prop · H503109 · 2018-03-15 00:00:00 — Perioden slutar i stället för på grund av hur jobbchansen definieras, vilket beskrivs längre ner i detta avsnitt. I analyserna används månadsdata över lediga platser och arbetssökande från Af och individspecifika karaktäristika från SCB som mäts på årsbasis. Data över lediga jobb och vakanser från SCB används i en känslighetsanalys. Rapporten innehåller dels en redovisning av månadsvisa skattningar av jobbchansen som funktion av individegenskaper och stramhet, dels OB-dekomponeringar av den ändrade jobbchansen mellan två enskilda datum. Variablerna beskrivs under egna rubriker nedan. Det grundläggande individurvalet utgörs av inskrivna på Af som vid respektive månads slut klassas som arbetslösa enligt Af:s definitioner.21 ett om individen övergår från arbetslöshet månad Jobbchansen på individnivå definieras med hjälp av variabeln månad t+1, och värdet noll annars. Likt i tidigare studier22 definieras arbete som ett osubventionerat jobb, antingen för personer som är fortsatt inskrivna på Af eller personer som är inskrivna.23 I en känslighetsanalys genomför vi skattningar där även subventionerade anställningar ingår i jobbchansmåttet. Det är känt att avaktualiseringskod 6 (”Af har förlorat kontakten med den arbetssökande”) i många fall kan innebära att personen har fått arbete.24 21Se Definitioner och förklaringar för Arbetsförmedlingens statistik, hämtad , statistiken/Definitioner-och-forklaringar.html. Grupperna som ingår i begreppet arbetslösa är öppet arbetslösa (sökandekategori 11–13 och 95–98) samt arbetslösa med aktivitetsstöd (sökandekategori 46, 52, 54–56, 59–67, 69–76, 79–83, 85, 87–89). Arbetsförmedlingen (2015, 2016a, 2016b, 2017a), (2014) och (2012). 23Mer specifikt innebär sökandekategorierna 21, 22, 31 och 41 osubventionerat arbete för fortsatt inskrivna. Vidare innebär avaktualiseringskoderna 1, 2 och 3 att personen är inskriven på Af och har fått ett osubventionerat arbete. 24Se och (1998) och (2010). R I K S R E V I S I O N E N M A T C H N I N G E N P Å A R B E T S M A R K N A D E N – S Ö K A N D E S A M M A N S Ä T T N I N G E N S B E T Y D E L S E För att även räkna in sådana fall i jobbmåttet görs en sökning i de kontrolluppgifter som arbetsgivare lämnar till SCB på individnivå. Om en person har lämnat Af månad t med avaktualiseringsorsak 6 görs en sökning i kontrolluppgifterna månad t, t+1 och t+2. Om den inrapporterade inkomsten (omräknad till årsinkomst) under någon av dessa överstiger halva medianårsinkomsten bedöms personen ha fått ett arbete.25 Andelen arbetslösa med okänd avaktualiseringsorsak som bedöms ha fått arbete enligt proceduren ovan är betydande; som framgår av diagram 17 i bilaga 3 har andelen pendlat mellan drygt 20 och . De flesta individegenskaper hämtas från SCB26 (årstabellerna och tabellen med grunduppgifter). Funktionshinderskodningen och variabler relaterade till yrke och lediga platser kommer från Af:s data. Följande variabler används: •Kön: Kvinna 1/0. •Ålder: Bygger på födelseår. •Födelseland: Grupperingen bygger på en kombination av födelseland och världsregion. För individer som är födda i något av de tio mest representerade födelseländerna i Af:s register (inklusive ) används kategoriska variabler för födelseland. För övriga individer används regioner enligt FN:s regionindelning av världen.27 För att få jämförbarhet läggsF ett antal länder ihop: −öre detta : ; ; ; och ; ; ; Kosovo; ; . −Före detta : ; ; . −Etiopien och : Delades 1993. •Antal år i för utrikes födda: Bygger på variabeln senaste år för invandring. Variabeln har värdet noll för inrikes födda.28 •Tidigare sjukfrånvaro: Bygger på variabeln sjukPP (sjukpenning i kronor) och mäts året innan. •Funktionshinderskod: 1/0, hämtas från Af:s register. •Stramhet på länsnivå: Kommer från Af:s data och definieras som (antalet kvarstående lediga platser i länet vid månadens slut) / (antalet arbetslösa 25Att jämföra en persons inkomst med halva medianinkomsten används som mått på ett ”riktigt arbete” i , och (2017). 26Data från Af innehåller också uppgifter om individkaraktäristika, men vi har valt att använda SCB:s statistik eftersom den bedöms som mer tillförlitlig. 27Källa: United Nations, hämtad , . 28Konstruktionen liknar den som används i (2014) och tolkningen diskuteras i Borjas (1999). 20 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N jobbsökande i länet vid månadens slut). Individens bostadslän hämtas från SCB:s register, och län för de lediga jobben hämtas från Af:s register. •Yrke: Det yrke inom vilket individen söker jobb hämtas från Af:s register, och detsamma gäller yrken för de kvarstående lediga platserna vid månadens slut. Den första positionen i yrkeskoden används (SSYK-nomenklatur), och eftersom kodnomenklaturen ändras används följande regler: −1991–2011: Använd SSYK 1996. −2012: Använd i första hand SSYK 2012 och i andra hand SSYK 1996. −2013–2016: Använd SSYK 2012. Koderna redovisas i tabell 1. Yrken med krav på fördjupad Arbete som kräver teoretisk Yrken med krav på Arbete som kräver kortare Yrken inom administration och Service-, omsorgs- och Service-, omsorgs- och försäljningsarbete Yrken inom lantbruk, trädgård, Arbete inom jordbruk, trädgård, Yrken inom byggverksamhet och Yrken inom maskinell tillverkning och Process- och maskinoperatörsarbete, Yrken med krav på kortare utbildning Arbete utan krav på särskild R I K S R E V I S I O N E N M A T C H N I N G E N P Å A R B E T S M A R K N A D E N – S Ö K A N D E S A M M A N S Ä T T N I N G E N S B E T Y D E L S E Lediga jobb hämtas från Af:s register och avser antalet kvarstående lediga jobb vid månadsslutet.29 Samma data används i Af:s egna analyser av sammansättningens betydelse för matchningsförsämringen, men Af anger att det finns brister i datakvaliteten.30 För att undersöka om dessa påverkar resultaten i denna rapport används därför data från SCB i en känslighetsanalys. Dessa data bygger på variablerna lediga jobb respektive vakanser från urvalsundersökningen Konjunkturstatistik över vakanser (KV)31. Fördelen med att använda lediga jobb från KV i stället för Af är att KV-statistiken generellt håller högre kvalitet än Af:s. Det finns dock ett antal nackdelar förknippade med att använda KV-data i granskningen. För det första finns dålig överensstämmelse mellan lediga jobb från KV och Af32. Inskrivna arbetslösa på Af kan naturligtvis även söka jobb som inte finns i Af:s register, vilket säkerligen förekommer i betydande utsträckning. Ett rimligt antagande är dock ändå att de flesta sökande och Af:s handläggare har bra information om lediga jobb som anmäls till Af, men saknar fullgod information om de jobb som finns med i KV:s men inte i Af:s statistik. Därför är Af-måttet med alla sina brister mer relevant för studien. Att använda samma vakansdata underlättar även jämförelse med Af:s analyser. För det andra är KV- måttet vakanser (”antal lediga jobb som är obemannade”) det mått som ligger närmast Af:s kvarstående platser, men vakansdata från KV finns bara för näringslivet och inte för offentlig sektor. I känslighetsanalysen i rapporten används därför både vakanser och lediga jobb från SCB. För det tredje är de vikter som SCB använder för att skapa mått på antal jobb och vakanser utifrån urvalsdata inte tänkta att användas på samma nivåer som i granskningen: i KV-statistiken finns vikter som kan användas för att räkna upp värdena från urvalsundersökningen till en skattning av antalet lediga jobb på kvartals- och branschnivå. I granskningen används i stället lediga jobb på månads- och länsnivå. Felen bedöms vara större för de mindre länen. När det gäller månadsrespektive kvartal görs analyser i granskningen med avseende på båda indelningarna för att bedöma om det påverkar resultaten. 29I begreppet ingår kvarstående lediga platser med ordertyp 01, 02, 04 eller 13 och varaktighetskod 1, 2, 3 eller 7. , hämtad , oss/Statistik-och-publikationer/Statistik/Forklaring-av-statistiken/Definitioner-och-forklaringar.html. 30Se Arbetsförmedlingen (2015, 2016b). 31Se beskrivning av statistiken på SCB, hämtad , efter-amne/arbetsmarknad/vakanser-och-arbetsloshet/konjunkturstatistik-over-vakanser-kv/. 32Se (2016). 22 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N 4.5Data för löneregressioner med individ- och arbetsställekomponent Anställningsepisoder hämtas från SCB:s JOBB-register med kontrolluppgifter på individ, år, arbetsställenummer, start- och slutmånad för anställning och utbetalad lön. Endast anställda (yrkeskategori 2) används, och lönemåttet omräknas till årsbasis. De variabler som ingår i regressionerna är ett tredjegradspolynom i individens ålder, dummyvariabel för kalenderår och en kategorisk variabel för bostadslän. De makrodata som används för skattning av Beveridgekurvan och matchningsfunktionen bygger på aggregerade mikrodata som redan har beskrivits ovan. Makrotidsserierna säsongsrensas med X12-metoden. R I K S R E V I S I O N E N M A TC HNI NGEN PÅ A R B ET A RKNA D EN – SÖ KA N M M A N SÄ TT NI NGEN S BE T YD EL S E Detta avsnitt börjar med en kort redogörelse för hur matchningen har utvecklats på makronivå. Den efterföljande huvudanalysen genomförs med hjälp av individdata. En beskrivning av arbetslösa inskrivna vid Af följs av resultaten från OB-dekomponeringen av jobbchansen. 5.1 Matchningsfunktionen skattad med makrodata Diagram 1 visar en skattad matchningseffektivitet från matchningsfunktionen i ekvation (1) i bilaga 1. Här syns en tydlig nedgång i matchningseffektiviteten, och nedgången är betydligt kraftigare efter finanskrisen än . När elasticiteten från ekvation (1) skattas för hela perioden, som i diagram 1, är skattningen 0,11 (se tabell 6 i bilaga 2) vilket är lägre än i tidigare studier. För att undersöka hur skattningen påverkas av skattningsperioden har samma specifikation använts på data före finanskrisen, och den skattade elasticiteten blir då 0,22 vilket är närmare tidigare skattningar. Förklaringsgraden för regressionen går också upp från (tabell 6 i bilaga 2). Detta tyder sammantaget på att matchningsfunktionen på makronivå fungerar bättre som en empirisk förenkling av den svenska arbetsmarknaden före finanskrisen jämfört med efter. Det illustrerar också att antalet vakanser inte räcker som förklaring av jobbchansförändringen . För att ytterligare illustrera svårigheten med makrospecifikationen visas i diagram 15 i bilaga 3 tidsserier över de variabler som ingår i matchningsfunktionen. Utvecklingen efter 2010 visar i det närmaste obefintlig korrelation mellan variablerna. Slutligen innehåller diagram 16 i bilaga 3 en skattad residual utifrån elasticitetsskattningen på data före finanskrisen. Här har matchningseffektiviteten varierat betydligt mindre före finanskrisen jämfört med diagram 1, men har fallit ungefär lika mycket efter finanskrisen i båda diagrammen. 24 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Diagram 1 Matchningsförsämringen på makronivå Källa: Egna bearbetningar av registerdata från Af och SCB. 5.2 Arbetslösa inskrivna vid Arbetsförmedlingen 1991–2015 Detta delavsnitt tjänar två syften: dels ger det en detaljerad beskrivning av de inskrivna vid Af över och dels fungerar det som en ingång för att lättare förstå studiens huvudanalys. OB-metoden som används för dekomponering av jobbchansförsämringen har två utgångspunkter: de arbetslösas sammansättning i termer av individegenskaper kan ändras , och dessutom kan betydelsen av dessa individegenskaper förändras. Följaktligen redovisas båda dessa förändringar nedan. För att få överskådlighet visas resultaten i tidsseriediagram som bygger på månadsdata (). Eftersom det finns ett starkt säsongsberoende i samtliga tidsserier används X12- metoden för säsongsrensning, och för att lättare se trender visas 12-månaders glidande medelvärden av säsongsrensade data. 5.2.1 Individegenskaper och lediga jobb inom olika yrken Andelen inskrivna arbetslösa med grundskola, gymnasium och högskola som högsta utbildning visas i diagram 2. Den tydligaste trenden är att andelen med högskoleutbildning har ökat stadigt . Detta avspeglar den allt högre utbildningsnivån i befolkningen i stort, men det finns även tillfälliga variationer. Exempelvis ökade andelen högskoleutbildade direkt efter IT-kraschen , vilket rimligen hänger ihop med att IT- kraschen främst drabbade akademiker. Andelen med gymnasieutbildning har R I K S R E V I S I O N E N M A T C H N I N G E N P Å A R B E T S M A R K N A D E N – S Ö K A N D E S A M M A N S Ä T T N I N G E N S B E T Y D E L S E sakta minskat , från drygt 60 till . Andelen kvinnor bland de arbetslösa ökade i samband med 1990-talskrisen men har varit förhållandevis stabil förutom en kraftig tillfällig nedgång direkt efter finanskrisen , som tycks ha drabbat män hårdare. När det gäller andelen med högst grundskoleutbildning har den minskat relativt fort till 2005–2006, men den har sedan gradvis ökat. Slutligen har andelen arbetslösa med funktionshinderskod ökat i stort sett och har fördubblats över den undersökta perioden. Diagram 2 Andel arbetslösa fördelade efter utbildning, kön och funktionshinderskod Källa: Egna bearbetningar av registerdata från Af och SCB. De arbetslösas ålder har ändrats dramatiskt och den största förändringen har skett under periodens första (diagram 3). Två mycket snabba förlopp skedde då . minskade andelen under från drygt 30 till 12–, som andelen ökade från . En förklaring till detta är att andelen äldre i arbetskraften har ökat till följd av institutionella förändringar såsom reformer i pensionssystemet och striktare regler i sjukersättningen men även till följd av förbättrad folkhälsa.33 Andelen äldre har efter denna ökning varit ganska , medan andelen unga har ökat relativt kraftigt –2014, och minskat . När det gäller övriga åldersgrupper går det att urskilja två tydliga trender: andelen har minskat åtminstone , och andelen (två linjer i diagrammet) har ökat . Laun och (2017). R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Diagram 3 Andel arbetslösa i olika ålderskategorier 15 − 25 år 25 − 35 år 35 − 45 år 45 − 55 år 55 − 65 år Källa: Egna bearbetningar av registerdata från Af och SCB. Andelen inrikes födda har minskat stadigt och minskningen har varit mycket snabb efter 2010 (se diagram 4). Från att ha legat strax är nu andelen inrikes födda något . Diagram 5 visar en fördelning av andelar födda i länder som har varit de vanligaste invandringsländerna . Alla andelar har ökat, i synnerhet efter 2008. Ökningen av arbetslösa som är födda i har varit mycket kraftig och andelen har mer än tredubblats efter 2013. I diagram 6 visas andelen arbetslösa som är födda i länder som har varit stora invandringsländer . Andelen födda i har minskat i ungefär samma takt . Andelen födda i har inte ändrats nämnvärt, medan andelen från före detta uppvisar två stora skift uppåt, dels i samband med den stora flyktingströmmen , dels efter finanskrisen . R I K S R E V I S I O N E N M A T C H N I N G E N P Å A R B E T S M A R K N A D E N – S Ö K A N D E S A M M A N S Ä T T N I N G E N S B E T Y D E L S E Diagram 4 Andel inrikes födda bland de arbetslösa Källa: Egna bearbetningar av registerdata från Af och SCB. Diagram 5 Andel utrikes födda bland de arbetslösa: de senaste årens stora flyktingländer Källa: Egna bearbetningar av registerdata från Af och SCB. 28 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Diagram 6 Andel utrikes födda bland de arbetslösa: tidigare års stora flykting- och Källa: Egna bearbetningar av registerdata från Af och SCB. Diagram 7 innehåller andelen arbetslösa uppdelade efter yrkeskod (se tabell 1 för en beskrivning av koderna). Under i stort sett hela perioden har högst andel arbetslösa sökt yrken inom yrkeskod 5 (service-, omsorgs- och försäljningsyrken). Denna grupp har också ökat . Andelen inom yrkesgrupp 7 (byggverksamhet och tillverkning) har minskat fram till finanskrisen och varit relativt . Efter finanskrisen är det svårt att se några tydliga förändringar förutom yrkeskod 5 som redan nämndes och yrkeskod 9 som närmast kan beskrivas som enkla jobb (yrken med krav på kortare utbildning eller introduktion). Andelen som söker enkla arbeten har ökat i två omgångar: som föregick finanskrisen och efter 2010. R I K S R E V I S I O N E N M A T C H N I N G E N P Å A R B E T S M A R K N A D E N – S Ö K A N D E S A M M A N S Ä T T N I N G E N S B E T Y D E L S E Diagram 7 De arbetslösas sökta yrken fördelat på SSYK-kod Källa: Egna bearbetningar av registerdata från Af och SCB. Givet denna observation är det intressant att undersöka hur andelen enkla jobb bland vakanserna har utvecklats. Detta görs i diagram 8 nedan, där andelen lediga jobb inom olika yrken redovisas. Det är svårt att se några tydliga långsiktiga trender när det gäller andelen lediga enkla jobb (SSYK-kod 9), men det finns en nedgång . Det är rimligt att tro att denna minskning, ihop med ökningen av andelen som söker enkla jobb , har bidragit negativt till matchningen. Det finns dock ännu tydligare förändringar efter finanskrisen: en kraftig ökning av andelen jobb som kräver fördjupad högskolekompetens (kod 2) och en motsvarande minskning av andelen lediga jobb där det räcker med en kortare utbildning (kod 3). En rimlig hypotes är att detta borde ha försämrat matchningen eftersom det inte har skett någon motsvarande förändring i andelen arbetslösa som söker jobb inom dessa yrken. 30 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N Diagram 8 Andel lediga jobb inom olika yrken fördelat på SSYK-kod Källa: Egna bearbetningar av registerdata från Af och SCB. Sammanfattningsvis finner vi i detta avsnitt att den svenska arbetsmarknaden, sett till individsammansättningen bland arbetslösa inskrivna på Af och typer av lediga jobb, har genomgått stora förändringar . Det ligger nära till hands att söka förklaringen bakom en försämrad matchning bland dessa förändringar. Det är dock förhastat att dra slutsatser om sammansättningens betydelse för utfallet (dvs. jobbchansen) utan att först undersöka om individegenskaper värderas lika på arbetsmarknaden mätt . 5.2.2 Sambandet mellan individegenskaper och jobbchansen I detta avsnitt visas skattade samband mellan individegenskaper och jobbchansen. Sambanden bygger på månadsvisa tvärsnittsskattningar34 för perioden –med hjälp av logistisk regression (se bilaga 1 för en kort metodförklaring). För tolkningens skull redovisas parameterskattningar omskalade till partiella skillnader i jobbchans för genomsnittsindividen, t.ex. skillnad i jobbchans mellan en genomsnittlig arbetslös med högskoleutbildning jämfört med en genomsnittlig individ som har gymnasieutbildning. 34Det totala antalet tvärsnittsregressioner är 287. Exempel på hur skattningar för en viss månad kan se ut finns i tabell 8 i bilaga 2. R I K S R E V I S I O N E N M A T C H N I N G E N P Å A R B E T S M A R K N A D E N – S Ö K A N D E S A M M A N S Ä T T N I N G E N S B E T Y D E L S E De variabler som ingår i den logistiska regressionen för att förklara jobbchansen är följande: •Utbildningsnivå: grundskola, gymnasium och högskola •Antal år i : noll för inrikes födda •Födelseland: land för de tio största grupperna inklusive , region för övriga •Sjukpenning i kronor: mäts året innan •Funktionshinderskod från Af (1/0) För att underlätta presentationen av dessa resultat, och dessutom kunna illustrera trender , redovisas skattningarna i diagramform. Likt i föregående avsnitt genomförs också en säsongsrensning, och värdena som visas i diagrammen är 12- månaders glidande medelvärden. För att underlätta tolkningen av sambanden mellan jobbchansen och individegenskaper börjar genomgången med en redovisning av jämförelsegruppens jobbchans. Variablerna som ingår i den logistiska regressionen har valts för att jämförelsegruppen ska vara lättdefinierad och i möjligaste mån representera ett medelvärde i populationen. Skillnader tolkas relativt följande jämförelsegrupp: inrikes födda män i ålderskategorin 35–med gymnasieutbildning, utan funktionshinderskod, med genomsnittlig tidigare sjukpenning och som söker jobb i ett län med genomsnittlig stramhet. Jämförelsegruppens skattade jobbchans35 ihop med den genomsnittliga jobbchansen för alla arbetslösa visas i diagram 9. Det finns två tydliga mönster i diagrammet. För det första har jobbchansen minskat avsevärt sedan finanskrisen, vilket även har observerats i andra studier. För det andra finns ett starkt positivt samband mellan jämförelsegruppen och genomsnittet: linjerna tycks följa varandra mycket nära . Detta har inte uppmärksammats i tidigare studier och talar emot att sammansättningsförändringar bland de arbetslösa skulle vara bland de viktigaste faktorerna bakom den historiska variationen i jobbchans. Man kan dra slutsatsen genom att notera att jämförelsegruppens komposition är per definition. Det kan naturligtvis inte uteslutas att jämförelsegruppens komposition har ändrats med avseende på icke-observerade egenskaper, men den poäng som tidigare studier har gjort om kompositionens betydelse har handlat om observerade egenskaper av samma typ som används i denna studie (därtill betydligt färre). Visserligen tycks gapet mellan kurvorna i diagram 9 ha ökat efter finanskrisen, men i förhållande till 35Denna bygger på interceptet från den logistiska regressionen, som har skalats om till sannolikhet med hjälp av den logistiska fördelningsfunktionen. 32 R I K S R E V I S I O N E N E N G R A N S K N I N G S R A P P O R T F R Å N R I K S R E V I S I O N E N minskningen i jämförelsegruppens jobbchans framstår inte gapets ökning som betydande. Men för att ta reda på kompositionens betydelse räcker det inte med diagram 9 utan det krävs en OB-dekomponering. Frågan om icke-observerade egenskaper diskuteras i vidare i avsnitt 5.3.3. Diagram 9 Jobbchansen i genomsnitt och för jämförelsegruppen Källa: Egna bearbetningar av registerdata från Af och SCB. I diagram 10 visas skattade samband mellan jobbchansen och utbildningsnivå. Referenskategorin är gymnasieutbildning och ett värde på t.ex. –0,015 (grundskola, cirka ) betyder att den genomsnittliga jobbchansen för arbetslösa med grundskoleutbildning låg lägre än jobbchansen för arbetslösa med gymnasieutbildning (vars jobbchans var strax ), allt annat lika. Det sistnämnda är viktigt för tolkningen; skillnaden i jobbchans med avseende på utbildning har alltså justerats för övriga skillnader mellan personer som har olika utbildningsnivå (ålder, kön, födelseland m.m.). Resultaten för utbildning visar för det första att betydelsen av att ha högskoleutbildning har minskat sedan periodens början, och sedan IT-kraschen har det inte inneburit någon betydande fördel att ha högskoleutbildning jämfört med gymnasium (linjen för högskola har legat kring noll). Notera återigen att tolkningen är allt annat lika: personer med högskoleutbildning kan ha lättare att få jobb än personer med gymnasieutbildning, men när vi justerar för övriga egenskaper tycks värdet av en högskoleutbildning vara negligerbart jämfört med bara gymnasium. Variabler som inte ingår i modellen, såsom typ av utbildning och i vilket land personen utbildade sig, kan naturligtvis också spela roll. För det andra visar resultaten att grundskoleutbildning hänger samman med tydligt lägre R I K S R E V I S I O N E N M A T C H N I N G E N P Å A R B E T S M A R K N A D E N – S Ö K A N D E S A M M A N S Ä T T N I N G E N S B E T Y D E L S E Det negativa värde som arbetsmarknaden sätter på låg utbildning tycks ha ökat något i storlek och var särskilt tydligt före finanskrisen. Diagram 10 visar också jobbchansen för kvinnor jämfört med män.