Dålig produktivitetsutveckling. byggindustrin. Ett faktum eller ett mätfel

Transkript

1 En forskningsrapport från Sveriges Byggindustrier 2012: Dålig produktivitetsutveckling i byggindustrin. Hans Lind och Han-Suck Song, Kungliga Tekniska Högskolan Dålig produktivitetsutveckling i byggindustrin Ett faktum eller ett mätfel

2 Högskolor och universitet som deltagit i forskningssatsningen under 2011: Kungliga Tekniska Högskolan i Stockholm Handelshögskolan i Stockholm Handelshögskolan BI i Oslo Chalmers Tekniska Högskola i Göteborg Uppsala universitet Forskningrapporter 2012: 1. Att bygga förnyelse, Malena Ingemansson, Uppsala universitet 2. Dålig produktivitetsutveckling i byggindustrin, Hans Lind och Han-Suck Song, Kungliga Tekniska Högskolan 2 Sveriges Byggindustrier 2012

3 Styrelsens förord Styrelsen för Sveriges Byggindustrier har tagit initiativ till en forskningsmässig genomlysning av den svenska byggbranschen. Det handlar om forskning när den är som bäst. Inom ramen för ett antal breda inriktningsbeslut har forskarna definierat sina forskningsobjekt, bestämt metoder och teorikopplingar samt genomfört sina forskningsprojekt. Analyser och slutsatser är fullt ut ett resultat av självständig forskning. Sveriges Byggindustrier anser att analyser av branschen med forskningens systematik leder till att alla med intresse för byggbranschens framtid får möjlighet till säkrare utsagor och bättre beslutsunderlag. Det gäller för enskilda företag, för branschorganisationer och inte minst för statsmaktens beslut i byggbranschrelaterade frågor. Styrelsen för Sveriges Byggindustrier följer med stort intresse hur forskningssatsningen framskrider. Horisonten är flerårig då vi är övertygad om att kunskapsutveckling genom forskning förutom skickliga forskare också kräver både tydliga och tillräckliga tidsramar som förutsättning för forskarnas arbete. Rapporter från vår satsning publiceras löpande i vetenskapliga tidskrifter. Det är en del av vår kvalitetssäkring! För att nå en bredare spridning av resultaten har Sveriges Byggindustrier startat den rapportserie som du just nu läser. Vår förhoppning är att dessa rapporter skall vitalisera en saklig diskussion om branschens situation och vägar till förnyelse. Styrelsen vill rikta ett varmt tack till alla forskare för den seriositet och målmedvetenhet ni visat när ni tagit er an byggbranschens utmaningar. Stockholm i februari 2012 För styrelsen för Sveriges Byggindustrier Tomas Carlsson Styrelseordförande Sveriges Byggindustrier Ola Månsson VD Sveriges Byggindustrier Sveriges Byggindustrier

4 Dålig produktivitetsutveckling i byggindustrin Ett faktum eller ett mätfel Hans Lind Han-Suck Song Skolan för arkitektur och samhällsbyggnad, Bygg- och fastighetsekonomi, Kungliga Tekniska Högskolan, Stockholm 4 Sveriges Byggindustrier 2012

5 Sveriges Byggindustrier

6 Att mäta produktiviteten ett uppmärksammat problem The major message that I will be trying to convey is that we often misinterpreat the available data because of inadequate attention to how they are produced. (Griliches, 1994, p.2, referred to in Yu and Ive, 2008). I debatten om byggindustrin anges ofta att sektorn har en mycket sämre produktivitetsutveckling än övrig industri. Samtidigt som produktiviteten ökat kontinuerligt i andra sektorer har den stagnerat i byggindustrin. Diagram 1 nedan kommer från Konjunkturinstitutets rapport Konjunkturläget Dec Där framgår att produktiviteten i stort sett stått still sedan tidigt på 1990-talet. Produktiviteten svänger relativt mycket med konjunkturläget i och med att produktionen faller kraftigare än sysselsättningen när det bli en nedgång i ekonomin medan produktionen stiger snabbare än antalet arbetade timmar i högkonjunkturen. Företagen lagrar produktionsfaktorer under lågkonjunkturen. Diagram 1 Produktivitet i byggbranschen En annan sida av samma kritik rörande effektiviteten i byggindustrin är att priserna i byggindustrin stigit mycket snabbare än andra priser. Om produktiviteten inte ökat lika mycket som i andra sektorer ska vi ju rimligen förvänta oss att priserna stiger relativt sett mer. Diagram 2 nedan kommer från Bostads- och byggnadsstatistisk årsbok. Vi ser där hur byggnadsprisindex (för bostäder i detta fall) stigit betydligt snabbare än konsumentprisindex sedan början på 1990-talet. Riksrevisionen har i flera rapporter pekat på en liknande utveckling inom anläggningssektorn med snabbt stigande priser (Riksrevisionen 2010). Diagram 2 Byggnadsprisindex 6 Sveriges Byggindustrier 2012

7 Denna bild av utvecklingen inom bygg- och anläggningssektorn har lett till en rad utredningar och initiativ från statens sida. Utredningar som Skärpning gubbar! (SOU 2002:115) och Sega gubbar (Statskontoret 2009) har fått stor uppmärksamhet, även om de också utsatts för kritik när det gäller kvaliteten i utredningarna (Bröchner 2011). Under de senaste åren har Statskontoret (2010) utrett olika produktivitetsmått och hur man kan bryta ner statistiken bättre på olika delar av anläggningssektorn för att därmed få en bättre bild av produktivitetsutvecklingen. Förslaget är enkelt uttryckt att man ska fokusera på kostnad per enhet och dess utveckling för att få ett bättre grepp om vad som egentligen händer inom sektorn och vad som kan förklara kostnadsutvecklingen. Regeringen har också tillsatt en produktivitetskommitté som ska analysera anläggningssektorn och som har kommit med ett antal mindre delrapporter (Produktivitetskommittén 2010a, 2010b och 2011). Fokus i kommitténs arbete är på åtgärder som kan förbättra produktivitet och innovationstakt, och kommittén pekar ut följande områden/åtgärder som de som framstår som mest lovande: 1. Större andel totalentreprenader med funktionskrav 2. Utveckling av egenskaps-/funktionskrav för totalentreprenader 3. Ta tillvara möjligheter till upprepning, standardisering och stordrift 4. Utveckling av samverkansformerna beställare/utförare 5. Utveckling av arbetet med uppföljning och utvärdering 6. Mätning av produktivitetens och innovationsgradens utveckling 7. Förändringsarbetet inom Trafikverket och dess genomslag i Trafikverkets organisation Under senare år har det även kommit initiativ från den privata sektorn och den viktigaste av dessa var projektet Bygginnovationen som dels tagit fram en rapport om hur effektivitet skulle kunna mätas på ett bättre sätt (Bröchner 2010, 2011) dels ett antal rapporter om hur produktionsmetoder och effektivitet utvecklats under en trettioårsperiod (Bygginnovationen 2010a, 2010b). Detta har sedan lett till en satsning inom Vinnova på stöd till utvecklingsarbete inom byggindustrin. Kritik mot byggindustrin för låg produktivitetsutveckling är inget som är unikt för Sverige. Diagrammet nedan kommer från studien Advancing the Competitiveness and Efficiency of the U.S. Construction Industry (National Academy of Sciences 2009, s 16). I figuren jämförs produktivitetsutvecklingen inom bygg industrin med produktivitetsutvecklingen inom tillverkningsindustrin som helhet och medan den senare stiger kontinuerligt så faller produktiviteten inom byggindustrin. Sveriges Byggindustrier

8 Abdel Wahab och Vogel (2011) presenterar siffror som pekar på att produktiviteten i byggbranschen hos flera OECD-länder under många år har utvecklats sämre än i andra sektorer, och att produktivitetsgapet dessutom verkar öka. Enligt Tran and Tookey (2011) har arbetsproduktiviteten i Nya Zeeland utvecklats sämre än vad man tidigare har trott. I dessa studier diskuteras också vad som kan ligga bakom denna skillnad. Både har fokus på vilka hinder som finns och vad som kan göras för att förbättra produktiviteten. Sambasivan och Soon (2007) knyter denna debatt till den bredare debatten om tids- och kostnadsöverskridanden i byggprojekt vilka också förefaller vara globala fenomen, se t ex Flyvbjerg et al (2003). Forskning om vad som kan förklara byggindustrins eftersläpning finns också i relativt stor omfattning. Ett exempel med svensk anknytning är Dubois & Gadde (2002) som pekar på den projektbaserade verksamheten med relativt svaga och kortsiktiga kopplingar mellan aktörerna. Sammantaget försvårar detta lärande och produktivitetsutveckling. Att analysera tänkbara förklaringar som dessa ligger utanför detta projekts syfte. Översikter av tänkbara förklaringar till produktivitetsutvecklingen inom sektorn finns bl a i Huang et al (2009). En mer generell forskningsöversikt av vad som bestämmer produktivitetsutveckling finns i Syverson (2011). Studiens syfte och metod I debatten kring produktivitetsutvecklingen inom bygg- och anläggningssektorn har de flesta, utan närmare analys, utgått från att de redovisade siffrorna rörande produktivitetsutvecklingen beskriver verkligheten. Fokus hamnar då på orsaker och åtgärder. Huvudfrågan i denna rapport är däremot just hur dessa siffror tagits fram och om det finns grund att tro att siffrorna säger något om verkligheten. Den konkurrerande hypotesen är att det finns systematiska fel i statistiken som gör att skillnaden mellan tillverkningsindustri och byggindustri överskattas. Kort sagt: Läget kanske inte är så dåligt. Även detta har uppmärksammats i den internationella litteraturen och det diskuteras ingående i bl a rapporten Can Measurement Error Explain the Stagnation of Productivity Growth in the Canadian Construction Sector? (Harrison 2007) där man skriver följande i inledningen: A number of studies have found significant productivity gains for many tasks in the construction industry, a result that appears inconsistent with the weak aggregate productivity gains in the industry recorded by Statistics Canada (s 6) Även i Chapman et al (2009) kan man läsa: Task-level productivity estimates tend to show improvement in construction productivity over time, while industry-level productivity estimates tend to suggest otherwise. (s 49) Samma uppfattning har vi mött under arbetet med denna rapport. Aktörer i branschen menar att man blivit bättre i en mängd avseenden och känner inte igen sig i den dåliga aggregerade statistiken. Det bör betonas att när vi i denna studie diskuterar produktivitet handlar det alltså om produktivitet i nationalekonomisk mening där man relaterar förädlingsvärdet i en sektor till hur mycket produktionsfaktorer som används. Vad detta mer konkret innebär beskrivs senare. Produktivitet kan även analyseras och mätas på mikronivå, t ex för ett visst arbetsmoment. Då kan man t ex mäta antal av något som produceras av en person per tidenhet, eller hur lång tid det tar för ett arbetslag av viss storlek att producera en viss enhet. Man kan även analysera på projektnivå. Exempel på sådana mikroanalyser av produktivitet finns i Forsberg (2008). Ett av resultaten i Forsberg är dock att företagen är dåliga på att mäta denna produktivitet och systematiskt följa hur den utvecklas. En översikt av hur produktivitet mäts på olika nivåer finns i Huang et al (2009). Det bör inledningsvis nämnas något om felkällor i aggregerad statistik. En viktig sådan är att om produktiviteten varierar mellan olika delar av branschen och om dessa delbranschers andelar förändras över tiden så påverkas produktiviteten för hela industrin. Om t ex den sektor som har lägst produktivitet växer snabbare 8 Sveriges Byggindustrier 2012

9 under en viss period kan det till och med vara så att även om produktiviteten ökar i varje sektor så sjunker den redovisade produktiviteten för industrin som helhet. Sådana förändringar kan t ex ske under en konjunkturcykel om olika delar av industrin har skilda konjunkturförlopp. Denna rapport bygger på tre huvudsakliga typer av källor. Den första är internationell litteratur om felkällor i produktivitetsmätningar. Den andra är olika dokument som beskriver hur den svenska statistiken tagits fram och hur olika mätproblem hanterats i statistiken. Den tredje källan är intervjuer med personer som arbetar med att ta fram den svenska produktivitetsstatistiken. Vi vill här passa på att tacka Johan Deremar och Björn Wootz, Sveriges Byggindustrier, för värdefull hjälp och konstruktiva synpunkter. Grunder vid produktivitetsmätning Produktivitet och nödvändiga data Produktivitet handlar, enkelt uttryckt, om hur mycket man får ut av en viss mängd resurser, dvs ett produktionsresultat sätts i relation till insatta resurser. Man skiljer t ex mellan arbetsproduktivitet, då produktionsresultatet relateras till mängden nedlagda timmar, och total faktorproduktivitet, då produktionsresultatet relateras till den samlade insatsen av produktionsfaktorer. Det senare är särskilt komplext att mäta eftersom olika produktionsfaktorer då ska summeras. Vi kommer i denna rapport enbart att diskutera arbetsproduktivitet, vilket också är det begrepp som oftast diskuteras när produktivitetsutvecklingen i byggindustrin behandlas. Produktionen kan mätas på olika sätt. Det kan handla om fysiska mått hur många enheter företaget tillverkar per arbetad timme. I ekonomiska sammanhang mäts produktionen i regel som förädlingsvärdet (se t ex Bröchner 2010). Förädlingsvärdet speglar hur mycket värde företaget tillfört och mäts som skillnaden mellan företagets intäkter och kostnader för inköp av råvaror, halvfabrikat och tjänster. Skillnaden är den värdeökning som skett genom företagets verksamhet och som sedan fördelas mellan övriga produktionsfaktorer och till skatt. Man bör dock observera att särskilt vid internationella jämförelser av produktivitet kan det vara viktigt att även se på förädlingsvärdet i relation till insatsen av samtliga produktionsfaktorer. Crawford & Vogel (2006) noterar i samband med en jämförelse mellan engelsk och tysk byggindustri att arbetsproduktiviteten ökade snabbare i Tyskland eftersom de högre lönerna där gjorde att man ökade insatsen av kapital/maskiner. De lägre lönerna i England gjorde att man använde mer arbetskraft. Det är fullt tänkbart att förädlingsvärde i relation till insatta produktionsfaktorer ökade minst lika mycket i England som i Tyskland, även om arbetsproduktiviteten ökade mer i Tyskland. I regel är man inte intresserad av produktiviteten ett enskilt år utan hur produktiviteten utvecklas över tiden. Låt oss anta att vi ska mäta hur produktiviteten ändrats mellan år 1 och år 2. För att kunna mäta detta krävs följande information: - Intäkter år 1 - Intäkter år 2 - Inköp av varor och tjänster år 1 - Inköp av varor och tjänster år 2 - Antalet arbetade timmar år 1 - Antalet arbetade timmar år 2 Med dessa siffror kan man beräkna hur det nominella förädlingsvärdet per arbetad timme utvecklats, dvs produktiviteten i löpande priser. Produktivitetsutvecklingen ska dock spegla den reala förändringen, dvs hur mycket mer varor och tjänster man fått ut av en viss mängd arbetskraft och därför måste man justera för prisutvecklingen. Det gäller att räkna fram förädlingsvärdet i fasta priser och sedan den reala produktivitetsutvecklingen. Sveriges Byggindustrier

10 Om det är precis samma vara som säljs och precis samma varor som köps in de båda åren så kan man helt enkelt räkna ner försäljningsvärdet år 2 till penningvärdet år 1, och motsvarande för värdet av inköp av varor och tjänster år 2 genom att justera ner priserna år 2 med inflationstakten för de aktuella varorna. Då kan vi räkna ut förädlingsvärdet år 1 och förädlingsvärdet år 2 i år 1:s penningvärde. Dividerar vi sedan med antalet arbetade timmar respektive år kan vi räkna ut produktiviteten respektive år och sedan jämföra dessa. Förutom uppgifterna ovan behöver vi alltså information om: - Prisutvecklingen mellan år 1 och år 2 Det finns i praktiken en ytterligare komplikation, och det är att både tillverkade varor och använda halvfabrikat ändras över tiden. Årets bilar och årets bostäder är inte precis likadana som de som såldes förra året. Produkternas kvalitet ändras över tiden och det måste man ta hänsyn till vid produktivitetsmätningen. Om vi antar att kvaliteten stiger över tiden så innebär det att en prishöjning mellan år 1 och år 2 inte bara är ett tecken på stigande priser för en given vara ( inflation ). Det högre priset speglar delvis högre kvalitet och när man ska beräkna produktiviteten så ska man utgå från det högre priset om det speglar en kvalitetsökning. Låt oss anta att ett företag med en given mängd arbetskraft säljer för 100 år 1 och för 108 år 2. Hur mycket har arbetsproduktiviteten utvecklats i detta fall? Om vi antar att priset år 2 på en vara som är identisk med den som såldes år 1 skulle vara 103 år 2, så återspeglar resten av prishöjningen 5% att företaget fått ut högre kvalitet - högre värde - med samma mängd arbetskraft. Arbetsproduktiviteten har därför stigit med 5%. Det observerade värdet år 2 (108) ska bara räknas ner med den andel av prishöjningen som speglar en ren prisökning vilket i det aktuella fallet var 3%. Det som sedan återstår - 5% - ska vara med i kalkylen över produktivitetsutvecklingen. Man kan även tänka sig att kvaliteten stigit snabbare än priset pga hård konkurrens. Då ska man räkna upp förädlingsvärdet år 2 med skillnaden mellan kvalitetsförändring och prisförändring så att hela den kvalitetsförändring som skett återspeglas i värdet år 2. Om kvaliteten på produkten ökat med 5% och priset bara med 3% kan det ju tolkas som att priset på en enhet med samma kvalitet som år 1 borde ha fallit med 2% till år 2, allt annat lika. Det pris som företaget fick år 2 ska i detta fall räknas upp med 2% när det reala förädlingsvärdet och arbetsproduktiviteten beräknas. Motsvarande problem finns när det gäller prisförändringar på insatsvaror. Om priserna på en komponent stigit med 8% och komponenten blivit 3% bättre så är den egentliga prisförändringen på insatsvarorna 5% och då ska priserna på dessa varor räknas ner med 5% när det reala förädlingsvärdet räknas ut. För att kunna beräkna hur det reala förädlingsvärdet utvecklats behöver man alltså även veta: - Kvalitetsutvecklingen för sålda varor och insatsvaror mellan år 1 och 2 Möjliga felkällor Frågan är vilka fel som kan leda till att produktivitetsutvecklingen underskattas eller överskattas. Diskussionen ovan pekar på tre möjliga felkällor: Mätningen av det nominella förädlingsvärdet Mätningen av antalet arbetade timmar. Konstruktionen av det prisindex som används för att räkna ut det reala förädlingsvärdet med hänsyn tagen till inflation och kvalitetsförbättringar. Dessa tre faktorer kommer att diskuteras närmare. Det är viktigt att understryka att en felaktigt uppskattad produktivitetsutveckling över en längre period kräver ett systematiskt fel som blir större och större för varje år. Om nivån på antalet arbetade timmar t ex skattas fel så kan det visserligen leda till fel i uppskattningen av produktiviteten när man studerar ett enskilt år, men det leder inte till fel i produktivitetsutvecklingen om inte felet i uppskattningen av antalet arbetade timmar blir större och större för varje år. 10 Sveriges Byggindustrier 2012

11 Mätning av nominellt förädlingsvärde Hur mätningen går till I en rapport från 2010 med namnet Review of construction activities in the Swedish national accounts diskuterar SCB hur mätning av förädlingsvärdet inom byggindustrin ska kunna förbättras. Man noterar att i de flesta sektorer så uppskattas förädlingsvärdet primärt från en enkätundersökning som SCB gör (Företagens ekonomi, Swedish Business Statistics, SBS). I rapporten skriver man emellertid: The SBS have had a history of problems in measuring construction industry and the material has, thus, not been used as the main source for the construction industry. Earlier attempts to use the SBS in revisions of the use side showed unexplained differences with regard to the main variables. These differences affect both development and level, and the input coefficient has had variations that are not proportional to the structural changes in the given industry. (s 4) Det alternativ man använt har varit att uppskatta förädlingsvärdet från användarsidan. Ett exempel kan illustrera metoden (se s 6 i rapporten). Ska man mäta förädlingsvärdet när det gäller bostadsbyggandet så börjar man med att uppskatta antalet nya hus som byggs. Här finns data om antalet påbörjade byggen och genom att göra antaganden om hur snabbt de färdigställs, eller genom att direkt se på antalet färdigställda hus kan man uppskatta volymen i antalet. Sen behöver man uppgifter om värdet på dessa hus och då kan man nyttja uppgifter om produktionskostnader. För att beräkna förädlingsvärdet måste man minska med kostnader för inköp och här använder SCB ett antal specialstudier. SCB skriver i rapporten: Construction enterprises were asked questions about intermediate consumption in a survey for the years 1993 to The survey resulted in determining the structure of intermediate consumption at the product group level and the determination of an input coefficient for the industry. An overview of the structure of intermediate consumption was conducted and the input coefficient was also slightly raised in connection to the previous general revision of annual information up to and including Itemised data was collected from a Swedish construction consultant enterprise specialised in the development of construction costs at the product level for different types of construction. Since then the input coefficient has hence been noted in relation to every new annual calculation and the SBS have been used for purposes of comparison. (s 8) Sammanfattningsvis gäller att det krävs en kombination av detektivarbete och pusselläggande när man ska ta fram förädlingsvärdet. En rad olika datakällor används och kombineras med experternas erfarenhet till en bedömd siffra. Ett exempel på sådana bedömningar är t ex att när man använt data från Företagens ekonomi för att skatta en viss byggverksamheten, t ex ombyggnader och reparationer, så lägger SCB till en viss procentsats för att få med produktionen i den svarta sektorn. I rapporten diskuteras hur uppskattningen av förädlingsvärdet kan förbättras och det handlar främst om att använda data från Företagens ekonomi i högre grad, dvs i högre grad använda samma metod som för övriga sektorer. Man testar den nya metoden och finner att den ger relativt stora skillnader (tabell 4, s 18), som också varierar mycket mellan olika år. Någon trend över tiden i skillnaden finns dock inte, vilket är viktigt utifrån denna rapports perspektiv. SCB skriver avslutningsvis: Except for the most recent years, comparisons over the years become very uncertain. The earlier period (1997 to 2002) was based on the SBS and, in part, as differences compared to the latter version of the SBS survey and there are, in part, problems remaining regarding the estimations that have been used where data was missing for corrections. The latter version of the SBS, used from 2003 and onwards, has been continuously developed over the years and there are also differences in sampling methodology, which in the end will complicate comparability. In other words, the conclusion reached is that it is difficult to draw any direct lessons from the time series (s 18) Sveriges Byggindustrier

12 Det kan noteras att i den nämnda studien från Canada (Harrison 2007, s 63) framgår att man även där startar från användarsidan och inte förlitar sig på enkäter till företagen. Finnas systematiska fel? Det finns som framgått många osäkerheter och felkällor när det gäller nivån på förädlingsvärdet, och hur det varierar från ett år till ett annat. Detta innebär att man inte kan lägga så stor vikt vid uppskattningen av nivån på produktiviteten ett enskilt år eller hur produktiviteten utvecklats från ett år till nästa. Frågan i denna rapport är emellertid om det finns felkällor som leder till att produktivitetsförändringen år efter år underskattas. Om detta skulle bero på fel i uppskattningen av förädlingsvärdet så skulle det innebära att felets absoluta storlek växte år från år, dvs att gapet mellan det sanna förädlingsvärdet och det uppskattade förädlingsvärdet ökar år från år. Mot bakgrund av det som presenterats ovan är det svårt att se någon felkälla som skulle få denna konsekvens. Tar vi bostadsbyggandet som exempel finns information om hur mycket som byggs och prisnivån på detta. Det verkar också osannolikt att den svarta sektorn år efter år under en tioårsperiod skulle ha vuxit snabbare än vad SCB bedömt. Den nya metod som SCB analyserar i rapporten ovan påverkar visserligen nivån på förädlingsvärdet relativt kraftigt, men det finns ingen systematisk trend i den förändring som den nya metoden leder till. Vår slutsats så här långt är att om det finns ett systematiskt fel i uppskattningen av produktivitetsutvecklingen inom byggindustrin så finns inget som pekar på att detta fel ligga i uppskattningen av förädlingsvärdets utveckling. En liknande slutsats dras i Harrison (2007) rörande mätfel i byggindustrins produktivitet i Kanada: In conclusion, it appears that the possibility of a large-scale underestimation of gross output in the construction industry is very small in Canada. This results directly from the method used to estimate gross output in the industry, which relies mainly on demand-side indicators rather than supply-side indicators. (p 63) Som framgick ovan är det sådana demand side indicators som används även i Sverige. Mätning av antalet arbetade timmar För att mäta antalet arbetade timmar inom byggindustrin används följande metoder. För anställda används undersökningen Företagens ekonomi (Fek) över antalet anställda inom byggindustrin. Detta tal skrivs sedan upp med ett antagande om antalet personer som arbetar utanför den vita sektorn. I Företagens ekonomi ingår samtliga av SCB registrerade företag (exklusive de finansiella företagen). Basen för undersökningen utgörs av de skattedeklarationer som Skatteverket samlar in från företagen. Uppgifter över antalet arbetade timmar för anställda hämtas från Konjunkturlönestatistiken, löner för privat sektor (KLP). Detta är en urvalsundersökning som genomförs varje månad och det är företaget/arbetsstället som rapporterar in uppgifterna om bland annat lön och antalet arbetade timmar till SCB. Uppgiften över antalet anställda multipliceras därefter med timuppgiften. På detta sätt erhålls siffran på totalt antal arbetade timmar som utförs av anställda inom byggindustrin under ett enskilt år. För företagare beräknas utvecklingen av antal företagare i hela näringslivet (dvs. näringsgrenarna A-U) enligt Arbetskraftsundersökningarna (AKU). Detta multipliceras sedan med branschandelarna enligt den registerbaserade arbetsmarknadsstatistiken (RAMS). Denna metod används därför att AKU bedöms ge ett alldeles för osäkert värde på branschnivå. Beräkningen ger antalet företagare för ett enskilt år inom byggindustrin. För att få fram antalet timmar multipliceras därefter antalet företagare med en helårsberäkning av arbetskraftsundersökningarnas uppgifter på den faktiska medelarbetstiden per vecka inom byggindustrin. 12 Sveriges Byggindustrier 2012

13 Slutligen adderas de två ovan nämnda timuppgifterna och summan blir totalt antal arbetade timmar inom byggindustrin under ett enskilt år. Det kan noteras att det med denna metod inte finns någon möjlighet att fördela de arbetade timmarna till enskilda sektorer inom byggindustrin, t ex de timmar som utförs inom SNI 41 (Byggande av hus), vilket gör att det inte går att beräkna arbetsproduktiviteten för de enskilda sektorerna (41, 42 resp. 43). Även när det gäller antalet timmar lägger alltså SCB pussel utifrån en rad olika informationskällor. Vår bedömning på denna punkt liknar bedömningen när det gäller förädlingsvärdet. Det finns många osäkerhetsfaktorer i uppskattningen av antalet timmar, men det är svårt att se någon faktor som skulle göra att felet blir större och större. Om den sanna produktivitetsutvecklingen vore högre än den uppskattade och detta berodde på fel i uppskattningen av antalet arbetade timmar så skulle det innebära att gapet mellan det uppskattade antalet timmar och det sanna antalet timmar växte för varje år. Det är dock svårt att se något i den använda metoden att mäta antalet timmar som skulle leda till en sådan systematisk fel i mätningen. Slutsatsen så långt är alltså att om det finns något systematiskt fel så måste det ligga i den prisjustering som görs när man går från nominellt förädlingsvärde till realt. Det är också den faktor som fått mest uppmärksamhet i den internationella litteraturen om mätfel i produktivitetsmätningar i byggindustrin (se t ex Harrison, 2007, och Huang et al, 2009, där också ytterligare referenser finns). Prisjustering Olika metoder Det strategiska problemet vid beräkning av byggnadsprisindexar är problemet att för den population av byggnader som beräkningarna ska avse isolera prisutvecklingen från den kvalitetsmässiga utvecklingen. (SOU 1971, s 189) Om det var så att de varor som tillverkas i år var likadana som de varor som tillverkades förra året skulle det vara relativt lätt att justera både priset på den sålda varan och priserna på insatsvaror så att förädlingsvärdet i fasta priser kunde räknas ut. Om det emellertid är så att varans egenskaper förändrats måste de observerade prisförändringarna delas upp i en del som speglar kvalitetsförändringen under året och i en del som speglar en ren prishöjning, vilken ska räknas bort när man beräknar det reala förädlingsvärdet. Det kan också vara så att priset är konstant men att kvaliteten ökat och då ska priset räknas upp med en viss procent eftersom priset på en vara med samma kvalitet som den som såldes förra året i praktiken har fallit. Utvecklingen på datormarknaden illustrerar detta fall. Just omräkningen från förädlingsvärde i löpande priser till förädlingsvärde i fasta priser är det som i litteraturen oftast pekas ut som ett problem vid mätning avproduktivitets- utveckling i byggindustrin, se t ex Harrison (2007) och Huang et al (2009) där det även finns en litteraturöversikt. Låt oss för enkelhets skull göra omräkningen av priset på den produkt som byggföretaget säljer och anta att det handlar om ett flerfamiljshus. SCB samlar in data om det pris byggherren betalar för huset (se vidare nedan) och låt oss anta att priset stiger från 100 år 1 till 110 år 2. Frågan är nu alltså hur mycket av denna prishöjning som beror på att vi i något avseende fått en bättre produkt. Det finns (åtminstone) två grundläggande metoder att göra denna justering: en hedonisk metod och en bedömningsmetod. Den hedoniska metoden bygger på att priset på en vara ses som beroende av de egenskaper som varan har och att man genom statistisk metod kan mäta hur sambandet mellan egenskaper och pris ser ut (se t ex SOU 1971). Jämför vi t ex ett antal bostadshus som tillverkats under ett visst år kan vi sannolikt hitta samband mellan priserna och ett antal egenskaper som t ex i vilken region den byggdes, hur stort projekt det var, om det var ett bygge på råmark eller ett projekt som var del av en stadsförnyelse. Kvaliteten på själva huset och lägenheter påverkar rimligen också priset. Den hedoniska metoden leder fram till en ekvation av följande typ: Pris per kvm på huset H = a + b*egenskap1 + c*egenskap2 + d*egenskap3 + osv Sveriges Byggindustrier

14 Låt oss tänka oss att vi sätter in de egenskaper som husen hade år 1 i denna ekvation och då finner att priset blir 100. Sätter vi in egenskaperna på husen år 2 i ekvationen så finner vi att priset skulle bli 106. Denna ökning av priset sammanhänger alltså med att objektets kvalitet ändrats. Om priset stigit till 110 år 2 (+10%) är det i princip de återstående 4 procenten som speglar den rena prishöjningen och som ska räknas bort när det reala förädlingsvärdet beräknas. Skulle det istället vara så att husen år 2 kostar 98 enligt ekvationen ovan så speglar det att årets hus har sämre kvalitet än förra årets hus. Den verkliga prishöjningen är därmed högre än de 10% som vi antog uppmättes direkt och det nominella förädlingsvärdet ska i detta fall räknas ned med 10% plus den procentuella kvalitetssänkningen enligt den hedoniska ekvationen, i det aktuella exemplet 10% + 2%. En av de metoder som diskuteras i Statskontorets rapport om produktivitetsmätning inom anläggningssektorn liknar i hög grad denna ansats (Statskontoret 2010). Där konstaterar man att ur samhällets perspektiv är det intressanta hur mycket väg för pengarna som vi får. Svårigheten att mäta förädlingsvärde och storleken på insatsen av produktionsfaktorer gör att Statskontoret istället fokuserar på genomsnittskostnaden (t ex kr per km motorväg). Om man t ex finner att denna styckkostnad stigit måste man i nästa steg undersöka om det finns förändringar i egenskaperna mellan årets projekt och förra årets projekt som påverkar kostnadsutvecklingen. Om det finns tillräckligt med data kan man i princip beräkna hur mycket det i år skulle kosta att producera ett projekt med samma egenskaper som de som byggdes förra året. Om kostnader vid givna egenskaper stiger mer än konsumentprisindex kan man se det som att produktiviteten sjunkit. Om å andra sidan kostnaderna vid givna egenskaper stigit mindre än konsumentprisindex kan man se det som att branschen blivit effektivare och produktiviteten stigit. Observera dock att detta inte handlar om produktivitet i den mening som diskuteras i denna rapport att vägen nu blir billigare kan ju t ex handla om att man köper billigare inputs från andra länder eller använder billigare utländsk arbetskraft och inte att man blivit effektivare i den direkta produktionen. Det finns flera svårigheter med den hedoniska metoden. Hur ska vi identifiera och mäta de egenskaper som har störst betydelse för priset? Handlar det om många egenskaper och relativt få produkter som ändras relativt snabbt blir det svårt att identifiera stabila samband med den statistiska metoden. Samtidigt som arbetet med denna rapport pågick hade Volvo en reklamkampanj med temat 537 nyheter på insidan och det är i praktiken omöjligt att med statistisk metod identifiera hur alla dessa förändringar påverkat priset och därigenom mäta hur mycket dyrare årets Volvo borde vara om hänsyn tas till dessa kvalitetsförändringar. I den omfattande kanadensiska rapporten om mätproblem vid mätning av produktivitet i byggindustrin (Harrison 2007,s 53) skriver man: The major disadvantage of hedonic price indexes is the inability to quantify all of the quality aspects of a construction project. Det finns i princip två alternativ till den hedoniska metoden när det gäller byggindustrin: En direkt bedömningsmetod och en typhusmetod. I det första fallet görs expertbedömningar av kvalitetsutvecklingen och det är den metod som förefaller vara vanligast. Konkret innebär denna metod att en grupp av branschexperter får bedöma hur mycket kvaliteten förändrats på produkten jämfört med året innan. Som vi återkommer till kan det både handla om att bedöma hur mycket det kostar att producera en eventuellt högre kvalitet och hur konsumenten kan tänkas värdera dessa egenskapsförändringar. Om det är samma grupp av personer som gör bedömningar år efter år kan man tänka sig att bedömningen i hög grad handlar om årets förändringar är större eller mindre än de förändringar som varit tidigare år. Typhusmetoden innebär att en grupp av experter varje år får bedöma hur mycket ett specifikt typhus skulle kosta att producera. Därmed kan kostnadsutvecklingen vid given kvalitet fås fram. Om det verkliga priset stigit mer än kostnaden för att bygga typhuset tolkas det som att kvaliteten på de byggda husen stigit i relation till typhuset. Metoden beskrivs mer ingående i Huang et al (2009) och Harrison (2007) noterar att denna metod har använts för småhus i USA. I fortsättningen kommer inte dessa metoder att diskuteras eftersom de inte används för byggindustrin i Sverige. I de följande avsnitten ska vi se närmare på två specifika svenska index för att tydligare belysa problemen 14 Sveriges Byggindustrier 2012

15 med att konstruera index som ska ge en korrekt bild av prisutvecklingen och därmed bl a kunna användas för att räkna ut det reala förädlingsvärdet. Hur mäts Byggnadsprisindex för bostäder? En mycket utförlig analys av behovet av olika prisindex inom byggindustrin och hur de kan beräknas finns i en statlig utredning från 1971 (SOU 1971:79 Byggnadsindex för bostäder ). Den metod som där rekommenderades vad den som sedan implementerades. En uppdatering skedde 2007 (SCB 2007). Hur beräkningarna går till framgår i PMet Byggnadsprisindex BPI 2009 (SCB 2010). Byggnadsprisindex ska följa utvecklingen av byggkostnaderna från ett byggherreperspektiv, dvs tala om vad det kostar att få ett (bostads-) hus byggt. Det handlar alltså inte om att försöka mäta bakomliggande kostnader och vinster i byggföretagen, utan om att mäta vilket pris man får betala för som köpare av tjänsten att få ett hus byggt. Det heter som sagt Byggnadsprisindex och inte Byggkostnadsindex. Den metod som används är en hedonisk metod som går tillbaka till den mycket omfattande utredning om pris- och kostnadsindex i byggindustrin som publicerades 1971 (se ovan). För att kunna bedöma om indexet på ett rimligt sätt speglar kvalitetsförändring måste man studera vilka variabler som ingår i den hedoniska ekvationen. Detta bygger i sin tur på vilka data som samlas in och därför är det också viktigt att se på hur grunddata samlas in. Grunddata kommer från enkäter till byggherrar. SCB får via olika kanaler information om nya projekt och skickar en enkät till byggherren. Det kan noteras att: Kostnader inrapporteras i förväg: enkättidpunkten är när bottenplattan är klar. Bland kostnader finns egna kostnader som byggherrekostnader och vinst som förefaller något subjektiva. Även om detta kan ge fel i nivån på kostnaderna i enskilda fall och kanske en viss bias nedåt i tider med stigande priser, och omvänt vid sjunkande priser, så är det svårt att tro att det faktum att man mäter i förväg och inkluderar svårmätta egna kostnader, skulle påverka trenden. Eftersom det inte finns något som tyder på en sådan trend, dvs att dessa fel skulle bli större och större, går vi inte vidare i denna diskussion. Ett problem som diskuteras på flera ställen i SOU 1971:79 är vilka kvalitetsaspekter som ska vara med. I utredningen redovisas en omfattande lista på variabler som tillsammans ska fånga upp tre olika typer av kvalitetsförändringar (s 189): egenskaper som den slutliga konsumenten (hyresgästen) kan väntas uppfatta som kvalitetsfaktorer egenskaper som bestämmer drifts- och underhållsekonomi av samhället påbjuden standard, t ex skärpta krav i olika avseenden Detta resonemang är i hög grad i linje med den skiss av ett idealt system för mätning av produktivitet som skissas i Bröchner (2010). I SOU 1971:79 noterar man vidare att på en perfektkonkurrens marknad så kommer priseffekten av de första faktorerna egenskaper som den slutliga konsumenten värderar - att motsvara kostnaderna för att skapa dessa kvaliteter. Detsamma borde på lång sikt gälla när det är krav från samhället, för även om det inte finns någon betalningsvilja för dessa så påverkas ju utbudskurvans utseende. För den andra typen av faktorer som påverkar drift- och underhållskostnader är det rimligt att anta att byggnadspriset att motsvara merkostnaderna av att tillföra dessa kvaliteter. Ett sätta att justera för dessa kvalitetsförändringar är därmed också att mäta hur mycket mer det kostar att producera dessa kvaliteter och justera prisutvecklingen med dessa kostnadsökningar. Den prishöjning som eventuellt återstår efter denna justering skulle sedan vara den rena prisförändringen. Detta är, som vi påpekat, inte den metod som valts vid kvalitetsjusteringen av prisindex i Sverige. Valet är den hedoniska metoden. Den centrala frågan vid användandet av en hedonisk metod är att bestämma vilka kvalitetsegenskaper som ingår i den hedoniska ekvationen. Information om vilka kvalitetsegenskaper som man idag fångar upp kan man få dels genom att se på den uppdateringsrapport från 2007 som nämndes ovan och dels genom att se på vilken information som samlas in om nyproduktionsprojekt - det är ju bara det man samlar information om från projekten som man kan kontrollera för. Sveriges Byggindustrier

16 Man kontroller först och främst för ett antal allmänna egenskaper hos själva projektet som kan påverka byggnadspriset. Detta gäller sådant som upplåtelseform, hustyp och projektets storlek. Dessa faktorer är prispåverkande men det handlar inte om kvalitet i de dimensioner som beskrevs ovan (t ex design som kunden uppskattar mer eller att det blir lägre drift- och underhållskostnader). Ser vi på denna typ av kvalitetsvariabler analyseras enbart följande (per lägenhet): Antal balkonger Antal hygienutrymmen Antal garageplatser och parkeringsdäck. Det som t ex inte analyseras är: andra kvalitetsaspekter hos lägenheten (typ utrustning i kök och badrum, golvmaterial etc) andra kvalitetsrelaterade aspekter på huset (t ex låg energiförbrukning, gröna byggnadsmaterial, utrymmen men för sopsortering.) samhällsrelaterade kvalitetsaspekter (t ex om lägenheten är mer handikappanpassad, om huset byggts med bättre säkerhetsregler). Inga data om dessa saker efterfrågas i den enkät som samlas in och därmed finns inga data som kan användas för att kontrollera eventuella förändringar i dessa dimensioner. Viktigt att notera är att när man bygger miljövänliga stadsdelar har man färre garageplatser per lägenhet eftersom planerarna räknar med att fler och fler använder kollektiva kommunikationer eller cyklar. Dessutom tycks det ha blivit vanligare att i nya stadsdelar satsa på gatuparkering inom området. När man mäter Byggnadsprisindex uppfattas dessa förändringar som kvalitetsförsämring och de leder därmed till en uppjustering av de observerade priserna. De nya husen har sämre kvalitet enligt ett av de kriterier som används vid mätningen och skulle i princip ha ett (ännu) högre pris om husen haft samma kvalitet som husen hade året innan. Sammanfattningen är att dagens byggnadsprisindex inte på något sätt tar hänsyn till kvalitetsförändringar och ger därmed ingen information om den rena prisutvecklingen. Att jämföra detta index med t ex KPI och säga att priserna stigit snabbare i byggindustrin är därmed felaktigt eftersom man inte vet i hur hög grad de stigande priserna beror på att produkten har högre kvalitet. Vi har inga data om den kvalitetsjusterade prisutvecklingen och om vi tror att kvaliteten i dagens hus är bättre i åtminstone några av de dimensioner som nämnts ovan jämfört med hus bygga för t ex 10 eller 15 år sedan så innebär det att byggnadsprisindex överskattar den sanna prisutvecklingen. Om prisutvecklingen överskattats så innebär det att det nominella förädlingsvärdet räknas ned för mycket när man beräknar det reala förädlingsvärdet och därmed kommer en överskattning av prisutvecklingen att leda till en underskattning av produktivitetsutvecklingen. Entreprenadindex För att ytterligare belysa de komplikationer som finns vid tolkning av ett prisindex analyseras här entreprenadindex. Entreprenadindex, som är ett samlingsnamn för ett flertal index avsedda för kostnadsreglering av byggentreprenader, används bl a när SCB beräknar förädlingsvärdeutvecklingen för Övriga byggnader och anläggningar, dvs ej för bostäder där byggnadsprisindex används. Entreprenadindex primära roll är dock att det ska kunna användas för uppräkning av överenskommet pris med på grund av prisförändringar under projekttiden - från anbud till projektets genomförande. Huvudsaklig källa för avsnittet är Entreprenadindex E84 Tillämpningsföreskrifter. Entreprenadindexet bygger på två typer av information: Information om priser på olika produkter, inkl löner. Dessa inhämtas genom enkäter till olika företag. Information om hur kostnaderna normalt fördelar sig mellan olika produkter/komponenter i olika typer av byggnadsarbeten. Genom att kombinera dessa båda informationskällor kan man ta fram index för olika typer av byggnads- och anläggningsarbeten, dvs hur mycket mer/mindre det kostar att utföra arbetet A vid tidpunkten t2 jämfört med 16 Sveriges Byggindustrier 2012

17 tidpunkten t1. Det finns som sagt ett mycket stort antal index som var och en speglar kostnadsutvecklingen för en viss typ av arbete. Ett problem som diskuteras i det aktuella PMet är att det förekommer mycket rabatter vid försäljning av byggmaterial och komponenter. Detta gör det svårt att veta vilka priser som företagen verkligt betalar. Utifrån perspektivet att mäta långsiktig prisutveckling förefaller dock inte detta vara ett viktigt problem såvida inte rabatterna kontinuerligt ökar över tiden vilket det knappast finns skäl att tro. Ur ett mer kortsiktigt perspektiv, t ex över en konjunkturcykel kan man dock tänka sig att priserna ligger relativt stilla medan säljaren höjer rabatterna när efterfrågan minskar. På detta sätt kan indexet överskatta den kortsiktiga prisutvecklingen när konjunkturen faller och underskatta prisutvecklingen när konjunkturen vänder uppåt och rabatterna minskas. Byggföretagen har naturligtvis ett strategiskt intresse av att index något överskattar prisutvecklingen eftersom de då får högre ersättning för sitt arbete, men det är svårt att se hur detta kan göras över en längre tidsperiod. Ur ett långsiktigt perspektiv finns emellertid ett annat problem med detta index och det är hur index av denna typ hanterar teknologiska förändringar. En fråga som också diskuteras i Houseman et al (2011). Låt oss anta att det kommer en helt ny teknik att göra en viss sak - med nya maskiner och material. Denna teknik introduceras år 1 och antas innebära betydligt lägre kostnader än tidigare. Eftersom den nya tekniken introduceras år 1 finns inga priser för dessa saker från år 0 och därför kommer den nya tekniken inte att påverka indexutvecklingen under år 1. Detta är ju också logiskt i så måtto att indexet år 1 ju ska spegla hur priserna på arbeten som kontrakterades år 0 ska justeras och det ska ju rimligen ske utifrån priserna på de inputs som används i dessa arbeten. Under år 2 kommer den nya tekniken däremot med i indexutvecklingen och då kan det räknas fram ett index för prisutvecklingen mellan år 1 och 2 som kan användas om kontraktet med den nya tekniken är indexerat. Det handlar dock då om prisutvecklingen på de produktionsfaktorer som används i den nya tekniken, inte om att den nya tekniken sänker kostnaderna vilket leder till lägre anbud. Den kostnadssänkning som den nya tekniken ger upphov till kommer alltså inte att synas i indexutvecklingen. Låt oss anta att kostnaderna år 0 är 100 och att alla inputpriser stiger med 2%. Då kommer entreprenadindex att stiga med 2% mellan år 0 och år 1. Under år 1 skrivs ett antal nya kontrakt på nivån 80. Detta är emellertid irrelevant för indexuppräkningen år 1. Under år 2 ska kontraktet från år 1 också räknas upp med 2% enligt antaganden ovan och entreprenadindex under år 2 stiger också med 2%. Att priserna för att få arbetet utfört fallit med 20% när den nya tekniken kom syns inte i entreprenadindex. Det är viktigt att notera att detta inte är något fel om indexet roll enbart är att justera löpande kontrakt - det blir ju rätt justering både för den gamla tekniken under år 1 och den nya tekniken under år 2 (om alla använder den då). Finns det lite olika tekniker att göra samma sak kommer kanske indexet att spegla ett genomsnitt av dessa. Indexet speglar dock inte vad det kostar olika år att genomföra en viss typ arbete eftersom det ju inte kommer att påverkas av den kostnadsminskning som den antagna nya tekniken leder till. Slutsatsen av detta är också att ett entreprenadindex av den konstruktion som beskrivits ovan inte är lämpligt som ett index för att räkna fram ett realt förädlingsvärde som underlag för produktivitetsutveckling. Indexet kan förväntas överskatta prisutvecklingen eftersom indexet inte tar hänsyn till kostnadssänkningar pga ny teknik eller nya material och därmed leda till att den redovisade produktivitetsutvecklingen underskattats. I den internationella litteraturen om produktivitet i byggindustrin finns flera artiklar som mer eller mindre ingående berör att det kan finnas mätfel i de index som används för att räkna om nominella förädlingsvärden till reala. Allen (1985) var en av de första som tog upp detta i den akademiska litteraturen. En detaljerad genomgång av litteraturen finns i omfattande rapporter både från Kanada (Harrison 2007) och USA (Huang et al 2009). Det kan dock noteras att det inte alltid är samma indexproblem som är i fokus. I de flesta utländska artiklarna är den centrala frågan vad som händer om man använder index för inputpriser när man räknar om nominella priser på produkten till realt pris på produkten. Flera forskare pekar på att om det finns en produktivitetsutveckling så kommer outputpriserna att öka mindre än inputpriserna, särskilt om det finns konkurrens. Därmed kommer man att räkna ner priserna för mycket och en följd blir att man underskattar produktivitetsutvecklingen. I litteraturen finns också försök att mäta hur stort fel som det blir och även om resultaten varierar Sveriges Byggindustrier

18 så kan man se att det inte handlar om försumbara belopp. Harrison (2007) skriver angående Kanada: As an upper bound estimate of possible over-deflation of construction industry output, 0.44 points (47 percent) of this gap could be explained. If this situation were true, then construction industry productivity growth would have averaged 0.97 per cent per year rather than 0.53 per cent. (p 69) Vad studien visar Utgångspunkten var frågan om det finns systematiska mätfel som skulle kunna leda till att produktivitetsutvecklingen i byggindustrin underskattas. Vår slutsats är att mätning av nominellt förädlingsvärde och mätning av antalet timmar sannolikt inte innehåller några sådana fel. I motsats till detta gäller att Byggnadsprisindex innehåller systematiska fel som kan leda till att produktivitetsutvecklingen underskattas. Orsaken är att indexet inte tar hänsyn till eventuella kvalitetsförändringar i en rad olika dimensioner. Den kvalitetsjustering som görs är mycket ofullständig och kan t o m peka i fel rikting. Har kvaliteten ökat i någon av de dimensioner som diskuteras vilket förefaller troligt överskattas prisutvecklingen och därmed underskattas den reala produktivitetsutvecklingen. När Entreprenadindex används för omräkning från nominellt till realt förädlingsvärde så uppstår även här problemet med överskattning av prisutvecklingen. SCB redovisar inga produktivitetssiffror på branschnivå. Tittar man i Statistik A-Ö på SCBs hemsida finns ordet produktivitet över huvud taget inte med! Nationellt redovisas BNP per arbetad timme, beräknad utifrån utvecklingen av det reala förädlingsvärdet och dels antalet arbetade timmar, vilket kan sägas spegla utvecklingen av arbetsproduktiviteten för ekonomin som helhet. SCB redovisar även produktiviteten för näringslivet som helhet, men inga branschuppgifter. En möjlig förklaring till detta är att siffror på branschnivå blir mycket osäkra när det inte finns bra data för att kvalitetsjustera olika prisindex. Vid mätning av produktivitet i olika sektorer, vilket görs på uppdrag av Konjunkturinstitutet, finns en rad mätproblem när det gäller förädlingsvärdet, antal arbetade timmar och det prisindex som används för att räkna om nominellt förädlingsvärde till realt förädlingsvärde. Två av de index som används för att göra denna omräkning är Byggnadsprisindex (för bostadshus) och Entreprenadindex och vi har särskilt granskat dessa. För att räkna om ett nominellt förädlingsvärde till ett realt måste man rensa prisutvecklingen från kvalitetsförändringar i produkten och den viktiga slutsatsen i rapporten är att den metod som används inte tar hänsyn till förändringar i en rad olika kvalitetsdimensioner. Det innebär att prisutvecklingen med stor sannolikhet överskattas och därmed att utvecklingen av produktiviteten underskattas. Slutsatsen är mycket tydlig och lyder: Då korrekta data om kvalitetsutvecklingen saknas går det inte att trovärdigt uttala sig om byggindustrins produktivitetsutveckling. Mycket talar för att produktivitetsutvecklingen kan vara bättre än den som redovisats men vi kan inte veta med hur mycket då vi saknar trovärdiga data över kvalitetsutvecklingen. Flera internationella studier kommer till samma slutsats, även om de underliggande indexen tas fram på olika sätt i olika länder. Harrison (2007) skriver angående produktivitetsutvecklingen i den kanadensiska byggindustrin: This article makes a case that measurement error may account for much of the weakness in labour productivity growth in the construction industry in Canada over the last quarter century. It is argued that the use by Statistics Canada of input-cost based deflators in the deflation of the nominal value of output in a number of construction subindustries introduces a significant downward bias into productivity estimates. (p 80) 18 Sveriges Byggindustrier 2012