Utvärdering av SKL:s makrobedömningar 2013

Transkript

1 PRIOFRÅGA: VÄLFÄRDENS LÅNGSIKTIGA FINANSIERING Utvärdering av SKL:s makrobedömningar 2013 EN SPECIALSTUDIE

2

3 Utvärdering av SKLs makrobedömningar för år 2013 en specialstudie Utvärdering av SKLs makrobedömningar för år 2013 en specialstudie 1

4 Innehåll Förord 3 Inledning och sammanfattning 4 SKL:s prognoser för år Jämförelse med Konjunkturinstitutets prognoser 12 2 Utvärdering av SKLs makrobedömningar för år 2013 en specialstudie

5 Förord Fem gånger per år gör SKL bedömningar av den svenska konjunkturutvecklingen. Att utvärdera dessa prognoser är viktigt inte enbart för att skapa en uppfattning om prognosprecisionen utan även i syfte att förbättra kommande prognoser. I denna rapport utvärderas SKL:s prognoser för år Prognoserna är tio till antalet. Den första gjordes i april 2012 och den sista i februari Den 28:e februari i år presenterade Statistiska centralbyrån (SCB) ett första preliminärt utfall för år Det är detta utfall som de tio prognoserna jämförs mot. En central del i SKL:s prognoser är bedömningen av skatteunderlaget. Skatteunderlagsprognosen tillsammans med prognoserna över löne- och prisutvecklingen är viktiga indata i kommunernas och landstingens budgetarbete. Den bedömning som SKL gör i månaden april/maj året före budgetåret utgör för många kommuner och landsting en startpunkt i arbetet med budgeten för nästa år. I samband med SKL:s prognoser över den svenska konjunkturutvecklingen görs också bedömningar av den svenska ekonomins utveckling på lite längre sikt. I till exempel den senaste prognosen från i februari presenterades vid sidan om prognosen för innevarande år också en bedömning av den svenska ekonomins utveckling åren Denna längre framskrivning är inte någon prognos utan en kalkyl utformad utifrån vissa bestämda utgångspunkter. I denna rapport görs ingen utvärdering av träffsäkerheten i dessa längre framskrivningar 1. SKL kommer fortsättningsvis att återkommande publicera prognosutvärderingar och prognosjämförelser. För prognoserna av den svenska konjunkturutvecklingen sker detta i månaden mars efter att SCB har publicerat sitt utfall för nationalräkenskaperna. I januari månad året därpå presenteras en utvärdering av SKL:s skatteunderlagsprognos. Att skatteunderlagsprognosen utvärderas så sent beror på att uppgifterna om taxeringsutfallet kommer först i december månad. 1 I Prognoserna och samhällsekonomin en specialstudie (april 2014) beskrivs mer utförligt hur SKL:s prognoser och kalkyler görs. Prognoserna och samhällsekonomin en specialstudie 3

6 Inledning och sammanfattning I det första avsnittet i denna rapport beskrivs och analyseras SKL:s prognoser över den makroekonomiska utvecklingen för år Analysen visar att de första prognoserna av BNP-tillväxten var alltför optimistiska och kom att påtagligt nedrevideras under loppet av Nedrevideringen blev emellertid alltför stor och tillväxten i den svenska ekonomin kom i de senare prognoserna därför att underskattas. Trots att bilden av den svenska ekonomins utveckling har varierat har bedömningen av skatteunderlagets utveckling varit relativt stabil. En bidragande orsak är att bedömningen av lönesummas utveckling har ändrats mycket lite mellan prognostillfällena. I detta första avsnitt görs också ett försök att utvärdera träffsäkerheten i SKL:s prognoser för år En utgångspunkt i analysen är att besvara frågan huruvida de gjorda prognoserna varit bättre än en naiv prognos dvs. en bedömning som enbart baseras på historiska trender och genomsnitt. Analysen visar att SKL:s prognoser för år 2013 i flertalet fall klarar sig relativt bra i denna jämförelse. Däremot finns anledning att varna för de bedömningarna som görs i april/maj månad om utvecklingen på 1 till 1½ års sikt. Dessa bedömningar är inte särskilt pålitliga. En genomgång av utfallen och prognoserna för tidigare år visar att dessa bedömningar har begränsad träffsäkerhet. De överträffas i allmänhet av den naiva prognosen och det gäller inte minst för skatteunderlagsprognosen. I ett andra och sista avsnitt jämförs SKL:s prognoser med Konjunkturinstitutets (KI:s). Att vi jämföra oss med just KI:s bedömningar beror på att dessa utgör ett underlag i våra egna bedömningar. Våra prognoser bör av bland annat detta skäl vara bättre än KI:s, men är det inte alltid. För år 2013 lyckades vi bättre än KI bedöma lönesummans utveckling. Även våra bedömningar av den underliggande inflationens utveckling (KPIF) var något bättre än KI:s. I övrigt har våra prognoser varit i paritet med KI:s. 4 Utvärdering av SKLs makrobedömningar för år 2013 en specialstudie

7 SKL:s prognoser för år 2013 I början av år 2012 såg det ut som om tillväxten i omvärlden var på väg att vända upp och att det därmed skulle bli bättre fart i världsekonomin 2013, men efterhand kom bedömningarna av den internationella tillväxten att justeras ned. SKL:s prognos för BNP-tillväxten på Sveriges exportmarknader uppgick till 2,3 procent i april 2012 vilket kan jämföras med 0,9 procent i vår senaste bedömning från februari Samtidigt som bedömningen av den internationella tillväxten drogs ned sänktes prognoserna för den svenska exporten (diagram 1). Diagram 1. Prognoser av svensk export och internationell BNP för år 2013 Procentuell förändring Källor: Statistiska centralbyrån, Macrobond och Sveriges Kommuner och Landsting. De allt försiktigare exportprognoserna bidrog i sin tur till att bedömningarna av den svenska BNP-tillväxten justerades ner. I vår första bedömning från april 2012 beräknades BNP växa med 2,6 procent år Ett drygt år senare hade prognosen hamnat strax under 1 procent (diagram 6). NR:s utfall för år 2013 hamnade på en ökning av BNP med 1,5 procent. Att utfallet för BNP blev betydligt bättre än vad som förutsågs i de sista bedömningarna har flera orsaker. En är att företagens lager kom att hamna på en betydligt högre nivå än vad tidigare uppgifter pekat mot. En annan orsak är att den offentliga konsumtionen och då framförallt den statliga konsumtionen ökade betydligt mer än väntat. Som framgår i diagram 1 kom också exporten att utvecklas något bättre än vad som förutsågs i de senare prognoserna, men det uppvägdes av en motsvarande underskattning på importsidan. Prognoserna och samhällsekonomin en specialstudie 5

8 Trots att bedömningen av BNP-utvecklingen har skiftat en hel del i de tio prognoser som gjorts har bedömningen av lönesummans utveckling varit förhållandevis stabil. Lönesumman utgör närmare tre fjärdedelar av skatteunderlaget och är därmed en viktig komponent i prognosen av skatteunderlaget. Med undantag för den första prognosen som gjordes i april 2012 och den prognos som kom ett år senare, dvs. i april 2013, har bedömningarna av lönesumman legat mycket nära utfallet (diagram 2). Diagram 2. Prognoser av lönesumman för år 2013 Procentuell förändring Källor: Skatteverket och Sveriges Kommuner och Landsting. De begränsade felen i prognosen av lönesumman indikerar att också skatteunderlagsprognoserna har goda chanser att hamna rätt (utfallet för skatteunderlaget offentliggörs först i december). I diagram 3 jämförs våra prognoser för skatteunderlaget (korrigerat för regeländringar) med den skatteunderlagsprognos vi senast gjorde i februari. I diagrammet kan utläsas att skillnaderna mellan de olika bedömningarna har varit relativt små. Den bedömning som avviker mest från vår senaste bedömning var den som gjordes i december 2012 då skatteunderlaget förutsågs öka med 3,3 procent jämfört med 3,7 procent i februari. Det kan också konstateras att den första skatteunderlagsprognosen ligger nära övriga bedömningar trots att den utgick från en betydligt högre BNP-tillväxt. 6 Utvärdering av SKLs makrobedömningar för år 2013 en specialstudie

9 Diagram 3. Prognoser av underliggande skatteunderlag för år 2013 Procentuell förändring Källor: Skatteverket och Sveriges Kommuner och Landsting. De förändringar som här beskrivs avser utvecklingen i löpande priser, dvs. ingen justering är gjord för ändrade löner och priser. För kommunernas och landstingen är det nödvändigt att också ha en bra bild av hur lönerna och priserna utvecklas. Det avgör vad skatteintäkterna i verkligheten räcker till. I diagram 4 åskådliggörs hur skatteunderlaget i de olika bedömningarna utvecklas i reala termer, dvs. efter avdrag för ändrade löner och priser av betydelse för kommuner och landsting. Diagram 4. Prognoser för realt skatteunderlag för år 2013 Procentuell förändring Källor: Sveriges Kommuner och Landsting. I diagram 4 liksom i det tidigare diagram 3 framgår att vår första bedömning, dvs. den som gjordes i april 2012, ligger nära vår senaste bedömning trots en betydande skillnad i prognoserad BNP-tillväxt (+2,6 procent relativt +0,9 procent). Kopplingen mellan BNP:s och skatteunderlagets Prognoserna och samhällsekonomin en specialstudie 7

10 reala tillväxt är emellertid inte alltid så uppenbar. I prognoser liksom i utfall kan utvecklingen för BNP och skatteunderlaget ibland divergera påtagligt. År 2012 t.ex. ökade BNP (kalenderkorrigerad) med endast 1,3 procent samtidigt som skatteunderlaget i reala termer ökade med så mycket som 1,9 procent. År 2010 däremot ökade BNP med hela 6,3 procent samtidigt som det reala skatteunderlagets ökning begränsades till 0,5 procent. Från ett år till ett annat kan korrelationen mellan skatteunderlag och BNP förefalla obefintlig. Sett i ett längre perspektiv är däremot kopplingen mellan BNP och skatteunderlag mera uppenbar. I vår senaste bedömning i februari 2014 prognoserades en real ökning av skatteunderlaget med 1,7 procent för år Det är en utveckling som är bättre än normalt trots en relativt svag tillväxt i BNP. Vad som framförallt bidrar till att skatteunderlaget ökar extra mycket är kraftigt växande pensionsinkomster. Även andra beskattningsbara transfereringar som arbetslöshetsersättningar och sjuk- och föräldrapenning har ökat relativt kraftigt. En ytterligare omständighet som håller uppe skatteunderlagets ökningstakt är att sysselsättningen trots den relativt svaga tillväxten i svensk ekonomi har fortsatt växa. Av dessa skäl utvecklas skatteunderlaget relativt väl trots att tillväxten i svensk ekonomi har varit förhållandevis svag. Vid en jämförelse av diagram 3 och 4 kan det skönjas att bedömningen av kommunsektorns priser har varierat ganska lite mellan de olika prognostillfällena. Prognosen för implicitpriset för kommunsektorns verksamhet har varierat mellan en ökning på 1,9 och 2,1 procent vilket är ett relativt snävt intervall. Stabiliteten i prognoserna förklaras i huvudsak av att antagandet om kommun- och landstingsanställdas löner har ändrats mycket lite. Däremot har mellan prognostillfällena mer påtagliga förändringar gjorts i bedömningen av prisutvecklingen. I diagram 5 framgår att bedömningen av den underliggande inflationen KPIF, dvs. KPI med fast ränta, har sänkts en del sedan de första bedömningarna. Diagram 5. Prognoser för KPIF för år 2013 Procentuell förändring Källor: Statistiska centralbyrån och Sveriges Kommuner och Landsting. 8 Utvärdering av SKLs makrobedömningar för år 2013 en specialstudie

11 Hur bra har SKL:s prognoser egentligen varit? Det finns flera sätt att utvärdera prognoser på. Den metod som används i detta avsnitt går ut på att jämföra avvikelsen mellan prognos och utfall med prognosfelet för en så kallad naiv prognos. Med naiv prognos menas här en prognos där prognosvariabeln framöver antas utvecklas på samma sätt som tidigare. Om variabeln i genomsnitt ökat med 4,0 procent årligen förväntas variabeln också öka i denna takt framöver. Ingen hänsyn tas i den naiva prognosen till att variabelns ökningstakt kan variera till följd av konjunkturen eller av andra skäl. Den naiva prognosen är densamma varje år oavsett konjunkturläge och omständigheter i övrigt. Genom att jämföra avvikelsen mellan prognos och utfall för vår egen prognos med motsvarande avvikelsen för denna enkla prognos kan det avgöras om den egna prognosen varit bättre eller sämre än den naiva prognosen. I tabell 1 redovisas ett mått på prognosprecisionen, beräknad på ovanstående sätt, för ett antal centrala prognosvariabler och för de tio prognoser som gjorts för år Prognosprecisionsmåttet visar skillnaden i prognosfel, dvs. avvikelsen mellan prognos och utfall, för vår egen prognos jämfört med den naiva prognosen. Skillnaden redovisas i antal procentenheter. Om prognosprecisionsmåttet visar ett positivt värde innebär det att den egna prognosen träffat mer rätt än den naiva. Om måttet visar ett negativt värde gäller däremot det motsatta. Prognosvariablerna som redovisas är procentuell förändring av: BNP, antal arbetade timmar i den svenska ekonomin (AT), timlön enligt NR (Lön), lönesumman, KPI, KPIF (KPI med fast ränta), samt kommunal konsumtion enligt NR i löpande priser (KK). För att jämförelsen ska bli mer överskådlig har prognoserna i augusti och oktober liksom prognoserna i december och januari sammanförts till gemensam rubrik. 2 Tabell 1. Prognosprecisionsmått för ett antal variabler år 2013 Procentenheter BNP AT Lön Lönesumma KPI KPIF KK April t 1 0,3 0,1 0,2 0,9 0,4 0,3 0,4 Aug/Okt t 1 0,4 0,4 0,5 1,5 0,5 0,4 0,6 Dec t 1/Feb 0,6 0,4 0,6 1,4 0,8 0,7 0,6 April 0,8 0,1 0,6 1,2 1,2 0,6 0,3 Aug/Okt 0,2 0,1 1,0 1,5 1,4 0,7 0,4 Dec/Feb t+1 0,2 0,2 1,0 1,5 1,5 0,8 0,3 Källa: Sveriges Kommuner och Landsting. Överlag har prognoserna för år 2013 hävdat sig bra i förhållande till den naiva prognosen. I de flesta fall har prognoserna med bred marginal överträffat den naiva prognosen. Två undantag är prognoserna för antalet arbetade timmar i den svenska ekonomin och för den kommunala konsumtionen enligt NR:s definition. Här har den naiva prognosen i flertalet fall varit bättre än våra prognoser. En bidragande orsak är att utfallet i båda fallen hamnat mycket nära den naiva prognosen. Antalet arbetade timmar kom att öka med 0,4 procent vilket understiger den historiska utvecklingen med endast 0,2 procentenheter. Den kommunala konsumtionen kom enligt NR att öka med 4,1 procent vilket också det understiger 2 Den naiva prognosen för respektive variabel utgörs av genomsnittlig procentuell utveckling mellan 1999 och Prognoserna och samhällsekonomin en specialstudie 9

12 den historiska utvecklingen med enbart 0,2 procentenheter. Av detta följer att prognosprecisionsmåttet i tabell 1 egentligen inte säger något om hur bra prognoserna i sig har varit utan enbart i relation till den naiva prognosen. För att bättre kunna bedöma de egna prognosernas träffsäkerhet behöver därför jämförelserna med naiva prognoser upprepas ett antal år. Först då kan mer säkra slutsatser dras om de egna prognosernas träffsäkerhet. I tabell 2 presenteras resultaten av en sådan analys. Prognosprecisionsmått (som i tabell 1) har fastställts för vart och ett av åren Prognosmåtten har sedan relaterats till graden av variation i prognosvariabeln. Detta för att öka jämförbarheten mellan prognosutfallen för de olika prognosvariablerna. Genomsnittet för åren av dessa kvoter benämns här prognosprecisionskvot. Ett positivt värde innebär som tidigare att prognosen överträffar den naiva prognosen. Ett negativt värde innebär att prognosen däremot varit sämre än den naiva prognosen. Ju högre värde desto större skillnad mot den naiva prognosen (i positiv eller i negativ riktning). Tabell 2. Genomsnittlig prognosprecisionskvoter för åren BNP AT Lön Lönesumma SKUP KPI KPIF KOKL April t 1 0,3 0,7 0,1 0,3 0,7 0,2 0,1 0,0 Aug/Okt t 1 0,3 0,6 0,7 0,1 0,7 0,1 0,2 0,6 Dec t 1/Feb 0,5 0,3 0,7 0,2 0,2 0,1 0,4 0,6 April 0,4 0,1 1,2 0,4 0,1 0,7 0,6 0,6 Aug/Okt 0,6 0,3 1,3 0,5 0,4 0,9 0,9 0,8 Dec/Feb t+1 0,7 0,4 1,0 0,6 0,4 1,0 1,1 0,7 Anm.: För skatteunderlagsprognosen avser beräkningen enbart åren eftersom utfall för 2013 först kommer i december. Källa: Sveriges Kommuner och Landsting. Utfallet av jämförelsen är i tabell 2 inte lika positivt som i tabell 1. För flera centrala variabler som t.ex. sysselsättningen och skatteunderlaget behöver man komma en bit in i prognosåret innan de egna prognoserna överträffar den naiva prognosen. De prognoser som gjorts i april året före prognosåret (dvs. t 1) visar i genomsnitt sämre träffsäkerhet än den naiva prognosen. Eftersom dessa bedömningar utgör en viktig input i kommunernas och landstingens budgetarbete är detta förstås mindre bra. Extra anmärkningsvärt är att de tidiga bedömningarna av skatteunderlaget visar en sådan brist på träffsäkerhet. Det är först i aprilbedömningen innevarande år som skatteunderlagsprognoserna i tabell 2 överträffar den naiva prognosen och prognosprecisionskvoten erhåller ett positivt värde. För att bättre utvärdera möjligheterna att förutse skatteunderlagets utveckling i april månad året före budgetåret har en analys gjorts av träffsäkerheten i april/maj månads skatteunderlagsprognoser (t 1) för åren vilken sedan jämförts med träffsäkerheten för den naiva prognosen vid motsvarande tillfällen. Prognosprecisionskvoten antar i denna jämförelse i genomsnitt värdet 0,2 för dessa tio observationer. Det är klart bättre än genomsnittet för åren i tabell 2 ovan, men det är fortfarande ett värde som understiger noll vilket innebär att en prognos som varje år förutsatt en ökning med 4,1 procent hade, totalt sett, varit en bättre prognos än de prognoser som nu har gjorts. Samma slutsats gäller förövrigt för de skattunderlagsprognoser som regeringen och 10 Utvärdering av SKLs makrobedömningar för år 2013 en specialstudie

13 Ekonomistyrningsverket gjort vid motsvarande tillfällen. Slutsatsen måste därför bli att möjligheten att i april månad rätt prognosera makroekonomins utveckling för påföljande år är begränsad och att denna slutsats i kanske särskilt hög grad gäller skatteunderlaget. 3 3 I absoluta tal har SKL:s, regeringens och Ekonomistyrningsverkets prognoser för åren i genomsnitt missat utfallet med 1,0 1,2 procent. Det är något mer än skatteunderlagstillväxtens genomsnittliga variation under dessa år vilken var 0,9 procentenheter i absoluta tal. Prognoserna och samhällsekonomin en specialstudie 11

14 Jämförelse med Konjunkturinstitutets prognoser En annan väg att utvärdera de prognoser som gjorts är att jämföra dessa med andra prognosmakares. Analyser som gjorts visar att prognosprecisionen mellan olika prognosmakare är mycket likartad. Det sammanhänger med att i stort sett alla prognosmakare gör samma typer av fel: Två exempel på detta är att när ekonomin växer kraftigt är prognosmakarna som regel alltför försiktiga och när konjunkturen viker är prognoserna som regel alltför optimistiska. Detta indikerar att de utgår från samma information och tolkar informationen på ett likartat sätt, men också att de påverkas av varandra 4. I detta avsnitt jämförs prognoser för BNP, antal arbetade timmar, timlön enligt NR, samt KPI med Konjunkturinstitutets (KI:s) motsvarande prognoser för år Vår ambition är att göra bättre prognoser än KI. Det är en rimlig ambition eftersom vi här jämför oss med de av KI:s prognoser som föregår våra egna. I diagram 6 återspeglas hur våra prognoser av BNP har utvecklats relativt KI:s. Sammantaget har våra prognoser legat ungefär lika nära utfallet för BNP som KI:s. Diagram 6. Prognoser för BNP för år 2013 Procentuell förändring Källor: Konjunkturinstitutet, Statistiska centralbyrån och Sveriges Kommuner och Landsting. Både SKL och KI har lyckats mindre bra att prognosera sysselsättningsutvecklingen för år Trots att BNP-tillväxten i de första prognoserna 4 Utvärdering av Konjunkturinstitutets prognoser, Anders Bergvall, Specialstudie Nr 5, mars 2005, sidan Utvärdering av SKLs makrobedömningar för år 2013 en specialstudie

15 överskattades låg sysselsättningsprognoserna länge alltför lågt. Den naiva prognosen överträffade såväl våra som KI:s bedömningar vid flertalet prognostillfällen. Diagram 7. Prognoser för antal arbetade timmar för år 2013 Procentuell förändring Källor: Konjunkturinstitutet, Statistiska centralbyrån och Sveriges Kommuner och Landsting. Trots att sysselsättningsutvecklingen underskattades kom löneprognoserna att ligga alltför högt. Såväl våra som KI:s prognoser överträffade dock den naiva prognosen med råge. Den naiva prognosen motsvarar en årlig löneökning på 3,4 procent. Diagram 8. Prognoser för timlön enligt NR för år 2013 Procentuell förändring Källor: Konjunkturinstitutet, Statistiska centralbyrån och Sveriges Kommuner och Landsting. Prognoserna och samhällsekonomin en specialstudie 13

16 Prognoserna över KPI-utvecklingen kom, liksom löneprognoserna, att hamna alltför högt i de första bedömningarna. Det berodde dels på att den underliggande inflationen (KPIF) överskattades (diagram 5), men också på att penningpolitiken fortsättningsvis kom att bli betydligt lättare än vad som förutsågs i dessa bedömningar. I vår första bedömning av utvecklingen för år 2013 (i april 2012) antogs att Riksbankens styrränta skulle höjas från dåvarande 1,5 procent till 1,75 procent. En fortsatt svag ekonomisk utveckling i kombination med sjunkande inflation innebar istället att styrräntan gradvis sänktes till 0,75 procent. Tillsammans med att också obligationsräntorna utvecklades svagare än väntat innebar detta att hushållens skuldräntor kom att hamna en hel procentenhet lägre än vad som antogs i den första bedömningen. Räntorna kom därmed att ha en påtagligt negativ inverkan på KPI under Våra och KI:s missar i de tidiga KPI-prognoserna berodde till mycket stor del på felaktiga ränteantaganden som i sin tur var en följd av att den reala utvecklingen blev svagare än vi till en början förutsåg. Trots relativt omfattande prognosfel har ändå våra (och KI:s) prognoser av KPI och KPIF varit betydligt bättre än den naiva prognosen. I denna ökar KPI med 1,5 procent och KPIF med 1,7 procent. Diagram 9. Prognoser för KPI för år 2013 Procentuell förändring Källor: Konjunkturinstitutet, Statistiska centralbyrån och Sveriges Kommuner och Landsting. Att prognoserna över pris- och löneutvecklingen hävdar sig bättre i jämförelse med den naiva prognosen jämfört med vad prognoserna av den reala utvecklingen gör är i sig inte anmärkningsvärt. I det första fallet handlar det om att förutsäga nivån på resursutnyttjandet i ekonomin. I det andra fallet handlar det om att förutsäga i vilken riktning resursutnyttjandet rör sig. Det är i allmänhet lättare att besvara frågan om man befinner sig i en hög- eller i en lågkonjunktur jämfört med att besvara i vilken riktning konjunkturen rör sig. 5 5 Se vidare Prognoserna och samhällsekonomin en speicalstudie, april Utvärdering av SKLs makrobedömningar för år 2013 en specialstudie

17

18 Utvärdering av SKL:s makrobedömningar 2013 en specialstudie är en analys av Sveriges Kommuner och Landstings prognosprecision i de makroekonomiska prognoserna för år Den är framtagen inom ramen för priofrågan»välfärdens långsiktiga finansiering«som bedrivs mellan åren 2012 och En central del i skl:s prognoser är bedömningen av skatteunderlaget. Skatteunderlagsprognosen tillsammans med prognoserna över löne- och prisutvecklingen är viktiga indata i kommunernas och landstingens budgetarbete. Den bedömning som skl gör i månaden april/maj året före budgetåret utgör för många kommuner och landsting en startpunkt i arbetet med budgeten för nästa år. Här utvärderar vi hur det gick med makrobedömningarna som gjordes under år Rapporten kan hämtas från Sveriges Kommuner och Landstings webbplats: Upplysningar om innehållet Per-Lennart Börjesson, per-lennart.borjesson@skl.se Sveriges Kommuner och Landsting, april 2014 Beställningsnummer 5350 Text Per-Lennart Börjesson Grafisk form och produktion Elisabet Jonsson Ladda ned på Pris gratis, endast som pdf. Beställningsnummer 5350 Post Stockholm Besök Hornsgatan 20 Telefon