sou · GWB369 · 2008-07-03 00:00:00 — -0,01 -0,03 Samhällsvet., jur., handel, adm. -0,01 -0,01 -0,05 Naturvet., matematik och data -0,09** -0,08** -0,11** -0,24** -0,24** -0,29** Hälso- och sjukvård, social oms. -0,02 -0,01 Kvinna/man 1/0 -0,36** -0,37** -0,44** Utl-/svenskfödd 1/0 0,42** 0,44** 0,48** Faderns utb.nivå 2 1/0 Faderns utb.nivå 3 1/0 0,19* 0,21* Faderns utb.nivå 4 1/0 Faderns utb.nivå 5 1/0 0,2* Faderns utb.nivå 6 1/0 0,57* Moderns utb.nivå 2 1/0 Moderns utb.nivå 3 1/0 0,4** 0,38** 0,51** Moderns utb.nivå 4 1/0 0,79** 0,85** 1,07** Moderns utb.nivå 5 1/0 0,47** 0,46** 0,53* Moderns utb.nivå 6 1/0 11,71** 11,68** 11,33** Betyg(t-1) (från första steget) 0,42** 0,42** 0,41** Anm: Skattning på aggregerade data. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen –2003. **/* betyder att värdet är statistiskt säkerställt på 1/nivån. Skillnaderna bygger på aggregerade löneregressioner; se kapitel 6 eller appendix D för detaljer kring skattningen. Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 En första generell kommentar kring resultaten är att det inte finns några lärosäten som har statistiskt säkerställt lägre löner än . Skillnaderna i resultat mellan kolumnerna är också ganska små. Det är dock något större skillnader och också mer statistiskt säkerställda skillnader i löner och inkomster efter avslutad utbildning än efter avslutad utbildning (se t.ex. antal lärosäten 4 och 6 för inkomster: /(mot ), /(mot ) och /(mot )). Trots att vi kontrollerat för var de tidigare studenterna har studerat kan detta mönster potentiellt härröra från statistisk diskriminering eller olikheter i arbetsmarknadsläge. Individer som har studerat i har troligtvis en mer begränsad arbetsmarknad, vilket medför att de har haft svårare att skaffa ett välavlönat arbete direkt efter avslutad utbildning. Det finns dock vissa undantag från denna regel (se t.ex. antal lärosäten 4 och 6 för inkomster; (mot ) och (mot )). Utifrån relativa jämförelser med kan vi se att tidigare studerande från har (14–9) lägre årsinkomst jämfört med tidigare studerande från efter avslutad utbildning. efter avslutad utbildning har de dock samma inkomster (10–9) som de tidigare studenterna från . Det finns alltså initiala skillnader i inkomster för tidigare studenterna men de försvinner efter avslutad utbildning, vilket tyder på 1) att det är små skillnader i genomsnittlig produktivitet; 2) att det förekommer statistik diskriminering och 3) att den lokala arbetsmarknaden är betydelsefull för inkomsten. Resultaten för kontra , och är lite mer svårtolkade: Jämfört med tidigare studenter från de två förstnämnda lärosätena har tidigare studenter från signifikant lägre ingångslöner i genomsnitt (14–0 och 9–0). efter avslutad utbildning finns inga genomsnittliga skillnader i årsinkomster (10– 9 och 9–9), däremot har de i genomsnitt högre årslöner än tidigare studerande från . Detta resultat kan bero på statistisk diskriminering. Jämfört med kan det också röra sig om statistisk diskriminering eller att utbildningskvaliteten är bättre vid än vid . Arbetsgivaren verkar dock inte tro att kvaliteten vid dessa lärosäten är bättre och därför är det initialt ingen skillnad i Bilaga 8 till LU 2008 Effekter av val av lärosäte En annan förklaring är att det rör sig om statistik diskriminering i kombination med en bättre lokal arbetsmarknad för de tidigare studerande från jämfört med den för tidigare studerande vid . En annan observation är att det är något mindre skillnader mellan lönerna än mellan inkomsterna vilket stöder tesen att den lokala arbetsmarknaden spelar en ganska stor roll för skillnaderna. När vi skattar separata regressioner för män och kvinnor kan vi se samma mönster som för hela populationen. Antalet statistiskt säkerställda skillnader minskar dock på grund av att antalet observationer minskar. För män kvarstår resultaten från hela populationen. De män som har studerat vid har efter avslutad utbildning en högre inkomstpremie jämfört med män som studerat vid . Möjligen finns också en inkomstpremie efter avslutad utbildning av att ha studerat vid och . För kvinnor kvarstår effekten på inkomster för och troligen också en inkomstpremie för studier vid . Det primära resultatet i detta kapitel är att betydelsen av valet av lärosäte för inkomster och löner är underordnat valet av utbildningsinriktning. Från våra skattningar tycker vi oss finna att den lokala arbetsmarknaden (arbetsmarknad nära lärosätet där studierna bedrivits) är den faktor som har störst inverkan på de skillnader i löner och inkomster som finns. Vi kan konstatera att det är en fördel rent inkomstmässigt att studera vid och mot att studera vid många andra lärosäten. Gissningsvis beror inte denna premie på skillnader i kvalitet utan härrör mest troligt från den lokala arbetsmarknaden. Förklaringen till detta är troligtvis att mobiliteten efter avslutade studier i är ganska låg. Vi har inte funnit några studier om mobilitet efter avslutade studier och efterfrågar en belysning av detta.90 En låg mobilitet härrör troligtvis från att lönespridningen inom yrken är låg i , vilket skapar relativt små ekonomiska 90 En bra belysning av arbetsmarknadsmobilitet ges i SOU 2007:35 men där ges ingen speciell beskrivning av studenters flyttbeteende, d.v.s. hur individer väljer att flytta till en studieort eller hur de flyttar efter sina avklarade studier. Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 incitament för individerna att flytta från studieorten. Arbetslöshet skapar incitament att flytta men denna flyttbenägenhet motverkas av relativt sett höga ersättningsnivåer i arbetslöshetsförsäkringen91 och små regionala skillnader i arbetslöshet. Eftersom priset för boende och transporter är lägre i t.ex. än i Stockolm är det i det närmaste förvånande att lönepremien inte är större för dem som studerar vi jämfört med studenter från universitet.92 Med den lönesättning som råder på arbetsmarknaden är det svårt att mäta skillnader i kvalitet via löner. Eventuella kvalitetsskillnader kan sannolikt lättare upptäckas via arbetslöshet och således inkomst än via löner. Det vore intressant att mer aktivt tillhandahålla information om löner/inkomster från olika lärosäten så att studenter kan göra informerade beslut. För att ge framtida studenter ett så bra beslutsunderlag som möjligt bör informationen finnas tillgänglig för en så hög utbildningsnivå som möjligt. Detta innebär troligtvis att man måste presentera både livsinkomster och livslöner, dvs. resultat från regressionsmodeller där man parametriskt kontrollerar (se faktaruta 1.1 Ordlista) för ålderprofiler i inkomster och löner. Det är dock viktigt att påpeka att informationen inte kan tolkas som kvalitet av lärosäte. För att få en bättre uppfattning om kvalitet på utbildningar och lärosäten tror vi att det krävs en uppföljning via kunskapsprov efter avslutad utbildning. 91Arbetsvillkoret minskar troligt problemet med minskad rörlighet p.g.a. arbetslöshets- försäkringen. För detaljer i arbetslöshetsförsäkringen se , Lag (1997:238) om arbetslöshetsförsäkring. 92Lönepremien kan ses som en kompenserande variation för att bo i en storstad. De data som används i bilagan täcker alla individer –2003 och finns i den s.k. IFAU- databasen, som länkar ihop ett antal databaser från SCB. Mycket av de data vi använder kommer ursprungligen från databasen , som är en longitudinell databas kring utbildning, inkomst och sysselsättning. Utöver använder vi även kompletterande utbildningsdata, lönestrukturstatistik, flergenerationsregistret och sysselsättningsstatus från RAMS93. Grunddata består av ca 6,5 miljoner individer. Vissa av resultaten som redovisas i bilagan är beräknade för alla individer, medan en del individer faller bort vid beräkningen av andra resultat. Exempelvis finns utbildningsnivå att tillgå för alla individer, medan inkomster enbart finns för dem som har en registrerad inkomst. Vidare bygger lönedata på undersökningar i vilka täckningsgraden beror på anställningssektor; det rör sig om totalundersökningar i den offentliga sektorn och om urvalsundersökningar i den privata. Vi använder svensk utbildningsnomenklatur (SUN) för klassificering av utbildning. SUN innehåller information om nivå (t.ex. grundskola och högskola) och inriktning (t.ex. humaniora och samhällsvetenskap). Både valen av utbildningsnivå och av - inriktning är intressanta men de data över utbildningsinriktning på gymnasienivå som vi har tillgång till är tyvärr bristfälliga.94 I huvudsak beror detta på att alltför många av dem som har gymnasieutbildning som högsta utbildning enligt SUN hamnar i den allmänna inriktningsgruppen. Exempelvis anses natur- inriktningen på gymnasiet enligt SUN vara så generell att den klassas som allmän inriktning, trots att det även existerar en 93Registerbaserad arbetsmarknadsstatistik, SCB. 94Observera att gymnasieprogrammen (efter 2000) och gymnasielinjerna () inte motsvarar uppdelningen enligt SUN. Bilaga 8 till LU 2008 naturinriktning i SUN. När det gäller valet av inriktning behandlar vi därför enbart högskoleutbildning. Appendix B Beräkning av måttet för social snedrekrytering Nedan följer en beskrivning av hur ett specifikt värde i tabell 4.8 beräknas. Exempelvis är svenskfödda kvinnor med gymnasie- utbildning och med föräldrar som i snitt har läst mindre än på högskolan i genomsnitt 6,24 gånger mer benägna att studera än kvinnor med motsvarande sociala bakgrund men där föräldrarna har mindre än i förgymnasial utbildning. Denna siffra kommer från följande beräkning: Vi utgår från delpopulationen svenskfödda kvinnor som har läst vidare från gymnasiet till någon av nivåerna kort respektive lång högskoleutbildning och med föräldrar som i snitt har läst mindre än på högskolan i genomsnitt. Denna delpopulation innehåller 77 150 individer för perioden –2003. Det totala antalet individer som har läst vidare från gymnasiet till någon av nivåerna kort respektive lång högskoleutbildning är 1 194 339. Som ett första steg beräknar vi delpopulationens andel, som är lika med 77 150/1 194 . Nästa steg handlar om att relatera denna andel till andelen svenskfödda kvinnor med föräldrar som i snitt har läst mindre än på högskolan av hela befolkningen som har minst gymnasium som utbildningsnivå och högst högskoleutbildning längre än . Denna andel är och delpopulationens utbildnings- benägenhet är alltså 6,46/4,14 eller 1,56. Delpopulationen är alltså överrepresenterad bland dem som läst vidare. Slutligen relaterar vi utbildningsbenägenheten (1,56) till utbildningsbenägenheten för motsvarande delpopulation där föräldrarnas utbildning är som lägst, alltså med delpopulationen svenskfödda kvinnor med föräldrar som har mindre än i förgymnasial utbildning. Den sistnämnda gruppens utbildningsbenägenhet är 0,25 och vi har att 1,56/0,25 är 6,24, som är den redovisade siffran i Tabell 4.8. Appendix C Beskrivning och skattning av modellen för val av utbildning Nedan följer en kortfattad beskrivning av modellen. En mer detaljerad genomgång finns i Angelov, Dagsvik & (2008). Individ i har grundutbildningen u0 och enligt modellens grundspecifikation består valmängden av alla möjliga utbildningar som individen har att välja mellan. U = u1,u2 ,,uJ . Individens nytta vid en viss utbildning j är en funktion av konsumtion C . Vidare innehåller nyttofunktionen en utbildningsspecifik och en individspecifik stokastisk del. Nyttofunktionen kan något förenklat skrivas som U (C, j)i = u(C) +αj +ε%ij, där j är ett index över den är en stokastisk del. I samband med utbildningsvalet maximerar individen sin nytta U (C,k) för varje alternativ utbildning k . Detta leder till den indirekta nyttofunktionen95 =γYik +αk +εik , 95 Här har vi uteslutit ett antal steg av teknisk natur. Appendix C Beskrivning och skattning av modellen Bilaga 8 till LU 2008 för k =1,2,,J , där Yik är individens diskonterade kvarvarande livsinkomst (utöver existensminimum) givet utbildning k och γ är en parameter som mäter hur sannolikheten att välja en viss utbildning påverkas av en ändring i livsinkomst. Slutligen väljs den utbildning j som ger den högsta nyttan. För den valda utbildningen gäller att Vij > max{Vi1 ,Vi2 ,,ViJ }. Modellen är tänkt att skattas på data över individuella utbildningsval. I den empiriska specifikationen går det att lägga till några kontrollvariabler som inte ingår i Vij men som ändå påverkar Enligt standardresultat inom teorin om diskreta val (se t.ex. Wooldridge (2002)) resulterar våra antaganden i följande uttryck för sannolikheten att individ i väljer utbildning j : där Gij =γYij +αj + βj xi , xi är en vektor med kontrollvariabler för individ i och βj är en parametervektor. Detta uttryck används för att definiera en log-likelihood funktion och parametrarna γ och αk kan sedan skattas med hjälp av maximum likelihood- Valmodellen brukar kallas multinominell logit. I denna bilaga är vi främst intresserade av parameterskattningen Som redan nämnts ger den en uppskattning av förändringen av sannolikheten att välja en viss utbildning, givet en ändring i livsinkomsten. Det exakta uttrycket för den marginella effekten ges av Pij /Yij = γ Pij (1 Pij ) , givet att andra variabler konstanthålls. Efter att parametrarna skattats kan dessa användas för att simulera hur förändringar i skatte- och studiebidragssystemet påverkar individers (predicerade) utbildningsval. För att göra detta måste vi Bilaga 8 till LU 2008 Appendix C Beskrivning och skattning av modellen full kontroll på de skattade förväntade – policysimuleringar går ut på att ändra dessa livsinkomster och se hur de predicerade andelarna individer med olika typer av utbildning ändras. Svenska registerdata ger goda möjligheter att skatta individspecifika livsinkomster. Beteckna individ i :s förväntade framtida årsinkomst givet utbildning j och vid åldern t med Iijt . Inkomstprediktionerna för olika individer, I$ijt , görs med hjälp av löneekvationer, dvs. regressioner av logaritmerad löneinkomst i vänsterledet och ett antal individspecifika kovariater i högerledet.96 Våra kovariater är: ålder, ålder , ålder man/kvinna 0/1 svensk-/utlandsfödd 0/1 då individen som gör utbildningsvalet är 19, där moderns inkomst är ett genomsnitt över de tre senaste årens inkomster samma som ovan, men för fadern ett index över föräldrarnas utbildningsnivå enligt första positionen i nivåmodulen enligt SUN 2000 ett antal variabler vars betydelse är av enbart teknisk natur (se Angelov, Dagsvik & (2008) för en beskrivning) Inkomstprediktionerna är gjorda på bruttoinkomster och omvandlas till nettotermer genom att använda det existerande skattesystemet i . Vi använder den genomsnittliga kommunala skattesatsen som var och den statliga skatten på på inkomstprediktioner . Om valet görs då personen är s år gammal och utbildningen tar k år att genomföra beräknas den diskonterade kvarvarande livsinkomsten i nettotermer som 96 Se t.ex. Card (1999) för en genomgång av forskningen på detta område. Appendix C Beskrivning och skattning av modellen Bilaga 8 till LU 2008 t=s+k (1 + r) är existensminimum på årsbasis och diskonteringsräntan är r, K är kostnader minus intäkter för att utbilda sig och T är pensionsålder. pensionsåldern antar vi implicit att pensionen inte påverkas av utbildningsvalet. Detta är visserligen inte fallet i verkligheten, men i praktiken är antagandet oskyldigt på grund av att diskonteringsräntan är positiv. Vi sätter diskonteringsräntan till . Existensminimum dras ifrån de predicerade livs- inkomsterna eftersom vi är intresserade av inkomster utöver existensminimum. Existensminimum är summan av den så kallade riksnormen från och genomsnittlig boendekostnad för ensamstående från . Konsumentprisindex (det breda KPI samt KPI för boende) används för att extrapolera då riksnormen och boendekostnaderna inte finns tillgängliga.97 Svenska högskoleutbildningar är i de allra flesta fall avgiftsfria och därför finns endast två kostnadsposter att ta hänsyn till; utebliven lön och studiemedel. medräknad i uttrycket för Yij eftersom livsinkomsten beräknas från och med det datum då utbildningen är avslutad. När det gäller studiemedel består CSN-finansieringen av ett bidrag och en lånedel. Lånedelen är ett sätt att tidigarelägga konsumtion och om den ska räknas som en intäkt eller som en kostnad beror på skillnaden mellan låneräntan och individens tidspreferens för konsumtion. Bidragsdelen är en ren intäkt för individen, men den är inte betydande. Studiemedelssystemet brukar ofta betraktas som en nettointäkt för individen, men eftersom den är liten relativt livsinkomsten påverkar den inte skattningarna och vi sätter vi K = 0 vid estimeringen av modellen. Givet en viss skattning spelar dock förändringar i K roll, vilket vi utnyttjar vid policysimuleringarna. 97 Vi har även estimerat modellen på ojusterade livsinkomster och kan konstatera att existensminimum är oväsentlig i sammanhanget. Bilaga 8 till LU 2008 Appendix C Beskrivning och skattning av modellen Resultat från estimeringen av modellen finns i tabell 5.1. Vi inkluderar två typer av individspecifika bakgrundsvariabler: betyg samt moderns och faderns inkomster, med följande motivering. I den ursprungliga strukturella modellen antas att utbildningsvalet är fritt i betydelsen att varje individ med gymnasieutbildning kan välja (och klara av) valfri högre utbildning. I själva verket finns antagningsrestriktioner och en heterogenitet när det gäller individers förmågor att klara av högre studier som gör att valet inte är fritt. Att inkludera genomsnittliga gymnasiebetyg i skattningsekvationen kontrollerar för både antagningsrestriktioner (som ofta uttrycks i termer av gymnasiebetyg) och olika förmågor att klara av utbildningen. Föräldrarnas inkomster fungerar som ett slags generellt index för social bakgrund och bygger på inkomstgenomsnitt över de tre åren närmast innan individen fyller 19.98 Parameterskattningen av störst intresse, γˆ , är positiv och En positiv förändring av livsinkomsten som en viss utbildning ger leder till högre sannolikhet att välja denna utbildning. För att få identifikation i modellen fungerar högskoleutbildning mindre än med inriktning mot pedagogik och lärarutbildning som en referensutbildning. Tolkningen för parametrarna som avser övriga utbildningar görs i relation till referensutbildningen. Betygseffekterna är något krångligare att tolka än γ . specifikt betyder en positiv parameter inte att sannolikheten för alternativet ökar vid en ökning i regressorn. Istället tolkas parameterskattningen relativt basalternativet. Till exempel kan det skattade 98 Implicit antar vi att den "del" av utbildningsbeslutet som hänger ihop med på föräldrarnas inkomster tas strax efter det att individen har tagit gymnasieexamen. Appendix C Beskrivning och skattning av modellen Bilaga 8 till LU 2008 utbildningar som är längre än ökar mer än sannolikheterna att välja kortare. Detta är ett väntat resultat eftersom högre betyg både påverkar möjligheten att bli antagen till en utbildning och möjligheten att klara av att läsa den, och båda effekterna borde vara starkare för högre utbildningar. Det kan vara svårare att förklara skillnaderna mellan utbildningar på samma nivå. Till exempel är parameterskattningen för lantbruk och djursjukvård 1,15, medan den för hälso- och sjukvård samt social omsorg är 0,81. Om respektive utbildning enbart innehöll läkarprogrammet och agronomprogrammet hade siffrorna inte varit intuitiva: Kraven på antagning till läkarstudier är högre och utbildningen tuffare än agronomprogrammet, vilket borde leda till ett högre skattat värde för hälso- och sjukvård. Men båda utbildningarna innehåller flera olika typer av program; till exempel veterinärprogrammet inom lantbruk och djursjukvård och sjuksköterskeprogrammet inom hälso- och sjukvård. Tyvärr tillåter inte våra data att vi gör en mer detaljerad analys genom att exempelvis inkludera andra siffran i SUN koden för inriktning. Mindre inriktningsgrupper skulle helt enkelt innehålla för få observationer för att skatta modellen. Som redan nämnts ovan tolkar vi inte αj -skattningarna här utan nöjer oss med att konstatera att vi tillåter utbildningsspecifik nytta som inte har med inkomst att göra. Vi utför tre typer av simuleringar som har att göra med förändring av relativ- inkomsterna, förändring av studiebidragssystemet och förändring av skattesystemet. Policysimuleringarna görs i följande steg: 2.använd parameterskattningarna och varje individs kovariater (den predicerade livsinkomsten och de resterande variablerna) för att göra prediktioner av andelen individer med olika utbildningar 3.genomför förändringar i den predicerade livsinkomsten och predicera andelen individer med olika utbildningar 4.jämför andelarna från de två sista stegen med varandra Bilaga 8 till LU 2008 Appendix C Beskrivning och skattning av modellen Genomförandet av steg 3 beror på typen av simuleringar. Vi har följande typer: procentuell förändring i relativlönerna för utbildning j görs genom att multiplicera den predicerade livsinkomsten för j med en faktor och hålla resten av utbildningarnas livsinkomster konstanta förändring av studiebidragssystemet simuleras som en höjning av den månatliga bidragsdelen med X kronor; beroende på utbildningens längd läggs den diskonterade summan av höjningen till den diskonterade livsinkomsten i ekvation (2) i stället för K förändring av skattesystemet görs genom att ändra skattesatsen och inkomsttröskeln för statlig skatt vid beräkningen av livsinkomster Appendix D Skattning av modellen för val av utbildningsnivå (För detaljer hänvisas till (1998)). Anta att marginalavkastningen på utbildning ges av vektor med individspecifika variabler och Då den latenta variabeln y passerar ett antal okända tröskelvärden väljer individen skattar en ordnad logit-modell utbildningsnivå j : en allt högre utbildningsnivå. Vi med följande sannolikheter att välja P = P{y l(1)}, = P{l( j 1) < y l( j)} för j =1,2,,J 1 och P = P{y > l(J )}, där l( j) är tröskelvärdena. Givet den funktionella formen i (1) och om ui följer den logistiska sannolikhetsfördelningen blir sannolikheterna Appendix D Skattning av modellen för val av utbildningsnivå Bilaga 8 till LU 2008 exp(l(1) x β) P0 = 1 +exp(l(1) ixi β) , exp(l( j) xi β) exp(l( j 1) xi β) för j =1,2,,J 1 1+exp(l( j) xi β) 1+exp(l( j 1) xi β) exp(l(J ) xi β) +exp(l(J ) xi β) De marginella effekterna ges av exp(l(1) xi β) +exp(l(1) x exp(l( j 1) xi β) exp(l( j) xi β) +exp(l( j +exp(l( j) x för j =1,,J 1 och exp(l(J ) xi β) 1 +exp(l(J ) Ett positivt värde på βk tolkas som att en ökning i variabeln leder till en minskning av sannolikheten att ha gymnasium som högsta < 0 ) och en ökning av sannolikheten att skaffa > 0 ). för de två mellanliggande utbildningarna beror på om differensen inom parentesen i uttrycket för Pj , j =1,,J 1 är positivt eller negativt. uttrycken för de marginella effekterna framgår att tröskelvärdenas absoluta storlek och storlek i relation till varandra är avgörande för storleken på de marginella effekterna. Följande individspecifika variabler används vid skattningen: kön: 0/1 om man/kvinna invandrarbakgrund: 0/1 om svensk-/utlandsfödd antal syskon registrerade via modern Bilaga 8 till LU 2008 Appendix D Skattning av modellen för val av utbildningsnivå faderns inkomst: ett genomsnitt över de senaste tre årens inkomst för fadern beräknad då individen är 19 år moderns inkomst: se ovan saknad inkomst för fadern under något av åren som ingår i genomsnittet: 0/1 om inte saknad/saknad saknad inkomst för modern, se ovan faderns utbildningsnivå 1–6 enligt första positionen i SUN- koden för utbildningsnivå och moderns utbildningsnivå 1–6, se ovan bildningsnivå 1–6, se ovan Tabell 4.2 Utbildningsnivå bland 30-talisterna kortare än 9 år Förgymnasial utbildning 9 (10) år kortare än två år Eftergymnasial utbildning två år kortare än 9 år Förgymnasial utbildning 9 (10) år kortare än två år Eftergymnasial utbildning två år Anm.: Varje kolumn summerar till 100. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen. Appendix E Tabeller Bilaga 8 till LU 2008