ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

Hasonló dokumentumok
MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

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

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

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

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

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Több diszkrét kimenet multinomiális és feltételes logit modellek

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Készítette: Lovász Anna. Szakmai felelős: Lovász Anna június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter

AZ ÁTMENET GAZDASÁGTANA POLITIKAI GAZDASÁGTANI PILLANATKÉPEK MAGYARORSZÁGON

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

A maximum likelihood becslésről

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Készítette: Lovász Anna. Szakmai felelős: Lovász Anna június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Készítette: Lovász Anna. Szakmai felelős: Lovász Anna június

MEZŐGAZDASÁGI ÁRAK ÉS PIACOK

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Trigonometria

MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

Bevezetés az ökonometriába

Multinomiális és feltételes logit modellek alkalmazásai

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

Népességnövekedés Technikai haladás. 6. el adás. Solow-modell II. Kuncz Izabella. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem.

Trigonometria Megoldások. 1) Igazolja, hogy ha egy háromszög szögeire érvényes az alábbi összefüggés: sin : sin = cos + : cos +, ( ) ( )

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

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

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Van-e kapcsolat a változók között? (példák: fizetés-távolság; felvételi pontszám - görgetett átlag)

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

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

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések

A közoktatás intézményrendszere és finanszírozása

EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Abszolútértékes és Gyökös kifejezések

MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

Logisztikus regresszió október 27.

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN

Emelt szintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Pataki János; dátum: november. I. rész

Makroökonómia. 7. szeminárium

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

A szakképző iskolát végzettek iránti kereslet várható alakulása a kutatás koncepciójának bemutatása, új elemek ismertetése

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

Az érettségi védelmében

5. szeminárium Solowl I.

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

7.2. A készségek és az oktatás jövedelemben megtérülő hozama

BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 10. hét AZ INFORMÁCIÓ ÉS KOCKÁZAT KÖZGAZDASÁGTANA, 3. rész

Makroökonómia. 6. szeminárium

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie.

Exponenciális és logaritmikus kifejezések Megoldások

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN Készült a TÁMOP /2/A/KMR pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK

MEZŐGAZDASÁGI ÁRAK ÉS PIACOK

EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

MAKROÖKONÓMIA 4. szemináriurm Solow I.

MÓDSZERTANI ESETTANULMÁNY. isk_4kat végzettségek négy katban. Frequency Percent Valid Percent. Valid 1 legfeljebb 8 osztály ,2 43,7 43,7

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: Kőhegyi Gergely, Horn Dániel. Szakmai felelős: Kőhegyi Gergely június

Kiszorítás idősek és fiatalok között? Empirikus eredmények EU aggregált adatok alapján

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

Az 1998-as szakiskolai reform hatása

a) A logaritmus értelmezése alapján: x 8 0 ( x 2 2 vagy x 2 2) (1 pont) Egy szorzat értéke pontosan akkor 0, ha valamelyik szorzótényező 0.

Az idegenellenesség alakulása Magyarországon különös tekintettel az idei évre

14 A Black-Scholes-Merton modell. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull

Relációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!

4. fejezet. Egyváltozós valós függvények deriválása Differenciálás a definícióval

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

Diszkriminancia-analízis

Korreláció és lineáris regresszió

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

MAKROÖKONÓMIA Aggregált kínálati modellek, Philips görbe, Intertemporális döntés. Kiss Olivér

Dr. Csapó Benő 11 ; Iskolai szelekció Magyarországon az ezredfordulón

MIKROÖKONÓMIA II. B. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

Átírás:

MUNKAGAZDAÁGTAN

MUNKAGAZDAÁGTAN Készült a TÁMOP-4..-8//A/KMR-9-4pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságtudományi Intézet, és a Balassi Kiadó közreműködésével.

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MUNKAGAZDAÁGTAN Készítette: Köllő János zakmai felelős: Köllő János. január

MUNKAGAZDAÁGTAN 5. ét Tudáskínálat Kiegészítések Köllő János

. A Mincer-egyenlet. A Roy-modell

A Mincer-egyenlet Mint láttuk, a tudáskínálatot alapvetően az oktatás belső megtérülési rátája szabályozza, endogén módon alapvető kérdés, ogy r mekkora A legismertebb eljárás Jacob Mincer 9 6 nevéez fűződik Kétféle Mincer-egyenlet ismert: itt az elszámolási azonosság modellel foglalkozunk A ~ a munkagazdász egyik fő fegyvere. Laudáció és kritika, például: James J. Heckman & Lance J. Locner & Petra E. Todd, 3. Fifty ears of Mincer Earnings Regressions, NBER Working Papers 973,

Feltevések: Legyen a tanulás közvetlen költsége zérus Legyen mindennemű tudás megtérülési rátája: r Korlátok: A tapasztalatgyűjtés nem figyelető meg, csak a munkában töltött időt ismerjük Értelemszerűen csak az általános képzés és tapasztalatszerzés ozamát tudjuk megfigyelni.

Beruázás és ozam: iskolai oktatás Hősünk a kötelező iskolák elvégzése után továbbtanul Beruázási költsége a t-ik iskolaévben t, az a bér, amit akkor kapatna, a nem járna iskolába a t-ik évben. A beruázásának megtérülési rátája r. Termelékenysége potenciális keresete az első nem kötelező iskolaév elvégzése után teát: r r

A második évben feláldozott jövedelem, ennek ozama r, és így tovább. Az egyes években a potenciális kereset: r r... r r r r

Használjuk ki, ogy +r e r, a r kicsi Miért? Mert általánosságban ln+ a kicsi r e r A potenciális log kereset az iskola elagyásakor teát: ln r

Beruázás és ozam: munka közbeni képzés Az. év végén emberünk munkába áll. Munkaidejének t részét azonban általános tapasztalatgyűjtésre fordítja. A beruázási költsége az elmulasztott kereset: t t A beruázás ozama továbbra is: r Az első munkaévben a potenciális keresete: r r

r r r r r r... A potenciális kereset az első, második, -ik munkaévben:

A potenciális kereset az -ik munkaévben teát: r... r Logaritmálva, és ismét figyelembe véve, ogy ln+r r: ln ln r s rs... rs ln r t t

A tudás teljes értéke teát az +. év végén: ln ln r t ln r r t t t Avagy, a munkában töltött éveket az iskolázás végétől számolva és folytonos időre áttérve, az. munkában töltött év végén: ln ln r r t t dt

T T dt t T dt t t t A tapasztalatgyűjtés t időbeni pályáját nem ismerjük, de felteető, ogy viszonylag magasról indulva zérusra csökken. Lineáris pályát feltételezve egy T osszúságú életpályán: t T t A primitív függvény: t T t Ebből:

Emlékeztető: itt tartottunk: ln ln r r dt t t A elyettesítéseket elvégezve: ln ln r r T r r r T

A potenciális kereset azonban nem figyelető meg, csak a bért w ismerjük, ami a potenciális kereset t -ed része: w ln w avagy ln w ln ln ln Az w elyettesítést elvégezve, továbbá figyelembe véve, ogy w = és = /T, a megfigyelető w bérre felírt egyenlet: [ln w r r T ] r [ r Ez már egy becsülető és jól értelmezető egyenlet: T ] r T ln w c 3

Az együttatók értelmezése = a tudás megtérülési rátája r ln w c 3 és 3 alapján becsülető és T r 3 T T T r r 3 r r / T r 3 Implicit paraméter-restrikció! 3 T / r A konstans igen kis ibával az alapfokon képzett pályakezdők log bérét méri

Vegyük észre, ogy a becsült egyenlet csak további paraméter-restrikciók mellett felel meg a modellnek. Elvárjuk, ogy < <, továbbá, ogy a bér mivel a tudás a modellben nem avul az életpálya végéig emelkedjen. Belátató, ogy < < teljesül*, a: 3 3 A becsült kereset az életpálya * = / 3 évében maimális. A számított akkumulációs életpálya T = / 3 biztosan kisebb *-nál, mert a feltétel < / és: r r 3 3 * Ez a gyakorlatban mindig teljesül, mivel >> és 3 kicsi

Ebből az egyenletből például Bértarifa-felvétel, férfiak, versenyszféra: iskev =iskolázottság években, ep = munkában töltött évek ource df M Number of obs = 36453 F 3, 36449 = 3873.3 Model 349.948 3 6.3989 Prob > F =. Residual 9565.436 36449.6465 R-squared =.47 Adj R-squared =.47 Total 64.374 3645.346567 Root ME =.57 lnker Coef. td. Err. t P> t [95% Conf. Interval] iskev.739.4 5.8..5333.9387 ep.69763.9594 7.69..5959.88568 ep -.. -.. -.5 -.689 _cons 9.76945.6867 67.3. 9.7379 9.898 r =,7 a tudás megtérülési rátája =, a pályakezdés évében kivont munka számított értéke T = 3,8 év az akkumulációs életfázis számított értéke Az iskolázatlan = pályakezdők log bére 9,63, a bérük 5 75Ft a minimálbér ekkor 4 Ft volt

A Roy-modell

Miért tanulnak eltérő ideig az emberek? A válaszunk elsősorban a költségek eltéréseire ivatkozott: eltérő közvetlen tanulási költségek, eltérő időpreferencia-ráták, eltérő atékonyság a tanulásban Egy ponton ivatkoztunk az érettségivel és diplomával stb. várt relatív keresetek eltéréseire Varga nyomán

A tovább nem tanulók úgy gondolták, ogy viszonylag a középiskolát végzettek átlagáoz képest sokat keresnének érettségizettként, a diplomának köszönető egyéni bérnyereségük ezért viszonylag alacsony lenne Ez tekintetbe véve a továbbtanulás költségeit is kifizetődőbbé teszi számukra az érettségi melletti munkába állást annak ellenére is, ogy az átlagos diplomás szerintük is jóval többet keres, mint az átlagos érettségizett

Az egyén-specifikus relatív termelékenységekkel összefüggő specializáció alapműve: Andrew Roy 95 A Roy-modell reneszánszát éli, mióta az endogén szelekció kérdése az empirikus társadalomkutatás egyik központi módszertani kérdésévé vált A modellek többsége a George Borjas 987 által újrafogalmazott, és némileg leegyszerűsített Roy-modellt asználja. Mi is. George J. Borjas 987: elf-selection and te earnings of immigrants, American Economic Review, Vol. 77, No.4, 53 553

Roy: az emberek eltérő mértékben rendelkeznek a alászatoz és vadászatoz szükséges képességekkel. Hogyan befolyásolja ez a specializáción keresztül a jövedelemeloszlást Borjas: az emberek relatív keresete országonként eltéret ugyanazon emberé is, két különböző, akár azonos átlagbérű országban is. Hogyan befolyásolja ez a migrációs döntést és a bevándorlók összetételét? A Borjas-modell könnyen átfogalmazató a foglalkozások vagy iskolázottsági szintek közötti választás esetére

A Borjas-féle átirat váza Legyen két világ ország, foglalkozás, iskolázottsági szint: és Ugyanazon személy bére a két világban: i i i w és w N,, N, Az átlépés költsége -ból -be: i = C/w i i Az egyén átlép, a: i i i Fontos lesz: a és -beli bérek közötti korreláció: cov

Egy megjegyzés: a képességek és a foglalkozásspecifikus termelékenységek viszonya A különböző foglalkozások eltérő arányban támaszkodnak a természetadta vagy gyermekkorban elsajátított képességekre ügyesség versus intelligencia stb. Fontos: a foglalkozás-specifikus relatív termelékenységek akkor is korreláltak lesznek valamilyen irányban és mértékben a a természetadta képességek egymástól függetlenek!

Legyen két foglalkozás és kétféle természetes adottság, melyek a két foglalkozásban eltérő mértékben a,b súlyokkal atnak a termelékenységre E / E N,,,, ~, i i Var Var b b b a a a i i i i Az -ek kovarianciája: a b a a b b a b b b b b a a a a i i i i Ha legalább az egyik képesség mindkét foglalkozásban asznosul, akkor az -ek korreláltak lesznek, még esetben is!

Vissza a Roy-modellez: az átlépési döntés Definiáljuk a ~ N, = - valószínűségi változót: / ~ N, Az átlépés valószínűsége, kiasználva, ogy / standard normális: P Pr Pr z v v Az átlépés valószínűsége függ az átlagbérektől és az átlépés költségétől ezt eddig is tudtuk de függ az egyéni reziduális bérektől termelékenységektől is, -n keresztül.

Az átlépők várató egyéni bére -ban és -ben Ew átlépő átlépő Ew átlépő átlépő aol z / P z /[ z] az inverz Mills-ányados A bizonyítást lásd a következő két dián! A várató bérek kisebbek vagy nagyobbak a -knél, éspedig és a -k viszonyától, teát attól függően, ogy mekkora a kereseti leetőségek szórása -ban és -ben, és ezek korreláltak-e.

Roy-modell: a megfigyelető bérekre vonatkozó összefüggés levezetése Kiidulópontunk az átlépők -beli várató keresetére vonatkozó egyenlet: z E z E w E átlépő Felasználjuk az feltételes várató értéke és közötti összefüggést leíró alábbi regressziót: ] [var, cov E Ezt második tagjába beírva: 3 z E Az egyenlet 3 felasználásával így módosul: átlépő 4 z z z z E z E z E w E

A szelekciós torzítás irányát az inverz Mills-ányados együttatójának előjele méri. További azonos átalakításokat kíván, de az inspekciót könnyíti, a a 4 egyenletet átírjuk az 5a alakba. Hasonlóképp nyeretjük az 5b egyenletet az -ben várató bérre. átlépő 5 z z w E a átlépő 5 z z w E b Miért? Haladjunk visszafelé 5a-ból 4-be! Használjuk ki, ogy: ] [, cov E átlépő z z z z z z z w E

Az átlépők minősége Mérjük az átlépők minőségét Q a várató bérüknek [Ew átlépő] a megfigyelető jegyek alapján várt érték feletti többletével! Q E w átlépő - átlépő Q E w átlépő - Vizsgáljuk meg, mitől függ, ogy az önszelekció kiket érint az induló és a célállomáson! Háromféle elrendezés leetséges Vizsgáljuk a szelekciót a megfigyelető jellemzőkre kontrollált keresetek egyenlősége = mellett!

Pozitív ierarcikus rendezés Akkor áll fenn, a az átlépők a jobbak közül választódnak ki, és az átlagnál jobban teljesítenek -ben is: Q > és Q > Igaz, a > / és / >. Ha ez utóbbi nem lenne igaz, abból / > és > /, azaz > következne, ami nem leetséges egy korrelációs együttató esetében Mit jelent? Ha -ben a kereseti leetőségek tartománya szélesebb és elég magas, azaz, a két világ nagyjából ugyanazokat a készségeket jutalmazza brain drain Az alacsony bünteti a potenciálisan magas keresetűeket és biztosítja a kevésbé termelékeny munkásokat a jobbak lépnek át, és az átlépés javítja a fogadó világ munkaerő-állományát

Negatív ierarcikus rendezés Akkor áll fenn, a az átlépők a gyengébbek közül választódnak ki, és az átlagnál rosszabbul teljesítenek -ben is: Q < és Q < Igaz, a > / és / > Mit jelent? Ha -ban a kereseti leetőségek tartománya szélesebb és elég magas azaz, a két világ nagyjából ugyanazokat a készségeket jutalmazza a képzetlenebbek, gyengébb képességűek lépnek át Miért? Az alacsony biztosítja a kevésbé termelékeny munkásokat ők lépnek át, és az átlépés rontja a fogadó világ munkaerő-állományának minőségét

Menekült-rendezés Refugee sorting Akkor áll fenn, a az átlépők az alacsony keresetűek közül választódnak ki, de az átlagnál jobban teljesítenek -ben: Q < és Q > Igaz, a <min /, / Mit jelent? alacsony, a küldő és fogadó világ nem ugyanazokat a készségeket jutalmazza azok jönnek, akiket a küldő világ nem értékel a termelékenységüknek megfelelően Példák: kelet-európai tudósok a szocializmus idején. Diszkriminált kisebbségek tagjai, a -ben nincs kisebb a diszkrimináció

A nem létező negyedik eset Akkor állna fenn, a az átlépők a magas reziduális keresetűek közül választódnak ki, és az átlagnál rosszabbul teljesítenének -ben: Q > és Q < Ez eleve nem tűnik értelmes feltevésnek Igaz lenne, a >ma /, /, ami >-et implikálja: nem leetséges egy korrelációs együttató esetében

Empirikus alkalmazás Az érkezők minősége szempontjából teát nem csak a megfigyelető jegyek alapján várató keresetkülönbség és az átlépési költség számít, anem a reziduális kereseti leetőségek és és ezek korrelációja is: Q =Q - -,,, Ennek becsléséez a szelekció és a szelekciós torzítás modellezésére van szükség

Empirikus alkalmazás folyt. Migráció Borjas 987, Dal, Brücker and Trübswetter, 4 Továbbtanulás Rosen and Willis, 979 Foglalkozásválasztás Hoby and Leig, 3 Versenyszféra közszféra Borjas,