Inkluderade och exkluderade variabler, mindre kommuner

Liknande gjordes för de mindre kommunernas modell. De oberoende variablerna visade väldigt lite korrelation mellan varan och därmed var det inga skillnader i resultaten när olika variabler exkluderades ur modellen. Även uteliggare från de mindre kommunernas

43

data exkluderades, där resultaten påvisade mindre statistisk signifikans genom att utbildningsvariabeln inte längre var statistisk signifikant till 5%.

44 KAPITEL 7 DISKUSSION

Genom en ekonometrisk analys över samtliga, större och mindre kommuners insamling av plastförpackningar i Sverige har det gått att identifiera flera faktorer där några är mer överraskande än andra. Det här kapitlet kommer att fokusera på policyvariablerna men även de variabler som har visat sig vara statistisk signifikanta. Diskussionen är även mer inriktad på jämförelsen mellan de större och mindre kommunerna och vad som påverkar skillnaderna.

7.1 Policyvariabler

Resultaten i denna uppsats går mer eller mindre i linje med de tidigare studierna när det kommer till antal återvinningscentraler - ÅVC. Hage m.fl., (2018) studie visar en positiv effekt på insamlingsgraden av plastförpackningar när antal avlämningsstationer var mer frekvent. Även Abbott m.fl. (2011) fann positiv statistisk signifikans mellan återvinning och antal återvinningsstationer per 1000 invånare. Resultaten i denna uppsats tyder på att i hela urvalet och i de mindre kommunerna ökar insamlingen när antal ÅVC ökar. I Tabell 4 går det också att tyda att antal ÅVC per 10 000 invånare är mer frekvent i de mindre kommunerna jämfört med de större kommunerna. Förklaringen till detta resultat kan bland annat ha att göra med tillgången till markplats och priset på mark. Då de större kommunerna har en högre befolkningstäthet, kan det innebära att det finns mindre yta att bygga återvinningscentraler på och med anledning av detta byggs det inte lika många. Priset på mark kan även vara betydligt högre i det större kommunerna, det innebär att det rent ekonomisk går att bygga flera ÅVC i det mindre kommunerna. Detta diskuteras även i Hage m.fl. (2018). Vidare går det att tänka sig att bil är mer förekommande i de mindre kommunerna då behov kan vara större när distansen är längre och kollektivtrafiken inte lika utbredd. Bilen kan ses som det främsta verktyget när det kommer till att ta sig till en återvinningscentral, det innebär att invånarna i de mindre kommunerna på ett smidigare sätt kan ta sig till en återvinningscentral. Det blir på så vis enklare att åka med sina plastförpackningar och kan leda till en ökad insamling.

45

Viktbaserad avgift visar sig vara statistiskt signifikant för de mindre kommunerna och samtliga kommuner men inte för det större kommunerna. Det tyder på att i de mindre kommunerna har det ekonomiska incitamentet haft en positiv effekt på insamlingen av plastförpackningar. Uppsatsens resultat i viktbaserad avgift för samtliga och mindre kommuner går i linje med Hage m.fl. (2018) och Hage och Söderholm (2008). Men som diskuteras i deras studier måste även denna uppsats kommentera olaglig dumpning. Som diskuterades i kapitel 3, finns en möjlighet att invånarna ser en större nytta i att göra sig av med soporna genom dumpning (i t.ex. en skog). Med anledningen av att det är mindre befolkningstätt och att invånarna i större utsträckning bor på gårdar i de mindre kommunerna kan olaglig dumpning ses som mer lättillgängligt. Resultatet för variabeln Avgift skulle därmed kunna vara överskattad. Å andra sidan är viktbaserad avgift mer förekommande i de mindre kommunerna och kan då tyda på att de har investerat mer i det styrmedlet och har därför fått ett tydligare resultat i insamlingen. Det visar sig också, om det görs en jämförelse mellan de 20 kommuner (över alla 5 åren) som har högst insamling av plastförpackningar, har majoriteten av de mindre kommunerna viktbaserad avgift. Medan i de större kommunerna har inte en enda kommun viktbaserad avgift av dessa 20.

Detta illustreras i Tabell 6, där 1 är att kommunen har viktbaserad avgift och 0 inte. Det kan tyda på att viktbaserad avgift har en större påverkan i de mindre kommunerna. Å andra sidan är det bra att vara medveten om att uppsatsen har exkluderat fastighetsnära insamling och volymbaserad avgift, som möjligtvis kan vara vanligare i de större kommunerna. Detta innebär att det därmed kan finnas en underliggande effekt på de 20 större kommunerna som inte visas här. Som diskuterades i 4.2.1 påverkas villaägare direkt av avgiften medan de i flerbostadshusen påverkas indirekt. Detta skulle kunna ha en förklaring till resultaten, då invånarna i de större kommunerna i större utsträckning bor i flerbostadshus. Det kan tyda på att den viktbaserade avgiften inte har samma påverkan i det större kommunerna då dessa invånare i en lägre utsträckning påverkas direkt av den viktbaserade avgiften. Båda policyvariablerna är mer förekommande i de mindre kommunerna och kan ge en förklaring till olikheterna i resultaten. Men det kan även tyda på att de mindre kommunerna har kommit längre med de politiska incitamenten och har enligt denna uppsats haft en positiv påverkan på insamlingen av plastförpackningar.

46

Tabell 6: Topp 20 med högst insamling av plastförpackningar Större

kommuner

Mindre kommuner

Kommun År Plast Avgift Kommun År Plast Avgift

Munkfors 2015 18,91 0 Gotland 2015 24,51 1 Munkfors 2014 18,27 0 Gotland 2014 23,64 1 Munkfors 2013 17,67 0 Borgholm 2015 21,71 1 Hörby 2015 17,26 0 Gotland 2013 21,18 1 Höör 2015 18,81 0 Arvidsjaur 2011 20,75 0 Hörby 2014 16,38 0 Borgholm 2014 20,20 1 Munkfors 2012 16,31 0 Borgholm 2013 19,32 1 Sjöbo 2015 16,13 0 Båstad 2013 18,66 0 Höör 2014 16,07 0 Gotland 2012 18,31 1 Sjöbo 2014 15 0 Vilhelmina 2012 17,79 1 Eslöv 2015 14,88 0 Båstad 2014 17,79 0 Sjöbo 2014 14,85 0 Älvdalen 2015 17,47 0 Eslöv 2013 14,80 0 Borgholm 2012 17,38 1 Hörby 2013 14,76 0 Gotland 2011 17,32 1 Munkfors 2011 14,66 0 Borgholmen 2011 16,92 1 Aneby 2015 14,30 0 Vilhelmina 2011 16,86 1 Sjöbo 2013 14,2 0 Malå 2013 16,47 0 Eslöv 2014 13,99 0 Vilhelmina 2014 16,39 1 Ängelholm 2014 13,58 0 Norsjö 2015 15,76 0

47 7.2 Socioekonomiska variabler

Sedermera är resultatet för variabeln befolkningstäthet intressant då denna visar sig vara negativ statistisk signifikant för de större kommunerna och samtliga kommuner men inte för de mindre. Som diskuterades ovan kan distansen till grannar ge en effekt på olaglig dumpning men färre antal grannar kan även skapa en närmre gemenskap. Invånarna i en större kommun kan därmed i större utsträckning välja att vara anonym. Resultaten i denna uppsats tyder på att det kan skapas en granneffekt. Om grannen i större uträckning samlar in sina plastförpackningar, vill möjligtvis en inte vara sämre, och det skapas en positiv dominoeffekt. Detta stöds av Czajkowski m.fl. (2017) studie som visar att var fjärde person känner sig ”dömd” av sina grannar om de inte sorterar sina sopor. Liknande resonemang förs även i Hage och Söderholm (2008) som fann negativ statistisk signifikans på deras så kallade ”big city” variabel.

Variabeln utbildning visar en positiv effekt på insamlingen av plastförpackningar i de mindre kommunerna och samtliga kommuner. Att variabeln utbildning är positiv statistisk signifikant till insamlingen av plastförpackningar är inte särskilt förvånande. Som diskuterades i avsnitt 3.4 kan högutbildade vara mer medvetna om miljöproblemen, och med det mer insatta i den positiva inverkan som insamlingen av plastförpackningar har. Detta överensstämmer med ett flertal andra studier exempelvis Ando & Gosselin (2005), Callan och Thomas (1997) och Gaeta m.fl. (2017). Det vissas däremot ingen statistisk signifikans för de större kommunerna. Vilket kan ha att göra med att variabeln utbildning har relativt hög korrelation med variablerna Ålder och Antal återvinningscentraler. Där korrelationen inte är lika betydande för det mindre.

Andelen låg ekonomisk standard och medelålder är de enda variablerna som är statistisk signifikanta för samtliga, större och mindre kommuner. Den positiva effekten mellan andelen låg ekonomisk standard och insamling av plastförpackningar kan ha att göra med det som diskuterades i avsnitt 3.4. Personer med låg ekonomisk standard har en lägre alternativkostnad. Effekten verkar vara marginellt större för de mindre kommunerna. De resultatet överensstämmer inte med de tidigare studierna som har visat på en positiv effekt mellan inkomst och återvinningsgrad (exempelvis Schultz m.fl., 1995; Gaeta m.fl., 2017). Hage och Söderholm (2008) samt Hage m.fl. (2018) har studerat plastförpackningar och återvinning i Sverige och fann inga statistisk signifikanta resultat mellan inkomst och insamlingsgrad. I denna uppsats har det valts att undersöka en specifik inkomstgrupp (låg

48

ekonomisk standard) och har därmed studerat inkomst i en snävare befattning. Resultaten tyder därmed på att det kan vara en fördel att dela upp inkomsten i mindre inkomstgrupper, främst gällande plastförpackningar i Sverige. Resultatet tyder även på att ålder har en positiv effekt på insamlingen av plastförpackningar där ökad ålder leder till ökad insamling. Detta går i linje med Hage et al., (2009) som menar att äldre personer är pensionerade i större utsträckning och där med har en lägre alternativkostnad. Resultaten visar att effekten är större i de mindre kommunerna, 1% ökning av medelåldern i snitt ökar insamlingen av plastförpackningar med 554 g kg per invånare. Det betyder att i de mindre kommunerna samlas det in 395 g (0,554 − 0,159) mer per invånare om medelåldern ökar med 1% (allt annat lika).

Varken variablerna invandring eller öppen arbetslöshet visar på några statistisk signifikanta resultat. Att invandringsvariabeln inte visar på någon statistiskt signifikant resultat kan ha att göra med att datan inkluderar även de som är födda i Sverige men efter en viss tid utomlands flyttat tillbaka (SCB, 2021g). Det innebär att kulturen och kunskapen om återvinning är densamma. En alternativ variabel hade kunnat vara utrikesfödda, den variabel hade möjligtvis kunnat ge ett annorlunda svar och eventuellt gett en bättre skattning på det som är avsett att mäta. Att Arblos inte visar på någon statistisk signifikant resultat kan ha att göra med den relativt höga korrelationen med variabeln Les och därmed främst för de större kommunerna. Däremot blir inte Arblos statistisk signifikant när exempelvis låg ekonomisk standard exkluderas ur modellen. Att variablerna inte är statistisk signifikanta innebär inte att de är betydelselösa eller inte har någon effekt på insamlingen av plastförpackningar. Utan det kan ha uppstått biasers eller att datan är mätt på ett ofullständigt sätt som gör att datan blir icke statistisk signifikant.

När datainsamlingen och regressionerna analyseras i helhet går det att utläsa att det finns skillnader i insamlingen av plastförpackningar mellan större och mindre kommuner. Både gällande hur mycket faktorerna påverkar insamlingen och de skilda resultaten i signifikansnivåerna. Skillnaderna i signifikansen kan eventuellt ha grund i att korrelationen mellan variablerna var en aning högre för de större kommunerna. En annan förklaring kan vara att det mer homogent mellan de större kommunerna och är därmed för små skillnader för att ge några resultat. Däremot ger skillnaderna i resultaten anledning att tro att det finns heterogenitet i faktorerna bakom insamlingen av plastförpackningar mellan större och mindre kommuner. I de tidigare studierna har det

49

visats att drivkrafterna av insamling av plastförpackningar i Sveriges kommuner skiljer sig åt. I den här uppsatsen har det antagandet tagits ett steg längre och visat att drivkrafterna skiljer sig åt även mellan mindre och större kommuner.

50 KAPITEL 8 SLUTSATSER

Syftet med uppsatsen var att undersökta vilka faktorerna som kan bidra till att förklara de regionala skillnaderna inom insamlingen av plastförpackningar. Genom att dela upp Sveriges kommuner i större respektive mindre kommuner togs antagande bort om att faktorerna bakom insamlingen av återvinningsbara material har samma inverkan oberoende av storleken på kommunerna. Med hjälp av data från 242 kommuner för åren 2011–2015 delades Sveriges kommuner upp i större respektive mindre kommuner (enligt SKR:s klassificering). Utifrån tidigare studier togs det fram åtta oberoende variabler som potentiellt påverkar insamlingen av plastförpackningar. Mängden av data möjliggjorde utförandet av tre enkla OLS regressioner. Från regressionerna gick det sedan att jämföra och analysera större och mindre kommuners insamling av plastförpackningar.

Resultaten visar att det finns skillnader i bakomliggande faktorer till insamlingen av plastförpackningar. Både i det större respektive mindre kommunerna är insamlingen av plastförpackningar (i kilogram per invånare) högre i kommuner med relativt sett lägre ekonomisk standard samt högre medelålder. Där förklaringen bland annat kan vara en lägre alternativkostnad i form av tid. Resultaten tyder även på att det finns skillnader mellan större och mindre kommuners faktorer bakom insamlingen av plastförpackningar. Där de mindre kommunerna visar sig vara mer i framkant gällande policyvariablerna, baserad på andelen kommuner med viktbaserad avgift (Avgift) och antal återvinnings-centraler per 10 000 invånare (Avc). Resultaten för policyvariablerna i de mindre kommunerna tyder på positiva påföljder i form av ökad insamling av plastförpackningar. För de större kommunerna visas inte lika många statistisk signifikanta resultat. Anledningen kan ha att göra med korrelationen mellan de oberoende variablerna eller homogenitet mellan de större kommunerna. Däremot visar resultaten att befolkningstäthet har en negativ inverkan på insamlingen av plastförpackningar för de större kommunerna. Förklaring till resultatet kan bland annat handla om känslan och möjligheten till att vara

51

anonym. Generellt visar de mindre kommunernas regression och samtliga kommuner fler statistisk signifikanta resultat för både policy- och socioekonomiska variabler.

Resultaten bör tolkas med en viss försiktighet när det kommer till att dra slutsatser kring om policyvariablerna är kostnadseffektiva eller inte och ifall de skall implementeras. Då flera variabler såsom administrativa kostnader och olaglig dumpning av plastförpack-ningar måste analyseras innan ett uttalande. Vidare bör denna uppsats ses som ett komplement till studierna som har utfört enkätundersökningar då de studierna kan få en bättre förståelse för de sociala och normativa faktorerna.

Baserad utifrån resultaten i denna uppsats, rekommenderas att ytterligare undersökningar görs i form av att undersöka flera policyvariabler. Då uppsatsen exkluderade bland annat fastighetsnära insamling och volymbaserad avgift som kan vara viktiga faktorer inom insamlingen av plastförpackningar. Vidare, då resultaten i uppsatsen tyder på att det finns skillnader mellan större och mindre kommuner kan det vara intressant att närmare undersöka de regionala skillnaderna i form av det kulturella och sociala skillnaderna. Ytterligare intressanta områden skulle kunna vara att dela upp Sveriges kommuner i socioekonomiska grupper. Exempelvis hög och låg inkomsttagare eller sydliga och nordliga kommuner för att ytterligare kunna identifiera de regionala skillnaderna.

52 REFERENSER

Abbott. A., Nandeibam. S., O'Shea. L. (2011). Explaining the variation in household recycling rates across the UK. Ecological Economics, 70, 2214-2223.

Ando, A. W., & Gosselin, A. Y. (2005). Recycling in Multifamily Dwellings: Does Convenience Matter? Economic Inquiry, 43(2), 426–438.

Arbetsförmedlingen (u.å). Tidigare statistik - Inskrivna arbetslösa 2008 - 2020.

https://arbetsformedlingen.se/statistik/sok-statistik/tidigare-statistik

Avfall Sverige (2012). Hushållsavfall i siffror - Kommun- och länsstatistik 2011. (U2012:18) 2011-18 Statistikrapport 2011 Avrfall Sverige.pdf

Avfall Sverige (2013). Hushållsavfall i siffror - Kommun- och länsstatistik 2012. (U2013:16)

Avfall Sverige (2014). Hushållsavfall i siffror - Kommun- och länsstatistik 2013. (U2014:16).

Avfall Sverige (2015). Hushållsavfall i siffror - Kommun- och länsstatistik 2014. (2015:25).

Avfall Sverige (2016). Hushållsavfall i siffror - Kommun- och länsstatistik 2015. (2016:33).

Avfall Sverige (2020). Miljöstyrande avfallstaxor - Användning, effekt och goda exempel. https://www.avfallsverige.se/aktuellt/nyhetsarkiv/artikel/miljostyrande-

avfallstaxor-anvandning-effekt-och-goda-exempel/index.php?eID=tx_securedownloads&p=42&u=0&g=0&t=1619183477&hash =3fc959b5f8b02da68c65aa7dd63819fdae1f6311&file=/fileadmin/user_upload/Rapporte r/2020/2020-28_webb.pdf [2021-03-15].

Avfall Sverige (5 februari 2021a). Kommunen ansvarar för avfall från hushåll.

https://www.avfallsverige.se/avfallshantering/kommunen-ansvarar-for-avfall-fran-hushall/ [2021-04-20].

Avfall Sverige (5 februari 2021b). Ekonomi och styrmedel.

https://www.avfallsverige.se/avfallshantering/kommunalt-ansvar/ekonomi-och-53

styrmedel/#:~:text=Kommunala%20styrmedel&text=Avfallsplan%20med%20uppgifter %20om%20allt,m%C3%A4ngd%20och%20farlighet%20kan%20minskas.&text=Kom munen%20f%C3%A5r%20ta%20ut%20avgifter%20s%C3%A5%20att%20milj%C3%

B6anpassad%20avfallshantering%20fr%C3%A4mjas. [2021-04-20].

Berglund, C. (2006). The assessment of households’ recycling costs: The role of personal motives. Ecological Economics, 56(4), 560–569.

Berglund, C., & Söderholm, P. (2003a). Complementing Empirical Evidence on Global Recycling and Trade of Waste Paper. World Development, 31(4), 743–754.

Berglund, C., & Söderholm, P. (2003b). An econometric analysis of global waste paper recovery and utilization. Environmental and Resource Economics, 26(2), 429–456. Buchanan, J.M. (2008). Opportunity cost. (2. uppl.) The New Palgrave Dictionary of Economics. Palgrave Macmillan, London.

Bruvoll, A., Halvorsen, B., & Nyborg, K. (2002). Households` recycling efforts. Resources, Conservation and Recycling 36 (2002) 337–354

Callan, S. J., & Thomas, J. M. (1997). The impact of state and local policies on the recycling. Eastern Economic Journal, 23(4), 411.

Czajkowski, M. a., Hanley, N., & Nyborg, K. (2017). Social Norms, Morals and Self-interest as Determinants of Pro-environment Behaviours: The Case of Household Recycling. Environmental and resource economics, 4, 647.

David, M. & Sutton, C.D. (2016). Samhällsvetenskaplig metod. (1. uppl.). Lund: Studentlitteratur.

Dougherty, C. (2016). Introduction to econometric (5 uppl.). Oxford university press. Förpackning- och tidningsförsamlingen AB – FTI. (2012). Klimatpåverkan från FTI:s materialåtervinning av plastförpackningar. Projektinriktad forskning och utveckling – Profu.

https://www.ftiab.se/download/18.1bc453ec16911cb78824/1550840420981/Profu%20 Klimatp%C3%A5verkan%20fr%C3%A5n%20FTIs%20material%C3%A5tervinning%

54

FTI - Förpackning och tidiningsinsamling. (u.å). Insamlingsstatistik - så bra är Sveriges invånare på att lämna in förpackningar till återvinning https://www.ftiab.se/179.html FTI - Förpackning och tidiningsinsamling. (2020). Insamlingsstatistik - så bra är Sveriges invånare på att lämna in förpackningar till återvinning

https://www.ftiab.se/179.html [2021-05-04].

Gaeta, G. L., Ghinoi, S., & Silvestri, F. (2017). Municipal Performance in Waste Recycling: An Empirical Analysis Based on Data from the Lombardy Region (Italy). Letters in Spatial and Resource Sciences, 10(3), 337–352.

Geiger, J. L., Steg, L., van der Werff, E., & Ünal, A. B. (2019). A meta-analysis of factors related to recycling. Journal of Environmental Psychology, 64, 78–97. Gujarati, D. Basic econometrics. (4 uppl.). R. R. Donnelley & Sons Company. Hage, O., Sandberg, K., Söderholm, P. 1968, & Berglund, C. (2018). The regional heterogeneity of household recycling: a spatial-econometric analysis of Swedish plastic packing waste. Letters in Spatial and Resource Sciences, 11(3), 245–267.

Hage, O., & Söderholm, P. (2008). An econometric analysis of regional differences in household waste collection: The case of plastic packaging waste in Sweden. Waste Management, 28(10), 1720–1731.

Hage, O., Söderholm, P., & Berglund, C. (2009). Norms and economic motivation in household recycling: Empirical evidence from Sweden. Resources, Conservation & Recycling, 53(3), 155–165.

Halvorsen Bente. (2008). Effects of Norms and Opportunity Cost of Time on Household Recycling. Land Economics, 84(3), 501–516.

Hsiao, C. (2003). Analysis of panel data [Elektronisk resurs]. (2. uppl.) Cambridge: Cambridge University Press.

Jaccard, J. & Turrisi, R. (2003). Interaction effects in multiple regression [Elektronisk resurs]. (2. uppl.) Thousand Oaks, [Calif.]: SAGE.

Kipperberg, G. (2007). A Comparison of Household Recycling Behaviors in Norway and the United States. Environmental and Resource Economics, 36(2), 215–235.

55

Kinnaman, T. Fullerton, D. (1995). Public economics and the environment in an imperfect world. Kluwer Academic Publisher.

Lundmark, R. (2017). Mikroekonomi. (3 uppl.). Studentlitteratur AB, Lund.

Miafodzyeva, S. 1976, & Brandt, N. (2013). Recycling behaviour among householders: Synthesizing determinants via a meta-analysis. Waste and Biomass Valorization, 4(2), 221–235.

MittSverigeVatten&Avfall (15 juni 2017). Vad är det för skillnad mellan en återvinningscentral och en återvinningsstation? https://msva.se/faq/vad-ar-det-for-

skillnad-mellan-en-atervinningscentral-och-en-atervinningsstation/#:~:text=%C3%85tervinningscentraler%20%C3%A4r%20bemanna

de%20och%20du,man%20bara%20tidningar%20och%20f%C3%B6rpackningar

[2021-03-20].

Naturvårdsverket. (2018). Trender i svensk avfallshantering.

https://www.naturvardsverket.se/upload/stod-i-miljoarbetet/vagledning/avfall/trender-svensk-avfallshantering-2018.pdf

Naturvårdsverket (2019). Vägledning gällande insamling av förpackningar och returpapper från hushåll.

https://www.naturvardsverket.se/upload/stod-i- miljoarbetet/vagledning/avfall/producentansvar/forpackningar/vagledning-insamling-forpackningar-returpapper-fran-hushall.pdf

Naturvårdsverket. (15 september 2020a). Återvinning av förpackningar och returpapper.

https://www.naturvardsverket.se/Sa-mar-miljon/Mark/Avfall/forpackningar-returpapper/[2021-01-14].

Naturvårdsverket. (4 september 2020b). EU:s handlingsplan för cirkulär ekonomi.

https://www.naturvardsverket.se/Miljoarbete-i-samhallet/EU-och-internationellt/EUs-miljooarbete/Cirkular-ekonomi/ [2021-02-09].

Pantamera. (u.å). Vad kostar det?.

https://pantamera.nu/vara-tjanster/producent-importor/vadkostardet/?fbclid=IwAR1psFl3iDKbs6W00obfoeU18UGrgjZ99sHC2KKu

56

Riksdagen. (2020a). Miljöbalk (1998:808). https://www.riksdagen.se/sv/dokument-lagar/dokument/svensk-forfattningssamling/miljobalk-1998808_sfs-1998-808 [2021-01-25].

Riksdagen. (2020b). Avfallsförordning (2011:927).

https://www.riksdagen.se/sv/dokument-lagar/dokument/svensk-forfattningssamling/avfallsforordning-2011927_sfs-2011-927 [2021-01-25].

SCB – Statistiska Centralbyrån. (16 oktober 2016). Att jämföra inkomster för hushåll.

https://www.scb.se/hitta-statistik/artiklar/2016/Att-jamfora-inkomster-for-hushall/

[2021-02-18].

SCB – Statistiska centralbyrån. (16 september 2020). Återvinning av förpackningar i Sverige. https://www.scb.se/hitta-statistik/sverige-i-siffror/miljo/atervinning-av-forpackningar-i-sverige/ [2021-01-10].

SCB - Statistiska centralbyrån. (27 januari 2021a). Andel med låg disponibel inkomst per k.e. – ålder 1991-2019.

https://www.scb.se/hitta-statistik/statistik-efter-

amne/hushallens-ekonomi/inkomster-och-inkomstfordelning/inkomster-och- skatter/pong/tabell-och-diagram/inkomster--ekonomisk-standard-riket/andel-med-lag-disponibel-inkomst-per-k.e.--alder-1991-2019/ [2021-02-10].

SCB – Statistiska centralbyrån. (1 februari 2021b). Utbildningsnivån i Sverige.

https://www.scb.se/hitta-statistik/sverige-i-siffror/utbildning-jobb-och-

pengar/utbildningsnivan-i-sverige/#:~:text=H%C3%B6gutbildad%20vanligare%20%C3%A4n%20l%C3%A5gutb

ildad,%C3%A5r%20eller%20mer%20efter%20gymnasiet [2021-02-10].

SCB - Statistiska centralbyrån. (22 februari 2021c). Flyttningar efter region, ålder och kön. År1997–2020.

https://www.statistikdatabasen.scb.se/pxweb/sv/ssd/START__BE__BE0101__BE0101J /Flyttningar97/# [2021-02-10].

SCB - Statistiska centralbyrån. (22 februari 2021d). Befolkningstäthet (invånare per kvadratkilometer), folkmängd och landareal efter region och kön. År 1991 – 2020.

https://www.statistikdatabasen.scb.se/pxweb/sv/ssd/START__BE__BE0101__BE0101 C/BefArealTathetKon/# [2021-02-10].

57

SCB - Statistiska centralbyrån. (25 mars 2021e). Befolkning 16-95+ år efter region, utbildningsnivå, ålder och kön. År 2008 – 2019.

https://www.statistikdatabasen.scb.se/pxweb/sv/ssd/START__UF__UF0506/UtbBefReg ionR/# [2021-02-10].

SCB - Statistiska centralbyrån. (25 mars 2021f). Befolkningens medelålder efter region, kön och år.

https://www.statistikdatabasen.scb.se/pxweb/sv/ssd/START__BE__BE0101__BE0101 B/BefolkningMedelAlder/# [2021-02-17].

SCB – Statistiska centralbyrån. (25 mars 2021g). Invandring till Sverige.

https://www.scb.se/hitta-statistik/sverige-i-siffror/manniskorna-i-sverige/invandring-till-sverige/ [2021-04-01]