Søgeresultat

Statistikdokumentation: Offentlig beskæftigelse (kvt.)

Kontaktinfo, Arbejde og Indkomst, Personstatistik , Mads Housø Hansen , 24 43 40 61 , MHU@dst.dk , Hent statistikdokumentation som pdf, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2024 4. kvartal , Tidligere versioner, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2024 3. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2024 2. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2024 1. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2023 4. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2023 3. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2023 2. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2023 1. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2022 4. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2022 3. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2022 2. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2022 1. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2021 4. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2021 3. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2021 2. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2020 4. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2020 3. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2020 2. kvartal, Offentlig beskæftigelse (kvt.) 2020 1. kvartal, Offentlig beskæftigelse 2018 3. kvartal, Offentlig beskæftigelse 2018 2. kvartal, Offentlig beskæftigelse 2018 1. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2017 4. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2017 3. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2017 1. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2016 3. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2014 4. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2015 1. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2015 2. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2015 3. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2015 4. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2016 1. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2016 2. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2016 4. kvartal, Offentlig beskæftigelsesstatistik 2014 3. kvartal, Dokumenter tilknyttet statistikdokumentationen, Notat om revision af COFOG (pdf), Formålet med den offentlige beskæftigelsesstatistik er at belyse beskæftigelsen i sektoren offentlig forvaltning og service. Statistikken anvendes til belysning af den offentlige beskæftigelse. Statistikken er udarbejdet siden 2002, men er i sin nuværende form sammenlignelig fra 2008 og frem., Indhold, Den offentlige beskæftigelsesstatistik er en kvartalsvis opgørelse som er afgrænset til sektoren offentlig forvaltning og service. Det specielle ved statistikken er en opdeling efter formål som følger klassifikationen COFOG (Classification of the functions of government)., Læs mere om indhold, Statistisk behandling, Kilden er statistikken Beskæftigelse for lønmodtagere, som er baseret på Danmarks Statistiks eIndkomstregister. Oplysningerne er kombineret med indberetninger af blandt andet kontonumre fra de offentlige lønsystemer, og det er de oplysninger Danmarks Statistik anvender som input til lønstatistikkerne på det offentlige område. De indberettede kontonumre på job i kommuner og regioner tager udgangspunkt i de autoriserede kontoplaner, mens de indberettede kontonumre på statslige job tager udgangspunkt i statsregnskabet., Læs mere om statistisk behandling, Relevans, Brugere af statistikken er ministerier, styrelser og kommuner, diverse organisationer, forskere, politikere og i det hele taget borgere med interesse for udviklingen i beskæftigelsen og ressourceforbruget inden for offentlige forvaltning og service., Læs mere om relevans, Præcision og pålidelighed, Indberetninger til Udviklings- og Forenklingsstyrelsens eIndkomst bliver behandlet og kvalitetssikret, når de månedligt indgår i Danmarks Statistiks eIndkomstregister. Lønmodtageroplysningerne fra eIndkomstregistret bliver yderligere behandlet og kvalitetssikret, når de indgår i statistikken Beskæftigelse for lønmodtagere. Da statistikken baserer sig på udtræk fra statistikken beskæftigelse for lønmodtagere, så er er der tale om hurtigt tilgængelige månedlige data med fuld dækning af offentlige lønmodtagere, og både kilderne og statistikken gennemgår databehandling og kvalitetssikring., Læs mere om præcision og pålidelighed, Aktualitet og punktlighed, Statistikken forventes at blive offentliggjort uden forsinkelse i forhold til det annoncerede tidspunkt, og statistikken offentliggøres senest 3 måneder efter referenceperioden., Læs mere om aktualitet og punktlighed, Sammenlignelighed, Statistikken opgøres med sammenlignelige tal for perioden fra og med 1. kvt. 2008. Statistikken er sammenlignelig med andre af Danmarks Statistiks registerbaserede beskæftigelsesstatistikker. Selvom Danmarks Statistiks registerbaserede beskæftigelsesstatistikker som udgangspunkt er nationalt forankrede, så tilnærmes internationale retningslinjer i forhold til opgørelse af beskæftigelsesbegreber., Læs mere om sammenlignelighed, Tilgængelighed, Statistikken udgives i , Nyt fra Danmarks Statistik, . I , Statistikbanken, offentliggøres tal under emnet Lønmodtagere – Offentlig beskæftigelse. Se emnesiden , Lønmodtagere, , der formidler både statistikken Beskæftigede for lønmodtagere og statistikken Offentlig beskæftigelse., Læs mere om tilgængelighed

https://www.dst.dk/da/Statistik/dokumentation/statistikdokumentation/offentlig-beskaeftigelse--kvt--

Statistikdokumentation

Sundhed og sygdomme

Hvor mange lider af forskellige sygdomme? Og hvor mange bliver opereret?, Bemærk: Danmarks Statistik har ikke oplysninger om alt. Nedenfor linker vi derfor til Danmarks Statistik, men også til andre, der laver statistik om emnet., Hvor finder jeg et generelt billede af befolkningens helbred?, Sundhedsstyrelsen og Statens Institut for Folkesundhed (SIF) står bag "Den Nationale Sundhedsprofil", som bl.a. indeholder data om sundhedsadfærd, vægt, selvvurderet helbred og sygelighed:, Nyeste publikationer er ", Danskernes sundhed - Den nationale sundhedsprofil 2021, " samt midtvejsundersøgelsen ", Danskernes sundhed 2023, ", Resultater fra undersøgelserne 2010, 2013, 2017, 2021 og 2023 kan findes i databasen , "Danskernes Sundhed", Tal fra 1987, 1994, 2000 og 2005 kan findes i rapporten ", Sundhed og sygelighed i Danmark 2010, ", Hos Statens Institut for Folkesundhed (SIF) findes , publikationer, om sundhedsrelaterede befolkningsundersøgelser og særlige analyser på baggrund af undersøgelserne., Hvor ofte og hvordan har vi kontakt med sundhedsvæsenet? , På Danmarks Statistiks , emneside om sundhed, og i , Statistikbanken, er der tabeller om lægebesøg, indlæggelser, sengedage mv., Hvor mange personer lider af forskellige sygdomme?, Sundhedsdatastyrelsen er ansvarlig for De nationale sundhedsregistre og offentliggør desuden tal og analyser om  bl.a. spiseforstyrrelser, demens, skizofreni, autisme, epilepsi, knogleskørhed, KOL, kræft, diabetes samt fertilitetsbehandlinger., Læs om , De nationale sundhedsregistre,  , Tal og analyser om , Sygdomme og behandlinger, Statens Institut for Folkesundhed (SIF) har for Sundhedsstyrelsen gennemført et større studie af , sygdomsbyrden i Danmark, . I februar 2023 udkom opdaterede udgaver af rapporterne om hhv. sygdomme og risikofaktorer. , "Sygdomsbyrden i Danmark - Sygdomme" , Sammenligner en række sygdomsgrupper – forskellige kræftformer, diabetes, depression, angst, skizofreni, demens, iskæmisk hjertesygdom, apopleksi, KOL, smerter i nakke og lænd, slidgigt samt alkoholrelateret sygelighed ud fra forskellige parametre som forekomst, dødelighed, behandling, sygefravær, førtidspensionering, sundhedsøkonomi og produktionstab, "Sygdomsbyrden i Danmark - Risikofaktorer" , Beskriver udvalgte konsekvenser for rygning, alkohol, fysisk inaktivitet, søvnbesvær, ensomhed, usundt kostmønster, svær overvægt samt luftforurening, ", Sygdomsbyrden i Danmark: Ulykker, selvskade og selvmord, " - udkom i 2017, KL – Kommunernes Landsforening – har i september 2023 udgivet en analyse om forekomsten af syv kroniske sygdomme: astma, type 1- og type 2-diabetes, knogleskørhed (osteoporose), KOL, leddegigt samt demens. Analysen ser også på ’multisygdom’ – forekomsten af mindst to af de nævnte kroniske sygdomme samtidigt:, Kronisk sygdom i befolkningen, Andre kilder til data om forskellige sygdomme:, Cancer / kræft, Detaljeret statistik om kræfttilfælde kan ses via , Cancerregisteret , og Sundhedsdatastyrelsens database , Sundhedsdatabanken, Astma, demens, diabetes, KOL, leddegigt, osteoporose samt skizofreni, Sundhedsdatastyrelsen står også bag et register for , Udvalgte kroniske sygdomme og svære psykiske lidelser,  , Klamydia, gonoré, syfilis samt HIV/AIDS og andre smitsomme sygdomme , Overvåges af , Statens Serum Institut,  (SSI). Denne overvågning kan også følges i , tal, grafer og kort , Coronavirus / COVID-19, Statens Serum Institut (SSI) offentliggør aktuelle og historiske opgørelser om , COVID-19, Hvor mange bliver opereret?, Hos Sundhedsdatastyrelsen kan du finde opgørelser om , udvalgte plastikoperationer,  og , fedmeoperationer, Andre , operationer , kan udtrækkes fra Landspatientregisteret med en lidt avanceret opgørelsesmetode, der især er målrettet mod brugere fra sundhedsområdet eller med god dataforståelse., Hvor mange donerer organer, og hvor mange transplantationer foretages der? , Hos Dansk Center for Organdonation finder du oplysninger om , organdonation og organtransplantation, - herunder antal organdonorer og ventelister. Desuden offentliggøres løbende , statistik for organdonationsområdet, Hos ScandiaTransplant er der tabeller om udførte , transplantationer og personer på venteliste, i de nordiske lande, Hvor stort er forbruget af medicin?  , Danmarks Statistik har statistik over salg af receptpligtig medicin, som er koblet med oplysninger om brugernes køn, alder, geografi, uddannelse og herkomst. Se artikler i , Nyt fra Danmarks Statistik, og tabeller i , Statistikbanken, Sundhedsdatastyrelsen er ansvarlig for , Lægemiddelstatistikregisteret, , der indeholder information om al salg af medicin i Danmark. Registeret bruges bl.a. til analyser af forbruget af fx antibiotika, medicinsk canabis og ADHD-medicin, I databasen , Medstat.dk,  kan du danne tabeller over det årlige salg af lægemidler. Her kan du søge på  lægemiddelgruppe, ATC-kode eller produktnavn, men IKKE på populære betegnelser som fx lykkepiller, Danmarks Apotekerforening, udgiver bl.a. årbogen ”Lægemidler i Danmark” samt diverse analyser vedr. medicinforbrug, Se også, Psykiske sygdomme, se FAQ om , Stress og psykiske lidelser, Børn og unges mentale helbred, se FAQ om , Stress og psykiske lidelser,  , [Denne side er senest revideret januar 2025]

https://www.dst.dk/da/informationsservice/oss/sygdomme-og-diagnoser

Ofte stillede spørgsmål

Social arv

Hvor finder jeg tabeller om mønsterbrydere og udviklingen i udsatte boligområder - parallelsamfundslisten? , Bemærk: Danmarks Statistik har ikke oplysninger om alt. Nedenfor linker vi derfor til Danmarks Statistik, men også til andre, der laver statistik om emnet., I Statistikbanken finder du tabeller vedrørende status for henholdsvis de , 18-25-åriges ungdomsuddannelse,  og de , 25-45-åriges videregående uddannelse, , fordelt efter blandt andet forældrenes højest fuldførte uddannelse, indkomstniveau og beskæftigelsesstatus., Ældre tal vedrørende social arv kan findes i publikationen , "Børns levevilkår",  (2002) og i temaartiklen i , "Statistisk Tiårsoversigt 2006", , hvor der er oplysninger om studerende og deres baggrund, for eksempel forældres uddannelse og indkomst., Rockwool Fondens Forskningsenhed udgiver analyser af emnet social arv. Se deres udgivelser under emnerne ", Social mobilitet, " og/eller ", Ulighed, ".  , VIVE - Det Nationale Forsknings- og Analysecenter for Velfærd udgiver også analyser om social arv. Se deres udgivelser indenfor emnet , "Socialområdet", ., Arbejderbevægelsens Erhvervsråd (AE-rådet) inddeler i rapporten , ”Din klasse følger dig gennem livet”,  (2020) befolkningen i fem sociale klasser: Overklassen, den højere middelklasse, middelklassen, arbejderklassen og klassen uden for arbejdsmarkedet og følger, livet i klasserne i fire forskellige livsfaser: I barndommen, ungdomsårene, voksenlivet og seniorårene. , Analyserne i rapporten berører emner som uddannelse, karakterer, boligformer, kriminalitet, beskæftigelse, familietyper, indkomst, tilbagetrækning, pensionsopsparing og formue., AE-rådet samler analyser på deres emnesider om ”, Social arv, ” og ”, Social mobilitet, ”, og de står også bag , klassesamfund.dk, , der indeholder analyser udarbejdet til bøgerne ”Klassekamp fra oven” (2014), ”Det danske klassesamfund” (2012) og "Rige børn leger bedst" (2021)., Parallelsamfundslisten, Parallelsamfundslisten, tidligere kendt som Ghettolisten, har eksisteret siden 2010 og er blevet udgivet af skiftende ministerier og styrelser. Listen indeholder almene boligområder, der har mere end 1.000 indbyggere, over 50 pct. indvandrere og efterkommere fra ikke-vestlige lande, og flere andre kriterier. Kriterierne har ændret sig over årene., Kriterierne for den nyeste liste omhandler andelen af beboere med tilknytning til arbejdsmarked eller uddannelse, antallet af dømte personer, andelen af personer, der kun har en grunduddannelse, samt hvorvidt den gennemsnitlige bruttoindkomst i området ligger under 55 pct. ift. samme gruppe i resten af regionen., I sin nuværende form suppleres Parallelsamfundslisten af fire yderligere lister, der omhandler udsatte boligområder, omdannelsesområder, kombineret udlejning og forebyggelsesområder, hvoraf sidstnævnte blev indført i 2021., Udover at flere lister er kommet til, har de også skiftet navn gennem tiden. Ghettolisten er blevet til Parallelsamfundslisten, og de tidligere hårde ghettoområder er omdøbt til omdannelsesområder. Fra 2018 skiftede Infrastrukturlisten til betegnelsen udsatte boligområder. Nedenfor ses en oversigt over de tidligere udgivelser., Liste over parallelsamfund pr. 1. dec. 2025, Liste over parallelsamfund pr. 1. dec. 2024, Liste over parallelsamfund pr. 1. dec. 2023, Liste over parallelsamfund pr. 1. dec. 2022, Liste over parallelsamfund pr. 1. dec. 2021, Liste over ghettoområder pr. 1. dec. 2020, Liste over ghettoområder pr. 1. dec. 2019, Liste over ghettoområder pr. 1. dec. 2018, Liste over ghettoområder pr. 1. dec. 2017,  samt , Infrastrukturlisten pr. 1. dec. 2017, Liste over ghettoområder pr. 1. dec. 2016,  samt , Infrastrukturlisten pr. 1. dec. 2016, Liste over ghettoområder pr. 1. dec. 2015,  samt , Infrastrukturlisten pr. 1. dec. 2015, Liste over særligt udsatte boligområder pr. 1. dec. 2014, Liste over særligt udsatte boligområder pr. 1. feb. 2014, Liste over særligt udsatte boligområder pr. 1. okt. 2013, Liste over særligt udsatte boligområder pr. 1. okt. 2012, Liste over særligt udsatte boligområder pr. 1. okt. 2011, Liste over særligt udsatte boligområder pr. 1. januar 2011, Liste over særligt udsatte boligområder pr. oktober 2010, Relaterede publikationer, Kort over boligområder,  på listerne kan findes i portalen Boligstat, der drives af Social- og Boligstyrelsen., Redegørelse om parallelsamfund,  udgivet i 2020, Redegørelse om parallelsamfund,  udgivet i 2019, Økonomisk analyse: Parallelsamfund i Danmark,  udgivet i 2018, Opvækst i ghettoområder,  udgivet i 2018.,  , [Denne side er senest revideret december 2025]

https://www.dst.dk/da/informationsservice/oss/social-arv

Ofte stillede spørgsmål

Analyser på nationale HPC-anlæg: En ny mulighed for brugere af Danmarks Statistiks mikrodataordninger

Fra i går den 3. december 2025, udvidede Danmarks Statistik (DST) mulighederne for at brugerne af DST’s Mikrodataordninger, kan koble egne data med registerdata på en række nationale HPC-anlæg, uden at sikkerheden udfordres., 2. december 2025 kl. 9:01 , Af , Danmarks Datavindue, Løsningen sker, gennem et nyt såkaldt API (Application Programming Interface), som forbinder Danmarks Datavindue (DDV) med landets HPC-anlæg (High Performance Computing). Løsningen er udviklet og lanceret af Danmarks Statistik i samarbejde med DeiC, og universiteternes HPC-miljøer, i første omgang Computerome og GenomeDK, for at sikre brugerne af DST’s Mikrodataordninger fleksibel og sikker adgang til avanceret databehandling., Ny teknisk bro mellem DST og universiteterne, Den nye API-løsning gør det muligt at flytte selve analysen til universiteternes supercomputere. Du får som bruger mulighed for at arbejde med projekter, som indeholder store datamængder, hvor du kan koble egne data med registerdata, uden sikkerheden kompromitteres., GenomeDK og DTU Computerome er de første aktører, som har indgået aftale med DST om denne løsning og det er nu muligt at oprette projekter via disse HPC-anlæg. , Sikker pseudonymisering og kontrolleret dataflow, Med det nye API kan pseudonymiserede data behandles hos et godkendt HPC-anlæg, hvor brugeren har fået bevilget eller indkøbt regnetid. Overførslen sker gennem det nye API, som er baseret på en såkaldt ”pull-arkitektur”, hvor HPC-centrene selv henter de nødvendige data og instruktioner, når de er klar til at modtage dem. Det betyder, at DST ikke behøver at oprette tekniske forbindelser til hvert enkelt anlæg, hvilket både øger sikkerheden og gør løsningen lettere at vedligeholde og udbygge., Behandlingen af data foregår herefter på HPC-anlægget, hvor brugeren får adgang til højt , specialiseret hardware, , komplekse softwareløsninger og teknisk support. Når analysen er færdig, skal resultaterne igen returneres til DST, hvor de godkendes, inden brugeren kan hente dem ud til videre brug. , Michael Specht, Projektleder i DST, understreger: , "Det handler om at flytte beregningerne derhen, hvor kompetencerne og ressourcerne er – uden at gå på kompromis med sikkerhed og kontrol. Vores vigtigste princip er, at data aldrig må komme ud af vores kontrol. Derfor har hele løsningen været bygget op omkring, at alle dataoverførsler sker via Danmarks Datavindue og at vi bevarer overblikket over hver eneste bevægelse.” , Én løsning til bred anvendelse, Løsningen er resultatet af et tæt samarbejde mellem DST, Danish e-infrastructure Consortium (DeiC) og universiteternes HPC-centre og er udviklet på opfordring fra Koordinerende Organ for Registerforskning (KOR). Målet har fra starten været at udvikle én standardiseret løsning, som alle danske HPC-centre og andre forskningsorganisationer kan tilslutte sig – og dermed undgå at skulle udvikle særskilte integrationer for hvert center. , Rune Gamborg Ørum, Projektleder fra DeiC ser flere andre brugsperspektiver i løsningen:, “Vi glæder os til løsningen kommer i drift, og løsningen danner potentielt grundlag for, at andre typer organisationer end HPC-anlæg, som fx sektorforskningsinstitutioner, potentielt kan få værdi af løsningen”., Kirsten Ohm Kyvik, Forperson for KOR og Institutleder og professor ved Syddansk Universitet, glæd, er sig ligeledes over, at løsningen nu er en realitet:, “Jeg sætter stor pris på, at det er lykkedes for DEIC og Danmarks Statistik at få gennemført dette projekt. Det åbner flere muligheder for forskerne for at kunne analysere store og komplekse datasæt”., Om projektet, Udviklingen af det nye API startede i 2023. DST har haft ansvaret for projektledelse og udvikling af den sikre adgang til data, mens DeiC har spillet en central rolle i det tekniske samarbejde med HPC-centrene og i udviklingen af forbindelsen mellem API’et og HPC-anlæggene. DeiC har desuden udviklet og testet en proof-of-concept-kode, som HPC-centrene har kunnet tilpasse deres lokale systemer., HPC-centrene har i et stort omfang og løbende bidraget med teknisk feedback og test og deres medvirken har været afgørende for at sikre, at løsningen fungerer i praksis på tværs af forskellige platforme. Resultatet er en skalerbar og robust arkitektur., Den tekniske implementering af API’et og integrationen med Danmarks Datavindue er leveret af Copenhagen data., Ønsker du at koble dit projekt på denne HPC-løsning kan du kontakte forskningsservice samt læse mere på Danmarks Statistiks hjemmmeside , her, . , Du kan også læse mere om brugervejledning til HPC-løsningen ved , Computerome, . 

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/nyt-og-meddelelser/2025/HPC-anlaeg

Snart første skoledag for 61.000 børn

Sofia, Alma, Noah og Victor skal lige om lidt pakke skoletasken til deres allerførste skoledag. Knap 61.000 madpakker skal der smøres efter sommerferien, hvor omkring 78 pct. af børnene vil stemple ind på en af landets folkeskoler, og ca. 22 pct. på en privatskole. , 5. august 2022 kl. 7:30 , Af , Karina Schultz, Der kommer til at stå Sofia og Noah på mange af navneskiltene rundt omkring i landets 0. klasser i år, da de navne var de mest populære fornavne til nyfødte i 2016 – den årgang, som snart indtager landets 0. klasser. Mange af deres klassekammerater vil for pigernes vedkommende hedde Alma, Emma, Ella og Ida, som fulgte efter på henholdsvis anden-, tredje-, fjerde- og femtepladsen i 2016. På drengenes navneskilte vil der efterfulgt af Noah oftest stå Victor, Oliver, Oscar og William. Til gengæld skal man lede længere efter navne som Frank og Irene på klasseoversigten, da der kun er navngivet fem børn med hvert af disse navne i 2016. , 61.000 kan begynde deres skolerejse, Minimum 60.761 står til at påbegynde deres vej igennem skolesystemet i disse dage, da de er fyldt seks år senest i andet kvartal af 2022. Dertil skal lægges børn, som først fylder 6 år senere på året og børn, som har fået udsat deres skolestart. , Den seneste opgørelse fra skoleåret 2021 viser, at 48.729 børn begyndte i folkeskolen, mens 10.739 påbegyndte skolegangen på en friskole eller privat grundskole. Det samlede antal 0. klasseelever var 60.237 inklusiv specialskoler m.fl. Dermed er der lidt flere børn, der står til at få skolestartdebut denne sommer i forhold til sidste skoleår. , Sammenligner vi med 7. klasse-årgangen fra 2021, som snart træder ind i landets 8. klasser, så er det en væsentlig større årgang, hvor antallet af elever sidste år i folkeskolen var 53.069 og 13.958 på landets friskoler og private grundskoler – i alt 68.968 elever, hvis man regner elever i ungdomsskoler og specialområdet m.fl. med. , ”Den årgang, som starter i 0. klasse i år, er mindre end årgangene for syv-otte år siden, så mange elever vil måske opleve færre parallelklasser og legekammerater i skolen end deres ældre søskende,” siger Ingibjörg Sól Ingólfsdóttir, fuldmægtig i Danmarks Statistik.  , Folkeskole og privatskole, Ser vi på udviklingen over de seneste fem år, så er antallet af elever i folkeskolens 0.-klasser faldet – fra 51.314 i 2017 til 48.729 i 2021. Elevtallet på fri- og privatskoler ligger nogenlunde konstant med 10.991 i 2017 og 10.739 sidste år., ”Der er en tendens til, at elevtallet for børnehaveklasserne i folkeskolerne er vigende, og at andelen af en årgang, som orienterer sig mod fri- og privatskolerne, er stigende. Dog er folkeskolen stadig for langt de fleste børns vedkommende hoveddøren til skolelivet,” siger Ingibjörg Sól Ingólfsdóttir. , Ikke overraskende var der flest nye elever i grundskolen i København i 2021, hvor 5.736 børn begyndte i skole. Folkeskoleeleverne udgjorde 75 pct. af de skoleparate børn i kommunen. Dragør Kommune var noget nær topscoren, hvor 97 pct. satte sig ved et skrivebord i folkeskolen. Kommunen var kun overgået af øerne Fanø og Læsø, hvor alle børn stemplede ind i folkeskolen. , Andelen af 0. klasse i folkeskoler i 2021, Kilde: , www.dst.dk/da/Statistik/emner/uddannelse-og-forskning/fuldtidsuddannelser/grundskole, Helt anderledes ser billedet ud på Lolland, hvor 37 pct. havde skolestart i en fri- eller privatskole. I fire andre kommuner startede en tredjedel eller derover i en fri- eller privatskole – hhv. Bornholm med 36 pct., Ringsted med 36 pct., Nyborg med 34 pct. og Langeland med 33 pct., Andelen af 0. klasse i fri- og privatskoler i 2021, Kilde: , www.dst.dk/da/Statistik/emner/uddannelse-og-forskning/fuldtidsuddannelser/grundskole, Så mange klassekammerater havde de, I 0.-klasseværelserne var klassekvotienten i landets folkeskoler sidste år 20,4 børn per klasse. Det er næsten ét barn mindre end i 2017, hvor der i gennemsnit var 21,1 børn i klassen. Fri- og privatskolerne ligger nogenlunde på niveau, hvis vi sammenligner 2017 med 2021 med hhv. 17,4 og 17,5 børn i 0.-klasserne.  , Mange går i SFO, Når der ringes ud efter skoletid, og den sidste undervisningstime er forbi, så går turen for mange børnehaveklassebørns vedkommende til en skolefritidsordning (SFO). Sidste år var 55.990 børn i 0. klasse indskrevet i en SFO eller et fritidshjem mod 54.449 i 2020. , Flest bor sammen med mor, far og én søskende, Vender vi blikket mod de skoleparates børnehavebørns hjem, så bor størstedelen pr. 1. januar 2022 sammen med deres mor, far og én søskende – 30.528.  Dernæst bor flest sammen med deres mor og far samt to søskende – 12.648. Herefter bor flest sammen med deres mor og far uden søskende – 4.725. , Gennemsnitsalder på forældrene, Når de nye 0. klasser går hånd i hånd med deres forældre hen til skolen på deres første skoledag, så er fædrene i gennemsnit 38,9 år. Mødrene til børn bosat i Danmark 1. januar 2022 og født i 2016 er i dag i gennemsnit 36,3 år., Har du spørgsmål til artiklen, er du velkommen til at kontakte fuldmægtig Ingibjörg Sól Ingólfsdóttir på telefon 3917 3756 eller , isi@dst.dk, .

https://www.dst.dk/da/Statistik/udgivelser/bagtal/2022-08-05-foerste-skoledag

Bag tallene

Registre og referencetyper

Danmarks Statistik har samlet en lang række historiske registerdata i vores grunddatabank, som brugere kan tilgå via platformen DDV App. Danmarks Datavindue varetager grunddatabanken og står for adgang til platformen, support, mm. De fleste registre i databanken opdateres mindst én gang om året i forbindelse med udgivelse af de statistikker, der bygger på registrene (, se Udgivelseskalenderen, ). , Datasafarien og Register- og variabeloversigten (herunder) viser begge registrene i DDV App, og her kan du se variable for de enkelte registre. Dokumentationen af variable findes i Danmarks Statistiks , dokumentationssystem, ., Gå til Datasafari, Gå til Register- og variabeloversigten,  , Oversigt over genkørte registre, Genkørte registre 2025-3. kvt (pdf), Genkørte registre 2025-2. kvt (pdf), Genkørte registre 2025-1. kvt (pdf), Genkørte registre 2024-4. kvt (pdf), Genkørte registre 2024-3. kvt (pdf), Genkørte registre 2024-2. kvt (pdf), Genkørte registre 2024 - 1. kvt (pdf), Genkørte registre 2023 - 4. kvt (pdf), Genkørte registre 2023 - 3. kvt (pdf), Genkørte registre 2023 - 2. kvt (pdf) , Genkørte registre 2023 - 1. kvt (pdf), Genkørte registre 2022 (pdf),  , Referencetyper, Registre i grunddataoversigten opgøres ved hjælp af forskellige referencetyper. Ud for hvert register i grunddataoversigten kan du se, hvilken referencetype et register har: ’Status’, ’Statusperiode’, ’Forløb’ eller ’Hændelse’., Status, Denne referencetype viser status for en given dato. Fx LONN (lønstruktur), som viser hvad en borger tjener pr. registerdato (fx 31.12.2021). Eller BEF, som viser befolkningen pr. kvartalsdato (herunder status for bopæl, alder, familie m.fl.)., Datadefinition: Ren status pr. en given dato. Populationsafgrænsningen og alt dataindhold retter sig mod datoen., Statusperiode, Denne referencetype viser periodestatus, hvor populationen er afgrænset pr. given dato, men variablerne indeholder summerede data for en bestemt periode. Fx IND, som indeholder lønindkomst for et år (perioden fremgår af ’Opdateringsfrekvens’ i grunddataoversigten). Andre eksempler på statusperiode-registre: PERSBEST (bestyrelsesmedlemmer og direktører), MFR (medicinsk fødselsregister), HANDICB (støtte til handicapbiler), DMRB (motorkøretøjer). Det er ikke altid let at se, hvad der summeres., Datadefinition: Populationsafgrænsningen er lavet pr. given dato, men indholdet i variablene er akkumuleret over en given periode. Periode kan ikke udledes af datoer i mikrodata, men af den angivne periode (ses under ’Opdateringsfrekvens’) - dvs. at indhold i eksempelvis beløb, antal, mængder mv. er aggregeret over den angivne periode (fx kvartal, år)., Forløb, Her beskriver data et forløb. Der vil altid kun være én udgave af registeret tilgængelig. Fx UDDF, som indeholder Højeste fuldførte uddannelse. Eller BEFADR, som er et adressenøgleregister (hvor fx 1,4 mio. adresser ændrede nøgle d. 1.1.2007 ved kommunesammenlægningen). Når et forløbsregister opdateres, opdateres det enkelte datasæt. Derfor er der altid kun ét datasæt til et forløbsregister., Datadefinition: Definitionen på forløbsdata er, at data indeholder start- og slutdato., Hændelse, Her beskriver data en hændelse. Eksempelvis UDFK, som indeholder grundskolekarakterer (indeholder ikke en dato, men et skoleår), eller OPHGIN (opholdsgrundlag for indvandrede). Når et hændelsesregister opdateres, opdateres det enkelte datasæt med nye hændelser. Derfor er der altid kun ét datasæt., Datadefinition: Definitionen på hændelser er først og fremmest, at data indeholder en dato - kun én dato - for hændelsens indtræden, og vil som regel også have tilknyttet én hændelsestype.,  , Dokumentation til brugen af registre og datapakker, Danmarks Statistik har udarbejdet et notat, der beskriver sammenhængen mellem flere af de mest anvendte registre i Danmarks Statistiks Mikrodataordning og deres forbindelse til den offentliggjorte statistik., Personstatistikregistrene i Danmarks Statistik består af omfattende datasamlinger, som er op- og udbygget siden begyndelsen af 1980’erne. Data er af høj kvalitet og omfatter hele befolkningen. Dette giver unikke analysemuligheder for brugerne af data, som både kan analysere status på et givent tidspunkt og udviklingen over tid., Notatet henvender sig primært til forskere, analytikere og andre brugere af mikrodata, som ønsker at opnå et bedre indblik i kvaliteten af sammenhængen mellem de forskellige registre., Dokumentation til brugen af registre (pdf), Datapakker (pdf),  , Specielt om Det Erhvervsstatistiske Datavarehus, I januar 2024 lancerede Danmarks Statistik det nye Erhvervsstatistiske Datavarehus – en væsentlig udvidelse og forbedring af de eksisterende erhvervsregistre. , Det nye varehus sikrer en større og bedre adgang til anonymiserede data om virksomheder og giver mulighed for at trække unikke data ved at sammenkoble data på tværs af flere statistiske registre. Datavarehuset gør det også muligt at sammenkoble erhvervs- og socialstatistik på mikro-niveau, det såkaldte ’Linked Employer-Employee Data’ (LEED). , Læs mere i denne , brochure (pdf), eller se oplægget ved , præsentationen af Erhvervsstatistiske Datavarehus d. 30. november 2023 (pdf), .

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/generelt-om-data/registre-og-referencetyper

Dansk fremgang i PISA 2015

For første gang nogensinde ligger Danmark over OECD-gennemsnittet i både læsning, matematik og naturvidenskab. Samtidig kan de danske elever notere sig en markant fremgang i matematik siden 2012, viser resultaterne af PISA 2015., 6. december 2016 kl. 13:00 ,  , De danske skoleelever er gået markant frem i matematik i PISA-undersøgelsen. I 2015 har de en gennemsnitlig score på 511 point. Det ligger solidt over OECD-gennemsnittet på 490 point og er en fremgang fra 500 point, som var den danske score i PISA-testen i 2012., I læsning og naturfag er den danske score i 2015 også højere end i 2012, selv om fremgangen på de to felter ikke er signifikant. I 2015 scorer danske elever 500 point i læsning og 502 point i naturfag. På begge felter er OECD-gennemsnittet 493 point., Det placerer for første gang Danmark over OECD-gennemsnittet på alle tre felter på én gang., – Der er altså tale om en markant fremgang i både matematik, læsning og naturfag, når det gælder Danmarks internationale placering i PISA, siger Hans Hummelgaard, der er analyse- og forskningschef i KORA og formand for det danske PISA-konsortium. , Naturfag i fokus, Hver gang PISA-testen gennemføres, er et af de såkaldte domæner læsning, matematik og naturfag i fokus. I PISA 2015 er hoveddomænet naturfag, som eleverne er blevet testet mere i end de øvrige domæner. , Gennemsnittet på 502 point for de danske elevers naturfagsopgaver er i 2015 det højeste, der er blevet målt igennem PISA-undersøgelserne og ligger altså nu over OECD-gennemsnittet. Stigningen fra 2006 er dog ikke signifikant., Ifølge Helene Sørensen, lektor emerita ved Aarhus Universitet og ansvarlig for domænet naturfag i PISA-undersøgelsen, er det første gang, at der ikke er statistisk forskel på danske pigers og drenges gennemsnit i testen. , – De danske elevers glæde ved at lære naturfag og deres interesse for naturfaglige emner er steget. Men ud af samtlige elever i undersøgelsen i alle lande er de danske elever dem, der udtrykker det mindste ønske om i fremtiden at få et job i relation til naturfag, siger hun., Sjette runde af PISA, PISA tester, i hvilken grad eleverne er klædt på til at klare de udfordringer, de vil møde fremover, og giver således et øjebliksbillede af, hvordan det står til med læringen i den danske skole internationalt set., PISA-testen gennemføres hvert tredje år, og Danmark har deltaget siden den allerførste test i 2000. PISA 2015 er altså sjette runde, og denne gang testes eleverne også i deres evne til at samarbejde med andre, som ventes afrapporteret i efteråret 2017. , PISA-programmet er etableret som et samarbejde mellem OECD-landene, og i 2015 har omkring 540.000 elever i 72 lande og regioner deltaget. Af dem er 7.161 danske elever fra i alt 331 danske uddannelsesinstitutioner. , DST Survey i Danmarks Statistik står for dataindsamlingen og kontakten til de deltagende skoler i Danmark. PISA har en høj dækningsgrad på 95 procent af de udvalgte 15-årige elever og opfylder dermed OECD’s krav til dataindsamlingen, siger Monika Klingsbjerg, metodekonsulent i DST Survey og ansvarlig for indsamlingen af data til PISA:, – Undersøgelsen har en ekstra stikprøve af ikke-etniske danskere med henblik på at kunne analysere disse elever mere detaljeret. I de samlede resultater indgår de alene svarende til deres andel af de 15-årige elever. Vi har i undersøgelsen opfyldt OECD’s krav til repræsentativitet og har en høj dækningsgrad, siger hun., Danmarks deltagelse i PISA-undersøgelsen varetages af det danske PISA-konsortium, der består af KORA, som har formandskabet, DPU - Aarhus Universitet, Danmarks Statistik og SFI., Du kan læse rapporten her:, Pixi-udgave, Den fulde rapport, Kontaktinfo:, KORA, Formand for det danske PISA-konsortium Hans Hummelgaard, , hahu@kora.dk, , 42 40 81 41, Seniorforsker Vibeke Tornhøj Christensen, , vich@kora.dk, , 60 91 82 60, Seniorforsker Jane Greve, , jagr@kora.dk, , 41 10 26 22, DPU, Aarhus Universitet, Lektor emerita Helene Sørensen, , Helene@edu.au.dk, , 28 11 26 03, Lektor Lena Lindenskov, , lenali@edu.au.dk, , 26 30 66 81, Lektor Elisabeth Arnbak, , elar@edu.au.dk, , 87 16 39 21, DST Survey, Danmarks Statistik, Metodekonsulent Monika Klingsbjerg, , mom@dst.dk, , 39 17 37 92, Kontorchef Peter Linde (DST), , pli@dst.dk, , 39 17 32 71 

https://www.dst.dk/da/presse/Pressemeddelelser/2016/2016-12-06-dansk-fremgang-i-pisa-2015

Pressemeddelelse

Er efterskole blevet for de riges børn?

For nogle familier kan egenbetalingen for efterskolepladser være en barriere. Efterskoleforeningen valgte at få tal på elevernes sociale profil., 23. oktober 2019 kl. 10:00 ,  , Af Morten Andersen, Selvom egenbetalingen er øget over de senere år, kommer et stigende antal unge på efterskole. Samtidig er der tendens til, at efterskolerne modtager flere unge fra velstillede familier. Endnu er tendensen dog ikke så stærk, at man kan tale om social slagside i sammensætningen af eleverne., Sådan kan man sammenfatte resultaterne af et datagrundlag, som Efterskoleforeningen har rekvireret hos Danmarks Statistik., ”Vi synes da, at det er fantastisk, at et stigende antal familier vælger at investere i deres børns dannelse frem for i samtalekøkkener eller rejser til Thailand. Men det er et paradoks, at efterskolerne modtager et stigende antal elever samtidig med, at egenbetalingen er steget gennem de seneste 10-15 år. Vi ønskede derfor at få klarlagt indkomstudviklingen i befolkningen generelt for at have et retvisende grundlag for at vurdere sammensætningen i vores elevgruppe”, siger konstitueret vicedirektør Mette Hjort-Madsen, Efterskoleforeningen., Bør være en mulighed for alle, Foreningen bad Danmarks Statistik om at sammenligne efterskoleeleverne med elever i folkeskolens samt privatskolernes ældste klasser., Statistikken viser, at familieindkomsten hos de familier, der sender deres børn på efterskole i 10. klasse, ligger over gennemsnittet, mens indkomsten hos familier, hvor børnene kommer i folkeskolens 10. klasse, er markant lavere end gennemsnittet. I 8. klasse ligger familieindkomsten blandt efterskoleelever derimod under gennemsnit og i 9. klasse på niveau med landet i øvrigt., ”Hvis du går 30 år tilbage, var det nok forbundet med social lavstatus at være elev på en efterskole. Sådan er det heldigvis ikke længere. Men omvendt skulle det jo nødigt være sådan, at det kun er de rige, der kan sende deres børn afsted. Vi har en målsætning om, at alle unge bør have mulighed for at vælge at gå på efterskole,” siger Mette Hjort-Madsen., Stabil søgning fra familier med lav indkomst, Det statistiske materiale dækker perioden 2008-2018. Gennem perioden har der været en stigende andel af efterskoleeleverne, som kommer fra familier med mere end 800.000 kr. i årlig familieindkomst., ”Men man skal huske på, at der generelt er kommet flere familier med så høj indkomst i perioden. Den viden er vigtig for os at have.”, For familier med indkomst under 400.000 kr. er andelen af unge, der kommer på efterskole, stabil., ”Selvom gruppen af elever med lave indkomster er stabil, er vi bevidste om, at egenbetalingen for pladser på efterskole har nået et niveau, hvor den udgør en barriere for mange familier. Statistikken viser os, at også familier med relativt lav indkomst prioriterer at sende deres unge på efterskole. Men der er nok en tendens til, at man er nødt til at tage beslutningen på et tidligere tidspunkt, simpelthen for at kunne nå at spare op. Det vil nogle gange betyde, at unge, som gerne ville have været på efterskole, ikke får muligheden,” kommenterer Mette Hjort-Madsen.,  , Elever fra familier med bruttoindkomst på 800.000 kr. eller derover og på under 400.000 kr.,  , Figuren viser antal af elever fra familier med bruttoindkomst på over 800.000 kr. og under 400.000 kr. der dimitterer fra henholdsvis efterskoler og folkeskoler i hele landet i 2012, 2015 og 2018. Bruttoindkomsten for familierne er per 31. december året før eleverne dimitterer og beregnes af Danmarks Statistik, som summen af den personlige A-skattepligtige indkomster, indkomst som selvstændig, kapitalindkomst samt indkomster fra udlandet., Kilde: Danmarks Statistik, Beslutninger træffes i et samspil, Hos Danmarks Statistik betegner fuldmægtig Nikoline Gilvad Whitt projektet som ”et rigtig godt forløb”:, ”Vi ligger inde med de data, som Efterskoleforeningen efterspurgte, men når man først går i gang med en opgave, vil der altid opstå nogle udfordringer.”, For eksempel viste det sig, at nogle grundskoler har elever, der er væsentligt ældre i forhold til den aldersgruppe, der var fokus for undersøgelsen. Desuden var der skoler, som allerede i foråret havde indregistreret elever, der først skulle starte til efteråret., ”Det drejede sig om relativt få personer, men det er alligevel nødvendigt at tage nogle beslutninger om, hvordan man afgrænser, hvem der skal med i statistikken, og hvem der ikke skal. Der vil altid være noget oprydningsarbejde,” forklarer Nikoline Gilvad Whitt. ”Derfor er det vigtigt, at kunden er inde over og spiller med, som Efterskoleforeningen gjorde.”, Klædt på til debat, Mette Hjort-Madsen understreger, at Efterskoleforeningen godt selv kunne have fundet data for eleverne på efterskolerne:, ”Imidlertid giver det os væsentligt større værdi, når vi kan sammenligne efterskoleeleverne med unge fra de andre skoleformer. Derfor var det naturligt at kontakte Danmarks Statistik. Som ikke-statistiker kan det godt være bøvlet at gennemskue Danmarks Statistiks kodekatalog, men vi har fået god vejledning. Samarbejdet har været upåklageligt.”, Efterskoleforeningen forventer at benytte det nye datagrundlag både internt og eksternt, slutter Mette Hjort-Madsen:, ”Materialet udgør et grundlag for strategiske beslutninger i vores bestyrelse og i det hele taget interne diskussioner i foreningen. Samtidig er det godt for os at være klædt på, når der opstår debat i samfundet om efterskolernes rolle. Det er bedst for alle, at debat er baseret på data frem for på formodninger.”,  , Fakta #1 Elevtal og pris, Trods stigende egenbetaling er antallet af efterskoleelever steget fra ca. 27.000 unge i 2012 til ca. 30.000 i 2018. Et gennemsnitligt efterskoleophold koster i dag ca. 55.000 kr. efter fradrag af statslig elevstøtte, som er indkomstbestemt., Kilde: , Danmarks Statistik og Efterskoleforeningen, Fakta #2 Elevregisteret, Elevantallet på landets efter- og folkeskoler er trukket fra Elevregisteret. Elevregistret er et forløbsregister, hvor man kan følge de enkelte studerendes vej gennem deres uddannelse. Registret indeholder tal fra 8. klasse til forskeruddannelser helt tilbage til 1973 og fra 0. klasse tilbage til skoleåret 2006-2007. Registreret bygger på oplysninger fra uddannelsesinstitutionernes administrative systemer, som indsamles en gang årligt., Læs mere om elevregisteret, Mette Hjort-Madsen, Konstitueret Vicedirektør, Efterskoleforeningen, Foto: Henning Hjorth, Nikoline Gilvad Whitt , Fuldmægtig, DST Consulting, Danmarks Statistik, Tlf.: 39 17 32 19, ngw@dst.dk, Foto: , Nikoline Gilvad Whitt

https://www.dst.dk/da/TilSalg/perspektiv/2019/2019-10-23-er-efterskolen-blevet-for-de-riges-boern

Aarhus måler fattigdom ud fra FN's verdensmål

Aarhus kommune har, med hjælp fra Danmarks Statistik, fået et bedre overblik over den relative fattigdom i kommunen. Den nye viden vil gøre det nemmere at målrette indsatsen overfor de mennesker, der har mest brug for den., 24. maj 2019 kl. 11:00 ,  , Af Bjarne Holm, FN vedtog i 2015 de 17 verdensmål, der skal være med til at styre verden i en mere bæredygtig og retfærdig retning, specielt for de dårligst stillede. I den forbindelse har Danmarks Statistik af Finansministeriet fået til opgave at beskrive, hvordan verdensmålene ser ud i en dansk kontekst. En af de statistikker, der er blevet affødt af det, er Danmarks Statistiks nye fattigdomsindikator, der kortlægger udviklingen af relativ fattigdom i Danmark., Ved at krydse fattigdomsindikatoren med en række andre statistikker, har DST Consulting hjulpet Aarhus Kommune med at få et bedre overblik over den relative fattigdom i Danmarks næststørste by., „Aarhus kommune har bedt os om at hjælpe dem med at få tal på, hvordan det så ud med den relative fattigdom i Aarhus kommune. Det har vi gjort ved at tage statistikken om relativ fattigdom og krydset den med data som for eksempel køn, alder, socioøkonomisk status, herkomst, postnummer og sogne. Det har været en nem og ligetil proces,“ fortæller Nikoline Gilvad Whitt, der er fuldmægtig i DST Consulting., Tal målretter indsatsen, Men selvom det har været en nem proces, at få tallene frem, så har det gjort en stor forskel for Aarhus Kommune., „Før vi brugte tallene fra Danmarks Statistik, var Aarhus Kommunes fattigdomsopgørelse afgrænset til alene at have fokus på antallet af borgere, der samlet set modtog en offentlig ydelse plus tillægsydelser på et niveau, som placerede dem under fattigdomsgrænsen. Opgørelsesmetoden betød, at en børnefamilie udover den offentlige forsørgelsesydelse fik medregnet tillægsydelser, som for eksempel børnepenge, boligstøtte og værdien af friplads til daginstitution. Den samlede indtægt for en børnefamilie kom dermed op på et niveau, der betød at familien kom over fattigdomsgrænsen. Det betød i praksis, at vi ikke havde et mål for børnefattigdom,“fortæller Adam Galai, der er AC-fuldmægtig i Beskæftigelsesforvaltningens stab i Aarhus Kommune og fortsætter., „Med tallene fra Danmarks Statistik er børn som lever i familier med en disponibel indkomst under fattigdomsgrænsen nu synlige, hvilket betyder, at vi i højere grad kan vurdere behovet for særlige indsatser i forhold til økonomisk udsatte børnefamilier, og samtidig har vi et statistisk grundlag til at kunne deltage i den nationale debat om børnefattigdom.“,  , Andel af befolkningen, som lever under fattigdomsgrænsen 2017,  , Andelen af relativt fattige falder med alderen, og de ældste grupper på 65 og derover har den laveste andel relativt fattige.,  , Relativ fattigdom betyder, at fattigdom måles i relation til den generelle levestandard i samfundet. Indikatoren for fattigdom kombinerer kriterier om lav indkomst, lav formue og socioøkonomisk status. Der måles på andelen og antallet af personer under grænserne. Studerende medregnes ikke i opgørelsen. Indikatoren er baseret på FN's definition. , Geografisk afgrænsning, En anden faktor, der har gjort det nemmere for Aarhus Kommune, er, at de ved at krydse med data som postnumre og sogne, har gjort det tydeligt, hvor i kommunen der er den største andel af relativt fattige., „Det betyder igen, at vi konkret kan gå ind og lave særlige indsatser, der hvor det gør mest gavn. For eksempel i forbindelse med vores tiltag, '3000 færre på offentlig forsørgelse', hvor vi har investeret 26 millioner i at få flere i beskæftigelse og i at få udsatte borgere på kanten af arbejdsmarkedet løftet ud af den relative fattigdom via job og uddannelse. Tallene fra Danmarks statistik klæder os godt på til at lave sådanne beskæftigelsestiltag,“ fortæller Adam Galai., Indtil videre er det kun Aarhus kommune, der har fået lavet specifikke tal om relativ fattigdom, men det vil være nemt at hjælpe andre kommuner med at gøre det samme., „I forbindelse med vores fokus på verdensmålene har vi statistikken om relativ fattigdom på landsplan, og det vil derfor ikke være en stor opgave, hvis andre kommuner vælger at gå i Aarhus´ fodspor og få lavet mere konkrete tal for deres område,“ fortæller Nikoline Gilvad Whitt og runder af:, „Og hvis kommunerne er interesserede i at få zoomet ind på verdensmålene i en mere lokal kontekst, så vil vi ved konkrete forespørgsler gerne undersøge mulighederne for at danne data inden for de forskellige indsatsområder.“,  , Fakta #1 Relativ fattigdom og verdensmålene, „Relativ fattigdom“ er en ny indikator, der anvender Danmarks Statistiks nye formuestatistik i opgørelsen af folks økonomiske situation. Indikatoren er udviklet af Danmarks Statistik inspireret af det mål, som det tidligere Ekspertudvalg om Fattigdom udviklede tilbage i 2013., Danmarks Statistiks arbejde med rapportering på verdensmålene sker på opdrag fra Finansministeriet, der dog har ladet Danmarks Statistik vurdere, hvordan opgaven skal løses. I alt har Danmarks Statistik rapporteret på 100 delmål i år., Du kan læse mere om måling af verdensmålene her, Nikoline Gilvad Whitt, Fuldmægtig, DST Consulting, Danmarks Statistik, Tlf.: 39 17 32 19, ngw@dst.dk, Foto: , Danmarks Statistik, Adam Galai, AC-Fuldmægtig, Beskæftigelsesforvaltningen, , Aarhus Kommune, Tlf.: , 41 87 44 83 , adga@aarhus.dk, Foto: Adam Galai

https://www.dst.dk/da/TilSalg/perspektiv/2019/2019-05-24-Aarhus-maaler-fattigdom-ud-fra-FNs-verdensmaal

JKOD

Navn, JKOD , Beskrivende navn, Journaliseringskode , Gyldighed, Gyldig fra: 01-01-1994, Gyldig til: 01-01-2016, Databrud, Inden for variabel: Nej, På tværs af variable: Nej, Kvalitetssikring foretaget af, Danmarks Statistik: Ja, Eksterne bedømmere udpeget af KOR: Ja, Generel beskrivelse, Intern kode som angiver, fra hvilken kilde firmaets regnskabsoplysninger stammer. , Detaljeret beskrivelse, En talværdi eller "E", "X" eller "V" angiver, at alle spørgeskemaets regnskabsoplysninger er indtastet og baseret på firmaets indberetning eller årsregnskab. Definitionen af de enkelte talværdier og bogstaver fremgår af beskrivelsen af værdisættet., "S" angiver, at nogle regnskabsoplysninger er indhentet hos SKAT, mens resten er beregnet vha. tilsvarende firmaer, hvor alle regnskabsoplysninger er indtastet. For at finde tilsvarende firmaer benyttes de oplysninger om branche, ejerform, beskæftigelse eller momsomsætning, som haves for alle firmaer. , "R" angiver, at næsten alle regnskabsoplysninger er beregnet vha. tilsvarende firmaer, hvor der haves oplysninger fra indtastningen eller SKAT. , Internt databrud: De regnskabsoplysninger, der kunne indhentes hos SKAT, ændrede sig fra og med regnskabsåret 2005. Ændringen fremgår af bilaget "SKATSelvangivelse. DST Spørgeskema 2005-2008" sammenlignet med bilagene "SKAT Virksomhedsskema" fra tidligere år. , Internt databrud: Med tiden stigende branchedækning samt fra 1999 ændring i bagatelgrænse-definitionen, jf. nedenfor under "Population". , Variablen JKOD indgår til og med år 2016, hvorefter den udgår og erstattes af variablen KODE fra år 2017. , Bilag, Graf, Tabel, Populationer:, Firmaer indenfor bygge og anlæg, detailhandel, industri og engroshanden, samt øvrige byerhverv., Statistikken omfatter fra og med 1994 bygge og anlæg samt detailhandel (på arbejdsstedsniveau fra og med 1995). Fra 1995 tillige industri. Fra 1998 inddrages engroshandel og fra 1999 flere byerhverv. Fra 2001 inddrages lufttransport, post og telekommunikation. Fra 2014 udvides branchedækning til også at omfatte forsyningsvirksomhed, regional- og fjerntog samt radio- og tv-stationer, således at næsten alle sekundære og tertiære erhverv herefter er dækket. Statistikken omfatter ikke landbrug, fiskeri, havne, pengeinstitutter, forsikring, almene boligselskaber, offentlig administration mv. Statistikken omfatter kun markedsaktivitet. Kun reelt aktive firmaer indgår i statistikken, jf. nedenfor under Bagatelgrænse. Bagatelgrænse: Danmarks Statistiks interne erhvervsstatistiske register, ESR, som er grundlaget for regnskabsstatistikken, indeholder mange firmaer, som er helt inaktive eller med meget begrænset aktivitet. Regnskabsstatistikken udarbejdes for de reelt aktive erhvervsvirksomheder. Inaktive firmaer samt firmaer med meget begrænset aktivitet indgår derfor ikke i statistikken. Frem til 1998 indeholdt regnskabsstatistikken firmaer, der havde lønnet beskæftigelse eller en årlig omsætning på mindst 20.000 kr. (firmaer med en årlig omsætning på under 20.000 kr. var ikke pligtige til at lade sig momsregistrere, og kun firmaer, der havde lønnet beskæftigelse eller var momsregistrerede, indgik i Danmarks Statistiks interne erhvervsstatistiske register, ESR). Fra 1999 er afgrænsningen af reelt aktive firmaer ændret til, at statistikken kun skal indeholde firmaer, hvor der præsteres en arbejdsindsats på mindst ½ årsværk. Denne afgrænsning er operationaliseret på den måde, at regnskabsstatistikken fra 1999 indeholder de firmaer, som har haft ATP-indbetalinger svarende til mindst ½ årsværk for ansatte lønmodtagere eller har haft en beregnet indtjening af en vis størrelse. Indtjeningen er beregnet ud fra omsætningen. Den omsætning, der svarer til en given indtjening, varierer meget fra branche til branche, og det kræver derfor forskellig omsætning i de forskellige brancher, for at firmaet skal indgå i statistikken. I 1999 er omsætningsgrænsen i brancher inden for engroshandel typisk på over 300.000 kr., mens den for brancher inden for industrien typisk ligger på mellem 150.000 og 200.000 kr. I brancher inden for engroshandel er omsætnings-grænsen i 2015 typisk på over 400.000 kr., mens den for brancher inden for industrien typisk er over 250.000 kr. Ændringen af bagatelgrænsen fra 1998 til 1999 bevirker en kraftig reduktion i antallet af firmaer og i mindre grad i antallet af beskæftigede. Derimod er påvirkningen af regnskabstallene i de fleste brancher minimal. , Værdisæt, D119603.TXT_JKOD - Journaliseringskode, Kode, tekst, Fra dato, Til dato, E, Firmaet har udfyldt regnskabsskema elektronisk gennem Erhvervs- og Selskabsstyrelsens digitale indberetningssystem, 01-01-2004, R, Firmaet er opregnet på baggrund af tal fra stikprøveudtrukne fimaer og firmaer fra SKAT, 01-01-1995, S, Firmaet har nogle oplysninger fra SKAT, 01-01-1995, V, Firmaet har udfyldt regnskabsskema elektronisk gennem virk.dk, 01-01-2009, X, Firmaet har udfyldt regnskabsskema elektronisk i XBRL format, 01-01-2015, 0, StartVærdi, 01-01-1995, 1, Udsættelse, 01-01-1995, 2, Udsættelse overskredet, 01-01-1995, 3, Nægter, 01-01-1995, 4, Burde indsende, men er fritaget af forskellige årsager (fx konkurs, likvidation, sygdom mv.), 01-01-1995, 5, Firmaet tilhører ikke populationen, fx fordi det har vist sig, at firmaets korrekte branche ikke ligger inden for regnskabsstatistikkens brancheområde, eller at der er tale om en ren momsafregningsenhed uden egentlig erhvervsaktivitet, 01-01-1995, 6, Skemaet indsendt i udfyldt stand (+ evt. regnskab medsendt), 01-01-1995, 7, Regnskab indsendt, 01-01-1995, 8, Udfyldt af Dst alene på grundlag af alternative kilder (fx SKAT, E og S, Lægemiddelstyrelsen), 01-01-1995, 9, Ventehylde, 01-01-1995

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/generelt-om-data/dokumentation-af-data/hoejkvalitetsvariable/regnskabsstatistik/jkod