UPPSALA UNIVERSITET
Kulturgeografiska institutionen
Självständigt arbete C
Vårterminen 1998

Författare:	Johanna Nählinder
Handledare:	Roger Andersson

INNEHÅLL:

   FÖRORD
1 INTRODUKTION
Syfte
Metod
Avgränsningar
Disposition
Källor
2 ORSAKER TILL AVSTÅND
Malmö A-region - de missade tillfällenas region
Rumslig skillnad
Det nödvändiga avståndet
Avstånd innebär kostnader
Avståndet mellan möjligheter och restriktioner
3 PRESENTATION AV REGRESSIONSANALYSEN
Orsak och verkan
Variablerna
Resultatet av regressionsanalysen
4 ANALYS OCH SAMMANKOPPLING
Påståenden i perspektiv
Individen väljer avstånd
Metoden och svaren
I det större sammanhanget
5 KÄLL- OCH LITTERATURFÖRTECKNING

FÖRORD

Denna C-uppsats i ämnet samhällsgeografi, framlagd i juni 1998 på Kulturgeografiska institutionen i Uppsala, är en produkt av tio veckors studium av frågan om varför avståndet till arbetet varierar mellan individer.

Uppsatsen bygger på det omfångsrika datamaterial om Malmö arbetsmarknadsregion jag fått ta del av genom projektet "tjänstesamhällets urbana geografi", HSFR, och databasen Geometro.

Jag vill tacka min handledare Roger Andersson som ställt upp med tid, åsikter och litteraturtips när det behövts. Jag vill även rikta ett stort tack till Mats Lundmark för hans oändliga tålamod och bistånd i uppgiften att överföra datamängden till min dator. Jag är även skyldig kursansvarig, Jan Öhman, och mina kursare ett tack för det stöd uppsatskursens ram givit. Slutligen ett tack till Staffan Magnusson för statistisk vägledning och granskning.

Uppsala i juni 1998, Johanna Nählinder

1 INTRODUKTION

Tänk dig vad ett liv utan att behöva transportera sig skulle innebära. Redan tanken svindlar! Transporter är en självklar del av vardagen och är en förutsättning för att det moderna samhället ska fungera. Samtidigt som man bygger bostäder och arbetsplatser bygger man också avstånd som måste överbryggas med transporter. Bebyggelsestrukturen återskapar ständigt avståndet.

Allt bättre infrastruktur har gjort att den sträcka en människan kan transportera sig har ökat snabbt - det senaste seklet har räckvidden tiodubblats. Detta har lett till att städer har kunnat bli större och alltmer utspridda. Specialiseringsgraden och arbetsdelningen i städerna har också kunnat öka.

En längre räckvidd ger en större geografisk valfrihet och minskar den geografiska bundenheten. Det är möjligt idag att söka arbete inom ett större område och att resa längre bort på semester än tidigare. Samtidigt kostar det att överbrygga avståndet och det är ett pris som betalas både i pengar och i tid.

Den här uppsatsen tar fasta på ett vanligt avstånd - avståndet till arbetet. Resan till arbetet är i Sverige den näst vanligaste resan. Olika människor har olika långt till arbetet och det är vad den här uppsatsen ska handla om. Vilka egenskaper hos individen gör att man får olika långt till arbetet?

Uppsatsen behandlar arbetsresor inom en begränsad region, Malmö arbetsmarknadsregion. Det gör att de flesta individers arbetsresor är tämligen korta, under tio mil. Arbetsresor som går över en kommungräns brukar kallas pendling. I den här uppsatsen särskiljs inte pendlingsresorna från de övriga arbetsresorna. Istället används ordet "avstånd" även för de individers resor som går över en kommungräns.

Individens avstånd mellan arbete och bostad beror på var han eller hon arbetar och bor. I ett större sammanhang påverkas lokaliseringen av arbetsplatser och bostadsområden av vilken transportteknologi som finns tillgänglig för att överbrygga avstånden. Variationen i avståndet till arbetet är stor. Uppsatsen ger, med utgångspunkt i ett resonemang om individens egenskaper, ett sorts svar på frågan varför avståndet varierar.

1.1 SYFTE

Syftet med denna uppsats är trefaldigt. För det första att referera teorier om vad som påverkar (och påverkas) av avstånd. För det andra att genom statistisk bearbetning av individdata undersöka vad som påverkar (och påverkas av) avståndet till arbetet för dem som bor och arbetar inom Malmö arbetsmarknadsregion. För det tredje att diskutera lämpligheten i att använda en kvantitativ metod (regressionsanalys) för att analysera avstånd till arbetet.

1.2 METOD

Orsaken till variation i avstånd till arbetet analyseras huvudsakligen med hjälp av linjär regressionsanalys. Regressionsanalys är en statistisk metod för att undersöka hur stor inverkan en variabel har på en annan. Med hjälp av regressionsanalys testas olika individanknytna faktorers inverkan på avståndet.

1.3 AVGRÄNSNINGAR

Vissa avgränsningar har varit nödvändiga i den empiriska undersökningen. En första viktig avgränsning är att endast de individer som bor och arbetar inom Malmö arbetsmarknadsregion både 1990 och 1995 är medtagna i analysen. Det innebär en generationseffekt eftersom de individer som förekommer 1990 är exakt de som förekommer 1995 och i det statistiska materialet finns enbart individer födda mellan 1915 och 1974. Endast de som är etablerade på såväl arbets- som bostadsmarknaden är således medtagna.

En andra avgränsning ligger i koordinatangivelserna. Eftersom syftet med uppsatsen är att tolka orsaken till variation i avståndet mellan bostad och arbete har de fall som saknar koordinatangivelse uteslutits. Detta ger i sig ett bortfall på närmare 30 procent som antas vara slumpmässigt. Konsekvenserna av detta bortfall diskuteras i avsnitt 4.3.

1.4 DISPOSITION

Uppsatsen består av tre delar förutom introduktionskapitlet. I uppsatsens första del, (kapitel två) presenteras Malmö arbetsmarknadsregion som är den geografiska enhet som analyseras i den empiriska delen av uppsatsen. Vidare problematiseras begreppet avstånd ur ett individperspektiv. Sist i kapitlet (avsnitt 2.5) presenteras fem påståenden och nio hypoteser med anknytning till individens avstånd till arbetet introduceras.

I uppsatsens andra del (kapitel 3) redogörs för de variabler som ingår i regressionsanalysen varpå resultatet av regressionsanalysen presenteras.

I uppsatsens tredje del (kapitel 4) tolkas resultaten mot bakgrund av påståendena och hypoteserna. En mer nyanserad bild av hur individer förhåller sig till avstånd presenteras i avsnitt 4.2. Regressionsanalysen som metod diskuteras och uppsatsen avslutas med en mer övergripande diskussion om avståndets betydelse.

1.5 KÄLLOR

De källor uppsatsen bygger på är av två slag. Den teoretiska delen (framförallt kapitel två) bygger på litteraturstudier, medan den empiriska studien bygger på en datamängd från statistiska centralbyrån. Datamängden är mycket omfattande (drygt hundratusen individer) och unik sitt slag. Trots att svensk offentlig statistik generellt är av mycket hög kvalité har den här datamängden vissa brister som påverkat undersökningens utformning. Avsaknaden av koordinatangivelser i vissa fall är redan nämnd. Till viss del beror dessa brister på att långt ifrån alla arbetande kan knytas till en geografiskt fixerad arbetsplats. Hur ska man koordinatsätta en dammsugarförsäljare, byggnadsarbetare eller en taxichaufför?

Felkodningar av olika slag har lett till inskränkningar och tvingat fram nytänkande i analysen. Ett exempel är maxavståndet inom A-regionen. I datamängden från statistiska centralbyrån fanns variabler som angav om individerna bodde respektive arbetade inom A-regionen. När avstånden beräknats för de individer som innefattats i det operationaliserade A-regionsbegreppet fanns individer med upp till 55 mil fågelvägen med! I det A-regionsbegrepp som används i analysen har ingen individ mer än 11 mil fågelvägen. Övriga individer har uteslutits ur undersökningen. Datamängdens omfattning och generella kvalité gör den dock synnerligen lämplig för den här typen av analys.

2 ORSAKER TILL AVSTÅND

2.1 MALMÖ A-REGION - DE MISSADE TILLFÄLLENAS REGION

Malmö A-region karakteriseras som "de missade tillfällenas region" , detta för att regionen, trots goda förutsättningar under en tjugoårsperiod (1965-1985), inte bara haft mycket sämre tillväxt än de två andra storstadsregionerna Göteborg och Stockholm utan till och med haft en sämre tillväxttakt än rikets genomsnitt. Malmö och Göteborg liknar i många avseenden varandra och intar en mellanposition mellan huvudstadsregionen och de andra regionerna vad gäller befolkningsunderlag, utbildningsnivå och näringsstruktur. Malmö A-region tillhör den fjärdedel av arbetsmarknadsregionerna som har högst andel postgymnasialt utbildade. Malmö A-region kännetecknas av en dual arbetsmarknad med en koncentration av kunskapsintensiva branscher till Lund och industribranscher till resten av regionen.

De sjutton kommuner som ingår i Malmö A-region är i analysen uppdelade i tre grupper efter kommuntyp: Malmö (en kommun), Stormalmö (åtta kommuner) och övriga (åtta kommuner). Som framgår av kartan (figur 1) ligger Stormalmö som en halvcirkel utanför Malmö och A-regionens övriga kommuner ligger som en trasig halvcirkel utanför Stormalmö. Uppdelningen i kommuntyper är gjord för att i stora geografiska enheter kunna skilja på centrum (i betydelsen närmare Malmö) och periferi i A-regionen. Stormalmö motsvarar en äldre A-regionsindelning och H-region. H-regionen är en indelning efter befolkningsunderlag.

Figur 1. Karta över A-regionen.
Källa: Bearbetning av karta från Folk och bostadsräkningen 1980, del 1, bilaga 1 s 197.

Kommuntyperna har olika karaktär. Kommunerna i Stormalmö (se figur 2) är i allmänhet folkrikare än kommunerna i övriga A-regionen. De har också större skattekraft (skatteunderlag per invånare) än de kommuner som ingår i övriga A-regionen. Andelen utpendlare är också större för de kommuner som ingår i Stormalmö, och samtliga kommuner i Stormalmö (undantaget Kävlinge) har Malmö som främsta pendlingsmål. Detta innebär att det finns en grupp som bor i Stormalmö och betalar skatt där men som arbetar och tjänar ihop till skatten i Malmö. Kommunerna i övriga A-regionen fyller inte samma funktion som matarkommuner till Malmö och har inte heller samma skattekraft.

Figur 2. Invånarantal och skattekraft (i skattekronor per invånare) för kommunerna i Malmö A-region. Diagrammet visar exempelvis att Svedala tillhör Stormalmö, har ett invånarantal kring 17000 och 600 skattekronor per invånare.
Källa: Bearbetning av årsbok för Sveriges kommuner 1990, SCB tabell 29 s 127ff.

2.2 RUMSLIG SKILLNAD OCH RUMSLIG RÖRÖIGHET

Två viktiga begrepp att hålla isär är den rumsliga skillnaden och den rumsliga rörligheten. Vilket är då förhållandet mellan dessa begrepp? Den rumsliga skillnaden är avståndet mellan arbete och bostad vid en viss tidpunkt (se figur 3).

Figur 3. Den rumsliga skillnaden är avståndet mellan arbete och bostad.

Rumslig rörlighet (se figur 4) innebär förändring i lokaliseringen. När enbart lokalisering av arbete och bostad beaktas kan två olika förändringar urskiljas, nämligen flyttning (förändring F som ger upphov till det nya avståndet B) och byte av arbete (förändring E som ger upphov till det nya avståndet C). De rumsliga rörligheterna kan även kombineras: både arbete och bostad ändras (förändring E och F som ger upphov till det nya avståndet D).

Figur 4. Den rumsliga rörligheten (E, F) är byte av arbete eller bostad och leder till nya rumsliga skillnader (B,C,D).

Den rumsliga rörligheten analyseras ofta i någon speciell aspekt, som till exempel hur människors bosättningsmönster ändras när arbetet flyttar. (förändringen E) eller hur bosättningsmönstret ändras vid arbetsbyte (också förändringen E). Efter en rumslig rörlighet (förändringen E, F) får individen längre eller kortare avstånd till arbetet. Rörlighet i en lokalisering får också konsekvenser för rörlighet i den andra: om man byter arbete (avstånd C) kanske man också överväger att flytta (avstånd D). Den rumsliga skillnaden blir sålunda ett statiskt utfall mellan rumsliga rörligheter.

2.3 DET NÖDVÄNDIGA AVSTÅNDET

Avståndet till arbetet är en konsekvens av att människor bor och arbetar på olika platser. Detta har flera orsaker. Här tas fyra anledningar upp: stadens rumsliga planering, flerpersonshushållet, matchningen på bostadsmarknaden samt matchningen på arbetsmarknaden.

I Sverige har bostad och arbete under det senaste seklet varit rumsligt separerade. Medan bostadsbeståndet är fysiskt fast och svårflyttat är verksamheter mer lättpåverkade, både vad gäller inriktning och innehåll. Detta resulterar på lång sikt i geografiska obalanser: det finns helt enkelt inte bostäder där människor finner arbete. Detta kompenserar individerna genom att bli mer rörliga vilket får till resultat att den rumsliga skillnaden ökar. Individernas ökade rörlighet kommer med tiden att bli inbyggd i stadsplaneringen: lokaliseringen av nya bostäder och verksamheter förutsätter individens ökade rörlighet. Det har ständigt blivit längre mellan bostad och arbete. Statsplaneringen skapar på ett strukturellt plan ett avstånd mellan bostad och arbete som överbryggs med transporter.

En annan orsak till avstånd mellan arbete och bostad är att människor bor i en gemenskap (hushåll) och arbetar i en annan (arbetsställe). Väljer man att bo i ett hushåll större än en person (vilket 75 procent av alla vuxna gjorde i Sverige 1990 ) innebär det att bostadsvalet påverkar flera individer. Om mer än en i hushållet förvärvsarbetar får bostadsvalet än större betydelse. En analys av den rumsliga rörligheten som Fransson gjort visar att "kvinnor är betydligt mer känsliga än män för huruvida maken/makan förvärvsarbetar eller ej." Studien visar också att hushåll med endast en förvärvsarbetare har större flyttningsbenägenhet vid arbetsbyte över kommungräns. Fransson drar slutsatsen att "det ligger nära tillhands att tolka detta som ett utslag av att mannens arbetskarriär prioriteras framför kvinnans. Särskilt om man även beaktar att männens beteende inte nämnvärt påverkas av huruvida makan förvärvsarbetar eller ej." Franssons studie visar att flera individer i ett flerindividshushåll där mer än en förvärvsarbetar i någon mån påverkar bostadens/arbetets lokalisering.

Arbetsmarknaden handlar om utbud och efterfrågan på arbetskraft. Arbetskraften har olika egenskaper (som exempelvis utbildning och erfarenhet) och konkurrerar därför på olika delarbetsmarknader. Den process genom vilken arbetskraften på delarbetsmarknaden finner arbete kallas matchning. Individens yrkeskarriär matchas mot befattningar inom hans eller hennes yrkesområde. Ju högre upp i befattningshierarkin man söker en tjänst, och ju mindre den lokala arbetsmarknaden är, desto svårare är det att finna arbete. Detta leder till att ju sällsyntare befattning (mindre delarbetsmarknad) som eftersöks, desto större räckvidd måste den arbetssökande ha.

Bostadsmarknaden handlar med bostäder och styrs av utbud och efterfrågan. Utbudet på bostäder är nästintill stabilt över tiden och den enskilde bostadsletaren tar bostadsutbudet för givet och anpassar sig efter det. Efterfrågan på bostäder är mer lättföränderlig. Om efterfrågan på bostäder ökar kraftigt kommer det i viss mån att påverka tillgången (genom bland annat ombyggnation och nyproduktion) men framförallt ökar kostnaden för boendet. Bostaden är ingen homogen vara, utan har ett antal olika karakteristika (såsom upplåtelseform, hustyp, antal rum, hyra, läge). Hushåll har också olika behov, preferenser och inkomstrestriktioner , vilket skapar delbostadsmarknader. Vad man önskar och kan uppnå har en koppling till livscykeln och därför också med hushållens byte av delbostadsmarknad: man skaffar sig kanske barn eller har råd med en bättre lägenhet. Flyttningar av denna anledning kallas anpassningsflyttningar. Anpassningsflyttningar är den främsta anledningen till rörlighet i alla åldrar. Undersökningar visar att de flesta korta flyttningar är anpassningsflyttningar medan de långväga flyttningarna främst har koppling till inkomstökningar för hushållet.

De som är unga idag väljer i mindre utsträckning bostad efter läge i förhållande till arbetsplatsen. Alonso, refererad i Clark & Burt, anser att boendets lokalisering bestäms av hur nära arbetet man har råd att bo (tomter är, i Alonsos enkla modell, dyrare närmare arbetet) och hur långt från arbetet man har råd att bo (transporter kostar). Det råder oenighet om hur stor och vilken inverkan avståndet till arbetet har på valet av bostad. Tre faktorer tycks ha stor inverkan på flyttbenägenheten: var i livscykeln man befinner sig (20-35 åringar är mest flyttbenägna), utbildningsgrad (högutbildade är mest flyttbenägna) samt tvåförvärvshushåll (tvåförvärvshushåll är mest flyttbenägna). Vilken bostad individen väljer kommer alltså att vara en avvägning mellan dennes bostadsrestriktioner och boendepreferenser på en delarbetsmarknad med (ett för den bostadsletande) fast utbud.

2.4 AVSTÅND INNEBÄR KOSTNADER

Avståndet har ett pris för arbetstagaren, ett pris som betalas i tid och pengar för transport. Dessutom har avstånd, i synnerhet längre avstånd, en social dimension som manifesteras genom till exempel oro för olyckor vid transport.

Eftersom människan är en biologisk varelse med biologiska behov (av exempelvis sömn) kommer människans dygnsrytm att styra hur långa tidsavstånden kan vara. Den revolution i transportmedel det senaste århundradet fört med sig har mångdubblat avståndet en individ kan tänka sig att ha till arbetet. Den största revolutionen var bilismen som kraftigt ökade individens räckvidd. Pengar är en mer ojämn resurs än tid. Det kostar pengar att transportera sig och den som har pengar kan också välja transportmedel. Doorn visar i sin undersökning att inkomstnivån påverkar färdsättet till arbetet. Även svenska undersökningar visar på socioekonomiska skillnader i transportsätt. Avstånd innebär kostnader, och dessa kostnader är en restriktion (man har inte tid/råd att resa hur långt som helst) och människor som har längre avstånd till arbetet måste acceptera högre kostnader.

Avståndets pris mäts inte i meter utan i minuter och kronor. För individen är ofta dessa relativa avstånd viktigare än absoluta avstånd. Uppsatsens empiriska del hanterar de absoluta avstånden. I en region med en utvecklad infrastruktur är det absoluta avståndet en bra approximation av tids- och kostnadsavståndet. Men rummet är inte homogent. Tidsavståndet är inte alltid proportionellt mot det absoluta avståndet och det kan till och med vara så att ett längre absolut avstånd kan leda till ett kortare tidsmässigt avstånd. Det finns också gränser som påverkar det absoluta avståndets förhållande till de relativa avstånden. Till exempel har avdragsregler i skattesystemet betydelse för vilka resor som kan dras av i deklarationen och kollektivtrafikens utformning av taxor vid kommun- och länsgränser påverkar också förhållandet mellan det absoluta avståndet och det relativa avståndet. Det är inte möjligt att inom ramen för denna uppsats ta hänsyn till sådana eventuella skevheter.

2.5 AVSTÅNDET MELLAN MÖJLIGHETER OCH RESTRIKTIONER

I kapitel två problematiseras det absoluta avståndet. Utgångspunkten för uppsatsen är att individer försöker undvika avståndskostnader och försöker finna en kompromiss mellan avståndskostnader och sina önskemål. Kanske godtar man ett långt avstånd till arbetet för att kunna arbeta med ett attraktivt arbete och samtidigt kunna bo i ett attraktivt område.

Den individuella avståndsvariationen är stor. Detta beror på egenskaper hos individerna. Nedan formuleras i ett antal hypoteser hur individernas egenskaper antas påverka avståndet till arbetet. Hypoteserna testas i avsnitt 3.3 och är framtagna med anknytning till vissa av de önskemål (avsnitt 2.3) och restriktioner (avsnitt 2.4) individen har. Dessa kan kort sammanfattas i följande påståenden:

· Individer bor i hushåll.
· Individens bostadsval är en konsekvens av dennes preferenser och restriktioner.
· Individens avstånd är bland annat en konsekvens av dennes befattning.
· Avstånd kostar pengar.
· Avstånd kostar tid.

Påståendet "individer bor i hushåll" utgår från Franssons undersökning(se avsnitt 2.3). Den undersökningen visar att kvinnans förvärvsarbete spelar mindre roll vid omlokalisering. Micklander ser i en undersökning av pendlingsdata från 1960 att pendlingsbenägenheten är mycket lägre för kvinnor. Finns det stöd för deras resultat i denna analys? Påståendet har koppling till hypotesen
· Sammanboende har längre till arbetet.

Påståendet "individens bostadsval är en konsekvens av dennes preferenser och restriktioner" utgår från att det finns ett samband mellan livscykel, bostadsval och ålder. För yngre människor är typen av bostad, kostnaden för boendet och upplåtelseform viktigast. För medelålders är området (lokaliseringen och statusen) viktigare. När barnen flyttat hemifrån minskar denna typ av anpassningsflyttningar. Fransson talar till och med om en "biologisk trötthet" i övre medelåldern. Micklander ser i sin undersökning att pendlingsbenägenheten sjunker med stigande ålder. En annan hypotes med anknytning till bostadsvalet är att flyttning sker för att minimera resekostnaderna vilket leder till att avståndet till arbetet förkortas.
· Ju äldre man är, desto kortare har man till arbetet.
· De som flyttar får kortare till arbetet.

Påståendet "individens arbete är bland annat en konsekvens av dennes befattning" utgår från att högutbildade har svårare att finna relevanta befattningar och har således längre till arbetet. Därutöver undersöks två hypoteser med anknytning till individens arbete. Varför skulle en egenföretagare välja ett långt avstånd till arbetet? Många egenföretagare borde ha möjlighet att välja ett kort avstånd till arbetet. Den sista hypotesen anknyter direkt till den undersökta tidsperioden. Mellan 1990 och 1995 ökade den icke-förvärvsarbetande andelen i A-regionen med 4 procentenheter, från 34 till 38 procent. De som blivit arbetslösa borde ha incitament att öka sin räckvidd för arbetssökandet. Detta skulle då återspeglas i ett längre avstånd 1995 än 1990 för de som bytt arbete.
· Ju högre utbildning, desto längre till arbetet. Högre utbildade borde arbeta i "centrum".
· Egenföretagare har kortare till arbetet.
· De som byter arbete får längre till arbetet.

Påståendet "avstånd kostar pengar" utgår från att transporter kostar. Således borde det finnas ett positivt samband mellan inkomst och avstånd. Påståendet undersöks med hjälp av två hypoteser:
· Ju högre inkomst man har desto längre har man till arbetet.
· Om man får sänkt inkomst får man kortare till arbetet.

För att undersöka påståendet "avstånd kostar tid" har en grupp med ont om tid - kvinnor med barn - undersökts. Påståendet testas med hjälp av hypotesen:
· Kvinnor med barn har mindre tid och väljer ett kortare avstånd till arbetet.

3 PRESENTATION AV REGRESSIONSANALYSEN

3.1 ORSAK OCH VERKAN

Det finns mycket som påverkar och påverkas av den rumsliga skillnaden, men hur och vad kan förklara variationen i avståndet till arbetet? Avstånd är sträckan mellan arbete och bostad. Allt som påverkar lokaliseringen av arbete och bostad påverkar därmed avståndet. Uppsatsen syftar till att förklara variationer i den rumsliga skillnaden med hjälp av de faktorer som påverkar lokaliseringen av arbete och bostad, men det finns ingen ambition att reda ut om variablerna påverkar avståndet genom arbete eller bostad eller båda. Exempelvis påverkar inkomsten troligen var man bor men har kanske även inverkan på var man arbetar. Därför analyserar denna uppsats de faktorer som antas påverka lokaliseringen av arbete och/eller bostad men lägger ingen vikt vid om de tros verka genom arbete eller bostad.

Det är också svårt att fastställa orsakssambandets riktning, det vill säga vad som påverkar vad. För att återgå till exemplet: om inkomstnivån påverkar var man arbetar och/eller bor, påverkar det avståndet till arbetet. Kanske påverkar även avståndet till arbetet inkomsten? (Man har till exempel inte råd att ta ett arbete som ligger längre bort). Som exemplet visar är orsakssambandets riktning inte alltid entydig.

Naturligtvis kan inte detta resonemang helt förklara avståndsvariationen. Människan har en fri vilja (och är inte alltid nyttomaximerare ) men det finns ett antal restriktioner som har betydelse för den rumsliga skillnaden. Det går aldrig att göra en komplett lista för varje individ på dennes önskemål och kostnader. Olika människor har olika preferenser och gör olika val mellan kostnader och önskemål. Hur avvägningen mellan önskemål och kostnader ser ut undersöks i analysen på grundval av individers egenskaper (se avsnitt 3.2) eftersom utgångspunkten är att dessa egenskaper hos människor kan förklara deras avstånd till arbetet. Exempelvis har småbarnsföräldrar och äldre medelålders olika bostadspreferenser och de har följaktligen också olika avstånd till arbetet. Egenskapen "ålder" har betydelse för avståndet till arbetet.

3.2 VARIABLERNA

I detta avsnitt kommer regressionsanalysens variabler att presenteras. Variablerna, som huvudsakligen avser förhållanden 1990, förklarar i varierande grad avståndet 1995 och används till att förkasta respektive bekräfta hypoteserna. I nästa avsnitt (3.3) testas hypoteserna i en linjär regressionsanalys.

Inkomst är här definierat som inkomst från tjänst, kapital, fastighet, tillfällig förvärvsverksamhet, jordbruksfastighet samt rörelse och mäts i hundratals kronor. Eftersom det inte går att utgå från att sambandet mellan inkomst i kronor och avståndet i meter är linjärt (det vill säga att det skulle finnas ett samband "för varje krona man tjänar har man två meter till arbetet") har den kontinuerliga inkomstvariabeln gjorts om till en klassindelad variabel i fyra lika stora klasser. Inkomstvariabeln avser att undersöka hypotesen "ju högre inkomst man har, desto längre har man till arbetet."

Förändrad inkomst bygger på inkomstuppgifter för 1990 och 1995. Inkomstuppgiften för 1995 är inflationsreducerad (det vill säga omräknad i 1990 års priser ). Variabeln mäter om inkomsten höjts eller inte. Ett bättre mått på förändringen i inkomst mellan 1990 och 1995 hade varit den disponibla inkomsten (hushållets inkomst efter skatt och transfereringar) men eftersom disponibel inkomst är en familjebaserad (och inte individbaserad) uppgift kan den inte användas i den här undersökningen. Den bästa operationaliseringen är att istället utnyttja inkomstuppgiften. Fyrtioåtta procent av populationen höjde sin inkomst under perioden, vilket får anses lågt. Årsinkomsten höjdes med i genomsnitt 2000 kronor medan medianårsinkomsten höjdes med 1000 kronor. Inkomstspridningen ökade sålunda mellan 1990 och 1995. Variabeln används för att testa hypotesen "om man får sänkt inkomst får man kortare till arbetet."

Ålder är en variabel som delar upp populationen i tre klasser. Som framgår av diagrammet (figur 5) finns individer inkluderade som är över 65 år redan 1990. Eftersom de arbetar vid båda tillfällena har de inte uteslutits ur materialet. Variabeln används för att undersöka hypotesen "ju äldre man är, desto kortare har man till arbetet".

Figur 5. Populationens åldersfördelning. Födda mellan 1915 och 1939 benämns i uppsatsen äldre. De födda mellan 1940 och 1959 benämns medelålders. De som är födda efter 1960 benämns unga. Närmare 60 procent av populationen är född mellan 1940 och 1959.
Källa: Databasen Geometro, Kulturgeografiska institutionen, Uppsala.

Kön är en dikotom variabel. Fyrtiofem procent av populationen är kvinnor (med och utan barn) och 16 procent är kvinnor med barn. Variablerna (kvinna respektive kvinna med barn) används för att undersöka hypotesen "kvinnor med barn har mindre tid och väljer ett kortare avstånd till arbetet."

Utbildning är här representerad av en grov indelning i lågutbildade (individer med högst tvåårig gymnasieutbildning), medelutbildade (individer med högst treårig eftergymnasial utbildning) och högutbildade. Av populationen (se figur 6) arbetar 45 procent i Malmö, 40 procent i Stormalmö och endast 15 procent i övriga A-regionen. Majoriteten har högst tvåårigt gymnasium bakom sig, medan 16 procent har mer än treårig postgymnasial utbildning. Anmärkningsvärt är att andelen högutbildade är högst i Stormalmö. Förmodligen beror det på (universitetet i) Lund. Egenskapen utbildning används för att testa hypotesen "ju högre utbildning, desto längre till arbetet."

Figur 6. Andel av populationen efter utbildningsgrad och kommuntyp. Ungefär lika många arbetar i Malmö (45%) som i Stormalmö (40%) medan enbart 15% av populationen arbetar i A-regionens övriga kommuner. Av diagrammet framgår också att utbildningsnivån är högst i Stormalmö men lägst i A-regionens övriga kommuner.
Källa: Databasen Geometro, Kulturgeografiska institutionen, Uppsala.

Familjeposition är en variabel i fyra lägen som mäter två egenskaper som är så sammansvetsade att det inte är meningsfullt att skilja dem åt, nämligen om man har barn eller inte och om man är sambeskattad eller inte. Sambeskattade förväntas vara del av flerpersonshushåll med mer än en förvärvsarbetande. Familjeposition används för att testa hypotesen "sammanboende har längre till arbetet."

Egenföretagare är en dikotom variabel som särskiljer de egna företagarna från de anställda. Ungefär tre procent av de som ingår i populationen är egna företagare. Variabeln används för att testa hypotesen "egenföretagare har kortare till arbetet".

Förändrad lokalisering fångar upp de som flyttade, bytte arbete eller bådadera mellan 1990 och 1995 (se figur 7). Av populationen har trettiotre procent flyttat och något mindre, tjugoåtta procent, bytt arbete inom A-regionen. Av dessa har tolv procent både flyttat och bytt arbete. Förändrad lokalisering används för att testa två hypoteser: "de som flyttar får kortare till arbetet" samt "de som byter arbete får längre till arbetet."

Figur 7. Andel av populationen efter rumslig skillnad och rumslig rörlighet. Halva populationen har inte varit utsatt för rumslig förändring. En tredjedel har flyttat och tretton procent har både flyttat och bytt arbete.
Källa: Databasen Geometro, Kulturgeografiska institutionen, Uppsala.

Kommuntyp är en variabel som delar in A-regionens sjutton kommuner i tre grupper: Malmö, Stormalmö och övriga A-regionen (se avsnitt 2.1). I analogi med hushållsposition har bokommuntyp och arbetskommuntyp analyserats ihop. Som framgår av figur 8 arbetar nästan åttio procent i samma kommuntyp som de bor, medan sjutton procent arbetar i en "centralare" kommun än de bor och endast fyra procent arbetar i en "periferare" kommun än de bor. Av de förvärvsarbetande som bor i Stormalmö arbetar en fjärdedel i Malmö. Vidare är det tydligt att det är fler som bor i perifera kommuner än som arbetar där eftersom Malmö och Stormalmö har större dagbefolkning än nattbefolkning.

Figur 8. Andel av populationen i nio kategorier efter bokommun och arbetskommun. En tredjedel (34,2%) av populationen bor i Malmö och en något större andel (45,2%) arbetar i Malmö. En ytterst liten grupp (0,2%) bor i Malmö och arbetar i övriga A-regionen.
Källa: Databasen Geometro, Kulturgeografiska institutionen, Uppsala.

Som tidigare nämnts är avståndsbegreppet som behandlas här det absoluta fågelavståndet. Avståndet utgår från arbetsställets och bostadens ost- och nordkoordinater och är uträknat med hjälp av Pytagoras sats. Koordinaterna är exakta på hundra meter när. En person som arbetar mindre än hundra meter fågelvägen från arbetet kan således i analysen få avståndet noll. Analogt innebär det att om man flyttar inom "hundrametersrutan" märks det inte i koordinatangivelsen. Om arbetsstället flyttar kommer det att registreras som arbetsbyte då koordinaterna för arbetsstället ändras. Medelavståndet 1990 (figur 9) var 8120 meter och 1995 hade det ökat med 240 meter trots att populationen blivit äldre. Medianavståndet samma period var knappt hälften. Det längsta avståndet till arbetet inom A-regionen minskade något men håller sig kring tio mil.

Figur 9. Avstånden inom Malmö A-region. Medelavståndet är dubbelt så långt som medianavståndet. Både medelavståndet och medianavståndet har ökat mellan 1990 och 1995.
Källa: Databasen Geometro, Kulturgeografiska institutionen, Uppsala.

3.3 RESULTATET AV REGRESSIONANALYSEN

I detta avsnitt redogörs för regressionsanalysen. Figur 10 presenterar resultatet av den linjära regressionsanalysen. Korrelationskoefficienten (r2), som är ett mått på hur bra modellen förklarar den beroende variabeln (avståndet 1995), är 0,4497. Det innebär att variablerna i modellen förklarar närmare 45 procent av avståndsvariationen 1995. Vad som främst är av intresse är betavärdena (B) och om resultatet är signifikant eller inte (* markerar att resultatet är signifikant på nittiofemprocentsnivån). Betavärden är en skattning (i meter) av variabelns inverkan på avståndet. I tabellen redovisas även standardfelet som mäter spridningen samt z-värdet och p-värdet som är två statistiska mått på sannolikheten för att skattningen av betavärdet är korrekt.

Den linjära regressionsanalysen behandlar kontinuerliga variabler som om de hade ett linjärt samband med den beroende variabeln. Därför har de kontinuerliga variablerna klassindelats och brutits upp i flera dikotoma variabler, så kallade dummyvariabler. Exempelvis har variabeln "ålder" delats in i tre klasser och den består av två variabler i analysen (d1åld och d2åld).

Figur 10. Sammanfattning av regressionsanalysen. I tabellen redovisas typ av variabel ("ålder"), variabelnamn i analysen ("d1åld"), betavärdet (individer födda 1940-1959 har i medelvärde 662 meter kortare än individer födda 1960-1974), standardfelet (skattningen misstämmer i genomsnitt med 61 meter), z-värdet (värdet noll ligger elva standardavvikelser bort från betavärdet - det är osannolikt att betavärdet i själva verket är noll), p-värdet (med mycket stor sannolikhet är skillnaden mellan de yngsta och de medelålders avstånd till arbetet säkerställd) samt signifikansnivån (med mer än nittiofem procents sannolikhet har de medelålders inte samma avstånd som de unga i genomsnitt.) Hela modellen sammantagen får ett F-värde på F(26,107035)=3364.5 (p<0.0001).
Källa: Databasen Geometro, Kulturgeografiska institutionen, Uppsala.

Nästan alla (se figur 10) egenskaper har betydelse för avståndet. Två egenskaper har mycket stor (2-3 kilometer) inverkan på avståndet: om man är egenföretagare och kommuntyp. Tre egenskaper har stor (900 - 1100 meter) inverkan på avståndet: om man flyttat, ålder och inkomst. Fyra egenskaper har mindre (200-500 meter) inverkan på avståndet: hushållsstorlek, utbildning, kön och förändrad inkomst.

Inkomst spelade roll. Längst till arbetet hade de som tjänade mest. De som tjänade minst hade 920 meter kortare till arbetet. Det empiriska resultatet stödjer hypotesen att höginkomsttagare hade längre till arbetet.

De femtiotvå procent av populationen som sänkte sin förändrade inkomst fick tvärtemot vad hypotesen förutspådde längre till arbetet. Hypotesen att de som sänkte sin inkomst fick kortare till arbetet kan förkastas.

Ålder spelade roll. De "yngsta" (se figur 5) hade längst till arbetet. De "medelålders" hade 662 meter kortare till arbetet och de som var äldst hade allra kortast: 977 meter kortare till arbetet än de yngsta. Det empiriska resultatet stödjer hypotesen att ju äldre man är, desto kortare har man till arbetet.

Kvinnor hade 195 meter längre än män till arbetet. Variabeln "kvinna med barn" var inte signifikant, vilket leder till att hypotesen kan förkastas.

Den medelutbildade hade längst till arbetet (366 meter längre än de lågutbildade) medan de högutbildade hade 298 meter längre än de lågutbildade. Det finns inget entydigt stöd för hypotesen att högutbildade har längre till arbetet.

Hushållsstorlek spelade större roll för avståndet till arbetet än barn, och det går inte att utesluta att barn helt saknar betydelse för avståndet till arbetet. En barnlös sambeskattad individ har 493 meter längre till arbetet än den barnlösa särbeskattade. Detta innebär att vi finner stöd för hypotesen att sammanboende har längre till arbetet.

Egenföretagare har mycket kortare till arbetet än de som är anställda - närmare bestämt 2412 meter kortare. Detta bekräftar hypotesen att egenföretagare har kortare till arbetet.

Den enda signifikanta förändringen i avstånd hos de som förändrat lokalisering finner vi hos de som har flyttat - de har fått approximativt 1105 meter längre till arbetet. Hypotesen att man flyttar närmare arbetet kan alltså förkastas. Hypotesen att man får längre till arbetet då man byter jobb förkastas också då variabeln inte är signifikant.

De som arbetar inom samma kommuntyp som de bor i har kortast avstånd till arbetet (se figur 11). De som arbetar i centralare delar än de bor har längst till arbetet. Det är svårt att generellt säga något om de få (cirka fyra procent) som bor i mer centrala kommuner än de arbetar. De som bor i Stormalmö och arbetar i A-regionen har 590 meter kortare till arbetet än de som bor och arbetar i A-regionen. De som bor i Malmö och arbetar i A-regionen har 4082 meter längre till arbetet än de som bor och arbetar i A-regionen. De är dock så få - två promille (se figur 8) av populationen - att resultatet inte undersöks vidare.

		BOKOMMUNTYP
ARBETS- KOMMUNTYP		A-regionen	Stormalmö	Malmö
	A-regionen	0	590 meter kortare	4085 meter kortare
	Stormalmö	2428 meter	231 meter kortare	42 meter (ej signifikant)
	Malmö	2477 meter	1324 meter	361 meter kortare

Figur 11. Betavärdena för kommuntyp. Gruppen som bor och arbetar i A-regionen är referensgrupp och har därför värdet noll. Längst till arbetet (2477 meter längre än de som arbetar och bor i A-regionen) har de som bor i A-regionen men arbetar i Malmö. Kortast till arbetet har de som arbetar i A-regionen men bor i Malmö.
Källa: Databasen Geometro, Kulturgeografiska institutionen, Uppsala.

Avstånd 90 är den enda kontinuerliga oberoende variabeln. Modellens skattning är att varje meter 1990 motsvaras av 0,63 meter 1995. Avståndet 1990 är en ganska bra approximation av avståndet 1995.

Ett exempel illustrerar vad betavärdena egentligen innebär. Modellen utgår från (se figur 10) att varje individ hade (intercept) +3345,34 meter till arbetet 1995. Till detta läggs eller dras ifrån extra meter beroende på individens egenskaper. En viss person i Malmö A-region hade 1990 781 meter till arbetet (0,60469*781=+472,26 meter). Någon gång under perioden har han flyttat (+1105,62 meter), men han har inte bytt arbete (+0 meter). Han är medelålders (d1åld, -662,01) och högutbildad (d2utb, +298,40) och är ensamstående utan barn (ingen fam5, +0 meter). Han är vidare man (+0 meter) och är följaktligen ingen kvinna med barn (+0 meter). Han har inte fått höjd inkomst (+0 meter), men tillhör den översta inkomstkvartilen (ingen ink90, +0 meter). Han är inte egen företagare (+0 meter) och bor och arbetar i Malmö (d8lok90, -361,77 meter). Modellens skattning av en individ med dessa egenskaper är att han har 4197,84 meter till arbetet 1995. I verkligheten hade mannen 1627,88 meter till arbetet 1995.

Exemplet visar att statistik förenklar en tolkning av den aggregerade populationen, men att det inte alltid blir korrekt på individnivå. Det finns flera anledningar till att skattningen kan misstämma. En anledning är att varje skattning är ett medelvärde som grundar sig på hela populationen. En annan anledning är att regressionsanalysen i detta fall förklarar fyrtiofem procent av variationen i avstånd. Det finns med andra ord förklarande variabler som inte ingår i analysen.

4 ANALYS OCH SAMMANKOPPLING

4.1 PÅSTÅENDEN I PERSPEKTIV

I föregående avsnitt presenterades resultaten av regressionsanalysen. I detta avsnitt tolkas resultaten mot bakgrund av hypoteserna och påståendena.

Påståendet individer bor i hushåll har undersökts med hjälp av hypotesen "sammanboende har längre till arbetet" och den empiriska undersökningen stödjer hypotesen. Hushåll med mer än en förvärvsarbetande måste i någon mån kompromissa om bostadens lokalisering. Den empiriska undersökningen stödjer tidigare resultat som visar på hushållsbildningens betydelse för avståndet. Kvinnor har i genomsnitt 195 meter längre till arbetet än män. Skillnaden förstärks av det faktum att kvinnor ofta har tillgång till sämre transportmedel än män , vilket leder till att skillnader i relativavstånd kan förväntas vara ännu större. Det är svårt att direkt jämföra Franssons och Micklanders undersökningar med detta resultat då de har haft annat fokus. Det är dock uppenbart att kvinnor på korta avstånd (inom A-regionen) i genomsnitt inte är mer pendlingskänsliga än män. En orsak till detta resultat kan vara att de undersökta distanserna är för korta för att den könsskillnad Micklander observerat ska vara uppenbar. Troligare är dock att höjningen i kvinnlig förvärvsfrekvens har lett till en attitydförändring. Franssons undersökning fokuserar på hushållens beslut vid flyttningar. Det går inte med utgångspunkt från resultaten hävda att den skillnad på 195 meter som regressionsanalysen ger skulle vara kopplat till flyttningsbeslutet.

Påståendet individens bostadsval är en konsekvens av dennes preferenser och restriktioner har koppling till två hypoteser. Den första är "ju äldre man är, desto kortare avstånd till arbetet." Den empiriska undersökningen stödjer den hypotesen. De som var äldre än trettiofem år 1995 hade 662 meter kortare än de som var yngre än trettiofem. De som var över femtiosex hade 977 meter kortare till arbetet än de som var under trettiofem. Resonemanget om biologisk trötthet, som Fransson refererar, finner inte stöd i analysen med den använda ålderskategoriseringen. Det innebär att de som befann sig i den familjebildande delen av livscykeln hade längst till arbetet!

Det finns inte stöd för den andra hypotesen att "flyttar man får man kortare till arbetet". Tvärtom har de som flyttat fått 1105 meter längre till arbetet. Tydligen flyttar man inte primärt för att förkorta avståndet till arbetet. Kortdistansflyttningar är ju till största delen också anpassningsflyttningar. Clark påpekar att de mest flyttbenägna är de unga, de högutbildade och de som är del av ett tvåförvärvshushåll. Det stämmer bra med andra resultat i undersökningen.

Individens bostadsval är en konsekvens av dennes preferenser och restriktioner och dessa beskrivs till stor del av livscykelmodellen. Därför är det inte förvånande att avstånden varierar med åldern.

Påståendet "individens avstånd är bland annat en konsekvens av dennes befattning" kan knytas till tre hypoteser. Den första är "ju högre utbildning, desto längre till arbetet. Högre utbildade borde arbeta i centrum". Den empiriska undersökningen stödjer inte helt och hållet påståendet att högutbildade har längre avstånd till arbetet och inte heller att högutbildade i högre omfattning arbetar i centrum. Längst till arbetet har de mellanutbildade. De har 365 meter längre till arbetet än de lågutbildade. En mellanposition intar de högutbildade som har 298 meter längre till arbetet än de lågutbildade. Samtidigt (figur 6) arbetar fler högutbildade i Stormalmö än i Malmö (7,8 respektive 6,8 procent). Majoriteten (6,8 procent av de högutbildade som arbetar i Stormalmö arbetar i universitetsstaden Lund. Troligen är Malmö inte självklart centrum för högutbildade. Detta påverkar då avståndet till arbetet och kan till viss del förklara resultatet. En annan förklaring kan vara kategoriseringen. En annan indelning av hög- och lågutbildade kanske hade lett till ett annat resultat. De högutbildade är i detta fall individer med mer än tre års postgymnasiala studier. En tredje förklaring kan ligga i att skillnaden i meter mellan mellanutbildade och lågutbildade är så liten och spridningen (standardfelet) så stort att det inte är uteslutet att skillnaden dem emellan är mycket liten.

Den andra hypotesen är "egenföretagare har kortare till arbetet." Den empiriska undersökningen ger stöd åt hypotesen att egenföretagare har kortare till arbetet. Två tredjedelar av egenföretagarna har inget avstånd alls till arbetet. Den återstående tredjedelen har även de kortare till arbetet än medelavståndet: 5070 meter. Den tredje hypotesen är att "de som byter arbete får längre till arbetet.".Variabeln var inte signifikant, vilket innebär att hypotesen förkastas. De som byter arbete får inte längre till arbetet. Inte heller är variabeln för de som byter arbete och flyttar signifikant. Troligen är avstånden inom A-regionen för korta - A-regionen är ju konstruerad på ett sådant sätt att man ska kunna byta arbete utan att behöva flytta .

Avståndet till arbetet tycks ha ett samband med den räckvidd individen måste ha för att finna ett arbete. Undantaget är de med riktigt hög utbildning som har ett kortare avstånd än väntat. Detta kan ha ett samband med universitetsstaden Lund. För att undersöka detta måste man undersöka avståndets komponenter - var bor och arbetar de högutbildade. En sådan undersökning ligger utanför uppsatsens syfte, men ett rimligt antagande är att högutbildade bor utanför Malmö (eftersom det finns få egnahem i Malmö) och får kortare till arbetet om de arbetar i Lund. Det kan också tänkas att en annan kategorisering av utbildningsnivåer skulle nå andra resultat. Egenföretagare genomgår ingen matchning på arbetsmarknaden och får därför kortare till arbetet. Det är därför inte underligt att egenföretagaren har kortare än andra till arbetet. Andra hänsyn än matchningsprocessen på arbetsmarknaden har betydelse för egenföretagarens avstånd till arbetet. Ett exempel på sådana andra hänsyn är var verksamheten kan bedrivas. Denna undersökning visar inte att matchningen geografiskt (inom A-regionen) försvårats på grund av arbetslösheten. En undersökning av hela A-regionens dagbefolkning hade kanske gett ett annat resultat.

Påståendet avstånd kostar pengar har koppling till två hypoteser. Den första hypotesen är "ju högre inkomst man har, desto längre har man till arbetet." och den empiriska undersökningen stödjer hypotesen. Det skilde 920 meter mellan den kvartil som tjänade mest respektive minst (se figur 12). Den andra hypotesen är "om man får sänkt inkomst får man kortare till arbetet." Den empiriska undersökningen stödjer inte hypotesen, tvärtom! De som fick höjd inkomst fick 166 meter kortare till arbetet. Diagrammet (figur 12) visar att andelen som fått inkomsthöjning är störst i den grupp som tjänade minst (första kvartilen) och minst i den grupp (fjärde kvartilen) som tjänade mest. Detta ska inte tolkas som en inkomstutjämning: tvärtom har inkomstspridningen ökat (se avsnitt 3.2). Inkomst och inkomsthöjning mäter inte samma sak: den förra mäter nivån medan den senare mäter effekten av höjd inkomst. Resultatet är mycket intressant och kan tolkas på olika sätt. Ett sätt är att fråga sig vad inkomsthöjningen gick till och ett svar skulle då vara att den gick till att flytta närmare arbetet. Men det svaret stämmer inte med övriga resultat eftersom de som flyttat har fått längre till arbetet och de som har låg inkomst har närmre till arbetet än de med hög inkomst. En annan möjlighet är att det är en viss typ av människor som har fått inkomsthöjningar och att sambandet mellan inkomsthöjning och avståndsförkortning är skenbart. Resultatet är intressant och borde undersökas ytterligare.

Figur 12. Medelavstånd och andel med inkomsthöjning för de fyra inkomstkvartilerna. Av de som tjänade mest (4) fick bara 35% inkomsthöjning och de hade i genomsnitt längst till arbetet.
Källa: Databasen Geometro, Kulturgeografiska institutionen, Uppsala.

Påståendet avstånd kostar tid har koppling till hypotesen "kvinnor med barn har mindre tid och väljer ett kortare avstånd till arbetet." Variabeln kvinnor med barn var inte signifikant. Det innebär att kvinnor (i genomsnitt) har lika långt till arbetet oberoende av om de har barn. Kvinnor har i genomsnitt 195 meter längre till arbetet än män. En intressant fråga vad detta beror på. Beror det, som Franssons undersökning visar, att män prioriteras framför kvinnor vid omlokaliseringsbeslut? Denna undersökning kan inte ge svar på den frågan. En annan anledning kan vara att kvinnor arbetar deltid i större utsträckning än män. En tredje orsak, som närmare borde undersökas, är om det faktum att kvinnor i större utsträckning arbetar på större, centraliserade, arbetsplatser (som sjukhus) påverkar avståndet till arbetet.

4.2 INDIVIDEN VÄLJER AVSTÅND

Med hjälp av regressionsanalysen har en del hypoteser förkastats och andra bekräftats. Tillsammans förklarar de egenskaper som ingår i regressionsanalysen 45 procent av variationen i avstånd. Bilden ger ett par insikter. De som lever i hushåll har längre avstånd. Flyttningar som sker inom A-regionen förlänger avståndet till arbetet. De som har stor räckvidd på arbetsmarknaden har längre avstånd till arbetet och de som har pengar har råd att bo långt från arbetet. De som socioekonomiskt har bra förutsättningar att välja har längre till arbetet. Bilden antyder att avståndet spelar en underordnad roll för individen. Avståndet kan ses som det pris individen betalar för en ökad valfrihet och de som betalar det priset är de som har råd.

För de flesta av dem som tycks vara i position att välja verkar fördelarna med ett långt avstånd uppväga nackdelarna. Den tudelade modell över individernas beslutsprocess som presenterades i avsnitt 2.5 borde kanske ersättas av en tredelad där varje individ söker en kompromiss mellan avståndskostnader, preferenser och restriktioner.

4.3 METODEN OCH SVAREN

Regressionsanalysen som metod har svagheter. En sådan svaghet är att analysen förutsätter linjära samband mellan kontinuerliga variabler. Detta tvingar fram klassindelningar (och dummyvariabler).

En annan svaghet hos analysen är att den tar orsakssambandens riktning för givna. Analysen kan heller inte tala om att a påverkar b, utan kan bara visa att det finns/inte finns ett samband mellan påverkan i a och påverkan i b. Statistiska metoder kan inte fastställa orsakssambandens riktning - vad som påverkar vad - utan bör kompletteras med kvalitativa studier.

Risken för att missa bakomliggande och samvarierande variabler är uppenbar. Exempelvis bekräftade den empiriska analysen att avståndet stiger med utbildningsnivån och att avståndet stiger med inkomstnivån. Troligen är det så att inkomst stiger med ökad utbildningsnivå, vilket i sin tur leder till ökat avstånd. I så fall är sambandet mellan utbildning och avstånd skenbart. Det kan också finnas grupper med individer som har en speciell kombination av egenskaper som gör deras avstånd unikt. En sådan grupp ("interaktion") testades i analysen - kvinna med barn. Analysen visade dock att det inte var något som skilde den gruppen av kvinnor från övriga kvinnor.

I avsnitt 1.3 redogjordes för de avgränsningar som gjorts i den empiriska undersökningen. Vad kom dessa avgränsningar att innebära för undersökningens resultat? Den första avgränsningen var att endast de individer som bor och arbetar inom Malmö arbetsmarknadsregion både 1990 och 1995 är medtagna i analysen. Detta är en systematisk avgränsning som ger en kohort (födda 1915-1974) med individer som är etablerade på arbets- och bostadsmarknaden och som inte pendlar över A-regiongränsen. Det innebär att få unga och gamla finns med, eftersom många av dessa inte förvärvsarbetat vid båda mättillfällena. Det innebär också att inga långpendlare finns med i undersökningen - undersökningen kan inte säga något om pendlingsmönstret för dem som pendlar långt. Avgränsningen innebär också att inga arbetslösa eller bostadslösa finns med. Kohortavgränsningen som innebär att varje individ kan kopplas till en mängd egenskaper 1990 och 1995 var nödvändig för att kunna genomföra denna typ av analys. Sannolikt har denna avgränsning gjort populationen stabilare än vad som annars hade varit fallet.

Den andra avgränsningen ger sannolikt ett osystematiskt bortfall. I det statistiska materialet saknas ett stort antal koordinater, framförallt på arbetsställen 1990. Eftersom syftet med undersökningen är att undersöka avståndet, uteslöts de individer som saknade dessa uppgifter. Det är svårt att uppskatta effekten av detta bortfall.

Den kvarvarande populationen är dock så stor (107303 individer) att generalisering till avståndsvariationer inom Malmö A-region borde vara möjlig. Med reservation för avvikelser i A-regionen borde resultaten även gå att generalisera till övriga A-regioner med liknande uppbyggnad, i första hand Göteborg.

Undersökningen torde, tack vare materialets kvalité, ha hög reliabilitet. Validiteten torde också vara hög, även om operationaliseringar varit nödvändiga i vissa fall för att kunna testa hypoteserna. Jag är dock övertygad om att operationaliseringarna givit det bästa tänkbara resultatet. Även validiteten för avståndsbegreppet torde vara hög eftersom kommunikationerna inom A-regionen är goda och avstånden är korta.

4.4 I DET STÖRRE SAMMANHANGET

År 2000 förväntas Öresundsbron stå klar och då kommer det relativa tidsavståndet till Köpenhamn att förkortas avsevärt, om än inte det ekonomiska avståndet. Kanske kommer pendlingen över sundet att öka med ökad tillgänglighet. Det vore intressant med en undersökning av pendlingen mellan Malmö A-region och Köpenhamn. Både Malmö och Köpenhamn är stora befolkningscentra. Vad händer med avståndet inom A-regionen om Öresundsbron, som många tror, kommer att öka rörligheten över sundet?

Uppsatsen har studerat avstånd och de egenskaper som ligger bakom variation i avstånd inom Malmö A-region för perioden 1990 till 1995. Avstånden blev något längre för dem som arbetar och bor inom A-regionen. Medelavståndet ökade med 240 meter och medianavståndet ökade med 100 meter mellan 1990 och 1995.

Ett ökat avstånd till arbetet innebär ofrånkomligen ökat behov av kommunikationer och en ökad trafik. Ökad trafik innebär ökade luftföroreningar - avståndsdiskussionen har också en miljödimension som inte får glömmas bort. Hur avståndet till arbetet överbryggs borde vara en viktig fråga.

Avstånden för dem som arbetar och bor inom A-regionen är inte långa. Hälften av individerna har kortare än fyra och en halv kilometer till arbetet. Utan en kvalitativ undersökning är det svårt att avgöra hur fågelavståndet uppfattas, men fem kilometer är ett lämpligt cykelavstånd. Alla har inte möjlighet att cykla till arbetet, men det borde finnas ett befolkningsunderlag för trafikplanerarna i A-regionen att planera för cyklister.

Vad händer om förutsättningarna för avståndsdiskussionen ändras och vad händer när attityden till avstånd ändras? Den förändring i attityder som medförde att kvinnor i högre utsträckning kom ut på arbetsmarknaden ledde dels till att den kvinnliga förvärvsfrekvensen ökade, dels till att den lokala arbetsmarknaden tvingades bli så stor att två förvärvsarbetande kunde finna arbete på pendlingsavstånd från bostaden.

Ett scenario som försöker fånga kommande attitydförändringar är arenasamhället. I arenasamhället kommer den geografiska förankringen till bostaden att minska, människor rör sig friare och i förlängningen mister kanske den lokala arbetsmarknaden och A-regionen sin betydelse. I arenasamhället blir livsformen lönearbete mindre attraktivt och livsstilsvalet kommer att bli viktigare än närheten till arbetsstället.

Avståndet till arbetet styrs av strukturen och påverkas av attityder. Avståndet får konsekvenser, bland annat för miljön och individens tidsutnyttjande och den framtida stadsbebyggelsen. Vad händer om de kostnader avståndet innebär blir viktigare än den valfrihet avståndet för med sig?

5 KÄLL - OCH LITTERATURFÖRTECKNING

LITTERATUR

Clark, W. A. V. & Burt, J. E. (1980). "The impact of workplace on residential relocation.", Annuals of the Association of American Geographers vol 70, nr 1.

Clark, W. A. V. & Dieleman, F. M. (1996). Households and Housing. Choices and outcomes in the housing market. New Brunswick: Ruthgers.

Clark, W. A. V. & Onaka J. L. (1983). "Life cycle and housing adjustments as explanations of residential mobility.", Urban Studies vol 20, nr 1.

Doorn, P. K. (1985). "Problems of categorization of actors and the interrelation of labour mobility and residential mobility.", Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie vol 76 nr 3.

Folk och bostadsräkningen. (1980). del 1, Stockholm: Statistiska centralbyrån.

Folk och bostadsräkningen. (1990). Ihushållen, Stockholm: Statistiska centralbyrån.

Fransson, U. (1991). "Flytta eller pendla. Aspekter på hushållens rörlighet.", Forskningsrapport SB:39, Statens institut för byggforskning, Gävle: Statens institut för byggforskning.

Fransson, U. (1992). "Pendling, flyttning och byte av arbetsplats.", i Öhman, J. (red) Urbana samhällen och processer. Uppsala: Nordisk Samhällsgeografisk Tidskrift.

Fransson, U. (1997). "Ungdomars hushållsbildning. Processer på en lokal bostadsmarknad.", Geografiska regionstudier nr 33. Uppsala: Uppsala universitet.

Haggett, P. (1983). Geography. A modern synthesis. New York: Harper & Row.

Holmberg, L. (1995). "Bostadsvisioner. Tankar kring bostadsplaneringens historia och framtid." Arbetsrapport nr 113, Kulturgeografiska institutionen, Uppsala: Uppsala universitet.

Jones, H. (1990). Population Geography. London: Paul Chapman Publishing.

Lokala arbetsmarknader och förvärvsregioner. Nya geografiska indelningar för regionala analyser.(1991). Information om arbetsmarknaden 1991:7, Stockholm: Statistiska Centralbyrån.

Magnusson, L. (1994). "Omflyttning på den svenska bostadsmarknaden.", Geografiska regionstudier nr 27. Uppsala: Uppsala universitet.

Miklander, Å. (1971). Pendling och pendlingsregioner. Lund: Allmänna Förlaget.

Nilsson, A. (1997). "Gång och cykeltrafikens möjligheter i ett nationellt perspektiv.", i Ny kurs i trafikpolitiken. Bilagor till slutbetänkandet av kommunikationskommittén, SOU 1997:35. Stockholm: Fritzes.

"Ny kurs i trafikplaneringen. Slutbetänkande av kommunikationskommittén.", SOU 1997:35. Stockholm: Fritzes.

Statistisk årsbok (1998), Örebro: Statistiska Centralbyrån.

Sveriges Nationalatlas. (1991). Befolkningen. Öberg, S. & Springfeldt, P. (red) Stockholm: Sveriges Nationalatlas förlag.

Vickerman, R. W. (1984). "Urban and regional change, migration and commuting. The dynamics of workplace, residence and transport choice." Urban Studies vol 21, nr1.

Årsbok för Sveriges kommuner. (1990), Stockholm: Statistiska Centralbyrån.

Öberg, S.& Holm, E. "Hushållsförändringar som förklaringar till flyttningar.", i Sociala aspekter på regional planering. 8 forskare om regionalplanering. SOU 1984:1. Stockholm.

ÖVRIGA KÄLLOR

Databasen Geometro, Kulturgeografiska institutionen, Uppsala.

Magnusson, E. (1998) Sydsvenska dagbladet (980105) ("Litet spill i Sundet ger miljonbonus" den 980601).

Senast ändrad 1/5 2000 Johanna Nählinder