rfr · H40WRFR1 · 2016-10-28 00:00:00 — 10,21*** -8,11*** -0,17 (2,211) (1,232) (1,275) (2,862) (1,722) (1,686) (2,052) (1,100) (1,163) (2,777) (1,708) (1,682) -0,15*** -0,17*** -0,16*** -0,16*** (0,032) (0,031) (0,031) (0,032) -0,16 -0,16 -0,47 -0,19 -0,20 -0,61* -0,10 -0,14 -0,42 -0,20 -0,17 -0,60* (0,561) (0,353) (0,342) (0,561) (0,358) (0,329) (0,591) (0,356) (0,328) (0,584) (0,359) (0,327) -6,04* -0,41 -5,51* 5,44** -8,03** -0,01 -5,55* 4,86** (3,354) (2,134) (2,261) (3,300) (2,109) (2,257) (3,444) (2,078) (2,132) (3,297) (2,085) (2,142) 0,66*** 0,44*** 0,66*** 0,39*** 0,65*** 0,43*** 0,64*** 0,38*** (0,063) (0,043) (0,063) (0,042) (0,063) (0,042) (0,063) (0,041) -0,26*** -0,25*** -0,28*** -0,25*** (0,037) (0,039) (0,037) (0,039) -0,16*** -0,18*** -0,12*** -0,17*** (0,033) (0,031) (0,031) (0,030) 0,12* 0,52*** 0,29*** 0,44*** (0,110) (0,068) (0,060) (0,094) (0,055) (0,054) 3,02*** -0,47 2,36*** -1,37*** (0,639) (0,327) (0,358) (0,654) (0,355) (0,368) 0,78* -0,17 -1,24*** 0,98** -0,12 -0,76*** (0,404) (0,231) (0,245) (0,416) (0,231) (0,236) 145,42** -16,42 163,97** -46,64 106,38** -13,29 157,85** -2,57 -34,89 140,47*** 129,12*** (37,080) (21,588) (25,373) (43,015) (25,750) (29,026) (37,607) (21,420) (24,287) (42,885) (25,318) (28,199) Not: (1)–(6) är regressioner för modell a och (7)–(12) för modell b. Regressionerna (4)–(6) och(10)–(12)kontrollerarförtid.Robusta standardfel inomparentes***p<0,01,**p<0,05, * p<0,1. Number of ar = antal geografiska områden, i denna och alla nedanstående tabeller. BILAGA FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR Resultaten pekar i olika riktningar: • Kvaliteten på det mobila bredbandet är positivt associerad med resultaten i engelska och matematik, men negativ för svenska. • Tillgång till fast bredband om minst är positivt associerad för matematik, oklara eller icke-signifikanta för engelska, och initialt positiva När man kontrollerar för tid så upphör det positiva sambandet för svenska, men blir efter en tidsförskjutning ett negativt sam- • Tillgång till höghastighetsbredband (över ) tenderar att inte ge Efter ett års tidsförskjutning finner man dock ett ne- gativt samband med svenska, och vissa positiva samband för matematik. Vi testade också modellen för olika kommuntyper (se bilaga Tabell B-4). sultaten visade bland annat att mobila bredbandshastigheter tenderar att över- lag påverka storstäder och större städer mindre positivt än övriga kommuner. Sammanfattningsvis bekräftar modellen att bredband och högre kvalitet på bredband inte nödvändigtvis är positivt för utbildning, åtminstone inte mätt som nationella provresultat. Speciellt verkar kvaliteten på bredbandet (inte minst det mobila bredbandet) vara negativt associerad med elevernas resultat för privata och icke-utbildningsrelaterade aktiviteter, och då ägnar mycket av sin tid till konsumtion av innehåll på engelska (somockså påverkas positivt av mobilt bredband). Detta förklarar dock inte de positiva resultaten vad gäller Att höghastighetsbredband i de flesta fall inte påverkar resultaten kan tyda på att användningen av applikationer som fordrar höga hastigheter är marginell på skolorna. Mer djuplodande forskning krävs dock för tydligare slutsatser och förklaringar till ovanstående resultat. forskning har visat att Internet fungerar som en plattform för större politiskt och samhälleligt engagemang, men det finns ganska lite evidens för detta. En hypotes är att bredbandsanvändning ökar det samhälleliga engage- manget, exempelvis genom att röstdeltagandet höjs. En anledning till att bred- band kan öka det samhälleliga engagemanget är att bredband genom Internet medger ett ökat och mer nyhetsutbud och nyhetskonsumtion, vil- ket gör att de politiska frågorna ökar i betydelse för medborgarna. Nedan (se avsnitt B.2.1.2) testas bredbandshastigheters relation till valdeltagande (i riks- dagsvalen). Trots ganska få observationer (två riksdagsval – 2010 och 2014) finner vi ett signifikant samband mellan framförallt tillgång till bredband med hastig- heter om minst och valdeltagande. Även om fortsatt forskning behö- ver utreda alternativa tolkningar och modeller för detta samband, pekar vår studie i riktning mot att bredband kan ha en positiv effekt på demokrati och samhälleligt engagemang. FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR BILAGA 3.4.2.1 Påverkan på bruttoregionprodukt (BRP) Som visats tidigare påvisar litteraturen ett tydligt icke-linjärt samband mellan bredbandochBNP.Vårhypotesvardärförattettsådantsambandskullekunna påvisas även för bredbandshastigheter på nivå. Eftersom vi endast hade tillgång till BRP-statistik (2012–2013) antog vi att det skulle bli svårt att finna en statistiskt säkerställd effekt, men att resultaten är värda att redogöra för i vilket fall. Vad gäller täckningsgrad användes arbetsställen istället för befolkning ef- tersom detta mått bedömdes vara mer relevant för påverkan på BRP. Korrela- tionen mellan täckningsgrad för arbetsställen och för befolkning är dock mycket stark (Tabell B-2) varför det senare valet har mindre betydelse. Tabell 3-6 Deskriptiv statistik: BRP Tabell 3-7 Estimering av modellerna a och b på per in- vånare och för olika kommunkategorier –0,01 (0,004) (0,003) (0,005) (0,004) –0,61 (0,043) (0,395) (0,046) –0,01 –0,01 (0,044) (0,210) (0,046) 2,77*** (0,667) (0,686) (0,829) (0,682) (0,055) (0,062) (0,194) (0,056) –1,20** –1,36** –0,45 –1,32** (0,590) (0,620) (1,459) (0,629) 1,83* (0,350) (0,336) (1,048) (0,361) (0,008) (0,008) (0,009) (0,024) –0,01 –0,00 –0,05* –0,02 (0,018) (0,015) (0,026) (0,020) BILAGA FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR –0,03 (0,043) (0,064) –40,91* (11 000) (11 750) (23 889) (11 443) Noter: Robusta standardfel inom parantes*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. (1) = Modell a alla kommuner, (2) = Modell b, alla kommuner, (3) = Modell a, större städer, (4) = Modell a, kommuner som inte är större städer. Regressionerna visar inga säkerställda samband, vilket inte heller var att vänta på grund av det begränsade antalet observationer. 3.4.2.2 Påverkan på företagande Litteraturen har i allmänhet visat på att tillgången till bredband i en region är positiv för antalet företag och arbetsställen, samt även för nyföretagande (av- snitt 2.5.8). Vi testade detta i vår modell, såväl för det totala antalet företag som för antalet nystartade företag (Tabell 3-8) och såväl för arbetsställen (Ta- bell 3-9) som för olika kommunkategorier (se bilaga B.2.2.2). Tabell 0-1 och nystartade företag: regressioner log_start- log_to- log_start- –0,00 0,00* 0,00** 0,00** (0,002) (0,000) (0,002) (0,000) (0,002) (0,000) (0,002) (0,000) –0,02 0,08** –0,00 (0,058) (0,009) (0,079) (0,009) 0,05** 0,02** (0,060) (0,012) (0,060) (0,012) –0,81*** 0,46** –0,47 –0,93*** 0,67** –0,46 (0,313) (0,053) (0,386) (0,055) (0,241) (0,049) (0,382) (0,056) 0,17*** 0,02** 0,18*** 0,02* 0,19*** 0,03** 0,20*** 0,02* (0,063) (0,011) (0,063) (0,009) (0,063) (0,011) (0,064) (0,009) 1,12** 0,65** 1,05** 0,73** 1,16*** 0,57** 1,03** 0,74** (0,458) (0,127) (0,441) (0,129) (0,444) (0,132) (0,431) (0,130) FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR –0,00 –0,00 –0,00 –0,00 (0,004) (0,001) (0,004) (0,001) (0,004) (0,001) (0,004) (0,001) –0,02 0,02** –0,02 0,02** (0,015) (0,002) (0,012) (0,001) 0,06** (0,056) (0,011) (0,062) (0,010) –0,13** –0,14** 0,02** (0,053) (0,010) (0,055) (0,009) –0,84 –1,01 –0,87 –1,24 5,04** 6,78** (4,976) (1,572) (5,920) (1,602) (4,789) (1,663) (5,846) (1,641) Noter: Robusta standardfel inom parantes*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. Analogt med tidi- gare regressioner är (1)–(4) = Modell a, där (3)–(4) kontrollerar för tid och (5)–(8) = Modell b, där (7)–(8) kontrollerar för tid. Regressionerna visar följande: •Mobila bredbandshastigheter tycks inte vara associerade med antalet före- tag eller nyföretagande. Däremot finns ett svagt men robust samband med antal arbetsställen (är associerat fler arbetsställen). •Tillgång till bredbandshastigheter om mer än är positivt associe- rad med antal företag, men sambandet försvinner om man korrigerar för tidseffekter. Det finns också ett positivt och ganska starkt samband med antal arbetsställen. •Effekterna av tillgång till bredbandshastigheter om mer än är blandade, ibland positiva ibland negativa. visas dock en positiv effekt på antal arbetsställen. •Få säkerställda samband med nyföretagande påvisas, utom för tillgång till bredbandshastigheterommerän100Mbps,ochdåärdeförvånansvärtnog negativa. •Regressioner där hänsyn togs till kommuntyp (Tabell B-9) visar likaledes motstridiga resultat. •Sammantaget tycks det finnas ett positivt samband mellan tillgång till bredband medhögahastigheter(specielltförbredbandomminst10Mbps) och antal företag och arbetsställen, men resultaten är inte helt entydiga. BILAGA FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR Tabell 3-9 Regressioner: arbetsställen 0,01*** 0,01*** (0,001) (0,001) 0,08*** (0,021) –0,06** (0,028) –0,10 –0,09 (0,126) (0,124) 0,05** 0,04* (0,021) (0,022) –0,06 (0,164) –0,36*** –0,39*** (0,091) (0,084) –0,01*** –0,01** (0,003) (0,003) –0,02*** –0,01** (0,005) (0,004) 0,09*** (0,024) 0,05*** (0,017) 11,89*** 11,45*** (2,064) (1,622) Not: Robusta standardfel inom parentes. *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. Enligt litteraturen (avsnitt 2.5.4) är effekterna av bredband på sysselsättning blandade eftersom det finns motverkande orsakssamband. (I allmänhet leder produktivitetsvinster till minskad sysselsättning och innovation till ökad dito.) Bredbandsutbyggnad ger dock temporära positiva effekter på sysselsättning. Flera studier, men inte alla, visar på en positiv effekt av bredbandsanvändning FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR BILAGA Sysselsättningseffekterna är, enligt viss forskning, mer po- sitiva i tjänstesektorer och för kompetent (högutbildad) arbetskraft. Vissa stu- dier tyder på att de positiva effekterna är tydligast i storstadsområdenas peri- feri, och negativa i glesbygden. Vi undersökte effekterna av bredbandskvalitet på antal arbetstillfällen, to- talt och för olika sektorer av ekonomin. Vi hade velat undersöka påverkan på olika kategorier av arbeten, och utbildningsnivå, men det fanns inte statistik av tillräckligt god kvalitet på kommunnivå för detta ändamål. De undersökta variablerna visas i Tabell 3-10. Tabell 3-10 Sysselsättning: beskrivande statistik A jordbruk, skogs- Q vård och omsorg; K finans- och försäk- I hotell- och restau- H transport och ma- Totalt (summering av BILAGA FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR Överlag så finner vi ingen positiv påverkan på sysselsättning. regressionerna på ett signifikant negativt samband mellan tillgång till bred- bandshastigheter om minst och total sysselsättning (), som visade sig vara något starkare utanför storstäder och större städer än i dessa.En möjlighypotesäratt okvalificeradejobbförsvinneri högreutsträck- ning som en följd av digitaliseringen (för vilken i sin tur bredband är en förut- sättning).Vigenomfördeenprincipalkomponentanalys(principal component) för att gruppera näringsgrenarna för att finna om vissa av dem var starkt kor- relerade,ochfanndåtvåkomponenter(pc1ochpc2iregressionerna), motsva- rande en kombinerad jordbruks- och tillverkningssektor å ena sidan (pc1) och entjänstesektoråandrasidan(pc2).Emellertidmedfördedennafinarekalibre- ring inga ytterligare starkare resultat. Se nedan för delresultat från regression- För mer fullständiga tabeller se bilaga B.2.2.3. Tabell 3-11 Sysselsättning: del av regression –0,00 –0,00 –0,00*** (0,003) (0,003) (0,004) (0,000) –0,15** –0,11 –0,05 –0,04*** (0,066) (0,077) (0,142) (0,012) –0,03 –0,01 –0,14 (0,051) (0,107) (0,130) (0,020) 0,40* 0,23*** (0,214) (0,324) (0,789) (0,084) –0,26** 0,03** (0,038) (0,049) (0,130) (0,012) 2,66*** –0,98 0,84*** (0,782) (0,977) (1,138) (0,135) –0,08 1,39** 0,15* (0,193) (0,291) (0,588) (0,076) 0,02* –0,03 (0,010) (0,019) (0,032) (0,003) –30,94*** –29,39** –3,58*** (8,054) (9,463) (12,754) (1,350) Not: Robusta standardfel inom parentes, *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR BILAGA 3.4.2.4 Påverkan på bostadspriser Allt annat lika borde tillgång till bättre bredband ha en positiv påverkan på bostadspriser (avsnitt 2.5.10). Vår studie (bilaga B.2.2.4) visar ett signifikant men svagt samband mellan mobila datahastigheter och bostadspriser, främst i storstäder och större städer, men förvånande nog inga starka samband mellan tillgång till högshastighetsbredband och bostadspriser. Regressionerna i bilaga B.2.2.5 visar ett svagt negativt samband för inkomst- nivåer och tillgång till bredband om minst utanför de större städerna ochettpositivt sambandförbredbandom minst 100Mbpsi de störrestäderna. Detta resultat synes vara i linje med tidigare forskning som säger att bredband och digitalisering utarmar yrken som inte kräver kvalificerad (och sämre be- tald) arbetskraft (främst i landsbygd) och stimulerar yrken som kräver mer kvalificerad arbetskraft (som finns i större utsträckning i städerna). 3.4.3 Miljömässiga effekter: personbilstransporter forskning (se avsnitt 2.3) har försökt analysera miljöeffekter av bred- band, ofta i form av påverkan på personbilstransporter (och därmed klimatpå- verkan) som följer av distansarbete. Vissa studier pekar i en sådan riktning, och att effekterna i så fall är större bland individer som arbetar i tjänstesektorn som främst är lokaliserad i tätbefolkade områden. Vi har i denna studie sökt verifiera detta (se Tabell 3-12). Regressionerna visar ett tydligt (positivt) men svagt samband mellan mo- bildatahastighet och bilkörning. Bättre mobilt Internet leder alltså till mer bil- körning på marginalen. Detta kompenseras mer än väl av att tillgång till bred- band om mer än visar ett mycket starkare negativt samband med bil- körning, vilket dock bara är signifikant utanför de större städerna (Tabell B-15). I de större städerna har istället tillgång till höghastighetsbredband om mer än en signifikant och ännu större negativ effekt på antal kör- sträckor per invånare. Man skulle då kunna spekulera i att denna effekt på bil- körning för höghastighetsbredband (mer än ) kan komma att uppstå också när tillgången ökar utanför de större städerna. BILAGA FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR Tabell 3-12 Person- och bilkilometer: regressioner 1.69*** 1.99*** 0.82*** 1.09*** –32.77*** –19.80*** –379.77*** –372.26*** –81.16*** –41.73*** –43.59*** –50.07*** –52.85*** –14.60*** –15.75*** –2.62** –19.36** 3,528.51*** 2,694.19*** 4,732.16*** 4,673.50*** Not: Robusta standardfel inom parentes*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 (1) och (2) gäller körsträcka (antal mil) per bil. (3) och (4) gäller körsträcka (antal mil) per invånare. (1) och (3) testar modell a). (2) och (4) testar modell b). 3.5 En not om mobil taltelefonitäckning Ambitionen för denna studie har varit att testa konsekvenser av mobil taltele- fonitäckning. Genom PTS försorg har vi erhållit data om mobil yttäckning för alla kommuner för åren 2013–2015. Tyvärr har inte dessa data varit FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR BILAGA tillräckliga för att kunna genomföra rigorösa ekonometriska tester. Skälen är följande: (1) Data är inte jämförbara med 2014–2015, vilket innebär att vi bara har observationer tillgängliga, som dessutom inte går till- räckligtlångtillbakaitiden(dåeffektvariablernaiallmänhetärföråren2010– 2014). (2) Variabiliteten bland kommunerna är för låg (en stor andel av kom- munerna har mobil yttäckning). (3) Det är svårt att generera hy- poteser pga. bristen på tidigare forskning. Dettaavsnittharsöktattkvantitativtutredakonsekvenseravengodrespektive bristfällig it-infrastruktur för olika utvecklingsalternativ för den svenska it-in- frastrukturen, med fokus på bredbandshastigheter. Avsnittet fokuserar på kon- sekvenseravökadebredbandshastigheterpålivskvalitet–viaekonomiska,so- ciala och miljömässiga indikatorer som BNP, inkomster, sysselsättning, före- tagande, utbildningsnivå, studieresultat och bilkörning. Nedan sammanfattas de viktigaste säkerställda sambanden mellan (tillgång till) högre bredbands- hastigheter och dessa variabler. •Bättre bredband är associerat med såväl positiva som negativa samband med utbildning indikerat genom skolelevers resultat på nationella prov. I allmänhet påvisas en positiv relation mellan bredbandshastighet och mate- matik samt en negativ relation med svenska. För mobilt bredband finns också en positiv relation med engelska, medan tillgång till bredbandshas- tigheter över 10 och har mer oklar relation till svenska resultat. De positiva sambanden med mobila bredbandshastigheter verkar vara större utanför de större städerna (och de negativa effekterna mindre). •Studien finner ett signifikant samband mellan framförallt tillgång till bred- band med hastigheter om minst och valdeltagande. Bredband kan ha en positiv relation till demokrati och samhälleligt engagemang, och framtida forskning bör utreda dessa frågor närmare. •Vifinneringetsignifikantsambandmellanbredbandskvalitetochkommu- nal bruttoregionprodukt (BRP) – troligen pga. begränsad datatillgång. •Det finns ett visst positivt samband mellan tillgång till bredband med höga hastigheter (speciellt för bredband om minst ) och antal företag och arbetsställen, samt även mellan mobila datahastigheter och antal ar- betsställen i en kommun. •Vi fann överlag ingen positiv påverkan på sysselsättning. Däremot visar regressionernapåettsignifikantnegativtsambandmellantillgångtillbred- bandshastigheteromminst10Mbpsochtotalsysselsättningspecielltutan- för de större städerna, möjligen som ett resultat av att okvalificerade jobb försvinner utanför större städer. •Vi fann ett svagt men signifikant samband mellan mobila datahastigheter och bostadspriser, främst i storstäder, men förvånande nog inga starka samband mellan tillgång till höghastighetsbredband och bostadspriser. BILAGA FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR • Regressionerna visar ett svagt negativt samband mellan lönenivåer och tillgång till bredband om minst utanför de större städerna och ett positivt samband för bredband om minst i de större städerna, främst i större städer. • Slutligen fann vi ett svagt men tydligt (positivt) samband mellan mobilda- tahastighet och bilkörning (antal personkilometer), men att det kompen- seras mer än väl av att tillgång till bredband om mer än visar ett mycket starkare negativt samband med bilkörning, vilket dock bara är sig- nifikant utanför de större städerna. I de större städerna och storstäder har istället tillgång till höghastighetsbredband om mer än en signi- fikant och ännu större negativ effekt på på körsträckor per invånare. skulle kunna spekulera i att denna effekt på bilkörning för höghastighets- bredband (mer än ) kan komma att uppstå också när tillgången ökar utanför de större städerna. FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR BILAGA 4 Konsekvenser av bredbandshastighet: internationell studie StudienutgårfrånendatabasavOECD-ochEU-länderiettantaldimensioner, såsom utbildning, investeringar, företagande, arbetskraft och huspriser för att approximera ekonomiskt och socialt välstånd. I den ekonometriska skatt- ningenärdessavariablerberoende(effektvariabler),därdeoberoende(orsaks- variablerna) är bredbandshastighet och bredbandsaccess, med ett antal kon- trollvariablersåsomdemografiskaochekonomiskavariabler.Tidsperiodenför bredbandshastighet utgår från två datakällor med olika utfall (Akamai 2012– 2015 respektive – M-Lab – 2010–2014), och effektvariab- lerna sträcker sig i vissa fall, mot bakgrund av att vissa effekter sker med tidsfördröjning. Effektvariablerna är baserade på statistik frånblandannatOECD,ITU,VärldsbankenochEurostat.SevidareTabell2-1 för detaljerad information, samt bilaga C. Den använda modellen kan förkortas som •QoS är den beroende variabeln (exempelvis BNP) •Broadbandspeed är bredbandshastigheter enligt M-Lab eller Akamai •Broadbandpenetration är bredbandspenetration i procent •i står för område (ex. kommun) •t står för tid (år) •Z är demografiska variabler som inte förändras (liten variabilitet) över tid •X är demografiska variabler som ändras och för olika länder. Som tidigare görs uppskattningar både i fasta effekters variansanalys och med minstakvadratmetodens skattningar. Trots den omfattande datamängden och bearbetningen så är det mycket svårtattsenågonsäkerställdstatistisksignifikans.Deendavariablerdärdenna undersökning kan påvisa samband är en svagt positiv inverkan på lönenivåer, men påvisar den en svagt negativ inverkan på nationalinkomsten, men bredbandstillväxt (ökad penetration) är positivt för BNP. En möjlig tolk- ning utifrån dessa resultat är att bredbandshastighet är associerat med en ök- ning av en internationell digital uppdelning (digital divide), dvs. ökad inter- nationell divergens. Som helhet betraktat inbjuder denna studie till fortsatt forskning, dock med längre tidsserier och med flera typer av variabler. BILAGA FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR Tabell 4-1 Datakällor internationell studie tor/SP.POP.TOTL?view=chart Government expenditure on edu- cation as % of GDP (%) tor/SE.XPD.TOTL.GD.ZS?view=chart Gross enrolment ratio, secondary, both sexes (%) tor/SE.SEC.ENRR?view=chart Gross enrolment ratio, tertiary, both sexes (%) tor/SE.TER.ENRR?view=chart Labour force, total tor/SL.TLF.TOTL.IN?view=chart Unemployment, total (% of total tor/SL.UEM.TOTL.ZS?view=chart setcode=AV_AN_WAGE&lang=en Real house price indicators, Index Gross domestic income ( tor/NY.GDY.TOTL.KN?view=chart Total net worth of households, per- centage of net disposable income GDP per capita (current USD) tor/NY.GDP.PCAP.CD?view=chart GNI per capita, method (cur- tor/NY.GNP.PCAP.CD?view=chart GDP per capita, PPP (current in- tor/NY.GDP.PCAP.PP.CD?view=chart Foreign direct investment, net in- flows (BoP, current USD) tor/BX.KLT.DINV.CD.WD?view=chart Cost of business start-up proce- dures (% of GNI per capita) tor/IC.REG.COST.PC.ZS?view=chart New business density (new regis- trations per 1,000 people ages 15– tor/IC.BUS.NDNS.ZS?view=chart Better life index 2015 FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR BILAGA Better life index 2014 Better life index 2013 Better life index 2012 dia/bli/documents/online_data_file_V5.xlsx plore?ds=e9krd11m38onf_&ctype=l&strail=false& load_throughput&scale_y=lin&ind_y=false&rdim= :36_nsw_sydney&idim=reg- ion:840_ca:840_ny&ifdim=country&hl=en_US&dl Data –2013Q2 är från s. 49 i logy/access-network-speed-tests_5jz2m5mr66f5- Övriga kvartal från diverse Akamairapporter BILAGA FORSKNINGSBASERAD FÖRDJUPNING OM KONSEKVENSER AV OLIKA NIVÅER PÅ KAPACITET OCH ROBUSTHET I FRAMTIDA IT-INFRASTRUKTUR 5 Konsekvensbedömning och slutsatser Syftet med detta avsnitt är att, utifrån den evidens som vi funnit i tidigare forskning och genom egna studier, utreda konsekvenser av olika nivåer av it- Denna konsekvensanalys tar sin utgångspunkt i en sammanfatt- ning (avsnitt 5.1) av resultaten i de tidigare avsnitten. Därefter (avsnitt 5.2) analyseras konsekvenserna av tre scenarier för it-infrastrukturen i termer av