Ekonomiska effekter av att arrangera stora idrottsevenemang:

Ekonomiska effekter av att arrangera stora idrottsevenemang:

Exemplet Skid-VM i Falun 2015.

Författare: Fanny Roos Handledare: Lars Behrenz Examinator: Mats Hammarstedt Termin: VT20

Ämne: Nationalekonomi Nivå: Kandidatuppsats, 15hp Kurskod: 2NA11E

Abstract

The economic effects of hosting sporting events have been studied a lot lately. This study looks into the economic effects of hosting the 2015 World Ski Championships in Falun, Sweden.

Different regression models and the difference-in-differences method is used to look at changes in employment and hotel nights. Hotel nights are used to see an increase in tourism which can also affect the consumption of goods and service in the region due to the World Ski Championships. The result suggests that there is no positive statistically significant economic effect on employment. Hotel nights produce a positive economic effect at a significance level of 10% for the investigated region.

Innehållsförteckning

1. Inledning……….…1

2. Litteraturgenomgång………...4

2.1 Tidigare studier………6

3. Teoretisk referensram……….9

4. Data………11

4.1 Urval av region………...………....12

4.2 Deskriptiv statistik………..13

5. Metod……….18

6. Resultat………...23

6.1 Resultat från utförda regressioner………….……….………..23

6.2 Korrelationsmatris………25

6.3 Avslutande kommentar till resultatet………...27

6.4 Diskussion………27

7. Slutsats……….………...29

8. Avslutning...29

8.1 Begränsningar………....29

8.2 Förslag till framtida forskning………...30

9. Referenser………31

1. Inledning

Om det är värt att arrangera ett stort idrottsevenemang ur en ekonomisk synvinkel är en fråga som inte är helt lätt att besvara. Intresset för att vara arrangör av större idrottsevenemang har under åren varierat fram och tillbaka. Tidigare svaga ekonomiska resultat och politiska konflikter ledde till att det under 1970–1980-talet var svårt att få städer till att arrangera de olympiska spelen. Inför de olympiska spelen 2012 var framstående länder som London, Paris, Madrid, Moskva och New York med om att kandidera som arrangör. Under år 2014–2015 var bilden återigen åt andra hållet, i Tyskland, Polen och Schweiz röstade medborgarna nej till att arrangera de olympiska vinterspelen 2022 (Solberg & Ulvnes, 2013).

Forskning visar att supporten från den lokala befolkningen tenderar att öka under förberedelserna till ett idrottsevenemang och att medaljer och framgångar leder till glädje och firande i de länder som vinner (Preuss & Solberg, 2006). Idrottsresultat i form av framgångar som leder till en allmän glädje i samhället är en effekt som uppstår i samband med idrottsevenemang.

År 2015 var Sverige, närmare bestämt Falun värd för världsmästerskapen i längdskidåkning.

Hemmanationen Sverige hade stor idrottslig framgång och gjorde sitt dittills bästa VM med nio medaljer, varav två guld, fyra silver och tre brons (SVT, 2015). Under våren 2007 meddelade kommunstyrelsen i Falun det svenska skidförbundet att de ville kandidera som arrangör för världsmästerskapen i skidor år 2013, alternativt år 2015 där det senaste blev fallet. 4,5 år innan mästerskapet skulle äga rum bekräftades Falun som arrangör för Skid-VM 2015. Falu kommun tillsammans med ”VM-bolaget” hade ansvaret för organisationen där fördelningen vad gäller ansvar fanns reglerat i ett avtal, kommunens viktigaste uppgift var att se till att tävlingsanläggningarna som användes var i skick. Kommunen i Falun investerade ca 300 miljoner svenska kronor inför arrangemanget, där även ambitionen att Falun skulle gynnas i ett långsiktigt perspektiv för att göra staden mer attraktiv fanns (Falun, 2017).

Sättet ett land eller en stad kan få rätten till att arrangera ett idrottsevenemang kan variera likt förklaringen på hur Falun fick VM ovan. Ett idrottsevenemang kan ge den arrangerande staden möjlighet att synas, nya anläggningar, förnyelse av tidigare anläggningar samt andra nybyggda infrastrukturer. Vilket på både lång- och kort sikt kan leda till ekonomiska effekter för staden, kommunen och hela regionen. Arrangemanget genererar till mer publicitet, turister och

gästnätter, vilket i sin tur även kommer att påverka enskilda företagare som bedriver sin verksamhet i regionen genom exempelvis fler besök på matvarubutiker och restauranger.

Denna studie kommer att fokusera på det ovan nämnda arrangemanget där syftet är att se på om arrangemanget av världsmästerskapet ledde till någon ekonomisk effekt. Det kan även tänkas att mer än bara staden Falun kommer att påverkas av ett världsmästerskap, därför kommer studien att göras på regional nivå. Vilket betyder att data för Dalarnas län kommer att användas. För att kunna finna någon effekt kommer sysselsättning samt gästnätter i regionen innan, under och efter arrangemanget undersökas.

è Finns det några ekonomiska effekter av att arrangera stora idrottsevenemang?

è Fanns det någon ekonomisk effekt av skid-VM i Falun 2015?

Sysselsättning är ett så kallat standardmått inom nationalekonomin. Om det sker en förändring i sysselsättning genom att produktionen ökar och fler anställs kan det leda till att den ekonomiska utvecklingen ökar och måttet BRP ökar¹. Valet av att undersöka gästnätter grundar sig i att idrottsevenemanget förhoppningsvis leder till fler turister i regionen och därav fler gästnätter. Turisterna spenderar i sin tur pengar, vilket gör att summan av varor och tjänster i regionen ökar. Regionen kommer därför att påverkas från ett nationalekonomiskt perspektiv även med denna variabel.

Idén är att med ursprung i den litteratur som har tagit upp ekonomiska effekter av idrottsevenemang analysera om sysselsättning och gästnätter visar på någon ekonomisk effekt av Skid-VM i Falun 2015. Staden Falun har inte kämpat sig genom kval i idrotten eller tagit sig upp i divisioner likt exempelvis fotboll för att vara värd för detta evenemang. Möjligheten att arrangera världsmästerskapet har inte växt sig fram, utan det är ett beslut som har bestämts och som ger en möjlighet till en ekonomisk effekt för staden. Att Falun får ett världsmästerskap kan ses som en exogen händelse för staden. Förändring i sysselsättning och gästnätter är kausala effekter som kan upptäckas i samband med världsmästerskapet.

Metoden som kommer att användas är difference-in-differences metoden som bland annat Card och Krueger (1994) använde i deras berömda studie beträffande snabbmatssektorn i Pennsylvania och New Jersey. I denna studie kommer data för kvartal att användas för att se på sysselsättning samt månadsdata för att se på gästnätter och jämföras med en region som sett till

1 BRP, Bruttoregionalprodukten. Regionala motsvarigheten till BNP.

befolkningsmängd är lika stor som Dalarnas län, men som inte har haft något större evenemang under denna tidsperioden. Kvartalsdata och månadsdata för de ovan nämnda måtten 3 år innan mästerskapet och 3 år efter arrangemanget kommer att användas. Genom att använda denna metod kan en ekonomisk effekt upptäckas. Metoden grundar sig i att studera en jämförelse av utvecklingen i behandlingsgruppen mot en kontrollgrupp.

I uppsatsens första del kommer en beskrivning av den existerande litteraturen med avseende på effekten av stora idrottsevenemang, samt kommer avsnittet att ta upp vad tidigare studier i ämnet har kommit fram till och vilka metoder som har använts. Nästa del av uppsatsen visar på den teoretiska referensram som ligger till grund för studien. Därefter kommer den data som används att presenteras och motiveras följt av ett avsnitt som visar och diskuterar den valda metoden difference-in-differences tillsammans med identifieringen av den empiriska strategin.

Avslutningsvis kommer resultatet att presenteras följt av en slutsats beträffande om det finns någon ekonomisk effekt i Dalarnas län till följd av att ha organiserat Skid-VM i Falun 2015.

Figur 1. Sammanfattning av studiens struktur.

Egenskapad (2020).

2. Litteraturgenomgång

Idrotten blir allt mer betydelsefull för länders ekonomiutveckling. Under 1970-talet stod idrotten för 0,5% av Europas totala BNP. Under 1990 talet varierade BNP; n för de flesta av Europas länder mellan 1–1,5%, och idag består idrotten av närmare 2% av ländernas totala BNP (Andreff & Szymanski, 2006).

Att anordna idrottsevenemang kan ge ett lyft till den lokala ekonomin. Effekten av att anordna idrottsevenemang har undersökts allt mer flitigt under det senaste årtiondet (Kassens-Noor Wilson, Müller, Maharaj, & Huntoon, 2015). Den ekonomiska fördelen som uppstår i samband med att arrangera idrottsevenemang är ofta mindre än väntat (Zimbalist, 2015). Intresset från befolkningen i en stad som ska arrangera ett idrottsevenemang tenderar att öka, samtidigt som intresset avtar ganska snabbt efter det att arrangemanget har ägt rum (Ritchie & Smith, 1991;

Oldenboom, 2006).

Enligt Matheson (2006) görs vanligtvis en ekonomisk analys med avseende på idrott genom att kolla på antal åskådare vid ett idrottsevenemang och därefter kartlägga åskådarnas utgifter i samband med evenemanget. På de uppskattade utgifterna i samband evenemanget används sedan en multiplikator för att se på ekonomin som går i omlopp kring eventet. Med hjälp av denna metod visade en analys av Super Bowl i Atlanta år 1994 en ekonomisk nytta av totalt

$166 miljoner. Varje besökare spenderade i snitt $252 och 306 680 besökare tog del av evenemanget vilket gav en direkt effekt på $77,3 miljoner. Den indirekta effekten visade $88,7 när en multiplikator på 2,148 hade använts. En annan metod att använda för att studera den ekonomiska effekten av idrott är enligt Matheson (2006) att göra en sammanställning av alla utgifter som är idrottsrelaterade och återigen använda en multiplikator för att kolla på effekterna som uppstår.

Den ovan nämna metoden används ofta för att kunna visa på en positiv ekonomisk konsekvens som därefter används till att motivera för användning av offentliga medel till utgifter i samband med idrottsrelaterade infrastrukturer och evenemang. Denna metod tenderar till att överdriva de ekonomiska fördelar som uppstår i samband med idrotten signifikant. Kostnaderna däremot har en benägenhet att vara underskattade och därmed används en felaktig multiplikator när effekten ska analyseras (Matheson, 2006).

Aktörer som predikar för att använda offentliga medel för att finansiera idrottsevenemangens arrangör påstår även att investeringarna kommer leda till en positiv effekt i och med en ökad ekonomisk aktivitet i samhället (Storm, Thomsen & Jakobsen, 2017). Investeringar i infrastruktur kombinerat med ökad konsumtion leder till att det skapas extra tillväxtmöjligheter (Preuss, 2007). För många städer är idrottsevenemang ett verktyg till att en stad ska utvecklas (Andranovich, Burbank, & Heying, 2001). Det finns många olika aspekter att lyfta fram ur ett ekonomiskt perspektiv på idrotten, då idrottsevenemang kommer att frambringa ekonomiska effekter. Effekterna kan vara direkt mätbara men också svårdefinierade. Ett idrottsevenemang genererar besökare till en stad, vilket leder till gästnätter på hotell, besök i varuaffärer och därmed intäkter för det lokala näringslivet i staden (RF, 2008). Behrenz (2009) menar att elitidrotten kan hjälpa kommunen att synas samt etablera en positiv syn av samhället vilket även Zimbalist (2017) antyder då han menar på att en idrottshändelse som arrangeras är värt den kostnad som uppstår. Samtidigt så tyder studier som har gjorts att de positiva ekonomiska effekterna som framkommer inte är så stora och i vissa fall negativa.

Flertalet studier som studerar den ekonomiska effekten på idrott har USA som undersökningsområde (Baade, Baumann & Matheson, 2011). Andra studier är gjorda utifrån de absolut största idrottsevenemangen som finns, de olympiska spelen (Li, Blake & Thomas, 2013; Müller, 2015; Baade & Matheson, 2016). Forskning i Sverige inom området idrott och dess ekonomiska påverkan är inte så omfattande. Behrenz (2009) gjorde ett arbete innehållande en vetenskaplig diskussion om vilken ekonomisk påverkan elitidrott har på samhället och på den offentliga sektorn. Behrenz (2009) tar upp olika sätt att mäta idrottens påverkan och jämför bland annat befolkningsökningen i städer som har ett professionellt idrottslag med städer som inte har det. En annan studie från Sverige av Värja (2014) visade inga positiva effekter av att ha professionell idrott i en stad. Behrenz (2009) menar på att det kan finnas ett intresse hos befolkningen att bo i en kommun med elitidrott. Vilket än en gång pekar på är att de ekonomiska effekter som kan uppstå till följd av idrott och dess evenemang kan vara svåra att mäta.

Generellt används skattebetalarnas pengar till att organisera stora idrottsevent (Baade &

Matheson, 2000). Det som bland annat ska göras är att skapa nya eller rusta upp redan befintliga anläggningar men hjälp av offentliga medel. Siegfried och Zimbalist (2000) pekar på att det finns en del brister i analyser när försök att mäta den ekonomiska effekten görs. De menar på att när man jämför platser som anordna ett större idrottsevenemang med en plats som inte gör det, lämnas ofta kostnaderna som uppkommer i sambandet med arrangemanget utanför. Istället

undersöks andra faktorer som kan påverka den ekonomiska effekten. Baade och Matheson (2016) för en diskussion om vad som borde mätas när man kollar på ekonomiska effekter av idrottsevenemang och belyser tre aspekter i samband med olympiska spel som tenderar att överdriva effekten på ett positivt sätt. När en ekonomisk konsekvensstudie görs till följd av ett olympiskt spel ignoreras ofta substitutionseffekten som framkommer, lokalbefolkningens utgifter skiftas från den lokala ekonomin till utgifter i samband med OS. Andra aspekten är att resenärer som vanligtvis skulle besöka värdlandet undviker det till följd av att ett stort event pågår, vilket belyses som att en trängseleffekt uppstår. Den tredje aspekten är valet av multiplikator för att kontrollera för utgifterna. Utgifterna i samband med OS kan komma att cirkulera inom den lokala ekonomin och leda till att de ekonomiska uppskattningarna övervärderas. Det finns olika metoder för att bedöma de ekonomiska effekterna till följd av stora idrottsevenemang. Scandizzo och Pierleoni (2018) granskar tidigare studiers strategier för att mäta effekten av olympiska spel genom att kolla på de värden som kan identifieras till idrottsevenemanget, den kvantitativa metoden som använts för att beräkna effekterna och hur värderingen av de ekonomiska effekterna har gjorts. Scandizzo och Pierleoni (2018) kommer fram till att ex ante studier tenderar att överdriva de positiva effekterna och i ex post studier är resultaten i många fall inte tillräckligt pålitliga på grund av att de inte tar hänsyn till alla aspekter som bör beaktas.

2.1 Tidigare studier

Inom området ekonomiska effekter av idrottsevenemang finns det tidigare forskning med olika infallsvinklar och undersökningsmetoder. Resultaten från studierna har blandat utfall. Detta avsnitt kommer att presentera några tidigare studier inom ämnet och vad de har kommit fram till.

En del studier visar på positiva resultat, en orsak till detta kan vara att det blir en mindre effekt om det är en stor stad som arrangerar än om det är en mindre stad där det inte sker lika mycket andra evenemang. Exempelvis så visar en studie avseende den ekonomiska effekten av Olympiska spelen i Peking 2008 (Li, et al., 2013) att det lokalt sett fanns en positiv effekt av att arrangera spelen men totalt sett var effekten inte tillräckligt stor för att vara betydande för landets totala ekonomi. Li, et al., (2013) använde sig av jämviktsmodellen CGE med ofullständig konkurrens i sin studie för att framförallt kolla på hur turismen påverkades. De tillresta nationella- och internationella besökarna beräknades medföra 119 miljoner dollar respektive 59 miljoner dollar i välfärdsvinster. Vilket gjorde att de olympiska spelen stod för

0,1% ökning av den totala BNP som var i staden. Vilket visar på att ju större staden är, desto mindre blir den ekonomiska effekten av ett mega-event. Li, et al., (2013) förklarar resultatet från deras CGE modell enligt konkurrenseffekten, det vill säga att välfärdseffekterna visade sig vara större under ofullständig konkurrens. De små positiva effekter som uppkommer från idrottsevenemang kan väntas flyta ut med de normala svängningarna som finns inom ekonomin i landet.

Baade, et al., (2011) undersökte den ekonomiska effekten av collage idrott (idrotterna fotboll och basket) för den lokala ekonomin i två universitetsstäder i Florida. Studien gjordes genom att kolla på den beskattningsbara försäljningen. Baade, et al., (2011) menar på att det är svårt att hitta någon ekonomisk effekt, då deras positiva ekonomiska resultat är små. Samtidigt anser de att om deras studie bara visar på en liten ekonomisk effekt, så finns det ingen anledning att tro att det skulle finnas andra ekonomiska effekter i andra idrotter. Undersökningen gjorde dem genom att använda två olika ARMA(p,q) modeller. Båda modellerna innehöll säsongsbaserade data med avseende på månadsförsäljning, detta på grund av att den beskattningsbara försäljningen skiljer sig åt under vissa månader.

De olympiska vinterspelen i Sotji 2014 är ett av de dyraste OS:en någonsin. Inför spelen byggdes mycket nytt vilket ledde till att det fanns många hotell som inte användes samtidigt som stora arenor byggdes utan att det fanns någon plan på att de skulle användas efter OS. De olympiska spelen i Sotji finanseriades till 96,5% av offentliga medel (Müller, 2015). Müller (2015) fokuserar på att hitta variablerna som hade störst påverkan på de ekonomiska effekterna genom att kolla på de faktiska ekonomiska resultaten och förkalkyleringarna. De faktiska kostnaderna jämförs sedan med de förkalkylerade, de långsiktiga konsekvenserna för turism och andra aspekter som hur infrastrukturen ska användas framöver var faktorer som undersöktes. Müller (2015) använde sig av data från officiella rapporter gjorda av organisationer och företag som var involverade i arrangemanget, exempelvis de nationella olympiska kommittéerna. Resultatet från studien visar att en konsekvens till följd av de höga kostnaderna i samband med OS i Sotji påverkades landets ekonomi negativt under en lång tid efter det att arrangemanget har avslutats.

Storm, Jakobsen, & Gjersing Nielsen (2019) testar om det är finns några ekonomiska effekter på regioner som har anordnat Formel 1 Grand Prix från år 1991–2017 med hjälp av objektiva data. De använder sig av BNP, sysselsättning och turism i olika regressionsmodeller där de använder sig av en fixerad effektmodell där kvantitetens parametrar är fasta. Storm et al., (2019)

använder även andra ekonometriska modeller för att stärka deras resultat. De använde OLS- regression, random effects, first differences och AB models. Deras resultat antyder att det inte genererar i några positiva ekonomiska effekter av att vara värd för formel 1 lopp.

Bohlmann och van Heerden (2005) undersökte de ekonomiska effekterna av fasen före FIFA World cup 2010 i Sydafrika med hjälp av CGE-modell. De ökade kostnaderna för infrastruktur samt de makroekonomiska aspekterna produktion och sysselsättning undersöktes med fokus på utgifterna och hur det påverkade den lokala ekonomin. Deras resultat visar att tiden innan World cup kommer att ha en positiv påverkan på ekonomin i landet. Deras beräkningar visar att den reala BNP beräknas öka och att sysselsättningen kommer att stiga då det skapas nya jobb genom byggandet av platser som skall användas under arrangemanget.

Som ovan nämnts pekar Siegfried och Zimbalist (2000) på att det finns en del brister i analyser när man försöker mäta den ekonomiska effekten i och med att kostnaderna som uppstår i och med evenemanget ofta lämnas utanför. Detta överensstämmer med Taks, et al., (2011) studie som visar på det med hjälp av CBA analys (kostnadsnyttoanalys). Vidare jämförde Taks, et al., (2011) den ekonomiska effekten på 2005-års Pan-Amerikan junior mästerskap med en EIA (konsekvensanalys) och CBA analys för att visa på skillnaderna. EIA visade på en ökning i staden med 5,6 miljoner medan CBA modellen visade en förlust på 2,4 miljoner. Vilket än en gång stärker de antaganden om att det finns svårigheter att mäta den ekonomiska effekten av ett idrottsevenemang.

Baade och Matheson (2016) undersöker de fördelar som finns för att vara värd för de olympiska spelen tillsammans med spelens kostnader. Fördelarna och kostnaderna presenteras i tre kategorier vardera. Kortvariga fördelar som uppstår så som turistintäkter, långsiktiga fördelar benämns som ”olympiskt arv” och den tredje fördelen handlar om immateriella fördelar.

Kostnadskategorierna innehåller allmän infrastruktur, specifik infrastruktur och allmän administration. I studien framkommer det att de olympiska spelen i flesta fall inte resulterar i någon ekonomisk effekt. Positiva fördelar uppkommer endast under mycket specifika förhållanden.

Litteraturgenomgången uppvisar att idrottsevenemang kommer att generera i att sysselsättningen i ett land eller en stad tenderar att öka, dock visar denna förändring att den i många fall inte är betydelsefull för att påvisa en ekonomisk effekt. Kostnaderna är en faktor som många studier inte tar hänsyn till, att kostnader för att organisera idrottsevenemang är stora

kan ses som uppenbart. Att staden får ett uppsving under stundande evenemang inom turism och synlighet likaså, vilket kan ses som positivt. Den långsiktiga effekten av att arrangera idrottsevenemang är inte lika tydlig och tas sällan upp i studier.

Tabell 1. Sammanfattning tidigare studier.

Egenskapad (2020)

Då positiv effekt är märkt med X har en positiv ekonomisk effekt påvisats i studien, de positiva resultaten är ofta väldigt små och inte betydande för hela ekonomin vilket beskrivs mer

ingående när studierna presenteras ovan.

3. Teoretiskt ramverk

I detta avsnitt kommer först en kort historisk bakgrund till ekonomin inom idrott. Vidare kommer en kort redogörelse av den relevanta teorin kring kopplingen mellan den ekonomiska effekten och variablerna sysselsättning och gästnätter.

År 1956 la Simon Rottenberg grunden till studier inom ekonomin av idrott. Rottenberg skrev en artikel beträffande arbetsmarknaden för basebollspelare. Till en början sågs ekonomin inom idrott ut ha en anknytning till arbetsmarknadsekonomin och ekonomin inom idrott sågs ur ett företags perspektiv ut som en ekonomisk organisation med tillämpad mikroekonomisk teori och marknadskonkurrens (Andreff & Szymanski, 2009). Matheson (2005) menar att en ekonomisk analys av idrott görs med hjälp av en multiplikator som baseras på bland annat utgifter och åskådare. Detta används för att se en ekonomisk påverkan av idrott, men då denna studien kollar på tre aspekter från ett nationalekonomiskt perspektiv för en specifik region anses modellen inte lämplig att bruka.

En ökad sysselsättning leder till högre BNP (Fregert & Jonung,), vilket i sin tur leder till en ökad ekonomisk tillväxt. Högre sysselsättning har påverkan på den ekonomiska utvecklingen i samhället (Ekonomifakta, 2019). Sysselsättning är en faktor som är betydelsefull för den

kommunala konsumtionen, det är inte bara BNP som påverkar hur den utvecklingen ter sig.

Ökad sysselsättning kan också ha betydelse för skatteunderlaget i en kommun (Regeringen, 2011). Idrottens arrangemang skapar extra arbetstillfällen, vilket kan betyda att företag tillfälligt flyttar eller expandera sin verksamhet till en annan ort på grund av idrottsevenemangets uppkomst vilket i sin tur kan leda till att sysselsättningen i regionen ökar.

Turism skapar konsumtion i en kommun inom flera olika branscher, exempelvis hotellbranschen (Tillväxtverket, 2020). Gästnätter kan därför användas för att se på ekonomiska effekter genom att om turismen ökar, ökar även konsumtionen vilket kan leda till en ökning i BNP och den ekonomiska tillväxten. Turism har dessutom en koppling till sysselsättning. En ökad turism genererar fler hotellnätter, vilket kan öka sysselsättningen. Idrotten och dess evenemang genererar i fler turister. När turister kommer till stad eller region spenderar de pengar, vilket leder till att summan av varor och tjänster som omsätts i regionen ökar. Dock gäller detta inte bara idrottsliga arrangemang utan mer generellt när turismen expanderas. Ett större idrottsevenemang som ett världsmästerskap borde bidra till ökad marknadsföring för regionen vilket skulle kunna leda till ett större intresse för turister att besöka området även efter VM, vilket Falun som stad hade i åtanke då de investerade ca 300 miljoner svenska kronor med en långsiktig plan för att göra staden mer attraktiv (Falun, 2017).

En så kallad chock eller störning i ekonomin kan ge olika konsekvenser, ett Skid-VM kan upplevas som en exogen händelse för regionen. Vilket kan i sin tur leda till att regionen blir mer attraktiv. Som nämnts i inledningen kan processen som sker för att tilldelas arrangörskapet se olika ut. Falun kan ha fått arrangörskapet till Skid-VM för att de är en kommun som fungerar väl, som stödjer idrott och har en god sysselsättning och turism. Beslutet att världsmästerskapet blev i Falun säger svenska skidförbundets ordförande Mats Årjes såhär om: ”Kombinationen av ett bra koncept, en lång tradition med väl genomförda tävlingar och att de lyssnade på argumentet att det 2015 blir 22 år sedan vi hade VM var nog det som avgjorde” (Aftonbladet, 2011) Uttalandet tyder inte direkt på att sysselsättning eller god turism är faktorer som gjorde att Falun blev arrangörsort. Istället pekar beslutet på att det inte finns något direkt kausalitetssamband mellan världsmästerskapen, sysselsättning och gästnätter/turism. Beslutet baseras mer på att Falun tidigare har arrangerat världsmästerskapet med lyckad utgång. De ekonomiska effekterna av idrottsevenemang är svårdefinierade och kan vara svåra att mäta (RF, 2008) och det visar sig i många studier att effekterna är väldigt små. Trots att de är små så framkommer de att det finns ekonomiska effekter av idrottsevenemang.

Idén är att med empiriska data för sysselsättning och gästnätter studera sambandet kring de ekonomiska effekter som kan uppstå till följt av idrottsevenemanget skid-VM i Falun 2015.

Genom att använda dessa två variabler som har koppling till regional BNP och ekonomisk utveckling kan om möjligt identiteten av ekonomiska effekter vid stora idrottsevenemang påvisas. Effekten kollas specifikt för regionen Dalarnas län och inte hela landet. De ekonomiska effekterna kan komma att uppstå vid olika tidpunkter. Effekterna från sysselsättning kan komma att synas både innan och efter perioden för världsmästerskapet till följd av att fler arbetstillfällen skapas både före och efter idrottsevenemanget. För gästnätter förväntas den största koncentrationen av effekten vara under den exakta period som VM pågår.

Det som skulle vilja påvisas i denna studie till följd av denna exogena händelsen världsmästerskapen, är en ekonomisk effekt genom förändring i sysselsättning och gästnätter.

Dessa variabler har inte någon koppling till att VM arrangeras i regionen.

Från teorigenomgången, tidigare studier och de ovan presenterade teoretiska ramverk har följande referensram skapats för denna studie:

Figur 2. Teoretisk referensram

Egenskapad (2020)

4. Data

Nedan kommer den data/empiri som ligger till grund för studien att presenteras. Dessutom introduceras regionen som kommer att vara kontrollgrupp.

Paneldata från Statistiska centralbyrån (2020) med definieringarna ”Befolkningen 15–74 år (AKU) efter region, arbetskraftstillhörighet, kön, tabellinnehåll och kvartal” Dalarnas län, Värmlands län, sysselsatta, 1000-tal och procent ”Antal gästnätter, preliminär statistik efter region, anläggningstyp och månad” Dalarnas län, Värmlands län, hotell och vandrarhem samt data från Tillväxtverket (2020) ”Tillväxtanalys; statistik för nystartade företag, enkätdata samt

uppföljning nystartade företag” har använts. Statistikuppgifterna som används i studien är på kvartalsbasis samt månadsbasis, hade data på årsbasis använts hade undersökningen blivit för resistent. Det optimala hade varit att använda månadsdata för alla variabler men i och med att det inte var tillgängligt anses data per kvartal lämpligt att genomföra studien med. Genom att använda objektiva paneldata till studien kan resultatet sedan jämföras med tidigare studier som använder sig av andra modeller. Tidperioden som används är 3 år före starten av världsmästerskapet i Falun 2015 och 3år efter. Mästerskapsperioden varade mellan den 18 februari - 1 mars 2015 (Svenska skidförbundet, 2015).

4.1. Urval av region

Urvalet av region att jämföra Dalarnas län med grundas i att försöka använda så lika regioner som möjligt med fokus på att ha ett liknande antal invånare. Dalarnas län är till storlek på område det 4:e största länet i landet. I länet finns 15 kommuner med totalt cirka 288 000 invånare. Värmlands län är till storlek på område det 8:e största länet i Sverige där 16 kommuner ingår med totalt ca 282 000 invånare (Ekonomifakta, 2019).

På grund av att länen till befolkning och storlek är liknande kommer Värmland att jämföras med Dalarnas län för att försöka hitta någon ekonomisk effekt av VM i Falun. Ingen vetskap om att det har varit något större evenemang i Värmland under denna tidsperiod som kan komma att påverka resultatet har framkommit. Om det under den tidsperiod som undersöks i studien hade varit något större evenemang även i Värmland hade den data som används kunnat visa missvisande resultat.

Ett annat län som sett till befolkning och storlek liknar Dalarnas län är Kalmar län. På grund av att Kalmar och Öland (som också ingår i Kalmar län) är så kallade ”sommarställen” som tillkallar sig extra turister och därmed ett stort antal ökade gästnätter under sommaren valdes inte det. Gävleborgs län är också sett till befolkning jämförbart med Dalarnas län. Data för gästnätter hos Statistiska centralbyrån (2020) saknades under vissa månader för Gävleborgs län och därför valdes inte länet till jämförande län. Värmlands län valdes för att kunna få ett så bra resultat som möjligt.

4.2 Deskriptiv statistik

Tabell 2. Deskriptiv statistik för sysselsättning och gästnätter i Dalarnas- och Värmlands län.

Sysselsatta i 1000-tal.

Data inhämtad från Statistikmyndigheten SCB, tillväxtverket (2020) & egna beräkningar (2020).

Ovan introduceras en tabell över paneldata med avseende på gästnätter och sysselsättning. För gästnätter har data från månad 2 år 2012 till månad 2 år 2018 används. Sysselsättningen är kalkylerad utifrån kvartal 1 år 2012 till kvartal 1 år 2018. Överst presenteras gästnätter för den arrangerande regionen Dalarna och under presenteras kontrollgruppen Värmlands län, detsamma gäller sysselsättning där översta raden är Dalarna följt av Värmland.

Tabell 3. Deskriptiv statistik för gästnätter/år i Dalarnas- och Värmlands län februari 2012 till februari 2018.

Data inhämtad från Statistikmyndigheten SCB, tillväxtverket (2020) & egna beräkningar (2020). ”Antal gästnätter, preliminär statistik efter region, anläggningstyp och månad”, Dalarnas län, Värmlands län, boendetyperna; hotell och vandrarhem.

Figur 3. Diagram över antalet gästnätter i Dalarna- och Värmlands län år 2015. VM-perioden är markerad med ett rött vertikalt streck.

Data inhämtad från Statistikmyndigheten SCB, tillväxtverket (2020), egenskapad (2020)

0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 180000

janua ri

febr uari

mars

april maj

juni juli

augusti septembe

r

oktober november

decembe r

Gästnätter år 2015

Dalarnas län Värmlands län

Figur 4. Diagram över antalet gästnätter i Dalarna- och Värmlands län månad 2 år 2012 till månad 2 år 2018. VM-perioden är markerad med ett rött vertikalt streck.

Data inhämtad från Statistikmyndigheten SCB, tillväxtverket (2020), egenskapad (2020)

I februari år 2015 när världsmästerskapen i skidor var kan man avläsa att det är en markant ökning av gästnätter i Dalarnas län gentemot samma tid i Värmland. Likväl kan man se att det är betydligt fler gästnätter under februari månad som idrottsevenemanget ägde runt gentemot resterande månader under året. En första granskning av gästnätter visar att regionen hade mer turister under världsmästerskapen än under andra månader samma år. I figur 4 syns det även tydligt att det är fråga om en säsongsvariation i Dalarnas län. Under samma tidsperiod varje år (runt månad 11) ökar antalet gästnätter i Dalarna medan det sker en nedgång samma tid i Värmlands län.

0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 180000

2012M02 2012M04 2012M06 2012M08 2012M10 2012M12 2013M02 2013M04 2013M06 2013M08 2013M10 2013M12 2014M02 2014M04 2014M06 2014M08 2014M10 2014M12 2015M02 2015M04 2015M06 2015M08 2015M10 2015M12 2016M02 2016M04 2016M06 2016M08 2016M10 2016M12 2017M02 2017M04 2017M06 2017M08 2017M10 2017M12 2018M02

Gästnätter M2 2012-M2 2018

Dalarnas län Värmlands län

Tabell 4. Antal sysselsatta i 1000-tal och procent i Dalarnas – och Värmlands län kvartal 1 2012 till kvartal 1 2018.

Data inhämtad från Statistikmyndigheten SCB (2020), ”Befolkningen 15–74 år (AKU) efter region, arbetskraftstillhörighet, kön, tabellinnehåll och kvartal” Dalarnas län, Värmlands län, sysselsatta 1000-tal och procent. Egenskapad (2020).

Figur 5. Sysselsatta i procent, Dalarnas – och Värmlands län kvartal 1 2012 till kvartal 1 2018. VM-perioden är markerad med ett rött vertikalt streck.

Data inhämtad från Statistikmyndigheten SCB (2020), egenskapad (2020).

Vid en första titt kan vi notera en ökning i sysselsättning för Dalarnas län från kvartal 4 2014 till kvartal 1 2015 medans det för kontrollgruppen Värmland sker en minskning under samma period. Därefter ökar båda regionerna under en period. Grafen för sysselsättning visar på en liten positiv effekt i början av året när världsmästerskapen ägde rum. Dock kan inte detta bevisa något om att det var just världsmästerskapen som leder till en ökning i sysselsättning. För tidsperioden innan världsmästerskapet följer de båda länen en liknande trend, med undantag för slutet år 2013 till början på år 2014 där det svänger mer i Värmlands län jämfört med Dalarnas län.

Tabell 5. Deskriptiv statistik för kontrollvariabeln nystartade företag.

Data inhämtad från Tillväxtanalys; statistik för nystartade företag, enkätdata samt uppföljning nystartade företag (2020) & egna beräkningar (2020).

58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68

2012K1 2012K2 2012K3 2012K4 2013K1 2013K2 2013K3 2013K4 2014K1 2014K2 2014K3 2014K4 2015K1 2015K2 2015K3 2015K4 2016K1 2016K2 2016K3 2016K4 2017K1 2017K2 2017K3 2017K4 2018K1

Sysselsättning i %

Sysselsättning

Dalarnas län Värmlands län

5. Metod

Metodavsnittet börjar med en kort bakgrund till valet av difference-in-differences metoden.

Därefter presenteras metoden följt av hur regressionerna kommer att genomföras.

Tidigare studie som har analyserat den ekonomiska effekten av ett stort idrottsevenemang utifrån de två aspekterna sysselsättning och gästnätter har inte använt difference-in-differences metoden. Användning av faktorerna sysselsättning och gästnätter är däremot återkommande i tidigare studier. Valet av metod baseras på att metoden inte är tillämpad i denna typ av studier och den anses därför lämplig att implementera. Metoden kan anses enkel för att kunna finna kausala effekter, tillvägagångssättet är ett okomplicerat sätt att mäta hur en händelse kan leda till en effekt. Det krävs att den så kallade kontrollgruppen inte har varit med om samma sak som behandlingsgruppen för att metoden ska vara användbar och för att slutsatsen ska visa ett gångbart resultat (Borjas, 2013). CGE modellen kräver ett större åtagande där även andra variabler behöver inkluderas. Tidigare studier har använt sig av olika modeller för att se på de ekonomiska effekter som kan uppstå till följd av ett större idrottsevenemang. Bland annat har studier gjorts med CGE-, ARMA(p,q)- och fasta effekts modeller. Difference-in-differences är en metod som används för att studera de förändringar som uppstår till följd av en specifik händelse. För att kunna använda metoden difference-in-differences används data för en behandlingsgrupp som sedan jämförs mot en kontrollgrupp. I denna studie kommer Dalarnas län att vara behandlingsgruppen och kontrollgruppen är Värmlands län som inte har anordnat ett större idrottsevenemang under denna tidsperioden. Om det sedan uppkommer en ekonomisk effekt kan den upptäckas genom att jämföra hur de båda grupperna förändras efter genomförandet. Genomförandet i denna studien blir världsmästerskapen i skidor 2015 och målet är att hitta någon ekonomisk effekt utifrån de två aspekterna sysselsättning och gästnätter.

Vid difference-in-differences metodens beräkning förutsätter man att skillnaden mellan behandlingsgruppen och kontrollgruppen är kontinuerlig över tid vilket är den parallella trenden. Detta visas i figur 6 nedan. DL= Dalarnas län. VL= Värmlands län.

Figur 6. Exempel parallella trender. Illustrerar hur skillnaden mellan behandlingsgrupp och kontrollgrupp bör se ut över tid.

Egenskapad (2020)

Punkt DL till DL visar trenden som antas vara utan någon behandling, i detta fall utan att vara arrangör av VM för Dalarnas län. Punkt DL till DL´ visar trenden som förväntas uppstå till följd av VM, vilket även kommer att vara difference-in-differences effekten. Punkt VL till VL visar trenden för kontrollgruppen, Värmlands län. För att kunna använda denna metod krävs det att den data som används visar på parallella trender. Om det visar sig vara en stor skillnad efter behandlingen tyder det på att världsmästerskapet har stor effekt. I avsnitt 4.2 Urval av region presenteras den valda regionen Värmlands län med en motivering till varför den regionen kan tänkas visa en liknande trend som Dalarnas län.

Den empiriska strategin är att det kausalt går att mäta effekten av VM. Placeringen av världsmästerskapet i Falun kan beaktas som en exogen chock då beslutet att Falun är värd fastställts av en internationell organisation. Utvecklingen i de två regionerna som studeras skiljer sig åt och visar på en skillnad som kan bero på världsmästerskapet. Ett antagande utifrån detta är att sysselsättning och gästnätter inte är beroende av VM och således kan effekten identifieras.

Figur 7. Identifikation av empirisk strategi för att undersöka sambandet.

Egenskapad (2020).

Grundmodellen som kommer att användas för om möjligt påvisa ekonomiska effekter ser ut enligt följande:

𝑌 = 𝛽_!+ 𝛽_"𝑋_# + 𝛽_$𝑇_#+ 𝛽_%(𝑋_# ∗ 𝑇_#) + 𝒳 + 𝜀

Y är beroende variabeln, sysselsättning och gästnätter.

De förklarande variablerna som används i regressionen är:

- VM respektive inget VM.

- Län, Dalarnas län eller Värmlands län - Interaktion mellan VM och län.

När X=1 (i) VM period. När X=0 (i) Inget VM. Variabeln behandlas som en exogen chock som inte är korrelerad med den beroende variabeln.

Behandlingsvariabel för län: Dalarna, T=1 Värmland (kontrollgrupp) T=0. Denna variabel kommer hjälpa till att visa vilket län vi är i.

Interaktion: (𝑋_#∗ 𝑇_#). Dalarna, under VM period=1. Dalarna & Värmland inte VM period= 0

𝛽_! är skärningspunkten

𝛽_" & 𝛽_$ = koefficienterna för de förklarande variablerna VM och län.

𝛽_% = Difference-in-differences skattning, som ska visa på effekten av världsmästerskapen i skidor år 2015 och som är den kausala effekten.

𝜀 är fel termen, i = en av undersökningsgrupperna.

𝒳 = Kontrollvariabler

𝑌'('')*'ä,,-#-. = 𝛽_!+ 𝛽_"𝑉𝑀_#+ 𝛽_$𝐿Ä𝑁_# + 𝛽_%(𝑉𝑀_# ∗ 𝐿Ä𝑁_#) + 𝒳 + 𝜀

𝑌_.ä',-ä,,)/ = 𝛽_!+ 𝛽_"𝑉𝑀_#+ 𝛽_$𝐿Ä𝑁_# + 𝛽_%(𝑉𝑀_# ∗ 𝐿Ä𝑁_#) + 𝒳 + 𝜀

De förklarande variablerna ska visa effekten av VM som anses vara en exogen händelse och inte vara korrelerade med varandra.

Hypotesen är att när VM går av stapeln så skapas det en ekonomisk effekt på sysselsättning och gästnätter. Nollhypotesen: 𝐻_!: 𝛽_% ≥ 0.

Den kausala effekten som uppstår i samband med VM blir:

= [(Sysselsättning (Y) | Dalarnas län (T=1), VM period (X=1)) – (Sysselsättning (Y) | Värmlands län (T=0), VM period (X=1))] – [(Sysselsättning (Y) | Dalarnas län (T=1), Inget VM (X=0)) – Sysselsättning (Y) | Värmland län (T=0), Inget VM (X=0))]

Respektive:

= [(Gästnätter (Y) | Dalarnas län (T=1), VM period (X=1)) – (Gästnätter (Y) | Värmlands län (T=0), VM period (X=1))] – [(Gästnätter (Y) | Dalarnas län (T=1), Inget VM (X=0)) – Gästnätter (Y) | Värmland län (T=0), Inget VM (X=0))]

Det är viktigt att betona att det även finns andra betydande faktorer som kan förklara utfallet efter att regressionen har genomförts. Det kan inte uteslutas att det bara är VM i skidor som visar på resultatet. Därför kommer regressionen med sysselsättning även att utföras tillsammans med en kontrollvariabel som är nystartade företag. Det kan tänkas att det finns en stark korrelation mellan sysselsättning och nystartade företag. Även gästnätter skulle kunna tänkas påverkas av nystartade företag, då nystartade företag skapar aktivitet i regionen. I och med att den data som brukas för nystartade företag är på kvartalsbasis går det inte att inkludera den i regressionerna med gästnätter i detta fall. Ett problem som kan tänkas uppstå i samband med att kontrollvariabeln inkluderas är multikolinjäritet. Multikolinjäritet innebär att två variabler har en hög korrelation och visar det sig att korrelationen är över 0,8, behöver man göra något åt det (Westerlund, 2005). För att kolla om variablerna som används i denna studie har detta problem kommer en korrelationsmatris att göras. Skulle det visa sig vara hög korrelation mellan variablerna kan det vara svårt att urskilja effekten från de enskilda variablerna.

I figur 4 kan vi se att den data som används för gästnätter i Dalarnas- och Värmlands län inte följer den parallella trenden som bör finnas för att kunna använda difference-in-differences metoden. I figur 4 identifieras en tydlig regelbunden säsongsvariation. Varje år sker en ökning under månad 2 i Dalarnas län men inte i Värmlands län. Även i figur 5 för sysselsättning kan vi se en viss säsongsvariation som framförallt utmärks mellan kvartal 2–3. Utvecklingen mellan regionerna skiljer sig åt och förändringen påverkas antagligen inte bara av världsmästerskapet.

Detta blir därmed ett problem när den valda metoden används. För att hantera detta problem inkluderas 3 stycken säsongsdummyvariabler i regressionerna för sysselsättning och 11 stycken

säsongsdummyvariabler i regressionerna med gästnätter. Detta innebär att intercept termen fortfarande finns kvar i modellen och att ett kvartal respektive en månad utelämnas som inte är en dummyvariabel. Det sista kvartalet respektive den sista månaden blir därmed en referensperiod som sedan kan jämföras med värdena på säsongsdummyvariablerna. Det finns dock ytterligare ett problem som kan uppstå här, säsongsvariationen mellan regionerna sammanfaller med VM perioden vilket illustreras i figur 4. Vilket kan betyda att om en effekt skulle finnas kan den tänkas försvinna när dummyvariablerna inkluderas. Trots detta antagande används en modell med dummyvariabler för att undersöka om det finns en ekonomisk effekt.

Tabell 6. Dummyvariabler i regressioner med sysselsättning som beroende variabel.

Tabell 7. Dummyvariabler i regressioner med gästnätter som beroende variabel.

I dataprogrammet Stata körs alla presenterade modeller (totalt 12 stycken, 8 med beroende variabel sysselsättning och 4 med beroende variabel gästnätter) två gånger. Den första regressionen innehåller den exakta period som VM arrangerats. I andra regressionen räknas ett kvartal innan och ett kvartal efter VM in för sysselsättning, och för gästnätter räknas två månader innan samt två månader efter mästerskapet in i VM-perioden. Detta görs för att involvera en längre tidsperiod i regressionen som om möjligt kan visa på en ekonomisk effekt.

Ett större idrottsevenemang förväntas inte bara kan ge utslag under de exakta datumen som

mästerskapet är. Resultaten från de olika regressionerna kan jämföras med varandra.

Sysselsättningen kan tänkas ha en effekt både före och efter VM, medan gästnätter inte förväntas visa någon effekt direkt innan eller efter mästerskapet.

Period som räknas till VM-period i första rundan regressionen körs:

- Sysselsättning kvartal 1 år 2015 - Gästnätter månad 2 och 3 år 2015

Period som räknas till VM-period i andra rundan regressionen körs:

- Sysselsättning kvartal 4 2014-kvartal 2 år 2015 - Gästnätter månad 12 år 2014-månad 5 år 2015

6. Resultat

Nedan presenteras först tabellerna för resultaten på de 12 regressioner som utförts. Därefter visas en korrelationsmatris upp över de använda variablerna följt av en avslutande kommentar till resultatet.

6.1 Resultat från utförda regressioner Tabell 8. Resultat för regressionerna sysselsättning 1–4.

Tabell 9. Resultat för regressionerna sysselsättning 5–8.

Tabell 10. Resultat för regressionerna gästnätter 1–4.

8 regressioner med beroende variabel sysselsättning och 4 regressioner med beroende variabel gästnätter har gjorts där två olika tidsperioder är använda som ”VM-period” Koefficienten för VM är negativ och endast statistisk signifikant (10%) i regressionen gästnätter 3. Koefficienten för län är väldigt stark och är statistisk signifikant (1%) för alla regressioner. Koefficienten för difference-in-differences skattningen (𝛽_%) är positiv för alla regressioner utom sysselsättning 4 och 8 där nystartade företag samt dummyvariabler är inkluderade. Gästnätter 1 och gästnätter 4 är positiva 64 135,6 samt 27 443,5 och statistiskt signifikanta (10%). Gästnätter 3 är statistisk signifikant (1%) 64 861,1.

𝑅^$ visar variationen i den beroende variabeln som förklaras av de förklarande variablerna. I detta fall hur variationen i sysselsättning och gästnätter förklaras av att arrangera VM, länet och interaktionen mellan de två. Regressionernas 𝑅^$ värde är mellan 0,3-0.38 i regressionerna sysselsättning 1–4, vilket betyder att 30–38% av variationen i sysselsättning förklaras av de förklarande variablerna, vilket är ett lågt värde. När dummyvariablerna inkluderas i regressionerna sysselsättning 5–8 är värdet högre, mellan 0.54-0.58. Regressionerna med gästnätter som beroende variabel har lägre 𝑅^$ värden i de två första regressionerna, 0,1635 och 0,1463, vilket är en förklaringsgrad på 16,35% respektive 14,63%. När säsongsdummyvariablerna inkluderas ökar dessa värden likt regressionerna med sysselsättning till 0,7243 samt 0,7107.

6.2 Korrelationsmatris

Tabell 11. Korrelationsmatris över de förklarande variablerna som ingår i regressionerna sysselsättning 1–4.

Tabell 12. Korrelationsmatris över de förklarande variablerna som ingår i regressionerna sysselsättning 5–8.

Tabell 13. Korrelationsmatris över de förklarande variablerna som ingår i regressionerna gästnätter 1–2.

Tabell 14. Korrelationsmatris över de förklarande variablerna som ingår i regressionerna gästnätter 3–4.

Det råder stark positiv korrelationen mellan VM och interaktionsvariabeln i alla ovan presenterade korrelationsmatriser. Dock inte så pass stark att det är fråga om multikolinjäritet.

6.3 Avslutande kommentarer till resultatet

Beträffande effekten av att arrangera världsmästerskapen i skidor år 2015 hittas ingen statistisk signifikant effekt på sysselsättning. Regressionerna gästnätter 1, 3 och 4 visar en statistiskt signifikant positiv effekt. Regressionerna som har gjorts med sysselsättning och gästnätter som beroende variabel visar i de flesta fall en positiv effekt på difference-in-differences skattningen, som är den viktigaste variabeln i denna studie. För dummyvariablerna behandlas fjärde kvartalet samt sista månaden på året som riktmärke. Dummyvariablerna inkluderades för att ta hänsyn till den kraftiga säsongsvariationen. I regressionerna sysselsättning 5–8 är endast kvartal 3 statistiskt signifikant och i gästnätter 3–4 är månad 2, 3, 6, 7 och 8 statistiskt signifikant. Från korrelationsmatriserna i tabell 11 och 12 visas att korrelationen mellan kontrollvariabeln nystartade företag och de andra förklarande variablerna är låg. Vilket tyder på att den starka länsvariabeln som finns i regressionerna med sysselsättning inte direkt har att göra med nystartade företag.

6.4 Diskussion

Interaktionsvariabeln visade sig inte vara statistiskt signifikant i regressionerna för sysselsättning. På sysselsättning hittades ingen positiv effekt av att arrangera VM, snarare en negativ effekt. Det finns självklart även många andra orsaker till att det sker en förändring i sysselsättning i de undersökta regionerna inom den undersökta tidsperioden som inte denna studie tar hänsyn till. Enligt figur 4 ökade sysselsättningen i Dalarnas län under kvartal 1 2015 gentemot de sista kvartalen 2014. Samtidigt så var sysselsättningen högre under 2013–2014 än under VM-perioden. Utifrån det kan vi därför inte förvänta oss en positiv effekt på sysselsättning när VM pågick. I figur 4 kan vi även se att en ökning i sysselsättning började året innan VM ägde rum och sedan avtog kvartalet före och därefter ökade igen under andra delen av 2015, vilket kan betyda att VM hade en ekonomisk effekt i efterhand. De idrottsanläggningar som har används behöver fortfarande underhållas i och med att har producerats vilket kan leda till att företag anställer fler medarbetare, men slutsatsen att det är just VM som ligger bakom denna ökning kan inte dras då även många andra faktorer i samhället kan leda till en ökning i sysselsättning.

Från regressionerna med gästnätter visar resultaten presenterade i tabell 10 att det finns en positiv effekt som är statistisk signifikant, detta gäller även när dummyvariablerna inkluderas för att ta hänsyn till säsongsvariationen. I gästnätter 3–4 när säsongsdummyvariablerna är inkluderade är resultatet positivt och statistiskt signifikant, (1% respektive 10%) vilket betyder att det i denna studie har framkommit en positiv effekt på gästnätter. I figur 3 för gästnätter kan vi se att VM-månaden genererade i betydligt fler gästnätter än de andra månaderna samma år. Samtidigt visar tabell 3 för gästnätter att medelvärdet under VM-året är lägre än för de tre kommande åren, vilket även här kan betyda att det finns en långsiktig effekt för regionen som har uppstått i och med exempelvis publicitet. Ur ett längre perspektiv kan det mynna ut i att regionen blivit mer attraktiv. Denna studie kan dock inte fastställa att det är just arrangemanget av världsmästerskapen i skidor som ligger bakom ökningen på lång sikt, men utifrån resultatet finns en positiv effekt på gästnätter med 90% säkerhet.

Varför blev det ingen effekt på sysselsättning? Det kan vara så att världsmästerskapen i skidor inte skapade extra sysselsättningsmöjligheter, exempelvis genererade evenemanget inte i att det skapades många nya företag. Evenemanget var helt enkelt inte så pass stort att det skapade några effekter på sysselsättning. Li, et al., (2013) fann en ekonomisk effekt av de olympiska spelen i Peking 2008. Ett VM i skidor är inte ett lika stort arrangemang som ett olympiskt spel och innan mästerskapet fanns den mesta infrastrukturen redan på plats. Inför ett olympiskt spel byggs det mer då fler idrotter är inkluderade. OS avgörs ofta på ett större geografiskt område där fler aktörer är inblandade. Tidigare forskning har haft svårt att hitta betydande ekonomiska effekter av stora idrottsevenemang (Baade & Matheson, 2016; Storm, et al., 2019; Taks, et al., 2011; Värja, 2014) vilket illustreras i tabell 1 i avsnittet 2.1 tidigare studier. Tidigare studier tar upp svårigheter kring att mäta de ekonomiska effekterna och få fram ett positivt resultat (Behrenz, 2009; RF, 2008). Taks, et al., (2011) fick fram varierande resultat när de använde sig av olika modeller för att kolla på den ekonomiska effekten, vilket visar på att de ekonomiska effekterna som kan uppstå till följd av idrottsevenemang är komplicerade att urskilja. Likt Taks, et al., (2011) kom denna studie fram till ett varierat resultat där en statistiskt signifikant positiv effekt på gästnätter ändå kan konstateras.

7. Slutsats

Denna studie har fokuserat på att försöka identifiera någon ekonomisk effekt till följd av Skid- VM i Falun 2015 genom att kolla på sysselsättning och gästnätter. Undersökningen grundar sig i difference-in-differences metoden som med regionala data beträffande sysselsättning och gästnätter försöker påvisa en ekonomisk effekt av ett stort idrottsevenemang. I denna studie har det framkommit att det finns en signifikant positiv ekonomisk effekt på gästnätter.

Frågeställning:

è Finns det några ekonomiska effekter av att arrangera stora idrottsevenemang?

è Fanns det någon ekonomisk effekt av att arrangera skid-VM i Falun 2015?

Regressionerna som utfördes kunde inte visa på någon statistisk signifikant ekonomisk effekt på sysselsättning. Resultatet från regressionerna visade en positiv effekt på gästnätter av att arrangera VM. Studien kan inte säkerhetsställa att just världsmästerskapen i skidor ligger bakom effekten även om difference-in-differences skattningen är signifikant och positiv.

Många andra faktorer som ständigt sker i samhället kan ligga till grund för de presenterade resultatet. Om det finns kausalitet mellan de undersökta variablerna och VM kan bara bekräftas för variabeln gästnätter på signifikansnivån 10%. En påtaglig ekonomisk effekt för gästnätter går att påvisa.

8. Avslutning

I denna studie har difference-in-difference metoden använts med syftet att kolla på ekonomiska effekter av att arrangera större idrottsevenemang, specifikt har världsmästerskapet i skidor, Falun 2015 undersökts. För att göra det har regressioner utförts med objektiva data för sysselsättning och gästnätter på regional nivå. Resultatet av regressionerna visar att med tillämpning av den data som har används går det att urskilja en ekonomisk effekt i Dalarnas län av världsmästerskapet i skidor utifrån beroende variabeln gästnätter.

8.1. Begränsningar

I studiens ursprungplan ingick även att kolla på det ekonomiska måttet BRP med försök att försöka påvisa en effekt till följd av världsmästerskapen. På grund av att månadsdata alternativt kvartalsdata inte fanns tillgängligt undersöks bara variablerna sysselsättning och gästnätter. Att

använda data publicerad per år var inte aktuellt i denna studie med anledning av att årsdata inte skulle visa på några ekonomiska effekter av just världsmästerskapen. Det händer även mycket annat under ett år i en region vilket hade haft konsekvenser för denna studie. Som nämnts tidigare kan även en förändring i sysselsättning göra att BRP ökar.

Endast en metod har använts för att undersöka om det fanns några ekonomiska effekter av att arrangera världsmästerskapen i skidor 2015, vilket kan ses som en begränsning i studien. Hade flera olika modeller testats hade resultatets trovärdighet ökat. I litteraturgenomgången nämns att kostnaderna som uppstår i samband med idrottsevenemanget ofta inte tas hänsyn till (Siegfried & Zimbalist 2000), vilket denna studie inte heller gör.

8.2 Förslag till framtida forskning

Studien har ovan beskrivits med en del begränsningar, dessa begränsningar kan visa på framtida forskningsförslag. För att förbättra denna studie skulle man kunna använda fler modeller som testar de ekonomiska effekterna. En bredare undersökning kan göras genom att använda sig av både fler beroende variabler och fler oberoende variabler, exempelvis BRP och olika skattesatser i regionen. Vidare hade det varit intressant att kolla på städerna som ingår i regionen Dalarnas län. Trots ett tidigt antagande om att mer än bara staden Falun påverkads av världsmästerskapen hade det varit intressant att involvera fler städer i studien, och undersöka om det finns någon positiv ekonomisk effekt att påvisa utifrån det. Framtida forskning skulle kunna inkludera data över alla kostnader som uppstår i samband med idrottsevenemanget och analysera om det finns några ekonomiska effekter utifrån det.

9. Referenser

Aftonbladet (2011), Falun får skid-VM 2015.

Andranovich, G., Burbank, M.J. & Heying, C.H. (2001) ”Olympic Cities: Lessons Learned from Mega-Event Politics”, Journal of Urban Affairs, 23(2), 113–131.

Andreff, W. & Szymanski, S. (2006) Handbook on the Economics of Sport. Edward Elgar Publishing Limited, Cheltenham.

Baade R.A., Baumann R.W. & Matheson V.A. (2011) ”Big Men on Campus: Estimating the Economic Impact of College Sports on Local Economies”, Regional Studies, 45(3), 371–380.

Baade R.A., Matheson V.A. (2016) ”Going fot the gold: The Economics of the Olympics”, Journal of Economic Perspectives, 30(2), 201–218.

Baade, R. (1996) “Professional sports as a catalyst for metropolitan economic development”

Journal of Urban Affairs, 18(1), 1–17.

Bohlmann, H.R. & van Heerden J.H (2005) “The Impact of Hosting a Major Sport Event on the South African Economy”, Department of Economics Working Paper Series, 2005-09.

Borjas, G. (2013). Labor economics, McGraw-Hill Companies, New York.

Behrenz, L. (2009). ”Ökar Kalmar FF den svenska välfärden: Elitidrottens ekonomiska värde”

Ekonomisk Debatt, 37(2), 37–47.

Card, D. & Krueger A.B. (1994) ”Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania” The American Economic Review, 84(4), 772–793.

Ekonomifakta (2019), Arbetslöshet och sysselsättning i statistiken.

Ekonomifakta (2019), Ditt län i siffror, Dalarnas län.

Ekonomifakta (2019), Ditt län i siffror, Kalmar län.

Ekonomifakta (2019), Ditt län i siffror, Värmlands län.

Falun (2017), Frågor och svar om Skid-VM 2015.

Fregert, K. & Jonung, L. (2018). Makroekonomi: teori, politik och institutioner.

Studentlitteratur Lund.

Kassens-Noor, E., Wilson, M., Müller, S., Maharaj, B. & Huntoon, L. (2015) ”Towards a mega- event legacy framework”, Leisure Studies, 34(6), 665–671.

Li, S. N., Blake, A., & Thomas, R. (2013) "Modelling the economic impact of sports events:

the case of the Beijing Olympics". Economic Modelling, 30, 235–244.

Matheson, V (2006) Economic impact analysis. I Andreff W Szymanski (red.) Handbook on the Economics of Sport. Edward Elgar Publishing Limited, Cheltenham.

Müller, M. (2014) ”After Sochi 2014: costs and impacts of Russia’s Olympic Games”, Eurasian Geography and Economics, 55(6), 628–655.

Oldenboom, E. R. (2006). Costs and Benefits of Major Sports Events: A Case Study of Euro 2000. Amsterdam: Meerwaade Onderzoeksadvies.

Preuss, H. & Solberg. H. A. (2006). ”Attracting major sporting events: The role of local residence” European Sport Management Quarterly, 6(4), 391–411.

Preuss, H (2007) The impact and evaluation of Major Sporting Events.

Regeringen. (2011) ”Makroekonomiska störningars effekt på kommunsektorns ekonomi och sysselsättning En rapport framtagen av Sveriges Kommuner och Landsting på uppdrag av Utredningen om kommunsektorn och konjunkturen” SOU 2011:5.

Ritchie, J. R. B. & Smith, B. H. (1991). ”The impact of a mega-event on host region awareness:

A longitudinal study”. Journal of Travel Research, 30(1), 3–10.

Riksidrottsförbundet (2008) ”Idrottens roll i samhället II. En modell för idrottsgenererade sociala och monetära effekter på samhället” FoU-rapport 2008:3.

Scandizzo P.L., Pierleoni M.R. (2018) ”Accessing the Olympic games: the economic impact and beyond”, Journal of Economic Surveys, 32(3), 649–682.

Siegfried, J. & Zimbalist, A. (2000) ”The economics of sports facilities and their communities”.

Journal of Economic Perspectives, 14(3), 95–114.

Solberg, H.A. & Ulvnes, A.M. (2013) ”Major sports events – ”The reason for hosting them”

European Journal of Sport Studies, 4, 1–2.

Statistikmyndigheten SCB (2020), Antal gästnätter, preliminär statistik efter region, anläggningstyp och månad.

Statistikmyndigheten SCB (2020), Befolkningen 15–74 år (AKU) efter region, arbetskraftstillhörighet, kön, tabellinnehåll och kvartal.

Storm, R.K. Jakobsen, T.G & Gjersing Nielsen, C. (2019) ”The impact of Formula 1 on regional economies in europé”, Regional Studies. 1–11.

Storm, R.K, Thomsen F, & Jakobsen, T.G. (2017) ”Do they make a difference? Professional team sports clubs’ effects on migration and local growth: Evidence from Denmark” Sport Management Review, 20(3), 285–295.

Svenska skidförbundet (2015), Program VM 2015.

SVT (2015), Svenskt VM-rekord med nio medaljer.

Taks M. Kesenne S. Chalip L & Green B.C. (2011) ”Economic Impact Analysis Versus Cost Benefit Analysis: The Case of a Medium-Sized Sport Event” International Journal of Sport Finance, 6(3), 187–203.

Tillväxtanalys (2020), Statistik över Nystartade företag, enkätdata samt Uppföljning nystartade företag.

Tillväxtverket (2020), Turism och besöksnäring.

Värja, E. (2016). ”Sports and local growth in Sweden: Is a successful sports team good for local economic growth?” International Journal of Sport Finance, 11(4), 269–287.

Westerlund, J. (2005). Introduktion till ekonometri. Studentlitteratur Lund.

Zimbalist, A. (2015), Circus Maximus: The Economic Gamble Behind Hosting the Olympics and the World Cup.

Zimbalist, A. (2017) Introduction ”Welcome to hell”.