sou · GVB325 · 2008-01-01 00:00:00 — Dessa modeller brukar benämnas endogena tillväxtmodeller.7 En utgångspunkt, som bl.a. Romer (1986) tar, är att använda sig av ett bredare kapitalkoncept som förutom traditionellt kapital inkluderar kunskap. Kapitalets produktivitet behöver därmed inte minska när (det utvidgade) kapitalet ackumuleras. Det är framför allt två olika orsaker som lyfts fram för att förklara en ökande eller en produktivitet om hänsyn tas till humankapital.8 För det första lär sig individer att använda kapital mer effektivt (learning-by-doing) då de strävar efter att utnyttja kapitalet så bra som möjligt i produktionsprocessen. För det andra kan stordriftsfördelar leda till att kapitalet används mer effektivt. Stordriftsfördelar innebär att när stora fasta kostnader kan fördelas över en större kapitalstock blir kapitalet mer produktivt ju mer som produceras. Dessa stordriftsfördelar kan uppkomma i den ekonomiska omgivningen (externa stordriftsfördelar) eller i ett enskilt företag (interna stordriftsfördelar). Till skillnad från den traditionella tillväxtteorin förutser den endogena tillväxtteorin ingen konvergens eftersom en högre kunskapsnivå skapar ny kunskap som lägger grunden för ytterligare högre tillväxt. Därmed är det fullt möjligt att förklara ökande skillnader mellan regioners inkomstnivåer med utgångspunkt i den endogena tillväxtmodellen. I en version av den endogena tillväxtmodellen inkluderas humankapital som en egen specifik produktionsfaktor och alltså inte som en del av ett brett kapitalmått. Detta innebär att tillväxten kan påverkas av en avsiktlig investering i forskning och utbildning. Skillnader i inkomstnivåer och tillväxt mellan regioner kan därmed 7 Se , R. & Sunley, P. [1998] för en diskussion kring endogena tillväxtmodeller). 8Se Barro, R. & Sala-i-Martin, X. [1995] för en diskussion kring den endogena tillväxtteorin. Se även Romer, P [1998]. förklaras av skillnader i utbildningsnivån, och politiska åtgärder som höjer befolkningens utbildningsnivå kan leda till högre tillväxt.9 Empiriska studier10 har i många fall inte kunnat ge några belägg för att kapitalets produktivitet skulle öka eller kunna hållas över tiden. Därför har de endogena tillväxtmodellerna, som utgår från att produktiviteten inte avtar, svårt att förklara långsiktiga skillnader i tillväxt mellan regioner. En alternativ modell för att förklara ökade skillnader är att låta själva processen för teknologiska framsteg finnas i modellen, dvs. att den teknologiska förändringen är endogen.11 En utgångspunkt för dessa modeller är att företag har marknadsmakt (dvs. att de, åtminstone för , kan påverka priset på sina egna produkter) och att innovationer medför att företag lättare kan differentiera sig från sina konkurrenter. Marknadsmakten innebär i sin tur att företag har höga vinstmarginaler som kan täcka kostnaderna för forskning och utveckling. Därmed finns det incitament för företagen att satsa på forskning och utveckling som leder fram till förbättringar av produktionsprocessen. Forskning och utveckling kan därmed leda till att produktiviteten för både kapital och arbete ökar. Dessa innovationer sprids sedan till andra företag vars produktivitet ökar när de får tillgång till den nya teknologin, vilket i sin tur driver på tillväxten i ekonomin. Eftersom det är forskning och utveckling som leder fram till nya produkter kan tillväxtskillnader mellan regioner förklaras av att avkastningen på forskning och utveckling skiljer sig åt mellan regioner. Tre orsaker till dessa skillnader kan vara att: Företag i olika regioner har tillgång till olika stora marknader (ju fler som köper nyheterna desto större avkastning får företagen). Branschstrukturer skiljer sig mellan regioner och branscher; där företagen har mer marknadsmakt blir avkastningen större. 9Även om humankapital finns med som en egen produktionsfaktor i modellen så kan skillnaderna i inkomstnivån per invånare endast öka mellan regioner om marginalproduktiviteten inte är minskande. 10Se , R. & Sunley, P. [1998] för en översikt. 11Se Romer, P. [1998] och , A. & Helpman E. [1996]. Forskningsmiljöer och utbildningsmiljöer i olika regioner har olika kvalitet. I vilken mån avvikelser mellan regioner ökar över tiden beror på hur innovationer sprids mellan regioner. Om spridningen av nyheterna inte är global utan stannar inom snäva geografiska enheter kan regionala tillväxtsskillnader bestå.12 Anledningen till detta är att framsteg som görs i forsknings- och utvecklingsintensiva regioner inte med automatik sprids till alla regioner. Cheshire & Carbonaro (1996) argumenterar för att en regions förmåga att tillgodogöra sig innovationer ökar med mängden humankapital eftersom sannolikheten att en forskare träffar på en kollega som har ny kunskap att förmedla ökar med antalet forskare i en region. Ett större nätverk är helt enkelt bra för att få tillgång till ny kunskap. Ytterligare en förklaring till att inkomstskillnader mellan regioner kan uppstå och bestå är att ekonomisk aktivitet koncentreras till vissa platser. (2000) liksom Fujita & Thisse (2002) diskuterar sambandet mellan tillväxt och ekonomisk koncentration genom att kombinera endogen tillväxtteori med den modell med koncentrationskrafter som diskuterades i kapitel 2. Därmed har humankapital, kunskap och innovationer en central roll i modeller som kombinerar endogen tillväxt med ny ekonomisk geografi. I dessa modeller underlättar en koncentration av ekonomisk aktivitet spridningen av kunskap och innovationer. Detta leder till att ekonomiska centra växer fortare än andra regiontyper, vilket kan öka inkomstklyftor mellan regioner. Därmed kan det finnas en avvägning mellan att å ena sidan öka den totala tillväxten i ekonomin och å andra sidan minska skillnaderna mellan olika regioner. Denna avvägning behöver dock inte vara ett nollsummespel eftersom tillväxten eller innovationerna i de mer koncentrerade regionerna kan spridas. Alla regioner kan därför få en högre inkomstnivå även om gapet mellan regioner ökar. I tabell A.8 i Appendix A redovisas resultat från ett antal studier av konvergens i regionala tillväxttakter. Ett slående resultat från konvergensstudierna är att regioner tenderar att konvergera med en 12 Se t.ex. , A. & Helpman, E. [1990]. hastighet på per år.13 En tillväxttakt på är dock alltför låg enligt den traditionella tillväxtteorins förutsägelser.14 Detta tyder på att ytterligare förklaringar behövs för att förklara de tillväxtmönster som observeras. Det finns också ett flertal studier som visar att resultaten beror på vilka regioner och vilken tidsperiod som studeras. För fann exempelvis (1997) att länens medelinkomst närmade sig varandra med mellan , vilket är snabbare än vad många internationella studier finner. Denna hastighet skulle dock kunna förklaras av dels en mer rörlig kapitalmarknad i jämfört med andra länder, dels av att kontrollerade för levnadsomkostnader.15 Även Arbia (2006) visar att den hastighet med vilken regioner inom EU närmar sig varandra beror på vilka regioner som studeras eftersom en uppdelning av EU i en fattig och en rik del ger två helt olika resultat. Regioner i den fattiga delen närmar sig varandra med en hastighet på medan konvergenshastigheten är betydligt lägre i den rikare delen. På samma sätt indikerar resultaten i (2006) att kommuner utanför närmade sig varandra med en hastighet på . Däremot blev kommunerna inom mer och mer olika över tiden. Resultaten varierar även över tiden. I ett flertal studier redovisas perioder av konvergens som ställs mot perioder av divergens, vilket, t.ex., gäller i (Barro, R. & Sala-i-Martin, X. [1995], i (, J. [2006] och i (, A. [2005]). I denna rapport används två regressionsspecifikationer (se avsnitt A.2.6 i Appendix A för en mer detaljerad härledning av specifikationen) för att undersöka förekomsten av konvergens i inkomsterna mellan svenska regioner: 13En vanlig referens till detta resultat är Sala-i-Martin, X. [1996]. Se , A. [2005] och , R. & Sunley, P. [1998] för översikter av andra konvergensstudier. 14Se Sala-i-Martin, X. [1996] eller , R. & Sunley, P. [1998]. 15Genom att ta hänsyn till regionala levnadsomkostnader reduceras skillnader som beror på regionala skillnader i inflationstakten. = + ln( yt T ) + , = + ln( yt T ) + l l Zl + , där yt är produktionen per individ period t, t-T är startpunkten, ,samt är parametrar som ska skattas, Zl är en matris med L stycken kontrollvariabler och är en s.k. felterm.16 Ekvation (3.1) används för att undersöka absolut konvergens, dvs. om regioner med en låg produktionsnivå per invånare i utgångsläget växer fortare än de med en hög nivå. Om så är fallet växer regionerna mot samma nivå, i annat fall förblir avvikelsen eller så avviker de mer och mer från varandra över tiden. Ekvation (3.2) används för att studera det villkorade tillväxtmönstret, vilket innebär att kommuner inte förväntas växa mot en gemensam nivå utan att grupper av kommuner växer mot olika nivåer beroende på underliggande ekonomiska strukturer. Vilka dessa strukturer kan vara diskuterades i teoriavsnittet ovan och de variabler som används för att fånga dem empiriskt diskuteras nedan. Studier som undersöker om regioner konvergerar eller inte använder, beroende på datatillgänglighet, olika mått för att beskriva produktionsvärdet per invånare. Det mått som är mest teoretiskt konsistent är regionala förädlingsvärden, dvs. bruttoregionalprodukt (BRP), som visar en regions samlade produktion av varor och tjänster. Måttet är teoretiskt konsistent eftersom det tar hänsyn till såväl ersättningen till arbetskraften som till ersättning till kapitalägarna i form av de driftsöverskott som företagen genererar. Ett praktiskt problem med BRP är att den kan vara svår att fördela geografiskt när de geografiska enheterna är små (såsom kommuner eller lokala arbetsmarknader). 16 Denna specifikation är omparametriserad, jämfört med t. ex. Barro, R. & Sala-i-Martin, X. [1995], för att få specifikationen linjär ( = -[1-exp(-bT)], där b är konvergensparametern). Regional ekonomisk tillväxt SOU 2007: på ekonomisk tillväxt som då kan användas är olika inkomstvariabler. I denna rapport används tre olika mått på tillväxt, vilka alla redovisas i detalj i avsnitt A.1 i Appendix A. det första mått som används är årliga observationer av medelinkomsten inom varje kommun under perioden 1992-2004.17 Ett tänkbart problem med detta mått är att inkomsten registreras i den kommun där individerna bor i stället för i den kommun där de arbetar, vilket kan påverka resultaten om det är många individer som pendlar. Ytterligare ett problem är att medelinkomsten innehåller transfereringar t.ex. olika sociala ersättningar och pension. Det andra måttet som används är inkomster från arbete och näringsverksamhet per sysselsatt, hädanefter kallat för löner, för åren 1993, 1995, 2001 och 2003. Detta mått registrerar inkomsten per sysselsatt och relaterar detta till den kommun där individen arbetar, vilket därmed reducerar de problem med pendling som skulle kunna finnas med att använda medelinkomsten. Slutligen används även BRP per sysselsatt inom en kommun. Förutom problemet att fördela denna variabel på små geografiska enheter, utesluts en del av ekonomin (framför allt finansiell verksamhet och offentliga myndigheter) ur BRP-måttet. Dessutom finns BRP bara tillgänglig . Resultaten som baseras på detta mått kommer framför allt att användas för att undersöka känsligheten i de två andra måtten. I rapporten används den minsta möjliga geografiska enheten, kommuner, som en utgångspunkt för analysen. En fördel med denna nivå är att den är kopplad till en politisk representation och att kommungränser är relativt konsistenta över tiden, vilket är av betydelse för en diskussion kring effekter av politiska åtgärder.18 En alternativ geografisk enhet som används är lokala arbetsmarknadsområden (LA-områden), vilka i större utsträckning tar hänsyn till geografin för de sociala och ekonomiska processer som fokus riktas mot (, K. & , O. [2003, sid 31]). Argumentet för att använda lokala arbetsmarknadsområden är att de är mer slutna så att politiska åtgärder inom ett lokalt arbetsmarknadsområde endast sprids till kommuner inom samma 17Tillväxt i medelinkomst har även använts av m.fl. [2001] och , J. [2006]. 18Eliasson & [2003] för en diskussion om olika regionala dimensioner. Notera att i denna rapport används 284 kommuner. Detta innebär inte att någon kommun exkluderas utan att vi använder den kommunindelning som gällde 1992. Därmed har alla variabler för de kommuner som delats efter 1992 slagits ihop. område.19 Användandet av LA-områden skulle därmed kunna minska de problem som kan uppstå i analysen till följd av att angränsande områden påverkar varandra. I definieras LA-områden utifrån pendlingsmönster och de består av ett antal kommuner varav en agerar som huvudkommun till vilken en relativt stor andel av kringliggande kommuners sysselsatta pendlar till. Ett aggregerat av flera kommuner utifrån pendlingsmönster kan dock leda till nya problem. För det första förändras pendlingsmönster och därmed LA-områdena över tiden (i har t.ex. antalet LA-områden minskat). Detta problem kan dock reduceras genom att utgå från startårets definition av LA-områden, vilket görs i denna rapport då LA-områden används i stället för kommuner (analysen bygger på SCB:s definition 1992). Ytterligare ett potentiellt problem med att använda LA-områden är att en sammanslagning av geografiska enheter enligt pendlingsmönster inte behöver vara en relevant utgångspunkt för att studera tillväxt. Pendlingsmönster är naturligtvis en viktig dimension, men det är inte den enda och kanske inte heller den viktigaste för att förklara tillväxtmönster. Det lokala näringslivet påverkas även av andra flöden mellan kommuner såsom kunskapsspridning, handel med varor och tjänster eller omlokalisering av företag som drar nytta av att ligga i närheten av varandra. I denna rapport kommer pendlingsmönster inte att användas i första hand för att avgränsa regioner. Istället kommer ett eventuellt geografiskt beroende i tillväxten mellan kommuner att undersökas, och detta oavsett vilka mekanismer som genererar detta beroende. Analysen kommer sedan att ta hänsyn till detta beroende om det existerar. LA-områden används dock för att undersöka resultatens känslighet för val av geografisk enhet. Slutligen utgår analysen från långsiktiga tillväxtmönster genom att studera tillväxten respektive en beroende på datatillgång. För medelinkomsten per kommun används årlig data , vilket medför att kan undersökas och att långsiktiga tillväxtmönster kan jämföras med mönster på medellång och kort sikt. Lön per sysselsatt på kommunnivå finns för åren 1993, 1995, 2001 och 2003. Slutligen kan tillväxten i termer av BRP per sysselsatt endast studeras på kort sikt, nämligen . 19 Cheshire, P. & Magrini, S. [2000]. För att studera om inkomster per invånare i olika delar av närmar sig en gemensam nivå eller inte, dvs. om det finns stöd för hypotesen om att svenska regioner ska uppvisa absolut konvergens i inkomsterna, estimeras ekvation (3.1). Med hjälp av den skattade koefficienten för inkomstnivån vid startpunkten (β) beräknas sedan konvergenshastigheten (se avsnitt A.2.1 i Appendix A för en definition) mellan kommuner eller LA-områden. En konvergenshastighet på innebär till exempel att kommuner närmar sig samma inkomstnivå med en hastighet på en procent . I tabell 3.1 visas konvergenshastigheten 2003 för ett antal olika specifikationer som skiljer sig åt på två olika sätt. För det första används tre olika geografiska enheter; kommuner, LA-områden och län. För det andra används två olika mått på inkomst, medelinkomst inom varje kommun och lön per sysselsatt för varje kommun. Tabell 3.1 Beräknad absolut konvergens mellan svenska kommuner respektive LA-områden 0,0097 *** -0,0048 ** -0,0079 -0,0075 Anm.: Konvergenshastigheten definieras i avsnitt A.2.6 i Appendix A. Med halvtid menas hur det tar för en given kommun att växa halvvägs från dess inkomstnivå 1993 till den nivå som alla kommuner växer mot. *** indikerar att β i ekvation (3.1) är statistiskt säkerställd på 1-procentsnivån. ** indikerar att β är statistisk säkerställd på 5- procentsnivån, ~ anger att en beräkning av halvtid inte är tillämplig pga. att konvergenshastigheten inte är signifikant skild från noll eller negativ. Källa: Egna beräkningar. Resultaten varierar beroende på vilket mått på inkomst som används. Om lön används konvergerar kommunerna, dvs. kommunerna närmar sig samma lönenivå, även om konvergenshastigheten är mycket långsam. Det skulle ta ungefär 70 år för en kommun att ta sig halvvägs till den inkomstnivå alla kommuner strävar mot. Om istället medelinkomsten används ökar avvikelserna mellan kommuner eftersom konvergenshastigheten är negativ. Skillnaderna mellan utvecklingen av lön och medelinkomst visar att det krävs socioekonomiska eller demografiska variabler för att förklara utvecklingen i medelinkomst. De genomsnittliga lönerna kan till exempel bli allt mer lika i olika kommuner; men om arbetslöshetsgraden skiljer sig åt mellan kommuner kan skillnader i medelinkomster fortfarande kvarstå. Medelinkomster innehåller nämligen alla skattepliktiga inkomster, alltså även ersättningar från arbetslöshetskassor. Då LA-områden eller län används som minsta geografiska enhet blir resultaten statistiskt osäkra och de visar därför varken på en ökad eller på en minskad avvikelse. Denna osäkerhet gäller både då medelinkomsten och löner används för att undersöka konvergensmönstret. Resultatet från en kortare tillväxtperiod ges i tabell A.9 i Appendix A, vilket ger möjlighet att jämföra tillväxten i löner respektive medelinkomst med tillväxten i per sysselsatt. visar resultaten på en mer entydig bild oavsett geografisk enhet och inkomstmått. Skillnaderna mellan kommuner, LA-områden eller län minskar enligt alla inkomstmått. Konvergensgraden är dock betydligt högre då BRP används. Om kommuner (LA-områden) fortsätter att närma sig varandra i samma takt som de gjorde under 2001-2003, som påpekas i texten ovan, skulle det endast ta 5 (4) år tills kommunerna (LA-områdena) halverat sitt avstånd till den gemensamma nivån.20 Sammanfattningsvis finns det inga entydiga resultat som stödjer absolut konvergens i . Det mönster som diskuteras ovan för medelinkomsten, dvs. långsiktig divergens och kortsiktig konvergens, illustreras i diagram 3.3. Diagrammet visar den årliga spridningen (standardavvikelsen) i medelinkomst . Ju högre standardavvikelse, desto större skillnader finns det mellan kommuner. En minskande standardavvikelse antyder således att kommunerna närmar sig varandra, vilket i tillväxtlitteraturen brukar benämnas sigma-konvergens. I diagram 3.1 syns en positiv tidstrend, vilket innebär att kommuners medelinkomst skiljer sig åt 20 Ett problem med BRP är att all ekonomisk aktivitet inte finns representerad då finansiell och offentlig näringsverksamhet har exkluderas. Detta kan leda till strukturella skillnader mellan de olika måtten som påverkar jämförelser. Slutligen kan den kortsiktiga analysen vara känslig för cykliska svängningar i ekonomin, vilket inskränker dess användbarhet. allt mer över tiden. Avvikelser från trenden under vissa år visar också att konjunkturer lätt påverkar kortsiktiga tillväxtmönster. Diagram 3.1 Standardavvikelse i svenska kommuners medelinkomst 1991-2004 Källa: Egna beräkningar. 3.5Geografiskt mönster i tillväxten Analysen i avsnitt 3.4 ger en blandad bild av tillväxtmönstret i . Medelinkomsten, som påverkas av transfereringar och som mäts där individer bor i stället för där de arbetar, blir alltmer olika då kommuner används som minsta geografiska enhet. Däremot blir genomsnittliga löner alltmer lika över tiden, men konvergenshastigheten är låg. Eftersom en låg konvergenshastighet kan bero på att de grundläggande förutsättningarna för tillväxt är olika i olika delar av undersöks i detta avsnitt i vilken mån det finns ett geografiskt mönster i tillväxten. Exempelvis kan det finnas länkar mellan kommuner som medför att kommuner som växer även påverkar grannkommuner positivt. I avsnitt 1.1 visades en karta med tillväxten i löner (diagram 1.1). Kartan visade att den södra delen av dominerades av kommuner med en relativt hög tillväxt även om enskilda kommuner avvek från detta mönster. Diagram 3.2 visar en liknande karta för tillväxten i löner (per sysselsatt) då hänsyn tas till tillväxten i både den enskilda kommunen och i de angränsande kommunerna. Diagrammet smetar därmed ut tillväxten för enskilda kommuner, vilket ger en mer generell bild av tillväxtmönstret. En kommun som omges av snabbväxande kommuner får på så vis en högre utsmetad tillväxt än en kommun som omges av kommuner med låg tillväxt även om kommunerna enskilt har samma tillväxt. Den tredjedel av kommunerna som hade den högsta tillväxten är markerade med svart medan den tredjedel som hade den lägsta tillväxten är markerade med grått. Kartan visar tydligt att tillväxten framför allt är koncentrerad till . Vidare visas att i viss mån kan delas in i olika tillväxtspooler där kommuner som växer snabbt angränsar till andra kommuner som också har hög tillväxt medan kommuner med låg tillväxt gränsar till varandra. Diagram 3.2 Tillväxt i lön per sysselsatt för varje kommun då hänsyn tas till angränsande kommuner 1993- 2003 Anm.: Tillväxt mäts som den naturliga logaritmen av kvoten mellan den genomsnittliga lönen per sysselsatt 2003 och 1993. Källa: Egna beräkningar. Förekomsten av tillväxtpooler ses även i diagram 3.3 som visar korrelationen mellan kommuners tillväxt och tillväxten i de angränsande kommunerna . De kommuner som befinner sig i den övre kvadranten till höger i figuren är de kommuner som har en hög tillväxt som tillväxten i angränsande kommuner är hög. Kommuner i den nedre kvadranten till vänster är kommuner med låg tillväxt som gränsar till kommuner med låg tillväxt.21 Hur starkt detta beroende är beror på hur de närmaste grannarna definieras. Förutom angränsande kommuner har samma analys utförts med ett antal olika definitioner där antalet grannar utökas genom att även innefatta grannar till grannar, genom att använda avstånd eller genom att använda ett visst antal grannar. Det högsta geografiska beroendet gavs dock av den definition av grannar, som visas i diagram 3.2, dvs. de angränsande kommunerna. En ganska snäv definition av grannar är också mer i linje med relativt korta spridningseffekter av fördelar från koncentration av ekonomisk aktivitet. Duranton & Overman (2005) visade till exempel att räckvidden för industriella kluster i är mindre än . 21 Att det finns ett geografiskt beroende stöds även av en formell teststatistika (Morans I statistik). Samband mellan kommuners tillväxt och angränsande kommuners tillväxt 1993-2003 Morans I: 0.2451 Tillväxt i löner 1993-2003 (standardiserad) Anm.: Den horisontella axeln visar varje kommuns tillväxt medan den vertikala axeln visar tillväxten i angränsande kommuner. Morans I är en teststatistika som visar graden av geografiskt beroende för tillväxten. Källa: Egna beräkningar. Den uppdelning av kommuner i en nordlig och en sydlig del, som syns i diagram 3.1, kan även undersökas med statistiska metoder. I detta avsnitt undersöks om norra och var för sig uppvisar någon absolut konvergens.22 I tabell 3.2 visas resultaten då hänsyn alltså tas till att kan utgöras av två olika tillväxtregioner inom vilka kommunerna antas ha samma förutsättningar. Medelinkomster i regionerna i norra närmar sig varandra då kommuner används som minsta 22 utgörs av , , , , och . Denna konvergens är inte statistiskt säkerställd då LA-områden används. Med andra ord finns det kommuner med relativt låga medelinkomster i norra (inom LA-områden) som växer fortare än de rikare kommunerna. Däremot minskar inte skillnaderna i medelinkomsten mellan större enheter.