Forveksling mellem husmår og skovmår under jagt en vurdering af omfang og konsekvenser

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Forveksling mellem husmår og skovmår under jagt en vurdering af omfang og konsekvenser"

Transkript

1 Forveksling mellem husmår og skovmår under jagt en vurdering af omfang og konsekvenser Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 28. oktober 2015 Tommy Asferg, Morten Elmeros & Bjarne Søgaard Institut for Bioscience Rekvirent: Naturstyrelsen Antal sider: 23 Faglig kommentering: Aksel Bo Madsen Kvalitetssikring, centret: Jesper R. Fredshavn AARHUS AU UNIVERSITET DCE NATIONALT CENTER FOR MILJØ OG ENERGI Tel.: dce@au.dk

2 Indhold 1 Sammenfatning 3 2 Indledning 4 3 Metode og materiale 5 4 Resultater Svarprocent i forhold til jægernes alder Husmårjægernes aldersmæssige fordeling Antal nedlagte husmår pr. jæger Findes skovmår på de steder, hvor du går på jagt? Jagt på husmår ved hver given lejlighed? Jagt på husmår ved at drive den ud fra brændestabler og kvasbunker? Kun jagt på husmår ved tilfældige lejligheder, fx driv- og trykjagt? Jagtredskaber Kan du med sikkerhed skelne husmår fra skovmår under driv- og trykjagt? 10 5 Diskussion 12 6 Referencer 14 7 Bilag Fordeling på bopælskommuner og type af svar for jægere med udbytte af husmår på vildtudbytteindberetningen for jagtsæsonen 2013/ Kender du mårdyrene? En uformel test af artskendskabet hos gæster ved to jagt- og outdoormesser 17 2

3 1 Sammenfatning På baggrund af diskussioner i Vildtforvaltningsrådet forud for den seneste jagttidsrevision har Naturstyrelsen bedt Nationalt Center for Miljø og Energi, DCE, Aarhus Universitet vurdere risikoen for forveksling mellem husmår og skovmår under jagt og regulering. Det er vanskeligt at opstille et realistisk eksperiment, der kan kvantificere risikoen for, at en jæger skyder en skovmår i den tro, at det drejer sig om en husmår. Problematikken er derfor søgt belyst gennem et forsøg på at udpege og vurdere den relative hyppighed af de jagtformer og jagtsituationer, hvor begge arter kan forekomme, og hvor der vil blive afgivet skud, hvis jægeren føler sig sikker på, at der er tale om en husmår. Materialet til undersøgelsen er fremkommet ved at kontakte de jægere (Bilag 7.1), der på deres lovpligtige indberetning til Vildtudbyttestatistikken for jagtsæsonen 2013/14 havde noteret udbytte af husmår. I alt 709 (64,2 %) af de adspurgte jægere svarede på henvendelsen, heraf 68,1 % pr. brev og 31,9 % via internet. Det fremgik af svarene, at kun 37 % af husmårjægerne mener at have skovmår i de områder, hvor de går på jagt. Samtidig er det kun en mindre del af jægerne (28 %), der ofte eller jævnligt driver jagt på husmår, når lejlighed byder sig, hvilket stemmer godt overens med, at 59 % af husmårjægerne siger, at de aldrig skyder til husmår under tryk- eller drivjagt. Næsten halvdelen af jægerne skyder ikke husmår, men driver kun fældefangst. Og endelig siger hele 93 % af jægerne, at de aldrig eller kun enkelte gange driver jagt på husmår ved at jage den ud fra kvasbunker og brændestabler. Alle disse tal er behæftet med usikkerhed, men hvis man tager dem for pålydende, kan man estimere at det sandsynligvis højst er et par hundrede husmår ud af det samlede årlige udbytte på (2013/14), der skydes efter at være jaget ud fra kvasbunker og brændestabler i områder, hvor der forekommer skovmår. Det antal skovmår, der risikerer at blive skudt i situationer, hvor der er sket en forveksling, må derfor være meget lille og på ingen måde begrænsende på bestandsniveau. Den mest effektive løsning på forvekslingsproblematikken skovmår/husmår i relation til jagt ville naturligvis være at totalfrede begge arter, men det vil give nogle forvaltningsmæssige problemer, fordi husmåren påviseligt støjer, efterlader bytterester og ekskrementer samt gør skade på isoleringsmaterialer i bygninger, ikke mindst beboelsesbygninger, og derudover gør skade på fjerkræ og vildtopdræt. En mulig løsning kunne derfor være at begrænse jagt/regulering af husmår til fældefangst i og ved bygninger samt i og ved fjerkræ- og vildtopdræt. Hvis fældefangst er den eneste tilladte jagtform, sikrer man de mest optimale betingelser for en korrekt artsbestemmelse og dermed den mindst mulige risiko for at komme til at aflive en skovmår i den tro, at det er en husmår. 3

4 2 Indledning Skovmåren har været totalfredet i Danmark siden Dermed er det forbudt at skyde eller på anden måde forsætligt aflive en skovmår, og hvis den går i en fælde, skal den straks slippes fri. Husmåren har derimod en jagttid og må desuden reguleres hele året på visse steder. I det følgende vil der ikke blive skelnet mellem jagt og regulering. Skovmår og husmår ligner hinanden meget, men kan skelnes på såvel ydre som indre kendetegn, omend de fleste af de ydre kendetegn er meget variable og ofte vil fremstå som en blanding af de to arter i deres mest karakteristiske udgave, fx halsplettens farve og udformning (Jensen & Jensen 1970, van Maanen 2013). I levende live er en mår lettest at artsbestemme, hvis den fx sidder i en fælde, så man kan observere den i længere tid og under gode lysforhold. Derimod er det meget svært og mange gange umuligt at lave en sikker artsbestemmelse i en jagtsituation, hvor der oftest under stort tidspres og dårlige lysforhold skal tages beslutning om afgivelse af skud, hvis en mår bliver drevet ud fra skjul i en bygning eller en kvasbunke og springer hurtigt mod nærmeste dækning. Selv om loven er helt klar og utvetydig med hensyn til efterstræbelse af de to mårarter, så kan der måske være et problem i virkelighedens verden, fordi skovmåren og husmåren populært sagt ligner hinanden til forveksling, eller i hvert fald så meget, at der er en reel risiko for, at der i en jagtsituation kan ske en forkert artsbestemmelse og dermed en utilsigtet nedlæggelse af skovmår. På baggrund af diskussioner i Vildtforvaltningsrådet forud for den seneste jagttidsrevision har Naturstyrelsen bedt DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi, Aarhus Universitet vurdere risikoen for forveksling mellem husmår og skovmår under jagt og regulering. 4

5 3 Metode og materiale Det er vanskeligt at opstille et realistisk eksperiment, der kan kvantificere risikoen for, at en jæger skyder en skovmår i den tro, at det drejer sig om en husmår. Man kan i stedet prøve at udpege og vurdere den relative hyppighed af de jagtformer og jagtsituationer, hvor begge arter kan komme for, og hvor der vil blive afgivet skud, hvis jægeren føler sig sikker på, at der er tale om en husmår. Materialet til undersøgelsen er fremkommet ved at kontakte de jægere, der på deres lovpligtige indberetning til Vildtudbyttestatistikken for jagtsæsonen 2013/14 havde noteret udbytte af husmår. Disse jægere fik tilsendt et følgebrev, der forklarede formålet med undersøgelsen, samt to spørgeskemaer, et med spørgsmål til vurdering af risikoen for forveksling af husmår og skovmår under jagt/regulering, og et med spørgsmål om husmårjagt. Brevet indeholdt endvidere en personlig, unik adgangskode samt et link, der gav adgang til at udfylde spørgeskemaerne via internettet ( Netsvar ), men der var også vedlagt en portofri svarkuvert, så der var mulighed for at svare pr. brev ( Brevsvar ). I sæsonen 2013/14 var der danske statsborgere, der løste jagttegn. Heraf kom der lovpligtig vildtudbytteindberetning fra (61,6 %), hvoraf indberettede et samlet husmårudbytte på Spørgeskemaerne blev sendt til disse jægere i september Der kom svar fra i alt 709 (64,2 %) af de adspurgte jægere. Spørgeskemaet indeholdt seks spørgsmål med 3-4 svarmuligheder. De fleste jægere svarede på alle spørgsmål, men nogle undlod at svare på et eller flere af spørgsmålene, så svarprocenten for de enkelte delspørgsmål varierede fra 95,2 % til 99,6 %. Tabel 1. Svarprocent for de seks spørgsmål i spørgeskemaet til husmårjægere i jagtsæsonen 2013/14, i alt 709 svar. Nr. Spørgsmål Antal Procent brugbare svar 1 Findes skovmåren på de steder, hvor du går på jagt? ,9 2 Jeg udøver jagt på husmår ved hver given lejlighed ,2 3 Jeg udøver jagt på husmår ved at drive den ud fra brændestabler og kvasbunker ,2 4 Jeg skyder kun husmår ved tilfældige lejligheder, fx under driv- og trykjagt ,0 5 Jeg udøver jagt på husmår få følgende måder ,6 6 Jeg kan med sikkerhed skelne husmår fra skovmår under driv- eller trykjagt ,7 Godt to tredjedele af svarene (68,1 %, 486 svar) blev indsendt pr. brev, mens knap en tredjedel blev sendt ind via nettet (31,9 %, 226 svar) (Tabel 2). Til yderligere belysning af forvekslingsrisikoen mellem skovmår og husmår har DCE endvidere kontaktet ca. 35 konservatorer og institutioner vedrørende artsbestemmelsen af ca. 650 indleverede mårdyr. Der foreligger ikke konkrete oplysninger om rigtigheden af artsangivelserne, men meldingerne går helt entydigt på, at det er yderst sjældent, at der indleveres skovmår el- 5

6 6 ler husmår, hvor konservatorerne/institutionerne kan konstatere, at finderen har forvekslet de to arter. Endelig har DCE gennemført en helt uformel test af evnen til at artsbestemme mårdyr hos gæster ved to jagt- og outdoormesser (Bilag 7.2). Undersøgelserne viste samstemmende, at langt størstedelen af gæsterne var i stand til at artsbestemme mårdyr, og at gæster med jagttegn generelt var bedre til det end gæster uden jagttegn. Af hensyn til overskueligheden er disse bilag ikke indarbejdet eller kommenteret yderligere i hovednotatet.

7 4 Resultater 4.1 Svarprocent i forhold til jægernes alder Svarprocenten varierede betydeligt med jægerens alder, idet den steg jævnt fra 36 i den yngste aldersklasse til 77 i den ældste (Figur 1). Den andel, der svarede via nettet, varierede også betydeligt med alderen, men i et omvendt proportionalt forhold, fra godt 62 % i den yngste aldersklasse til knap 9 % i den ældste. Figur 1. Svarprocent og andel af besvarelser indsendt via nettet i forhold til aldersklasserne for jægere, der modtog spørgeskema vedrørende deres udbytte af husmår i jagtsæsonen 2013/ Husmårjægernes aldersmæssige fordeling Husmårjægernes aldersfordeling afviger systematisk fra aldersfordelingen for alle jægere, idet husmårjægere i aldersklasserne under 55 år er underrepræsenteret i forhold til den samlede jægerskare, mens aldersklasserne over 55 år er overrepræsenteret (Figur 2). Figur 2. Aldersfordeling af jægere med udbytte af husmår og af alle jægere i jagtsæsonen 2013/14. 7

8 4.3 Antal nedlagte husmår pr. jæger De adspurgte jægere havde i alt indberettet husmår, svarende til 2,2 husmår per jæger. Over halvdelen af jægerne (53,3 %) havde kun nedlagt en enkelt husmår, mens 5,3 % havde nedlagt flere end 5 husmår. Der var ikke nogen statistisk forskel (p = 0,205) på hyppighedsfordelingen i udbyttet for de jægere, der svarede på spørgeskemaet, i forhold til dem, der ikke svarede (Figur 3). Figur 3. Fordeling af jægere i forhold til husmårudbytte i jagtsæsonen 2013/14, opdelt på hhv. jægere, der svarede på henvendelsen (709 jægere med husmår), og jægere, der ikke svarede på henvendelsen (396 jægere med 867 husmår). 4.4 Findes skovmår på de steder, hvor du går på jagt? For at vurdere, hvor stor en del af husmårjægerne der kunne komme i en jagtlig situation, hvor de skulle skelne mellem husmår og skovmår, blev de spurgt, om der findes skovmår på de steder, hvor de går på jagt. 687 svarede på spørgsmålet, og heraf mente knap to tredjedele (62,6 %), at de kun havde husmår på terrænet, mens godt en tredjedel mente, at de havde både husmår og skovmår (Tabel 2). Tabel 2. Husmårjægernes svar på spørgsmålet om der findes skovmår på deres jagtterræn. Svar Antal svar Procent Procent Nej, kun husmår ,6 62,6 Ja, både husmår og skovmår ,2 37,4 Ved ikke 5 0,7 Blank 17 2,4 Total ,0 100,0 4.5 Jagt på husmår ved hver given lejlighed? For at vurdere jægernes lyst til og iver efter at drive jagt på husmår blev de spurgt, om de udøver jagt på husmår ved hver given lejlighed. Knap tre ud af 10 husmårjægere udøver husmårjagt Ofte eller Jævnligt, mens fire ud af 10 gør det Enkelte gange (41,9 %) (Tabel 3). Tre ud af 10 svarede, at de Aldrig udøver jagt på husmår, og det kan jo umiddelbart lyde selvmodsigende, da de er blevet udvalgt til at være med i undersøgelsen, fordi de har indberettet udbytte af husmår. 8

9 Tabel 3. Husmårjægernes svar på spørgsmålet om de udøver jagt på husmår ved hver given lejlighed. Svar Antal svar Procent Procent Ofte 59 8,3 8,7 Jævnligt ,1 19,0 Enkelte gange ,9 41,9 Aldrig ,9 30,4 Blank 34 4,8 Total ,0 100,0 Forklaringen kan være, at mange jægere skelner mellem jagt (vildt nedlagt i jagttiden) og regulering (fældefangst og/eller vildt nedlagt i henhold til reguleringsbestemmelserne, oftest uden for jagttiden); de har derfor taget spørgsmålets tekst for pålydende, og det betyder, at fx husmår, der bliver fanget eller skudt uden for jagttiden, ikke regnes som jagtudbytte. Til støtte for denne forklaring kan nævnes, at 73 % af jægerne i gruppen Aldrig i Tabel 3 udelukkende driver fældefangst på husmår, mens det kun gælder for 31 % af de øvrige respondenter i Tabel Jagt på husmår ved at drive den ud fra brændestabler og kvasbunker? En klassisk måde at jage husmår på er ved hjælp af hunde eller sporsne at lokalisere måren i en brændestabel eller en kvasbunke og så jage den ud og skyde den. Det er en jagtform, der kræver en hurtig og sikker artsbestemmelse af jægeren, for brændestablen eller kvasbunken kan være placeret på et sted eller i et område, hvor der foruden husmår kan forekomme skovmår eller andre fredede mårdyr. Det var derfor i forbindelse med denne undersøgelse relevant at spørge husmårjægerne, om de driver jagt på husmår ved at drive den ud fra brændestabler eller kvasbunker. Det er kun en lille del af husmårjægerne, der Ofte eller Jævnligt (6,8 %) dyrker denne jagtform, mens en fjerdedel af jægerne gør det Enkelte gange (Tabel 4). To tredjedele af husmårjægerne benytter sig Aldrig af denne jagtform. Tabel 4. Husmårjægernes svar på spørgsmålet om de udøver jagt på husmår ved at drive den ud fra brændestabler og kvasbunker. Svar Antal svar Procent Procent Ofte 13 1,8 1,9 Jævnligt 33 4,7 4,9 Enkelte gange ,4 24,6 Aldrig ,3 68,6 Blank 34 4,8 Total ,0 100,0 4.7 Kun jagt på husmår ved tilfældige lejligheder, fx driv- og trykjagt? Erfaringsmæssigt er det forholdsvis sjældent at få en husmår for under en driv- eller trykjagt. Men det kan ske, og som i tilfældet med en springende mår fra en brændestabel er det ofte en situation, der kræver en hurtig artsbestemmelse, før jægeren evt. kan tage beslutning om at afgive skud. 9

10 Det var derfor også relevant at spørge husmårjægerne, om de skyder husmår ved tilfældige lejligheder, fx under driv- og trykjagt. Det er kun en meget lille del af husmårjægerne, der Ofte eller Jævnligt (2,5 %) skyder husmår på denne måde (Tabel 5). Næsten to ud af 10 gør det Enkelte gange, mens næsten seks ud af 10 Aldrig benytter sig af denne jagtform. Tabel 5. Husmårjægernes svar på spørgsmålet om de skyder husmår ved tilfældige lejligheder, fx under driv- og trykjagt. Svar Antal svar Procent Procent Ofte 2 0,3 1,9 Jævnligt 15 2,1 4,9 Enkelte gange ,0 24,6 Aldrig ,7 68,6 Blank 35 4,9 Total ,0 100,0 4.8 Jagtredskaber Det fremgår af tidligere undersøgelser, at jagtformer og jagtredskaber i forbindelse med jagt og regulering af husmår har ændret sig gennem tiden (Jensen & Jensen 1970, Rasmussen m.fl. 1986), så derfor kunne det i denne forbindelse være relevant at få belyst, hvor stor en del af husmårjægerne der benytter fælder, hvor stor en del der bruger skydevåben, og hvor stor en del der bruger både fælder og skydevåben. De fleste husmårjægere bruger fælder, i alt 90,5 %, og halvdelen af disse bruger udelukkende fælder (Tabel 6). De resterende knap 10 % af husmårjægerne benytter sig kun af skydevåben. Tabel 6. Jagtredskaber. Svar Antal svar Procent Procent Fælder ,9 45,0 Fælder og skydevåben ,3 45,5 Skydevåben 67 9,4 9,5 Blank 3 0,4 Total ,0 100,0 4.9 Kan du med sikkerhed skelne husmår fra skovmår under driv- og trykjagt? Som bidrag til vurderingen af risikoen for at forveksle husmår og skovmår under fx driv- og trykjagt vil det være relevant at vide, i hvor høj grad jægerne selv mener sig i stand til at skelne de to arter. De fleste jægere svarede, at de Altid (60,6 %) eller Oftest (24,2 %) er i stand til at skelne, mens de øvrige enten Nogle gange (4,8 %) eller Aldrig (10,5 %) mener sig i stand til at kunne skelne (Tabel 7). Forklaringen på, at så mange mener sig i stand til altid at kunne skelne husmår fra skovmår, kunne måske være, at de faktisk aldrig skyder husmår under driv- og trykjagt, og derfor ikke i praksis har brug for at kunne skelne de to arter i en sådan situation. Hvis det forholder sig sådan, så skulle den andel, der Aldrig skyder husmår under driv- og trykjagt, være større for de jægere, der Altid mener sig i stand til at skelne (213 ud af 381 = 55,9 %) end for de øvrige (147 ud af 247 = 59,5 %), og det er ikke tilfældet (jf. det grå felt i Tabel 7). 10

11 Tabel 7. Husmårjægernes svar på spørgsmålet om de med sikkerhed er i stand til at skelne husmår fra skovmår under driv- og trykjagt kombineret med spørgsmålet, om de skyder husmår under driv- og trykjagt. Vedr. det grå felt: Se i teksten ovenfor. Kan skelne mellem husmår fra Skyder husmår under driv- og trykjagt skovmår under driv- og trykjagt Aldrig Enkelte Jævnligt Ofte Blank Total Procent Procent Altid ,6 60,6 Oftest ,1 24,2 Nogle gange ,4 4,8 Aldrig ,6 10,5 Ved ikke ,0 Blank ,3 Total ,0 100,0 11

12 5 Diskussion Der findes desværre ikke data eller observationer, der kan bruges som grundlag for en beregning af den konkrete risiko for at forveksle en husmår med en skovmår i forskellige jagtlige situationer. Vi har derfor valgt at belyse problemstillingen og problemets omfang ved at stille husmårjægere en række spørgsmål med relation til husmårjagt. Spørgsmålenes indhold og karakter medfører uundgåeligt, at en del af svarene vil være præget af jægernes meninger, holdninger og opfattelse af sig selv, dvs. en varierende grad af subjektivitet, og det skal man naturligvis være opmærksom på ved tolkning af resultaterne. Spørgeskemaundersøgelser med udgangspunkt i jægernes indberetninger til Vildtudbyttestatistikken er en metode, der har været brugt i vildtbiologiske undersøgelser gennem mange år (fx Jensen & Jensen 1970 og Rasmussen m.fl. 1986). Som noget nyt blev jægerne i denne undersøgelse opfordret til at svare via nettet. Den samlede svarprocent blev 64,2 %. Det er på linje med tidligere undersøgelser, når man tager i betragtning, at der ved denne undersøgelse ikke blev sendt rykkerbreve ud til de jægere, der ikke svarede på den første henvendelse. Med den direkte opfordring til jægerne om at svare via nettet havde vi forventet, at de fleste ville svare elektronisk. Det var derfor en overraskelse, at to ud af tre svar (68,1 %) kom retur i form af udfyldte papirskemaer. I alt kom der svar fra 709 jægere med et samlet husmårudbytte på husmår. Der var ingen forskel på det gennemsnitlige udbytte blandt de jægere, der svarede, i forhold til dem, der ikke svarede på henvendelsen. Materialet må ligeledes anses for at være geografisk repræsentativt, idet der foreligger svar fra jægere med bopæl i kommuner i alle dele af landet. Såvel svarprocenten som lysten til at svare via nettet var stærkt relateret til jægernes alder. Fx kom der svar fra mindre end en tredjedel af jægerne under 26 år, men fra mere end to ud af tre jægere over 55. Ikke overraskende var det derimod primært de yngste jægere, der valgte at svare via nettet: Mere end 60 % af jægerne under 26 år, men mindre end 20 % af dem over 65. Husmårjagt, ikke mindst fældefangst, kræver både god tid og megen erfaring, og det er formentlig derfor, at husmårjægerne udgør et gennemsnitligt ældre udsnit af den samlede jægerskare. Som tidligere nævnt er det ikke muligt at foretage en konkret beregning af risikoen for at forveksle en husmår med en skovmår i forskellige jagtlige situationer. Men ved at kombinere nogle af resultaterne kan man måske nærme sig en vurdering af problemets maksimale omfang. Det fremgik af svarene, at kun 37 % af husmårjægerne mener at have skovmår i de områder, hvor de går på jagt. Samtidig er det kun en mindre del af jægerne (28 %), der ofte eller jævnligt driver jagt på husmår, når lejlighed byder sig, hvilket stemmer godt overens med, at 59 % af husmårjægerne siger, at de aldrig skyder til husmår under tryk- eller drivjagt. Næsten halvdelen af jægerne skyder ikke husmår, men driver kun fældefangst. Og endelig siger hele 93 % af jægerne, at de aldrig eller kun enkelte gange driver jagt på husmår ved at jage den ud fra kvasbunker og brændestabler. Alle disse tal er behæftet med usikkerhed, men hvis man tager dem for pålydende, kan man estimere at det sandsynligvis højst er et par hundrede husmår ud af det sam- 12

13 lede årlige udbytte på (2013/14), der skydes efter at være jaget ud fra kvasbunker og brændestabler i områder, hvor der forekommer skovmår. Og jægernes udsagn om, at de skyder husmår fra brændestabler, er jo ikke ensbetydende med, at det gælder for hele deres husmårudbytte, så det antal skovmår, der risikerer at blive skudt i situationer, hvor der er sket en forveksling, må være meget lille og på ingen måde begrænsende på bestandsniveau. Men der vil altid være en vis risiko for at forveksle de to arter. Den mest effektive løsning på forvekslingsproblematikken skovmår/husmår i relation til jagt ville naturligvis være at totalfrede begge arter, men det vil give nogle forvaltningsmæssige problemer, fordi husmår påviseligt støjer, efterlader bytterester og ekskrementer i beboelsesbygninger, gør skade på isoleringsmaterialer, og derudover gør skade på fjerkræ og vildtopdræt (Jensen & Jensen 1970, Rasmussen m.fl. 1986). En mulig løsning kunne derfor være at begrænse jagt/regulering af husmår til fældefangst i og ved bygninger samt i og ved fjerkræ- og vildtopdræt. Hvis fældefangst er den eneste tilladte jagtform, sikrer man de mest optimale betingelser for en korrekt artsbestemmelse og dermed den mindst mulige risiko for at komme til at aflive en skovmår i den tro, at det er en husmår. 13

14 6 Referencer Jensen B & Jensen A Husmåren (Martes foina) og mårjagten i Danmark 1967/68. Danske Vildtundersøgelser, nr sider. Rasmussen AM, Madsen AB, Asferg T, Jensen B & Rosengaard M Undersøgelser over husmåren (Martes foina) i Danmark. Danske Vildtundersøgelser, nr sider. van Maanen E Onderscheid tussen boom- en steenmarter in de hand, in het veld en op foto. Jaarbrief WBN van der Zoogdiervereniging over Marterpassen 19:

15 7 Bilag 7.1 Fordeling på bopælskommuner og type af svar for jægere med udbytte af husmår på vildtudbytteindberetningen for jagtsæsonen 2013/14 Hjemkommune Netsvar Brevsvar Intet svar Total 101-København Frederiksberg Gentofte Herlev Hvidovre Høje-Taastrup Frederikssund Køge Halsnæs Roskilde Gribskov Odsherred Holbæk Faxe Kalundborg Ringsted Slagelse Stevns Sorø Lejre Lolland Næstved Guldborgsund Vordingborg Middelfart Assens Faaborg-Midtfyn Kerteminde Nyborg Odense Svendborg Nordfyn Langeland Ærø Haderslev Billund Sønderborg Tønder Esbjerg Varde Vejen Aabenraa Fredericia Horsens

16 621-Kolding Vejle Herning Holstebro Lemvig Struer Syddjurs Norddjurs Favrskov Odder Randers Silkeborg Samsø Skanderborg Århus Ikast-Brande Ringkøbing-Skjern Hedensted Morsø Skive Thisted Viborg Brønderslev-Dronninglund Frederikshavn Vesthimmerland Rebild Mariagerfjord Jammerbugt Aalborg Hjørring Total

17 7.2 Kender du mårdyrene? En uformel test af artskendskabet hos gæster ved to jagt- og outdoormesser Sammenfatning Besøgende på to jagt og outdoor-messer (Odense og Ålborg) blev opfordret til at deltage i en gættekonkurrence, hvor de skulle artsbestemme udstoppede mårdyr. I alt 524 messegæster i Odense og 168 i Aalborg deltog i konkurrencen. Respondenter med jagttegn var generelt bedre til at artsbestemme mårdyrene end respondenter uden jagttegn. I gennemsnit var 89,4 % af svarene fra jagttegnsløsere korrekte og tilsvarende 82,6 % af svarene fra ikkejagttegnsløsere. I Odense satte 71 % af jagttegnsløserne og 65 % af ikke-jagttegnsløserne rigtigt navn på fire mårdyr ud af fire mulige. I Aalborg satte 71 % af jagttegnsløserne og 56 % af ikke-jagttegnsløserne rigtigt navn på syv arter ud af syv mulige. Af de enkelte mårdyrarter kunne gæsterne ved Odense-messen bedst bestemme skovmår og husmår, mens de var lidt dårligere til at kende ilder og mink. Ikke-jagttegnsløserne kunne også bedst bestemme skovmår og derefter mink, husmår og ilder. Ved Aalborg-messen var skovmår og husmår derimod de arter, som både jagttegnsløserne og ikke-jagttegnsløserne havde sværest ved at artsbestemme. Resultaterne af disse undersøgelser kan ikke bruges til at kvantificere risikoen for forveksling af husmår og skovmår i en jagtsituation, men usikkerheden i artsbestemmelsen viser, at der er grund til at være opmærksom på forvekslingsproblematikken både blandt jægere i forbindelse med jagt og regulering af mårdyr og blandt ikke-jægere i forbindelse med indsamling af observationer i fx Citizen Science-projekter. Indledning DCE har gentagne gange haft en stand på forskellige messer og udstillinger, hvor der er mulighed for at formidle forsknings- og rådgivningsaktiviteter inden for jagt og vildtforvaltning. Disse udstillinger tiltrækker primært publikum med særlig interesse for jagt og lystfiskeri, men også mange med en generel naturinteresse. I forbindelse med at Naturstyrelsen havde bedt DCE udføre en konkret udredningsopgave om risikoen for at forveksle husmår og skovmår under jagt, den såkaldte look-alike -problematik, benyttede vi lejligheden til at komme i en helt uformel og uforpligtende dialog med publikum på to jagt- og outdoor messer, dels om selve problemstillingen, dels om publikums umiddelbare artskendskab angående mårdyrarter. Metode Ved Jagt & Outdoor messen i Odense Congress Center, april 2014, blev gæsterne opfordret til at artsbestemme fire udstoppede mårdyr (skovmår, husmår, ilder og mink, Fig. 1) og krydse af på et skema, hvor der var nævnt seks arter af mårdyr: De fire udstoppede samt lækat og odder. 17

18 Figur 1. Billede fra DCE s stand på Jagt- og Outdoor messen i Odense Congres Center med fire udstoppede mårdyr, som besøgende blev opfordret til at artsbestemme. Ved Outdoor messen i Aalborg Kongres og Kursus Center, februar 2015, blev messegæsterne opfordret til at artsbestemme syv udstoppede mårdyr (skovmår, husmår, ilder, mink, lækat i sommerdragt, lækat i vinterdragt og brud, Fig. 2), men i modsætning til Odense-undersøgelsen uden hjælp af en artsliste. Figur 2. Billede fra DCE s stand på Outdoor messen i Aalborg Kongres og Kursus Center med syv udstoppede mårdyr som besøgende blev opfordret til at artsbestemme. Ved begge messer blev gæsterne derudover bedt om at oplyse, om de havde jagttegn. Endelig skulle de udfylde et felt med kontaktoplysninger, hvis de ville deltage i en lodtrækning om et antal jagtknive. 18

19 Resultater Begge messer var velbesøgte. Det officielle antal gæster var ca både i Odense og Aalborg, og der var ved begge lejligheder stor interesse for at besøge DCE s stand. I Odense udfyldte i alt 524 messegæster konkurrenceformularen og i Aalborg 168 (Tabel 1). 49 respondenter fra Odense og 24 fra Aalborg havde desværre ikke udfyldt oplysningen om jagttegn, så de indgår ikke i de videre analyser. Tabel 1. Antal respondenter i gættekonkurrencerne på hhv. Jagt & Outdoor-messen i Odense i 2014 og Outdoor-messen i Aalborg i 2015, delt op på respondenter med jagttegn, uden jagttegn og uden oplysning om jagttegn. Jagttegnsløser Jagt & Outdoor 2014 Outdoor 2015 Odense Aalborg Ja Nej Ikke oplyst I alt Respondenter med jagttegn var generelt bedre til at artsbestemme mårdyrene end respondenter uden jagttegn. I Odense satte 71 % af jagttegnsløserne rigtigt navn på fire mårdyr ud af fire mulige (Fig. 3); det tilsvarende tal for ikke-jagttegnsløserne var 65 %. I begge kategorier var der enkelte respondenter, der satte forkert navn på alle fire arter. Figur 3. Respondenternes procentvise fordeling på antal rigtige artsbestemmelser ved Jagt & Outdoor-messen i Odense i 2014 for henholdsvis jagttegnsløsere (374) og ikke-jagttegnsløsere (101). Samme mønster gjorde sig gældende for respondenterne i Aalborg. Her satte 71 % af jagttegnsløserne og 56 % af ikke-jagttegns-løserne rigtigt navn på syv arter ud af syv mulige (Fig. 4). Blandt Aalborg-respondenterne med mindst én fejl var der relativt mange med to fejl (15 ud af 28 med jagttegn og 9 ud af 21 uden jagttegn). 10 ud af de 15 respondenter med jagttegn havde byttet om på skovmår og husmår. Til sammenligning blev denne fejl kun lavet af 3 ud af de 9 respondenter uden jagttegn, mens 3 andre her havde skrevet Mår ved både skovmår og husmår. 19

20 Figur 4. Respondenternes procentvise fordeling på antal rigtige artsbestemmelser ved Outdoormessen i Aalborg i 2014 for henholdsvis jagttegnsløsere (96) og ikke-jagttegnsløsere (48). Af de enkelte mårdyrarter kunne jagttegnsløserne ved Odense-messen bedst bestemme skovmår (96 %) og husmår (94 %), mens de var lidt dårligere til at kende ilder (85 %) og mink (82 %) (Fig. 5). Figur 5. Respondenternes procentvise fordeling på antal rigtige artsbestemmelser ved Jagt & Outdoor-messen i Odense i 2014 med korrekt artsbestemmelse af hver af de fire udstoppede mårdyr for henholdsvis jagttegnsløsere (374) og ikkejagttegnsløsere (101). Ikke-jagttegnsløserne kunne også bedst bestemme skovmår (90 %) og derefter mink (84 %), husmår (82 %) og ilder (74 %). Ved Aalborg-messen var skovmår og husmår derimod de arter, som både jagttegnsløserne (81-82 %) og ikke-jagttegnsløserne (69-71 %) havde sværest ved at artsbestemme (Fig. 6), mens såvel mink som lækat i hhv. sommer- og vinterdragt blev korrekt bestemt af % af jagttegnsløserne og af % af ikke-jagttegnsløserne. 20

21 Figur 6. Respondenternes procentvise fordeling på antal rigtige artsbestemmelser ved Outdoormessen i Aalborg 2014 med korrekt artsbestemmelse af hver af de fire udstoppede mårdyr for henholdsvis jagttegnsløsere (96) og ikke-jagttegnsløsere (48). Tabel 2 og 3 viser fordelingen af svar på hvert enkelt af de udstillede mårdyr på messerne i henholdsvis Odense og Aalborg. Tabel 2. Artsbestemmelse af fire udstoppede mårdyr i Aarhus Universitets stand på Jagtog Outdoor-messen i Odense 2014; A) 374 besvarelser fra gæster med jagttegn, heraf 1 besvarelse uden bestemmelse af ilderen og B) 101 fra gæster uden jagttegn. A (med jagttegn) Udstoppede mårdyr Svar Skovmår Husmår Ilder Mink Skovmår Husmår Ilder Mink Lækat Odder 1 Total Korrekte (%) B (uden jagttegn) Udstoppede mårdyr Svar Skovmår Husmår Ilder Mink Skovmår Husmår Ilder Mink Lækat Odder 1 Total Korrekte (%)

22 Lækat og brud var kun med på Aalborg-messen. De fleste fejlgæt på lækatten faldt på brud og de fleste fejlgæt på brud faldt på lækat (Tabel 3). Noget overraskende var der ved Odense-messen blandt såvel jagttegnsløserne som ikke-jagttegnsløserne en enkelt deltager, der gættede på, at et af de udstillede dyr var en odder, ligesom en enkelt ikke-jagttegnsløser ved Aalborgmessen gættede på, at den udstillede skovmår var en mårhund. (Tabel 3). Tabel 3. Artsbestemmelse af seks udstoppede mårdyr i Aarhus Universitets stand på Outdoor-messen i Aalborg 2015; A) 96 besvarelser fra gæster med jagttegn og B) 48 fra gæster uden jagttegn. Lækat (s) = lækat i sommerdragt, Lækat (v) = lækat i vinterdragt. A (med jagttegn) Udstoppede mårdyr Svar Skovmår Husmår Ilder Mink Lækat (s) Lækat (v) Brud Skovmår Husmår Ilder Mink 4 92 Lækat Brud Mår Mårhund Væsel Fritte 1 Blank Total Korrekte (%) 81,3 82,3 88,5 95,8 95,8 94,8 92,7 B (uden jagttegn) Udstoppede mårdyr Svar Skovmår Husmår Ilder Mink Lækat (s) Lækat (v) Brud Skovmår Husmår 8 34 Ilder Mink 43 1 Lækat Brud Mår Mårhund 1 Væsel 1 Fritte 1 1 Blank Total Korrekte (%) 68,8 70,8 85,4 89,6 91,7 87,5 83,3 Diskussion Denne lille, uformelle undersøgelse synes at vise, at evnen til på stående fod at artsbestemme mårdyr er relativt god hos såvel jagttegnsløsere som ikkejagttegnsløsere blandt publikum ved en jagt- og outdoor-messe. Næsten 9 gæt ud af 10 fra jagttegnsløsere og mere end 8 gæt ud af 10 fra ikkejagttegnsløsere var korrekte. Jagttegnsløserne var statistisk signifikant bedre end ikke-jagttegnsløserne, men i kraft af deres fagkundskab som jagt- 22

23 tegnsløsere og for de flestes vedkommende formentlig også som aktive jægere kunne man måske have forventet, at der ville være endnu større forskel på gæster med og uden jagttegn, end det var tilfældet. I lyset af diskussionen om risikoen for forveksling mellem husmår og skovmår er det interessant at bemærke, at blandt de jagttegnsløsere, der gættede forkert på husmår, faldt de fleste gæt på skovmår og vice versa. Uden nærmere kendskab til deltagernes baggrund og motivation for at deltage i gættekonkurrencen er det ikke muligt at gennemføre en dybere analyse af resultaterne. Det kan naturligvis diskuteres, hvorvidt denne uformelle undersøgelse siger noget om risikoen for forveksling af husmår og skovmår i en jagtsituation. Der er selvfølgelig stor forskel på at skulle artsbestemme et mårdyr som én ud af seks arter på en liste ud fra et stillestående (udstoppet) individ i god belysning, med god tid til bestemmelsen og med mulighed for at sammenligne med nærtbeslægtede arter, som den kunne forveksles med, i forhold til at skulle lave en artsbestemmelse af et mårdyr, der pludselig dukker op i en jagtsituation, måske i dårlig belysning eller delvis skjult af vegetation, og hvor eventuel afgivelse af skud skal ske inden for ganske få sekunder. Manglende sikkerhed i artsbestemmelsen er ikke noget problem, hvis jægere i konkrete jagtsituationer erkender, at de er i tvivl om, hvilken art af mårdyr, de har foran sig, og af den grund undlader at afgive skud. Problemet er de tilfælde, hvor jægerne laver en forkert artsbestemmelse og afgiver skud i den overbevisning, at de har en jagtbar art foran sig. Den konkrete risiko kan ikke vurderes ud fra denne uformelle undersøgelse, men usikkerheden i artsbestemmelsen som den er kommet til udtryk hos jagttegnsløsere såvel som hos ikke-jagttegnsløsere peger på, at det er relevant at overveje sikkerheden i artsbestemmelsen, dels i forbindelse med jagt, dels i forbindelse med dataindsamling ved hjælp af ikke-fagfolk, fx i Citizen Science-projekter. 23

Jagt- og reguleringsindsatsen i forhold til ræv på ejendomme med biotopplan

Jagt- og reguleringsindsatsen i forhold til ræv på ejendomme med biotopplan Jagt- og reguleringsindsatsen i forhold til ræv på ejendomme med biotopplan Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 5. juli 2013 Tommy Asferg Institut for Bioscience Rekvirent: Naturstyrelsen

Læs mere

Indberetning af vildsvin til Vildtudbyttestatistikken

Indberetning af vildsvin til Vildtudbyttestatistikken Indberetning af vildsvin til Vildtudbyttestatistikken for sæsonen 2011/12 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 4. juni 2013 Tommy Asferg Institut for Bioscience Rekvirent: Naturstyrelsen

Læs mere

Ærø Kommune. Lolland Kommune. Slagelse Kommune. Stevns Kommune. Halsnæs Kommune. Gribskov Kommune. Fanø Kommune. Assens Kommune.

Ærø Kommune. Lolland Kommune. Slagelse Kommune. Stevns Kommune. Halsnæs Kommune. Gribskov Kommune. Fanø Kommune. Assens Kommune. BILAG 8c År 2014 Drikkevand Spildevand I alt Ærø Kommune 3.003 6.753 9756 Lolland Kommune 3.268 5.484 8752 Slagelse Kommune 2.442 5.176 7617 Stevns Kommune 1.845 5.772 7617 Halsnæs Kommune 2.679 4.902

Læs mere

Ydernumre (praktiserende læger) på FMK i kommunerne. Procentdel af samtlige ydernumre (praktiserende læger), som mangler FMK

Ydernumre (praktiserende læger) på FMK i kommunerne. Procentdel af samtlige ydernumre (praktiserende læger), som mangler FMK Ydernumre (praktiserende læger) på i kommunerne Procentdel af samtlige ydernumre (praktiserende læger), som mangler Kommune Ydere uden Aabenraa Kommune 0 20 Aalborg Kommune 0 56 Aarhus Kommune 0 114 Albertslund

Læs mere

Gennemsnits antal åbningsdage inkl. åbningsdage på søgne- helligdage. Åbningsdage på søgne- helligdage

Gennemsnits antal åbningsdage inkl. åbningsdage på søgne- helligdage. Åbningsdage på søgne- helligdage Kommune nr. Kommune navn Vuggestue 2008 101 København 243,6 2,5 241,1 251 9,9 147 Frederiksberg 248,0 0,0 248,0 251 3,0 151 Ballerup 0,0 0,0 0,0 251-153 Brøndby 0,0 0,0 0,0 251-155 Dragør 244,0 0,5 243,5

Læs mere

Ydernumre (praktiserende læger) på FMK i kommunerne. Antal ydernumre som mangler FMK

Ydernumre (praktiserende læger) på FMK i kommunerne. Antal ydernumre som mangler FMK Ydernumre (praktiserende læger) på i kommunerne Antal ydernumre som mangler Kommune Ydere uden Aabenraa Kommune 11 21 Aalborg Kommune 7 62 Aarhus Kommune 21 121 Albertslund Kommune 1 12 Allerød Kommune

Læs mere

Tabel 1: Administrative medarbejdere pr. 1.000 indbyggere (mindst til størst)

Tabel 1: Administrative medarbejdere pr. 1.000 indbyggere (mindst til størst) Tabel 1: Administrative medarbejdere pr. 1.000 indbyggere (mindst til størst) Nr. Kommune Nr. Kommune Nr. Kommune 1 155 Dragør 12,3 1 155 Dragør 11,2 1 155 Dragør 10,8 2 480 Nordfyns 12,9 2 727 Odder 12,4

Læs mere

Økonomi- og Indenrigsministeriets Kommunale Nøgletal

Økonomi- og Indenrigsministeriets Kommunale Nøgletal Økonomi- og Indenrigsministeriets Kommunale Nøgletal Kom.nr 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Undervisningsudgifter (netto) pr. 7-16-årig 1 Langeland Kommune 482 70.751 76.934 84.097 97.876 91.227 91.743 2

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Februar 2014

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Februar 2014 47.809 43.807 91.616 45.563 41.264 41.216 44.419 51.006 45.301 44.894 48.516 48.087 44.165 52.188 48.069 100.257 137.179 178.443 219.659 264.078 315.084 360.385 405.279 453.795 501.882 546.047 77.989 69.641

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Maj 2014

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Maj 2014 47.809 43.807 91.616 45.563 41.264 41.216 44.419 51.006 45.301 44.894 48.516 48.087 44.165 52.188 48.069 49.837 46.200 47.201 100.257 137.179 178.443 150.094 219.659 196.294 264.078 243.495 315.084 360.385

Læs mere

Bilag 2: Klyngeinddeling jobcentre

Bilag 2: Klyngeinddeling jobcentre Bilag 2: Klyngeinddeling jobcentre Tabel B1 Alle ydelsesgrupper Klynge I mere end 20 pct. over median Obs antal Præd antal Rang 360 Lolland 104,2 93,5 1 482 Langeland 92,4 89,3 2 400 Bornholm 82,6 83,7

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk April 2013

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk April 2013 19.010 24.494 43.504 37.461 80.965 47.542 128.507 54.764 183.271 51.475 234.746 58.173 292.919 65.438 358.357 87.972 446.329 74.407 520.736 73.550 594.286 86.670 680.956 54.254 735.210 54.158 789.368 59.665

Læs mere

LO s jobcenterindikatorer 1. Indholdsfortegnelse

LO s jobcenterindikatorer 1. Indholdsfortegnelse Jobcenter København... 2 Jobcenter Frederiksberg... 3 Jobcenter Ballerup... 4 Jobcenter Brøndby... 5 Jobcenter Gentofte... 6 Jobcenter Gladsaxe... 7 Jobcenter Glostrup... 8 Jobcenter Herlev... 9 Jobcenter

Læs mere

LO s jobcenterindikatorer

LO s jobcenterindikatorer 1 Indholdsfortegnelse Jobcenter Side Jobcenter Side Albertslund 10 Køge 27 Allerød 18 Lejre 40 Assens 47 Lemvig 68 Ballerup 4 Lolland 41 Billund 55 Lyngby-Taarbæk 13 Bornholm 45 Mariagerfjord 89 Brøndby

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Januar 2014

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Januar 2014 59.665 55.599 115.264 59.375 52.613 52.506 53.737 67.354 53.911 49.458 49.296 43.885 44.299 51.577 174.639 227.252 279.758 333.495 400.849 454.760 504.218 553.514 597.399 641.698 93.150 80.945 79.863 70.709

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Juli 2013

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Juli 2013 19.010 Antal downlån 24.494 43.504 37.461 80.965 47.542 128.507 54.764 183.271 51.475 234.746 58.173 292.919 65.438 358.357 87.972 446.329 74.407 520.736 73.550 594.286 86.670 680.956 54.254 735.210 54.158

Læs mere

SÅDAN STIGER SKATTEN I DIN KOMMUNE

SÅDAN STIGER SKATTEN I DIN KOMMUNE SÅDAN STIGER SKATTEN I DIN KOMMUNE Vi har regnet på den nye af en for et gennemsnitligt parcel- eller rækkehus i de forskellige kommuner. Allerede i dag er der stor forskel på erne og dermed også stor

Læs mere

KOMMUNENAVN UDDANNELSE ANTAL

KOMMUNENAVN UDDANNELSE ANTAL Kompetencefondsansøgninger for de enkelte kommuner på HK Kommunals område Godkendte ansøgninger pr. kommune. Fra 1.10.13 til 1.12.15 Alle arbejdsområder samlet "Ikke registreret" og "anden udannelse" er

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Maj 2014

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Maj 2014 59.665 55.599 115.264 59.375 52.613 52.506 53.737 67.354 53.911 49.458 49.296 43.885 44.299 51.577 48.324 99.901 47.469 47.228 44.013 174.639 147.370 227.252 194.598 279.758 238.611 333.495 400.849 454.760

Læs mere

Tabel 1: Opgørelse af den effektive sagsbehandlingstid i måneder for afgørelser meddelt efter husdyrgodkendelseslovens 11, 12 og 16.

Tabel 1: Opgørelse af den effektive sagsbehandlingstid i måneder for afgørelser meddelt efter husdyrgodkendelseslovens 11, 12 og 16. Bilag 1 Tabel 1: Opgørelse af den effektive sagsbehandlingstid i måneder for afgørelser meddelt efter husdyrgodkendelseslovens 11, 12 og 16. Kommunens effektive sagsbehandlingstid er sagsbehandlingstiden

Læs mere

Tabel 1: Opgørelse af den effektive sagsbehandlingstid i måneder for afgørelser meddelt efter husdyrgodkendelseslovens 11 og 12.

Tabel 1: Opgørelse af den effektive sagsbehandlingstid i måneder for afgørelser meddelt efter husdyrgodkendelseslovens 11 og 12. Bilag 1 Tabel 1: Opgørelse af den effektive sagsbehandlingstid i måneder for afgørelser meddelt efter husdyrgodkendelseslovens 11 og 12. Kommunens effektive sagsbehandlingstid er sagsbehandlingstiden fratrukket

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen August 2014

Statistik for anvendelsen af ereolen August 2014 43.885 44.299 59.665 55.599 52.613 52.506 53.737 49.458 49.296 53.911 51.577 48.324 47.469 47.228 44.013 48.410 50.280 59.375 67.354 65.078 93.150 80.945 79.863 70.709 71.628 75.220 82.182 83.015 100.758

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk August 2012

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk August 2012 19.010 24.494 43.504 37.461 80.965 47.542 54.764 51.475 58.173 65.438 87.972 74.407 Antal downlån 128.507 183.271 234.746 292.919 358.357 446.329 48.119 42.786 58.514 Antal besøg 86.156 86.556 77.353 72.962

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Oktober 2012

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Oktober 2012 19.010 24.494 43.504 37.461 80.965 47.542 128.507 54.764 51.475 58.173 65.438 87.972 74.407 73.550 86.670 183.271 Antal downlån 234.746 292.919 358.357 446.329 520.736 594.286 680.956 48.119 42.786 58.514

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk September 2012

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk September 2012 19.010 24.494 43.504 37.461 80.965 47.542 128.507 54.764 51.475 58.173 65.438 87.972 74.407 73.550 Antal downlån 183.271 234.746 292.919 358.357 446.329 520.736 594.286 okt12 48.119 42.786 58.514 Antal

Læs mere

Indenrigs- og Sundhedsministeriets Kommunale Nøgletal

Indenrigs- og Sundhedsministeriets Kommunale Nøgletal Indenrigs- og Sundhedsministeriets Kommunale Nøgletal Vandafledningsafgift pr. m3 336 Stevns Kommune 24,68 59,88 563 Fanø Kommune 42,5 58,75 492 Ærø Kommune 33,23 57,5 260 Halsnæs Kommune 22,68 53,75 766

Læs mere

Sådan kommer din boligskat til at se ud Det betyder regeringens boligskat-udspil fordelt på kommune

Sådan kommer din boligskat til at se ud Det betyder regeringens boligskat-udspil fordelt på kommune Sådan kommer din bolig til at se ud Det betyder regeringens bolig-udspil fordelt på kommune Kilde: Skatteministeriet Ejendomsværdi Albertslund Billigere hus 1800000 28400 30400 31200 30400 800 0 19900

Læs mere

Tema 1: Status for inklusion

Tema 1: Status for inklusion Segregeringsgrad Tema 1: Status for inklusion Udvikling i segregeringsgrad januar 2015 - Andelen af segregerede elever i specialklasse på almenskole Pct. Pct. -point Pct. Pct. -point Hele landet 4,7% Hele

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbog September 2014

Statistik for anvendelsen af Netlydbog September 2014 jan13 feb13 mar13 apr13 maj13 jun13 jul13 aug13 sep13 okt13 nov13 dec13 jan14 jul14 sep14 43.807 41.264 41.216 45.563 44.419 45.301 44.894 51.006 48.516 48.087 44.165 48.069 49.837 46.200 47.201 50.043

Læs mere

Trivsel hos eleverne i folkeskolen, 2017

Trivsel hos eleverne i folkeskolen, 2017 Trivsel hos eleverne i folkeskolen, 2017 Bilag 1. Kommunefordelinger Tabel 1 Faglig trivsel, fordeling af trivselsscore, pct., opdelt på kommuner, 2017 1,0-2,0 2,01-3,0 3,01-4,0 4,01-5,0 Antal svar Aabenraa

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Januar 2013

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Januar 2013 nov11 dec11 jan12 feb12 mar12 apr12 maj12 jun12 jul12 aug12 dec12 19.010 24.494 Antal downlån 43.504 37.461 80.965 47.542 128.507 54.764 183.271 51.475 234.746 58.173 292.919 65.438 358.357 87.972 446.329

Læs mere

Gennemsnits antal åbningsdage inkl. åbningsdage på søgne- helligdage

Gennemsnits antal åbningsdage inkl. åbningsdage på søgne- helligdage Kommune nr. Kommune navn Vuggestue 2011 på 101 København 237,5 3,5 234,0 253 19,0 147 Frederiksberg 246,0 0,0 246,0 253 7,0 151 Ballerup 0,0 0,0 0,0 253-153 Brøndby 0,0 0,0 0,0 253-155 Dragør 243,0 0,0

Læs mere

De fire indikatorer i samtlige kommuner Prisudvikling 2004-14 Omsætning som andel af antal ejendomme, 2014

De fire indikatorer i samtlige kommuner Prisudvikling 2004-14 Omsætning som andel af antal ejendomme, 2014 De fire indikatorer i samtlige kommuner Prisudvikling 2004-14 Omsætning som andel af antal ejendomme, 2014 Salgstider, 2014 Tvangsauktioner, 2014 dage Antal Andel af alle Frederiksberg 78% Hvidovre 4,6%

Læs mere

Resultaterne er opdelt i ni landsdele. En liste over hvilke kommuner, der indgår i de respektive landsdele, kan findes bagerst i dette notat.

Resultaterne er opdelt i ni landsdele. En liste over hvilke kommuner, der indgår i de respektive landsdele, kan findes bagerst i dette notat. AN AL YS E N O T AT 26. november 2012 Geografiske forskelle i resultater fra undersøgelsen af de vedtagne budgetter for 2013 på skoleområdet Danmarks Lærerforening har gennem foreningens lokale lærerkredse

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen September 2014

Statistik for anvendelsen af ereolen September 2014 jan13 feb13 mar13 apr13 maj13 jun13 jul13 aug13 sep13 okt13 nov13 dec13 jan14 jul14 sep14 43.885 44.299 59.665 55.599 52.613 52.506 53.737 49.458 49.296 53.911 51.577 48.324 47.469 47.228 44.013 48.410

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen Juli 2014

Statistik for anvendelsen af ereolen Juli 2014 jan13 feb13 mar13 apr13 maj13 jun13 jul13 aug13 sep13 okt13 nov13 dec13 jul14 59.665 55.599 115.264 59.375 52.613 52.506 53.737 67.354 53.911 49.458 49.296 43.885 44.299 51.577 48.324 99.901 47.469 47.228

Læs mere

16.1: Har virksomheden samarbejdet med et jobcenter inden for det seneste år i forbindelse med...? - Behov for hjælp til rekruttering af medarbejdere

16.1: Har virksomheden samarbejdet med et jobcenter inden for det seneste år i forbindelse med...? - Behov for hjælp til rekruttering af medarbejdere 16.1: Har virksomheden samarbejdet med et jobcenter inden for det seneste år i forbindelse med...? - Behov for hjælp til rekruttering af medarbejdere Ja Nej alle n København 8 92 100 1,350 Frederiksberg

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, januar 2018

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, januar 2018 jan14 mar14 maj14 jul14 sep14 nov14 jan15 mar15 maj15 jul15 sep15 nov15 jan16 mar16 maj16 jul16 sep17 nov17 27.343 25.555 25.709 24.118 23.751 25.390 34.371 34.394 35.023 38.228 37.942 35.692 46.907 47.728

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Oktober 2013

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Oktober 2013 86.670 54.254 54.158 59.665 59.665 55.599 115.264 59.375 52.613 52.506 53.737 67.354 53.911 49.458 49.296 174.639 227.252 279.758 333.495 400.849 454.760 504.218 553.514 680.956 735.210 789.368 109.377

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, november 2017

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, november 2017 27.343 25.555 25.709 24.118 23.751 25.390 34.371 34.394 35.023 38.228 37.942 35.692 46.907 47.728 53.170 50.393 49.616 52.016 66.091 60.725 59.585 63.119 62.115 57.893 60.626 59.544 58.175 52.922 53.367

Læs mere

Danmark - Regionsopdelt Andel af befolkningen der er registreret i RKI registret Udvikling januar juli 2008

Danmark - Regionsopdelt Andel af befolkningen der er registreret i RKI registret Udvikling januar juli 2008 Danmark - Regionsopdelt af befolkningen der er i RKI registret Udvikling januar 2007 - juli 2008 5,50% Jan. 2007-4,69% Juli 2007-4,67% 5,00% Jan. 2008-4,66% Juli 2008-4,70% 5,11% 5,18% 5,25% 5,28% 4,93%

Læs mere

Statistik for anvendelsen af e-bøger, september 2017

Statistik for anvendelsen af e-bøger, september 2017 jan14 mar14 maj14 jul14 sep14 nov14 jan15 mar15 maj15 jul15 sep15 nov15 jan16 mar16 maj16 maj17 26.128 25.269 24.663 24.176 22.463 24.063 31.178 26.631 25.703 28.202 26.884 26.924 46.013 48.560 53.442

Læs mere

Tabel 1: Fortsættes:

Tabel 1: Fortsættes: Bilag 1 Tabel 1: Opgørelse af den effektive sagsbehandlingstid i måneder for afgørelser meddelt efter husdyrgodkendelseslovens 11, 12 og 16. Kommunens effektive sagsbehandlingstid er sagsbehandlingstiden

Læs mere

Økonomisk analyse. Danskerne: sammenhængskraften mellem land og by er en politisk opgave. 26. oktober 2015

Økonomisk analyse. Danskerne: sammenhængskraften mellem land og by er en politisk opgave. 26. oktober 2015 Økonomisk analyse 26. oktober 2015 Axelborg, Axeltorv 3 1609 København V T +45 3339 4000 F +45 3339 4141 E info@lf.dk W www.lf.dk Danskerne: sammenhængskraften mellem land og by er en politisk opgave Den

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk November 2013

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk November 2013 okt12 nov12 dec12 jan13 feb13 mar13 apr13 maj13 jun13 jul13 86.670 54.254 54.158 59.665 59.665 55.599 115.264 59.375 52.613 52.506 53.737 67.354 53.911 49.458 49.296 43.885 174.639 227.252 279.758 333.495

Læs mere

Aktivitetsparate kontanthjælpsmodtagere. med 6-9 måneders anciennitet. samtaler eller mere. Alle personer Gens. antal samtaler.

Aktivitetsparate kontanthjælpsmodtagere. med 6-9 måneders anciennitet. samtaler eller mere. Alle personer Gens. antal samtaler. Andel med 5 eller Andel med 4 eller Andel med 3 eller Andel med 3 eller Andel med 3 eller Andel med 6 eller 6-9 måneders måneders Hele landet 14.257 51 % 5,5 3.243 61 % 2,9 2.045 60 % 3,0 2.802 60 % 3,0

Læs mere

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk December 2013

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk December 2013 okt12 nov12 dec12 jan13 feb13 mar13 apr13 maj13 jun13 aug13 nov13 86.670 54.254 54.158 59.665 59.665 55.599 115.264 59.375 52.613 52.506 53.737 67.354 53.911 49.458 49.296 43.885 44.299 174.639 227.252

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, april 2017

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, april 2017 jan14 mar14 maj14 jul14 sep14 nov14 jan15 mar15 maj15 jul15 sep15 nov15 jan16 sep16 mar17 27.343 25.555 25.709 24.118 23.751 25.390 34.371 34.394 35.023 38.228 37.942 35.692 46.907 47.728 53.170 50.393

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, august 2017

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, august 2017 jan14 mar14 maj14 jul14 sep14 nov14 jan15 mar15 maj15 jul15 sep15 nov15 jan16 mar16 jul17 27.343 25.555 25.709 24.118 23.751 25.390 34.371 34.394 35.023 38.228 37.942 35.692 46.907 47.728 53.170 50.393

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, september 2017

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, september 2017 jan14 mar14 maj14 jul14 sep14 nov14 jan15 mar15 maj15 jul15 sep15 nov15 jan16 mar16 maj16 sep17 27.343 25.555 25.709 24.118 23.751 25.390 34.371 34.394 35.023 38.228 37.942 35.692 46.907 47.728 53.170

Læs mere

Statistik for anvendelsen af e-bøger, januar 2018

Statistik for anvendelsen af e-bøger, januar 2018 26.128 25.269 24.663 24.176 22.463 24.063 31.178 26.631 25.703 28.202 26.884 26.924 46.013 48.560 53.442 49.545 50.142 49.346 60.758 54.523 54.791 56.377 56.612 51.842 53.346 49.346 46.129 41.138 39.988

Læs mere

Bilag 2: Klyngeinddeling for kommuner med samme rammevilkår forskellige ydelsesområder

Bilag 2: Klyngeinddeling for kommuner med samme rammevilkår forskellige ydelsesområder Bilag 2: Klyngeinddeling for kommuner med samme rammevilkår forskellige ydelsesområder Tabel B1 Alle ydelsesgrupper Obs antal Præd antal Rang Klynge I mere end 20 pct. over median 360 Lolland 104,2 93,5

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, april 2019

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, april 2019 34.394 35.023 38.228 37.942 47.728 53.170 50.393 49.616 52.016 66.091 60.725 59.585 63.119 62.115 57.893 60.626 59.544 58.175 52.922 53.367 54.256 65.856 54.212 55.637 57.864 53.842 48.524 57.270 58.219

Læs mere

Statistik for anvendelsen af e-bøger, oktober 2017

Statistik for anvendelsen af e-bøger, oktober 2017 26.128 25.269 24.663 24.176 22.463 24.063 31.178 26.631 25.703 28.202 26.884 26.924 46.013 48.560 53.442 49.545 50.142 49.346 49.346 46.129 41.138 39.988 38.638 44.685 38.170 41.651 43.501 41.653 37.061

Læs mere

Statistik for anvendelsen af e-bøger, januar 2017

Statistik for anvendelsen af e-bøger, januar 2017 jan14 26.128 25.269 24.663 24.176 22.463 24.063 26.631 25.703 31.178 28.202 26.884 26.924 41.138 39.988 38.638 38.170 37.061 46.013 48.560 49.545 53.442 50.142 49.346 54.523 54.791 51.842 49.346 46.129

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, juli 2019

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, juli 2019 52.188 48.069 49.837 46.200 47.201 50.043 70.057 67.771 67.932 74.857 73.458 68.994 90.090 102.780 96.558 97.334 167.432 176.514 167.449 169.539 34.394 35.023 38.228 37.942 47.728 53.170 50.393 49.616

Læs mere

LO's jobcenterindikatorer 2. kvartal 2016

LO's jobcenterindikatorer 2. kvartal 2016 Dokumentet indeholder to sider for hvert jobcenter - indikatorværdier og antal forløb bag beregningen af indikatorværdier. Du kan nemt springe frem til den ønskede side ved at skrive sidetallet i feltet

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk November 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk November 2013 jan-12 37.383 35.261 72.644 34.843 30.807 33.777 38.463 46.034 40.037 40.271 42.827 40.985 38.372 47.809 43.807 91.616 45.563 41.264 41.216 44.419 51.006 45.301 44.894 48.516 48.087 107.487 138.294 137.179

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk December 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk December 2013 jan-12 37.383 35.261 72.644 34.843 107.487 30.807 138.294 33.777 172.071 38.463 210.534 46.034 256.568 40.037 296.605 40.271 336.876 42.827 379.703 40.985 420.688 38.372 459.060 47.809 43.807 91.616 45.563

Læs mere

Tabel 1: Opgørelse af den effektive sagsbehandlingstid i måneder for afgørelser meddelt efter husdyrgodkendelseslovens 11, 12 og 16.

Tabel 1: Opgørelse af den effektive sagsbehandlingstid i måneder for afgørelser meddelt efter husdyrgodkendelseslovens 11, 12 og 16. Bilag 1 Tabel 1: Opgørelse af den effektive sagsbehandlingstid i måneder for afgørelser meddelt efter husdyrgodkendelseslovens 11, 12 og 16. Kommunens effektive sagsbehandlingstid er sagsbehandlingstiden

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, marts 2019

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, marts 2019 34.394 35.023 38.228 37.942 47.728 53.170 50.393 49.616 52.016 58.219 61.254 56.934 57.138 57.242 69.150 60.156 60.652 64.061 60.762 55.247 69.748 68.045 69.852 67.999 67.882 77.878 80.030 79.986 71.999

Læs mere

Passivandel kontanthjælp

Passivandel kontanthjælp Kontanthjælp Passivandel kontanthjælp Jul 2018 Randers 208 13,6 Skanderborg 28 14,4 Silkeborg 120 14,9 Egedal 32 17,9 Favrskov 35 18,2 Holbæk 209 19,3 Hjørring 123 21,3 Aabenraa 149 22,4 Greve 58 22,6

Læs mere

Hvor bor de grønneste borgere i Danmark i 2018?

Hvor bor de grønneste borgere i Danmark i 2018? Hvor bor de grønneste borgere i Danmark i 2018? Indhold Figur 1.0 - Opvarmning af danske boliger med varmepumpe 3 Figur 2.0 - Interesse for grøn energi 6 Figur 3.0 - Grønt Flag Grøn Skole 7 Figur 4.0 -

Læs mere

Statistik for anvendelsen af e-bøger, november 2018

Statistik for anvendelsen af e-bøger, november 2018 Statistik for anvendelsen af ebøger, november 2018 Målingerne af antal lån samt unikke brugere indeholder tal for anvendelsen af apps og websitet. lån /akkumulerede lån fordelt på måneder. 1 1 100.000

Læs mere

Andel elever i segregerede tilbud fordelt på elevernes bopælskommune, 2012/13

Andel elever i segregerede tilbud fordelt på elevernes bopælskommune, 2012/13 Andel elever i segregerede tilbud fordelt på elevernes bopælskommune, 2012/13 Segregeringsgraden for hele landet er 5,2 procent i skoleåret 2012/13. Segregeringsgraden varierer betydeligt mellem kommunerne.

Læs mere

Statistik for anvendelsen af e-bøger, august 2019

Statistik for anvendelsen af e-bøger, august 2019 48.324 51.577 47.469 47.228 44.013 26.128 25.269 24.663 24.176 22.463 24.063 31.178 26.631 25.703 28.202 26.884 26.924 54.523 54.791 56.377 56.612 51.842 53.346 45.380 51103 45541 45.571 42.278 45.240

Læs mere

Statistik for anvendelsen af e-bøger, juli 2019

Statistik for anvendelsen af e-bøger, juli 2019 48.324 51.577 47.469 47.228 44.013 47.100 51.966 48.170 48.553 85.674 87.960 96.566 87.525 89.294 90.414 26.128 25.269 24.663 24.176 22.463 24.063 31.178 26.631 25.703 28.202 26.884 26.924 46.013 48.560

Læs mere

ANALYSENOTAT Konkurrenceudsættelsen stagnerer

ANALYSENOTAT Konkurrenceudsættelsen stagnerer ANALYSENOTAT Konkurrenceudsættelsen stagnerer AF CHEFKONSULENT MALTHE MUNKØE OG MARKEDSCHEF JAKOB SCHARFF Nye tal omkring Indikator for Konkurrenceudsættelse (IKU) der måler hvor stor en del af de konkurrenceegnede

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Juli 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Juli 2013 jan-12 mar- 12 mar- 13 37.383 37.383 35.261 72.644 34.843 30.807 33.777 38.463 46.034 40.037 40.271 42.827 40.985 38.372 47.809 47.809 43.807 45.563 41.264 41.216 44.419 51.006 107.487 91.616 138.294 137.179

Læs mere

Tabel 20 - Beskæftigelse 1 Beskæftigelse efter branche og arbejdsstedskommune

Tabel 20 - Beskæftigelse 1 Beskæftigelse efter branche og arbejdsstedskommune Tabel 20 - Beskæftigelse 1 03.11.00 Havfiskeri 101 København 13 12 9 12 10 9 9 147 Frederiksberg. 1... 1 1 155 Dragør 7 7 7 6 5 4 4 159 Gladsaxe 1...... 161 Glostrup. 1 1.... 163 Herlev 1...... 167 Hvidovre

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk September 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk September 2013 jan-12 37.383 35.261 72.644 34.843 30.807 33.777 38.463 46.034 40.037 40.271 42.827 40.985 38.372 47.809 43.807 45.563 41.264 41.216 44.419 51.006 45.301 44.894 107.487 91.616 138.294 137.179 172.071 178.443

Læs mere

Privatskoleudvikling på kommuneniveau

Privatskoleudvikling på kommuneniveau Privatskoleudvikling på kommuneniveau Indhold 1) Stigning/fald i andel privatskolebørn i perioden 2003-2013 2) Andel privatskoleelever 2003-2013 3) Fremskrivning, ud fra de sidste 10 års udvikling, til

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, september 2016

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, september 2016 jan14 feb14 mar14 apr14 maj14 jun14 jul14 aug14 sep14 okt14 nov14 dec14 jan15 feb15 mar15 apr15 maj15 jun15 jul15 aug15 okt15 jun16 aug16 sep16 27.343 25.555 25.709 24.118 23.751 25.390 34.371 34.394 35.023

Læs mere

Statistik for anvendelsen af e-bøger, april 2017

Statistik for anvendelsen af e-bøger, april 2017 jan14 mar14 maj14 jul14 sep14 nov14 jan15 mar15 maj15 jul15 sep15 nov15 jan16 mar16 26.128 25.269 24.663 24.176 22.463 24.063 26.631 25.703 28.202 26.884 26.924 31.178 41.138 39.988 38.638 46.013 48.560

Læs mere

Udviklingen i klassekvotienten i folkeskolen

Udviklingen i klassekvotienten i folkeskolen Børne- og Undervisningsudvalget 2015-16 BUU Alm.del Bilag 15 Offentligt ANALYSENOTAT Oktober 2015 Udviklingen i klassekvotienten i folkeskolen Resumé af resultater - Den gennemsnitlige klassekvotient i

Læs mere

Tema 1: Resultater, side 1

Tema 1: Resultater, side 1 Tema 1: Resultater, side 1 Gennemsnitlige afgangskarakterer Udvikling i gennemsnitlige afgangskarakterer 2013/2014 - Andel med karakteren 2 eller derover i dansk og matematik Udvikling i andel med karakteren

Læs mere

Statistik for anvendelsen af e-bøger, september 2016

Statistik for anvendelsen af e-bøger, september 2016 jan14 feb14 mar14 apr14 maj14 jun14 jul14 aug14 sep14 okt14 nov14 dec14 jan15 feb15 mar15 apr15 maj15 jun15 jul15 nov15 apr16 jun16 jul16 aug16 26.128 25.269 24.663 24.176 22.463 24.063 26.631 25.703 31.178

Læs mere

Bilag til Profilmodel 2012 på kommuneniveau

Bilag til Profilmodel 2012 på kommuneniveau Bilag til Profilmodel 2012 på kommuneniveau Dette bilag indeholder to tabeller. Tabel 1 viser andelen af ungdomsårgang 2012, der forventes at opnå en ungdoms, mindst en, en videregående og en lang videregående

Læs mere

Forventede udgifter til service og anlæg i 2015

Forventede udgifter til service og anlæg i 2015 Forventede udgifter til og anlæg i 2015 LCP og PL-rul) (1. indberetning) (2. indberetning) til i 2015 anlæg til anlæg i 2015 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 1.000 kr. 1.000 kr. 1.000 kr. 1.000 kr. 1.000 kr.

Læs mere

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk August 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk August 2013 jan-12 37.383 35.261 72.644 34.843 30.807 33.777 38.463 46.034 40.037 40.271 42.827 40.985 38.372 47.809 43.807 45.563 41.264 41.216 44.419 51.006 45.301 107.487 91.616 138.294 137.179 172.071 178.443

Læs mere

Bilag til Profilmodel 2013 på kommuneniveau

Bilag til Profilmodel 2013 på kommuneniveau Bilag til Profilmodel 2013 på kommuneniveau Dette bilag indeholder to tabeller. Tabel 1 viser andelen af ungdomsårgang 2013, der forventes at opnå en ungdoms, mindst en, en videregående og en lang videregående

Læs mere

Kun fem kommuner har skabt flere arbejdspladser siden 2009

Kun fem kommuner har skabt flere arbejdspladser siden 2009 Kun fem kommuner har skabt flere arbejdspladser siden 2009 Stort set alle landets kommuner har haft et fald i antallet af arbejdspladser fra 2009 til 2012. Det gælder dog ikke Vallensbæk, Herlev, Billund,

Læs mere

De demografiske udgifter i kommunerne frem mod 2020

De demografiske udgifter i kommunerne frem mod 2020 De demografiske udgifter i kommunerne frem mod 2020 1 De demografiske udgifter i kommunerne frem mod 2020 Ifølge FOAs beregninger stiger udgiftsbehovet i kommunerne 2 procent frem mod 2020 alene på baggrund

Læs mere

Nulvækst koster job i samtlige kommuner i Danmark

Nulvækst koster job i samtlige kommuner i Danmark Nulvækst koster job i samtlige kommuner i Danmark I Konvergensprogram 2014 er der forudsat en realvækst i det offentlige forbrug fra 2015-2020. Med nulvækst fra 2015 vil det offentlige forbrug være 20

Læs mere

N O T A T. Tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen- December måned

N O T A T. Tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen- December måned N O T A T 8. marts 2016 Tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen- December måned J.nr 16/03977 I bilag A nedenfor er vist foreløbige kommunefordelte antal og andele i forhold til undtagne

Læs mere

I bilag B nedenfor er tallene der ligger til grund for figuren i bilag A vist. Bilag B viser således de samme antal og andele som bilag A.

I bilag B nedenfor er tallene der ligger til grund for figuren i bilag A vist. Bilag B viser således de samme antal og andele som bilag A. N O T A T 8. marts 2016 Tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen- november måned J.nr 16/03977 I bilag A nedenfor er vist foreløbige kommunefordelte antal og andele i forhold til undtagne

Læs mere

Foreløbige tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen

Foreløbige tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen N O T A T 11. oktober 2016 Foreløbige tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen J.nr 16/03977 I bilag A nedenfor er vist foreløbige kommunefordelte antal og andele i forhold til undtagne

Læs mere

Befolkningens alderssammensætning hvor mange ældre er der?

Befolkningens alderssammensætning hvor mange ældre er der? Befolkningens alderssammensætning hvor mange ældre er der? Folkepensionsalderen er i dag 65 år. Derfor er det her valgt at tage udgangspunkt i de 65+årige som ældre, selvom folkepensionsalderen tidligere

Læs mere

I bilag B nedenfor er tallene, der ligger til grund for figuren i bilag A, vist. Bilag B viser således de samme antal og andele som bilag A.

I bilag B nedenfor er tallene, der ligger til grund for figuren i bilag A, vist. Bilag B viser således de samme antal og andele som bilag A. N O T A T 25. april 2017 Undtagelser fra 225-timersreglen januar 2017 J.nr 17/04682 I bilag A nedenfor er vist foreløbige kommunefordelte antal og andele i forhold til undtagne borgere i forbindelse med

Læs mere

Tilgang til førtidspension for målgruppen for NY CHANCE.TIL ALLE i indsatsens to år.

Tilgang til førtidspension for målgruppen for NY CHANCE.TIL ALLE i indsatsens to år. NOTAT September 2008 Tilgang til førtidspension for målgruppen for NY CHANCE.TIL ALLE i indsatsens to år. J.nr. 06-634-12 2. kontor/upe Formålet med NY CHANCE TIL ALLE er at hjælpe personer, der har modtaget

Læs mere

Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal. Sygefravær blandt ansatte i kommunerne

Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal. Sygefravær blandt ansatte i kommunerne Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal Sygefravær blandt ansatte i kommunerne Publikationen kan hentes på hjemmesiden for Økonomi- og Indenrigsministeriets Benchmarkingenhed: www.oimb.dk Henvendelse om publikationen

Læs mere

Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal

Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal Publikationen kan hentes på hjemmesiden for Økonomi- og Indenrigsministeriets Benchmarkingenhed: www.oimb.dk Henvendelse om publikationen kan ske til kontaktpersonen

Læs mere

Experian RKI analyse 1. halvår 2013

Experian RKI analyse 1. halvår 2013 Experian RKI analyse 1. halvår 2013 Personer registreret med betalingsanmærkninger i RKI register Betalingsanmærkninger Andel Sag-snit pr. Snit beløb Snit beløb Analyse Personer Vækst registreret person

Læs mere

Næsten 1 mio. danskere bor under 1.000 meter fra kysten

Næsten 1 mio. danskere bor under 1.000 meter fra kysten Næsten 1 mio. danskere bor under 1.000 meter fra kysten Et særligt kendetegn ved Danmarks geografi er, at vi har en af verdens længste kystlinjer set i forhold til landets størrelse. Den lange danske kystlinje

Læs mere

Børne- og Undervisningsudvalget BUU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 62 Offentligt

Børne- og Undervisningsudvalget BUU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 62 Offentligt Børne- og Undervisningsudvalget 2016-17 BUU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 62 Offentligt Børne- og Undervisningsudvalget Christiansborg Økonomi- og Koncernafdelingen Frederiksholms Kanal 25 1220 København

Læs mere

Profilmodel 2009 på kommuner fremskrivning af ungdomsårgangs uddannelsesniveau

Profilmodel 2009 på kommuner fremskrivning af ungdomsårgangs uddannelsesniveau Profilmodel 2009 på kommuner fremskrivning af ungdomsårgangs uddannelsesniveau Af Katja Behrens og Thomas Lange En ungdomsårgangs kommende uddannelsesniveau fremskrives under antagelse af, at uddannelsessystemet

Læs mere

kraghinvest.dk Kommunale pasningsudgifter pr. barn (0-10 årig) Ivan Erik Kragh Januar 2014 Resumé

kraghinvest.dk Kommunale pasningsudgifter pr. barn (0-10 årig) Ivan Erik Kragh Januar 2014 Resumé kraghinvest.dk Kommunale pasningsudgifter pr. barn (0-10 årig) Ivan Erik Kragh Januar 2014 Resumé Vi har i dette notat se nærmere på pasningsudgifterne pr. barn i landets kommuner og regioner. Vi fandt

Læs mere

NOTATETS FORMÅL OG KONKLUSIONER... 2 INDHOLDSFORTEGNELSE... 3 SAMMENHÆNGEN MELLEM FAKTISKE SOCIALUDGIFTER OG SOCIOØKONOMISK UDGIFTSBEHOV...

NOTATETS FORMÅL OG KONKLUSIONER... 2 INDHOLDSFORTEGNELSE... 3 SAMMENHÆNGEN MELLEM FAKTISKE SOCIALUDGIFTER OG SOCIOØKONOMISK UDGIFTSBEHOV... NOTATETS FORMÅL OG KONKLUSIONER... 2 INDHOLDSFORTEGNELSE... 3 SAMMENHÆNGEN MELLEM FAKTISKE SOCIALUDGIFTER OG SOCIOØKONOMISK UDGIFTSBEHOV... 4 ANALYSE AF SAMMENHÆNGEN MELLEM SERVICENIVEAU PÅ SOCIOØKONOMISKE

Læs mere

Skatteudvalget SAU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 234 Offentligt (01)

Skatteudvalget SAU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 234 Offentligt (01) Skatteudvalget 2013-14 SAU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 234 Offentligt (01) 27. februar 2014 J.nr. 14-0341223 Til Folketinget Skatteudvalget Hermed sendes svar på spørgsmål nr. 234af 31. januar 2014

Læs mere

KL s servicemålsstatistik for byggesager og miljøgodkendelser af virksomheder

KL s servicemålsstatistik for byggesager og miljøgodkendelser af virksomheder KL s servicemålsstatistik for bygge og miljøgodkendelser af virksomheder 1. juli 2016 30. juni 2017 KL og regeringen har indgået en aftale om fælles servicemål for kommunal erhvervsrettet sagsbehandling

Læs mere