prop · H603123 · 2019-06-18 00:00:00 — Statens ägarpolicy och riktlinjer för bolag med statligt ägande 2013, 2013. Statens ägarpolicy och riktlinjer för bolag med statligt ägande 2014, 2014. Information till styrelsen för , bilaga till beslut §4 N2007/36/ENT, 2007. Information till styrelsen för , bilaga till beslut § N2008/2972/ENT, 2008. Information till styrelsen för (Ägardirektiv), bilaga 3 till beslut § 2009/4062/ENT, 2009. Närings- och innovationsministern, och ägarens förväntningar på bolagen med statligt ägande, 2017- 10-10, N2017/06069/BSÄ, 2017. Statens ägarpolicy och riktlinjer för bolag med statligt ägande 2015, 2015a. R I K S R E V I S I O N E N J Ä M S T Ä L L D H E T I A L M I S L Å N E V E R K S A M H E T Statens ägarpolicy och riktlinjer för bolag med statligt ägande 2016, 2016a. Statens ägarpolicy och riktlinjer för bolag med statligt ägande 2017, 2017a. Statssekreteraren , Till ordförande i bolagen med statligt ägande, Samarbete för en ökad integration, , 2016. Ägardirektiv till styrelsen för , bilaga C till beslut § N2010/2807/ENT, 2010. Ägardirektiv till styrelsen för , bilaga C till beslut i ärende N2011/2441/ENT (delvis), 2011. Ägaranvisning för , bilaga B till beslut i ärende N2012/956/ENT (delvis), 2012. Ägaranvisning för (), bilaga B. Antagen vid bolagsstämma , 2013. Ägaranvisning för (), bilaga B. Antagen vid bolagsstämma , 2014. Ägaranvisning för , antagen vid bolagsstämma , 2015b. Ägaranvisning för , antagen vid bolagsstämma , 2016b. Ägaranvisning för , bilaga till Protokoll , § 5, N2016/03278/BSÄ (delvis), 2017b. , Statens företagsfrämjande insatser – Når de kvinnor och personer med utländsk bakgrund? RiR 2007:11, 2007a. , och samhällsuppdraget. RiR 2007:15, 2007b. , Statligt ägda bolag med samhällsuppdrag – regeringens styrning. RiR 2017:37, 2017. Skrivelse 2008/09:198 En jämställd arbetsmarknad – regeringens strategi för jämställdhet på arbetsmarknaden och i näringslivet. Skrivelse 2011/12:3 Jämställdhetspolitikens inriktning 2011–2014, bet. 2011/12:AU6. Skrivelse 2015/16:140, bet. 2016/17:NU4, rskr. 2016/17:61. 54 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Skrivelse 2016/17:10 Makt, mål och myndighet – feministisk politik för en jämställd framtid, bet. 2016/17:AU5, rskr. 2016/17:150. Tillväxtanalys, Utvärdering av företagsrådgivning – utvärdering av rådgivningsverksamhet till etablerade företag. PM 2014:20, 2014. Tillväxtanalys, Med varm eller kall hand? Bemötandet av män och kvinnor i det företagsfrämjande systemet, PM 2015:18, 2015. Tillväxtanalys, Främja kvinnors företagande – gjorde programmet någon nytta?, rapport 2018:05. Tillväxtanalys, Take it to the (public) bank: The efficiency of public bank loans to private firms, working paper (WP) 2018:02. Företagens villkor och verklighet 2011. Företagens villkor och verklighet 2014. Företagens villkor och verklighet 2017. Under ytan: Hur går snacket och vem får pengarna II? Info 0587, 2015a. , Öppna upp! Nationell strategi för ett företagsfrämjande på likvärdiga villkor 2015–2020, Info 0600, 2015b. R I K S R E V I S I O N E N J Ä M S T Ä L L D H E T I A L M I S L Å N E V E R K S A M H E T Könsskillnader i beviljandegrad – en statistisk analys Här beskrivs mer detaljerat än i kapitel sex hur gått tillväga för att analysera skillnaden i beviljandegrad mellan kvinnor och män. Vi utgår här från en linjär modell av vilka faktorer som styr beviljandegrad. ���������������� = ����������������′�������� + ε��������, är sannolikhet att få sin ansökan beviljad, är en vektor med anger hur dessa egenskaper samvarierar med ���������������� för kön: är en statistisk felterm. 85 Det enklaste sättet att här försöka ���������������� = ����������������′�������� + ������������������������ + ����������������. ”könseffekt” är att utöka modellen med en indikatorvariabel Vi kan nu analysera könsskillnaden genom att ta genomsnittet av ekvation (2) för kvinnor respektive män, och därefter ta differensen av dessa (ett streck ovanför en ���������������� − � � ���������� � �=� � �������� − � � ���������� � � � ��������� �������� + ����������− ����������. variabel anger genomsnitt över den grupp som anges i index): kommer alltså att mäta den genomsnittliga skillnaden mellan kvinnor och män, då egenskaperna i -vektorn justerats för.86 modell förekommer ofta i tillämpningar (se exempelvis , 2018). Det finns emellertid flera möjliga fallgropar här. (hur egenskaper påverkar beviljandegrad) antas vara lika för I många tillämpningar kan könsdiskriminering verka just genom att kvinnors och mäns egenskaper värderas olika. mekanismer fångas inte upp av ekvation (2) (annat än i den mån detta inverkar på genomsnittet). vara antingen 1 eller 0, beroende på om ansökan ���������������� = ��������0 + ∑������������ ��������������������������������,�������� + ���������������� Formulerat utan matriser är detta detsamma sombeviljats eller��������ej. I vår data kommer Vi har här utnyttjat att förekomsten av en dummyvariabel för kön implicerar R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Tolkningen av ekvation (2) är starkt avhängig att ��������-vektorn beskriver alla egenskaper som påverkar utfallet och där fördelning skiljer mellan kvinnor och män. I annat fall kommer sådan variation mellan könen hamna i ��������. 87 Detta är ett mycket starkt antagande som i tillämpningar sällan, om någonsin, är uppfyllt. Ekvation (2) fångar endast upp linjära samband mellan Y och variablerna orsakssamband – alltså att �������� Sammantaget innebär detta att i princip aldrig bör tolkas som ett skulle mäta könsdiskriminering. Ett alternativt angreppssätt till ovannämnda metod är att i stället�������� skatta modell (1) för kvinnor och män separat. Därmed görs inte antagandet att är samma för kvinnor och män. Vi kan nu liksom ovan dekomponera könsskillnaden i två termer, men utnyttja ett trick: Denna uppdelning av skillnaden kallas Blinder-Oaxacadekomponering.88 Den första termen i högerledet, den ”förklarade” delen, fungerar som tidigare och uppskattar hur stor del av skillnaden som beror på att kvinnors och mäns egenskaper skiljer sig åt (med mäns värdering av egenskaper som referensram). Den andra termen mäter huruvida kvinnors egenskaper värderas annorlunda än mäns egenskaper, inklusive en term för egenskapen att vara kvinna. Det bör här noteras att även om den första av invändningarna som togs upp ovan nu är hanterad kvarstår de övriga två: om det finns utelämnade företagsegenskaper som är korrelerade både med kön och sannolikhet att beviljas lån, eller om sambandet mellan kön och en inkluderad egenskap är ickelinjär, bör dekomponeringen tolkas med försiktighet. Analys av hela populationen För flera av dotterbolagen är beviljandegraden mycket hög: i regel , och ofta . Som diskuteras i kapitel fem kan detta handla om att det sker någon slags selektion innan de ansökande registreras i . För dessa dotterbolag finns det inga skillnader att undersöka och en analys blir 87Ett exempel på en sådan utelämnad egenskap skulle kunna vara riskaversion. Forskning från nationalekonomi, psykologi och sociologi visar att kvinnor i genomsnitt har högre riskaversion än män (och , 2008). I vår tillämpning skulle detta vara ett problem om riskaversion även vore korrelerat med sannolikhet att beviljas lån, även givet de övriga egenskaper vi kontrollerar för. 88Metoden beskrevs först i Blinder (1973) och (1973). R I K S R E V I S I O N E N J Ä M S T Ä L L D H E T I A L M I S L Å N E V E R K S A M H E T därmed inte meningsfull. Att avgränsa analysen till regioner med lägre beviljandegrad skulle emellertid vara problematiskt: genomsnittlig beviljandegrad skulle kunna hänga samman med andra faktorer så att göra ett urval på basis av detta skulle kunna ge oförutsägbara snedvridningseffekter. Av denna anledning har vi valt att göra avgränsningen beroende på dotterbolagets totala antal ansökningar, och inkluderar således endast de sex största regionerna i analysen. Dessa ansvarar för omkring två tredjedelar av alla ansökningar och beviljandegraden pendlar här mellan , med medianen . Det bör noteras att dessa dotterbolag inte nödvändigtvis är representativa för de mindre dotterbolagen. faller bort eftersom här inte anger företagsledarens kön för avslagna ansökningar i den data som tagit del av. Vi har i analysen undantagit ansökningar där företagsledarens kön är satt till ”mixade team”, då det inte är uppenbart hur dessa bör kategoriseras.89 Tabell 7 visar resultatet av Blinder-Oaxacadekomponering för de sex största regionerna. Tabell 7 Blinder-Oaxacadekomponering av könsskillnader i beviljandegrad för de sex största regionerna, 2013–2016 -0,016* -0,0075 -0,038** -0,014 -0,0028 -0,0012 -0,013 -0,0084 -0,0041 -0,014 -0,03 -0,017 Källa: och . (Signifikant på nivån * , ** , *** .) De översta raderna i tabellen visar på små, ibland svagt signifikanta, skillnader mellan kvinnor och män i beviljandegrad, för perioden som helhet (första 89Vi har även undantagit ansökningar där företagsledarens kön saknas, företagets etableringsår är senare än innevarande år, handläggares saknas, information om branschtillhörighet saknas, ovanliga låneformer (exempelvis exportlån), samt där juridisk form är annan än enskild firma och aktiebolag. Antal kvarvarande ansökningar är 7 520, ner från 15 457 ansökningar för samtliga regioner 2013– 2016 före bortfall. 58 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N kolumnen) är skillnaden och är statistiskt signifikant på tioprocentsnivån. Men i övrigt är det svårt att dra slutsatser: dekomponeringen är aldrig signifikant och följer inget tydligt mönster. De variabler som används för dekomponeringen är dummyvariabler för region, år, juridisk form, branschtillhörighet, ansökt lånetyp, kön på handläggare, tidigare rådgivning, export och antal medfinansiärer, samt intervallindelningar för företagsålder och storlek på ansökt belopp. Begränsning till tidigare verksamma företag Vid analysen ovan har vi ansträngt oss för att i möjligaste mån hålla bortfallet lågt. Det innebär att vi tar hänsyn till vissa skillnader mellan företag, exempelvis branschtillhörighet, men att vi tvingas utelämna andra viktiga faktorer. Anledningen är att variabler såsom företagsstorlek och omsättning varierar och själva kan påverkas av huruvida företaget beviljas lån. Eftersom dessa variabler endast är registrerade på årsbasis tvingas vi således använda föregående års värden för dessa variabler. I en alternativ analys inkluderar vi även föregående års omsättning, rörelsemarginal, förädlingsvärde samt antal anställda för dekomponeringen. Detta innebär att vi endast kan inkludera företag som var verksamma föregående år, vilket är av urvalet ovan. Vi utesluter alltså nystartade företag (drygt en tredjedel),90 liksom företag som inte lämnat in deklaration föregående år. Förutom de variabler som ingick i föregående dekomponering ingår därmed även intervallindelningar för företagets antal anställda, förädlingsvärde, omsättning och rörelseresultat. Tabell 8 visar resultatet av dekomponering för detta mindre urval. 90Med ”nystartade” företag avses här företag som etablerades som de beviljades lån. R I K S R E V I S I O N E N J Ä M S T Ä L L D H E T I A L M I S L Å N E V E R K S A M H E T Tabell 8 Blinder-Oaxacadekomponering av könsskillnader i beviljandegrad för tidigare verksamma företag i de sex största regionerna, 2013–2016 -0,044*** -0,072*** -0,054** -0,028 -0,015** -0,017 -0,026* -0,01 -0,018 -0,029** -0,046* -0,043* -0,01 Källa: och . (Signifikant på nivån * , ** , *** .) Jämfört med det tidigare större urvalet är nu skillnaderna mellan könen större, vilket återspeglar att detta mindre urval inte är fullständigt representativt för det större. Andelen kvinnor är exempelvis lägre, då kvinnors företag i högre utsträckning är nystartade. (Vi har här även en lägre andel enskilda firmor och lägre andel mikrolån.) För perioden som helhet är könsskillnaden på , vilket till en tredjedel kan hänföras till skillnader i egenskaper mellan företag som drivs av kvinnor och män. Resterande två tredjedelar hänförs till skillnader i kopplingen mellan egenskaper och beviljandegrad. Att den oförklarade variationen utgör en så stor andel av den totala skillnaden kan bero på att kvinnor och män behandlas olika i ansökningsprocessen. Men det finns även andra faktorer som kan förklara resultatet. För det första kan vi beskriva företagen endast i breda drag och det är troligt att mer detaljerad bakgrundsinformation skulle göra att en större andel av könsskillnaden kunde förklaras. För det andra kan sambandet mellan kön och dekomponeringsvariablerna vara mer komplext än så som det modellerats här, den förklarande termen fångar endast upp linjära samband. Det går därmed inte att säga något definitivt om vad skillnaden i beviljandegrad mellan kvinnor och män skulle bero på. 60 R I K S R E V I S I O N E N JÄMSTÄLLDHET I – OTYDLIG STYRNING OCH ÅTERRAPPORTERING är ett helägt statligt bolag med uppgift att erbjuda finansiering och rådgivning till små och medelstora företag. När bildades betonade regeringen och att ska bidra till att främja kvinnors företagande. Trots ambitionerna är det fortfarande fler män än kvinnor som driver företag. Det finns indikationer om att kvinnor och män bemöts olika i det företagsfrämjande systemet. har granskat om regeringen och genom sin låneverksamhet bidrar till att uppfylla det jämställdhetspolitiska målet som säger att kvinnor och män ska ha samma möjligheter att starta och driva företag. Granskningen visar att och dess dotterbolag strävar efter att utföra uppdraget om kvinnors företagande på ett samstämmigt och konsekvent sätt. Men regeringens styrning av innehåller otydligheter och likaså återrapportering till regeringen. •låta analysera behoven av marknadskompletterande lån utifrån ett jämställdhetsperspektiv, i syfte att kunna förtydliga principerna för uppdrag om kvinnors företagande •överväga en omformulering av uppdragsmål så att det bättre avspeglar de jämställdhetspolitiska målen •efterfråga mer detaljerad redovisning från . rekommenderar att inom ramen för sitt arbete med att utveckla återrapporteringen till regeringen säkerställa att redovisningen av verksamheten är tydlig och konsekvent avseende hur könsfördelningen i låneverksamheten mäts. nybrogatan 55, 114 90 Utdrag ur protokoll vid regeringssammanträde Närvarande: statsminister , ordförande, och statsråden , , M , , , Strandhäll, Ygeman, , , , , , , , Regeringen beslutar skrivelse om jämställdhet i låneverksamhet