prop · H303100d4 · 2016-01-01 00:00:00 — Tillväxten i befolkningen i åldern 15–förväntas bli starkare som följd av fler asylsökande, vilket höjer den potentiella sysselsättningen och det potentiella antalet arbetade timmar. Jämviktsarbetslösheten har reviderats upp 2017–2020 som en följd av en större andel nyanlända i arbetskraften, eftersom de med korta vistelsetider har en lägre sannolikhet att få ett jobb (se diagram 3.12). Diagram 3.12 Arbetslöshet och jämviktsarbetslöshet Jämviktsarbetslöshet, ny bedömning Jämviktsarbetslöshet, tidigare bedömning Källor: och egna beräkningar. Ny beräkning av jämviktsarbetslösheten Jämviktsarbetslösheten har reviderats för perioden fram . beräkningar har baserats på en statistisk analys som omfattade perioden fram och därefter på bedömningar av förändringar till följd av bl.a. reformer och förändringar i demografin. I denna proposition har tidsperioden för vilken statistisk analys används förlängts och omfattar perioden fram . En statistisk modell har använts för att bestämma jämviktsarbetslösheten , vilket är en vanlig metod bland prognosinstitut. Bedömningen av jämviktsarbetslösheten fram baseras på 10 Potentiell BNP till marknadspris är uppreviderad i nivå 2019. Det beror på att det s.k. skattenettot, dvs. skillnaden mellan produktskatter och produktsubventioner, har reviderats upp. Europeiska kommissionens statistiska modell.11 Som framgår av diagram 3.12 har kommissionens modell för jämviktsarbetslösheten ett något större cykliskt inslag än tidigare modellskattningar för perioden och den tidigare bedömningen –2015. För bedömningen av resursutnyttjandet på arbetsmarknaden används också ett flertal indikatorer, t.ex. andelen företag som upplever brist på arbetskraft enligt Konjunkturbarometern och olika indikatorer på matchningen på arbetsmarknaden. Förändringen har inte påverkat prognosen för jämviktsarbetslösheten 2015 mer än marginellt (se diagram 3.12). Därmed påverkas inte heller nivån på det potentiella antalet arbetade timmar 2015 i någon större utsträckning. –2020 bedöms hur de politiska åtgärderna, demografin och konjunkturen påverkar de potentiella arbetsmarknadsvariablerna. gjordes en sådan bedömning med 2007 som startår. Tillvägagångssättet är detsamma som . Andra bedömare, som t.ex. , gör prognoser över jämviktsarbetslösheten på ett snarlikt sätt. Myndigheten bedömer jämviktsarbetslöshetens historiska nivå med hjälp av statistiska modeller och data över utvecklingen i jämviktsarbetslöshetens strukturella förklaringsfaktorer fram till det sista utfallsåret för de faktiska variablerna. I prognoser skrivs sedan jämviktsarbetslösheten fram med effekter av politik, demografi och konjunktur, se promemorian En beskrivning av hur beräknar potentiell BNP på , . Internationella organisationer använder i större utsträckning statistiska modeller för att bedöma potentiella variabler även under prognosperioden.12 11 I modellen skattas NAWRU (Non-accelerating wage rate of unemployment). Se Havik m.fl., The production function methodology for calculating potential growth rates & output gap, European Economy Economic Papers 535. 12 Se till exempel Guichard och Rusticelli, Reassessing the NAIRUs after the Crisis, Economics Department Working Papers 918, och Benes m.fl., Estimating potential output with a multivariate filter, IMF working paper 10/285. Se även fotnot 11. 3.6Utvecklingen enligt andra bedömare Detta avsnitt innehåller jämförelser med några andra bedömares prognoser för vissa centrala makroekonomiska variabler (se tabell 3.10). Syftet med jämförelserna är att öka transparensen för de prognoser och de bedömningar som regeringen gör. Tabell 3.10 Jämförelse mellan olika bedömares prognoser 0,9/1,0 1,6/1,5 0,8/0,9 1,2/1,2 -/1,1 -/1,4 0,7/1,1 2,1/2,1 Anm.: Till marknadspris, fasta priser, kalenderkorrigerad. Publiceringsdatum är för regeringen , , Europeiska kommissionen och . 2Procent av arbetskraften, 15–. 3Procentuell förändring, årsgenomsnitt, KPI/HIKP. 4Skillnaden mellan faktisk och potentiell BNP, i procent av potentiell BNP. Källor: , Europeiska kommissionen, och egna beräkningar. Regeringens prognos för BNP-tillväxten 2016 är något högre än de övriga bedömarnas prognoser. Avvikelserna gentemot och Europeiska kommissionens prognoser bedöms till stor del bero på att dessa institutioners prognoser gjordes innan nationalräkenskaperna för publicerades. När den osäkerhet som omgärdar prognoserna för BNP-tillväxten beaktas, är det för- hållandevis liten skillnad mellan bedömarnas prognoser. Diagram 3.13 visar regeringens prognos för BNP-tillväxten tillsammans med osäkerhetsintervall som täcker respektive 50, av regeringens historiska prognosfel, dvs. skillnaden mellan regeringens prognoser och utfall.13 Diagram 3.13 visar även de övriga bedömarnas prognoser. Eftersom deras prognoser ligger inom den mörkaste ytan så är skillnaden mellan dem och regeringens prognos mindre än vanliga prognosfel för regeringen vid dessa prognoshorisonter. De andra institutionernas prognoser bedöms således ligga inom den typiska felmarginalen. I detta avseende är skillnaderna mellan bedömarnas prognoser små. Diagram 3.13 Osäkerhetsintervall för BNP-prognosen Anm.: Osäkerhetsintervallen är baserade på regeringens prognosfel i vårpropositioner –2015. = regeringen, KI = , KOM = Europeiska kommissionen, RB = . Källor: , Europeiska kommissionen och egna beräkningar. Regeringens prognos för arbetslösheten 2016 är i linje med de andra bedömarnas prognoser. är regeringens prognos något lägre än Europeiska kommissionens och prognoser. Detta förklaras i huvudsak av olika bedömningar av tillväxten i arbetskraften. har även en lägre prognos för sysselsättningstillväxten. 13 Osäkerhetsintervallen är baserade på historiska prognosfel. De speglar därför en objektiv historisk prognososäkerhet och bör inte förväxlas med en bedömd framåtblickande riskbild. För en beskrivning av hur osäkerhetsintervallen är beräknade, se promemoria Utvärdering av makroekonomiska prognoser 2015, som publicerades på regeringens hemsida, , i anslutning till ekonomiska vårproposition. Regeringens prognos för inflationen 2016 ligger nära de andra bedömarnas prognoser. gör bedömningen att priserna kommer att stiga snabbare än i regeringens prognos. Europeiska kommissionen gör bedömningen att resursutnyttjandet i ekonomin är i balans 2016 och 2017. Regeringen och de övriga prognosmakarna gör i stället bedömningen att resursutnyttjandet är högt 2016 och 2017, dvs. BNP- gapen är positiva. BNP-gapet 2016 och 2017 är större i prognos än i regeringens prognos, vilket förklaras av att gör en annan bedömning av den potentiella BNP-nivån. 3.7Utvärdering av prognoser för BNP-tillväxten I detta avsnitt utvärderas prognoser för BNP-tillväxt som några olika bedömare gjort 1994–2015, däribland regeringen.14 Motsvarande utvärdering av prognoser för arbetslösheten och inflationen redovisas i promemoria Utvärdering av makroekonomiska prognoser 2016 som publiceras på regeringens hemsida, . För systematiska prognosfel i form av genomsnittliga över- eller underskattningar används ofta den engelska termen bias. Genom att skatta en bedömares genomsnittliga prognosfel kan hypotesen att bedömarens prognoser inte har någon bias testas. Tabell 3.11 visar medelprognosfel för några svenska bedömare, tillsammans med uppgifter om antalet observationer. Medelprognosfel som är statistiskt signifikanta är markerade med en asterisk.15 14För regeringens del utvärderas endast prognoser publicerade i budgetpropositionen och ekonomiska vårpropositionen. 15Här används signifikansnivån . Ett medelprognosfel som är signifikant avviker då tillräckligt mycket från noll (från ingen bias) för att det ska kunna betraktas som att det är 10 procents sannolikhet eller mindre att få ett sådant medelprognosfel om det inte finns någon bias. För en utförligare beskrivning av metoderna, se promemoria Utvärdering av makroekonomiska prognoser 2015, som publicerades på regeringens hemsida, , i anslutning till ekonomiska vårproposition. Tabell 3.11 Medelprognosfel för prognoser för BNP- tillväxten Medelprognosfel (MPF) för prognoser för BNP-tillväxten 1994–2015 och antal observationer (T) -0,13 -0,24 0,55* -0,07 0,42* Anm.: Asterisk indikerar signifikans på 10 procents nivå. Källor: Respektive bedömare och egna beräkningar. Stickproven är uppdelade i prognoser gjorda som utfallet respektive året före utfallet.16 För prognoser gjorda som utfallet har regeringen ett positivt skattat medelprognosfel. Regeringen har därmed, liksom övriga bedömare, i genomsnitt underskattat BNP-tillväxten för utvärderingsperioden.17 För prognoser gjorda året före utfallet har regeringen i stället överskattat BNP-tillväxten. Regeringens medelprognosfel är dock inte statistiskt signifikanta. I tabell 3.12 rangordnas bedömarna med avseende på deras medelabsolutfel och medelkvadratfel för prognoser för BNP-tillväxten. Medelabsolutfelet är medelvärdet av de absoluta prognosfelen. Medelkvadratfelet är medelvärdet av de kvadrerade prognosfelen. Regeringens prognosprecision rangordnas relativt högt för prognoser utfärdade som utfallet, och relativt lågt för prognoser utfärdade året före utfallet. I allmänhet vilar rangordningarna på små skillnader, och inga test utförs för att påvisa att dessa skillnader är statistiskt signifikanta. Utformningen av ett sådant test försvåras av att bedömarna för ett givet år dels utfärdar prognoserna , dels producerar 16Landsorganisationen i har inte tagits med i utvärderingen av prognoser för BNP-tillväxten eftersom den inte på ett konsekvent sätt redovisat BNP-prognosen. 17Prognosfelet är här definierat som utfallet minus prognosen. olika antal prognoser. Rangordningarna bör därför värderas med viss försiktighet. Tabell 3.12 Rangordningar av bedömares prognosprecision Rangordningar efter medelabsolutfel (MAF) och medelkvadratfel (MKF) för prognoser för BNP-tillväxten 1994–2015 Prognoser gjorda som utfallet Rangordning efter MAF (första raden) och efter MKF (andra raden) Prognoser gjorda året före utfallet Rangordning efter MAF (första raden) och efter MKF (andra raden) Anm.: Rangordningen sker fallande från vänster. Bedömarna är regeringen (), (), (), (), Svenskt näringsliv (SN), (), , Nordea (NO) och (). Källor: Respektive bedömare och egna beräkningar.