Tárgy A foglalkoztatás növekedése hét európai országban A változások értékelése az előrejelzési kockázatok szempontjából Nem célja megmagyarázni, miért növekedett a foglalkoztatás. Erről csak rövid bevezetők az irodalom alapján

Milyen kockázatokról van szó? Nehéz előrejelezni a legjobb munkavállalási korú népesség különböző csoportjainak aktivitási és foglalkoztatási rátaváltozásait (a paraméterhatásokat) Nehéz előrejelezni a foglalkozásokon belüli iskolázottsági szintváltozásokat (upgrading) Bonyolítja az előrejelzést, ha a növekedés különféle, nehezen megfigyelhető szegmensekben és/vagy nem standard munkaformákban megy végbe (önfoglalkoztatás, mikrovállalatok, részmunkaidős és határozott idejű szerződések)

1) Foglalkoztatási és aktivitási rátaváltozások a népesség különböző csoportjaiban N = 15-74 éves népesség u és n = a munkanélküliek és az inaktívak aránya a vizsgált csoportokban a = aktivak aránya a vizsgált csoportokban  = összegzés a népesség 10 demográfiai-iskolázottsági csoportjára Hogyan járultak hozzá az aggregált foglalkoztás növekedéséhez az összetételhatások (c), valamint a csoportszintű munkanélküliségi és inaktivitási arányoknak a változásai (pu, pn) ?

Folyt. Naiv ex post előrejelzések 10 évre: mekkorát tévedünk, ha bázisidőszaki foglalkoztatási és/vagy aktivitási rátákat használunk, éspedig: a) Minden vizsgált csoportra (Naiv 1)? b) A legjobb munkavállalási korban lévő csoportokra (Naiv 2)? Az utóbbi esetben a 15-24 évesek, az 50 évesnél idősebbek és a bevándorlók rátáit pontosan előrejelzettnek feltételezzük.

2) Iskolázottsági csoportok iránti kereslet Lehet-e bázisidőszaki foglalkozás-iskolázottság mátrixokat használni? E = az i-ik iskolázottságúak foglalkoztatásának változása Fj = a j-ik foglalkoztatás mérete ij = az i-ik iskolázottsági csoport aránya a j-ik foglalkozásban Kérdés: mennyit magyaráz a második komponens, azaz, a foglalkozások méretváltozásához köthető hatás?

3) „Atipikus” szegmensek és formák Egyszerű táblázatok: mennyivel növelte az aggregált foglalkoztatást az adott szegmensben megfigyelhető nettó munkahely-szaporulat?

Adatok, minta, fogalmak Adatok: EU LFS, ahol lehet, 1998 és 2008 Minta: a leggyorsabban növekvő munkapiacok és elég nagy és elég régi LFS. A baltiakat az utóbbiak miatt nem tudjuk elemezni. Végül is az ábrán látható hat ország + kontraszként Magyarország

Fogalmak, osztályozások Népesség: resident population Bevándorlók: resident + nem ott született Életkor: ötéves korcsoportok Iskola: alsó, közép, felső (ISCED alapon) Munkapiaci státusz: ILO-OECD Munkaidő: szokásos + referenciaheti, ha= . Foglalkozás: ISCO, 10 kategória

Népesség-csoportok 15-24 éves Férfi, 25-49 éves, alapfokon képzett Férfi, 25-49 éves, középfokon képzett Férfi, 25-49 éves, felsőfokon képzett Nő, 25-49 éves, alsófokon képzett Nő, 25-49 éves, középfokon képzett Nő, 25-49 éves, felsőfokon képzett Férfi, 50-64 éves Nő, 50-64 éves 65-74 éves Bevándorló

Foglalkozás-iskola cellák 30 csoport = 10 foglalkozás  3 iskolázottsági szint

Példa: Finnország

Példa: Finnország

Példa: Finnország

Példa: Finnország

Naiv előrejelzések

Naiv előrejelzések

Foglalkozás és iskola

Gyorsan növekvő szegmensek és formák

Tanulságok Nyugdíjkorhatás-emelkedés + bevándorlás + nők munkába állása (ahol nagyon alacsony volt) A 25-49 évesek rátáinak előrejelzésében szabad tévedni. A többiben nem. Az upgrading-et modellezni kell Országfüggő, hogy mely szegmensek és formák nőnek gyorsan. Magyarországon a kockázatok szempontjából kedvező szerkezetű növekedés