rir · H3B51 · 2015-02-18 00:00:00 — Det finns olika typer av censur. Det som brukar benämnas som censurering från högersidan är när det inte finns någon information om återgången till arbete på grund av att studieperioden avslutas. Censur kan även ske mitt , vilket sker när individer avaktualiseras och försvinner ur registret. Avaktualiseringen kan ske av känd eller okänd anledning och leder till att det bara är möjligt att följa upp individen fram till och med datum för avaktualisering. Det finns ett antal förutsättningar om censurmekanismen som måste uppfyllas för att korrekta estimat av återgången till arbete ska kunna erhållas. Censuren måste vara slumpmässig, dvs. det får inte finnas någon systematisk information i hur censurering sker. Om det är skillnad på andelen censurerade individer i projekt- och kontrollgruppen finns det risk att censureringen inte sker slumpmässigt. Andelen individer som avaktualiseras av känd eller okänd anledning uppgår till i projektgruppen och i kontrollgruppen. Den något lägre andelen i projektgruppen kan möjligtvis härledas till att Arbetsförmedlarna hade en närmare kontakt med dessa individer. 48 E-post från Arbetsförmedlingen . UTBILDNINGSSTÖDET TILL VARSLADE VID – OMSKOLAD TILL ARBETE? De individer som censureras av okänd anledning kan hanteras på olika vis. Ett sätt att hantera dem är att anta att visst antal av dem som avaktualiseras av okänd anledning går till arbete. En tidigare uppföljning visar att cirka hälften av de som avaktualiseras av okänd anledning har återgått till arbete.49 I effektstudiens empiriska specifikation görs ingen korrigering för de individer som har avaktualiserats av okänd anledning.50 Även personer som går till reguljär utbildning avaktualiseras. Anledningen till att reguljär utbildning inte värderas på samma sätt som arbete är att antalet projektdeltagare som startade företag eller studerade vidare efter att ha tagit del av utbildningsinsatser var mycket få. Det är endast av personerna i EGF-gruppen som går till reguljär utbildning och i kontrollgruppen, vilket gör att resultaten inte är känsliga för hur utfallsvariabeln specificeras i detta avseende. Resultaten är robusta för olika avvägningar i censurhanteringen vilket betyder att det sannolikt inte finns någon systematik i censurmekanismen som kan snedvrida resultaten. Matchning av projekt- och kontrollgrupp För att göra projekt- och kontrollgrupperna jämförbara krävs det, som nämndes inledningsvis, att EGF- och kontrollgruppen matchas. Först matchas grupperna på arbetslöshetshistorik, sedan sker ytterligare en matchning på övriga kovariater som kan förklara både selektionen in och utfallet av att delta i EGF-programmet. Det är väsentligt att balansera projekt och kontrollgrupper avseende arbetslöshetshistorik.51 I den empiriska specifikationen används tre olika variabler för att fånga upp historisk arbetslöshet: antal dagar inskriven i Arbetsförmedlingen –2008, dagar i arbetslöshet (väntetid till projektstart) samt om individen skrev in sig som ombytessökande till följd av varslet. Väntetid avser den tid en individ är arbetslös innan denne inträder i en utbildningsinsats. Under väntetidens gång kan den arbetslöse ta del av andra Arbetsförmedlingsåtgärder som exempelvis att få vägledning och handlingsplan upprättad. Anledningen till att väntetiden är beräknad till projektstart och inte specifik utbildningsstart är att kontrollgruppen inkluderar varslade personer oavsett om de har tagit del av åtgärder eller inte, vilket gör att det inte är möjligt att beräkna väntetid till 49Gartell, M., ., och , P. Avaktualisering av okänd orsak–antaganden vid utvärderingsstudier av program, working paper 2012:3, Arbetsförmedlingen, . 50Resultaten blir marginellt förändrade när slumpvisa jobb tilldelas i av fallen som individer avaktualiseras av okänd orsak. Detta som en följd av att ett större antal personer återgår till jobb istället för att försvinna ur studien. I studieperiodens slut blir den totala andelen kvarstående i arbetslöshet omkring 2–lägre. Det relativa avståndet mellan Kaplan-Meierkurvorna påverkas endast marginellt. 51Fredriksson, P. och , P. Dynamic treatment assignment: the consequences for evaluations using observational data. 26(4) s. 435–445. GRANSKAR: OFFENTLIGA FINANSER specifik utbildningsstart för denna grupp. Istället räknas tid i arbetslöshet efter som utfall, och tiden i arbetslöshet före matchas med hjälp av stratifierad exakt matchning.52 Tabell B.3 Beskrivande statistik – Arbetslöshetsvariabler (EGF- och kontrollgrupp) Antal dagar inskriven i AF 2005–2008 (genomsnitt) Av tabell B.3 framgår vissa skillnader mellan EGF- och kontrollgruppen. EGF- gruppen har i genomsnitt 30 färre inskrivningsdagar 2005–2008. genomsnitt cirka 60 fler dagar i arbetslöshet . I EGF-gruppen skrev fler in sig som ombytessökande till följd av varslen. För att göra en stratifierad exakt matchning på dessa variabler tillämpas Coarsened Exact Matching (förkortat ).53 Kortfattat innebär metoden att matchningsvariabler delas upp i stratum och att individer i EGF- och kontrollgruppen placeras in i det stratum som innebär en viss kombination av variabelvärde. De två förstnämnda variablerna är kontinuerliga och delas in i sex respektive sju intervall.54 Om individen skrevs in som ombytessökande eller inte är dikotomt specificerat. I aktuell specifikation bildas strata. Varje individ i EGF- och kontrollgruppen placeras sedan temporärt in i det strata som anger det värde som individen har i de De observationer som finns i strata där det bara finns observationer från endast den ena gruppen utesluts ur vidare matchning och analys. Det innebär följaktligen att större antal intervall ger en mer finfördelad indelning av observationer men att fler observationer faller bort då det inte finns möjliga matchningar i varje stratum. En fördel med denna metod är att kovariater automatiskt håller sig inom de värden för vilka det finns observationer i både projekt- och kontrollgruppen.55 52Att approximera projektstart till utbildningsstart är inte helt problemfritt eftersom utbildningsinsatserna för EGF-gruppen är spridda över . Därmed kan det kvarstå heterogenitet mellan grupperna avseende väntetid som lämnas okontrollerad i matchningen. När olika specifikationer av matchningen har testats framgår det att väntetidens påverkan på resultatet inte är så stor. Den påverkan eventuell kvarstående skillnad mellan grupperna kan ge upphov till bedöms därmed inte som avgörande för resultatet. 53Blackwell, M., Iacus, S. M., King, G., & , G. 2009. cem: Coarsened exact matching in Stata. , 9(4), s. 524–546. 54Antal dagar av sammanhängande arbetslöshet delas in i intervall baserat : 0–30, 30–60, 60–90, 90–180 samt 180+. Sammanlagt antal arbetslöshetsdagar delas in i följande intervall: 0–30, 30–60, 60–90, 90–180, 180–360 samt 360+. 55När individer i projekt- och kontrollgruppen har värden över samma intervall för en variabel brukar det benämnas att de befinner sig i området för common support. UTBILDNINGSSTÖDET TILL VARSLADE VID – OMSKOLAD TILL ARBETE? Målet med CEM-matchningen är att minska den globala obalansen, mellan EGF- och kontrollgruppen. Den globala obalansen är ett mått på hur mycket grupperna skiljer sig åt med avseende på inkluderade variabler. indikerar perfekt balans och indikerar perfekt obalans mellan projekt- och kontrollgrupper. Tabell B.4 visar resultatet av CEM-matchningen. Antal strata som har observation uppgår till 76, varav 45 har observation i både EGF- och kontrollgruppen. Denna specifikation leder till att 400 observationer i kontrollgruppen lämnas omatchade och därmed inte inkluderas i följande analyser. Samtliga 834 EGF-individer kan behållas för vidare matchning. är nära 0 vilket tolkas som att en bra balansering av projekt- och kontrollgrupper har genomförts i detta läge.56 Antal strata: 76 57 Antal strata som kan matchas: 45 Multivariabelt 1 – avstånd Inom varje stratum tilldelas observationer olika vikter beroende på hur många av observationerna som tillhör EGF- och kontrollgruppen. På så vis tar man hänsyn till att olika strata har olika många observationer från EGF- och kontrollgruppen. Med detta tillvägagångsätt har en stratifierad exakt matchning utförts vilket betyder att projekt- och kontrollgrupp i detta läge är balanserade med avseende på arbetslöshetshistorik. I nästa avsnitt fortsätter beskrivningen av matchningen på individuella egenskaper. Individuella egenskaper – Propensity Score-matchning När den stratifierade exakta matchningen på arbetslöshetshistorik är gjord är nästa steg att beräkna sannolikheten för deltagande i EGF-programmet för kvarvarande variabler. Som nämndes inledningsvis är det viktigt att matcha EGF- och kontrollgrupp på de individuella variabler som kan påverka deltagandet i och utfallet av EGF- finanseriade utbildningsinsatser. I detta avsnitt presenteras variabler avseende individernas bakomliggande egenskaper. Individuell information som exempelvis ålder, kön, bostadskommun, medborgarskap, utbildningsnivå osv. kommer från SCB:s LISA-register. Variabler avseende olika typer av inkomster erhålls från SCB:s RAKS- 57 8 Strata inkluderas inte ö.h.t. eftersom de saknar individer i både projekt- och kontrollgruppen. GRANSKAR: OFFENTLIGA FINANSER Från Arbetsförmedlingens register innehåller information om exempelvis arbetshandikapp och om individen har utbildning eller erfarenhet i sökt yrke. I tabell B.5 presenteras beskrivande statistik över de variabler som ingår i matchning av EGF- och kontrollgrupp. Av tabellen framgår det att det finns skillnader mellan projekt- och kontrollgrupp för ett antal variabler. Bland annat visar statistiken att det är vanligare att projektgruppen har tagit del av Arbetsförmedlingsåtgärder . Andelen som har angivit att de har utbildning i sökt yrke är högre för EGF-gruppen. Det är färre i EGF-gruppen som endast söker heltidsarbete. Andelen som –2008 räknades som ej etablerade enligt SCB:s definition minst 2 av är högre i kontrollgruppen. Andelen med maximalt gymnasieutbildning är i EGF-gruppen och Det är också fler som har utbildningsinriktning mot teknik/naturvetenskap i EGF-gruppen. fler i EGF-gruppen har haft sjukinkomst –2008. Det är betydligt vanligare att komma från en kommun i i EGF-gruppen, skillnaden gentemot kontrollgruppen uppgår till . i genomsnitt yngre och har ett par procentenheter lägre andel kvinnor. Det är fler som har barn i 0–i EGF-gruppen. Förvärvsinkomsten är cirka 40 000 lägre i EGF-gruppen. Det är fler som har yrkesinriktning mot tillverkning i EGF-gruppen. UTBILDNINGSSTÖDET TILL VARSLADE VID – OMSKOLAD TILL ARBETE? Tabell B.5 Beskrivande statistik – Propensity Score-variabler (för ) Arbetshandikapp {0,1} AF-åtgärd {0,1} Erfarenhet i sökt yrke {0,1} Utbildning i sökt yrke {0,1} Söker endast heltid {0,1} Ej etablerad i arbetskraften –2008 {0,1} Maximalt gymnasieutbildning {0,1} Högst avslutad utbildning inom teknik/natur {0,1} Sjukinkomst 2006–2008 {0,1} Kommun i {0,1} Ålder (genomsnitt) Kvinnor {0,1} Nordisk medborgare {0,1} Har barn i 0–{0,1} Förvärvsinkomst i tkr (genomsnitt) Yrkesinriktning mot tillverkning {0,1} Yrkesinriktning mot yrke som kräver högre kompetens {0,1} Källa: SCB: och . Arbetsförmedlingen: Insper och Hist_aktso. Dessa variabler inkluderas i matchningen på propensity score, dvs. sannolikheten för deltagande. Anledningen till att matchningen delas upp på först en exakt matchning på arbetslöshetshistorik och sedan matchning på sannolikheten för deltagande är att undvika dimensionalitetsproblemet som uppstår när många variabler ingår i en stratifierad exakt matchning. Med matchning på sannolikheten för deltagande genomförs först en så kallad logistisk regression där den beroende variabeln betecknas 1 om individen tog del av EGF- finansierade utbildningsinsatser, annars 0. Alla variabler som ska förklara selektionen in i och utfallet av projektdeltagandet ska inkluderas. Denna regression beräknar hur varje inkluderad kovariat påverkar sannolikheten för deltagande. CEM-vikterna från varje strata som erhölls vid föregående matchning inkluderas i denna regression. Resultaten av den logistiska regressionen presenteras i tabell B.6. Av pedagogiska skäl presenteras koefficienter som marginaleffekter.58 58Marginaleffekter har definierats som hur en förändring i förklarande variabel X påverkar sannolikheten för deltagande, givet allt annat lika och att de övriga variablerna befinner sig vid sitt medelvärde. GRANSKAR: OFFENTLIGA FINANSER Tabell B.6 Logit-regression för deltagande i EGF-projekt Antal observationer: 23 046 P > |z| Arbetshandikapp {0,1} Utbildning i sökt yrke {0,1} Erfarenhet i sökt yrke {0,1} –0,005 Arbetsförmedlingsåtgärd {0,1} Söker endast heltid {0,1} –0,0012 Svagt etablerad 2006-2008 {0,1} –0,006 Högst avklarade utbildningsinriktning: Teknik/natur {0,1} Sjukinkomst 2006–2008 {0,1} –0,00004 Kommun i {0,1} Kvinna {0,1} Nordisk medborgare {0,1} –0,0165 Barn 0–{0,1} –0,0023 Högst avklarade utbildning: Gymnasium {0,1} Förvärvsinkomst (tkr) (genomsnitt) –0,00003 Yrkesinriktning före varsel: tillverkning {0,1} Yrkesinriktning före varsel: yrke som kräver högre kompetens {0,1} Signifikansnivå markeras kursivt på 10-procentsnivån, fetstilt på 5-procentsnivån och fetstilt och kursivt på 1-procentsnivån. Av tabell B.6 framgår det att om individen har angivit att denne har utbildning i sökt yrke påverkar det sannolikheten för deltagande positivt. Om individen har angivit att den har erfarenhet i sökt yrke påverkas sannolikheten för deltagande negativt. är signifikanta på 1-procentsnivån. Om individen har varit svagt etablerad enligt SCB:s definition –2008 minskar det sannolikheten för deltagande. Att vara utbildad inom teknik eller naturvetenskapliga ämnen påverkar sannolikheten för deltagande positivt. Individens ålder påverkar sannolikheten för deltagande positivt upp till och med cirka för att sedan minska.59 59 För att få resultatet, ställ upp , likställ förstaderivatan med 0 och lös för X. UTBILDNINGSSTÖDET TILL VARSLADE VID – OMSKOLAD TILL ARBETE? De individer som bor i en kommun i har också högre sannolikhet att delta i programmet. I Arbetsförmedlingen (2012) framgick det att informationen om projektet på bättre vis gick ut till berörda varslade i detta län än i övriga landet.60 Att ha maximalt gymnasieutbildning påverkar sannolikheten att delta positivt. De individer som tillhör ett yrke som kräver högre kompetens har också högre sannolikhet för deltagande. Denna logit-modell används i nästa steg för att beräkna varje individs individuella skattade sannolikhet för deltagande, givet arbetslöshetshistorik. När sannolikheten för deltagande är beräknad för varje individ är nästa steg att välja vilken typ av matchning som ska användas för ett balansera projekt- och kontrollgruppen. Valet av matchningsalgoritm beror bland annat på tillgänglig data och innebär en avvägning mellan hur mycket bias till följd av felmatchningar eller som introduceras av olika metoder. Med den enklaste matchningstekniken matchas projektgruppsindivid med den kontrollgruppsindivid som har mest närliggande beräknade sannolikhet för deltagande. Risken för bias på grund av felmatchningar minskar därmed eftersom matchningarna sker utifrån den individ som har allra mest likvärdig beräknad sannolikhet för programdeltagande. Nackdelen är att variansen ökar eftersom mycket information utelämnas.61 I aktuell undersökning tillämpas en så kallad kernel-matchning. Med kernel- matchning matchas varje individ i projektgruppen med de individer i kontrollgruppen som har beräknad sannolikhet för deltagande inom ett givet intervall. i kontrollgruppen matchas med olika vikt beroende på hur nära i beräknad sannolikhet för deltagande de befinner sig individer som de matchas mot.62 Denna matchningsteknik bedöms vara lämplig eftersom kontrollgruppen är stor relativt EGF- gruppen. Fördelen blir att en större mängd information i kontrollgruppen kan utnyttjas eftersom färre individer exkluderas. Det gör att variansen i effektskattningen minskar men det sker på bekostnad av att bias riskerar att uppstå eftersom individer i projekt- och kontrollgrupp kan ha propensity score-värde som skiljer sig åt.63 En bandbredd på 0.001864 används för kernelfunktionen vilket reducerar vikterna som tilldelas individer i kontrollgruppen med större skillnad i beräknad sannolikhet för deltagande.65 Utvärdering av det arbetsmarknadspolitiska projektet och dess underleverantörer, Eurofutures. 61Caliendo, M. och Kopeinig, S. 2005. Some practical guidance for the implementation of propensity score matching Journal of economic surveys, 22(1), s.31–72. 62Viktningen ges av en så kallad epanechnikov kernel-funktion. 63Caliendo, M. och Kopeinig, S. 2005. Some practical guidance for the implementation of propensity score matching Journal of economic surveys, 22(1), s.31–72. 640,0018 är optimal bandbredd enligt Silvermans rule of thumb-metoden (Silverman 1986). 65Caliendo, M. och Kopeinig, S. 2005. Some practical guidance for the implementation of propensity score matching Journal of economic surveys, 22(1), s.31–72. GRANSKAR: OFFENTLIGA FINANSER Resultat från matchningen visas i tabell B.7. Common support anger det gemensamma område för vilket både EGF- och kontrollgrupp har värde för den beräknade sannolikheten för deltagande. Av tabellen framgår det att 26 individer i EGF-gruppen har en beräknad sannolikhet för deltagande där det inte finns någon motsvarande individ i kontrollgruppen. Dessa individer utesluts därmed ur analysen. Utifrån matchningen erhålls även behandlingseffekten för de behandlade. För de matchade urvalen uppgår skillnaden i antal dagar i arbetslöshet mellan EGF- och kontrollgruppen i genomsnitt . EGF-gruppen har alltså i genomsnitt drygt 6 månader i arbetslöshet. Tabell B.7 Resultat av propensity score-matchning Balansering av variabler och modellens giltighet För att se om matchningen har reducerat systematiska skillnader i bakomliggande variabler som påverkar deltagandet i och utfallet av utbildningsinsatser kan man undersöka felreduktionen före och efter matchning. Av tabell B.8 framgår det att modellen i de flesta fall balanserar skillnader i enskilda variabler väsentligt. För några variabler kvarstår dock en smärre skillnad i variablerna. arbetslöshetshistorikvariablerna som inkluderades i CEM-matchningen är skillnaden reducerad även om matchningen på beräknad sannolikhet för deltagande inte helt lyckas bibehålla balanseringen från CEM-matchningen. Efter balanseringen kvarstår det också signifikant, men reducerad, skillnad mellan grupperna avseende Arbetsförmedlingsåtgärd , utbildningsinriktning och förvärvsinkomst.66 66Olika matchningsförfarande ger olika utfall i balanseringen på enskilda kovariater. Denna skillnad avspeglar sig emellertid inte i resultatet av överlevnadsanalysen. UTBILDNINGSSTÖDET TILL VARSLADE VID – OMSKOLAD TILL ARBETE? P>|t| Antal dagar inskriven i AF 2005–2008 (genomsnitt) Ombytessökande {0,1} Arbetshandikapp {0,1} AF-åtgärd {0,1} Erfarenhet i sökt yrke {0,1} Utbildning i sökt yrke {0,1} Söker endast heltid {0,1} Ej etablerad i arbetskraften – 2008 {0,1} Maximalt gymnasieutbildning {0,1} Högst avslutad utbildning inom teknik/natur {0,1} Sjukinkomst 2006–2008 {0,1} Kommun i {0,1} Ålder (genomsnitt) Ålder^2 (genomsnitt) Kvinnor {0,1} Nordisk medborgare {0,1} Har barn i 0–{0,1} Yrkesinriktning mot tillverkning {0,1} Yrkesinriktning mot yrke som kräver högre kompetens {0,1} Källa: SCB: och . Arbetsförmedlingen: Insper och Hist_aktso. Signifikansnivå markeras kursivt på 10-procentsnivån, fetstilt på 5-procentsnivån och fetstilt och kursivt på 1 -procentsnivå för variablerna efter matchning. Eftersom giltigheten av matchning på beräknad sannolikhet för deltagande är beroende av att alla faktorer som påverkar deltagandet i och utfallet av utbildningsinsatser är inkluderade i selektionsmodellen är det viktigt att diskutera uppfyllelsen av detta villkor. För att det ska vara möjligt att uppfylla detta villkor krävs kunskap om hur GRANSKAR: OFFENTLIGA FINANSER selektionen in i utbildningsinsatser går till. Information om projektet har inhämtats från tjänstemän vid Arbetsförmedlingen. Därtill har befintlig litteratur om utvärdering av arbetsmarknadspolitiska åtgärder konsulterats i syfte att finna de variabler som kan vara viktiga för att förklara selektion in i och utfall av arbetsmarknadspolitiska åtgärder. I undersökningens modell finns till vår vetskap inga annars vanligen inkluderade variabler uteslutna. En variabel som kan påverka både beslutet att delta i utbildningsinsatser och utfallet som kan vara svår att mäta är individens motivation och drivkraft. I aktuell specifikation inkluderas ett par variabler som utgör proxy-variabel för motivation. arbetslöshetshistorik är en viktig variabel för att fånga upp motivation och förmåga.67 Även variabeln ombytessökande inkluderas. Denna variabel tar hänsyn till om individen skrev in sig som ombytessökande till följd av varslet och avser att fånga upp omställningsvilja och förändringsbenägenhet. Sammantaget bedöms det rimligt att ovanstående villkor har uppfyllts i den grad det är möjligt. I händelse av att det kvarstår individuell icke-observerad individuell heterogenitet mellan grupperna kan resultaten bli felaktiga, men den risken bedöms som obetydlig. Gruppvisa skillnader mellan EGF- och kontrollgrupp Även om modellen på ett adekvat vis balanserar grupperna på individuella egenskaper, är det möjligt att det kvarstår gruppvis heterogenitet mellan EGF- och kontrollgrupp som inte är möjlig att ta hänsyn till. Ett sätt att åtminstone kontrollera att grupperna inte skiljer sig åt för att de kommer från olika stora varsel är att endast inkludera de individer som går att härleda till stora varsel. Denna gränsdragning påverkar endast resultaten marginellt. Dessutom är resultaten robusta om man endast inkluderar de individer som varslades vid och dess underleverantörer, vilket reducerar oobserverad gruppvis heterogenitet. Man kan också argumentera för att de individer vid och dess underleverantörer som fick möjlighet att ta del av utbildningsinsatserna, men tackade nej, är selekterade på ett vis som inte går att kontrollera för vid matchning på individuella egenskaper. Om denna grupp exkluderas, så att kontrollgruppen endast består av individer som varslades från andra företag än och dess underleverantörer blir resultatet av överlevnadsanalysen att kurvorna konvergerar efter något . Detta resultat kan indikera att kontrollgruppen inom och dess underleverantörer är marginellt positivt selekterade på icke-observerade variabler. Inte heller med denna kontrollgruppsdefinition går det emellertid att finna några positiva effekter av utbildningsinsatser på . Att inkludera eller utesluta olika delar av kontrollgruppen innebär alltså en avvägning mellan olika bias som riskerar att uppstå. Eftersom resultaten är robusta för olika avvägningar anser vi att det inte föreligger några tveksamheter kring resultatens giltighet. 67Liljeberg, L. & , M. Jobbnätet ger jobb: effekter av intensifierade arbetsförmedlingsinsatser för att bryta långtidsarbetslöshet. Rapport 2010:2, (). UTBILDNINGSSTÖDET TILL VARSLADE VID – OMSKOLAD TILL ARBETE? Tabell B.9 Linjär regression – Tid i utbildningsinsats och dagar till utbildningsstart. (Jfr tabell 4.1) Tid i arbetslöshet efter utbildning P >|t| Arbetshandikapp {0,1} Utbildning i sökt yrke {0,1} –34,66 Erfarenhet i sökt yrke {0,1} –115,5 Söker endast heltid {0,1} AF-åtgärd {0,1} –21,6 Svagt etablerad 2006–2008 {0,1} Högst avklarade utbildningsinriktning: Teknik/natur –21,48 {0,1} Sjukinkomst 2006–2008 {0,1} –22,66 Kommun i {0,1} –23,51 Kvinna{0,1} –14,18 Nordisk medborgare {0,1} –39,47 Barn 0–{0,1} Högst avklarade utbildning: Gymnasium {0,1} –82,72 Förvärvsinkomst (tkr) –0,05 Yrkesinriktning: tillverkning {0,1} Yrkesinriktning: yrke som kräver högre kompetens –25,89 {0,1} Signifikansnivå markeras kursivt på 10-procentsnivån, fetstilt på 5-procentsnivån och fetstilt och kursivt på 1-procentsnivån.