SNF RAPPORT NR. 77/00 Sofa-protokollen om stablserng av NOx-utslpp En økonometrsk evaluerng av Torger Ønes SNF prosjekt nr. 3083 Effektevaluerng av mljøtltak Prosjektet er fnansert av Norges forsknngsråd STIFTELSEN FOR SAMFUNNS- OG NÆRINGSLIVSFORSKNING BERGEN, DESEMBER 2000 Dette eksemplar er fremstlt etter avtale med KOPINOR, Stenergate 1, 0050 Oslo. Ytterlgere eksemplarfremstllng uten avtale og strd med åndsverkloven er straffbart og kan medføre erstatnngsansvar.
ISBN 82-491-0110-3 ISSN 0803-4036
Forord Denne rapporten nngår SNF-prosjekt 3083 "Effektevaluerng av mljøtltak" hvor professor Sgve Tjøtta har vært prosjektleder. Rapporten er en revdert utgave av mn hovedoppgave ved Insttutt for økonom, Unverstetet Bergen, hvor professor Sgve Tjøtta og førsteamanuenss Espen Bratberg har vært veledere. Det er kke gjort vesentlge endrnger forhold tl hovedfagsoppgaven. Bergen, 8. desember 2000. Torger Ønes
Innhold 1 INNLEDNING... 1 1.1 BAKGRUNN OG PROBLEMSTILLINGER... 1 1.2 ANNEN FORSKNING... 3 1.3 RAPPORTEN VIDERE... 5 2 TEORI... 6 2.1 TEORETISK MODELL FOR UTSLIPP... 6 2.2 ENDRINGSEFFEKTER FOR UTSLIPP... 9 2.2.1 Rensekostnader, befolknng og BNP - komparatv statkk... 9 2.2.2 Import og egne avsetnnger... 13 2.2.3 Poltske og mljørelaterte varabler... 14 2.3 TEORI FOR RATIFIKASJONSBESLUTNINGEN... 14 3 ØKONOMETRISK METODE... 16 3.1 EFFEKTEVALUERING... 16 3.2 MODELL FOR EFFEKTEVALUERING... 17 3.3 KONSISTENT ESTIMERING... 20 3.3.1 Tverrsnttsdata... 20 3.3.2 Paneldata... 22 3.4 EFFEKTEVALUERING AV SOFIA-PROTOKOLLEN... 24 3.5 ESTIMERING AV AVTALEEFFEKTEN... 26 3.6 OPPSUMMERING... 29 4 BESKRIVELSE AV DATA... 30 4.1 TILGANG PÅ EMPIRISKE VARIABLER... 30 4.2 UTVALG AV LAND... 32 4.3 NO X -UTSLIPP... 34 4.4 AVSETNINGSMATRISER- IMPORT OG EGEN AVSETNING... 34 4.5 BNP, BEFOLKNING OG SURHETSGRENSEN... 36 4.6 OPPSUMMERING AV DATAMATERIALET... 37 5 ANALYSERESULTATER... 39 5.1 DESKRIPTIV ANALYSE - UTSLIPP... 39 5.2 ØKONOMETRISK ANALYSE... 41 5.2.1 Paneldata... 42 5.2.2 Tverrsnttsdata - kort om Heckmans to-stegs estmator... 44 5.3 TOLKING AV ØKONOMETRISKE RESULTATER... 45 5.3.1 Avtaleeffekten... 46 5.3.2 Effekten av nntektsendrnger... 46 5.3.3 De øvrge forklarngsvarablene... 48 5.4 OPPSUMMERING... 50 6 AVSLUTNING... 51 LITTERATURLISTE... 53 VEDLEGG... 55 V.1. UTSLIPPSDATA... 55 V.2. ENDOGENITETSPROBLEMET I VARIABELEN EGEN AVSETNING... 57 V.3. RESULTATER FRA HECKMAN-MODELLEN... 62
1 Innlednng 1.1 Bakgrunn og problemstllnger Forurensng kjenner ngen landegrenser. Menneskelg aktvtet et område kan ha eksterne vrknnger som rammer mennesker og mljø helt andre områder. Med vær og vnd bokstavelg talt ryggen kan forurensere overføre skadevrknngene fra sn aktvtet tl andre områder og velte kostnadene over på andre. Sur nedbør er et klasssk eksempel på hvordan områder langt borte fra forurensngsklden rammes. Allerede 1920 argumenterte den engelske økonomen Pgou for at problemet med eksterne vrknnger prnsppet kan løses ved å legge skatt på utslppet. Men på tross av at grepene teoretsk er relatvt enkle og har vært kjent lenge, er forurensngsproblemer på tvers av landegrenser fremdeles et stort problem. Den globale mljøverndebatten skjøt først fart med Rachel Carsons bok Den Tause Våren (Slent Sprng) 1962, hvor hun beskrver hvordan sprøytemdler forgfter mljøet slk at dyr og planter dør. Boka regnes som utgangspunktet for dannelsen av den moderne mljøbevegelsen, og debatten som fulgte endte den første verdensomfattende mljøvernkonferansen arrangert av FN Stockholm 1972. Mer kunnskap ble stadg ervervet, og forskere kunne etter hvert påvse at den sure nedbøren som særlg rammet de skandnavske landene, stammet fra utslpp land på kontnentet. I 1979 fkk v den første multlaterale mljøavtalen; FN-konvensjonen om langtransportert grenseoverskrdende luftforurensng (LRTAP). Konvensjonen, som ble ratfsert av 30 land 1983, trekker opp de vktgste prnsppene for nternasjonalt samarbed for å begrense luftforurensng. Den gr et nsttusjonelt rammeverk for forsknng på og overvåknng av utslppene de ulke landene. Konvensjonen har således vært vktg framskaffelsen av ny kunnskap om langtransporterte forurensnger. Formålet med denne rapporten er å evaluere en av de tl nå åtte tlleggsprotokollene tl LRTAP-konvensjonen. Sofa-protokollen fra 1988 regulerer utslpp av ntrogenoksder (NO x ), og avtalelandene forplkter seg tl å stablsere utslppene av NO x på 1987-nvå nnen utgangen av 1994. Jeg vl prøve og fnne ut om utslppsadferden tl avtalelandene har endret seg som følge av avtalen, slk at avtalen har hatt den ønskede effekten. 1
Avtalen kan karakterseres som vellykket dersom landene som ratfserer avtalen, reduserer utslppene sne mer enn de vlle ha gjort uten avtale. Det er grunn tl å tro at avtalelandene vlle endret sn utslppsadferd også uten avtalen, gjennom ensdge ntatv enkeltland. Avtalen er således bare vellykket dersom den har ført tl en faktsk reduksjon utover det som uansett vlle kommet. Hovedproblemet som gjennomgås rapporten blr derfor å sammenlgne den observerte utslppsadferden tl avtalelandene med hvordan denne vlle vært dersom Sofa-protokollen kke ekssterte. I tllegg tl å evaluere Sofa-protokollen vl jeg også drøfte om økonomsk vekst fører tl mer utslpp, eller om økt velstand snarere bdrar tl reduserte utslpp. Teoretsk kan man påvse to motstrdende effekter av økte nntekter på utslpp, hhv. skala- og teknkkeffekten. Skalaeffekten ndkerer en postv sammenheng mellom nntekt og utslpp gjennom at økt aktvtet fører tl mer utslpp. Denne effekten kan motvrkes av at det utvkles mer mljøvennlg teknolog som sørger for mndre utslpp pr. enhet (teknkkeffekten). Jeg vl mn analyse få fram hvordan dsse effektene vrker når v betrakter utslpp av NO x. Menneskeskapte NO x -utslpp stammer for det meste fra energforbrennng stasjonære eller moble klder. I OECD-området fordelte utslppene seg 1980 med 53.6% fra moble klder, 23.5% fra kraftverk, 15.4% fra ndustr og 6.1% fra husholdnnger og kommerselle aktvteter, se Murdoch et al.(1997b). Ntrogenoksder oppstår ford forbrennng kke foregår oksygen, men luft, som hovedsakelg består av ntrogen og oksygen. Når temperaturene forbrennngsprosessene blr tlstrekkelg høye, vl ntrogen- og oksygenmolekylene lufta spaltes og gå sammen nye sammensetnnger. Ntrogenoksdene er en av flere årsaker tl sur nedbør som gjen fører tl forsurng av elver og nnsjøer. Når ntrogenoksdene er dannet, bnder de seg tl fuktgheten lufta og kan forbl lufta flere dager. De vl da kunne fraktes med vær og vnd og avsettes enten drekte gjennom lufta eller va nedbør på steder som kan være langt fra det opprnnelge utslppsstedet. Denne egenskapen gr opphav tl regonale forsurngsproblemer, som bare kan løses gjennom nternasjonalt samarbed. Utslppene har for øvrg også lokale negatve effekter, men sden Sofa-protokollen fokuserer på de regonale aspektene, vl dette være mtt fokus denne rapporten. 2
1.2 Annen forsknng Sofa-protokollen er et eksempel på at det nternasjonale samfunn søker å løse et forurensngsproblem ved hjelp av drekte regulernger. Forurensng kommer følge økonomsk teor som følge av markedssvkt, og betegnes som negatve eksterne effekter. En negatv eksternaltet oppstår når en aktør gjennom sn aktvtet påfører andre kostnader, uten at aktøren bak aktvteten tar hensyn tl dsse kostnadene og uten at den som påføres kostnadene, kan unngå å bl rammet. En måte å løse eksternaltetsproblemet på er bruk av økonomske nsentvmdler eller ndrekte regulernger va markedet. Teoretsk har man kunnet vse at en rktg satt skatt (Pgou 1920) eller et system med omsettelge kvoter (Montgomery 1972) vl være kostnadseffektve vrkemdler for å nå bestemte mljømål og for å fremme utvklngen av mndre forurensende teknolog. Baumol og Oates (1988) gr en systematsk og grundg overskt av teoren om eksternalteter og mplkasjonene for utformng av en effektv mljøpoltkk. Selv om økonomsk teor lenge har hatt løsnnger på eksternaltetsproblemet, har det praktsk poltkkutformng tatt lang td før økonomenes anbefalnger har vunnet nnpass. Baumol og Oates vser at de teoretske løsnngene ofte er vanskelge å få tl prakss, bl.a. ford det er vanskelg å fastsette størrelsen på forurensngsskader og rensekostnader. Mye av den tdlge poltkkutformngen har derfor bestått av drekte regulernger. Utgangspunktet for Baumol og Oates er lkevel at økonomsk teor har mye å bdra med når det gjelder utformng av effektve løsnnger mljøvernpoltkken, og de presenterer ulke alternatver for en gjennomførbar og effektv mljøvernpoltkk for forskjellge typer eksternalteter. Ved hjelp av økonomsk analyse får de fram at ndrekte regulernger med bruk av økonomske nsentver for å oppnå gtte mljømål, gr en kostnadseffektv mljøpoltkk. Førsund og Nævdal (1995) vser at en avtale som Sofa-protokollen, som har samme prosentvse krav tl reduksjon for samtlge avtaleland, kke er kostnadseffektv. Kostnadseffektvtet er hovedargumentet økonomsk teor for å velge ndrekte framfor drekte regulernger. Jeg vl kke drøfte spørsmål om kostnadseffektvtet denne rapporten, men stedet se på et annet ankepunkt mot drekte regulernger. Ifølge økonomsk teor er det økonomske nsentver som får drekte regulernger tl å vrke. Sofa-protokollen mangler eksplstte nsentvmdler, og det kan reses tvl om avtalen vl ha noen reell effekt. Avtalen er jurdsk forplktende, men som alle multlaterale avtaler, mangler et effektvt sanksjonsapparat. Ut fra en økonomsk betraktnng vl Sofa-protokollen bare ha reell effekt 3
dersom de poltske kostnadene ved å stå utenfor eller mslgholde forplktelsene er tlstrekkelg høye. Dette kan godt tenkes å være tlfelle, og det fnnes eksempler på arbeder som vser at drekte regulernger kan vrke etter henskten også uten eksplstte økonomske nsentvmdler. Murdoch et al (1997b) ser på regonale forurensngsproblemer som følge av utslpp av svovelog ntrogenoksdutslpp. De analyserer økonometrsk effekten av Helsnk-protokollen om reduksjoner av svovelutslpp fra 1985 1. Med bakgrunn tall fra 25 europeske land vser analysen at protokollen har hatt sgnfkant nnvrknng på etterspørselen etter utslppsreduksjoner. Også vrknngene av Sofa-protokollen blr vurdert, men undersøkelsene ble gjort mdt avtaleperoden, slk at forfatterne kke kan trekke skre konklusjoner for effekten av denne avtalen. De vser mdlertd tl foreløpge resultater som tyder på at denne protokollen kke har hatt samme effekt som Helsnk-protokollen. Tjøtta (1999) ser også på Helsnk-protokollen, og sammenlgner land som har ratfsert denne med land som sgnerte LRTAP-konvensjonen, men som kke ratfserte tlleggsprotokollen fra Helsnk. Analysen gjøres med tverrsnttsdata fra 25 europeske land, og det konkluderes med at avtalen kan ses å ha påvrket avtalelandene tl å gjennomføre utslppsreduksjoner. Etter hvert som ulke former for mljøtltak vedtas og gjennomføres, øker behovet for og mulghetene tl å evaluere dsse. Det er vktg å vte hvlke tltak som vrker på ulke typer problemer, slk at man kan konsentrere nnsatsen rundt de vrknngsfulle tltakene og la de med dårlg effekt lgge. Evaluerng av mljøavtaler og andre mljøpoltske tltak er en relatvt ny dspln, sden det først er de senere år at slke tltak er bltt sluttførte og kan evalueres etterkant. På den bakgrunn er det vktg at en avtale som Sofa-protokollen, evalueres. Et gjennomgående problem ved mn tlnærmng tl Sofa-protokollen er mdlertd mangelfulle data, og evaluerngen vl dermed ha sne svakheter. Lkevel vl den danne et nteressant metodsk utgangspunkt, som kan vdereutvkles etter hvert som datamateralet rundt aktuelle mljøavtaler forbedres. 1 Protokoll tl LRTAP-konvensjonen. 4
1.3 Rapporten vdere I rapporten vdere vl jeg kapttel 2 g en teoretsk bakgrunn som begrunner valg av varabler den emprske analysen. Jeg vl presentere en modell som beskrver landenes utslppsadferd for NO x, og se på hvlke effekter på utslpp endrnger varablene medfører. Dessuten vl jeg beskrve kort hvlke vurdernger som kan lgge tl grunn for ratfkasjonsbeslutnngen. Kapttel 3 presenterer det økonometrske metodegrunnlaget. Her dskuterer jeg generelt effektevaluerng med behandlngseffektmodeller, presenterer modellen som vl danne grunnlaget for den økonometrske analysen senere, og vser hvordan modellen kan estmeres for å få en konsstent estmator. Dessuten dskuterer jeg bruken av behandlngseffektmodeller på den aktuelle problemstllngen, og vser hvordan v kan estmere avtaleeffekten en behandlngseffektmodell. I kapttel 4 beskrves datagrunnlaget for analysen. Først dskuterer jeg problemer rundt det å fnne gode emprske mål for de teoretske varablene, og deretter presenterer jeg utvalget av land. Vdere består kapttelet av en gjennomgang av datagrunnlaget for den enkelte varabel. Analysedelen vl bl presentert kapttel 5, hvor jeg først ser deskrptvt på dataene, før jeg analyserer dataene den økonometrske modellen. Kapttel 6 oppsummerer og konkluderer. 5
2 Teor For å g en begrunnelse for valg av varabler den emprske modellen, vl jeg utarbede en teoretsk modell. Tl formålet presenterer jeg en modell 2 for utslpp av langtransportert, grenseoverskrdende forurensng, for eksempel NO x. Deretter vl jeg avsntt 2.2 dskutere hvordan utslppene vl reagere på endrnger de ulke varablene utslppslknngen, før jeg avsntt 2.3 kort gr noen betraktnnger omkrng ratfkasjonsbeslutnngen hvert enkelt land stod ovenfor. 2.1 Teoretsk modell for utslpp I dette avsnttet vl jeg presentere en teoretsk modell for problemet med langtransporterte, grenseoverskrdende utslpp. For å holde fokus på det transnasjonale aspektet ved dsse forurensngene, vl jeg kke modellere hvordan utslppene fordeles nnad hvert enkelt land, men betrakte hvert land som en unform enhet som opptrer med felles nteresser forhold tl de andre landene. Jeg lar derfor hvert land modellen være representert gjennom et representatvt ndvd som opptrer på vegne av landets nnbyggere. Indvd land har nyttefunksjonen: (2.1) u = u x, TA, PM ), ( hvor x er det representatve ndvdets konsum land, TA betegner totale avsetnnger av NO x land og PM er en skftevarabel som skal fange opp mljømessge og poltske faktorer som betyr noe for hvordan ndvdet land oppfatter og berøres av utslppene som avsettes. For å holde modellen enkel, antar jeg at de totale avsetnngene nnad land, TA, rammer samtlge nnbyggere land lkt, og at skadevrknnger påført et ndvd også kan påføres andre. Innad kan fordelngen av utslppene med andre ord betraktes som et kollektvt gode (onde). Når det gjelder fordelngen av utslppene på tvers av landegrensene, antar jeg at stuasjonen er annerledes. Jeg antar at utslppene blr allokert blant l land som er forurensere og mottakere av utslpp. Fordelngen av utslpp mellom land ses kke på som et rent kollektvt 2 Modellen bygger på Murdoch et al.(1997b). 6
gode, men blr betraktet som rvalserende, sden utslpp avsatt et land kke kan avsettes et annet. Utslppene blandes atmosfæren, men meteorologske forhold styrer hvor utslppene tar veen og dermed hvor de avsettes. Avsetnngene land skyldes derfor delvs utslpp eget land og delvs utslpp andre land. De totale avsetnngene er gtt ved: (2.2) TA = ρ n + ρj n j, l j der n angr land 's totale utslpp av NO x, ρ betegner andelen av land s utslpp som blr avsatt nnenfor landets egne grenser, ρj er andelen av land j s utslpp som blr avsatt land, og n j er utslpp av ntrogenoksder andre land enn land. Det er l land som alle både slpper ut og mottar NO x -utslpp. Produktet ρ n angr hvor mye av land 's egne utslpp landet blr rammet av, mens det andre leddet (2.2), ρ l j j n j, beskrver mengden avsetnnger som mporteres fra utlandet. Indvd land står overfor følgende budsjettbetngelse: (2.3) m x + ( n ) p =, B der m er ndvdets nntekt og prsen på konsumgodet x er normalsert tl 1. Enhetsprsen for 1 å rense er gtt ved p, og ndvd land betaler sn andel,, av rensekostnadene, der B er B befolknngsmengden land. Det negatve fortegnet foran n kommer som følge av at det er en kostnadsgevnst for konsumenten forbundet med utslpp av n, ettersom han da slpper å rense. Jeg antar at alle ndvdene land er lke. Dermed kan jeg aggregere nyttemaksmerngsproblemet gtt foran ved å multplsere med B budsjettbetngelsen (2.3). (Nyttefunksjonen kan også multplseres tlsvarende, men det har ngen betydnng sden jeg 7
oppfatter (2.1) som ordnal nytte. Jeg ser derfor bort fra dette.) Når jeg multplserer med B (2.3), får jeg denne budsjettbetngelsen: (2.4) B m B x + p ( n ) =. Venstresden (2.4) tolkes som BNP land, og jeg erstatter denne betegnelsen med BNP det følgende. B tolkes som prs på det numerære godet og p er rensekostnader. Jeg setter så (2.2) nn (2.1) og får flg. nyttemaksmerngsproblem fra (2.1) og (2.4): l (2.5) Maks u x, ρ n + ρj n j, PM n, x j gtt at: BNP = B x + p n ) ( Nasjonens valgvarabler er egne utslpp n og forbruk av konsumgodet x. Avsetnngene som mporteres fra utlandet, ρ l j j n j, kan kke hjemlandet påvrke, og dsse er derfor eksogene modellen. Andelen av egne utslpp som faller ned hjemme, ρ, styres av gtte, meteorologske forhold og mengden egne utslpp. For å holde modellen enkel og fokus på de regonale problemene ved NO x -utslpp, lar jeg kun de meteorologske forholdene få nnvrke og ser bort fra påvrknngene fra egne utslpp. Da vl jeg kunne behandle varabelen ρ som eksogen. Inntektene BNP, rensekostnadene p, befolknngsmengden B og de poltske/mljømessge skfteparametrene modellen. PM ses også på som eksogent gtte varabler Ved hjelp av standard nyttemaksmerng under bbetngelser kan jeg løse nyttemaksmerngsproblemet og fnne etterspørselsfunksjoner for konsumgodet x og utslppene n. Førsteordensbetngelsene gr sammen med bbetngelsene de nødvendge betngelser for optmum. Jeg konsentrerer meg om utslppsvarabelen og får etterspørselsfunksjonen for utslpp land gtt ved: 8
(2.6) n = n ( BNP, p, ρ, B, PM, ρj n j ). l j 2.2 Endrngseffekter for utslpp I dette avsnttet vl jeg g en teoretsk betraktnng av hvordan man kan forvente at endrnger varablene utslppslknngen (2.6) vl påvrke utslppsadferden tl det enkelte land. Jeg ser avsntt 2.2.1 på komparatv statkk for varablene rensekostnader, befolknng og BNP en forenklet utgave av modellen foran. Effekten av endrngen BNP får mest oppmerksomhet, sden sammenhengen mellom nntekt og utslpp er en delproblemstllng jeg vl undersøke emprsk kapttel 5. Deretter vl jeg avsntt 2.2.2 og 2.2.3 g en kort betraktnng av endrngseffektene for mport, egen avsetnng og de poltske og mljørelaterte varablene. 2.2.1 Rensekostnader, befolknng og BNP - komparatv statkk Med bakgrunn modellen over kan jeg ved hjelp av standard komparatv statkk vse teoretsk hvlke effekter partelle endrnger rensekostnader, befolknng og BNP har på utslppene. For å holde effektene klare, forenkler jeg modellen tl en to-gode modell med nyttefunksjonen u u u x, n ) der 0 og < 0. Nyttemaksmerngsproblemet er da gtt ved: ( x > n (2.7) Maks gtt at u ( x, n ) B x + p ( n ) = BNP, der x er konsum, n er utslpp, B er befolknngsmengden og tolkes som prsen på konsumgodet, og p er rensekostnader. For å få (2.7) over på et standard to-gode problem, vl jeg stedet for å betrakte utslppene, n, se på renset mengde gtt ved y, slk at y = n. Setter v nn nyttefunksjonen får v v v u x, y ) = v ( x, y ) der 0 og > 0. Dermed er maksmerngsproblemet (2.7) gtt ( ved: x > y (2.8) Maks gtt at v ( x, y ) B x + p y = BNP. 9
Fra (2.8) kan v ved standard nyttemaksmerng løse ut for y og få etterspørselsfunksjonen for rensng gtt ved: (2.9) y = y p, B, BNP ). ( Fra (2.9) kan v fnne partelle endrngseffekter for rensng y, og dermed for utslppene n, når enten rensekostnadene, befolknngsmengden eller nntekten endres mens de andre lgger fast. Hvs v antar at x og y er substtutter og begge er normale goder, er egenprseffekten negatv, mens kryssprs- og nntektseffekten er postv. Dette gr seg følgende utslag for utslpp: y n (2.10) < 0 > 0 p p y n (2.11) > 0 < 0 B B y n (2.12) > 0 < 0. BNP BNP Modellen predkerer altså økte utslpp for økte rensekostnader, mens økt befolknng og økt BNP følge modellen fører tl reduserte utslpp. Jeg vl det følgende se ltt nærmere på sammenhengen mellom nntekt og utslpp, og vl da bevege meg utenfor modellene foran 3. Lknng (2.12) fra mn partelle modell fanger kun opp effekten av at økt nntekt genererer økt etterspørsel etter rensng. Generelle lkevektsmodeller fanger, motsetnng tl partelle, opp både produksjons- og konsumentsden økonomen, og følgelg også vekselvrknngene mellom dsse. Dermed får man fram at nntektsendrnger har flere effekter på utslpp enn den som er beskrevet (2.12). Karp og Lu (1999) kaller en effekt à là (2.12) teknkkeffekt, og vser at denne kommer som følge av at økt etterspørsel etter rensng frambrnger renere produksjonsprosesser. Men de generelle lkevektsmodellene kommer det også fram at økte nntekter kommer fra økt aktvtet, og at økt aktvtet solert sett fører tl mer utslpp. Denne effekten kalles skalaeffekten. Skalaeffekten vrker motsatt av 3 Framstllngen vdere dette avsnttet bygger på Karp og Lu (1999) og Antweler et. al. (1998) 10
teknkkeffekten, og hvorvdt nettoeffekten er postv eller negatv ser ut tl å varere avhengg av hvlken type utslpp man betrakter. Sammenhengen mellom nntekt og utslpp beskrves emprsk med en såkalt Kuznetskurve. En vanlg oppfatnng er at denne kurven har en omvendt U-form. For å få økte nntekter må et land øke produksjonen. Forurensng er et bprodukt fra produksjon, og utslppene vl øke når produksjonen øker. Dette refereres tl som skalaeffekten av økonomsk aktvtet på forurensng. Når landet når et vsst velferdsnvå, vl ønske om renere luft slå sterkere nn. Etter hvert som velstanden landet øker, vl preferansene for renere luft påvrke produksjonsprosessene mer mljøvennlg retnng, og denne teknkkeffekten vl kunne utlkne og motvrke skalaeffekten. Kurven vl da gå fra å være stgende tl å bl fallende nntektutslpps-planet. Flere studer vser at en slk sammenheng passer bra for lokale mljøproblemer, f.eks. for svovelutslpp. I Murdoch og Sandlers (1997a) analyse av Montreal-protokollen 4 kan v fnne effekter som kan tolkes henhold tl en omvendt U-formet Kuznetskurve. Montreal-protokollen omhandler reduksjoner av KFK-gasser som ødelegger ozonlaget, og det dreer seg da om en annen type mljøproblemer enn dem som reguleres gjennom LRTAP-konvensjonen. Beskyttelsen fra ozonlaget kan ses på som et rent kollektvt gode, og utslpp av KFK rammer alle land lkt. I artkkelen utarbedes en teoretsk modell for hvordan ulke land bdrar tl opprettholdelsen av rene kollektve goder. Modellen blr brukt på KFK-gasser, og fra de teoretske betraktnngene utledes en økonometrsk modell. Analysen, som omfatter 61 land, vser at mesteparten av forskjellene på utslppsadferd peroden for analysen (1986-89) kan forklares av varablene BNP og noen spesfserte verdsettngsmål. Det er en postv sammenheng mellom BNP og utslppsreduksjoner, slk at rke land reduserer mer enn fattgere. Dette forklares med at rkere land lettere har tlgang på teknolog som kan substtueres nn for KFK-gasser, og dermed er det enklere for dsse å redusere utslppene. I et Kuznetskurve-perspektv blr tdsdmensjonen her vesentlg. De rke landene har vært gjennom peroden der skalaeffekten har domnert. Nå er det teknkkeffekten som gjør det sterkeste utslaget de rke landene, som nå har råd tl å erstatte gammel teknolog med ny. Ny teknolog erstatter KFK-gassene, og derfor blr utslaget på utslppene store. I de fattge landene dermot, har man kke overskudd tl å sette nn den nye teknologen. Derfor vl skalaeffekten domnere, slk at når økonomen deres vokser, vl 4 The Montreal Protocol on Substances that Deplete the Ozone Layer, Montreal 1987. 11
utslppene øke. På skt vl de sannsynlgvs kunne skaffe seg alternatvene tl KFK-gassene, og da vl også deres Kuznetskurve snu. Det andre hovedsynet er at det er en postv sammenheng mellom nntekt og utslpp, dvs at Kuznetskurven er monotont stgende. Det har vst seg å stemme bra for globale problemer, f.eks. CO 2, hvor tlgangen på alternatv teknolog er begrenset. For slke globale utslppsproblemer vl det være rasjonelt for det enkelte land å ta mengden utslpp atmosfæren for gtt. Den økte nytten av det enkelte lands utslppsreduksjoner vl fordeles på alle land, slk at det landet som bærer kostnadene, kun vl få en mkroskopsk gevnst. Skalaeffekten av økonomsk aktvtet vl fortsatt vrke, mens nsentvene som fremmer teknkkeffekten kke er sterke nok tl at denne greer å motvrke øknngen utslpp. Et eksempel fra Grønn skattekommsjons utrednng (NOU 1996:9) kan llustrere hvordan v kan få en monotont stgende Kuznetskurve for enkelte utslppstyper. De nye blene som selges dag (og tdlg på ntt tallet da kommsjonen gjorde stt arbed), har alle mer effektve motorer enn eldre bler, den forstand at en bl med en motor på 100 hestekrefter dag avgr færre forurensende avgasser (f.eks. CO 2 og NO x ) enn en eldre bl med tlsvarende motorkraft. V kan se på dette som et utslag av teknkkeffekten, som solert fører tl at når v får bedre råd og kan kjøpe bler med forbedret teknolog, vl utslppene gå ned. Men på tross av mndre forurensende teknkk, økte utslppsmengden fra de nye blene som ble solgt tdlg på ntttallet. Årsaken tl dette var at nordmenn, som følge av økt kjøpekraft, valgte bler med større motorer. En slk prorterng kan v se på som et utslag av skalaeffekten, som dermed hndrer den mljømessg postve teknkkeffekten å snu utslppstrenden. Selvsagt begrenser teknkkeffekten veksten utslppene, men den økte kjøpekraften gjør at de nye blene lkevel slpper ut mer enn før. Dermed vl sammenhengen mellom nntekt og utslpp kunne være monotont stgende. Hvlken av de to nevnte effektene som sterkest gjør seg gjeldene for NO x -utslpp, er uskkert. NO x -utslpp går under betegnelsen regonale forurensngsproblemer, og har nnslag av både lokale og globale vrknnger. Bltrafkk er et betydelg lokalt forurensngsproblem byområder bl.a. pga. NO x -utslpp. Samtdg er NO x -utslppene stand tl å sveve atmosfæren flere dager før de avsettes, og på den tden kan vær og vnd ha ført utslppene langt av sted. Utslppene vl da kunne gjøre skade langt fra stt opprnnelge utslppssted. Mne data vl 12
kunne kaste lys over hvlken effekt som gjør seg mest gjeldende for ntrogenoksdene, og følgelg hvlken sammenheng v kan forvente mellom nntekt og utslpp når det gjelder NO x. 2.2.2 Import og egne avsetnnger Utslppene land, n, avhenger av hvor store mengder avsetnnger med opprnnelse l utlandet som rammer landet; ρ j n j (jfr lknng (2.2)). Det er rmelg å anta at det er en j negatv sammenheng mellom utslpp og mport. Dersom avsetnnger som stammer fra utlandet øker, vl nytten tl landets nnbyggere reduseres, og landet vl måtte kompensere denne nyttereduksjonen med å redusere egne utslpp. Motsatt vl redusert mport g landet mulghet tl å øke sne egne utslpp uten at de økte utslppene nødvendgvs reduserer nytten hjemme. Så lenge den totale mengden avsetnnger kke øker, vl kke konsumentenes nytte bl redusert. Landet vl dermot spare kostnader tl rensng, og dermed vl nntektene bl høyere og nytten gå opp. Murdoch et al (1997b) argumenterer også for at det er et negatvt forhold mellom n og mporten ρ l j j n j. De benytter en Nash-antakelse modellen og vser at den negatve sammenhengen er konsstent med strategsk grats-passasjer-adferd. Nash-antakelsen deres modell nnebærer at land antar at de andre landene er optmalt tlpasset og at landet velger stt optmale utslppsnvå som den beste responsen på den mporten landet opplever. Nashlkevekten oppnås når alle land er optmalt tlpasset og kke ønsker et annet nvå på sne egne utslpp, n, gtt de andre landenes beste respons. Endrnger hvor mye av egne utslpp som blr avsatt hjemme, effekt på utslppene. Dersom ρ, antas også å ha en negatv ρ øker, vl landets nnbyggere kjenne skadevrknngene av egne utslpp mer. Økte skadevrknnger vl ha en negatv effekt på konsumentenes nytte, og dermed vl ønske om reduksjoner øke og utslppene gå ned. Motsatt har v at dersom ρ går ned, vl landet oppleve mndre skadevrknnger av sne egne utslpp, og landet kan øke sne utslpp uten at dette går utover nyttenvået. 13
2.2.3 Poltske og mljørelaterte varabler En poltsk faktor som vl påvrke utslppsadferden tl flere land peroden jeg ser på, er overgangen fra kommandoøkonom tl markedsøkonom de tdlgere østblokklandene. Tdlgere østblokkland vl lettere kunne redusere sne utslpp enn de vestlge, ford mye av den tunge, neffektve ndustren som ekssterte Øst-Europa tdlgere, er lagt ned etter Murens fall. Den delen av ndustren som har overlevd, har på en rmelg måte kunnet gå over tl mer mljøvennlg teknolog som produserer samme mengde med langt mndre utslpp. Dsse særtrekkene er nokså felles for alle de tdlgere kommunststatene Øst-Europa, og det vl derfor være en relevant forklarngsvarabel når man ser på endrnger av utslppsadferd denne peroden. Jeg antar det vl være en negatv sammenheng mellom utslpp og en slk poltsk varabel, og at varabelen vl skfte etterspørselen etter utslpp nnover alt annet lkt. Surhetsgraden jordsmonnet vl være en relevant mljøfaktor. Det er rmelg å anta at land hvor jordsmonnet er sårbart for ntrogenavsetnnger, er ekstra opptatt av å redusere utslppene. Alt annet lkt kan man anta en negatv sammenheng mellom utslpp og surheten jordsmonnet, hvlket betyr at land med surt jordsmonn vl redusere utslppene mer enn øvrge land. 2.3 Teor for ratfkasjonsbeslutnngen Det er flere grunner tl at et land ønsker en forplktende samarbedsavtale for reduksjon av NO x -utslpp. For det første er det åpenbart at land som rammes hardt av den sure nedbøren ford jordsmonnet utgangspunktet er surt, vl være opptatt av at de totale utslppene reduseres. Norge og Sverge var pådrvere det første arbedet med LRTAP-konvensjonen, og dette henger nært sammen med at dsse to landene har et surt jordsmonn fra naturens sde og dermed merker skadevrknngene fra bl.a. NO x -utslpp ekstra tydelg. Dessuten vl det være rmelg å anta at landene som lgger nedstrøms, dvs. får mye utslpp fra andre lands vrksomheter nn over sne områder, vl anse det som vktg at de forurensende landene reduserer. Det vl derfor være naturlg at dsse landene vrer ekstra for et nternasjonalt samarbed. Land som rammes hardt av egne utslpp, vl sannsynlgvs også være opptatt av at utslpp reduseres mer enn eget land, bl.a. for å skre at andre land kke får konkurransefordeler ved at de kke trenger å bruke ressurser på rensng. 14
En annen vktg grunn tl å godta forplktende samarbed på et område som mljøvern, er at det skrer poltsk velvlje de øvrge landene, en velvlje som kan komme godt med andre sammenhenger. Man kan således oppleve at land som kke har åpenbare mljømessge fordeler av at NO x -utslppene reduseres, lkevel fnner det poltsk opportunt å være med på et forplktende samarbed om utslppsreduksjoner. Den vktgste grunnen tl kke å ratfsere Sofa-protokollen vl være at man ganske enkelt kke opplever forsurng som et problem. Det kan være ford man har et jordsmonn som tåler mye sur nedbør, eller det kan være slk at kulturlandskapene domnerer slk at skadevrknngene kke blr lagt merke tl eller vektlagt. Dessuten kan kostnadsulempen ved å redusere det aktuelle forurensende stoffet være så stor at det overstger de postve faktorene en ratfkasjon drar med seg. Det vl da være rmelg å anta at landet vurderer at de er bedre tjent med å stå utenfor det nternasjonale samarbedet ford de kke vl ta på seg forplktelser de kke kan gree. 15
3 Økonometrsk metode I dette kapttelet vl jeg presentere det metodske grunnlaget for den økonometrske analysen avsntt 5.2 og 5.3. Jeg vl benytte prnsppene fra effektevaluerng en såkalt behandlngseffektmodell. I avsntt 3.1 gr jeg en generell ntroduksjon tl effektevaluerng som metode. Avsntt 3.2 nneholder en formell utlednng av en behandlngseffektmodell og problemet med utvalgsseleksjon, mens avsntt 3.3 gr en overskt over noen mulge løsnngsmetoder. Etter den generelle presentasjonen av metoden, vser jeg avsntt 3.4 hvordan behandlngseffektmodellen vl passe på mn problemstllng. Deretter presenterer jeg avsntt 3.5 metodene jeg kan anvende på mne data. Avsntt 3.6 oppsummerer kort kapttelet og ser fram mot den økonometrske analysen 5.2 og 5.3. 3.1 Effektevaluerng Effektevaluerng er en stor dspln samfunnsvtenskapen ettersom omfanget av tltak som myndghetene verksetter for å hjelpe utvalgte grupper befolknngen, er stort. Speselt har arbedsmarkedstltak vært gjenstand for mange evaluernger. Heckman og Robb (1985) skller mellom to hovedtyper av problemstllnger. Man kan forsøke å fnne hvlken effekt tltaket har dersom deltakerne var tlfeldg valgt. En tlfeldg utvelgelse tl tltak er mdlertd ofte kke ønskelg og/eller mulg. Da vl det være mer hensktsmessg å fnne effekten av tltaket ved å sammenlgne et bestemt utfallsmål for deltakerne etter gjennomførngen av tltaket med hva dette hadde vært, dersom de kke hadde deltatt på tltaket. Denne sste tlnærmngen er mest aktuell her, sden det er vanskelg å tenke seg en tlfeldg utvelgelse av land som skal slutte seg tl en mljøavtale. En slk problemstllng krever at v sammenlgner deltakernes resultater med en hypotetsk størrelse som v kke kan observere drekte. Grunnprnsppet behandlngseffektmodellene er at man sammenlgner det bestemte utfallsmålet for deltakerne på tltaket med tlsvarende mål for en gruppe som kke deltar. Man tenker seg gjerne dealstuasjonen statstsk analyse, som v får når v kan bruke en kontrollgruppe konstruert gjennom et kontrollert eksperment. I ekspermentell evaluerng trekker man et tlfeldg utvalg fra populasjonen som er aktuell for tltaket, og fra dette bestemmer gjen et tlfeldg utvalg hvem som får gjennomgå tltaket. De som kke får behandlngen, danner kontrollgruppen. Forventet utfall dersom det kke hadde vært noe tltak vl være lk de to gruppene, ettersom det er tlfeldg hvem som blr deltaker 16
eller kke. V kan dermed se hvordan det vl gå for både deltakere og kke-deltakere, og beregne effekten av tltaket ved å sammenlgne utfallsmålene tl de to gruppene etter at tltaket er gjennomført. Ekspermentell evaluerng er velegnet f.eks. medsnsk forsknng, mens det er langt mer komplsert å få tl et kontrollert sosalt eksperment. Derfor foregår mesteparten av effektevaluerngen samfunnsvtenskapen etter kke-ekspermentelle metoder. I kkeekspermentell evaluerng bruker man en sammenlgnngsgruppe bestående av observasjonsenheter defnert som sammenlgnbare med deltakerne, bortsett fra at de kke deltar på tltaket. Problemet med en slk gruppe er at den kke vl være lk gruppen av deltakere ettersom utvelgelsen tl tltaket kke er tlfeldg. V kan dermed få utvalgsseleksjonseffekter som påvrker den estmerte tltakseffekten. Utvalgsseleksjonen kan skyldes seleksjon utvelgelsen fra de som admnstrerer tltaket, eller den kan komme som følge av selvseleksjon. Sammenlgnngsgruppen vl utgangspunktet være forskjellg fra deltakerne, og det vl således kke bare være tltaket, men også selve utvelgelsen tl dette, som gjør at utvklngen de to gruppene kan være forskjellg etter at tltaket er gjennomført. Det fnnes ulke metoder som prøver å korrgere for utvalgsseleksjonen, og jeg vl komme nærmere tlbake tl dsse avsntt 3.3. Først vl jeg mdlertd utlede en generell behandlngseffektmodell. 3.2 Modell for effektevaluerng I dette avsnttet utleder jeg en modell for effektevaluerng 5. Først ser jeg på evaluerngsproblemet generelt, før jeg presenterer en modell med forklarngsvarabler som kan brukes tl å evaluere Sofa-protokollen. Jeg lar N t være et observert utfallsmål, f.eks. utslpp av ntrogenoksder, for observasjonsenhet perode t og N * t tlsvarende når det kke er gjennomført et tltak. Vdere vser dummyvarabelen d = 1 at observasjonsenhet er deltaker på tltaket, mens d = 0 betyr at observasjonsenhet kke deltar. Jeg antar vdere at tltaket blr gjennomført perode k. Den observerte verden av utfallsmålet vl da være gtt ved: 5 Avsnttet bygger på Mofftt (1991) og Heckman og Hotz (1989) 17
(3.1) N N t t = N = N * t * t + d α t når når t k, t < k der α t måler tltakseffekten. Tltakseffekten er dfferansen mellom utfallsmålet når tltaket er gjennomført og det dette vlle vært dersom det kke hadde vært gjennomført et tltak. Effekten av tltaket, α t, kan dermed defneres som * (3.2) α E( N d = 1) E( N d = 1) t = t t hvor E( N t d = 1) er forventet størrelse på utfallet tl observasjonsenhet når tltaket er * gjennomført, og E ( N t d = 1) er tlsvarende dersom observasjonsenhet kke hadde gjennomført tltaket. V har lknng (3.2) et "perfekt" mål på tltakseffekten. Det er mdlertd umulg å observere utfallsmålet N * t når d = 1, og dermed kan v kke måle hva utfallsmålet tl deltakerne vlle vært uten tltaket. For å fnne tltakseffekten må v ha en gruppe utenfor tltaket som v kan sammenlgne deltakernes utfallsmål med. Sammenlgnngsgruppen er gtt ved d = 0, og et estmat for tltakseffekten kan da være: ~ * (3.3) α t E( N d = 1) E( N d = 0) = t t der E ( N t d = 1) fortsatt er forventet utfall for observasjonsenheter som deltar tltaket, * mens E( N t d = 0) er forventet utfall for observasjonsenhetene sammenlgnngsgruppen. Ideelt sett skal sammenlgnngsgruppen være et tlfeldg utvalg fra en større populasjon og ha samme grunnleggende egenskapene som deltakerne. Da vl de to estmatene for tltakseffekten gtt ved (3.2) og (3.3) være lke, ettersom: * * (3.4) E ( N d 1) = E( N d = 0), t = t 18
dvs det forventede utfallet for deltakerne ( d = 1) er lk tlsvarende for kke-deltakerne * ( d = 0) dersom det kke hadde vært noe tltak ( N t ). I analysen vl jeg bruke en modell med forklarngsvarabler. Jeg antar at utfallet er en lneær funksjon av observerte egenskaper, X t, og uobserverte egenskaper, U t, slk at * (3.5) N t = X t β + U t, og dermed at (3.6) N t = X t β + dα t + U t, t = 0,..., T, der U er et felledd hvor E( ) = 0 og vektoren X nneholder forklarngsvarabler som v kan observere. U t Vdere antar jeg at deltakelse tltaket kke er randomsert, men at valget om å delta eller kke blr bestemt av observerte ( Z ) og uobserverte ( V ) varabler slk at * (3.7) d = Z γ + V, der * d er uobservert nytte av å delta tltaket. V kan kke observere lknng (3.7), men dermot observerer v: (3.8) d d = 1 = 0 hvs d * hvs d * > 0 0. Utvalgsseleksjon får v når (3.4) kke holder. Problemet oppstår når utvelgelsen tl tltaket kke er tlfeldg med hensyn på felleddet utslppsfunksjonen. I modellen med forklarngsvarabler uttrykkes seleksjonsleddet ved: 19
(3.9) E ( U d, X ) 0 t t slk at (3.10) E( N t d, X t ) X t β + dα t. Korrelasjonen (3.9) kan skyldes stokastsk avhengghet mellom U t og Z (observerbar seleksjon), eller mellom U t og V (uobserverbar). Dersom korrelasjonen er på observerbare varabler, kan man korrgere for dsse ved å nkludere de relevante varablene lknngen. Problemet med utvalgsseleksjon oppstår først når korrelasjonen er mellom uobserverbare egenskaper, dvs når cov( U, ) 0. Seleksjonseffekten gjør at v kke får konsstente t V estmater for effekten av avtalen dersom v kke tar hensyn tl denne estmerngen. 3.3 Konsstent estmerng Det fnnes en rekke økonometrske metoder for å behandle utvalgsseleksjonsproblemet. En fyldg overskt over dsse fnnes Heckman og Robb (1985). Jeg gr under en kort gjennomgang av noen av løsnngsmulghetene for to ulke former for datasett; tverrsnttsdata og paneldata. 3.3.1 Tverrsnttsdata For å kunne bruke tverrsnttsdata må modellen foran redefneres slk at den kke krever paneldata. Jeg kan uttrykke behandlngseffektmodellen mn med flg. tre lknnger 6 : (3.11) N = X β + dα + U * (3.12) d = Z γ + V * = > (3.13) d 1hvs d 0, 0 ellers 6 Framstllngen under bygger på Greene (1997) 20
Utvalgsseleksjon gjør at det er korrelasjon mellom felleddene, dvs at (3.14) corr ( U, V ) = τ 0. Vdere har v at: (3.15) E( N d 1) = X β + α + E( U d * > 0) = (3.16) E( N d 0) = X β + E( U d * 0). = Jeg antar at U og V er bvarat normalfordelt, har forventnng lk null og korrelasjon lk τ, mens standardavvket tl U er gtt ved σ U og varansen tl V er 1. Det kan vses at: (3.17) E( U d * 0) = τσ U φ( Z γ ) Φ( Z γ ) (3.18) E( U d * φ( Z γ ) < 0) = τσ U, 1 Φ( Z γ ) hvor φ( Z γ ) er en standard normalfordelt sannsynlghetsfunksjon og Φ( γ ) er den kumulatve sannsynlghetsfordelngen. Resultatet følger av en setnng om forventnng trunkerte bvarate normalfordelnger, se for eksempel Greene (1997) teorem 20.4. Brøken hhv. (3.17) og (3.18) kalles den nverse Mllsraten. Tltakseffekten er gtt ved dfferansen mellom (3.15) og (3.16), som når v setter nn fra (3.17) og (3.18) blr: Z φ (3.19) E( N d = 1) E( N d = 0) = α + τσ U. Φ (1 Φ ) V ser at dersom det kke justeres for utvalgsseleksjonen, vl tltakseffekten bl overvurdert hvs v antar at korrelasjonen (3.14) er postv. Utvalgsseleksjonsproblemet kan ses på som et problem med utelatte varabler, der den nverse Mllsraten mangler hvs v estmerer (3.11) uten å ta hensyn tl seleksjonseffekten. 21
Modellen kan estmeres ved sannsynlghetsmaksmerng (maksmum lkelhood). Et alternatv tl dette er Heckmans to-stegs metode. Denne består, slk navnet antyder, av to trnn. Første trnn omhandler deltakelsesbeslutnngen. V observerer om observasjonsenhet deltar tltaket eller kke (lknng (3.13)), men kke prosessen som lgger bak beslutnngen (lknng (3.12)). I første trnn estmeres sannsynlgheten for at observasjonsenhet deltar tltaket ( Pr ( d = 1) ) med en probt-modell, der man antar at sannsynlgheten for deltakelse er standard normalfordelt. Estmatet av γ herfra gr oss mulghet tl å regne ut et estmat for den nverse Mllsraten, λ, som trnn to benyttes som forklarngsvarabel utfallslknngen for å korrgere for seleksjonsproblemet. V kan dermed gjøre en mnste kvadrats estmerng på en korrgert modell: (3.20) N = X β + dα + β λ ˆ λ + U, og ut fra denne vl v få et konsstent estmat for tltakseffekten som tar hensyn tl utvalgsseleksjonseffekten. Heckman og Robb vser at når man bruker tverrsnttsdata, er det nødvendg med mnst en forklarngsvarabel deltakelseslknngen dersom man kke skal gjøre fordelngsantakelser på U. En helt regressorfr deltakelseslknng kan kke g et konsstent estmat for tltakseffekten uten slke antakelser. 3.3.2 Paneldata Tverrsnttsdata nneholder generelt mndre nformasjon enn paneldata, ettersom man tverrsnttsdata bare har en observasjon pr observasjonsenhet på et gtt tdspunkt for hver varabel. For å kunne bruke paneldatametoder effektevaluerng er det nødvendg å ha observasjoner for de ulke varablene både før og etter verksettng av tltaket. Når paneldata gr nformasjon for hver observasjonsenhet både før og etter tltaket, kan denne nformasjonen utnyttes for å fnne et mål på den uobserverbare * N t. Mofftt llustrerer denne metoden ved å anta en observasjon etter tltaket (merket t) og en før (merket t-1). V har da at: (3.21) N N * t t N N *, t 1 *, t 1 = endrng N = endrng N * t * t fra t 1 tl t når kke tltak fra t 1tl t når tltak. 22
Det "perfekte" estmatet for tltakseffekten blr nå: * * * (3.22) α E( N N d = 1) E( N N d 1), t = t, t 1 t, t 1 = mens den målbare effekten uttrykkes ved: ~ * * * (3.23) α t E( N N d = 1) E( N N d = 0). = t, t 1 t, t 1 Dsse estmatene er kun lke dersom: * * * * (3.24) E ( N N d = 1) = E( N N d = 0). t, t 1 t, t 1 Uttrykket forteller at veksten (eller reduksjonen) N må være den samme for deltakerne som for gruppen kke-deltakere før og etter tltaket, når v tenker oss at det kke ekssterer noe tltak. Det lgner på uttrykket v hadde lknng (3.4), men da var det nvået på utfallsmålet som måtte være lkt. Betngelsen her krever bare at veksten skal være lk, mens nvået kan være forskjellg. Det er en svakere betngelse som er lettere å oppfylle. Estmatoren v kommer fram tl ved metoden over, kalles førstedfferanse- eller fast-effektestmatoren. Den grunnleggende antakelsen førstedfferanseanalysen er at: (3.25) E( U U d, X X ) = 0 for alle t, t, t > k > t t t t t dvs at de uobserverte påvrknngene på utfallsmålet kke endres ved tltaksgjennomførngen perode k. V får dermed at førstedfferanseregresjonen gr: (3.26) E( N N d, X X ) = ( X X ) β + d α, t > k > t, t t t t t t t og v kan fnne en konsstent estmator for tltakseffekten α. 23
Mofftt vser også at v ved å legge tl stadg flere før-tltak observasjoner kan få estmat som lgger nær opptl estmatet v vlle fått hvs deltakelsen tltaket hadde vært basert på et tlfeldg utvalg, dvs ekspermentelle data. Når v utnytter flere før-tltak observasjoner, kalles estmatoren dfferanse-av-dfferanse-estmator ford man beregner tltakseffekten ved å se på forandrng vekstraten tl utfallsmålet. En slk estmator utnytter mer data, og generelt kan man s at den beste estmatoren er den som utnytter mest data. Men dersom estmerng av en dfferanse-av-dfferanse-estmator presser det tlgjengelge datasettet ved å utnytte observasjoner som kke er fullstendge for alle observasjonsenhetene, kan det tenkes at førstedfferanseestmatoren lkevel er den beste. 3.4 Effektevaluerng av Sofa-protokollen Modellen fra avsntt 3.2 kan tlpasses slk at den kan brukes tl å evaluere effekten av Sofaprotokollen. Jeg betrakter et utvalg av land der land tlsvarer observasjonsenhet. Vdere har v at utfallsmålet N t er land 's utslpp av ntrogenoksder år t. Deltakergruppen d = 1 er LRTAP-landene som ratfserte Sofa-protokollen, mens sammenlgnngsgruppen d = 0 består av de LRTAP-landene som kke hadde ratfsert Sofa-protokollen nnen utgangen av 1994 (se 4.2 for detaljer). X-matrsa lknng (3.5) og følgende antas å være gtt av de eksogene varablene jeg fant styrte utslppsadferden lknng (2.6) fra teorkapttelet. Når det gjelder deltakelsesbeslutnngen, antar jeg at den kan beskrves slk jeg har gjort avsntt 2.3, og at dette danner grunnlaget for en spesfkasjon av lknng (3.12). I de foregående avsnttene dette kapttelet har jeg vst hvordan man kan evaluere tltak verksatt av myndghetene for å hjelpe bestemte grupper fram mot bestemte mål. Sofaprotokollen er utgangspunktet noe ganske annet. Protokollen er en avtale mellom land, hvor landene påtar seg gjensdge forplktelser, og kke et ndvdfokusert behandlngstltak som skal hjelpe vanskelgstlte grupper. Behandlngseffektmodeller er mye brukt arbedsmarkedsøkonom, men mljøøkonom har jeg bare funnet metoden brukt arbedene tl Bameza (1995 og 1996). Han evaluerer vannsparngstltakene verksatt av myndghetene Calforna under tørkeperodene på begynnelsen av 1990-tallet. Bameza understreker vktgheten av et tlstrekkelg datamaterale for å bruke effektevaluerngsmetoden, og som evaluerngene arbedsmarkedsøkonom, baserer hans evaluerng seg på store datasett på ndvdnvå. Når jeg skal undersøke effekten av Sofa-protokollen, må jeg benytte aggregerte data. Datatlfanget blr da nødvendgvs begrenset, og mangelfulle data vl sette begrensnnger 24
analysen. Det vl også være problemer knyttet tl selve aggregerngen, bl.a. ford det er vanskelg å fnne preferanser som er representatve for en hel nasjon. Man kan derfor stlle spørsmål ved om en behandlngseffektmodell er en brukbar tlnærmng når effekten av Sofaprotokollen skal undersøkes. Men på tross av betydelge forskjeller karakteren på tltaket, nvået dataene hentes fra og tlfanget av data, er strukturen problemene knyttet tl å evaluere Sofa-protokollen lk problemene den generelle modellen beskrevet foran. Når v betrakter Sofa-protokollen, har v en gruppe land som gjennomfører et "tltak", nemlg en gjensdg forplktende mljøavtale. Jeg ønsker å undersøke om dette "tltaket" har hatt reell nnvrknng på utslppsadferden tl avtalelandene. Det kan jeg gjøre ved å sammenlgne gruppen av avtaleland med en annen gruppe, som kke har forplktelser hht. avtalen. Problemet er mdlertd at dsse to gruppene utgangspunktet kke er lke. Fra utvalget av LRTAP-land er det kke tlfeldg hvem som ender opp som avtaleland. Ratfkasjon av Sofa-protokollen er frvllg for det enkelte land, og det vl være stor grad av selvseleksjon ratfkasjonsprosessen. Landene som ratfserer avtalen, er sannsynlgvs også de landene som lgger nærmest å redusere utslppene sne, uavhengg av avtalen. Denne gruppen vl være en gruppe med andre egenskaper enn kke-avtalelandene, og de egenskapene som gjør dem tl avtaleland, vl også være med på å forklare forskjeller utslppsadferden. Det er med andre ord grunn tl å tro at (3.4) kke holder. V har korrelasjon mellom faktorer som bestemmer avtalestatusen og utslppsadferden, og det kan være dette snarere enn avtalen som gjør at avtalelandene eventuelt endrer utslppsadferden annerledes enn kke-avtalelandene. En sammenlgnng av de to gruppene land vl g forventnngsskjeve estmater for avtaleeffekten dersom man kke korrgerer for selvseleksjonen. Dette er det grunnleggende problemet all effektevaluerng. De vktgste problemene som må løses behandlngseffektmodellene, oppstår som følge av at de to gruppene kke har de samme egenskapene utgangspunktet. Strukturen dsse problemene er de samme uavhengg av størrelsen på datasettet og nvået dataene er hentet fra, og de samme løsnngsprnsppene vl gjelde. Problemene ved evaluerng av Sofa-protokollen er med andre ord de samme som de jeg har beskrevet tdlgere. Dermed vl de samme grunnleggende løsnngene kunne anvendes, og en behandlngseffektmodell vl kunne være en relevant tlnærmng for evaluerng av Sofaprotokollen. 25
3.5 Estmerng av avtaleeffekten Tl analysen kapttel 5 har jeg tlgang på et paneldatasett som jeg vl presentere nærmere neste kapttel. Det er naturlg å konsentrere seg om løsnngsmetodene som utnytter hele datasettet, så derfor fokuserer jeg analysedelen på paneldatametodene. Jeg har tlstrekkelge før-avtale data for både førstedfferanse- og dfferanse-av-dfferanse-estmatoren. Datasettet blr mdlertd mer ufullstendg jo lenger bak td jeg går (se neste kapttel samt vedlegg V1), og det vser seg at dfferanse-av-dfferanse-estmatoren kke overlever modelltesten. Derfor ser jeg bort fra denne og konsentrerer meg om førstedfferansevaranten. Analysen vl nneholde regresjoner av lknngen: (3.27) ln N ln N + β (ln BEF 4 t t 1 t = αs ln BEF + β (ln I 1 t 1 t 1 ln I t 1 ) + γ SG + γ OVER 2 ) + β (ln EA 2 + ( U t t ln EA U t 1 ), t 1 ) + β (ln BNP 3 t ln BNP t 1 ) der varablene er beskrevet tabell 3.1 under. Jeg benytter den naturlge logartmen tl de kontnuerlge varablene ford ln-formen er en hensktsmessg funksjonsform, ettersom den gr mulghet tl å tolke koeffsentene som elaststeter. V kan se dette ved å se på funksjonsformen ln y = β 1 + β2 ln x. Ved logartmsk dervasjon får v 1 y β y x y x = 2 x β 2 = x y, og v ser at koeffsenten er lk elaststeten. Avtaleeffekten S, som er den sentrale varabelen mn analyse, samt de andre dummyvarablene, kan kke settes på ln-form. Det kan vses at høyresdevarablene en logln-form kan tolkes som relatv endrng eller avkastnng. Funksjonsformen kan da uttrykkes ved y 1 ln y = β 1 + αx, og ved å dervere med hensyn på x får v : α = x y. Dervasjonen forutsetter mdlertd kontnuerlge varabler, mens dummyvarabler er dskrete. For små endrnger kan man lkevel tolke koeffsentene som relatv endrng eller avkastnng. Det ser v β 1 +αx når v skrver log-ln-funksjonen ln y = β 1 + αx på den ekvvalente formen y = e, hvor x er en dummyvarabel som tar verden 0 eller 1, og α er koeffsenten som skal estmeres. Da har v at: (3.28) y y 0 1 = e = e β β 1 1 e α når x = 0, når x = 1 26