Søgeresultat

Ny statistik: Lukning af bibliotekerne gav boost til digitalt udlån

Danmarks Statistik har indgået et samarbejde med de danske folkebiblioteker om at lave en lånestatistik, som kobler bibliotekernes udlån med karakteristika for lånerne. I dag offentliggøres første kvartalsvise udgivelse på baggrund af statistikken – og den viser, at nedlukningen af bibliotekerne 13. marts fik borgerne til at vælge digitale udlånsmuligheder til i stor stil. , 2. juni 2020 kl. 8:00 ,  , Da bibliotekerne på grund af COVID-19 blev lukket ned, strømmede danskerne til Ereolen, som er folkebibliotekernes digitale udlån af e-bøger og lydbøger. Det viser den første udgivelse af en ny individbaseret lånestatistik, som udkommer i dag. , Tidligere har biblioteksstatikken kun indeholdt det samlede antal udlån hos bibliotekerne, men i det nye samarbejde har data fra folkebibliotekernes administrationssystem gjort det muligt at koble udlån med data om lånerne. Dermed kan demografiske forskelle i låneradfærden belyses. Det giver mulighed for se på, hvordan bibliotekerne bruges af forskellige befolkningsgrupper. , Resultaterne fra første udgivelse viser blandt andet at: , I dagene op til nedlukningen af bibliotekerne i Danmark d. 13. marts steg antallet af udlån hos folkebibliotekerne. Torsdag den 12. marts blev der således foretaget i alt 125.000 udlån, hvilket var ca. 50 pct. mere end torsdagen inden., Nedlukningen satte en brat stopper for udlån af fysiske bøger, men udlånet fra Ereolen, som er folkebibliotekernes udlån af e-bøger og lydbøger, steg markant fra gennemsnitligt 16.500 til 25.800 udlån om dagen., Generelt låner kvinder dobbelt så meget som mænd. I første kvartal 2020 stod kvinder for 70 pct. af udlånet hos folkebibliotekerne, mens mænd stod for 30 pct., Personer i aldersgruppen 40 til 49 år låner flest bøger. I alt foretog denne gruppe 1,2 mio. udlån hos folkebibliotekerne fordelt på 108.000 lånere i første kvartal. Det svarer til 11 bøger i gennemsnit pr. låner. , I alt blev der i første kvartal udlånt 5,8 mio. fysiske materialer til 617.700 lånere, mens Ereolen udlånte 1,6 mio. bøger til 366.000 lånere., Den nye udgivelse , Lukning af bibliotekerne gav boost til digitalt udlån kan findes her, Har du spørgsmål til ovenstående, kan du kontakte Paul Lubson på , pal@dst.dk, eller Petur Solnes Jonsson på , psj@dst.dk, .,  

https://www.dst.dk/da/presse/Pressemeddelelser/2020/2020-06-02-lukning-af-bibliotekerne-gav-boost-til-digitalt-udlaan

Pressemeddelelse

Danmarks Statistik har udviklet et nyt lønindeks

I dag udgiver Danmarks Statistik et nyt lønindeks. Lønindekset er standardberegnet og er således renset for de effekter på lønudviklingen, som stammer fra ændringer i medarbejdersammensætningen., 17. december 2018 kl. 10:00 ,  , Hvis der i en specifik sektor eksempelvis ansættes flere medarbejdere i funktioner, der får en relativt højere løn end gennemsnittet i sektoren, vil dette i sig selv ikke give sig udslag i en lønstigning. Det vil det derimod i det nuværende lønindeks. Dermed siger det nye lønindeks mere præcist noget om medarbejdernes gennemsnitlige lønudvikling. Til gengæld er det implicitte lønindeks bedre til sammenligninger med andre europæiske lande og Eurostats opgørelser., Det nye standardberegnede lønindeks er fordelt på sektor, branche og hovedarbejdsfunktion. Det går tilbage til 4. kvartal 2016 og er et supplement til det nuværende lønindeks, der skifter navn til implicit lønindeks., ”Der har gennem de senest år været både et internt og et eksternt fokus på manglerne i det implicitte lønindeks, som har medført, at Danmarks Statistik har valgt at prioritere udviklingen af et nyt og supplerende lønindeks,” siger kontorchef i Danmarks Statistik, Steen Bielefeldt, som forklaring på, hvorfor Danmarks Statistik har udviklet lønindekset., Det implicitte lønindeks vil fortsat blive lavet, da de to indeks supplerer hinanden. Fx har det implicitte lønindeks en længere tidsserie tilbage til 1. kvartal 2005, hvor det standardberegnede lønindeks kun går tilbage til 4. kvartal 2016. , Det standardberegnede lønindeks viser, at lønnen er steget med 2,1 pct. om året siden 2017. Det kan du læse mere om i , NYT fra Danmarks Statistik, ., Du kan læse mere om, metoden bag det standardberegnede lønindeks i dette dokument, ., Har du spørgsmål til det standardberegnede lønindeks kan du kontakte specialkonsulent Uwe Pedersen, tlf. 39 17 24 24, , uwp@dst.dk, , eller kontorchef Steen Bielefeldt Pedersen, tlf. 39 17 31 01, , sbp@dst.dk

https://www.dst.dk/da/presse/Pressemeddelelser/2018/2018-12-17-Nyt-loenindeks

Pressemeddelelse

To ud af tre ejere med hus på tvangsauktion er enlige

For to ud af tre ejere af de huse, der blev sat på tvangsauktion i 2020, var der tale om en enlig husejer. Disse enlige er i højere grad end resten af befolkningen blevet enlige inden for de seneste tre år., 9. november 2022 kl. 8:00 ,  , Når et hus blev sat på tvangsauktion i 2020, var det i 66 pct. af tilfældene en enlig husejer, der stod på skødet. Det vil sige, at familien bestod af én voksen. Til sammenligning var 27 pct. af alle husejere enlige, mens 55 pct. af alle familietyper i befolkningen bestod af en enlig voksen. Det viser en ny analyse fra Danmarks Statistik, der ser på bekendtgjorte tvangsauktioner i 2020., ”Der er større risiko for, at ens hus ender på tvangsauktion, når man er enlig husejer. Det kan skyldes, at enlige er langt mere sårbare over for indkomsttab, hvis de eksempelvis mister deres job eller bliver syge, når de sidder alene med regningerne,” siger Vivi Andersen, afdelingsleder i Danmarks Statistik., Antalsmæssigt er det dog stadig få enlige, hvis hus ender som en bekendtgjort tvangsauktion. Under 1 pct. af landets enlige husejere måtte se deres hus ende på tvangsauktion i 2020., Flere er blevet enlige forud for tvangsauktion, Analysen viser også, at familietypen i højere grad har ændret sig inden for de seneste tre år i familier med huse på tvangsauktion end i befolkningen generelt. Kigger man på de familier, hvis hus var på tvangsauktion i 2020, var 56 pct. af dem enlige i 2017. I 2020 var 66 pct. af dem enlige, så der har været et skift i familietype for flere af familierne med hus på tvangsauktion i 2020. I den treårige periode har der kun været en marginal stigning i, hvor mange i befolkningen og blandt husejere generelt, hvis familietype har ændret sig til enlig., ”Netop ændringen i familietype fra par til enlig kan være én af forklaringerne på, at huset ender på tvangsauktion, da det kan betyde én mindre til at dække udgifterne til boliglånet,” forklarer Vivi Andersen., Fra 2018 til 2021 er antallet af huse på tvangsauktion næsten halveret fra knap 2.800 i 2018 til 1.400 i 2021. I 2020 var der flest tvangsauktioner i Lolland Kommune og Guldborgsund Kommune., Hvis du har spørgsmål til analysen, er du velkommen til at kontakte Vivi Andersen på , vra@dst.dk, eller tlf.: 3317 3443 eller Fenja Søndergaard Møller på , fsm@dst.dk, eller tlf. 2362 6299.

https://www.dst.dk/da/presse/Pressemeddelelser/2022/2022-11-09-to-ud-af-tre-ejere-med-hus-paa-tvangsauktion-er-enlige

Pressemeddelelse

Færre landbrug producerer for meget gødning

Stadigt færre danske landbrug producerer mere gødning, end de må sprede på egen jord., 1. juli 2009 kl. 0:00 , Af , Anders Tystrup, Færre landbrug producerer for meget gødning, Stadigt færre danske landbrug producerer mere gødning, end de må sprede på egen jord (ikke-harmoniske bedrifter). Antallet af ikke-harmoniske bedrifter faldt således i 2007 fra 13 pct. til 11 pct. i 2008. Antallet har været faldende siden 2004, hvor ikke-harmoniske bedrifter toppede med en andel på 16 pct. af alle landbrug., Strukturændringen i landbruget har medført færre landbrug. Samtidig er antallet af landbrug med store besætninger steget. På 15 år er antallet af landbrug og antallet af dyreenheder på disse landbrug tredoblet. Samtidig er det tilhørende areal seksdoblet., Landbrug med store besætninger ligger overvejende i Jylland. Således ligger 2.000 ud af 2.500 landbrug vest for Storebælt., Der er stor forskel mellem de forskellige landsdele. Antallet af ikke- harmoniske landbrug er størst vest for Storebælt. Det skyldes bl.a. at flere end 80 pct. af dyreenhederne, overvejende kvæg og svin, findes i Jylland. Af samme grund er husdyrtætheden størst i Jylland., Se i , Statistiske Efterretninger, Landbrug 2009:12, , hvordan tallene er i din landsdel., For yderligere oplysninger kontakt Mona Larsen, tlf 39 17 33 99, , mla@dst.dk, .

https://www.dst.dk/da/presse/Pressemeddelelser/2009/2009-07-01-Faerre-landbrug-producerer-for-meget-goedning

Pressemeddelelse

Elevregister 2

Beskrivelse, Elevregistret er et forløbsregister, der er organiseret således, at man kan følge de uddannelsesprogrammer den enkelte person har været indskrevet på i løbet af sin uddannelseskarriere., Registret opdateres årligt med indberetningerne fra uddannelsesinstitutionerne. Indberetningen vedrører elevbestanden fra forrige indberetning samt det forløbne års tilgang og afgang af studerende. I forbindelse med afgang oplyses, om der er opnået en kvalifikation (= bestået uddannelse)., Registret dækker uddannelseskarrierer fra børnehaveklasse til forskeruddannelser på universitetsniveau og omfatter studerende ved ordinære uddannelser, der er offentligt reguleret, dvs. Undervisningsministeriet eller et fagministerium har fastsat rammerne for uddannelserne gennem love og bekendtgørelser., Elevregistrets forløbsdata rækker tilbage til 1973, idet de første afgangsårgange stammer fra perioden efter 1. okt. 1973. Tilgangstidspunkterne i registret rækker længere tilbage, idet første års elevindberetning blev registreret med det reelle påbegyndelsestidspunkt., Frem til 2006 dækker Elevregistret kun fra grundskolens 8. kl. og opad i uddannelsessystemet til og med forskningsuddannelserne (Ph.d.). Fra 2007 dækkes hele grundskolen, inklusiv børnehaveklasse., I 2007 tilføres også en række SU-godkendte private uddannelser. Disse indberettes også retrospektivt, idet vi medtager så mange årgange, som det er muligt., Elevregistret har gennem tiden været produceret i forskellige versioner. Elev 2 (KOTO) registret findes frem til skoleåret 2013-2014. Herefter er det erstattet af elev 3 (KOTRE), og det er alene elev 3 (KOTRE), som bliver opdateret i dag. I vedlagte uddannelsesmanual findes en detaljeret beskrivelse af dannelsen og indholdet af såvel Elev 2 (KOTO) og elev 3 (KOTRE), og yderligere information findes i kvalitetsdeklarationen, som også er vedlagt. , Bilag, Uddannelsesmanual, Kvalitetsdeklaration, Variable, AUDD, Afsluttende uddannelseskode, ELEV2_VFRA, Starttidspunkt (elev2), ELEV2_VTIL, Sluttidspunkt (elev2), INSTNR, Institutionsnummer, KOMP, Kompetencekode, PRIA, Minimum uddannelsestid i måneder, UDD, Uddannelseskode, UDEL, Uddannelsesdel, UFORM, Beskriver måden som uddannelsen tages på.

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/generelt-om-data/dokumentation-af-data/hoejkvalitetsvariable/elevregister-2

FIDA

Beskrivelse, FIDA er en nøgle mellem generel firmastatistik og oprindeligt IDA (den Integrerede Database for Arbejdsmarkedsforskning). Fra 2003 er IDA erstattet af erhvervsbeskæftigelsen. Den opbyggede nøgle giver mulighed for at koble baggrundsoplysninger for firmaet sammen med personstatistiske oplysninger vedrørende firmaet., De to statistikregistre matches sammen på CVR-numre, og matchen resulterer i to datasæt:, - FIDA firmafil, - FIDA personfil, FIDA firmafil består af CVR-nummer med tilknyttede regnskabstal fra generel firmastatistik samt en variabel kaldet "MATCH", der er en oplysning om resultatet af matchen for det enkelte CVR-nummer., FIDA personfil består ligeledes af et CVR-nummer. Herudover består den af personnummer, ARBNR (entydig identifikation af arbejdssted) samt kode for primær/sekundær arbejdsstilling., Variablen "MATCH" har nedenstående værdisæt:, 1 Match ml. erhvervsbeskæftigelsen og firmastatistikken, 2 Enheden har beskæftigelse, men er ikke "reelt aktiv" i firmastatistikken, 3 Enheden har beskæftigelse, men er ikke i firmastatistikken, 4 Enheden matcher ikke med erhvervsbeskæftigelsen og får derfor ingen novemberbeskæftigelse, Grunden til, at ikke alle CVR-numre opnår "MATCH"-værdien 1 er, at generel firmastatistik refererer til et helt kalenderår, mens erhvervsbeskæftigelsen har status ultimo november i det givne år. De CVR-numre, der indgår i de to statistikregistre, udtrækkes fra det ErhvervsStatistiske Register (ESR), men udtrækkene foregår på forskellige tidspunkter. Idet ESR opdateres løbende, indebærer de forskellige tidspunkter for udtræk, at der ikke er 100 pct. overensstemmelse mellem CVR-numrene i de to statistikregistre.

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/generelt-om-data/dokumentation-af-data/hoejkvalitetsvariable/fida1

FIDA

Beskrivelse, Fida er en nøgle mellem Generel Firmastatistik og oprindelig IDA. Fra 2003 er IDA erstattet af Erhvervsbeskæftigelsen. Den opbyggede nøgle giver mulighed for at koble baggrundsoplysninger for firmaet sammen med personstatistiske oplysninger vedrørende firmaet., De to statistikregistre matches sammen på CVR-nummer og matchen resulterer i to datasæt:, - Fida firmafil, - Fida personfil, Fida firmafil består af CVR nummer med tilknyttede regnskabstal fra Generel firmastatistik samt en variabel kaldet "match", der er en oplysning om resultatet af matchen for det enkelte CVR nummer., Fida personfil består ligeledes af CVR nummer. Herudover består den af Personnummer, Arbnr (entydig identifikation af arbejdssted) samt kode for primær/sekundær arbejdsstilling., Variablen "match" har nedenstående værdisæt:, 1 Match ml. Erhvervsbeskæftigelsen og Firmastatistikken, 2 Enheden har beskæftigelse men er ikke "reelt aktiv" i Firmastatistikken, 3 Enheden har beskæftigelse men er ikke i Firmastatistikken, 4 Enheden matcher ikke med Erhvervsbeskæftigelsen, og får derfor ingen novemberbeskæftigelse, Grunden til, at ikke alle CVR numre opnår "match" værdien 1 er, at Generel firmastatistik refererer til et helt kalenderår, mens Erhvervsbeskæftigelsen er med status ultimo november i det givne år. De CVR numre, der indgår i de to statistikregistre udtrækkes fra det ErhvervsStatistiske Register (ESR), men udtrækkene foregår på forskellige tidspunkter. Idet ESR opdateres løbende indebærer de forskellige tidspunkter for udtræk, at der ikke er 100 % overensstemmelse mellem CVR numrene i de to statistikregistre.

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

IANTS

Navn, IANTS , Beskrivende navn, Antal indlæggelser og ambulante kontakter i forbindelse med sygdom , Gyldighed, Gyldig fra: 01-01-2006, Gyldig til: Gælder stadig, Databrud, Inden for variabel: Nej, På tværs af variable: Nej, Kvalitetssikring foretaget af, Danmarks Statistik: Ja, Eksterne bedømmere udpeget af KOR: Ja, Generel beskrivelse, IANTS er patientens samlede antal hhv. indlæggelser og ambulante kontakter i forbindelse med sygdomsdiagnoser i løbet af et givent kalenderår. Sygdomsdiagnoser er de diagnoser, som i diagnosegrupperingen DIAG99 er lig med følgende koder: 001-068, 076-099, 101. Se DIAG99 værdisæt for specifikation af førnævnte diagnosekoder., Der skelnes mellem indlæggelser og ambulante kontakter i forbindelse med Y-diagnoser (IANTY), indlæggelser og ambulante kontakter i forbindelse med sygdom (IANTS), og indlæggelser og ambulante kontakter i forbindelse med fødsel (IANTF). Formålet med opdelingen i Y-, S- og F-diagnoser er at kunne analysere på de tre grupper separat. , Variablen dannes af Danmarks Statistik og er således ikke at finde i Landspatientregisteret., Startåret er for indlæggelser 1991, mens det for ambulante kontakter er 2006. , Detaljeret beskrivelse, Sygehusbenyttelsesregistret er udelukkende baseret på aktionsdiagnoser (dvs. den væsentligste diagnose ifm. den aktuelle indlæggelse/ambulante kontakt), mens bi- og henvisningsdiagnoser ikke er inkluderet. , Grafer og tabeller vist under højkvalitetsdokumenter: , SYAP vedrører ambulante patienter , SYHB vedrører indlagte patienter, Gennemsnittet angiver patienternes gennemsnitlige antal hhv. indlæggelser og ambulante kontakter, mens spredningen angiver afvigelsen fra gennemsnittet beregnet på en kvadratisk skala, dvs. kvadratroden af variansen. , Bilag, Graf, Tabel, Værdisæt, IANTS har ingen værdisæt

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/generelt-om-data/dokumentation-af-data/hoejkvalitetsvariable/sygehusbenyttelse---indlaeggelser-og-ambulante-behandlinger/iants

GF_AT_1

Navn, GF_AT_1 , Beskrivende navn, Aktiver i alt, ultimo , Gyldighed, Gyldig fra: 01-01-1999, Gyldig til: 01-01-2000, Databrud, Inden for variabel: Nej, På tværs af variable: Nej, Kvalitetssikring foretaget af, Danmarks Statistik: Ja, Eksterne bedømmere udpeget af KOR: Ja, Generel beskrivelse, Beholdningen af aktiver ved regnskabsårets slutning. Målt i kroner. , Detaljeret beskrivelse, "Værdien af de ressourcer, som er under virksomhedens kontrol som et resultat af tidligere begivenheder, og hvorfra fremtidige økonomiske fordele forventes at tilflyde virksomheden. Kan opdeles i immaterielle anlægsaktiver (IAAT), materielle anlægsaktiver (MAAT), finansielle anlægsaktiver (FAAT) samt omsætningsaktiver - jf regnskabsstatistikken., Værdien af de samlede aktiver er pr. definition lig med værdien af de samlede passiver., Databrud: Eksternt databrud. I den årsregnskabslov, der trådte i kraft med virkning fra regnskabsåret 2002, blev det fastlagt, at immaterielle og finansielle aktiver samt finansielt leasede aktiver i højere grad end tidligere skal optages på balancen, og det skal som hovedregel ske til markedsværdi, hvor der tidligere var mulighed for straksafskrivning eller værdisættelse til historiske kostpriser og lign. Endvidere blev det fastlagt, at forskningsudgifter (grundlæggende undersøgelser) modsat udviklingsomkostninger (erhvervsmæssig anvendelse af forskningsresultater) ikke mere", Denne variabel er udgået i forbindelse med oprettelsen af serviceregistret for Generel Firmastatistik i 2017. Herefter er de gamle variable i stedet fortsat som standardversioner. Se ny variabel GF_AT. , Bilag, Tabel, Værdisæt, GF_AT_1 har ingen værdisæt

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/generelt-om-data/dokumentation-af-data/hoejkvalitetsvariable/firmastatistik/gf-at-1

FRAV_PRAE

Navn, FRAV_PRAE , Beskrivende navn, Fraværsbetalinger pr. præsteret time , Gyldighed, Gyldig fra: 01-01-2009, Gyldig til: Gælder stadig, Databrud, Inden for variabel: Nej, På tværs af variable: Ja, Kvalitetssikring foretaget af, Danmarks Statistik: Ja, Eksterne bedømmere udpeget af KOR: Ja, Generel beskrivelse, Fraværsbetalinger pr. præsteret time i kr., Fraværsbetalinger pr. præsteret time hed før år 2009 W_ABS. W_ABS findes dog i det gamle LON register indtil 2010, Detaljeret beskrivelse, Fraværsbetalinger pr. præsteret time i kr., Fraværsbetalinger pr. præsteret time hed før år 2009 W_ABS. W_ABS findes dog i det gamle LON register indtil 2010, Fraværsbetalinger indeholder arbejdsgiverens betalinger i forbindelse med medarbejderens fravær, men inkluderer også betalinger for fravær, som arbejdsgiver efterfølgende eventuelt får refunderet fra det offentlige., Fraværsbetalinger opgøres i forbindelse med egen sygdom, børns sygdom, barsel, ulykke og andet fravær, hvortil der ydes betaling, herunder afholdelse af særlige feriedage, omsorgsdage, særlige fraværsrettigheder for fx seniorer eller forældre og lignende fravær. Deltagelse i uddannelses- og kursusaktivitet betragtes i denne sammenhæng ikke som fravær. , Beregning af Fraværsbetalinger pr. præsteret time i kr.:, Fraværsbetalinger pr. præsteret time= (Fraværsbetalinger)/(Præsterede timer). , Bilag, Graf, Tabel, Værdisæt, FRAV_PRAE har ingen værdisæt

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/generelt-om-data/dokumentation-af-data/hoejkvalitetsvariable/loenstatistik-for-den-private--statslige-og-kommunale-sektor/frav-prae