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LABORsim: Un modello di microsimulazione dellofferta di lavoro. Matteo Richiardi (Università Politecnica delle Marche and Collegio Carlo Alberto – LABOR)

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Presentazione sul tema: "LABORsim: Un modello di microsimulazione dellofferta di lavoro. Matteo Richiardi (Università Politecnica delle Marche and Collegio Carlo Alberto – LABOR)"— Transcript della presentazione:

1 LABORsim: Un modello di microsimulazione dellofferta di lavoro. Matteo Richiardi (Università Politecnica delle Marche and Collegio Carlo Alberto – LABOR) Corso per il personale della Direzione centrale preposta alla rilevazione, elaborazione e validazione dei dati statistici per il coordinamento statistico attuariale Collegio Carlo Alberto – LABORatorio R. Revelli 18 ottobre 2007

2 indice Larchitettura del modello La specificazione dei moduli e la stima dei parametri Lo scenario di default Conclusioni e sviluppi futuri

3 LABORsim: considerazioni generali LABORsim: il modello 1/2 LABORsim è un modello di microsimulazione dinamica dellofferta di lavoro, sviluppato per conto del Ministero del Welfare Focus su demografia, scelte formative, scelte di partecipazione (in particolare delle donne), sistema pensionistico (raggiungimento dei requisiti, riforma Maroni). Tutti i comportamenti cruciali tengono conto di effetti-coorte Non tiene (per ora) conto della struttura famigliare e dei redditi (lavoro e pensione). E un modello che consente previsioni di medio-lungo periodo. Non considera il lato della domanda, né il ciclo economico (si possono però costruire scenari al riguardo) LABORsim è un modello di microsimulazione dinamica dellofferta di lavoro, sviluppato per conto del Ministero del Welfare Focus su demografia, scelte formative, scelte di partecipazione (in particolare delle donne), sistema pensionistico (raggiungimento dei requisiti, riforma Maroni). Tutti i comportamenti cruciali tengono conto di effetti-coorte Non tiene (per ora) conto della struttura famigliare e dei redditi (lavoro e pensione). E un modello che consente previsioni di medio-lungo periodo. Non considera il lato della domanda, né il ciclo economico (si possono però costruire scenari al riguardo)

4 LABORsim diagramma di flusso LABORsim: il modello 2/2 57-enne, no requisiti, occupato 22-enne, studente, inattivo

5 dati LABORsim: i dati Proiezioni demografiche Istat 2001-2050 RTFL 1993-2003. RCFL 2004-2005. Dummy per RCFL Eurostat ECHP 2000, come dataset donatore per imputare la variable età di inizio della carriera lavorativa (assente in RFL), utilizzata per ricostruire lanzianità (potenziale) Proiezioni demografiche Istat 2001-2050 RTFL 1993-2003. RCFL 2004-2005. Dummy per RCFL Eurostat ECHP 2000, come dataset donatore per imputare la variable età di inizio della carriera lavorativa (assente in RFL), utilizzata per ricostruire lanzianità (potenziale)

6 demografia LABORsim: demografia 1/5 Dai 3 scenari Istat … … otteniamo 3x3=9 scenari demografici, interagendo le proiezioni per i nativi e per gli immigrati Standard scenario: proiezione centrale Dai 3 scenari Istat … … otteniamo 3x3=9 scenari demografici, interagendo le proiezioni per i nativi e per gli immigrati Standard scenario: proiezione centrale

7 demografia LABORsim: demografia 2/5 flussi migratori netti da estero residenti high central low 203.695156.019121.885

8 demografia – mobilità interna LABORsim: demografia 3/5 gli individui che emigrano hanno le stesse caratteristiche di quelli che rimangano migrando però le perdono per assumere, nel caso della mobilità interna, quelle della popolazione residente nellarea di arrivo. gli individui che emigrano hanno le stesse caratteristiche di quelli che rimangano migrando però le perdono per assumere, nel caso della mobilità interna, quelle della popolazione residente nellarea di arrivo.

9 caratteristiche degli immigrati LABORsim: demografia 4/5

10 tasso di dipendenza demografico (over 65 / 20-64)) fonte: Istat, ONU LABORsim: demografia 5/5 poche differenze tra i 3 scenari

11 istruzione LABORsim: istruzione 1/5 Probabilità di partecipazione al sistema scolastico (scuola superiore / università): dipende da genere, area, età, coorte, status precedente Probabilità di diplomarsi / laurearsi: dipende esclusivamente dall età Probabilità di partecipazione al sistema scolastico (scuola superiore / università): dipende da genere, area, età, coorte, status precedente Probabilità di diplomarsi / laurearsi: dipende esclusivamente dall età Scenario standard: Il trend di incremento della partecipazione scolastica termina nellanno base

12 partecipazione alla scuola secondaria Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits female 1.326 1.200 1.465 north 0.932 0.837 1.038 centre 1.149 1.001 1.320 student_1 443.850 397.881 495.130 age 0.004 <0.001 0.303 age^2 1.137 1.019 1.269 cohort 1.079 1.061 1.097 rcfl 0.430 0.355 0.521 Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant 96.8 Somers' D 0.938 Percent Discordant 3.0 Gamma 0.941 Percent Tied 0.3 Tau-a 0.438 Pairs 360313360 c 0.969 LABORsim: istruzione 2/5

13 probabilità di diplomarsi LABORsim: istruzione 3/5

14 partecipazione alluniversità Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits female 1.225 1.182 1.270 north 0.624 0.600 0.650 centre 0.868 0.827 0.912 student_1 330.520 315.511 346.242 age 3.542 3.354 3.741 age^2 0.975 0.974 0.976 cohort 1.032 1.026 1.038 rcfl 0.760 0.713 0.809 Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant 96.3 Somers' D 0.929 Percent Discordant 3.4 Gamma 0.931 Percent Tied 0.3 Tau-a 0.386 Pairs 13901012078 c 0.964 LABORsim: istruzione 4/5

15 probabilità di laurearsi Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits age 44.467 27.347 72.304 age^2 0.933 0.925 0.942 Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant 72.9 Somers' D 0.534 Percent Discordant 19.5 Gamma 0.579 Percent Tied 7.6 Tau-a 0.080 Pairs 5806800 c 0.767 LABORsim: istruzione 5/5

16 occupazione LABORsim: occupazione 1/4 Probabilità di partecipare: dipende da età, coorte, educazione, status precedente. Stime separate per genere ed area. Ore di lavoro non modellate (non importanti per lanzianità) * Tasso di disoccupazione totale come parametro di scenario Differenziali di disoccupazione: dipendono da genere, area, età, istruzione, status precedente Probabilità di partecipare: dipende da età, coorte, educazione, status precedente. Stime separate per genere ed area. Ore di lavoro non modellate (non importanti per lanzianità) * Tasso di disoccupazione totale come parametro di scenario Differenziali di disoccupazione: dipendono da genere, area, età, istruzione, status precedente Scenario standard : tasso di disoccupazione costante (8%)

17 offerta di lavoro – effetto coorte LABORsim: occupazione 3/4

18 offerta di lavoro - uomini ------------------------------------------------------------------------------ | Robust active | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- active_1 | 3.494939.0270455 129.22 0.000 3.441931 3.547947 age |.2082242.0168463 12.36 0.000.1752062.2412423 age^2 | -.0026868.0003843 -6.99 0.000 -.0034401 -.0019335 age^3 | 4.81e-06 2.78e-06 1.73 0.083 -6.36e-07.0000103 student | -3.764436.0494451 -76.13 0.000 -3.861346 -3.667525 diploma |.5280764.0269861 19.57 0.000.4751846.5809681 degree |.8249689.0486766 16.95 0.000.7295644.9203733 cohort |.0216346.003734 5.79 0.000.0143161.0289531 rcfl | -.4396322.0464153 -9.47 0.000 -.5306045 -.34866 _cons | -46.09214 7.452352 -6.18 0.000 -60.69848 -31.4858 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust active | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- active_1 | 2.646864.018929 139.83 0.000 2.609764 2.683964 age |.1003512.0113835 8.82 0.000.07804.1226625 age^2 |.0002766.000268 1.03 0.302 -.0002487.000802 age^3 | -.0000213 2.02e-06 -10.54 0.000 -.0000252 -.0000173 student | -2.555961.0365594 -69.91 0.000 -2.627616 -2.484306 diploma |.4938661.0181865 27.16 0.000.4582211.529511 degree | 1.095506.0386216 28.37 0.000 1.019809 1.171203 cohort | -.0102933.0024772 -4.16 0.000 -.0151485 -.0054382 rcfl | -.3715177.026951 -13.78 0.000 -.4243407 -.3186948 _cons | 17.25117 4.949674 3.49 0.000 7.549985 26.95235 ------------------------------------------------------------------------------ nord sud LABORsim: occupazione 2/4

19 offerta di lavoro - donne ------------------------------------------------------------------------------ | Robust active | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- active_1 | 4.880324.018313 266.50 0.000 4.844431 4.916217 age | -.2360035.0150483 -15.68 0.000 -.2654975 -.2065095 age^2 |.0056263.0003399 16.55 0.000.0049601.0062926 age^3 | -.0000456 2.48e-06 -18.38 0.000 -.0000504 -.0000407 student | -3.068499.0595048 -51.57 0.000 -3.185126 -2.951872 diploma |.8553597.0190467 44.91 0.000.8180289.8926905 degree | 1.545353.0399955 38.64 0.000 1.466964 1.623743 cohort |.0295909.0026605 11.12 0.000.0243765.0348054 rcfl | -.379274.0328852 -11.53 0.000 -.4437279 -.3148202 _cons | -56.71254 5.317485 -10.67 0.000 -67.13462 -46.29046 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust active | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- active_1 | 3.774082.01342 281.23 0.000 3.747779 3.800385 age | -.1645508.0124619 -13.20 0.000 -.1889756 -.140126 age^2 |.0048919.0002916 16.78 0.000.0043205.0054634 age^3 | -.0000472 2.20e-06 -21.45 0.000 -.0000515 -.0000429 student | -1.40614.0382102 -36.80 0.000 -1.481031 -1.33125 diploma |.8059504.0148908 54.12 0.000.776765.8351358 degree | 1.70838.0322509 52.97 0.000 1.645169 1.77159 cohort | -.0057465.0021257 -2.70 0.007 -.0099128 -.0015801 rcfl | -.4324763.0244406 -17.70 0.000 -.480379 -.3845736 _cons | 10.72949 4.246257 2.53 0.012 2.406979 19.052 ------------------------------------------------------------------------------ nord sud LABORsim: occupazione 3/4

20 differenziali di disoccupazione Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits unempl. rate <0.001 <0.001 <0.001 female 2.406 2.367 2.447 low education 1.313 1.290 1.336 high education 0.701 0.676 0.725 center 1.545 1.509 1.582 south 3.284 3.224 3.346 unemployed_1 21.072 20.717 21.432 rcfl 0.755 0.737 0.774 young 2.705 2.659 2.752 old 0.657 0.638 0.677 Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant 88.1 Somers' D 0.772 Percent Discordant 10.9 Gamma 0.780 Percent Tied 1.1 Tau-a 0.148 Pairs 95043147069 c 0.886 LABORsim: occupazione 4/4

21 pensionamento LABORsim: pensionamento 1/6 Regole di accesso pre- e post- riforma Maroni implementate Scelta di pensionamento parametrica: % of pensionamenti immediati e ritardati, per genere, istruzione e regime pensionistico Stime di consenso per gli effetti degli incentivi a posporre il pensionamento Regole di accesso pre- e post- riforma Maroni implementate Scelta di pensionamento parametrica: % of pensionamenti immediati e ritardati, per genere, istruzione e regime pensionistico Stime di consenso per gli effetti degli incentivi a posporre il pensionamento

22 fonte: OCSE (2004) pensionamento 2/6 età media effettiva di pensionamento

23 requisiti di accesso – regime retributivo - vecchiaia LABORsim: pensionamento 3/6 requisiti non modificati

24 requisiti di accesso – regime retributivo - anzianità LABORsim: pensionamento 4/6 Pre-2004 Post-2004 Uomini: Donne: 35 + 57 fino al 2015 * * con riduzione dei benefici

25 requisiti di accesso – regime contributivo LABORsim: pensionamento 5/6 Pre-2004 Post-2004

26 la riforma Maroni nel lungo periodo LABORsim: pensionamento 6/6 Pre- riforma: Lavoratori in RR: età 57-65 Lavoratori in RC e RM: vecchiaia: età 60 (F), anz. 65 (M) anzianità: età 57 + anz. 35 incentivi a posporre il pensionamento [NB: criterio esclusivo di anzianità: anz. 40 (immutato)] Post- riforma: Uomini, tutti i regimi: età 65, età 62 + anz. 35 Donne, tutti i regimi: età 60 Donne, fino al 2015: età 57 + anz. 35

27 fonte: proiezioni LaborSim LABORsim: risultati 1/19 incremento nei livelli di istruzione

28 incremento nei tassi di partecipazione 55-64tutti LABORsim: risultati 2/19 fonte: proiezioni LaborSim

29 lorigine dellincremento nei tassi di partecipazione LABORsim: risultati 3/19 fonte: proiezioni LaborSim

30 quando distanti dai target di Lisbona? (1/3) LABORsim: risultati 4/19 tassi di occupazione, per genere fonte: proiezioni LaborSim

31 quando distanti dai target di Lisbona? (2/3) LABORsim: risultati 5/19 tassi di occupazione, per genere e area fonte: proiezioni LaborSim

32 quanto distanti dai target di Lisbona? (3/3) LABORsim: risultati 6/19 tassi di occupazione – 55-64 fonte: proiezioni LaborSim

33 tassi di dipendenza, previsioni LABORsim LABORsim: risultati 7/19 inattivi / attivi fonte: proiezioni LaborSim

34 index & motivation 8/19 tassi di dipendenza, previsioni LABORsim fonte: OCSE (2004)

35 consistenza della forza-lavoro, previsioni LABORsim LABORsim: risultati 9/19 fonte: proiezioni LaborSim

36 maximum scenario participation rates by age and gender converge by 2030 to the corresponding maximum rate observed across Oecd in 2000 average scenario constant participation rates up to ages 45-49, older age groups are projected to increase and to reach by 2030 the Oecd average in 2000. bgd issues 8 consistenza della forza-lavoro, previsioni OCSE fonte: proiezioni LaborSim constant scenario participation rates by five-year age groups and gender remain constant at their 2000 levels. LABORsim: risultati 10/19

37 pensionati, previsioni LABORsim LABORsim: risultati 11/19 fonte: proiezioni LaborSim

38 in possesso dei requisiti, effetto della riforma Maroni LABORsim: risultati 12/19 fonte: proiezioni LaborSim

39 pensionati, effetto della riforma Maroni LABORsim: risultati 13/19 fonte: proiezioni LaborSim

40 tasso di occupazione, effetto della riforma Maroni LABORsim: risultati 14/19 fonte: proiezioni LaborSim

41 tasso di occupazione, effetto della riforma Maroni LABORsim: risultati 15/19 fonte: proiezioni LaborSim UOMINI 55-64

42 tasso di occupazione, effetto della riforma Maroni LABORsim: risultati 16/19 fonte: proiezioni LaborSim DONNE 55-64

43 età di pensionamento, effetto della riforma Maroni LABORsim: risultati 17/19 fonte: proiezioni LaborSim

44 età di pensionamento, effetto della riforma Maroni LABORsim: risultati 18/19 fonte: proiezioni LaborSim UOMINI

45 età di pensionamento, effetto della riforma Maroni LABORsim: risultati 19/19 fonte: proiezioni LaborSim DONNE

46 conclusioni A causa del rapido invecchiamento della popolazione e del basso tasso di partecipazione al lavoro degli anziani, ci si attende un forte aumento del tasso di dipendenza economica in Italia Ma non è solo la composizione della popolazione a cambiare: cambiano anche i comportamenti e le politiche. Tenendo in considerazione laumento nei livelli di istruzione, laumento nella partecipazione al lavoro femminile e le recenti riforme delle pensioni otteniamo previsioni meno pessimistiche Nonostante questo trend positivo, i target europei per i tassi di occupazione rimangono lontani, in particolare per le donne nel Sud conclusioni 1/5

47 conclusioni Fino al 2020 ci attendiamo che i tassi di dipendenza economica e la consistenza della forza lavoro rimangano più o meno ai livelli di oggi Dal 2020, quando la generazione del baby boom comincerà ad andare in pensione, si avrà un peggioramento della sostenibilità conclusioni 2/5

48 conclusioni La riforma Maroni del 2004 comporta una riduzione significativa del numero di persone che potrà andare in pensione, nel lungo periodo (per gli uomini) La riduzione è meno significativa per le donne, almeno fino al 2015 (ma con un benefico effetto sulla spesa) La riforma comporta anche un aumento delletà media di pensionamento, ed un aumento nei tassi di occupazione dei lavoratori anziani Nel lungo periodo però comporta un impatto limitato sulla spesa pensionistica (a logica, ma non abbiamo ancora i redditi) conclusioni 3/5

49 conclusioni Fino al 2020 ci attendiamo che i tassi di dipendenza economica e la consistenza della forza lavoro rimangano più o meno ai livelli di oggi Dal 2020, quando la generazione del baby boom comincerà ad andare in pensione, si avrà un peggioramento della sostenibilità Non abbiamo considerato i redditi: sappiamo quanti saranno in pensionati, vorremmo sapere quanti di questi avranno un reddito adeguato conclusioni 4/5

50 sviluppo Confronti internazionali (in atto confronto Italia- Austria) Introduzione dei redditi (carriere retributive e calcolo della pensione) Stima delle propensioni al pensionamento Introduzione del modulo di household formation Riformulazione del modulo demografico con micro- fondazione conclusioni 5/5

51 grazie ! conclusioni 5/5


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