Szirák, november 12.

Hasonló dokumentumok
Az 1998-as szakiskolai reform hatása

Does pension policy make older women work more?

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

Munkapiaci áramlások Magyarországon

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

Mennyit segít az ovi? A gyermekfelügyeleti lehetőségek hatása az anyák aktivitására a szakadásos regresszió kiterjesztése Szirák november 15.

A tankötelezettségi korhatár változásainak hatása Leíró elemzés. Hermann Zoltán november

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

Az önértékelés szerepe a továbbtanulási döntésekben

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés

17. Az idősek egészségügyi ellátása, nyugdíjrendszer

Kivándorlás és iskolázottság: Iskolázottság szerinti szelekció a Magyarországról 2009 és 2013 között kivándoroltak körében

Nyugdíjas évek csak az orrunkig látunk? Hidvégi Áron közvélemény- és piackutatási igazgató

Mérés módja szerint: Időtáv szerint. A szegénység okai szerint

Munkapiaci előrejelzés 2017-re és a közfoglalkoztatás hatása a munkapiaci helyzetre

A recesszió hatása a magyar pályakezd kre

A demográfiai öregedésről: konvencionális és új mérőeszközökkel Spéder Zsolt

Munkahelyi kompetencia-követelmények, iskolai végzettség és kereset

Az első teljesítményértékelési jelentés ( )

Fónai Mihály Filepné Nagy Éva EGY MEGYEI ROMAKUTATÁS FÕBB EREDMÉNYEI Szabolcs-Szatmár-Bereg megye *

Köllő János. Magyar Tudományos Akadémia Közgazdaságtudományi Intézete 1012 Budapest, Budaörsi út

Vezetõi összefoglaló

Vezetõi összefoglaló

Szociális és Munkaügyi Minisztérium

Az egészségügyben, gazdasági műszaki területen dolgozók foglalkoztatási adatainak felmérése 2013.

Bevándorlók Magyarországon: diverzitás és integrációs törésvonalak

Roma fiatalok a középiskolában: Beszámoló a TÁRKI Életpálya-felmérésének 2006 és 2012 közötti hullámaiból

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

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

TUDOMÁNY NAPJA 2013 DEBRECEN, A képzettség szerepe a gazdasági növekedésben szektorális megközelítésben

A nyugdíjrendszer átalakítása

Termelékenység, foglalkoztatottság, beruházás

MUNKAERŐ-PIACIÉS MIGRÁCIÓSVÁLTOZÁSOK

Meghívó. Program November 11. péntek

Nemek szerinti tesztpontszám-különbségek nemzetközi összehasonlításban és az oktatási rendszer jellemzői. Hermann Zoltán nov.9.

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

FÜGGELÉK TÁBLÁZATOK ÉS ÁBRÁK JEGYZÉKE

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

A felsőoktatási részvétel és a felsőfokú végzettség hozamának változása Magyarországon

Statisztikai mutatók leírása

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

Demográfiai és etnikai viszonyok Kárpátalján. Molnár József II. Rákóczi Ferenc Kárpátaljai Magyar Főiskola Földtudományi Tanszék

Területi egyenlőtlenségi mutatók alkalmazása a fekvőbeteg-ellátási adatok elemzésében

Hogyan változott a magyar foglalkoztatás 2008 óta?

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Heves megye

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye

A MIDAS_HU modell elemei és eredményei

Gazdaságpolitika és költségvetés 2018

A női szerepek változásának időbeli, társadalmi meghatározottsága. Schadt Mária c. egyetemi tanár

Népességdinamika és társadalmi szerkezet OBÁDOVICS CSILLA EGYETEMI DOCENS KULCSÁR LÁSZLÓ EGYETEMI TANÁR NYME KTK SOPRON

Jobbak a nők esélyei a közszférában?

Magyarország növekedési kilátásai A magyarországi vállalatok lehetőségei és problémái MTA KRTK KTI workshop

Pécsváradi Aranycipó Kft. Esélyegyenlőségi terv

Munkaerőpiaci tükör 2012

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

Nyugdíjvalorizálás és -indexálás? Pontrendszer! (Makro)

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Szabolcs-Szatmár-Bereg megye

Hogyan kerülnek haza a vállalati adatok?

A Modellprogram egészségpolitikai értékelése, a kiterjesztés költségei

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

MAGYAR EGÉSZSÉGÜGYI SZAKDOLGOZÓI KAMARA Országos Szervezet

Karrier gyermekvállalás előtt és után. Cukrowska-Torzewska Ewa, Lovász Anna, Szabó-Morvai Ágnes Szirák November

Munkaerő-piaci helyzetkép. Csongrád megye

ELŐSZÓ...3 BEVEZETŐ...4

Foglalkoztatás- és szociálpolitika

7. EMBERI TŐKE, IV. RÉSZ EGÉSZSÉG ÉS MUNKAPIACI AKTIVITÁS A NŐK KÖRÉBEN

Horváth Krisztina Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar Regionális Politika és Gazdaságtan Doktori Iskola, III. évfolyam

Magyar Tudományos Akadémia Emberi Erőforrások Gazdaságtana Tudományos Bizottság

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

A közszféra bérezési politikájának hatása a vállalati keresetekre

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Veszprém megye

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

Közfoglalkoztatás kettős szerepben?

Mire törekszünk szülőként?

XXIV. Magyarországi Egészségügyi Napok, Debrecen,

Projekt azonosítószáma: TÁMOP / vagy, attól függően melyik projekthez kapcsolódik DOKUMENTUM 5.

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

! "! # $ $ % " $ & "

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

Pszichometria Szemináriumi dolgozat

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

SZOCIÁLIS ÉS MUNKAERŐPIACI POLITIKÁK MAGYARORSZÁGON

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

A MUNKAKÉPESSÉG MEGŐRZÉSE ÉS FEJLESZTÉSE

Áldás Utcai Általános Iskola

Hétvezér Általános Iskola

A MIDAS_HU eredményeinek elemzése, továbbfejlesztési javaslatok HORVÁTH GYULA MÁJUS 28.

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

Társadalombiztosítási ellátások

Boglári Általános Iskola Alapfokú Művészetoktatási Intézmény és Óvoda

Kőrösi Csoma Sándor Általános Iskola

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Csongrád megye

A megyei és a kiskunmajsai munkanélküliség jellemzői

ELEKTRONIKUS MELLÉKLET

A humán tőke társadalmi hozadéka Magyarországon

Munkaerőpiaci mutatók összehasonlítása székelyföldi viszonylatban

Emberi erőforrás menedzsment

1. táblázat: Jellemzően hogyan kapja meg rendszeres jövedelmét? A válaszok megoszlása szociodemográfiai csoportok szerint

Átírás:

Nyugdíjba vonulás és egészségügyi kiadások Bíró Anikó, Elek Péter Szirák, 2016. november 12.

Kutatási kérdés Nyugdíjba vonulás oksági hatása az egészségügyi kiadásokra Ha van hatás, akkor a nyugdíjkorhatár emelése befolyásolhatja az aggregált egészségügyi kiadásokat Identifikáció: előrehozott nyugdíjkorhatár emelése nők körében Kiadások méréséhez adminisztratív adatok szükségesek Eredmények: negatív rövid távú kiadsi hatások az extenzív határon

Kapcsolódó irodalom Nincs válasz kérdésünkre az irodalomban. Kapcsolódó kutatások: Egészségügyi kiadásokat nem az életkor maga, hanem a halálhoz való közelség növeli: Zweifel et al. [1999], Werblow et al. [2007] Kuhn et al. [2015]: nyugdíjba vonulás előtt több ösztönző egészség megőrzésére Nyugdíjba vonulás hatása egészségügyi ellátások igénybevételére és egészségi állapotra kérdéses (pl. Boaz and Muller [1989], Bíró [2016], Eibich [2015], Coe and Zamarro [2011], van der Heide et al. [2013])

Nyugdíjkorhatár Nők Férfiak Szül Előreh. Teljes Előreh. Teljes év korhat korhat korhat korhat 1945 55 60 60 62 1946 56 61 60 62 1947 57 62 60 62 1948 57 62 60 62 1949 57 62 60 62 1950 57 62 60 62 1951 57 62 60 62 1952 59 62.5 60 62.5 1953-63 - 63 Forrás: Cseres-Gergely [2015], OECD [2011]

Adatforrás és változók MTA KRTK KTI államigazgatási adatgyűjteménye 2003-2011, 2003-ban 5-74 éves népesség fele Éves panelt generálunk Főbb változók, amiket használunk: Munkapiaci státusz - csak ha dolgozik vagy nyugdíjas (kizárólag, kivéve nyugdíjba vonulás évében) Egészségügyi kiadások: járóbeteg szakellátás, fekvőbeteg ellátás, gyógyszer (TB és beteg által finanszírozott külön-külön és együtt)

Nyugdíjasok aránya életkor szerint, nők

Nyugdíjasok aránya életkor szerint, férfiak

Két csoport összehasonĺıtása 1 Akiknél nyugdíjkorhatár releváns 54 éves korban dolgozott Minimálber minimum 90%-át kereste 2 Akiknél nyugdíjkorhatár nem releváns 54-57 éves kor között nem dolgozott 54-57 éves kor között nem is ment nyugdíjba

Mortalitási ráta: szelekció egészségi állapot szerint

Nők egészségügyi kiadásai I Járóbeteg ellátás (a) Járó (b) Poz járó (c) Log járó

Nők egészségügyi kiadásai II Fekvőbeteg ellátás (a) Fekvő (b) Poz fekvő (c) Log fekvő

Nők egészségügyi kiadásai III Gyógyszer (a) Gyszer (b) Poz gyszer (c) Log gyszer

Becsült modell 57-59 éves nők, szül 1949-1953 54 évesen dolgozott, minimálbér min 90%-át kereste 57-59 év között ment nyugdíjba y it = α 0 + R it α 1 + X it α 2 + D age it α 3 + D year it α 4 + u it (1) Instrumentum: előrehozott nyugdíjkorhatár felett van-e

Nyugdíjreform használata: kor- és évhatások is szerepelhetnek 2008 2009 2010 2011 57 1 1 0 0 58 1 1 0 0 59 1 1 1 1

Táppénz szerepe 2011-es táppénzszigorítás Szigorúbb táppénz - kisebb motiváció orvoslátogatásra dolgozó évek alatt A becsült hatás mértéke függhet a táppénztől: ha szigorúbb a táppénz, akkor kisebb negatív (vagy nagyobb pozitív) hatást látunk

Eredmények Kiadás forintban (1) (2) (3) (4) teljes kiad járó fekvő gyógyszer nyugdíjas -11,037-1,392-8,724-921.0 [10,728] [1,264] [6,237] [6,387] lakhely kor év konst 104,176*** 16,682*** 28,279*** 59,215*** [6,778] [1,063] [3,771] [4,141] N 130,367 130,367 130,367 130,367 Robusztus standard hibák, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Kiadások megoszlása Kétlépcsős becslés megfelelőbb Density 0.01.02.03.04.05 0 200 400 600 outpatient (thousand HUF) Density 0.02.04.06.08 0 200 400 600 inpatient (thousand HUF) Density 0.005.01.015.02 0 200 400 600 total drugs (thousand HUF) Density 0.1.2.3 4 6 8 10 12 14 log outpatient (if >0) Density 0.2.4.6 8 10 12 14 16 log inpatient (if >0) Density 0.1.2.3.4 0 5 10 15 20 log total drugs (if >0)

Eredmények Log és pozitív kiadás (1) (2) (3) (4) (5) (6) poz poz log(gysz, poz gysz log(járó) járó log(fekvő) fekvő össz) össz nyugdíjas -0.0203-0.0757*** -0.00309-0.0313*** -0.0868-0.0431*** [0.0499] [0.0122] [0.109] [0.0109] [0.0572] [0.0123] lakhely kor év konst 9.145*** 0.885*** 11.76*** 0.110*** 10.35*** 0.895*** [0.0304] [0.00734] [0.0621] [0.00650] [0.0359] [0.00755] N 112,586 130,367 14,719 130,367 114,036 130,367 Robusztus standard hibák, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Heterogenitás: összes gyógyszerkiadás medián felett 54 évesen (1) (2) (3) (4) (5) (6) poz poz log(gysz, poz log(jár) jár log(fekv) fekv össz) gysz nyugdíjas -0.0803-0.171*** 0.158-0.0233-0.293*** -0.138*** [0.0826] [0.0223] [0.218] [0.0146] [0.0958] [0.0245] nyugdíjas x magas gysz -0.0363 0.131*** -0.235-0.0235 0.0455 0.115*** kiad 54 évesen [0.102] [0.0257] [0.251] [0.0214] [0.113] [0.0260] interakt lakhely interakt kor interakt év konst 9.077*** 0.912*** 11.92*** 0.101*** 9.839*** 0.840*** [0.0751] [0.0205] [0.196] [0.0136] [0.0893] [0.0230] N 112,586 130,367 14,719 130,367 114,036 130,367 Robusztus standard hibák, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Heterogenitás: kereset 54 évesen (1) (2) (3) (4) (5) (6) poz poz log(gysz, poz log(jár) jár log(fekv) fekv össz) gysz nyugdíjas 0.00897-0.0804*** 0.0520-0.0306*** -0.0774-0.0418*** [0.0526] [0.0131] [0.114] [0.0113] [0.0598] [0.0132] nyugdíjas x log(ker 54) -0.0239 0.0284-0.259-0.00123 0.0232 0.0205 [0.0890] [0.0217] [0.211] [0.0197] [0.102] [0.0217] interakt lakhely interakt kor interakt év konst 9.507*** 0.925*** 11.91*** 0.130*** 10.41*** 0.892*** [0.0440] [0.0110] [0.0969] [0.00930] [0.0514] [0.0112] N 112,586 130,367 14,719 130,367 114,036 130,367 Robusztus standard hibák, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Heterogenitás: végzettség (1) (2) (3) (4) (5) (6) poz poz log(gysz, poz log(jár) jár log(fekv) fekv össz) gysz nyugdíjas x alapfokú 0.0704-0.170*** 0.406-0.0359 0.148-0.0898*** [0.123] [0.0307] [0.262] [0.0258] [0.136] [0.0317] nyugdíjas x szakisk -0.0618-0.113*** -0.0370-0.0317-0.154-0.0414 [0.100] [0.0255] [0.225] [0.0217] [0.112] [0.0257] nyugdíjas x érettségi -0.0244-0.0432** 0.00756-0.0367** -0.0508-0.0385* [0.0817] [0.0197] [0.176] [0.0183] [0.0949] [0.0197] nyugdíjas x felsőfokú -0.0531-0.0137-0.363-0.0167-0.120 0.00632 [0.116] [0.0279] [0.283] [0.0266] [0.136] [0.0275] interakt lakhely interakt kor interakt év konst 8.983*** 0.980*** 11.82*** 0.118*** 10.28*** 0.906*** [0.116] [0.0285] [0.246] [0.0239] [0.132] [0.0305] N 106,503 123,144 13,932 123,144 107,842 123,144 Robusztus standard hibák, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Heterogenitás: szektor 54 évesen (1) (2) (3) (4) (5) (6) poz poz log(gysz, poz log(jár) jár log(fekv) fekv össz) gysz nyugdíjas x magánszekt -0.0452-0.0851*** 0.0392-0.0528*** -0.114-0.0478*** [0.0650] [0.0163] [0.147] [0.0140] [0.0737] [0.0163] nyugdíjas x közszekt 0.0512-0.0902*** -0.0274-0.00126 0.0570-0.0422** [0.0837] [0.0195] [0.170] [0.0189] [0.0966] [0.0199] nyugdíjas x vállalkozó -0.164 0.0619 0.110 0.00273-0.537** -0.0386 [0.193] [0.0497] [0.392] [0.0398] [0.226] [0.0488] interakt lakhely interakt kor interakt év konst 9.305*** 0.932*** 11.92*** 0.148*** 10.45*** 0.908*** [0.0647] [0.0162] [0.148] [0.0138] [0.0757] [0.0166] N 112,313 130,049 14,682 130,049 113,759 130,049 Robusztus standard hibák, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Következtetések Nyugdíjba vonulás inkább csökkenti az eü kiadásokat nők körében rövid távon Kiadások szignifikánsan csökkennek az extenzív határon Férfiakra nyugdíjkorhatár körüli éveket nézve hasonló indikatív eredmények Nyugdíjkorhatár változása önmagában nem valószínű, hogy jelentősen befolyásolná eü kiadásokat Hosszú távú hatások? Nyugdíjba vonulás egészségre gyakorolt hatásának figyelembevétele részletesebb admin adatok alapján?