NØF: Koldingfjord 2014 Januar, 2014 Andreas Orebo Hansen & Esben Anton Schultz

1. Employment and Earnings Effects of Displaced Workers: Evidence from Unexpected Firm Closures due to Sudden Death of Firm Owners NØF: Koldingfjord 2014 Januar, 2014 Andreas Orebo Hansen & Esben Anton Schultz

2. Agenda • Introduktion • Empiriske analyser af displacement effekter • Identifikationsstrategi og deskriptiv statistik • Empiriske resultater • Vurdering af resultater og konklusion • Næste skridt: Mulige add-ons

3. 1. Introduktion Hvorfor er det interessant at undersøge effekterne af at blive fyret? • Socialt aspekt: Hvad er de individuelle (økonomiske) omkostninger er af, at blive fyret. • Samfundsøkonomisk aspekt: Hvad er de samfundsmæssige omkostninger af, at folk bliver fyret. • Policy implikationer: Displacement effekter giver en indikation af betydningen af branche- og virksomhedsspecifikke faktorer i løndannelsen, og kan derfor være retningsbestemmende for den aktive arbejdsmarkedspolitiske indsats. • OBS: En egentlig diskussion af effekternes policyimplikationer er uden for rammerne af papirets analytiske formål.

4. 2. Empiriske analyser af displacement effekter Følgende resultater kan rapporteres fra litteraturen: • Effekterne varierer afhængig af benyttet data (survey/administrativt) og på tværs af brancher og konjunkturer. • Der findes også stor variation i effekterne på tværs af lande: • De største effekter findes i Tyskland, Italien, Storbritannien og USA. • Effekterne i de skandinaviske lande, Belgien og Japan er moderate. • Forskelle i effekternes størrelse kan oplagt skyldes forskelle i arbejdsmarkedsstrukturer (ex høj jobomsætning i Danmark som følge af ”flexicurity”). • Der foreligger et studie på danske data [Albæk et al. (2002)], hvorfra følgende kan rapporteres: • 1. årseffekter: -4,0% på timelønnen og -6,4% på årslønnen (for genansatte). • 3. årseffekter: -4,7% på timelønnen og -6,8% på årslønnen (for genansatte). • Dvs. moderate, men vedvarende tab.

5. 3. Identifikationsstrategi Svært at måle displacement effekter… • Der eksisterer et fundamentalt identifikationsproblem når man vil undersøge effekterne af displacement. • Problemet er, at det ikke er tilfældigt hvem der bliver fyret, hvorfor der eksisterer et endogenitetsproblem. Litteraturens forsøg på at løse problemet… • Der forsøges at tage høje for dette problem ved at benytte virksomhedslukninger som en slags naturligt eksperiment. • Problemet med dette er, at det ikke er tilfældigt hvilke virksomheder, som lukker. Dvs. der opstår nyt endogenitetsproblem… • Dette problem kan ofte identificeres i data som et Ashenfelter’s Dip (se næste slide).

6. 3. Identifikationsstrategi Ashenfelter’s Dip Pre-displacement

7. 3. Identifikationsstrategi Det har således endnu ikke været muligt at identificere en eksogen variation som har muliggjort identifikation af de ”sande” displacement effekter. Sudden death-identifikation… • I dette papir benyttes det omfattende danske registerdata til at identificere eksogen variation via en indtil nu ubenyttet identifikationsstrategi. • Ved at identificere virksomhedslukninger som følge af ejerens pludselige død genereres eksogen variation i beskæftigelsesstatus. • Denne eksogene variation gør det muligt at undgå de endogenitetsproblemer der hidtil har plaget litteraturen. Identifikationen udføres på følgende vis…

8. 3. Identifikationsstrategi

9. 3. Identifikationsstrategi

10. 3. Identifikationsstrategi Dvs. (594-445=) 149 virksomheder lukker ikke i den betragtede periode…

11. 3. Identifikationsstrategi

12. 3. Identifikationsstrategi To potentielle trusler mod identifikation: • Det er ikke tilfældigt hvilke virksomheder der lukker som følge af ejerens pludselige død (husk, at ikke alle virksomheder lukkede efter ejerens død). • Addresseres i papiret ved at benytte de beskæftigede i de ikke-lukkede virksomheder som treatment-gruppe. • Resultat: Ingen signifikante behandlingseffekter (vises senere). • Fortolkning: Indikation af, at det er tilfældigt hvilke virksomheder som lukker. • Det er ikke tilfældigt hvilke virksomhedsejere som dør pludseligt (ex pga. ”risky behavior”). • Addresseres ikke i papiret, men kan undersøges ved kun at kigge på død som følge af trafikuheld, ex. • Resultat: TBA. • Fortolkning: Såfremt der ikke findes signifikant andre effekter her, så er det en indikation af, at ”risky behavior” ikke er en trussel mod identifikationen.

13. 3. Deskriptiv statistik

14. 4. Empiriske resultater Empiriske resultater opdelt i… Grafisk evidens Estimationsanalyse Der benyttes en difference-in-differences (DiD)tilgang som har to identificerende antagelser: Ingen sammensætningsændringer over tid: Opfyldt som følge af den eksogene variation (dvs. ikke mulighed for selvselektion). Common trend-antagelse, dvs. grupperne skal følge den samme underliggende trend over tid: Undersøges ved grafisk inspektion.

15. 4. Empiriske resultater: Grafisk evidens Effekten af displacement på beskæftigelse Common-trend antagelse opfyldt! Markant fald i beskæftigelses-graden umiddelbart efter displacement, men herefter konvergens tilbage. DiD: 7,3 % Ingen tegn på Ashenfelter’s Dip… DiD: 2,5 %

16. 4. Empiriske resultater: Grafisk evidens Effekten af displacement på årlig lønindkomst Common-trend antagelse opfyldt! Ligeledes et markant fald i årlig lønindkomst umiddelbart efter displacement. Effekten er varig. Måske drevet af lavere timeløn/ kortere arbejdstid? DiD: 9,5 % DiD: 5,9 % Ingen tegn på Ashenfelter’s Dip…

17. 4. Empiriske resultater: Grafisk evidens Effekten af displacement på timeløn (balanceret panel) Common-trend antagelse opfyldt! DiD: 2,5 % Ingen tegn på Ashenfelter’s Dip… DiD: 0,7 % Ingen umiddelbar effekt på timeløn. Dog et fald efter fire år, hvilket også kan forklare effekten på den årlige lønindkomst.

18. 4. Empiriske resultater: Grafisk evidens • Robusthedstjek: • Skyldes effekterne blot, at de virksomheder, som lukker som følge af ejerens død, er nogle specielt svage virksomheder. • Mao.: Er de fundne effekter et resultat af en selektion snarere end displacement effekter? • For at undersøge dette sammenlignes udviklingen i de tre variable nu med arbejderne i de ikke-lukkede virksomheder, hvor ejeren er død. • Såfremt der ikke findes forskelle er det en indikation af, at de fundne effekter ikke skyldes selektionsbias…

19. 4. Empiriske resultater: Grafisk evidens Udviklingen i beskæftigelsesgraden Ingen indikation af selektionsbias…

20. 4. Empiriske resultater: Grafisk evidens Udviklingen i årlig lønindkomst Ingen indikation af selektionsbias…

21. 4. Empiriske resultater: Grafisk evidens Udviklingen i timeløn (balanceret panel) Ingen indikation af selektionsbias…

22. 4. Empiriske resultater: Estimationer Figurerne giver indikationer af signifikante displacement effekter, men numerisk analyse er nødvendig for at afgøre om forskellene er statistisk signifikante… …derfor estimeres følgende model: • for displaced workers, og 0 ellers. • for displacement og 1 efter. • , hvis displaced og perioden er efter. • er en vektor bestående af observerbare karakteristika. • er årsdummyer som tager højde for den makroøkonomiske udvikling. Opfanger effekten på af displacement

23. 4. Empiriske resultater: Estimationer -10,6%

24. 4. Empiriske resultater: Estimationer Signifikante ved større sample? -2,6% -7,0%

25. 4. Empiriske resultater: Estimationer

26. 4. Empiriske resultater: Grafisk evidens • Robusthedstjek: • Igen undersøges om effekterne blot skyldes, at de virksomheder, som lukker som følge af ejerens død, er nogle specielt svage virksomheder. • For at undersøge dette, benyttes arbejderne i de ikke-lukkede virksomheder, hvor ejeren er død, nu som treatment-gruppe. • Såfremt der ikke findes signifikante forskelle kan det afvises, at de fundne effekter skyldes selektionsbias…

27. 4. Empiriske resultater: Estimationer Ingen indikation af selektionsbias!

28. 5. Vurdering af resultater og konklusion Følgende kan konkluderes på baggrund af analysens resultater: • Papiret er som det første i litteraturen i stand til at identificere en eksogen variation. Dermed undgås de endogenitetsproblemer som hidtil har plaget litteraturen. • Papiret bringer evidens for moderate displacement effekter på det danske arbejdsmarked. • Beskæftigelsesgrad: • 1. årseffekter: -7,7% • 5. årseffekter: -2,7% (signifikant?) • Årlig lønindkomst: • 1. årseffekter: -10,6% / 0% for genansatte. • 5. årseffekter: 7,0% (signifikant?) / 0% for genansatte. • Timeløn: • 1. årseffekter: 0% • 5. årseffekter: -2,6% (signifikant?)

29. 5. Vurdering af resultater og konklusion Vurdering af effekternes størrelsesorden: De fundne effekter er i underkanten af hvad Albæk et al. (2002) fandt: Potentielle forklaringer på forskelle: • Sudden death-identifikationen undgår endogenitetsproblemerne som kan lede til upward bias. • Forskelle i analyseperioder. • Forskelle i sample means (og dermed typer af arbejdere). 0% -2,6% 0% 0% -6,4% -6,8% -4,7% -4,0%

30. 6. Næste skridt: Mulige add-ons • Undersøgelse af effekter på tilfældigt døde, hvor dødsårsag er trafikuheld • Ved at gøre dette kan man undersøge, om der er nogle selektionseffekter af ”risky behavior”, dvs. om identifikationen er påvirket af, at nogle virksomhedsejere eksempelvis fører en mere usund livsstil. • Undersøgelse af branchespecifikke displacement effekter. • Ved at undersøge om der er særligt store displacement effekter for de personer, som finder beskæftigelse i en ny sektor end den de blev afskediget fra. • Diskussion af effekternes størrelse afhængig af arbejdsmarkedsregime. • Addresering af eksternt validitetsproblem.