sou · GVB325 · 2008-01-01 00:00:00 — För norra är resultaten i det närmaste identiska oavsett om lön eller medelinkomst används, men för den södra delen skiljer sig resultaten åt beroende på vilket mått som används. Skillnaderna i medelinkomsten ökar medan de minskar för löner. I båda fallen är förändringen statistiskt säkerställd. Den låga konvergenshastigheten för både medelinkomsten och löner i den norra delen samt för löner i den södra delen ger också vid handen att det tar mycket för svenska kommuner att närma sig varandra inkomstmässigt om de alls gör det. Enligt dessa skattningar skulle det ta innan kommunerna har tagit sig halvvägs till en gemensam inkomstnivå. Att svenska kommuner dels endast i en mycket långsam takt eller inte alls närmar sig varandra när det gäller inkomst- och lönenivåer, dels skiljer sig åt beroende på om de ligger i norr eller i söder tyder på att kommunernas tillväxtförutsättningar skiljer sig åt på ett avgörande sätt. Återstoden av detta avsnitt och avsnitt 3.6 ägnas därför åt att närmare analysera och förklara bakomliggande orsaker till skillnaderna i svenska kommuners tillväxtförutsättningar. Tabell 3.2 Beräknad absolut konvergens för svenska kommuner och LA-områden i norra respektive 1993-2003 0,0135 *** -0,0047 ** 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. utgörs av , , , , och . Källa: Egna beräkningar. 3.5.2Grankommunernas utveckling påverkar tillväxten Ett sätt att förklara skillnader i tillväxtförutsättningar är att undersöka om det finns ett geografiskt beroende mellan närliggande kommuner. Uppdelningen av i två delar gav exempelvis en mer samstämmig bild av tillväxtmönstret, vilket kan tolkas som en indikation på att geografiskt beroende bör beaktas. Kommuner visar sig också växa snabbare om de omges av kommuner som har hög tillväxt vilket framgick av kartan i diagram 3.2. Ur ett teoretiskt perspektiv kan ett sådant beroende förklaras av lokala spridningseffekter som uppkommer genom koncentrationsfördelar eller genom en spridning av en ny teknologi eller kunskap (se den teoretiska diskussionen i avsnitt 3.1). Två olika metoder inom spatial ekonometri kommer att testas för att ta hänsyn till ett geografiskt beroende.23 23 Se Anselin, L. [1988] för en omfattande diskussion om spatial ekonometri. Den första metoden kallas för spatial eller rumslig eftersläpning (spatial lag). I korthet innebär metoden att tillväxten i de angränsande kommunerna används för att förklara varje enskild kommuns tillväxt. Den andra metoden använder sig av en extra felterm (spatial error) i regressionsanalysen. Denna felterm kontrollerar för avsaknaden av viktiga variabler som inte kan observeras men som innehåller en geografisk struktur som medför att tillväxten ser olika ut i olika områden. Exempelvis kan kommuner som ligger nära en stor marknad ha en liknande tillväxt. Båda dessa metoder tar alltså hänsyn till länkar mellan ekonomiska aktörer som går över kommungränser. Därför är det viktigt hur grannarna till varje kommun definieras eftersom detta bestämmer i vilken utsträckning kommuner påverkas av närliggande kommuner. I denna rapport har ett antal olika definitioner provats men alla resultat som redovisas bygger på en definition där de angränsande kommunerna bestämmer den geografiska strukturen.24 För att avgöra vilken regressionsmodell som bäst förklarar det geografiska beroendet används beslutsträdet i tabell A.10, i Appendix A, vilket leder fram till att spatial error modellen är den mest lämpliga oavsett vilket inkomstmått som används. Resultaten i tabell 3.3 baseras på spatial error modellen. När denna modell används minskar skillnaderna mellan kommunernas inkomster både när tillväxten mäts som genomsnittslöner och som medelinkomst . I tabellen visas också separata konvergenshastigheter för norra respektive , vilket innebär att hänsyn tas till att det kan föreligga olika tillväxtregimer i dessa båda landsdelar. Konvergenshastigheten är alltså för kommuner i norra och dessa kommuner beräknas nå halvvägs till den gemensamma nivån . Detta resultat är i linje med den nivå på konvergenshastigheten som finns i många andra studier. Tolkningen av denna konvergens skiljer sig dock från tolkningen av den absoluta konvergensnivå som diskuteras avsnitt 3.4.1 eftersom regressionen kontrollerar för variabler som inte observeras. Detta innebär att konvergensen är villkorad och därmed konvergerar kommunerna inte mot en gemensam nivå som i fallet när absolut konvergens uppträder. De konvergerar i stället mot en nivå som bestäms av bakomliggande faktorer som finns i kommunen eller i dess omnejd. -värdet i tabellen visar hur 24 Denna definition används eftersom den visar på ett högt geografiskt beroende jämfört med andra definitioner. betydelsefullt det geografiska beroendet är och i alla regressioner är det (signifikant) positivt. Detta innebär att kommuner som växer snabbare gränsar till snabbväxande kommuner och tvärtom. konvergens när hänsyn tas till ett 0,0123 *** 0,0036*** (0,00) (0,00) 0,0177 *** 0,0213 *** (0,00) (0,00) 0,0114 *** -0,0025 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 är korrelationskoefficienten i spatial error modellen och den visar hur stor korrelationen är mellan angränsande kommuners tillväxt. *** 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. utgörs av , , , , och . Källa: Egna beräkningar. 3.6Förklaringar till tillväxtskillnader mellan kommuner Följande variabler används i den empiriska analysen för att förklara tillväxtskillnader mellan kommuner eller LA-områden.25 Den empiriska analysen kommer i huvudsak fokusera på tillväxten i genomsnittslöner eftersom de variabler som ska förklara tillväxtmönstret framförallt är förknippade med tillväxten i de områden där den ekonomiska aktiviteten sker. Spridning av kunskap, 25 I tabell 3.4 redovisas alla variabler som används i den empiriska analysen och hur de definieras. fördelar av stora marknader och branschstruktur uppstår där människor arbetar, inte nödvändigtvis där de bor. Därmed anses den genomsnittliga lönen för de sysselsatta i en kommun vara mer lämplig än medelinkomsten. Resultat från en analys med medelinkomsten kommer dock att redovisas och jämföras med resultaten från då löner används. Den traditionella tillväxtteorin understryker att konvergens mellan regioner beror på underliggande ekonomiska och institutionella faktorer. För det första kan en förändring påverka kommuner olika eftersom näringsverksamheten ser olika ut.26 En förändring av jordbrukspolitiken som leder till att jordbruk läggs ned påverkar exempelvis kommuner olika beroende på jordbrukets betydelse för kommunerna. För att ta hänsyn till skillnader i specialiseringsmönster mellan kommunerna används en dummyvariabel (dvs. en binär variabel som tar värdet 1 eller 0) för om kommunens mest specialiserade verksamhet vid startpunkten finns inom primärproduktion.27 Ytterligare variabler som inkluderas och som avser att fånga strukturella skillnader är: antal arbetslösa per invånare i kommunen, andelen av befolkningen som är och om kommunen ligger i norra . Strukturella variabler som arbetslöshet och demografiska variabler har använts i tidigare studier, t.ex. av (2006) som fann stöd för strukturella nackdelar i områden med hög arbetslöshet . En variabel för norra motiveras av skillnaderna i tillväxtmönstret som diskuterats i avsnitt 3.4.28 26Se t.ex. , A. [2005]. 27Även andra verksamheter t.ex. högteknologisk tillverkning, finansiell verksamhet eller offentlig verksamhet har används, men de utesluts i regressionerna eftersom de inte är statistiskt säkerställda och heller inte påverkar de övriga variablerna. 28Ytterligare strukturella eller institutionella skillnader som analysen tar hänsyn till är i vilken mån det finns enstaka kommuner som har en extrem utveckling jämfört med alla andra. För dessa inflytelserika kommuner används en dummy för varje kommun (två stycken) för att de inte ska snedvrida resultatet. I stället för att använda sig av en dummy för att kontrollera för norra kan en dummy för varje län användas, vilket fångar upp skillnader som inte observeras mellan olika län så som levnadsomkostnader eller andra strukturella skillnader. En regression med länsdummys förklarar dock inte mer än då endast en dummy för norra används. Därför används här endast en dummy för norra . Såväl traditionell tillväxtteori som endogen tillväxtteori förutsäger att humankapital är en viktig faktor att ta hänsyn till när man vill förklara tillväxtskillnader mellan regioner. I den traditionella tillväxtteorin understryks vikten av humankapital eftersom det är en viktig del av produktionsprocessen.29 Ur ett endogent tillväxtperspektiv kan skillnader i kunskapsstorleken eller innovationskraften i olika regioner leda fram till att regionernas inkomstnivåer avviker mer och mer från varandra. Humankapitalet producerar nya idéer och underlättar förmågan att ta till sig nya idéer eller teknologier, vilket är positivt för tillväxten.30 I endogen tillväxtteori poängteras att humankapitalet kan ge extra skjuts i tillväxten för regioner som redan har en hög inkomstnivå.31 Med andra ord förväntas humankapitalet ha högre avkastning i områden som redan är teknologiskt framstående. Tre olika mått på humankapital kommer att användas i den empiriska analysen i detta avsnitt. Det ena är antalet forskarutbildade i varje kommun i relation till den totala befolkningen, vilket är ett mått som är starkt förknippat med innovationsprocessen vars betydelse den endogena tillväxtteorin understryker. Det andra är ett lite bredare mått som förutom antalet forskarutbildade även tar med alla invånare som har någon form av universitetsutbildning. Slutligen används även antalet universitetsstudenter per invånare i kommunen, vilket i större utsträckning tar hänsyn till i vilken mån det finns universitet i eller i närheten av kommunen med mycket forskning. Det är intressant att undersöka i vilken mån närheten till stora marknader påverkar tillväxtmönstret och därför inkluderas kommuners ekonomiska potential (se avsnitt A.2.4 i Appendix A) i regressionerna för att ta hänsyn till detta. En hög marknadspotential kan även leda till att spridningseffekter blir kraftfullare eftersom det blir en större konkurrens om utrymmet. Därför är det möjligt att det finns en icke-lineär relation mellan tillväxt och ekonomisk potential, men eftersom inget stöd hittades för en sådan specifikation utesluts denna i analysen nedan. 29Se Mankiw, N. G., Romer, D. & Weil, D. [1992]. 30Se , H. & ,J. [1998] eller ,R. & Sunley, P. [1998] för en diskussion. 31Vandenbussche, J., Aghion, P. & Meghir, C. [2006]. Utöver ekonomisk potential inkluderas ett mått som avser att fånga om kommunen är diversifierad, dvs. om den totala sysselsättningen i en kommun är fördelad på många olika branscher. Om en diversifierad ekonomisk struktur är förknippad med hög tillväxt innebär det att ekonomiska strukturer med branschövergripande koncentrationsfördelar växer snabbare. I analysen testas även för om det finns spridningseffekter mellan kommuner som inte de observerade variablerna tar hänsyn till. Det visades sig dock att det endast finns ett geografiskt beroende i tillväxten för medelinkomsten, varför endast resultaten från skattningarna med medelinkomst som beroende variabel redovisas (se vidare tabell 3.5). Tabell 3.4 Variabler som används för att förklara regionala tillväxtmönster Genomsnittslönen ges av summa löneinkomst och inkomst från aktiv näringsverksamhet per förvärvsarbetande i Medelinkomst mäts som sammanräknad delat med befolkningen (för individer över En binär variabel som tar värdet ett om den mest specialiserade verksamheten tillhör primärproduktionen, i annat fall antar den Arbetslöshet som andel av befolkningen i Andel invånare som är mellan . En binär variabel som tar värdet ett om kommunen ligger i norra , i annat fall antar den värdet noll. Andel per invånare i kommunen med Andel per invånare i kommunen med Antal högskolestudenter per invånare i Ekonomisk–geografiska variabler Ekonomisk potential (se avsnitt A.2.4 i Appendix A för en definition) Relativ diversifiering (se avsnitt A.2.4 i Appendix A för en definition) Anm.: En utförligare definition av samtliga variabler finns, om inget annat anges, i avsnitt A.1 i Appendix A. Resultaten för löner och medelinkomst för redovisas i tabell 3.5. Alla regressioner baseras på normaliserade variabler för att underlätta jämförelser mellan olika koefficienter. Regressionerna förklarar av all variation i lönetillväxten då kommuner används som minsta geografiska enhet medan förklaringsgraden ökar till då analysen baseras på LA-områden. För medelinkomsten är förklaringsgraden lite . Analysen visar att kommuner eller LA-områden som har låga inkomstnivåer har en snabbare tillväxt i löner och konvergenshastigheten är i linje med den nivå som andra studier har kommit fram till, dvs. Däremot är den villkorade konvergenshastigheten fortfarande mycket låg för medelinkomsten (). Tabell 3.5 Förklaring av tillväxtskillnader mellan kommuner och LA-områden 2,610 (0,00) 2,29 (0,00) 0,651 (0,00) -0,198 (0,00) -0,171 (0,00) -0,084 (0,01) -0,004 (0,05) -0,009 (0,03) -0,006 (0,00) -0,022 (0,00) -0,021 (0,00) -0,007 (0,47) -0,015 (0,01) -0,008 (0,06) 0,001 (0,77) -0,009 (0,00) 0,005 (0,13) 0,003 (0,19) 0,009 (0,05) 0,002 (0,60) -0,008 (0,00) -0,006 (0,04) -0,002 (0,31) 0,001 (0,53) -0,701 (0,03) -0,001 (0,91) -0,121 (0,04) 0,716 (0,03) 0,008 (0,00) 0,129 (0,00) 0,009 (0,00) 0,75 (0,00) R2 (justerad för De beroende variablerna är logaritmerade. Fet stil anger att variablerna är statistiskt signifikanta. P-värden baserade på heteroskedasticitetskonsistenta variansmatriser anges inom parantes. Källa: Egna beräkningar. En hög arbetslöshet i början av tillväxtperioden är förknippad med låg tillväxt oavsett inkomstmått. Eftersom medelinkomsten inkluderar alla arbetslöshetsrelaterade skattepliktiga inkomster, och således inte bara inkomster för arbete eller näringsverksamhet, förväntas en negativ effekt om en kommun har många arbetslösa (i alla fall så länge ersättningarna inte kompenserar för inkomstbortfall under arbetslöshet fullt ut). En hög arbetslöshet i en kommun är dock förknippad med en sämre löneutveckling för de sysselsatta i genomsnitt (negativ effekt på lönetillväxten av högre arbetslöshet). Med andra ord stödjer denna analys vikten av arbetslöshet som en policy-indikator för att identifiera områden med tillväxtproblem. Kommuner i norra har i genomsnitt en lägre tillväxttakt i löner än den södra delen trots att analysen kontrollerar för andra faktorer så som arbetslöshet, ålderstruktur och specialiseringsmönster. Detta resultat bekräftar att förutsättningarna skiljer sig åt mellan olika regioner. Någon sådan geografisk skillnad finns inte för medelinkomsten vars tillväxt inte skiljer sig åt mellan norra och då alla de andra variablerna tas med i analysen. Även demografiska skillnader och skillnader i specialiseringsmönster (dvs. om kommunen är högt specialiserad inom primärproduktion eller inte) påverkar tillväxtmönstret för löner men inte för medelinkomsten. Tillväxttakten i löner är lägre i kommuner med en relativt hög andel medelålders, vilket tyder på en snabbare löneutveckling för yngre sysselsatta. Även kommuner som är specialiserade i en verksamhet som tillhör primärproduktionen och därmed kan sägas tillhöra gles- eller landsbygd uppvisar en lägre tillväxt i löner än de kommuner som är specialiserade i någon annan bransch.32 En sämre inkomstutveckling i dessa kommuner kan därmed till viss del bero på en sämre utveckling för primärproduktion jämfört med andra branscher. I kapitel 2 visades dock att en hög specialiseringsgrad inom denna bransch beror på en låg total sysselsättning och inte på skillnader i sysselsättningstäthet. Därför kan denna variabel även spegla strukturella problem som finns i områden med liten eller minskande sysselsättning.33 32Andra branschdummies har inkluderats i regressionsanalysen (t.ex. om kommunen är specialiserad inom högteknologisk tillverkning, finansiell verksamhet, offentlig verksamhet m.fl.) men dessa visade sig inte vara statistiskt säkerställda. 33Notera att de andra variablerna inte påverkas i någon större utsträckning då dummyn för kommuner som är specialiserade inom primärproduktion exkluderas. Relationen mellan å ena sidan tillväxt i löner och inkomster och å den andra ekonomisk potential försvinner då LA-områden används i stället för kommuner, vilket i viss mån stödjer att dessa områden är mer slutna än vad kommuner är. Med andra ord är LA-områden i mindre utsträckning förknippade med hög eller låg tillväxt beroende på hur nära de befinner sig en stor marknad. När det gäller den lokala ekonomins struktur, är mer specialiserade kommuner förknippade med en högre tillväxt än diversifierade. Detta är i linje med resultatet i avsnitt 2.6 som visade att länkar inom en och samma bransch påverkar koncentrations- och specialiseringsmönster. Resultaten i tabell 3.5 tyder alltså på att det framför allt är kommuner som är specialiserade i andra näringar än de primära som växer. är tillväxten högre i de kommuner som har en relativt specialiserad ekonomisk struktur. Därför är koncentrationsfördelar inom en och samma bransch inte bara viktiga för specialiseringsmönstret utan även för tillväxtmönstret. Kommuner med en hög ekonomisk potential, dvs. ekonomiska centra, är förknippade med högre tillväxt mätt som genomsnittslöner. En bättre löneutveckling i områden där ekonomisk aktivitet koncentreras är i linje med att företag kan dra nytta av koncentrationsfördelar och att de därmed kan erbjuda högre löner eftersom förädlingsvärdet blir högre i dessa företag. Kommuner med en hög ekonomisk potential är dock inte förknippade med en hög tillväxt i medelinkomsten. En förklaring till detta kan vara att i medelinkomsten ingår, som tidigare nämnts, transfereringar av olika slag. Dessutom delas den totala inkomsten i en kommun mellan alla som är . Därmed kan måttet påverkas av olika socioekonomiska och demografiska variabler som inte observeras i denna analys. Att så är fallet stöds dels av att det finns ett geografiskt beroende i tillväxtmönstret för medelinkomsten, dels av att detta resultat är mer känsligt för alternativa specifikationer. Ett resultat som inte påverkas av olika specifikationer eller vilka inkomstmått som används är att hög tillväxt är förknippad med en hög andel forskarutbildade. I tabell 3.5 visas endast en specifikation då analysen undersöker i vilken grad denna variabel växelverkar med inkomstnivån vid startpunkten. Enligt endogen tillväxtteori är det framförallt områden som redan har höga inkomstnivåer och som har en hög andel av utbildad arbetskraft som växer snabbast. Resultaten i tabell 3.5 bekräftar dessa förutsägelser: i samtliga fall uppvisar kommuner med en hög grad av utbildade som de har en relativt hög inkomstnivå vid startpunkten en högre tillväxt. Kommuner som redan har en hög inkomstnivå kan därmed uppväga en förväntad lägre tillväxttakt genom en hög andel välutbildad arbetskraft.34 Den negativa direkteffekten av andelen forskarutbildade och den positiva interaktionseffekten mellan andelen forskarutbildade och den initiala inkomstnivån tyder på att det finns en brytpunk i relationen mellan andelen forskarutbildade och tillväxt. Den estimerade relationen mellan forskarutbildade och initial inkomst i tabell 3.5 visar att endast kommuner med en initial genomsnittlig lön högre än per invånare (genomsnittet för alla kommuner 1993 var per invånare) är förknippade med en positiv tillväxt om andelen forskarutbildade ökas marginellt. är det 85 kommuner som har en positiv relation mellan andelen forskarutbildade och tillväxt då växelverkan med den initiala inkomstnivån tas med i beräkningen. Den positiva interaktionseffekten visar även att en stor andel forskarutbildade kan bryta den förväntade negativa relationen mellan tillväxt och den initiala inkomstnivån. Det krävs dock en viss massa med humankapital för att en hög inkomstnivå ska vara förknippad med en relativt högre tillväxt. För den studerade perioden återfinns denna brytpunkt då mer än var hundrade sysselsatt har en forskarutbildning, vilket endast gäller för sju kommuner. För de flesta kommuner är alltså en högre initial inkomstnivå förknippad med en långsammare tillväxt, men en högre andel forskarutbildade eller närhet till forskningsmiljöer kan accelerera tillväxten. 34 Motsvarande positiva relation mellan utbildning och tillväxt erhålls då analysen använder andelen med eftergymnasial utbildning eller antalet högskolestuderande per invånare i kommunen. Dessa resultat redovisas dock inte här men kan erhållas från författarna. I detta kapitel visas att inkomstnivåerna i svenska regioner, kommuner och LA-områden, generellt sett inte har närmat sig varandra och 2003. Endast då inkomster från arbete och näringsverksamhet studeras närmar sig kommunerna en gemensam inkomstnivå, men processen är så långsam att tillväxtmönstret troligtvis påverkas av grundläggande skillnader i regioners tillväxtförutsättningar. Ett resultat som tyder på att så är fallet är att medelinkomsten i kommuner i norra närmar sig varandra medan avvikelserna i stället ökar i . Att kommuner i grunden har olika tillväxtförutsättningar visas även av ett geografiskt mönster i tillväxten som innebär att kommuner växer mer än genomsnittet om de angränsar till kommuner som också har, relativt andra kommuner, en hög tillväxt. För att ta hänsyn till regioners olika tillväxtförutsättningar inkluderades ett antal variabler som speglar strukturella skillnader samt skillnader i förutsättningar som bestäms av ekonomisk geografi och humankapital. Resultaten visade att kommuner som hade en hög arbetslöshet och utmärktes av landsbygds- eller glesbygdsegenskaper har en lägre tillväxt än andra kommuner. Tillväxten är högre i kommuner som ligger nära en stor marknad och som är mer specialiserade (dvs. har mer fokuserad sysselsättningsstruktur). Slutligen växer kommuner som har en hög andel högutbildade eller som har många högskolestudenter och därmed närhet till universitet och forskningsmiljöer snabbare än övriga kommuner. 4 Politik för regioner Föregående kapitel har visat att koncentrations- och specialiseringsmönster för ekonomisk aktivitet i stor utsträckning styrs av ekonomiska förutsättningar som tillgång på olika produktionsfaktorer och länkar mellan ekonomiska aktörer. Dessa mönster kan även påverkas av politiska beslut, särskilt beslut om hur skatter och utgifter ska fördelas mellan regioner. Eftersom offentliga medel utgör en stor del av de industrialiserade ländernas BNP finns det möjligheter för staten att påverka både lokalisering och regional inkomstfördelning. Detta kapitel handlar om den politik som brukar benämnas regionalpolitik och hur denna påverkar regionernas tillväxtförutsättningar. Kapitlet inleds med ett försök att definiera och beskriva regionalpolitiken i och i EU. Även om riksdag beslutade att omvandla regionalpolitiken till en ny politik, den s.k. regionala utvecklingspolitiken, kommer begreppet regionalpolitik att användas både för att beskriva både den gamla och den nya politiken.1