Az önbevalláson alapuló kereseti adatok érvényessége

Hasonló dokumentumok
Rendszerváltás, nyertesek, vesztesek Empirikus adatok a Háztartások Életút Vizsgálata alapján

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Diplomás pályakövetés diplomás kutatás, 2010

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

BUDAPESTI MUNKAGAZDASÁGTANI FÜZETEK

Kétértékű függő változók: alkalmazások Mikroökonometria, 8. hét Bíró Anikó Probit, logit modellek együtthatók értelmezése

Az 1998-as szakiskolai reform hatása

A hazai jövedelmi egyenlőtlenségek főbb jellemzői az elmúlt évtizedekben (módszertani tanulságok)

Segítség az outputok értelmezéséhez

Online melléklet. Kertesi Gábor és Kézdi Gábor. c. tanulmányához

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy

Diplomás pályakövetés diplomás kutatás, 2010

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Változás SPSS állomány neve: Budapest, 2002.

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

A GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Diplomás pályakövetés diplomás kutatás, 2010

Tervezett béremelés a versenyszektorban 2016-ban A októberi vállalati konjunktúra felvétel alapján február 3.

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

2.1. A éves népesség munkanélküliségi rátája

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Fogyasztás, beruházás és rövid távú árupiaci egyensúly kétszektoros makromodellekben

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy

Fábián Zoltán: Szavazói táborok társadalmi, gazdasági beágyazottsága - Statisztikai melléklet

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Diplomás pályakövetés diplomás kutatás, 2010

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1. SPSS állomány neve: Könyvtári dokumentum sorszáma: 287. Budapest, 1998.

KAPITÁNY ZSUZSA MOLNÁR GYÖRGY VIRÁG ILDIKÓ HÁZTARTÁSOK A TUDÁS- ÉS MUNKAPIACON

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2003/2. SPSS állomány neve: Budapest, február

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2002/10. SPSS állomány neve: Budapest, október

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék

Diplomás pályakövetés diplomás kutatás, 2010

Az érettségi védelmében

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Friss diplomás keresetek a versenyszektorban

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

3. Munkaerő-piaci státus és iskolai végzettség ( )

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia Szakmai felelős: Varga Júlia június

Foglalkoztatási modul

Fizetési trendek a magyarországi nemzetközi vállalatoknál

Ipsos Public Affairs new PPT template Nobody s Unpredictable

Lakossági véleményfeltárás. A pályakezdők elhelyezkedési esélyei

A leíró statisztikák

Melléklet 1. A knn-módszerhez használt változólista

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Mintavételi eljárások

MUNKAERŐPIACI ZSEBTÜKÖR 2017

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

ÖSSZEFOGLALÓ TÁJÉKOZTATÓ IV. NEGYEDÉVES ÉS ÉVES ADATOK AZ EGÉSZSÉGÜGYBEN DOLGOZÓK LÉTSZÁM ÉS BÉRHELYZETÉRŐL

Melyik vállalatok nőnek gyorsan békés időkben és válságban? Muraközy Balázs MTA KRTK KTI Közgazdász Vándorgyűlés, Gyula, 2013

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Reform. SPSS állomány neve: Budapest, október

FIT-jelentés :: Tóth Árpád Gimnázium 4024 Debrecen, Szombathi István u. 12. OM azonosító: Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Statisztika elméleti összefoglaló

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Az önértékelés szerepe a továbbtanulási döntésekben

2.1. DEMOGRÁFIAI CSERE

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

MUNKAERŐPIACI ZSEBTÜKÖR 2017

3.2. MANIFESZT HIÁNYHELYZETEK BETÖLTETLEN ÁLLÁSOK ÉS KIHASZNÁLATLAN KAPACITÁSOK

Diplomás pályakövetés diplomás kutatás, 2010

11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Normális eloszlás tesztje

Matematika. Xántus János Két Tanítási Nyelvű Gimnázium és Szakgimnázium OM azonosító: Telephelyi jelentés Telephely kódja: 001

Vélemények az állampolgárok saját. anyagi és az ország gazdasági. helyzetérôl, a jövôbeli kilátásokról

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

Vélemények az állampolgárok saját. anyagi és az ország gazdasági. helyzetérôl, a jövôbeli kilátásokról

Iránytű a budapesti olimpiához Az Iránytű Intézet októberi közvélemény-kutatásának eredményei

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

ÖSSZEFOGLALÓ TÁJÉKOZTATÓ I. NEGYEDÉVES ADATOK AZ EGÉSZSÉGÜGYBEN DOLGOZÓK LÉTSZÁM ÉS BÉRHELYZETÉRŐL

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI OMNIBUSZ 2004/05. A kutatás dokumentációja

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

Diplomás pályakövetés diplomás kutatás, 2010

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

MUNKAERŐ-PIACIÉS MIGRÁCIÓSVÁLTOZÁSOK

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

FIT-jelentés :: Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: 6 évfolyamos gimnázium

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Least Squares becslés

Átírás:

MÛHELY Az önbevalláson alapuló kereseti adatok érvényessége 1035 Közgazdasági Szemle, XLV. évf., 1998. november (1035 1042. o.) KÉZDI GÁBOR Az önbevalláson alapuló kereseti adatok érvényessége A tanulmány a kérdõíves felvételekben a megkérdezett személyek által megjelölt és a valóságos keresetek közötti összefüggéseket vizsgálja. A téma igen fontossá vált napjainkra, amikor nem egy háztartási felvétel kizárólag az aktív keresõk közvetlen megkeresésével próbálja a kereseteket felmérni. A rendszerváltással az információk elaprózottsága és adatvédelmi problémák miatt csak nagy költségekkel és magas meghiúsulási arányokkal lehet olyan felvételt készíteni, amelynek céljai között együtt szerepel a családi háttér és a megbízható, munkáltatói információkon nyugvó keresetek felmérése.* A problémát a KSH 1988. évi jövedelemfelvétele alapján vizsgálom, 1 amelyben megfelelõ részletességgel megtalálhatók mind a vállalattól, mind a megkérdezettõl származó kereseti adatok. Minden kereset 1987-re vonatkozik. Az elemzés csak a fõmunkaidõben foglalkoztatott alkalmazottakra terjed ki. Nyilvánvaló, hogy a rendszerváltás elõtti adatok alapján csak igen korlátozottan érvényes válaszokat adhatunk a jelenre vonatkozóan, frissebb adatforrás azonban nem áll rendelkezésre. A minden bizonnyal érdekes összehasonlításokkal szolgáló korábbi jövedelemfelvételeket pedig azért nem használtam e célra, mert a rendelkezésre álló állományok részletes kereseti komponensek helyett összevont vállalati adatok alapján számított, de egyes esetekben önbevallás alapján korrigált adatok szerepeltek. Részben az idõbeli távolság, részben a problémának a mindenkori kérdezési szituációtól függõ természete miatt elkerülöm a direkt becslés kérdését. Nem azt vizsgálom tehát, hogy hogyan lehet közvetlenül megbecsülni az egyes személyek valós keresetét az általuk megjelölt kereset alapján, hiszen ez az út nyilvánvalóan nagymértékû bizonytalanságokkal és torzító tényezõkkel lenne terhelt. A megközelítésem középpontjában ezért sokkal inkább hosszabb távú megállapítások állnak, vagyis megkísérlem feltárni a kétféle kereseti adat összefüggéseinek részleteit is. Két, egymással összefüggõ kérdést vizsgálok. 1. Vajon miben tér el a kétféle forrásból származó keresetek eloszlása? 2. Vajon mitõl függ, hogy a kérdõíves adatfelvétel szituációjában az emberek keresetük mekkora részét jelölik meg? A továbbiakban önbevalláson alapuló kereseteknek a megkérdezett által megjelölt komponensek alapján számított kereseteket, valós kereseteknek pedig a vállalati információkon nyugvó kereseteket nevezem. Az elõbbi tartalmazza a fõmunkahelyi átlagos havi * A tanulmány A kereseti egyenlõtlenségek alakulása Magyarországon 19972 1996 címû F 20686 OTKAkutatás keretében készült. Köszönetet illeti Kõrösi Gábort segítõ megjegyzéseiért, az esetleges hibák természetesen a szerzõt terhelik. 1 Lásd KSH kiadvány. A KSH jövedelemfelvételeit a Tárki-adatbank bocsátotta rendelkezésünkre. Kézdi Gábor az MTA Közgazdaságtudományi Kutatóközpontjának munkatársa és az University of Michigan (Ann Arbor) Ph. D. hallgatója.

1036 Kézdi Gábor keresetet, a munkáltatótól kapott éves jövedelem ledolgozott hónapokra vetített részét, valamint az egyéb tevékenységbõl, másodállásból stb. származó bevallott havi jövedelmeket. A vállalati keresetek az 1987 folyamán folyósított kereseti jellegû tételek ledolgozott hónapokra vetített hányadának összegeként számíthatók. 2 Önbevallás és valós keresetek Az 1. táblázat tartalmazza az önbevalláson alapuló és a valós keresetek eloszlásainak fõbb paramétereit. 1. táblázat A valós és az önbevallás útján kapott havi kereset eloszlásának fõbb paraméterei * (teljes munkaidõben foglalkoztatott alkalmazottak, mintanagyság: 17 687 fõ) Megnevezés Átlag Szórás Relatív Percentilis arányok Medián szórás 75/25 90/10 95/5 99/1 Gini Valós keresetek 7360 3504 0,476 6651 1,68 2,75 3,76 7,13 0,233 Önbevallás 5780 2474 0,428 5300 1,60 2,43 3,28 5,60 0,207 Önbevallás/valós 0,79 0,71 0,90 0,80 0,95 0,88 0,87 0,79 0,89 *Az egyén munka jellegû fizetési komponensekbõl számított éves keresetének a ledolgozott hónapokra vetített átlaga. A KSH mintavételi súlyaival súlyozott számítások. 1987-ben az önbevallással kapott keresetek átlagosan a vállalati információkon alapuló keresetek 79 százalékát tették ki. Az alacsonyabb átlag mellett az egyenlõtlenség is kisebb volt: az önbevallás esetében 48 helyett 43 százalékos volt a relatív szórás, s a 0,233- es Gini-féle együttható értéke is 0,207-re csökkent. Különösen az eloszlás szélein jelentõs az önbevallás összehúzó hatása: míg a harmadik és az elsõ kvartilis keresetek aránya mindössze 5 százalékkal marad el a valós eloszlás megfelelõ hányadosától, a tizedik és az elsõ decilis hányadosánál az eltérés már 12, a kilencvenkilencedik és elsõ percentilisek esetében pedig 21 százalékos. Amint az 1. és 2. ábrán látható eloszlás- és sûrûségfüggvények tanúsítják, az önbevallás nemcsak csúcsosabb, de jobbra kevésbé elnyúló eloszlást eredményez. Az említett összehúzó hatás tehát elsõsorban a magas keresetûek alacsonyabb bevallási arányából adódik. 1. ábra 2. ábra Az önbevalláson alapuló (- -) Az önbevalláson alapuló (- -) és a valós ( ) keresetek eloszlásfüggvénye és a valós ( ) keresetek sûrûségfüggvénye 2 A keresetek számításáról részletesebben lásd Ábrahám Árpád Kézdi Gábor: Foglalkoztatás és kereset panelszerkezetben. Munkaerõpiaci mûhelytanulmányok, Budapest, MTA KTI és BKE Emberi erõforrás tanszék, 1998, megjelenés alatt.

Az önbevalláson alapuló kereseti adatok érvényessége 1037 A kétféle kereseti adat közvetlen összehasonlításához definiáljuk az önbevallási arányt, vagyis a megkérdezett személy és a vállalat által szolgáltatott információkon alapuló kereseti adatok hányadosát. Sûrûségfüggvényét a 3. ábra mutatja. 3. ábra Az önbevallási arány sûrûségfüggvénye A teljes mintában az önbevallási arány szórása 0,23, relatív szórása 0,28. Igen érdekes, hogy az eloszlás viszonylag szimmetrikus és meglehetõsen csúcsos (kurtózisa 400). A változó szinte kizárólag a 0,5 1,5 intervallumra korlátozódik, ez az intervallum már a 2. és a 99. percenteliseket is tartalmazza. Mint az ábrán jól látható, egyes esetekben teljesen abszurd önbevallási arányok fordulnak elõ. Bár ezek az adatok is hordoznak információt, a további elemzések szempontjából hihetetlennek (outliernek) minõsítettem minden olyan esetet, ahol az önbevallás meghaladta a vállalati adat kétszeresét, vagy nem érte el annak felét. Ezeket az eseteket (424 egyén, a minta 2,4 százaléka) tehát kizártam a mintából. 3 A keresetek önbevallási hányadának meghatározói Ebben a fejezetben az önbevallási arány eltérései mögötti tényezõket igyekszem feltárni. Megközelítésem alapvetõen empirikus: a rendelkezésre álló változók magyarázó erejének maximalizálására törekszem. A feltárt kapcsolatok irányán és hozzávetõleges erõsségén túl a hatások konkrét mértékét és a függvények formáit nem magyarázom. A predikciós erõ és belsõ konzisztencia alapján legeredményesebbnek ítélt regressziós modellben az önbevallási hányadot magyarázó változóként a valós (vállalati forrású) kereset és a munkaerõ-piaci tapasztalat szerepel, a nem és az iskolai végzettség kategóriái szerinti teljes interakcóban. A valós keresetet hatását negyedfokú polinommal specifikálom. A durván az életkor és a legutolsó iskola lehetséges legkorábbi befejezése közti idõvel közelíthetõ munkaerõpiaci tapasztalat hatását másodfokú (férfiaknál harmadfokú) polinom segítségével lehetett optimálisan becsülni. Egyetlen más háttérváltozóként a fõmunkahelyen kívüli keresetek meglétét jelzõ dummy változó szerepel a modellben, külön férfiakra és nõkre. A modellilleszkedés kielégítõ, a 27,3 százalékos R 2 17 ezres egyéni keresztmetszeti mintában inkább jónak mondható. A kihagyott változóval kapcsolatban elhanyagolható problémát jelez a Ramsey-féle RESET teszt 3,7-es F értéke (p=0,025). A becslés hibatagjai heteroszkedasztikusak voltak, a Cook-Weisberg-féle 2 próba robusztus, 1861-es értéket (p=0,000) eredményezett, s a heteroszkedaszticitás ténye jól kimutatható. A pa- 3 A vállalati források alapján számított keresetek közötti outlierek kiszûrését Ábrahám Kézdi i.m. részletezi.

1038 Kézdi Gábor Megnevezés 2. táblázat Az önbevallási arányt magyarázó modell becslése Férfiak Nõk paraméter SE* p* paraméter SE* p* 0 7 általános konstans 2,16849 0,41119 0,000 2,28466 0,41331 0,000 8 általános konstans 1,51854 0,07766 0,000 1,62554 0,13343 0,000 Szakmunkásképzõ konstans 1,87811 0,08473 0,000 2,55944 0,30846 0,000 Középfok konstans 1,62453 0,12361 0,000 1,53855 0,07682 0,000 Felsõfok konstans 1,28592 0,07425 0,000 1,66743 0,16844 0,000 Kereset 0 7 általános 0,00065 0,00022 0,003 0,00083 0,00026 0,002 Kereset 8 általános 0,00022 0,00003 0,000 0,00036 0,00008 0,000 Kereset szakmunkás 0,00035 0,00003 0,000 0,00091 0,00020 0,000 Kereset középfok 0,00025 0,00005 0,000 0,00025 0,00003 0,000 Kereset felsõfok 0,00011 0,00002 0,000 0,00027 0,00006 0,000 Kereset 2 0 7 általános 1,05E 07 0,00000 0,012 1,66E 07 0,00000 0,004 Kereset 2 8 általános 1,78E 08 0,00000 0,000 5,62E 08 0,00000 0,000 Kereset 2 szakmunkás 3,42E 08 0,00000 0,000 1,71E 07 0,00000 0,000 Kereset 2 középfok 2,12E 08 0,00000 0,000 2,62E 08 0,00000 0,000 Kereset 2 felsõfok 6,13E 09 0,00000 0,000 2,82E 08 0,00000 0,000 Kereset 3 0 7 általános 7,53E 12 0,00000 0,024 1,47E 11 0,00000 0,005 Kereset 3 8 általános 6,05E 13 0,00000 0,000 3,99E 12 0,00000 0,000 Kereset 3 szakmunkás 1,39E 12 0,00000 0,000 1,44E 11 0,00000 0,002 Kereset 3 középfok 7,78E 13 0,00000 0,006 1,18E 12 0,00000 0,000 Kereset 3 felsõfok 1,42E 13 0,00000 0,002 1,31E 12 0,00000 0,004 Kereset 4 0 7 általános 1,97E 16 0,00000 0,036 4,65E 16 0,00000 0,006 Kereset 4 8 általános 7,01E 18 0,00000 0,000 1,03E 16 0,00000 0,001 Kereset 4 szakmunkás 1,97E 17 0,00000 0,000 4,43E 16 0,00000 0,005 Kereset 4 középfok 1,03E 17 0,00000 0,037 1,83E 17 0,00000 0,000 Kereset 4 felsõfok 1,17E 18 0,00000 0,012 2,20E 17 0,00000 0,008 Tapasztalat 0 7 általános 0,01375 0,00830 0,097 0,00486 0,00307 0,114 Tapasztalat 8 általános 0,01655 0,00384 0,000 0,00183 0,00113 0,107 Tapasztalat szakmunkásk. 0,02561 0,00291 0,000 0,00559 0,00189 0,003 Tapasztalat középfok 0,02857 0,00393 0,000 0,00823 0,00131 0,000 Tapasztalat felsõfok 0,02430 0,00556 0,000 0,00950 0,00202 0,000 Tapasztalat 2 0 7 általános 0,00036 0,00037 0,323 0,00008 0,00006 0,179 Tapasztalat 2 8 általános 0,00052 0,00017 0,002 0,00001 0,00002 0,667 Tapasztalat 2 szakmunkásk. 0,00111 0,00017 0,000 0,00012 0,00005 0,026 Tapasztalat 2 középfok 0,00117 0,00020 0,000 0,00013 0,00003 0,000 Tapasztalat 2 felsõfok 0,00097 0,00029 0,001 0,00021 0,00006 0,000 Tapasztalat 3 0 7 általános 2,84E 06 0,00000 0,540... Tapasztalat 3 8 általános 5,02E 06 0,00000 0,022... Tapasztalat 3 szakmunkásk. 1,42E 05 0,00000 0,000... Tapasztalat 3 középfok 1,45E 05 0,00000 0,000... Tapasztalat 3 felsõfok 1,21E 05 0,00000 0,009... Van-e mellékkeresete 0,01415 0,00492 0,004 0,00979 0,00509 0,054 n 17263 R 2 0,2735 Varianciaanalízis, F próba 85,13 p = 0,000 Root MSE 0,1434 Cook Weisberg-féle heteroszkedaszticitás próba 2 =1861 p = 0,000 Ramsey-féle RESET teszt kihagyott változókra F =3,69 p = 0,025 * A paraméterek t-próbái Huber-féle heteroszkedaszticitás-konzisztens standard hiba becslésen alapulnak.

Az önbevalláson alapuló kereseti adatok érvényessége 1039 4. ábra 5. ábra,, medián iskolai végzettséggel medián iskolai végzettséggel és tapasztalattal rendelkezõ férfiak és tapasztalattal rendelkezõ nõk 6. ábra 7. ábra Becsült önbevallási arány és tapasztalat, Becsült önbevallási arány és tapasztalat, medián iskolai végzettségû és keresetû férfiak medián iskolai végzettségû és keresetû nõk raméterek t-próbáit ezért Huber-féle (vagy ami ezzel ekvivalens: White-féle) heteroszkedaszticitás-konzisztens standard hiba becslés alapján újra elvégeztem. A becslés és a fõbb próbák eredményeit a 2. táblázat tartalmazza nemek szerinti blokkokban. Az interakciós hatások és a magasabb hatványok miatt igen bonyolult a regressziós táblázat interpretációja, és a konstansok elvi értelmezhetetlensége miatt is (önbevallási arány 0 keresetnél) célszerûbb a becslési eredmények grafikus vizsgálatából következtetéseket levonni. A 4 7. ábrák nemek szerinti bontásban mutatják a becsült önbevallási arány és a valós kereset, illetve a munkaerõ-piaci tapasztalat kapcsolatát. A két magyarázó változó becsült hatását mindig a medián iskolai végzettség kategóriában (szakmunkásképzõ), a másik változó medián értékénél (a valós keresetek esetében a 49 51. percentilisek közötti értékeknél) láthatjuk. Már ezen ábrák alapján is levonhatjuk elemzésünk legfõbb következtetését: az önbevallási arányt elsõsorban a valós keresetek határozzák meg, mégpedig igen meredek negatív összefüggés alapján. Az életkor hatása igen kicsi, leginkább a fiatalabb férfiak többieknél alacsonyabb bevallási arányára korlátozódik. A mellékkereseteket kontrolláló változó hatása nagyon kicsi, a nõknél nem különböztethetõ meg nullától, és meglepõ módon egyebek változatlansága mellett a férfiaknál viszont 1 százalékkal magasabb önbevallási arányt jelez. A 8 17. ábrák a nem és iskolai végzettség tíz kategóriájában mutatják a becsült önbe-

1040 Kézdi Gábor vallási arány és a valós kereset kapcsolatát. A többi magyarázó változó igen kicsi hatását az alakzatok vékonysága, vagyis a becslésnek rögzített valós keresethez tartozó szóródása jelzi. Az összefüggések erejének összehasonlításán túl ezek az ábrák a becslés megfelelõ parametrizálását is igazolják. A legfontosabb eredményt, az önbevallási arány és a kereset erõs negatív kapcsolatát mindenütt megfigyelhetjük. A nem és iskolai végzettség kategóriákban mindenütt körülbelül az elsõ decilis a választóvonal: alatta a megkérdezettek inkább magasabb, felette inkább alacsonyabb összeget jelöltek meg. A leginkább iskolázott kategórián kívül a nõk becsült görbéje enyhén balra helyezkedik el a férfiakétól, ami egyebek változatlansága mellett némileg alacsonyabb önbevallási arányt jelez. Azonos keresetek mellett, úgy tûnik, a magasabb végzettségûek általában magasabb önbevallási aránnyal rendelkeznek, ám egyrészt kicsik ezek az eltérések, másrészt az iskolai végzettséggel a keresetek eloszlása is felfelé tolódik el. Érdekes módon a férfiak esetében (a legiskolázatlanabbakat leszámítva) az adott iskolai kategória felsõ decilisében a keresetek növekedése már nem csökkenti a bevallási arányt, ám ez az összefüggés a nõket nem jellemzi. A feltárt összefüggések alapján úgy tûnik, hogy az adott nem és iskolai végzettség által meghatározott kategórián belüli relatív kereseti helyzet határozza meg az önbevallási arány várható értékét. Az ez alapján nem megmagyarázott variancia a teljes variancia csaknem háromnegyedét teszi ki, ám e szóródás mögött minden valószínûség szerint olyan tényezõk állnak, amelyek nem kapcsolhatók sem a keresetek, sem a munkaerõpiaci tapasztalat, sem a mellékkeresetek különbségeihez. 8. ábra 9. ábra férfiak, 0 7 általános nõk, 0 7 általános 10. ábra 11. ábra férfiak, 8 általános nõk, 8 általános

Az önbevalláson alapuló kereseti adatok érvényessége 1041 12. ábra 13. ábra férfiak, szakmunkásképzõ nõk, szakmunkásképzõ 14. ábra 15. ábra férfiak, középfok nõk, középfok 16. ábra 17. ábra férfiak, felsõfok nõk, felsõfok

1042 Az önbevalláson alapuló Kézdi kereseti Gáboradatok érvényessége Rövid összegezés A tanulmány megállapította, hogy az önbevallás átlagosan körülbelül két tizeddel alacsonyabb keresetet eredményez, s ilyen esetben a keresetek szóródása is kisebb. A részletesebb vizsgálat kimutatta, hogy az önbevallási arány legfontosabb meghatározója maga a kereset: magasabb kereset egyebek változatlansága mellett várható értékben mindig alacsonyabb bevallási arányt eredményez. Az összefüggés ereje iskolai végzettség és nem szerint némiképpen eltér, jelentõs kvalitatív különbségek azonban nem fedezhetõk fel. A feltárt összefüggések alapján a kizárólag önbevalláson alapuló kereseti adatokat igen körültekintõen szabad csak elemezni. Napjainkban a feltárt eltérések valószínûleg inkább növekedtek, részben a személyi jövedelemadó megjelenésével felmerülõ bruttó és nettó terminusokban gondolkodás szükségszerû hibaforrásai miatt, részben az anonim felvételekkel kapcsolatban valójában irreleváns állampolgári öntudat megnövekedése miatt. Amennyiben figyelmen kívül hagyjuk a problémát, olyan torzítást vihetünk az elemzésünkbe, ami tartalmi kérdésekben is hamis megállapításokat eredményezhet. Ha azonban tisztában vagyunk az önbevallási adatok korlátaival, ezek az adatok is hasznos információkkal szolgálhatnak.

Az önbevalláson alapuló kereseti adatok érvényessége 1043 9. ábra Részvényárak Budapesten és néhány kiemelt kelet-közép-európai tõzsdén, 1996 1998 (dollárban számítva, 1996. január = 100) Forrás: a szerzõk számításai.