Hozzászólás Kónya István tanulmányához Cseres-Gergely Zsombor Financial and Economic Analysis Unit Munkaerőpiaci Kutatások 2015 konferencia – MTA KRTK, EEGTB Szirák (@Ispra) 2015 November 13-14 A megjegyzések csak a személyes véleményemet tükrözik és nem az Európai Bizottság álláspontját.

Méltatás A cél: új módszer bemutatása munkapiaci áramlások számítására (módszertani). Erős önkéntes korlátok: publikus adatok, összevetés csak egy országban. Standardizált áramlás-számítások nem érhetők el, bár a kérdés alapvető. Az inaktivitás bevonását még nem tisztázta a szakirodalom megnyugtatóan. Egyszerű, könnyen kivitelezhető, átlátható számolási módszerre szükség van. Mindezek miatt a munkapiac dinamikáját nem értjük eléggé. A tanulmány elvégezheti ezeket a feladatokat!

Apró, de (talán) hasznos Miért ezek az áramlások a közgazdaságilag relevánsak? A fő nehézség az, hogy az EU-LFS mikroadatai a) később érhetők el, mint a belőlük számolt indikátorok, b) egyáltalán nem érhető el panelben. A felhasznált adatok forrását, tartalmát és velük a számolást alapos(abb)an ismertetni. Pl. a „munkahelyek tartósságára vonatkozó idősor” lfsq_egdn2 a 3 hónapnál régebbi és újabb munkahelyek számát adja meg. Hogy használjuk? A népesség normalizált (pl. 6. egyenlet). Adatsorok az ábrákon (2 állapot U=?). Szezonális igazítás: módszer=? Mindenhol? Találati függvényt részletezni. A teljes identifikációval kezdeni, onnan szűkíteni. Ízlés? Ld. később is. Cseres-Gergely (2011) nem saját módszert, hanem a BLS gyakorlatát alkalmazza. Érdemes megemlíteni Mihályffy (2012) cikkét, ami elegánsabb. 2: A profi felhasználók (szakpolitikai elemzők és tudományos kutatók) számára ezek az effektív korlátok. (és az MNB működő kódjával dolgozni, ha...)

Javaslatok a jelenlegi keretben Tartalmi kérdés?! Vö. Casado-Fernandez-Jimeno (2015): Worker flows in the European Union during the great recession. Intézmények? 1. táblázat! Analitikus gyakorlat: a munkanélküliségra alapuló kétállapotos ereményekhez képest pontosan mi okozza az eltérést? Vö az általános probléma (mátrix peremekből a cellákat). Milyen struktúrát tesz a 3*3 áramlásra a) az időbeliség és b) a közgazdasági logika? Identifikációt láthatóbban (paraméterek elmélettel és nélkül 2 és 3 állapotos esetben). Egy alternatív kétállapotos (E és U+I) megközelítés. Általában U a fókusz, de releváns az U/I különbség bizonytalanság miatt. Az újítás nem csak a három állapot, hanem a foglalkoztatás hosszára vonatkozó adat használata is! Stabil demográfiai csoportokra megcsinálni ugyanezt (nem, végzettség). Esetleg: MEF-ből megnézni a közmunkások+képzésük hatását (ismerhető). Alternatív három állapotos modell?

Javaslatok a jelenlegi kereten kívül Módszertani irány: ugyanezen módszer EU LFS mikroadatok alapján Jelenlegi munkában töltött idő (startime) és a legutóbbi munkavégzés lezárulta óta eltelt hónapok (leavtime) elérhető pontos hónapban, munkanélküliség hossza hónapban (durune). Adatok 1997 óta! Tudjuk, hogy valaki keres-e (1 U feltétel a 3-ból): keresők arányára közvetlenül identifikálható. Feloldható a feltevés, hogy 𝜆 𝑡 azonos mindhárom állapotra. Pontosan ismerve a munkavállalás hosszát közvetlenül azonosíthatók a friss állásba kerülők is 𝑓 𝑡 𝑒 . Módszertani irány: alaposabb összevetés más módszerekkel Összevetés a panel-adatokon alapuló módszerrel – Mo-ra van mindkettő! Az időzítési/aggregálási probléma tárgyalása a panel adat és a keresztmetszeti időtartam-információkra alapozva. Mérési hiba, népesség növekedésének hatása (jelentős!). Makro irány: ...?