Produktions­gabet i dansk økonomi – beregning og vurdering

Når centralbanker og regeringer skal tilrettelægge den økonomiske stabiliseringspolitik, er det afgørende at have et retvisende billede af, hvor stort et pres der er på økonomiens kapacitet. Et mål for kapacitetspresset er vigtigt, fordi det samtidig giver et signal om inflationspresset. Produktionsgabet er en nøgleindikator for det kapacitetspres, der er i økonomien.

Produktionsgabet kan imidlertid ikke måles, men skal estimeres ved hjælp af økonomiske modeller. For at kunne benytte et estimeret produktionsgab rigtigt er det væsentligt at forstå, hvad det viser helt præcist. I kapitel 1 gennemgår vi, hvad produktionsgabet er, og hvad der påvirker det. I kapitel 2 præsenterer vi Nationalbankens økonomiske modeller til estimering af produktionsgabet og diskuterer fordele og ulemper ved de forskellige metoder. I kapitel 3 beskriver vi, hvordan Nationalbankens officielle vurdering af produktionsgabet i dansk økonomi har udviklet sig over tid, og kommer med en vurdering af det aktuelle pres i dansk økonomi.

Produktionsgabet er forskellen mellem faktisk og potentiel produktion

Produktionsgabet er defineret som forskellen mellem den faktiske produktion i økonomien målt ved BNP og potentiel produktion. I Nationalbanken defineres potentiel produktion som det produktionsniveau, der er i en fiktiv økonomi, hvor priser og lønninger har tilpasset sig fuldt ud til de gældende økonomiske forhold.¹

Når økonomien rammes af stød, vil det typisk tage tid, før priser og lønninger har tilpasset sig de gældende økonomiske forhold. Det kan fx være, hvis virksomheder ikke ændrer deres salgspriser fra dag til dag, eller fordi timelønnen i mange erhverv fastsættes for længere perioder. I de perioder, hvor priser og lønninger ikke fuldt ud har tilpasset sig, vil produktionsgabet enten være positivt eller negativt. Når produktionsgabet er positivt, er den faktiske produktion i økonomien højere end den potentielle produktion, og produktionsgabet bliver derfor en indikator for det aktuelle kapacitetspres i økonomien. Et højt pres på produktionskapaciteten vil typisk skabe et opadrettet pres på inflationen, og produktionsgabet fungerer derfor også som en indikator for det aktuelle inflationspres. Det omvendte gør sig gældende ved et negativt produktionsgab. Når produktionsgabet er nul, er det foreneligt med en situation, hvor prisudviklingen bliver stabil i fravær af yderligere stød til økonomien, hvis inflationsforventningerne samtidig er velforankrede.

Potentiel produktion kan påvirkes af både kortsigtede og langsigtede forhold

I Nationalbankens definition kan potentiel produktion påvirkes af både kort- og langsigtede forhold. Langsigtede drivkræfter, som fx demografi og teknologiudvikling, bestemmer trendudviklingen i potentiel produktion, men potentiel produktion kan ændre sig hen over konjunkturerne, afhængigt af hvilke underliggende drivkræfter der driver konjunkturcyklen. For eksempel kan kortsigtede, udbudsrelaterede drivkræfter som tilstrømning af udenlandsk arbejdskraft eller midlertidig produktivitetsfremgang øge den potentielle produktion over det faktiske produktionsniveau, se illustrativt eksempel i figur 1.² Dermed dæmpes det inflationære pres, selv i en situation med fremgang i økonomien. Derimod vil efterspørgselsrelaterede drivkræfter typisk ikke påvirke potentiel produktion i samme grad, og et efterspørgselsdrevet opsving vil typisk følges af et inflationært pres, se uddybning i boks 1.³ Økonomisk stabiliseringspolitik har derfor også ofte fokus på at påvirke efterspørgslen i økonomien for derigennem at stabilisere kapacitetspresset og derved inflationen.

Der findes andre definitioner af produktionsgabet end den, Nationalbanken benytter. Hvilken definition der anvendes, vil have betydning for, hvad produktionsgabet er en indikator for, og hvordan produktionsgabet måles i praksis. Andre definitioner omtaler fx potentiel produktion som det langsigtede, udbudsbestemte produktionsniveau, økonomien nærmer sig, når de midlertidige effekter af cykliske stød er forsvundet. Her vil potentiel produktion i højere grad indikere det forventede langsigtede forløb for produktionen og ikke nødvendigvis være informativ om det nuværende inflationspres.⁴ Potentiel produktion i Nationalbankens definition gør til gengæld produktionsgabet til en velegnet indikator for inflationspresset i økonomien.

Forskelle i definitioner af produktionsgabet betyder, at sammenligninger på tværs af organisationer skal foretages varsomt. Finansministeriet og De Økonomiske Råds formandskab beregner også skøn for produktionsgabet i Danmark, som langt hen ad vejen har samme tilgang som Nationalbanken.⁵ Hos disse organisationer anvendes produktionsgab dog også med henblik på planlægning af finanspolitikken, hvor der også indgår andre hensyn end at modvirke udsving i kapacitetspresset og dermed inflationspresset.⁶

Inflation påvirkes også af andre faktorer end kapacitetspres

Transmissionen fra kapacitetspres til inflation udgør en central mekanisme i makroøkonomisk teori.⁷ Når stabiliseringspolitik påvirker efterspørgslen og kapacitetspresset i økonomien, har det således også en effekt på inflationen. Det betyder samtidig, at stabiliseringspolitik kan stabilisere både produktionsgab og inflation, når udsving i disse er et resultat af ændringer i kapacitetspresset. For eksempel kan finanspolitik i en situation med et positivt produktionsgab dæmpe efterspørgslen i økonomien, hvilket sænker produktionsgabet og tenderer mod at dæmpe inflationspresset.

Kapacitetspresset er dog ikke det eneste, som påvirker inflationen.⁸ Særligt i en lille, åben økonomi som Danmark vil udefrakommende faktorer påvirke inflationen ud over kapacitetspresset, hvilket kan medføre, at produktionsgabet bevæger sig i modsat retning af inflationen.

Energipriser er et eksempel på en drivkræft, som påvirker inflationen ud over kapacitetspresset i økonomien. Energipriser har historisk også været en primær årsag til inflationsudsving i Danmark, se Weissert (2024).⁹ En stigning i energipriser kan dog trække produktionsgabet ned, da lønninger og andre priser i økonomien kun tilpasser sig gradvist, mens inflationen øges både direkte gennem fx husholdningernes varmeudgifter og indirekte gennem virksomhedernes materialeomkostninger. I perioder med betydelige udsving i energipriser skal man derfor ikke forvente en klar, positiv sammenhæng mellem produktionsgab og inflation. Stabiliseringspolitik kan derfor også risikere at stå over for en afvejning af at skulle stabilisere inflation mod at skulle stabilisere produktionsgabet.

Produktionsgabet hænger tæt sammen med den neutrale realrente, r*

Produktionsgabet er tæt knyttet til den neutrale realrente, også kaldet r*. Den neutrale realrente er det realrenteniveau, der vil holde produktionen på det potentielle niveau, hvis produktionsgabet i udgangspunktet er lukket.¹⁰ Den neutrale realrente er med andre ord det niveau for realrenten, som findes i økonomien i en tænkt situation med fuldt fleksible priser og lønninger, hvor produktionen er lig potentiel produktion. Det gør den neutrale realrente til et pejlemærke for pengepolitikken, da afvigelsen i det faktiske realrenteniveau fra den neutrale realrente, det såkaldte r*-gab, er en indikator for det pengepolitiske standpunkt.¹¹

Når centralbanker fastlægger pengepolitikken, har det betydning for produktionsgabet og omvendt. Hvis centralbanker vurderer, at de økonomiske forhold skaber et inflationært pres, og dermed at produktionsgabet er positivt, vil pengepolitikken i udgangspunktet være lempelig, og r*-gabet er negativt. Centralbanker kan da bringe produktionen hurtigere ned på potentielt niveau ved at stramme pengepolitikken og få realrenteniveauet til at overstige r*. Omvendt kan centralbanker ved et negativt produktionsgab lempe pengepolitikken og bringe produktionen hurtigere op til potentielt niveau. Disse forhold betyder, at r*-gabet generelt vil bevæge sig modsat i forhold til produktionsgabet.¹²

Produktionsgabet kan ikke observeres, og man er derfor nødt til at bruge økonomiske modeller til at estimere det. I Nationalbanken anvendes tre forskellige modeller til at estimere produktionsgabet: produktionsfunktionsmetoden, trend-cycle-modellen og r*-modellen.

Figur 2 viser produktionsgabsestimaterne siden 2000 fra de tre forskellige modeller. Estimaterne viser overordnet de samme dynamikker og er konsistente med gængs opfattelse af kapacitetspresset.¹³ Gennem 2000’erne stiger produktionsgabet i alle tre modeller og fanger stigningen i kapacitetspresset frem mod finanskrisen. Estimaterne fra modellerne viser et markant fald i forbindelse med finanskrisen, hvorefter produktionsgabet langsomt lukker sig gennem 2010’erne. Corona-pandemien opfanges af alle tre modeller, ved at produktionsgabet pludseligt og kortvarigt falder betydeligt i 2020. I øjeblikket indikerer produktionsfunktionsmetoden og trend-cycle-modellen, at produktionsgabet er positivt, mens det er omtrent nul i r*-modellen.

Nationalbankens produktionsgabsmodeller benytter sig af økonomisk teori og tidsseriedata, herunder inflationsdata, til at estimere produktionsgabet, se boks 2. Modellerne betegnes også som semistrukturelle modeller, da økonomisk teori anvendes til at disciplinere sammenhænge mellem variable i modellerne på en fleksibel måde.¹⁴ For eksempel inkluderer modellerne en Phillipskurverelation, hvori inflationen alt andet lige bliver højere, når der er pres på økonomien, og produktionsgabet stiger.

Semistrukturelle modeller har primært tre fordele. For det første betyder anvendelsen af teori, at modellerne og deres antagelser har en økonomisk fortolkning, hvilket giver en dybere forståelse af produktionsgabets drivkræfter. Teori bidrager også til empirisk at identificere modelparametre og drivkræfter, der er teoretisk meningsfulde.¹⁵ For det andet tillader modellerne, at det er muligt at dekomponere udviklingen i produktionsgabet i bidrag fra underkomponenter. For det tredje mindsker modellerne typisk det såkaldte endepunktsproblem, hvor ny data ændrer de seneste estimater for produktionsgabet.¹⁶

Produktionsgabsestimater vil i bedste fald være behæftede med væsentlig usikkerhed, se boks 3. Det skyldes ikke kun, at produktionsgabet er et modelafhængigt koncept, hvilket gør estimaterne afhængige af modellernes antagelser. Når modellerne anvendes, skal ukendte parametre og variable estimeres, hvilket er endnu en kilde til usikkerhed. Samtidig betyder datarevisioner, manglende data og offentliggørelse af ny data, at historiske estimater ændrer sig over tid.

Modeller til estimering af produktionsgab bør efterleve bestemte kriterier

Produktionsgabet står ikke alene i Nationalbankens vurdering af kapacitetspresset, men det er vigtigt, at det er en troværdig indikator, som løbende evalueres. Nationalbankens tre modeller opfylder derfor fire vigtige kriterier for, hvornår en model der anvendes til at estimere produktionsgabet, er velegnet.

Først og fremmest bør modelestimater overordnet set være konsistente med gængs opfattelse af historiske perioder. For eksempel er der bred enighed om, at finanskrisen i 2000’erne var efterspørgselsdrevet, hvilket fanges af fortegnet på produktionsgabet fra Nationalbankens modeller.¹⁷ Modelestimater kan nogle gange stride mod den gængse opfattelse. I disse tilfælde bør modelestimaterne kunne fortolkes for at forstå, hvad der er årsag til kontraintuitive resultater.

For det andet bør modellen være forankret i økonomisk teori og informativ om inflationsudviklingen, hvilket kan gøres i semistrukturelle modeller. Forankringen i økonomisk teori gør, at modellen og dens resultater kan forstås og fortolkes ud fra økonomiske mekanismer. Når modellen samtidig anvender inflationsdata, betyder det, at modellen eksplicit tillader, at der er en sammenhæng mellem kapacitetspres målt ved produktionsgabet og inflation.¹⁸

For det tredje bør modelestimaterne udvise sunde statistiske egenskaber. Som beskrevet i boks 3 kan nogle modeller særligt være plaget af realtidsproblemer, hvor estimaterne ændrer sig, efterhånden som der kommer ny data. Det begrænser deres anvendelighed som en pålidelig indikator for inflationspres i praksis. Modellen bør derfor udvise begrænset realtidsusikkerhed for at være brugbar til konjunkturovervågning. Realtidsusikkerheden i Nationalbankens modeller analyseres nedenfor.

Endelig bør modellen være forståelig og transparent. Det betyder, at drivkræfterne bag estimaterne skal have en økonomisk fortolkning, hvilket øger deres anvendelighed til vurdering af kapacitetspresset og stabiliseringspolitik. Kriteriet taler også for at anvende semistrukturelle modeller.

For at forstå brugbarheden og konsekvenser af disse krav kan det fx bemærkes, at de udelukker univariate statistiske filtre, såsom det populære HP-filter, til estimering af Nationalbankens produktionsgab. Statistiske filtre kan umiddelbart virke simple, men har ikke en økonomisk fortolkning. Derudover er filtrene særligt plaget af realtidsproblemer, se Furlanetto mfl. (2023) og Barbarino mfl. (2024).

Produktionsgabsestimater ændrer sig, når der kommer ny information, men historisk set har estimaterne overordnet set været stabile

Produktionsgabets nuværende størrelse har størst interesse, når det anvendes til konjunkturovervågning. Estimaterne for produktionsgabet kan dog ændre sig som følge af forskellige forhold, når der kommer ny data. Ændringerne skyldes to ting. For det første kan data, som anvendes i modellerne, blive revideret. For det andet vil ny data give yderligere information om inflationspresset. For eksempel kan modellerne indsnævre de seneste produktionsgabsestimater, hvis ny data indikerer, at inflationsudviklingen stabiliseres.

Realtidsusikkerheden fra ny data varierer på tværs af modellerne. I figur 3 til 5 indikerer de grå linjer estimater, når modellerne estimeres rekursivt, ved at modellerne løbende udvides med nye observationer fra det senest tilgængelige datasæt, såkaldte pseudo-realtidsestimater.¹⁹ Da der inkluderes reviderede data, er estimaterne ikke sande realtidsestimater. Datarevisioner i sig selv kan imidlertid give anledning til yderligere revisioner af produktionsgabsestimater, hvilket afhænger af revisionernes størrelse, og hvorvidt de ændrer det samlede billede af kapacitetspresset, se fx Danielsen mfl. (2017).

For både trend-cycle-modellen og produktionsfunktionsmetoden er den gennemsnitlige revision fra første til sidste estimat henholdsvis 0,9 og 0,5 fra 2005 til 2019. r*-modellens estimater er i gennemsnit mindre stabile med en gennemsnitlig revision på 2,6.²⁰

Estimaternes stabilitet varierer på tværs af perioder, og i forskellige perioder er nogle modellers estimater mere stabile end andres. Selvom der er betydelige forskelle i størrelsesordenen, er fortegnet på produktionsgabet overordnet set stabilt gennem 2000’erne for produktionsfunktionsmetoden og trend-cycle-modellen. Modsat havde r*-modellen først et betydeligt positivt produktionsgab, efter at modellen blev estimeret på data efter 2009.²¹ I 2010’erne udskyder trend-cycle-modellen løbende tidspunktet for, hvornår produktionsgabet bliver positivt, mens estimaterne fra produktionsfunktionsmetoden og r*-modellen er relativt stabile.

Realtidsestimaterne illustrerer, hvorfor det kan være nødvendigt at justere de rene modelestimater, hvis produktionsgabet skal anvendes som en indikator for inflationspres. Selv når modellerne har endelige, reviderede data som input, vil yderligere data om den økonomiske udvikling medføre, at særligt de seneste estimater ændrer sig. Derudover kan modellerne ikke altid inddrage alle væsentlige forhold i økonomien. I næste kapitel beskrives det, hvordan Nationalbanken justerer modelestimaterne ved at inddrage øvrige forhold, som ikke er en del af modellerne, når det endelige skøn for produktionsgabet udarbejdes.

Nationalbanken offentliggør ét officielt produktionsgab i forbindelse med bankens halvårlige prognose (Danmarks Nationalbank, 2025c). Det endelige produktionsgab er udarbejdet med udgangspunkt i resultaterne fra de økonomiske modeller, men indarbejder også tilgængelig information, som ikke nødvendigvis indgår direkte i modellerne, og øvrige ekspertvurderinger, se figur 6 for et illustrativt eksempel. På tværs af organisationer inddrages ekspertvurdering ofte i udarbejdelsen af produktionsgab.²² I Danmark gælder det også for Finansministeriet og De Økonomiske Råds formandskab.²³

De enkelte modeller har forskellige styrker og svagheder og er i stand til at afdække forskellige økonomiske forhold. Modelestimaterne for produktionsgabet er dog altid behæftet med en vis usikkerhed, hvilket særligt gælder estimaterne for de perioder, der har den største naturlige interesse – nemlig produktionsgabets nuværende størrelse og dets udvikling i den nærmeste fremtid. Enkelte modelestimater for produktionsgabet kan derfor aldrig stå alene i vurderingen af det aktuelle kapacitetspres, men bør indgå som et vigtigt element i den samlede vurdering. I takt med at ny information bliver tilgængelig, vil Nationalbankens løbende modeludvikling bidrage til, at de økonomiske modeller videreudvikles.

Det endelige produktionsgab afhænger også af information, der ikke indgår i de økonomiske modeller

Ekspertvurderinger og viden om øvrig tilgængelig information er især vigtige i forbindelse med vurderingen af det aktuelle kapacitetspres. Det kan dække over flere ting:

Strukturelle skift i dansk og international økonomi, fx de seneste års stigning i danske virksomheders brug af produktion i udlandet. I de økonomiske modeller fastsættes en række økonomiske sammenhænge, og hvis disse ændrer sig, kan modellerne have svært ved at tilpasse sig på kort sigt.

Viden om strukturreformer, fx forhøjelser af pensionsalderen. Modellerne vil over tid være i stand til at fange bevægelserne, men omkring implementeringstidspunket kan de have tendens til at fejltolke presset i økonomien, da information om ændringer i arbejdsudbuddet ikke nødvendigvis opfanges med det samme.

Ikkelineariteter og asymmetri i effekten fra økonomiske stød. Det kan gøre sig gældende, hvis store stød påvirker økonomien anderledes, end hvad de historiske, lineære modelrelationer tilsiger. Det kan potentielt have gjort sig gældende de seneste år, hvor dansk og international økonomi er blevet ramt af store stød i form af coronapandemien og energiprisstigningerne i kølvandet på Ruslands invasion af Ukraine. Branner og Ingholt (2023) dokumenterer fx, at stigninger i prisen på naturgas eller råolie påvirker inflationen anderledes end fald.

Anden information, som kan guide vurderingen af det aktuelle pres i økonomien. Det kan fx være højfrekvent data, som ikke indgår i modellerne, eller udfaldet af overenskomstaftaler, som kan give en indikation af det aktuelle og forventede fremtidige pres på arbejdsmarkedet og inflationsforventningerne hos arbejdsmarkedets parter.

Produktionsgabet vurderes aktuelt lidt lavere, end hvad flere af de rene modelestimater tilsiger

På baggrund af resultaterne fra de økonomiske modeller præsenteret tidligere og en række ekspertvurderinger vurderes produktionsgabet i dansk økonomi i midten af 2025 til 0,5 pct., se figur 7. Det tilbageværende kapacitetspres vurderes hovedsageligt at være knyttet til udviklingen på arbejdsmarkedet, og dansk økonomi vurderes aktuelt at være i en situation med et omtrent neutralt kapacitetspres, se Danmarks Nationalbank (2025c). Det skal især ses i lyset af, at inflationen igen er lav og stabil, og at de stød, som fik inflationen til at stige i 2022, vurderes at være løbet igennem økonomien.²⁴ Forårets overenskomstaftaler vurderes også at indebære lønstigninger, der de kommende år er forenelige med en lav og stabil inflation.²⁵

Nationalbankens samlede vurdering af produktionsgabet siden pandemien har været, at flere af modellerne til en vis grad har overvurderet kapacitetspresset i dansk økonomi. Set over de seneste 25 år er bevægelserne og størrelsesordenen af det officielle produktionsgab i dansk økonomi dog omtrent i overensstemmelse med udviklingen i estimaterne fra de økonomiske modeller.

Vurderingerne har fået en relativt større vægt de seneste år, hvilket skal ses i lyset af en række ekstraordinært store stød til dansk og international økonomi i form af coronapandemien og inflationskrisen. Det er generelt svært for økonomiske modeller at fange så store og pludselige bevægelser på kort sigt.

Afvigelserne fra de rene modelresultater er de seneste år baseret på en række andre indikatorer for det nuværende pres i økonomien samt det aktuelle pris- og lønpres.²⁶

Det svagt positive produktionsgab er i tråd med en række indikatorer for det aktuelle pres på arbejdsmarkedet. Det er Nationalbankens vurdering, at presset på arbejdsmarkedet er aftaget betydeligt og aktuelt ikke afviger nævneværdigt fra andre perioder, hvor dansk økonomi har været præget af en stabil udvikling i forbrugerpriser og lønninger. Det ses bl.a. i indikatoren for mangel på arbejdskraft i figur 8, men et lignende billede tegner sig også i fx antallet af stillingsopslag, jobomsætningen og rekrutteringsanalysen udarbejdet af Styrelsen for Arbejdsmarked og Rekruttering.²⁷

Det svagt positive produktionsgab flugter også med udviklingen i kapacitetsudnyttelsen i industrien, se figur 9. De seneste års fremgang i industrien skyldes især medicinalindustrien og dens produktion i udlandet. Produktion i udlandet lægger i mindre grad beslag på den danske produktionskapacitet. Forskellen mellem indenlandsk og udenlandsk produktion indgår imidlertid ikke direkte i modellerne, og ses der bort fra medicinalindustrien, er kapacitetsudnyttelsen lavere end den samlede indikator. Det taler for en nedjustering af produktionsgabet i forhold til modelestimatet.

Nationalbankens officielle produktionsgab laves med udgangspunkt i produktionsfunktionsmetoden. Baggrunden for de seneste års nedjusteringer af produktionsgabet i forhold til denne model kan også belyses ved hjælp af Nationalbankens DSGE-model, se boks 4. DSGE-modellen anvendes til at opdele årsagerne til nedjusteringerne i forskellige kategorier af økonomiske stød – såsom ændringer i teknologi, arbejdsudbud, efterspørgsel og inflation. Herved bruges DSGE-modellen som en formaliseret ramme til at fortolke de seneste års konkrete ekspertvurderinger i Nationalbankens officielle produktionsgab i forhold til produktionsfunktionsmetodens rene modelestimater.

Dekomponeringen fra DSGE-modellen peger på to hovedårsager til nedjusteringerne siden 2019. For det første har arbejdsudbuddet været større, end hvad produktionsfunktionsmetoden har fanget. Det betyder, at produktionspotentialet vurderes højere end estimaterne fra produktionsfunktionsmetoden. For det andet har ekspertvurderingerne medført, at positive teknologistød særligt i 2025 har hævet potentiel produktion yderligere relativt til produktionsfunktionsmetoden. Teknologistød øger produktionen for en given mængde arbejdskraft og kapital. Disse stød kan opfange forskellige konkrete faktorer, men bl.a. udbredelsen af produktion i udlandet under dansk ejerskab kan fortolkes som positive teknologistød.

Den potentielle vækst har været høj de seneste år

Potentiel produktion er steget i et højt tempo de seneste år, se figur 10. Det har betydet, at selvom faktisk BNP sidste år steg med 3,5 pct., er kapacitetspresset i økonomien ikke taget til.

Produktionsfunktionsmetoden gør det muligt at opdele den potentielle vækst i bidrag fra henholdsvis residuale faktorer og arbejdsmarkedet. Residuale faktorer dækker over faktorer, som ikke er forklaret af udviklingen i kapitalapparatet eller arbejdskraft, og er også kendt som Solow-residualen, se boks 2. Residuale faktorer kan fx dække over ændringer i antal præsterede timer og måle- og specifikationsfejl, men også egentlige produktivitetsforbedringer. Derfor skal bidraget fra residuale faktorer også fortolkes med forsigtighed.

Den høje potentielle vækst siden 2022 er især en kombination af høj vækst i de residuale faktorer og i den potentielle arbejdsstyrke, se figur 11. Den potentielle vækst er de seneste to år opgjort til henholdsvis 3,0 og 2,8 pct. I 2023 bidrager høj vækst i den potentielle erhvervsfrekvens med ca. 1 procentpoint, mens væksten i 2024 især blev holdt oppe af bidrag fra de residuale faktorer.

Bidraget fra de residuale faktorer skal ses i lyset af de seneste års fremgang i danske virksomheders brug af produktion i udlandet. De største danske virksomheder har været en vigtig drivkraft bag de seneste års høje vækst, og bidraget vurderes i høj grad at være strukturelt. De største danske virksomheder er karakteriseret ved deres evne til at udvikle produkter og skabe ideer, som kan skaleres ved lave omkostninger og begrænset brug af arbejdskraft og fysisk kapital. Disse virksomheder har derimod en stor brug af immateriel kapital og arbejdskraft i udlandet i produktionen. Når en større del af økonomien baseres på produktion af sådanne produkter, vil en stigning i produktionen alt andet lige skabe et mindre, opadrettet pres på kapaciteten i økonomien og på arbejdsmarkedet end tidligere. Det kan svække sammenhængen mellem produktion og beskæftigelse i dansk økonomi, hvilket også har været en medvirkende faktor til, at væksten i dansk økonomi de seneste år har været høj, samtidig med at kapacitetspresset vurderes at være taget af, se Hviid mfl. (2025).

På arbejdsmarkedet er der flere forhold, der spiller ind. Siden midten af 2010’erne har en stigende arbejdsstyrke bidraget til den potentielle vækst i dansk økonomi. Det skal først og fremmest ses i lyset af en række arbejdsmarkedsreformer, herunder forkortelsen af efterlønsperioden og stigende folkepensionsalder i forbindelse med velfærdsforliget fra 2006. Samtidig har en voksende befolkning også bidraget til at øge arbejdsudbuddet herhjemme. Samlet set vurderes den potentielle arbejdsstyrke at være steget med ca. 350.000 personer siden begyndelsen af 2015.

Stigningen i den potentielle arbejdsstyrke er taget yderligere til siden begyndelsen af 2021 og vurderes siden genåbningen af samfundet i begyndelsen af 2021 at være steget med ca. 200.000 personer, se Andersen mfl. (2024). Foruden forhøjelsen af folkepensionsalderen til 67 år i 2022 er den potentielle arbejdsstyrke de seneste år især steget på grund af øget tilgang af udenlandsk arbejdskraft, se Danmarks Nationalbank (2025c).²⁸

Udenlandsk arbejdskraft opgøres typisk som ikkedanske statsborgere med arbejde i Danmark og kan opdeles i fire grupper: Ikkedanske statsborgere med ophold til erhverv; arbejdskraft uden bopæl i Danmark (grænsegængere); ikkedanske statsborgere med permanent opholdstilladelse i Danmark og ikkedanske statsborgere med midlertidig og ikkearbejdsrelateret opholdstilladelse.²⁹ Alle fire grupper har bidraget til den stigende arbejdsstyrke, se Borgensgaard (2022). Hvor ikkedanske statsborgere med permanent opholdstilladelse kan anses som en del af den indenlandske arbejdskraftreserve, kan de tre øvrige grupper ikke nødvendigvis betragtes sådan. For de tre øvrige grupper vil det afhænge af, hvorvidt disse kan forventes at bosætte sig mere permanent i Danmark eller forlade landet igen.³⁰

Den frie bevægelighed inden for EU har bidraget til, at arbejdskraft fra andre lande har udgjort en betydelig arbejdskraftreserve, hvor arbejdskraft kan komme til landet, når der er efterspørgsel efter den, og forlade landet igen, hvis efterspørgslen falder. Tilgangen af udenlandsk arbejdskraft tog især til efter EU-udvidelserne i 2004 og 2007, se Adolfsen og Jensen (2019).

Den udenlandske arbejdskraftreserve har på den måde bidraget til fremgangen på arbejdsmarkedet, uden at det har skabt et inflationært pres herhjemme. Beskæftigelsen for ikkedanske statsborgere med ophold til erhverv eller grænsegængere er steget med ca. 100.000 personer, siden beskæftigelsen begyndte at stige efter finanskrisen i 2013, se figur 12.

På tilsvarende vis vil et fald i beskæftigelsen, fordi udlændinge trækker sig fra det danske arbejdsmarked og rejser hjem, ikke nødvendigvis resultere i en afdæmpning af det indenlandske pris- og lønpres, når efterspørgslen falder. Den udenlandske arbejdskraftreserve kan derfor anses som en stabiliserende faktor for presset i dansk økonomi, som de seneste år har bidraget til at udjævne arbejdsmarkedets bidrag til det samlede prispres i dansk økonomi.

Abildgren, Kim (2023), Dansk pengehistorie 2005-2020, Danmarks Nationalbank.

Abildgren, Kim, Dominic Cucic, Rasmus Mose Jensen, Emil Holst Partsch og Rasmus Rold Sørensen (2025), Higher defence spending may increase capacity pressures moderately, Danmarks Nationalbank Analyse, nr. 19, september.

Adolfsen, Jakob Feveile og Rasmus Mose Jensen (2019), EU’s indre marked for arbejdskraft dæmper konjunkturpres, Danmarks Nationalbank Analyse, nr. 1, januar.

Andersen, Per, Simone Maria Bonin, Pernille Valentin Borgensgaard, Josefine Dahl-Sørensen, Saman Darougheh, Erik Axel Grenestam, Nikolaj Mose Dreisig Hansen, Simon Juul Hviid og Rasmus Mose Jensen (2024), Presset på arbejdsmarkedet er taget af efter et jobintensivt opsving, Danmarks Nationalbank Analyse, nr. 4, marts.

Antolin-Diaz, Juan, Thomas Dreschel og Ivan Petrella (2017), Tracking the Slowdown in Long-Run GDP Growth, Review of Economics and Statistics, vol. 99(2), side 343-356.

Antolin-Diaz, Juan og Paulo Surico (2025), The Long-Run Effects of Government Spending, American Economic Review, vol. 115(7), side 2376-2413.

Arce, Oscar, Agostino Consolo, António Dias da Silva og Marco Weissler (2025), Foreign workers: a lever for economic growth, The ECB Blog, maj.

Ball, Laurence M. (2014), Long-Term Damage from the Great Recession in OECD Countries, NBER Working Paper, nr. 20185.

Barbarino, Alessandro, Travis J. Berge og Andrea Stella (2024), The stability and economic relevance of output gap estimates, Journal of Applied Econometrics, vol. 39(6), side 1065-1081.

Barsky, Robert, Alejandro Justiniano og Leonardo Melosi (2014), The Natural Rate of Interest and Its Usefulness for Monetary Policy, American Economic Review, vol. 104(5), side 37-43.

Basu, Susanto og John G. Fernald (2009), What Do We Know (And Not Know) About Potential Output? Federal Reserve Bank of St. Louis Review, vol. 9(4), juli/august, side 187-220.

Bess, Mikkel, Theodor Justus Bock og Christoffer Jessen Weissert (kommende working paper fra Danmarks Nationalbank), Output Gap Assessment Through Danmarks Nationalbank’s Production Function Framework, Danmarks Nationalbank Working Paper.

Borgensgaard, Pernille Valentin (2022), Labour scarcity in Denmark: What role do foreign recruitments play? Danmarks Nationalbank Economic Memo, nr. 12, oktober.

Branner, Victoria Havsteen og Marcus Mølbak Ingholt (2023), Danmark risikerer en periode med større udsving i energipriser, som vil påvirke inflation og pengepolitik, Danmarks Nationalbank Analyse, nr. 15, november.

Burlon, Lorenzo og Paolo D’Imperio (2020), Reliable real-time estimates of the euro-area output gap, Journal of Macroeconomics, vol. 64.

Canova, Fabio (2025), FAQ: How do I estimate the output gap? The Economic Journal, vol. 135(665), side 59-80.

Cerra, Valerie, Antonio Fatás og Sweta C. Saxena (2023), Hysteresis and Business Cycles, Journal of Economic Literature, vol. 61(1), side 181-225.

Danielsen, Troels Kromand, Casper Winther Nguyen Jørgensen og Rasmus Mose Jensen (2017), Revisiting Potential Output in Denmark, Danmarks Nationalbank Working Paper, nr. 111.

Danmarks Nationalbank (2025a), Udsigt til lavere inflation og stabil inflation trods usikre tider, Danmarks Nationalbank Analyse (Udsigter for dansk økonomi), nr. 9, marts.

Danmarks Nationalbank (2025b), Neutral pengepolitik i en tid med global usikkerhed, Danmarks Nationalbank Analyse (Monetære og finansielle tendenser), nr. 21, september.

Danmarks Nationalbank (2025c), Svagere verdenshandel dæmper væksten i Danmark, Danmarks Nationalbank Analyse (Udsigter for dansk økonomi), nr. 23, september.

De Økonomiske Råds formandskab (2024), Dansk Økonomi, efterår 2024.

De Økonomiske Råds sekretariat (2024), Baggrundsnotat: Udenlandsk Arbejdskraft, De Økonomiske Råds Efterårsrapport.

De Økonomiske Råds formandskab (2025), Dansk Økonomi, forår 2025.

Eser, Fabian, Peter Karadi, Philip R. Lane, Laura Moretti og Chiara Osbat (2020), The Phillips Curve at the ECB, The Manchester School, vol. 88(S1), side 50-85.

Fernald, John, Robert Inklaar og Dimitrije Ruzic (2025), The Productivity Slowdown in Advanced Economies: Common Shocks or Common Trends? Review of Income and Wealth, vol. 71(1).

Finansministeriet (2020), Finansministeriets beregning af gab og strukturelle niveauer, november.

Furlanetto, Francesco, Kåre Hagelund, Frank Hansen og Ørjan Robstad (2023), Norges Bank Output Gap Estimates: Forecasting Properties, Reliability, Cyclical Sensitivity and Hysteresis, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, vol. 85(1), side 238-267.

Furlanetto, Francesco og Antoine Lepetit (2025), The slope of the Phillips curve, i: Guido Ascari og Riccardo Trezzi (red.), Research Handbook on Inflation, Edward Elgar Publishing, side 167-185.

Gordon, Robert J. (2015), Secular Stagnation, A Supply-Side View, American Economic Review: Papers & Proceedings, vol. 105(5), side 54-59.

Harding, Martín, Jesper Lindé og Mathias Trabandt (2022), Resolving the missing deflation puzzle, Journal of Monetary Economics, vol. 126, side 15-34.

Harrison, Olamide og Vina Nguyen (2025), How to Measure the Monetary Policy Stance, IMF How To Note, 2025/003.

Hetland, Simon Thinggaard, Marcus Mølbak Ingholt, Rasmus Bisgaard Larsen og Morten Spange (2023), Realrenter i lyset af inflation og højere offentlig gæld, Danmarks Nationalbank Analyse, nr. 2, februar.

Hviid, Simon Juul, Rasmus Rold Sørensen, Morten Spange, Tobias Renkin og Mia Renee Herløv Jørgensen (2025), Stigende betydning af de største virksomheder, Danmarks Nationalbank Analyse, nr. 8, marts.

Kiley, Michael T. (2013), Output gaps, Journal of Macroeconomics, vol. 37, side 1-18.

Kuttner, Kenneth K. (1994), Estimating Potential Output as a Latent Variable, Journal of Business & Economic Statistics, vol. 12(3), side 361-368.

Laubach, Thomas og John C. Williams (2003), Measuring the Natural Rate of Interest, The Review of Economics and Statistics, vol. 85(4), side 1063-1070.

Mishkin, Frederic S. (2007), Estimating potential output, tale holdt ved Conference on Price Measurement for Monetary Policy, Federal Reserve Bank Dallas, 24. maj 2007.

Pedersen, Jesper og Søren Hove Ravn (2013), What Drives the Business Cycle in a Small Open Economy? Danmarks Nationalbank Working Paper, nr. 88, december.

Pedersen, Jesper (2015), The Danish Natural Real Rate of Interest and Secular Stagnation, Danmarks Nationalbank Working Paper, nr. 94.

Udvalget om finanskrisens årsager (2013), Den finansielle krise i Danmark – årsager, konsekvenser og læring. Erhvervs- og Vækstministeriet.

Vetlov, Igor, Tibor Hlédik, Magnus Jonsson, Henrik Kucsera og Massimiliano Pisano (2011), Potential output in DSGE models, ECB Working Paper, nr. 1351, juni.

Weissert, Christoffer Jessen (2024), Trends og cykler i dansk økonomi, Danmarks Nationalbank Economic Memo, nr. 3, maj.

Woodford, Michael (2003), Interest and Prices: Foundations of a Theory of Monetary Policy, Princeton: Princeton University Press.

Økonomiministeriet (2024), Økonomisk Redegørelse, maj.

Analysen består af en dansk og engelsk version. I tilfælde af tvivl om oversættelsens korrekthed gælder den danske version.

Redaktionen er afsluttet 16. september 2025.