Моделирование предложения труда российских граждан пенсионного возраста на панельных данных РМЭЗ

1. Моделирование предложения труда российских гражданпенсионного возрастана панельных данных РМЭЗ Выполнила Студентка Мальцева Е.А. Группа 61ММАЭ2 Научный руководитель Вакуленко Е.С. Семинар ЛИРТ ВШЭ, 06-11-2012

2. Актуальность проблемы • Увеличение демографической нагрузки пожилыми • в Европе – с 22,1 в 1995 до 52,8 к 2050 • в России – с 33,7 в 2009 до 52,4 в 2031 • Неэффективность распределительной пенсионной системы • коэффициент замещения – 35,4% • дефицит Пенсионного фонда РФ – 1 трлн. 116 млрд. рублей • Неэффективность накопительной пенсионной системы • ¾ населения не смогут обеспечить себе прожиточный минимум

3. Обзор литературы • Рощин С.Ю., 2003 • 1994-1996, 1998, 2000 - снижение экономической активности • Использование самооценки здоровья, вызывающей смещение оценок, влияние хорошего здоровья отрицательно • Меркурьева И.С., 2004 • 1994-2000 • Использование самооценки здоровья, вызывающей смещение оценок • Гурвич Е.Т., Сонина Ю.В., 2012 • 2005, 2009 • Зависимая переменная – доля трудового периода после выхода на пенсию • Незначимо влияние размера пенсии, уровня безработицы, уровня образования

4. Цели и задачи Исследование факторов, определяющих предложение труда пенсионеров • Экономическая активность и количество часов работы • По мужчинам и женщинам • По разным временным периодам • На cross-section и панельных данных

5. C U2 U2 U1 C* V T L эффект замещения эффект дохода Теоретическая модель

6. Данные • РМЭЗ, 2000-2010 года, индивиды от 55/60 лет • Зависимые переменные: • Экономическая активность • Количество часов работы • Объясняющие переменные: • Индивидуальные характеристики индивида • Переменные, характеризующие доход индивида и его материальное положение • Переменные, характеризующие относительную ценность свободного времени для индивида • Переменные, характеризующие регион • Контрольные переменные

7. Число экономически активных индивидов

8. Доля экономически активных индивидов

9. Гистограмма часов работы

10. Индекс здоровья • Метод главных компонент для переменных наличия хронических заболеваний • сердца…………………………… 18,06% • легких……………………………. 10,86% • печени…………………………… 19,07% • почек…………………………….. 16,62% • желудочно-кишечного тракта... 17,90% • позвоночника…………………… 17,49% 24,55% 25,37% 25,34% 24,74%

11. Индекс здоровья

12. Cross-sectionмодели • Анализ экономической активности где F - функция логистического распределения • Анализ предложения труда • Tobit-модель где H*= Xβ+ε • Порядковая logit-модель где F - функция логистического распределения

13. Модели панельных данных • Logit-модель • Сквозная регрессия • Population-averaged модель • Модель со случайными эффектами • Tobit-модель • Сквозная регрессия • Модель со случайными эффектами • Порядковая logit-модель • Сквозная регрессия

14. Тесты • На общую значимость коэффициентов • Для logit-модели: • RAMSEY-тест • определение предсказательной силы модели • Для tobit-модели: • тест на нормальность • Для порядковой logit-модели: • определение предсказательной силы и ее выигрыш по сравнению с наивной моделью

15. Гипотезы • Отрицательное влияние: • Возраст • Плохое здоровье • Наличие инвалидности • Нетрудовой доход • Уровень безработицы • Положительное влияние: • Ожидаемая заработная плата • Уровень образования • Общий трудовой стаж • Периоды: 2000-2003, 2004-2007, 2008-2010

16. Деление на периоды

17. Экономическая активность

18. Предложение труда

19. Выводы • Влияние плохого здоровья оказывается значимым отрицательным, но небольшим по сравнению с наличием инвалидности • Размер пенсии оказывает значимое отрицательное влияние, в отличие от переменной нетрудового дохода • Влияние средней заработной платы в регионе в 2000-2002 годах положительно, а в остальных отрицательно • Более высокий уровень безработицы в регионе отрицательно влияет на предложения труда, влияние возрастает к 2008-2010 годам • Наблюдается существенное положительное влияние более высокого уровня образования по сравнению с базовой группой – начальным уровнем образования • Мужчины больше реагируют на финансовые стимулы, в то время как для женщин более значимыми являются социальные факторы

20. Портрет по предсказанию для женщин

21. Портрет по предсказанию для мужчин

22. Предельные эффекты • Стаж и семейное положение для женщин • Стаж и семейное положение для мужчин • Индекс здоровья и инвалидность для женщин • Индекс здоровья и инвалидность для мужчин

23. Стаж и семейное положение для женщин

24. Стаж и семейное положение для мужчин

25. Индекс здоровья и инвалидность для женщин

26. Индекс здоровья и инвалидность для мужчин

27. Спасибо за внимание! Мальцева Екатерина, 61ММАЭ2

28. Приложение • Описательные статистики • Портреты для экономически активных и неактивных индивидов • Для женщин • Для мужчин • Тест на нормальность • Дисперсия оценок бинарной модели • Портреты для ошибок в предсказании • Приняли за работающего • Приняли за неработающего

29. Ошибочно предсказана активность

30. Ошибочно предсказана неактивность

31. Портреты для женщин

32. Портреты для мужчин

33. Описательные статистики • Число экономически активных индивидов • Доля экономически активных индивидов • Часы работы для женщин • Часы работы для мужчин • Уровень образования для женщин • Уровень образования для мужчин • Самооценка здоровья для женщин • Самооценка здоровья для мужчин • Тип населенного пункта для женщин • Тип населенного пункта для мужчин • Регион для женщин • Регион для мужчин

34. Часы работы для женщин

35. Часы работы для мужчин

36. Уровень образования для женщин

37. Уровень образования для мужчин

38. Самооценка здоровья для женщин

39. Самооценка здоровья для мужчин

40. Тип населенного пункта для женщин

41. Тип населенного пункта для мужчин

42. Регион для женщин

43. Регион для мужчин

44. Тест на нормальность

45. Дисперсия оценок бинарной модели • Асимптотическая матрица ковариации • Если учесть гетероскедастичность и автокорреляцию • Используя можно получить, что