sou · GRB3110 · 2004-01-01 00:00:00 — Riskgrupp: individer som slumpats i föregående modell. Modelltyp: regression (väntevärden). Kovariater: ålder, inkomst från ålderspension (kvintiler), kön, nationalitet. Händelse/utfall: förekomst av subventionsbelopp för arbetsmark- nadsåtgärder. Riskgrupp: arbetslösa. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, högsta utbildningsnivå, nationalitet. Händelse/utfall: subventionsbelopp för arbetsmarknadsåtgärder. Riskgrupp: individer som slumpats i föregående modell. Modelltyp: regression (väntevärden). Kovariater: ålder, högsta utbildningsnivå, nationalitet. Händelse/utfall: subventionsbelopp för vård (primärvård, sluten- vård, tandvård). Riskgrupp: individer som är och yngre. Modelltyp: regression (väntevärden). Kovariater: ålder, kön, nationalitet, hushållets högsta utbild- ningsnivå. Kommentar: Samtliga individer som är och yngre antas erhålla vårdsubventioner. Händelse/utfall: förekomst av vårdsubventioner. Riskgrupp: individer i åldrarna 20–. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, kön, indikator för förtidspension, indikator för sysselsättning, nationalitet, civilstånd, taxerad inkomst (kvintil). Bilaga 9 till LU 2003 Händelse/utfall: subventionsbelopp för vård. Riskgrupp: individer i åldrarna 20–som slumpats i föregående modell. Modelltyp: regression (väntevärden). Kovariater: ålder, åldersgrupp, kön, nationalitet, högsta utbild- ningsnivå, taxerad inkomst (kvintil). Händelse/utfall: förekomst av vårdsubventioner. Riskgrupp: individer som är eller äldre. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, kön, nationalitet, civilstånd, ålderspension (kvintil). Händelse/utfall: subventionsbelopp för vård. Riskgrupp: individer som är eller äldre som slumpats i före- gående modell. Modelltyp: regression (väntevärden). Kovariater: ålder, kön, nationalitet, civilstånd, ålderspension (kvintil). Händelse/utfall: subventionsbelopp för läkemedel. Riskgrupp: samtliga individer. Modelltyp: beräknat riksgenomsnitt per kön och åldersgrupper (0–4, 5–9,,90–). Appendix B: Validering av simulerade inkomster I detta appendix jämförs de inkomster som genereras i SESIM med verkliga inkomster hämtade från och . Först beskrivs hur befolkningens sammansättning med avseende på huvudsaklig sysselsättning (status) utvecklas över tiden. Därefter jämförs den fördelning av årsinkomster som SESIM genererar med motsvarande fördelning i de empiriska datamängderna. För att validera livsinkomstfördelningen jämförs fördelningen av 20-årsinkomster från med motsvarade fördelning simulerad i SESIM. Slutligen jämför den inkomströrlighet som SESIM genererar med den rörlighet som kan observeras i . B.1 Status, stockar och flöden Befolkningens sammansättning beskrivs i SESIM enligt individernas status. I diagram B.1 nedan beskrivs hur fördelningen mellan dessa status utvecklas över tiden. Bilaga 9 till LU 2003 Diagram B.1 Befolkningen uppdelad efter status 2000 2006 2012 2018 2024 2030 2036 2042 2048 2054 2060 2066 2072 2078 2084 2090 2096 2102 2108 2114 Arbetande (höger axel) Det mest dramatiska som händer är att andelen i arbete, efter en uppgång i simuleringen, faller kraftigt som andelen ålderspensionärer ökar. Denna ut- veckling är en effekt av befolkningens demografiska samman- sättning. För att se vad som händer i den del av befolkningen som är i aktiv ålder visas i diagram B.2 nedan motsvarande andelar för 16–64 åringar. Bilaga 9 till LU 2003 Diagram B.2 Befolkningen 16–uppdelad efter status 2000 2006 2012 2018 2024 2030 2036 2042 2048 2054 2060 2066 2072 2078 2084 2090 2096 2102 2108 2114 Arbetande (höger axel) Andelen i olika status är tämligen stabila över tiden, andelen i arbete varierar mellan 72 och . En förutsättning för att analyser baserade på de hypotetiska inkomster som genereras av SESIM skall vara trovärdiga är att de på ett rimligt bra sätt återspeglar verkliga förlopp. Då hela, verkliga, livsinkomstbanor genererade under konstanta regler och i en stabil överraskningsfri ekonomisk miljö givetvis aldrig har och aldrig kommer att existera måste varje jämförelse med verkliga data vara partiell. Då det huvudsakliga perspektivet i denna bilaga är in- komstfördelning jämförs i första hand den inkomstfördelning som genereras av SESIM med verkliga fördelningar. Såväl årsvisa tvär- snittsfördelningar som fördelningar genererade jämförs. Bilaga 9 till LU 2003 I ett fördelningsperspektiv betraktas oftast hushållet som en mer intressant inkomstenhet än individen, hushållen antas i någon mån dela på de tillgängliga resurserna. Hushållens inkomster är dock i första hand uppbyggda av de individuella inkomster som hushålls- medlemmarna genererar på marknaden. När den av SESIM gene- rerade inkomstfördelningen skall valideras är det därför naturligt att i ett första steg jämföra fördelningen av individuella inkomster. Den inkomstgenererande processen i SESIM baseras på ett inkomstbegrepp som ligger nära det arbetsinkomstbegrepp som används i inkomststatistiken. Det första testet blir därför att jämföra fördelningen av arbetsinkomster i SESIM med motsva- rande fördelning i . Då endast individer i aktiv ålder kan förväntas ha någon arbetsinkomst begränsas jämförelsen till individer i åldrarna 20–. I diagram B.3 nedan visas hur Gini- koefficienten för arbetsinkomst utvecklats enligt samt i simulerade data. Vi ser att fördelningen var som jämnast –talet och att ojämnheten ökade markant –talet. Ökningen berodde delvis på den skattereform som genomfördes –1991 men framförallt var det den ökade arbetslösheten som drev upp ojämnheten. Arbetslösa erhåller förvisso arbetsmarknadsstöd men detta stöd räknas inte in i arbetsinkomsten. Fördelningen enligt simulerade data ligger väldigt nära det verkliga utfallet som överlappar, därefter sker en långsam minskning av ojämn- heten. Detta skall inte ses som någon prognos av hur fördelningen av arbetsinkomster kommer att utvecklas. En sådan prognos skulle kräva ett detaljerat scenario avseende utveckling av utbildnings- nivåer, arbetsmarknadens sektorer, relativlöner mellan utbildnings- nivåer och sektorer mm. En sådan prognos faller utanför ramen för syftet med denna bilaga, fördelningsutfallet framåt i tiden är helt enkelt det utfall som erhålls om de samband som bygger upp SESIM får verka över tiden. Det viktiga för bilagans syften är att utvecklingen är stabil och inte drar iväg på ett orimligt sätt åt något håll. Bilaga 9 till LU 2003 Diagram B.3 Gini-koefficienten för individuella inkomster enligt respektive SESIM. 20–64 år Källa: respektive SESIM. I diagrammet visas även fördelningen av taxerad inkomst, i denna ingår förutom arbetsinkomst också arbetsmarknadsstöd samt pensioner. Utvecklingen av denna fördelning följer i stort fördel- ningen av arbetsinkomst men på en lägre nivå. Den ökade ojämn- heten framstår dock som mindre dramatisk då taxerad inkomst används, detta beror naturligtvis på att arbets- marknadsstödet ingår. Av särskild vikt för analyserna i denna bilaga är hur väl den nedre delen av fördelningen efterbildas. De system som har ett uttalat syfte att omfördela mellan individer på kort sikt, såsom t.ex. bostads- och socialbidragen, avräknas mot övriga inkomster. Om förekomsten av låga inkomster är för hög eller för låg så kommer omfattningen av dessa bidrag över– respektive underskattas. Detta kan i sin tur påverka de slutsatser som dras angående hur stor del av den totala omfördelningen som är omfördelning mellan individer. I diagram B.4 nedan redovisas andelen med inkomster under halva medianinkomsten respektive år. Bilaga 9 till LU 2003 Diagram B.4 Andel med låg inkomst i respektive SESIM. Individuella inkomster 20–64 år 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 I SESIM tvingas alla individer in i en status , är man arbetslös så är man det och har således ingen arbets- inkomst. I verkligheten är många arbetslösa endast under en del av året. I , och all annan inkomststatistik, finns även individer med oklar försörjningssituation (svart arbete, företagare etc.) och dessa framstår i som låginkomsttagare. I SESIM finns inga som har låg inkomst på grund av mätproblem utan de som redo- visas med låg inkomst är i någon mening genuina låginkomsttagare. Mot denna bakgrund är det förväntat att andelen låginkomsttagare blir lägre i simuleringen än i registerdata. Skillnaderna mellan SESIM och är därför förvånansvärt små och tvärsnittsför- delningen av arbets– och taxerade inkomster modelleras på ett tillfredsställande sätt såväl vad gäller fördelningen i sin helhet som den nedre delen. Bilaga 9 till LU 2003 Fördelningen av de inkomster som SESIM genererar på individnivå överensstämmer förhållandevis väl med jämförbara verkliga fördelning. Detta medför inte automatiskt att fördelningen av hus- hållsinkomster hamnar rätt. Korrelationerna mellan makars in- komster och hushållens sammansättning i övrigt kan påverka resul- tatet. Vidare beräknas vissa inkomstslag på hushållsnivå. Samtliga individer ingår i analysen, inkomsterna sammanräknas på hus- hållsnivå och justeras för försörjningsbörda. Redovisning sker på individnivå. Diagram B.5 Gini-koefficienten för hushållsinkomster enligt , HEK och SESIM Ojämnheten i den av SESIM genererade inkomstfördelningen tar vid på ungefär samma nivå som de sista observationerna av verkligt utfall. Nivån utvecklas därefter stabilt. Appendix B Bilaga 9 till LU 2003 Andel med låg inkomst i , HEK och SESIM. Andelen med låg inkomst, här uttryckt som andelen med en inkomst som understiger halva medianinkomsten, underskattas i SESIM. Den nedre delen av fördelningen modelleras sämre än fördelningen i sin helhet. Som redan nämnts finns det i statistik över inkomstfördelningen alltid individer vars konsumtions- möjligheter inte fångas av den registrerade disponibla inkomsten, många har en relativt god levnadsstandard men det går utifrån statistiken inte att avgöra av vad de lever. Motsvarande mätproblem finns inte i SESIM, alla är väldefinierade i en status. Detta i sig ger en lägre nivå på andelen med låga inkomster. Till detta kommer att regelsystemen i SESIM efterlevs exakt, inga bidrag betalas ut till de som inte är berättigade och alla betalar korrekt skatt. För social– och bostadsbidragen finns förvisso modeller för ansöknings- benägenheten men träffsäkerheten i bidragssystemen torde ändå bli betydligt högre i SESIMS stiliserade värld än i verkligheten. Av diagram B.7 nedan framgår att det framförallt är bland ung- domar som precis flyttat hemifrån och bland de äldsta som andelen underskattas. Bilaga 9 till LU 2003 Diagram B.7 Andel med låg disponibel inkomst per ålder i och SESIM Anm.: Då antalet individer i respektive åldersklass är låg har andelarna beräknats som genomsmitt , för HEK och 1991–2001, för SESIM 1999–2023. Alla som är eller äldre slås samman till en grupp. Källa: , HEK och SESIM. Bland ungdomarna vet vi att både och är behäftade med mätfel74 avseende hushållsstrukturen som leder till en överskattning av andel med låg inkomst. I ungdomsgruppen finns förstås många som har flyttat hemifrån, saknar jobb och som inte är kvalificerade för a-kassa och som därmed har en låg faktisk inkomst. Andelen med låg inkomst bland ungdomarna är även korrekt mätt högre än för andra åldersgrupper men nivån överdrivs i HEK och . Den nivå som SESIM anger är å andra sidan förmodligen något för låg på grund av ovan nämnda skäl. Bland de äldre beror den låga andelen på att SESIM tilldelar de äldre förmögenheter och kapitalinkomster i en något överdriven omfattning. Vilka konsekvenser detta får för resultatet i kapitel 4 är inte helt lätt att förutsäga. Å ena sidan kan underskattningen av andelen 74 Ungdomar som bor hos sina föräldrar betraktas ofta felaktigt som ensamstående, i HEK bygger förvisso hushållsbegreppet på enkätuppgifter men för bortfallet (25–av urvalet) används endast registeruppgifter. Bilaga 9 till LU 2003 med låg inkomst leda till en underskattning av behovet av omfördelande transfereringar och som en följd av detta en under- skattning av den interpersonella omfördelningen. Å andra sidan kan den överdrivna träffsäkerheten i bidragsystemen leda till en överskattning av densamma. I brist på data över hela livsinkomster att jämföra med används inkomster över en 20–årsperiod hämtade från . Den senast tillgängliga i är 1982–2001, jämförs med simulerade data avseende perioden –2023. När årsinkomsterna summeras till periodinkomster trendrensas data från med medianinkomsten 2001. I diagram B.8 nedan visas fördelningen av 20-åriga arbetsinkomster för de som var i aktiv ålder (20–) i respektive SESIM. Endast de som har en arbetsinkomst samtliga ingår i redovisningen. Bilaga 9 till LU 2003 Diagram B.8 Fördelning av arbetsinkomst beräknad som genomsnitt under en 20–årsperiod 102 122 142 162 182 202 222 242 262 282 302 322 342 362 382 402 422 442 462 482 502 522 542 562 582 SESIM 2004 - 2023 Den simulerade fördelningen av individuella arbetsinkomster sam- manfaller överraskande väl med den verkliga fördelningen. Andelen med mycket låga inkomster (< 25 000) underskattas något och fördelningen är förskjuten bakåt. Den simulerade inkomst- fördelningen är något ojämnare än vad som uppmäts i , Gini-koefficienten för 20–årsin- komsten blir 0,295 respektive 0,284. I diagram B.9 nedan visas motsvarande fördelningar av justerad disponibel inkomst över en 11–årsperiod. Bilaga 9 till LU 2003 Diagram B.9 Fördelning av justerad disponibel inkomst beräknad som genomsnitt 108 121 135 148 161 175 188 201 215 228 241 255 268 281 295 308 321 335 348 361 375 388 SESIM 2004 - 2014 Även denna fördelning är förskjuten bakåt men fördelningens form påminner i allt väsentligt om motsvarande fördelning i . Den simulerade fördelningen är även här något ojämnare, Gini- koefficienten för 11–årsinkomsten är 0,189 respektive 0,181. När olika inkomstslags omfördelningseffekter skall analyseras i ett tvärsnittsperspektiv kommer resultatet i stor utsträckning att vara beroende av hur fördelningen av övriga inkomster ser ut i tvärsnittet. Om marknadsinkomsterna är jämnt fördelade är möj- ligheterna att ytterligare utjämna med skatter och transfereringar begränsade. Om marknadsinkomsterna däremot är ojämnt förde- lade finns stort utrymme för utjämning. När analysen av inkomst- slagen däremot analyseras i ett livscykelperspektiv minskar tvär- snittsfördelningens betydelse för resultatet, i stället kommer rörlig- heten att vara avgörande. Om rörligheten är stor och individerna under sina liv befinner sig på olika platser i tvärsnittsfördelningen så kommer livsinkomstfördelningen att vara betydligt jämnare än årsinkomstfördelningarna. Möjligheterna att utjämna livsinkomst- Bilaga 9 till LU 2003 erna med skatter och transfereringar kommer då att vara be- gränsade. Det kan t.o.m. vara så att transfereringar som verkar utjämnande i tvärsnittet har motsatt effekt över livet. Om det däremot är samma individer som återfinns i botten av fördelningen under större delen av sina liv så kan omfördelning via skatter och transfereringar vara av stor betydelse även sett i ett livs- cykelperspektiv. Det är alltså av största vikt att den rörlighet som genereras av modellen på ett rimligt bra sätt återspeglar den rörlighet som kan observeras i verkligheten. För att validera inkomströrligheten jämförs simulerade inkomstbanor från SESIM med historiska inkomstbanor från . Valideringsperioden har satts till , detta motsvarar på intet sätt någon livsinkomst men periodlängen bedöms ändå vara tillräcklig för att utvärdera den inkomstgenererande processen. Genom att välja en grupp som är mellan 20–(20–startåret) kan rörligheten under en stor del av den aktiva perioden studeras. lever många fortfarande på sina föräldrar och inkomströrligheten för dessa är mindre intressant. Efter pensionering är rörligheten låg och inkomstnivåerna bestäms i stort av de inkomster som genererades under den yrkesverksamma delen av livet. De inkomstbegrepp som analyseras är arbetsinkomst samt justerad disponibel inkomst. Arbetsinkomst beskriver väl den inkomstgenererande processen och rörlighet som beror på arbetslöshet fångas upp. Med disponibel inkomst fångas den rörlighet som beror på varierande familjes- ituation upp. Förutom åldersvillkoret krävs också att individerna finns med i de respektive panelerna samtliga år, de som dör eller utvandrar exkluderas. Två olika sätt att mäta rörlighet används, först analyseras den totala rörligheten med Shorrocks rigiditetsindex,75 därefter analyseras fördelningen av perioder med låg inkomst. Shorrocks rigiditetsindex R definieras som kvoten mellan ojämn- heten i den totala inkomsten över () och det viktade medelvärdet av ojämnheten i de årliga inkomsterna . Formellt skrivs R som: 75 Shorrocks [1978]. Appendix B Bilaga 9 till LU 2003 Tk =1 wk Gk GT avser Gini-koefficienten för den sammanlagda inkomsten , Gk de årsvisa Gini-koefficienterna och Yi genomsnittsinkomsterna för motsvarande perioder. Rörligheten M definieras som M=1–R. Enligt denna definition är rörlighet det- samma som den grad av utjämning som uppkommer av att mätperioden förlängs. Ojämnheten kan mätas med valfritt ojämn- hetsindex, här används Gini-koefficienten.76 I diagram B.10 nedan visas resultaten för arbetsinkomst. Diagram B.10 Shorrocks R avseende arbetsinkomst Källa: , SCB, beräkningar, SESIM. Rörligheten är större i SESIM och detta beror på att den årsvisa variationen är större. Detta kan ses i form av en snabbare minskning i R över tiden för SESIM än för . 76 När rörlighet enligt Shorrocks index baseras på Gini-koefficienten så måste en individ byta plats så att den inbördes rankingen förändras för att någon rörlighet skall uppstå. Rörlighet som inte påverkar rangordningen registreras inte. Bilaga 9 till LU 2003 5–årsinkomster är i SESIM lägre än spridningen i årsinkomster. I är dessa lägre. När mätperioden förlängts till 6–så ökar inte avståndet mellan kurvorna mer. Mot slutet antyds att skillnaden minskar, detta skulle i såna fall betyda att SESIM genererar mer kortsiktig variation men rörligheten i permanent inkomst är större i . Om perioden förlängs mer är det sannolikt att kurvorna möts. I SESIM avser alla status helår, detta får till följd att den som blir arbetslös är det och således inte får någon arbetsinkomst alls. I verkligheten, och följaktligen även i , så är många arbetslösa endast delar av året. En arbetslöshetsperiod ger därför upphov till en större förändring av arbetsinkomsten i SESIM jämfört med i . För att isolera en grupp som i huvudsak försörjer sig via arbete har analysen upprepats för den grupp som, i , har en arbetsinkomst som över- stiger . Shorrocks R avseende arbetsinkomst för de vars ar- betsinkomst överstiger 75 000 Källa: , SCB, beräkningar. Bilaga 9 till LU 2003 När populationen begränsas på detta sätt (diagram B.11) bekräftas att SESIM genererar mer kortsiktig men mindre långsiktig rörlighet. En förklaring till detta kan vara att 90-talskrisen, med exceptio- nellt hög arbetslöshet, ingår (i ). Sådana kriser genererar sannolikt en ökad rörlighet i permanent inkomst på ett sätt som inte återskapas i SESIM. Analysen av rörlighet i disponibel inkomst baseras på kortare perioder beroende på att med jämförbara – data är svåra att skapa. Av avgörande betydelse för analys av rörlighet i hushållsinkomster är hushållsbegreppet. finns –data med ett utvidgat hushållsbegrepp som kopplar ihop barn och föräldrar även när barnen blivit myndiga. Från används därför –2001, från SESIM används åren 2004–2014. Diagram B.12 Shorrocks R avseende justerad disponibel inkomst SESIM ger en högre rörlighet än men skillnaderna är mindre än när arbetsinkomsten studerades. Rörlighet i justerad disponibel inkomst kan uppkomma på en mängd olika sätt. Effek- ter som beror på karriär, arbetslöshet, sjukskrivning, eller förtids- Bilaga 9 till LU 2003 pension blandas med effekter av förändrade familjeförhållanden. Det är därför svårt att uttala sig om vad som orsakar de obser- verade skillnaderna i denna rörlighet mellan SESIM och . Vi nöjer oss därför med att konstatera att skillnaderna är förhål- landevis små och att de därför troligen inte i någon större utsträckning kommer att störa analyserna i bilagan. Shorrocks index fångar upp all typ av rörlighet och skiljer inte på rörlighet i toppen och i botten av fördelningen. Rörligheten i botten av fördelningen är dock extra intressant i livcykel- perspektivet. Om samma personer ofta återfinns i botten av för- delningen kommer transfereringar som riktas mot dessa att verka omfördelande även över livet men om många individer befinner sig i botten och på detta sätt delar på de svåra perioderna så kommer de transfereringar som de mottar under dessa perioder inte ha så starka omfördelande effekter i ett livs- cykelperspektiv. I diagram B.13 nedan visas fördelningen av antal perioder med låg arbetsinkomst i respektive SESIM. Låg inkomst definieras här som en inkomst understigande hälften av medianinkomsten under respektive år. Bilaga 9 till LU 2003 Diagram B.13 Fördelning av antal år med låg arbetsinkomst enligt respektive SESIM av de som ingår i analysen upplevde med låg arbetsinkomst enligt , motsvarande för SESIM var . Att förekomsten av låg inkomst är högre i SESIM än i kan, mot bakgrund av vad som redovisades avseende tvärsnittsfördelningen i diagram B.4 framstå som något överrask- ande. Vi studerar här en grupp av individer som var 20–i och 40–64 . Andelen med låg inkomst i tvärsnitten kommer att variera över tiden på grund av att åldersfördelningen förändras. I början dras andelen upp av ungdomarna och mot slutet av de äldre, lägst andel fås i mitten av perioden när åldrarna varierar mellan ca 30–. I sammanfaller detta med högkonjunkturen i decennieskiftet mellan 1980 och 1990-talet då andelen med låga arbetsinkomster var väldigt liten. Detta medför att antalet perioder med låg inkomst totalt sett blir lägre i än i SESIM. Fördelningen av antalet perioder bland de som har låg inkomst är ganska lika i de bägge materialen. Överskottet av låginkomstperioder i SESIM ger en högre andel med 1–samt 20 (eller fler) år. SESIM tycks alltså inte underskatta förekomsten av permanent bad luck De flesta upplever inte någon period med låg disponibel inkomst (i och i SESIM) och fördelning av Bilaga 9 till LU 2003 antal perioder för de som har med låg inkomst är ganska lika. Diagram B.14 Fördelning av antal år med låg disponibel inkomst under en 11–årsperiod enligt respektive SESIM För att tydliggöra de skillnader som faktiskt finns visas i diagram B.15 nedan samma fördelning som i diagram B.14 men utan de som saknar låginkomstperioder. Bilaga 9 till LU 2003 Diagram B.15 Fördelning av antal år med låg disponibel inkomst under en 11–årsperiod enligt respektive SESIM bland de som har minst ett år Förekomsten av låg inkomst är som väntat lägre i SESIM än i , den konjunktureffekt som gav det omvända resultatet för arbetsinkomst syns inte här. Detta kan till viss del förklaras av att andelen med låg disponibel inkomst inte är lika konjunkturkänslig, de som blir arbetslösa erhåller a-kassa samt eventuellt bostads– och socialbidrag. Huvudförklaringen är dock att populationen inte avgränsas lika hårt som i analysen av arbetsinkomst, perioden är kortare och en större del av befolkningen omfattas. Fördelningen av antal perioder med låg inkomst simuleras så pass väl i SESIM att avvikelserna jämfört med knappast kan ha någon större effekt på analyserna i kapitel 3, 4 och 5. Nedan presenteras och förklaras kort några av de begrepp som används i bilagan. Förklaringarna avser främst de sätt på vilka be- greppen används här. I andra sammanhang kan de olika begreppen ha en mer generell betydelse. Beteendeekvation: Statistisk modell där utfallet inte bara beror av individens/hushållet egenskaper utan även av omvärldens egen- skaper. I till exempel en modell för prediktion av ett hushålls arbetsutbud påverkas detta inte bara av hushållets egenskaper utan kan även påverkas av förändringar i skatte- och transfe- reringssystemen.