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LABORsim: Un modello di microsimulazione dell’offerta di lavoro.

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  1. LABORsim: Un modello di microsimulazione dell’offerta di lavoro. Matteo Richiardi (Università Politecnica delle Marche and Collegio Carlo Alberto – LABOR) Corso per il personale della Direzione centrale preposta alla  rilevazione, elaborazione e validazione dei dati statistici per il  coordinamento statistico attuariale Collegio Carlo Alberto – LABORatorio R. Revelli 10-11 maggio 2007

  2. indice • L’architettura del modello • La specificazione dei moduli e la stima dei parametri • Lo scenario di default • Conclusioni e sviluppi futuri

  3. LABORsim: il modello 1/2 LABORsim: considerazioni generali • LABORsim è un modello di microsimulazione dinamica dell’offerta di lavoro, sviluppato per conto del Ministero del Welfare • Focus su demografia, scelte formative, scelte di partecipazione (in particolare delle donne), sistema pensionistico (raggiungimento dei requisiti, riforma Maroni). • Tutti i comportamenti cruciali tengono conto di effetti-coorte • Non tiene (per ora) conto della struttura famigliare e dei redditi (lavoro e pensione). • E’ un modello che consente previsioni di medio-lungo periodo. Non considera il lato della domanda, né il ciclo economico (si possono però costruire scenari al riguardo)

  4. 57-enne, no requisiti, occupato 22-enne, studente, inattivo demographic demographic module module ageing, birth, death, migrations ageing, birth, death, migrations 15 15 - - 30 35 55 55 - - 64 64 age? age? 36 31 - - 54 54 education education retirement retirement module module module module N N N N at school? at school? eligible? eligible? Y Y Y Y Y/N Y/N N N retire? retire? get degree? get degree? Y Y employment employment module module N N active? active? Y Y Y Y N N employed? employed? employed employed unemployed unemployed out of the labour force out of the labour force LABORsim: il modello 2/2 LABORsim diagramma di flusso

  5. LABORsim: i dati dati • Proiezioni demografiche Istat 2001-2050 • RTFL 1993-2003. RCFL 2004-2005. Dummy per RCFL • Eurostat ECHP 2000, come dataset donatore per imputare la variable ‘età di inizio della carriera lavorativa’ (assente in RFL), utilizzata per ricostruire l’anzianità (potenziale)

  6. LABORsim: demografia 1/5 demografia • Dai 3 scenari Istat … • … otteniamo 3x3=9 scenari demografici, interagendo le proiezioni per i nativi e per gli immigrati • Standard scenario: proiezione centrale

  7. flussi migratori netti da estero 121.885 156.019 203.695 low residenti central high LABORsim: demografia 2/5 demografia

  8. LABORsim: demografia 3/5 demografia – mobilità interna • gli individui che emigrano hanno le stesse caratteristiche di quelli che rimangano • migrando però le perdono per assumere, nel caso della mobilità interna, quelle della popolazione residente nell’area di arrivo.

  9. LABORsim: demografia 4/5 caratteristiche degli immigrati

  10. LABORsim: demografia 5/5 tasso di dipendenza demografico (over 65 / 20-64)) poche differenze tra i 3 scenari fonte: Istat, ONU

  11. LABORsim: istruzione 1/5 istruzione • Probabilità di partecipazione al sistema scolastico (scuola superiore / università): dipende da genere, area, età, coorte, status precedente • Probabilità di diplomarsi / laurearsi: dipende esclusivamente dall’età • Scenario standard : Il trend di incremento della partecipazione scolastica termina nell’anno base

  12. LABORsim: istruzione 2/5 partecipazione alla scuola secondaria Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits female 1.326 1.200 1.465 north 0.932 0.837 1.038 centre 1.149 1.001 1.320 student_1 443.850 397.881 495.130 age 0.004 <0.001 0.303 age^2 1.137 1.019 1.269 cohort 1.079 1.061 1.097 rcfl 0.430 0.355 0.521 Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant 96.8 Somers' D 0.938 Percent Discordant 3.0 Gamma 0.941 Percent Tied 0.3 Tau-a 0.438 Pairs 360313360 c 0.969

  13. LABORsim: istruzione 3/5 probabilità di diplomarsi

  14. LABORsim: istruzione 4/5 partecipazione all’università Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits female 1.225 1.182 1.270 north 0.624 0.600 0.650 centre 0.868 0.827 0.912 student_1 330.520 315.511 346.242 age 3.542 3.354 3.741 age^2 0.975 0.974 0.976 cohort 1.032 1.026 1.038 rcfl 0.760 0.713 0.809 Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant 96.3 Somers' D 0.929 Percent Discordant 3.4 Gamma 0.931 Percent Tied 0.3 Tau-a 0.386 Pairs 13901012078 c 0.964

  15. LABORsim: istruzione 5/5 probabilità di laurearsi Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits age 44.467 27.347 72.304 age^2 0.933 0.925 0.942 Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant 72.9 Somers' D 0.534 Percent Discordant 19.5 Gamma 0.579 Percent Tied 7.6 Tau-a 0.080 Pairs 5806800 c 0.767

  16. LABORsim: occupazione 1/4 occupazione • Probabilità di partecipare: dipende da età, coorte, educazione, status precedente. Stime separate per genere ed area. • Ore di lavoro non modellate (non importanti per l’anzianità) * • Tasso di occupazione complessivo come parametro di scenario • Differenziali di disoccuopazione: dipendono da genere, area, età, istruzione, status precedente • Scenario standard : tasso di disoccupazione costante (8%)

  17. offerta di lavoro - uomini LABORsim: occupazione 2/4 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust active | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- active_1 | 3.494939 .0270455 129.22 0.000 3.441931 3.547947 age | .2082242 .0168463 12.36 0.000 .1752062 .2412423 age^2 | -.0026868 .0003843 -6.99 0.000 -.0034401 -.0019335 age^3 | 4.81e-06 2.78e-06 1.73 0.083 -6.36e-07 .0000103 student | -3.764436 .0494451 -76.13 0.000 -3.861346 -3.667525 diploma | .5280764 .0269861 19.57 0.000 .4751846 .5809681 degree | .8249689 .0486766 16.95 0.000 .7295644 .9203733 cohort | .0216346 .003734 5.79 0.000 .0143161 .0289531 rcfl | -.4396322 .0464153 -9.47 0.000 -.5306045 -.34866 _cons | -46.09214 7.452352 -6.18 0.000 -60.69848 -31.4858 ------------------------------------------------------------------------------ ------------------------------------------------------------------------------ | Robust active | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- active_1 | 2.646864 .018929 139.83 0.000 2.609764 2.683964 age | .1003512 .0113835 8.82 0.000 .07804 .1226625 age^2 | .0002766 .000268 1.03 0.302 -.0002487 .000802 age^3 | -.0000213 2.02e-06 -10.54 0.000 -.0000252 -.0000173 student | -2.555961 .0365594 -69.91 0.000 -2.627616 -2.484306 diploma | .4938661 .0181865 27.16 0.000 .4582211 .529511 degree | 1.095506 .0386216 28.37 0.000 1.019809 1.171203 cohort | -.0102933 .0024772 -4.16 0.000 -.0151485 -.0054382 rcfl | -.3715177 .026951 -13.78 0.000 -.4243407 -.3186948 _cons | 17.25117 4.949674 3.49 0.000 7.549985 26.95235 ------------------------------------------------------------------------------ nord sud

  18. offerta di lavoro - donne LABORsim: occupazione 3/4 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust active | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- active_1 | 4.880324 .018313 266.50 0.000 4.844431 4.916217 age | -.2360035 .0150483 -15.68 0.000 -.2654975 -.2065095 age^2 | .0056263 .0003399 16.55 0.000 .0049601 .0062926 age^3 | -.0000456 2.48e-06 -18.38 0.000 -.0000504 -.0000407 student | -3.068499 .0595048 -51.57 0.000 -3.185126 -2.951872 diploma | .8553597 .0190467 44.91 0.000 .8180289 .8926905 degree | 1.545353 .0399955 38.64 0.000 1.466964 1.623743 cohort | .0295909 .0026605 11.12 0.000 .0243765 .0348054 rcfl | -.379274 .0328852 -11.53 0.000 -.4437279 -.3148202 _cons | -56.71254 5.317485 -10.67 0.000 -67.13462 -46.29046 ------------------------------------------------------------------------------ ------------------------------------------------------------------------------ | Robust active | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- active_1 | 3.774082 .01342 281.23 0.000 3.747779 3.800385 age | -.1645508 .0124619 -13.20 0.000 -.1889756 -.140126 age^2 | .0048919 .0002916 16.78 0.000 .0043205 .0054634 age^3 | -.0000472 2.20e-06 -21.45 0.000 -.0000515 -.0000429 student | -1.40614 .0382102 -36.80 0.000 -1.481031 -1.33125 diploma | .8059504 .0148908 54.12 0.000 .776765 .8351358 degree | 1.70838 .0322509 52.97 0.000 1.645169 1.77159 cohort | -.0057465 .0021257 -2.70 0.007 -.0099128 -.0015801 rcfl | -.4324763 .0244406 -17.70 0.000 -.480379 -.3845736 _cons | 10.72949 4.246257 2.53 0.012 2.406979 19.052 ------------------------------------------------------------------------------ nord sud

  19. offerta di lavoro – effetto coorte LABORsim: occupazione 3/4

  20. LABORsim: occupazione 4/4 differenziali di disoccupazione Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits unempl. rate <0.001 <0.001 <0.001 female 2.406 2.367 2.447 low education 1.313 1.290 1.336 high education 0.701 0.676 0.725 center 1.545 1.509 1.582 south 3.284 3.224 3.346 unemployed_1 21.072 20.717 21.432 rcfl 0.755 0.737 0.774 young 2.705 2.659 2.752 old 0.657 0.638 0.677 Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant 88.1 Somers' D 0.772 Percent Discordant 10.9 Gamma 0.780 Percent Tied 1.1 Tau-a 0.148 Pairs 95043147069 c 0.886

  21. LABORsim: pensionamento 1/6 pensionamento • Regole di accesso pre- e post- riforma Maroni implementate • Scelta di pensionamento parametrica: % of pensionamenti immediati e ritardati, per genere, istruzione e regime pensionistico • Stime “di consenso” per gli effetti degli incentivi a posporre il pensionamento

  22. pensionamento 2/6 età media effettiva di pensionamento fonte: OCSE (2004)

  23. LABORsim: pensionamento 3/6 requisiti di accesso – regime retributivo - vecchiaia requisiti non modificati

  24. LABORsim: pensionamento 4/6 requisiti di accesso – regime retributivo - anzianità Pre-2004 Post-2004 Uomini: Donne: 35 + 57 fino al 2015 * * con riduzione dei benefici

  25. LABORsim: pensionamento 5/6 requisiti di accesso – regime contributivo Pre-2004 Post-2004

  26. LABORsim: pensionamento 6/6 la riforma Maroni nel lungo periodo • Post- riforma: • Uomini, tutti i regimi: età 65, età 62 + anz. 35 • Donne, tutti i regimi: età 60 • Donne, fino al 2015: età 57 + anz. 35 • Pre- riforma: • Lavoratori in RR: età 57-65 • Lavoratori in RC e RM: • vecchiaia: età 60 (F), anz. 65 (M) • anzianità: età 57 + anz. 35 • incentivi a posporre il pensionamento • [NB: criterio esclusivo di anzianità: anz. 40 (immutato)]

  27. LABORsim: risultati 1/19 incremento nei livelli di istruzione fonte: proiezioni LaborSim

  28. LABORsim: risultati2/19 incremento nei tassi di partecipazione 55-64 tutti fonte: proiezioni LaborSim

  29. LABORsim: risultati3/19 l’origine dell’incremento nei tassi di partecipazione fonte: proiezioni LaborSim

  30. LABORsim: risultati4/19 quando distanti dai target di Lisbona? (1/3) tassi di occupazione, per genere fonte: proiezioni LaborSim

  31. LABORsim: risultati5/19 quando distanti dai target di Lisbona? (2/3) tassi di occupazione, per genere e area fonte: proiezioni LaborSim

  32. LABORsim: risultati6/19 quanto distanti dai target di Lisbona? (3/3) tassi di occupazione – 55-64 fonte: proiezioni LaborSim

  33. LABORsim: risultati7/19 tassi di dipendenza, previsioni LABORsim inattivi / attivi fonte: proiezioni LaborSim

  34. index & motivation 8/19 tassi di dipendenza, previsioni LABORsim fonte: OCSE (2004)

  35. LABORsim: risultati9/19 consistenza della forza-lavoro, previsioni LABORsim fonte: proiezioni LaborSim

  36. LABORsim: risultati10/19 bgd issues 8 consistenza della forza-lavoro, previsioni OCSE “average” scenario constant participation rates up to ages 45-49, older age groups are projected to increase and to reach by 2030 the Oecd average in 2000. “maximum” scenario participation rates by age and gender converge by 2030 to the corresponding maximum rate observed across Oecd in 2000 “constant” scenario participation rates by five-year age groups and gender remain constant at their 2000 levels. fonte: proiezioni LaborSim

  37. LABORsim: risultati11/19 pensionati, previsioni LABORsim fonte: proiezioni LaborSim

  38. LABORsim: risultati12/19 in possesso dei requisiti, effetto della riforma Maroni fonte: proiezioni LaborSim

  39. LABORsim: risultati13/19 pensionati, effetto della riforma Maroni fonte: proiezioni LaborSim

  40. LABORsim: risultati14/19 tasso di occupazione, effetto della riforma Maroni fonte: proiezioni LaborSim

  41. LABORsim: risultati15/19 tasso di occupazione, effetto della riforma Maroni UOMINI 55-64 fonte: proiezioni LaborSim

  42. LABORsim: risultati16/19 tasso di occupazione, effetto della riforma Maroni DONNE 55-64 fonte: proiezioni LaborSim

  43. LABORsim: risultati17/19 età di pensionamento, effetto della riforma Maroni fonte: proiezioni LaborSim

  44. LABORsim: risultati18/19 età di pensionamento, effetto della riforma Maroni UOMINI fonte: proiezioni LaborSim

  45. LABORsim: risultati19/19 età di pensionamento, effetto della riforma Maroni DONNE fonte: proiezioni LaborSim

  46. conclusioni 1/5 conclusioni • A causa del rapido invecchiamento della popolazione e del basso tasso di partecipazione al lavoro degli anziani, ci si attende un forte aumento del tasso di dipendenza economica in Italia • Ma non è solo la composizione della popolazione a cambiare: cambiano anche i comportamenti e le politiche. Tenendo in considerazione l’aumento nei livelli di istruzione, l’aumento nella partecipazione al lavoro femminile e le recenti riforme delle pensioni otteniamo previsioni meno pessimistiche • Nonostante questo trend positivo, i target europei per i tassi di occupazione rimangono lontani, in particolare per le donne nel Sud

  47. conclusioni 2/5 conclusioni • Fino al 2020 ci attendiamo che i tassi di dipendenza economica e la consistenza della forza lavoro rimangano più o meno ai livelli di oggi • Dal 2020, quando la generazione del baby boom comincerà ad andare in pensione, si avrà un peggioramento della sostenibilità

  48. conclusioni 3/5 conclusioni • La riforma Maroni del 2004 comporta una riduzione significativa del numero di persone che potrà andare in pensione, nel lungo periodo (per gli uomini) • La riduzione è meno significativa per le donne, almeno fino al 2015 (ma con un benefico effetto sulla spesa) • La riforma comporta anche un aumento dell’età media di pensionamento, ed un aumento nei tassi di occupazione dei lavoratori anziani • Nel lungo periodo però comporta un impatto limitato sulla spesa pensionistica (a logica, ma non abbiamo ancora i redditi)

  49. conclusioni 4/5 conclusioni • Fino al 2020 ci attendiamo che i tassi di dipendenza economica e la consistenza della forza lavoro rimangano più o meno ai livelli di oggi • Dal 2020, quando la generazione del baby boom comincerà ad andare in pensione, si avrà un peggioramento della sostenibilità • Non abbiamo considerato i redditi: sappiamo quanti saranno in pensionati, vorremmo sapere quanti di questi avranno un reddito adeguato

  50. conclusioni 5/5 sviluppo • Confronti internazionali (in atto confronto Italia-Austria) • Introduzione dei redditi (carriere retributive e calcolo della pensione) • Stima delle propensioni al pensionamento • Introduzione del modulo di household formation • Riformulazione del modulo demografico con micro-fondazione