sou · GYB393 · 2011-01-01 00:00:00 — , C., och J. Stiglitz (1984), Equilibrium unemployment as a worker discipline device, , Vol 74, s. 433-444. (2007), Kundval inom äldreomsorgen, , . SOU 1999:60, Kundvänligare taxi SOU 2000:3, Välfärd vid vägskäl SOU 2001:52, Välfärdstjänster i omvandling SOU 2001:79, Välfärdsbokslut för 1990-talet SOU 2005:4, Liberalisering, regler och marknader , J. och C. Phibbs (2010), Is There Monopsony in the Labor Market? Evidence from a Natural Experiment, , Vol 28, No 2. (2001), Marketization of elderly care in , EIJS Working Paper 137,, . (2002), Solidaritet och val- frihet i välfärden, Rapport antagen av förbundsmötet . och (2002), Hur nöjda är sjuk- sköterskorna, , och . Trydegård, G. (2001), Välfärdstjänster till salu – privatisering och alternativa driftsformer i SOU 2001:52 Väl- färdstjänster i omvandling. , (2006), Förskolan i politiken – om intentioner och beslut bakom den svenska förskolans fram- växt. Vedder R. och J. (2000),and , Volume XXI, No. 1, s. 162-168 (1985), Absenteeism and Wages, Economics Letters Vol 19, s. 277- 279. Appendix A: Data/definitioner Bilagan använder statistik från SCB:s olika register via (). IFAU har en sammanställd databas vilken består av flera olika register från SCB som kan kopplas till varandra. Utgångspunkten är ett länkat individ-företagsdataset som innehåller uppgifter om samtliga personer och arbetsställen i (RAMS). För varje individ finns samtliga inkomstkällor samt information om respektive arbetsställe. Branschtillhörigheten identifieras genom detaljerade SNI-koder. Registret kompletteras med individuella bakgrundsvariabler som ålder, kön och invandringsstatus (), löner (Lönestrukturstatistiken) och sjukfrånvaro (Sjukförsäkringsdatabasen). Med hjälp av dessa data skapas de sysselsättnings-, löne- och sjukskrivningsmått som används som utfallsvariabler genomgående i bilagan. När vi skattar sysselsättningseffekterna av konkurrens används huvudsakligen två mått på sysselsättningen: antalet individer som hade en positiv inkomst från den aktuella branschen samt antalet heltidsekvivalenter uttryckt som sysselsatta timmar. Då vårt datamaterial inte innehåller uppgifter om arbetad tid eller tjänstgöringsomfattning är det senare måttet uppskattat utifrån individens totala årsinkomst delat med månadslönen uppräknad till heltid. Uppgifterna om månadslön omfattar endast ett urval av individerna i privat sektor (se avsnittet om löner nedan). Därför används vid beräkningen den uppskattade månadslönen utifrån individens bakgrundskaraktäristika. Antalet heltidsekvivalenter i branschen har därmed uppskattats som årsinkomsten/predicerade månadslönen. Appendix A: Data/definitioner Bilaga 7 till LU2011 De två sysselsättningsmåtten har såväl fördelar som nackdelar. Medan antalet individer i branschen inte skiljer på heltids- och deltidsarbete säger antalet heltidsekvivalenter ingenting om antalet individer som flödat in/ut i branschen. Tillsammans kan de två måtten dock förmedla en mer fullständig bild av sysselsättnings- effekterna. Om det t.ex. sker en omfördelning av antalet timmar, så att vissa grupper som annars haft det svårt att komma in på arbets- marknaden nu anställs, kommer detta fångas i kontrasten mellan antalet sysselsatta timmar och antalet individer sysselsatta i branschen. Lönemåttet kommer från SCB:s lönestrukturstatistik. Lönerna mäter månadslöner uppräknade till heltid. I begreppet ingår fast lön, fasta lönetillägg, rörlig lön, OB/skifttillägg, förmåner samt jour- och beredskapsersättning. Statistiken inom offentliga sektorn baseras på totalundersökningar medan statistiken inom den privata sektorn baseras på en urvalsundersökning. Urvalet sker genom ett stratifierat obundet slumpmässigt urval vilken baseras på näringsgren och företagsstorlek. Detta innebär att lönerna för anställda inom små företag i privat sektor är underrepresenterade i statistiken. För att få ett representativt urval i löneanalyserna viktas alltid observationerna med urvalssannolikheten. För att studera sjukfrånvaro har vi använt oss av de individer som har eller har haft sin huvudsakliga anställning inom den aktuella sektorn. Majoriteten av de sysselsatta har inkomst från ett arbetsställe men för de med fler än en inkomstkälla definieras den huvudsakliga inkomstkällan som det arbetsställe från vilket individen fått sin högsta inkomst. För att definieras som sjuk- skriven från en viss sektor ska man ha haft sin huvudsakliga anställning inom denna sektor eller året innan man blev sjukskriven. Undantaget från denna definition är sjukskrivningar inom taxibranschen där endast huvudsaklig anställning som sjukskrivningen ägde rum då data om huvudsaklig anställning tidigare än 1989 saknas och 1989 är det enda året som föregår den Bilaga 7 till LU2011 Appendix A: Data/definitioner Huvudsaklig anställning definieras som en anställning som har genererat av den genom- snittliga löneinkomsten hos den i lönefördelningen samt att det är den anställning som genererat störst inkomster . För de individer som uppfyller dessa kriterier har vi tagit fram sjukfrånvaro för perioden –2006. Eftersom data över sjukskrivna bygger på uppgifter finns endast uppgifter för de sjukskrivningar som berättigar till ersättning från . Då den kortaste sjukskrivnings- perioden som berättigat till ersättning under samtliga år är har det använts som minimilängd för att en individ ska anses ha varit sjukskriven under ett aktuellt år. Långtidssjukskrivningar definieras som att man varit sjukskriven i då det enligt är den vedertagna gränsen för långtids- sjukskrivning. I nedanstående tabell ges en beskrivning av de variabler som används. Valet av konkurrensmått beskrivs i analysen då detta är specifikt för respektive bransch. Antalet anställningar där individen hade någon inkomst under Ett uppskattat mått på det totala antalet timmar räknat som heltidsekvivalenter i branschen. Beskrivning av hur måttet tas fram ges i texten ovan. Den månadslön som individen hade (september för anställda i privat sektor). I lönebegreppet ingår fast lön, fasta lönetillägg, rörlig lön, OB/skifttillägg, förmåner samt jour- och Indikatorvariabel för om individen varit sjukskriven i en mer än lång sjukfrånvaroperiod innevarande år. Antalet dagar som individen varit sjukskriven , givet att individen varit sjukskriven i minst . Indikatorvariabel för om individen varit sjukskriven i en mer än lång sjukfrånvaroperiod innevarande år. Appendix A: Data/definitioner Bilaga 7 till LU2011 Beskrivning av förklarande variabler Indikatorvariabel som markerar avregleringen av Andelen barn i förskolor i enskild regi. Med enskild regi avses enheter som ägs av annan än statlig eller aktör. Andelen elever i grundskolor i enskild regi. avses enheter som ägs av annan än statlig eller Andelen omsorgstimmar utförda i enskild aktör. aktör avses enheter som ägs av annan än statlig eller Indikatorvariabel som markerar införandet av personalliggare Beskrivning av SNI-koderna för utvalda branscher Taxi (60220) Taxitrafik (omfattar ej drift av taxicentraler eller skolskjuts Restaurang (55300) Restaurangverksamhet (även kafé, konditori, korvkiosk, gatukök, restaurangvagnar på tåg m.m.) Förskola (80101) Förskoleutbildning (förskolor, ej dagmammor eller fritidshem) Grundskola (80101) Grundskoleutbildning och förskoleklass (ej särskola) Gymnasieskola (802) Hemtjänst, dagcenterverksamhet och administration av handikappomsorg (85323) Ej särskilda boenden. Godstrafik (60240) Vägtransport av gods (även flyttransporter av möbler, uthyrning av lastbil med förare m.m.) Hotell m. restaurang Hotellverksamhet med restaurangrörelse (även motell och Bokstavs-SNI G-U enligt SNI 2007. Appendix B: Metodbeskrivning Detta avsnitt redogör i större detalj för difference-in-differences- metoden (D-i-D). Denna metod används ofta för att belägga kausala orsakssamband när det gäller att utvärdera effekter av olika typer av reformer. I denna rapport används metoden för att skatta sysselsättnings-, löne- och sjukskrivningseffekter av avregleringen av taxibranschen samt sysselsättnings- och löneeffekter av införandet av personalliggare i restaurangbranschen. Nedan används taxibranschen som illustrerande exempel men metoden kan användas på alla typer av förändringar där en behandlad grupp jämförs med en obehandlad kontrollgrupp. Tabell B 1 illustrerar hur D-i-D-metoden går till. Metoden jämför skillnaden i sysselsättningen i taxibranschen (T) före och efter avregleringen med skillnaden i sysselsättning i en kontrollgrupp (K) över . Eftersom man endast jämför skillnaderna mellan de olika grupperna ((T1- T0) respektive (K1- K0)) behöver kontrollgruppen endast ha en liknande utveckling som gruppen som påverkas av reformen, inte vara liknande i andra avseenden för att analysen ska vara giltig. Kontrollgruppen används för att utesluta effekter av förändringar som inträffar och som påverkar båda grupperna likadant. Det är viktigt att välja ut grupper som är så lika den behandlade gruppen som möjligt, eftersom det då är rimligare att tro att den påverkas likartat av dessa förändringar. I fallet med taxibranschen används två olika kontrollgrupper, sysselsatta inom godstrafik samt hela tjänstesektorn (exklusive taxibranschen). Effektskattning genom D-i-D metoden (T1- T0) (K1- K0) (T1- T0)- (K1- K0) Appendix B: Metodbeskrivning Bilaga 7 till LU2011 För att det ska bli en riktig skattning, antas att förändringar utöver reformen påverkar de båda grupperna identiskt och att inga andra förändringar som systematiskt påverkar de båda grupperna olika sker . Det som skulle kunna orsaka problem i analysen är om något annat i ekonomin förändras så att den ena gruppen påverkas, men inte den andra. Appendix C: Resultat Utfallsvariabel: log(Antal sysselsatta individer i branschen) 0,106*** 0,106*** 0,124* 0,233** -0,0133 0,0982*** 0,0753** 0,159*** (0,0286) (0,0261) (0,0640) (0,101) (0,0608) (0,0272) (0,0321) (0,0274) 0,135*** 0,131*** 0,233*** 0,921*** 0,132*** 0,0744*** -0,235*** 0,386*** (0,0119) (0,0157) (0,0221) (0,0632) (0,0238) (0,00893) (0,0353) (0,0243) 0,109*** 0,170*** 0,217*** 0,177*** 0,153*** (0,0318) (0,0289) (0,0455) (0,0412) (0,0558) (0,0229) (0,0596) (0,0262) 0,0307** 0,104*** -0,147*** 0,701*** 0,120*** 0,134*** -0,426*** 0,379*** (0,0108) (0,0102) (0,0315) (0,0513) (0,0403) (0,0105) (0,0407) (0,0188) Not: jänstesektorn utgörs här av ett slumpmässigt urval. Med kort sikt avses perioden –2005 och med lång sikt perioden –2007. För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t ex konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för att fånga gemensamma tidseffekter. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Strukturlönestatistiken. Appendix C Bilaga 7 till LU2011 Utfallsvariabel: log(Antal sysselsatta heltidsekvivalenta månader) 0,098** 0,091** 0,158** -0,075 0,096** 0,109*** 0,078** (0,037) (0,039) (0,058) (0,117) (0,054) (0,036) (0,030) (0,036) 0,345*** 0,381*** 0,260*** 1,059*** 0,450*** 0,287*** -0,100* 0,451*** (0,024) (0,029) (0,039) (0,083) (0,058) (0,016) (0,050) (0,040) 0,0467* 0,051* 0,051*** 0,123*** 0,113*** -0,011 (0,023) (0,026) (0,017) (0,088) (0,040) (0,029) (0,022) (0,023) 0,242*** 0,290*** -0,029 0,927*** 0,588*** 0,377*** -0,115** 0,379*** (0,0178) (0,021) (0,031) (0,078) (0,073) (0,027) (0,043) (0,052) Not: jänstesektorn utgörs här av ett slumpmässigt urval. Med kort sikt avses perioden –2005 och med lång sikt perioden –2007. För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t.ex. konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för att fånga gemen- samma tidseffekter. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Strukturlönestatistiken. Bilaga 7 till LU2011 Utfallsvariabel: log(månadslön) -0,013 -0,022* 0,032*** -0,047*** 0,129*** -0,016** -0,039*** -0,040*** (0,008) (0,011) (0,009) (0,014) (0,042) (0,008) (0,011) (0,015) -0,084*** -0,091*** -0,039*** -0,011 -0,031 -0,088*** -0,084*** -0,080*** (0,008) (0,011) (0,009) (0,014) (0,040) (0,008) (0,011) (0,014) -0,038*** -0,032** -0,033*** -0,006 -0,043*** -0,078*** (0,009) (0,013) (0,008) (0,021) (0,042) (0,009) (0,011) (0,018) -0,122*** -0,093*** -0,088*** -0,037* -0,139*** -0,068*** -0,077*** -0,125*** (0,009) (0,012) (0,008) (0,021) (0,040) (0,009) (0,010) (0,018) Not: Tjänstesektorn utgörs här av ett slumpmässigt urval. Med kort sikt avses perioden –2005 och med lång sikt perioden –2007. För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t ex konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för att fånga gemensamma tidseffekter. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Strukturlönestatistiken. Appendix C Bilaga 7 till LU2011 Effekter av konkurrens på sjukskrivningar i taxibranschen jämfört med -0,016*** -0,010 -0,066*** -0,011*** -0,014*** -0,009 (0,004) (0,008) (0,013) (0,010) (0,003) (0,005) (0,007) -0,027*** -0,016** -0,085*** -0,016* -0,028*** -0,016*** -0,037*** (0,003) (0,007) (0,013) (0,009) (0,003) (0,005) (0,007) -0,266 3,498*** -6,105*** 1,214** -0,372 3,062** (0,512) (1,113) (2,104) (1,452) (0,491) (0,600) (1,339) -1,394*** 3,127*** -8,512*** -2,512* -1,414*** -0,069 -3,599*** (0,498) (1,099) (2,048) (1,408) (0,479) (0,597) (1,266) -0,002 0,011* -0,022** 0,014** 0,005* -0,004 0,012* (0,003) (0,006) (0,010) (0,007) (0,003) (0,004) (0,006) -0,008*** 0,011* -0,034*** -0,004 -0,008*** -0,003 -0,016*** (0,003) (0,006) (0,010) (0,007) (0,00´3) (0,004) (0,006) Not: Tjänstesektorn utgörs här av ett slumpmässigt urval. Med kort sikt avses perioden –2005 och med lång sikt perioden –2007. För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t ex konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för att fånga gemensamma tidseffekter. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Sjukförsäkringsdatabasen. Bilaga 7 till LU2011 Tabell C 5 Effekter av konkurrens på sjukskrivningar i taxibranschen jämfört med godstrafik -0,020*** -0,025** -0,089*** -0,018 -0,021*** -0,015** -0,030*** (0,004) (0,010) (0,015) (0,012) (0,004) (0,006) (0,008) -0,036*** -0,013 -0,101*** -0,029*** -0,0328*** -0,019*** -0,051*** (0,004) (0,009) (0,013) (0,010) (0,004) (0,006) (0,00738) -1,457** -10,08*** -1,413 -0,818 -0,601 -2,139 (0,584) (1,544) (2,446) (1,821) (0,568) (0,715) (1,510) -3,039*** 4,847*** -9,791*** -3,264** -1,548*** -0,162 -4,892*** (0,545) (1,406) (2,114) (1,564) (0,532) (0,683) (1,337) -0,002 -0,030** -0,001 -0,003 -0,005 (0,003) (0,008) (0,012) (0,009) (0,003) (0,005) (0,007) -0,012*** 0,018** -0,033*** -0,005 -0,007*** -0,003 -0,023*** (0,003) (0,007) (0,011) (0,008) (0,003) (0,004) (0,006) Not: jänstesektorn utgörs här av ett slumpmässigt urval. Med kort sikt avses perioden –2005 och med lång sikt perioden –2007. För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t. ex. konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för att fånga gemensamma tidseffekter. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Sjukförsäkringsdatabasen. Bilaga 7 till LU2011 Effekter av konkurrens på sjukskrivningar inom förskolan Utfallsvariabel: log(månadslön) -0,090 -0,006 -0,021** -0,005 -0,028* -0,012 (0,066) (0,014) (0,0342) (0,010) (0,036) (0,022) (0,015) (0,026) -14,02 -5,089* -11,70*** -1,130 -3,998 -1,485 -8,921* (11,61) (2,658) (6,745) (2,304) (6,177) (3,459) (1,952) (4,600) -0,082 -0,014 -0,001 -0,037*** -0,013 -0,018* -0,020 (0,055) (0,012) (0,032) (0,009) (0,029) (0,014) (0,010) (0,019) Not: De kommunvariabler som ingår i modellen är medianinkomst, andel universitetsutbildade, invandrade och kvinnor, antal barn i förskoleålder samt om kommunen har högerstyre. För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t ex konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för att fånga gemensamma tidseffekter. Kontrollvariabler på individnivå utgörs av ålder, kön, förskollärarutbildning, barnskötarutbildning och utrikes född. I modellen ingår även kommunfixa effekter. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är klustrade på kommunnivå och korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Sjukförsäkringsdatabasen. Bilaga 7 till LU2011 Appendix C Effekter av konkurrens på sjukskrivningar inom skolan -0,008 0,041** 0,016* -0,012 (0,011) (0,009) (0,020) (0,009) (0,012) (0,010) (0,013) -0,974 -1,369 -1,175 (1,897) (3,120) (5,670) (2,756) (2,971) (1,463) (3,634) -0,001 -0,004 (0,010) (0,009) (0,022) (0,009) (0,011) (0,008) (0,012) Not: De kommunvariabler som ingår i modellen är medianinkomst, andel universitetsutbildade, invandrade och kvinnor, antal barn i förskoleålder samt om kommunen har högerstyre. För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t.ex. konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för att fånga gemensamma tidseffekter. Kontrollvariabler på individnivå utgörs av ålder, kön, förskollärarutbildning, barnskötarutbildning och utrikes född. I modellen ingår även kommunfixa effekter. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är klustrade på kommunnivå och korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Sjukförsäkringsdatabasen. Bilaga 7 till LU2011 Effekter av konkurrens på sjukskrivningar inom -0,014 -0,029** -0,004 -0,025 -0,158*** -0,016 (0,019) (0,014) (0,013) (0,035) (0,039) (0,013) (0,018) (0,023) -2,271 -7,738*** -0,603 -15,72*** -25,99** -2,684 -6,204 (3,493) (2,484) (4,200) (4,902) (11,40) (2,934) (1,438) (5,667) -0,019 -0,032*** -0,010 -0,046* -0,146*** -0,016 (0,0158) (0,0117) (0,0154) (0,0270) (0,0330) (0,0121) (0,0123) (0,0207) Not: De kommunvariabler som ingår i modellen är medianinkomst, andel universitetsutbildade, invandrade och kvinnor, antal personer i åldrarna 65+ samt om kommunen har högerstyre. För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t ex konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för att fånga gemensamma tidseffekter. Kontrollvariabler på individnivå utgörs av ålder, kön, utbildning inom hälso- och sjukvård samt utbildning inom socialt arbete och omsorg och utrikes född. I modellen ingår även kommunfixa effekter. *** indikerar signifikans på , ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är klustrade på kommunnivå och korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Sjukförsäkringsdatabasen. Bilaga 7 till LU2011 Tabell C 9 Sysselsättningseffekter i restaurangbranschen Utfallsvariabel: log(Antal sysselsatta individer) 0,145** 0,144* 0,158* 0,142*** (0,010) (0,041) (0,021) (0,016) (0,038) (0,002) (0,025) (0,171) 0,178* (0,056) (0,076) (0,030) (0,036) (0,063) (0,022) (0,115) (0,490) Not: För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t ex konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för gemensamma tidseffekter. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Lönestrukturstatistiken. Utfallsvariabel: log(Antal sysselsatta heltidsekvivalenta månader) 0,042* 0,074* 0,043** 0,078** (0,005) (0,044) (0,037) (0,007) (0,051) (0,003) (0,002) (0,011) (0,025) (0,011) (0,068) (0,014) (0,021) (0,031) (0,024) (0,006) Not: För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t ex konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för gemensamma tidseffekter. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Lönestrukturstatistiken. Bilaga 7 till LU2011 Tabell C 11 Löneeffekter i restaurangbranschen Utfallsvariabel: log(Månadslön) -0,023*** -0,040*** -0,063*** -0,103*** -0,018*** 0,006* (0,003) (0,005) (0,004) (0,006) (0,011) (0,003) (0,003) (0,010) -0,006*** -0,022*** -0,011*** -0,065*** -0,090*** 0,008*** -0,007 (0,002) (0,003) (0,003) (0,004) (0,009) (0,002) (0,002) (0,007) Not: För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t ex konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för gemensamma tidseffekter. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på 5 signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Standardfelen är korrigerade för heteroskedasticitet. Källa: Lönestrukturstatistiken. Appendix D: Resultat gymnasieskolan Detta avsnitt kompletterar resultatredovsiningen i kapitel 5.2.2 genom att redovisa resulaten för gymnasielärare. Figurer och tabeller kommenteras i huvudtexten. Tabell D 1 Beskrivning av den kommunala variationen i konkurrenstryck Kommunvariabler (mätta 1992) Andel m, eftergymnasial utbildning Källa: Lönestrukturstatistiken. Bilaga 7 till LU2011 Vilka arbetar i gymnasieskolan? Källa: Lönestrukturstatistiken. Tabell D 2 Sysselsättningseffekter av konkurrens i gymnasieskolan 0,114* 0,135** (0,0632) (0,0525) (0,0615) (0,0806) 0,270** (0,0638) (0,0580) (0,108) (0,0576) Not: Varje kolumn i tabellen redovisar skattningar från en separat regression. De kommunvariabler som ingår i modellen är medianinkomst, andel universitetsutbildade, invandrade och kvinnor, antal barn i gymnasieålder samt politisk majoritet. För att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t ex konjunkturella förändringar inkluderas även indikatorvariabler för att fånga gemensamma tidseffekter. Samtliga estimat är viktade med kommunstorleken. *** indikerar signifikans på signifikansnivå, ** indikerar signifikans på signifikansnivå och * indikerar signifikans på signifikansnivå. Källa: IFAU-databasens uppgifter från Lönestrukturstatistiken. Bilaga 7 till LU2011 Appendix C Löneeffekter av konkurrens i gymnasieskolan 0,107*** 0,096*** 0,110*** 0,151*** (0,0280) (0,030) (0,032) (0,044) 0,100*** 0,109*** 0,103*** 0,099*** (0,031) (0,030) (0,031) (0,032) Not: Varje kolumn i tabellen redovisar skattningar från en separat regression. Modellen inkluderar individens kön, ålder, ålder2 samt en dummy för om individen har lärarutbildning eller inte, gemensamma tidseffekter för att fånga upp nationella trender i sysselsättningen, t ex konjunkturella förändringar. Vidare inkluderas kommunfixa effekter för att kontrollera för skillnader mellan kommunerna som inte varierar över tiden samt ett antal kommunspecifika variabler (kommunstorlek, antalet barn i grundskole/gymnasieålder, genomsnittlig inkomst och ålder i kommunen, andel invandrade samt poliskt styre). Estimaten i privat sektor är viktade med urvalssannolikheterna. *** indikerar signifikans på 1 procents signifikansnivå, ** indikerar signifikans på 5 procents signifikansnivå och * indikerar signifikans på 10 procents signifikansnivå. Bilaga 7 till LU2011 Competition and employment – An empirical study of five markets This report aims at investigating how regulatory reforms in different sectors affect wages and employment in the Swedish labor market. In the 1990s went through a number of sweeping market oriented reforms aimed at increasing competition in traditionally regulated markets. The evidence on the effects of these reforms is limited and mainly focused on the effects on consumer prices.