På kors och tvärs med företagsstöd Blir företagen större och starkare? Joakim Gullstrand Lunds universitet Nationalekonomiska institutionen och AgriFood Economics Centre
Gemensamma Jordbrukspolitiken Pelare II Axel 1 Investeringsstöd
Interventionslogik och indikatorer Behovet av modernisering Åtgärder per år 344 Mkr i investeringsstöd Omfattningsindikatorer Antal företag Total investeringsvolym Operativa mål 940 företag 2 100 Mkr Resultatindikatorer Ökat förädlingsvärde Ny teknik, nya produkter Förbättrad arbetsmiljö Effektindikatorer Ökad arbetsproduktivitet Ökat förädlingsvärde Nya jobb Särskilda mål Övergripande mål
Vem får stödet? Ansökan med: Dagens situation Affärsidé Planerad investering Marknadsanalys Prioritering efter: Långsiktigt lönsamma Regionala nackdelar Ny teknik Ett urval av de företag som ansöker om stöd blir beviljade
Skillnad inom företaget Ex ante Ex post Stödeffekten mäts som hur mycket större utfallet är efter stödet En startpunkt är att jämföra resultatnivån före och efter stödet för att undersöka skillnader i utfallet. Problem: stödeffekten kan vara kopplad till makroförändringar (t.ex. konjunktur) som påverkar alla företag lika mycket. Trots detta används metoden i många sammanhang.
Skillnad mellan företag Icke-stödföretag Stödföretag Stödeffekten mäts som hur mycket mer stödföretaget producerar jämfört med företag utan stöd Ett alternativ är att jämföra utfallet mellan två olika företag där den ena har fått stöd men inte den andra Problem: stödeffekten kan vara kopplad till en selektionsprocess (vissa företag söker aktivt och myndigheter prioriterar)
Matchning i vårt exempel 1. Alla företag karakteriseras som antingen ett stödföretag eller ett icke-stödföretag. 2. Vi förklarade beviljandet av stöd (1/0) inom varje 3-siffrig industri och år med hjälp av variabler som speglar selektionsprocessen: Kapitalstock per anställd, Eget kapital, Bokföringsresultat, Regional tillhörighet, Geografisk koncentration av anställda, etc 3. Beräkna sannolikheten för alla företag att få stöd givet variablerna och urvalsramen ovan. 4. Koppla ihop ett icke-stödföretag till ett stödföretag om deras sannolikhet att få stöd är lika stor.
Hitta den lokala tvillingen SNI 11 (växtodlare), år 2003 psmatch2: Propensity Score 0.1.2.3.4 Tvillingar 0.5 1 1.5 2 category (0=no-support, 1=no-support matched, 2=support)
Men i realiteten finns inte enäggstvillingar i. Skillnader i utbildning eller erfarenhet. ii. Skillnader i mixen av andra företagsstöd. iii. Skillnader i tidigare investeringar. iv. Skillnader i jordmån. v. Skillnader i produktmix som påverkas av prissvängningar. vi. Skillnader i Stödeffekten över- eller underskattas om icke-observerade skillnader korrelerar med både beviljandet av stöd och utfallet.
Lösning: Differences-in-Differences kombinerar skillnader inom och mellan företag Stödföretag innan stöd Stödföretag efter stöd Icke-stödföretag innan tvillingen får stöd Icke-stödföretag efter att tvillingen har fått stöd Stödeffekt mäts som skillnaden mellan tvillingarnas utfallsskillnader över tiden
Våra resultat Data från SCB (FS) och Jordbruksverket Stödeffekten mäts mha en indikator som tar värdet 1 när stödföretaget har beviljats stöd annars 0. Vi jämför tre olika modeller Enkel jämförelse som inkluderar alla företag över tiden, vilket innebär att stödeffekten påverkas av selektionseffekten och skillnader mellan företag som vi inte kan observera. Tvilling jämförelse som reducerar selektionseffekten men inkluderar skillnader mellan företag Tvilling och DiD som reducerar selektionseffekten samt nivåskillnader mellan företag som beror på ickeobserverade variabler
Stödeffekt på investeringsvolymen Mellan tvillingar då icke-obs. variabler exkl. 0,59 Mellan tvillingar 1,72 Alla företag 3,42
Stödeffekt på Total faktorproduktivitet Mellan tvillingar då icke-obs. variabler exkl. -0,02 Mellan tvillingar 0,05 Alla företag 0,06
Stödeffekt på förädlingsvärde per anställd Mellan tvillingar då icke-obs. variabler exkl. -0,02 Mellan tvillingar -0,19 Alla företag -0,34
En samhällsvetares bekännelser Vi lider av mätfel: Utfallet som är av intresse kan vara ganska luddigt och kan mätas på olika sätt. Vi lider av selektionsproblematiken: Stöden är sällan randomiserade utan fördelas mellan ansökningar enligt en prioriteringslista Vi lider av bristen på enäggstvillingar: Företagen skiljer sig åt utan att vi har någon möjlighet att mäta dessa skillnader.
Vi behöver därför: Hitta tvillingar: Som i sin tur kräver detaljerad information Stödföretag innan stödom företag, Stödföretag både efter stödföretag och icke-stödföretag. Följa alla företag över tiden: En panel över tiden Icke-stödföretag ökar innan möjligheterna tvillingen får Icke-stödföretag för att efter exkludera att tvillingen stöd har fått stöd icke-obsserverade variabler som påverkar utfallet och som korrelerar med stödutbetalning.