sou · GWB369 · 2008-07-03 00:00:00 — Ingångslönerna inom de flesta utbildningsinriktningarna har en ganska jämn ökningstakt vid högre utbildningsnivåer, men inriktningen pedagogik och lärarutbildning är ett undantag. Det är nästan ingen skillnad i ingångslön bland dem som har läst eller fler jämfört med dem som har läst mindre än . Pedagogik är också bland de inriktningar där ingångslönerna är lägst vid grundutbildning på högskolenivå, men disputerade pedagoger har näst högst ingångslön; endast disputerade med inriktning hälso- och sjukvård har högre. Hälso- och sjukvård är också ett exempel på en ojämn relation mellan utbildningsnivå och ingångslöner – lägre ingångslöner än pedagoger för dem med mindre än högskoleutbildning, nära genomsnittet för alla inriktningar men inte forskarutbildning, och högst av alla när det gäller forskarnivå. En möjlig förklaring till avvikelserna för hälsoinriktning och pedagogik från resten av inriktningarna, som dock inte undersöks vidare här, är de jobb som ingångslönerna avser. När det gäller de små skillnaderna i ingångslön mellan pedagoger som har läst mindre än två respektive de som har läst två eller fler år på universitet kan dessa bero på att båda grupperna i stor utsträckning har liknande jobb som lärare. Den stora skillnaden mellan ingångslöner för disputerade respektive individer med eller fler inom hälso- och sjukvård kan bero på att många av de disputerade redan arbetar, ofta som läkare. Lönen efter disputation är i så fall ett dåligt mått på ingångslön. Det är svårt att se några klara förändringar över tiden, förutom i två fall. Ingångslönerna för disputerade inom hälso- och sjukvård har minskat i relation till ingångslönen för referensgruppen från –1994 till –2003. Liknande utveckling har skett för tidigare studenter med inriktningen humaniora och konst med eller fler på ; en minskning från till . Bilaga 8 till LU 2008 En beskrivande analys av utbildningen i En person som står inför valet att utbilda sig vidare har två alternativa livsinkomster (se faktaruta 1.1 Ordlista) att se fram emot; den med den gamla utbildningen och den med den nya. För att beräkna individens förväntade kvarvarande livsinkomst med den nuvarande utbildningen använder vi inkomstdata för individer med samma utbildningsgrupp och med åldrar mellan individens nuvarande ålder och 50 år.55 De diskonterade inkomsterna (se faktaruta 1.1 Ordlista) vid respektive ålder summeras ihop, och på motsvarande sätt beräknas den förväntade livsinkomsten med den nya utbildningen. Diagram 4.1 visar ett exempel på förväntad utveckling av årsinkomsten beräknad för en kvinna eller längre med inriktningen samhällsvetenskap, juridik, handel, eller administration. Den förväntade kvarvarande livsinkomsten vid en viss ålder är helt enkelt en diskonterad summa av årsinkomsterna från den åldern och framåt. 55 Vi begränsar oss till eftersom det finns för få observationer för äldre individer. En beskrivande analys av utbildningen i Bilaga 8 till LU 2008 Diagram 4.1 Exempel på förväntad livsinkomst Anm.: Förväntad inkomstutveckning (tkr) för kvinnor , Eftergymnasial utbildning eller längre inom samhällsvetenskap, juridik, handel och administration. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen. Skillnaden mellan livsinkomsten med den nya utbildningen och den med den tidigare (innevarande) benämns marginell livsinkomst- skillnad. När denna beräknas tas hänsyn till den aktuella utbild- ningens längd. Exempelvis betyder en fyraårig utbildning dels att individen går miste om fyra års inkomster, dels att den nya livsinkomsten måste diskonteras tillbaka till beslutstidpunkten. Vi tar inte hänsyn till kostnader såsom studielån eller eventuella utbildningsavgifter här och justerar inte heller resultaten för individernas sociala bakgrund. Det sistnämnda innebär att resultaten inte kan tolkas som utbildningspremier (se faktaruta 1.1 Ordlista) utan de ska endast ses som en beskrivning av skillnader mellan inkomsterna bland individer med olika utbildning. Via beräkningen av marginella livsinkomstförändringar går det att bedöma hur mycket individerna i genomsnitt tjänar på att utbilda sig tidigt jämfört med sent i livet. Diagram 4.2 visar att ju tidigare en individ väljer att utbilda sig, desto högre är den förväntade marginella livsinkomstförändringen. Diagrammet bygger på genomsnitt över alla möjliga utbildningsval. Värt att notera är att det negativa förhållandet mellan ålder och marginell Bilaga 8 till LU 2008 En beskrivande analys av utbildningen i livsinkomstförändring tycks vara linjärt och att det blir negativt vid en ålder strax före . Diagram 4.2 Förväntad marginell livsinkomstförändring Anm.: Marginell livsinkomstförändring (tkr) för olika startåldrar, baserad på skolval från gymnasiet och uppåt. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen. En uppdelning av resultaten för kvinnor respektive män visas i diagram 4.3. Förhållandet mellan marginell livsinkomstförändring och utbildningsålder är likartat för män och kvinnor, men män tjänar generellt sett mer på att utbilda sig tidigare, som kvinnor i genomsnitt förlorar mindre än män på att utbilda sig . Brytpunkten sker vid ungefär 33-års ålder, då kvinnor och män tjänar ungefär lika mycket på att skaffa utbildning. En beskrivande analys av utbildningen i Bilaga 8 till LU 2008 Diagram 4.3 Förväntad marginell Anm.: Marginell livsinkomstförändring (tkr) för olika startåldrar, baserad på skolval från gymnasiet och uppåt. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen. Diagram 4.4 visar utvecklingen av livsinkomsterna över . Siffrorna är inflationsjusterade och visar en positiv trend . Bilaga 8 till LU 2008 En beskrivande analys av utbildningen i Diagram 4.4 Förväntad marginell livsinkomstförändring Anm.: Marginell livsinkomstförändring (tkr) över tiden, baserad på skolval från gymnasiet och uppåt. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen. Diagram 4.5 visar en uppdelning av marginell livsinkomst- förändring för kvinnor respektive män. Det verkar som att det är mäns ökande marginella livsinkomstförändringar som driver den positiva trenden för hela befolkningen. Efter en kraftig ökning kring 1996 har kvinnors marginella livsinkomstförändring på utbildning inte förändrats nämnvärt, medan mäns har ökat kraftigt . En beskrivande analys av utbildningen i Bilaga 8 till LU 2008 Diagram 4.5 Förväntad marginell Anm.: Marginell livsinkomstförändring (tkr) över tiden, baserad på skolval från gymnasiet och uppåt. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen. Slutligen redovisar vi i tabell 4.16 inkomstförändringar mellan olika utbildningsinriktningar. Pedagogik och lärarutbildning samt humaniora och konst har negativa värden, medan resten av utbildningarna har positiva värden. Det finns fler utbildnings- inriktningar som ger en negativ marginalförändring av livs- inkomsten för män än för kvinnor. Bilaga 8 till LU 2008 En beskrivande analys av utbildningen i Tabell 4.16 Marginell livsinkomstförändring totalt samt för kvinnor respektive män fördelad på olika utbildningsinriktningar Samhällsvetenskap, juridik, handel, Naturvetenskap, matematik och data Lant- och skogsbruk samt djursjukvård Hälso- och sjukvård samt social omsorg Anm.: Baseras på skolval från gymnasiet och uppåt och mäts i kronor med prisnivå. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen. Andelen förvärvsarbetande av befolkningen i åldrarna 16–i har minskat . I diagram 4.6 redovisas sysselsättningsgraden, beräknad som förvärvsarbetande med olika utbildningsnivåer som andelar av hela befolkningen, inklusive de som är utanför arbetskraften. Sysselsättningsgraden brukar i vanliga fall redovisas som andel förvärvsarbetande av arbetskraften, där arbetskraften består av knappt en miljon personer färre än totalbefolkningen i åldrarna 16–. Eftersom vi inte har tillgång till en uppdelning av de sysselsatta som andel av arbetskraften i olika utbildningsgrupper är våra siffror inte direkt jämförbara med de vanligast förekommande; däremot går det att göra jämförelser över tiden och mellan utbildningsnivåer. En beskrivande analys av utbildningen i Bilaga 8 till LU 2008 Diagram 4.6 Andel förvärvsarbetande Högskoleutbildning < 2 år Anm.: Förvärvsarbetande bland individer med olika utbildningsnivåer som andel av totalbefolkningen 16––2003. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen. Som framgår av diagram 4.6 och av den finare uppdelningen i tabell 4.17 (där även utbildningsinriktningar redovisas, se Appendix E) finns den kraftigaste nedgången i sysselsättningsgrad bland gruppen med lägst utbildning: från strax år . Till stor del skedde minskningen av sysselsättningsgrad under krisens år . Generellt gäller att ju högre utbildningsnivån är, desto högre är sysselsättningsgraden, men det finns ett undantag: de som har gymnasieutbildning som högst uppnådda nivå har haft högre sysselsättningsgrad än individer med högskole- utbildning mindre än . I detta kapitel har vi beskrivit den svenska befolkningens utbildningsnivå, den sociala snedrekryteringen, löner och inkomster fördelade på utbildningsinriktning samt andelen förvärvsarbetande inom olika utbildningskategorier. Eftersom vi har tillgång till datamaterial från en relativt kan vi dra ett flertal slutsatser både om förändringar över tiden och om skillnader mellan generationer . Bilaga 8 till LU 2008 En beskrivande analys av utbildningen i Bland annat kan vi konstatera att utbildningsnivån i den svenska befolkningen i arbetsför ålder har ökat och att ökningen har varit större för kvinnor än för män. Andelen individer med gymnasieutbildning har i princip varit , medan andelen med enbart grundskoleutbildning har minskat till förmån för andelen högskoleutbildade. Vi har också kunnat se att den sociala snedrekryteringen med avseende på föräldrarnas utbildningsnivå i är stor, särskilt när det gäller individens benägenhet att utbilda sig från låga utbildningsnivåer. minskar snedrekryteringen med utbildningsnivån, något som bekräftar resultatet från tidigare studier. Den sociala snedrekryteringen skiljer sig åt mellan könen och mellan utlandsfödda och svenskfödda. För svenskfödda män är faderns och moderns utbildning mer än dubbelt så betydelsefulla för framtida högre studier än för svenskfödda kvinnor. Det förekommer skillnader både i ingångslön och när det gäller livsinkomst mellan olika typer av utbildning. En generell slutsats är att högutbildade tjänar mer än lågutbildade, men då har vi inte justerat resultaten för social bakgrund och därmed inte skattat utbildningspremien. Det har skett en ökning av livsinkomsterna och denna ökning drivs till stor del av förändrade livsinkomster bland männen. Slutligen kan vi konstatera att andelen förvärvsarbetande i den svenska befolkningen i arbetsför ålder minskade , särskilt bland personer med enbart förgymnasial utbildning. har andelen förvärvsarbetande inom de flesta utbildningsnivåer i princip varit . 5Ekonomiska incitament till utbildningsval Det är väl belagt i forskning att såväl ekonomiska incitament som social bakgrund spelar stor roll för individers val av utbildning. I detta kapitel använder vi två olika ekonomiska modeller (se faktaruta 1.1 Ordlista) som tar hänsyn till båda faktorerna. Vårt primära mål är att undersöka hur ekonomiska incitament, givet social bakgrund, ålder, gymnasiebetyg och kön, förväntas påverka individers utbildningsval. Detta görs genom policysimuleringar (se faktaruta 1.1 Ordlista) som går till enligt följande. Först skattas modellens parametrar (se faktaruta 1.1 Ordlista) och sedan används parametrarna till att simulera vad som skulle hända vid ett politiskt ingripande eller en reform, t.ex. en höjning av studiebidraget eller förändringar i skattesystemet. Den första modellen (avsnitt 5.1) är ett nytt bidrag till den ekonomiska forskningen kring utbildningsval och finns beskriven i detalj i Angelov, Dagsvik & (2008). Den behandlar val av utbildningsinriktning och -nivå och beskriver individers beteenden då de utgår från nyttomaximering för att göra sina utbildningsval. Detsamma gäller den andra modellen (avsnitt 5.2), men den behandlar enbart valet av utbildningsnivå. Modellen, som föreslås av (1998) är tämligen välkänd inom den ekonomiska utbildningsforskningen, men har enligt vad vi känner till inte tidigare skattats (se faktaruta 1.1 Ordlista) på svenska data. Modellen i avsnitt 5.1 kan användas för att uppskatta effekten av skatte- eller studiemedelsreformer på utbildningssamman- sättningen bland dem som har valt högskoleutbildning. Den andra modellen (avsnitt 5.2) används för att analysera inflödet av nya (alternativt utflödet av nuvarande) studenter på högskolenivå efter en reform. Båda dessa effekter är värda att beakta när vi analyserar följderna av olika reformer och eftersom vi inte har tillgång till ett Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 verktyg som tar hänsyn till båda effekter använder vi två kompletterande modeller. 5.1Utbildningsval – inriktning och nivå Eftersom den ekonomiska modellen är ganska komplex väljer vi att inte presentera detaljer kring modell eller skattning utan hänvisar den intresserade läsaren till appendix C för mer detaljer. Vår modell bygger på ett antal antaganden om individers beteende då de väljer sin utbildning. Avsnittet börjar med en kort översiktlig beskrivning av dessa antaganden och idéer kring skattning. Vi skattar parametrar i modellen på utbildningsval med hjälp av data som beskrivs i Appendix A. Resultaten från dessa skattningar används sedan för att genomföra policysimuleringar. Vi gör följande grundläggande antaganden: 1.En individ som står inför valet av ny utbildning tar hänsyn till de alternativa framtida livsinkomster som han/hon tror att olika utbildningar möjliggör. Livsinkomsterna fungerar som ekonomiska incitament (se faktaruta 1.1 Ordlista) vid utbildningsvalet; ju mer den blivande studenten kan förväntas tjäna efter en viss typ av utbildning, desto mer benägen är han/hon att välja utbildningen. Individerna baserar sitt utbildningsval på prognoser över framtida livs- inkomster men de är begränsat rationella, vilket betyder att de inte exakt kan förutsäga sina livsinkomster för olika typer av utbildningsinriktningar. I stället antas att individernas prognos om framtida inkomster bygger på allmänt tillgänglig information. 2.Vid utbildningsvalet kan individerna även ta hänsyn till sina rena preferenser för olika utbildningar – hög framtida inkomst är med andra ord inte det enda som potentiella studenter bryr sig om. Exempelvis kan en lång utbildning som inte förväntas leda till höga inkomster ändå vara ett rationellt val, förutsatt att den Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval medför tillräckligt hög social status.56 Enligt en del tidigare studier kan t.ex. skillnader i utbildningsnivå mellan olika sociala klasser förklaras av att olika klasser värderar utbildning olika.57 Enligt denna teori värderas hög utbildning inte enbart på grund av de ekonomiska fördelarna som den kan ge, utan också som ett sätt att tillhöra en högre klass. I modellen har individen inte några begränsningar i sitt val av utbildning dvs. individerna kan fritt välja den utbildning som de tror maximerar deras framtida nytta. I verkligheten har dock individerna begränsningar. Dessa begränsningar beror på individens bakgrund men också på restriktioner i antalet utbildningsplatser vid lärosätena (se inledning). För att ta hänsyn till att individer har olika möjligheter kontrollerar vi i den empiriska modellen för moderns och faderns genomsnittsinkomster beräknade som slutar då individen fyller 19 år.58 Vidare kontrollerar vi för (se faktaruta 1.1 Ordlista) slutbetyg från gymnasiet för att ta hänsyn till att det finns utbudsrestriktioner dvs. att antalet platser för en viss utbildning är begränsat. Slutbetyg fungerar dels som en restriktion vid antagningen till olika utbildningar, dels som ett mått på hur väl individen kan tänkas klara av en högre utbildning med varierande svårighetsgrad. Modellen skattas på ett stickprov (se faktaruta 1.1 Ordlista) ur vår population av alla individer som var gamla och som har skaffat någon typ av högskoleutbildning . Eftersom vi i så stor utsträckning som möjligt vill analysera färdigutbildade individer begränsas analysen till individer som är . Individer för vilka data för någon av variablerna saknas ingår inte i stickprovet. Det slutliga antalet individer som används vid skattningen är drygt 72 000. Detaljer kring skattningen samt en variabelbeskrivning finns i appendix C, men det är värt att nämna att livsinkomstprognoserna som används vid skattningen är diskonterade summor (se 56Vi fokuserar analysen på hur individernas val påverkas av förändringar i de ekonomiska incitamenten. Vi analyserar således inte effekten av mjukare värden (som status), även om vi i vår modell tillåter att individerna tar hänsyn till annat än livsinkomster. Förenklat betyder detta att ett antal skattade modellparametrar under vissa förutsättningar kan tolkas som rena preferenser för olika utbildningar. 57Se Breen, R. & Goldthorpe, J. [1997], , R. [2003] och , A. & de , U. [2001]. 58Vi har även använt föräldrarnas utbildningsnivåer i stället för deras inkomster utan att resultaten påverkas nämnvärt. Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 faktaruta 1.1 Ordlista) av de individuella inkomstprediktionerna (se faktaruta 1.1 Ordlista) för året då utbildningsvalet gjordes. Inkomstprediktionen bygger i sin tur på en skattad löneekvation (se t.ex. Card 1999). Valmängden består av alla möjliga högskoleutbildningar enligt en kombination av de första positionerna i SUN-nomenklaturens nivå- och inriktningskoder. Skattningspopulationen består av individer som har läst korta (kortare än )59 respektive långa (eller längre) universitetsutbildningar; vi har uteslutit forskarutbildning p.g.a. för få observationer. Inom SUN- klassificeringen finns tio inriktningar på varje nivå, men vi har tagit bort inriktningarna allmän och okänd därför att de inte tillför något till vår analys. Av de kvarstående utbildningsinriktningarna fanns det för få observationer för den korta universitets- utbildningen med inriktning lant- och skogsbruk samt djursjuk- vård. Det slutliga antalet utbildningar är därmed femton. Det viktigaste resultatet från skattningen är att vi får en positiv och statistiskt säkerställd (se faktaruta 1.1 Ordlista) skattning av den parameter (se faktaruta 1.1 Ordlista) som mäter hur benägenheten att välja en viss utbildning ändras när de ekonomiska incitamenten ändras (se tabell 5.1 i Appendix E). Detta innebär att om livsinkomsten som kan förväntas efter en viss utbildning ökar, så ökar även individens benägenhet att välja denna utbildning. Resultatet är naturligtvis väntat och stöds av en mängd andra studier som skattat effekten av ekonomiska incitament. Tidigare studier har främst inriktat sig på att analysera valet av utbildningslängd men några har även undersökt valet av utbildningsinriktning (se avsnitt 2.8). Gymnasiebetygen är viktiga vid utbildningsvalet och särskilt vid valet till längre utbildningar. Parameterskattningarna redovisas i tabell 5.1 (Appendix E) där referensutbildningen är en kort högskoleutbildning i pedagogik. Eftersom resultaten inte bygger på 59 Ett möjligt problem med att dela upp högskoleutbildningar efter SUN-koden för längd är att en del av de individer som har läst korta utbildningar inte har gjort ett aktivt val. Med andra ord kan de i själva verket ha valt en lång utbildning men av olika anledningar (t.ex. brist på motivation eller oförmåga att klara långa högskolestudier) hoppat av. Med hjälp av registerdata är det omöjligt att veta hur stor andel som har gjort ett aktivt val att läsa korta utbildningar, men en del av problematiken avhjälps genom att vi konstanthåller för gymnasiebetyg vid skattningen av individernas val av utbildning. Bilaga 8 till LU 2008 Ekonomiska incitament till utbildningsval en linjär skattningsmodell går det inte att tolka parametrarnas storlek på ett meningsfullt sätt.60 Skattningarnas tecken visar dock om individer med högre betyg är mer eller mindre benägna att läsa en viss utbildningsinriktning (relativt att läsa referens- utbildningen), jämfört med individer med lägre betyg. De allra flesta av de skattade betygsparametrarna är positiva. För långa utbildningar ligger betygsparametrarna mellan 0,55 och 1,15 och är statistiskt säkerställda för alla inriktningar, medan de för korta ligger mellan -0,11 och 0.31. Alla utom två av parameter- skattningarna som avser korta utbildningar (hälso- och sjukvård samt tjänster) är statistiskt säkerställda. Sambandet mellan betyg och valet av korta högskolestudier inom teknik och tillverkning är negativt, medan alla andra parameterskattningar är positiva. Sammantaget tyder resultaten på att individer med högre betyg är mer benägna att läsa övriga högskoleutbildningar (med ett undantag) än en kort högskoleutbildning i pedagogik. Det positiva sambandet mellan betyg och utbildningsval är dessutom starkare för de längre utbildningarna. Ett större antal av parameterskattningarna som avser faderns utbildning är statistiskt säkerställda jämfört med dem som avser moderns inkomst och de har dessutom högre storlek än de som avser moderns inkomst. Med andra ord är faderns inkomst mer betydelsefull för utbildningsvalet än moderns. En intressant fråga ur policysynpunkt (se faktaruta 1.1 Ordlista) är hur mycket benägenheten att välja olika utbildningar ändras då livsinkomsterna ändras. Givet de skattade modellparametrarna gör vi en prediktion (se faktaruta 1.1 Ordlista) för varje individs benägenhet att välja var och en av de olika utbildningarna. Utifrån dessa prediktioner får vi en uppskattning av andelen individer i vårt stickprov som skulle välja en viss utbildning givet modellen eller alternativt efter en policyreform. Dessa predicerade andelar, tillsammans med de faktiska andelarna av individer med olika utbildningar, visas i kolumn 2 och 3 i tabell 5.2. Som framgår av värdena ligger de predicerade andelarna ligger nära de faktiska. 60 I vanlig linjär regression (som har en kausal tolkning) kan man direkt ur parameterskattningarna utläsa effekten av en förändring i den förklarande variabeln (t.ex. antalet utbildningsår) på den förklarade (t.ex. lön). Ekonomiska incitament till utbildningsval Bilaga 8 till LU 2008 Tabell 5.2*A Andelar med olika utbildningar Högskoleutb < , Pedagogik och lära-rutbildning Högskoleutb < , Humaniora och konst Högskoleutb < , Samhällsvetenskap, juridik, handel, adm. Högskoleutb < , Naturvetenskap, matematik och data Högskoleutb < , Teknik och tillverkning Högskoleutb < , Hälso- och sjukvård samt social omsorg Högskoleutb < , Tjänster Högskoleutb , Pedagogik och lärar-utbildning Högskoleutb , Humaniora och konst Högskoleutb , Samhällsvetenskap, juridik, handel, adm. Högskoleutb , Naturvetenskap, matematik och data Högskoleutb , Teknik och tillverkning Högskoleutb , Lant- och skogsbruk samt djur-sjukvård Högskoleutb , Hälso- och sjukvård samt social omsorg *Tabell 5.1 se Appendix E. Källa: Egna beräkningar som bygger på IFAU-databasen –2003. Modellen beskrivs i detalj i appendix C. Simuleringarna går ut på att ändra livsinkomsten för en eller flera utbildningar, räkna ut nya predicerade andelar som bygger på den ändrade livsinkomsten och jämföra med de ursprungliga.61 På detta sätt går det att uppskatta förändringen i utbildningssamman- sättningen i populationen. Denna tolkning bygger på tre antaganden. Det första antagandet är att stickprovet är representativt för dem som skaffar högskoleutbildning. Vi tror att detta är uppfyllt, eftersom stickprovet bygger på individer i våra data som har skaffat utbildning . Inga andra begränsningar finns än dem att det ska finnas data för varje individ och att individerna måste vara när de är färdigutbildade. Det sistnämnda, samt att vi använder föräldrarnas inkomster då individerna var , begränsar stickprovet åldersmässigt men inte i övrigt.