistrikt, ved å beregne samlet kostnad til grunnlønn og faste tillegg, og deretter summe re 
opp	 til våre kategorier. Den inverse operasjonen gir oss gjennomsnittlig grunnlønn og faste tillegg 	
per stillingstype.	 	
Figur 	4.3 	Fastlønn (grunnlønn og faste tillegg)	 i SAP versus politiets regnskap, gjennom-	
snitt over alle politidistrik	t per måned	 	
 	 
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
De faktiske månedlige utgiftene	 til overtid, reisetid og	 uregelmessige tillegg	 per politidistrikt fr	am-	
går av regnskapet, men ikke per stillingstype. Derfor 	har vi brukt	 fordelingsnøkler for 	andeler av 	
slike tillegg, tilsendt av 	Politidirektoratet	. Andelene er gitt for årene 2016, 2019 og 2024	, og	 gjel-	
der for hele landet	. Unntaket er for reisetid, der vi kun har andeler for 2024, og som derfor be-	
nyttes for hele perioden.	 Vi setter andel per måned lik andel for året, 	og bruker 	lineær	 interpol	a-	
sjon for å sette andeler for år uten data.	 	
Fordi overtid øker både pris og volum på arbeidskraft, mens uregelmessige tillegg kun øker prise n, 
brukes disse verdiene. Sammen med overtidsfaktoren beskrevet over beregnes overtidsvolume t 
per stillingskategori	. For uregelmessige tillegg beregnes	 kun	 prisen	, altså lønnskostnader pe r 	
dagsverk 	som tilskrives slike tillegg	. Utbetalingen av opptjent overtid og uregelmessige tillegg 	
skjer to måneder etter opptjeningsmåneden. 	For å tilskrive slikt arbeid til faktisk måned	 skifter vi 	
utbetalingen 	bakover i tid me	d to måneder.	 	
I andre lønnskostnader inngår pensjon, arbeidsgiveravgift, kantine, gaver	, velferdstiltak, yrkesska-	
deforsikring, osv.	 Vi fordele	r disse kostnadene proporsjonalt utover 	stillingskategoriene	, etter ka-	
tegoriens andel av	 grunnlønn, faste tillegg, uregelmessige tillegg og overtid	 den måneden i

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	44	 	
 
politidistriktet. 	Dette gjøres for at samlet verdi av arbeidskraften skal tilsvare kostnadene i regn-	
skapet, 	men 	proporsjonale 	tillegg 	påvirker	 ikke	 effektivitetsresultatene. 	Flere stillinger i politie t 	
har særaldersgrenser, der pensjonskostnadene 	er 	høyere enn for andre stillinger. 	Dette hensyn-	
tas 	imidlertid 	ikke eksplisitt i 	Politidirektoratet	s budsjettering av pensjonspremier, 	og heller ikke i 	
våre innsatsfaktorer 	– som følge av proporsjonaliteten. 	Politidirektoratet	 bruker selv en fast sats 	
for å holde a	v pensjon, som ikke hensyntar særaldersgrenser. 	Pensjonspremier ble ikke belastet 	
politiet før i 2017, som 	medfører	 at pensjonskostnadene gjør et stort hopp i 2017. 	Pensjonskos t -	
nadene	 gjør også et hopp i 2022, med innføringen av hendel	sesbasert pensjon	spremiemodell for 	
statlige virksomheter.	 	
For å sikre sammenliknbarhet over	 tid,	 benytter vi pensjonens andel av totale lønnskostnader 	i 	
2017 som proxy	 for tilsvarende i 2016, og andelen i 2021 for tilsvarende i 2022 og 2023.	 På grunn 	
av fluktuasjoner 	glatter vi ut pensjonskostnadene 	innad i 	hvert 	år 	ved å spre 	de 	årlige kostnade r 	
på dager og 	deretter 	summere 	dem 	opp per måned. 	Resultatet av utglattingen	 og ekstrapole -	
ringen	 illustreres ved den blå linjen i 	Figur 	4.4, mens 	den røde linjen viser rådata fra regnskapet.	 	
Figur 	4.4 	Pensjonsutgifter i politiets regnskap, gjennom	snitt over politidistrikter per 	
måned	 	
 	 
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Den endelige prisen på arbeidskraft 	er et volumveid gjennomsnitt av «fastprisen» på arbeidskraft 	
(bestående av 	utgifter	 til grunnlønn, faste tillegg, uregelmessige tillegg og andre lønnskostna de r)	 	
og overtidsprisen på arbeidskraf	t. Dette betyr at prisen på arbeidskraft som brukes	 i modell e n	 	
hensyntar fluktuasjoner i overtidsarbeid	 per måned.	 	
Utviklingen i 	lønnskostnadene	 vises i 	Figur 	4.5, som gjennomsnitt over alle politidistriktene pe r 	
måned.	 Enhetskostnadene har hatt en nominell økning for alle innsatsfaktorene i perioden. 	Påta-	
lestillinger har høy	est kostnad	 per dagsverk, deretter kommer politifaglige fag	- og ledelsesstil-	
linger. 	Politifaglige grunnstillinger hadde i starten av perioden 	tydelig høyere kostnader pe r

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	45	 	
 
dagsverk enn sivile stillinger, mens disse to stillingene har omtrent likt gjennomsnittlig nivå mot 
slutten av perioden. 	 	
Figur 	4.5 	Utvikling i 	lønn	skostnader per dagsverk	, gjennomsnitt over	 alle politidistrikt	 	
 	 
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI.	 	
4.1.3	 	Behandling	 av produkt	- og kapitalinnsatsen	 	
Vi har 	s l å tt sammen produktinnsats og kapitalinnsats til é n vari a be l	. Produktinnsats defineres som 	
verdien av varer og tjenester som er brukt i produksjonen, utenom lønnskostnader og kapitalslit. 
Kapitalinnsats defineres som bruken av realkapital i tjenesteproduksjone n. Vi fokuserer på det 
driftsmessige, og inkluderer derf	or kapitalslitet (i form av bokførte avskrivninger) og leiekostna-	
der på realkapital (varige driftsmidler) i vårt mål på kapitalinnsats.	 Vedlegg 	A.2	 viser en oversik t 	
over hvilke 	regnskapskontoer	 som inngår i produkt	- og kapitalinnsatsen.	 	
Vi inkluderer for øvrig kun realøkonomiske poster. Dette innebærer at f	inansposter, overføringe r, 	
periodens resultat og avregninger	 (kontoklasse 8	) ikke inkluderes. Vi har heller ikke inkludert ut-	
betalinger av erstatninger fra politiet.	 Erstatningene knytter seg til politiets 	ytre effektivitet sna-	
rere enn politiets indre effektivitet	 og er 	generelt	 utfordrende å knytte til spesifikke tidsperiode r.	 	
På grunn av korte tidsserier og overgangen fra kontantregnskap og periodiserte regnskap er det 
vanskelig å anslå kapitalvolumet ved 	de mest utbredte kapitalestimeringsmetodene	: direkte me-	
tode (målinger basert på tilgjengelige verdier) og Perpetual Inventory Method (summering av 
depresierte investeringstall). 	Vår metodikk kan like fullt ses på som en variant av direkte metode 	
for kapitalestimering, der vi benytter oss av forholdstall til å anslå manglende tallverdier.	 	
Kapitalinnsatsen 	måles ved kapitalslitet	 og leiekostnader knyttet til bruken av varige driftsmidl e r	, 	
men	s rentekostnader og utviklingstrekk i kapitalprisene holdes utenfor	. Politidistriktene leier det 	
aller meste av eiendom som benyttes, men 	for 	maskiner, transportmidler, varig inventar, utsty r 	
og 	immat	eriell kapital benyttes både innleie og egeneie.	 Fordi politiets regnskap kun innehol de r

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	46	 	
 
avskrivningstall for 2022 og 2023, bruker vi 	forholdet mellom 	reparasjons	- og vedlikeholdskos t -	
nader 	og avskrivninger 	for	 2022	 til 	2023 	som 	en proxy for å estimere nivået på avskrivningene i 	
2016	 til 	2021.	 Vi finner i en regresjon at reparasjons	- og vedlikeholdskostnadene forklarer om-	
trent 60 	prosent	 av endringen i avskrivninger mellom 2022 og 2023.	 	
I analysen tar vi utgangspunkt i regnskapstall, som kombinert med relevante deflatorer gjør det 
mulig å skille mellom prisutvikling og faktisk ressursbruk. Dette gir oss et mål på 	k v asiv olum (de-	
fl a tert ve rdi, målt i 2023	-k rone r)	. Hver av de tre kapital	arter	, samt produktinnsatsen, deflateres 	
separat ved bruk av egne deflatorer som er tilpasset de respektive kostnads	artene	. De deflatert e 	
størrelsene summeres deretter til én samlet komposittvariabel, som representerer volumet på 
kapital	- og produktinnsatsen i	 effektivitetsanalysen. 	Figur 	4.6 viser utviklingen i volumet over tid, 	
samlet for alle politidistrikter. Bruken har vært forholdsvis jevn i hele perioden samlet sett	. 	
Figur 	4.6 	Utvikling i produkt	- og kapitalinnsatsens volum, samlet for alle politidistrikter	 
 	 
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI.	 	
Den tilhørende 	pri s variabel en beregnes som forholdstallet mellom den nominelle v erdien på pro-	
duk t	- og k a pi t a l i nns a t s e n	, og v ol ume t	, for hver måned og hvert politidistrikt.	 	
Vi bruker følgende 	nasjonale 	deflatorer, hentet fra S	tatistisk sentralbyrås	 nasjonalregnskapst a l l	 	
for offentlig administrasjon 	og 	forsvar	: 	
• 	Bruttoinvesteringsd	eflator for b	ygg	 og anlegg	 	
• 	Bruttoinvesteringsdeflator 	for 	transportmidler	 	
• 	Bruttoinvesteringsdeflator 	for 	maskiner og utstyr	 	
• 	Bruttoinvesteringsdeflator 	for immateriell kapital	 	
• 	Produktinnsatsdeflator	 for al	t forbruk av varer og tjenester

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	47	 	
 
Bruttoinvesteringsdeflatore ne reflekterer 	strengt tatt prisutviklingen på ny kapital, men det er 	
rimelig å anta prisen på gammel kapital følger relativt 	symmetriske	 prisbaner for 	denne kapital	- 	
og produktinnsatsen. 	Gjennomsnittlig prisnivå i 2023 brukes som 	grunnlag for deflateringen.	 	
Figur 	4.7 viser 	prisindeksen	 som brukes for produkt	- og kapitalinnsatsen	 i alle politidistrikter.	 	
Figur 	4.7 	Utvikling i produkt	- og kapitalinnsatsens 	pris	, samlet for alle politidistrikter	 	
 	 
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
4.2	 	Tjenesteproduksjon	en	 	
Vår modell inkluderer 	tre mål på 	politiets	 tjenesteproduksjon:	 	
• 	Oppdragsmengden, basert på 	Politioperativt System (PO)	 	
• 	Straffesaksmengden	, basert på 	Straffesaksregisteret (Strasak)	 	
• 	Et aggregat av saker 	innenfor ikke	-operative polititjenester, 	som består av	 den sivile retts-	
pleien	 registrert i 	Saksbehandlingssystem	et i saker om tvangsfullbyrdelse og gjeldsordning 	
(SIAN	) og gebyrfinansierte publikumstjenester basert på ulike tjenestestatistikker	, priser og 	
politiets regnskap	 	
Datagrunnlaget	 og 	data	behandlingen av tjenesteproduksjone n i denne analysen er den samme 	
som i Holmen m	ed flere	 (202	6b). Derfor gir vi i resten av delkapittelet	 kun	 en kortere oppsum-	
mering av data og vektingsstrategier og ber leseren se til Holmen m	ed flere	 (202	6b) for helhetli g	e 	
redegjørelse	r. 	
4.2.1	 	Oppdragsme	ng	den	 	
Den første produksjonsvariabelen i analysen er omfanget av oppdrag i politidistriktene. 	For å måle 	
dette	 benytter	 vi et uttrekk fra PO som dekker hele analyseperioden	. Uttrekket	 innehol de r

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	48	 	
 
informasjon om blant annet tidspunkt, varighet, prioritet, ressursbruk, oppdragstype, status og 
andre kjennetegn ved hvert enkelt oppdrag	 i hvert enkelte politidistrikt	. PO er imidlertid ikke et 	
register eller en statisti	sk database for 	politianalyser, jamfør	 Tekstboks 	4.1. 	
Tekstboks 	4.1 	Forbehold ved bruk av statistikk fra 	Politioperativt System (PO)	 	
Politioperativt System (PO)	 er i utgangspunktet en vaktjournal som føres i sanntid, og ikke et sta-	
tistikkverktøy. Registreringene bygger ofte på raske vurderinger i situasjoner som kan være uover-
siktlige, og loggen trenger ikke å samsvare med den forståelsen som utvikles i etterkant 	av hen-	
delsen (Lungaard	, 2021). I tillegg varierer registreringspraksis mellom operasjonssentraler og kan 	
endres over tid, blant annet som følge av reformer og organisatoriske omlegginger.	 	
I perioder med høyt trykk vil antall registrerte oppdrag kunne påvirkes av hvor mange operatøre r 
som er på jobb, og noen henvendelser blir ikke loggført. Feilregistreringer kan også øke når be-
lastningen er stor. Eksterne forhold som pandemien og variasjone	r i antall arbeidsdager per må-	
ned påvirker datagrunnlaget ytterligere.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Oppdragene som registreres i PO varierer både i ressursbehov og i hvordan de utføres og loggfø-
res. Dette gjør det vanskelig å skille rene mengdeforskjeller fra variasjon i registreringspraksis og 
faglig kvalitet. Ulikheter i effektivitet håndteres i selve 	effektivitetsmodellene, mens forskjeller i 	
det faktiske 	ressursbehovet ved ulike typer oppdrag 	håndteres	 særskilt	 gjennom vektingsstrate -	
giene våre	. 	
Figur 	4.8 viser at antallet registrerte oppdrag på	 landsbasis øker om sommeren og faller 	om	 vin-	
teren. Denne variasjonen holder seg relativt vedvarende over tid. Det er også en fallende trend i 
den samlede oppdragsmengde n over tid.	 	
Figur 	4.8 	Utvikling i antall registrerte oppdrag	 per måned, totalt	 	
 	
Merknad:	 Figuren viser antall registrerte oppdrag i PO, basert på oppdragets iverksettelsesdato	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI, basert på data fra Politidirektoratet	 	
En fallende trend i registrerte oppdrag kan skyldes både reell nedgang og endret registrerings -
praksis. I analysen behandler vi tidstrenden som et registreringsteknisk forhold og justerer for 
dette i vektingen	. 	
0	
10 000
20 000
30 000
40 000
50 000
60 000
70 000
80 000	
2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	
Antall

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	49	 	
 
Oppdrag varierer sterkt i ressursbehov. For å håndtere dette trenger 	både 	et kvantifiserbart mål 	
på ressursbruken og	 indikatorer	 som kan klassifisere oppdragene i grupper med om lag lik res-	
sursbruk.	 PO inneholder ikke et entydig mål på ressursbruk. Vi har derfor testet ulike kandidate r 	
og finner at variabelen «antall ressurser ekstern fil» best beskriver innsatsen på oppdraget og har 
klart høyest forklaringskraft. Variabelen er basert på loggføring av	 hver tildelt ressurs (politi	 og	 	
ambulanse m	ed mer	) med d	uplikater fjernet. 	 	
Figur 	4.9 viser utviklingen i antallet 	satte	 oppdrags	ressurser. Ressurssettingen følger 	likne	nde 	
mønstre som oppdragsmengde n, med sesongvariasjon og en viss reduksjon over tid.	 	
Figur 	4.9 	Utvikling i antall 	oppdragsressurser satt per måned	, totalt	 	
 	
Merknad:	 Figuren viser antall registrerte oppdrag i PO, basert på oppdragets iverksettelsesdato	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI, basert på data fra Politidirektoratet	 	
For å ta høyde for at ulike oppdrag krever ulik ressursinnsats, estimerer vi en regresjonsmode l l 
som predikerer forventet ressursbruk per oppdrag basert på tilgjengelige kjennetegn fra PO. 	For-	
klaringsvariablene fanger opp systematiske forskjeller i ressursbehov på tvers av oppdragstyper. 	 	
Metoden gjør det mulig å korrigere for variasjon i oppdragenes kompleksitet og gir et mer sam-
menli	knbart mål på oppdragsbelastning enn rene tellinger av oppdrag	 eller telling av antall opp-	
drag per prioritetskategori	 ville gjort	. En grundig beskrivelse av modellspesifikasjon, estimerings -	
metoder og resultater finnes i Holmen m	ed flere	 (202	6b).	 	
4.2.2	 	Straffesaksmengden	 	
Det andre produksjonsmålet i analysen er omfanget av straffesaker til behandling i politidistri k -
tene. Variabelen er basert på data fra Strasak, som fungerer som politiets straffesaksjournal og 
registrerer anmeldelser og saksbehandling gjennom hele sakskjed	en.	 Analysen bygger på to mål 	
for saksomfang. 	 	
Den første måten vi måler etterforskningsarbeidet på er å telle antall distinkte saker som har en 
ekspedisjon i måneden. Dette indikerer at saken 	behandles	 og dermed har medført ressursbruk . 	
Sakene tilordnes det politidistriktet som har hatt saken den aktuelle måneden, og tiden hos stats-
advokat inngår ikke. Resultatet er et mål på beholdningen av aktive saker, snarere enn tilgange n 	
0	
10 000
20 000
30 000
40 000
50 000
60 000	
2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	
Antall

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	50	 	
 
eller avgangen av saker.	 Metoden innebærer en implisitt vekting etter behandlingstid, siden en 	
sak telles i alle måneder den har ekspedisjoner i distriktet.	 	
Figur 	4.10	 viser 	hvordan saksomfanget utvikler seg over tid, når vi bruker antall distinkte saker 	
med ekspedisjoner som mål på saksomfanget. 	Det er en betydelig månedlig variasjon. På 	lands-	
basis ser man en fallende trend i perioden, med en utflating siden 2021.	 	
Figur 	4.10	 	Utvikling i antall 	distinkte ekspedisjoner per måned	, etter politidistrikt	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	, basert på data fra Politidirektoratet	 	
Den andre vektingsstrategien følger samme prinsipp som for PO og bruker en regresjon til å pre-
dikere ressursbehovet i hver sak. Avhengig variabel	 i regresjonen	 er antall dager fra registreri ng 	
til oppklaringsdato, som er det mest konsistente tidsmålet i Strasak. Selv om dette ikke direkt e 
måler ressursbruk, kan variasjonen forklares med tilgjengelige sakskjennetegn som kriminalitets -
type, oppklaringsstatus, sakso	pprinnelse og antall registrerte etterforskningsskritt (avhør, åsteds-	
undersøkelser, involverte ro	ller m	ed videre	). Regresjonene estimeres lineært	, og den p	redikert	e 	
ressursbruk	en	 danner grunnlaget for vektene. I motsetning til den første tilnærmingen, der aktive 	
saker telles i alle måneder med ekspedisjoner, henføres de vektede sakene nå til eierdistrikt og 
oppklaringsdato. Dette sikrer konsistent aggregering og unngår dobbeltvekt	ing av saker som går 	
over flere måneder.	 En fullstendig redegjørelse for modellspesifikasjonene , estimeringsvalge ne 	
og de statistiske resultatene finnes i Holmen m	ed flere	 (20	26b).	 	
4.2.3	 	Ikke	-operative polititjenester	 	
Den tredje produksjonsvariabelen omfatter	 de vi har kalt ikke	-operative polititjenester. Dette om-	
fatter	 politiets arbeid utenfor kjerneoppgavene og består av to tjenestetyper: sivil rettspleie og 	
gebyrfinansierte publikumstjenester. For å unngå problemer med høy dimensjonalitet og få fri-
hetsgrader slår vi disse sammen til én samlet produksjonsvariabel, i tr	åd med mandatets vektleg-	
ging av politiets kjerneoppgaver.	 	
• 	Si v i l re t t s pl e i e	 omfatter blant annet tvangsfullbyrdelse, gjeldsordning, forkynnelser og sekre-	
tariatsfunksjonen for forliksrådene. Disse oppgavene utføres ved namsfogdkontore ne og er i 
stor grad gebyrfinansierte, med unntak av gjeldsordning. Oppgaveporteføljen og organise-
ringen er endret etter politireformen. Datagrunnlaget for sivil rettspleie kommer fra SIAN	-	
0	
2 000
4 000
6 000
8 000
10 000
12 000
14 000
16 000
18 000
20 000	
2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	
Amtall	
Oslo p d
Øst pd
Sør-Øst pd
Vest pd
Sør-Vest pd
Trøndelag pd
Innlandet pd
Agder pd
No rdland pd
Møre og Romsdal pd
Troms pd
Finnmark pd
Gjennomsnitt

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	51	 	
 	
systemet, med månedlige tall per politidistrikt for ulike sakstyper. I analysen bruker vi antal-
let avsluttede saker som produksjonsmål	. 	
• 	Ge by rfi na ns i e rt e publ i k ums t je ne s t e r	 omfatter blant annet utlendingsforvaltning (visum, 	
oppholdstillatelser og statsborgerskap), utstedelse av pass og annen ID, våpentillatelser, 
kontrolloppgaver og andre tillatelses	- og sertifikatprosesser. Dette er tjenester som i politi-	
ets egen terminologi	 ofte omtales som «forvaltningstjenester», men som skiller seg fra van-	
lig fagterminologi. Vi bruker derfor betegnelsen gebyrfinansierte publikumstjenester for å 
unngå begrepsforvirring. For disse tjenestene finnes det ik	ke et fullstendig register med må-	
nedlige tall per distrikt	, og vi har	 ikke tilgang til registre for hver 	enkel	t tjeneste	. Vi estimerer 	
derfor saksvolum indirekte ved å kombinere regnskapsførte gebyrinntekter med informa-
sjon om gebyrsatser. Metoden bygger på at inntekter kan dekomponeres i pris og kvantum, 
og krever enkelte datatilpasninger.	 	
De fleste sakene innen sivil rettspleie er tvangssaker, slik 	Figur 	4.11	 viser, med flere hundre tuse n 	
saker årlig. Forliks	- og stevnevitnesaker utgjør langt mindre volum, mens gjeldssaker bare omfat-	
ter noen få tusen saker og vises derfor på egen akse. Antall saker økte 	fram	 til et toppnivå i 2020 	
under koronapandemien, før de falt i årene etter og nådde sitt laveste nivå i 2022.	 	
Figur 	4.11	 	Antall saker i den sivile rettspleie, over alle distrikter	 	
 	
Merknad:	 Gjeldssaker telles på høyre akse, mens øvrige sakskategorier telles på venstre akse.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	, basert på data fra Politidirektoratet	 	
Våre estimater for saksekvivalenter innen gebyrfinansierte publikumstjenester er vist i	 Figur 	4.12	. 	
Den klart største kategorien er pass og annen ID, vist på høyre akse. Volumet var stabilt før pan-
demien, falt kraftig i 2020, og økte deretter til et toppnivå i 2022. De øvrige tjenestetypene utgjør 
samlet rundt 10	–15 prosent av omfanget av pass	- og ID	-saker.	 	
Sakstypene varierer i kompleksitet. For å ta høyde for dette beregner vi ressursvekter. Tilnær-
mingen er forskjellig for de to tjenesteområdene. 	 	
For sivil rettspleie bygger vektene på 	Politidirektoratets	 anslag for hvor mange saker av hver type 	
som kan behandles per årsverk, der lavere produktivitet tilsier 	høy kompleksitet og 	høyere vekt. 	
Disse anslagene ligger bevisst konservativt, ifølge direktoratet, og benyttes for hele 	
0
1 000
2 000
3 000
4 000
5 000
6 000
7 000
8 000	
0	
100 000
200 000
300 000
400 000
500 000
600 000
700 000	
2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	
Antall saker (gjeld)	
Antall	
Stevnevitne	Forlik	Tvang	Gjeld

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	52	 	
 
analyseperioden. Det finnes forskjeller mellom distriktene i hvordan dette arbeidet organisere s , 
men dette hensyntas ikke eksplisitt utover det som fanges opp av vektene.	 	
For gebyrfinansierte publikumstjenester beregner vi vekter ut fra gebyrinntektene, basert på en 
antakelse om at inntektene grovt gjenspeiler underliggende kostnader. Vektene fr	amkommer ved 	
først å beregne tjenestenes kostnadsandeler per år og deretter gjennomsnittet av disse over pe-
rioden. Ved å dividere på antall saksekvivalenter får vi en vekt per saksekvivalent.	 	
Vekten mellom sivil rettspleie og gebyrfinansierte publikumstjenester avledes fra politiets regn-
skap, basert på forholdet mellom kostnadene til sivil rettspleie og kostnadene til utlendings for-
valtningen og øvrige gebyrfinansierte tjenester samlet. 	En mer detaljert redegjørelse av datakil-	
der, forutsetninger og vekting gis i Holmen med flere (2026b).	 	
Figur 	4.12	 	Estimert antall saksekvivalenter i gebyrfinansierte publikumstje neste r 	 	
 	
Merknad:	 I mangel på tilstrekkelig 	disaggregerte	 og komplette volumdata utnytter vi informasjon om samlede inn-	
tekter per tjeneste fra regnskapet, kombinert med prisutviklingen på gebyrene sendt til oss av 	Politidirek-	
toratet	, for å beregne saksvolumet via inntektssiden	. Politiet opererer med differensierte gebyrsatser for 	
flere av tjenestene, som, sammen med andre forhold beskrevet i rapporten, kan medføre at det estimerte 
saksomfanget ikke samsvarer 	med	 det reelle saksomfanget.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	, basert på data fra Politidirektoratet	 	
4.3	 	Omgivelse	ne	 	
Som dokumentert i Holmen 	med flere 	(2026b)	, har vi testet ut en rekke kontekstuelle variabler	. 	
Det er verdt å merke seg at studiet gjennomføres på et relativt høyt aggregeringsnivå og 	mange 	
av kandidatene for å beskrive omgivelsene var høyt korrigerte.	 	
4.3.1	 	Utvalgte kontekstuelle variabler	 	
Vi har kommet	 fram til	 åtte kontekstuelle variabler, som vi mener fanger opp forskjelle	ne	 mellom 	
politidistriktene og over tid	 på en god måte	. Samtlige av de utvalgte kontekstuelle variablene er 	
tverrsektorielle og er ikke spesifikt knyttet opp mot politisektoren.	 De utvalgte variablene er	: 	
• 	Landareal per innbygger	 	
0
200 000
400 000
600 000
800 000
1 000 000
1 200 000
1 400 000	
0	
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000	
2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	
Saksekvivalenter pass/id (estimat)	
Saksekvitalenter (estimert)	
Kontroll av vaktselskaper	Arbeidstillatelser	Familieinnvandring	
Våpen	Oppholdstillatelser	Statsborgerskap	
Pass/ID (høyre akse)

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	53	 	
 
• 	Andelen av befolkningen som bor i tettsteder	 	
• 	Sysselsetting etter bosted per befolkning	 	
• 	Befolkningsandel i alderen 15 til 39 år	 	
• 	Koronasmittetilfeller per 	tusen 	innbygger mellom vaksinering av arbeidsfør befolkning og 	
gjenåpningen	 	
• 	Koronasmittetilfeller per 	tusen 	innbygger mellom nedstengingen og vaksinering av arbeids-	
før befolkning	 	
• 	Dager i måneden	, nedskalert med en faktor på tusen	 	
• 	Andel ordinære hverdager i måneden	, nedskalert med en faktor på tusen	 	
De 	fire første variablene fra listen er innhentet fra Statistisk sentralbyrå. 	Råd	ataene for korona -	
pandemien er	 hentet fra Folkehelse	instituttet og normalisert basert på befolkningstall fra Statis-	
tisk sentralbyrå. Deretter har vi 	justert dem basert	 på	 tidspunktene for 	nedstengingen	, vaksine-	
ring av arbeidsfør befolkning	 og egen befolkning. De rene tidsvariablene 	utarbeidet baser	t på 	
kalendere.	 Vi viser for øvrig til Holmen med flere (2026b) for deskriptiv statistikk.	 	
4.3.2	 	Alternative kontekstuelle variabler	 	
I Holmen med flere (2026b) testet vi også ut et alternativt sett av kontekstuelle variabler inspire rt 
av RAM	-modellen. 	Studiens resultater tyder på at	 valg av variabelsett viste seg å ha lite å si for 	
resultatene.	 	
I denne rapporten tester vi ut et modifisert 	alternativt 	utvalg	et av	 kontekstu	elle variabler	 fra Hol-	
men med flere (2026b)	, s	lik at det	 ikke	 overlapper med 	vårt foretrukne utvalg	. Dette	 innebære r 	
at befolkningsandelen i alderen 15 til 39 år og landareal per innbygger er utelatt fra det alterna-	
tive 	utvalget. Til gjengjeld har vi inkludert variabler knyttet til inntekt og utdanning.	 	
Det alternative utvalget av 	kontekstuelle variabler er som følger:	 	
• 	Registrert arbeidsledighetsrate	 	
• 	Summen av barn med omsorgstiltak og barn med andre tiltak med mulig overlapp	 	
• 	Andelen av befolkningen som er første	- eller andregenerasjonsinnvandrere	 	
• 	Andelen av befolkningen som er kvinner	 	
• 	Andelen av befolkningen 	med høyere utdanning	 	
• 	Andelen av befolkningen som er skilt eller separert	 	
• 	Andelen av befolkningen som er uføretrygdede	 	
• 	Gjennomsnittlig personinntekt	 i kroner	 	
• 	Befolkningsandelen med mindre enn 60 prosent av OECD	-definert medianinntekt	 	
• 	Andelen av husholdningene som er trangbodde

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	54	 	
 	
4.4	 	Deskriptiv statistikk	 	
Vi vil nå rapportere deskriptiv statistikk 	inkludert oppsummerende statistikk og korrelasjoner.	 Vi 	
refererer til vår forskningsrapport om effektivitet og politiets tjenesteproduksjon (Holmen me d 
flere 2026b) for ytterligere detaljer.	 	
4.4.1	 	Oppsummerende statistikk	 	
Våre empiriske resultater bygger på et paneldatasett bestående av 1	 152 observasjoner, forde l t 	
over månedlig over årene 2016 til 2023 for landets tolv politidistrikter. For årlige analyser dreie r 
det seg dermed om 144 observasjoner for hvert år.	 I det følgende 	rapporterer vi 	hovedtall	 for 	
produktene og innsatsfaktorene i våre analyser inkludert gjennomsnitt, standardavvik, minimum 
og maksimum.	 Hovedtallene	 rapporteres samlet i 	Tabell 	4.1, per	 tusen	 innbygger	e i Tabell 	4.2 og 	
på endringsform i	 Tabell 	4.3. 	
Tabell 	4.1 	Hovedtall	 for 	produkter og innsatsfaktorer	, totale størrelser	 	
Va r i a b el	 	G j ennomsn i t t	 	S t andardavvi k	 	Mi n	i mu m	 	Ma k s	i mu m	 	
P r o d u k t er	 	
Straffesaker	 	 2 258 	 	 1 465 	 	 289 	 	 7 817 	 	
Politioppdrag	 	 4 992 	 	 2 595 	 	 841 	 	 11 572 	 	
Sivile sak	sekvivalenter	 	 9 483 	 	 6 086 	 	 924 	 	 32 333 	 	
In n s a t s f a k t o r er	 	
Politi, 	junior	stillinger	 	 14 726 	 	 10 481 	 	 3 730 	 	 48 508 	 	
Politi, leder	- og senior	stillinger	 	 10 301 	 	 5 907 	 	 2 446 	 	 32 521 	 	
Påtalestillinger	 	 2 158 	 	 1 472 	 	 430 	 	 7 275 	 	
Sivile stillinger	 	 9 756 	 	 6 433 	 	 2 770 	 	 29 796 	 	
Kapital	- og produktinnsats	 	 22 868 	 	 16 965 	 	 7 351 	 	 78 869 	 	
Merknad	: Saker, oppdrag og stillinger måles 	i antall. Kapital	- og produktinnsatsen m	åles 	i millioner 2023	-kroner.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Tabell 	4.2 	Hovedtall 	for produkter og innsatsfaktorer	, normalisert per 	tusen 	innbygger	e 	
Va r i a b el	 	G j ennomsn i t t	 	S t andardavvi k	 	Mi n	i mu m	 	Ma k s	i mu m	 	
P r o d u k t er	 	
Straffesaker	 	5.384	 	1.793	 	1.939	 	15.636	 	
Politioppdrag	 	12.402	 	3.072	 	5.411	 	27.394	 	
Sivile sak	sekvivalenter	 	22.394	 	7.875	 	8.272	 	66.076	 	
In n s a t s f a k t o r er	 	
Politi, 	juniorstillinger	 	35.842	 	12.909	 	20.077	 	85.977	 	
Politi, leder	- og seniorstillinger	 	26.318	 	8.985	 	14.756	 	62.828	 	
Påtalestillinger	 	5.179	 	1.716	 	2.838	 	11.989	 	
Sivile stillinger	 	25.154	 	12.23	0 	13.431	 	73.44	0 	
Kapital	- og produktinnsats	 	57.743	 	25.604	 	32.351	 	160.829	 	
Merknad	: Saker, oppdrag og stillinger måles i antall. Kapital	- og produktinnsatsen måles i millioner 2023	-kroner.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	55	 	
 
Tabell 	4.3 	Hovedtall for produkter og innsatsfaktorer, på endringsform	 	
Va r i a b el	 	G j ennomsn i t t	 	S t andardavvi k	 	Mi n	i mu m	 	Ma k s	i mu m	 	
P r o d u k t er	 	
Straffesaker	 	-8.226 	 	 608.370 	 	-2 917.457 	 	 3 048.496 	 	
Politioppdrag	 	 1.828 	 	 492.930 	 	-2 001.616 	 	 2 021.590 	 	
Sivile sak	sekvivalenter	 	-3.888 	 	 2 406.223 	 	-12 309.136 	 	 11 215.320 	 	
In n s a t s f a k t o r er	 	
Politi, 	juniorstillinger	 	 11.070 	 	 1 008.043 	 	-4 964.145 	 	 4 685.648 	 	
Politi, leder	- og seniorstillinger	 	 30.116 	 	 590.443 	 	-2 777.463 	 	 3 370.971 	 	
Påtalestillinger	 	 5.941 	 	 137.900 	 	-686.764 	 	 713.185 	 	
Sivile stillinger	 	 3.925 	 	 559.906 	 	-2 850.084 	 	 2 967.961 	 	
Kapital	- og produktinnsats	 	 21.206 	 	 1 384.533 	 	-7 632.445 	 	 7 632.445 	 	
Merknad	: Saker, oppdrag og stillinger måles i antall. Kapital	- og produktinnsatsen måles i millioner 2023	-kroner.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
I Tabell 	4.4 og 	Tabell 	4.5 oppgir vi 	hovedtall	 for 	vårt basis	utvalg og alternative utvalg av kovariate	r 	
med utgangspunkt i totale størrelser og på endringsform	. 	
Tabell 	4.4 	Hovedtall	 for 	kovariater	, totale størrelser	 	
Va r i a b el	 	G j ennom-	
s n i t t	 	
S t andard -	
a v v i k	 	Mi n	imu m	 	Ma k s	i-	
mu m	 	
B a s i s u t v a l g	 	
Landareal per innbygger	 	 0.113 	 	 0.157 	 	 0.001 	 	 0.620 	 	
Andelen av befolkningen som bor i tettsteder	 	 0.790 	 	 0.099 	 	 0.574 	 	 0.992 	 	
Sysselsetting etter bosted per	 befolkning	 	 0.550 	 	 0.143 	 	 0.295 	 	 1.175 	 	
Befolkningsandel i alderen 15 til 39 år	 	 0.323 	 	 0.024 	 	 0.287 	 	 0.385 	 	
Dager per måned	 	 30.440 	 	 0.802 	 	 28.000 	 	 31.000 	 	
Andel ordinære hverdager i måneden	 	 0.427 	 	 0.162 	 	 0.000	 	 0.613 	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, første periode	 	 0.197 	 	 0.902 	 	 0.000	 	 14.345 	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, andre periode	 	 1.547 	 	 8.912 	 	 0.000	 159.390 	 	
A l t er n a t i v t u t v a l g	 	
Registrert arbeidsledighetsrate	 	 0.027 	 	 0.014 	 	 0.009 	 	 0.127 	 	
Barn med omsorgstiltak og barn med andre tiltak	 	 0.996 	 	 0.507 	 	 0.213 	 	 1.936 	 	
Befolkningsandel med innvandrerbakgrunn	 	 0.159 	 	 0.054 	 	 0.086 	 	 0.321 	 	
Befolkningsandel for kvinner	 	 0.494 	 	 0.004 	 	 0.485 	 	 0.502 	 	
Befolkningsandel med høyere utdanning	 	 0.324 	 	 0.065 	 	 0.200 	 	 0.545 	 	
Befolkningsandel for skilte eller separerte	 	 0.090 	 	 0.010 	 	 0.075 	 	 0.111 	 	
Befolkningsandel for uføretrygdede	 	 0.075 	 	 0.020 	 	 0.036 	 	 0.133 	 	
Gjennomsnittlig personinntekt	 	 0.041 	 	 0.005 	 	 0.033 	 	 0.058 	 	
OECD	-definert ulikhetsmål, medianinntekt	 	 0.177 	 	 0.008 	 	 0.165 	 	 0.186 	 	
Husholdningsandel for trangbodde	 	 0.991 	 	 0.143 	 	 0.677 	 	 1.404 	 	
Merknad	: Variablene knyttet til dager og koronapandemien er oppjustert med tusen	 i den konkrete tabellen 	for å 	
synliggjøre tallene. 	Landareal per innbygger	 måles i 	innbyggere per kvadratkilometer.	 Barn med omsorgs-	
tiltak og barn med andre tiltak	 summerer disse 	to barnevern	tiltakene 	med mulig dobbeltelling av barn.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	56	 	
 
Tabell 	4.5 	Hovedtall for kovariater, 	på endringsform der 	endringene	 	
Va r i a b el	 	G j ennom-	
s n i t t	 	
S t andard -	
a v v i k	 	Mi n	imu m	 	Ma k s	i-	
mu m	 	
B a s i s u t v a l g	, s k a l er t o p p med en f a k t o r p å t u s en	 	
Landareal per innbygger	 	-0.018 	 	0.134 	 	-1.223 	 	0.875 	 	
Andelen av befolkningen som bor i tettsteder	 	0.204 	 	0.176 	 	-0.532 	 	0.630 	 	
Sysselsetting etter bosted per	 befolkning	 	-0.219 	 	16.329 	 	-220.979 	 	357.733 	 	
Befolkningsandel i alderen 15 til 39 år	 	-0.045 	 	0.384 	 	-5.119 	 	2.213 	 	
Dager per måned	 	0.000 	 	1.374 	 	-3.000 	 	3.000 	 	
Andel ordinære hverdager i måneden	 	-0.949 	 	0.210 	 	-0.533 	 	0.480 	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, første periode	 	0.000 	 	0.643 	 	-5.319 	 	9.224 	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, andre periode	 	0.000 	 	8.192 	 	-108.347 	 	108.214 	 	
A l t er n a t i v t u t v a l g	 	
Registrert arbeidsledighetsrate	 	-0.158 	 	9.237 	 	-34.582 	 	103.847 	 	
Barn med omsorgstiltak og barn med andre tiltak	 	-3.060 	 	53.740 	 	-374.197 	 	178.559 	 	
Befolkningsandel med innvandrerbakgrunn	 	0.492 	 	3.311 	 	-15.245 	 	18.131 	 	
Befolkningsandel for kvinner	 	-0.002 	 	0.273 	 	-1.469 	 	1.577 	 	
Befolkningsandel med høyere utdanning	 	0.421 	 	9.479 	 	-99.593 	 	98.377 	 	
Befolkningsandel for skilte eller separerte	 	0.029 	 	0.292 	 	-1.263 	 	1.516 	 	
Befolkningsandel for uføretrygdede	 	0.057 	 	0.211 	 	-0.965 	 	1.473 	 	
Gjennomsnittlig personinntekt	 	0.121 	 	0.535 	 	-1.370 	 	6.919 	 	
OECD	-definert ulikhetsmål, medianinntekt	 	-0.222 	 	0.201 	 	-0.587 	 	-0.002 	 	
Husholdningsandel for trangbodde	 	-0.001 	 	29.638 	 	-426.678 	 	400.436 	 	
Merknad	: Variablene knyttet til dager og koronapandemien er oppjustert med tusen i den konkrete tabellen for å 
synliggjøre tallene. 	Alle variabler er skalert opp med en faktor på tusen for å synliggjøre endringstallene.	 	
Landareal per innbygger	 måles i innbyggere per kvadratkilometer. 	Barn med omsorgstiltak og barn med 	
andre tiltak	 summerer disse to barneverntiltakene med mulig dobbeltelling av barn.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
4.4.2	 	Samvariasjon	 	
I Tabell 	4.6, Tabell 	4.7 og 	Tabell 	4.8 rapporter	er vi en korrelasjonsmatrise	 mellom produktene og 	
innsatsfaktorene	 henholdsvis 	målt som totale størrelser, 	normalisert 	per innbygger og på end-	
ringsform.	 Det er relativt sterk korrelasjon 	mellom variablene	 for de totale størrelsene	, særli g 	
innad i produksjonsinnsatsen	. Korrelasjonene tas 	vesentlig ned når man 	normaliserer per innby g-	
ger, men i mindre grad mellom innsatsfaktorene.	 	
På endringsform er det ikke lenger noe korrelasjon å snakke om mellom 	politioppdrag og straffe-	
saker, og bare svak korrelasjon mellom politioppdrag og sivile saker.	 Straffesakene og de sivile 	
sakene 	har heller ikke noe vesentlig korrelasjon med produksjonsinnsatsen på endringsform.	 Po-	
litioppd	ragene	 er derimot moderat	 korrelert med 	produksjonsinnsatsen på endringsform	. Det	 er 	
også 	relativt høy korrelasjon mellom innsatsfaktorene	 på endringsform	.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	57	 	
 
Tabell 	4.6 	Korrelasjoner mellom produktene og innsatsfaktorene, totale størrelser	 	
Va r i a b l er	 	
Straffesaker
 	
Politioppdrag
 	
Sivile saker
 	
Politi, junior
 	
Politi, ledere 	og seniorer
 	
Påtalestillinger
 	
Sivile stillinger
 	
Kapital
- og 	
produktinnsats
 	
Politioppdrag	 	0.805	 	1.000	 	 	 	 	 	 	 	
Sivile saker	 	0.791	 	0.837	 	1.000	 	 	 	 	 	 	
Politi, junior	 	0.881	 	0.782	 	0.808	 	1.000	 	 	 	 	 	
Politi, senior	 	0.851	 	0.811	 	0.837	 	0.959	 	1.000	 	 	 	 	
Påtales	 	0.887	 	0.815	 	0.846	 	0.973	 	0.981	 	1.000	 	 	 	
Sivil	 	0.887	 	0.792	 	0.830	 	0.980	 	0.954	 	0.980	 	1.000	 	 	
Kapital	- og produktinnsats	 	0.851	 	0.720	 	0.759	 	0.984	 	0.948	 	0.954	 	0.969	 	1.000	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Tabell 	4.7 	Korrelasjoner mellom produktene og innsatsfaktorene, normalisert per 	tusen 	
innbyggere	 	
Va r i a b l er	 	
Straffesaker
 	
Politioppdrag
 	
Sivile saker
 	
Politi, junior
 	
Politi, ledere 	og seniorer
 	
Påtalestillinger
 	
Sivile stillinger
 	
Kapital
- og 	
produktinnsats
 	
Politioppdrag	 	0.336	 	1.000	 	 	 	 	 	 	0.336	 	
Sivile saker	 	0.357	 	0.415	 	1.000	 	 	 	 	 	0.357	 	
Politi, junior	 	0.484	 	0.520	 	0.346	 	1.000	 	 	 	 	0.484	 	
Politi, senior	 	0.334	 	0.518	 	0.243	 	0.867	 	1.000	 	 	 	0.334	 	
Påtales	 	0.507	 	0.526	 	0.447	 	0.908	 	0.848	 	1.000	 	 	0.507	 	
Sivil	 	0.483	 	0.547	 	0.314	 	0.940	 	0.933	 	0.890	 	1.000	 	0.483	 	
Kapital	- og produktinnsats	 	0.416	 	0.444	 	0.228	 	0.936	 	0.909	 	0.840	 	0.954	 	1.000	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Tabell 	4.8 	Korrelasjoner mellom produktene og innsatsfaktorene, på endringsform	 	
Va r i a b l er	 	
Straffesaker
 	
Politioppdrag
 	
Sivile saker
 	
Politi, junior
 	
Politi, ledere 	og seniorer
 	
Påtalestillinger
 	
Sivile stillinger
 	
Kapital
- og 	
produktinnsats
 	
Politioppdrag	 	-0.003 	 1.000 	 	 	 	 	 	 	-0.003 	 	
Sivile saker	 	 0.417 	 0.196 	 1.000 	 	 	 	 	 	 0.417 	 	
Politi, junior	 	-0.082 	 0.373 	 -0.023 	 1.000 	 	 	 	 	-0.082 	 	
Politi, senior	 	-0.090 	 0.368 	 -0.038 	 0.767 	 1.000 	 	 	 	-0.090 	 	
Påtales	 	-0.069 	 0.342 	 -0.019 	 0.764 	 0.880 	 1.000 	 	 	-0.069 	 	
Sivil	 	-0.117 	 0.391 	 -0.012 	 0.789 	 0.895 	 0.850 	 1.000 	 -0.117 	 	
Kapital	- og produktinnsats	 	-0.113 	 0.328 	 -0.024 	 0.755 	 0.881 	 0.843 	 0.892 	 	1.000	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	58	 	
 
Tabell 	4.9 og 	Tabell 	4.10	 presenterer vi korrelasjonene mellom kovariatene og 	henholdsvis pro-	
duktene og innsatsfaktorene, målt som totale størrelser.	 	
Tabell 	4.9 	Korrelasjon	er mellom kovariatene og produktene	, totale størrelser	 	
Va r i a b el	 	Straffesaker	 	Politioppdrag	 	Sivile 	saks	- 	
ekvivalenter	 	
B a s i s u t v a l g	 	
Landareal per innbygger	 	-0.538 	 	-0.590 	 	-0.544 	 	
Andelen av befolkningen som bor i tettsteder	 	 0.695 	 	 0.536 	 	 0.607 	 	
Sysselsetting etter bosted per	 befolkning	 	 0.322 	 	 0.283 	 	 0.357 	 	
Befolkningsandel i alderen 15 til 39 år	 	 0.417 	 	 0.176 	 	 0.270 	 	
Dager per måned	 	-0.028 	 	 0.072 	 	-0.033 	 	
Andel ordinære hverdager i måneden	 	 0.116 	 	-0.082 	 	 0.057 	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, første periode	 	 0.111 	 	 0.094 	 	 0.015 	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, andre periode	 	 0.007 	 	-0.001 	 	 0.095 	 	
A l t er n a t i v t u t v a l g	 	
Registrert arbeidsledighetsrate	 	 0.208 	 	 0.101 	 	-0.051 	 	
Barn med omsorgstiltak og barn med andre tiltak	 	-0.557 	 	-0.645 	 	-0.611 	 	
Befolkningsandel med innvandrerbakgrunn	 	 0.762 	 	 0.593 	 	 0.698 	 	
Befolkningsandel for kvinner	 	 0.739 	 	 0.738 	 	 0.681 	 	
Befolkningsandel med høyere utdanning	 	 0.605 	 	 0.450 	 	 0.545 	 	
Befolkningsandel for skilte eller separerte	 	 0.192 	 	 0.288 	 	 0.213 	 	
Befolkningsandel for uføretrygdede	 	-0.176 	 	-0.049 	 	-0.066 	 	
Gjennomsnittlig personinntekt	 	 0.267 	 	 0.253 	 	 0.443 	 	
OECD	-definert ulikhetsmål, medianinntekt	 	 0.160 	 	-0.041 	 	-0.135 	 	
Husholdningsandel for trangbodde	 	 0.546 	 	 0.452 	 	 0.433 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	59	 	
 
Tabell 	4.10	 	Korrelasjoner 	mellom kovariatene og innsatsfaktorene	, totale størrelser	 	
Va r i a b el	 	
Politi, junior
 	
Politi, ledere 	og seniorer
 	
Påtalestillinger
 	
Sivile stillinger
 	
Kapital
- og 	
produktinnsats
 	
U t v a l g t e k o v a r i a t er	 	
Landareal per innbygger	 	-0.461 	 	-0.509 	 	-0.504 	 	-0.434 	 	-0.404 	 	
Andelen av befolkningen som bor i tettsteder	 	 0.766 	 	 0.736 	 	 0.793 	 	 0.769 	 	 0.741 	 	
Sysselsetting etter bosted per	 befolkning	 	 0.268 	 	 0.210 	 	 0.325 	 	 0.379 	 	 0.211 	 	
Befolkningsandel i alderen 15 til 39 år	 	 0.599 	 	 0.501 	 	 0.519 	 	 0.532 	 	 0.631 	 	
Dager per måned	 	 0.044 	 	 0.053 	 	 0.045 	 	 0.047 	 	 0.042 	 	
Andel ordinære hverdager i måneden	 	-0.022 	 	-0.012 	 	-0.010 	 	-0.018 	 	-0.007 	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, første periode	 	 0.149 	 	 0.158 	 	 0.159 	 	 0.153 	 	 0.123 	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, andre periode	 	 0.069 	 	 0.074 	 	 0.069 	 	 0.057 	 	 0.049 	 	
A l t er n a t i v t u t v a l g	 	
Registrert arbeidsledighetsrate	 	 0.136 	 	 0.126 	 	 0.144 	 	 0.146 	 	 0.122 	 	
Barn med omsorgstiltak og barn med andre tiltak	 	-0.587 	 	-0.637 	 	-0.632 	 	-0.566 	 	-0.534 	 	
Befolkningsandel med innvandrerbakgrunn	 	 0.906 	 	 0.878 	 	 0.902 	 	 0.902 	 	 0.907 	 	
Befolkningsandel for kvinner	 	 0.696 	 	 0.708 	 	 0.698 	 	 0.691 	 	 0.678 	 	
Befolkningsandel med høyere utdanning	 	 0.827 	 	 0.783 	 	 0.772 	 	 0.768 	 	 0.853 	 	
Befolkningsandel for skilte eller separerte	 	 0.128 	 	 0.151 	 	 0.146 	 	 0.171 	 	 0.120 	 	
Befolkningsandel for uføretrygdede	 	-0.309 	 	-0.302 	 	-0.245 	 	-0.208 	 	-0.356 	 	
Gjennomsnittlig personinntekt	 	 0.531 	 	 0.602 	 	 0.569 	 	 0.516 	 	 0.532 	 	
OECD	-definert ulikhetsmål, medianinntekt	 	-0.045 	 	-0.167 	 	-0.105 	 	-0.044 	 	-0.018 	 	
Husholdningsandel for trangbodde	 	 0.641 	 	 0.590 	 	 0.561 	 	 0.578 	 	 0.672 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	60	 	
 	
5	 	Empirisk 	implementering	 	
I dette kapittelet presenterer vi våre empiriske undersøkelser av kostnadsvariasjoner. Vi	 presen-	
terer effektivitetsscorer estimert basert på det utvidede datasettet beskrevet i kapittel 4. Alle 
effektivitetsmodeller omfatter	 fem	 innsatsfaktorer og 	tre	 produkter. I alle beregninger benytte s 	
vekting	 basert på ressursinnsats	 (omtalt som 	S2	) og nærmere redegjort for i delkapittel 	3.3	 og 	
Holmen med flere (2026b)	 til å definere produktene. 	Vi gir innledningsvis en nærmere beskrivels e 	
av hvordan ulike effektivitetsmetoder er benyttet i den empiriske studien, før vi presenterer ho-
vedresultatene.	 	
Vi starter med å redegjøre for vår empiriske metodeimplementering i delkapittel 	5.1	. Derette r 	
undersøker vi konseptene kostnadseffektivitet, teknisk effektivitet, skalaeffektivitet og allokativ 
effektivitet i henholdsvis delkapittel 	5.2	, delkapittel 	5.3	, delkapittel 	5.4	 og delkapittel 	5.5	. Til slutt 	
undersøker vi produksjonssamme nsetni ngen nærmere i delkapittel 	5.6	. 	
5.1	 	Anvendelse av metoder for effektivitetsanalyse	 	
De ulike metodene har litt forskjellige egenskaper og anvendelsesområder, og de kan derfor ikke 
anvendes på en enhetlig måte når vi har mange innsatsfaktorer og produkter. Vi ønsker derfor 
først kort 	å redegjøre for hvordan de effektivitetsanalysene er benyttet i våre studier. 	 	
5.1.1	 	DEA	 	
DEA	-analysen her følger et standard oppsett for beregning av de ulike effektivitetsmålene forklart 	
i 3.2.1, og bootstrappet etter metodene i Simar og Wilson (2000). 	Kun teknisk effektivitet og tek-	
nisk produktivitet beregnes i disse pakkene. Programpakke	n GAMS vil enkelt kunne beregne ogs å 	
kostnadseffektivitet, men å bootstrappe resultatene er svært maskinkrevende	, ettersom GAMS 	
delvis er et fortolket språk 	(skript) 	heller enn kompilert. I stedet er det brukt programpak k e n 	
FrischNP	, som er utviklet ved Frisc	hsenteret i programmeringsspråket Delphi (Pascal).	 Kostnads -	
minimering er også implementert i Stata	-pakkene 	teradial	 og 	simarwilson	 (Badunenko	 og	 Tauch-	
mann, 2019)	. 	
Bruken av FrischNP gir likevel et par begrensninger. For det første har den ikke implemente rt 
metodene i Simar og Wilson (2007) som simultant kontrollerer for kontekstuelle variabler. Der-
nest er det ikke (foreløpig) 	programmert	 med et kommandolinjegrenses nitt slik at analytikere n 	
må angi modellen i et vindusskjema. Dermed kan ikke analysen automatiseres slik de andre me-
todene kan.	 	
Datasettet som benyttes i denne analysen har fem innsatsfaktorer og tre tjenestekategorier, det 
vil si åtte variabler. Samtidig har vi kun 	tolv	 politidistrikt	er som skal sammen	likne	s i analysen. 	
Riktignok har vi utnyttet tidsdimensjonen til fulle ved å bruke hver av tolv måneder i åtte år, det 
vil si 96 observasjoner for hvert politidistrikt, men disse vil ikke være statistisk uavhengige. DEA	-	
metoden har den fordelen at den estimerte	 fronten alltid vil oppfylle grunnleggende krav i pro-	
duksjonsteorien, 	for eksempel	 at alle grensekostnader skal være positive. Derimot vil DEA lett 	
estimere enheter som er spesielle (	såkalte 	uteliggere)	, som effektive fordi det ikke er noen andre 	
enheter i	 samme del av input	-output	-rommet , noe som gir en forventningsskjevhet i retning av å

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	61	 	
 
overvurdere effektiviteten. Mange variabler i forhold til antall observasjoner vil forsterke denne 
effekten. Bootstrapping er i stand til å korrigere for denne forventningsskjevheten, men vil ogs å 
kunne gi store konfidensintervaller.	 	
5.1.2	 	SFA	 	
Vi estimerer regresjonen i utgangspunktet med en 	translog	-funksjon. SFA	-modeller estimere s 	
gjerne ved bruk av Stata	-kommandoene 	frontier	 (for tverrsnittsdata) og 	xtfrontier	 (for paneldata ) 	
ved bruk av maximum likelihood	-metoder. Imidlertid viser det seg at maximum	-likelihood	-itera -	
sjonene ikke konvergerer. Dette kan skyldes at det er for mange 	parametere	 å estimere, eller at 	
restleddene er skjevfordelt i feil retning. Vi ender derfor opp med en Cobb	-Douglas	-funksjon som 	
er separabel i inputs og outputs uten 	å pålegge restriksjoner på skalautbytte	, estimert ved panel-	
datakommandoen 	xtfrontier	. Det er brukt opsjonen 	tvd	 som innebærer at hvert politidistrikt har 	
et iboende effektivitetsnivå, men som endrer seg proporsjonalt over tid for alle distrikt. I regre -
sjonene er det også lagt in	n dummyvariable	r for måned for å fange opp sesongvariasjoner og for 	
år for å fange opp endring i fronten over tid. 	 	
Cobb	-Douglas	-funksjons forme n legger begrensninger på fleksibiliteten i frontestimatet. Bl	ant an-	
net	 kan det vises at alle substitusjonselastisiteter mellom alle par av innsatsfaktorer er konstant 	
lik 	1. Tilsvarende vil også skalaelastisiteten være konstant og i denne analysen er den estimert til 	
hele 	4,3, hvilket indikerer klare stordriftsfordeler. 	 	
I utgangspunktet antar vi at ineffektivitetsleddet 	� følger den trunkerte 	normalfordel i ng	e n 	
(Aigner, Lovell og Schmidt 1977).	 Hvor mye av variasjonen som tilskrives ineffektivitet	, samt	 hvor 	
mye som tilskrives stokastiske tilfeldigheter og målefeil i Jondrows metode	, avhenger kritisk av 	
skjevheten i fordelingen av den totale residualen (	�−	�). I mange analyser vil stokastikk domi -	
nere og li	kningen nærme seg en gjennomsnittsfunksjon. I denne analysen	 estimer	er vi derimot	 at 	
ineffektiviteten utgjør 99	 prosent	 av den totale variasjonen, og funksjonen nærmer seg i stedet 	
en «	deterministisk 	og 	parametrisk front», også kalt «Corrected Ordinary Least Squares» (COLS). 	
Kombinert med den lite fleksible estimerte funksjonsforme n innebærer dette at effektivitetsesti -
matene for enkelte politidistrikt blir svært lave.	 	
5.1.3	 	StoNED	 	
Metoden benyttet til estimeringen av kostnadseffektivitet og dens dekomponering i teknisk og 
allokativ effektivitet er beskrevet i detalj i 	kapittel 	3.2.3	. Kort oppsummert inneholder metode n 	
tre	 steg: 	 	
1. Estimering av direksjonell distansefunksjon ved bruk av konveks regresjon (CNLS)	 	
2. Bruk av method	 of moments og resultatene fra 	første steg	 til å predikere observasjone ne 	
på produksjonsfronte n (beste praksis)	 	
3. Bruk av DEA til beregning av 	effektivitetsscorer	 basert på produksjonsfronten definert i 	
andre steg	. 	
Vi implementerer analysene basert på StoNED	-metoden med 	fem	 innsatsfaktorer og 	tre	 produk -	
ter	. Siden det inngår mange variabler i effektivitetsmodellen, er det en ulempe å anvende ikke	-	
parametriske estimatorer som konveks regresjon på årlige data. Dette gir mange variabler som 
skal tilpasses på få datapunkter, noe som gir sårbarhet ove	rfor dimensjonalitetens forbannel s e .

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	62	 	
 
Samtidig er CNLS krevende å løse for store datasett (e	ksempelvis	 for alle år i datasettet 	vårt	 sam-	
tidig), ettersom dette gir mange restriksjoner i 	optimerings	modellen 	(det vil si	 CNLS	-estimatoren)	 	
som skal løses. Dette gir en utfordring både med løsningstid og kapabiliteten til 	den kommersiel l e 	
solveren med tanke på å finne 	et relevant (lokalt) 	optimum. 	 	
For å imøtegå begge 	disse 	hensynene har vi valgt en gyl	len middelvei for CNLS, nemlig å bruke en 	
metodikk som kalles «vindusanalyse» (	engelsk: 	«window analysis	») i effektivitetsanalyselitterat u-	
ren.	 Vindusanalyse	 innebærer å gruppere noen år sammen, og å basere estimeringen av fronte ne 	
på gruppen. 	 	
I vårt konkrete tilfelle benchmarker vi alle observasjoner i året mot en front estimert på alle ob-
servasjoner fra 	inneværende	 og tidligere år.	 For eksempel er alle observasjoner (d	et vil si	 ove r 	
alle politidistrikt og måneder) i 2018 benchmarket mot en front estimert basert på alle observa -
sjoner fra 2017 og 2018. Siden vi legger siste år i vinduet (d	et vil si	 2018 i eksempelet) til grunn 	
for definisjonen, innebærer det at vi ikke er i stand til å rapportere effektivitetsscorer for det 
første året som inngår	 i paneldatasettet vårt.	 	
Vår hovedanalyse omfatter modellkjøringer uten kontekstuelle variabler. Samtidig viste våre ana-
lyser basert på aggregerte kostnadsdata at å kontrollere for disse har betydning for de empirisk e 
resultatene. Vi har derfor implementert estimeringen av konveks	 regresjon i 	første 	steg ovenfor 	
også med kontrollfunksjons metoden. Denne innebærer at en lineær funksjon bestående av an-
tallet straffesaker og oppdrag samt en omfattende liste av kontekstuelle variabler som er forven-
tet å påvirke omfanget av kriminalitet	, estimeres simultant med den direksjonelle distansefunk -	
sjonen. 	Våre funn viser i	 motsetning til tidligere resultater for aggregerte kostnader (j	amfør	 Hol-	
men m	ed flere	, 2026b	) at inkludering av kontekstuelle variabler 	har 	mindre betydning i denne 	
studien	 som dekker multiple innsatsfaktorer	. 	
5.2	 	Kostnadseffektivitet	 	
I DEA	-metoden estimeres først teknisk effektivitet (TE) og kostnadsminimum som 	lineære pro-	
grammeringsproble mer	, og deretter beregnes kostnadseffektivitet (CE) og allokeringseffektivi t e t 	
(AE) som enkle forholdstall. 	Vår metodikk basert på StoNED innebærer å først beregne teknis k 	
(TE) og allokativ effektivitet (AE) basert på teknologien med variabel skalaavkastning, før vi mul-
tipliserer TE med AE for å beregne kostnadseffektivitet (CE). I dette kapitlet presenterer vi 	varia-	
sjoner i kostnadseffektivitet mellom	 politidistrikter (over alle år i analyseperioden), mens resulta-	
ter for delkomponentene TE og AE presenteres i egne delkapitler	. 	
Våre estimater av kostnadseffektivitet basert på en modellspesifikasjon med 5 innsatsfaktorer gi r 
betydelig endrede resultater for kostnadseffektivitet, sammenliknet med tidligere analyser basert 
på aggregerte kostnader	 som eneste innsatsfaktor i effektivitetsmodellen	 (jamfør	 Holmen m	e d 	
flere	, 2026b	). Mens den nevnte studien finner stor grad av kostnadseffektivitet i politidistrikte ne , 	
viser denne studien betydelige innslag av kostnadsineffektivitet.	 	
Beregningene presentert i denne rapporten viser en lavere	 nivå for	 kostnadseffektivitet	en	 i poli-	
tidistriktene enn de tilsvarende resultatene til Holmen m	ed flere	 (2026b). Den sistnevnte studie n 	
beregner kostnadseffektivitet i tilfellet hvor kostnader inkluderes som den eneste innsatsfaktore n 
i effektivitetsmodellen, mens denne studien skiller mellom 	fem	 ulike innsatsfaktorer og dere s

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	63	 	
 
respektive enhetspriser. 	 Det ulike m	etodevalget 	til de to studiene er	 en viktig forklaring på avvi-	
ket mellom resultatene i denne studien og i studien til Holmen m	ed flere	 (2026b	). 	
Et viktig resultat for å forklare avviket kommer fra studien til 	Färe og Grosskopf (1985). De viser	 	
at teknisk effektivitet 	– som er en av komponentene i kostnadseffektivitet 	– sammenfaller me d 	
effektivitetsmåling basert på aggregerte kostnader hvis og bare hvis alle beslutningsenheter mø-
ter identiske innsatsfaktorpriser. Dette er en sterk antakelse som	 ikke holder for vår studie.	 	
Siden kostnadseffektivitetsresultater 	både	 omfatter teknisk og allokativ effektivitet, vil en videre-	
føring av resonnementet 	til Färe og Grosskopf (1985)	 gi oss følgende resultat: 	 	
Tilstrekkelige betingelser for at resultatene fra de to rapportene skal kunne være identiske er at: 	 	
1. Alle 	observasjonene	 (det vil si	 politidistrikt, år og måneder) står ove	rfor identiske enhets -	
priser for innsatsfaktorene	. 	
2. Alle enheter er allokativ	t effektive (det vil si 	at 	�������	=	1). 	
Andre betingelsen	 Innebærer at kostnadsineffektivitet sammenfaller med teknisk effektivitet. I 	
dette tilfellet er 	den første betingelsen	 tilstrekkelig for at resultatene fra denne rapporten og de n 	
tidligere rapporten skal være identiske	 i henhold til Färe og Grosskopf (1985) sitt resultat	. 	
Generelt vil ikke disse teoretiske betingelsene være oppfylt, og resultatene	 om kostnadseffekt i -	
vitet	 fra de ulike analysene vil derfor ikke sammenfalle.	 	
5.2.1	 	DEA	 	
DEA	-metoden er kjørt med både årlige fronter og med felles front for alle 8 årene. Fordelen me d 	
en felles front er at det er flere observasjoner som bidrar til å spenne ut mulighetsrommet og at 
en da også får en vurdering av endringen i effektivitet over t	id. Ulempen er at en da også er nødt 	
til å anta at selve teknologien ikke endrer seg over tid, kun effektiviteten.	 Den gjennomsnitt l i ge 	
kostnadseffektiviteten med felles front på tvers av alle politidistrikt	er og perioder er estimert til 	
71,9	 prosent	 (stan	dardfeil 0,6	 prosent	). Bootstrap	-rutinen har bidratt til å korrigere dette ned fra 	
det opprinnelige deterministiske anslaget på 76,7 prosent. Den gjennomsnittlige kostnadseffe k -
tiviteten med årlig front er noe høyere med 82,3 prosent.	 	
Rangeringen på tvers av politidistrikt	er er likevel svært lik. 	Figur 	5.1 viser fordelingen av estimert e 	
kostnadseffektiviteter med årlige fronter, der den midterste streken angir gjennomsnittet. Stan-
dardfeilen på snittet er i størrelsesorden 	én til tre prosent	, slik at de fleste forskjellene mellom 	
distriktene er statistisk signifikante. Oslo pd kommer som vanlig dårligst ut, men dette resultatet 
må tolkes med særlig varsomhet på grunn av de spesielle vakt	- og beredskapsfunksjonene som 	
er lagt til Oslo	, og som ikke nødvendigvis er fullt ut korrigert i de vektede produktmålene. Sør	ves t , 	
Øst og Vest er også under 80 prosent effektive i snitt. Det er likevel betydelig variasjon innad i alle 
distriktene, noe som til dels skyldes at års	- og månedsva	riasjonen i hvert distrikt her blir tolket 	
som effektivitetsvariasjon.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	64	 	
 
Figur 	5.1 	Fordelingen av kostnadseffektivitetsscorene innad i hvert politidistrikt og 
over analyseperioden. Metode: DEA	-modell på årlige fronter uten kontekstu-	
elle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Figur 	5.2 viser utviklingen over tid for effektivitetsmålene i DEA	-modellen som er estimert me d 	
felles front. Den nederste linjen viser utviklingen i kostnadseffektivitet	, som er svakt negativ gjen-	
nom 	åtte	årsperioden. Modellen tolker endring over tid som effektivitetsnedgang, men det kan 	
også skyldes at rammevilkårene blir strammere eller 	at 	saker og oppdrag mer komplekse enn det 	
som fanges opp av produksjonsmålene.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	65	 	
 
Figur 	5.2 	Utvikling i effektivitetsmålene over tid for alle politidistrikt	er. Metode: DEA	-	
modell på felles front alle år uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
5.2.2	 	SFA	 	
Som nevnt i 	seksjon 	5.1.2	 er mesteparten av variasjonen i SFA	-modellen tolket som ineffektivite t , 	
ikke som stokastisk støy eller målefeil. Dermed er også kostnadseffektivitetsestimatene i 	Figur 	5.3 	
klar	t lavere enn i DEA	-metoden i 	Figur 	5.1, med et snitt på 57	 prosent. 	Rangeringen mellom poli-	
tidistrikt	er er likevel i stor grad sammenfallende.	 	
Variasjonen innen hvert politidistrikt er også betydelig lavere i SFA. Mens måneds	- og årsvariasjon 	
blir tolket som effektivitetsvariasjon i DEA	-metoden, er de i SFA	-modellen fanget opp av egne 	
dummyvariable	r (faste effekter). Ikke overraskende er det høyere kostnader eller lavere produk -	
sjon i juli, desember og januar. 	 	
De faste årseffektene tilsier klart høyere enhetskostnader på fronten over tid, i størrelsesorde n 
22	 prosent	 fra 2016 til 2023. Derimot tilsier resultatene at gjennomsnittlig ineffektivitet (bak fron-	
ten) reduseres med c	irk	a 0,1	 prosent	 per måned, til sammen 	om lag 10 prosent	 (ikke prosentpo-	
eng) gjennom perioden. Dette er proporsjonalt for alle politidistriktene, og er den (lille) variasjo-
nen innad i hvert distrikt som gjenfinnes i 	Figur 	5.3. 	 	
 	
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%	
2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	
K ostnadseffektivitet, DEA	
TE Teknisk faktoreffektivitet	CE Kostnadseffektvitet	AE Allokativ effektivitet

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	66	 	
 
Figur 	5.3 	Fordelingen av kostnadseffektivitetsscorene innad i hvert politidistrikt og over 
analyseperioden. Metode: SFA	-modell for alle år med års	- og månedsdum-	
myer uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
5.2.3	 	StoNED	 	
Ved estimering med konveks regresjon (	men 	uten kontekstuelle faktorer) finner vi en gjennom-	
snittlig kostnadseffektivitetsscore på 	0,43. I snitt er kostnadseffektiviteten lavest i Sørvest politi -	
distrikt (0	,34) og høyest i Møre og Romsdal politidistrikt (0	,49). 	 	
Figur 	5.4 viser fordelingen av kostnadseffektivitetsestimatene (målt ved StoNED, uten kontekstu-	
elle variabler) innad i politidistriktene. Selv om nivået på kostnadseffektivitetene er betydelig la-
vere enn i Holmen m	ed flere	 (2026b	). Også sammenliknet med målingen med DEA og SFA ovenfor	 	
er forskjellene mellom politidistriktene gjenkjennelige: Det er en tendens til at 	regionene 	Oslo	, 	
Øst, Vest og Sørvest	 har en gjennomsnittlig lavere kostnadseffektivitet enn de andre politidistri k -	
tene	, mens Møre og Romsdal, Troms og Finnmark er de mest kostnadseffektive distriktene	. Sam-	
tidig viser figuren at det er betydelig variasjon i estimatene av kostnadseffektivitet innad i 	flere 	
av politidistriktene	. Dette kan tyde på betydelig va	riasjon i ressursbruk og produksjon i disse dist-	
riktene	 i analyseperioden	.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	67	 	
 
Figur 	5.4 	Fordelingen av kostnadseffektivitetsscorene innad i hvert politidistrikt og over 
analyseperioden. Metode: StoNED	-modell uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Figur 	5.5 presenterer utviklingen i årlig gjennomsnittlig kostnadseffektivitet per politidistrikt i ana-	
lyseperioden, her beregnet ved bruk av StoNED	-metoden. Den viser at mange av distriktene føl-	
ger en lik utvikling i kostnadseffektivitet, spesielt med en kraftig v	ekst i kostnadseffektivitet i 2020, 	
sammenliknet med 2019, og en ny vekstperiode i 2022. I 2020 inntrådte nasjonale tiltak for å 
begrense koronasmitte, noe som kan ha hatt en betydning for både omfanget av kriminalitet og 
politiets effektivitet.	 	
I likhet med foregående resultater, demonstrerer 	Figur 	5.5 at beregningene er sensitive til end-	
ringene i inputdata over år: Endringer i effektivitetsscorene kan både påvirkes av endringer 	i vo-	
lumer og rapporterte kombinasjoner av innsatsfaktorer og produkter (dvs. endringer i teknis k 
og/eller allokativ effektivitet). Samtidig innebærer bruken av vindusanalyse at den estimerte pro-
duksjonsfronten kan endre seg mellom perioder	. En endring i kostnadseffektivitet kan derme d 	
også skyldes at det estimerte produksjonsmuli ghetsområdet er blitt endret (d	et vil si	 at det skjer 	
en teknisk endring mellom perioder) samtidig som ressursbruken og produksjonen til et politi -
distrikt forblir uendret.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	68	 	
 
Figur 	5.5 	Utviklingen i gjennomsnittlig kostnadseffektivitet over analyseperioden. Me-
tode: StoNED	-modell uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Vi vil nå rette vår oppmerksomhet mot vår 	et	tstegsestimering av k ostnadseffektivite t med kon-	
t rol lfunksjonsmetoden	. De fo	regående beregningene med konveks regresjon tar utgangspunkt i 	
en modellspesifikasjon med 	tre	 produkter og 	fem	 innsatsfaktorer, men tar ikke hensyn til kon-	
tekstuelle variabler. I Holmen m	ed flere	 (2026b) gjorde vi liknende beregninger for en effektivi -	
tetsmodell med aggregerte kostnader som eneste innsatsfaktor, og fant at effektivitetsscore ne 
ble betydelig endret i tilfellet hvor man også estimerte effektene av kontekstuelle variabler simul-
tant me	d estimeringen av produksjonsfronten. Vi er derfor interesser	t i å vurdere betydninge n 	
av å inkludere slike variabler også i denne studien. 	 	
Vår trestegs	tilnærming	 til beregning av kostnadseffektivitet i denne studien gjør det ikke lenge r 	
mulig å direkte beregne effekten av kontekstuelle variabler m	ed henhold til	 kostnadseffektivit e t . 	
I stedet kan kontekstuelle variabler og/eller kontrollfunksjons metoden inkluderes i det første ste-
get av beregningsmetodikken, d	et vil si	 i beregningen av direksjonell distansefunksjon med kon-	
veks regresjon. Tolkningen av effekten av kontekstuelle variabler blir da ikke 	sammenliknbar	 me d 	
regresjonsresultater presen	tert i Holmen m	ed flere	 (2026b), siden deres studie benytter kostna-	
der direkte som en avhengig variabel i regresjonsanalysen.	 	
Figur 	5.6 viser at inkluderingen av kontrollfunksjons metoden i steg i. av beregningene for StoNED 	
har tilnærmet ingen betydning for resultatene om kostnadseffektivitet. 	Dette skyldes 	trolig	 at 	
steg i. av løsningsalgoritmen definert ovenfor ikke har noen klar avhengig variabel: Vi løser en 
modell (d	et vil si	 en estimator for den direksjonelle distansefunksjonen) hvor den vektede sum-	
men av flere variabler er lik et restledd. I dette tilfellet finner vi at 	regresjonsanalysen	 legge	r liten 	
eller ingen vekt på variasjonen	 til kontekstuelle variabler, siden det ikke er en klart definert av-	
hengig variabel som de kontekstuelle faktorene korrelerer med. Vi vil derfor 	ikke 	legge vekt på 	
StoNED	-resultater basert på 	ett	stegsestimering med kontekstuelle variabler og/eller kontroll -	
funksjonsmetoden i denne rapporten.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	69	 	
 	
Figur 	5.6 	Sammenlikning av kostnadseffektivitetsresultater estimert	 a) uten	 kontrollfunksjonsmeto-	
den i første steg av løsningsalgoritmen for 	StoNED	-modellen (t.v.) og med 	b) kontrollfunk-	
sjonsmetoden i 	første steg	 av løsningsalgoritmen for 	StoNED	-modellen	 (t.h.).	 	
a) Uten kontrollfunksjon	 	b) Med kontrollfunksjon	 	
 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
5.3	 	Teknisk effektivitet	 	
Teknisk effektivitet måler potensialet for ressursbesparing dersom alle innsatsfaktorer redusere s 
proporsjonalt til fronten, gitt dagens tjenesteproduksjon i 	politiet. Det er en av to hovedkompo-	
nenter i kostnadseffektivitet: produktet av 	teknisk	 og 	allokativ	 effektivitet gir til sammen kost-	
nadseffektivitet. I det følgende presenterer vi våre estimater av teknisk effektivitet etter estime-
ringsmetode. Vi viser til Holmen med flere (2026b) for en analyse for hvordan korreksjonen for 
omgivelsenes virker inn på 	den tekniske effektiviteten.	 	
5.3.1	 	DEA	 	
Teknisk effektivitet målt med DEA	-metoden følger i stor grad det samme mønsteret som kost-	
nadseffektivitet, enten det måles ved årlige fronter eller ved felles front alle år. Ettersom teknis k 
effektivitet er en komponent av kostnadseffektivitet	, må den nødvendigvis være høyere. Gjen-	
nomsnittlig bootstrappet	 effektivitet ved felles front ligger på 78,6 prosent og ved årlige front e r 	
på 86,8 prosent. En sammenlikning av 	Figur 	5.7 og 	Figur 	5.1 viser at også de enkelte enhete ne 	
ligger cirka 5 til 8 prosentpoeng høyere i teknisk effektivitet enn i kostnadseffektivitet. Det inne-
bærer at den vesentligste delen av kostnadsineffektiviteten er teknisk ineffektivitet heller enn 
allokeringseffektivitet.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	70	 	
 
Figur 	5.7 	Fordelingen av teknisk effektivitet innad i hvert politidistrikt og over analyse-
perioden. Metode: DEA	-modell på årlige fronter uten kontekstuelle variabler	 
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
5.3.2	 	SFA	 	
Våre resultater for teknisk effektivitet beregnet ved SFA er gitt i 	Figur 	5.8. 	
Figur 	5.8 	Fordelingen av teknisk effektivitet innad i hvert politidistrikt og over analyse-
perioden. Metode: SFA	-modell for alle år med års	- og 	månedsdumm	yer 	uten 	
kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	71	 	
 
Med et snitt på 62,9 prosent i teknisk effektivitet viser SFA det samme mønsteret i forhol de t 
mellom teknisk effektivitet og kostnadseffektivitet som i DEA. Igjen er de enkelte politidistrikte ne s 
snitt mellom 3 og 11 prosentpoeng høyere i teknisk effektivi	tet. Rangeringen mellom politidist -	
riktene påvirkes ikke av om en bruker kostnadseffektivitet eller teknisk effektivitet. Likevel er ogs å 
estimatene med SFA	-metoden klart lavere enn med DEA.	 	
5.3.3	 	StoNED	 	
Figur 	5.9 presenterer våre estimater av teknisk effektivitet ved bruk av konveks regresjon. En 	
sammenlikning med den tilsvarende figuren for kostnadseffektivitet (det vil si 	Figur 	5.4) avsløre r 	
at våre estimater av teknisk effektivitet ligger veldig nært opptil de tilsvarende estimatene av 
kostnadseffektivitet. I likhet med funnene ved bruk av DEA og SFA, bekrefter dette at det er tek-
nisk ineffektivitet 	– og ikke allokativ effektivitet	 – som er driveren av kostnadsineffektivitet i 	poli-	
tidistriktene. 	 	
Figuren viser at estimatene av teknisk effektivitet varierer betydelig innenfor hvert enkelt politi -
distrikt, og at noen politidistrikter (som Oslo 	politidistrikt 	og Sørøst politidistrikt) har spesielt høy 	
spredning i estimatene av teknisk effektivitet. Dette tyder på at målingene av teknisk effektivite t 
er sårbare for variasjoner i innsatsfaktorbruk og produksjon samt innslag av teknisk endring. 	 	
Figur 	5.9 	Fordelingen av teknisk effektivitet innad i hvert politidistrikt og over analyse-
perioden. Metode: StoNED	-modell uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Figur 	5.10	 beskriver utviklingen i årlig gjennomsnittlig teknisk effektivitet per politidistrikt i analy-	
seperioden. Selv om figuren har flere likhetstrekk med utviklingen i kostnadseffektivitet (j	amfør	 	
Figur 	5.5), er det også 	noen forskjeller. Spesielt gjelder dette at 2020 ikke er et like klart define rt 	
toppår for teknisk effektivitet som for kostnadseffektivitet i Sørøst politidistrikt. I begge figure ne 
fram	står Nordland og Sørvest politidistrikt	 som å ha en relativt jevn og lav effektivitet, mens både 	
teknisk effektivitet og kostnadseffektiviteten til de andre politidistriktene er mer volatil. Flere av

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	72	 	
 
politidistriktene viser en sammenfallende effektivitetsutvikling, noe som kan indikere at variasjo-
ner i effektivitet mellom år i noen grad påvirkes av ytre forhold.	 	
Figur 	5.10	 	Utviklingen i gjennomsnittlig teknisk effektivitet over analyseperioden. Me-
tode: StoNED	-modell uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
5.4	 	Skalaeffektivitet	 	
Både for DEA og StoNED beregnes skalaeffektivitet ved å estimere effektivitetsscorer under kon-
stant og variabel skalaavkastning, for så å beregne forholdet mellom disse. Som tidligere beskre-
vet, anvender det tredje steget i beregningsmetoden for konveks re	gresjon konvensjonell meto-	
dikk for DEA. Vi forventer derfor at resultatene for skalaeffektivitet vil være sammenliknbare mel-
lom DEA og StoNED, selv om fronten i StoNED ikke føyes til faktiske observasjoner, men til obser-
vasjoner som er justert med forvente	t ineffektivitet. 	 	
5.4.1	 	DEA	 	
Figur 	5.11	 beskriver fordelingen for skalaeffektivitet per politidistrikt estimert ved DEA.	 Overord-	
net peker beregningene i DEA på at flere av politidistriktene operer	er nært opptil optimal skala, 	
hvilket innebærer at	 skalaeffektivitet	en er	 nær 	én	. De viktigste unntakene er Oslo politidistrikt og 	
distriktene Troms og Finnmark i Nord	-Norge. Tolkningen av disse resultatene er at Oslo politi -	
distrikt er stort og 	har sin virk	somhet	 i et område av teknologien hvor det er avtakende skalaut-	
bytte	. I motsetning kan politidistriktene i Troms og Finnmark tolkes som å operere under økende 	
skalautbytte, slik at en økning i produksjonsvolumet per distrikt kan bidra til en økt produktivit e t .

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	73	 	
 
Figur 	5.11	 	Fordelingen av skalaeffektivitet innad i hvert politidistrikt og over analysepe-
rioden. Metode: DEA	-modell på årlige fronter uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
I Tabell 	5.1 rapporterer vi andrestegsregresjonen for skalaeffektiviteten med vårt basisutvalg av 	
kontekstuelle variabler, 	som be	skriver	 hvordan omgivelsene påvirker skalaeffektiviteten før kor-	
reksjonen. 	Landareal per innbygger	 er ikke overraskende negativt og signifikant korrelert me d 	
skalaeffektiviteten, som et slag negativt sentralitetsmål. Ellers er det ikke noen signifikante resul-
tater av betydning.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	74	 	
 
Tabell 	5.1 	Andrestegsregresjon for skalaeffektivitet i totrinns	-DEA basert på hele panel-	
datasettet med Tobit med basisutvalget av kontekstuelle variabler. Standard-
feilene er 	klustret	 på politidistrikt	 	
 	DEA	, S E	 u t en	 	
t i d s d u mmy er	 	
DEA	, S E	 med	 	
t i d s d u mmy er	 	
Landareal per innbygger	 	-0.657***	 	-0.656***	 	
 	(0.028)	 	(0.028)	 	
Andelen av befolkningen som bor i tettsteder	 	-0.184	 	-0.187	 	
 	(0.224)	 	(0.222)	 	
Sysselsetting etter bosted per befolkning	 	-0.031	 	-0.033	 	
 	(0.061)	 	(0.062)	 	
Befolkningsandel i alderen 15 til 39 år	 	-1.16	 	-1.162	 	
 	(0.844)	 	(0.855)	 	
Dager per måned	 	2.863*	 	9.167	 	
 	(1.523)	 	(7.493)	 	
Andel ordinære hverdager i måneden	 	-25.526	 	21.153	 	
 	(17.761)	 	(38.817)	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, første periode	 	5.082	 	8.080**	 	
 	(3.595)	 	(3.457)	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, andre periode	 	-0.038	 	0.179	 	
 	(0.187)	 	(0.124)	 	
Konstant	 	1.454***	 	1.230***	 	
 	(0.149)	 	(0.180)	 	
Årsdummyer	 	Nei	 	Ja 	
Månedsdummyer	 	Nei	 	Ja 	
σ2 	0.004***	 	0.004***	 	
(0.001)	 	(0.001)	 	
Pseudo R	 	0.927	 	0.940	 	
N 	1 152	 	1 152	 	
Klynger	 	12	 	12	 	
Merknad:	 t-statistikk i parentes	. * p < 0.1, 	** p < 0.05, 	*** p < 0.01	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
I Tabell 	5.2 rapporterer vi andrestegsregresjonen	 for skalaeffektiviteten med vårt alternative ut-	
valg av kontekstuelle variabler. Igjen er resultatene signifikante for variabler knyttet til sentralitet , 
herunder positiv for barneverntiltak, høyere utdanning, skilte og separerte, og trangbodde, og 
negativ	e kvinneandelen.	 	
Pseudo R er høyere for det alternative utvalget, hvilket henger sammen med at mange av variab-
lene fanger opp sentralitet på en god måte. Dessuten synes ikke utfordringene med 	å tyne data-	
ene	 ved bruk av mange variabler	 når man foretar estimeringen i to separate steg, der det først e 	
trinnet ikke tar hensyn til omgivelsene. Vi minner om a	/t vi foretar estimeringen i to steg, side n 	
simultan estimering i vår modell med både flere produkter og innsatsfaktorer blir for komple k s 
og datakrevende å estimere.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	75	 	
 
Tabell 	5.2 	Andrestegsregresjon for skalaeffektivitet i totrinns	-DEA basert på hele panel-	
datasettet med Tobit med basisutvalget av kontekstuelle variabler. Standard-
feilene er 	klustret	 på politidistrikt	 	
 	DEA	, S E	 u t en	 	
t i d s d u mmy er	 	
DEA	, S E	 med	 	
t i d s d u mmy er	 	
Registrert arbeidsledighetsrate	 	0.251	 	0.260	 	
 	(0.231)	 	(0.234)	 	
Barn med omsorgstiltak og barn med andre tiltak	 	-0.068***	 	-0.070***	 	
 	(0.013)	 	(0.013)	 	
Befolkningsandel med innvandrerbakgrunn	 	0.052	 	0.154	 	
 	(0.231)	 	(0.253)	 	
Befolkningsandel for kvinner	 	31.706***	 	32.158***	 	
 	(1.483)	 	(1.359)	 	
Befolkningsandel med høyere utdanning	 	-1.676***	 	-1.766***	 	
 	(0.278)	 	(0.281)	 	
Befolkningsandel for skilte eller separerte	 	-10.036***	 	-10.357***	 	
 	(0.668)	 	(0.585)	 	
Befolkningsandel for uføretrygdede	 	-0.035	 	-0.179	 	
 	(0.356)	 	(0.329)	 	
Gjennomsnittlig personinntekt	 	-2.448	 	-3.853	 	
 	(2.609)	 	4.603 	 	
Husholdningsandel for trangbodde	 	-4.732***	 	-3.344***	 	
 	(1.034)	 	(1.131)	 	
OECD	-definert ulikhetsmål, medianinntekt	 	0.037	 	0.045	 	
 	(0.051)	 	(0.049)	 	
Konstant	 	-12.351***	 	-12.770***	 	
 	(0.798)	 	(0.745)	 	
Årsdummyer	 	Nei	 	Ja 	
Månedsdummyer	 	Nei	 	Ja 	
σ2 	0.003***	 	0.003***	 	
(0.001)	 	(0.001)	 	
Pseudo R	 	1.107	 	1.185	 	
N 	1 152	 	1 152	 	
Klynger	 	12	 	12	 	
Merknad:	 t-statistikk i parentes	. * p < 0.1, 	** p < 0.05, 	*** p < 0.01	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
I Tabell 	5.3 lister vi 	opp 	skalaeffektivitetsscorene over politidistrikter før og etter kontekstue l l 	
korreksjon. Vi ser at scorene og rangeringen innbyrdes mellom politidistriktene endrer seg relativt 
lite etter den kontekstuelle korreksjonen. Finnmark kommer 	særlig 	dårlig ut	, men også Oslo og 	
resten av Nord	-Norge	. Samtidig har vi ikke foretatt et fullgodt forsøk på 	å ta høyde for 	utelatt 	
politiarbeid, som forebygging, hvilket kan være med på å forklare at Oslo kommer dårlig ut.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	76	 	
 
Tabell 	5.3 	Skalaeffektivitetsscorer	 for DEA i første trinn basert på hele paneldatasettet 	
og etter alternative andrestegsregresjoner med	 tidsdummyer og	 Tobit	 	
Es t i mer i n g s t r i n n	 	DEA	-s co r e, 	
f ø rste tri n n	 	
DEA	-s co r e, 	
a n dre tr i n n	 	
DEA	-s co r e, 	
a n dre tr i n n	 	
DEA	-s co r e, 	
a n dre tr i n n	 	
DEA	-s co r e, 	
a n dre tr i n n	 	
U t v a l g a v k o v a r i a t er	 	In t et	 	B a s i s	 	B a s i s	 	A l tern a t i v t	 	A l tern a t i v t	 	
Ti dsdummyer	 i a ndre trin n	 	Ik ke aktuel t	 	N ei	 	Ja 	N ei	 	Ja 	
Oslo	 	 0.857 	 	 0.888 	 	 0.888 	 	 0.849 	 	 0.844 	 	
Øst	 	 0.969 	 	 0.972 	 	 0.972 	 	 0.964 	 	 0.959 	 	
Innlandet	 	 0.993 	 	 0.985 	 	 0.986 	 	 0.988 	 	 0.986 	 	
Sørøst	 	 0.961 	 	 0.990 	 	 0.990 	 	 0.945 	 	 0.945 	 	
Agder	 	 0.983 	 	 0.965 	 	 0.964 	 	 0.958 	 	 0.957 	 	
Sørvest	 	 0.980 	 	 0.947 	 	 0.946 	 	 0.959 	 	 0.958 	 	
Vest	 	 0.988 	 	 0.944 	 	 0.944 	 	 1.000 	 	 1.000 	 	
Møre og Romsdal	 	 0.952 	 	 0.986 	 	 0.985 	 	 0.930 	 	 0.931 	 	
Trøndelag	 	 0.987 	 	 0.929 	 	 0.929 	 	 0.949 	 	 0.945 	 	
Nordland	 	 0.949 	 	 0.932 	 	 0.932 	 	 0.923 	 	 0.919 	 	
Troms	 	 0.808 	 	 0.899 	 	 0.899 	 	 0.832 	 	 0.826 	 	
Finnmark	 	 0.604 	 	 0.596 	 	 0.596 	 	 0.607 	 	 0.600 	 	
Merknad	: Effektivitetsskalene der det alternative utvalget ble benyttet i etterregresjonen	, er komprimerte, da 	
mangel på simultan estimering ga effektivitetsscorer like over én. Dette inkluderer effektivitetsscorer på 
1,012 og 1,015 for 	Vest	. henholdsvis uten og med tidsdummyer, og en effektivitetsscore på 1,001 for Inn-	
landet uten tidsdummyer.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
5.4.2	 	SFA	 	
Som nevnt i seksjon 	5.1.2	 er skalaelastisiteten konstant i SFA	-analysen estimert til hele 4,3, hvilke t 	
indikerer klare stordriftsfordeler i hele observasjonsområdet. Det innebærer også at det ikke kan 
beregnes en optimal størrelse og derfor heller ikke en skalaeffektivitet i SFA, sid	en den estimert e 	
funks	jonsformen er Cobb	-Douglas.	 	
5.4.3	 	StoNED	 	
Figur 	5.12	 beskriver den tilsvarende fordelingen estimert ved konveks regresjon. De to settene av 	
resultater er sammenfallende, og den største forskjellen mellom de to metodene er at StoNED	-	
resultatene viser mer variasjon innad i hvert distrikt enn DEA	-resultatene.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	77	 	
 
Figur 	5.12	 	Fordelingen av skalaeffektivitet	 innad i hvert politidistrikt og over analysepe -	
rioden. Metode: StoNED	-modell uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Figur 	5.13	 viser utviklingen i årlig skalaeffektivitet per politidistrikt i analyseperioden, beregne t 	
ved konveks regresjon. Den indikerer en fallende skalaeffektivitet i inneværende periode i de 
fleste distrikter.	 	
Figur 	5.13	 	Utviklingen i gjennomsnittlig skalaeffektivitet over analyseperioden. Metode : 
StoNED	-modell uten kontekstuelle variabler.	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	78	 	
 
Målingene viser også at mens gjennomsnittlig skalaeffektivitet er stabil for noen distrikter, er de n 
volatil for andre. Igjen demonstrerer dette at årlige variasjoner i inputdata og referansefront e r 
har stor betydning for effektivitetsresultatene.	 	
5.5	 	Allokativ effektivitet	 	
Allokativ effektivitet er et mål på potensialet for kostnadsbesparelse ved å velge en teknisk muli g 
innsatsfaktormiks som gjør det mulig å opprettholde den samme tjenesteproduksjonen, men til 
en lavere total kostnad enn dagens produksjon. Dette realiseres 	gjennom å utnytte muligheter til 	
å erstatte dyre innsatsfaktorer med rimeligere innsatsfaktorer, i den grad det er mulig å endre 
kostnadsandelene uten å påvirke produksjonsnivået negativt.	 	
5.5.1	 	DEA	 	
Den allokative effektiviteten målt ved DEA	-metoden er svært høy med et snitt på 91,9	 prose nt	 	
ved felles front og 90,8	 prosent	 ved årlig front. Det innebærer at det ikke er estimert noe stort 	
potensiale for kostnadsbesparelser ved å endre sammensetningen av innsatsfaktorer. Det gjelde r 
også for hver	t av politidistriktene slik en ser av figur 5	-14, og med liten variasjon også mellom 	
periodene for hvert distrikt.	 	
Figur 	5.14	 	Fordelingen av allokativ effektivitet innad i hvert politidistrikt og over analy-
seperioden. Metode: DEA	-modell på årlige fronter uten kontekstuelle variab-	
ler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Vi har rapportert andrestegsregresjoner	 for den allokative effektiviteten med vårt basisutvalg av 	
kontekstuelle variabler	 i Tabell 	5.4, som gjenspeiler omgivelsenes innvirkning på den allokative 	
effektiviteten beregnet i første steg. Landareal per innbygger er den eneste kontekstuelle varia-
belen som er signifikant på et fem prosents signifikansnivå.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	79	 	
 
Tabell 	5.4 	Andrestegsregresjon for allokativ effektivitet i totrinns	-DEA basert på hele 	
paneldatasettet med Tobit med basisutvalget av kontekstuelle variabler. 
Standardfeilene er 	klustret	 på politidistrikt.	 	
 	DEA	, A E	 u t en	 	
t i d s	d u mmy er	 	
DEA	, A E	 med	 	
t i d s	d u mmy er	 	
Landareal per innbygger	 	-0.110***	 	-0.110***	 	
 	(0.015)	 	(0.014)	 	
Andelen av befolkningen som bor i tettsteder	 	-0.069	 	-0.079	 	
 	(0.085)	 	(0.083)	 	
Sysselsetting etter bosted per befolkning	 	0.008	 	0.01	0 	
 	(0.021)	 	(0.019)	 	
Befolkningsandel i alderen 15 til 39 år	 	-0.144	 	-0.11	0 	
 	(0.178)	 	(0.185)	 	
Dager per måned	 	-0.241	 	-0.728	 	
 	(1.027)	 	(2.185)	 	
Andel ordinære hverdager i måneden	 	0.518	 	-22.447*	 	
 	(6.512)	 	(13.215)	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, første periode	 	-1.803	 	-0.134	 	
 	(1.107)	 	(1.250)	 	
Koronatilfeller per	 innbygger, andre periode	 	-0.021	 	-0.142	 	
 	(0.048)	 	(0.133)	 	
Konstant	 	1.053***	 	1.076***	 	
 	(0.050)	 	(0.092)	 	
Årsdummyer	 	Nei	 	Ja 	
Månedsdummyer	 	Nei	 	Ja 	
σ2 	0.001***	 	0.001***	 	
 	(0.000)	 	(0.000)	 	
Pseudo R	 	0.06	6 	0.07	9 	
N 	1 152	 	1 152	 	
Klynger	 	12	 	12	 	
Merknad:	 t-statistikk i parentes	. * p < 0.1, 	** p < 0.05, 	*** p < 0.01	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
I Tabell 	5.5 framviser vi omgivelsenes innvirkning på førstestegsregresjone nes allokative effekti -	
vitet med det RAM	-inspirerte utvalget av kontekstuelle variabler. Vi får signifikante resultater for 	
befolkningsandelen for kvinner, befolkningsandelen for skilte eller sep	arerte og gjennomsnit t l i g 	
personinntekt, samt husholdningsandelen for trangbodde i regresjonen uten tidsdummyer.	 	
Som for skalaeffektiviteten er Pseudo R i andrestegsregresjonene for den allokative effektivitet e n 
høyere for det alternative utvalget enn for basisutvalget. Dette må ses i sammenheng med at 
basisutvalget innbefatter færrest variabler, inkludert en tidsvar	iabel som blir mindre viktig når 	
man inkluderer tidsdummyer. Utfordringene med at man tyner dataene ved bruk av mange kon-
tekstuelle variabler blir også mindre når man foretar estimeringen i to separate steg. Dette re-
sonnementet er også parallelt med hva vi	 så for skalaeffektiviteten i seksjon	 5.4.1	.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	80	 	
 
Tabell 	5.5 	Andrestegsregresjon for allokativ effektivitet i totrinns	-DEA basert på hele 	
paneldatasettet med Tobit med basisutvalget av kontekstuelle variabler. 
Standardfeilene er 	klustret	 på politidistrikt.	 	
 	DEA	, A E	 u t en	 	
t i d s d u mmy er	 	
DEA	, A E	 med	 	
t i d s d u mmy er	 	
Registrert arbeidsledighetsrate	 	-0.139	 	0.26	0 	
 	(0.146)	 	(0.213)	 	
Barn med omsorgstiltak og barn med andre tiltak	 	-0.007	 	-0.004	 	
 	(0.013)	 	(0.012)	 	
Befolkningsandel med innvandrerbakgrunn	 	0.026	 	0.277	 	
 	(0.211)	 	(0.306)	 	
Befolkningsandel for kvinner	 	3.757**	 	3.289*	 	
 	(1.679)	 	(1.726)	 	
Befolkningsandel med høyere utdanning	 	0.029	 	0.161	 	
 	(0.186)	 	(0.178)	 	
Befolkningsandel for skilte eller separerte	 	-1.717**	 	-1.768***	 	
 	(0.677)	 	(0.588)	 	
Befolkningsandel for uføretrygdede	 	0.237	 	0.025	 	
 	(0.248)	 	(0.239)	 	
Gjennomsnittlig personinntekt	 	-5.996***	 	-12.437***	 	
 	(2.113)	 	4.814 	 	
Husholdningsandel for trangbodde	 	-3.014***	 	-0.061	 	
 	(0.638)	 	(0.735)	 	
OECD	-definert ulikhetsmål, medianinntekt	 	0.01	 	-0.029	 	
 	(0.020)	 	(0.020)	 	
Konstant	 	-0.140	 	-0.140	 	
 	(0.947)	 	(0.947)	 	
Årsdummyer	 	Nei	 	Ja 	
Månedsdummyer	 	Nei	 	Ja 	
σ2 	0.001***	 	0.001***	 	
 	(0.000)	 	(0.000)	 	
Pseudo R	 	0.085	 	0.111	 	
N 	1 152	 	1 152	 	
Klynger	 	12	 	12	 	
Merknad:	 t-statistikk i parentes	. * p < 0.1, 	** p < 0.05, 	*** p < 0.01	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	¨ 	
I Tabell 	5.6 lister vi opp de allokative effektivitetsscorene over politidistrikter før og etter konteks -	
tuell korreksjon. Igjen ser vi at scorene og rangeringen innbyrdes mellom politidistriktene endre r 
seg relativt lite etter den kontekstuelle korreksjonen, og at Oslo	 og Finnmark ligger på bunnen av 	
rangeringen. Dette kan minne om tilsvarende resultater for skalaeffektiviteten, presentert i sek-
sjon	 5.4.1	. Igjen tar vi ikke fullt ut høyde for utelatt politiarbeid, som forebygging, hvilket kan bidra 	
til å forklare at Oslo kommer dårlig ut.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	81	 	
 
Tabell 	5.6 	Allokative effektivitetsscorer for DEA i første trinn basert på hele paneldata-
settet og etter alternative andrestegsregresjoner med	 tidsdummyer og	 Tobit	 	
Es t i mer i n g s t r i n n	 	DEA	-s co r e, 	
f ø rste tri n n	 	
DEA	-s co r e, 	
a n dre tr i n n	 	
DEA	-s co r e, 	
a n dre tr i n n	 	
DEA	-s co r e, 	
a n dre tr i n n	 	
DEA	-s co r e, 	
a n dre tr i n n	 	
U t v a l g a v k o v a r i a t er	 	In t et	 	B a s i s	 	B a s i s	 	A l tern a t i v t	 	A l tern a t i v t	 	
Ti dsdummyer	 i a ndre trin n	 	Ik ke aktuel t	 	N ei	 	Ja 	N ei	 	Ja 	
Oslo	 	 0.913 	 	 0.925 	 	 0.925 	 	 0.918 	 	 0.915 	 	
Øst	 	 0.945 	 	 0.944 	 	 0.944 	 	 0.944 	 	 0.944 	 	
Innlandet	 	 0.923 	 	 0.952 	 	 0.953 	 	 0.952 	 	 0.949 	 	
Sørøst	 	 0.952 	 	 0.944 	 	 0.942 	 	 0.932 	 	 0.934 	 	
Agder	 	 0.966 	 	 0.943 	 	 0.942 	 	 0.955 	 	 0.960 	 	
Sørvest	 	 0.903 	 	 0.938 	 	 0.937 	 	 0.923 	 	 0.919 	 	
Vest	 	 0.964 	 	 0.940 	 	 0.940 	 	 0.950 	 	 0.952 	 	
Møre og Romsdal	 	 0.949 	 	 0.948 	 	 0.948 	 	 0.939 	 	 0.943 	 	
Trøndelag	 	 0.940 	 	 0.940 	 	 0.940 	 	 0.954 	 	 0.954 	 	
Nordland	 	 0.947 	 	 0.940 	 	 0.940 	 	 0.941 	 	 0.934 	 	
Troms	 	 0.949 	 	 0.936 	 	 0.937 	 	 0.938 	 	 0.940 	 	
Finnmark	 	 0.880 	 	 0.882 	 	 0.882 	 	 0.887 	 	 0.886 	 	
Merknad:	 t-statistikk i parentes	. * p < 0.1, 	** p < 0.05, 	*** p < 0.01	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
5.5.2	 	SFA	 	
Som for DEA er det høy allokativ effektivitet målt med SFA	-metoden, med et snitt på 91,1 prosent , 	
hvilket vi har illustrert i 	Figur 	5.15	. Igjen er dette gjennomgående for alle politidistriktene, og he r 	
er det også mindre variasjon mellom periodene. Det taler for at det er lite å hente ved å endre 
sammensetningen av innsatsfaktorer.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	82	 	
 
Figur 	5.15	 	Fordelingen av allokativ effektivitet innad i hvert politidistrikt og over analyse-
perioden. Metode: SFA	-modell for alle år med års	- og månedsdumm	yer ute n 	
kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
5.5.3	 	StoNED	 	
Figur 	5.16	 viser fordelingen av allokativ effektivitet innad i hvert politidistrikt i tilfellet hvor 	effek-	
tivitetsscorene	 er beregnet basert på konveks regresjon. Selv om AE	-resultatene for StoNED viser 	
noe lavere median effektivitet og mer spredning av effektivitetsscorene innad i hvert politidistri k t , 
er de empiriske funnene klart sammenliknbare med AE beregnet basert på DE	A og SFA. Overord-	
net peker alle metodene på at teknisk effektivitet er den viktigste forklaringsfaktoren for kost-
nadseffektivitet, samtidig som politidistriktene har et svært begrenset mulighetsrom for innspa -
ring knyttet til å endre kostnadsandelene til i	nnsatsfaktorene som inngår i Politiets tjenestepro-	
duksjon.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	83	 	
 
Figur 	5.16	 	Fordelingen allokativ effektivitet	 innad i hvert politidistrikt og over analysepe -	
rioden. Metode: StoNED	-modell uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Figur 	5.17	 beskriver 	utviklingen i gjennomsnittlig allokativ effektivitet (beregnet med konveks re-	
gresjon) i analyseperioden. Den viser at nivået av allokativ effektivitet er volatilt i noen distrikte r, 
og at 2019 og 2022 er «bunnår» med hensyn til allokativ effektivitet, mens	 2020 er et «toppår» . 	
Igjen peker dette på at det er ytre endringer som påvirker produksjonen og/eller ressursinnsat s e n 
til Politiet i disse årene. Det er også en tendens til vekst i gjennomsnittlig allokativ effektivitet i 
politidistriktene som har gjenno	mgående høy allokativ effektivitet, som for eksempel Agder og 	
Møre og Romsdal.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	84	 	
 
Figur 	5.17	 	Utviklingen i gjennomsnittlig allokativ effektivitet over analyseperioden. Me-
tode: StoNED	-modell uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
5.6	 	Innsatsfaktorsammensetningen	 	
Som en vi	dereføring av analysen av allokativ effektivitet, vil 	vi 	i dette delkapittelet studere 	sam-	
mensetningen av produksjonsress ursene nærmere	. Vi begynner 	å ta for oss differ	ansen mellom 	
optimal og observert samm	en	setning	en	 av produksjonsinnsatsen, før 	undersøker	 substitusjon	s-	
elastisitetene	 mellom innsatsfaktorene.	 	
5.6.1	 	Optimal og observert sammensetning av produ	ksjonsinnsatsen	 	
Ettersom allokativ effektivitet er høy målt ved alle metodene, er det ikke overaskende at de n 
observerte sammensetningen av innsatsfaktorer er svært nær den optimale sammensetninge n. 
Vi viser derfor kun sammenli	kning av optimal og observert sammensetning i én metode, DEA me d 	
felles front alle år, i 	Figur 	5.18	. Avvikene i optimal sammensetning mellom politidistrikt	er er små	, 	
og om mulig enda mindre mellom optimal og observert sammensetning innen hvert distrikt.	 Vi 	
presenterer resultater beregnet ved 	en 	årlig DEA	-front, men resultatene er omtrent de samme 	
ved 	en 	felles DEA	-front.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	85	 	
 
Figur 	5.18	 	Observert og optimal innsatsfaktorsammensetning i verdi 	i hvert politidistrikt . 	
Metode: 	DEA	-modell 	på 	årlig	 front alle år 	uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
Utviklingen over tid i optimal sammensetning 	endrer seg ganske	 lite over tid	, som vist i 	Figur 	5.19	. 	
Igjen presenterer vi resultater beregnet på en årlig DEA	-front, men resultatene er omtrent de 	
samme som ved en felles DEA	-front. Det er en liten tendens til lavere andel innkjøpte varer og 	
tjenester (produktinnsats) over tid, noe som kan reflektere økende 	reallønn (og derved lønns -	
kostnader) over tid. Det er også en svak økning i seniorstillinger relativt til juniorstillinger.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	86	 	
 
Figur 	5.19	 	Optimal innsatsfaktorsammensetning i verdi etter år for alle	 politidistrikt. Me-	
tode: 	DEA	-modell	 på	 årlig front 	uten kontekstuelle variabler	 	
 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI	 	
5.6.2	 	Substitusjonselastisiteter	 	
Vi har allerede sett at målingene av allokativ effektivitet er konsistent høy	e for alle metoder, noe 	
som tyder på at det er vanskelig å substituere mellom innsatsfaktorer i Politiets tjenesteproduk -
sjon. Vi ønsker i dette delkapitlet å gi videre innsikt i muligheten til å substituere innsatsfaktore r 
innenfor rammene av 	politiets arbeid.	 	
En substitusjonselastisitet	 er et mål på hvordan innsatsfaktor B responderer på en marginal end-	
ring i innsatsfaktor A, forutsatt at endringene skjer langs produksjonsfronte n. En elastisitet unde r 
(over) 	én	 viser at 	én	 prosents endring i input A krever under (over) 	én	 prosents endring i input B 	
for å opprettholde dagens produksjonsnivå. 	 	
I de empiriske analysene med SFA har vi benyttet funksjonsformen kalt Cobb	-Douglas. Den inne-	
bærer at substitusjonselastisiteten alltid er lik 	én	. Vi konsentrerer oss derfor om ikke	-paramet-	
riske metoder når vi diskuterer substitusjonsegenskaper. 	 	
Vi har som et utgangspunkt benyttet metoden til Podinovski og Før	sund (2010) til å beregne sub-	
stitusjonselastisiteter innenfor DEA	-rammeverket. I denne sammenhengen er en utfordring	 knyt-	
tet til ikke	-parametriske metoder at de ikke estimerer en «glatt» frontfunksjon, og at hellinge n 	
på fronten i et datapunkt derfor ikke nødvendigvis er unik. Podinovski og Førsund bruker derfor 
såkalt direksjonelt deriverte (det vil si at de beregner h	ellingen «til høyre» og «til venstre» for 	
observasjonspunktet). Dette gjør 	resultatene utfordrende å tolke. Samtidig kan mange av de 	
venstre	- og høyrederiverte ikke være definert, noe som betyr at man ikke får en mulig løsning for 	
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%	
2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	
Politi junior	Politi senior	Påtale	Sivile	Produktinnsa ts

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	87	 	
 
beregningen av substitusjonselastisitetene. Dette skaper igjen utfordringer for tolkningen av sub-
stitusjonselastisitetene. 	 	
For å bøte på denne utfordringen har vi supplert beregningene av substitusjonselastisitetene i 
henhold til Podinovski og Førsund med et langt enklere konsept: Vi beregner to DEA	-program pe r 	
politidistrikt, år og måned: 	 	
• 	Ett program hvor vi måler effektivitet som maksimal reduksjon i bruken av innsatsfaktor B 
mens innsatsfaktor A, andre innsatsfaktorer og produktene holdes fast per observasjon	 	
• 	Ett program hvor vi måler effektivitet for innsatsfaktor B mens innsatsfaktor A økes med 	én	 	
prosent	 mens de øvrige variablene holdes fast. 	 	
Vi kan da vurdere prosentvis reduksjon i faktor B som følge av en 	én	 prosents økning i faktor A, 	
samtidig som nivået til andre variabler opprettholdes: Dette gir direkte en beregning av substitu-
sjonselastisiteten.	 	
I motsetning til Podinovski og Førsund sitt opplegg, vil vårt opplegg i) alltid gi mulige løsninger for 
de lineære programmene og ii) gi 	ett	 enkelt estimat av substitusjonselastisiteten. En tredje forde l 	
med vårt foreslåtte opplegg er at det også kan benyttes til å beregne substitusjonselastisite t e r 
for ineffektive enheter, mens Podinovski og Førsund beregner elastisiteter for enheter på pro-
du	ksjonsfronten. 	 	
For å tilrettelegge for at substitusjonselastisitetene beregnes for enheter på fronten ved bruk av 
begge metoder, gjennomfører vi beregningene i to steg: 	 	
1. Vi beregner input	-distansefunksjone n med DEA, og beregner optimal innsatsfaktorbruk 	
på produksjonsfronte n ved å skalere observerte inputs med den estimerte distansefunk -
sjonen. 	 	
2. Vi anvender metoden til Podinovski og Førsund (2010) samt vår egen metode til å be-
regne substitusjonselastisiteter basert på dataene 	fram	brakt i steg 1.	 	
Det er viktig å merke seg at beregningene av substitusjonselastisiteter krever betydelig regne -
kraft, siden det er mange parvise kombinasjoner av ulike innsatsfaktorer som skal vurderes. I 
praksis innebærer metodene å løse 	opptil	 to lineære programmeringsproble m for hver muli g 	
krysskombinasjon av de 5 innsatsfaktorene, for hvert politidistrikt måned og år, i steg 2. I tillegg 
krever steg 1 løsningen av ett lineært programmeringsproble m for hvert politidistrikt måned og 
år. Vi begr	enser derfor denne analysen til 2023, d	et vil si	 det siste året i analyseperioden. 	 	
Begge metoder finner at substitusjonselastisitetene er (d	et vil si	 at det ikke er noen grad av 	
substitusjon mellom innsatsfaktorer) for mange av observasjonene i datasettet. For metoden til 
Podinoski og Førsund (2010) innebærer det at DEA	-programmet ikke har en optimal løsni ng, 	
mens for vår metode innebærer det at elasti	siteten beregnes lik 0. 	 	
I beregningen av elastisiteter basert på Podinovski og Førsund finner vi at 2	 454 (85	 prosent	) av 	
de høyrederiverte og 2	 313 (80	 prosent	) av de venstrederiverte ikke er definert.	 Dette gjør det 	
vanskelig å bruke gjennomsnittsverdie r (over enheter, måneder og år) i rapporteringen av substi -
tusjonselastisitetene, siden majoriteten av elastisitetene er mens noen få elastisiteter er nega-
tive. Vi finner også at enkelte av høyrederivert	e tar ekstreme verdier, noe som gjør tolkinge n 	
vanskelig. For eksempel er den	 laveste substitusjonselastisiteten mellom senioransatte i politie t 	
og sivilt ansatte 	– 9 998	 406 (	én	 prosent økning i senioransatte gir 9	 998	 406 prosents reduks jon

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	88	 	
 
i sivilt ansatte). Disse ekstremverdiene påvirker sammenstillingen av resultatene, og vi velger der-
for å legge begrenset vekt på disse estimatene i resultatrapporteringen.	 	
Alt i alt kan resultatene tyde på at denne metoden er mindre egnet i vårt empiriske tilfelle. Ekst-
reme målinger kan ses i sammenheng med at hellingen måles på hjørner med tilnærmet 90 gra-
der. I tillegg er det flere elastisiteter som er umulige og ubundne. 	Trolig ligger utfordringen i at 	
en endring på én prosent kan innebære ganske store endringer i enkelte tilfeller, slik at studier av 
mindre endringer vil være mindre bedre egnet til å studere marginale endringer.	 	
Vår egenutviklede metode gir derimot realistiske resultater for alle observasjoner.	 Ved bruk av 	
denne	 metodikk	en	 finner vi at rundt 69 prosent av observasjonene får substitusjonselastisite t e r 	
som er ulik 0. Også for denne metoden er det noen observasjoner hvor de beregnede elastisite-
tene er høyere enn forventet (eks	empelvis	 er den minste beregnede elastisiteten	 -11	,4), me n 	
fordelingen over politidistrikter og perioder ligger nærmere forventede verdier. 	 	
Tabell 	5.7 viser beregnet substitusjonselastisiteter beregnet ved hjelp av DEA og 	totrinnsmet ode n 	
beskrevet ovenfor. Tabellen beskriver substitusjonselastisiteten	, hvor	 innsatsfaktoren som økes 	
med 	én	 prosent	, er definert radvis	. Tilsvarende er	 variabelen som reduseres når 	den andre	 økes	, 	
definert kolonnevis.	 	
Resultatene peker på at 	kapital	- og 	produktinnsats i liten grad kan erstatte personell. Elastisite-	
tene for sivile er også lave, noe som tyder på at en økning i antallet sivilt ansatte i begrenset gra d 
vil føre til en reduksjon i antallet politiutdannede ansatte. I motsatt retning peker polit	iutdanne de 	
ansatt i juniorstilling seg ut som elastiske: En prosent økning i antall junioransatte kan lede til me r 
enn en prosents reduksjon i de andre innsatsfaktorene, samtidig som dagens produksjons ni v å 
opprettholdes.	 	
Tabell 	5.7 	Gjennomsnittlige substitusjonselastisitete r beregnet med DEA basert på 
egenutviklet metodikk for året 2023	 	
El a s t i s i t et	 	P å t a l e	 	Ju n i o r	 	S en i o r	 	S i v i l e	 	
P r o d u k t	- 	
i n n s a t s	 og	 	
k a pitalinnsa t s	 	
P å t a l e	 	 	-0.4	 	-0.3	 	-0.7	 	-0.4	 	
Ju n i o r	 	-1.6	 	 	-1.5	 	-1.7	 	-1.2	 	
S en i o r	 	-0.6	 	-0.5	 	 	-0.9	 	-0.4	 	
S i v i l e	 	-0.3	 	-0.2	 	-0.3	 	 	-0.1	 	
P r o d u k t	- 	
i n n s a t s o g	 	
k a pitalinnsa t s	 	
-0.1	 	-0.1	 	-0.1	 	-0.1	 	 	
Merknad: 	 Tallene t	olkes som	 hvor mange prosent 	innsatsfaktorene 	oppgitt langs	 y-aksen	 reduseres	 med når en gitt 	
innsatsfaktor langs 	x-aksen 	øker med én prosent.	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, OsloMet og TØI

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	89	 	
 
Referanser	 	
Aarli, R. (2012). Genetic justice and transformations of criminal procedure. Journal of Scandina-	
vian Studies in Criminology and Crime Prevention, 13(1), 3	–21.	 	
Abrahamsen, S. N. (2006). 	Politireform 2000. Sammenslåing av politidistriktene. En organisasjons -	
teoretisk prosess	- og effektanalyse. 	Materoppgave. 	Institutt for statsvitenskap. Universite -	
tet i Os	lo.	 	
Aigner, D. J., Lovell, C. K., & Schmidt, P. (1977). 	Formulation and Estimation of Stochastic Fronti e r 	
Production Function Models. Journal of Econometrics, 6(1), 21	–37.	 	
Alda, E., & Andonoska	, L. (2023). Doing more with less? Assessing the cost efficiency of US local 	
police organizations. Applied Economics Letters, 31(18), 1808	-1812.	 	
Anthun, K. S., Kittelsen, S. A. C., & Magnussen, J. (2016). 	Produktivitet i spesialisthelsetjenesten 	– 	
Working Paper 2016:7.	 	
Asif, M., Shahzad, M., Awan, M. U., & Akdogan, H. (2018). Developing a structured framework for 	
measuring police efficiency. International Journal of Quality & Reliability Management , 
35(10), 2119	-2135.	 	
Asmild, M., Paradi, J. C., & Pastor, J. T. (2012). DEA based models for reallocations of police per-	
sonnel. OR spectrum, 34, 921	-941.	 	
Barros, C. P. (2007). Efficiency in crime prevention: A study of Lisbon's police precincts, Interna -	
tion	-al Review of Applied Economics, 21: 687	-97.	 	
BDO, & Menon Economics (2017). Virksomhetsanalyse av Politi	- og lensmannsetaten. 	Oslo, 1. mai 	
2017.	 	
Benito, B., Martínez	-Córdoba, P. J., & Guillamón, M. D. (2021). 	Measurement and determinant s 	
of efficiency in the municipal police service. Evaluation and Program Planning, 85, 101904.	 	
Berndt, E. R., & Christensen, L. R. (1973). The translog function and the substitution of equipme nt , 	
structures, and labor in US manufacturing 1929	-68. Journal of econometrics, 1(1), 81	-113.	 	
Blåka, S. (2017a) Does cooperation affect service delivery costs? Evidence from fire services in 	
Norway. Public Administration, 95(4), 1092	-1106.	 	
Blåka	, S. (2017b). Service quality, inter	-municipal cooperation and the optimum scale of opera-	
tion: the case of local fire departments in Norway. In The Rise of Common Political Order 
(pp. 233	-250). Edward Elgar Publishing.	 	
Borge, L.	-E., Kråkenes, T., & Wold, M. F. (2022). Effektivitet i kommunale tjenester: Analyser for 	
2019	–2020. 	SØF	-rapport nr. 02/22.	 	
Chambers, R., Chung, Y., & Färe, R. (1998) Profit, directional distance functions, and Nerlovia n 	
efficiency. Journal of Optimization Theory and Applications, 98, 351	-364.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	90	 	
 
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. L. (1978). Measuring the Efficiency of Decision Making 	
Units. European Journal of Operational Research, 2, 429	–444.	 	
Christensen, L. R., Jorgenson, D. W., & Lau, L. J. (1973). Transcendental logarithmic product i on 	
frontiers. The review of economics and statistics, 28	-45.	 	
Coelli, T., & Perelman, S. (1999). A comparison of parametric and non	-parametric distance func -	
tions: With application to European railways. 	European Journal of Operational Research, 	
117(2), 326	-339.	 	
Dahlen	-Lervåg, E. (2023).	 Bruk av VR	-teknologi til operativ trening i politiet. 	Masteroppgave. Nord 	
Universitet.	 	
den Heyer, G. (2016). The establishment of Police Scotland: An analysis of the reform. EJPS, 417.	 	
Diez	-Ticio, A., & Mancebon	, M. J. (2002). The efficiency of the Spanish police service: an applica-	
tion of the multiactivity DEA model. 	Applied Economics, 34(3), 351	-362.	 	
Direktoratet for forvaltning og økonomistyring (202	0). Evalueringen av nærpolitireformen. Sta-	
tusrapport 2019. April 2020. 	DFØ	-rapport 2020:4	. 	
Direktoratet for forvaltning og økonomistyring (2022). Evaluering av nærpolitireformen 	– en vur-	
dering av resultater og effekter. 	DFØ	-rapport 2022:6.	 	
Domínguez, J. P., Sánchez, I. M. G., & Domínguez, L. R. (2015). 	Relationship between police effi-	
ciency and crime rate: A worldwide approach, European Journal of Law and Economics, 39: 
203	-23.	 	
Drake, L. M., & Simper, R. (2000). Productivity estimation and the size	-efficiency relationship in 	
English and Welsh police forces: An application of data envelopment analysis and multipl e 
discri	-minant analysis, International Review of Law and Economics, 	20: 53	-73.	 	
Drake, L. M., & Simper, R. (2004). The economics of managerialism and the drive for efficiency in 	
policing. Managerial and Decision Economics, 25(8), 509	-523.	 	
Drake, L. M., & Simper, R. (2005a). Police efficiency in offences cleared: An analysis of Englis h 	
"Basic command units”. International Review of Law and Economics, 25(2), 186	-208.	 	
Drake, L. M., & Simper, R. (2005b). The measurement of police force efficiency: An assessment of 	
UK Home Office policy. Contemporary Economic Policy, 23(4), 465	-482.	 	
Edvardsen, D. F., Førsund, F. R., & Kittelsen, S. A. C. (2010). 	Effektivitets	- og produktivitetsanaly s e r 	
på StatRes	-data. 	Frischsenteret. Rapport 2/2010.	 	
Farrell, M. J. (1957). The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical 	
So	-ciety, 120, 253	–290.	 	
Farrell, M. J., & Fieldhouse, M. (1962). Estimating Efficient Production Functions Under Increasi ng 	
Returns to Scale. Journal of the Royal Statistical Society, 125, 252	–267.	 	
Flegl, M., & Gress, E. S. H. (2023). A two	-stage Data Envelopment Analysis model for investigati ng 	
the efficiency of the public security in Mexico. Decision Analytics Journal, 6, 100181.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	91	 	
 
Färe, R & Grosskopf, S. (1985) A nonparametric cost approach to scale efficiency. Scandinavia n 	
Journal of Economics.	 	
Førsund, F. R., & Kittelsen, S. A. C. (2019). 	Effektivitets	- og produktivitetsanalyse av norske ting-	
retter. 	Frisch Rapport 1/2019.	 	
García	-Sánchez, I. M. (2007). Evaluating the effectiveness of the Spanish police force through data 
envelopment analysis. European Journal of Law and Economics, 23(1), 43	-57.	 	
Granér, R. (2017). Literature on police reforms in the Nordic countries. Nordisk politiforsk ni ng, 	
4(2), 138	-148.	 	
Hanson, T. (2019). Estimating Output Mix Effectiveness: An Applied Scenario Approach for the 	
Armed Forces. Omega, 83, 39	–49.	 	
Hanson, T. (2019). Estimating Output Mix Effectiveness: An Applied Scenario Approach for the 	
Armed Forces. 	Omega, 83, 39	–49.	 	
Holmen, R. B., Hoel	-Holt, A. S., Kittelsen, S. A. C., Rødseth, K. L., Allvin, A., & Ellingsen, D. (2026a ). 	
Effektiviteten i politiet: Oversiktsrapport om sektorens effektivitetsutvikling. Vista Analyse 
Rapport 2026/6.	 	
Holmen, R. B., Hoel	-Holt, A. S., Kittelsen, S. A. C., Rødseth, K. L., Allvin, A., & Ellingsen, D. (2026b). 	
Politiets tjenesteproduksjon. En undersøkelse av effektiviteten i politidistriktenes oppgave	-	
løsning. Vista Analyse Rapport 2026/3.	 	
Holmen, R. B., Hoel	-Holt, A. S., Kittelsen, S. A. C., Rødseth, K. L., Allvin, A., & Ellingsen, D. (2026c ). 	
Tilrettelegging for effektivitetsmåling i politisektoren. Teknisk rapport om data og metodik k . 
Vista Analyse Rapport 2026/5.	 	
Johnson, A. L., & Kuosmanen, T. (2012). One	-stage and two	-stage DEA estimation of the effect s 	
of contextual variables. European Journal of Operational Research, 220(2), 559	-570.	 	
Jondrow, J., Lovell, C. A. K., Materov, I. S., & Schmidt, P. (1982). On the Estimation of Technical 	
Inefficiency in the Stochastic Frontier Production Function Model. 	Journal of Econometric s , 	
19, 233	–238.	 	
Justis	- og beredskapsdepartementet (2015). Endringer i politiloven mv. (trygghet i hverdagen 	– 	
nærpolitireformen). Prop. 61 LS (2014	–2015)	-Tilråding fra Justis	- og beredskapsdepart e -	
mentet 6. mars 2015, godkjent i statsråd samme dag. (Regjeringen Solberg)	 	
Kittelsen, S. A. C. (2023). Produktivitets	- og effektivitetsanalyser i helsesektoren. 	Magma, 26 	
(5/2023).	 	
Kittelsen, S. A. C., & Førsund, F. R. (1992). Efficiency Analysis of Norwegian District Courts. 	Journa l 	
of Productivity Analysis, 3(3), 277	–306.	 	
Knutsson, J. (2013). Måling av effektivitet i etterforskning: Delrapport i «Etterforskningspros je k -	
tet». 	Politihøgskolen.	 	
Kumar, S., & Kumar, S. (2015). Does modernization improve performance: Evidence from India n 	
police. European journal of law and economics, 39, 57	-77.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	92	 	
 
Kuosmanen, T. (2006). Stochastic Nonparametric Envelopment of Data: Combining Virtues of SFA 	
and DEA in a Unified Framework. MTT Discussion Paper No. 3/2006.	 	
Kuosmanen, T., & Johnson, A. (2017). Modeling Joint Production of Multiple Outputs in StoNED: 	
Directional Distance Function Approach. European Journal of Operational Research, 262(2), 
792	–801.	 	
Kuosmanen, T., & Kortelainen, M. (2012). Stochastic Non	-Smooth Envelopment of Data: Semi	-	
Parametric Frontier Estimation Subject to Shape Constraints. Journal of Productivity Analy-
sis, 38(1), 11	–28.	 	
Mendel, J., Fyfe, N. R., & den Heyer, G. (2017). Does police size matter? A review of the evidenc e 	
regarding restructuring police organisations. Police practice and research, 18(1), 3	-14.	 	
Meeusen, W., & van Den Broeck, J. (1977). Efficiency Estimation from Cobb	-Douglas Product i on 	
Functions with Composed Error. 	International Economic Review, 435	–444.	 	
Mortvedt	, O. M. (2009). DNA	-suksess: 	– Det blir lettere for europeisk politi å oppklare grense -	
overskridende kriminalitet.	 Politiforum. 	Publisert 01.10.2009 	- 06:39	. Sist oppdatert 	
04.06.2013 	- 13:21	. Tilgjengelig på: 	https://www.politiforum.no/dna	-nyhete r/dna	-s uk -	
sess/108189	 	
NOU (2013: 9). Ett politi 	– rustet til å møte fremtidens utfordringer. Politianalysen. Utredning fra 	
et utvalg oppnevnt av Justis	- og beredskapsdepartementet 8. november 2012. Avgitt til Jus-	
tis	- og beredskapsdepartementet 19. juni 2013.	 	
Podinovski, V. V., & Førsund, F. R. (2010). 	Differential characteristics of efficient frontiers in data 	
envelopment analysis. 	Operations Research, 58(6), 1743	-1754.	 	
Politidirektoratet (2025a). Konseptvalgutredning: Samlet, helhetlig digitalisering av politiet. Juni 	
2025.	 	
Politidirektoratet (2025	b). Ressursanalyse for 2024. Kostnader og bemanning i politiet. POD	-	
rapport 2/2025.	 	
Politiets Fellesforbund (20	24	). Nytt gradssystem på plass.	 Publisert: 18.03.2024 	kl. 17:14. Sist 	
oppdatert: 20.03.2024 	kl. 15:34. Tilgjengelig på: 	https://pf.no/aktuelt/arbeidsvilkar/ny t t	-	
gradssystem	-pa	-plass	 	
Riksrevisjonen (2000). Riksrevisjonens undersøkelse vedrørende måloppnåelse i politi	- og lens	-	
mannsetaten. Oslo.	 	
Riksrevisjonen (2023). Riksrevisjonens undersøkelse av digitalisering i politiet. Dokument 3:7 	
(2023	–2024).	 	
Rødseth, K. L., Førsund, F., Holmen, R. B., & Kittelsen, S. A. C. (2022). Forbedringspote nsial ved 	
måling av effektivitet i kommunal sektor. TØI Rapport 1879/2022.	 	
Rødseth, K. L., Holmen, R. B., Førsund, F. R., & Kittelsen, S. A. C. (2019). Effektivitet og produktiv i -	
tet i norsk veibygging 2007	–2016. Concept Rapport nr. 57. Trondheim: Norges teknisk	-na-	
turvitenskapelige universitet.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	93	 	
 
Rødseth, K. L., Holmen, R. B., Kuosmanen, T., & Schøyen, H. (2023). 	Market access and seaport 	
efficiency: The case of container handling in Norway. Journal of Shipping and Trade, 8(1), 8.	 	
Rødseth, K. L., Holmen, R. B., Kuosmanen, T., & Schøyen, H. (2024). Nonparametric estimation of 	
allocative efficiency using indirect production theory: Application to container ports in Nor-
way. Journal of Productivity Analysis, 62(3), 365	-377.	 	
Shephard, R. W. (1970). The Distance Function of a Production Structure. No. ORC674.	 	
Simar, L., & Wilson, P. W. (1998). Sensitivity Analysis of Efficiency Scores: How to Bootstrap in 	
Non	-Parametric Frontier Models. Management Science, 44, 49	–61.	 	
Simar, L., & Wilson, P. W. (1999). Estimating and Bootstrapping Malmquist Indices. Europe a n 	
Jour	-nal of Operations Research, 115(3), 459	–471.	 	
Simar, L., & Wilson, P. W. (2000). Statistical Inference in Nonparametric Frontier Models: The 	
State of the Art. Journal of Productivity Analysis, 13, 49	–78.	 	
Simar, L., & Wilson, P. W. (2007). Estimation and Inference in Two	-Stage, Semi	-Parametric Model s 	
of Production Processes. 	Journal of Econometrics, 136(1), 31	–64.	 	
Skærbæk, P., Tryggestad, K., & Christensen, M. (2023). Økonomiske teoriers negative påvirkni ng 	
på reformer: En studie av en politireform. Praktisk økonomi & finans, 39(1), 77	-91.	 	
Smeby, G., & Røyrvik, E. A. (2020). Bitt av reformbasillen: Organisatoriske myter og administrati v 	
ekspansjon i nærpolitireformens etablering av fellestjenester. 	Tidsskrift for samfunns -	
forskning, 61(2), 140	-159.	 	
Sun, S. (2002). Measuring the relative efficiency of police precincts using data envelopment anal-	
ysis. Socio	-economic planning sciences, 36(1), 51	-71.	 	
Sutorius, S., Roksvaag, K. B., Holmen, R. B., Thuve, N., Eidsmo, S., Lie, J. J., Bjørnstad, A. E., Valdder	-	
mo, B. K. (2025). 	Kvalitetssikring av KVU Samlet, helhetlig digitalisering av politiet. Hoved-	
rap	-pport i henhold til Statens prosjektmodell. 	14. September 2025, KS1	-rapportnumme r 	
F070a. Vista Analyse Rapportnummer 2025/31.	 	
Thanassoulis, E. (1995). Assessing police forces in England and Wales using data envelopme nt 	
analysis. European Journal of Operational Research, 87(3), 641	-657.	 	
Verma, A., & Gavirneni, S. (2006). Measuring police efficiency in India: an application of data en-	
vel	-opment analysis. Policing: An international journal of police strategies & management , 	
29(1), 125	-145.	 	
Vuorensyrjä	, M. (2018). Police management reform, labor productivity, and citizens’ evaluation 	
of police services. Policing: An International Journal, 41(6), 749	-765.	 	
White, S., & Siu	‐	Yun Lui, S. (2005). Distinguishing costs of cooperation and control in alliances. 	
Strategic Management Journal, 26(10), 913	-932	.

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	94	 	
 	
 	
Appendiks

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	95	 	
 
A.	 Statistiske definisjoner	 	
I dette appendikset 	redegjør 	vi for 	statistiske 	definisjoner av	 polistillingene i 	del	appendiks 	A.1	 og 	
produkt	- og kapitalinnsatsen 	i delappendiks 	A.2	. 	
A.1	 	Kategorisering	 av 	politistillinger	 	
Tabell 	A.1 viser hvordan politistillinger fordeles mellom to variabler 	i analysen.	 	
Tabell 	A.1 	Inndeling av arbeidskraften i fire kategorier 	 	
In n s a t s f a k t o r	 	S t i l l i n g s k o d e o g 	s t i l l i n g s	g r u p p e	 	
Grunnstillinger	, 	
politi	 	
0284 Politibetjent, 1454 Politibetjent, 1457 Politibetjent 1, 1458 Politibetjent 1, 
1459 Politibetjent 2, 1460 Politibetjent 2, 1461 Politibetjent 3, 1462 Politibetjent 3	 	
Fag	- og ledelses-	
stillinger	, politi	 	
0285 Politiførstebetjent, 0287 Politioverbetjent, 0290 Politiinspektør, 0326 Lens-
mann, 1211 Seksjonssjef, 1243 Politistasjonssjef, 1455 Politiførstebetjent, 1456 Po-
litioverbetjent	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, TØI, OsloMet	 	
A.2	 	Statistisk	 definisjon av k	apital	- og produktinnsatsen	 	
Tabell 	A.2 viser	 hvilke av politiets 	regnskapskontorer	 som 	definerer	 produkt	- og kapitalinnsatse n.	 	
Tabell 	A.2 	Regnskapskontoer som inngår i produkt	- og kapitalinnsatsen	 	
To s i f r et k o n t o g r u p p e	 (40 til 67	) 	To s i f r et k o n t o g r u p p e	 (68 	til 	77) 	
40 Forbruk av råvarer og innkjøpte halvfabrikata	 	68 Kontorrekvisita, bøker, møter og kurs	 	
43 Forbruk av innkjøpte varer og tjenester	 	69 Telefon, porto o.l.	 	
45 Fremmedytelse og underentreprise	 	70 Kostnad transportmidler	 	
60 Av	- og nedskrivinger	 	71 Kostnad og godtgjørelse for reise, diett, bil 
o.l.	 	61 Frakt og transport vedrørende	 salg og utdeling	 	
63 Kostnader lokaler	 	73 Salg, reklame og representasjon	 	
64 Leie maskiner, inventar o.l.	 	74 Kontingent og gave	 	
65 Verktøy, inventar og driftsmaterialer som ikke 
skal føres i	 kontogruppe 10	-12 eller 47	-49	 	
75 Forsikringspremie, garanti og service	 	
76 Lisenser og patenter	 	
66 Reparasjon og vedlikehold	 	77 Annen kostnad	 	
67 Kjøp av konsulenttjenester og andre fremmede 
tjenester	 	 	
Kilde:	 	Vista Analyse, Frischsenteret, TØI, OsloMet

Kostnadsvariasjoner i politiet	 	
 	
Vista Analyse	 | Rapport 2026/4	 	96	 	
 
 	
 
 
 
 	
Vista Analyse AS	 	
Meltzers gate 4	 	
0257 Oslo	 	
 
post@vista	-analyse.no	 	
vista	-analyse.no