Inte en kvinna till. En empirisk studie gällande korrelationen mellan arbetslöshet och grov kvinnofridskränkning i svenska kommuner.

Transkript

1 NATIONALEKONOMISKA INSTITUTIONEN Uppsala universitet Examensarbete C Författare: Ines Delilovic och Agnes Stålhane Handledare: Håkan Selin Termin och år: VT2021 Inte en kvinna till En empirisk studie gällande korrelationen mellan arbetslöshet och grov kvinnofridskränkning i svenska kommuner.

2 Sammanfattning Uppsatsen undersöker en eventuell korrelation mellan arbetslöshet och antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning i samtliga svenska kommuner. Frågeställningar som ska besvaras är Finns det en korrelation mellan arbetslöshet och antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning? samt Vad kan ett eventuellt samband bero på, för kvinnlig respektive manlig arbetslöshet?. Arbetets beroende variabel är antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning per invånare och oberoende variabel arbetslöshet, vilken kommer att uppdelas mellan kön. Ett antal kontrollvariabler, såsom medianinkomst och eftergymnasial utbildning, kommer även att användas. Tidigare forskning, vilken kommer att behandlas i framställningen, har visat samband mellan arbetslöshet och brottslighet; däremot finns det få studier som är inriktade på just grov kvinnofridskränkning. Resultat från vår studie tyder på att det föreligger en positiv korrelation mellan mäns arbetslöshet och antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning, samt en negativ korrelation mellan kvinnors arbetslöshet och antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning. Nyckelord: Grov kvinnofridskränkning, arbetslöshet, kriminalitet, nyttomaximering, fixed effects.

3 Innehållsförteckning 1. Inledning 1 2. Teori Tidigare studier Teoretiska modeller 6 3. Metod Datainsamling Val av variabler Deskriptiv statistik Val av modeller Modeller Resultat Modell Modell Modell Analys Slutsats Framtida forskning Källförteckning 27

4 1. Inledning Flemingsberg kvinna mördad inför sina fyra små barn, Linköping kvinna mördad, hade nyss fått fast jobb, Fem kvinnomord på tre veckor i Sverige, Sverige skakas av kvinnomorden. Kvinnomord som skett våren 2021, och vilka uppdagats i media, belyser det globala samhällsproblem mäns våld mot kvinnor idag utgör. Studier gjorda av Nationellt Centrum för Kvinnofrid visar att var femte kvinna i Sverige har utsatts för våld av antingen en tidigare partner eller nuvarande partner (Nationellt Centrum för Kvinnofrid, 2014). Ett av regeringens jämställdhetspolitiska delmål, vilket framfördes år 2016, är att kvinnor ska ha samma makt som män att forma sina egna liv, och att mäns våld mot kvinnor ska upphöra (Regeringen, 2016). Trots regeringens delmål visar statistiken en fortsatt jämn platå, och inte en önskad nedåtgående trend. På grund av mörkertal föreligger svårigheter i att mäta mäns våld mot kvinnor, då statistiken gällande grov kvinnofridskränkning inte ger en helhetsbild; Nationella trygghetsundersökningen visar att endast 10 till 20 procent av våldet mot kvinnor faktiskt anmäls (Nationellt Centrum för Kvinnofrid, 2021). I framställningen har vi valt undersöka antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning, vilket inkluderar anmälningar som inte nödvändigtvis gått till domstol. Idag anses mäns våld mot kvinnor vara ett globalt folkhälsoproblem och ett brott mot mänskliga rättigheter. Propositionen (prop. 1998/99:145) skapades för att motverka våld samt sexuella trakasserier mot kvinnor (Brottsförebyggande rådet, 2019). Brottsförebyggande Rådet (2000) beskriver brottet som följande: Om en man utsätter en kvinna, som han har eller har haft en nära relation med, för upprepade kränkningar kan han sedan den 1 juli 1998 dömas för grov kvinnofridskränkning. De kränkningar som avses är exempelvis misshandel, ofredande, hemfridsbrott och sexuellt tvång. 1

5 Figur 1. Antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning och andel arbetslösa i Sverige år 1998 till Efter finanskrisen år 2008/2009 ökade Sveriges arbetslöshet markant, till 9,7 procent. Därefter sjönk siffrorna successivt, och låg stabilt omkring 6,3 procent tills ytterligare en internationell kris slog till; i och med coronapandemin steg arbetslösheten till 10,0 procent år Såväl finanskrisen som coronapandemin är avvikelser som har påverkat och fortsatt påverkar arbetslösheten, men som inte är en förklarande faktor till arbetslöshet under en längre period. Arbetsmarknaden är i ständig rörelse: individer byter jobb, företag går i konkurs, unga börjar studera, individer går i pension, m.m. När en matchning på arbetsmarknaden har skett, d.v.s. en arbetsgivare har anställt en arbetstagare, blir det svårare för individer att hitta nytt jobb. Detta gäller även för arbetsgivare som söker efter ny anställd. Denna rörelse och kostsamma process bidrar till en viss del av arbetslösheten i samhället (Svenskt Näringsliv, 2015). En förklaring till arbetslöshet är att individer saknar grundläggande gymnasieutbildning och kvalifikationer som arbetsgivare efterfrågar. Konkurrensen om jobb blir tuffare och jobben som inte kräver högre utbildning (eftergymnasiala studier) utgör endast fyra procent av alla jobb som finns på arbetsmarknaden idag (Ekonomifakta, 2021). Dessa jobb definieras som enkla jobb, och innebär att det inte krävs någon utbildning, alternativt en mest grundläggande sådan, exempelvis avklarad högstadieutbildning. En annan betydande faktor till arbetslösheten är den teknologiska utvecklingen och globaliseringen. Kraven för jobb förändras snabbt, och en 2

6 individ som varit arbetslös en längre period kan få det svårare att följa med i utvecklingen av dessa krav. Även individer med eftergymnasial utbildning, såsom yrkes- och universitetsutbildning, påverkas av den teknologiska utvecklingen och globaliseringen vi möter idag (Arbetsförmedlingen, 2019). En ökning av sysselsättningsgraden är ett övergripande mål som regeringen framförde i sin finansplan år 2015, dels för att kunna förbättra välfärden men även för att kvinnor ska få större makt i att forma sina liv, vilket är avgörande för kvinnors livsvillkor (Riksdagen, 2015). Merparten av tidigare studier har undersökt sambandet mellan arbetslöshet och brottslighet har fokuserat på vissa specifika brott, såsom egendomsbrott och stöld. Ett fåtal studier har fokuserat på våldsbrott, men har då riktat in sig på exempelvis misshandel i allmänhet. För att fokusera på våld i hemmet är det därför av intresse att studera korrelationen mellan arbetslöshet och våld i hemmet gentemot kvinnor. I uppsatsen ämnar vi undersöka om det finns en korrelation mellan anmälda fall av grov kvinnofridskränkning och nivå av arbetslöshet i Sverige. Underlaget för studien omfattar data på kommunnivå från år 2015 till och med 2019, och grov kvinnofridskränkning avser anmälda fall av grov kvinnofridskränkning per invånare på kommunnivå. Arbetslöshet syftar till individer som är öppet arbetslösa i procent per kommun. Arbetslöshet som används i data och resultat tolkas enligt Arbetsförmedlingens definition: personer som är registrerade som öppet arbetslösa i myndighetens databas. Frågeställningar som besvaras är: Finns det en korrelation mellan arbetslöshet och anmälda fall av grov kvinnofridskränkning? Vad kan ett eventuellt samband bero på, för mäns respektive kvinnors arbetslöshet? Undersökningen avgränsas till Sveriges kommuner under fem år (den 1 januari till och med den 31 december respektive år). Studien har inte för avsikt att påvisa eller utesluta eventuell kausalitet (eller omvänd kausalitet) mellan variablerna i fokus, utan kommer enbart undersöka om en korrelation föreligger (positiv respektive negativ), samt vad en korrelation kan bero på, för män respektive kvinnor. Vi vill undersöka nollhypotesen: att arbetslöshet inte korrelerar med antalet anmälda fall av grov kvinnofridskränkning. Vår mothypotes är att arbetslöshet är positivt korrelerat med 3

7 anmälda fall av grov kvinnofridskränkning. Fler studier lägger fram bevis för korrelation mellan dessa två variabler. Utifrån tidigare forskning och ett samhällsnyttigt perspektiv vill vi studera ett eventuellt samband mellan arbetslöshet och våld i nära relationer under åren 2015 till och med 2019 i Sverige, med hjälp av data från kommunal nivå. Vi kommer att använda oss av en huvudmodell med fixed effects, en viktad modell med fixed effects och för jämförelse en modell med fixed effects med aggregerad arbetslöshet (ej uppdelat på kön). Resultatet från undersökningen visar på en positiv korrelation mellan mäns arbetslöshet och anmälda fall av grov kvinnofridskränkning, och en negativ korrelation mellan kvinnors arbetslöshet och anmälda fall av grov kvinnofridskränkning. I avsnitt 2 redovisas relevanta teorier för studien och resultat från tidigare forskning på området. I avsnitt 3 presenteras datainsamling, variabler och metod. Resultat redovisas i avsnitt 4 och analys av resultatet redovisas i avsnitt 5. Avslutningsvis presenteras slutsats i avsnitt 6. 4

8 2. Teori 2.1 Tidigare studier Tidigare studier har undersökt sambandet mellan en hög nivå av arbetslöshet och nivån av brottslighet, främst rörande egendomsbrott och våldsbrott. Det har påvisats ett starkt samband mellan fattigdom och våld i hemmet gentemot kvinnor. När en man inte har förmågan att försörja sin familj ekonomiskt ökar sannolikheten för våld i hemmet. Studien visade även att kvinnor som saknade utbildning, och därmed arbete, löper sex gånger större risk att bli utsatta för våld i hemmet jämfört med kvinnor som har utbildning och/eller arbete (Zakar et al. 2015). En annan studie gjord av Ehrlich (1975) studerar sambandet mellan brott, utbildning och inkomst. I undersökning framgår det att brist på utbildning, och därmed låg inkomst, har en positiv inverkan på brottslighet. Sambandet är oberoende av kön, och arbetslösa kvinnor som spenderar mycket tid i hemmet löper större risk att utsättas för våld i hemmet. Anderberg et al. (2016) har också undersökt sambandet mellan arbetslöshet och våld i hemmet. Studien fokuserar på att jämföra hur mäns och kvinnors arbetslöshet korrelerar med våld i hemmet. I en intervju som behandlas i studien förklarar den brittiska justitieministern sambandet mellan arbetslöshet och våld i hemmet. Justitieministern förklarar att när familjer genomgår svåra perioder, exempelvis när någon i hushållet förlorar sin anställning, leder detta till stress, vilket i sin tur leder till en större sannolikhet för våld i hemmet. Detta menar justitieministern kan uppkomma på grund av mer spenderad tid i hemmet, ökad alkoholkonsumtion och fler konflikter parterna emellan. Studien av Anderberg et al. (2016) utgår från att den manliga partnern kanske har, eller inte har, en våldsam benägenhet, och att i en kritisk situation kan en man med våldsam benägenhet antingen avslöja eller dölja sin karaktärstyp. Mannens incitament att avslöja eller dölja sin karaktärstyp beror dels på hans personlighetstyp, men även på partnerns framtida inkomstmöjligheter, vilka bestäms av risk för arbetslöshet och potentiella framtida löner. Författarna använder sig av grundläggande regressioner för att uppskatta effekterna av total och könsspecifik arbetslöshet med områdes- och tidsspecifika effekter. I studien använde man sig av data från British Crime Survey (BSC) vilket kan likställas med BRÅ:s undersökningsenkäter. BSC är en nationellt representativ upprepad tvärsnittsundersökning av personer i ålder 5

9 16 till 59 som bor i England och Wales. Undersökningarna innehåller frågor om individernas attityd och erfarenheter av våld i hemmet och baserades på data från år 2004 till och med Anderberg et al. (2016) framför i sin studie att det är svårt att se ett samband mellan arbetslöshet och våld i hemmet, dock att syftet med studien är att undersöka arbetslöshetens effekt på våld i hemmet. Inga bevis på att våld i hemmet ökar när den totala arbetslösheten ökar framkom i studien. Resultatet är parallellt med resultat från tidigare studier, vilka visar på noll effekt eller korrelation av total arbetslöshet på våld i hemmet. När studien senare inkluderar könsspecifik arbetslöshet, påvisas att högre arbetslöshet för män samt låga löner är associerat med lägre risk för våld i hemmet, medan högre arbetslöshet för kvinnor och låga löner är associerat med en högre risk för våld i hemmet. En procentenhets ökning av arbetslöshet för män förknippas med en minskning av våld i hemmet med omkring tre procent, medan en procentenhets ökning av arbetslöshet för kvinnor förknippas med en ökning av våld i hemmet med omkring tre procent. Författarna argumenterar för att en man avstår från våld i hemmet om mannen är rädd att förlora sin anställning eller har förlorat sin anställning, då män har ett ekonomiskt incitament att undvika skilsmässa. Vidare pekar Anderbergs studie (2016) på att kvinnor som är arbetslösa, eller löper risk för att bli arbetslösa i framtiden, väljer att inte lämna sin make på grund av rädsla för dålig ekonomi, vilket innebär att mannen har större kontroll och makt än tidigare. Kvinnors förhandlingsstyrka minskar således, vilket i sin tur leder till ökad risk för våld i hemmet. För att minska mäns våld mot kvinnor föreslår författarna införandet av program och insatser för att främja kvinnors anställningssäkerhet, med anledning att kvinnor inte ska ha ett behov av att stanna i dåliga förhållanden på grund av ekonomiska incitament. Resultaten i denna studie är av intresse för vår undersökning, då vi undersöker hur mäns respektive kvinnors arbetslöshet korrelerar med mäns våld mot kvinnor i form av grov kvinnofridskränkning. 2.2 Teoretiska modeller Individers val i livet handlar om vad som ger bästa möjliga utfall och därmed maximerar den egna nyttan. Vi väger ständigt olika ageranden, jämför möjligheter och vår förväntade nytta av olika val. Teorier som dominerar i detta fält använder nyttomaximering som utgångspunkt, och att människan handlar vinstmaximerande. Nationalekonomisk nyttomaximerings- och rational choice-teori menar på att individer kommer välja det alternativ som anses vara det optimala 6

10 valet, där målet är att maximera nyttan. Nyttan kan dels vara en ekonomisk nytta i form av inkomst, men även tillfredsställelse och lycka räknas in som en typ av nytta. I denna studie är vi intresserade av den sistnämnda typen av nytta, det vill säga mannens tillfredsställelse som kan förknippas vid makt och kontroll över kvinnan. Detta implementeras i de teorier som används i undersökningen. Ehrlich (1996) bygger sin marknadsmodell med ett antal antaganden: att alla aktörer vinstmaximerar, att det finns vissa allmänna förväntningar på olagligt arbete (inklusive straff) och att det finns en fördelning av riskförmåner. Modellen som Ehrlich utformat beskrivs som att nettoavkastning per brott är lika med förväntad avkastning, minus direkta kostnader för aktivitet, minus tidigare löner (från legitim verksamhet), minus sannolikheten för fällande dom, multiplicerat med straffets allvarlighetsgrad. Vissa individer får större intäkter via illegala verksamheter än legala verksamheter, och därmed krävs det mindre för dessa individer att utföra kriminella aktiviteter jämfört med individer som tar mer skada av illegal aktivitet. De individerna kräver en högre nettoavkastning för att börja med illegala aktiviteter. Ehrlich (1996) och Freeman (1999) beskriver brott och arbete som substitut som inte går att kombinera. Författarna förklarar i modellen att personer väljer brott framför arbete om brott ger en högre förväntad avkastning i relation till avkastningen för arbete. Modellen utgår från att alla personer är riskneutrala, och att personens moral påverkar val mellan brott och arbete. Den förväntade avkastningen av brott är ett sannolikhetsvägt medelvärde av avkastningen i de respektive utfallen att individen går fri och individen åker fast. Teorin antyder att när arbetslösheten är på en högre nivå minskar incitamenten för den gode individen med moral att skaffa sig ett arbete, och när arbetslöshetsersättningen är högre så minskar även den ekonomiska förlusten av att vara arbetslös. I Sverige utgör enkla jobb endast en liten del av arbetsmarknaden, vilken innebär att personer med lägre utbildning har svårare att hitta välbetalda jobb. Dessa individer har en lägre kostnad av att begå brott jämfört med personer med högre utbildning och därmed högre löner. Det blir en avvägning mellan arbete och brott, där avkastningen för arbete måste vara högre än avkastningen för brott för att individer ska välja att arbeta istället för att begå brott. Avkastningen berör inte endast den ekonomiska avkastningen utan även individens självkänsla, och vinstmaximering kan vara av till exempel makt. När det gäller kvinnofridsbrott erhåller 7

11 män makt av att begå brott. Känslan av att kunna kontrollera kvinnor blir en sorts belöning, trots att den inte är ekonomiskt kopplad (Nationellt centrum för kvinnofrid, 2021). Vidare har Becker (1968) utformat sin teori i samma bana som Ehrlich (1996) senare skulle göra. Becker menar att individer utan arbete har större sannolikhet att begå brott än personer med arbete. Individer arbetar illegalt för att uppnå högre nytta än den nytta som uppnås vid ett statligt bidrag. Två identiska individer utan arbete kan föreställas, där den ena individen får arbetslöshetsstöd i någon form (exempelvis a-kassa i Sverige) under en längre period, och där den andra individen får arbetslöshetsstöd under en kortare period. Vid marginalen är den arbetslösa personen som får arbetslöshetsstöd under en längre tid mindre benägen att begå brott jämfört med personen som erhåller arbetslöshetsstöd under en kortare period, allt annat lika (Becker, 1968). Becker använder sig av en kostnads-nyttoanalys där kriminella tar beslut genom att ta den förväntade nyttan av att begå brott subtraherat med sannolikheten att bli påkommen, multiplicerat med allvarligheten (konsekvenser) av att bli påkommen. Becker menar att individer som funderar på att begå brott fastställer en baslinje utifrån sina individuella riskpreferenser, som de utgår från när de avgör om de ska begå ett brott eller inte. Ytterligare två teorier som utgår från ett mer sociologiskt perspektiv, men som kan anses vara nyttigt att belysa för att förklara förhållandet mellan brott och arbetslöshet, kan ge oss en bredare förklaring till varför vissa personer är mer benägna att begå brott. Britt (1994) har utformat en teori som utgår från att det finns ett positivt förhållande mellan brottsfrekvens och arbetslöshet. När en individs ekonomiska tillstånd försämras, i detta fall av arbetslöshet, blir människor mer motiverade att beblanda sig med illegal verksamhet i hopp om att få en bättre inkomstkälla. Vidare lägger Mocan et al. (2005) fram en dynamisk modell av differentierat humankapital och kriminell verksamhet. I teorin antas att individer innehar både lagligt humankapital och kriminellt humankapital, och att båda dessa kapital utvecklas över tid beroende på individens engagemang i de olika verksamheterna. De förväntade vinsterna på vardera kapital beror på båda verksamheterna och avkastningen från dessa. Vid arbetslöshet minskar det lagliga humankapitalet och avkastningen sjunker, vilket leder till en ökning av avkastningen på det kriminella kapitalet. Mocan föreslår en hypotes som menar att arbetslöshet skiftar individen mot brott, och ju längre arbetslösheten varar desto mer ihållande och ökande blir benägenheten för brott. 8

12 De ovan presenterade teorierna konvergerar med varandra och menar att när en person blir arbetslös söker personen sig till en verksamhet som antingen har högre avkastning än tidigare lön, högre avkastning än potentiell lön vid ett enkelt jobb, eller högre avkastning än arbetslöshetsstödet som erbjuds, till exempel a-kassa. Denna avkastning behöver inte endast vara ekonomiskt kopplad, utan kan även avse känslan av makt och tillfredsställelse. Arbetslöshet, med påtaglig ökad tid i hemmet som följd, ökar risken för våld i hemmet. När parterna spenderar mer tid i hemmet utan den sociala kontakt som fanns innan arbetslösheten, uppstår en stor påfrestning både för mannen och kvinnan. Forskningsrådet (2020) förklarar att våld är situationsbundet och det finns flera faktorer som kan leda till våld i hemmet, där arbetslöshet är en viktig faktor till detta. Arbetslöshet kan leda till högre isolering, ökad alkoholkonsumtion, och mindre social kontakt där alla dessa faktorer ökar risken för våld i hemmet (Forskningsrådet, 2020). 9

13 3. Metod 3.1 Datainsamling Undersökningen är en kvantitativ empirisk studie baserad på registerdata. Datainsamling har delvis skett genom hämtad statistik från Brottsförebyggande rådets (BRÅ) statistikdatabas över anmälda brott. Dataunderlaget innehåller anmälda fall av grov kvinnofridskränkning per invånare för samtliga kommuner i Sverige, under tidsperioden 2015 till och med Det finns ett visst bortfall av värden i datasetet, främst gällande anmälda fall. Totalt finns det 1268 observationer (290 kommuner med fem observationer vardera) och bortfallet som ligger på 182 observationer (cirka 12,6 procent). Bortfallet är inte fokuserat på storstadskommuner (Stockholm, Göteborg, Malmö) eller större kommuner, det blir fler bortfall av observationer ju mindre kommunens invånarantal är. Detta resonemang kring bortfall ger oss anledning att tro att de bortfall av värden som finns motsvarar noll anmälda fall, vi har dock inte fyllt i värden. Dataunderlaget har alltså inte manipulerats, vi har inte justerat dataunderlaget (lagt till värden) för bortfall. Bortfallet kan ha betydelse för resultaten då sambanden mellan arbetslöshet och antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning de facto skulle kunna skilja sig mellan exempelvis storstadskommun och glesbygd. För att undvika mörkertal av brott, vilket kan förekomma vid hantering av data för lagförda brott och individer, har anmälda brott använts som representation av antal fall av grov kvinnofridskränkning. BRÅ är en myndighet som ansvarar för den officiella kriminalstatistiken i Sverige, vilket motiverar användandet som källa till data för anmälda fall av grov kvinnofridskränkning. Statistik för arbetslöshet i samtliga av Sveriges kommuner har delvis hämtats från Ekonomifakta.se (gäller även samtliga kontrollvariabler), och arbetslöshet för män och kvinnor separat har hämtats från Folkhälsomyndighetens hemsida. Statistiken över arbetslöshet i Sverige har från bägge hemsidor ursprungligen hämtats från Arbetsförmedlingen, således är dataunderlaget hämtat från en andrahandskälla. Anledningen till att inte Arbetsförmedlingen har använts som en förstahandskälla är för att den specifika data som önskades inte kunde samlas från Arbetsförmedlingens egna hemsida. 10

14 Arbetsförmedlingen är en svensk statlig förvaltningsmyndighet och Brottsförebyggande rådet arbetar på uppdrag av Sveriges regering, vilket motiverar varför vi förlitar oss på dessa källor. Ekonomifakta presenterar data som är inhämtad från Statistiska Centralbyrån (SCB) som även den är en svensk förvaltningsmyndighet där den svenska staten kontrollerar vad som ska undersökas och publiceras. Vi anser att dessa är pålitliga källor och legitima att använda i vår studie. 3.2 Val av variabler Den beroende variabeln i undersökningen är crimepht. Variabeln anger antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning per invånare, per kommun (Brottsförebyggande rådet, 2020). För att kunna jämföra olika kommuner med varandra används anmälda fall per invånare, då variationen av invånarantal i de olika kommunerna är stor. De förklarande variablerna av intresse anger andel arbetslösa individer per kommun, och baseras på registerdata från Arbetsförmedlingen. Variablerna betecknas femaleunemp för kvinnor och maleunemp för män. Datan anges i procent av den registerbaserade arbetskraften (årsmedeltal per kommun) och inkluderar individer som är öppet arbetslösa. Öppet arbetslösa avser de individer som är utan arbete och kan ta arbete direkt (Folkhälsomyndigheten, 2020). Brottet av intresse i studien, grov kvinnofridskränkning, innebär att en kvinna blir utsatt av en manlig gärningsman. Andel arbetslösa per kommun delas således upp på män och kvinnor för att se eventuella skillnader i korrelationen mellan anmälda fall och arbetslöshet beroende på kön. En studie av Ehrlich (1975) studerar sambandet mellan brott, utbildning och inkomst. Utbildning och inkomst går hand i hand, då en generell uppfattning är att en högre utbildning genererar en högre inkomst. Ehrlich menar att en individ med eftergymnasial utbildning har en högre kostnad av att begå brott. Ehrlich fortsätter studera sambandet och visar att, eftersom högre utbildning leder till ökad inkomst, finns det en negativ korrelation mellan inkomst och brottsbenägenhet. Studien visar att utbildningsnivå och inkomst kan påverka benägenheten att begå ett brott, beroende på vilket brott det gäller. Trots att Ehrlichs studie har andra brott i fokus är kopplingen intressant att ha i beaktning i våra val av kontrollvariabler. Kontrollvariabler med hänsyn till inkomst och utbildningsnivå inkluderas, med Ehrlichs resonemang i beaktning, i vår undersökning. Variabeln higheduc anger andel högutbildade 11

15 individer per kommun, och avser individer med minst tre års eftergymnasial utbildning i åldersgruppen 25 till 64 år. Inkomst inkluderas som en kontrollvariabel genom medianincome, vilken anger medianinkomst (medianårsinkomst) per kommun för individer som är 20 år eller äldre och boende i Sverige den 31 december respektive år, uttryckt i 2019 års priser. Medianinkomsten består av inkomst från tjänst samt inkomst från näringsverksamhet. Inkomst från tjänst inkluderar löneinkomster, inkomster för pension, sjukpenning och skattepliktiga ersättningar från Försäkringskassan (Ekonomifakta, 2019). Individer som är bidragsberoende riskerar efter en längre tid av bidragsförsörjning att hamna utanför samhället. Dessa personers arbetskunskaper och -färdigheter försämras under den långa tiden utan arbete, vilket i sin tur resulterar i att de inte längre efterfrågas av arbetsgivare. Avkastningen av bidrag blir således högre än avkastningen av jobb, och medför att individerna är mer mottagliga för att ta emot bidrag än att söka arbete (Lundström, 2011). På grund av detta samband inkluderas bidragsförsörjda i vår studie i form av kontrollvariabeln ecsupp. Variabeln anger andel bidragsförsörjda individer per kommun, och avser åldersgruppen 20 till 64 år. Bidragsförsörjda individer i dataunderlaget innebär de individer som försörjs med sociala ersättningar och bidrag (helårsekvivalenter). Det inkluderar sjukpenning, sjuk- och aktivitetsersättning, ersättning vid arbetslöshet och ekonomiskt bistånd. Helårsekvivalenter innebär antalet individer som kan försörjas under ett helt år med full ersättning (Ekonomifakta, 2020). Watts (1931) diskuterar huruvida brott och storlek på en stad är korrelerade. Studien visar att ju fler invånare, desto starkare blir anonymitetseffekten. Anonymitetseffekten innebär att en individ känner mindre ansvar ju fler personer denne har omkring sig. I mindre städer är sannolikheten högre att en individ blir igenkänd, att det pratas om brottet personen begått eller att staden är så pass liten att information om att ett brott begåtts lättare når polisen. På grund av anonymitetseffekten har vi valt att inkludera resident som en kontrollvariabel. Variabeln anger antal invånare per kommun och avser antalet individer boende i en kommun den 31 december respektive år (Ekonomifakta, 2020). 12

16 3.3 Deskriptiv statistik Tabell 1. Deskriptiv statistik. Variabler Antal Medelvärde Standardavvikelse Min Max crimepht unemployment femaleunemp maleunemp higheduc medianincome ecsupp resident avgres Dataunderlaget avser samtliga 290 kommuner i Sverige under perioden 2015 till och med 2019, fem observationer per kommun vilket totalt blir 1450 observationer. Varje kommun tilldelas ett ID från 1 till 290, med fem observationer (en för varje år) per ID. Den beroende variabeln i studien, crimepht (anmälda fall av grov kvinnofridskränkning per invånare per kommun) har ett bortfall av värden för vissa kommuner och år. I tabell 1 kan utläsas att variabeln har 1268 observationer, vilket innebär ett bortfall på 182 observationer. I genomsnitt anmäls det cirka 16 kvinnofridsbrott per invånare i svenska kommuner under den aktuella tidsperioden. Det finns en viss variation av anmälda fall, från 0 registrerade brott till 86 stycken per invånare. Aggregerad arbetslöshet (inkluderat både män och kvinnor), unemployment, ligger i genomsnitt på 7,324 procent med en variation från 2,144 till 15,60 procent arbetslösa per kommun. Andel arbetslösa kvinnor per kommun, femaleunemp, ligger i genomsnitt på 3,396 procent, vilket är drygt 0,5 procentenheter lägre än motsvarande siffra för maleunemp, andel arbetslösa män per kommun, vilket ligger på 3,927 procent. Min- och maxvärden för kvinnors arbetslöshet intar lägre värden än motsvarande siffra för män. Även variationen för kvinnors arbetslöshet, 7,2 procentenheter (mellan 0,900 och 8,100 procent), ligger två procentenheter lägre än variationen för manlig arbetslöshet, 9,2 procentenheter (mellan 1,300 och 10,50 procent). Värden för mäns och kvinnors arbetslöshet separat visas som andel av män plus kvinnor, och visar antal procentenheter av unemployment som utgörs av kvinnors respektive mäns arbetslöshet. Detta är förklaringen till varför nivån för unemployment (medelvärde 7,234) 13

17 skiljer sig från femaleunemp respektive maleunemp (medelvärde 3,396 respektive 3,927). Dataunderlaget som fanns tillgängligt har gjort denna indelningen, och således är detta den indelning som används i undersökningen. Optimalt hade varit en indelning som visade arbetslöshet för kvinnor som andel öppet arbetslösa kvinnor av kvinnor i den registerbaserade arbetskraften, och arbetslöshet för män som andel öppet arbetslösa män av män i den registerbaserade arbetskraften. Samtliga kontrollvariabler visar på stor variation. Kontrollvariabeln higheduc, som anger andel högutbildade, varierar mellan 9 och 57 procent för olika kommuner. Medianinkomsten, medianincome, skiljer sig mycket åt mellan de olika kommunerna, mellan och kronor per år. Variationen av medianinkomst, som delvis innefattar bidrag, kan relateras till den stora variationen avseende ekonomiska bidrag för olika kommuner. Andel bidragsförsörjda intar värden på 5 till 25 procent i olika kommuner. Kommunerna har olika förutsättningar vad gäller invånarantal, visat av variabeln resident som varierar mellan 2403 och invånare. Beroende på om kommunen är till exempel glesbygd eller storstadskommun kan det finnas skillnader i nivå av brottslighet och upptäckten av denna. I modell 2 används medelfolkmängd, variabeln avgres, som vikt. Denna variabel har beräknats genom ett medelvärde av invånarantal (resident) år 2015 till och med 2019, för varje kommun. Alla variabler har stor variation och valet av kontrollvariabler kan tänkas ta fram en tydligare bild av sambandet mellan på anmälda fall av grov kvinnofridskränkning som förekommit i Sverige under perioden 2015 till och med

18 3.4 Val av modeller Valet att främst använda fixed effectsmodeller (FE-modeller) har gjorts med anledning av att minska eventuell omitted variable bias (OVB). Det finns anledning att tro att det finns OVB i vårt dataset, då det kan finnas många olika faktorer som korrelerar med, eller har effekt på, antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning (per invånare, crimepht). Således korrelerar variabeln antagligen med feltermen, väntevärdet av korrelationen är det vill säga inte noll. Regressioner görs först utan kontrollvariabler, med och utan fixed effects, och sedan med våra valda kontrollvariabler, med och utan fixed effects. Till exempel används utbildningsnivå och medianinkomst som kontrollvariabler då dessa kan tänkas korrelera med antal anmälda fall. Genom att identifiera mätbara variabler kan dessa användas för att minska OVB, samt eventuellt komma närmare ett mer sanningsenligt samband. Kontrollvariablerna kan således ta bort viss korrelation med feltermen. Användandet av fixed effects har gjorts i form av kommun och årsspecifika effekter. De kommunspecifika effekterna är heterogena effekter som är icke-observerbara. Dessa effekter skiljer sig således mellan kommunerna, och med antagandet att de är oförändrade över tid. Kommunspecifika effekter kan exempelvis vara kommunens ekonomi och åldersstruktur. Årsspecifika effekter är de heterogena effekter som skiljer sig mellan olika år, i detta fall fem år från 2015 till och med Dessa effekter antas påverka olika kommuner på samma sätt, och kan vara exempelvis konjunkturläge eller politiskt läge. Värt att betona är att modellerna i vår undersökning inte har för avsikt att påvisa orsakssamband (kausalitet). Omvänd kausalitet kan således inte heller uteslutas, eftersom att anmälningar av brott kan leda till arbetslöshet (exempelvis genom bakgrundskontroller eller policies). Gällande resultatens tillförlitlighet finns det flera faktorer som är värda att nämnas. Dels har vi ingen kontroll över bortfall av värden för vissa kommuner och år, som även tidigare nämnts i studien. Detta är siffror som inte är tillgängliga och därmed inte kan tas med i undersökningen, men som vi är väl medvetna om kan påverka resultatet som presenteras. Vi antar att det finns en viss selektionsbias som kan bero på att fallen är självrapporterade, och kan ge en snedvridning av hur många fall som de facto förekommit. 15

19 Mätfel antas förekomma i dataunderlaget, vilket till exempel kan vara felrubricering av inkommande anmälan. Dessa faktorer är svåra att justera för, och vi har valt att förlita oss på tillgängliga data som presenteras av respektive källor. Eftersom vi inte har data på individnivå kan vi inte heller se hur just arbetslöshet påverkar en specifik individ, och vi har ingen data på individnivå som kan ge oss en grundlig bild av individen (exempelvis sett till psykisk hälsa). Utifrån den aktuella frågeställningen anser vi att vi valt korrekt data till vår frågeställning, som inte kräver individdata. FE-modellerna genomförs även utan fixed effects, och således har vi med OLS-varianter (ordinary least squares) av modellen i undersökningen. OLS-regressioner är mindre känsliga för mätfel och resultaten kan därmed med fördel jämföras med de från FEmodellerna. Dock är nackdelen med OLS att det kan förekomma OVB, omvänd kausalitet samt selektionsbias, och därför används denna variant endast som jämförelse till de andra modellerna. Vår standardmodell (modell 1, FE-regression) kompletteras även med modell 2, en FEregression med medelfolkmängd, beräknat av kommunens invånarantal år 2015 till och med 2019, som vikt. Modell 3 avser den aggregerade arbetslösheten (ej uppdelat på kön). Syftet med denna modell är att jämföra aggregerad arbetslöshet med arbetslöshet uppdelat på kön. Modellen genomförs även utan fixa effekter, för att visa en WLS-regression (weighted least squares) som jämförelse. Medelfolkmängd används eftersom att variabeln som används som vikt måste vara konstant för alla observationer för en kommun. Anledningen till att modellen är viktad enligt medelfolkmängd är att slumpen inte får lika mycket utrymme att påverka utfallet i större kommuner. Slumpmässiga tillfälligheter kan förekomma i större utsträckning i små kommuner, och således bör det finnas större variation mellan små kommuner. Vi gör alltså antagandet att det råder heteroskedasticitet, där feltermsvariansen tros vara lägre för stora kommuner än små. För att ta hänsyn till detta ger vi större kommuner större vikt i modellen (Åbo Akademi, u.å.). 16

20 3.5 Modeller (1) Fixed effects-modell med kommunspecifika och årsspecifika effekter. Anmälda fall per invånare per kommun, mäns och kvinnors arbetslöshet separat. Crimepht it = β 0 + β 1 femaleunemp it + β 2 maleunemp it + β 3 higheduc it + β 4 medianincome it + β 5 ecsupp it + β 6 resident it + α i + λ t + u it (2) Viktad fixed effects-modell med kommunspecifika och årsspecifika effekter. Anmälda fall per invånare per kommun, mäns och kvinnors arbetslöshet separat. Medelfolkmängd används som vikt. Crimepht it = β 0 + β 1 femaleunemp it + β 2 maleunemp it + β 3 higheduc it + β 4 medianincome it + β 5 ecsupp it + β 6 resident it + α i + λ t + u it (3) Fixed effects-modell med kommunspecifika och årsspecifika effekter. Anmälda fall per invånare per kommun, arbetslöshet (ej uppdelat på kön). Crimepht it = β 0 + β 1 unemployment it + β 2 higheduc it + β 3 medianincome it + β 4 ecsupp it + β 5 resident it + α i + λ t + u it Där αi inkluderar fixed effects (kommunspecifika effekter) och λt inkluderar time fixed effects (årsspecifika effekter). Kommunens ID anges i = 1,..., 290 och år anges t = 2015,...,

21 4. Resultat 4.1 Modell 1 Tabell 2. Modell 1. Anmälda fall per invånare och andel arbetslösa män respektive kvinnor. Variabler 1a 1b 1c 1d femaleunemp ** ** (0.684) (1.098) (0.689) (1.123) maleunemp 1.766*** 2.651*** 2.008*** 2.596*** (0.579) (0.835) (0.678) (0.894) higheduc *** (0.0666) (1.424) medianincome -4.39e-05** -6.25e-05 (2.23e-05) ( ) ecsupp *** 1.363*** (0.188) (0.519) resident 1.30e-05*** -6.25e-05 (2.61e-06) (9.34e-05) Konstant 8.815*** 14.62*** 34.53*** (1.026) (3.121) (7.561) (51.58) Time fixed effects Nej Ja Nej Ja Fixed effects Nej Ja Nej Ja Observationer R Antal ID Robusta standardfel inom parentes, klustrade på kommun *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Tabell 2 visar resultat för modell 1, där 1a visar OLS-regression utan kontrollvariabler, 1b visar FE-regression utan kontrollvariabler, 1c visar OLS-regression med kontrollvariabler, och 1d visar FE-regression med kontrollvariabler. Där kontrollvariabler ej är inkluderade har β3,, β6 satts lika med noll. Där års- och kommunspecifika effekter inte är inkluderade har fixed effects satts lika med noll. Resultat från modell 1 (tabell 2) visar icke-signifikanta koefficienter för kvinnors arbetslöshet, för både 1a och 1c. En procentenhets ökning av arbetslöshet för män medför en ökning på 1,8 anmälda fall per invånare i resultatet för 1a. En procentenhets ökning av arbetslöshet 18

22 för män medför en ökning på 2 anmälda fall per invånare i resultatet för 1c. Koefficienterna för mäns arbetslöshet ligger på fem procents signifikansnivå. I tabell 2 visar resultatet för 1b minskningar på 2,4 anmälda fall per invånare vid en procentenhets ökning av arbetslöshet för kvinnor. Resultatet för 1d visar minskningar på 2,8 anmälda fall per invånare vid en procentenhets ökning av arbetslöshet för kvinnor. Koefficienterna för kvinnors arbetslöshet ligger på fem procents signifikansnivå. En procentenhets ökning av arbetslöshet för män en ökning på 2,7 anmälda fall per invånare i resultatet för 1b. En procentenhets ökning av arbetslöshet för män en ökning på 2,6 anmälda fall per invånare i 1d. Koefficienterna för mäns arbetslöshet ligger på en procents signifikansnivå. 19

23 4.2 Modell 2 Tabell 3. Modell 2. Anmälda fall per invånare och andel arbetslösa män respektive kvinnor. Medelfolkmängd som vikt. Variabler 2a 2b 2c 2d femaleunemp 4.149*** ** 2.565*** ** (0.852) (1.004) (0.920) (1.061) maleunemp *** 1.935** ** (0.720) (0.811) (0.852) (0.915) higheduc *** (0.0619) (1.197) medianincome -2.90e e-05 (1.99e-05) ( ) ecsupp *** (0.224) (0.666) resident 1.54e-05*** -9.23e-05* (2.25e-06) (5.46e-05) Konstant 11.26*** 18.08*** 28.79*** (1.509) (3.081) (7.667) (46.01) Time fixed effects Nej Ja Nej Ja Fixed effects Nej Ja Nej Ja Observationer R Antal ID Robusta standardfel inom parentes, klustrade på kommun *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Tabell 3 visar resultat för modell 2, där 2a visar WLS-regression (OLS-regression med vikter, weighted least squares) utan kontrollvariabler, 2b visar FE-regression utan kontrollvariabler, 2c visar WLS-regression med kontrollvariabler, och 2d visar FE-regression med kontrollvariabler. I samtliga regressioner används avgres (medelfolkmängd; medelvärde för invånarantal år 2015 till och med 2019 per kommun) som vikt. Där kontrollvariabler ej är inkluderade har β3,, β6 satts lika med noll. Där års- och kommunspecifika effekter inte är inkluderade har fixed effects satts lika med noll. Resultat för 2a visar att en procentenhets ökning av arbetslöshet för kvinnor ger en ökning med 4,1 antal anmälda fall per invånare. En procentenhets ökning av arbetslöshet för män medför en minskning med 2,2 anmälda fall per invånare i resultatet för 2a. Koefficienterna ligger på en procents signifikansnivå. 20

24 Resultat för 2b visar att en procentenhets ökning av arbetslöshet för kvinnor ger en minskning med 2 anmälda fall per invånare. En procentenhets ökning av arbetslöshet för män medför en ökning med 1,9 anmälda fall per invånare i resultatet för 2b. Koefficienterna ligger på fem procents signifikansnivå. Resultat för 2c visar att en procentenhets ökning av arbetslöshet för kvinnor medför en ökning med 2,6 anmälda fall per invånare, på en procents signifikansnivå. Resultat för 2c gällande arbetslöshet för män har ingen signifikans. Resultat för 2d visar att en procentenhets ökning av arbetslöshet för kvinnor medför en minskning med 2,3 anmälda fall per invånare. En procents ökning av arbetslöshet för män medför en ökning med 1,9 anmälda fall per invånare. Koefficienterna ligger på fem procents signifikansnivå. 21

25 4.3 Modell 3 Tabell 4. Modell 3. Antal anmälda fall per invånare och aggregerad arbetslöshet (ej uppdelat på kön). Variabler 3a 3b 3c 3d unemployment 0.631*** 1.472** 0.949*** (0.127) (0.639) (0.319) (0.934) higheduc *** (0.0667) (1.426) medianincome -6.57e-05*** -6.43e-07 (2.14e-05) ( ) ecsupp *** (0.282) (0.759) resident 1.49e-05*** -4.23e-05 (2.50e-06) (9.17e-05) Konstant 11.68*** *** (0.922) (5.067) (7.681) (50.85) Time fixed effects Nej Ja Nej Ja Fixed effects Nej Ja Nej Ja Observationer R Antal ID Robusta standardfel inom parentes, klustrade på kommun *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Tabell 4 visar resultat för modell 3, där 3a visar OLS-regression utan kontrollvariabler, 3b visar FE-regression utan kontrollvariabler, 3c visar OLS-regression med kontrollvariabler, och 3d visar FE-regression med kontrollvariabler. Där kontrollvariabler ej är inkluderade har β2,, β5 satts lika med noll. Där års- och kommunspecifika effekter inte är inkluderade har fixed effects satts lika med noll. Andel arbetslösa är här aggregerade, alltså inte uppdelat på kön. Resultat för 3a i tabell 4 visar att en ökning av arbetslöshet med en procentenhet medför en ökning på 0,6 anmälda fall per invånare. Resultatet för 3c visar att en procentenhets ökning av arbetslöshet medför en ökning på 0,9 anmälda fall per invånare. Koefficienterna ligger på en procents signifikansnivå. Resultat från 3b i tabell 4 visar att en ökning av arbetslöshet med en procentenhet medför en ökning på 1,5 anmälda fall per invånare. Denna koefficient ligger på en procents signifikansnivå. Resultatet för 3d är inte statistiskt signifikant. 22

26 5. Analys Resultatet visar att skillnaden på koefficienterna för mäns respektive kvinnors arbetslöshet inte förändras avsevärt när kontrollvariabler inkluderas eller när regressionen viktas med hjälp av medelfolkmängd. Olika år antas ha större variation av effekter (exempelvis konjunkturläge, politiskt läge) än kommunspecifika effekter. På grund av mätfel (exempelvis felrubricering av inkommande anmälan) finns det även osäkerhet i koefficienternas storlek. Undersökningen lägger dock inte fokus på koefficienternas exakta värde, utan snarare vilken riktning sambanden har (positiv eller negativ korrelation). OLS-regressionens koefficienter förändras inte märkbart när kontrollvariabler inkluderas. Detta visar på att kontrollvariablerna inte tillför så mycket i form av att ta bort omitted variable bias (OVB). När vikter används i OLS-regressionen förändras koefficienterna mycket, kvinnors arbetslöshet får en positiv koefficient (positiv korrelation med antal anmälda fall) och mäns arbetslöshet får en negativ koefficient (negativ korrelation med antal anmälda fall). Detta visar på att OLS-regression inte är optimalt för det aktuella datasetet. Det blir stora skiftningar i resultat eftersom det antas finnas ett problem med OVB, vilket inte FE-regressionen (standardmodellen) påverkas av i samma utsträckning. Aggregerad arbetslöshet visar på ett (litet) positivt samband med antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning, men likt Anderbergs studie (2016) intar inte koefficienterna stora värden. Detta beror antagligen på att koefficienterna för mäns och kvinnors arbetslöshet har olika riktningar. Sambandet för aggregerad arbetslöshet och anmälda fall borde därför, med Anderbergs studie i beaktning, närma sig noll, beroende på hur stora koefficienterna är för mäns respektive kvinnors arbetslöshet. Resultaten gällande mäns respektive kvinnors arbetslöshet är inte i linje med resultaten i studien av Anderberg et al. (2016). Anderbergs resultat pekar på att kvinnors arbetslöshet ökar risken för våld i hemmet. Metoderna i respektive undersökningarna skiljer sig åt en aning, båda studierna använder sig av statlig data, men till skillnad från vår studie använder sig Anderberg av enkäter som behandlar attityder och erfarenheter, medan vår undersökning använder sig av antalet anmälda fall. Enkäterna besvaras av individerna kontinuerligt under en treårsperiod och studien förklarar om bristerna med att använda antal rapporterade fall då denna typ av data har svårt att fånga skillnaden mellan flera kvinnliga offer och ett offer som upplevt våld i hemmet 23

27 flera gånger. Skillnaden i antalet observationer är också en betydelsefull faktor, medan denna undersökning har 1268 observationer har Anderbergs studie observationer vilket är en markant skillnad. Ytterligare en skillnad i datainsamlingen är att Anderberg har data på individnivå, vilket författarna menar är till fördel då de kan kontrollera individuella egenskaper. Skillnaden i metoden för denna och Anderbergs studie kan vara en förklaring till skillnaden i resultat. När vi använder oss av viktad regression (weighted least squares, WLS) fås resultat som går i linje med Anderbergs studie, dock är resultaten från den typen av regression inte tillförlitliga (trots hög signifikansnivå) eftersom att OVB tros vara ett stort problem med dataunderlaget. Det positiva sambandet mellan mäns arbetslöshet och anmälda fall av grov kvinnofridskränkning kan bero på att avkastningen för att begå det aktuella brottet är högre vid arbetslöshet. Män som begår brottet borde således ha sådana preferenser att de maximerar sin nytta genom handlingar som utgör grov kvinnofridskränkning, som blir ett substitut till arbete. Kopplat till Ehrlich (1996) och Freemans (1999) teorier kan brottets avkastning vara känsla av makt och kontroll. Det kan tänkas vara så att när en man är arbetslös maximerar han sin nytta, samt vinst, genom att substituera arbete mot handlingar som ger hög avkastning, i form av emotionell avkastning såsom känsla av makt och kontroll. Det är möjligt att den emotionella avkastningen från handlingar omfattas av grov kvinnofridskränkning ger en motsvarande nytta som avkastningen från arbete. När arbete inte finns uppnås nyttan genom att brott begås. Korrelationen mellan kvinnors arbetslöshet och anmälda fall av grov kvinnofridskränkning tycks vara negativ på fem procents signifikansnivå. Eftersom att brottet i fråga inte avser kvinnliga gärningsmän borde detta samband kunna förklaras till viss del genom mäns nyttomaximering. Det kan tänkas att en kvinna som är arbetslös inte hotar mannens självkänsla i samma utsträckning som om hon, eller båda, hade arbete. Studien av Zakar et al. (2015) visar att kvinnor som är arbetslösa löper större risk att bli utsatta för våld i hemmet, och är inte i linje med vårt resultat. Zakars studie tar dock upp kvinnor som inte har utbildning eller arbete, men det framgår inte om de är del av arbetskraften. Vår studie utgår från individer som är del av arbetskraften (öppet arbetslösa), och eventuellt skiftar mellan att ha arbete och vara arbetslös under olika perioder, vilket skulle kunna vara en anledning till att resultatet skiljer sig mellan studierna. 24

28 6. Slutsats Syftet för denna studie var att besvara frågeställningarna: Finns det en korrelation mellan arbetslöshet och anmälda fall av grov kvinnofridskränkning? samt Vad kan ett eventuellt samband bero på, för mäns respektive kvinnors arbetslöshet?. Undersökningen genomfördes genom användning av data på kommunnivå. Vi har främst använt oss av en fixed effects-modell (modell 1) som inkluderar års- och kommunspecifika effekter. Viktning av modellen har även gjorts genom medelfolkmängd, där större kommuner får större vikt, vilket har gett oss modell 2. Vår modell 3 avser den aggregerade arbetslösheten. OLS-regression har även använts som jämförande komplement till samtliga modeller. Det finns risk för att resultaten påverkas av mätfel och omvänd kausalitet. Genom denna undersökning har vi kommit fram till att det förmodligen finns en positiv korrelation mellan antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning och arbetslöshet för män. Sambandet stämmer således överens med vår hypotes. Detta samband kan enligt teori och tidigare studier bero på mäns nyttomaximering genom emotionell avkastning i form av till exempel tillfredsställelse, makt- och kontrollkänsla. Kostnaden av att utföra ett brott minskar när arbete inte är tillgängligt för individen, och avkastningen hämtas då från handlingar som utgör det aktuella brottet. Ett resultat som inte var förväntat, och inte överensstämmer med vår hypotes, är ett negativt samband mellan antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning och arbetslöshet för kvinnor. Hypotesen var att det fanns ett positivt samband mellan antal anmälda fall av grov kvinnofridskränkning och arbetslöshet (för mäns och kvinnors arbetslöshet separat). Detta kan troligen förklaras genom att kvinnor som saknar anställning inte hotar mannens självkänsla och därmed inte heller hans nyttomaximering. Slutsatserna i vår undersökning kan bidra till ökad förståelse för arbetslöshetens korrelation med förekomst av grov kvinnofridskränkning. Det är viktigt att öka medvetenheten om att ökad arbetslöshet kan medföra ökade fall av grov kvinnofridskränkning, vilket exempelvis kan bidra till hur politik rörande arbetslöshet och våld i nära relationer utformas. 25