Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Munkaerő-kiáramlás a közszférából (előzetes eredmények) Elek Péter – Szabó Péter András „Foglalkoztatás és bérek a közszférában: mikroökonometriai elemzések”

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Munkaerő-kiáramlás a közszférából (előzetes eredmények) Elek Péter – Szabó Péter András „Foglalkoztatás és bérek a közszférában: mikroökonometriai elemzések”"— Előadás másolata:

1 Munkaerő-kiáramlás a közszférából (előzetes eredmények) Elek Péter – Szabó Péter András „Foglalkoztatás és bérek a közszférában: mikroökonometriai elemzések” című OTKA-pályázat

2 Motiváció  Közszféra jelentős foglalkoztató: ◦ foglalkoztatottak 20%-a, ◦ alkalmazottak 30%-a  Aktualitás: jövő évi költségvetésben a közig fővel csökken, de kommunikációban több is szerepel. EMELLETT kiemelt cél a foglalkoztatottság növelése  Közszféra létszámcsökkentésének nettó hatása fontos!

3 A közszféra létszáma a foglalkoztatottak között Forrás: OECD (2011): Government at a Glance

4 A közszféra hazai munkagazdasági irodalma  Kilencvenes évek: létszám és bér ◦ Kézdi (1998 és 2000): lecsökkent relatív bérek befolyásolhatták az összetételt ◦ Kertesi és Köllő (2006): „elöregedő” diplomás foglalkozások (tanárok, orvosok) relatív bére nem változott, a „fiatalodóké” nőtt -> közszféra öregedett  2000-es évek: főként bér ◦ Telegdy (2006): köz- és versenyszféra bérkülönbsége a 2002-es emelés után ◦ Varga (2006 és 2007): közoktatás kereseti viszonyai, összetétele, negatív szelekciós mechanizmusok

5 I. Adatok és az átmenetek vizsgálata

6 I.1 Adatok: MEF panel  Több mint 70 ezer fő / negyedév  Előny: ◦ munka megszüntetésének oka -> önkéntes ill. kényszerű váltás elválasztható ◦ részletesebb egyéni információk  Hátrány: ◦ csak 6 negyedéves panel, ◦ nincs megbízható béradat

7 I.1 Ki a közszférabeli? (MEF)  Gazdasági ág (L, M, N) ÉS a munkáltató nem tisztán magántulajdonú  Kihagyjuk a közhasznú, közcélú és közmunkát végzőket ◦ „Részesült-e az alábbi ellátások valamelyikében?” kérdésre „egyikben sem részesül, de közhasznú, közcélú vagy közmunkát végez” választ adta, ◦ VAGY a „Miért dolgozik határozott időben?” kérdésre a közmunkát jelölte meg okként.

8 I.2 Adatok: ONYF panel  ONYF adminisztratív adataiból 200 ezer fős anonim panel-adatbázis  Tartalmazza: ◦ Biztosítási jogviszony (munkaviszony, közszolgálati jogviszony stb.) ◦ Jogviszonyok kezdete, vége, az alapul szolgáló jövedelem ◦ Járulékfizetés szüneteltetésének ideje és oka (táppénz, gyerektámogatás) ◦ Nyugdíj ◦ Feor-kódok ◦ Kor, nem, irányítószám  Előny: nagy minta, hosszú panel, pontos béradatok  Hátrány: ◦ kevés egyéni jellemző, nem tudjuk a váltás okát ◦ végzettséget csak közelíteni tudjuk a MEF-ben az adott feorhoz tartozó végzettségek mediánjával  Még nem a TÁMOP-KTI ONYF adatbázis!

9 I.2. Ki a közszférabeli? (ONYF)  Akinek jogviszonya ◦ közalkalmazotti, ◦ közszolgálati, ◦ bírósági, igazságügyi alkalmazotti, ◦ fegyveres erős vagy ◦ prémium évek jogviszony  VAGY feor-kódja alapján nyilvánvalóan közszférabeli  Így a munkaszerződéses tanárokat stb. beleértjük, cserébe a magánkórházak és - iskolák dolgozói is ide tartoznak  Közszférán belül a gazdasági ágak szétválasztása: jogviszony és feor alapján

10 I.3 A közszféra létszáma és a becsült be- és kilépések Belépés és kilépés: négy negyedéves mozgóátlag a volatilitás miatt Kilépés: változékonyabb -> jobban magyarázza a szint változását

11 I.4 Kilépési valószínűségek a közszférából különböző státuszokba  Kiszervezettek: nem közszférabeliek, de a közszféra elhagyása után egy negyedévvel azt állították, hogy már egy évnél hosszabb ideje dolgoztak ugyanazon a munkahelyen, ráadásul ugyanabban a munkakörben

12 I.5 A közszféra és versenyszféra átmenet- valószínűségeinek összehasonlítása I.  Inaktivitásba kilépés hasonló, és vizsgálták (Cseres-Gergely 2007; Scharle 2008)

13 I.5 A közszféra és versenyszféra átmenet- valószínűségeinek összehasonlítása II.  Munkanélküliségbe és más munkába kilépés: alacsonyabb -> EZT vizsgáljuk  Más munka: más ágazat és más munkakör  Boeri és Flinn (1997): állami szektor kevésbé mobil

14 II. Újraelhelyezkedési esélyek

15 II.1 Munkanélküliségbe áramlás Nyers valószínűség (%) általános iskola0,86 szakiskola0,60 érettségi0,25 felsőfokú0,14 Vszf-hoz képesti esélyhányados NyersSzűrt általános iskola0,7460,957 szakiskola0,8030,932 érettségi0,4710,487 felsőfokú0,5290,538

16 II.2 Munkanélküliek újra-elhelyezkedési esélyének vizsgálata  Diszkrét idejű arányos hazárdmodell  Munkanélküliség hosszának hazárdja: λ(t)= λ 0 (t) * exp(X  )  de ezt csak diszkrét időben figyeljük meg: Pr(n-1

17 II.3 Vizsgálat a MEF alapján  Minta: éves nem közmunkás  Specifikációk részmintái: ◦ A: Emp -> Not Emp. -> Emp.  azokra, akik „állás elvesztése” miatt lettek nem fogl. ◦ B: Emp. -> Unemp. -> Emp. ◦ C: Emp. -> Not Emp. -> Emp.

18 II.3 Közszférabeliek újra-elhelyezkedési intenzitása versenyszférához képest (MEF) ÁllásvesztMnélk.Nem fogl. Nyers relatív intenzitás (kszf vs. vszf)0,870*0,833**0,651*** Modell eredmények Közszféra dummy0,9080,820**0,765*** Időtartam 1. negyedév0,263*0,152***0,117*** 2. negyedév0,214**0,129***0,093*** 3. negyedév0,196***0,107***0,077*** 4. negyedév0,151***0,072***0,056*** Egyéb kontrollváltozók: ld. következő slide-on Mintaelemszám A paraméterek a relatív esélyeket (exp(β)) tartalmazzák, tehát 1 esetén nincs hatás.

19 II.3 Egyéb kontrollváltozók ÁllásvesztMnélk.Nem fogl. Végzettség (interakciók nem voltak szignif.) Szakiskola1,0651,0131,051 Érettségi0,9280,9571,017 Felsőfokú1,505**1,326***1,255*** Egyéb Előző munkahelyen eltöltött idő ≥ 2év0,734***0,751***0,735*** Gyerektámogatás0,383***0,542*0,234*** Nyugdíj0,456***0,720*0,391*** Inaktív de szeretne dolgozni0,873*** Inaktív és nem szeretne dolgozni0,586*** Állásvesztő0,758*** További kontrollok: nem, kor, kor 2 Mintaelemszám A paraméterek a relatív esélyeket (exp(β)) tartalmazzák, tehát 1 esetén nincs hatás.

20 II.4 Vizsgálat az ONYF alapján: nyers visszatérési intenzitások

21 II.4 Vizsgálat az ONYF alapján  Minta: évesek  Paraméteres (Weibull) alaphazárd, korrekció 12 hónapnál dummyval  Specifikációk: ◦ A: Emp. -> Not Emp. -> Emp.,  cenzorálás 12 hónapnál ◦ B: Emp. -> Not Emp. -> Emp.,  cenzorálás 24 hónapnál ◦ C: Emp. -> Not Emp. -> Emp.,  akik min. 1 hónapig kaptak mnélküli segélyt  cenzorálás 24 hónapnál

22 II.4 Közszférabeliek újra-elhelyezkedési intenzitása a versenyszférához képest (ONYF) Cenzorálás, részminta12 hó24 hó Mnélküli segély Nyers relatív esély*0,923***0,948***0,866*** Modelleredmény Közszféra dummy0,906***0,914***0,931** Eltelt idő logaritmusa0,696***0,763***0,927*** 12. Hónap1,883***1,601***0,897** Végzettség Szakiskola1,0040,9990,911 Érettségi0,9740,963*0,821 Felsőfokú1,204***1,180***0,933*** Mintaelemszám Egyéb kontrollok: nő, kor, kor2, mnélk segély, gyerektám., nyugdíj A paraméterek a relatív esélyeket (exp(β)) tartalmazzák, tehát 1 esetén nincs hatás.

23 II.4 Kiterjesztett modellek eredményei Cenzorálás. részminta24 hó12 hó Mnélk segély Végzettség és közszféra interakciója Közszféra0,813***0,841***0,741*** Közszféra × Szakiskola0,817***0,820**1,107 Közszféra × Érettségi1,154**1,129*1,387*** Közszféra × Felsőfokú1,302***1,270***1,590*** Közszféra ágai külön Oktatás1,173***0,9290,835 Egészségügy, szociális ellátás1,0670,664***0,669*** Közigazgatás, védelem0,761***0,709***0,678*** Egyéb közszféra0,800***0,871***0,800*** A paraméterek a relatív esélyeket (exp(β)) tartalmazzák, tehát 1 esetén nincs hatás.

24 III. Versenyszférába kerülők

25 III. Versenyszférába kerülés  Vszf-ba váltás alacsonyabb: 0,3-0,4% körül – kik ők? 1.Kik azok a dolgozók, akik váltanak? 2.Milyen munkahelyre váltanak? 3.(Milyen bérre váltanak?)  Felhasznált adatbázis: MEF ( közti negyedévek) ◦ Közmunkásokat továbbra is kiszűrtük ◦ Átmenetek kis valószínűsége -> alacsony elemszám

26 III.1 Váltás: egyéni jellemzők  inkább a munkaerőpiaci szempontból nehezebb helyzetben levőket (alacsony képzettségűek, falvakban lakók) érintette. Nyers esélyhányados Végzettség kiszűrve Végzettség, kor, nem kiszűrve Egészségügy0,497**0,460**0,608** Oktatás0,493**0,553**0,801* ,764**0,785**0,81** Szakiskola1,1950,849 Középiskola0,659**0,570** Főiskola, egyetem0,486**0,394** Pszeudó R2 0,0100,0180,035 Elemszám

27 III.1 Váltás: közszférabeli munkahely

28 III.2 Váltás: új munkahely alapján  melyek azok a foglalkozáscsoportok és ágazatok, ahol a közszférából érkezők az átlagosnál nagyobb valószínűséggel helyezkednek el.  Tesztelés: binomiális próba  Két vszf-beli kontrollcsoport ◦ Fogl.csoportot váltók ◦ Fogl.csoportot ÉS ágazatot váltók

29 III.2 Váltás: cél-foglalkozáscsoportok Jellemző munkakörök végzettségtől függően Viszonyítási alap: munkakörváltás ÖsszesFelsőf.ÉrettségiSzakisk.Ált. isk. Gazdasági szervezet vezetői2,06 Műszaki és természettudományi foglalkozások (felsőfok)1,595,81 Gazdasági, jogi és társadalomtudományi foglalkozások (felsőfok)5,08 Gazdasági, pénzintézeti ügyintézők1,272,931,54 Irodai jellegű foglalkozások1,703,51 Ügyviteli foglalkozások3,35 Kereskedelmi, vendéglátóipari foglalkozások1,68 Mezőgazdasági foglalkozások1,67 Könnyűipari foglalkozások2,12 Vas- és fémipari foglalkozások1,53 Építőipari foglalkozások2,30 Feldolgozóipari gépkezelők1,291,792,73 Mobil gépek kezelői2,11 Takarítók és hasonló jellegű foglalkozások2,49

30 III.2 Váltás: cél- (rokon-) ágazatok Versenyszférabeli gazdasági ág Teljes közszféraKözig.OktatásEg.ügy Összes megfigyelés Biztosítás, nyugdíjalap1,44 Egyéb gazdasági szolgáltatás (pl. jogi, számviteli tevékenység)1,442,01 Kultúra, sport2,274,16 Középfokú vagy felsőfokú végzettségűek Egyéb gazdasági szolgáltatás (pl. jogi, számviteli tevékenység)1,78 Kultúra, sport1,823,15 Legfeljebb általános iskolai vagy szakiskolai végzettségűek Gumi-, műanyag termék gyártása1,34

31 III. 3 Váltás: felülképzettség az új munkahelyen  Minden 4-jegyű feor-kódhoz hozzárendeljük a medián végzettséget  (A közszférában a legalább érettségizettek körében lényegesen kisebb a felülképzettség) Munkakör medián végzettségi szintje Végz.KözszféraVersenyszféra Ált. isk. Szakisk.Éretts.Felsőf.Össz.Ált. isk. Szakisk.Éretts.Felsőf.Össz. Ált. isk.61,826,710,90,6100,040,251,97,60,3100,0 Szakisk24,251,722,71,4100,011,578,39,90,4100,0 Éretts.3,413,374,58,8100,04,338,852,24,8100,0 Felsőf.0,10,812,087,0100,00,95,839,054,3100,0 Össz.12,615,733,738,0100,012,350,727,69,3100,0

32  a versenyszférában munkakört és ágazatot váltókhoz képest végzettségüknél rosszabb foglalkozási csoportba kerülnek-e? EsélyhányadosSt. hibap-érték Nyers esélyhányados*1,4150,1100,000 Kontrollokat tartalmazó modell Közszféra1,1820,1050,060 Végzettség** Érettségi4,7470,3070,000 Felsőfokú9,0860,9170,000 Kontroll: nem, kor, kor négyzet, Előző munkahelyen eltöltött idő >= 2év0,6300,0390,000 Mintaelemszám ,24 950,59 0,000 0,1219 Log likelihood LR Prob > chi2 Pseudo R2 Interakciós modellek eredményei (kontrollok mint fent) Közszféra1,4990,2070,003 Közszféra × Érettségi0,6900,1330,054 Közszféra × Felsőfokú0,5960,1420,030 III. 3 Váltás: felülképzettség az új munkahelyen

33 III. 4 Váltás: új bérek  Adatbázis: ONYF ( )  Kérdés: tudnak-e bérnyereséget realizálni a váltók? ◦ Pl. mi történik, ha jobb medián végzettségű munkakörből egy rosszabba került a munkavállaló?  mérési hiba csökkentése ◦ közszférából a következő hónapban a versenyszférába ment, és a távozás előtt legalább egy évet, majd a távozás után szintén legalább egy évet folyamatosan egy helyen dolgozott

34 III.4 Váltás: új bérek  kis bérelőny a váltás után közvetlenül, de eltűnik  Kis elemszámok, nem szignifikáns hatások: nagy minta?

35 Összefoglalás 1. Állami szektor munkanélküliség szempontjából biztosabb, de munkahely-váltásban kevésbé mobil 2. Munkanélküliségből ill. nem foglalkoztatotti státuszból az alacsonyabb végzettségűek rosszabb eséllyel helyezkednek el újra, mint versenyszférabeli társaik (ONYF ill. MEF is) 3. A versenyszférába váltás inkább a rosszabb munkaerőpiaci státuszúakat érintette, jellemzően rokon-ágazatokba történt, de szignifikánsan nem kerülnek (végzettség szerint) rosszabb munkakörbe

36 Köszönjük a figyelmet!


Letölteni ppt "Munkaerő-kiáramlás a közszférából (előzetes eredmények) Elek Péter – Szabó Péter András „Foglalkoztatás és bérek a közszférában: mikroökonometriai elemzések”"

Hasonló előadás


Google Hirdetések