sou · GWB369 · 2008-07-03 00:00:00 — Därför kan vi, utan att ha tillgång till marginalavkastningen på utbildning, ändå simulera förändringar i den sistnämnda. Nackdelen jämfört med simuleringarna i avsnitt 5.1.2 är att vi inte kan styra livsinkomstförändringarna i detalj. Vi kan inte heller översätta en viss procentuell förändring i tröskelvärdena till en förändring i livsinkomsten. Rent praktiskt går vi till väga på följande sätt. Vi utgår från de skattade tröskelvärdena lˆ(1) lˆ(3) i tabell 5.4, och från resten av Givet alla individers bakgrund kan vi predicera (se faktaruta 1.1 Ordlista) andelen individer som väljer olika utbildningsnivåer. Dessa prediktioner, tillsammans med de faktiska andelarna i vårt stickprov, redovisas i de två kolumnerna överst till vänster i tabell 5.6. Exempelvis är den faktiska andelen med gymnasieutbildning i vårt stickprov och den Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval predicerade andelen är . Som framgår av värdena ligger de predicerade andelarna mycket nära de faktiska. Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 Resultat för hela stickprovet: -30,0 Högskoleutbildning < 2 år -36,5 Resultat för den lägre betygskvartilen: -18,9 Högskoleutbildning < 2 år -52,9 Resultat för den högre betygskvartilen: -47,5 Högskoleutbildning < 2 år -25,5 Resultat för den lägre kvartilen m.a.p. faderns inkomst: -26,2 Högskoleutbildning < 2 år -40,0 Resultat för den högre kvartilen m.a.p. faderns inkomst: -37,6 Högskoleutbildning < 2 år -30,0 Anm.: *Simuleringar: A. predicerade andelar, 10 %-ökning i tröskelvärde 2. predicerade andelar, 10 %-minskning i tröskelvärde 1. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen --2003. Modellen beskrivs i detalj i appendix D. Procentuella förändringar i predicerade andelar definieras som x=(a-b)/b, där x är det rapporterade värdet i tabellen, a är den predicerade andelen efter policyförändringen och b är den predicerade andelen före policyförändringen. Kolumn A i tabell 5.6 innehåller de förändringar av predicerade andelar som följer av en ökning i det andra tröskelvärdet, lˆ(2) . Denna ökning motsvarar i praktiken en minskning av marginalavkastningen på långa universitets- Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval utbildningar till förmån för korta utbildningar.68 Resultatet för hela urvalspopulationen blir en minskning av andelen med långa universitetsutbildningar , medan andelen med korta utbildningar ökar med 183 procent.69 Bland individer med låga betyg leder experimentet till en minskning av långa utbildningar men en ökning av korta utbildningar med . De motsvarande förändringarna för dem med höga betyg är: en minskning på för de långa utbildningarna och en ökning med för de korta utbildningarna. Dessa skillnader är stora och innebär med andra ord att andelen individer med låga betyg som läser långa universitetsutbildningar (som från början endast är ) mer än halveras, medan andelen med höga betyg (som från början är ) endast minskar med en fjärdedel. Detta betyder att en minskning av marginalavkastningen för långa jämfört med korta utbildningar förväntas leda till att andelen studenter med höga gymnasiebetyg blir än mer överrepresenterade bland de med långa utbildningar. Liknande resultat gäller när vi analyserar effekten bland grupper av individer rangordnade med avseende på faderns inkomst. Skillnaderna mellan lägsta och högsta kvartilen är dock mindre än i betygsfallet. Exempelvis minskar andelen som läser långa utbildningar bland dem vars fäder har låga inkomster, medan motsvarande minskning bland individer vars fäder har höga inkomster är . Sammantaget kan vi konstatera att snedrekryteringen väntas öka om skillnaden i marginalavkastningen på utbildning från korta till långa universitetsstudier minskar. Motsatsen gäller om marginal- avkastningen ökar, dvs. snedrekryteringen väntas då minska. Slutligen analyserar vi en minskning av marginalavkastningen på att utbilda sig från gymnasiet vidare till en kort universitets- utbildning. Andelen individer bland dem som har låga betyg som har nått högst gymnasiet är , medan andelen bland dem med höga betyg är . Siffrorna för den korta universitetsutbildningen är och för dem med låga respektive för dem med höga betyg. tröskelvärdet lˆ(1) , vilket i praktiken innebär en 68Som redan nämnts vet vi dock inte hur stora procentförändringar i livsinkomster denna 10-procentökning motsvarar. 69Anledningen till att förändringarna inte summerar till noll är att andelarna med kort respektive lång universitetsutbildning är olika. Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 ökning av marginalavkastningen på korta högskoleutbildningar. Resultaten, som redovisas i kolumn B i tabell 5.6, är följande: Andelen individer i hela stickprovet som läser korta högskole- utbildningar ökar som andelen med gymnasium som högst uppnådda utbildning minskar . Andelen individer med låga betyg som läser korta högskoleutbildningar ökar , som andelen med gymnasieutbildning minskar . Motsvarande siffror för individer med höga betyg är en ökning av andelen med kort högskoleutbildning och en minskning av andelen med gymnasieutbildning. Resultaten då individerna delas upp i grupper med avseende på faderns inkomst är liknande: en ökning av andelen som väljer den korta högskoleutbildningen med 211/för gruppen vars fäders inkomster är låga/höga och en minskning av andelen i gymnasium med 26/för gruppen vars fäders inkomster är låga/höga. Sammantaget tyder dessa resultat på att under- representationen av individer med låga betyg eller vars fäders inkomster är låga, dvs. den sociala snedrekryteringen, minskar till följd av en ökning av de ekonomiska incitamenten att läsa vidare. På grund av det starka positiva sambandet mellan betyg och föräldrarnas utbildningsnivå (se kapitel 5.1 och tabell 5.3) är dessa resultat även ett tecken på att snedrekryteringen med avseende på föräldrarnas utbildningsnivå skulle minska. Vi har även gjort simuleringar uppdelade efter kön, men vi rapporterar inte de fullständiga resultaten utan enbart de resultat där det finns könsskillnader. De procentuella förändringarna (jämför kolumn A och B i tabell 5.6) skiljer sig inte åt nämnvärt mellan kvinnor och män. De predicerade andelarna skiljer sig däremot åt. Anledningen till detta är att kvinnor i genomsnitt har högre utbildning än män, vilket även avspeglar sig i prediktionerna. Till exempel förutspår modellen att av kvinnorna har gymnasieutbildning, jämfört för männen. De faktiska andelarna i våra data är för kvinnor respektive män. För båda grundutbildningarna på högskolenivå gäller att kvinnor utbildar sig i större utsträckning, vilket även kan ses i prediktionerna. Men för den högsta utbildningsnivån förutspår modellen en större andel kvinnor än män (0,), medan förhållandet mellan de faktiska andelarna är det motsatta (0,). Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval En viktig del av analysen i detta kapitel handlar om att bedöma effekten av förändringar i de ekonomiska incitamenten på andelen individer som väljer olika typer av utbildning. Våra resultat visar att andelen studenter som väljer en viss utbildning ökar vid en ökning av livsinkomsten som följer efter utbildningen. Detta gäller både utbildningsinriktning och -nivå. Förändringar i den statliga skattesatsen spelar liten roll. En sänkning av inkomst- gränsen för statlig skatt skulle dock medföra att andelen som läser utbildningar som leder till låga inkomster skulle öka i förhållande till andelen som läser utbildningar som leder till höga inkomster. Skattesystemets effekt på utbildningsvalet diskuteras t.ex. i Heckman (2000), men denna analys är gjord utifrån förhållanden som är specifika för och omfattar dessutom inte effekten på val av utbildningsinriktning. Vi såg redan tidigare i bilagan att det finns en omfattande snedrekrytering till högre utbildning i (se avsnitt 4.2). Därför analyserar vi i detta kapitel också hur policysimuleringarna påverkar olika sociala grupper. Resultaten visar att sned- rekryteringen till högre studier minskar när de ekonomiska incitamenten för studier ökar. I avsnitt 5.1 genomför vi en simulering som innebär en ökning av studiebidraget med . Reformen leder till att individer med låga betyg eller vars fäders inkomster är låga ökar sitt deltagande i längre universitetsstudier i större utsträckning än individer med höga betyg eller vars fäders inkomster är höga. Snedrekryteringen minskar med andra ord, och på grund av att det finns ett positivt samband mellan betyg och föräldrarnas utbildningsnivå gäller resultaten även om vi mäter snedrekrytering med avseende på föräldrarnas utbildningsnivå. Minskad snedrekrytering är dock endast en aspekt av den ökade andelen personer med låga betyg som läser vidare. En ytterligare aspekt är att personer med låga betyg rimligen tar på sig att klara av en viss utbildning, vilket innebär minskad effektivitet inom högskoleutbildningen. Med andra ord är det viktigt att komma ihåg att minskad snedrekrytering, om den uppnås genom att öka de ekonomiska incitamenten för att studera, visserligen leder till minskad snedrekrytering men innebär minskad effektivitet och längre genomsnittlig studietid per student för att ta examen. Detta resonemang bygger på antagandet att betyg är ett Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 bra mått på studenternas förmåga att klara högskoleutbildningar . Medan avsnitt 5.1 handlar om flöden av studenter mellan universitetsutbildningar med olika längd, analyserar vi i avsnitt 5.2 hur flöden mellan gymnasiet och väntas påverkas av att de monetära incitamenten för att läsa vidare ökar. Eftersom snedrekryteringen minskar även i analysen från avsnitt 5.2 kan vi sammanfattningsvis dra slutsatsen att snedrekryteringen totalt sett minskar. Vi kan inte uppskatta hur mycket andelsökningen av studenter med sämre social bakgrund skiljer sig från andels- ökningen av studenter med bättre bakgrund eftersom modellerna i avsnitt 5.1 och 5.2 skiljer sig åt och vi inte kan genomföra samma typ av policysimuleringar. Däremot är skillnadens tecken tydligt. Med andra ord minskar snedrekryteringen, men vi kan inte säga med hur mycket. 6 Effekter av val av lärosäte I det här kapitlet studeras betydelsen av lärosäte (se faktaruta 1.1 Ordlista) för framtida utfall på arbetsmarknaden i form av inkomster och löner. Lönen är betingad på att en individ har ett arbete medan inkomsten också fångar upp risk för arbetslöshet, deltidsarbete och sjukskrivning. Liksom andra före oss har vi begränsat oss till att studera hur valet av lärosäte påverkar den genomsnittliga lönen och inkomsten (det skulle potentiellt också vara intressant att studera löne- och inkomstspridningen). Detta kapitel ska ses i ljuset av det nya uppdrag som aviserades i Budgetpropositionen (sid 123 volym 8) där ...[ges] i uppdrag att i samverkan med lärosätena utveckla uppföljningen av studenternas etablering på arbetsmarknaden.... Det är också så att lärosätena har i uppdrag att förbättra information och vägledning om utbildningsvägar och om arbetsmarknaden för olika utbildningar. En relevant fråga är vilken information som lärosätena kan ge framtida studenter och också vilka svårigheter det finns med att tillhandahålla denna information. Av denna anledning innehåller kapitlet också en detaljerad metodologisk diskussion kring möjligheten att skatta inkomst- och lönepremie av lärosäte. I det första avsnittet ger vi en översikt av tidigare studier om inkomst-/lönepremier. Avsnitt 6.2 ger en beskrivning av de data som vi senare använder för att uppskatta lärosätespremier. I avsnitt 6.3 ges den metodologiska diskussionen och i avsnitt 6.4 uppskattas så till slut både löne- och inkomstpremier av lärosäte. En sammanfattande diskussion avslutar kapitlet i avsnitt 6.5. Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 Inom nationalekonomi finns en lång tradition av att skatta avkastningen på utbildning.70 har det också väckts ett intresse för att uppskatta effekten av val av lärosäte på anställnings- barhet och löner.71 Detta är givetvis av stort intresse för presumtiva studenter men det är också intressant ur ett samhälleligt rättvise- och effektivitetsperspektiv. Den större delen av den vetenskapliga litteraturen kring lärosätespremie är från USA.72 De flesta av dessa studier visar att studenter från högstatusuniversitet kan få mellan avkastning på sin utbildning än studenter från lågstatus- universitet. Men det finns också studier som inte finner några skillnader i avkastning.73 Det finns vissa belägg för att kvinnor erhåller lägre för val av universitet än män. Ett undantag är studien av (2003) som finner en något högre avkastning av högstatusuniversitet för kvinnor än för män. På svenska data har (2005) och (2006) funnit en inkomstpremie på av att studera vid gamla universitet gentemot nya universitet.74 (2006) å andra sidan finner inga inkomstskillnader. (1996), Gartell & (2002, 2005) och (2005) studerar skillnader i löner mellan studenter från enskilda universitet. De uppskattade inkomstskillnaderna är högre för vissa lärosäten jämfört med andra. Det är dock svårt att generalisera utifrån dessa studier eftersom resultaten är känsliga för ändringar i modellspecifikationen. I (2005) används data från 19 250 individer som alla har minst ett syskon. De använder sig av en mängd olika analyser av livsinkomsten och kontrollerar för icke observerbar (se faktaruta 1.1 Ordlista) förmåga genom att använda sig av syskon som har studerat vid olika universitet. Idén är att syskon har likartad icke observerbar förmåga. Om syskonen har studerat på olika lärosäten kan man uppskatta den relativa effekten mellan de två lärosätena genom att ta skillnaden mellan syskonens 70Se t.ex. Card, D. [1999] för en sammanställning av resultat och , J. & , A. [2000] för studier på svenska data. 71Det har också funnits en debatt om kvaliteten på de nyetablerade lärosätena (se [2000]). 72Se t.ex. , D. m.fl. [1995, 1997, 2005] och , D. & , [2004, 2006]. 73Se t.ex. , [2002]. 74Universitet etablerade , dvs. , , , och , definieras som gamla universitet. betingar på att man läst ekonomiutbildning. Bilaga 8 till LU 2008 Effekter av val av lärosäte inkomster/löner. När man kontrollerat för syskonvariation så minskar de skattade (se faktaruta 1.1 Ordlista) effekterna för lärosäte till ungefär hälften mot när man endast kontrollerat för familjebakgrund.75 Utifrån denna studie kan man potentiellt säga att tidigare studerande vid , och har högre löner än tidigare studerande vid andra lärosäten och mycket högre löner än tidigare studerande vid . 6.2Inkomst- och lönedata samt lärosäte Lönerna som används i vår studie är från SCB:s lönestruktur- statistik och bygger på mätningar av individers grundlön plus rörliga lönetillägg. Deltidsarbete avspeglas inte i lönedata, eftersom deltidsarbetares faktiska löner omvandlas till heltidsekvivalenta löner. Inkomsterna bygger däremot på faktisk löneinkomst från skattedeklarationen, vilket medför att genomsnittliga (års)inkomster implicit tar hänsyn till risken för arbetslöshet, förekomsten av deltidsarbete och sjukskrivning. registreras ett antal individer som har fått förändrad utbildningsnivå och/eller -inriktning. Som en approximation av ingångslöner använder vi dessa personers löner efter den nya utbildningen registrerats. För en del är detta den första lön de någonsin får, andra kan ha arbetat tidigare, men med annan utbildning. Innan vi går vidare och skattar lärosätespremier är det relevant att fundera på hur viktigt högskolevalet är som en förklarande faktor till skillnader i löner och inkomst i relation till andra faktorer som familjebakgrund, utbildningsinriktning och val av arbetsmarknad. För detta ändamål skattar vi linjära inkomst- och löneekvationer och inkluderar separat: 1) familjebakgrund och ålder, 2) gymnasiebetyg, 3) lärosäte, 4) utbildningsinriktning och slutligen 5) län där individen arbetar. I familjebakgrund inkluderar vi moderns och faderns utbildning, antal syskon och utländsk bakgrund. Utifrån de skattade separata regressionerna beskriver vi sedan hur mycket av variationen i lön/inkomst vår modell förklarar i relation till den totala variationen i lön/inkomst. För detta ändamål använder vi förklaringsvärdet, R2 , som ligger mellan . 75 De har inte tillgång till gymnasiebetyg, vilket är en variabel som kan användas för att uppskatta individers förmåga. Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 Skattningarna visar att familjebakgrund och ålder förklarar av variationen i ingångslön. Gymnasiebetyg förklarar , lärosäte står för , utbildningsinriktning för och arbetslän förklarar . efter avslutad utbildning har samtliga variabler ökat sitt förklaringsvärde. Familjebakgrund förklarar då av variationen i lönerna, utbildningsinriktning förklarar , gymnasiebetyg förklarar , lärosäte förklarar och arbetslän förklarar . Liknande resultat framkommer i fråga om vad som förklarar variationen i inkomster, men det finns några intressanta skillnader. För inkomst är utbildningsinriktning lika betydelsefullt eller mer betydelsefullt än familjebakgrund (mot efter avslutad utbildning och för båda efter avslutad utbildning). Arbetslän är mindre betydelsefullt (både och efter avslutad utbildning). Det kanske mest intressanta är att lärosäte endast förklarar av variationen i inkomst ett respektive efter avslutad utbildning. När vi studerar betydelsen av dessa olika faktorer för inkomster och löner separat för kvinnor och män ser vi inga systematiska skillnader som är värda att diskutera. Valet av lärosäte tillsammans med gymnasiebetyg och arbetslän är de tre faktorer som förklarar minst av den observerade inkomst- och lönespridningen i våra data.76 Det ser alltså ut som att valet av lärosäte är av mycket mindre betydelse för den framtida inkomstutvecklingen än valet av utbildningsinriktning men att det har ungefär samma betydelse som var man arbetar. Eftersom lärosäte och arbetslän är intimt sammanlänkade kan denna slutsats dock vara förhastad och i kapitel 6.4 avser vi att mer i detalj studera betydelsen av lärosäte för inkomster och löner. För att kunna göra det måste vi först definiera lärosätespremien samt diskutera metodologiska problem med att identifiera denna. 76 Det är värt att notera att detta gäller i än större utsträckning om vi justerar vår skattning av med antal parametrar som skattas i vår modell. Bilaga 8 till LU 2008 Effekter av val av lärosäte När det gäller avkastning på utbildning finns det åtminstone två teorier som försöker förklara denna. Den första handlar om att utbildning leder till ökad produktivitet som i sin tur leder till ökade löner. Den andra handlar om att genomförd utbildning visserligen visar att individen har en viss förmåga, men att utbildningen i sig inte ökar produktiviteten. Samma typ av teorier används även för att analysera eventuella inkomstskillnader som beror av val av lärosäte. Det finns emellertid problem (s.k. selektionsproblem) med att ta fram lärosätespremien genom att jämföra löner eller inkomster för individer som läst vid olika lärosäten. Anta t.ex. att det är svårare (eller anses vara svårare) att genomgå en utbildning vid ett lärosäte än vid andra lärosäten. Då kommer sannolikt individer med högre förmåga att söka sig till detta lärosäte. är det troligt att dessa individer med hög förmåga efter examen kommer att ha högre löner i genomsnitt jämfört med dem som studerat vid andra lärosäten. Skillnader i löner/inkomster mellan individer som studerat vid olika lärosäten behöver alltså inte bero på skillnader i utbildningens kvalitet.77 Ett tankeexperiment kan visa på hur selektionsproblemet potentiellt skulle kunna lösas. Anta att vi kan genomföra ett randomiserat experiment (se faktaruta 1.1 Ordlista), så att de individer som vill studera slumpas ut på de olika lärosäten som finns i . Detta skulle innebära att studenternas förmåga blev jämnt fördelad över lärosäten. Sedan observerar vi anställning och ingångslön direkt efter avslutad utbildning. Problemet med detta är att skillnader i ingångslön mellan individer som läst på de olika lärosätena (men med samma utbildnings- inriktning) inte skulle kunna tolkas som produktivitetsskillnader mellan lärosätena eftersom arbetsgivarna inte har information om individernas produktivitet. Den potentiellt högre observerade lönen för studenter från ett visst lärosäte skulle i stället kunna vara ett resultat av statistisk diskriminering och/eller en följd av regionala löneskillnader. Med statistisk diskriminering menas i detta sammanhang att arbetsgivare behandlar en enskild individ utifrån vilken grupp han/hon tillhör. Lönesättningen bygger i detta fall på arbetsgivarens tro eller vetskap om produktiviteten hos 77 Om en utbildning vid ett lärosäte endast anses svårare förutsätter vi att studenterna som blir antagna till utbildning är duktigare än de som inte blir antagna. Effekter av val av lärosäte Bilaga 8 till LU 2008 tidigare studenter från ett visst lärosäte. Regionala löneskillnader kan uppkomma på grund av arbetsmarknadsläget där lärosätet ligger, t.ex. får studenter från ofta jobb i . En annan orsak till regionala löneskillnader kan vara att individer som har läst på ett visst lärosäte systematiskt skaffar (eller tvingas skaffa) jobb i en höglöneregion, t.ex. får studenter från ofta jobb i . Detta tankeexperiment visar på två problem med att uppskatta kvaliteten hos lärosäten med ett hypotetiskt randomiserat experiment.78 Det första är att man inte kan kontrollera för arbetsmarkandsläge och det andra att man inte kan kontrollera för att ingångslönen för en individ baseras på tidigare studenters förmågor. svenska studier har ofta försökt att skapa en experimentsituation liknande den ovan genom att med observer- bara variabler (t.ex. familjebakgrund och betyg) kontrollera för individers förmåga. I dessa studier anses då valet av lärosäte i princip vara slumpmässigt när man betingat på dessa variabler; en tidigare student med ett visst medelbetyg från gymnasiet som läst på ekonomutbildningen i och som har högskoleutbildade föräldrar kan då jämföras med en likartad student som läst på i . I (2006) och (2006) används en sådan s.k. icke-parametrisk metod (se faktaruta 1.1 Ordlista). Detta är ett utmärkt sätt att hantera selektions- problemet (se faktaruta 1.1 Ordlista) på men begränsas policyvärdet (se faktaruta 1.1 Ordlista) av analysen avsevärt eftersom det inte går att jämföra enskilda lärosäten med varandra p.g.a. för få jämförelseindivider. För att finna tillräckligt många jämförbara studenter från olika lärosäten tvingas forskaren nämligen klumpa ihop lärosätena så att endast jämförelser mellan t.ex. små och stora lärosäten, eller gamla och nya lärosäten, kan göras. Ett alternativ till att direkt jämföra individer med varandra är att skatta en regressionsmodell (se faktaruta 1.1 Ordlista). I en sådan beskrivs individens lön som en funktion av lärosäte och t.ex. familjebakgrund och betyg. Ett problem med denna ansats är att den antagna relationen mellan lön och de andra variablerna kan vara felaktig, vilket leder till skeva (eller felaktiga) skattningar av lärosätespremien. 78 Vad man skulle behöva göra är att slumpa ut de nyutexaminerade studenterna som också via slumpen fick studera vid ett helt nybildade lärosäten på olika regionala arbetsmarknader. Bilaga 8 till LU 2008 Effekter av val av lärosäte Det kanske mest begränsande med metoderna ovan är dock antagandet att man observerar allt som styr individernas val av studieort och som påverkar deras inkomst. (2005) försöker kontrollera för icke observerbar förmåga genom att använda syskon i sin analys. Idén är att syskon har samma icke observerbara förmåga (vilket också är ett starkt antagande)79 och att eventuella skillnader i löner/inkomster mellan syskon som studerat vid olika lärosäten är en uppskattning av skillnaden i kvalité mellan lärosätena. En ytterligare komplikation är att studenter interagerar med varandra.