Bistånd vid granskning av SKB:s rapport Plan 2010

Transkript

1 RAPPORT Datum: Vår referens: SSM Författare: Konjunkturinstitutet Bistånd vid granskning av SKB:s rapport Plan 2010 Denna rapport har tagits fram på uppdrag av Strålsäkerhetsmyndigheten. De slutsatser och synpunkter som presenteras i rapporten är författarens/ författarnas och överensstämmer inte nödvändigtvis med myndighetens.

2 27 maj 2011 Bistånd vid granskning av SKB:s rapport Plan Uppdragets omfattning Konjunkturinstitutet (KI) har åtagit sig att genomföra ett uppdrag åt Strålsäkerhetsmyndigheten (SSM). Uppdraget innebär att KI ska lämna bistånd till SSM:s granskning av Svensk Kärnbränslehantering AB:s (SKB) metod för att bedöma reala prisförändringar på insatsfaktorer i kärnavfallsprogrammet. KI ska kommentera delar av SKB:s rapport Behandling av EEF (externa ekonomiska faktorer) i kostnadsberäkningarna. Enligt uppdraget ska KI:s kommentarer huvudsakligen inriktas på de delar som berör arbetskraftskostnader och produktivitetsutveckling. 2. Disposition Konjunkturinstitutets kommentarer på SKB:s rapport kan delas upp i två huvudkategorier. Den första är metod och datafrågor, den andra är specifika kommentarer för några av de externa ekonomiska faktorer (EEF) som tas upp i SKB:s rapport. Metod och datafrågor avhandlas i avsnitt 3. I avsnitt 4 kommenteras EEF 0 2 samt EEF 7-8. Fokus ligger här på EEF 0 2, det vill säga real lönekostnad per producerad enhet i tjänstebranschen och byggindustrin samt reala maskinpriser. Sammanfattande kommentarer ges i avsnitt Metod och datafrågor SKB:s beräkningar baseras bland annat på prognoser för utvecklingen av ett antal så kallade externa ekonomiska faktorer (EEF) över en tidsperiod på ca 50 år, det vill säga till och med år 2060 (trendmässiga framskrivningar görs till och med 2069). Detta är en extremt lång prognoshorisont och osäkerheten i prognoserna är av naturliga skäl mycket stor. SKB:s metod är extrapolera deterministiska trender i utfallsdata för relevanta EEF. Trenderna beräknas med hjälp av minsta kvadratmetoden (OLS). DATAFRÅGOR SKB:s utgångspunkt är att man bör använda mycket långa tidserier för utfallsdata som underlag för beräkningarna av de deterministiska trenderna. SKB beräknar därför huvudsakligen trenderna för olika EEF på data för perioden , delvis i form av icke-officiell statistik. På ett generellt plan delar KI bedömningen att den mycket långa prognoshorisonten motiverar att långa tidserier för utfallsdata används som underlag för prognoserna. Men valet av tidsperiod för utfallsdata måste vägas mot kvaliteten i data och dess 1

3 relevans, till exempel i form av lämplig aggregeringsnivå. Denna avvägning är alltid en bedömning, och det finns inget självklart svar på vad som är bästa metod. För variablerna real lönekostnad per producerad enhet (det vill säga produktivitetsjusterad reallön enligt SKB:s terminologi) i tjänstesektorn och i byggindustrin (EEF 0 respektive EEF1, se vidare avsnitt 4) använder SKB data från källan fram till och med år 2000, och statistik hämtad från KI från och med år Lönekostnad per producerad enhet är analogt till måttet enhetsarbetskostnad (ULC), med skillnaden att det senare mäter arbetskostnaden per producerad enhet. Begreppet real innebär att variabeln är deflaterad med KPI. Officiell statistik från Statistiska centralbyrån (SCB) finns tillgänglig från och med 1980 och avviker påtagligt från data som används av SKB. Som framgår av diagram 1 steg den reala lönekostnaden per producerad enhet i tjänstebranschen långsammare enligt officiell statistik (den streckade linjen/ki) än enligt data som används av SKB. Enligt officiell statistik steg den reala lönekostnaden per producerad enhet med i genomsnitt 0,1 procent per år under perioden, medan den enligt SKB:s data steg med i genomsnitt 0,4 procent per år. Diagram 1 Real lönekostnad per producerad enhet, tjänstebranschen. Index: 2007=1. 1,20 1,10 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 SKB KI I byggindustrin är läget det omvända, se diagram 2. Här underskattar data som används av SKB utvecklingen jämfört med officiell statistik (den streckade linjen/ki). Enligt officiell statistik steg den reala lönekostnaden per producerad enhet i byggindustrin med i genomsnitt 0,75 procent per år under perioden Enligt den statistik som SKB använder var den reala lönen per producerad enhet i byggindustrin i det närmaste oförändrad under perioden. Eftersom SKB:s prognosmetod i huvudsak är att extrapolera trender är valet av datakälla mycket betydelsefullt. Den officiella statistiken kan på goda grunder antas vara mer tillförlitlig än data från andra källor. KI anser därför att man i första hand ska förlita sig på officiell statistik. Endast om officiell statistik saknas bör man använda andra datakällor, och då bara om kvaliteten bedöms som tillräckligt hög. 2

4 Diagram 2 Real lönekostnad per producerad enhet, byggindustrin. Index: 2007=1. 1,30 1,20 1,10 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 SKB KI Vid prognoser för real lönekostnad per producerad enhet på branschnivå är produktivitetsutvecklingen på branschnivå den mest betydelsefulla underliggande variabeln. Skillnader i produktivitetstillväxt mellan branscher ger upphov till skillnader i hur den reala lönekostnaden per producerad enhet utvecklas. Valet av tidsperiod för utfallsdata bör därför till viss del vägledas av vilken historisk period som är mest relevant för den framtida produktivitetsutvecklingen på branschnivå. Därmed blir också aggregeringsnivån en viktig faktor för valet av tidsperiod. SKB:s prognoser för real lönekostnad per producerad enhet baseras på utfallsdata för åren För denna period finns data endast tillgänglig för tjänstebranscherna som helhet. Tjänstebranschen är dock ett mycket brett aggregat som innefattar bland annat handel, vård och utbildning, hotell och restaurang mm. Från och med 1980 finns det statistik från SCB/KI där undergruppen företagstjänster går att särskilja. Denna undergrupp utgörs bland annat av uthyrningsfirmor (maskiner mm), datakonsulter och dataservice, FoU, arkitekter, juridisk och ekonomisk verksamhet. KI har ingen djupare kunskap om hur de olika projekten i kärnavfallsprogrammet är utformade, men vid en första anblick förefaller denna undergrupp vara mera relevant som underlag för beräkningar av den reala lönekostnaden per producerad tjänsteenhet i de olika projekten i kärnavfallsprogrammet. Om så är fallet är detta enligt KI:s syn ett starkt argument i sig för att genomföra beräkningar på officiell statistik från och med Till detta ska läggas de tveksamheter som råder om kvaliteten i ickeofficiell statistik. Också för det reala maskinpriset förefaller det troligt att den långa tidsperioden ( ) kommer i konflikt med kvaliteten i data som används av SKB. Det reala priset för maskiner uppvisar en tydligt nedåtgående trend för perioden , se diagram 3. Därefter bryts den nedåtgående trenden och det reala maskinpriset varierar i stort sett kring en konstant nivå. Enligt ett formellt statistiskt test (Chow-test) förkastas inte hypotesen om ett strukturellt brott i data Det strukturella brottet i data 1970 sammanfaller med ett byte av datakälla. För perioden används icke-officiell statistik (Lund University Macroeconomic and Demographic Database) och från och med 1970 används officiell statistik från SCB. KI:s bedömning är där- 3

5 för att det inte är rimligt att basera prognoser för det reala maskinpriset på den ickeofficiella statistiken från före Diagram 3 Realt pris för maskiner. Data enligt SKB. Index: 2007=1. 1,50 1,40 1,30 1,20 1,10 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 STATISTISKA METODFRÅGOR SKB:s prognosmetod är att extrapolera deterministiska trender i utfallsdata för relevanta EEF. De deterministiska trenderna beräknas med hjälp av OLS. Under förutsättning att beräkningarna sker med data i logaritmisk form beskriver trenderna en konstant utvecklingstakt över tiden. SKB antar i prognoserna att utvecklingen blir sådan att det sker en gradvis konvergens mot den beräknade deterministiska trenden. Som noterats ovan uppvisar det reala priset för maskiner ett strukturellt brott. I statistisk mening har då inte data genererats av samma process under hela tidsperioden. Att anpassa en deterministisk trend till den historiska utvecklingen för hela perioden blir då vilseledande. Ett större problem med SKB:s metod är att de variabler som används som EEF generellt sett inte förefaller vara trendstationära. Detta innebär att den modell som används för att beräkna trenden (OLS med variabeln i nivå samt deterministisk trend) inte beskriver hur data har utvecklats på ett relevant sätt. KI har testat tre av de variabler som används som EEF om de är trendstationära för perioden : real lönekostnad per producerad enhet i byggbranschen, real lönekostnad per producerad enhet i tjänstebranschen samt reala maskinpriser. 1 Inte för någon av dessa variabler kan hypotesen att de är icke-trendstationära förkastas på normala signifikansnivåer. 2 KI:s tester indikerar i stället att variablerna är stationära i tillväxttermer. Detta betyder att ingen av dessa variabler förefaller ha en deterministisk trendnivå som de konvergerar emot. I stället förefaller variablerna ha en trendmässig tillväxttakt som de konvergerar emot. Detta är i linje med vad som normalt observeras för en rad olika makroekonomiska variabler, som till exempel olika priser och produktivitet. 1 Testerna som genomförts är så kallade Augmented Dickey-Fuller (ADF) tester. 2 I modellen för reala maskinpriser inkluderas en dummy variabel för perioden före 1970 för att fånga upp det strukturella skiftet

6 Konsumentprisutvecklingen kan här tjäna som ett intuitivt exempel. Riksbankens inflationsmål innebär att de försöker stabilisera inflationen på 2 procent. Detta är därmed den trendmässiga tillväxttakt som utvecklingen i KPI bör konvergera mot på sikt. Om inflationen till exempel tillfälligt varit över målet under en period försöker alltså inte Riksbanken kompensera detta genom att tillfälligt driva ned inflationen under 2 procent. Riksbanken har med andra ord inte ett mål för prisnivån och det finns därför ingen deterministisk trendnivå som KPI konvergerar mot. KPI bör därmed inte vara trendstationär i nivå utan i stället vara stationär i tillväxttakt. Slutsatsen är att det inte är en lämplig prognosmetod att låta variablerna konvergera mot en beräknad deterministisk trend, såsom görs i SKB:s beräkningar. Med variabler som är stationära i tillväxttakt är det en lämpligare metod att beräkna den trendmässiga tillväxttakten med hjälp av OLS på data i tillväxttermer (denna bör vara ganska nära förändringen i den deterministiska trenden i SKB:s beräkningar, givet att trenden beräknas på data i logaritmform). Den trendmässiga tillväxttakten kan därefter kedjas på senaste utfallsdata. En något mer sofistikerad och bättre metod är att korrigera senaste utfallsdata för konjunkturella, eller andra kortsiktiga, obalanser. 3 I SKB:s beräkningar spelar detta metodmässiga problem i praktiken mindre roll för framskrivningarna av reala lönekostnader per producerad enhet eftersom senaste utfallsdata ligger nära den beräknade trendlinjen. Det reala priset för maskiner (EFF 2) och det reala priset för energi (EFF 7) blir däremot betydligt lägre i nivå från och med år 2022 i SKB:s prognoser som en följd av anpassningar nedåt mot den deterministiska trenden. ÖVRIGA METODFRÅGOR Som noterats ovan är produktivitetsutvecklingen avgörande för hur den reala lönekostnaden per producerad enhet utvecklas i olika branscher. I SKB:s beräkningar antas därmed implicit att produktivitetsutvecklingen i tjänstebranschen och byggindustrin är relevant för kostnadsutvecklingen inom ramen för de olika projekten i kärnavfallsprogrammet. Det är dock inte uppenbart att så måste vara fallet, åtminstone inte fullt ut. I ett långsiktigt perspektiv bestäms produktivitetsutvecklingen i näringslivets olika delar till stor del av hur snabbt den teknologiska utvecklingen fortskrider. Men det är inte uppenbart att man inom ramen för redan igångsatta projekt fullt ut kan tillgodogöra sig vinsterna av den teknologiska utvecklingen. Det är till exempel tänkbart att teknologiska framsteg som medför bättre/effektivare byggtekniker inte får fullt genomslag i byggprojekt som redan projekterats eller påbörjats, eftersom man till viss del låst fast sig vid en specifik teknik. Den teknologiska utvecklingen får i så fall bara fullt genomslag på produktiviteten från ett projekt till ett annat. Motsvarande argument kan naturligtvis anföras också för tjänsteproduktionen. Det är därför en rimlig hypotes att den underliggande produktivitetsutvecklingen på branschnivå tenderar att överskatta den relevanta produktivitetsutvecklingen inom ramen för de olika projekten i kärnavfallsprogrammet. Om så är fallet innebär detta implicit att prognosen för den relevanta reala lönekostnaden per producerad enhet underskattas, eftersom löneutvecklingen kan antas vara oberoende av produktivitetsutvecklingen inom de olika projekten i kärnavfallsprogrammet. KI kan inte bedöma i vilken omfattning den här formen av inlåsningseffekter i existerande teknologi är relevant för de olika projekten i kärnavfallsprogrammet. 3 Detta kan exempelvis åstadkommas genom att man estimerar en prognosmodell i tillväxttermer som innehåller autoregressiva termer och/eller moving-average termer. En sådan modell kan användas direkt för framskrivningar med start i senaste utfallsdata. 5

7 Men en rimlig slutsats är att det innebär en tydlig uppåtrisk för den prognostiserade reala lönekostnaden per producerad enhet. 4. Externa ekonomiska faktorer Detta avsnitt ger mer ingående kommentarer till SKB:s prognoser för real lönekostnad per producerad enhet, reala maskinpriser, energikostnader och real växelkurs SEK/US dollar. De av KI presenterade kalkylerna är samtliga att betrakta som preliminära. REAL LÖNEKOSTNAD PER PRODUCERAD ENHET I TJÄNSTESEKTORN: 4 EEF 0 (UTGÖR 38 PROCENT AV DEN TOTALA KOSTNADEN) SKB:s prognoser för den reala löneutvecklingen per producerad enhet utgår ifrån att den reala lönekostnaden per producerad enhet konvergerar mot en deterministisk trend. Trenden beräknas från historisk data för perioden , se diagram 1 ovan. Som argumenterats för ovan är det inte en lämplig metod att anta konvergens mot en deterministisk trend beräknad på historisk data. Skälet är att data inte är trendstationär. I detta fall påverkar dock den antagna konvergensen inte prognoserna nämnvärt, eftersom den beräknade trendlinjen ligger mycket nära den senaste observationen för utfallsdata. Den av SKB beräknade trendlinjen redovisas i diagram 4. Trenden indikerar att den reala lönekostnaden per producerad enhet i tjänstesektorn stiger med 40 procent från år 2010 till år 2069, det vill säga med knappt 0,6 procent per år [se SKB(b) sidan 69]. Utfallsdata i diagram 4 avser KI:s data (officiell statistik från SCB) för real lönekostnad per producerad enhet i tjänstebranschen som helhet. Diagram 4. Real lönekostnad per producerad enhet. Tjänstebranschen. Index: 2010=1. 2 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0, KI SKB I diagram 4 redovisas även KI:s preliminära beräkning av den trendmässiga utvecklingen för tjänstebranschen som helhet. Beräkningarna genomförs i KI:s modell 4 SKB:s benämning är produktivitetsjusterad reallön i tjänstesektorn. 6

8 för den strukturella utvecklingen av arbetskostnader och priser i den svenska ekonomin. 5 I modellen antas att lönerna ökar lika snabbt i alla delar av ekonomin och att arbetskostnaderna utgör en konstant andel av förädlingsvärdet i respektive bransch. 6 Den reala arbetskostnaden (lönekostnaden) stiger trendmässigt med 1,6 procent per år. Produktpriserna är kostnadsbestämda. 7 Detta innebär att utvecklingen av reala arbetskostnader (lönekostnader) per producerad enhet och produktpriser kommer att spegla skillnader i produktivitetsutveckling mellan olika branscher. I branscher med hög produktivitetstillväxt tenderar den reala lönekostnaden per producerad enhet och produktpriset att utvecklas jämförelsevis svagt, medan det omvända gäller i branscher med låg produktivitetstillväxt. Modellen ligger därmed väl i linje med SKB:s resonemang för hur den reala lönekostnaden per producerad enhet bestäms i ett längre perspektiv [SKB(a) sidorna 8 9]. Det är här viktigt att betona att KI:s modell inte explicit är framtagen för en så här lång prognoshorisont. Men betingat på KI:s antaganden om produktivitetstillväxten torde det grundläggande resultatet att reallönen ökar strukturellt med 1,6 procent per år vara någorlunda robust också i ett långsiktigt perspektiv. Den stora osäkerheten ligger därmed i KI:s antaganden om produktivitetsutvecklingen. Dessa antaganden är naturligtvis mycket osäkra och de preliminära beräkningarna av hur den reala lönekostnaden per producerad utveckling ska ses i ljuset av detta. KI:s beräkningar kan ses som en alternativkalkyl till SKB:s beräkningar. Metoderna för beräkningarna skiljer sig åt markant. SKB:s metod innebär trendextrapolering, medan KI:s framskrivningar är modellbaserade. I KI:s prognoser antas att produktiviteten på branschnivå utvecklas i samma takt som den genomsnittliga tillväxttakten under perioden Detta är en betydligt kortare tidsperiod för utfallsdata än SKB använder sig av. Möjligen kan det här argumenteras att produktivitetsutvecklingen under perioden är mer relevant för den framtida utvecklingen än produktivitetsutvecklingen under perioden Åren minskade sysselsättningsandelen i jordbruket, industrin och, i viss mån, i de privata tjänstenäringarna, medan sysselsättningsandelen i den offentliga sektorn steg kraftigt [Konjunkturinstitutet (2008), sidan 22]. Från 1980 och framåt har strukturomvandlingen i näringslivet sett annorlunda ut, med bland annat en stigande sysselsättningsandel i de privata tjänstebranscherna. Produktivitetsutvecklingen på branschnivå påverkas sannolikt av strukturomvandlingen och det omvandlingstryck som råder. Om man bedömer att tjänstebranscherna kommer att fortsätta att expandera som andel av antalet sysselsatta i näringslivet, är det därför möjligt att produktivitetsutvecklingen under är mer relevant för den framtida utvecklingen. Dessutom ska det noteras att det för perioden fram till 1980 bara finns icke-officiell statistik att tillgå, och att denna icke-officiella statistik under perioden inte stämmer särskilt väl överens med officiell statistik (se diagram 1). KI:s kalkyler innebär att den reala lönekostnaden per producerad enhet i tjänstbranschen trendmässigt stiger med sammantaget 27 procent under perioden , vilket motsvarar 0,4 procent per år. Detta är något långsammare än i SKB:s beräkningar, där motsvarande siffror är 40 procent respektive 0,6 procent. Som noterats i avsnitt 3 är dock tjänstebranschen ett mycket brett aggregat. Här inkluderas bland annat handel, vård och utbildning, hotell och restaurang mm. I KI:s 5 Se Markowski, A., K. Nilsson och M. Widén (2011). 6 I vissa branscher är dock produktpriserna inte primärt kostnadsbestämda. I dessa branscher tillåts arbetskostnadsandelen variera. Ett exempel är råvaruproducerande branscher, där produktpriserna ofta bestäms på internationella marknader. 7 Se fotnot 6. 7

9 modell är undergruppen företagstjänster en egen bransch. Denna bransch utgörs bland annat av uthyrningsfirmor (maskiner mm), datakonsulter och dataservice, FoU, arkitekter, juridisk och ekonomisk verksamhet. Vid en första anblick förefaller branschen företagstjänster vara mera relevant för beräkningar av tjänsterelaterade arbetskostnader i kärnavfallsprogrammet än tjänstebranschen som helhet. KI:s kalkyler för utvecklingen av den reala lönekostnaden per producerad enhet i branschen företagstjänster redovisas i diagram 5. Utfallsdata avser här KI:s data (statistik från SCB/KI). Vid en jämförelse med diagram 4 är det tydligt att den reala lönekostnaden per producerad enhet har stigit betydligt snabbare i branschen företagstjänster under perioden än i tjänstebranschen som helhet. En viktig orsak är att produktivitetsutvecklingen har varit betydligt svagare i branschen företagstjänster. Produktiviteten steg här med i genomsnitt 0,6 procent per år under perioden , att jämföra med i genomsnitt 1,2 procent per år i tjänstebranschen som helhet. Samtidigt steg timlönen i genomsnitt ca 0,5 procentenheter snabbare per år i branschen företagstjänster. Diagram 5. KI:s framskrivning av real lönekostnad per producerad enhet. Företagstjänster. Index: 2010=1. 2 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0, KI SKB Anm: SKB:s trendmässiga framskrivning för avser real lönekostnad per producerad enhet i tjänstebranschen som helhet. Den reala lönekostnaden per producerad enhet i branschen företagstjänster stiger i KI:s kalkyler trendmässigt med sammantaget 80 procent under perioden Som framgår av diagram 5 följer framskrivningen ungefär den genomsnittliga tillväxttakten under perioden Den reala lönekostnaden per producerad enhet stiger därmed enligt KI:s kalkyler ca 3 gånger så snabbt i branschen företagstjänster som i tjänstebranschen som helhet. Jämfört med SKB:s trendmässiga framskrivningar för tjänstebranschen som helhet, ökar den reala lönekostnaden per producerad enhet i branschen företagstjänster enligt KI:s framskrivningar dubbelt så snabbt. Slutsatser Analysen ovan visar att valet av branschmässig aggregeringsnivå är mycket betydelsefull för hur den reala lönekostnaden per producerad enhet utvecklas. KI har inga 8

10 djupare kunskaper om kärnavfallsprogrammets utformning. Men vid en första anblick förefaller det rimligt att tro att kostnadsutvecklingen i branschen företagstjänster är mer relevant för kärnavfallsprogrammet än kostnadsutvecklingen i tjänstebranschen som helhet. Analysen pekar i så fall på att det finns tydliga uppåtrisker för de reala lönekostnaderna för tjänster i kärnavfallsprogrammet jämfört med SKB:s beräkningar. Som argumenterats för under avsnitt 3 (övriga metodfrågor) är det dessutom troligt att man inom ramen för projekten i kärnavfallsprogrammet inte fullt ut kan tillgodogöra sig den teknologi- och produktivitetsutveckling som sker på branschnivå, till följd av inlåsningseffekter i teknologi och metoder som är specifika för projekten. Sådana inlåsningseffekter utgör en ytterligare uppåtrisk för den reala lönekostnaden per producerad enhet. REAL LÖNEKOSTNAD PER PRODUCERAD ENHET I BYGGINDUSTRIN: 8 EEF 1 (UTGÖR 21 PROCENT AV DEN TOTALA KOSTNADEN) SKB baserar sin analys på data för perioden Valet av tidsperiod för utfallsdata spelar här mycket stor roll. Det beror på att det skett stora förändringar i den trendmässiga produktivitetstillväxten i byggindustrin från 1950 och framåt. Under steg produktiviteten i byggindustrin enligt SKB:s data med i genomsnitt 1,8 procent per år (icke-officiell statistik ). Mellan 1950 och 1980 var produktivitetstillväxten i genomsnitt nära 3 procent per år, se diagram 6. 9 Under den period det finns officiell statistik för, det vill säga , var den mycket svagare med i genomsnitt 0,5 procent per år. Särskilt svag har utvecklingen varit sedan mitten på 1990-talet då produktiviteten i byggindustrin sammantaget inte har ökat alls. Diagram 6 Produktivitetstillväxt i byggindustrin. Årlig procentuell förändring Utfall = 2,85% = 0,54% SKB argumenterar för att den svaga utvecklingen de senaste åren inte är början på en ny trend [SKB(a), sidan 12]. Bland annat poängteras att den svaga utvecklingen är ett utslag av svag konkurrens i branschen. Tilltagande konkurrens från byggföretag 8 SKB:s benämning är produktivitetsjusterad reallön i byggindustrin. 9 Beräkningar av KI. Baseras på officiell statistik från SCB för perioden och på statistik hämtad från för perioden

11 i nytillkomna EU-länder på andra sidan Östersjön förutses tvinga fram en ökning i produktiviteten i den svenska byggindustrin framöver. Det är dock inte klart varför den ökande konkurrensen från omvärlden ännu inte drivit på produktivitetstillväxten. Sverige har varit med i EU sedan mitten av 1990-talet och produktiviteten i den svenska byggindustrin har utvecklats särskilt svagt under just denna period. Det förefaller därför inte uppenbart att tilltagande konkurrens från byggföretag i andra EUländer kommer att driva upp produktivitetstillväxten i den svenska byggindustrin framöver. Det är inte heller självklart att trenden i produktiviteten från 1950 och framåt är den mest relevanta utgångspunkten för beräkningar av hur den reala lönekostnaden per producerad enhet utvecklas framöver. Diagram 6 visar att produktivitetstillväxten i byggindustrin har skiftat ned under perioden. Enligt KI:s syn kan det mycket väl bli så att den svagare utvecklingen under den senaste 30-årsperioden består under lång tid framöver. Det är därför möjligt att den genomsnittliga tillväxten under perioden som helhet överskattar den trendmässiga produktivitetsutvecklingen framöver. Det ska också noteras att den starka produktivitetsutvecklingen baseras på icke-officiell statistik av osäker kvalitet (se avsnitt 3). Den strukturella nedväxling av produktivitetstillväxten som förefaller ha ägt rum kring 1980 är enligt KI ett ytterligare argument för att basera beräkningarna på officiell statistik från 1980 och framåt, framför allt som det saknas tydliga argument för varför produktivitetstillväxten trendmässigt ska växla upp framöver. KI:s beräkningar tar sin utgångspunkt i produktivitetsutvecklingen under perioden (enligt officiell statistik). Beräkningarna kan ses som en alternativkalkyl till SKB:s beräkningar. Metoderna för beräkningarna skiljer sig åt markant. SKB:s metod innebär trendextrapolering, medan KI:s beräkningar är modellbaserade. Det bör återigen poängteras att KI:s modell inte explicit är framtagen för en så här lång prognoshorisont. Den stora osäkerheten ligger i KI:s antaganden om den framtida produktivitetsutvecklingen. Dessa antaganden är naturligtvis mycket osäkra och de preliminära beräkningarna av hur den reala lönekostnaden per producerad enhet utvecklas ska ses i ljuset av detta. Diagram 7. Real lönekostnad per producerad enhet. Byggindustrin. Index: 2010=1. 2 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0, KI SKB 10

12 KI:s och SKB:s framskrivningar jämförs i diagram 7. SKB:s trendmässiga framskrivning innebär att den reala lönekostnaden per producerad enhet stiger med sammantaget 22 procent under perioden [SKB(b) sidan 70], vilket motsvarar en uppgång om drygt 0,3 procent per år. I SKB:s prognoser stiger dock den reala lönekostnaden per producerad enhet något snabbare än så, eftersom startpunkten för prognosen ligger något under den beräknade deterministiska trenden [SKB(a) sidan 22]. Sammantaget stiger därmed den reala lönekostnaden per producerad enhet i byggbranschen enligt SKB:s prognos med 24 procent från 2008 till och med 2060, vilket motsvarar ca 0,4 procent per år. I KI:s kalkyler stiger den reala lönekostnaden per producerad enhet betydligt snabbare. Sett över perioden är uppgången 90 procent, vilket motsvarar en tillväxt på 1,1 procent per år. Ökningstakten är ungefär 3 gånger så hög som i SKB:s prognoser för perioden Den underliggande orsaken är stora skillnader i produktivitetstillväxt. KI:s beräkningar baseras på att produktiviteten i byggbranschen stiger med 0,5 procent per år, det vill säga i linje med utvecklingen enligt officiell statistik. SKB:s beräkningar bygger implicit på att produktiviteten stiger med 1,8 procent per år, det vill säga i linje med utvecklingen (huvudsakligen baserat på icke-officiell statistik). Det är uppenbart att valet av tidsperiod för utfallsdata spelar mycket stor för resultaten. Det är samtidigt mycket viktigt att poängtera att den snabba ökningen av den reala lönekostnaden per producerad enhet i KI:s beräkningar i betydande grad drivs av produktivitetsutvecklingen Den reala lönekostnaden per producerad enhet i byggbranschen steg då med sammantaget ca 20 procent, bland annat som en följd av att produktiviteten föll rejält. Den snabba ökningen av den reala lönekostnaden per producerad enhet under dessa år kan delvis vara en följd av införandet av ROT-avdrag, i den mån detta har lett till ett minskat svartarbete i branschen, och andra faktorer som medfört en korrigering uppåt av engångskaraktär av lönekostnaden per producerad enhet. Det är därför möjligt att utvecklingen under inte fullt ut speglar den underliggande utvecklingen. Under åren steg produktiviteten i byggbranschen med i genomsnitt 1,1 procent per år. Baserat på denna siffra skulle KI:s beräkningar för den trendmässiga tillväxten i real lönekostnad per producerad enhet stanna vid ca 0,5 procent per år. Detta är fortsatt något mer än enligt SKB:s prognoser för perioden Slutsatser KI:s beräkningar som baseras på data för perioden indikerar att den reala lönekostnaden per producerad enhet i byggindustrin sammantaget kan komma att öka med så mycket som 90 procent under perioden , vilket motsvarar 1,1 procent per år. Bakom resultatet ligger antagandet att den svaga produktivitetsutvecklingen i branschen under fortsätter framöver. Det är viktigt att betona att resultaten från KI:s beräkningar i betydande grad påverkas av de senaste 5 årens mycket svaga produktivitetsutveckling i byggbranschen. Produktiviteten har under dessa år fallit med sammantaget 10 procent. Om man helt bortser från dessa 5 år i beräkningarna begränsas ökningen i real lönekostnad till 0,5 procent per år i KI:s framskrivningar. Detta är fortsatt något mer än enligt SKB:s prognoser som ger en måttligare uppgång i real lönekostnad per producerad enhet med ca 0,4 procent per år under Implicit antas i SKB:s beräkningar att produktivitetstillväxten växlar upp rejält framöver jämfört med de senaste decenniernas svaga utveckling. SKB grundar antagandet på icke-officiell statistik (som underskattar reallöneutvecklingen för perioden , se diagram 2) och på en bedömning om tilltagande konkurrens i branschen. Sammantaget pekar detta enligt KI på att det finns uppåtrisker för utveckling- 11

13 en av den reala lönekostnaden per producerad enhet i byggbranschen jämfört med SKB:s prognoser. Det är dessutom troligt att man inom ramen för projekten i kärnavfallsprogrammet inte fullt ut kan tillgodogöra sig den teknologi- och produktivitetsutveckling som sker på branschnivå till följd av inlåsningseffekter i teknologi och metoder som är specifika för projekten. Detta innebär en ytterligare uppåtrisk för den reala lönekostnaden per producerad enhet. REALA MASKINPRISER: 10 EEF 2 (UTGÖR 25 PROCENT AV DEN TOTALA KOSTNADEN) SKB:s prognos för reala maskinpriser innebär en anpassning mot en beräknad deterministisk trend baserad på den historiska utvecklingen under perioden Det reala priset för maskiner uppvisar en tydligt nedåtgående trend för perioden , se diagram 3. Därefter bryts den nedåtgående trenden och det reala maskinpriset varierar i stort sett kring en konstant nivå. Som noterats i avsnitt 3, sammanfaller det strukturella brottet med ett byte av datakälla (Lund University Macroeconomic and Demographic Database ; SCB ). Den av SKB beräknade nedåtgående trendmässiga utvecklingen beror alltså helt på utvecklingen före 1970 i icke-officiell statistik. Dessutom visar ett formellt statistiskt test att hypotesen om ett strukturellt brott 1970 inte kan förkastas. 11 KI:s bedömning är därför att det inte är rimligt att basera prognoser för det reala maskinpriset på den icke-officiella statistiken från före SKB:s beräkningar innebär att det reala maskinpriset trendmässigt faller med sammantaget 40 procent under perioden [SKB(b) sidan 71], vilket motsvarar 0,9 procent per år. Utöver historisk utfallsdata, motiverar SKB den prognostiserade nedåtgående trenden med att maskiner produceras i industrin som har en relativt hög produktivitetsutveckling. Utvecklingen talar för att relativpriset på industrins produkter, inklusive maskiner, bör falla eftersom produktionskostnaderna per enhet stiger långsamt. Detta är ett mycket relevant argument. Problemet är bara att det inte verifieras i data. Under åren steg produktiviteten i industrin med i genomsnitt 4,25 procent per år och i investeringsvaruindustrin med i genomsnitt hela 7 procent per år (officiell statistik). Detta var betydligt högre än i näringslivet som helhet där produktiviteten i genomsnitt steg med 2,2 procent per år under perioden. Trots detta ökade maskinpriserna ungefär lika snabbt som KPI och det reala maskinpriset steg till och med marginellt under perioden Under den senaste 30-årsperioden har alltså inte den snabba produktivitetsutvecklingen i industrin medfört fallande reala maskinpriser. En tänkbar förklaring är att utvecklingen i industrin inte speglar utvecklingen i de undergrupper av industrin som tillverkar maskiner särskilt väl. En annan tänkbar förklaring är att priset på insatsförbrukningsprodukter har stigit relativt snabbt under i de delar av industrin som tillverkar maskiner. Eftersom senaste utfallsdata för de reala maskinpriserna ligger ca 15 procent över den beräknade trenden innebär dessutom SKB:s prognos en gradvis anpassning mot den beräknade trenden [SKB(a) sidan 24]. Enligt SKB:s prognoser faller därmed det reala maskinpriset från 2008 till och med 2060 med 43 procent, vilket motsvarar en nedgång med 1,1 procent per år. Som argumenterats för tidigare är det olämpligt att 10 Producentprisindex för maskiner, exklusive datorer. Med realt maskinpris avses det nominella maskinpriset deflaterat med KPI. 11 Det test som utförts är ett så kallat Chow-test. 12 Enligt KI:s beräkningar steg det reala maskinpriset med i genomsnitt knappt 0,2 procent per år under perioden

14 basera prognoserna på en konvergens mot en beräknad deterministisk trend, eftersom utfallsdata för variabeln inte är trendstationär. 13 Slutsatser KI gör inga egna framskrivningar för reala maskinpriser. SKB:s prognoser innebär att det reala maskinpriset faller med 1,1 procent per år från 2008 till Enligt KI:s bedömning förefaller det finnas påtagliga uppåtrisker i SKB:s prognoser för utvecklingen av reala maskinpriser. Det viktigaste skälet är att den av SKB prognostiserade nedåtgående utvecklingen helt och hållet är en följd av en nedåtgående trend under perioden Därefter har det reala maskinpriset i varierat måttligt kring en i stort sett konstant nivå. Det strukturella brottet i data sammanfaller med ett byte av datakälla. Data för perioden från och med 1970 är officiell statistik från SCB, till skillnad från data från före KI:s bedömning är att det inte är rimligt att basera prognoser för det reala maskinpriset på den icke-officiella statistiken från före Enligt KI:s syn är det rimligare att anta att det reala maskinpriset är konstant i framskrivningarna, i likhet med utvecklingen från 1970 och framåt. REALA ENERGIKOSTNADER: 14 EEF 7 (UTGÖR 3 PROCENT AV DEN TOTALA KOSTNADEN) SKB:s framskrivningar för det reala energipriset innebär att det stiger trendmässigt med sammantaget 54 procent under perioden , vilket motsvarar drygt 0,7 procent per år [SKB(b) sidan 76]. SKB:s trendmässiga kalkyler ligger därmed väl i linje med KI:s prognos att det reala priset på el på längre sikt stiger trendmässigt med en halv procent per år och att det reala priset på energimineraler (råolja) på längre sikt stiger trendmässigt med en procent per år. Eftersom senaste utfallsdata för reala energipriser ligger ca 20 procent över den beräknade trenden antar SKB i sin prognos att det sker en gradvis anpassning mot den beräknade trenden [SKB(a) sidan 33]. Enligt SKB:s prognoser stiger därmed det reala energipriset med sammantaget ca 20 procent från 2008 till och med 2060, vilket motsvarar en uppgång med knappt 0,4 procent per år. Som argumenterats för ovan är det olämpligt att basera prognoserna på en konvergens mot en beräknad deterministisk trend, eftersom utfallsdata för variabeln med all sannolikhet inte är trendstationär. 15 I så fall är det inte en rimlig metod att låta variabeln konvergera mot en skattad historisk deterministisk trendnivå i prognosen. Det är av detta skäl rimligt att tro att SKB:s prognos för det reala energipriset omgärdas av en uppåtrisk. REAL VÄXELKURS SEK/USD: EEF 8 (UTGÖR 4 PROCENT AV DEN TOTALA KOSTNADEN) Valutor som flyter fritt tenderar att variera en hel del och är svåra att prognostisera med någon större precision, framför allt på kort sikt. I ett längre perspektiv finns det dock ett samband mellan den reala växelkursen och den ekonomiska utvecklingen, precis som SKB konstaterar [SKB(a) sidan 17]. Med real växelkurs avses relativa konsumentpriser uttryckta i gemensam valuta. Varaktiga förändringar i så kallade fundamentala bestämningsfaktorer påverkar på längre sikt varaktigt den reala växelkursen. Till exempel tenderar relativt hög produktivitetstillväxt, ett (exogent) förbätt- 13 Baseras på så kallade Augmented Dickey-Fuller (ADF) tester. Testerna har även genomförts för perioden med KI:s egen data och inte heller då förkastas hypotesen att data inte är trendstationär. 14 Med reala energikostnader avses det nominella priset på enegi deflaterat med KPI. 15 KI har inte tillgång till SKB:s data för reala energipriser och KI har därför inte kunnat testa variabeln för trendstationäritet. Prisvariabler är dock vanligen inte trendstationära. 13

15 jan-82 jan-84 jan-86 jan-88 jan-90 jan-92 jan-94 jan-96 jan-98 jan-00 jan-02 jan-04 jan-06 jan-08 jan-10 rat bytesförhållande och en förbättrad nettoställning mot omvärlden på lång sikt att bidra till att ett lands reala växelkurs stärks varaktigt. 16 Diagram 8 Real effektiv växelkurs för kronan. Index = Utfall Anm: ett högre värde motsvarar en försvagning av kronan. Långsiktig Jämvikt I diagram 8 visas kronans reala effektiva växelkurs (konkurrentvägd mot 16 OECD-länder) tillsammans med det långsiktiga jämviktsvärdet från KI:s jämviktsväxelkursmodell (jämviktsvärdet bestäms i modellen av de fundamentala bestämningsfaktorer som nämndes ovan). Tidsperioden är jämförelsevis kort, men modellen indikerar att den svenska reala effektiva växelkursen har varit betydligt svagare än det långsiktiga jämviktsvärdet under i stort sett hela perioden sedan kronan släpptes att flyta fritt i slutet av Den svaga kronan sedan början av 1990-talet har gått hand i hand med stora bytesbalansöverskott i den svenska ekonomin och därmed med ett stort finansiellt sparande gentemot omvärlden. Sparandeöverskottet har delvis varit demografiskt betingat och det bedöms inte bestå på lång sikt. Det är bland annat därför KI:s bedömning att kronan i reala effektiva termer kommer att förstärkas ned mot det beräknade jämviktsvärdet den kommande 10-årsperioden med ca 0,4 procent per år. På längre sikt än så ser KI inget tydligt skäl till varför den reala effektiva växelkursen ska förändras i endera riktningen. Enligt KI:s bedömning är det i ett långsiktigt perspektiv mest sannolikt att de fundamentala bestämningsfaktorerna är oförändrade. Produktivitetstillväxten i Sverige kan antas bli ungefär lika hög som i Sveriges konkurrentländer och det är också en rimlig utgångspunkt att Sverige och konkurrentländerna påverkas i ungefär samma omfattning av exogena förändringar i bytesförhållandet, till exempel till följd av förändrade råvarupriser. Dessutom förutses bytesbalansöverskotten falla tillbaka det närmaste decenniet och att nettoställningen mot omvärlden därefter stabiliseras. Därmed bedöms det som mest sannolikt att kronans reala effektiva växelkurs är konstant på lång sikt. 16 Se K. Nilsson (2004) för en modell där fundamentala bestämningsfaktorer bestämmer kronans reala effektiva växelkurs på lång sikt. 14

16 Den effektiva reala växelkursen är en sammanvägning av ett antal bilaterala reala växelkurser. En konstant real effektiv växelkurs på lång sikt måste alltså inte innebära att de bilaterala växelkurserna är konstanta. KI gör normalt inga framskrivningar av den långsiktiga utvecklingen för bilaterala växelkurser. Men det förefaller vara en rimlig bedömning att också kronans reala växelkurs mot US dollarn är konstant på lång sikt. KI:s bedömning är att produktiviteten i det svenska näringslivet på lång sikt stiger med 2,3 procent per år. Motsvarande siffra för USA är enligt Congressional Budget Office något lägre med 2,0 procent per år. En del branscher med låg produktivitetstillväxt som i Sverige ingår i den offentliga sektorn ingår dock i USA i näringslivet. Enligt KI är det därför en rimlig bedömning att produktiviteten i ekonomin som helhet på lång sikt kommer att utvecklas i ungefär samma takt i Sverige och i USA. Det finns dessutom inte något uppenbart skäl till varför exogena förändringar i bytesförhållandet skulle påverka ekonomierna olika i ett långsiktigt perspektiv. Givet att Sveriges och USA:s nettoställning mot omvärlden stabiliseras på lång sikt, talar de fundamentala bestämningsfaktorerna enligt KI:s bedömning för att kronans reala växelkurs mot dollarn är konstant i ett långsiktigt perspektiv. Under perioden är det dock KI:s bedömning att kronan stärks något i reala termer mot US dollarn, i linje med den generella förstärkningen av kronan i reala effektiva termer (se ovan). KI delar därmed inte SKB:s bedömning att i ett längre perspektiv förefaller därför det naturliga grundantagandet vara att den långsiktiga deprecieringstrenden för kronan gentemot dollarn fortsätter [SKB(a) sidan 17]. SKB baserar sina framskrivningar på trendextrapolering. Reala växelkurser är vanligtvis inte trendstationära och de metodologiska problem som hänvisats till ovan, med beräkning av en deterministisk trend och anpassning mot denna, gäller med stor sannolikt också i detta fall. Den långsiktiga trend som SKB hänvisar till baseras på beräkningar på data för perioden från källan KI har inte analyserat denna data, men den av SKB beräknade trendmässiga försvagningen av kronan förefaller helt och hållet följa av utvecklingen under perioden [SKB(a) sidan 34]. Enligt SKB:s data förefaller kronan ha försvagats med ca 25 procent mot dollarn i reala termer mellan 1970 och Enligt SKB:s framskrivningar försvagas kronans reala växelkurs mot dollarn trendmässigt med sammantaget ca 45 procent under perioden , vilket motsvarar en försvagning av kronan med 1,0 procent per år. I SKB:s prognos tillkommer dessutom en viss försvagning till följd av en anpassning mot den beräknade deterministiska trenden [SKB(a) sidan 34.] Denna är dock av underordnad betydelse och även i SKB:s prognos från 2008 till och med 2060 försvagas kronan i reala termer mot US dollarn med ca 1,0 procent per år. I diagram 9 visas kronans reala växelkurs mot US dollarn för perioden (kvartalsdata), baserad på officiell statistik från Riksbanken och OECD. Som framgår av diagram 9 har det inte skett någon trendmässig försvagning av kronan under perioden enligt den officiella statistik som KI använder. Såväl i slutet av 2010 som under 1970 var kronans reala värde mycket nära det historiska medelvärdet för perioden. Också för helåret 2008 var kronans värde mycket nära medelvärdet för perioden. Det förefaller därmed finnas betydande skillnader mellan den officiella statistik som KI använder och data som SKB använder. Kronan var dock tillfälligt svag från och med det sista kvartalet 2008 och första halvåret 2009 som en följd av finanskrisen, såväl i reala effektiva termer (se diagram 8) som bilateralt mot US dollarn. Men under loppet av 2010 har kronan återhämtat sig påtagligt och den var under senare delen av 2010 ganska nära de nivåer som rådde före finanskrisen, såväl i effektiva termer som bilateralt mot dollarn. 15

17 jan-70 jan-72 jan-74 jan-76 jan-78 jan-80 jan-82 jan-84 jan-86 jan-88 jan-90 jan-92 jan-94 jan-96 jan-98 jan-00 jan-02 jan-04 jan-06 jan-08 jan-10 Diagram 9 Kronans reala växelkurs mot US dollarn. Index: 1992 kvartal 4 = Utfall Medelvärde Anm: ett högre värde motsvarar en försvagning av kronan. Slutsatser Enligt SKB:s trendmässiga framskrivningar försvagas kronans reala växelkurs gentemot US dollarn med sammantaget ca 45 procent under , det vill säga med ca 1,0 procent per år. Också i SKB:s prognos för perioden försvagas kronan i reala termer mot US dollarn med ca 1,0 procent per år. KI:s bedömning står här i bjärt kontrast till SKB:s framskrivningar. Enligt KI:s data (officiell statistik från Riksbanken och OECD) förefaller inte kronan har försvagats trendmässigt i reala termer gentemot dollarn under perioden Baserat på den historiska utvecklingen förefaller det därför inte finnas några argument för att kronans reala värde mot dollarn trendmässigt ska förändras i ett långsiktigt perspektiv såsom SKB antar. KI:s bedömning är att det i ett långsiktigt perspektiv är mest sannolikt att kronans reala värde mot dollarn är konstant. Bedömningen grundas på att det enligt KI är troligt att den reala växelkursens fundamentala bestämningsfaktorer utvecklas ungefär likadant i Sverige och USA i ett långsiktigt perspektiv. För perioden 2010 till 2020 gör dock KI bedömningen att kronan trendmässigt kommer att förstärkas mot dollarn i reala termer med några få procent (preliminärt 3-4 procent sammantaget). Sett över hela prognoshorisonten är dock detta en blygsam förändring. Enligt KI finns det därför en betydande nedåtrisk för kostnadsutvecklingen i kärnavfallsprogrammet eftersom KI bedömer att kronan (i reala termer) inte kommer att försvagas mot dollarn under perioden , såsom prognostiseras av SKB. 5. Sammanfattande kommentarer SKB:s kalkyler sträcker sig över en tidsperiod om ca 50 år. Osäkerheten i prognoserna är därmed extremt stor. Detta gäller naturligtvis också de preliminära kalkyler som KI presenterar i den här rapporten. En prognoshorisont på över 50 år kräver en stor portion ödmjukhet. De stora skillnader som finns mellan SKB:s framskrivningar och 16

18 KI:s preliminära kalkyler för en del av de externa ekonomiska faktorerna ska ses mot bakgrund av detta. Men, precis som SKB konstaterar, den stora osäkerheten är i sig inget argument för att låta bli att göra en så bra prognos som möjligt. KI har i den här rapporten pekat på en del tveksamheter i den prognosmetod som SKB använder. SKB låter i prognoserna den aktuella variabeln konvergera mot en deterministisk trendnivå som beräknas på historisk data. Detta är en mycket tveksam metod eftersom data (i de fall KI analyserat) inte är trendstationär och i vissa fall dessutom har tydliga trendbrott. Med data som i stället är stationär i tillväxtform är det en bättre metod att låta framskrivningarna styras av den historiska tillväxttakten. SKB använder långa tidserier av utfallsdata, oftast för perioden , som grund för sina beräkningar. Data är ofta en mix av officiell statistik och icke-officiell statistik. SKB prioriterar inte alltid användningen av officiell statistik. KI anser att så bör ske eftersom det kan finnas stora skillnader mellan olika datakällor, till exempel för lönekostnader per producerad enhet. KI håller med om att den långa prognoshorisonten i sig motiverar att man använder långa tidserier för utfallsdata. Men det måste alltid ske en avstämning mot kvalitet och relevans i data. Enligt KI:s syn framstår det för vissa variabler som att det är tveksamt att förlita sig på så pass långa tidserier som SKB gör, delvis baserade på icke-officiell statistik. Detta gäller framför allt för det reala priset på maskiner (trendbrott i data 1970) och för lönekostnaden per producerad enhet i byggindustrin (skift nedåt i produktivitetstillväxten kring 1980). Dessutom begränsar prioriteringen av långa tidserier analysen av real lönekostnad per producerad enhet i tjänstebranschen till att gälla branschen som helhet. Enligt KI:s syn förefaller det som om undergruppen företagstjänster är mer relevant för kostnaderna i kärnavfallsprogrammet. SKB:s prognoser förutsätter dessutom implicit att den branschvisa produktivitetstillväxten i tjänstebranschen och byggindustrin slår igenom på utvecklingen av reala lönekostnader per producerad enhet i kärnavfallsprogrammet. Enligt KI:s syn är det dock troligt att man inom ramen för redan igångsatta projekt inte fullt ut kan tillgodogöra sig vinsterna av den teknologiska utvecklingen. Det är därför en rimlig hypotes att den underliggande produktivitetsutvecklingen på branschnivå tenderar att överskatta den relevanta produktivitetsutvecklingen inom ramen för de olika projekten i kärnavfallsprogrammet. Om så är fallet innebär detta implicit att prognosen för den relevanta reala lönekostnaden per producerad enhet underskattas, eftersom löneutvecklingen rimligen kan antas vara oberoende av produktivitetsutvecklingen inom de olika projekten i kärnavfallsprogrammet. Denna underskattning gäller då också KI:s kalkyler. Avslutningsvis sammanfattas KI:s bedömning av SKB:s prognoser för EEF 0 2 samt EEF 7 8 i termer av uppåt- och nedåtrisker för kostnadsutvecklingen i kärnavfallsprogrammet. Dessutom redovisas de viktigaste argumenten kortfattat. EEF 0: Real lönekostnad per producerad enhet i tjänstesektorn. o Uppåtrisk för kostnadsutvecklingen undergruppen företagstjänster mer relevant för beräkningarna än tjänstebranschen som helhet Inlåsningseffekter i projektspecifik teknologi och metod EEF 1: Real lönekostnad per producerad enhet i byggindustrin o Uppåtrisk för kostnadsutvecklingen. Mycket svag produktivitetstillväxt enligt officiell statistik kan bli bestående Inlåsningseffekter i projektspecifik teknologi och metod 17