sou · GNB362 · 2000-01-01 00:00:00 — Motsvarande inkomstelasticiteter ligger mellan 0 och 2,91 respektive 0,05 och 2,73. Dahls och (1991) översikt ger en liknande bild. Ett närmare studium ger dock en mer samstämmig bild av resultaten på området. och (1991) delar in de över hundra studier som deras sammanställning bygger på i olika grupper baserat på vilken typ av modell som skattas och vilken typ av data som använts. En stor del av skillnaderna beror på att olika specifikationer av en modell kommer att fånga förändringar på olika lång sikt. Även vilken datatyp som används har betydelse. Bl a ger studier som bygger på tvärsnittsdata högre absoluta elasticiteter än studier som bygger på tidsseriedata, eftersom jämförelser mellan t ex olika länder troligen fångar upp en större del av långsiktiga förändringar än vad som är möjligt om man använder rena tidsserier. En faktor som och (1991) visar har stor betydelse för resultaten är om fordonsparkens storlek finns med som förklarande variabel. Studier där denna variabel finns med tenderar att ge lägre absoluta värden på skattningar av såväl pris- som inkomstelasticiteter. Detta är naturligt eftersom en sådan modell skattar elasticiteterna givet en viss bilpark. Om även bilparken anpassar sig så kommer detta i allmänhet inte att fångas i sådana modeller. Även modeller där bilkaraktäristika finns med ger lägre absoluta elasticiteter. Även här är förklaringen att sådana modeller inte kommer att fånga om dessa variabler i sin tur också påverkas av pris- och inkomstförändringar. (1992) diskuterar resultaten av 120 skattningar av priselasticiteter för bensin, och kommer till slutsatser som väl stämmer överens med Dahls och (1991). Han konstaterar att den långsiktiga absoluta priselasticiteten är betydligt större än den kortsiktiga, i storleksordningen dubbelt så stor. Effekten på trafiknivån är dock betydligt mindre, eftersom en betydande del av den långsiktiga anpassningen tycks röra sådana faktorer som berör den specifika bränsleförbrukningen snarare än trafikarbetet. Såväl (1992) som Dahls och (1991) studier gör att vi måste ifrågasätta den tidigare åsikten att bensinefterfrågan är mycket inelastisk. Som nämnts ovan har bensinskatten ofta använts för att täppa till hål i statsbudgeten just av detta skäl. Stämmer deras slutsatser skulle alltså bensin inte vara så stabil skattebas som man trott. Å andra sidan hävdar och att bensinefterfrågans inkomstelasticitet också är tämligen hög. Närmare bestämt hävdar de att den är större än ett. Detta skulle alltså innebära att om inkomsterna i ett land stiger så ökar bensinefterfrågan med mer än inkomstökningen. I frånvaro av motverkande åtgärder kan vi alltså förvänta oss en fortsatt ökad total bensinförbrukning. Den höga absoluta priselasticiteten skulle dock innebära att högre beskattning vore ett effektivt sätt att motverka denna utveckling. Espey (1998) genomför en s.k. metaanalys på underlag av de skattade elasticiteterna från 101 bensinprisstudier. En metaanalys innebär något förenklat att resultatet från ett stort antal tidigare studier systematiskt jämförs. Espey genomför en ekonometrisk analys, där hon söker förklara skillnader mellan de olika skattningarna på grundval av hur dessa studier är utformade, vilka variabler som ingår, vilka data som använts, etc. Studierna har publicerats och grundar sig på olika dataserier från . Fyra olika modeller skattas med estimat av pris- och inkomstelasticiteter på lång sikt respektive på kort eller medellång sikt som beroende variabler. Eftersom de flesta av de underliggande studierna består av flera skattade modeller så innebär detta att studien omfattar 277 estimat av långsiktiga priselasticiteter, 245 estimat av långsiktiga inomstelasticiteter, 363 estimat av priselasticiteten på kort och medellång sikt samt 345 estimat av inomstelasticiteter p å kort och medellång sikt. Som förklarande variabler använder Espey (1998) fyra grupper av variabler. I den första gruppen, efterfrågespecifikation, ingår dels vilken funktionell form som använts, men även variabler som beskriver om bilparkens storlek, bilkaraktäristika eller dylikt ingår som förklarande variabler. I denna grupp av variabler ingår också frågan om vilken laggstruktur som använts, dvs om modellen har en dynamisk struktur, och hur denna struktur ser ut. Den andra gruppen av variabler beskriver vilken typ av data som använts, t ex om tidsseriedata, tvärsnittsdata eller en kombination av sådana data använts. En tredje grupp variabler kallar Espey för miljövariabler. Dessa beskriver om skattningen görs på individdata, regionala data eller på nationella data samt vilken geografisk region som omfattas. Här skiljer hon mellan studier som omfattar endast , i kombination med andra länder, , något av de tre länderna , eller samt övriga. Slutligen inkluderar hon variabler som beskriver vilken skattningsmetod som använts. Espeys (1998) slutsatser, liksom Dahls och (1991), är att det är av stor betydelse om modellerna har variabler som beskriver bilstockens storlek och dess egenskaper. Även i övrigt stämmer Espeys slutsatser väl med de slutsatser som dras av och . På en punkt kommer de dock till något olika resultat. Espey finner att studier som använder månads- eller kvartalsdata resulterar i ungefär samma långsiktiga priselasticitetsestimat som studier som använder årsdata, medan absolutvärdena för de kortsiktiga elasticiteterna blir större. och finner tvärtom att årsdata ger högre absoluta elasticiteter. Espeys resultat tyder också på att de kortsiktiga effekterna av prisförändringar inträffar snabbt, inom efter en förändring. Espeys (1998) analys tyder också på att den kortsiktiga priskänsligheten har sjunkit över tiden, medan den långsiktiga priskänsligheten stigit. En tolkning av detta resultat är att de prisstegringar som skedde lett till en anpassning av beteenden som gör att det är svårt att snabbt reducera bensinkonsumtionen ytterligare. På lång sikt kan det däremot fortfarande vara möjligt att reducera bensinförbrukningen, t ex genom att köpa bensinsnålare bilar. Det kanske t o m är enklare än tidigare tack vare den tekniska utvecklingen. Vad säger då dessa översiktsstudier om storleken på pris- och inkomsteffekterna p å bensinefterfrågan? I Tabell 5 återges genomsnitten för de estimerade elasticiteterna i de studier som ligger till grund för Dahls och (1991) respektive (1992) översiktsstudier och för Espeys (1998) metaanlys. Det bör noteras att dessa medelvärden är oviktade, och alltså inte tar hänsyn till att de olika underliggande studierna är av varierande kvalitet. Sammanfattningsvis tycks det dock som om vi kan dra några väl grundade slutsatser: 1.De långsiktiga pris- och inkomstelasticiteterna är betydligt större än de kortsiktiga, förmodligen omkring dubbelt så stora. 2.En inkomstökning leder till en ungefär lika stor procentuell ökning av bensinkonsumtionen, kanske t o m större. 3.Bensinefterfrågans priskänslighet på lång sikt är stor, åtminstone större än vad man trott. -0,26 -0,86 -0,27 -0,71 -0,28 -0,84 -0,26 -0,58 Tabell 5 – Elasticiteter från översiktsstudier. I tabellen redovisas de genomsnittliga elasticiteterna för de studier som används i de tre översikterna som gjorts av och (1991), (1992) respektive av Espey (1998). Anpassningsprocessen är dock inte helt enkel. Både och (1991), (1992) och Espey (1998) diskuterar hur förändringen i den totala bensinefterfrågan är uppdelad på de tre olika komponenter som diskuteras ovan, dvs förändring i genomsnittliga körsträckor, förändring av specifik bränsleförbrukning och förändring av den totala bilstockens storlek. Det tycks stå klart att trafikarbetet minskar betydligt mindre än bensinförbrukningen, men för att närmare studera denna fråga är det lämpligt att skatta separata modeller för varje komponent i bensinefterfrågan. En studie baserad på en sådan ansats beskrivs i nästa avsnitt. 3.2.3 Bensinpris, bilstock, specifik förbrukning och körsträckor och (1997) använder paneldata för att skatta separata modeller för hur förändringar av bensinpriser, inkomster och några andra variabler påverkar de genomsnittliga körsträckorna, bilarnas specifika bränsleförbrukning respektive antalet bilar per capita. Att använda paneldata innebär att datamaterialet består av tidsserier från flera observationsenheter, i detta fall länder. Man kombinerar allts å tvärsnittsdata och tidsseriedata. I och Schippers studie är data från 12 , däribland , för . Det finns flera fördelar med att använda paneldata, framför att endast använda tidsseriedata eller endast tvärsnittsdata. För det först kan paneldata användas för att kontrollera för det som kallas individuell heterogenitet. Ofta kan vi förvänta oss att det finns viktiga faktorer som är specifika för, i vårt fall, ett visst land, som är konstanta över tiden och som påverkar den eller de variabler vi vill studera, i vårt fall körsträckor, specifik bränsleförbrukning och antal bilar per capita. Om man inte tar hänsyn till sådan heterogenitet riskerar man att dra felaktiga slutsatser. Att använda paneldata är ett effektivt sätt att lösa detta problem. För det andra så ger tillgång till paneldata bättre information om de samband vi vill studera. Vi får helt enkelt en större datamängd och dessutom större variation mellan observationerna. Detta leder till att vi ofta kan säga mer om de underliggande sambanden om vi använder paneldata än om vi använder endast tidsseriedata eller tvärsnittsdata. En tredje fördel med paneldata framför tvärsnittsdata är att det i ett rent tvärsnittsmaterial blir omöjligt att studera hur en dynamisk process ser ut. Vi kan där endast se skillnader mellan de olika observationsenheterna (t ex länder), och inte hur anpassningen till en förändring sker. Den främsta nackdelen är kanhända att det ofta är svårt att få tag på ett bra paneldatamaterial. (Baltagi, 1995) Per definition är bensinefterfrågan per capita lika med produkten av antalet bilar per person, bilarnas genomsnittliga specifika bensinförbrukning och bilarnas genomsnittliga körsträcka. och (1997) modellerar dessa tre komponenter separat som ett rekursivt ekvationssystem på så vis att den specifika bränsleförbrukningen och bilparkens storlek bestäms av exogena variabler, dvs variabler som bestäms utanför modellen, medan den genomsnittliga körsträckan också beror av dessa två endogena, inom modellen bestämda, variabler. Detta motiveras med att vi inte kan antaga att körsträckan är oberoende av bilarnas bränsleförbrukning och inte heller av bilparkens storlek. Det senare beror på att hushåll som skaffar en andra bil oftast använder denna mindre än sin första bil. Förutom inkomst och priser finns två ytterligare exogena variabler i modellen, övrig trafikbeskattning och befolkningstäthet. Övrig trafikbeskattning beräknas som summan av olika typer av försäljningsskatter och importskatter samt nuvärdet av fordonsskatter för en genomsnittsbil, en . Denna variabel fanns tillgänglig för samtliga länder endast för en tidsperiod, och är allts å för varje land över hela tidsperioden. Samtliga delmodeller specificeras som logaritmiska i priser och inkomst, och med logaritmen av respektive förklarande variabel i vänsterledet, vilket innebär att pris- och inkomstelasticiteterna blir konstanta. Variablerna för övriga bilskatter och för befolkningskoncentration är däremot inte logaritmiska i modellerna, vilket innebär att elasticiteten med avseende på dessa variabler kommer att bero på skatternas respektive befolkningskoncentrationens nivå. Ett antal olika modeller skattas. Dels skattas statiska respektive dynamiska modeller, dels används olika skattningsmetoder och några olika formuleringar av paneldata- modellen. Utifrån de olika skattade koefficienterna kan sedan pris- och inkomstelasticiteter för de olika komponenterna beräknas. Baserat p å regressionerna, kunskap om begränsningar i datamaterial och statistiska metoder, samt erfarenhet (och , 1997, tabell 4) anger författarna det som de anser utgör de rimligaste gissningarna för de långsiktiga elasticiteterna. Dessa redovisas i Tabell 6. -0,1 -0,06 -0,4 -0,4 -0,11 -0,2 -0,2 -0,4 -0,7 -0,11 -1,0 -0,3 -0,8 Tabell 6 – Bästa gissning, långsiktiga elasticiteter, och . Värdena bygger på de olika modeller som skattas och är författarnas bedömning av vilka värden som är rimligast baserat på regressionerna, kunskap om begränsningar i datamaterial och statistiska metoder, samt erfarenhet. (och , 1997, tabell 4). Som framgår av Tabell 6 kommer efterfrågan på bensin att ändras betydligt mer än bilresandet som ett resultat av bensinprisförändringar. En procents höjning av bensinpriset leder på lång sikt till 0,7 procents minskning av bensinefterfrågan, men bara till 0,3 procents minskning av bilresandet. Orsaken till detta är att mer än hälften av den långsiktiga anpassningen sker genom att den specifika bränsleförbrukningen minskar. Detta innebär att bensinskatten är ett bra instrument för att minska sådana externaliteter som är relaterade direkt till bränsleförbrukningen, såsom t ex koldioxidutsläpp, medan den är sämre som ett medel att minska externaliteter som snarare beror av det totala trafikarbetet, såsom buller, trängsel och trafikolyckor. För den senare gruppen av externaliteter är det måhända lämpligare att använda biltullar eller andra styrmedel som direkt riktar in sig på hur och var bilen körs. De skattade inkomstelasticiteterna tyder på att nästan hela ökningen av bensinförbrukningen då inkomsterna ökar beror på att antalet bilar per capita ökar. I mindre grad ökar också den genomsnittliga körsträckan. Eftersom den specifika bränsleförbrukningen är i stort sett opåverkad av en inkomsförändring kommer förändringen av bensinefterfrågan att vara densamma som förändringen av det totala bilresandet. Skattningarna av koefficienterna för befolkningstäthet ger ingen direkt förvånande information. I glesbefolkade länder har människor fler bilar, mer bensinförbrukande bilar och kör längre sträckor än människor i tätbefolkade länder. Övrig beskattning av bilar förefaller ha ganska liten effekt på bensinefterfrågan, och nästan ingen effekt alls på efterfrågan på bilresande. En tydlig slutsats från denna studie är att bensinskatter ett lämpligare styrmedel vad gäller bensinefterfrågan än annan trafikbeskattning. och (1997) presenterar ett grovt räkneexempel som illustrerar detta.19 Ett parametervärde av –0,11 för den variabel som beskriver övriga skatter innebär i deras modell att en ökning av t ex försäljningsskatten med motsvarande 000 (1994 PPP) skulle minska bensinförbrukningen . För att åstadkomma samma minskning genom att istället höja bensinskatten så skulle det räcka med att bensinpriset ökar med 1,6 procent.20 För en 1981 som drar milen, och kör 1 skulle det vid ett realt bensinpris (1994 PPP) om (medelvärdet i och Schippers datamaterial) och en diskonteringsränta om motsvara en kostnad i form av högre bensinpris på . Allts å betydligt mindre än vad som skulle krävas om andra skatter på vägtrafiken höjdes. och påpekar själva att antagandena bakom räkneexemplet är grova. Huvudslutsatsen torde dock stå sig. Bensinskatten är ett bättre medel för att påverka bensinefterfrågan än icke körsträcksberoende skatter. 19Siffrorna i detta stycke är hämtade direkt från och (1997). I artikeln redovisas inte alla siffror som används för beräkningarna. 20Elasticiteten är –0,7. 1,1/0,7»1,6. Som nämnts ovan använder sig och (1997) av data från 12 . Modellerna som skattas tillåter inte att pris- och inkomstelasticiteterna varierar mellan olika länder. I verkligheten är det naturligtvis möjligt att så skulle vara fallet. Resultaten i studien är dock närmast identiska med de uppskattningar av de långsiktiga bensinpriselasticiteterna som görs av och (1994) där de endast diskuterar svenska förhållanden.21 Det förefaller därför rimligt att tro att de resultat som redovisas ovan är väl tillämpliga också i . Allmänt har det visserligen ansetts att bensinpriselasticiteten skulle vara något lägre i än i andra länder beroende på utformningen av förmånsbeskattningen av tjänstebilarna, som utgör en internationellt sett stor andel av bilparken. Förmånsbeskattningen har inte varit baserad p å körsträckan, vilket inneburit att innehavaren av en förmånsbil inte sett marginalkostnaden för sin användning av bilen. Eftersom beskattningssystemet nu ändrats borde denna skillnad mot omvärlden inte längre finnas kvar.22 3.2.4 Relationen mellan bensinpris och bensinskatt Från grundkursen i mikroteori vet vi att hur marknadspriset på en vara kommer att påverkas när en skatt införs eller förändras beror på hur utbuds- och efterfrågekurvorna lutar. I allmänhet kommer konsumenterna att bära en del av skatten och producenterna en del, vilket innebär att priset på varan stiger, men med ett mindre belopp än skatten. I en perfekt konkurrensekonomi finns dock tv å undantagsfall då konsumentpriset kommer att vara helt opåverkat av skatten. Det första av dessa inträffar om efterfrågan är fullständigt elastisk, dvs om efterfrågan minskar till noll vid minsta prisökning. Detta skulle t ex kunna vara fallet för en vara som helt perfekt kan ersättas med en annan vara. Det andra undantaget inträffar om utbudet är fullständigt inelastiskt, dvs om en given kvantitet av varan kommer att produceras oavsett priset. I de två diametralt motsatta extremfallen för hur utbud och efterfrågan kan se ut, dvs vid fullständigt inelastisk efterfrågan respektive fullständigt elastiskt utbud så kommer också vid införandet av en skatt det motsatta att gälla, dvs konsumentpriset kommer att stiga fullt ut med skatten. I allmänhet kommer alltså priset att stiga mindre än en skattehöjning. Ju mer elastisk efterfrågan 21Jansson och Wall (1994) gör ingen egen studie av bensinpriselasticiteter, utan gör en översikt över kunskapsläget baserat på andra källor. 22Se (1998) för en analys av systemet med förmånsbilar. är, dvs ju mer efterfrågan påverkas av en prisförändring, desto mindre kommer priset att öka. Omvänt kommer priset att öka mer, ju mer elastiskt utbudet är, dvs ju mer priskänsligt utbudet är. Som framgått ovan pekar nyare forskning på att efterfrågan på bensin är mer elastisk än vad man tidigare föreställt sig. Trots detta förefaller bensin vara en s.k. inelastisk vara, dvs en procents ökning av bensinpriset leder till mindre än en procents minskning av efterfrågan – enligt och Schippers studie skulle efterfrågeminskningen bli . Dessutom är förmodligen det svenska utbudet av bensin tämligen elastiskt. Petroleumprodukter handlas på en världsmarknad där är en liten aktör. Förändringar i efterfrågan på bensin i kommer knappast att påverka världsmarknadspriset. Om vi utgår från en analys baserad på att bensinmarknaden skulle vara en perfekt konkurrensmarknad så finns alltså all anledning att tro att bensinskattehöjningar fullständigt, eller åtminstone nästan fullständigt, skulle resultera i prishöjningar. Situationen kompliceras av att vi kan ha olika typer av ofullständig konkurrens p å bensinmarknaden. Den svenska bensinmarknaden domineras av några stora företag. Sju kedjor svarade 1997 tillsammans för nästan all bensinförsäljning, , och de tre största av dessa svarade för över hälften av all såld bensin (SPI, 1998). Inom den deldiciplin av nationalekonomin som benämns industriell organisation, IO, finns en omfattande litteratur om hur företag anpassar sina priser när kostnaderna förändras. (Se , och , 1997, för en översikt.) Ett flertal av dessa studier behandlar just bensin, eftersom data på bensinpriser, sålda kvantiteter, liksom kostnadsdata finns förhållandevis lätt tillgänglig, och ofta är relativt lättolkade. (Se t ex , och , 1997, Bacon, 1991, Borenstein, och , 1997, Karrenbrock, 1991, och Slade, 1992.) , och (1997) studerar effekterna av förändringar i marginalkostnaden på priserna hos en svensk bensinkedja (Svenska ). En av de variabler som beskriver marginalkostnaden är bensinskatten. Resultaten tyder på att förändringar i skatter i stor utsträckning slår igenom i konsumentledet. Beroende p å hur modellen specificeras tyder deras resultat på att en skatteförändring på en krona resulterar i en prisförändring om . Denna anpassning tycks ske nästan . 3.2.5 Slutsatser och kommentarer om styreffekter av bensinskatten Sammanfattningsvis kan vi dra slutsatsen att bensinskatten är ett effektivt medel att styra efterfrågan på bensin. I den mån kopplingen mellan bensinförbrukningen och en externalitet är enkel, som i fallet med koldioxidutsläpp, så kommer bensinskatten också att vara ett effektivt medel för att påverka omfattningen av denna externa effekt. I de fall en extern effekt är relaterad till körsträckan snarare än direkt till bensinförbrukningen kommer däremot bensinprisets styreffekt att vara svagare, eftersom en stor del av anpassningen till högre bensinpris sker genom att den specifika bensinförbrukningen minskar. Det är dock viktigt att ta hänsyn till att effekterna av bensinskatten beror på hur annan lagstiftning som syftar till att begränsa trafikens miljöeffekter är utformad. Espey (1997) jämför två system för hur lagstiftning om bilarnas maximalt tillåtna utsläpp av miljöskadliga ämnen kan vara utformade. Med det ena systemet regleras mängden miljöfarliga utsläpp från en bil per förbrukad bränsleenhet. Med det andra systemet regleras istället tillåtna utsläpp i relation till körsträckan. Espey visar att en höjning av bensinskatten kommer att få olika resultat under dessa alternativa system. P å kort sikt kommer effekterna att bli ungefär desamma. Den huvudsakliga kortsiktiga anpassningen till höjt bensinpris består av minskade körsträckor. Den specifika bränsleförbrukningen kommer allts å p å kort sikt att vara i stort sett oförändrad. De två typerna av reglering kommer därmed att i stora drag vara ekvivalenta vad avser de kortsiktiga effekterna. P å blir dock situationen en annan. Eftersom den genomsnittliga specifika bränsleförbrukningen på lite kan förväntas sjunka när bensinpriset ökar så minskar den genomsnittliga marginalkostnaden för bilkörning. Kilometerkostnaden blir med andra ord lägre. Denna effekt verkar för att öka de genomsnittliga körsträckorna, och motverkar alltså den ursprungliga minskningen av körsträckor. Om utsläppsregleringen då är av den andra typen, dvs. en reglering som begränsar mängden utsläpp per körd sträcka, så motverkas även den ursprungliga minskningen av utsläppen från biltrafiken, om regleringen i initialskedet var bindande. Utsläppen blir ju under detta system relaterade till körsträckan, och inte till bränsleförbrukningen. Under den första typen av system kommer däremot utsläppen inte att öka så länge inte den totala bränsleförbrukningen ökar, eftersom utsläppen kommer att vara direkt relaterade till bränsleförbrukningen. Vilken typ av reglering som är att föredraga beror på vilken typ av extern effekt som regleringen riktar in sig emot. Huvudpoängen med resonemanget i detta stycke är dock att betona att effekter p å å ena sidan bensinförbrukning och körsträckor och å den andra på de utsläpp som vi vill begränsa inte behöver gå i tandem. 3.3 Olika typer av drivmedel Olika typer av drivmedel resulterar i olika typer av skador från biltrafiken. I vissa fall kan det därför vara lämpligt att skattemässigt gynna vissa typer av bränslen framför andra. En viktig fråga rör då hur stor substituerbarheten är mellan olika drivmedel. Vi vill också veta om ägare av t ex dieselbilar reagerar på en prishöjning på samma sätt som ägare av bensindrivna bilar. Det förefaller som om relativt få studier har gjorts av efterfrågan på andra bränslen än bensin. Några studier behandlar diesel och ett antal handlar om etanol som drivmedel. Ytterligare några studier berör andra former av drivmedel, såsom elektricitet, naturgas, metanol, propan och vätgas. I avsnitt 3.3.1 behandlas beskattning av diesel och i avsnitt 3.3.2 beskrivs några studier som rör alternativa bränslen, främst etanol. En särskilt intressant fråga är hur utfasningen av blyad bensin genomförts i olika länder.