Søgeresultat

Ny forbedret HPC-løsning: Udviklet i et samarbejde mellem Danmarks Statistik, PREDICT og NGC

Danmarks Statistiks Forskningsservice har gennem længere tid arbejdet på en ny HPC-løsning, der giver mulighed for at kombinere DST-data med store, eksterne datasæt – uden at disse skal overføres til DST Løsningen er nu klar til brug – i første omgang for sundhedsprojekter., 9. juli 2025 kl. 11:45 , Af , Jon Runar Jensen Larsen, og , Mark Ove Jensen, Forskningsservice har i længere tid arbejdet på en ny High Performance Computing (HPC) løsning kaldet ”Shared Secure Processing Environment (SSPE)”. Løsningen er udviklet i samarbejde Nationalt Genom Center (NGC), og grundforskningscenteret ”PREDICT” ved Aalborg Universitetshospital., NGC har stillet infrastruktur til rådighed og oprettet et delt sikkert analysemiljø (SSPE), hvor data fra et forskningsprojekt kan kombineres med data fra DST, begge dele på NGC’s supercomputer., SSPE løser to centrale udfordringer, Den største fordel ved SSPE er, at eksterne data ikke nødvendigvis behøver at passere gennem Danmarks Statistiks systemer for at blive afidentificeret, hvilket er en forudsætning for at det kan kobles med registerdata fra Danmarks Statistik, som det ses i den nuværende opsætning. Dette løser to centrale udfordringer: , 1. For det første gør det muligt at arbejde med projekter, hvor datamængden overstiger kapaciteten enten på Forskningsservices egne servere, eller hostede servere. En følgevirkning af dette er, at Danmarks Statistiks data kan være en del af datagrundlaget for analysemodeller, der er for krævende for de servere Forskningsservice stiller til rådighed i dag (eksempelvis Machine Learning)., 2. For det andet sikrer SSPE, at brugere, som har indgået juridiske aftaler om ikke at videresende data til eksterne aktører – herunder Danmarks Statistik – kan overholde disse forpligtelser., Det første projekt har allerede afprøvet SSPE, Det første projekt ved PREDICT har allerede draget fordel af den nye løsning. Projektet ”IBD and lifepaths” er et sundhedsprojekt med formål om at undersøge hvordan en diagnose af inflammatorisk tarmsygdom (IBD) i barndommen påvirker patientens livsbane og den opnåede socioøkonomiske position. , IBD and lifepaths har, som det første projekt, fået stillet grunddata og eksterne data til rådighed igennem SSPE. Projektet har derigennem bistået med input og vigtig viden omkring processen fra et brugerperspektiv samt testet de tekniske løsninger i forbindelse med overførsel og afidentificering af data i miljøet. , SSPE skal ikke erstatte den eksisterende opsætning, men tilbydes som supplement til projekter der, på kort eller lang sigt, oplever at have brug for en større kapacitet og lagring af data til brug i deres analyser. I første omgang åbnes der op for, at projekter med et sundhedsmæssigt (somatisk eller psykiatrisk) formål kan oprettes på NGC-serverne. Forskningsservice arbejder også på en tilsvarende løsning der kan tilgodese projekter med andre formål og vil melde ud når denne er klar., SSPE er under stadig udvikling, men har allerede nu oplevet stor interesse fra eksterne og interne interessenter og samarbejdspartnere. Hvis SSPE kunne have interesse for dine sundhedsprojekter er du velkommen til at henvende dig til Forskningsservice. ,  

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/nyt-og-meddelelser/2025/ny-forbedret-hpc-loesning

Færre filer, færre brud - 3 enkle råd til bedre hjemtagning

Muligheden for at hjemtage analyseresultater fra Danmarks Statistiks forskermaskine er afgørende for Forskningsservices mange brugere. Men muligheden kræver også omtanke. Følg Forskningsservices tre enkle råd for at gøre din hjemtagning, 9. juli 2025 kl. 11:44 , Af , Lukas Treppendahl, og , Sabrina Hilstrøm, At kunne hjemtage resultater fra Danmarks Statistiks forskermaskine er helt afgørende for det arbejde, mange forskere og analytikere udfører hver dag. Uden muligheden for at hente analyseresultater hjem til videre bearbejdning og formidling ville analyser, publikationer og vidensdeling ganske enkelt ikke være mulige., Men hjemtagning skal ske med omtanke. Forskningsservice oplever, at nogle brugere downloader et meget stort antal filer, hvilket kan tyde på uhensigtsmæssige arbejdsgange. Forskningsservice er derfor gået i gang med at kontakte de institutioner med de største hjemtagningsmængder for at hjælpe dem med at optimere deres processer og reducere hjemtag., Nogle institutioner hjemtager årligt mellem 8.000 og 25.000 filer, og ofte er det de samme filer, der hentes gentagne gange – blot med mindre justeringer, siger kontorchef for Forskningsservice, Nikolaj Borg Burmeister, og udtaler:, - ”Hvis filer hjemtages i for stort omfang eller uden tilstrækkelig opmærksomhed på de småjusteringer, der foretages, øges risikoen for brud på datasikkerheden markant.”, For at sikre både effektivitet og datasikkerhed har Forskningsservice samlet tre gode råd til dig som autorisationsansvarlig og bruger., 3 gode råd: Gør det smart – ikke bare meget, 1. Hjemtag kun nødvendige og færdige filer, Tænk over, hvad du hjemtager – er det nødvendigt? Undgå at hente unødvendige mellemregninger, kladder eller ufærdige filer. Jo større og mere ustruktureret en fil er, desto større er risikoen for brud på datasikkerheden. Vent derfor med at hente filer, indtil dine resultater er færdige, gennemgåede og klar til videre analyse eller formidling. Færre og mere veldefinerede filer giver bedre overblik og reducerer risikoen for, at uautoriserede eller overflødige data forlader forskermaskinen., 2. Skriv rapporten hjemme – ikke på forskermaskinen, Forskermaskinen skal bruges til at producere resultater – ikke til at skrive hele rapporter. Hent kun de nødvendige data og tabeller, og skriv selve rapporten på din egen computer. Det mindsker unødvendige filoverførsler og sikrer et mere kontrolleret dataflow., 3. Hold hjemtag samlet og begrænset, Når mange personer kan hjemtage, øges risikoen for brud og manglende overblik. Sørg derfor for, at hjemtag primært varetages af én eller få personer – det skaber bedre kontrol og ensartet håndtering. Det mindsker også risikoen for overflødig eller uhensigtsmæssig hjemtagning,, Ved at følge disse enkle råd bidrager du til, at Danmarks Statistiks forskermaskine er et sikkert og effektivt redskab til forskning og analyse.,  

https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/nyt-og-meddelelser/2025/faerre-filer-faerre-brud

FRAVVAEGT

Navn, FRAVVAEGT , Beskrivende navn, Fraværsvægt , Gyldighed, Gyldig fra: 01-01-2010, Gyldig til: Gælder stadig, Databrud, Inden for variabel: Ja, På tværs af variable: Nej, Kvalitetssikring foretaget af, Danmarks Statistik: Ja, Eksterne bedømmere udpeget af KOR: Ja, Generel beskrivelse, Fraværsvægten bruges kun i den private sektor og har værdien 1 for den offentlige sektor. Fraværsvægten for den private sektor ligger typisk mellem 0,8-30., Fraværsvægten anvendes til opregning af variable, der bruges i forbindelse med fraværsårsagerne (fravaarsag) egen sygdom (1100), børns sygdom (1200) og arbejdsulykke (1300). , Detaljeret beskrivelse, Fraværsvægten beregnes kun for den private sektor, da data indhentes via en stikprøve., Variablen Fravvaegt findes i begge populationer - ansættelsesforhold og fraværsperioder og Fravvaegt skal anvendes til at opregne variablene i de 2 populationer til lønnens totale population., Fraværsvægten er den vægt, som anvendes til at opregne fravær for den private sektor til den fulde lønstrukturpopulation. De indsamlede fraværsdata for den private sektor bruges som grundlag til en udregning af opregningsvægte. Fraværsvægte udregnes ved hjælp af CLAN-proceduren, som er en samling SAS-makroer udviklet på Statistiska Centralbyrån (Sverige). Makroen CLAN er designet til at beregne populationstotaler med tilhørende usikkerheder. For mere information se Andersson og Nordberg (1998) og Anderson (2004)., Til beregning af fraværsvægtene benyttes en række hjælpevariable. Det drejer sig om køn, region, højest fuldførte uddannelse, arbejdsfunktion (disco08), branche og lønform (timelønnet og fastlønnet), som alle er variable, hvor der er en sammenhæng til fraværsmønsteret., Der opregnes på virksomhedsniveau, så alle fraværsperioder og ansættelsesforhold i samme virksomhed får samme vægt. , Fravvaegt skal anvendes sammen med vaegt_esr (erhvervsregistervægt) til at opregne til den fulde population af private virksomheder med 10 eller flere ansatte., I den offentlig sektor er vægten 1, da der her er tale om en totalpopulation. Vægtene anvendes ved opregning af variable i forbindelse med fraværsårsagerne egen sygdom (1100), børns sygdom (1200) og arbejdsulykke (1300). Ved opregning af variable i forbindelse med barsels- og adoptionsorlov (1400) skal barselsvaegt anvendes i stedet for., Eksempler på, hvordan variablen anvendes til opregning af udvalgte variable: , Opregnede kalenderdage=Kalenderdage*fravvaegt*vaegt_esr., Opregnede fraværstimer = Fravtimer*fravvaegt*vaegt_esr., Opregnede mulige arbejdstimer= Arbtimer* fravvaegt*vaegt_esr., Året 2013 er et dobbelt år, hvor statistikken offentliggøres på den nye sektorfordeling og hvor den gamle serie fra 2010 -2013 ikke længere opdateres. Det er muligt at beregne og sammenligne tallene på totalerne for alle sektorer samlet, da der ikke er brud i hvordan begreberne i fraværsstatistikken beregnes. Der er kun sket ændringer i, hvordan opdeling i private og offentlige virksomheder defineres. , Værdisæt, FRAVVAEGT har ingen værdisæt

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

Elevregister 3

Beskrivelse, Elevregistret indeholder oplysninger om studerende ved ordinære uddannelser, der er offentligt reguleret, dvs. et ministerium har fastsat rammerne for uddannelserne gennem love og bekendtgørelser. De ordinære uddannelser er fuldtidsuddannelser og dækker uddannelserne fra børnehaveklasse til forskeruddannelser på universitetsniveau. Registret indeholder desuden oplysninger om private SU-godkendte uddannelser, der tages på fuldtid., Elevregistret er et forløbsregister, der er organiseret sådan, at man kan følge de uddannelsesprogrammer den enkelte person har været indskrevet på i løbet af sin uddannelseskarriere., Frem til 2006 dækker Elevregistret kun grundskolens 8. kl.-10 kl. Fra 2007 dækkes hele grundskolen, inklusiv børnehaveklasse., I 2007 blev Elevregistret udvidet med en række SU-godkendte private uddannelser, som der ikke er bekendtgørelser på. Disse blev indberettet retrospektivt og der blev medtaget så mange årgange, som det var muligt., Elevregistrets forløbsdata rækker tilbage til 1973. Der findes oplysninger som går længere tilbage, men det er først fra 1973, at registret anses for at være fuldt dækkende, om end datakvaliteten i de første år efter 1973 kan være mangelfuld., Elevregistret 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). Det seneste år betragtes som foreløbigt og vil blive erstattet af opdaterede tal det efterfølgende år. Det skal dog bemærkes, at for Ph.d.-studerende er oplysninger et år bagud, da disse data først er klar efter offentliggørelsen af elevregistret. , Registret findes frem til skoleåret 2013-2014 i tre bearbejdede udgaver; elev 1 (KOET), elev 2 (KOTO) og elev 3 (KOTRE). Herefter er det alene elev 3 (KOTRE), som bliver opdateret. I forskningsservice benævnes elevregister 3 som er opdateret til og med skoleåret 2013/2014 for KOTRE2014, og så fremdeles. I vedlagte uddannelsesmanual findes en detaljeret beskrivelse af dannelsen og indholdet i de tre versioner af elevregistret og yderligere information findes i kvalitetsdeklarationen, som også er vedlagt. , I elev 3 lægges records, der hører til samme uddannelse, ikke sammen, fordi det fjerner muligheden for at se uddannelsesskift og pauser i uddannelsesforløbet. Der er i stedet tilføjet to nye variable, nemlig tilgangsarter og afgangsarter som fortæller, om tilgange og afgange er fra uddannelsesdele eller fra uddannelsen som en helhed. De gør det fx muligt at se, om en afgang fra en record er en afgang fra uddannelsen eller en overgang mellem to uddannelsesdele som følge af et institutionsskift eller en pause i uddannelsesforløbet., Bilag, Uddannelsesmanual, Kvalitetsdeklaration, Variable, AFG_ART, Afgangsart, AUDD, Afsluttende uddannelseskode, ELEV3_VFRA, Starttidspunkt (elev3), ELEV3_VTIL, Sluttidspunkt (elev3), INSTNR, Institutionsnummer, KOMP, Kompetencekode, TILG_ART, Tilgangsart, 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-3

Statistikdokumentation: Huslejeundersøgelsen

Kontaktinfo, Priser og Forbrug , Martin Sædholm Nielsen , 24 49 72 81 , MNE@dst.dk , Hent statistikdokumentation som pdf, Huslejeundersøgelsen 2022 , Tidligere versioner, Huslejeundersøgelsen 2021, Huslejeundersøgelsen 2014, Formålet med statistikken Huslejeundersøgelsen er at måle udviklingen i huslejen på lejeboliger. Statistikken indgår i forbrugerprisindekset og anvendes som indikator for prisudviklingen på lejeboliger og til regulering af huslejekontrakter. Undersøgelsen har været udarbejdet siden slutningen af 1950'erne. , Indhold, Statistikken er en kvartalsvis opgørelse af huslejeudviklingen og indeholder oplysninger om huslejeudviklingen før og efter boligstøtte. Til brug for forbrugerprisindekset måles den gennemsnitlige huslejestigning før boligstøtte. Til brug for nettoprisindekset måles den gennemsnitlige huslejestigning efter boligstøtte. , Læs mere om indhold, Statistisk behandling, Huslejeundersøgelsen er baseret på et repræsentativt udsnit af privatejede og almene lejeboliger, der er udlejet til private husholdninger, samt andelsboliger. Huslejeudviklingen for de almene lejeboliger er baseret på administrative data fra Landsbyggefonden og dækker således hele populationen af almene lejeboliger. Privatejede lejeboliger er dækket af en stikprøve på ca. 110.000 (dog kun ca. 85.000 for 1. kvartal 2022) boliger ud af en population på ca. 500.000 privatejede lejeboliger. Udviklingen af boligafgifter i andelsboliger er dækket med en stikprøve på ca. 600 andelsboliger., Almene lejeboliger og private lejeboliger samt andelsboliger udgør hver især ca. knap halvdelen af det samlede lejeboligmarked mens andelsboliger udgør ca. 10 procent., Læs mere om statistisk behandling, Relevans, Formålet med Huslejeundersøgelsen er at måle udviklingen i huslejen for lejeboliger., Huslejeundersøgelsen anvendes primært til beregning af delindeks for huslejeudviklingen i forbruger- og nettoprisindekset samt det EU-harmoniserede forbrugerprisindeks (HICP). Huslejeudviklingen anvendes som indikator for prisudviklingen på lejeboliger og til regulering af huslejekontrakter., Læs mere om relevans, Præcision og pålidelighed, Det er ikke muligt at kvantificere usikkerheden i huslejeundersøgelsen, da stikprøven bag ikke er trukket simpelt tilfældigt. Men for de almene lejeboliger er statistikken baseret på populationen af lejeboliger, hvorfor der her ikke er stikprøveusikkerhed. For de private lejeboliger består stikprøven af ca. 110.000 (dog kun ca. 85.000 for 1. kvartal 2022) lejeboliger ud af en population på ca. 500.000 lejeboliger, så her er der begrænset stikprøveusikkerhed. Udviklingen af boligafgifter i andelsboliger er dækket med en stikprøve på ca. 600 andelsboliger, så her er der stikprøveusikkerhed., Læs mere om præcision og pålidelighed, Aktualitet og punktlighed, Forbrugerprisindekset inkl. huslejeindekset offentliggøres den 10. eller første hverdag herefter, i måneden efter indsamlingsmåneden. , Statistikken publiceres uden forsinkelse i forhold til det annoncerede tidspunkt., Læs mere om aktualitet og punktlighed, Sammenlignelighed, Opgørelsen er udarbejdet på en ensartet måde siden 1982. Huslejeundersøgelsen er direkte sammenligneligt med tilsvarende huslejeindeks fra andre landes EU-harmoniserede forbrugerprisindeks (HICP)., Læs mere om sammenlignelighed, Tilgængelighed, Tal for huslejeundersøglesen kan findes i statistikbanken under gruppe 04.1-2 under hhv. forbrugerprisindekset, nettoprisindekset og det EU-harmoniserede forbrugerprisindeks (HICP)., Læs mere om tilgængelighed

https://www.dst.dk/da/Statistik/dokumentation/statistikdokumentation/huslejeundersoegelsen

Statistikdokumentation

Læger og lærere på senere og længere pension

Selv om læger og lærere går senere på pension end en række faglærte grupper såvel som personer uden anden uddannelse end grundskolen, kan de se frem til et længere otium. De faglærte, som her blandt andet omfatter murere og social- og sundhedshjælpere, har både en større dødelighed i løbet af deres arbejdstid og en gennemsnitligt kortere pensionisttilværelse. Politisk er der fastsat et mål om, at danskerne skal have 14,5 år på folkepension, og langt de fleste grupper kan i gennemsnit forvente dette. Blandt de undersøgte grupper falder kun grundskoleuddannede mænd under denne grænse. På tværs af fag har kvinderne udsigt til et længere otium., 17. august 2017 kl. 9:00 ,  , Der er altså ikke kun sammenhæng mellem din uddannelse og dit arbejdsliv. Sammenhængen gælder også både din sandsynlighed for at overleve, indtil du skal på pension, og længden af dit otium. Forskellene mellem faggrupper kan du læse mere om i temaartiklen i , Statistisk Tiårsoversigt 2017, , som udkommer i dag., Bogen giver et bredt indblik i udviklingen det seneste tiår. Den viser blandt andet, at:, Folkekirkens popularitet er faldet. I 2016 meldte tæt på 25.000 sig ud, og det er næsten tre gange så mange som i 2007. Samtidig kom der 17 pct. færre nye medlemmer til., Efterskoler vinder frem som alternativ til grundskolens ældste klasser. I 2016 gik 28.296 elever i 8.-10. klasse på efterskole, og det er 24 pct. flere end i 2006. Det skal holdes op imod, at der i 2016 kun var 2 pct. flere elever end i 2006 på de ældste klassetrin i alt., For hver 100 kr. vi havde i 2015 lagde vi 28 kr. i sparebøssen inkl. til pension, og det er mere end dobbelt så meget som i 2005, hvor kun 13 kr. gik til opsparing., Flere sikrer sig mod arbejdsløshed i forlængelse af den økonomiske krise. I 2016 var 81 pct. af arbejdsstyrken medlemmer af en A-kasse mod 75 pct. i 2006. Flere kvinder (85 pct.) end mænd (77 pct.) vælger den ekstra sikkerhed., Smart-tv’ets popularitet er fordoblet på bare fire år.  I 2017 pryder apparatet 53 pct. af de danske hjem., Samlet sælger danske butikker økologiske fødevarer for næsten tre gange mere end for ti år siden. Fx er detailomsætningen af frugt mere end femdoblet og grøntsager mere end firedoblet siden 2006. , Læs mere om Statistisk Tiårsoversigt 2017 eller køb den på , dst.dk/tiaar, til 225 kr. for både trykt og digital version eller 150 kr. for den digitale version. I den digitale version er der links til regneark med tallene bag grafik og tabeller. For yderligere information kan du kontakte Marianne Kjær Mackie på tlf. 39 17 31 69 eller , mma@dst.dk, . Her kan du også bede om et gratis eksemplar til redaktionelt brug.

https://www.dst.dk/da/presse/Pressemeddelelser/2017/2017-08-17-laeger-og-laerere-paa-senere-og-laengere-pension

Pressemeddelelse

Statistikdokumentation: Bygningsopgørelsen

Kontaktinfo, Konjunkturstatistik , Paul Lubson , 23 45 47 32 , PAL@dst.dk , Hent statistikdokumentation som pdf, Bygningsopgørelsen 2022 , Tidligere versioner, Bygningsopgørelsen 2019, Bygningsopgørelsen 1. januar 2018, Bygningsopgørelsen 1. januar 2017, Bygningsopgørelsen 1. januar 2016, Bygningsopgørelsen 1. januar 2015, Bygningsopgørelsen 1. januar 2014, Formålet med statistikken "Bygningsopgørelsen" er at belyse bygningsbestanden i Danmark med hensyn til dennes størrelse og sammensætning. Statistikken blev udarbejdet første gang i 1977, dernæst i 1981 og herefter årligt siden 1986. I sin nuværende form er statistikken sammenlignelig fra 2011 og frem. , Indhold, Statistikken belyser størrelsen og sammensætningen af den danske bygningstand. Dette sker som en årlig totalopgørelse af antallet af bygninger i Danmark pr. 1. januar, fordelt på anvendelse, størrelse, ejerforhold, opvarmningsforhold, tagdæknings- og ydervægsmateriale, opførelsesår samt vand- og afløbsforhold. Statistikken fordeles geografisk på regioner, landsdele og kommuner., Læs mere om indhold, Statistisk behandling, Statistikken er en totaltælling af bygninger i BBR. Der imputeres ingen værdier og data fejltjekkes på bygningsniveau. De aggregerede tal tjekkes i forhold til forrige års tal., Læs mere om statistisk behandling, Relevans, Statistikken bruges af kommuner, regioner, ministerier, organisationer, pressen, private virksomheder og personer. Den bliver brugt til offentlige og private planlægningsformål, uddannelse og offentlig debat., Læs mere om relevans, Præcision og pålidelighed, Kvaliteten af statistikken menes at være høj. Der findes ikke nogen undersøgelse, der viser Bygningsopgørelsens samlede pålidelighed, men graden af uoplyste informationer for de enkelte variable er meget lille. En udstrakt kommunal administrativ anvendelse af oplysningerne i BBR er med til at sikre at data generelt har en høj kvalitet., Læs mere om præcision og pålidelighed, Aktualitet og punktlighed, Statistikken offentliggøres 2-3 måneder efter referenceperiodens afslutning. Statistikken offentliggøres uden forsinkelser i forhold til planlagte udgivelsestider., Læs mere om aktualitet og punktlighed, Sammenlignelighed, Statistik på samme grundlag findes tilbage til 1. januar 1986, dog med visse forbehold (se afsnittet sammenlignelighed over tid). En fuldstændig sammenlignelighed med byggestatistikkens tal for nyopførte bygninger (byggende på BBR's byggesager) i de enkelte år og bygningsopgørelsens oplysninger om ændringer i bygningsbestanden fra år til år er af forskellige årsager ikke mulig. Den primære grund til dette er, at det ikke har været muligt at oprette en nedrivningsstatistik. , Læs mere om sammenlignelighed, Tilgængelighed, Statistikken udgives i Nyt fra Danmarks Statistik. I Statistikbanken offentliggøres bygningsopgørelsen under emnet , Bygninger, . Derudover indgår tallene i Statistisk Årbog og Statistisk Tiårsoversigt. Se mere på statistikkens , emneside, ., Læs mere om tilgængelighed

https://www.dst.dk/da/Statistik/dokumentation/statistikdokumentation/bygningsopgoerelsen

Statistikdokumentation

Højere svinepriser i 2020 trods fald fra marts måned

Svinepriserne fortsatte i starten af året den markante stigning fra 2019, men faldt herefter for at ende på en samlet stigning på 6 procent i 2020., 26. marts 2021 kl. 8:00 ,  , Det fremgår af bogen , Jordbrugets prisforhold 2020 fra Danmarks Statistik, , der udkommer i dag. Overordnet set var året 2020 dog prismæssigt på niveau med 2019, når man kigger på det samlede jordbrug. Såvel priser på salgsprodukter som købspriser på produkter, der anvendes i produktionen, har i gennemsnit været uændrede i forhold til 2019. Der er dog forskelle, når man kigger på de enkelte produkter og inputs., Priserne på varer fra animalsk produktion er steget med 1 procent fra 2019 til 2020. De to vigtigste animalske produkter er svin og mælk, hvor førstnævnte steg med 6 pct., mens sidstnævnte faldt med 3 pct. Udviklingen for de to produkter havde samme retning som året før, hvor svin steg i pris med 28 pct., og mælk faldt med 4 pct. Prisen på oksekød var uændret fra 2019 til 2020., Prisudviklingen har været mindre positiv inden for den vegetabilske produktion. Her faldt priserne med 2 procent i forhold til 2019. Især prisen på korn faldt og var 8 pct. lavere end i 2019. Grovfoder og halm faldt med 4 pct., mens priserne på gartneriprodukter udviklede sig mere positivt med prisstigninger på 3 pct. i gennemsnit., ”Prisen på svin var stigende i de første måneder af 2020 frem til en rekordhøj notering i marts på over 14 kr. pr. kg, men prisen faldt herefter og endte året på et lavere niveau end ved årets begyndelse. Prisfaldet tilskrives navnlig nedlukninger af økonomierne pga. COVID-19. På trods af dette prisfald blev den samlede ændring for 2020 for svin en stigning på 6 pct., mens prisfaldet for korn har hjulpet til lavere foderpriser for svineproducenterne,” fortæller chefkonsulent Henrik Bolding Pedersen., Ingen ændring i jordbrugets bytteforhold, Det såkaldte bytteforhold for dansk jordbrug var således uændret i 2020 sammenlignet med 2019, mens det var 1 pct. højere, end det var i referenceåret 2015. Bytteforholdet beskriver forholdet mellem den pris, producenterne får for deres salgsprodukter, og det, de skal give for input til at producere disse., ”Overordnet set påvirker prisudviklingen ikke økonomien for den samlede jordbrugssektor i 2020, når man sammenligner med 2019,” fortæller Henrik Bolding Pedersen., Du kan læse mere i publikationen Jordbrugets prisforhold 2020, som Danmarks Statistik udgiver i dag, ., Har du spørgsmål til publikationen, er du velkommen til at kontakte Henrik Bolding Pedersen, , hpe@dst.dk, , tlf. 39 17 33 15.

https://www.dst.dk/da/presse/Pressemeddelelser/2021/2021-03-26-hoejere-svinepriser-i-2020-trods-fald-fra-marts-maaned

Pressemeddelelse

Statistikdokumentation: Kunstnere i Danmark

Kontaktinfo, Forskning, Teknologi og Kultur, Erhvervsstatistik , Cecilie Bryld Fjællegaard , 51 27 86 09 , cbf@dst.dk , Hent statistikdokumentation som pdf, Kunstnere i Danmark 2023 , Tidligere versioner, Kunstnere i Danmark 2022, Dokumenter tilknyttet statistikdokumentationen, Overblik over datakilder (pdf), Formålet med Kunstnere i Danmark er at bidrage til øget viden om kunstneres vilkår i Danmark. Statistikken anvendes til at etablere et datagrundlag for viden om kunstnere i Danmark. Statistikken udkom for første gang i 2023, med tal for 2022. , Indhold, Statistikken over kunstnere i Danmark er en årlig opgørelse af antallet af kunstnere i Danmark fordelt på kunstområde, indkomstgrundlag, køn, aldersgruppe, bopælsregion, familietype, uddannelsesniveau, væsentligste indkomstkilde og personindkomst. Statistikken opdeles på de fem kunstområder; musik, forfattere og ord, billedkunst og formgivere, film og TV samt skuespil og scenekunst. , Læs mere om indhold, Statistisk behandling, Statistikkens population er baseret på tre datakilder: 1) medlemsdata fra medlemsorganisationerne under Dansk Kunstnerråd, 2) udbetalingsdata fra rettighedsforvaltende organisationer forbundet med kunstnerisk virke og 3) udbetalingsdata fra Kulturministeriet over udbetalinger til modtagere af legat eller projektstøtte fra Statens Kunstfond. Statistikkens population tilknyttes oplysninger fra befolkningsregistret om køn, alder og bopæl, oplysninger om indkomst fra eIndkomstRegistret og personindkomstregistret og om uddannelse fra uddannelsesregistret., Læs mere om statistisk behandling, Relevans, Statistikken er relevant for alle med interesse i kulturområdet. Statistikken kan bruges til analyser, forskning og debat på kulturområdet. , Læs mere om relevans, Præcision og pålidelighed, Statistikken bygger på omfattende dataindsamling, men der er usikkerhed om, hvorvidt alle i populationen reelt er kunstnere. Enkelte organisationer har fravalgt at bidrage, hvilket kan medføre en underestimering. Indkomst fra kunstnerisk virke er sandsynligvis undervurderet. Der arbejdes løbende på forbedringer. Tidsserien 2019-2023 anvender 2023-populationen, så variationer afspejler bl.a., at yngre kunstnere ikke var aktive i tidligere år, og at andre ikke har været bosiddende i Danmark i hele perioden., Læs mere om præcision og pålidelighed, Aktualitet og punktlighed, Statistikkens udgivelsestid er 20 måneder efter referenceperiodens udløb af hensyn til færdiggørelse af de bagvedliggende registre. Statistikken er helt ny, men forventes at udkomme som planlagt. , Læs mere om aktualitet og punktlighed, Sammenlignelighed, Statistikken er udarbejdet siden 2023 med data fra 2022 som den første udgivelse af statistikken. Statistikken er udarbejdet specifikt i Danmarks Statistik og kan derfor ikke sammenlignes direkte med statistikker i andre lande. , Læs mere om sammenlignelighed, Tilgængelighed, Statistikken udgives i , NYT fra Danmarks Statistik, . I Statistikbanken offentliggøres tal for kunstnere i Danmark under emnet , Kulturområdets uddannelse og beskæftigelse, . Derudover indgår tallene i publikationen , Kultur, . Se mere på statistikkens , emneside, ., Læs mere om tilgængelighed

https://www.dst.dk/da/Statistik/dokumentation/statistikdokumentation/kunstnere-i-danmark

Statistikdokumentation

Statistikdokumentation: Konjunkturbarometer for serviceerhverv (Afsluttet)

Kontaktinfo, Konjunkturstatistik , Simon Bolding Halifax , 51 29 21 91 , SBH@dst.dk , Hent statistikdokumentation som pdf, Konjunkturbarometer for serviceerhverv 2021 , Tidligere versioner, Konjunkturbarometer for serviceerhverv 2020, Konjunkturbarometer for serviceerhverv 2019, Konjunkturbarometer for serviceerhverv 2018, Konjunkturbarometer for serviceerhverv 2017, Konjunkturbarometer for serviceerhverv 2016, Konjunkturbarometer for serviceerhverv 2015, Konjunkturbarometret for serviceerhverv er en tendensundersøgelse, der giver et hurtigt og aktuelt billede af faktiske forhold og forventninger i serviceerhvervene. Statistikken er en del af EU's Business and Consumer Surveys program, som varetages af Directorate-Generale for Economic and Financial Affairs (DG ECFIN)., Indhold, Konjunkturbarometret måler månedligt serviceerhvervenes vurdering af udviklingen gennem de seneste tre måneder og forventninger til de kommende tre måneders udvikling. Undersøgelsen belyser den faktiske og den forventede udvikling inden for salg/omsætning, beskæftigelse, forretningssituation, salgspriser/servicetakster, produktionsbegrænsninger samt kapacitetsudnyttelse., Læs mere om indhold, Statistisk behandling, Der indsamles hver måned konjunkturbarometeroplysninger fra en stikprøve på ca. 2.950 servicevirksomheder. Der indberettes via en online blanket på http://www.Virk.dk eller på papirskema. Oplysningerne er overvejende kvalitative omkring ændringer i omsætning, beskæftigelse, priser, ordre etc. De indsamlede data opregnes fra stikprøven til den samlede population vægtet ud fra beskæftigelsesoplysninger, og fordelt på branche- og størrelsesgrupperinger. Indikatorer med sæsonmønster korrigeres herfor., Læs mere om statistisk behandling, Relevans, Statistikken anvendes af brancheorganisationer, banker, politikere, offentlige myndigheder, internationale organisationer, private virksomheder og nyhedsmedier. Den omtales således hver måned i finansielt orienterede nyhedsmedier., Læs mere om relevans, Præcision og pålidelighed, Der regnes med 1-2 procentpoint stikprøveusikkerhed (sampling error) på konjunkturbarometrenes indikatortal. Der er også en systematisk usikkerhed (non-sampling error) forbundet med bortfald, hvor især større virksomheders manglende besvarelser enkelte måneder kan påvirke udviklingen fra måned til måned. Endelig er der en usikkerhed omkring respondentens grad af information om virksomhedens udvikling., Læs mere om præcision og pålidelighed, Aktualitet og punktlighed, Statistikken offentliggøres næstsidste hverdag i referencemåneden, med undtagelse af december, hvor tallene offentliggøres i starten af januar. Statistikken offentliggøres uden forsinkelser i forhold til planlagte udgivelsestider, Læs mere om aktualitet og punktlighed, Sammenlignelighed, Statistikken er udarbejdet af Danmarks Statistik siden maj 2011 og forløber som en ubrudt tidsserie. Statistikken udarbejdes i samarbejde med EU-kommissionen og historiske data før maj 2011, udarbejdet af anden leverandør, findes på , DG ECFIN's, hjemmeside. Fra 2000 op til juli 2011 udførte Danmarks Statistik uafhængigt en konjunkturbarometerundersøgelse for Serviceerhverv med et andet brancheudvalg end den nuværende og til dels med andre spørgsmål., Læs mere om sammenlignelighed, Tilgængelighed, Statistikken udgives månedligt sammen med de øvrige konjunkturbarometre i , Nyt fra Danmarks Statistik, . I Statistikbanken offentliggøres Konjunkturbarometer for serviceerhverv under , Serviceerhverv, konjunkturbarometer, . Se mere på statistikkens , emneside, samt i den samlede grafiske præsentation af den økonomiske og erhvervsmæssige tilstand , Konjunkturcyklus, ., Læs mere om tilgængelighed

https://www.dst.dk/da/Statistik/dokumentation/statistikdokumentation/konjunkturbarometer-for-serviceerhverv--afsluttet-

Statistikdokumentation