Lomma och Högsby har nästan samma extrema ungdomsflykt. Men medan Lomma lockar 30–39-åringar i snabb takt fortsätter Högsby att förlora invånare även i familjebildande ålder. Hurbra:s analys av samtliga 290 kommuner visar varför det inte räcker att räkna unga som lämnar: den stora skiljelinjen går mellan kommunerna som får en demografisk revansch senare i livet och dem där utflyttningen ser mer permanent ut.
Analysen bygger på SCB:s inrikes flyttningar efter exakt ålder och kön från 1997 till 2025. Huvudrankingen använder femårsperioden 2021–2025, så att ett enskilt år inte avgör placeringen. Invandring och utvandring ingår inte.
Resultatet är tydligt. 263 av 290 kommuner hade ett negativt inrikes flyttnetto bland 18–29-åringar. Men 195 av dem vände till plus bland 30–39-åringar. I 67 kommuner var nettot negativt i båda åldersgrupperna.
Det är skillnaden mellan ungdomsflykt som livscykel och ungdomsflykt som långvarig befolkningsförlust.
Unga lämnar nästan hela Sverige – men av olika skäl
I 265 kommuner flyttade fler 18–24-åringar ut än in under 2021–2025. För 25–29-åringarna var antalet 164 kommuner. Det breda mönstret är alltså att unga lämnar sin uppväxtkommun när studier, första arbete och ett eget boende blir aktuella.
Det ovanliga är inte att en kommun har minus bland unga. Hela 123 kommuner hade negativt inrikesnetto för 18–29-åringar under vart och ett av åren 1997–2025. I 241 kommuner var nettot negativt under minst 25 av de 29 åren.
Det verkligt avgörande är vad som händer därefter.
Hurbra:s ungdomsflyktindex väger samman kommunens relativa placering för inrikesnettot bland 18–24-åringar och 25–29-åringar. Högre index betyder starkare utflyttning i förhållande till den egna befolkningen i samma ålder.
| Plats och kommun | Ungdomsflykt | 30–39 per 1 000 |
|---|---|---|
| 1. Lomma | 99,5 | +50,8 |
| 2. Högsby | 99,0 | −20,3 |
| 3. Ekerö | 97,6 | +59,6 |
| 4. Vaxholm | 97,2 | +21,4 |
| 5. Flen | 95,4 | −18,5 |
| 6. Gullspång | 95,4 | −3,7 |
| 7. Bjurholm | 94,9 | +15,1 |
| 8. Lerum | 93,3 | +52,7 |
| 9. Borgholm | 92,2 | +11,5 |
| 10. Vellinge | 91,6 | +59,6 |
| 11. Lessebo | 91,0 | −4,1 |
| 12. Östra Göinge | 90,9 | −10,9 |
| 13. Öckerö | 90,2 | +19,0 |
| 14. Ljusnarsberg | 89,1 | −2,4 |
| 15. Danderyd | 88,5 | +29,8 |
Talet i den högra kolumnen är det genomsnittliga årliga inrikes flyttnettot per 1 000 personer i åldern 30–39 år. Det visar direkt hur olika topplistans kommuner är. Ekerö, Vellinge, Lerum och Lomma hör både till landets största ungdomsförlorare och till de starkaste mottagarna av 30-plussare. Högsby och Flen tappar i båda livsfaserna.
Lomma och Högsby visar två helt olika sorters brain drain
Lomma hade 2021–2025 ett årligt inrikesnetto på −131,5 per 1 000 bland 18–24-åringar och −82,6 bland 25–29-åringar. Ingen annan kommun hade ett lika högt sammanvägt ungdomstapp i Hurbra-indexet.
Men bland 30–39-åringarna var nettot +50,8 per 1 000. På fem år motsvarade det 529 fler inflyttare än utflyttare i åldersgruppen.
Högsby låg nästan lika illa till bland unga: −117,3 per 1 000 i åldern 18–24 och −93,2 i åldern 25–29. Där fortsatte dock minuset bland 30–39-åringarna, med −20,3 per 1 000. Kommunen har dessutom haft negativt ungdomsnetto varje år sedan 1997 och 31,8 procent av befolkningen var 65 år eller äldre 2025.
Lommas kurva ser ut som en livscykel. Unga vuxna lämnar en familjepräglad bostadsmarknad, medan nya hushåll kommer när inkomsterna stigit och barnåren närmar sig. Högsbys kurva saknar samma vändning. Det betyder inte att ingen flyttar tillbaka, men inflödet räcker inte för att väga upp utflyttningen i nästa åldersfas.
Begreppet ”brain drain” används här som en redaktionell beskrivning av åldersselekterad utflyttning. Statistiken mäter människor, inte deras examen eller kompetens. Den visar inte heller om samma person som flyttade som 20-åring återkommer som 34-åring. Återvändarkraften är en kommunal profil, inte individspårad återflyttning.
De största förlusterna i antal finns runt storstäderna
Andelsmåttet visar var utflyttningen slår hårdast mot den lokala åldersgruppen. I absoluta tal ser listan annorlunda ut. Då dominerar stora pendlingskommuner runt Stockholm, Göteborg och Malmö.
| Kommun | Netto 18–29, fem år | Per 1 000 och år |
|---|---|---|
| Kungsbacka | −2 880 | −59,4 |
| Huddinge | −2 448 | −30,1 |
| Lerum | −1 828 | −80,9 |
| Värmdö | −1 694 | −63,8 |
| Lidingö | −1 673 | −57,7 |
| Danderyd | −1 528 | −70,4 |
| Vellinge | −1 524 | −86,8 |
| Nacka | −1 496 | −22,1 |
| Tyresö | −1 460 | −47,4 |
| Österåker | −1 409 | −48,8 |
| Ekerö | −1 405 | −96,3 |
| Sollentuna | −1 403 | −27,7 |
| Lomma | −1 376 | −120,0 |
| Botkyrka | −1 286 | −17,8 |
| Härryda | −1 052 | −48,2 |
Kungsbacka förlorade netto 2 880 personer i åldern 18–29 genom inrikes flyttningar på fem år, fler än någon annan kommun. Ändå är kommunens återvändarkraft mycket stark. Samma sak gäller Lerum, Vellinge, Österåker, Ekerö och Härryda.
Det är därför absoluta tal och andelar svarar på olika frågor. Antalet visar hur stora flyttströmmarna är. Nettot per 1 000 visar hur ingripande de är för kommunens egen demografi.
Pendlingskommunerna vinner när familjebildningen börjar
Nykvarn hade landets starkaste inrikes flyttnetto bland 30–39-åringar: +64,0 per 1 000 och år. Därefter följde Ekerö och Vellinge på +59,6 samt Knivsta på +57,9.
| Plats och kommun | 30–39 per 1 000 | Netto fem år |
|---|---|---|
| 1. Nykvarn | +64,0 | +508 |
| 2. Ekerö | +59,6 | +906 |
| 3. Vellinge | +59,6 | +1 096 |
| 4. Knivsta | +57,9 | +880 |
| 5. Härryda | +53,0 | +1 269 |
| 6. Täby | +52,7 | +2 333 |
| 7. Lerum | +52,7 | +1 411 |
| 8. Krokom | +52,3 | +491 |
| 9. Staffanstorp | +51,7 | +884 |
| 10. Lomma | +50,8 | +529 |
| 11. Svedala | +48,7 | +789 |
| 12. Österåker | +47,7 | +1 485 |
| 13. Skurup | +45,9 | +510 |
| 14. Habo | +44,6 | +418 |
| 15. Höganäs | +43,7 | +631 |
Gemensamt för många av kommunerna är inte att de rymmer flest arbetsplatser, utan att det går att bo där och arbeta någon annanstans. Sambandet mellan utpendling och 30–39-netto var det starkaste av alla undersökta strukturmått. Spearmans rangkorrelation var +0,68.
Nykvarn hade 75 procents utpendling, 87,3 procents sysselsättningsgrad och ett bostadsbyggande på omkring 14,1 färdigställda lägenheter per 1 000 invånare och år under perioden. Staffanstorp hade ännu högre utpendling, 78,4 procent. Lomma låg på 77,2 procent och Knivsta och Täby strax under 75 procent.
Mönstret är logiskt utan att vara självklart: kommunen behöver inte erbjuda alla jobb som de inflyttade tar. Den behöver fungera som bostadsort i en större arbetsmarknadsregion. När hushållet söker mer utrymme kan bostadsutbudet och möjligheten att pendla väga tyngre än kommungränsen runt arbetsplatsen.
Hurbra:s jämförelse av bostadsbyggandet i Sveriges kommuner ger mer sammanhang till den delen av flyttmönstret. I den här analysen samvarierar byggandet positivt med både ungdomsnettot och inflödet av 30–39-åringar.
Habo är ett särskilt tydligt exempel på livsfasskiftet. Kommunen hade −83,0 per 1 000 bland 18–24-åringar, men +70,4 bland 25–29-åringar och +44,6 bland 30–39-åringar. Utflyttningen börjar tidigt och vänder redan före 30.
Universitetsorternas studenttratt
Universitetskommunerna har motsatt form. De vinner stort när människor börjar studera och tappar när examen är avklarad.
| Kommun | 18–24 per 1 000 | 25–29 / 30–39 |
|---|---|---|
| Lund | +106,1 | −137,0 / −20,1 |
| Uppsala | +97,6 | −54,9 / −13,6 |
| Umeå | +88,0 | −62,3 / −15,7 |
| Linköping | +73,6 | −63,8 / −13,8 |
| Karlstad | +74,9 | −22,2 / −6,1 |
| Örebro | +59,2 | −37,0 / −9,2 |
| Växjö | +47,8 | −45,7 / −7,2 |
| Luleå | +34,2 | −28,4 / −1,3 |
| Kalmar | +33,0 | −24,5 / −3,8 |
| Jönköping | +32,9 | −15,9 / −6,1 |
Lund är det renaste exemplet. Kommunen vann netto 9 908 personer i åldern 18–24 under 2021–2025, men förlorade 7 763 personer i åldern 25–29 och ytterligare 1 692 bland 30–39-åringarna.
Uppsala tog emot ett ännu större studentnetto: +13 341 bland 18–24-åringarna. Därefter följde −5 944 bland 25–29 och −2 545 bland 30–39.
Det vore fel att kalla detta en enkel misslyckad inflyttning. Universitetens upptagningsområde är nationellt, och en studieort kan fylla sin funktion även när nyutexaminerade går vidare. Men för kommunens långsiktiga skattebas och kompetensförsörjning spelar det stor roll hur många som kan och vill stanna.
Här möts bostadsmarknad och arbetsmarknad. En examen skapar inte automatiskt ett lokalt jobb, och ett jobb räcker inte alltid om det saknas en möjlig bostad. Hurbra:s analys av kommunernas kompetensgap visar den andra sidan av samma matchningsproblem.
Storstäderna har en närliggande profil. Stockholm, Göteborg, Malmö och Solna hade plus bland 18–29-åringar men minus bland 30–39-åringar. Det är inte en oförmåga att locka unga, utan ett skifte från stad till omgivande kommuner när boendebehoven förändras.
Totalt hade 18 kommuner plus bland 18–29 men minus bland 30–39. Bara nio kommuner hade plus i båda grupperna: Järfälla, Knivsta, Upplands-Bro, Haninge, Karlsborg, Åre, Mölndal, Östersund och Västerås.
Kommunerna som har förbättrats mest
Ett negativt ungdomsnetto behöver inte vara permanent. Jämförelsen mellan 2006–2010 och 2021–2025 visar flera stora förflyttningar.
| Kommun | 2006–2010 → 2021–2025 | Förbättring |
|---|---|---|
| Valdemarsvik | −102,4 → −36,6 | +65,8 |
| Åsele | −86,5 → −25,6 | +60,9 |
| Karlsborg | −37,0 → +13,7 | +50,7 |
| Knivsta | −25,5 → +21,7 | +47,2 |
| Uppvidinge | −99,9 → −55,0 | +45,0 |
| Sorsele | −96,0 → −53,8 | +42,2 |
| Ljusnarsberg | −105,2 → −63,5 | +41,7 |
| Järfälla | −3,9 → +34,4 | +38,3 |
| Berg | −66,8 → −29,0 | +37,8 |
| Gällivare | −38,4 → −0,8 | +37,6 |
Valdemarsvik och Åsele har förbättrats mest, men ligger fortfarande på minus. Det är en viktig skillnad: att utvecklingen går åt rätt håll betyder inte att utflyttningen har upphört.
Karlsborg är den tydligaste lilla kommunen som faktiskt har passerat noll. Med 7 047 invånare hade kommunen +13,7 per 1 000 bland 18–29 och +11,6 bland 30–39. Knivsta och Järfälla har också gått från minus till ett tydligt positivt ungdomsnetto.
Åre bryter mönstret på ett annat sätt. Kommunen låg nära balans bland 18–24-åringarna, på +14,3 bland 25–29 och +23,2 bland 30–39. Sysselsättningsgraden var 86,4 procent och bostadsbyggandet omkring 7,9 lägenheter per 1 000 invånare och år.
Nykvarn visar samtidigt att en liten kommun kan vara landets starkaste mottagare av 30–39-åringar utan att behålla sina yngsta vuxna. Det ena måttet kan aldrig ersätta det andra.
Här ser utflyttningen mer permanent ut
Den mest utsatta gruppen består av kommuner med högt ungdomsflyktindex, fortsatt minus bland 30–39-åringar, många historiska minusår och en redan stor äldre befolkning.
Högsby, Flen, Gullspång, Lessebo, Östra Göinge, Ljusnarsberg och Norberg har alla negativt netto i båda åldersfaserna. De har dessutom haft ungdomsminus under vart och ett av de 29 åren i serien.
Gullspång hade 35,3 procent invånare som var 65 år eller äldre 2025. Ljusnarsberg låg på 34,7 procent, Lysekil på 33,9, Högsby på 31,8 och Flen på 30,9 procent. När unga vuxna lämnar år efter år minskar både den framtida arbetskraften och antalet personer som kan bilda familj lokalt. Samtidigt stiger försörjningsbördan när äldregrupperna blir större.
Sambandet syns i hela materialet. Korrelationen mellan andelen 65 år eller äldre och 18–29-nettot var −0,51. Det är den starkaste negativa samvariationen i analysen. Men riktningen kan gå åt båda håll: lång ungdomsutflyttning åldrar kommunen, medan en äldre befolkningsstruktur också innebär mindre lokal återväxt i unga åldrar.
Konsekvenserna handlar inte bara om folkmängd. De når skolor, bostadsmarknad, rekrytering, skatteunderlag och omsorg. Hurbra:s genomgång av kommunerna med störst äldreomsorgspress till 2035 visar hur snabbt en redan skev åldersstruktur kan bli en verksamhetsfråga.
Borgholm visar samtidigt varför inte ens ett positivt 30–39-netto löser allt. Kommunen har hög ungdomsflykt och +11,5 per 1 000 bland 30–39-åringar, men 40,7 procent av invånarna är 65 år eller äldre. Vuxeninflyttningen är verklig, men inte tillräckligt stark för att på egen hand bryta en mycket åldrad struktur.
Bostäder hjälper unga – jobb och pendling väger tyngre efter 30
Analysen har jämfört flyttnettot med utbildningsnivå, arbetsmarknad, inkomster, bostadsbyggande, utpendling och andelen äldre i samtliga kommuner. Tabellen visar Spearmans rangkorrelation. Ett positivt tal betyder att höga värden tenderar att förekomma tillsammans; ett negativt tal betyder motsatt mönster.
| Lokal faktor | 18–29-netto | 30–39-netto |
|---|---|---|
| Bostadsbyggande per invånare | +0,49 | +0,32 |
| Minst tre års eftergymnasial utbildning | +0,36 | +0,32 |
| Andel 65 år eller äldre | −0,51 | −0,26 |
| Sysselsättningsgrad | −0,10 | +0,48 |
| Arbetslöshet | +0,14 | −0,34 |
| Median förvärvsinkomst | +0,18 | +0,44 |
| Andel utpendlare | −0,18 | +0,68 |
Bostadsbyggandet har den tydligaste positiva samvariationen med ungdomsnettot. Kommuner som tillför bostäder har i genomsnitt bättre balans bland 18–29-åringarna. Det bevisar inte att byggande ensamt stoppar utflyttning, men det pekar på att tillgången till möjliga bostäder spelar roll när unga etablerar sig.
Sysselsättningsgraden har däremot nästan inget positivt samband med ungdomsnettot. Det är inte så märkligt som det först låter. Många välmående kommuner har hög sysselsättning men tappar ändå 18–24-åringar som söker utbildning, stadsliv eller sin första egna bostad.
Efter 30 förändras bilden. Sysselsättning, inkomster och framför allt pendling samvarierar tydligt med inflyttning. Det stärker tolkningen att en attraktiv familjekommun kan ligga utanför jobbcentrum, så länge den är ansluten till en större arbetsmarknad och erbjuder ett boende som passar nästa livsfas.
Korrelationerna är beskrivningar, inte bevis på orsak. En kommun kan bygga mycket därför att efterfrågan redan är stark. Höga inkomster kan både locka och vara ett resultat av vilka som flyttar in. Indexen bör därför användas för att hitta mönster och avvikare, inte för att utse en ensam förklaring.
Kvinnor och män flyttar inte alltid på samma sätt
I flera studieorter är inflyttningen bland unga kvinnor tydligt starkare. Uppsala hade +112,1 per 1 000 bland kvinnor 18–24, jämfört med +81,0 bland män. I Malmö var motsvarande tal +62,9 och +39,6.
I flera mindre industri- och landsbygdskommuner är skillnaden omvänd. Tingsryd hade −118,1 bland unga kvinnor och −60,8 bland unga män. I Oxelösund var talen −74,3 och −18,2, i Lysekil −109,5 och −57,7, i Gislaved −88,0 och −41,5 samt i Boden −47,4 och −8,4.
Skillnaderna är tillräckligt stora för att vara relevanta, men de räcker inte för säkra förklaringar. Små ålderskullar, utbildningsutbud och den lokala arbetsmarknadens sammansättning kan påverka. Data visar mönstret, inte varför det uppstår.
Så är Hurbra-indexen beräknade
Underlaget är SCB:s aktuella kommunvisa flyttningsstatistik för 2025 tillsammans med den historiska serien tillbaka till 1997. Endast inrikes inflyttningar och utflyttningar ingår. En kommun kan därför växa genom invandring trots ett negativt resultat här, eller minska totalt trots ett positivt inrikesnetto.
Huvudperioden är 2021–2025. För varje åldersgrupp har fem års sammanlagda inrikes flyttnetto dividerats med fem års sammanlagda medelfolkmängd och multiplicerats med 1 000. Resultatet kan läsas som genomsnittligt årligt netto per 1 000 personer i åldersgruppen.
Ungdomsflyktindexet är ett relativt index från 0 till 100. Placeringen för negativt netto bland 18–24-åringar väger 60 procent och placeringen bland 25–29-åringar 40 procent.
Återvändarkraften är också ett relativt index från 0 till 100. Kommunens netto bland 30–39-åringar väger 60 procent. Skillnaden mellan 30–39-nettot och 18–29-nettot väger 40 procent. Därmed får kommuner höga poäng om de både lockar vuxna och gör en tydlig demografisk vändning efter ungdomsåren.
Indexen är Hurbra:s bearbetning, inte officiell SCB-statistik. Åldern avser uppnådd ålder vid årets slut. Från referensår 2025 använder SCB Cell Key Method, som tillför en liten kontrollerad osäkerhet i tabellcellerna. Femårsperioden minskar effekten, men små skillnader mellan närliggande kommuner ska inte övertolkas. I små kommuner kan stora tal per 1 000 dessutom bygga på relativt få personer.
Hela rankingen – alla 290 kommuner
Ungdomsflykt och återvändarkraft anges på skalan 0–100. Hög ungdomsflykt betyder starkt negativt inrikesnetto bland 18–29-åringar. Hög återvändarkraft betyder starkt 30–39-netto och en tydlig vändning jämfört med ungdomsåren.
| Plats och kommun | Ungdomsflykt | Återvändarkraft |
|---|---|---|
| 1. Lomma | 99,5 | 98,1 |
| 2. Högsby | 99,0 | 39,0 |
| 3. Ekerö | 97,6 | 99,7 |
| 4. Vaxholm | 97,2 | 87,0 |
| 5. Flen | 95,4 | 32,6 |
| 6. Gullspång | 95,4 | 46,3 |
| 7. Bjurholm | 94,9 | 78,5 |
| 8. Lerum | 93,3 | 98,3 |
| 9. Borgholm | 92,2 | 73,3 |
| 10. Vellinge | 91,6 | 99,3 |
| 11. Lessebo | 91,0 | 44,2 |
| 12. Östra Göinge | 90,9 | 33,8 |
| 13. Öckerö | 90,2 | 82,4 |
| 14. Ljusnarsberg | 89,1 | 45,9 |
| 15. Danderyd | 88,5 | 92,7 |
| 16. Storfors | 88,1 | 54,5 |
| 17. Norberg | 87,1 | 32,2 |
| 18. Värmdö | 86,9 | 91,3 |
| 19. Åmål | 86,0 | 55,6 |
| 20. Lysekil | 85,1 | 46,9 |
| 21. Hylte | 83,5 | 47,1 |
| 22. Bengtsfors | 82,8 | 42,1 |
| 23. Hultsfred | 82,4 | 41,1 |
| 24. Malå | 82,2 | 37,1 |
| 25. Sorsele | 82,0 | 48,4 |
| 26. Tjörn | 81,8 | 76,3 |
| 27. Simrishamn | 81,6 | 48,9 |
| 28. Lidingö | 81,4 | 86,2 |
| 29. Gnesta | 80,8 | 78,4 |
| 30. Gnosjö | 80,3 | 23,1 |
| 31. Dorotea | 80,1 | 17,2 |
| 32. Filipstad | 79,9 | 14,0 |
| 33. Ockelbo | 79,4 | 32,9 |
| 34. Älvsbyn | 79,0 | 32,1 |
| 35. Dals-Ed | 78,5 | 39,6 |
| 36. Tingsryd | 77,6 | 49,6 |
| 37. Kungsbacka | 77,3 | 93,5 |
| 38. Uppvidinge | 77,1 | 32,0 |
| 39. Färgelanda | 76,3 | 75,4 |
| 40. Ovanåker | 76,3 | 54,5 |
| 41. Degerfors | 76,1 | 69,4 |
| 42. Perstorp | 75,0 | 31,5 |
| 43. Orust | 74,9 | 82,4 |
| 44. Nora | 74,7 | 77,7 |
| 45. Laxå | 73,5 | 21,9 |
| 46. Ragunda | 73,0 | 61,9 |
| 47. Bräcke | 72,3 | 43,5 |
| 48. Söderhamn | 72,0 | 37,5 |
| 49. Sävsjö | 70,5 | 47,4 |
| 50. Österåker | 70,3 | 96,5 |
| 51. Mellerud | 69,9 | 37,4 |
| 52. Emmaboda | 69,7 | 43,3 |
| 53. Storuman | 69,7 | 32,4 |
| 54. Gislaved | 68,7 | 42,4 |
| 55. Norsjö | 68,5 | 41,6 |
| 56. Tyresö | 68,2 | 89,1 |
| 57. Robertsfors | 68,0 | 72,0 |
| 58. Hedemora | 67,6 | 46,9 |
| 59. Hagfors | 67,3 | 26,4 |
| 60. Jokkmokk | 67,1 | 25,8 |
| 61. Hällefors | 66,4 | 24,2 |
| 62. Kramfors | 66,2 | 38,3 |
| 63. Övertorneå | 65,7 | 73,3 |
| 64. Härnösand | 65,7 | 40,6 |
| 65. Säffle | 65,1 | 37,6 |
| 66. Torsås | 64,6 | 61,3 |
| 67. Vilhelmina | 64,6 | 24,2 |
| 68. Älmhult | 64,6 | 24,0 |
| 69. Älvdalen | 63,9 | 33,1 |
| 70. Ydre | 63,9 | 88,8 |
| 71. Haparanda | 63,7 | 30,8 |
| 72. Nordmaling | 63,1 | 76,3 |
| 73. Ljusdal | 63,0 | 56,6 |
| 74. Vingåker | 63,0 | 53,6 |
| 75. Nordanstig | 63,0 | 71,3 |
| 76. Sandviken | 61,8 | 38,8 |
| 77. Surahammar | 61,7 | 83,9 |
| 78. Överkalix | 61,5 | 18,1 |
| 79. Grästorp | 61,4 | 79,9 |
| 80. Tanum | 61,3 | 48,3 |
| 81. Hammarö | 60,7 | 94,5 |
| 82. Lindesberg | 60,6 | 50,6 |
| 83. Torsby | 60,3 | 16,5 |
| 84. Kinda | 60,2 | 78,9 |
| 85. Ånge | 60,2 | 44,4 |
| 86. Pajala | 60,1 | 33,8 |
| 87. Forshaga | 59,9 | 86,2 |
| 88. Söderköping | 59,9 | 88,9 |
| 89. Tranemo | 59,9 | 67,1 |
| 90. Hörby | 59,8 | 65,9 |
| 91. Mörbylånga | 59,7 | 93,6 |
| 92. Osby | 59,5 | 42,2 |
| 93. Strömsund | 59,3 | 28,0 |
| 94. Leksand | 59,0 | 84,4 |
| 95. Båstad | 58,9 | 79,0 |
| 96. Vindeln | 58,8 | 66,7 |
| 97. Salem | 58,4 | 92,3 |
| 98. Krokom | 58,1 | 97,7 |
| 99. Bollebygd | 57,8 | 93,6 |
| 100. Trosa | 57,8 | 89,5 |
| 101. Kil | 57,2 | 77,5 |
| 102. Svedala | 57,1 | 96,5 |
| 103. Härryda | 56,8 | 98,2 |
| 104. Kävlinge | 56,3 | 92,0 |
| 105. Eda | 56,3 | 36,7 |
| 106. Olofström | 56,2 | 31,9 |
| 107. Markaryd | 56,1 | 27,9 |
| 108. Götene | 55,8 | 80,3 |
| 109. Hofors | 55,7 | 30,6 |
| 110. Sollefteå | 55,6 | 57,1 |
| 111. Höganäs | 55,4 | 95,2 |
| 112. Kungsör | 55,2 | 39,4 |
| 113. Skinnskatteberg | 55,1 | 27,5 |
| 114. Motala | 54,9 | 57,8 |
| 115. Töreboda | 54,5 | 53,4 |
| 116. Vallentuna | 54,4 | 93,4 |
| 117. Arjeplog | 54,3 | 10,7 |
| 118. Lekeberg | 53,8 | 59,9 |
| 119. Gagnef | 53,8 | 75,6 |
| 120. Essunga | 53,7 | 59,8 |
| 121. Vimmerby | 53,3 | 44,0 |
| 122. Staffanstorp | 53,2 | 96,7 |
| 123. Sotenäs | 53,1 | 14,3 |
| 124. Vara | 53,1 | 51,6 |
| 125. Nybro | 52,7 | 53,2 |
| 126. Alvesta | 52,6 | 45,3 |
| 127. Finspång | 52,5 | 46,0 |
| 128. Mark | 52,5 | 78,5 |
| 129. Mullsjö | 52,2 | 71,7 |
| 130. Sala | 52,2 | 53,6 |
| 131. Partille | 52,0 | 92,1 |
| 132. Karlshamn | 52,0 | 37,7 |
| 133. Vadstena | 51,6 | 80,6 |
| 134. Habo | 51,5 | 92,3 |
| 135. Mönsterås | 51,5 | 51,7 |
| 136. Aneby | 51,1 | 51,4 |
| 137. Valdemarsvik | 51,0 | 54,0 |
| 138. Munkedal | 51,0 | 59,9 |
| 139. Säter | 50,9 | 66,4 |
| 140. Höör | 50,5 | 93,1 |
| 141. Grums | 50,1 | 58,3 |
| 142. Rättvik | 50,0 | 61,1 |
| 143. Huddinge | 49,8 | 49,3 |
| 144. Årjäng | 49,6 | 19,2 |
| 145. Arboga | 49,0 | 43,0 |
| 146. Boxholm | 48,9 | 82,7 |
| 147. Tranås | 48,8 | 38,8 |
| 148. Bollnäs | 48,0 | 34,8 |
| 149. Tierp | 48,0 | 57,2 |
| 150. Stenungsund | 47,9 | 76,5 |
| 151. Lilla Edet | 47,8 | 71,3 |
| 152. Vännäs | 47,8 | 85,5 |
| 153. Munkfors | 47,7 | 19,8 |
| 154. Smedjebacken | 47,7 | 60,8 |
| 155. Timrå | 47,3 | 40,8 |
| 156. Boden | 47,0 | 19,0 |
| 157. Ödeshög | 47,0 | 49,6 |
| 158. Heby | 46,6 | 64,9 |
| 159. Sunne | 46,5 | 50,2 |
| 160. Vänersborg | 45,9 | 36,6 |
| 161. Örkelljunga | 45,4 | 54,2 |
| 162. Gotland | 45,1 | 44,9 |
| 163. Katrineholm | 44,9 | 28,7 |
| 164. Åtvidaberg | 44,6 | 82,6 |
| 165. Fagersta | 44,4 | 22,6 |
| 166. Falköping | 44,4 | 36,6 |
| 167. Svenljunga | 44,3 | 57,2 |
| 168. Askersund | 43,9 | 53,4 |
| 169. Värnamo | 43,9 | 48,4 |
| 170. Tomelilla | 43,6 | 44,1 |
| 171. Hässleholm | 43,5 | 42,1 |
| 172. Östhammar | 43,5 | 48,0 |
| 173. Laholm | 42,8 | 71,0 |
| 174. Svalöv | 42,4 | 78,3 |
| 175. Kalix | 42,4 | 16,5 |
| 176. Ale | 42,2 | 77,0 |
| 177. Ljungby | 42,1 | 32,0 |
| 178. Vetlanda | 42,1 | 34,6 |
| 179. Berg | 41,9 | 54,3 |
| 180. Bromölla | 41,8 | 59,2 |
| 181. Västervik | 41,8 | 47,8 |
| 182. Oskarshamn | 41,4 | 28,0 |
| 183. Trollhättan | 41,3 | 9,0 |
| 184. Ulricehamn | 41,3 | 66,4 |
| 185. Köping | 41,1 | 26,4 |
| 186. Vaggeryd | 41,0 | 55,8 |
| 187. Växjö | 40,8 | 8,4 |
| 188. Botkyrka | 40,8 | 14,7 |
| 189. Hallsberg | 40,6 | 64,7 |
| 190. Alingsås | 40,6 | 65,3 |
| 191. Linköping | 40,6 | 3,7 |
| 192. Halmstad | 40,4 | 7,1 |
| 193. Avesta | 40,0 | 21,3 |
| 194. Lund | 40,0 | 2,4 |
| 195. Arvidsjaur | 39,9 | 9,5 |
| 196. Kristinehamn | 39,8 | 38,9 |
| 197. Umeå | 39,6 | 2,5 |
| 198. Sollentuna | 39,5 | 84,4 |
| 199. Örebro | 39,5 | 6,2 |
| 200. Uppsala | 39,2 | 3,4 |
| 201. Arvika | 39,1 | 24,8 |
| 202. Luleå | 39,0 | 17,6 |
| 203. Ronneby | 39,0 | 38,2 |
| 204. Åsele | 39,0 | 9,2 |
| 205. Kumla | 38,8 | 77,5 |
| 206. Skara | 38,1 | 31,7 |
| 207. Strängnäs | 38,1 | 85,8 |
| 208. Älvkarleby | 38,1 | 76,0 |
| 209. Kalmar | 37,0 | 12,1 |
| 210. Karlskrona | 37,0 | 11,1 |
| 211. Hudiksvall | 36,9 | 50,8 |
| 212. Eksjö | 36,7 | 33,4 |
| 213. Borlänge | 36,6 | 11,6 |
| 214. Kristianstad | 36,6 | 26,2 |
| 215. Falkenberg | 36,4 | 52,2 |
| 216. Sölvesborg | 36,3 | 46,1 |
| 217. Åstorp | 36,2 | 73,1 |
| 218. Vansbro | 36,0 | 29,5 |
| 219. Orsa | 35,7 | 73,1 |
| 220. Borås | 35,5 | 13,4 |
| 221. Uddevalla | 34,7 | 29,8 |
| 222. Skövde | 34,7 | 4,8 |
| 223. Karlstad | 34,1 | 8,9 |
| 224. Klippan | 34,1 | 47,6 |
| 225. Sjöbo | 33,9 | 68,4 |
| 226. Herrljunga | 33,8 | 49,9 |
| 227. Nacka | 33,6 | 87,1 |
| 228. Håbo | 33,6 | 88,4 |
| 229. Tidaholm | 33,6 | 34,3 |
| 230. Tibro | 33,4 | 56,1 |
| 231. Jönköping | 33,1 | 9,3 |
| 232. Eskilstuna | 32,5 | 25,5 |
| 233. Östersund | 32,1 | 21,0 |
| 234. Södertälje | 31,6 | 7,9 |
| 235. Nässjö | 31,5 | 39,0 |
| 236. Skurup | 31,4 | 91,4 |
| 237. Örnsköldsvik | 31,3 | 47,9 |
| 238. Malung-Sälen | 31,1 | 33,0 |
| 239. Piteå | 31,1 | 37,4 |
| 240. Hallstahammar | 31,0 | 69,3 |
| 241. Mora | 30,9 | 36,2 |
| 242. Hjo | 30,8 | 65,4 |
| 243. Trelleborg | 29,9 | 58,1 |
| 244. Härjedalen | 29,6 | 45,2 |
| 245. Gävle | 29,6 | 19,7 |
| 246. Nykvarn | 29,5 | 96,1 |
| 247. Landskrona | 29,3 | 40,4 |
| 248. Lidköping | 28,4 | 30,2 |
| 249. Falun | 27,9 | 38,6 |
| 250. Helsingborg | 27,2 | 11,1 |
| 251. Täby | 27,0 | 93,4 |
| 252. Eslöv | 26,1 | 55,2 |
| 253. Ystad | 25,7 | 61,0 |
| 254. Sigtuna | 25,6 | 48,7 |
| 255. Mariestad | 25,2 | 34,9 |
| 256. Sundsvall | 24,8 | 24,8 |
| 257. Oxelösund | 24,3 | 50,4 |
| 258. Ludvika | 24,2 | 19,9 |
| 259. Norrtälje | 24,0 | 59,6 |
| 260. Strömstad | 23,8 | 38,8 |
| 261. Burlöv | 23,7 | 54,0 |
| 262. Ängelholm | 22,7 | 59,4 |
| 263. Norrköping | 22,6 | 13,3 |
| 264. Lycksele | 22,3 | 30,9 |
| 265. Vårgårda | 22,3 | 71,2 |
| 266. Nyköping | 22,1 | 50,5 |
| 267. Karlskoga | 21,0 | 27,3 |
| 268. Bjuv | 20,8 | 71,1 |
| 269. Mjölby | 20,1 | 51,1 |
| 270. Nynäshamn | 19,7 | 63,4 |
| 271. Skellefteå | 19,6 | 32,0 |
| 272. Upplands Väsby | 19,3 | 55,1 |
| 273. Kiruna | 18,8 | 12,7 |
| 274. Varberg | 18,2 | 58,7 |
| 275. Västerås | 17,4 | 29,6 |
| 276. Enköping | 15,8 | 54,5 |
| 277. Gällivare | 15,7 | 18,1 |
| 278. Kungälv | 14,1 | 70,7 |
| 279. Åre | 13,7 | 56,7 |
| 280. Mölndal | 12,2 | 31,3 |
| 281. Karlsborg | 11,1 | 40,1 |
| 282. Haninge | 10,2 | 45,0 |
| 283. Göteborg | 10,1 | 0,7 |
| 284. Upplands-Bro | 8,9 | 56,3 |
| 285. Knivsta | 7,6 | 76,3 |
| 286. Järfälla | 4,1 | 54,3 |
| 287. Stockholm | 4,1 | 0,6 |
| 288. Malmö | 3,8 | 2,4 |
| 289. Solna | 1,7 | 0,0 |
| 290. Sundbyberg | 1,7 | 3,0 |