sou · GWB321 · 2008-03-04 00:00:00 — Den första rör frågan om effekterna av jobbförlust skiljer sig åt beroende på olika motiv till friställning. Den mest explicita behandlingen av detta spörsmål finner vi i de amerikanska studier som haft tillgång till självrapporterade uppgifter om orsaker till jobbförlust. Även om resultaten inte är helt entydiga tycks den allmänna bilden vara att individuellt friställda drabbas hårdare än friställda i grupp. Det här fenomenet observerades ursprungligen i en studie av Gibbons och (1991) och betecknades där som en citron-effekt. Det teoretiska argumentet för en sådan effekt är att potentiella arbetsgivare kan tolka erfarenhet av individuell jobbförlust som en signal om lägre produktivitet. Motsvarande systematiska skillnader i effekt av jobbförlust går inte att finna i de studier som definierat olika kategorier av friställda med utgångspunkt från registerdata. Den andra aspekten gäller betydelsen av det allmänna läget på arbetsmarknaden. Det finns mycket som talar för att de Forskningsöversikt – individeffekter av friställningar Bilaga 7 till LU 2008 observerade effekterna av friställning till stor del beror på hur undersökningsperioderna förhåller sig till konjunkturcykeln. Olägenheten av att drabbas av en ofrivillig jobbförlust är självfallet större vid en svag arbetsmarknadssituation jämfört med ett starkare arbetsmarknadsläge. Risken för långvariga negativa effekter till följd av upprepade jobbförluster tycks vara störst om den initiala friställningen sammanfaller med en stundande lågkonjunktur. 9Vidare studier – individeffekter av friställningar Föregående kapitel har visat att det numera finns en förhållandevis omfattande vetenskaplig litteratur som analyserar förekomst och effekter av ofrivilliga jobbförluster. Det finns en hel del allmänna lärdomar att dra från denna litteratur, men det finns också erfarenheter som är specifika för vissa länder och som ofta visar sig vara relaterade till institutionella förhållanden på arbetsmarknaden. Med detta som bakgrund syftar föreliggande kapitel till att diskutera vissa metodfrågor och problemställningar som kan vara av intresse för framtida studier av effekter av friställningar. Kapitlet inleds med en enkel presentation av den modellram som vanligtvis används för att utvärdera effekter av olika typer av behandlingar (efter engelskans treatment). På detta följer en diskussion om några av de särskilda metodologiska möjligheter som svenska registerdata erbjuder. Det handlar bland annat om förutsättningarna för att identifiera ofrivilliga jobbförluster och för- och nackdelar med olika möjliga definitioner av friställningar. Vi resonerar också lite kring hur tillgängliga data kan bidra till att öka trovärdigheten för de identifikationsstrategier som normalt används för att utvärdera effekter av friställningar. Därefter följer två avsnitt som diskuterar intressanta utfallsvariabler och olika typer av heterogenitet i effekter av friställningar som kommande studier kan fokusera på. I inledningen till föregående kapitel konstaterade vi att det kan vara förknippat med många olika konsekvenser att förlora sitt jobb. En friställning påverkar både individen och dennes familj. Det kan handla om allt från ekonomiska konsekvenser till effekter på hälsa och separationer. I den diskussion som följer i detta kapitel fortsätter vi dock att fokusera på effekter av jobbförluster på den enskildes arbetsmarknadssituation. Vi berör heller inte frågan om i vilken utsträckning friställningar är framkallade av ökad Vidare studier – individeffekter av friställningar Bilaga 7 till LU 2008 Vi diskuterar för- och nackdelar med olika definitioner av ofrivilliga jobbförluster, men fokuserar alltså inte på om friställningar i högre eller lägre grad är orsakade av globaliseringen av ekonomin. En av de största utmaningarna i empirisk forskning är att besvara den klassiska utvärderingsfrågan: vad skulle hänt om inte . Frågan som utvärderingsstudier försöker ge svar på handlar alltså om det som brukar kallas kontrafaktiska utfall. Grundproblemet består i att vi endast kan observera ett av två (eller flera) möjliga utfall för ett givet studieobjekt. Inom många vetenskapsområden, särskilt medicin, är den dominerande uppfattningen att frågor om kontrafaktiska utfall bäst besvaras genom randomiserade experiment.TPF179FPT Den stora fördelen som randomisering har över icke-experimentella ansatser är att metoden genererar en kontrollgrupp som har samma fördelning av observerade och icke- observerade egenskaper som behandlingsgruppen. Detta är en garanti för att kontrollgruppens utfall verkligen motsvarar det kontrafaktiska utfallet för behandlingsgruppen. I ekonomisk utvärderingsforskning finns mycket sällan data från experiment att tillgå. Forskarna måste i stället förlita sig på så kallade observationsdata (alltså data som inte är genererade från ett experiment) och olika ekonometriska tekniker för att söka besvara den klassiska utvärderingsfrågan. Syftet med det här avsnittet är att ge en enkel presentation av utvärderingsproblemet och den modell- ram som normalt används i icke-experimentella utvärderings- studier. Avsikten är närmast att ge lite bakgrund till den diskussion som följer. I det här aktuella fallet kan utvärderingsfrågan formuleras som: hur påverkar en friställning individens arbetsmarknadssituation jämfört med vad som skulle ha hänt om friställningen inte hade inträffat? Anta att vi exempelvis fokuserar på effekten på lön och låter Y1B B beteckna lön i händelse av friställning, Y0B B representera lön i frånvaro av friställning, D=1 indikera att friställning inträffat och D=0 indikera att friställning inte inträffat. Då kan effekten för dem som drabbas av jobbförlust, ATT (efter engelskans average treatment effect on the treated), beräknas som: 179TP PT Angrist, J. & Krueger, A. [1999]. Bilaga 7 till LU 2008 Vidare studier – individeffekter av friställningar ATT = E(Y1 Y0 D = 1) = E(Y1 D = 1) E(Y0 D = 1) Utvärderingsproblemet består i att vi endast kan observera Y1B B eller Y0B B för en given individ, aldrig båda. E(Y1 D = 1) kan beräknas direkt från data. Vad som saknas är information för att beräkna E(Y0 D = 1) , det kontrafaktiska utfallet. Anta att vi i beräkningen av ATT ersätter det icke-observerbara E(Y0 D = 1) med det observerbara E(Y0 D = 0) . Om den mekanism som styr huruvida individen drabbas av friställning eller inte är systematisk och inte D = 1) E(Y0 D = 0) . utfallet för jämförelsegruppen inte motsvarar det kontrafaktiska utfallet för behandlingsgruppen. Det finns en lång rad ekonometriska tekniker som med utgångspunkt från olika antaganden löser ovanstående selektions- problem.TPF180FPT Utan att i detalj redogöra för metoderna, kan vi konstatera att samliga bygger på någon av följande tre principer för att uppskatta det kontrafaktiska utfallet: Before-after estimators: Använder data för behandlade före behandling för att uppskatta det kontrafaktiska utfallet. Cross-section estimators: Använder data för icke- behandlade i en specifik tidpunkt efter behandling för att uppskatta det kontrafaktiska utfallet. Difference-in-differences estimators: Använder data för behandlade och icke-behandlade både före och efter behandling för att uppskatta det kontrafaktiska utfallet. I kommande avsnitt kommer vi att diskutera några aspekter på svenska registerdata som kan bidra till att öka trovärdigheten för att de antaganden som dessa tre huvudtyper av icke-experimentella estimatorer vilar på verkligen är uppfyllda. 180TP PT Se Heckman, J. & , R. [1985] och Heckman, J. m.fl. [1999] för en detaljerad presentation av icke-experimentella estimatorer. Vidare studier – individeffekter av friställningar Bilaga 7 till LU 2008 9.2Svenska registerdata och vanliga metodproblem i utvärderingar av friställningar I det här avsnittet diskuterar vi några av de metodproblem som är förknippade med att korrekt söka avgöra vilka effekter en ofrivillig jobbförlust har. Det handlar bland annat om problematiken med falska arbetsställe-/företagsneddragningar och nedläggningar, för- och nackdelar med olika möjliga definitioner av ofrivilliga jobbförluster och förutsättningar att hantera det selektionsproblem som beskrivits ovan. Utgångspunkten för diskussionen är de speciella metodologiska möjligheter som svenska registerdata erbjuder. 9.2.1Falska neddragningar och nedläggningar I den modellram för utvärderingar som presenterades ovan förutsattes en väl definierad behandling. Det säger sig självt att för att korrekt kunna besvara utvärderingsfrågan är det centralt att vi kan identifiera vilken behandling det handlar om och vilka individer som erhållit den. I det här avseendet finns en viktig skillnad mellan litteraturen som fokuserar på effekter av friställningar och den traditionella programutvärderingslitteraturen.TPF181FPT Felaktigt klassi- ficerade jobbförluster kan förekomma både i undersökningar som baseras på intervjuer/enkäter och i undersökningar som bygger på registerdata. Tidigare studier har visat att konsekvenserna av felklassificeringar kan vara betydande och leda till radikalt ändade slutsatser av analysen. När analysen baseras på registerdata utgår definitionen av friställningar från anställningar som upphör i samband med att arbetsställen/företag minskar eller lägger ner sin verksamhet. Vanligtvis sätts likhetstecken mellan en försvunnen arbets- ställe-/företagsidentitet och en nedläggning. Ett problem med denna ansats är att traditionella identitetsbegrepp kan vara instabila över tiden. Att en identitet upphör mellan två tidpunkter kan självfallet bero på att verksamheten lagts ner. Men det kan också ha 181TP PT Naturligtvis förekommer det problem med att korrekt identifiera behandlingar också inom den traditionella programutvärderingslitteraturen. Men det är vår uppfattning att svårigheterna i allmänhet är större i fallet med friställningar. Det beror bland annat på att definitionen av behandlingen ofta involverar två studieobjekt – ett arbetsställe/företag som minskar eller lägger ner sin verksamhet och de individer som ofrivilligt förlorar sitt arbete till följd av dessa händelser. För en beskrivning av FAD-metoden, se , J & , G. [2006]. Bilaga 7 till LU 2008 Vidare studier – individeffekter av friställningar sin grund i olika organisatoriska förändringar, exempelvis att ett arbetsställe/företag slagits samman med en ny enhet. Med utgångspunkt från svenska registerdata har vi unika möjligheter att hantera denna problematik. SCB:s statistik omfattar totalräknade longitudinella register över individer, arbetsställen och företag. Genom att alla förvärvsarbetande kan kopplas till det arbetsställe/företag där de arbetar kan stabila identiteter skapas med utgångspunkt från enheternas personalbestånd och olika demografiska händelser härledas med utgångspunkt från flöden av arbetskraft mellan enheterna. Denna princip ligger till grund för den så kallade FAD-metoden, som alltså bygger på att arbetsställen och företag identifieras genom de personer som arbetar där, snarare än traditionella identiteter som arbetsställe- och organisations- nummer. FAD-metoden utgår lite förenklat från en majoritets- princip, som innebär att om en majoritet av de anställda på ett arbetsställe/företag med en viss identitet återfinns på en annan identitet , klassificeras arbetsstället/företaget som överlevande. Med utgångspunkt från svenska registerdata och den här typen av kriterier är det möjligt att på ett mer tillförlitligt sätt skilja verkliga neddragningar och nedläggningar av verksamhet från rena organisatoriska förändringar. Denna potential har ännu inte utnyttjas i någon studie över förekomst och effekter av fri- ställningar. Redan en enkel deskription av omfattningen av falska neddragningar/nedläggningar skulle vara värdefull och bidra till tolkningen av resultat från studier där dessa principer inte tillämpats. En studie av effekter av friställningar med och utan korrigering för falska neddragningar/nedläggningar skulle bidra ytterligare. 9.2.2För och nackdelar med olika definitioner av friställda Vi har tidigare kunnat konstatera att definitionen av friställda i den empiriska litteraturen omfattar allt från samtliga anställningar som upphör till anställningar som avslutas i början eller i slutet av en neddragnings- eller nedläggningsprocess. Den i mångas ögon bästa ansatsen är att fokusera på fri- ställningar i samband med nedläggningar av verksamhet. Huvud- argumentet för detta är att några av de typiska metodproblemen i utvärderingar baserade på observationsdata kan undvikas. Inte sällan likställer man en nedläggning med ett så kallat kvasi- Vidare studier – individeffekter av friställningar Bilaga 7 till LU 2008 experiment eller naturligt experiment. Även om detta inte är en helt korrekt användning av dessa begrepp kan man i vart fall konstatera att en friställning till följd av nedläggning utgör en exogen behandling. En nedläggning omfattar alla anställda, oberoende av deras individuella (observerbara och icke-observer- bara) egenskaper. Till skillnad från en neddragning sker alltså inget urval, utan samtliga anställda berörs. Detta bidrar till att reducerar de selektionsproblem som kan följa vid en analys av neddragningar, där de som omfattas av en neddragning inte nödvändigtvis utgör ett representativt urval av samtliga anställda på ett visst företag/arbetsställe. Att fokusera på nedläggningar löser emellertid långt ifrån alla metodproblem. En nedläggning är ofta en utdragen process, där vissa anställningar upphör tidigt i processen och andra först . Likväl som att de som drabbas av en neddragning kan utgöra ett selekterat urval kan en nedläggning vara förknippad med icke- slumpmässiga separationer i olika faser av nedläggningsprocessen. Det kan exempelvis vara så att de som är efterfrågade på arbetsmarknaden och har lätt att finna annat arbete lämnar först. har arbetsgivaren intresse av att behålla den mest värdefulla arbetskraften . När man talar om nedläggningar i termer av naturliga experiment är det också viktigt att vara medveten om att allokeringen av behandlingen inte är oberoende av relevanta utfallsvariabler (vilket är fallet vid ett experiment). Nedläggningar är ofta koncentrerade till regioner, sektorer och yrken med vikande efterfrågan på arbetskraft, vilket självfallet påverkar de drabbades framtida arbetsmarknadsutsikter. En uppenbar fara med att allt för ensidigt fokusera på nedläggningar är att vi förbiser det stora flertalet ofrivilliga jobbförluster. Dilemmat är alltså att nedläggningar knappast är representativa för alla friställningar. (2006) uppger exempelvis att av det totala antalet varsel i är en följd av nedläggningar. I stället är det personalneddragningar som ligger bakom majoriteten av varsel. Utvecklingen över tiden visar dessutom att andelen varsel till följd av neddragningar ökar, medan andelen varsel på grund av nedläggningar går ner. Vi har också konstaterat att de empiriska resultaten över effekter av ofrivilliga jobbförluster indikerar vissa skillnader beroende på definitionen av friställning. Det innebär alltså att arbetsmarknadsutfallet för de som drabbas av en nedläggning inte nödvändigtvis är representativt för utfallet för dem som friställs av andra orsaker. Bilaga 7 till LU 2008 Vidare studier – individeffekter av friställningar Ett värdefullt bidrag till tidigare forskning vore att arbeta med flera parallella definitioner av friställda. En sådan ansats har flera fördelar jämfört med en studie som fokusera på någon enskild klassificering av friställda. Dels skulle det vara möjligt att fånga in en större andel av det totala antalet ofrivilliga jobbförluster. Dels skulle analysen ge viktig information om eventuella skillnader i utfall mellan olika kategorier av friställda. Detta är ett upplägg som än så länge utnyttjats i mycket begränsad omfattning på svenska data. 9.2.3Rika data kan bidra till resultatens trovärdighet Flera av de vanligaste icke-experimentella estimatorerna i utvär- deringslitteraturen vilar på antaganden vars uppfyllnad i allmänhet inte kan testas. I många fall finns inget annat sätt att utvärdera icke-experimentella estimatorer än att jämföra de utfall de ger med de resultat experiment genererar. LaLonde (1986) utgör en stilbildande studie på detta tema. som gått har det presenterats en serie uppsatser som anammat samma princip för att utvärdera icke-experimentella estimatorer.TPF182FPT Det finns flera lärdomar att dra från denna litteratur som kan bidra till att öka trovärdigheten för de identifikationsstrategier som vanligtvis används för att utvärdera effekter av friställningar. En viktig slutsats är att en rik uppsättning variabler som påverkar både sannolikheten att få behandling och den aktuella utfallsvariabeln bidrar till att reducera selektionsbias. Vanligt förekommande icke-experimentella estimatorer, som och matchning, bygger på antagandet att all selektion baseras på observerbara attribut (antagandet brukar förkortas CIA efter engelskans conditional independence assumption).TPF183FPT Det här är inget trivialt antagande. Det är givet att det fordras tillgång till ett synnerligen rikt datamaterial för att det ska anses trovärdigt att antagandet är uppfyllt. 182TP PT Till de mest citerade hör Heckman, J. m.fl. [1998], Dehejia, R. & Wahba, S. [1999, 2002] och , J & , P. [2005]. 183TP PT Om vi återvänder till ekvation (1) så betyder antagandet att utfallet i frånvaro av friställning, Y0B ,B är oberoende av behandling, D, givet vår uppsättning kontrollvariabler, X. X , D = 0) . X , D = 1) = E(Y0 behandling slumpmässig givet X, vilket ex post återskapar den grundläggande idén med ett experiment. Givet att CIA håller kan vi alltså låta utfallet för icke-friställda representera det kontrafaktiska utfallet för friställda, vilket därmed löser utvärderingsproblemet. Vidare studier – individeffekter av friställningar Bilaga 7 till LU 2008 Jämförelser av utfall från icke-experimentella estimatorer med resultat från experiment understryker särskilt behovet av att ha tillgång till data för aktuella utfallsvariabler flera perioder innan behandling. Sådana data är användbara av flera skäl. För det första kan de användas för att undersöka om utvecklingen i utfalls- variablerna upp till behandlingstidpunkten skiljer sig åt mellan behandlings- och jämförelsegruppen.TPF184FPT För det andra utgör de ideala kontrollvariabler. För det tredje kan de användas för att transformera data i syfte att eliminera effekten av tidskonsistenta icke-observera skillnader mellan behandlings- och jämförelse- gruppen. För det fjärde kan de användas för att testa om utfallet för jämförelsegruppen verkligen utgör ett bra substitut för behand- lingsgruppens kontrafaktiska utfall.TPF185FPT Rent allmänt kan man säga att tillgång till historiska data för aktuella utfallsvariabler ökar sannolikheten för att vi lyckas jämföra jämförbara individer, vilket självfallet bidrar till att minska selektionsbiasen för en given icke- experimentell estimator. En annan till synes trivial lärdom som följer av ovanstående jämförelser är betydelsen av att använda behandlade och icke- behandlade som är geografiskt matchade. Selektionsbiasen minskar påtagligt om behandlade och icke-behandlade dras från samma lokala arbetsmarknad eller region. Svenska registerdata erbjuder unika möjligheter när det gäller att ta fasta på de erfarenheter som följer av jämförelser av utfall från icke-experimentella estimatorer med resultat från experiment. Våra register innehåller synnerligen omfattande information både när det gäller egenskaper hos de individer som drabbas av ofrivilliga jobbförlusters och attribut hos de arbetsställen eller företag de tvingas lämna. Registren innehåller i allmänhet vidsträckt longi- tudinell information, med många års historiska data på intressanta utfallsvariabler. Eftersom det i allmänhet rör sig om totalräknade register finns det goda förutsättningar för att identifiera relevanta jämförelsegrupper och för att utföra analyser på geografiskt matchade data, även i de fall det rör sig om studier av särskilda undergrupper av individer. Tidigare undersökningar av effekter av friställningar har i första hand baserats på datamaterial som omfattar olika typer av individ- 184TP PT Detta har blivit ett standardförfarande sedan Ashenfelter, O. [1978] upptäckte att lönerna för deltagare i amerikanska arbetsmarknadsutbildningar tenderade att falla i perioden innan programdeltagande. Heckman, J & , J. [1999] analyserar vilka konsekvenser en pre- program dip har för olika icke-experimentella estimatorer. 185TP PT Se Heckman, J. & , J. [1989] för en diskussion av sådana pre-program tests. Bilaga 7 till LU 2008 Vidare studier – individeffekter av friställningar I betydligt mindre utsträckning har studierna haft tillgång till information om de arbetsställen och företag individerna arbetar vid. I den mån sådana data överhuvudtaget funnits att tillgå har de i allmänhet varit begränsade till faktorer som branschtillhörighet och storlek. I detta avseende erbjuder svenska registerdata alldeles särskilda förutsättningar. Eftersom alla förvärvsarbetande kan kopplas till det arbetsställe/företag där de arbetar är det möjligt att konstruera datamaterial med en ovanligt rik uppsättning arbets- ställe-/företagsattribut. Givet att vi använder en identifikationsstrategi som baseras på observerbara faktorer och det rör sig om arbetsställe-/företags- attribut som påverkar både sannolikheten att drabbas av jobb- förlust och den utfallsvariabel som studeras bör vi sträva efter att kontrollera för sådana attribut. Notera dock att en sådan ansats sannolikt ger mindre skattade effekter av friställning än en ansats som bortser från arbetsställe-/företagsattribut.TPF186FPT Ett skäl till detta är att den jämförelsegrupp vi skapar när vi kontrollerar för/matchar på sådana attribut kan ha påverkats (exempelvis i form av lägre lönetillväxt) av de faktorer som för behandlingsgruppen lett fram till jobbförlust. Ett annat skäl till varför de skattade effekterna i det här fallet troligtvis blir mindre är att jämförelsegruppen utgörs av individer som löper relativt sett större risk att drabbas av jobbförlust . För att få en uppfattning om vilken betydelse som arbetsställe-/företagsattribut har för de skattade effekterna av friställning är det i alla händelser viktigt att jämföra resultat från skattningar som inkluderar respektive exkluderar dessa attribut. Detaljerad information om arbetsställe-/företagsattribut kan också skapa möjlighet för en helt annan typ av identifikations- strategi. I stället för att kontrollera för/matcha på sådana variabler kan informationen användas som ett instrument i en så kalla instrumentalvariabelskattning.TPF187FPT Detta är en ansats som än så länge inte utnyttjats i utvärderingar av effekter av friställning. Två antaganden krävs för att denna identifikationsstrategi ska ge den kausala effekten av friställning. För det första fordras en observer- bar variabel som påverkar sannolikheten att drabbas av jobbförlust. För det andra krävs att denna variabel inte har någon oberoende påverkan på utfallsvariabeln. Erfarenheterna från den traditionella 186TP PT Det tydligaste empiriska exemplet på detta finner vi i Carneiro, A. & , P. [2006]. Se , L. S. m.fl. [1993a] för ett intressant resonemang kring problematiken. 187TP PT Se Angrist, J. D. m.fl. [1996] och Angrist, J. & Krueger, A. [1999] för en detaljerad presentation av instrumentalvariabelansatsen. Vidare studier – individeffekter av friställningar Bilaga 7 till LU 2008 programutvärderingslitteraturen visar dock att det är långt ifrån trivialt att finna instrument. Exempel på intressanta kandi- dater i det här sammanhanget är olika typer av lönsamhetsmått på arbetsställe-/företagsnivå. Det är rimligt att anta att exempelvis mått som förädlingsvärde per sysselsatt eller avkastning på eget kapital påverkar sannolikheten att drabbas av friställning.