sou · GVB324 · 2008-01-01 00:00:00 — För de nationella stöden till svin, slaktsvin och höns fick antalet djur- enheter per total hektar inte överstiga 3. Tabell 3.4g: Kompensationsstöd 1999 – 2005. 1-3, 0-60 de 1-3, 61-120 de 1-3, > 120 de 4, 0-60 de 4, 61-120 de 5a, 0-60 de 5a, 61-120 de 5b, 0-60 de 5b, 61-120 de 1-3, ha = 1 de 4a, ha = 1,1 de 4b, ha = 1,1 de 5a, ha = 1,3 de 5b, ha = 1,3 de F < 60 ha, ha = 1 de F > 60 ha, ha = 1 de 1-3 < 60 ha, ha = 1 de 1-3 > 60 ha, ha =1 de < 60 ha, ha = 1,1 de > 60 ha, ha = 1,1 de < 60 ha, ha = 1,1 de > 60 ha, ha =1,1 de < 60 ha, ha = 1,3 de > 60 ha, ha = 1,3 de < 60 ha, ha = 1,3 de > 60 ha, ha = 1,3 de Kompensationsstödet utbetalas per hektar. bestämdes antalet hektar av antalet djurenheter på gården. Nivån berodde dels på stödområdestillhörighet och dels på antalet djurenheter. För perioden –2004 bestämdes antalet hektar genom att dividera gårdens foderareal med antalet djurenheter multiplicerat med ett vägningstal. I stödområde 1–3 var detta vägningstal 1, i stödområde 4 var det 1,1 och i stödområde 5 var det 1,3. Nivån beror åter på stödområdes- tillhörighet. bestämdes antalet hektar på samma sätt som –2004. Emellertid berodde nivån , förutom på stödområdestillhörighet, också på antalet bidragsberättigade hek- tar. Djurbidragen i tabellerna 3.4.f och 3.4.g (bortsett från grund- och tilläggsbidragen och det nationella stödet för mjölk) har fördelats på djurägare mot bakgrund av uppgifter om vederbörandes foder- areal, antal djurenheter och stödområdestillhörighet (som också ta- gits fram av ). Eftersom en privatisering av DVO skulle innebära att organisa- tionen upphörde, är det av större intresse att skatta priskänslig- heten hos utbudet av fältveterinärtjänster från privatpraktiserande veterinärer än att skatta den för DVO:s utbud. För detta behövs således uppgifter om hur många förrättningar som de privatpraktiserande veterinärerna utfört vid olika priser på fältveterinärtjänster. Som pris används även i dessa skattningar eftersom vi utgår från att DVO är pris- ledande. Det behövs vidare uppgifter om kostnaderna för att pro- ducera en förrättning (veterinärens tidskostnad, kostnaden för för- brukningsmaterial och kostnaden för transporter). Vi har ca. 159 000 observationer av privatpraktiserande veterinär- ers utbud av förrättningar till animalieproduktionens djur . Som för djurägarna är observationerna inte oberoende av varandra då vissa av dem hör till samma veterinär. Tabell 3.4h visar antalet förrättningar totalt samt uppdelat på djur- slag och hur många privatpraktiserande veterinärer som utfört för- rättningar respektive år. Tabell 3.4i visar hur många privatpraktiker som utfört förrättningar för animalieproduktionens djur i respek- tive län under olika år. Tabell 3.4h: Antal förrättningar för animalieproduktionens djur och hästar utförda av privatpraktiserande veterinärer 1999 – 2005. Tabell 3.4i: Antal privatpraktiker som utfört förrättninngar för animalieproduk tionens djur i olika län 1999 – 2005. Uppgifter om respektive privatpraktiserande veterinärs tidskostnad finns inte i tillgänglig statistik.TPF34FPT Som tidigare konstaterats är det heller inte rimligt att anta att de skulle gå att få fram genom inter- vjuer med veterinärerna (av konkurrensskäl saknas incitament att upplysa om förhållanden som rör det egna företaget). För att mäta skillnader i tidskostnader använder vi oss därför av en variabel som anger veterinärens kön. Ett vanligt antagande inom ekonomisk teori är att kvinnor har högre tidskostnad än män p.g.a. högre pro- duktivitet i hemarbete. Som grund för detta ligger observationen att kvinnor oftare än män arbetar deltid på arbetsmarknaden.TPF35FPT Eftersom individen (eller hushållet) förutsätts maximera välfärden – som i denna något mer komplicerade modell beror på inkomst, fritid och konsumtion av hemproducerade varor – antas valet mellan tid för marknadsarbete respektive hemarbete bero på hur produktiva individerna är i respektive sysselsättning. Att kvinnor väljer att använda en mindre andel av sin tid för marknadsarbete be- ror därför på deras högre produktivitet i hemarbete. I arbets- marknadsekonomiska studier är det emellertid också vanligt att observera att kvinnors arbetsutbud är mer priskänsligt än mäns. Effekten av skillnader i tidskostnader mellan manliga och kvinnliga veterinärer på utbudets priskänslighet mäts därför med hjälp av en interaktionsterm mellan förrättningspriset och veterinärens kön. Tidskostnaden för en förrättning beror också på hur långt vete- rinären behöver resa. Då vi saknar uppgifter om avståndet till de djurägare där förrättningarna ägt rum, tar vi hänsyn till skillnader i restider genom att beräkna djurägarglesheten i olika län – d.v.s. hur många kvadratkilometer det är per djurägare (animalieproduk- tionens djur) i respektive län. Effekten på utbudets priskänslighet av skillnader i restider mäts med hjälp av en interaktionsterm mellan förrättningspriset och antalet Km2P P per djurägare.TPF36FPT Djurägargles- heten i de olika länen under respektive år framgår av Tabell 3.4j nedan. 34TP PT har av fått uppgifter om de totala lönekostnaderna för privata veterinärföretag för . Emellertid utgör detta ett genomsnitt av lönekost- naderna för samtliga privata veterinärföretag och för våra syften behövs uppgifter om löne- kostnaden i vart och ett av dem. Uppgifterna innehåller inte heller någon information om hur många arbetstimmar det rör sig om. 35TP PT Av uppgifter från om distriktsveterinärernas anställningsförhållanden framgår att detta även gäller för kvinnliga distriktsveterinärer. 36TP PT Metoden förutsätter, precis som i fallet med de avståndsberoende förrättningspriserna, att djurägarna och veterinärerna är jämt fördelade över länets yta. Vi riskerar således åter att överskatta transportkostnaderna, särskilt i stora län, vilket i sin tur borde resultera i en underskattning av avståndsskillnadernas effekt på efterfrågans priskänslighet. I avsaknad av korrekta avståndsuppgifter är detta emellertid det bästa vi kan göra. SOU 2007:24 Bilaga 6 Kvadratkilometer per djurägare i respektive län 1999 till 2005 Källa: Egna beräkningar mot bakgrund av uppgifter från (antal djurägare i respek- tive län) och SCB (landareal i respektive län) Tidskostnaden för en förrättning förväntas slutligen också bero på veterinärens erfarenhet. Hypotesen är att ju mer erfaren man är, desto effektivare arbetar man och desto tar förrätt- ningen. Som mått på erfarenhet använder vi, på liknande sätt som för djurägarna, veterinärens ålder. Det har dock påpekats att vete- rinäryrket är fysiskt påfrestande. Äldre personer, som antas ha hög- re erfarenhet och därför högre effektivitet, har således också varit utsatta för påfrestningarna vilket kan ha negativa effekter på deras effektivitet. Detta innebär att effekten av ålder på veterinärens tidskostnad kan vara U-formad (d.v.s. i början av karriären ökar effektiviteten med högre ålder vilket ger lägre tids- kostnad, nås ett maximum, varefter effektiviteten minskar med ålder p.g.a. förslitningseffekter vilket ger högre tids- kostnad). För att ta hänsyn till detta används såväl ålder som loga- ritmen av ålder i de ekonometriska skattningarnaTPF37FPT och för att undersöka om skillnader i ålder påverkar utbudets priskänslighet använder vi interaktionstermer mellan förrättningspris och ålder, respektive mellan förrättningspris och logaritmen för ålder. Kostnaden för en förrättning beror vidare på transportkostnaden (d.v.s. priset på drivmedel). Uppgifter om detta hämtas från SCB:s statistik (Tabell 3.4k). Tabell 3.4k: Årsmedeltal för priser på bensin (95 oktan blyfri) och diesel för personbilar 1999 till 2005. Källa: SCB. Slutligen kan priskänsligheten för utbudet av veterinärtjänster till animalieproduktionens djur påverkas av sällskapsdjurstätheten i det område som den privatpraktiserande veterinären är verksam i. Om veterinären behandlar animalieproduktionens djur kan han eller hon inte behandla sällskapsdjur och går därmed miste om inkomsterna för detta.TPF38FPT Ju större sällskapsdjurstätheten i veteri- närens närområde är, desto större är sannolikheten att han eller hon kommer att förlora sällskapsdjurskunder. Sällskapsdjurstät- heten i respektive län mäts med hjälp av antalet nyregistrerade hun- dar per kvadratkilometer i länet ifråga och effekten av skillnader i sällskapsdjurstäthet på utbudets priskänslighet skattas med hjälp av en interaktionsterm mellan förrättningspris och sällskapsdjurs- tätehet.TPF39FPT Som framgår av Tabell 3.4l sträcker sig uppgifterna om antalet nyregistrerade hundar emellertid endast tillbaka , 37TP PT Det är i och för sig vanligare att kombinera ålder med variabeln ålder i kvadrat för att un- dersöka om ålderseffekten är linjär eller ej. I vårt fall visar sig dock variabeln ålder i kvadrat vara så starkt korrelerad med variabeln ålder att detta inte är möjligt. 38TP PT Det kan noteras att DVO:s timtaxa är högre för sällskapsdjur än för animalieproduk- tionens djur medan km-avgift och restidsavgift är de samma (Tabell 3.4b). 39TP PT En mer traditionell metod hade varit att beräkna korspriselasticiteten, d.v.s. undersöka hur känslig privata veterinärers utbud av förrättningar för animalieproduktionens djur är för skillnader i priset på förrättningar för sällskapdjur. Detta kräver emellertid att priserna på de olika slagen av förrättningar varierar oberoende av varandra. Som framgår av Tabell 3.4b är så inte fallet. då det p.g.a. registreringskravets införande också registrerades oproportionellt många hundar. Detta innebär att vi, för att under- söka effekten av skillnader i sällskapsdjurstäthet på priskänslig- heten hos utbudet av förrättningar hos privatpraktiserande veteri- närer, måste använda (2002 till 2005 då upp- gifterna för inte är representativa). Tabell 3.4l: Kvadratkilometer per sällskapsdjur i respektive län 1999 till 2005 Källa: Egna beräkningar mot bakgrund av uppgifter från och Svenska Kennelklub- ben Eftersom dataunderlaget för skattningarna av såväl efterfrågans som utbudets priselasticitet utgörs av obalanserade paneler, använ- der vi oss av paneldatametoder. Detta innebär att regressions- modellen har följande allmänna form: yit = x'it β + z'i α + it där yit är antalet förrättningar som köps (säljs) av djurägare (privatpraktiserande veterinär) nr t, xit är förklaringsvariablerna som diskuterats i avsnitt 3.4 ovan, β deras effekter på antalet köpta (sålda) förrättningar som alltså skall skattas, zi är individuella egenskaper hos djurägarna (veterinärerna) som vi inte observerar, är effekterna av dessa icke-observerade egenskaper på antalet köpta (sålda) förrättningar och är ett slumpfel som varierar både mellan individer och över tiden för it samma individ. Det finns åtskilliga varianter av den allmänna specifikationen i ekv. (2).TPF40FPT Vi har valt att använda oss två av dessa, som också testas mot varandra, den s.k. fixed effects modellen och den s.k. random effects modellen. Fixed effects modellen är lämpligast om de icke-observerade indi- viduella egenskaperna zi är korrelerade med de individegenskaper som faktiskt observeras. Den har följande utseende: yit = x'it β + αi + it Där αi är en individspecifik som fångar upp effekten av de icke-observerade egenskaperna zi (notera att dessa icke-obser- verade egenskaper antas skilja sig mellan individer men inte variera över tiden för en och samma individ). Random effects modellen är lämpligast om de icke-observerade individuella egenskaperna inte är korrelerade med de egenskaper som faktiskt kan observeras. Den ser ut på följande vis: yit = xit β + + i + it 40TP PT Den ekonometriskt intresserade läsaren hänvisas till Baltagi 2001, Wooldridge 2002 eller 2003 för detaljer. där α är en som är gemensam för alla individer och alla år och i en individspecifik slumpterm (som således antas skilja sig mellan individer men inte mellan åren för en och samma individ). Den viktiga skillnaden mellan modellerna är således om de icke- observerade individuella egenskaperna är korrelerade (d.v.s. sam- varierar) med de egenskaper som faktiskt observeras eller ej. Då vi inte vågar uttala oss om detta på förhand, används båda modellerna i skattningarna och testas mot varandra. Formuleringarna i ekv. (3a) och (3b) svarar på hur efterfrågan respektive utbudet av veterinärförrättningar påverkas av föränd- ringar i de förklarande variablerna i kvantitativa termer. För att kunna dra slutsatser om efterfrågans respektive utbudets pris- känslighet behöver de emellertid omformuleras så att de anger den relativa effekten på efterfrågad respektive utbjuden kvantitet i för- hållande till den relativa förändringen av priset (se ekv. (1) i avsnitt 3.3). För detta använder vi följande logaritmiska uttryck: Fixed effects Ln( yit ) = Ln( xit ) β + Ln(αi ) + it Random effects Ln( yit ) = Ln( xit ) β + Ln(α) + Ln( i ) + it Detta gör att den -term som anger effekten av förrättningspriset kan tolkas som en elasticitetsterm ty vi har: = och eftersom ln( yit ) = Ln(xit ) it gäller det att yit Ln(xit ) Så om vi deriverar med avseende på xit får vi: Vilket blir exakt detsamma som uttrycket i ekv. (1) om vi låter yit vara kvantiteten Q och xit förrättningspriset P. I de fall vi använder interaktionstermer mellan förrättningspris och någon annan variabel – t.ex. antalet per privat- praktiker – fås följande regressionsuttryck (för att tydliggöra reso- nemanget bortser vi från de andra förklaringsvariablerna): Ln( yit ) = Ln() 1 + [Ln()Ln(DV / PV ) it ] 2 Om vi deriverar uttryck (6a) först med avseende på sedan med avseende på Ln(DV / PV )it får vi: Ln( yit ) = 1 + Ln(DV / PV ) it 2 Ln( yit Ln() Ln(DV / PV )it Ln(P) och Om vi kombinerar uttrycken (6b) och (6c) samt låter yit ange hur många DV-förrättningar som efterfrågas, anger koefficienten 1 således hur känslig efterfrågan är för förändringar i förrättnings- priset hos djurägare med genomsnittliga möjligheter att ersätta DV-förrättningar med PV-förrättningar (d.v.s. de som bor i län med ett genomsnittligt antal per privatpraktiker). Koefficienten 2 anger på liknande sätt hur efterfrågans pris- känslighet påverkas om möjligheterna att ersätta distriktsveterinär- tjänster avviker från detta genomsnitt (d.v.s. om kvoten mellan antalet och antalet privatpraktiker ökar eller min- skar). I skattningarna kommer vi, förutom de förklaringsvariabler som diskuterats i avsnitt 3.4 ovan, också att ta med s.k. årsdummies (en ). Avsikten med detta är att kontrollera för effekter av störningar som påverkar alla djurägare och privatpraktiserande veterinärer lika under ett och , men kan variera i storlek mellan åren. Vi kommer inte att utnyttja uppgifterna , vare sig i skattningarna av efterfrågans- eller i skattningarna av ut- budets priskänslighet. Detta beror på att dessa, enligt Jordbruks- verket, inte är fullständiga (närmare bestämt saknas uppgifter för perioden ). Av tabellerna 3.4a och 3.4h fram- går också att det gjordes väsentligt färre förrättningar av såväl dis- trikts- som privatpraktiserande veterinärer än under övriga år. Kvaliteten anses också vara sämre än för perio- den – 2005 (muntlig kommunikation med ). Vid skattningarna av efterfrågans priskänslighet skiljer vi på för- rättningar för animalieproduktionens djur och hästar, eftersom de har olika priser. Vad gäller animalieproduktionens djur görs först en skattning som inkluderar samtliga djurslag och därefter separata skattningar för varje djurslag. I samtliga fall skattas först en modell som inkluderar alla förklaringsvariabler (Tabell 4.1) Tabell 4.1: Förklaringsvariabler i startmodellen Ln (P) Ln (KmP /DV) Interaktion mellan förrättningspris och DV-gleshet Ln (P) x Ln (KmP Möjlighet att ersätta DV-tjänster Ln(DV/PV) Interaktion mellan förrättningspris och ersättningsmöjligheter LnP x Ln(DV/PV) Ln (Ålder) Interaktion mellan förrättningspris och djurägarens ålder LnP x Ln(Ålder) Antal djur av djurslag X Ln ( X ) Avräkningspris för djurprodukt X Ln (PX) Foderprisindex för djurslag X Djurbidrag för djurslag X Ln (X-bidrag) Därefter tas den minst signifikanta variabeln bort och skattningen görs om. Efter varje steg undersöks hur förändringen påverkat övriga variabler samt skattningens likelihoodvärde. Processen fort- sätter antingen tills vi finner att variabler som var signifik- anta blir insignifikanta eller tills vi har en modell med bara signifi- kanta variabler eller tills nästa insignifikanta variabel som skulle tas bort är förrättningspriset eller tills skillnaden i likelihoodvärde mellan modellerna blir statistiskt signifikant.TPF41FPT Alla skattningar görs med såväl fixed- som random effects mo- dellerna som testas mot varandra.TPF42FPT Den modell som ger bäst för- 41TP PT Metoden kallas backward elimination och syftar till att göra resultaten mer överskådliga. (se t.ex. 1997) 42TP PT Så kallat Hausman test (se t.ex. 2003) För att spara plats presenteras dock endast resul- taten för den slutliga skattningen. Tabell 4.2a visar resultaten för skattningen av modellen för alla animalieproduktionens djur. Tabell 4.2a: Priskänslighet hos efterfrågan på DV-förrättningar – alla animalie produktionens djur (Fixed Effects modell) Ln (DV-stat/PV) Ln P × Ln (DV-stat/PV) Ln (Ålder) Ln P × Ln (Ålder) Ln (Nöt) Ln P × Ln (Nöt) Ln (Mjölkkobidrag) Ln (Svin) Hausman test mot Random Effects modell: 1 782,22 P-värde (12 d.f): 0,000 Log-Likelihood: 63 616,34 Vi noterar först att random effects modellen förkastas till förmån för fixed effects modellen (kriteriet är att P-värdet för Hausman- testet högst får vara = 0,05, se t.ex. 2003) Vad beträffar de olika förklaringsvariablerna kan det konstateras att grundeffekten av förändringar i förrättningspriset (Ln P) inte är statistiskt signifikant skiljd från noll. Enligt resonemanget på sidan 40 i avsnitt 3.5 ovan anger förrättningsprisets grundeffekt pris- känsligheten hos djurägare med genomsnittliga karaktäristika. Att den inte är statistiskt skiljd från noll innebär således att om för- rättningspriset stiger så förändras inte efterfrågan på DV-tjänster alls hos djurägare med genomsnittligt avstånd till DV, genomsnittlig möjlighet att ersätta DV-tjänster med PV-tjänster, genomsnittlig erfarenhet och genomsnittligt antal djur. Det kan också konstateras att variabeln Ln (DV-stat./PV) är statistiskt signifikant och positiv. Detta innebär att efterfrågan på DV-tjänster ökar med andelen distriktsveterinärstationer i länet, vilket är vad vi skulle ha väntat oss. Effekten är dock inte särskilt stor (om andelen ökar ökar antalet DV-för- rättningar ). Den statistiskt signifikanta negativa interaktionstermen Ln P × Ln (DV-stat./PV) är emellertid ovän- tad. Den antyder nämligen att priskänsligheten hos efterfrågan på DV-tjänster ökar när andelen ökar även om effekten är liten (en ökning av andelen ökar pris- känsligheten ). Detta betyder i sin tur att priskänslig- heten är större hos djurägare som bor i län där möjligheten att er- sätta DV-tjänster med PV-tjänster är mindre än i landet som hel- het, vilket stämmer dåligt med ekonomisk teori (se sidan 22 ovan). Resultatet kan möjligen bero på en striktare marknadsuppdelning i län där det finns många privatpraktiker i förhållande till DV-sta- tioner och risken för konkurrens således är större (jmf. dis- kussionen av svaren i enkät på sidan 14 ovan). Äldre djurägare efterfrågar fler DV-förrättningar än yngre (effe- kten av variabeln Ln (Ålder)). Om skillnader i ålder kan betraktas som ett mått på skillnader i erfarenhet, ökar således efterfrågan när erfarenheten ökar (om djurägarens erfarenhet ökar ). Detta motsäger vår hypotes i avsnitt 3.1 ovan men är en- ligt uppgifter från inte oväntat. Givet att skill- nader i ålder avspeglar skillnader i erfarenhet är det dock väntat att priskänsligheten ökar med ålder, effekten av interaktionstermen Ln P × Ln (Ålder), eftersom det förefaller sannolikt att mer erfarna djurägare gör noggrannare avvägningar mellan nyttan av DV-för- rättningar och deras pris (se diskussion sidan 22). Effekten är dock åter liten (om erfarenheten ökar ökar efterfrågans pris- känslighet ). Efterfrågan på DV-förrättningar är också känslig för antalet nöt- kreatur på gården (om antalet nötkreatur på gården ökar ökar antalet förrättningar ). Eftersom juverinflamma- tioner är en av de vanligast förekommande diagnoserna vid vete- rinärförrättningar för animalieproduktionens djur (muntlig kommunikation med ) är detta inte oväntat. Att priskänsligheten ökar med antalet nötkreatur, effekten av inter- aktionstermen Ln P × Ln (Nöt), är då också vad vi skulle ha väntat oss. Om antalet förrättningar ökar med antalet nötkreatur före- faller det rimligt att djurägare med många nötkreatur, och därmed höga veterinärkostnader, gör noggrannare avvägningar mellan nytt- an av en förrättning och dess pris (se diskussionen på sidan 21 Effekten är dock liten (om antalet nötkreatur ökar ökar efterfrågans priskänslighet ). Eftersom jämförelseåret i samtliga regressionsanalyser är , är tolkningen av årsvariablernas effekter att det gjordes fler förrätt- ningar än . Nästa skattning behandlar endast efterfrågan på DV-förrätt- ningar för nötkreatur. Resultaten framgår av Tabell 4.2b nedan. Tabell 4.2b: Priskänslighet hos DV-förrättningar – endast nöt (Fixed Effects modell) Ln (DV-stat/PV) Ln P × Ln (DV-stat/PV) Ln (Ålder) Ln P × Ln (Ålder) Ln (Nöt) Ln P × Ln (Nöt) Ln (Mjökobidrag) Hausman test mot Random Effects modell: 3 572,06 P-värde (11 d.f): 0,000 Log-Likelihood: – 193 085,0 Resultaten förändras inte nämnvärt från dem i föregående skatt- ning. är priskänsligheten låg hos djurägare med ge- nomsnittliga karaktäristika (Ln P inte statistiskt signifikant skiljd från 0). Övriga signifikanta variabler har samma tecken som i före- gående skattning. Tolkningen blir därför densamma. Det förefaller således som om det är förrättningar för nötkreatur som i stor ut- sträckning driver resultaten i föregående tabell vilket inte är orim- ligt eftersom de flesta DV-förrättningar görs för nötkreatur (se Tabell 3.4a, sidan 24). En skillnad är effekterna av årsvariablerna. Tolkningen är att det efterfrågades färre nötförrättningar än , och att det efterfrågades fler nötförrättningar än . Vad gäller efterfrågan på DV-förrättningar för svin, kan det not- eras att grundeffekten av prisförändringar, Ln P, inte heller här statistiskt signifikant skiljd från noll (d.v.s. en liten ökning av för- rättningspriset får ingen effekt på efterfrågan på DV-förrättningar för djurägare med genomsnittliga karaktäristika). Tabell 4.2c: Priskänslighet hos efterfrågan på DV-förrättningar – endast svin (Fixed Effects modell) Ln (KmP /DV) Ln P × Ln (KmP /DV) Ln (DV-stat/PV) Ln P × Ln (DV-stat/PV) Ln (Ålder) Ln P × Ln (Ålder) Ln (Svin) Ln P × Ln (Svin) Hausman test mot Random Effects modell: 1 217,74 P-värde (12 d.f): 0,000 Log-Likelihood: 140 016,5 Däremot är variablerna Ln (Km2P /DV)P och Ln P × Ln (Km2P /DV)P statistiskt signifikant skiljda från 0. Effekten av variabeln Ln (Km2P /DV)P är som förväntat enligt diskussionen på sidan 21, även om den är liten (efterfrågan på DV-förrättningar är således lägre i län där avståndet mellan distriktsveterinärerna är längre än i landet som helhet). Effekten av interaktionstermen Ln P × Ln (Km2P /DV)P är dock oväntad. Om grundeffekten hade varit negativ (d.v.s. om högre förrättningspriser hade lett till lägre efterfrågan på DV-tjänster), antyder det positiva tecknet att djurägare i län med längre avstånd till distriktsveterinärer än i landet som helhet (och därmed högre priser p.g.a. högre km- och restidsavgifter) är mindre priskänsliga. Detta stämmer inte med ekonomisk teori och reso- nemanget på sidan 21. är grundeffekten inte skiljd från noll, vilket gör resultatet mera svårtolkat. Möjligen kan det bero på att interaktionstermen ger en dålig skattning av avståndsberoende skillnader i förrättningspris p.g.a. att konstruktionen bygger på an- tagandet att djurägare och distriktsveterinärer är jämt fördelade över länens yta. Det kan också vara en effekt av taken i km- och