Työllisyyspalvelujen vaikutuksia voidaan mitata

1. Lista asiakkaan työllistymispotentiaaliin vaikuttavista taustatiedoista Ura-järjestelmästä tai jostain muusta vastaavasta (myöhemmin TE-digistä) – merkitsevät muuttujat listattuna
2. Kuvaus taustatietojen avulla muodostuvista asiakasryhmistä, joihin asiakkaat voidaan ryhmitellä työllistymis-/tuottavuuspotentiaalin perusteella.
3. Kuvaus siitä, miten asiakkaan lähtötaso arvioidaan (esim. Ura-tiedot, Kykyviisari) ja miten palvelutarpeen arviointi tehdään
4. Kuvaus siitä, millaiset muutostavoitteet ja tavoitetaso voidaan kuhunkin asiakasryhmään kuuluvalle asiakkaalle asettaa. Muutostavoite voi olla esim. työkyvyn lisääntyminen, osaamisen vahvistuminen, työnhaun laajentaminen (seurantamittarina työnhakutiedot ja esim. Kykyviisari)
5. Kuvaus siitä, miten kaupunki/TE-toimisto voi rakentaa aluekohtaisen palveluvalikon jokaiselle asiakasryhmälle ja arvioida toimenpiteiden osuvuutta/kohdentumista (arviointikysymykset)
6. Kuvaus siitä, miten ja kuinka usein asetettujen muutostavoitteiden saavuttamista seurataan kunkin asiakkaan kohdalla
7. Kuvaus siitä, miten kerätyn seurantatiedon avulla voidaan arvioida eri palveluiden/prosessin tuloksellisuutta
8. Kuvaus siitä, miten ja mistä tietolähteistä seurataan vaikuttavuustavoitteen saavuttamista eli työllistymistä ja miten tietoa voidaan hyödyntää.

Voidaksemme arvioida työllisyystoimenpiteiden toimivuutta ja tuloksia on mallinnettava asiakkaan palvelupolku palvelun käynnistymisestä sen päättymiseen. Asiakkaan lähtötilanne on pystyttävä todentamaan palvelun kannalta relevanteilla taustamuuttujilla ja näitä muuttujia on seurattava palvelun ajan. Palvelun tavoitetilaa eli asiakkaan työllistymistä, tai epätoivottu tilaa, kuten työvoiman ulkopuolelle siirtymistä, on myös pystyttävä seuraamaan ajantasaisesti.

Tätä ei nykyisillä tietojärjestelmillä ole kuitenkaan mahdollista tehdä aukottomasti, mikä on yksi suurimmista puutteista työllisyyspalvelun tiedolla johtamisessa ja vaikutusten arvioinnissa. Seuraavassa olemme kuvanneet, mitä asiakasmuutoksen tiedolla johtamiseksi tarvitaan palvelupolun eri vaiheissa. 

1. Palveluun tullessa: Asiakkaan taustatietojen hyödyntäminen 
   •  Asiakkaan palvelutarvetta koskevan tiedon systematisointi: mitä kerätään ja minne tiedot kootaan? 
   • Asiakkaan lähtötilannetta koskevien tietojen yhdenmukaiset tarkistukset ja kirjaukset esim. työkykyyn vaikuttavat tekijät ja tuet
   • Ratkaisu: Sovitaan merkitseviä taustamuuttujia koskevan tiedon koonnin ja kirjaamisen käytännöistä (kuten etuuksia ja tukia koskeva tieto) Te-palveluissa ja kuntakokeilussa (vaatii asiakasprosessin kehittämistä operatiivisella tasolla, juridisten esteiden tunnistamista)
2. Palvelun aikana: Asiakkaan palvelussa etenemisen seuranta
   • Asiakasprosessin aikana kertyvän tiedon systemaattinen seuranta ja kirjaukset, esim. Kykyviisari, viimesijaisten etuuksien ja työttömyysturvan kehitys – seuranta-ajan pituus, historiatieto Mihin tieto tallennetaan, säilytetään/rekisterin muodostuminen?
   • Eri palveluista saatavan tiedon hyödyntäminen /esim. TYP, erilaisten vapaaehtoisten palveluiden seuranta ja niiden huomioiminen (kirjauskoodi toimistohakusanat, päivämäärät)
   • Ratkaisu: asiakastietoihin yhtenäinen näkymä ja yhteisesti sovitut kirjauskäytännöt (vaatii asiakasprosessin kehittämistä operatiivisella tasolla, systematiikan ja rakenteen luominen)
3. Palvelun päättyessä: Asiakkaan palvelujen tavoitteen toteutumisen seuranta ja todentaminen
   • Seurataan työllisyyspalvelujen vaikutusta työllisyyteen.
   • Todennetaan työllistyminen tai työvoiman ulkopuolelle siirtyminen rekistereistä.
     
     Asiakkuuden (työttömyyden) päättymisen jälkeen selvitetään, päättyykö asiakkuus työllistymiseen vai johonkin muuhun. 
   • Ratkaisu: tulorekisteriin pääsy (vaatii lainsäädännön muuttamista)

Rovaniemellä toteutetaan Valtakunnallisen työkykyohjelman pohjoisinta hanketta Työkyky käyttöön – hanketta. Työkyky käyttöön- hankkeen tavoitteena on rakentaa moniammatillinen palvelukokonaisuus osatyökykyisten tunnistamiseksi, työ- ja toimintakyvyn vahvistamiseksi sekä työllistymisen edistämiseksi. Lapissa halutaan vahvistaa voimavara- ja osaamiskeskeistä ajattelua ja viedä eteenpäin yhteiskunnallista muutosta siihen suuntaan, että jokaisella olisi oikeus ja mahdollisuus löytää omaa työkykyään vastaavaa työtä. Osatyökykyisten työllistymistä tuettiin laatukriteereihin perustuvan tuetun työhönvalmennuksen keinoin. Hankkeen tavoitteena oli lisätä myös tiedolla johtamista. Tästä syystä vaikuttavuusmallinnuksen avulla pyrittiin selvittämään, mitkä ovat laatukriteereihin perustuvan tuetun työhönvalmennuksen todelliset kustannukset ja siitä koituvat taloudelliset hyödyt ts. osoittautuuko kyseinen toimintamalli kustannustehokkaaksi. Vaikuttavuusmallinnusta käytettiin apuna myös nykytila-analyysin tekemiseen. Asiakasryhmäanalyysin avulla saatiin luotua kuva kohderyhmänä olevista osatyökykyisistä asiakkaista. 

Mallinnuksen pohjalta asiakkaat ryhmiteltiin eri asiakasryhmiin työllistymiseen vaikuttavien taustamuuttujien perusteella mm. ikä, koulutustaso, työhistoria, sairaus tai vamma, asuinpaikka. URA-järjestelmän tunnistettujen muuttujien avulla voitiin arvioida henkilön työllistymistodennäköisyyksiä urakaaren eri vaiheissa ja tarkentaa palvelutarvetta.

Hankkeessa pilotoitiin laatukriteereihin perustuvaa tuettua työhönvalmennusta.  Työhönvalmennus perustuu IPS-mallin mukaisiin tuetun työhönvalmennuksen laatukriteereihin, joita on sovellettu THL:n toimesta Työkykyohjelmassa laajemmalle kohderyhmälle sopivaksi. Alun perin IPS-mallinnus on kehitetty psykiatrisen osastohoidon asiakkaille Yhdysvalloissa 1950-luvulla. Sovelletussa mallissa kohderyhmänä ovat osatyökykyiset ja pitkään työttömänä olleet henkilöt. Rovaniemellä valmennusta toteutettiin kahden valmentajan voimin. Valmennus aloitettiin toukokuussa 2021 ja se jatkuu loppuvuoteen 2022.  Vaikuttavuusmallinnuksen aineisto koostettiin valmennukseen osallistuvien henkilöiden työllistymistiedoista täysin anonyymisti.

Lähtötilanteessa kartoitettiin työttömyyden kustannuksia. Laskennassa käytettiin työttömien keskimäärin käyttämiä etuuksia kuten asumistuki, toimeentulotuki ja työttömyysetuudet vähennettynä etuuksista maksetuilla veroilla. Laskennassa huomioitiin olennaiset kustannuksiin vaikuttavat taustatekijät kuten koulutusaste, ikä ja työttömyyden kesto. Luotaessa taloudellisten vaikutusten arvio tuloksista vähennettiin ”mitä olisi tapahtunut muutenkin” -oletus, eli kuinka moni olisi työllistynyt, jos mitään ei olisi tehty. Tieteellisessä tutkimuksessa tämä ratkaistaan satunnaistetulla verrokkiryhmällä, mutta tässä hankkeessa ei ollut saatavilla satunnaistettua verrokkiasetelmaa. Kuten kustannukset, myös työllistymiset jouduttiin arvioimaan miten, asiakkaat olisivat työllistyneet ilman interventiota historiadatan perusteella. Tämä lähestymistapa ei pysty huomioimaan taloussyklin vaikutusta työllistymiseen, mutta pitkäaikaistyöttömien ryhmässä sen vaikutus on pieni, koska työttömyyden taustalla on usein muut syyt kuin työpaikkojen puute.

Laskettaessa mitä olisi tapahtunut muutenkin-oletusta täytyy huomioida työllistymistodennäköisyyteen vaikuttavat tekijät. Vaikuttavia tekijöitä ovat: työttömyyshistoria, ikä, koulutusaste (perus-, keskiaste tai korkeampi), status ennen valmennuksen aloitusta (työttömyysetuus (Kelan vai kassan maksama etuus), työttömyysjaksoa edeltänyt toiminta (tk-eläke, sairauspäiväraha, töissä). Jokaiselle asiakkaalle laskettiin oma todennäköisyys työllistyä em. taustamuuttujien perusteella. Koko ryhmän arvioitu työllistyminen ilman interventiota laskettiin yksittäisten henkilöiden todennäköisyyksien pohjalta.

Työllisyyden taloudellisia hyötyjä laskettaessa hyötyä syntyy etuusmenojen vähenemän lisäksi palkkojen verokertymästä, joka pohjautuu laskelmassa Tilastokeskuksen palkkadataan. Kuten jo aikaisemmin työllistymistodennäköisyyttä laskettaessa, kustannushyödyt riippuvat tässäkin tapauksessa asiakkaan koulutusasteesta ja iästä. Verojen ja etuussäästöjen lisäksi laskennassa on otettu huomioon työeläkemaksut. Työeläkemaksut menevät lyhyellä aikavälille työeläkejärjestelmälle, mutta eläkeiässä ne korvaavat valtion eläkkeitä eläkesäännösten määrittämään rajaan asti ja lisäksi niistä maksetaan veroja, eli ne voidaan laskea myös täysimääräisesti hyödyksi.

Tarkastelujaksona ensimmäisen hankkeen valmennuksen kustannustehokkuusvaikutuksen laskemiseksi oli toukokuu 2021 -huhtikuu 2022 eli ensimmäisen valmennusvuoden kustannukset. Ensimmäisenä tarkasteluajankohtana tiedot ja laskelmat perustuivat 62 valmennuksessa olleen asiakkaan tietoihin, joista 30 oli työllistynyt tarkastelujakson aikana. Työllistymistä arvioitiin hankkeen työllisyystuloksena siten, että saatiin työaika viikossa. Laskennassa huomioitiin työsuhteiden osa-aikaisuus siten, että osa-aikaisen työn ulkopuolinen aika huomioitiin kustannuksissa joko osa-aikaeläkkeellä tai sovitellulla työttömyysetuudella olevana aikana asiakkaan tilanteesta riippuen. Laskelmien tekemiseksi oletettiin, että sama työhön osallistuminen jatkuu koko vuoden.

Mitkä sitten olivat taloudelliset hyödyt?

Kun tarkastellaan vain lisääntyneitä verotuloja ja etuuksien maksussa syntyneitä säästöjä, vaikutukset ovat 243 000 € (4000 € / osallistuja) ensimmäisen valmennusvuoden osalta. Hankkeen työhönvalmennuksen (TL2) kokonaiskustannukset vastaavalta ajalta olivat 94 000€. Yksinkertaisen vähennyslaskun seurauksena (säästöt- kustannukset) saadaan erotukseksi  +149 000€. Kun tarkasteluun otetaan lisäksi edellä esitetyt työeläkemaksut, vaikutukset ovat 375 000 € (6 150 €/ osallistuja), jolloin saatu hyöty nousee jo 281 000€. 

Arvioinnissa ei otettu huomioon työttömyyden (oletettua) vaikutusta sairaanhoidon kustannuksiin. THL:n tekemän rekisteritutkimuksen mukaan (Väisänen V & Sinervo L 2021) työttömät ovat keskimäärin sairaampia kuin työssäkäyvät ja käyttävät enemmän sosiaali- ja terveyspalveluita, erityisesti mielenterveys- ja päihdepalveluita. Työttömyyden kesto vaikuttaa sote-palveluiden käyttöön. Työttömyyden pitkittyessä myös sote-palvelujen keskimääräinen käyttömäärä nousee. Tämän perusteella voidaan todeta, että valmennuksen tuloksena saadut kustannussäästöt ovat ilmoitettuja suurempia.

Entä tulevaisuudessa?

Hankkeen lopulliset vaikutukset selviävät ajan kuluessa, kun nähdään vaikutusten pysyvyys. Vaikutusmallinnuksen tekijän KTT Petri Hillin mukaan yhtenä mallinnuksen ongelmana voidaan pitää sitä, että työllistymistä tai työvoiman ulkopuolelle siirtymistä ei pystytä todentamaan kunnolla URA-järjestelmästä. Taloudellisia hyötyjä ei järjestelmästä nähdä lainkaan. Taloudellisten vaikutusten arviointi on työlästä, kallista ja kestää pitkään. Lopputuloksena tieto toimivista palveluista on ja tulee olemaan heikko. Hänen mukaansa ratkaisu asiaan olisi yksinkertainen: työvoimapalveluille voitaisiin antaa mahdollisuus seurata toimenpidekohtaisesti asiakkaiden työllistymistä tulorekisterin avulla. Tämä onnistuu tulorekisterin avulla helposti ja kustannustehokkaasti, mutta nykyinen lainsäädäntö ei tätä salli. Tällä hetkellä tulorekisteriin ei voi saada edes tutkimuslupaa. Kyseisen toimintamallin hyötynä olisi, että saataisiin ajantasaista tietoa eri toimenpiteiden tehokkuudesta ja työllistymisvaikutuksista sekä samalla voitaisiin arvioida työttömien työnhakijoiden yhdenvertaisuuden toteutumista eri toimenpiteissä. 

Asiakkaan palvelutarvetta koskeva tieto on hajallaan, se on usein puutteellista, eikä sitä pystytä hyödyntämään. Eri toimenpiteiden vaikutuksesta työllisyyteen ei ole tietoa, emmekä tiedä mikä toimenpide toimii ja mikä ei. Myöskään palveluiden kohderyhmiä tai muutosteoriaa ei ole määritelty systemaattisesti. Tämän johdosta palvelu on epätasalaatuista ja -arvoista.

Asiakkaiden tilannekohtaisen tekijöiden tunnistaminen ja asiakastietojenkeruu on mahdollista systematisoida tarjoamalla asiantuntijatyöhön yhdenmukaiset tietojen koonnin ja hyödyntämisen käytännöt. Mallissa on kuvattu tarvittavat tiedot asiakasmuutoksen seurantaan. Vaadittavien asiakastietojen keruuta ja kirjaamista on pystyttävät systemaattisesta johtamaan asiakastyössä ja se edellyttää asiakastyötä tekevien ammattilaisten sitoutumista oman työnsä tiedolla johtamiseen. 

Asiakasmuutosta ja eri toimenpiteiden tuloksellisuutta pystytään seuraamaan, kun asiakastietoihin on yhtenäinen näkymä ja yhteisesti sovitut kirjauskäytännöt, mikä vaatii asiakasprosessin kehittämistä operatiivisella tasolla (systematiikan ja rakenteen luominen)

Tulevaisuudessa asiakkaiden rekisteripohjainen tunnistaminen voidaan automatisoida sekä hyödyntää teknologiaa asiakkaiden (muuttuvien) palvelutarpeiden huomioimisessa, toimenpiteisiin ohjauksessa ja niiden seurannassa ammattilaisten tukena. 

Tulevaisuudessa on mahdollista saada tietoa eri toimenpiteiden tehokkuudesta ja työllistymisvaikutuksista sekä samalla arvioida työttömien työnhakijoiden yhdenvertaisuuden toteutumista eri toimenpiteissä. Mallin tavoitteena on varmistaa vaikuttavat ihmislähtöiset palvelut ja asiakkaan kyky hyötyä työllistymisen tuesta.