Munkaerő-kiáramlás a közszférából (előzetes eredmények)

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. 6000 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 1998-2008. 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 2000-2004 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

16. II.2 Munkanélküliek újra-elhelyezkedési esélyének vizsgálata • Diszkrét idejű arányos hazárdmodell • Munkanélküliség hosszának hazárdja: λ(t)= λ0(t) * exp(X) • de ezt csak diszkrét időben figyeljük meg: Pr(n-1<T<n) = S(n-1)*h(n), ahol • S(n) a túlélésfüggvény (kiszámolható) • h(n) a diszkrét idejű hazárdfüggvény (kiszámolható) • λ0(t) parametrikusan (pl. Weibull) vagy nemparaméteresen becsülhető

17. II.3 Vizsgálat a MEF alapján • Minta: 25-54 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) A paraméterek a relatív esélyeket (exp(β)) tartalmazzák, tehát 1 esetén nincs hatás.

19. II.3 Egyéb kontrollváltozók 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: 25-49 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) A paraméterek a relatív esélyeket (exp(β)) tartalmazzák, tehát 1 esetén nincs hatás.

23. II.4 Kiterjesztett modellek eredményei 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? • Kik azok a dolgozók, akik váltanak? • Milyen munkahelyre váltanak? • (Milyen bérre váltanak?) • Felhasznált adatbázis: MEF (1998-2008. 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.

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

30. III.2 Váltás: cél- (rokon-) ágazatok

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)

32. III. 3 Váltás: felülképzettség az új munkahelyen a versenyszférában munkakört és ágazatot váltókhoz képest végzettségüknél rosszabb foglalkozási csoportba kerülnek-e?

33. III. 4 Váltás: új bérek • Adatbázis: ONYF (2000-2004) • 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 Állami szektor munkanélküliség szempontjából biztosabb, de munkahely-váltásban kevésbé mobil Munkanélküliségből ill. nem foglalkoztatotti státuszból az alacsonyabb végzettségűek rosszabb eséllyel helyezkednek el újra, mint versenyszférabeli társaik (ONYF ill. MEF is) 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!