Bachelor Thesis in Economics, 15 credits Economics C100:2
Spring term 2020
Konvergens i EU
Trivs Östeuropa i EU-gemenskapen?
Martin Ceder, Gustav Forslund
2
Tillkännagivande
Vi vill tacka vår handledare Runar Brännlund och även Niklas Hanes för goda råd och gott tålamod.
Vänliga Hälsningar
Martin Ceder & Gustav Forslund
3
Abstract
The EU is a unique project both in scope and design. However at the time of writing they are losing a large member which makes it more relevant to investigate EU.
This paper focuses on examining how member states develop in this community and how countries with different backgrounds respond to joining this community. The first question that is addressed is whether the richer and poorer countries converge economically against each other. This is done through the least squares method (ols) where we examine how the countries' GDP / capita at the beginning of the project effects their growth. Where a negative relationship between GDP/capita and growth would mean that members converge on one another financially.
Part of the question is how a certain group has reacted to EU entry, focusing on examining the members of Eastern Europe. We examine how their membership in the EU also affects their economic growth through a similar model that was used earlier, which is then
expanded with dichotomous variables and interaction terms.
The study finds that convergence exists between countries but cannot determine whether it is absolute or conditional. However, there is no significant support for the fact that EU entry has affected countries from eastern Europe in any conspicuous way.
4
Sammanfattning
EU är ett unikt projekt både i dess omfattning och utformning. I skrivande stund har de dock tappat en stor medlem då Storbritannien lämnade EU sista januari 2020. Detta gör det än mer aktuellt att undersöka EU.
Denna uppsats fokuserar på att undersöka hur medlemsländerna utvecklas i denna
gemenskap och hur länder med olika bakgrund påverkas av att gå med i denna gemenskap.
Den första frågan som ställs och besvaras är huruvida rikare och fattigare länderna konvergerar ekonomiskt. Detta genom minsta kvadratmetoden (OLS) där vi undersöker hur ländernas BNP per capita i början av projektet påverkar deras tillväxt. Ett negativt samband mellan BNP per capita och tillväxt skulle betyda att medlemmarnas BNP per capita konvergerar.
Den andra delen av frågeställningen är hur en viss grupp har reagerat på inträdet i EU där det fokuseras på att undersöka de medlemmar som tillhör Östeuropa. Här undersöks hur deras medlemskap i EU påverkar deras ekonomiska tillväxt också detta genom OLS med en liknande modell som då utökas med dikotoma variabler och interaktionstermer.
Studien finner stöd för att konvergens existerar mellan länderna men kan ej fastställa huruvida den är absolut eller betingad. Dock så finns ej något signifikant stöd för att EU- inträdet har påverkat länder från Östeuropa på något iögonfallande sätt.
5
Begreppsförklaring
EEG (Europeiska Ekonomiska Gemenskapen) var samarbetet som senare skulle utvecklas till EU i samband med att Maastrichtfördraget trädde ikraft 1993.
EFTA (European Free Trade Association) bildades av Österrike, Danmark, Norge Portugal Sverige, Schweiz och Storbritannien. Syftet var att verka för ett närmare ekonomiskt samarbete och frihandel inom Europa. 1966 åstadkoms frihandel för
industriprodukter mellan EFTA:s medlemsländer. Under 1970-talet undertecknar EFTA- länderna bilaterala frihandelsavtal med EEG. (EFTA, u.å)
GTC (Gross Trade Creation) är den totala ökningen av handel mellan medlemmar som ingår och låter sig integreras i en handelsgemenskap.Detta oavsett om den ökande handeln ersätter inhemsk produktion eller om den ersätter icke medlemmars exporter (Aitken 1973).
TD (Trade Diversion) sker när importen från icke medlemsländer (låg kostnads import) ersätts med import från medlemsländer (hög kostnads import) (Aitken 1973).
ETC (External Trade Creation) sker när handeln mellan en handelsgemenskap och länder utanför denna gemenskap ökar till följd av ökad integration.
ETC minus TD ger nettoeffekten av ett handelsblock mot omvärlden (Aitken 1973).
Köpenhamnskriterierna är de kriterier ett land måste uppfylla för att bli medlem i EU.
Dessa kriterier omfattar
● Stabila institutioner vilka garanterar demokrati, rättssäkerhet, mänskliga rättigheter och respekt samt skydd för minoriteter.
● En fungerande marknadsekonomi så väl som kapacitet att mäkta med trycket från konkurrens och de marknadskrafter som råder inom unionen.
6
● Förmåga att anta de åtaganden som ett medlemskap innebär inklusive att ansluta sig till den politiska, ekonomiska och monetära unionen. (Cini & Barrogan, 2016)
7
Innehållsförteckning
Innehåll
Tillkännagivande ... 2
Abstract ... 3
Sammanfattning ... 4
Begreppsförklaring ... 5
1. Introduktion ... 8
1.2 Syfte och frågeställning ... 10
1.3 Avgränsningar och begränsningar ... 11
2. Tidigare studier ... 12
3. Tillväxtteori och konvergens ... 16
3.1 Solow-Swan Modellen ... 16
4. Metod ... 24
4.1 Data ... 24
4.2 Tillvägagångssätt ... 27
4.3 Empirisk modell 1: konvergenskriteriet ... 27
5. Resultat ... 29
6. Diskussion ... 32
6.1 Analys av resultat ... 32
6.2 diskussion ... 33
6.3 Svagheter ... 34
6.4 Vidare studier ... 35
Referenslista ... 36
8
1.Introduktion
Europeiska unionen är en union som kännetecknas av den inre marknaden. Den inre marknaden grundar sig på de fyra friheterna dvs att varor, tjänster, människor och kapital i princip ska kunna röra sig fritt över landsgränser inom EU (Bernitz & Kjellgren, 2018).
Det första steget mot den inre marknaden skedde via en tullunion mellan de första
medlemsländerna i det som skulle bli EU. De beslutade att en tullunion skulle skapas i tre steg från och med 1 januari 1958. 1968 var tullunionen fullbordad (Möller, 2014). Detta innebär att varor kan skickas tullfritt mellan länder inom unionen samtidigt som man har gemensamma tullar gentemot länder utanför.
Att vara medlem i EU innebär att man är medlem i världens största frihandelsgemenskap.
Att tullfritt kunna handla med andra medlemsländer framförs ofta som det främsta argumentet för EU-medlemskap. Detta var ett argument som ofta förekom från motståndarna till brexit innan folkomröstningen i Storbritannien 2016. De menade att ekonomin skulle få betala ett högt pris om man lämnade EU. De som var för att
Storbritannien skulle lämna EU tryckte ofta istället på att allt för mycket makt hamnar i Bryssel och för långt bort från de brittiska medborgarna.
EU som projekt är förutom ett ekonomiskt också ett politiskt och socialt samarbete där integrationen ses som en viktig del. EU strävar efter att länder ska bli mer ekonomiskt jämbördiga och genom de kriterier som ett land behöver uppfylla söker EU försäkra sig om att ett land är moget för ett EU-medlemskap. Då ett land tillåts bli en del av
gemenskapen ska man alltså ha försäkrat sig om att de uppfyller en viss ”EU-standard”
enligt dessa kriterier.
9
Ett mått för att mäta huruvida länder kan anses vara ekonomiskt jämbördiga är BNP per capita. För att länder ska anses bli ekonomiskt homogena gäller då att länder med olika BNP per capita närmar sig varandra och helst då genom att de med lägre nivå växer ikapp de med högre nivå. Detta är en omdiskuterad fråga som det forskats mycket om. Tenderar fattigare och mindre utvecklade länder att växa ikapp rikare och mer utvecklade länder?
Om man vill söka svaret på denna frågeställning så undersöker man om absolut
konvergens förekommer. Delar man däremot in länder i någorlunda homogena kluster och undersöker konvergensen i dessa kluster så studerar man betingad konvergens där
konvergens sker inom kluster, men ej emellan.
Att vara en del av ett större frihandelsområde som EU är tänkt att öka handeln länderna emellan och främja tillväxten för medlemsländerna. Hur mycket frihandelsavtal gynnar handeln mellan de länder som ingår i dem råder det delade meningar om. Många som undersökt detta verkar vara överens om att handeln ökar, men däremot råder det delade meningar om hur verkningsfulla avtalen är. Aitken undersökte effekten av EEG och EFTA och kom fram till att båda dessa frihandelsavtal gynnade de länder som ingick i dem. Han såg dock att EEG hade avsevärt högre effekt på handeln än EFTA (Aitken, 1973). Baier och Bergstrand undersökte 2007 effekten av frihandelsavtal och deras resultat indikerade att många tidigare undersökningar kraftigt underskattat effekten av frihandelsavtal. Vidare har vissa studier visat på att det som främst främjat den ekonomiska tillväxten under dessa avtal har varit teknologiskt utbyte.
Under ett par händelserika år 1990-1991 så föll kommunismen i Östeuropa. Ett flertal länder som tidigare levt i enpartistater med centraliserad ekonomisk styrning gick över till marknadsekonomi och demokrati. Ett drygt decennium efter kommunismens fall så hade ett flertal av dessa länder uppfyllt köpenhamnskriterierna och beviljades inträde i EU 2004.
Solow-Swan är en neoklassisk tillväxtmodell som ofta använts för att beskriva ekonomisk tillväxt. Den bygger på att låg BNP per capita bör generera högre tillväxttakt på grund av
10
avtagande avkastning på kapitalstock. Den har fått utstå viss kritik i studier om konvergens då vissa menar att data talar emot modellen. Om man jämför fattigare och rikare länder runt om i världen så visar många studier att de fattigare länderna inte växer ikapp de rikare. Detta behöver dock inte ses som bevis för att Solow-Swan-modellen är felaktig om de olika ekonomierna tenderar att konvergera mot olika nivåer av steady state (Barro & Sala-i-Martin, 2004). Andra studier har visat att inom grupper av mer homogena ekonomier så tenderar de fattigare regionerna att ha högre ekonomisk tillväxt än de rikare (Barro & Sala-i-Martin, 2004).
Om man antar att de länder som ingår i studien utgör en någorlunda homogen grupp, då de alla uppfyllt Köpenhamnskriterierna, så borde man kunna se att länder med en lägre initial BNP per capita har en högre BNP per capita tillväxt. Vidare så underlättas det
teknologiska utbytet mellan länder som ingår i frihandelsavtal vilket ökar på tillväxten.
1.2 Syfte och frågeställning
En frågeställning som aktualiserats då Storbritannien 2016 röstade för att lämna EU är huruvida det är fördelaktigt att vara medlem i EU. Denna frågeställning kan självklart ha många olika svar beroende på vad man menar med fördelaktigt. Denna uppsats försöker svara på om det kan sägas att medlemskap i EU har varit ekonomiskt fördelaktigt för de länder från Östeuropa som gick med i EU 2004 samt huruvida konvergens förekommer inom EU.
Den initiala frågeställningen är huruvida länder inom EU konvergerar mot varandra ekonomiskt, detta genom att använda oss av initial BNP per capita som
förklaringsvariabel och BNP per capita tillväxt som beroende variabel. Om sambandet är negativt så visar detta på konvergens. Förutom initial BNP per capita så kommer
sysselsättning och utbildningsnivå att användas som kontrollvariabler.
11
Vidare kommer det att undersökas hur länder från öststaterna påverkats av EU-inträdet genom en regression med “fixed effects”. Hur öststatsländer reagerat på EU-inträdet är intressant att undersöka då de tills relativt nyligen varit kommunistiska länder med en centraliserad, dvs statlig, ekonomisk styrning. De flesta av dessa länder har dessutom varit en del av eller under stark influens av Sovjetunionen. Då de nu är medlemmar i EU så har de uppfyllt Köpenhamnskriterierna med bland annat en väl fungerande marknadsekonomi.
1.3 Avgränsningar och begränsningar
EU delas in i tre regioner Syd, Öst och Nord/Västeuropa. Till Östeuropa räknas i denna uppsats de EU-länder som tidigare varit medlemmar i Warszawapakten samt de länder som tidigare utgjorde Jugoslavien. I övrigt menar vi att uppdelningen överensstämmer med gängse uppfattningar av vad som utgör Syd och Nordeuropa. I uppsatsen används Nordeuropa och Västeuropa parallellt.
12
2. Tidigare studier
Det finns många tidigare studier som undersökt både konvergens och effekterna av att ingå i frihandelsavtal och frihandelsområden.
Quah (1996,1997) har studerat konvergens och ser tecken på att det bildas konvergensklubbar där rikare ekonomier konvergerar mot varandra och fattigare
konvergerar sinsemellan.Quah skriver i Empirics for economic growth and convergence (1996) att konvergensklubbar bildas endogent och att distributionen av inkomst
polariseras över ekonomier. Rika ekonomier blir rikare och fattigare blir fattigare medan medelklassekonomier försvinner.
I sin studie Twin Peaks: Growth and convergence in models of distribution dynamics menar Quah (1996) att konventionella analyser missar viktiga aspekter gällande tillväxt och konvergens. En viktig aspekt enligt Quah är hur väl aktörer i en ekonomi övervinner hinder vad gäller teknologisk utveckling och kapacitetsutveckling, då högre nivå av teknologi och produktionskapacitet ökar tillväxten. Quah menar även att vad som är viktigt, när man undersöker konvergens länder emellan, är hur ekonomier presterar relativt varandra och inte hur väl en ekonomi presterar relativt sin egen historia. Quah
undersökning ger belägg för att det bildas konvergensklubbar. Genom tvärsnittsdata av länder ser Quah tendenser till vad han kallar Twin peaks, dvs en uppdelning av fattigare och rikare länder där länder mittemellan antingen rör sig mot den rikare eller fattigare gruppen.
I artikeln Sustainability of Economic Growth and Convergence in Regions of Different Development Stages tar Juknys, Liobikienė, & Dagiliūtė (2017), avstamp från tidigare studier som visat på avsaknad av absolut konvergens globalt sett. Studien använder sig av en logistisk tillväxtmodell och fokuserar på två 5-årsintervall, 1961–1965 och 2003-2007.
13
Liobikienė, & Dagiliūtė finner belägg för teorin om konvergensklubbar, men också att rikare länder i utvecklingsregioner initialt växer snabbare än fattiga länder i regionen.
Detta leder till divergens mellan länderna inom denna region.
Liobikienė, & Dagiliūtė resultat indikerar att absolut konvergens är möjlig i utvecklade regioner där länderna nått maximal tillväxttakt och att dessa länder växer långsammare.
Den ekonomiska tillväxten minskar gradvis när ekonomin närmar sig steady state och teknologiska framsteg kan endast fördröja tidpunkten för då tillväxten blir noll.
Aitken (1973) undersökte i sin studie The effect of the EEC and EFTA on European trade:
A temporal cross section analysis vilken effekt EEG och EFTA hade på handeln i Europa åren 1951–67 och vilken effekt de hade på den ekonomiska integrationen av Europa under åren 1959-1967. EEG bildades 1958 och EFTA bildades 1959 (Möller, 2014).
Under Aitkens undersökningsperiod hade EFTA ännu inte utvecklats till ett
frihandelsområde och de hade ännu inte några frihandelsavtal med EEG. EFTA arbetade då främst för ökad ekonomisk integration inom Europa (EFTA, u.å).
Aitkens studie sträcker sig från 1951–1967. Perioden 1959–1967 kallar han
integrationsperioden. Aitkens använder även åtta år innan denna period för att få en bild av krafterna som verkade innan EEG bildades. Aitkens (1973) studie visade att både EEG och EFTA upplevde en kumulativ ökning i GTC under respektive integrationsperiod, GTC var dock betydligt större för EEG än för EFTA.
Den effekt EFTA hade på EEG som helhet visade på en konsekvent TD effekt för perioden 1961–1967. Aitkens (1973) studie ger belägg för att ökad integration ökar
handelsutbytet där både EEG och EFTA gav positiva effekter, han såg dock att EEG hade avsevärt högre effekt på handeln än EFTA.
14
I studien Growth effects of European integration av Magnus Henrekson, Johan
Torstensson och Rasha Torstensson (1996) undersöker författarna effekterna av europeisk integration i EG och EFTA på den ekonomiska tillväxten (EG avser här Europeiska Gemenskaperna där EEG var en del av dessa). Likt Aitken fann de en positiv effekt av att vara medlem i både EG och EFTA. Deras undersökning visade dock inga signifikanta skillnader i ekonomisk tillväxt mellan de två grupperna. EG:s och NAFTA:s effekt på den ekonomiska tillväxten beräknas till mellan 0,6–0,8 procentenheter per år. Vidare antyder studien att det är främst teknologiskt utbyte till följd av integrationen som påverkar tillväxten.
Författarna till studien, Growth, convergence and EU membership, undersökte huruvida inkomstnivåer i EU-15 konvergerat mot varandra sedan 1960-talet. De undersökte även om EU-medlemskap haft en positiv påverkan på tillväxten i dessa länder. De fann att EU- medlemskap haft en positiv och asymmetrisk effekt på den långsiktiga ekonomiska tillväxten. Författarna menar att det är främst spridningen av teknologi från mer
teknologiskt utvecklade länder inom EU som gjort att länder med lägre initial teknologisk nivå tjänat mest på EU-medlemskap. (Cuaresma,Ritzbereger-G.-D., & Silgoner, 2008)
I en studie utreder Daniel Landau (1995) om medlemskap i EEG har en positiv effekt på den ekonomiska tillväxten. Han utgår från hypotesen att tillväxtpotentialen hos länderna i EEG i genomsnitt varit densamma som hos andra rika industrialiserade
marknadsekonomier. Landau undersökte länders ekonomiska tillväxt över tid och deras BNP per capita relativt till USA. Landaus data består av 17 OECD länder över en
tidsperiod av fyra decennier, 1950–1990. Han kunde inte finna någon statistisk signifikant skillnad i ekonomisk tillväxt mellan de länder som varit medlemmar i EEG och
utvecklade marknadsekonomier som inte varit medlemmar.(Archiv, 2019)
15
Baier och Bergstrand (2007) undersökte effekten av frihandelsavtal där de kom fram till att många tidigare studier, som använt sig av linjära regressionsmodeller, underskattat effekten av dessa avtal avsevärt. De menar att effekten egentligen är 5–6 gånger större än de mer traditionella modellerna visar. Enligt Baier och Bergstrand så fördubblas i snitt den bilaterala handeln mellan två handelspartners 10 år efter ingånget frihandelsavtal.
Campos, Coricelli och Maretti (2018) har undersökt effekten av EU-medlemskap genom att med en ekonometrisk metod försöka skatta vilken nivå av BNP per capita och
arbetsproduktivitet länder som gått med i EU skulle ha haft om de stannat utanför. De undersöker denna effekt genom att studera EU:s utvidgningar 1973, 1980-talet, 1995 och 2004. Av alla dessa länder finner de att enbart Grekland har haft lägre BNP per capita och arbetsproduktivitet som följd av EU-medlemsskap. Av de östländer som gick med 2004 ser de att EU haft en positiv effekt på alla dessa länder, men där effekten varit något lägre för Polen, Tjeckien och Slovakien.
16
3. Tillväxtteori och konvergens
3.1 Solow-Swan Modellen
En av de mest välkända ekonomiska tillväxtmodellerna är Solow-Swan modellen som utvecklades av Robert Solow och Trevor Swan 1956. Solow-Swan modellen har trots sin enkelhet stått sig väl över tid som en av de mest robusta ekonomiska modellerna (Carlin &
Soskice, 2006).
Trots att Solow-Swan modellen var tänkt att påvisa dynamiken i en enskild ekonomi har den använts för att jämföra hur olika ekonomier presterar (Carlin & Soskice, 2006).
Den grundläggande Solow-Swan modellen är en neoklassisk tillväxtmodell som säger att ekonomisk tillväxt drivs av kapitalinvesteringar samt att marginalnyttan av dessa
investeringar är avtagande. Produktionsfunktionen bygger på kapitalstock (K), arbetskraft (L) och kunskap/teknologi (A). Insatsfaktorerna kapital och arbetskraft är rivaliserande faktorer vilket innebär att de endast kan brukas av en användare åt gången medan A inte ses som rivaliserande (Barro & Sala-i-Martin, 2004).
I Solow-Swan så ser vi sparande (S) = investeringar (I) samt att nivån på A inledningsvis är konstant. När vi vill förstå hur effektivt ett lands produktion är så är BNP per capita ett bättre mått än enbart BNP och därför så är det välkommet att varje variabel i Solow-Swan modellen divideras med invånarantal, vilket här är synonymt med variabeln L. (Carlin &
Soskice, 2006) Detta ger den grundläggande produktionsfunktionen:
𝑌
𝐿 = 𝐹 (𝐾,𝐿
𝐿 ) → 𝑦 = 𝑓(𝑘) där y & k är produktion respektive kapital per capita.
Produktionsfunktionen är nu enbart en funktion av kapitalstock per capita.
17
Förändringen i kapitalstocken sker via investeringar vilket ökar på kapitalstocken medan depreciering minskar den (Carlin & Soskice, 2006), detta ger:
𝐾̇ = 𝑠𝑌 − 𝛿𝐾 (3.1)
Där K̇ är kontinuerlig förändring i kapitalstocken, sY är sparkvoten av Y och δ deprecieringstakten av befintlig kapitalstock. Om detta divideras med K så fås ökningstakten av kapitalstock, g(K):
𝑔(𝐾) =𝑠𝑌 − 𝛿𝐾
𝐾 = 𝑠𝑌
𝐾 − 𝛿
Givet att K är konstant så innebär, den exogent givna, befolkningstillväxten (n) att k minskar. Vid steady state, dvs där k är konstant (𝑘∗), så måste därför n=g(K) vilket ger:
𝑠𝑌
𝐾 − 𝛿 = 𝑛 𝑠𝑌
𝐾 = 𝛿 + 𝑛
I steady state finns det, så här långt, ingen BNP per capita tillväxt då tillväxten i produktion och kapitalstock växer i samma takt som befolkningen (Carlin & Soskice, 2006).
Om K̇ (ekvation 3.1) divideras med L så skrivs tillväxten av kapitalstock i per capita termer:
𝐾̇
𝐿 = 𝑠𝑓(𝑘) − 𝛿𝑘
18
Figur 1 illustrerar Solow-Swan modellen grafiskt. (Carlin & Soskice, 2006)
Den lodräta axeln (y) visar produktion per capita och den vågräta (k) visar kapitalstock per capita. Produktionsfunktionen, y=f(k) är avtagande då marginalnyttan av kapitalstocken är avtagande. Kurvan för sparkvoten sf(k) har samma form som y=f(k) då sparkvoten är den andel av produktionen/inkomsten som sparas/investeras. Den räta linjen i grafen visar befolkningsökning (n) samt deprecieringen av kapital (𝛿). Då kapitalstocken mäts per capita innebär det att om invånarantalet ökar givet att kapitalstocken hålls konstant så minskar kapitalstock per capita. Den streckade linjen i figuren visar steady state, dvs där deprecieras kapital per capita i samma takt som det ersätts av investeringar. Den enda möjligheten, givet att teknologin är konstant, att öka produktionen (y) är att öka
sparkvoten. En kapitalstock (k) som ligger till vänster om 𝑘∗ för steady state kommer att öka och en k som ligger till höger kommer att minska.
Så långt så visar Solow-Swan modellen att i steady state så växer arbetskraften och produktionen i samma takt. Data visar däremot att i steady state så växer produktionen mer än arbetstillväxten så att produktionen per arbetare växer stadigt över tid. Detta kan tillskrivas den teknologiska utvecklingen (Carlin & Soskice, 2006).
19
När teknologinivån tillåts påverka produktionen tillkommer ytterligare en aspekt.
A anger nivån på teknologiska framsteg vilket är en funktion av tid. Den kontinuerliga produktionsfunktionen blir då.
𝑌̇ = 𝐹𝐾𝐾̇ + 𝐹𝐿𝐿̇ + 𝐹𝐴Ȧ (3.2)
där 𝐹𝐾 =𝜕𝐹(𝐾,𝐿,𝐴)
𝜕𝐾 , 𝐹𝐿 =𝜕𝐹(𝐾,𝐿,𝐴)
𝜕𝐿 , 𝐹𝐴 =𝜕𝐹(𝐾,𝐿,𝐴)
𝜕𝐴
detta ger en tillväxtfunktion enligt 𝑔𝑌= 𝐹𝐾𝐾
𝑌 𝑔𝐾+𝐹𝐿𝐿
𝑌 𝑔𝐿+𝐹𝐴𝐴
𝑌 𝑔𝐴 (3.3)
Om man antar att arbete och kapital betalas för i en konkurrensutsatt marknad där priserna är lika med marginalprodukten så är lön (𝑤 = 𝐹𝐿) och kostnad för kapital (𝑅 = 𝐹𝐾). Den ekonomiska tillväxten som inte härrör från insatser av arbete och kapital benämns som Solow-residualen eller den totala faktorproduktiviteten (TFP-Total Factor Productivity).
Solow-residualen definieras som 𝑆𝑅 =𝐹𝐴𝐴
𝑌 𝑔𝐴.(Carlin & Soskice, 2006) Ekvation (3.3) kan nu skrivas som
𝑔𝑌 = 𝑅𝐾
𝑌 𝑔𝐾+𝑤𝐿
𝑌 𝑔𝐿+ 𝑆𝑅 (3.4) Då 𝜎𝐾 =𝑅𝐾
𝑌 visar andelen av den totala inkomsten som spenderas på kapitalstocken och 𝜎𝐿 =𝑤𝐿
𝑌 är den andel av totalinkomsten som utgår som lön kan Solow-residualen skrivas som
20
𝑆𝑅 = 𝑔𝑌− 𝜎𝐾𝑔𝐾− 𝜎𝐿𝑔𝐿 (3.5)
När produktionsfunktionen bygger på konstant skalavkastning där summan av de två insatsfaktorerna, arbete och kapital, är lika med ett så kan ekvation (3.5) skrivas som 𝑇𝐹𝑃 𝑡𝑖𝑙𝑙𝑣ä𝑥𝑡 = 𝑆𝑅 = 𝑔𝑌− 𝜎𝐾𝑔𝐾− (1 − 𝜎𝐾)𝑔𝐿
Per capita ger detta
𝑇𝐹𝑃 𝑡𝑖𝑙𝑙𝑣ä𝑥𝑡 = (𝑔𝑌− 𝑔𝐿) − 𝜎𝐾𝑔𝐾+ 𝜎𝐾𝑔𝐿 = 𝑔𝑦− 𝜎𝐾𝑔𝑘
Då arbetskraft och kapitalstock antas växa i samma takt och kapitalstockens andel av tillväxten i stort sett är konstant så kan man via Harrod-neutral form of technological progress kanalisera teknologins påverkan på produktionsfunktionen via arbete AL som ger arbete mätt i effektivitetsenheter. (Carlin & Soskice, 2006)
𝑌 = 𝐹(𝐾, 𝐴𝐿) 𝑦̂ = 𝑌
𝐴𝐿 (produktion per effektivitetsenhet av arbete) 𝑘̂ = 𝐾
𝐴𝐿 (kapital per effektivitetsenhet av arbete) Hatt ovanför variabler ger ett mått med avseende på effektivitetsenheter av arbete. När produktionsfunktionen divideras med AL fås
𝑦̂ = 𝑌
𝐴𝐿 = 1
𝐴𝐿𝐹(𝐾, 𝐴𝐿) = 𝐹(𝑘̂, 1) = 𝑓(𝑘̂)
Som tidigare nämnts är sparande lika med investeringar dvs sparkvoten är lika med den kontinuerliga förändringen av kapitalstocken och dess depreciering.
𝑠𝑌 =𝑑𝐾 𝑑𝑡 + 𝛿𝐾
21 Mätt i effektivitetsenheter av arbete ger det
𝑠𝑦̂ = 𝐾̇
𝐴𝐿+ 𝛿𝑘̂ = 𝐾 𝐴𝐿
𝐾̇
𝐾+ 𝛿𝑘̂ = 𝑘̂𝑔𝐾+ 𝛿𝑘̂
Vidare ger det att tillväxten av kapitalstock är 𝑔𝐾 = 𝑔𝑘̂ + 𝑔𝐴+ 𝑔𝐿
Det antas att teknologiska framsteg är exogena och sker i konstant takt x. Där x refererar till den exogena takten av Harrod-neutral technological progress. (Carlin & Soskice, 2006)
𝑘̇̂ = 𝑠𝑓(𝑘̂) − 𝑘̂(𝛿 + 𝑥 + 𝑛) eller
𝑔𝑘̂ = 𝑠𝑓(𝑘̂ )
𝑘̂ − (𝛿 + 𝑥 + 𝑛) (Fundamental Solow Equation; med teknologiska framsteg) Då steady state är där k är konstant (k*), och n=g(K) så ger detta att produktionen per capita ökar med den teknologiska tillväxten x. Då produktion per effektivitetsenhet av arbete är
𝑦̂ = 𝑌 𝐴𝐿
produktion per capita är 𝑦 =𝑌
𝐿 så är 𝑦̂𝐴 = 𝑌
𝐿 = 𝑦 om A antas ha en tillväxt av x ger detta 𝑦̂𝐴𝑥 = 𝑌
𝐿 = 𝑦𝑥 vilket ger att i steady state växer y med x och Y med xL.
Då teknologiska framsteg antas vara exogena och befolkningsökningen sker i en konstant takt så kan beslutsfattare förändra nivån på kapital per capita genom
sparande/investeringskvoten. Innebär då detta att sparkvoten kan ökas hur mycket som helst för att öka produktionen via högre nivå på kapital per capita? De som agerar i en ekonomi antas erhålla nytta genom konsumtion. Således maximeras nyttan där
22
konsumtionen maximeras. Denna nivå brukar kallas the golden rule och är den nivå där avståndet är som störst mellan kurvan för produktion per capita och deprecieringen av kapital per capita. Den optimala sparkvoten ligger då vid den steady state där
konsumtionen per capita är som störst. (Carlin & Soskice, 2006)
𝑐∗ = (1 − 𝑠)𝑓(𝑘∗) = 𝑓(𝑘∗) − 𝑠𝑓(𝑘∗) − (𝛿 + 𝑛)𝑘∗
Figur 2 Illustrerar Solow-Swan modellen för golden rule nivå på steady state (Carlin &
Soskice, 2006). Nedsänkt G i grafen indikerar nivån för golden rule.
3.2 Konvergens
Större mått av jämställdhet i Europa vad gäller produktivitet och inkomst har länge varit ett av de centrala målen i den europeiska gemenskapen (Cappelen, 2003). En fråga som stötts och blötts är huruvida länder konvergerar ekonomiskt mot varandra och i så fall om fattigare länder växer ikapp rikare. Det har utförts många studier i ämnet som har dragit sitt strå till stacken. Olika studier har visat på konvergens, men på olika sätt. Hur konvergensen sett ut verkar också ha skiftat över tid. Vissa studier har även påvisat att
23
rikare länder verkar konvergera mot varandra medan fattigare länder konvergerar
sinsemellan. Detta skulle då kunna skapa en bimodial uppdelning med en grupp av rikare länder och en grupp av fattigare länder (Quah, 1996b).
Givet den neoklassiska tillväxtteorin ska länder med lägre initial BNP per capita ha en högre tillväxttakt än länder med högre initial BNP per capita. Detta då produktion per capita (y) är en funktion av kapitalstock per capita (k). Fattigare länder har en lägre k ,och då avkastningen på kapital är avtagande ger varje ny enhet av kapital lägre avkastning än föregående. Denna konvergens borde då innebära att med tiden så växer fattigare länder ikapp rikare länder. Detta brukar kallas absolut konvergens (Carlin & Soskice, 2006). När det skapas kluster av länder som som sinsemellan konvergerar mot samma nivå inom klustren, men mot olika nivåer av inkomst per capita mellan klustren brukar man tala om betingad konvergens. Man kan då se det som att varje kluster av länder eller regioner konvergerar mot sin egen nivå på steady state vilken beror på hur de olika parametrarna i modellen ser ut. (Carlin & Soskice, 2006).
Återigen bör det påpekas att Solow-Swan modellen inte var tänkt att jämföra hur olika länder presterar utan modellen ska visa vad som sker i ett enskilt land. Modellen har trots det varit populär för att förklara och påvisa konvergens.
Denna uppsats undersöker om konvergens kan sägas existera överhuvudtaget inom EU och om tillväxten i östländer som gick med i EU 2004 kan sägas ha påverkats av EU- inträdet. Med andra ord undersöks det inte om eventuell konvergens kan sägas vara absolut eller betingad.
24
4. Metod
I detta kapitlet beskrivs de statistiska metoderna som används, tillvägagångssättet när det statistiska arbetet utförs och även datamaterialet och dess behandling. De slutgiltiga modellerna kommer även presenteras.
4.1 Data
Datamaterialet är uteslutande från Eurostat som är europeiska unionens egna statistiska organ. Det är ett paneldata som sträcker sig från 1995 till och med 2018 och innefattar de länder som var medlemmar i eu från 2004 (EU25). Vi gör även en indelning i nord, syd och östregioner av EU. Vilken region de olika medlemmarna tillhör kan man se i tabell i appendix. I tabell 1 nedan beskrivs variablerna och där presenteras deras variabelnamn i tabellformat.
Tabell 1: Variabelbeskrivning.
25
Tidsperioden som kommer undersökas är densamma som datamaterialets täckning alltså 1995 till 2018. Denna period väljs då vi vill ha en så lång period som möjligt men
samtidigt vill fokusera på att undersöka den mer moderna versionen av samarbetet det vill säga den period som utgör EU. Det vore att föredra att ha data från 1993 för att täcka hela EU:s livstid men eftersom det är problematiskt att finna data för vissa länder från dessa år så blir startpunkten 1995.
4.1.1 Deskriptiv statistik
Nedan presenteras variablerna i form av boxplots för att undersöka deras fördelning samt för att undersöka om det finns några outliers. De är baserade på alla observationer under undersökningsperioden.
Figur 3: Gdp per capita & tillväxt.
26 Tabell 2: fördelning gdp per capita och tillväxt.
I figur 3 ovan kan man observera hur BNP per capita och tillväxt är fördelade. Här kan man observera att BNP per capita har större spridning i form av outliers mot högre värden men ej några outliers mot lägre värden. Tillväxt har outliers mot lägre respektive högre värden. Det finns en tydlig outlier som sticker ut med värdet 0.34731 som kan observeras i tabell 2 ovan, denna observation är Irland 2015 och får ses som riktig då de hade hög tillväxt detta år.
Figur 4: Utbildning och sysselsättning.
27 Tabell 3: Utbildning och sysselsättning.
I figur 4 ovan kan man se hur utbildning och sysselsättning är fördelade. De har inga outliers. I tabell 3 ovan kan men se max och minvärde för de två variablerna.
4.2 Tillvägagångssätt
Det kommer att utföras en kvantitativ analys av materialet. Detta eftersom vi vill ha kvantifierbara resultat, som vi vill kunna dra slutsatser från och som går att generalisera på liknande situationer. Den statistiska programvaran som kommer användas är R. Det kommer konstrueras två olika modeller för att undersöka de olika frågorna som har presenterats tidigare i arbetet. Den statistiska metoden som kommer nyttjas är OLS.
I liknande modeller som den vi kommer presentera nedan är det vanligt att man använder BNP per capita från perioden innan (t-1) som en förklarande variabel för period (t) för att fånga upp konvergens. I vår modell användes BNP per capita 1995 som förklarande variabel för tillväxt. I den första modellen undersöks huruvida ett lågt ingångsvärde på BNP per capita 1995 korrelerar med högre BNP-tillväxt. I den andra modellen vill vi undersöka om tillväxten i det som idag utgör EU ser olika ut för de olika regionerna öst, syd och nord och om EU-inträdet påverkat tillväxten i Östeuropa.
4.3 Empirisk modell 1: konvergenskriteriet
Growth är den beroende variabeln och är alltså tillväxten för observation i, och mäts i procent. gdp1995 är observation i:s BNP per capita år 1995 och dess koefficient ska för att konvergenskriteriet ska uppfyllas, vara negativ. Employ är andelen sysselsatta i arbetsför
28
ålder för observation i. Education är andelen med tertiär utbildning för observation i.
Employ och education är kontrollvariabler och därför läggs ingen direkt vikt på deras koefficienter eftersom de ej är av intresse för arbetets frågeställning.
4.4 Empirisk modell 2: EU/Öst i EU
Det finns här tre dikotoma variabler. Syd antar ett för observationer som tillhör
Sydeuropa, ost antar ett för de observationer som tillhör Östeuropa och euost antar värdet ett om observationen tillhör Östeuropa och de åren som det är med i EU. Vidare finns det tre interaktionstermer, gdp1995:euost som antar landets BNP per capita år 1995 om det är ett östland som är med i EU, gdp1995:ost antar BNP per capita år 1995 för observationer som är ett östland och gdp1995:syd som då antar respektive lands BNP per capita 1995 om observationen tillhör Sydeuropa. Nordeuropa utgör referens.
29
5 . Resultat
Tabell 4: utskrift empirisk modell 1 konvergenskriteriet
*10% signifikansnivå, **5% signifikansnivå, ***1% signifikansnivå.
Robusta standardfel används för t-värden.
I tabell 4 framgår det att gdp1995 har ett negativt samband med tillväxt. Alltså om gdp1995 ökar med ett så minskar tillväxten med 0,00000146 vilket innebär att tillväxten, allt annat lika, är i genomsnitt 0,000146 procentenheter lägre om BNP per capita ökar med en US-dollar. Variabeln gdp1995 är signifikant på en 5 procentig signifikansnivå. Vidare har employ ett positivt samband med tillväxt, detta är dock ej signifikant på ovan nämnda signifikansnivå och education har ett negativt samband med tillväxt som är signifikant.
30 Tabell 5: Utskrift empirisk modell: EU/öst i Eu
*10% signifikansnivå, **5% signifikansnivå, ***1% signifikansnivå.
Robusta standardfel används för t-värden.
31
I tabell 5 är gdp1995 ej signifikant efter att de nya variablerna har introducerats. Ost har en positiv koefficient på 0,101 som är signifikant, vilket innebär att ett östland i
genomsnitt har 10.1 procentenheter högre tillväxt jämfört med ett västland. gdp1995:ost har en negativ koefficient på -0,00000789 vilket innebär att om BNP per capita 1995 för ett östland ökar med en dollar så kommer landet i genomsnitt ha 0.000789 procentenheter lägre tillväxt än ett västland ceteris paribus.
32
6. Diskussion
6.1 Analys av resultat
Syftet med arbetet var att undersöka huruvida länderna inom EU konvergerar ekonomiskt mot varandra. Hur påverkas tillväxten hos länder från Östeuropa av inträde i EU. Den första modellen (modell 1) är utformad för att undersöka om det finns ekonomisk konvergens. Eftersom det finns ett negativt samband mellan den BNP per capita som landet har 1995 så visar det att ett land som har hög BNP per capita i början av denna period tenderar att ha en lägre tillväxt. Detta betyder att de länder med lägre BNP per capita då kommer ha en högre tillväxt i genomsnitt. Detta talar för att konvergens existerar bland EU:s medlemmar. Vilket besvarar den första frågan i syftet av arbetet.
Med den andra modellen är målet att besvara den andra frågan i arbetets syfte: Hur
påverkas tillväxten hos länder från Östeuropa av inträde i EU. Vi kan här se i utskriften att den dikotoma variabeln euost har en negativ koefficient men har ett högt p-värde och det kan därmed ej säkerhetsställas att den är skild från noll. Det blir därför svårt att dra några slutsatser om hur inträdet i EU påverkar medlemmar från öst, även interaktionseffekter mellan öst och BNP 1995 är insignifikant så även där är det svårt att dra några slutsatser.
Den dikotoma variabeln för öst är signifikant och positiv. Om ett land är ett östland ceteris paribus så kommer det i genomsnitt ha 10.1 procentenheter högre tillväxt än ett västland.
Detta indikerar alltså att östländer har haft högre tillväxt under den undersökta perioden och eftersom östländerna har varit medlemmar lejonparten av denna period så kan det tala för att EU har haft en positiv effekt på landets ekonomiska tillväxt.
2004 var första gången som en EU-utvidgning föregicks av att kandidatländerna hade vissa kriterier de skulle uppfylla innan de blev medlemmar. Perioden innan anslutningen så började dessa länder ställa om inför EU-medlemskapet vilket bland annat innebar
33
överenskommelser om frihandel och ekonomisk integration innan anslutningen 2004.
Detta kan ha inneburit att effekten av EU-medlemskapet åtminstone delvis visat sig innan själva anslutningen och det finns forskning som ger stöd för detta. (Campos, Coricelli, &
Moretti, 2018) Detta kan vara en orsak till att variabeln euost inte är signifikant.
6.2 diskussion
En aspekt som denna uppsats inte tagit upp är de olika utbetalningar som EU gör till de länder och regioner som får extra stöd. Alla östländer har under perioden 2000–2015 i snitt mottagit mer än vad de betalat in till EU (cbs, 2016). Detta kan självklart vara en del av förklaringen till att variabeln ost har en positiv effekt, men detta är troligen inte hela sanningen. Dessa stöd är till för att skapa ett mer jämlikt EU och om de har avsedd effekt torde de avta med tiden som fattigare länder växer ikapp rikare. Även om EU fördelar mer pengar till dessa länder än vad dessa länder betalar in så är detta en del av spelreglerna i EU och därför menar författarna, utifrån frågeställningen, att denna aspekt inte ska behandlas som en kontrollvariabel.
Efter Rysslands annektering av Krimhalvön 2014 så har EU infört sanktioner gentemot Ryssland. Med tanke på geografiska och historiska förhållanden så finns det anledning att anta att de östeuropeiska ländernas handel drabbats hårdare än övriga Europa av dessa sanktioner. Exempelvis så var Ryssland den största exportmarknaden för Estland 2012 där 16% av exporten gick till Ryssland. 2016 hade den andelen sjunkit till 9% och Ryssland var då deras tredje största exportmarknad (OEC u.å). Övriga Baltikum visar liknande siffror. Även andra öststater visar kraftigt lägre exportsiffror till Ryssland även om den exporten varit en mindre viktig del av deras totala export. Troligtvis har detta påverkat dessa länder negativt.
I den andra modellen är sambandet mellan utbildning och tillväxt negativt och signifikant vilket kan upplevas motsägelsefullt. En möjlig orsak skulle kunna vara att utbildningsnivå
34
och BNP per capita har ett samband. Om länder med hög BNP per capita också har större möjligheter att erbjuda befolkningen högre utbildning så kan variabeln för utbildning, enligt konvergenskriteriet, visa på en negativ effekt på tillväxten.
6.3 Svagheter
En svaghet kan vara det som berörts tidigare i diskussionsdelen där det finns forskning som visar på att effekten av EU-medlemskap visar sig tidigare än då medlemskapet är underskrivet. Möjligen skulle det behövts någon eller några ytterligare kontrollvariabler, exempelvis omfattningen av utländska direktinvesteringar i de länder som undersöks innan och efter att de gått med i EU. Ett ambitiöst kandidatland som genomför stora institutionella och ekonomiska förändringar kan tänkas locka till sig utländska
investeringar innan själva medlemskapet är fullbordat. Detta skulle då kunna innebära att effekten av EU-medlemskap uppstår innan det skrivs under och effekten, i ovanstående modell, går förlorad i variabeln euost och hamnar istället i variabeln öst. En lösning på ett sådant problem hade varit att jämföra par med länder där man matchar två länder som har liknande egenskaper men endast ett av länder får behandlingen som i detta fall innebär att gå med i EU. Detta kan vara svårt att genomföra eftersom det är svårt att hitta ett liknande land och även svårt att avgöra vilka parametrar som är viktiga vid en matchning. En lösning på detta problem skulle kunna vara att jämföra med ett kontrafaktiskt land och försöka resonera sig fram till hur det hade utvecklats, denna metod blir nog dock ganska raskt alltför spekulativ.
Eftersom vi använder OLS så används paneldatans information ej till fullo. Varje observation även de på samma individ men över tid räknas som individuella observationer.
35
6.4 Vidare studier
För att mer precist utreda effekten av hur handeln påverkas av inträdet i EU skulle fler kontrollvariabler behövas. Möjligen skulle man då försöka kontrollera för hur mycket utbetalningar som görs till varje EU-land. Stöden som utgår till EU-länder kan också vara olika effektiva i olika länder/regioner. Om man kan redogöra för hur väl dessa fonder ger den effekt som är avsett så får man en mer korrekt bedömning än om man enbart räknar penningsumman som utbetalas. En annan variabel som skulle vara av intresse är hur arbetskraft flyttar över gränserna. Kan det vara så att vissa länder har svårt att behålla kvalificerad arbetskraft när det råder fri rörlighet över gränserna och lönerna är högre på annat håll? Motsatt effekt skulle också kunna vara en möjlighet, det vill säga att företag flyttar sin utveckling och produktion till låglöneländer inom EU.
Ett förslag till vidare forskning vore då att studera hur människor och kapital flyttar över gränserna och hur det påverkar de östeuropeiska länderna. Finns det vinnare och förlorare bland dessa länder och går det i så fall att utröna vilka variabler som påverkar utfallet.
36
Referenslista
Aitken, N. D., & Aitken, B. N. D. (2019). Linked references are available on JSTOR for this article : The Effect of the EEC and BETA on European Trade : A Temporal Cross- Section Analysis. 63(5), 881–892.
Archiv, S. W. (2019). The Contribution of the European Common Market to the Growth of Its Member Countries : An Empirical Test Author ( s ): Daniel Landau Stable URL : https://www.jstor.org/stable/40440443 Kürzere Aufsätze & Kommentare Shorter Papers
& Comments The Contributio. 4(1995), 774–782.
Baier, S. L., & Bergstrand, J. H. (2007). Do free trade agreements actually increase members ’ international trade ? 71, 72–95. https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2006.02.005
Barro, R. J., & Sala-i-Martin, X. (2004). Economic Growth (2nd ed.). MIT Press.
Bernitz, U., & Kjellgren, A. (2018). Introduktion till EU. Stockholm: Nordstedts Juridik.
Cappelen, A. (2003). The Impact of EU Regional Support on Growth and Convergence in the European Union *. 41(4), 13–15.
Carlin, W., & Soskice, D. (2006). Macroeconomics: Imperfections, Institutions, and Policies. Oxford University Press.
CBS. (2016). Netherlands largest net contributor EU this century. Hämtad 2019-08-03 från https://www.cbs.nl/en-gb/news/2016/50/netherlands-largest-net-contributor-eu- this- century
Cini. M. & N.P-S, Borragán (2016) European union politics. Oxford, United Kingdom:
Oxford University Press
37
Cuaresma, J. C., Ritzberger-G.-D., G., & Silgoner, M. A. (2008). Growth, convergence and EU membership. Applied Economics, 40(5), 643–656.
https://doi.org/10.1080/00036840600749524
EFTA (u.å). EFTA through the years. Hämtad från https://www.efta.int/About- EFTA/EFTA-through-years-747
Henrekson, M., Torstensson, J., & Torstensson, R. (1997). Growth effects of European integration. European Economic Review, 41(8), 1537–1557.
https://doi.org/10.1016/S0014-2921(97)00063-9
Juknys, R., Liobikienė, G., & Dagiliūtė, R. (2017). Sustainability of Economic Growth and Convergence in Regions of Different Developmental Stages. Sustainable
Development, 25(4), 276–287. https://doi.org/10.1002/sd.1652
Möller, B. (2014). EU - och vad kan det bli? Stockholm: Santérus.
Quah, D. T. (1996a). Empirics for economic growth and convergence. 4, 1353–1375.
Quah, D. T. (1996b). Twin Peaks: Growth and Convergence in Models of Distribution Dynamics. In Source: The Economic Journal (Vol. 106).
38
Appendix
tabell 6
