sou · GRB345 · 2004-01-01 00:00:00 — För tjänsteindustrin har konvergensen pågått i stort sett kontinuerligt , men för tillverkningsindustrin står det klart att de största förbättringarna skedde efter finanskrisen . Därefter har konvergensen avstannat. Det är möjligt att detta mönster återspeglar flera underliggande faktorer. En anledning till att tillverkningsindustrin tagit ett steg uppåt –talet kan vara den ökning i FoU och humankapital som diskuterats tidigare. bör det noteras att perioden i stor ut- sträckning karakteriserades av återhämtningen efter finanskrisen. Insatser och resultat i kunskapssamhället Bilaga 6 till LU 2003 Den minskning av industrisysselsättning som genomfördes i sam- band med krisen bidrog sannolikt till en omfattande rationalisering – de minst produktiva tjänsterna drogs in först, och kvarvarande anställda hade mera realkapital till sitt förfogande. Expansionen i industrisysselsättning som skedde efter 1995 kan ha inneburit att en del av dessa tjänster återbesattes, vilket skulle kunna förklara den relativt långsamma produktivitetstillväxten –talets andra hälft som illustrerades i diagram 2.20. 2.4Finns det en svensk paradox? Även om genomgången av statistiken över investeringar och produktionsresultat i förhållande till omvärlden inte gett en helt entydig bild kan resultaten sammanfattas i följande tre på- ståenden. hör till de länder som satsar mest resurser i förhållande till ekonomins storlek på forskning, kunskap och humankapital. Även om det finns en del svagheter i den totala omfattningen av högre utbildning verkar det rimligt att en samlad värdering placerar i världstopp, eventuellt tillsammans med och . Det är också noterbart att en del av de svagheter som identifierats i tidigare diskussioner om konkurrenskraft – till exempel bristen på högutbildad personal med teknisk och naturvetenskaplig inriktning – inte går att utläsa ur våra jämförelser. Investeringarna i FoU och humankapital är produktiva på så sätt att de leder till nya patent, tidskriftsartiklar och andra konkreta resultat som ligger i nivå med insatserna. Vad gäller ekonomins struktur finns det också tecken på att tillhör de mest avancerade länderna. Några av de indi- katorer som tyder på detta är de höga andelarna av sysselsättning i högteknologisk tillverkningsindustri och kunskapsintensiv tjänste- industri, samt den höga andelen av högteknologiska produkter i den svenska tillverkningsindustrins export. Vad gäller industri- och exportstrukturen är det emellertid svårt att bedöma vad som är tillräckligt eller önskvärt givet våra insatser. Trots att de stora FoU- och kunskapsinvesteringar ger konkreta resultat i form av ny kunskap och innovationer ger de inte lika stor avkastning i form av hög arbetsproduktivitet och inkomst. I stället ligger genomsnittliga produktivitet och inkomst en bit under de ledande ländernas nivåer: som bäst framstår Bilaga 6 till LU 2003 Insatser och resultat i kunskapssamhället som ett ganska genomsnittligt EU-land. Problemen verkar vara koncentrerade till tjänstesektorn, även om tillverkningsindustrin också ligger relativt lågt i produktivitet – i genomsnitt är arbetsproduktiviteten i tillverkningsindustrin något lägre än snittet för de viktigaste konkurrentländerna. Det bör dock noteras att relativa position förbättrats tydligt . Gapet mellan insatser och produktionsresultat kan således motivera en diskussion om den svenska paradoxen, och då med fokus på frågan varför?. Följande två kapitel undersöker ett par möjliga förklaringar till paradoxen. I kapitel 3 ser vi närmare på nettoexport för att undersöka om vår specialisering på FoU- och kunskapsintensiva sektorer är så stor som våra faktortillgångar tillåter eller antyder. Även om vi noterade ovan att har en stor del av sin sysselsättning och export i högteknologisk industri kunde vi inte bedöma om vår specialisering inom dessa sektorer var tillräckligt stor. I kapitel 3 försöker vi besvara frågan genom att skatta exportekvationer för en grupp västeuropeiska länder, och sedan undersöka om skiljer sig från det allmänna mönstret. Med andra ord undersöker vi om det svenska förhållandet mellan faktortillgångar och nettoexport sammanfaller med det som skulle gälla för ett normalt västeuropeiskt land med tillgångar. I kapitel 4 undersöker vi de multinationella företagens verksamhet i . Som diagram 2.17 visade har de svenska storföretagen mycket direktinvesteringar utomlands, och under det senaste årtiondet har inflödet av utländska investeringar också ökat kraftigt. En möjlig förklaring till den svenska paradoxen, som framförts vid olika tidpunkter21, har att göra med multinationella företags verksamhet. Om dessa lokaliserar stora delar av sin FoU till (på grund av gynnsam infrastruktur eller andra skäl) men väljer att förlägga stora delar av sin högförädlande produktion på annat håll uppkommer ett mönster som sammanfaller med para- doxen: relativt mycket FoU men relativt lite högförädlande produktion, och därmed relativt låg arbetsproduktivitet. I kapitel 4 undersöker vi särskilt de multinationella företagens fördelning av sin svenska sysselsättning: kan vi se en fokusering på FoU-intensiv verksamhet, och är den lika stor för utländska som svenska multi- nationella företag. 21 Se t.ex. , M. & , R. [1989]. Insatser och resultat i kunskapssamhället Bilaga 6 till LU 2003 Innan vi fortsätter med dessa frågor är det på sin plats att notera ytterligare några möjliga förklaringar till paradoxen. En möjlig orsak har att göra med de relativt långa tidsperspektiv som gäller för frågor rörande konkurrenskraft, ekonomisk struktur och real- inkomst. Även om varit relativt framstående vad gäller FoU, utbildning och infrastruktur är det inte förrän man kan tala om som världsledande på flera områden. Det kan helt enkelt ta än innan resultaten av investeringarna realiseras. Vi noterade till exempel att det är svårt att påvisa orsakssambanden mellan grundforskning och högteknologisk produktion: om det finns ett samband är det tro- ligtvis inte , utan kan ta år eller till och med årtionden att märkas i produktivitet och inkomster. Dessutom är FoU- insatser behäftade med betydlig osäkerhet. Även om det skulle finnas ett allmänt samband mellan FoU-insatser och produktivitet finns det också mycket forskning som inte leder till konkreta – eller åtminstone kommersiellt värdefulla – resultat. Ett annat skäl för gapet mellan insatser och resultat kan vara att vi fokuserar på samband mellan investeringar i FoU och pro- duktion av högteknologiska varor. FoU och andra insatser kan emellertid användas också för att skapa högteknologiska produk- tionsprocesser, även om dessa processer skapar enkla produkter. I fall är det möjligt att järn-, stål- och skogsindustrierna bidrar till denna typ av otydlighet. I förhållande till de flesta andra länder satsar till exempel den svenska skogs- och pappersbranschen stora summor på FoU och utbildning: STFI, Skogsindustrin tekniska forskningsinstitut, hör till de största specialiserade forskningsinstituten i och är världsledande på sitt område.22 Som ett resultat av dessa investeringar är branschens produktivitet också hög i en internationell jämförelse (tabell 2.4), men förädlingsgraden är ändå relativt låg jämfört med många andra industrier, och forskningen bidrar inte direkt till exporten av högteknologiska produkter. Att specialiseringen på dessa branscher högst väsentligt bidrar till välfärd illustreras bland annat av att värdet på skogssektorns nettoexport överstiger den samlade nettoexporten från bilar, elektronik och läkemedel.23 Internationell statistik tillåter tyvärr inte detaljerade jämförelser över olika industriers FoU-satsningar, men det kan noteras att nästan hälften av den svenska tillverkningsindustrins FoU låg utan- 22Blomström, M. & Kokko, A. [2002]. 23Kommerskollegium [2002]. Bilaga 6 till LU 2003 Insatser och resultat i kunskapssamhället för de traditionellt högteknologiska branscherna (flyg, elektronik, datorer, läkemedel, och instrument) –talet. och har större andelar av sin FoU i högteknologiska branscher, medan och uppvisar en struktur som är mer lik den svenska, med stor betoning på kategorin övrig tillverknings- industri. Denna grupp omfattar förutom basindustri också fordon, kemisk industri, mat- och dryckesvaror och textilier, men det går tyvärr inte att särskilja de olika branschernas andelar. Även tjänstesektorns stora vikt kan påverka jämförelserna mellan insatser och resultat. Omkring tre fjärdedelar av syssel- sättningen i ligger inom tjänstesektorn, men sektorn står endast för 10–av FoU-utgifterna. I till exempel , , och är tjänstesektorns syssel- sättningsandel lika stor men FoU-andelen klart högre (i de två sistnämnda länderna), medan och uppvisar lägre satsningar på tjänstesektorn (men också lägre sysselsättningsandelar i tjänstesektorn). höga syssel- sättningsandel i den offentliga sektorn kan också påverka analysen på flera sätt. Ett problem är att den offentliga sektorn utgör en större andel av tjänstesysselsättningen i än andra länder, vilket försvårar jämförelserna. Det finns helt enkelt ingen interna- tionellt jämförbar statistik över den offentliga sektorns FoU- investeringar på tjänsteområdet. Dessutom kan produktivitets- och tillväxttakterna påverkas av att den offentliga sektorns löner knap- past kan tillåtas stiga snabbare än den privata sektorns löner, som produktivitetsökningarna oftast uppskattas med olika insatsmått snarare än produktionsmått. Det är också möjligt att en offentlig tjänst generellt värderas lägre eftersom de flesta offentliga tjänster inte förutsätts generera någon vinst till staten: motsvarande privata tjänst skulle sannolikt prissättas så att ägarna får åtminstone en normal kapitalavkastning när kostnaderna för arbetskraft och övriga insatser betalats. På grunds av bristfällig statistik har det tyvärr inte varit möjligt att genomföra en närmare analys av utvecklingen inom tjänstesektorn inom ramarna för denna bilaga, men en sådan undersökning skulle utan tvivel vara värdefull. Den offentliga sektorn påverkar troligen ännu mer genom beskattning och annan ekonomisk politik. Genomlysningen av insatser och produktionsresultat tyder på att forskningspolitiken och utbildningspolitiken fungerar bra eller åtminstone tillfred- ställande (även om det finns utrymme för förbättringar). Insatser och resultat i kunskapssamhället Bilaga 6 till LU 2003 kan det finnas aspekter av innovationspolitiken som inte är lika framgångsrika. Med innovationspolitik syftar vi på de beslut som påverkar hela innovationssystemet, från förutsättningarna för forskning och utbildning till incitament och förutsättningar för att idéer, uppfinningar och kunskap kommersialiseras och resulterar i innovationer – nya företag, nya varor och tjänster och nya effek- tivare sätt att producera gamla varor och tjänster – som bidrar till inkomster och välfärd. Kritiken mot höga svenska skatter och bristande nyföretagande är välbekant, men det är möjligt att svagheterna i innovationspolitiken rör strukturer och besluts- fattande i minst lika stor omfattning som enskilda incitament eller hinder för entreprenörskap. På flera områden har förutsättningarna förbättrats tydligt under det senaste årtiondet (några områden som betonats ovan är tillgången på högutbildad arbetskraft och riskkapitalförsörjningen) men svagheter på andra områden bidrar sannolikt till att totalresultatet inte är så bra som det kanske skulle kunna vara. För att komma till rätta med dessa kvarvarande svagheter – och de nya problem som otvivelaktigt kommer att uppstå som ett resultat av den kontinuerliga förändringen av tekno- logier, konsumentpreferenser och konkurrensförhållanden som följer av globaliseringen – vore det önskvärt med ett mera om- fattande systemperspektiv på innovationspolitiken. Kapitel 5 innehåller därför en kortfattad diskussion om vilka lärdomar vi eventuellt skulle kunna dra av erfarenheter. är det land vars näringsstruktur och ekonomiska förutsättningar påminner mest om de svenska, som det också är det land som förbättrat sin ekonomiska konkurrenskraft allra mest under det senaste årtiondet. 3Skiljer sig specialisering från det förväntade mönstret? Då man i den allmänna debatten talar om konkurrenskraft och länders specialiseringsmönster brukar lönenivån och priset på andra produktionsfaktorer komma högt på listan av viktiga bestämnings- faktorer. Om man går bakom dessa begrepp är det klart att både priser och specialiseringsmönster på lång sikt bestäms av den relativa tillgångar på produktionsfaktorer och deras produktivitet. För att förklara länders specialiseringsmönster har två teoriansatser haft en dominerande ställning i forskningen. Dessa är den Ricardianska teorin (först publicerad 1817) som grundar sig på antagandet att länders specialiseringsmönster bestäms av relativa produktivitetsskillnader hos arbetskraften och –teorin (formaliserad och populariserad av Stolper och –talet) som fokuserar på skillnader i länders faktortillgångar. Överlag finner man att det empiriska stödet för dessa ansatser förbättras påtagligt om man kombinerar dem så att man tar hänsyn till skillnader i både faktortillgångar och teknologier (vilka kan skilja sig avsevärt mellan länder).24 Utfallet är (inte helt oväntat) att både teknologi och faktortillgångar styr länders specialiseringsmönster. Utöver dessa ansatser, vilka i stor utsträckning saknar geo- grafiskt avstånd som bestämningsfaktor för handelsströmmar, har den nya ekonomiska geografin utvecklats snabbt under 1990-talet.25 De teorier som utvecklats inom detta område fokuserar på hur kombinationen transportkostnader och stordriftsfördelar kan ge upphov till industriella kluster. och (1996, 1999) 24Trefler, D. [1993, 1995], Harrigan, J. [1997], , P., , P. & , L. [1999], , D. & Weinstein, D. [2001] och Hakura, S. [2001] är exempel på studier som utvecklar och/eller testar moderna handelsmodeller som inkorporerar skillnader i teknologi såväl som i faktortillgångar. 25Fujita, M., Krugman, P. & , A. [1999]. Skiljer sig specialisering från det förväntade mönstret? Bilaga 6 till LU 2003 formulerar och testar en modell som kombinerar stordriftsfördelar och skillnader i faktortillgångar för att förklara specialiserings- mönstret inom och mellan japanska regioner. Överlag finner de att de observerbara industriella klustren bara till viss del kan förklaras med hjälp av den nya ekonomiska geografins modell- ram. Amiti (1999) analyserar klusterbildning inom med hjälp av Gini-koefficienter: hennes resultat är blandade då hon finner att vissa länder och branscher blivit mer specialiserade/kon- centrerade medan det motsatta gäller för andra. (2001) finner att inom (–1996) har länder som initialt var inriktade på kapitalintensiv produktion överlag ökat sin specialisering i denna typ av vara medan det motsatta snarare gäller för humankapitalintensiv produktion. I detta kapitel utgår vi från en bred ansats som omfattar både faktortillgångar och teknologi och studerar nettoexportens bestämningsfaktorer, men med mycket starkare fokusering på än i tidigare bidrag. Huvudfrågan i kapitlet är om specialiseringsmönster ser ut som man skulle kunna förvänta sig givet vår tekniska kompetens och våra faktortillgångar. I förra kapitlet noterade vi t.ex. att har stora FoU-tillgångar, mycket humankapital, och en hel del export av högteknologiska produkter. Frågan är om specialiseringen i avancerad industri är tillräckligt stor givet resursinsatserna. Enda sättet att besvara denna fråga är att först definiera det normala förhållandet mellan teknologi, faktortillgångar och specialisering i olika branscher. Detta görs i en regressionsanalys som utnyttjar en omfattande databas med information om faktortillgångar, produktion, konsumtion och handel för 10 länder i vårt närområde, 22 industrier och 7 produktionsfaktorer under 20–årsperioden –1996. (Det hade varit önskvärt att undersöka även de senaste årens förhållanden, men detta har inte varit möjligt på grund av att modellen kräver jämförbara data från flera länder, och dessa publiceras endast med stor eftersläpning.) Valet av länder – de största EU-länderna plus – motiveras med att de ekonomiska förutsättningarna i dessa länder är relativt lika de i . Den japanska och amerikanska hemmamarknaden är så mycket större än hemmamarknaden för europeiska företag att detta sannolikt skulle påverka resultaten; förhållandena i nya industrinationer som och skiljer sig så mycket från de i att jämförelserna blir besvärliga även i de fallen. När vi sedan definierat det normala förhållandet kan vi Bilaga 6 till LU 2003 Skiljer sig specialisering från det förväntade mönstret? undersöka om det specialiseringsmönster vi ser i skiljer sig från det mönster som skulle uppkomma i ett typiskt europeiskt land med tillgångar. Eftersom vi har data för en 20– årsperiod kan vi också undersöka förändringar i faktortillgångar och specialiseringsmönster, och försöka svara på frågan om allt större investeringar i kunskap ger de resultat som borde kunna förväntas. Avsnitt 3.2 sammanfattar den data som används i analysen. Avsnitt 3.3 analyserar specialiseringsmönstret samt under de fyra femårsperioder som ingår, för att se om mönstren förändras över tiden. Avsnitt 3.4 går vidare till att undersöka hur förändringar i faktortillgångar påverkar specialiseringsmönstret och avsnitt 3.5 ger en kort sammanfattning av kapitlets slutsatser. Med traditionella neoklassiska antaganden om produktions- teknologi, efterfrågan och marknadsform – homotetiska preferen- ser, konkurrens på faktormarknaderna, osv. – går det att konstruera teoretiska modeller som visar att länders specialiseringsmönster är systematiskt relaterade till produktivitet, faktortillgångar och marknadsstorlek. Mera specifikt kan det visas att ett lands nettoexport (eller kvoten mellan produktion och konsumtion) inom en viss industri är högre om industrin uppvisar hög teknisk effektivitet jämfört med konkurrenterna, om industrin utnyttjar landets rikliga (dvs. billiga) produktionsfaktorer intensivt, och om marknaden är stor nog att ge utrymme för att utnyttja skal- fördelar.26 Landet specialiserar sig på sådana produkter som det förmår tillverka relativt billigt i förhållande till omvärlden, vare sig konkurrensfördelarna består av bättre teknologi, rikligare tillgång på de produktionsfaktorer som används intensivt i produktionen av varorna i fråga, eller lägre styckkostnader som följer av en större samlad produktionsvolym. För att undersöka hur dessa relationer ser ut i verkligheten krävs att de teoretiska insikterna översätts till en empirisk regressions- modell. Den modell som vi använder kan sammanfattas i regressionsekvationen 26 För en mer detaljerad beskrivning av sådana modeller, se t.ex. , P., , P. & , L. [1997, 1999] och , L. [1999]. Skiljer sig specialisering från det förväntade mönstret? Bilaga 6 till LU 2003 (3.1) ln(r)ijt = FoU-stock ijt + Kapital ijt + Humankapital ijt + ijt + Skog ijt + Elenergi ijt + Marknad ijt där r ijt är en specialiseringskoefficient som definieras som land j:s nettoexport inom bransch i t. Med Q, C, M och X som förkortningar för produktionsvärde, konsumtion, import respektive export kan specialiseringskoefficienten r ijt definieras som (3.2) r ijt = Q ijt / C ijt = (C ijt + X ijt– M ijt) / C ijt Ett värde på r ijt som överstiger 1 visar att den inhemska produktionen i bransch i överstiger den inhemska konsumtionen, och att landet därmed är en nettoexportör i branschen. Ju högre värdet på r ijt är, desto starkare är konkurrenskraften i just den branschen. De flesta oberoende variablerna kombinerar faktor- tillgångar och faktorintensiteter, och översiktliga definitioner av variablerna, med källhänvisningar, följer nedan. Tabell A.1 i Appendix A innehåller en mer exakt beskrivning av varje variabel. FoU-stock Logaritmen av de kumulerade FoU-investeringar i varje land, bransch och tidsperiod (beräknad enligt kapital- stocksberäkningsmetoden). Variabeln avser att fånga den positiva effekten av teknologi och kunskap på kon- kurrenskraft. Källa: [1999]. Kapital Variabeln avser att återspegla effekten av kapitalbehov och kapitaltillgångar, och definieras som branschens kapitalintensitet multiplicerat med ett mått på landets kapitaltillgångar. Kapitalintensiteten för de olika branscherna bygger på data för kvoten mellan kapital- kostnad och förädlingsvärde och är ett genomsnitt över alla de länder som ingår i analysen. Måttet på kapital- tillgångar bygger på den genomsnittliga kapitalkostnaden i varje land och tidpunkt: (2001) visar att detta är mycket nära korrelerat med olika mått på kapitalstockens storlek. Antagandet är att variabeln har Bilaga 6 till LU 2003 Skiljer sig specialisering från det förväntade mönstret? en positiv effekt på nettoexporten: kapitalrika länder specialiserar sig på export av kapitalintensiva produkter. Källa: Easterly, W. & , R. [1999] och [1999a]. Humankapital Variabeln avser att fånga effekten av humankapitalbehov och tillgång på humankapital, och består av ett mått på branschens humankapitalintensitet multiplicerat med ett mått på landets tillgång på humankapital. Måttet på branschens kapitalintensitet bygger på information om andelen av branschens förädlingsvärde som går till anställda med postgymnasial utbildning (för varje land, bransch och år). Humankapitaltillgången approximeras med data på andelen av befolkningen i varje land med postgymnasial utbildning. Utbildningsdatan finns tillgänglig för varje land i femårsintervaller. Vi förväntar oss en positiv effekt, av motsvarande skäl som angavs för föregående variabel. Källa: Barro, R. & , J. [2000], [1999a] samt SCB/RAMS. är en dummyvariabel för bransch 31 (livsmedelsindustrin) multiplicerat med varje lands åker- areal per capita i varje tidsperiod. Vi förväntar oss en positiv effekt, så att länder med relativt riklig tillgång på också är nettoexportörer av livsmedel, drycker och tobak (varorna i bransch 31). Källa: SCB Statistisk , olika årgångar. Skog Mäter branschens input av skogråvara (per produktion) multiplicerat med ett mått på landets skogsareal per capita. Informationen om råvarukostnader gäller för 1985, medan statistiken om skogs- tillgångar varierar över länder och tidsperioder. Den förväntade effekten är positiv: skogsrika länder bör vara nettoexportörer i branscher som utnyttjar mycket skogsråvaror. Källa: SCB Input-output-tabell för 1985 samt SCB Statistisk , olika årgångar. Input- output-tabellen är den senaste som publicerats för . Skiljer sig specialisering från det förväntade mönstret? Bilaga 6 till LU 2003 Elenergi Definieras som produkten av branschens elkostnad per anställd och landets elproduktion per capita. Informationen om branschernas elkostnader gäller för 1989, medan informationen om elproduktion varierar över länder och tidsperioder. Hypotesen är en positiv effekt, så att länder är specialiserade i elintensiva branscher. Källa: , Part 1 samt Statistisk , olika årgångar. Marknadsstorlek Denna variabel avser att visa på landets möjligheter att utnyttja stordriftsfördelar i produktionen. Variabeln definieras som branschens totala förädlingsvärde per land och tidsperiod multiplicerat med ett mått på branschens skalfördelar. Måttet på skalfördelar är den genom- snittliga företagsstorlek (omfattande alla ingående länder) i varje bransch 1986. Källa: [1999a] samt [1995]. Tabell A.2 och A.3 i appendix A sammanfattar beskrivande statistik för faktorintensiteter och skalfördelar i de olika branscherna, samt de olika ländernas tillgång på fysikt kapital och humankapital i mitten av den tidsperiod som analyseras. Tabellerna visar vilka 10 länder och 22 branscher som ingår i analysen. Måtten på skalfördelar och faktorintensiteter har definierats för att ge utrymme för specialisering och faktortillväxt över tiden. Det bör dock noteras att rangordningen mellan de olika branscherna förblir i stort sett oförändrad om vi använder data (även om absoluta värden förändras). Regressionsanalysen utnyttjar också aktuella data för faktortillgångar.