Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra gyakorolt hatásáról

Átírás

1 Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra Szabó-Morvai Ágnes, Balás Gábor, Bördős Katalin, Herczeg Bálint Presented by: Szerkesztése Előadó: Szabó-Morvai Ágnes HÉTFA Kutatóintézet MTA KRTK KTI HÉTFA Research Institute Knowledge You Can Use Address: Hungary Budapest, Október 6. Street 19. IV/2. Phone: , Fax: Contact: info@hetfa.hu,

2 Köszönetnyilvánítás Akik nélkül a kutatás nem jöhetett volna létre Európai Bizottság Magyarországi Képviselete MTA Adatbank KSH Kutatószoba munkatársai Pénzügyminisztérium Nemzeti Adó-és Vámhivatal Magyar Államkincstár Nemzeti Infokommunikációs Szolgáltató Zrt. ELTINGA Ingatlanpiaci Kutatóközpont Szakmai bírálók: Csillag Márton, Gál Róbert Iván 7/9/2019 2

3 A kutatás célja Makrogazdasági elemzés A fertilitási rátát meghatározó legfontosabb tényezők azonosítása Ehhez az EU országainak adatait használtuk Elemzés egyéni mikroadatokon A legfontosabb készpénzes családi támogatások hatásának mérése A legfontosabb természetbeni családtámogatások hatásának elemzése A hatások lebontása a társadalom alcsoportjaira 7/9/2019 3

4 Főbb következtetések A családpolitika bizonyos elemei mérsékelt pozitív hatást gyakorolnak a születésszámra Lakásvásárlási támogatások Bölcsődei férőhelyek bővítése Családi adókedvezmény A teljes rendszernek összességében igen alacsony a hatása Számos egyéb elem, amelyek nem feltétlenül növelik a fertilitást A támogatások leginkább a harmadik gyermek vállalását támogatják Az első gyermek (mielőbbi) születését az segíti, ha Az anyának van biztos állása És jók a kilátásai a munkapiaci visszatérésre 7/9/2019 4

5 Főbb következtetések - 2 A családpolitikai kiadások leginkább a jobb anyagi helyzetben lévő társadalmi csoportok születésszámára hatnak Nyugati országrész A foglalkoztatott nők Magas végzettségűek év közöttiek A hazai eredmények összhangban álllnak az európai országokra becsült általánosított eredményekkel: Európában a nők foglalkoztatottsága és a gazdasági növekedés a legerősebb tényező, amely a születésszámra hat A készpénzes családpolitikai támogatások hatása elenyésző A természetbeni családi juttatások: enyhe pozitív hatás Bölcsődei, óvodai férőhelyek bővítése 7/9/2019 5

6 A gyermekvállalási döntés fókuszában: a nők foglalkoztatása Európai országok: kétkeresős családmodell Gyermekvállalás Nő munkavállalása A családanya kieső keresete az otthon töltött idő alatt Minél több időt tölt otthon, annál nehezebb a visszatérés A munkavállalásba visszatérő nő keresete alacsonyabb Születésszámra pozitívan ható intézkedések Segítenek a munka és a család összehangolásában elérhető és megfizethető bölcsőde rugalmas foglalkoztatás Növelik a nők foglalkoztatását Növelik a családi jövedelmet Mikor és miért fontos? Az első két gyermek esetében számít leginkább Minél későbbre tolódik az első gyermek vállalása, annál kisebb az esélye, hogy további gyermekeket is vállal a család 7/9/2019 6

7 Mi befolyásolja a gyermekvállalást? 7/9/2019 7

8 A döntés Gyermekvállalási döntéskor (Becker, 1960) A család a jólétét maximalizálja, figyelembe veszi A gyermekvállalás okozta örömöket A gyermekkel kapcsolatban várhatóan felmerülő költségeket (egészségügyi, iskoláztatási kiadások, kieső munkabér stb.) A család anyagi helyzetét A családok gyermekvállalással kapcsolatos értékítélete jelentősen eltérhet pl. vallásosságtól, kortól, kulturális háttértől függően A családok stabilitásának felbomlása miatt a nőknek fel kell készülni arra az esetre is, ha egyedül maradnak a gyermekkel Szegénység vagy társadalmi kirekesztődés kockázatának kitettek aránya Egy szülő gyermekkel: 40,0% Két szülő egy gyermekkel: 16,4% Az első gyermek vállalását más tényezők határozzák meg, mint a többi gyermekét (Spéder és Kapitány, 2007) 7/9/2019 8

9 A gyermekvállalásra ható tényezők Női foglalkoztatási esélyek, munka és család összehangolása Összehangolást segítő szakpolitikák (Rønsen & Skrede, 2010) Rugalmas foglalkoztatás (D. del Boca, 1999; Fehr & Ujhelyiova, 2013) Bölcsőde, óvoda (Diprete et al., 2003; Pronzato, 2017; Rindfuss et al., 2010, 2007) Gyermekvállalás költségei Készpénzes támogatások nagysága és hossza (Thevenon and Gauthier, 2011; Ermisch, 1988; Zhang et al., 1994) Adókedvezmények, adórendszer (Baughman and Dickert-Conlin, 2009, Apps and Rees, 2004) Kapcsolatok, társadalmi hálózat Barátok (Balbo et al., 2012) Nagy család (Harknett et al., 2014) 7/9/2019 9

10 Magyarország születésszámának alakulása* Az elmúlt években a gyermekvállalási kedv növekedett Az alacsonyabb iskolai végzettségűek és a fiatalok között Kétgyermekesek körében megnőtt a harmadik gyermek vállalásának esélye A teljes termékenységi arányszám 1,24-ről (2011) 1,5-re (2017) emelkedett Azonban még EU átlag alatt van Gyorsan csökken a gyermekvállalási korban lévő nők száma Folyamatosan emelkedik a gyermektelenek és az egygyermekesek aránya A gyermekek 45%-a házasságon kívül született (2017) A gyermekvállalási életkor kitolódása megállt, de lényegesen meghaladja az érintettek által ideálisnak érzett életkort Emiatt nőtt a tervezett és tényleges gyermekszám közti eltérés * KSH Népességtudományi Kutatóintézet: Demográfiai Portré /9/

11 A kutatás ismertetése 7/9/

12 Elvégzett mérések 1. Országos modell: mely hazai szakpolitikák, támogatások hatnak? Magyar adatokon évek szakpolitikai intézkedéseinek vizsgálata közötti születések Mikrováltozókkal: Éves, családtípus szintű adatok Pl. részletes családi háttér, végzettség, lakóhely, munkapiaci státusz 2. Európai modell: a támogatásoknak milyen súlya van a többi tényezőhöz képest? 19 európai ország bevonásával évek adatain Makrováltozókkal: Éves, ország szintű adatok Pl. gazdasági növekedés, foglalkoztatottság, családtámogatások, iskolai végzettségi megoszlások, korstruktúra 7/9/

13 1. Országos modell mely hazai szakpolitikák, támogatások hatnak? 7/9/

14 Adatok KSH Élveszületési adatbázis KSH Demográfiai Évkönyv Bértarifa adatbázis KSH Munkaerőfelvétel Szabályozások Mérési adatbázis (születések száma, szülőképes korú nők száma) Bér és demográfiai változók Családpolitikai adatbázis Végső adatbázis 7/9/

15 Változó Kategóriák száma Értékek Év Lakóhely megye megye + főváros Lakóhely település típusa 2 (a főváros esetén 1) Nő életkora 4 Nő legmagasabb végzettsége 2 Nő munkapiaci státusza 2 - falu - város - főváros 10 éves kategóriákban: Összes cella száma: 19*16*2*4*2*2 (megyék) + 16*4*2*2 (főváros) = alacsony (érettséginél kevesebb / ISCED 0-2) - magas (legalább érettségi / ISCED 3-) - foglalkoztatott - nem foglalkoztatott (munkanélküli vagy inaktív) 7/9/2019 (megfigyelések száma: 8.759) 15

16 Családi pótlék Jövedelemtől független ellátások GYES GYET Anyasági támogatás Első házasok adókedvezménye TGYÁS/CSED Jövedelemtől függő ellátások GYED Családi adókedvezmény Szocpol/LÉT (lakásépítési támgatás) és kamattámogatások START PLUSZ /Munkahelyvédelmi Akció 7/9/2019 Egyéb tényezők Munkába való visszatérés lehetősége Támogatások stabilitása Bölcsődei férőhely ellátottság 16

17 Modellek Támogatások Késleltetés Minta Születések Modell 1 Modell 2 Modell 3 Támogatások együttes hatása Eszközök hatása külön-külön 1 év 2 és 3 év Teljes minta Alminták Minden születés 1., 2. és 3. gyermek 7/9/

18 Születési valószínűség (bármely gyermek) Pr B c,t = 1 = Születési valószínűség 3 +δ 1 3 k=1 μ t 1 +θ r +β X c,t 1 k NCB c,t 1 Év fixhatás Megye fixhatás Kontroll változók (életkor, végzettség stb) Természetbeni támogatások 3 +γ 1 3 k=1 k CB c,t 1 k 1 CB c,t 1 Készpénzes támogatás egy plusz gyermek esetén +ε c,t 1 Hibatag 7/9/

19 Születési valószínűség (1., 2. és 3. gyermek) Pr B k c,t = 1 = Az 1., 2. vagy 3. (és további) gyermek megszületésének valószínűsége μ t 1 +θ r +β X c,t 1 k +δ NCB c,t 1 Év fixhatás Megye fixhatás Kontroll változók (életkor, végzettség stb) Természetbeni támogatások az k-adik gyermekre k +γ CB c,t 1 k 1 CB c,t 1 +ε c,t 1 Készpénzes támogatás az k-adik gyermek esetén Hibatag 7/9/

20 Eredmények (1., 2. és 3. vagy további gyermekre) Készpénzes ellátások növekménye eggyel több gyermek vállalása esetén (1) (2) (3) (4) (5) (6) 1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek 1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek 1 éves hatás 2 éves hatás *** * *** *** ** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.000) (0.001) Nő foglalkoztatott *** *** *** *** * *** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.002) Bölcsődei férőhely ellátottság (3 éven aluli *** ** gyermekekre vetítve) (0.011) (0.007) (0.007) (0.007) (0.003) (0.002) Megfigyelések száma Igazított R (3,87% a születési valószínűség) 7/9/

21 Eredmények (1., 2. és 3. vagy további gyermekre) Készpénzes ellátások növekménye eggyel több gyermek vállalása esetén A készpénzes támogatások 10 százalékpontos növelése 1,5%-kal növelné a születési valószínűséget (1) (2) (3) (4) (5) (6) 1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek 1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek 1 éves hatás 2 éves hatás *** * *** *** ** A női foglalkoztatási ráta 10 százalékpontos növekedése 4,3%-kal növelné a születési valószínűséget (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.000) (0.001) Nő foglalkoztatott *** *** *** *** * *** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.002) Bölcsődei férőhely ellátottság (3 éven aluli *** ** gyermekekre vetítve) (0.011) (0.007) (0.007) (0.007) (0.003) (0.002) Megfigyelések száma Igazított R (3,87% a születési valószínűség) 7/9/

22 Eredmények Jövedelmi decilisek szerinti bontás (készpénzes támogatások, 1 éves hatás) 1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek Decilis: * (0.002) (0.003) (0.005) Decilis: (0.003) (0.001) (0.005) Decilis: (0.001) (0.001) (0.003) Decilis: ** (0.002) (0.001) (0.002) Decilis: ** (0.001) (0.001) (0.001) Decilis: ** (0.002) (0.001) (0.002) Decilis: *** (0.001) (0.001) (0.001) Decilis: ** 0.002* 0.003*** (0.002) (0.001) (0.001) Decilis: (0.002) (0.001) (0.001) Decilis: * (0.002) (0.001) (0.001) (3,87% a születési valószínűség) 7/9/

23 Eredmények Foglalkoztatottság, településtípus, életkor szerinti bontás (készpénzes támogatások, 1 éves hatás) 1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek Anya munkapiaci státusza Nem foglalkoztatott (0.000) (0.001) (0.001) Foglalkoztatott ** 0.003** (0.001) (0.001) (0.001) Lakóhely település típusa Budapest * *** (0.002) (0.001) (0.001) Város *** 0.002* 0.006*** (0.001) (0.001) (0.002) Falu * *** (0.001) (0.001) (0.002) Anya életkora (0.020) (0.002) (0.002) *** * (0.001) (0.001) (0.003) *** (0.001) (0.001) (0.002) 7/9/ Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések * születésszámra ** 23 (0.000) (0.000) (0.000)

24 Eredmények Végzettség, üzleti ciklus szerinti bontás (készpénzes támogatások, 1 éves hatás) 1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek Anya legmagasabb Érettségi vizsgánál iskolai végzettsége alacsonyabb (0.001) (0.000) (0.001) Érettségi vagy * ** magasabb (0.001) (0.001) (0.001) Üzleti ciklus Recesszió *** 0.002* 0.017*** ( ) (0.001) (0.001) (0.004) Fellendülés *** 0.002* 0.006*** ( és ) (0.001) (0.001) (0.001) (3,87% a születési valószínűség) 7/9/

25 Eszközönkénti hatások Gyermekvállalási valószínűség (1. év) Gyermekvállalási valószínűség (2. év) Gyermekvállalási valószínűség (3. év) Családi pótlék (0.0065) (0.0212) (0.0092) Családi adókedvezmény *** (0.0022) (0.0057) (0.0029) Szocpol/LÉT (lakésépítési támogatás) *** (0.0094) (0.0237) (0.0098) Lakáshitel kamattámogatás * (0.0002) (0.0005) (0.0003) GYES (0.0167) (0.0353) (0.0168) Anyasági támogatás (0.0050) (0.0150) (0.0060) CSED / TGYÁS + GYED *** *** START PLUSZ /Munkahelyvédelmi Akció (0.0111) (0.0183) (0.0064) (0.0107) (0.0261) (0.0126) Első házasok adókedvezménye (.) (.) (.) Bölcsődei férőhely ellátottság *** * (0.0075) (0.0508) (0.0096) Megfigyelések száma /9/ Igazított R

26 Eszközönkénti hatások A lakásépítési támogatások 1 százalékpontos növelése 1,2%-kal növelné a születési valószínűséget Gyermekvállalási valószínűség (1. év) Gyermekvállalási valószínűség (2. év) Gyermekvállalási valószínűség (3. év) Családi pótlék (0.0065) (0.0212) (0.0092) Családi adókedvezmény *** (0.0022) (0.0057) (0.0029) Szocpol/LÉT (lakésépítési támogatás) A családi adókedvezmény 10 százalékos növelése 2,5%-kal növelné a születési valószínűséget *** (0.0094) (0.0237) (0.0098) Lakáshitel kamattámogatás * (0.0002) (0.0005) (0.0003) GYES (0.0167) (0.0353) (0.0168) Anyasági támogatás (0.0050) (0.0150) (0.0060) CSED / TGYÁS + GYED *** *** A bölcsődei lefedettség 1 százalékpontos növelése 1,18%-kal növelné a születési valószínűséget START PLUSZ /Munkahelyvédelmi Akció (0.0111) (0.0183) (0.0064) (0.0107) (0.0261) (0.0126) Első házasok adókedvezménye (.) (.) (.) Bölcsődei férőhely ellátottság *** * (0.0075) (0.0508) (0.0096) Megfigyelések száma /9/ Igazított R

27 Születésszám növelésének költsége Családvédelmi Akcióterv A bölcsődei férőhelyek száma 45-ről 70 ezerre nő (5,6 százalékpontos lefedettség növekedés) Becslésünk alapján kb zal több gyermek születhet 2018: gyermek született Bölcsődei férőhelyek bővítése Születésszám növelésének költsége (millió Ft/ gyermek) Lakásvásárlási támogatások 1,19 5,6 Családi adókedvezmény 7, /9/

28 2. Európai modell a támogatásoknak milyen súlya van a többi tényezőhöz képest? 7/9/

29 Bevont országok 7/9/

30 Változók Változó Forrás Évek Teljes Fertilitási Ráta Eurostat Anyák gyermekvállaláskori Eurostat átlagéletkora Anyák gyermekvállaláskori Eurostat átlagéletkora első gyermek esetén Fertilitás életkori kategóriákban Eurostat GDP/fő Eurostat Gazdasági hangulatindex Eurostat 1996m1-2018m12 Reálkamatláb IMF IFS Nők foglalkoztatási rátája Eurostat Nők munkanélküliségi rátája Eurostat Részmunkaidős foglalkoztatási ráta Eurostat Háztartási kiadások OECD Házasságon kívüli születések aránya Eurostat Gyermekhalandóság Eurostat Házasságkötési ráta OECD Változó Forrás Évek Munkával töltött évek száma Eurostat Öregkori függőségi ráta World Bank Szülőképes korú nők aránya a népességben 65 éves korban várható élettartam Eurostat Eurostat Készpénzes családtámogatások OECD Természetbeni családtámogatások OECD Családtámogatási kiadások Eurostat Családi szociális kiadások gyermekek számára vetítve Eurostat Öregkori nyugdíj kiadások Eurostat Alapfokú iskolai végzettséggel rendelkező nők aránya Felsőfokú iskolai végzettséggel rendelkező nők aránya ILO ILO Családi adókedvezmény OECD /9/

31 Regressziós becslés Regressziós egyenlet: Δ 2 LogTFR j,t+2 = η j + θ t + δ Δ 1 X jt + u jt Az X makrotényezők változásának hatása a TFR változására Év és ország fixhatás: minden olyan kihagyott tényező hatását kiszűri, amely országspecifikus de időben változatlan (pl gyermekvállalással kapcsolatos attitűdök), vagy minden országot hasonló mértékben érint egy adott időszakban (pl. technológiai változások) 2 éves hatásperiódust engedünk a modellben (1-5 évre teszteltük) Az információk késéssel terjednek a társadalomban A sikeres fogantatás időt vesz igénybe 9 hónapnyi késés a fogantatás és a születés között 7/9/

32 Európai modell fő eredmények Függő változó: TFR (1) (2) (3) (4) (5) (6) GDP per fő (log) *** (0.111) Reál háztartási kiadások (log) ** (0.089) Gazdasági hanglatindex (log) (0.045) Reálkamatláb (0.002) Női foglalkoztatási ráta *** ** (0.317) (0.305) Női munkanélküliségi ráta *** *** (0.230) (0.259) Munkával töltött évek száma * (0.005) (0.005) (0.007) (0.005) (0.008) Házasságkötési ráta * * * * ** (0.010) (0.010) (0.010) (0.010) (0.011) (0.012) Öregkori függőségi ráta ** ** ** ** *** * (0.851) (0.854) (0.885) (0.878) (0.772) (0.968) Családi adókedvezmény (0.006) (0.005) (0.006) (0.006) (0.006) Készpénzes családtámogatások (GDP %-ában) (2.451) (2.736) (2.989) Természetbeni * családtámogatások (GDP %- ában) (2.687) (2.690) (3.261) (TFR = 1,49) Szociális kiadások /9/2019 gyermekszámra (GDP %-ában) Évek Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

33 Európai modell fő eredmények Függő változó: TFR (1) (2) (3) (4) (5) (6) GDP per fő (log) *** (0.111) A munkanélküliségi ráta 1 százalékpontos csökkenése 0,6%-kal Reál háztartási kiadások (log) ** (0.089) Gazdasági hanglatindex (log) (0.045) Reálkamatláb növelné (0.002) a TFR-t Női foglalkoztatási ráta *** ** (0.317) (0.305) Női munkanélküliségi ráta *** *** (0.230) (0.259) Munkával töltött évek száma * (0.005) (0.005) (0.007) (0.005) (0.008) Házasságkötési ráta * * * * ** (0.010) (0.010) (0.010) (0.010) (0.011) (0.012) Öregkori függőségi ráta ** ** ** ** *** * (0.851) (0.854) (0.885) (0.878) (0.772) (0.968) Családi adókedvezmény (0.006) (0.005) (0.006) (0.006) (0.006) Készpénzes családtámogatások Az öregkori függőségi (GDP %-ában) ráta 1 százalékpontos (2.451) (2.736) (2.989) Természetbeni * csökkenése ,6%-kal családtámogatások (GDP %- ában) növelné a TFR-t (2.687) (2.690) (3.261) (TFR = 1,49) Szociális kiadások /9/2019 gyermekszámra (GDP %-ában) Évek Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

34 Fertilitás az életkori kategóriákban Női munkanélküliségi ráta az adott életkori kategóriában (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) Fertilitás Fertilitás Fertilitás Fertilitás Fertilitás éves korban éves korban éves korban éves korban éves korban Fertilitás éves korban *** ** Gyermek-vállalási életkor (0.118) (0.141) (0.132) (0.183) (0.212) (0.333) Női munkanélküliségi ráta *** (0.792) Öregkori függőségi ráta ** ** * (2.248) (1.595) (1.076) (1.128) (1.053) (1.316) (3.419) Készpénzes családtámogatások (GDP %) Természetbeni családtámogatások (GDP %) * (5.365) (3.964) (3.595) (3.524) (3.129) (4.185) (9.430) * (8.973) (4.652) (3.328) (3.574) (3.074) (4.655) (10.900) Megfigyelések száma Év FH Ország FH Évek Országok Igazított R AIC /9/

35 Gyermekvállalási életkor (1) (2) (3) TFR Gyermekválla lási életkor Életkor az első gyermek születésekor Női munkanélküliségi ráta *** 4.739*** 4.899*** (0.248) (0.887) (1.199) Időskori függőségi ráta (1.216) (4.302) (5.077) Készpénzes családtámogatások (GDP %) (3.852) (12.952) (17.104) Természetbeni családtámogatások (GDP %) (3.743) (12.965) (20.268) Megfigyelések száma Év FH yes yes yes Ország FH yes yes yes Évek Országok Igazított R AIC /9/

36 Végkövetkeztetés Az első gyermek vállalását elsősorban a munkából származó jövedelmek és a nő foglalkoztatása befolyásolja Ez azért fontos, mert az első gyermekkel kapcsolatos döntés (vállalás, időzítés) a kulcs a demográfiai problémák megoldásához A támogatásból szerzett jövedelmek leginkább a harmadik vagy további gyermekek születését ösztönzik, ami összefügghet azzal, hogy A három vagy többgyermekes anyák sokkal lazábban kötődnek a munkapiachoz, kisebb eséllyel vállalnak munkát A harmadik gyermek vállalása gyakran nagyobb egyszeri költséggel jár, például lakás bővítése, nagyobb autó stb. 7/9/

37 A kutatás folytatása A támogatási hatások időbeli dinamikája Késleltetés, lecsengés, egyszeri vagy tartós hatások A felépített adatbázis alkalmazható számos egyéb hazai vizsgálatra Környezeti tényezők, Pl. légszennyezés hatása a születésszámra 7/9/

38 Köszönöm a figyelmet! 7/9/