a rendszervÁltÁs mostohagyermekei

1

A RENDSZERVÁLTÁS MOSTOHAGYERMEKEI

A szülők munkaerőpiaci kiszorulásának hatása gyermekeik középiskolai továbbtanulására

Szirák, 2006. november 3-4.

Kertesi GáborMTA Közgazdaságtudományi Intézet

[email protected]

Kézdi GáborKözép-Európai Egyetem

és MTA Közgazdaságtudományi Inté[email protected]

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, 1997-2004. 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)

3ET-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 ábraCarneiro 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, 1929-

33 Jahoda-Lazarsfeld-Zeisel (1933): „Marienthal”, Ausztria, 1929-33 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)

Sit = ft(Sit-1, Iit)

S: készségek szintje I: beruházási: gyerek indexet: gyerek életkora

Sit = ft(Sit-1, Iit) = ft[ft-1(Sit-2, Iit-1),Iit] = … = Ft(Si0,Ii1,Ii2,…,Iit)

A beruházás korábbi életkorban hatékonyabb:

Sit/Iia > Sit/Ii,a+1

8

Mit mérünk?pib = Pr(i nem tanul tovább b életkorban) = Pr(Sib + εib < qb)

pib/Sib < 0

Regressziónk:

pib(gyerek kora = a+1,szülő állásvesztésekor) — pib(gyerek kora = a, …)

3 4

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).4

.5.6

.7.8

.91

1985 1990 1995 2000 2005year

Women Men

Men and women born between 1945 and 1970Employment rate time series in Hungary

10

Iskolázottság szerinti foglalkoztatottság, az anyák generációja

.4.5

.6.7

.8.9

1

1985 1990 1995 2000 2005year

15- grades 12-14 grades9-11 grades 0-8 grades

Women born between 1945 and 1970Employment rate time series in Hungary

11

Iskolázottság szerinti foglalkoztatottság, az apák generációja

.4.5

.6.7

.8.9

1

1985 1990 1995 2000 2005year

15- grades 12-14 grades9-11 grades 0-8 grades

Men born between 1945 and 1970Employment rate time series in Hungary

12

Adatok KSH Munkaerő-felvétel (MF)

Havi demográfiai és munkaerőpiaci adatok (jövedelem és vagyon nélkül)

15-25 000 egyén havonta Gördülő panel Állásvesztés évére utaló kérdés 1997. 1. 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

MintaZölddel kiemelve a becslés alapjául szolgáló minta

1. Táblázat: Nem továbbtanuló arány és a szülők iskolázottsága Alminták, a szülők foglalkoztatási státusa és az állásvesztés ideje szerint

Nem tanul tovább

Elemszám

Legalább az egyik szülő foglalkoztatott 0.05 35,417 Egyik szülő sem foglalkoztatott 0.20 4,941 Egyik sem foglalkoztatott, állásvesztés: 1997 után 0.17 2,005 Egyik sem foglalkoztatott, állásvesztés: 1995-1997 0.18 1,209 Egyik sem foglalkoztatott, állásvesztés: 1987-1994 0.24 1,365 Együtt 0.07 40,358

1-es minta

2-es minta

14

A szülők állásvesztése, statisztikák

1980 1985 1990 1995 2000Year when (last) parent lost his/her job

Density: Year at job loss. All0

.05

.1.1

5D

ens

ity

0 5 10 15 20Age when (last) parent lost his/her job

Density: Age of child at job loss. All

0.0

5.1

.15

De

nsity

0 5 10 15 20Age when (last) parent lost his/her job

Density: Age of child at job loss. Job loss in 1987-94

1-es minta2-es minta

15

Az idő: személyes és naptáriAz állásvesztés ideje: 1987-1994Az interjúk elkészítésének ideje: 1997-2004;A gyerekek életkora az interjú idején: 15-20 évesek

15-20 éves 1999-ben

5 -10 éves 1989-ben

15-20 éves 2004-ben 1 - 6 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.

0.1

.2.3

Dro

pout

ra

te

15 16 17 18 19 20Age

Parents' job loss in 1987-94 Parents: employed, uneducatedParents: employed, educated

17

Nem tanul tovább (%), az interjú éve szerint

Kontrollcsoportoknál: Egyhén csökkenő trend. Kontrollálni kell.

0.1

.2.3

Dro

pout

ra

te

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004Year of interview


18

Nem tanul tovább (%), születési év szerint0

.1.2

.3D

ropo

ut ra

te

1977 1980 1985Year of birth


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.

19Becslés: keresztmetszeti adatokonLineáris valószínűségi modell:

yij = α + f(aij) + g(cij) + h(xj) + uij

i: gyerekj: családy: nem tanul tovább = 1, továbbtanul =0a: a gyermek életkora, amikorra már mindkét szülő elveszítette az

állásátc: 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=30Jobboldali változók: zérus átlagúra normalizálvaStandard 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

tekintjükMegbízhatóbb, 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

Korinterjúkor = Évinterjúkor – Évszületéskor

Korállásvesztéskor = Évállásvesztéskor – Évszületéskor

Ezért:

Korinterjúkor = Évinterjúkor – Évállásvesztéskor + Korállásvesztéskor

1 2 3

21

A minta tulajdonságaiVariable Mean Standard Dev. Min Max n DROPOUT 0.25 0.43 0 1 1208 A (age at parents’ job loss) 9.37 3.05 3 15 1208 Female 0.44 0.50 0 1 1208 Age (at interview) 17.58 1.60 15 20 1208 Father’s ed 0-7 0.13 0.34 0 1 880 Father’s ed 8 grades 0.46 0.50 0 1 880 Father’s ed vocational training 0.35 0.48 0 1 880 Father’s ed sec.school (special) 0.02 0.14 0 1 880 Father’s ed sec.school (general) 0.03 0.17 0 1 880 Father’s ed college 0.01 0.09 0 1 880 Mother’s ed 0-7 0.16 0.37 0 1 1121 Mother’s ed 8 grades 0.58 0.49 0 1 1121 Mother’s ed vocational training 0.15 0.36 0 1 1121 Mother’s ed sec.school (special) 0.05 0.22 0 1 1121 Mother’s ed sec.school (general) 0.06 0.23 0 1 1121 Mother’s ed college 0.00 0.07 0 1 1121 Single-parent household 0.31 0.46 0 1 1208 # dependent children 2.02 1.31 0 7 1208 Father’s age 46.23 6.00 30 59 904 Mother’s age 43.62 5.95 30 59 1136 Region: Central 0.12 0.32 0 1 1208 Region: West-Central 0.06 0.24 0 1 1208 Region: West 0.03 0.17 0 1 1208 Region: South-West 0.12 0.32 0 1 1208 Region: North 0.18 0.38 0 1 1208 Region: East 0.34 0.47 0 1 1208 Region: South 0.16 0.37 0 1 1208 Budapest 0.02 0.16 0 1 1208 Other city 0.06 0.23 0 1 1208 Small town 0.26 0.44 0 1 1208 Village 0.65 0.48 0 1 1208 Year of parents’ job loss 1991 1.88 1987 1994 1208 Year of interview 2000 2.15 1997 2004 1208

22Eredmények: „a” lineáris hatásaFüggő: nem tanul tovább (1) (2) (3) (4)

Gyerek életkora a szülő -0.016 -0.033 -0.022 -0.015 állásvesztésekor (“a”) [0.005]** [0.007]** [0.007]** [0.007]** lány -0.013 -0.011 -0.014 -0.014

[0.025] [0.025] [0.023] [0.023]

Életkor az interjú idején = 15 ref ref ref ref

Életkor az interjú idején = 16 0.098 0.108 0.072 0.060 [0.039]* [0.039]** [0.036]* [0.035]

Életkor az interjú idején = 17 0.126 0.149 0.113 0.103 [0.040]** [0.040]** [0.039]** [0.038]**




Interjú éve, fix hatások Igen Igen Állásvesztés éve, fix hatások Igen Kontrollváltozók Igen Igen Megfigyelések száma 1208 1208 1208 1208 R-négyzet 0.04 0.05 0.22 0.23 Robusztus standard hibák zárójelben (családi szinten klaszterezve) * 5%-on szignifikáns; ** 1%-on szignifikáns

23

Családon belüli hatások becsléseMinta korlátozva azon családokra, ahol van két, célcsoporthoz tartozó,15-20 év közötti gyerek (kettőnél több gyerekes családok kevesen,

kihagyva)

Lineáris valószínűségi modell:

Δyij = α + βΔaij + Δuij

i: gyerekj: családΔ: idősebb testvér adata mínusz fiatalabb testvér adatay: „nem tanul tovább” dummy, a gyermek interjúkori életkorával

korrigálvaa: 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)

24Eredmények:Családon belüli hatásokOlyan családok, ahol volt két, célcsoporthoz tartozó, 15-20 év közötti gyerek az interjú idején

Függő: (∆y) nem tanul tovább korrigálva a gyerek interjúkori életkorával

OLS RE FE

A gyerek életkora a szülő -0.017 -0.019 -0.051 állásvesztése idején (∆a) [0.010] [0.009]* [0.028] Megfigyelések 286 286 143 Családok száma 143 143 143 R-négyzet 0.01 0.02 0.02 Hausman test (RE vs. FE) p érték: 0.014 Robusztus standard hibák zárójelben (családi szinten klaszterezve) * 5%-on szignifikáns; ** 1%-on szignifikáns

25

Eredmények: „a” nem parametrikus hatásaValamennyi kontroll + interjú éve dummyk vagy állásvesztés éve dummyk

Kumulatív hatások!

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Age at the parents' job loss

P(d

rop

ou

t)

Contr: Survey Year

Contr: Job Loss Year

26

Eredmények: „a” lineáris hatása, törésponttal a 7. életévnél

Függő: nem tanul tovább (3) (4)

Gyerek életkora a szülő -0.024 -0.019 állásvesztése idején [0.007]** [0.007]** Gyerek életkora a szülő állásvesz- -0.012 -0.016 tése idején, ha: 3 ≤ gyerek kora ≤ 7 [0.008] [0.009]* Interjú éve, fix hatások Igen Állásvesztés éve, fix hatások Igen Kontrollváltozók Igen Igen Megfigyelések 1208 1208 R-négyzet 0.22 0.23 A második paraméter a gyerek 3 és 7 éves kora között bekövetkezett szülői állásvesztés addicionális hatását mutatja. Egyoldalú teszt: az alternativa a pozitív különbség. Robusztus standard hibák zárójelben (családi szinten klaszterezve) * 5%-on szignifikáns; ** 1%-on szignifikáns

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 aa 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 elvesztegetett iskoláskori évvel ér fel.

A kora gyermekkori beavatkozások sokat segíthetnének a szegénységbe süllyedt családok gyermekein.

a rendszervÁltÁs mostohagyermekei

Documents