1 A RENDSZERVÁLTÁS MOSTOHAGYERMEKEI A szülők munkaerőpiaci kiszorulásának hatása gyermekeik középiskolai továbbtanulására Szirák, november 3-4. Kertesi Gábor MTA Közgazdaságtudományi Intézet Kézdi Gábor Közép-Európai Egyetem és MTA Közgazdaságtudományi Intézet
2 Vázlat Motiváció Emberitőke-felhalmozás az életpálya egészén: a kora gyermekkori hatások fontosabbak? A tartós szegénység hatása a gyerekek későbbi teljesítményére Hozzájárulásunk a probléma elemzéséhez Természetes kísérleti helyzet: átmenet, a foglalkoztatás összeomlása Sokan süllyedtek tartós munkanélküliségbe; megvizsgáljuk gyermeke- ik évekkel későbbi iskolai teljesítményét Kérdések: Szülő tartós munkanélkülisége => gyerek teljesitménye? Számít-e a gyerek életkora? Mérési eljárás Függő: Életkor-specifikus középiskolai továbbtanulási esély Pooled cross-sections, KSH MF, negyedévek (-nyár) Identifikációs stratégia Függvényformák Eredmények Erős hatások: 10 év tartós állástalanság kumulatív hatása: -20 % továbbtanulási esély Lineáris 7 és 15 éves kor között, meredekebb óvodáskorban (3-7)
3 ET-felhalmozás az életpálya egészén Fontosabbak-e a kora gyermekkori beruházások / hatások? Cunha,Heckman,Lochner,Masterov (2005): igen (1) A korai évek “érzékenyebbek”, kogn.idegtudomány alátámasztja (2) Az elért készségszint és a folyó ET-befektetés komplementerek: “a készségek készségeket termelnek” Bizonyítékok: kora gyermekkori beavatkozások, aktív munkaerőpiaci programok Carneiro, Heckman (2003) gondolatkísérlet: Rögzítsük a az egész életen át tartó ET-beruházások jelenértékét Változtassuk a a beruházások időbeli pályáját Elemezzük a következményeket (megtérülési ráták) Társadalompolitikai következmények Minél korábbi életkorban fektess be az oktatásba, minél többet és szakmailag minél kompetensebben! Pl. Felnőttképzési programok helyett inkább kora gyermekkori készségfejlesztő programok
4 Egy híres ábra Carneiro és Heckman (2003), Human Capital Policy, függőleges: megtér.ráta Szürkével satirozva a tanulmányunk által lefedett életkor (3-15 évesek a szülő állásvesztésének évében)
5 A szegénység hatása a gyerek fejlődésére A gyermekek fejlődésével foglalkozó (child development) irodalom Hosszabb szegénységi priódusok súlyosabb következményekkel járnak A korai vagy későbbi életkorbeli szegénység számít-e jobban? Vegyes bizonyítékok. Inkább: kora gyermekkori (pl. Duncan, Brooks-Gunn,Yeung,Smith (1998), Linver, Brooks-Gunn, Kohen (2002)) Nagy társadalmi változások intergenerációs következményei Elder (1974): “Children of the Great Depression”, USA, Jahoda-Lazarsfeld-Zeisel (1933): „Marienthal”, Ausztria, Conger-Elder (1994): „Families in Troubled Times”, tönkrement amerikai farmerek, 1970-es évek Jelentős mértékű kedvezőtlen hatások, de ellensúlyozó faktorok is vannak Kedvezőtlen hatások Kevesebb pénz jut készségfejlesztő beruházásokra Rejtett csatornák (rosszabb egészség, családi stressz, a mentális fejlődést kevéssé elősegítő gyermeknevelési gyakorlat, kevésbé stimuláló tárgyi környezet) kevesebb készség
6 A mi kutatásunk Természetes kísérleti helyzet Szülők, akik az átmenet éveiben szorultak ki tartósan a munkaerőpiacról Gyerekek, akik évekkel később középiskolában továbbtanulhattak Életkori heterogenitás a szülőket ért foglalkoztatási sokk idején Gyerek születési éve, szülő állásvesztésének éve függetlenül szóródik Családok közötti és családon belüli (testvérek) heterogenitás Előnyök Gyerek életkora széles sávban szóródik: 3-tól 15 éves korig A heterogenitás két különböző forrása: családok között és belül Hátrányok Nem közvetlenül a beruházást vizsgáljuk, hanem az állásvesztést Nem a munkaerőpiaci, hanem az iskolai következményt vizsgáljuk
7 Mit mérünk? Cunha, Heckman, Lochner, Masterov (2005) S it = f t (S it-1, I it ) S: készségek szintje I: beruházás i: gyerek indexe t: gyerek életkora S it = f t (S it-1, I it ) = f t [f t-1 (S it-2, I it-1 ),I it ] = … = F t (S i0,I i1,I i2,…,I it ) A beruházás korábbi életkorban hatékonyabb: S it / I ia > S it / I i,a+1
8 Mit mérünk? p ib = Pr(i nem tanul tovább b életkorban) = Pr(S ib + ε ib < q b ) p ib / S ib < 0 Regressziónk: p ib (gyerek kora = a+1,szülő állásvesztésekor) — p ib (gyerek kora = a, …) 34 I A gyerek életkora15 Beruházási pálya, állásvesztés nélkül Beruházási pálya állásvesztés mellett
9 A foglalkoztatás leépülése Magyarországon A szülők generációja:1945 és 1970 között születettek (20-45 évesek,1990)
10 Iskolázottság szerinti foglalkoztatottság, az anyák generációja
11 Iskolázottság szerinti foglalkoztatottság, az apák generációja
12 Adatok KSH Munkaerő-felvétel (MF) Havi demográfiai és munkaerőpiaci adatok (jövedelem és vagyon nélkül) egyén havonta Gördülő panel Állásvesztés évére utaló kérdés negyedév óta Családi (szülő-gyermek) relációk ismertek Munkaerőpiaci státus (azon belül: iskolába jár vagy sem) ismert a 15 éves vagy annál idősebb családtagok esetében Minta Megfigyelési egység: gyermek, 15 ≤ életkor ≤ 20, szülővel(kel) együtt él, általános iskolát (8 osztályt) befejezte Egybeolvasztott (pooled) keresztmetszeti minta (első megjelenés: 1997-ben vagy utána), halmozódás kiküszöbölve Nyári hónapok kihagyva (iskolába járás nem világos) Mindkét szülő állástalan Az a szülő, aki KÉSŐBB veszítette el az állását, valamikor 1987 és 1994 között szorult ki végleg a munkaerőpiacról Függő változó: nem tanul(t) tovább középiskolában Nincs befejezett középiskolai végzettsége ÉS Nem is jár semmilyen középiskolába
13 Minta Zölddel kiemelve a becslés alapjául szolgáló minta 1-es minta 2-es minta
14 A szülők állásvesztése, statisztikák 1-es minta 2-es minta
15 Az idő: személyes és naptári Az állásvesztés ideje: Az interjúk elkészítésének ideje: ; A gyerekek életkora az interjú idején: évesek éves 1999-ben éves 1989-ben éves 2004-ben éves 1990-ben
16 Nem tanul tovább (%), életkor az interjú idején Felfelé torzít: az interjú idején idősebb gyereknek több ideje állt rendelkezésre, hogy lemorzsolódjék. Ezt a hatást kontrollálni kell.
17 Nem tanul tovább (%), az interjú éve szerint Kontrollcsoportoknál: Egyhén csökkenő trend. Kontrollálni kell.
18 Nem tanul tovább (%), születési év szerint Kontrollcsoportoknál: csökkenő trend (kisebb létszámú kohorszok). Ha ezt kontrollálnánk (kiegyenesítenénk), akkor a kezelt csoportnál látható lenne az emelkedő trend: szülői állásvesztés a gyerek fiatalabb életkorában nagyobb jövőbeli lemorzsolódást jelezne előre.
19 Becslés: keresztmetszeti adatokon Lineáris valószínűségi modell: y ij = α + f(a ij ) + g(c ij ) + h(x j ) + u ij i: gyerek j: család y: nem tanul tovább = 1, továbbtanul =0 a: a gyermek életkora, amikorra már mindkét szülő elveszítette az állását c: a gyerek egyéb jellemzői (neme, életkora az interjú idején) x: családi jellemzők (szülők kora, iskolázottsága, testvérek #, lakóhely) + kontroll: interjú évét képviselő fix-egyedhatások vagy az állásvesztés évét képviselő fix-egyedhatások „a” is 3 és 15 éves életkor közöttre korlátozva, transzformálva: a=3 0 Jobboldali változók: zérus átlagúra normalizálva Standard hiba családi szinten klaszterezve f(a) háromféleképpen specifikálva: „a” lineáris (átlagos) hatása „a” nem-parametrikus hatása (életkor dummyk) lineáris hatás, törésponttal (spline), meredekebb-e 7 éves kor előtt? g(c) és h(x) többféle módon specifikálva
20 Identifikáció A gyerek állásvesztéskori életkorát exogénnek tekintjük Megbízhatóbb, ha kontrolláljuk a családi jellemzőket és a gyerek életkorát az interjú idején (16. fólia) az interjú évét (17. fólia) Az állásvesztés évét (nem mért heterogenitás: a legkevésbé produktív szülőt bocsátották el először) Családonként egy - célcsoporthoz tartozó – gyerek esetében azonban e HÁROM változóból csak KETTŐ kontrollálható egyszerre Kor interjúkor = Év interjúkor – Év születéskor Kor állásvesztéskor = Év állásvesztéskor – Év születéskor Ezért: Kor interjúkor = Év interjúkor – Év állásvesztéskor + Kor állásvesztéskor 123
21 A minta tulajdonságai
22 Eredmények: „a” lineáris hatása
23 Családon belüli hatások becslése Minta korlátozva azon családokra, ahol van két, célcsoporthoz tartozó, év közötti gyerek (kettőnél több gyerekes családok kevesen, kihagyva) Lineáris valószínűségi modell: Δy ij = α + βΔa ij + Δu ij i: gyerek j: család Δ: idősebb testvér adata mínusz fiatalabb testvér adata y: „nem tanul tovább” dummy, a gyermek interjúkori életkorával korrigálva a: a gyerek életkora, amikor már mindkét szülő elveszítette az állását Családi jellemzők, interjú éve, állásvesztés éve kontrollálva y-t is korrigálni kell. LVM. Nyers y regresszálva az interjúkori életkor- dummykon. Korrigált y = reziduum. Folytonos a (-1,+1) tartományon) β paraméter torzított lehet, ha a szülők többet költenek az elsőszülőtt (idősebb) gyermekeikre. (A mért β abszolút értékben nagyobb lehet, mint valójában)
24 Eredmények:Családon belüli hatások Olyan családok, ahol volt két, célcsoporthoz tartozó, év közötti gyerek az interjú idején
25 Eredmények : „a” nem parametrikus hatása Valamennyi kontroll + interjú éve dummyk vagy állásvesztés éve dummyk Kumulatív hatások!
26 Eredmények: „a” lineáris hatása, törésponttal a 7. életévnél
27 Konklúzió A tartós szegénység sokat ront a továbbtanulási esélyeken Sokat számít, hogy a gyermekek milyen életkorúak,amikor a családok tartós szegénységbe süllyednek Ha a gyermek egy évvel fiatalabb korában következik ez be (ha ekkor szorul ki mindkét szülő a munkaerőpiacról), az 1,5-2,2 %-kal rontja a a gyermek későbbi továbbtanulási esélyeit. Kumulatív hatás (nem parametrikus becslés): Továbbtanulási esély (3 éves kori elszegényedés esetén) = 65 % Továbbtanulási esély (15 éves kori elszegényedés esetén) = 85 % Az összefüggés lineáris 7 és 15 éves kor között, 3-7 éves korban is lineáris, de meredekebb Nem bizonyítható az „érzékenység“ vagy “erős komplementaritás” a 7 és 15 éves kor között bekövetkezett beruházásokban. Az iskoláskor előtti évek különleges fontossága azonban igazolható. Évi 3,5 versus 2 %-kal számolva: 3-7 éves kor között: -14 %, 7-14 éves kor között: -14 %. A kora gyermekkor 4 elvesztegetett éve 7 elveszte- getett iskoláskori évvel ér fel. A kora gyermekkori beavatkozások sokat segíthetnének a szegénységbe süllyedt családok gyermekein.