Det här är ett gästinlägg av Martin Flodén, vice riksbankschef och tidigare skribent på Ekonomistas.
I Sverige har hushållens skulder ökat från 90 procent av disponibel inkomst 1995 till drygt 170 procent idag. En snabb kreditexpansion och höga skulder brukar ofta ses som faktorer som kan bidra till att ekonomiska kriser uppstår eller att kriser på olika sätt förvärras. Att det finns ett samband mellan skuldsättning och kriser stöds av både teoretisk och empirisk forskning.[1] Därför är det naturligt att Riksbanken och andra myndigheter oroas om skuldsättningen är hög eller om den växer snabbt.
Men i inlägg här på Ekonomistas (här och här) har Lars EO Svensson menat att det i de data han använt saknas stöd för att höga skulder i hushållssektorn medförde större fall i konsumtionen och större uppgångar i arbetslösheten under den senaste krisen. Lars har bland annat visat diagram där konsumtions- och arbetslöshetsutvecklingen efter den senaste krisen har plottats mot hushållens skuldkvot före krisen. I sådana diagram syns inget tydligt samband mellan skuldkvot och utfall, något som även Harry Flam nyligen påpekade i Ekonomiekot lördag.[2]
I det här inlägget vill jag fokusera på just de data och diagram som Lars använde. En något grundligare analys av ungefär samma data indikerar nämligen att det finns ett ganska tydligt samband mellan skuldsättningen före krisen och den efterföljande ekonomiska utvecklingen.
Av Lars diagram framgår alltså att hushållens skuldkvot inte är korrelerad med de utfallsvariabler han tittar på. Men en sådan korrelation kan vara vansklig att tolka, bland annat eftersom hushållens skuldsättning naturligtvis inte är den enda faktor som påverkar om kriser uppstår eller hur djupa kriser blir.[3] Om andra relevanta förklaringsfaktorer utelämnas kan ett enkelt korrelationssamband ge en missvisande bild av hur variabler hänger ihop.
Tabellen nedan visar resultatet av en linjär regression där hänsyn tas just till att flera förklarande variabler kan vara relevanta.[4,5] Av tabellen framgår att hushållens skuldkvot verkar ha ett tydligt samband med utfallsvariablerna om vi samtidigt kontrollerar för andra förklaringsvariabler. I länder som hade en hög skuldkvot 2007 steg arbetslösheten mer efter krisen samtidigt som huspriserna och den privata konsumtionen föll kraftigare eller ökade långsammare.
| Tabell: Utvecklingen för konsumtion, arbetslöshet och huspriser 2007-2012 | |||
| Konsumtion | Arbetslöshet | Huspriser | |
| Skuldkvot 2007 | -0,04** | 0,02* | -0,11** |
| (0,00) | (0,02) | (0,00) | |
| Skuldtillväxt före 2007 | -0,97** | 0,28 | -2,00** |
| (0,00) | (0,16) | (0,01) | |
| Bytesbalans före 2007 | 0,38** | -0,35** | 1,43** |
| (0,00) | (0,01) | (0,00) | |
| Konsumtionstillväxt före 2007 | 2,10** | -0,75 | 2,64 |
| (0,00) | (0,21) | (0,19) | |
| Konstant | 5,66** | -0,61 | 15,00* |
| (0,00) | (0,71) | (0,01) | |
| R2 (justerad) | 0,74 | 0,38 | 0,66 |
| Observationer | 26 | 26 | 26 |
| Anm: Tabellen visar regressionsresultat där den förklarade variabeln anges i kolumnrubriken. ”Konsumtion” avser procentuell tillväxt i privat konsumtion per capita 2007-2012. Skuldkvoten är hushållens skulder i procent av disponibel inkomst. Skuldtillväxten är genomsnittlig procentuell ökning i skuldkvot 2003-2007. p-värden i parentes. * och ** anger 5% respektive 1% signifikans. | |||
I diagrammet nedan visas sambandet mellan hushållens skuldkvot och den efterföljande konsumtionsutvecklingen på ett sätt som motsvarar de diagram som Lars visade i sina inlägg. Skillnaden är att jag från konsumtionstillväxten har rensat bort de delar som förklaras av de andra tre förklaringsvariablerna.[6] Nu framträder ett tydligt samband mellan skuldkvoten och konsumtionen. Och det blir tydliga samband även när jag gör motsvarande diagram för arbetslöshet och huspriser (se här).
Justerad konsumtionstillväxt 2007-2012. Se not [6].
Sammanfattningsvis är min tolkning av forskningen kring ekonomiska kriser att det finns goda skäl att se en hög och ökande skuldkvot som en riskfaktor. En snabb analys av de senaste årens ekonomiska utveckling – baserad på ungefär samma data och metoder som Lars har använt – ger mig ingen anledning att ändra uppfattning i den frågan. Tvärtom framträder ett tydligt samband mellan hushållens skuldkvot och den efterföljande ekonomiska utvecklingen.
Därför ser jag det som självklart att Finansinspektionen, Riksbanken och regeringen löpande analyserar om hushållens skuldsättning är oroande hög eller växer oroande snabbt. En intressantare diskussion rör utfallet av den analysen. Är de svenska hushållens skuldsättning idag oroande hög? Och om svaret är jakande, vilka åtgärder är mest effektiva för att motverka en sådan skulduppbyggnad? Har penningpolitiken en roll i det arbetet? Lars har, bland annat här på Ekonomistas, gjort flera viktiga bidrag till diskussionen och analysen av de frågorna.[8]
—————
[1] Till exempel var hög skuldsättning respektive snabb kreditexpansion viktiga inslag i Fishers (1933) och Minskys (1986) analyser av finansiella kriser. Bland nyare empiriska studier kan nämnas IMF (2012) och Jorda m fl (2013). IMF använder data från 24 länder under de senaste decennierna och undersöker hur ett fall i huspriserna påverkat konsumtionsutvecklingen och andra utfallsvariabler beroende på hur hög tillväxten i hushållens skuldkvot varit. Jorda m fl analyserar liknande frågor men baserat på längre tidsserier för ett mindre antal länder. Båda studierna finner att lågkonjunkturer blir djupare om de har föregåtts av en snabb kreditexpansion.
Det finns också flera studier som, baserat på amerikanska hushållsdata, visar att konsumtionen föll kraftigare under finanskrisen för högt skuldsatta hushåll. Resultaten i Dynan (2012) och Mian m fl (2013) tyder på att konsumtionsnedgången var större än vad som motiveras av de förmögenhetseffekter som uppstod när huspriserna föll. En tolkning av deras resultat (men se Cooper 2012 för motstridiga resultat) är att hushållen strävar efter en viss skuldnivå i förhållande till bostadens värde. Ett fall i huspriserna kan då medföra att högt skuldsatta hushåll väljer att kraftigt minska sin konsumtion.
[2] ”Det finns inget klart samband mellan hur hög skuldsättningen har varit för hushållen och hur mycket BNP har fallit och hur mycket arbetslösheten har ökat internationellt”, Harry Flam, Ekonomiekot lördag (8 februari).
[3] Ett annat skäl är att skuldkvoten är svår att jämföra mellan länder, dels eftersom skulderna mäts på olika sätt i olika länder, dels eftersom ländernas kapitalmarknader kan fungera på olika sätt vilket kan medföra att det som är en problematiskt hög skuldnivå inte behöver vara lika problematiskt i ett annat land. För att minska problemen förknippade med att jämföra nivån på ländernas skuldkvoter kan man istället eller som ett komplement titta på skuldkvotens tillväxt.
[4] Skuldkvoten är beräknad som hushållens bruttoskulder i procent av disponibel inkomst. Skuldtillväxt före 2007 är skuldkvotens genomsnittliga procentuella tillväxttakt 2003-2007. Bytesbalans före 2007 är det genomsnittliga bytesbalanssaldot som procent av BNP 2003-2007. Konsumtionstillväxt före 2007 är genomsnittlig procentuell tillväxt i privat konsumtion per capita 2003-2007. I analysen ingår data från de 26 OECD-länder där jag har tillgång till data för de använda variablerna. De länder som fallit bort (det finns 34 OECD-länder) är Polen där data på huspriser saknas, Grekland, Island, Israel, Luxemburg och Nya Zeeland där data på hushållens skuldkvot saknas samt Chile och Turkiet där data på både huspriser och skuldkvot saknas. Se här för en utförligare beskrivning av data och en något utförligare analys av datamaterialet.
[5] Bytesbalansen är en variabel som ofta anses relevant i dessa sammanhang (se till exempel EU-kommissionens riskindikatorer). Den är ett sammantaget mått på hur ett lands skuldsättning förändras över tiden. Till skillnad från hushållens skuldkvot omfattar bytesbalansen hela ekonomin, dvs såväl offentlig sektor som företag och hushåll. Dessutom är bytesbalansen ett mått på nettoskuldernas utveckling, till skillnad från hushållens (brutto-)skuldsättning som hänger närmare samman med en ekonomis kreditgivning.
[6] Den justerade konsumtionsökningen är alltså uträknad som faktisk konsumtionsökning minus det bidrag från skuldtillväxt, bytesbalans och konsumtionstillväxt som följer av regressionen i tabellens första kolumn, dvs ΔC(justerad) = ΔC – (–0,97*skuldtillväxt + 0,38*bytesbalans + 2,10*konsumtionstillväxt).
[7] Räkneexemplet utgår från att länderna har haft samma skuldtillväxt åren före 2007. Regressionerna indikerar att skillnaden i konsumtion kan bli betydligt större om landet med hög skuldkvot dessutom har haft en snabbare skuldtillväxt.
[8] Ett av flera argument som Lars har fört fram är att skuldtillväxten har mattats av efter att Finansinspektionen införde bolånetaket 2010, och att riskerna förknippade med en hög skuldkvot därför har minskat. Analysen ovan ger stöd för det argumentet. Regressionen i tabellens första kolumn indikerar att Sverige var mindre utsatt för risker än flertalet andra länder 2007. Och under 2008 till 2012 har riskerna minskat. Visserligen har den svenska skuldkvoten ökat och bytesbalansöverskottet minskat, men de utvecklingarna har motverkats just av att skuldkvotens tillväxttakt har sjunkit. Beräkningar kring detta redovisas här (i avsnitt 3).
Ekonomistas 
Det är utmärkt att Martin deltar i denna diskussion och att han med ett större datamaterial och en utförligare analys än min har förtydligat relationen mellan skulder och möjligt ekonomiskt utfall vid en kris. Martins viktiga bidrag är dock att han bekräftar att effekten av skuldkvoten på uppgången i arbetslöshet vid en kris inte är ekonomiskt signifikant för penningpolitiken, även om den kan vara statistiskt signifikant. Framförallt visar Martin i själva verket indirekt att ”kostnaden” för Riksbankens ”leaning of the wind” är minst 10 och snarast minst 50 gånger större än ”intäkten”.
Enligt Martins resultat medför 1 procentenhet lägre skuldkvot att uppgången i arbetslösheten vid en kris blir 0,02 procentenheter lägre (se den mellersta kolumnen i hans tabell). Det är en utomordentligt liten effekt. Det är inget ”tydligt samband” i meningen ”ekonomiskt signifikant samband”.
Enligt Riksbankens egen fördjupning kan 1 procentenhet högre styrränta ge 1,4 procentenheter lägre skuldkvot. (Effekten är inte statistiskt signifikant skild från noll och kan gå i motsatt riktning, som jag betonat i detta inlägg, men låt mig bortse från detta här.) Denna högre styrränta skulle då enligt Martins resultat medföra en ”intäkt” på 1,4 * 0,02 = 0,028 procentenheter lägre uppgång i arbetslösheten vid en kris. (Krisen måste dock inträffa inom ett par år innan effekten på skuldkvoten klingat av, men låt mig bortse från det här.) Samtidigt medför 1 procentenhet högre styrränta enligt diagram 2.15 i Riksbankens penningpolitiska rapport en ”kostnad” på ungefär 0,5 procentenheter uppgång i arbetslösheten inom ett par år. (Diagram 2.15 i kapitlet visar effekten på arbetslösheten av 0,25 procentenheter högre styrränta, en effekt som efter multiplikation med 4 blir ungefär 0,5 procentenheter.)
Vi har alltså en kostnad för ”leaning against the wind” som enligt Riksbankens och Martins beräkningar med marginal är mer än 10 gånger intäkten. Detta gäller dock bara om kris inträffar med säkerhet. Om en kris inte inträffar med säkerhet men med exempelvis en sannolikhet fortfarande så hög som 25 procent, så blir den förväntade intäkten bara 0,25 * 0,028 = 0,007 procentenheter lägre uppgång i arbetslösheten. Då blir kostnaden ungefär 70 gånger intäkten.
Martins viktigaste bidrag kan således vara att han indirekt visar att kostnaden för Riksbankens ”leaning against the wind” är orimligt stor i förhållande till intäkten.
Det finns mycket läsvärt i Martins bakomliggande uppsats, som man inte bör missa. I figur 2 visar Martin att Sverige är ett de minst sårbara länderna i hans datamaterial, och i figur 3 visar han att sårbarheten har minskat sedan 2007.
I tabell 6 visar han resultat för länder med fallande bostadspriser. Det är ju utfallet i länder med fallande bostadspriser, som Riksbanken främst hänvisat till i sina försök till att motivera sin politik. Där blir skuldkvotens effekt på uppgången i arbetslösheten ännu mindre, bara 0,01 och inte statistiskt signifikant. Det är samma resultat som jag redovisar för en enklare regression i fotnot 3 i mitt inlägg om dessa saker (med data från färre länder).
Martins resultat visar på betydelsen av bytesbalansen för uppgången i arbetslöshet på vid en kris. En procentenhet högre bytesbalans i förhållande till BNP har 18 gånger större effekt än 1 procentenhet lägre skuldkvot.
Något som man kan ställa sig frågande till är att han inte har med byggandet som förklaringsvariabel till uppgången i arbetslösheten vid en kris. Det vore naturligt att redovisa resultat också med denna förklaringsvariabel. Utan att ha sett regressioner med den förklaringsvariabeln kan vi inte vara säkra på att effekten av skuldkvoten på uppgången i arbetslösheten ens är statistiskt signifikant (att den inte är ekonomiskt signifikant för penningpolitiken vet vi ju redan).
Hushållens skuldsättning är givetvis ett problem. Men det är ett problem främst för hushållen. För bankerna och den övriga finansmarknaden blir det problem först när hushållen inte förmår att betala räntorna. För den övriga marknaden – försäljningen av varor och tjänster – uppstår problemen redan när hushållen minskar sin konsumtion. I det aktuella läget idag drabbas denna marknad (speciellt kapitalvarumarknaden) ofta redan när hushållen inte kan – eller inte vill – ta på sig ytterligare skuld genom konsumtionskrediter.
Men först och främst drabbas som sagt hushållen. Och för att citera en av dem som bidrog till att statsskulden i stället blev till hushållsskulder. Den som är satt i skuld är icke fri.
Det verkligt besvärliga med hela ekonomin idag är att om det skall gå att upprätthålla förhoppningen om att skulderna ska kunna betalas av, eller ens kunna underhållas med ränteinbetalningar, krävs såvitt jag förstår saken dels tillväxt i den totala ekonomin, dels att lönekvoten åtminstone är konstant. Men lönekvoten sjunker inom den löneledande industriarbetet i Sverige. Och den totala svenska ekonomin har drabbats av deflation, vilket är ett mycket alvarligt symptom på att det förekommer en krisskapande ekonomisk politik.
Även om sådant inledningsvis räddar kapitalvarumarknaden och gynnar bankerna.
Jag tackar för både blogginlägg och länken till uträkningarna på din hemsida.
Jag vill även passa på att tacka för för svaren på mina frågor som SvD ställde till dig i samband med en intervju när du tillträtt som vice riksbankschef.
/André
Jag har svårt att förstå varför man överhuvudtaget vill använda sig av aggregerade skuldkvoter för denna typ av analyser. För mig verkar det som att en hög aggregerad skuldkvot kan innebära lite allt möjligt: en hög andel bostadsägande (liten hyresmarknad), demografiska skillnader, skillnader i skattesystem som främnjar stora balansräkningar hos hushållen eller höga risker på bostadsmarknaden.
Om denna typ av analyser av skuldkvoter ska kännas meningsfulla i sammanhanget fastighetskrascher och finansiella kriser borde de som ett minsta krav åtminstone utgå från genomsnittliga skuldkvoter bland bostadsägarna och inte genomsnittlig skuldkvot för hela befolkningen.
Bara som en notis, ifall detta skulle intressera någon, så kommer Finansinspektionen publicera ny månatlig data på genomsnittliga belåningsgrader i april. Förhoppningsvis så finns det tillräckligt med data för att genomföra meningsfull analys på detta område om något år.
Tack för era kommentarer. Här är några reflektioner kring en del av dem:
En generell kommentar är att regressionerna i inlägget bygger på observationer från 26 länder under en episod. Med så få observationer kan naturligtvis inga långtgående slutsatser dras. Och eventuella slutsatser kan inte enbart baseras på regressionsresultaten utan måste kombineras med (subjektiva) bedömningar till exempel om vilka förklaringsvariabler som verkar rimliga att inkludera i analysen.
Corlim: Egentligen vill nog ingen använda aggregerade skuldkvoter. Men tillgången till data och relevanta episoder lägger tyvärr (som så ofta inom makroekonomin) begränsningar på vad som kan göras. Skulle det vara bättre att endast titta på skuldsättningen bland husägare (om sådana data fanns tillgängliga)? Kanske, men om man är intresserad av de makroekonomiska effekterna av skuldsättningen spelar det även roll hur stor andel av befolkningen som är skuldsatt.
Notera också att några av de studier jag nämner i första noten har fokuserat på hushållsdata och alltså har kunnat kontrollera för många fler faktorer än vad man kan göra när man jämför mellan länder. En nackdel med sådana studier är att det kan vara svårt att dra direkta slutsatser om hur makroekonomin påverkas av hushållens beteende.
Lars: Jag försöker inte besvara frågan om hushållens skuldkvot är ekonomiskt relevant för penningpolitiken. Inlägget fokuserar enbart på den fråga du avfärdade i det här inlägget: ”är det verkligen sant att högre skulder medförde ett större fall i konsumtionen och en större ökning av arbetslösheten i de länder där bostadspriserna föll under den senaste krisen?”. I Irland steg hushållens skuldkvot från 127 procent 2002 till 235 procent 2007. Regressionsresultaten kan knappast tolkas på annat sätt än att det finns ekonomiskt signifikanta risker förknippade med en så snabb ökning av skuldkvoten till en så hög nivå. Om riskerna ska hanteras av penningpolitiken är en helt annan fråga.
Borde jag använda fler förklarande variabler, såsom byggandet? Jag redovisar några specifikationer med byggandet i tabell 3 och 4 i den bakomliggande texten. I många fall tillför byggandet inget. I vissa fall (särskilt för arbetslösheten om jag minns rätt) tillför byggandet mycket förklaringsvärde. Men det verkar helt drivas av en observation (Spanien). Om jag antingen plockar bort Spanien eller kör regressioner som är robusta för outliers så tappar byggandet sitt förklaringsvärde. Detta kan förstås bero på att antalet observationer är så litet. Jag håller med om att det finns goda skäl att se nivån på byggandet som en relevant förklaringsvariabel.
Martin, det är riktigt att en snabb uppgång i skulderna före ett fall i bostadspriserna tycks leda till ett sämre utfall. Det är poängen i den IMF-studie du hänvisar till. Där visas att utfallet vid konjunkturnedgångar och fall i bostadspriserna blir betydligt sämre i länder med en snabb ökning i skuldkvoten under de tre närmaste åren innan fallet i bostadspriserna. I Sverige har skuldkvoten varit tämligen stabil sedan 2010. Slutsatsen för Sverige från IMF-studien blir nu således att Sverige tillhör de länder för vilken utfallet vid en nedgång skulle bli betydlig bättre än för länder som haft en snabb uppgång i skuldkvoten de senaste åren. Detta är tvärtom mot hur en tendentiös PM från Riksbanken tidigare tycks ha tolkat studien.
(Slutsatsen att Sverige ligger bättre till än många andra länder stöds av din egen figur 2 i din mycket läsvärda bakomliggande not, som visar att Sverige redan 2007, trots att skuldkvoten då stigit och steg en hel del, hade låg sårbarhet jämfört med andra länder. Din figur 3 visar att sårbarheten minskat ytterligare sedan 2007.)
Personer som jobbade med IMF-studien och som jag pratat med har bekräftat att man letade med ljus och lykta efter en ekonomiskt signifikant effekt av skuldkvoten på utfall vid kris, men det enda man hittade i studien av 99 ”housing busts” under 1980-2011 var just effekten av en snabb uppgång i skuldkvoten de tre åren omedelbart innan en bust. Detta är helt förenligt med den mycket låga effekt av själva skuldnivån du själv hittat.
Den viktiga slutsatsen för penningpolitiken och Riksbanken är att styrräntan enligt Riksbankens egen skattning har en mycket liten och vare sig ekonomiskt och statistiskt signifikant effekt på skuldkvoten, samt att skuldkvoten enligt din egen skattning har en mycket liten och inte ekonomiskt signifikant effekt uppgången i arbetslösheten vid en kris. ”Kostnaden” i ökad arbetslöshet ”leaning against the wind blir då minst 10 och snarast minst 50 gånger ”intäkten” vid en kris.