ANALYSENOTAT Uligheden er ulige fordelt

Relaterede dokumenter
Tabel 1: Administrative medarbejdere pr indbyggere (mindst til størst)

Indenrigs- og Sundhedsministeriets Kommunale Nøgletal

De fire indikatorer i samtlige kommuner Prisudvikling Omsætning som andel af antal ejendomme, 2014

Bilag 2: Klyngeinddeling for kommuner med samme rammevilkår forskellige ydelsesområder

Tema 1: Resultater, side 1

Danmark - Regionsopdelt Andel af befolkningen der er registreret i RKI registret Udvikling januar oktober 2009

Frustrerede kommuner mister millioner på nyt refusionssystem

Flest danskere på efterløn i Udkantsdanmark

Opfølgning på om ledige vil have a-kassen med jobsamtale i jobcentret

Profilmodel 2008 på kommuner fremskrivning af en ungdomsårgangs uddannelsesniveau

Antal provokerede aborter 2010 fordelt efter region, kommune, abortdiagnose og aldersgruppe

Ærø Kommune. Lolland Kommune. Slagelse Kommune. Stevns Kommune. Halsnæs Kommune. Gribskov Kommune. Fanø Kommune. Assens Kommune.

Finansudvalget L 1 endeligt svar på spørgsmål 170 Offentligt

Ydernumre (praktiserende læger) på FMK i kommunerne. Procentdel af samtlige ydernumre (praktiserende læger), som mangler FMK

Undersøgelse af lærermangel

Ydernumre (praktiserende læger) på FMK i kommunerne. Antal ydernumre som mangler FMK

Bekendtgørelse om landets inddeling i skatteankenævnskredse, vurderingsankenævnskredse, skatte- og vurderingsankenævnskredse samt motorankenævnskredse

Gennemsnits antal åbningsdage inkl. åbningsdage på søgne- helligdage. Åbningsdage på søgne- helligdage

Undersøgelse om lokale lønforhandlinger

Undersøgelse af kommunernes endelige budgetter på folkeskoleområdet

Værdighedspolitikker for ældreplejen

Økonomi- og Indenrigsministeriets Kommunale Nøgletal

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Februar 2014

OPGØRELSE OVER REGISTREREDE KLAMYDIATILFÆLDE BLANDT ÅRIGE I Registrerede tilfælde af klamydia, kommunefordelt

Notat 14. marts 2016 MSB / J-nr.: /

Oversigt over de 107 provstier. Københavns Stift. Helsingør Stift

Status for ministermål

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Maj 2014

LO s jobcenterindikatorer

Sygeplejerskers sygefravær i 2010 og 2011

Sådan kommer din boligskat til at se ud Det betyder regeringens boligskat-udspil fordelt på kommune

ANALYSENOTAT Konkurrenceudsættelsen stagnerer

Bilag 2: Klyngeinddeling jobcentre

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk April 2013

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Januar 2014

Mange sjællandske folkeskoleelever består ikke dansk og matematik

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Juli 2013

KOMMUNENAVN UDDANNELSE ANTAL

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Maj 2014

Statistik for anvendelsen af ereolen August 2014

Realkreditrådet estimerer kommunernes grundskyld i 2008

Aktivitetsparate kontanthjælpsmodtagere. med 6-9 måneders anciennitet. samtaler eller mere. Alle personer Gens. antal samtaler.

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk August 2012

Gennemsnits antal åbningsdage inkl. åbningsdage på søgne- helligdage

LO s jobcenterindikatorer 1. Indholdsfortegnelse

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Oktober 2012

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk September 2012

Tema 1: Status for inklusion

ANALYSENOTAT Kommunerne ude af trit behov for måltal for konkurrenceudsættelse

Privatskoleudvikling på kommuneniveau

Trivsel hos eleverne i folkeskolen, 2017

Økonomisk analyse. Region Syddanmark har størst stigning i andel, der oplever fremgang i sit lokalsamfund. 26. februar 2016

Passivandel kontanthjælp

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk December 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk November 2013

Størst fald i kommuner med flest tvangsauktioner

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, november 2017

De jyske kommuner er bedst til at give unge en erhvervsuddannelse

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk August 2013

SÅDAN STIGER SKATTEN I DIN KOMMUNE

Samletabel nr. 1 Kommunal udligning og tilskud mm. 2010

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, april 2019

SKÆVT OG DYRT SKATTESTOP

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk Juli 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk September 2013

Statistik for anvendelsen af e-bøger, januar 2018

Statistik for anvendelsen af e-bøger, januar 2017

Statistik for anvendelsen af e-bøger, oktober 2017

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, juli 2019

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, januar 2018

Statistik for anvendelsen af Netlydbog September 2014

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, marts 2019

Statistik for anvendelsen af e-bøger, august 2019

Statistik for anvendelsen af e-bøger, juli 2019

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Januar 2013

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, april 2017

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, august 2017

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, september 2017

Statistik for anvendelsen af e-bøger, september 2017

Biltilgængelighed for familierne i Danmark

Statistik for anvendelsen af ereolen September 2014

Indsatsen for langvarige kontanthjælpsmodtagere i målgruppen for Flere skal med

Statistik for anvendelsen af ereolen Juli 2014

LO's jobcenterindikatorer 2. kvartal 2016

16.1: Har virksomheden samarbejdet med et jobcenter inden for det seneste år i forbindelse med...? - Behov for hjælp til rekruttering af medarbejdere

Hvem er den rigeste procent i Danmark?

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk Oktober 2013

Nyt kommunalt velfærdsindeks viser billedet af et opdelt Danmark

Udlændinge-, Integrations- og Boligudvalget UUI Alm.del endeligt svar på spørgsmål 374 Offentligt

N O T A T. Tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen- December måned

I bilag B nedenfor er tallene der ligger til grund for figuren i bilag A vist. Bilag B viser således de samme antal og andele som bilag A.

Foreløbige tal for undtagelser i forbindelse med 225- timersreglen

I bilag B nedenfor er tallene, der ligger til grund for figuren i bilag A, vist. Bilag B viser således de samme antal og andele som bilag A.

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk November 2013

Statistik for anvendelsen af ereolen.dk December 2013

Statistik for anvendelsen af e-bøger, november 2018

Statistik for anvendelsen af Netlydbog.dk December 2012

Planlagte undervisningstimer og planlagt undervisningstid i kommunale segregerede tilbud, 2014/2015

Bilag 2: Kommunespecifikke nøgletal

Statistik for anvendelsen af Netlydbøger, september 2016

Transkript:

ANALYSENOTAT Uligheden er ulige fordelt AF ØKONOM JENS HJARSBECH, CAND.POLIT OG MAKROØKONOMISK MEDARBEJDER JONAS SPENDRUP MEYER, BA.POLIT. Danmark er verdens mest lige land i. Men ser vi på tværs af landet, er der store forskelle på graden af indkomstulighed fra kommune til kommune. 9 af de 10 kommuner, der har størst ulighed, ligger i eller nord for København. Århus er med en plads som nummer 7 den eneste kommune på top 10, der ikke ligger i København eller Nordsjælland. I debatten for eller imod lettelser i topskatten er uligheden ofte et emne. Men som vi viser i dette notat, afhænger uligheden meget mere af, hvilken kommune man bor i, end om topskatten sættes ned eller helt fjernes. Uligheden er størst i Nordsjælland og København Uligheden afhænger mere af, hvor man bor, end om topskatten fjernes Figur 1 Ulighedens kommunale landkort Kilde: Egne beregninger på baggrund af registerdata for 2013 fra Danmarks Statistik. Note: Uligheden måles ved Ginikoefficenten, der stiger, når uligheden stiger. De 10 kommuner med højest indkomstulighed har en Ginikoefficient over 28,7 og er markeret med rødt. DANSK ERHVERV DANSK ERHVERVS ANALYSENOTAT # 5 / 2016

Den kommunale ulighed spænder vidt Som beskrevet ovenfor ligger 9 ud af de 10 mest ulige kommune i Købehavn eller Nordsjælland. Men der er også stor forskel på uligheden i top 10, der går fra en Ginikoefficient på 43,4 pct. i Gentofte kommune til 28,7 i Helsingør kommune. Omvendt varierer uligheden kun lidt i de resterende 88 kommuner, der spænder fra 28,0 i Gladsaxe på en 11.- plads til 21,5 i Egedal, der er landets mest lige kommune. Mere præcist er der en forskel i Ginikoefficienten på 14,6 procentpoint fra nr. 1 til nummer 10. Forskellen for de 10 mest lige kommuner ligger på 1,5 procentpoint. Den gennemsnitlige kommunale Ginikoefficient var på 25,5 pct., svarende til en ulighed som i Svendborg, Albertslund eller Billund. Ulighedsforskellen på tværs af kommunerne er størst i toppen af den kommunale Ginikoefficientliste. Figur 2 Fordeling af kommunale Ginikoefficienter 1. Gentofte 6. København 11. Gladsaxe 16. Aalborg 21. Kolding 26. Billund 31. Middelfart 36. Morsø 41. Gribskov 46. Slagelse 51. Vejen 56. Samsø 61. Rebild 66. Greve 71. Læsø 76. Køge 81. Norddjurs 86. Langeland 91. Tårnby 96. Halsnæs 0 10 20 30 40 50 Kilde: Egne beregninger på baggrund af registerdata for 2013 fra Danmarks Statistik. Uligheden ændres mere ved at flytte til en anden kommune, end hvis topskatten blev fjernet I debatten for eller imod lettelser i topskatten spiller ulighedsdiskussionen ofte en fremtræden rolle. Lettelser i topskatten vil øge den disponible indkomst for de personer, der i forvejen har den højeste indkomst, hvilket vil give en stigning i Ginikoefficenten. Ginikoefficienten på landsplan var i 2013 på 27,9 (jf. Dansk Erhverv Perspektiv 2016-2: Topskatteyderne er velfærdsstatens hovedsponsorer). Det svarer i store træk til en ulighed som i Gladsaxe kommune. Blev topskatten sat 5 procentpoint ned, vil det give en mekanisk stigning i uligheden til 28,2, hvilket i store træk stadig svarer til at bo i Gladsaxe. ii Hvis topskatten helt blev afskaffet, vil det give en mekanisk stigning i Ginikoefficienten til 28,8. I det tilfælde vil det svare til at flytte fra Gladsaxe til Helsingør kommune. Eller fra nummer 11 til nummer 10 på listen over kommuners ulighed. Blev topskatten afskaffet, vil det betyde en mekanisk stigning i Ginikoefficienten fra 27,9 til 28,8 svarende til at flytte fra Gladsaxe til Helsingør kommune. DANSK ERHVERV 2

En anden måde at se det på er at tage udgangspunkt i Billund, der er en gennemsnitlig kommune rent ulighedsmæssigt. Afskaffes topskatten, vil uligheden i Billund stige fra 25,5 til 26,1. Det svarer til at køre sydpå fra Billund og bosætte sig i Kolding i stedet. I gennemsnit stiger uligheden i kommunerne med 0,7 procentpoint. Det er således tydeligt, at topskatten kun spiller en lille rolle i udligningen af indkomstforskelle i Danmark, og at uligheden skyldes meget andet, end om de højeste lønninger beskattes ekstra hårdt af topskatten til skade for vækst og velstand. En afskaffelse af topskatten vil give en stigning i uligheden, der svarer til at flytte fra Billund til Kolding. Figur 3 Kommunale Ginikoefficienter ved nuværende topskat og uden topskat 1. Gentofte 5. Lyngby-Taarbæk 9. Furesø 13. Lemvig 17. Esbjerg 21. Kolding 25. Albertslund 29. Aabenraa 33. Horsens 37. Haderslev 41. Gribskov 45. Brøndby 49. Ikast-Brande 53. Allerød 57. Jammerbugt 61. Rebild 65. Viborg 69. Christiansø 73. Næstved 77. Vordingborg 81. Norddjurs 85. Lejre 89. Hedensted 93. Odsherred 97. Favrskov Gini med nuværende topskat Gini uden topskat 0 10 20 30 40 Kilde: Egne beregninger på baggrund af registerdata for 2013 fra Danmarks Statistik. Uligheden stiger ikke entydigt mest i de mest ulige kommuner, hvis topskatten fjernes Ændringen i uligheden efter en fjernelse af topskatten er størst i hovedstadsområdet samt i de omkringliggende kommuner, jf. figur 4. De største ændringer i uligheden sker dog ikke kun i de områder, der i forvejen har størst ulighed, som fx Nordsjælland. Det skyldes igen, at topskatten kun har en lille effekt på uligheden. Antallet af studerende, pensionister, arbejdsløse mv. har en større betydning for uligheden end antallet af topskatteydere. DANSK ERHVERV 3

Figur 4 Ændring i gini ved afskaffelse af topskat De største ændringer i uligheden sker ikke kun i de områder, der i forvejen har størst ulighed. Kilde: Egne beregninger på baggrund af registerdata for 2013 fra Danmarks Statistik DANSK ERHVERV 4

Figur 5 Kommuner fordelt efter ulighed målt ved Ginikoefficienten Nr. Kommune Gini Nr. Kommune Gini Nr. Kommune Gini 1 Gentofte 43,4 34 Hillerød 25,1 67 Kerteminde 24,1 2 Rudersdal 38,8 35 Ballerup 25,1 68 Hvidovre 24,1 3 Hørsholm 38,2 36 Morsø 25,1 69 Vesthimmerlands 24,0 4 Frederiksberg 33,9 37 Haderslev 25,1 70 Læsø 24,0 5 Lyngby-Taarbæk 33,1 38 Herlev 25,0 71 Nyborg 24,0 6 København 31,9 39 Syddjurs 25,0 72 Næstved 23,9 7 Århus 31,4 40 Sønderborg 25,0 73 Mariagerfjord 23,9 8 Fredensborg 30,5 41 Gribskov 24,9 74 Brønderslev 23,8 9 Furesø 29,2 42 Guldborgsund 24,9 75 Køge 23,8 10 Helsingør 28,7 43 Herning 24,8 76 Vordingborg 23,8 11 Gladsaxe 28,0 44 Ishøj 24,6 77 Sorø 23,8 12 Ærø 27,2 45 Brøndby 24,6 78 Stevns 23,8 13 Lemvig 27,1 46 Slagelse 24,6 79 Randers 23,7 14 Odense 27,1 47 Tønder 24,6 80 Norddjurs 23,7 15 Roskilde 27,1 48 Høje-Taastrup 24,6 81 Skive 23,7 16 Aalborg 27,0 49 Ikast-Brande 24,6 82 Frederikssund 23,5 17 Esbjerg 26,8 50 Thisted 24,5 83 Kalundborg 23,4 18 Dragør 26,7 51 Vejen 24,5 84 Lejre 23,4 19 Vejle 26,6 52 Solrød 24,5 85 Langeland 23,3 20 Holstebro 26,4 53 Allerød 24,4 86 Skanderborg 23,3 21 Kolding 26,1 54 Frederikshavn 24,4 87 Odder 23,2 22 Fanø 26,1 55 Fredericia 24,4 88 Hedensted 23,1 23 Varde 25,7 56 Samsø 24,4 89 Faxe 23,0 24 Svendborg 25,5 57 Jammerbugt 24,3 90 Tårnby 22,9 25 Albertslund 25,5 58 Holbæk 24,3 91 Nordfyns 22,5 26 Billund 25,5 59 Struer 24,3 92 Odsherred 22,5 27 Hjørring 25,4 60 Glostrup 24,3 93 Faaborg-Midtfyn 22,3 28 Lolland 25,4 61 Rebild 24,3 94 Assens 22,2 29 Aabenraa 25,4 62 Ringsted 24,2 95 Halsnæs 22,1 30 Silkeborg 25,4 63 Rødovre 24,2 96 Favrskov 22,1 31 Middelfart 25,2 64 Vallensbæk 24,2 97 Bornholm 22,1 32 Ringkøbing-Skjern 25,2 65 Viborg 24,1 98 Egedal 21,5 33 Horsens 25,2 66 Greve 24,1 Kilde: Egne beregninger på baggrund af registerdata for 2013 fra Danmarks Statistik DANSK ERHVERV 5

Figur 6 Kommuner fordelt efter ulighed målt ved Ginikoefficienten ved topskat på 10 pct. Nr. Kommune Gini Nr. Kommune Gini Nr. Kommune Gini 1 Gentofte 43,9 34 Horsens 25,4 67 Viborg 24,3 2 Rudersdal 39,3 35 Ringkøbing-Skjern 25,3 68 Kerteminde 24,3 3 Hørsholm 38,8 36 Herlev 25,3 69 Nyborg 24,2 4 Frederiksberg 34,4 37 Sønderborg 25,3 70 Læsø 24,1 5 Lyngby-Taarbæk 33,7 38 Haderslev 25,2 71 Vesthimmerlands 24,1 6 København 32,2 39 Gribskov 25,2 72 Køge 24,1 7 Århus 31,7 40 Syddjurs 25,2 73 Næstved 24,1 8 Fredensborg 31,0 41 Morsø 25,2 74 Sorø 24,0 9 Furesø 29,7 42 Guldborgsund 25,0 75 Mariagerfjord 24,0 10 Helsingør 29,1 43 Herning 25,0 76 Vordingborg 24,0 11 Gladsaxe 28,3 44 Allerød 24,9 77 Stevns 24,0 12 Roskilde 27,5 45 Solrød 24,9 78 Brønderslev 24,0 13 Odense 27,3 46 Ishøj 24,8 79 Randers 23,9 14 Ærø 27,3 47 Høje-Taastrup 24,8 80 Skive 23,8 15 Aalborg 27,3 48 Brøndby 24,8 81 Norddjurs 23,8 16 Lemvig 27,2 49 Slagelse 24,8 82 Frederikssund 23,8 17 Dragør 27,2 50 Ikast-Brande 24,7 83 Lejre 23,7 18 Esbjerg 27,0 51 Tønder 24,7 84 Kalundborg 23,6 19 Vejle 26,8 52 Thisted 24,7 85 Skanderborg 23,5 20 Holstebro 26,6 53 Vejen 24,7 86 Odder 23,4 21 Kolding 26,4 54 Fredericia 24,7 87 Langeland 23,3 22 Fanø 26,3 55 Glostrup 24,6 88 Hedensted 23,3 23 Varde 25,8 56 Holbæk 24,6 89 Faxe 23,2 24 Albertslund 25,7 57 Frederikshavn 24,6 90 Tårnby 23,1 25 Svendborg 25,7 58 Rebild 24,5 91 Nordfyns 22,7 26 Billund 25,7 59 Vallensbæk 24,5 92 Odsherred 22,6 27 Silkeborg 25,6 60 Greve 24,5 93 Faaborg-Midtfyn 22,5 28 Hjørring 25,6 61 Jammerbugt 24,5 94 Assens 22,4 29 Aabenraa 25,5 62 Samsø 24,5 95 Favrskov 22,3 30 Hillerød 25,5 63 Ringsted 24,5 96 Halsnæs 22,3 31 Middelfart 25,5 64 Struer 24,4 97 Bornholm 22,2 32 Lolland 25,5 65 Rødovre 24,4 98 Egedal 21,9 33 Ballerup 25,4 66 Hvidovre 24,3 Kilde: Egne beregninger på baggrund af registerdata for 2013 fra Danmarks Statistik DANSK ERHVERV 6

Figur 7 Kommuner fordelt efter ulighed målt ved Ginikoefficienten ved ingen topskat Nr. Kommune Gini Nr. Kommune Gini Nr. Kommune Gini 1 Gentofte 44,9 34 Gribskov 25,9 67 Viborg 24,7 2 Rudersdal 40,3 35 Allerød 25,8 68 Samsø 24,7 3 Hørsholm 40,0 36 Horsens 25,8 69 Kerteminde 24,7 4 Frederiksberg 35,3 37 Sønderborg 25,8 70 Næstved 24,5 5 Lyngby-Taarbæk 34,8 38 Solrød 25,7 71 Nyborg 24,5 6 København 32,9 39 Ringkøbing-Skjern 25,7 72 Sorø 24,5 7 Århus 32,3 40 Lolland 25,6 73 Stevns 24,4 8 Fredensborg 31,9 41 Haderslev 25,6 74 Lejre 24,4 9 Furesø 30,6 42 Syddjurs 25,6 75 Læsø 24,4 10 Helsingør 29,9 43 Morsø 25,4 76 Frederikssund 24,4 11 Gladsaxe 29,1 44 Herning 25,4 77 Mariagerfjord 24,3 12 Roskilde 28,2 45 Høje-Taastrup 25,4 78 Vordingborg 24,3 13 Dragør 28,1 46 Guldborgsund 25,3 79 Vesthimmerlands 24,3 14 Odense 27,9 47 Greve 25,3 80 Randers 24,3 15 Aalborg 27,7 48 Brøndby 25,3 81 Brønderslev 24,2 16 Ærø 27,5 49 Ishøj 25,2 82 Skanderborg 24,2 17 Lemvig 27,5 50 Vallensbæk 25,2 83 Skive 24,1 18 Esbjerg 27,4 51 Glostrup 25,2 84 Norddjurs 24,1 19 Vejle 27,4 52 Fredericia 25,2 85 Kalundborg 24,0 20 Kolding 26,9 53 Slagelse 25,1 86 Odder 23,9 21 Holstebro 26,9 54 Ikast-Brande 25,1 87 Hedensted 23,7 22 Fanø 26,6 55 Holbæk 25,1 88 Tårnby 23,6 23 Hillerød 26,3 56 Rebild 25,0 89 Faxe 23,6 24 Albertslund 26,2 57 Vejen 25,0 90 Langeland 23,5 25 Varde 26,2 58 Thisted 24,9 91 Nordfyns 23,0 26 Ballerup 26,1 59 Rødovre 24,9 92 Odsherred 22,9 27 Silkeborg 26,1 60 Tønder 24,9 93 Favrskov 22,8 28 Billund 26,1 61 Ringsted 24,9 94 Halsnæs 22,8 29 Svendborg 26,0 62 Frederikshavn 24,9 95 Faaborg-Midtfyn 22,8 30 Middelfart 26,0 63 Hvidovre 24,8 96 Assens 22,7 31 Herlev 25,9 64 Jammerbugt 24,8 97 Egedal 22,6 32 Hjørring 25,9 65 Struer 24,7 98 Bornholm 22,4 33 Aabenraa 25,9 66 Køge 24,7 Kilde: Egne beregninger på baggrund af registerdata for 2013 fra Danmarks Statistik DANSK ERHVERV 7

OM DETTE NOTAT Uligheden er ulige fordelt er Dansk Erhvervs analysenotat nummer 5 i 2016. Redaktionen er afsluttet den 25. januar 2016. OM DANSK ERHVERVS ANALYSENOTATER Dansk Erhverv udarbejder løbende analyser, som samles i analysenotater. Ambitionen er at udgøre et kvalificeret og anvendeligt beslutningsgrundlag i forhold til væsentlige, aktuelle udfordringer på alle områder, som har betydning for dansk erhvervsliv og den samfundsøkonomiske udvikling. Det er tilladt at citere fra Dansk Erhvervs analysenotater med tydelig henvisning til Dansk Erhverv. KVALITETSSIKRING Troværdigheden af tal og analyser fra Dansk Erhverv er afgørende. Dansk Erhverv gennemfører egne spørgeskemaundersøgelser i overensstemmelse med de internationalt anerkendte guidelines i ICC/ESOMAR, og alle analyser og beregninger gennemgår en kvalitetssikring. KONTAKT Henvendelser angående analysens konklusioner kan ske til økonom Jens Hjarsbech på jhj@danskerhverv.dk eller tlf. 3374 6593. NOTER i Jf. opgørelse fra OECD for 2012. ii Dette er en ren mekanisk beregning. En afskaffelse af topskatten vil medføre forskellige adfærdsændringer, der også kan betyde en ændring i Ginikoefficienten, ligesom finansieringen af afskaffelsen kan have fordelingsmæssige effekter afhængig af den valgte finansieringsform. DANSK ERHVERV DANSK ERHVERVS ANALYSENOTAT # 5 / 2016