A évi minimálbér-emelés foglalkoztatási hatása A évi minimálbér-emelés foglalkoztatási hatása Kertesi Gábor-Köllő János 2003 december

2 A magyar minimálbér Egységes, teljeskörű, a havi alapbérre vonatkozik Arányosan alacsonyabb részmunkaidő esetén De ennek aránya mindössze 3.5 % Az emelés 25,000 Ft  40,000 Ft (2001 január 1.) 40,000 Ft  50,000 Ft (2002 január 1.) Példátlan mértékű volt (  Puerto Rico, Indonézia)

3 Spain UK, US Portugal Norway 12 European countries A minimálbér-átlagbér arány KSH, más országokra Dolado et al (1996) kilencvenes évek eleje Source: : Munkaerőpiaci Tükör : Wage Survey Lines: selected OECD countries (Dolado et al 1996]

4 France, Luxembourg Portugal Spain Netherlands Denmark Austria, Belgium, US A minimálbér ±5 százalékos környezetében fizetettek aránya Wage Surveys and Dolado et al (1996) for the early 1990s

5 Kereseteloszlás* 2000 május *) 5 fősnél nagyobb vállalatok és költségvetés, teljes munkaidősök

6 Kereseteloszlás* 2002 május *) 5 fősnél nagyobb vállalatok és költségvetés, teljes munkaidősök

7 1) A minimálbér-emelés effektív volt A közvetlenül érintettek zömének bére 40,000 Ft-ra emelkedett Az új minimálbérnél alacsonyabb kereset kivételesen ( %) fordult elő 2001-ben A tényleges bérek illetve keresetek növekedési üteme megfelelt a minimálbér-emelés által indukált ütemnek A tovagyűrűző bérhatás rövid távon nem volt jelentékeny (tovaterjedő hatás a 40. percentilisig)

8 2) A minimálbér-emelés foglalkoztatási hatása elméletileg nem feltétlenül negatív Kompetitív modell versus Monopszónium Piaci surlódások Hatékony bér De: az empirikus eredmények zöme a kompetitív elmélet mellett szól

9 3) Az emeléssel egyidejűleg jelentős változások történtek a foglalkoztatásban 2001 elején megtört a foglalkoztatás-növekedés üteme Ez akkor is igaz, ha a GDP alakulását is figyelembe vesszük Az erősebben érintett munkavállalói csoportok foglalkoztatása kedvezőtlenebbül alakult 2001-ben De:

10

11

12

13 4) A minimálbér-emelés hatása nyers adatokkal nem vizsgálható NemNem az emelés előtti állapot a viszonyítási alap Ideális esetben: difference in difference Esetünkben: induló bérszint  érintettség  különbség a foglalkoztatás alakulásában  kerülő úton biztosítandó, hogy más tényezőknek azonos módon kitett csoportokat hasonlítsunk össze Ott célszerű mérni, ahol a hatást várhatjuk… kisvállalatok (kb. 70%) - kisvállalatok (kb. 70%) - áramlások a foglalkoztatás és a munkanélküliség között (jellemzően rövid munkaviszonyok) - áramlások a foglalkoztatás és a munkanélküliség között (jellemzően rövid munkaviszonyok)

14 4) Az 5-20 fős kisvállalatoknál a minimálbéremelés rövid távon legalább 3.5%-kal csökkentette a foglalkoztatást Létszámváltozások az érintettség és egyéb, a foglalkoztatásra illetve bérekre ható tényezők (output, ágazati és regionális sokkok) függvényében Mérlegadatok + Tarifa, 1818 vállalat. Munkakeresleti függvények, OLS, IV, 3sls Mintaszelekció --> alábecslés Kiszerződés --> felébecslés, de tesztelhető (-) Zsebbe fizetés --> mérési hiba, torz paraméterek, ha a minimálbéren bejelentettek aránya korrelált a készpénzzel fizetettek bejelentetteken belüli arányával Az emelés előtt nem volt kapcsolat a bérszint és a foglalkoztatásváltozás között Nagyobb vállalatok 

15 - Az 5 fősnél nagyobb vállalatok egészére: -1.1 % - Makroszinten % a költségvetési szektorra, az egyéni vállalkozókra és az 1-4 fős vállalatokra tett feltevésektől függően

16 5) Az emelés után minimálbéren (túl)fizetett munkavállalók munkanélkülivé válási esélye kétszer akkora volt mint a kicsit jobban fizetetteké Diszkrét időtartam-modell, Munkaerőfelvételekből épített panel, 2001 első-negyedik negyedév Az eredmény olyanokra vonatkozik, akik 2001 tavasza előtt minimum 2 évig (átlagosan 7 évig) az állásukban voltak

17 6) Az alacsony keresetű munkanélküliek elhelyezkedési esélye 2001-ben 7-8%.-tal, ben további 3-4 %.-tal romlott az alacsony iskolázottságú munkanélküliekhez képest Panel becslés, a munkaügyi kirendeltségektől származó havi adatok ből h AB =f(h AI, mnélk, szezonális hatások, év- hatások, fix egyedhatások), IV

18 7) A becsült hatások hasonlóak vagy erősebbek voltak az ország elmaradott régióiban (4 kistérségkvartilis U alapján) A negatív keresleti hatás ott is dominálta a pozitív (surlódási, monopszónium-, ösztönzési) hatásokat, ahol az utóbbiakra inkább lehetett számítani

19 Az első emelés mérlege Kismértékben csökkent a kereseti egyenlőtlenség (d9/d1  1996) Kedvezőtlen foglalkoztatási hatás? Nem igazolta súlyos ösztönzési anomáliák létezését +Később erőteljesebb átgyűrűző hatás (Palócz-Tóth I. J. 2003) +Negatív hatás a költségvetési egyenlegre (Halpern-Kertesi-Koren-Köllő-Kőrösi-Vincze J, 2004)

20 1) Mérték és hatás

21 Compliance with the law, 2001 Paid below the minimum1.9 %Wage Survey, firms, May %LFS, workers, April-June %Exit to Jobs Survey, workers, April 2001 Paid as subcontractor1.5 %Exit to Jobs Survey, April 2001  (base wage)/   0.96Ols, 60 groups, May 2001/May 2000  (earnings)/   1.00Ols, 60 groups, May 2001/ May 2000  (labour cost_1)/  1.002sls, 432 sectors, 2001/2000  (labour cost_2)/   0.952sls, 432 sectors, 2001/2000 Cost_1 = gross wages + social security contributions Cost_2= gross wages + social security contributions + “other payments”  = average wage increase required to close the gap opened by the new MW assuming full compliance and no spillover

22 Wages in 2001 in percentiles of the 2000 wage distribution, 1 st -55 th pct. Wage change along the distribution - Panel results Directly affected Apparently unaffected, wages grew by the rate of nominal GDP growth

23 Assumption: no effect

24 Assumption: rigid wages in pcts 1-40, no effect in

25 Assumption: MW in pcts 1-17 (full compliance), no effect in

26 Assumption: MW in pcts 1-10, spillover in 11-40, no effect in

3) Aggregált foglalkoztatás

28 Effect on the average wage (Gap) (Lower bound estimate, moment of the hike) F = Fraction paid below the new minimum prior to the MW increase w* = new minimum wage w F = average wage of workers whose wage should rise w H = average wage of other workers Mean gap = 2.33 % Range (60 groups by age,region, edu) = 0.3% to 16.7 % Range (firms) = 0 to 42 % (99th percentile)

5) Kisvállalatok

30 How firms` employment records of related to their exposure to the MW increase ?How firms` employment records of related to their exposure to the MW increase ? Annual data on E, Q, w, and the wages and other characteristics of all workers (hence  ) Panel of 1,818 firms employing 5-20 workers in 2000 (out of 2,874 small firms observed in the year 2000 wave of the Wage Survey) Biased for larger, high-wage, profitable firms

31 Small firms: mean log changes in (annual data) MW shock (per cent) Fraction low-wage in 2000 Average wage Real labor cost Employment Output Number of firms Total ,818 M ay

32 Estimating the effect of the MW hike L= employment q= real output (/industry ppi) w = real labour cost (wages+taxes, /ppi)  = minimum wage shock (/ppi) R = 17 region dummies I = 10 industry dummies X = lagged profit U = 4 dummies for the quartiles of micro-regions by unemployment s.t. or

33 (1) (2) (3) Options: Substitute 2 or 3 to (1) and estimate  L/  =  2  1 directly Estimate (1) by instrumenting w with  (Manning, Machin and Rahman 2003) Estimate (1)-(2) or (1)-(3) as a system treating L, w and q pot. endogeneous Durbin-Wu-Hausman: w endog q exog Sargant, exlcusion restrictions: passed Issues of specification

34 Employment effects (from Table 5, p.23) Are these elasticities credible? The variations in exposure come from the wage levels, not the MW … Measurement errors and estimation bias Predicts a loss of 3.2 per cent or about 12,000 jobs

35  L/  q  L/  w Country This paper Hungary Korosi (2002) Hungary mean Commander Poland and Faggio (2003) Romania Bulgaria Short-run elasticities from differenced models, firm-level data

36 Torzítások: Kiszerződés Igaz-e, hogy ahol adott érintettség mellett viszonylag kismértékben nőtt a bértömeg, ott viszonylag nagymértékben emelkedtek a nem bérjellegű költségek? D(nem bér)/d(sokk) reziduumok korrelációja

37 Torzítások: Munkaidőcsökkentés A mérési hiba a keresleti egyenlet baloldalán van. Nagyobb hiba-variancia, de nincs torzítás

38 Torzítások: Zsebbe fizetés Belátható, hogy ha jól mérnénk a bér-sokkot (ami tiszta esetben csupán a két minimálbér adóterhének különbségéből fakad) akkor abszolút értékben magasabb  L/   -t kapnánk, de persze alacsonyabb  -t. Valószínű azonban, hogy a torzítás csekély, mert a jól mért F változót (érintettek aránya) használva, és az alábbi redukált formát becsülve: n=b 0 +b 1 F+b 2 X  b 1 = Figyelembe véve, hogy ben b 1 =0 a becsült veszteség 11,300 munkahely

6) Állásvesztés

40 Comparing the jobloss probabilities of MW workers with those paid slightly above the MW. Currie and Fallick(1996), Abowd, Karamarz, Lemieux and Margolis (1997) Treatment group Treatment group: workers paid times the MW* An estimated 84 per cent of the group had sub-minimum wage in 2000 Control group Control group: workers paid times the MW* An estimated 54 per cent of the group had wages higher than the new MW Model Model: discrete time duration model Jenkins (1993), logit form Sample Sample: restricted to workers with at least 2 years of tenure (N=22,315) Data Data: Follow-up of full-time workers until December 2002 Wages observed in the LFS Supplemetary Survey 2001.Q2. but never before and after *) Chosen to maximise the difference in exposure to the minimum wage increase with the 1.25 limit set arbitrarly. Sensitivity analysis not yet completed

41

42 Results (Logit coefficients) Predicted annual job-loss rates for 25 year old male employees: 0.97 versus 0.48 % following tenures lasting for at least 2 years (and 7 years on average)

43 Regional differences Coefficients on (unemployment rate) x (wage bracket), in the unemployment equation Treatment (wage 36-44): 3.97 (2.13) Control (wage 44-50) : (0.38) Wage : (0.93) Wage : (1.56) Wage > 100 : (1.55)

7) Elhelyezkedés

45 Comparison of the job finding rates of low- wage versus unskilled workersComparison of the job finding rates of low- wage versus unskilled workers Data from 172 labor offices and 52 months starting January1998 Known: the composition of the UI stock (beginning of each month) and outflows during the month, by skills and wage level Data limitations 

46 Data on the exit to jobs rates

47 Relation of the two exit rates 81 per cent of the low-wage workers are low-skilled* Only 49 per cent of the low-skilled workers are low- wage*  h LW /h LS  h LW | LS *) Based on the Exit to Jobs Survey of the National Labor Center April 2001

48 Defining “low-wage” Wage level inferred from the benefit Benefits are earnings-related Benefit < mean benefit  `low-wage’ The wage level can be accurately estimated using the benefit. In the vast majority of cases low (high) benefits imply earnings lower (higher) than the median 92.3 per cent correctly classified in the Exit to Jobs Survey of the National Labor Center April (Table 25, p 53)

49 ln(h LW ) it =  0 ln(h LS ) it +  1 ln(U) it +  2 MD +  3 YRD + c i + v it. The coefficients of the month dummies excluded Endogeneity + E(h LS v)=?  IV (lagged h LS ). Similar to Deere, Murphy and Welch (1996) ?