В комментариях по поводу значительного падения коэффициента экономической активности населения США в 2009-2013 очень часто звучат следующие оправдания. Во-первых, называется рост числа обучающихся в высших учебных заведениях. Во-вторых, утверждается, что падение коэффициента участия в рабочей силе связано с ростом инвалидности, как в абсолютном, так и в относительном выражении. Попробуем количественно оценить вклад этих факторов в сокращение рабочей силы относительно потенциальных значений. С инвалидами будем разбираться несколько позднее, начнем со студентов.
Учебе все возрасты покорны, и американские вузы – не исключение. Но для целей нашего анализа подход к разным возрастным когортам будет отличаться. Распределение студентов вузов по возрасту показано на графике ниже:
Для расчетов влияния исследуемого фактора на рабочую силу мы в основном будем ограничиваться категорией «18-24 года» либо «16-24 года». Во-первых, это наиболее адекватный возраст для получения высшего образования. Лица более молодого возраста составляют незначительное число студентов. Лица старшего возраста, как правило, получают высшее образование, уже имея постоянную занятость. Мы можем продемонстрировать это через долю очников (full-time) и заочников (part-time):
Во-вторых, лица в возрасте 18-24 года, в свою очередь, составляют большую часть обучающихся. За последние два десятилетия их доля составляла 55%-60%. Очевидной цикличности в зависимости от состояния экономики эта доля не обнаруживает:
Наконец, в-третьих, по этой группе имеется наиболее полная статистика в такой важной для нас области, как рынок труда.
Посмотрим на долю обучающихся от общей численности населения в возрасте 18-24 года:
Мы увидим повышающийся тренд доли, не обнаруживающий существенной связи с экономическими циклами.
Кроме этого, посмотрим на исторические коэффициенты участия в рабочей силе (КУ) для лиц 16-24 лет и сопоставим их с долей обучающихся в вузах:
Несмотря на высокую степень корреляции между двумя сериями, вклад изменения доли учащихся не очень значителен. Один из вариантов расчета этого вклада, при котором в качестве эталонного принимается среднее значение КУ на промежутке 1997-2005, представлен на графиках ниже:
Как видим, увеличение доли обучающихся было важным фактором в динамике экономической активности на периоде 1991-2000. А вот в 2001-2008 этот фактор уже был далеко не определяющим. Наконец, в ходе последнего кризиса лишь в 2011 рост доли студентов становится серьезным понижающим вкладом в коэффициент экономической активности, при этом прочие факторы выводят итог в плюс. В 2010 и 2012, напротив, вклад этого фактора был положительным, но это не спасло КУ от снижения.
Глядя на последний график, я полагаю, уже должен быть понятен не слишком большой масштаб воздействия увеличившейся доли студентов. Итоговые расчеты будут даны в конце поста. В связи с тем, что в моих расчетах базовым является официальный прогноз рабочей силы американского Бюро трудовой статистики от 2006 года, попытаемся определить возможный тренд, заложенный в эти расчеты. Попробуем выявить композицию структурно-поведенческих факторов, повлиявших на падение коэффициента экономической активности молодежи в 2001-2012 гг. Это позволит нам оценить адекватность прогноза БТС.
Обратимся к работе С. Ааронсон и др., в которой исследовалась, в частности, динамика коэффициента участия в рабочей силе для молодежи 16-24 лет на промежутке 2000-2004. Промежуток, с одной стороны, приходится на циклический спад в экономике. С другой стороны, паттерн, демонстрируемый КУ и долей обучающихся, не сильно отличаются и в 2005-2010. Выводы авторов на исследуемом промежутке совпадают с моими. Из 8,2% падения КУ для лиц 16-19 лет только 1,6% объясняется ростом доли обучающихся в вузах. Для лиц 20-24 лет этот фактор объясняет 0,8% из падения на 2,8%.
Более подробно тема рассматривается в работе Д. Ааронсона и др. «Падение экономической активности тинейджеров», опубликованной в начале 2006 года. Исследование фокусируется на возрастной группе «16-19 лет». Взглянем на декомпозицию падения КУ в 2000-2005:
Взяв немного другой промежуток -1997-2005 – авторы также приходят к выводу, что доля обучающихся дала небольшой вклад (20%) в изменение коэффициента экономической активности.
Именно исследованию «необъясненных» факторов в первую очередь и посвящена работа. Авторы полагают, что спрос со стороны работодателей мало повлиял на уровень экономической активности. Проверим, насколько увеличилось влияние этих факторов с момента публикации работы, пользуясь методикой авторов.
Одним из индикаторов ограничения спроса на труд может быть доля молодежи, не учитывающаяся в составе рабочей силы, но при этом положительно отвечающих на вопрос: «Хотели бы Вы сейчас работать?»
Доля положительно отвечающающих на вопрос о желании работать очищена от циклической составляющей. Мы видим, что эта доля продолжила свое падение и после 2005 года. Это означает отсутствие значительных ограничений по спросу на рабочую молодежь. Небольшое увеличение наблюдается в 2011-2012 гг. При этом, возможно, в серии не до конца устранена циклическая составляющая. Очистка проводилась на основе среднегодового уровня безработицы – а, как мы знаем, большая часть падения этого уровня объяснялась сокращением рабочей силы, что трудно отнести на циклическое восстановление.
В качестве иного индикатора Д. Ааронсон и др. приводят рост занятости в отраслях, традиционно полагавшихся на молодых сотрудников. К сожалению, мне не доступны данные, позволяющие провести анализ на уровне подотраслей. Ограничусь крупными секторами. В 2007 году на три сектора – рекреационные и гостиничные услуги, торговлю, образование и здравоохранение – приходилось 62% занятости молодежи 16-24 лет. Эти три сектора показали за 2007-2012 гг. рост занятости +2,2% при том, что экономика в целом – минус 2,5%. Плохую динамику показала только торговля (минус 5,1%), рост в двух других секторах - +5%-6%.
Еще одним фактором, влияющим на экономическую активность молодежи, может быть величина дифференциала в зарплатах, предлагаемых молодым работникам, и предлагаемых лицам старшего возраста. Для лиц старше 25 лет будет уместно смотреть на тех, кто не имеет специального образования:
И здесь мы не видим никакой связи. Дифференциал в оплате труда находится на уровне 1998 года. Но это мало повлияло на коэффициент участия в рабочей силе.
Еще одним возможным объяснением со стороны спроса может быть растущая конкуренция со стороны других социально-демографических групп. В качестве таковых будем рассматривать граждан 25 лет и старше, имеющих образование не выше среднего. Как изменилась доля таких людей в общем предложении рабочей силы?
Как видим, доля неквалифицированной рабочей силы старше 25 лет в общем предложении, наоборот, снизилась. Конкуренция для трудовой молодежи не росла, а падала.
Таким образом, мы, вслед за Ааронсоном и его коллегами, не видим признаков падающего спроса на труд молодежи и после 2005 года. Указанные исследователи в работе придают большее значение факторам, действующим на предложение раб. силы. Посмотрим на динамику этих факторов.
В качестве одного из них может быть изменение предпочтений молодежи от работы в пользу учебы. Объективно такие предпочтения измерить очень сложно, но авторы указывают на рост доли учащихся, успешно заканчивающих среднюю школу:
Поведение двух серий на исследуемом промежутке похожее. Но напрямую сопоставить их невозможно, поскольку учеба в средней школе занимает 3-4 года. При этом, чем старше класс, тем больше вероятность бросить учебу:
Разумеется, здесь мы не принимаем во внимание, как повлияли изменения школьной программы и тем более педагогические и психологические факторы на долю успешно окончивших школу. Помимо этого, укажем на разницу в абсолютном выражении изменения двух рядов. Если доля успешно доучившихся с 1990 по 2009 выросла на 5%, то очищенный от влияния экономических циклов КУ за это же время упал на 14%.
Применение подобного аргумента к высшему образованию довольно затруднительно. Аналогичные подсчеты для этого уровня более сложны, проводятся нерегулярно и не отличаются значительной точностью. Государственный центр образовательной статистики США рассчитывал данные для студентов, поступивших в учебные заведения в 1996 году, и в 2003 году, на горизонте 6 лет. Выводы: снизилась успешность получения сертификатов и associate's degree, повысилась успешность получения степени бакалавра. В целом результаты не позволяют говорить об однозначных изменениях в усердии студентов, а формат обследования не дает возможности оценить вклад этого фактора статистическими методами.
Еще более затруднительными являются подсчеты времени, которое молодежь проводит в учебных заведениях. Если это время увеличивается, несомненно, это будет влиять на экономическую активность учащихся. Замечательным по своей полноте источником данных здесь является American Time Use Survey. К сожалению, наблюдения в рамках этого источника начались только в 2003 году.
Пронормируем долю времени, которую молодежь в возрасте 15-24 лет тратила на образовательную деятельность, на фактор изменения доли обучающихся в вузах и изменение доли обучающихся очно:
Нет, ни о какой связи здесь говорить нельзя. Для сравнения, так выглядит связь между временем на трудовую деятельность и коэффициентом занятости для молодежи:
Даже с учетом невысокой точности данных можно говорить о том, что в 2003-2007 американская молодежь тратила на работу в среднем на 24 минуты (в сутки, в неделю – почти на три часа) больше, чем в 2009-2012. А на образовательные цели разница во времени составляет лишь 5 минут в сутки, т.е. мало того что не сопоставимо с уменьшением времени на трудовую деятельность, так еще и не выходит за пределы статистической погрешности. Эти результаты ставят под сомнение возможную связь между долей успешно окончивших среднюю школу и экономической активностью.
С другой стороны, пользуясь данными American Time Use Survey, можно определить, в пользу каких категорий распределилось время, ранее затрачиваемое на трудовую деятельность. На аналогичных промежутках наибольший выигрыш у категорий «личный уход» - 10 мин. и «развлечения и спорт» - 7 мин. Первая категория нам мало что дает в понимании причин снижения экономической активности. Интереснее взглянуть на детальную динамику в категории «развлечения и спорт»:
По-моему, все достаточно наглядно. На 11 минут выросло время, затрачиваемое на игры и пользование ПК в свое удовольствие. Напрямую увязывать фэйсбук, Tumblr и колл оф дьюти с падением экономической активности молодежи на основании такого материала не слишком уместно, динамика выглядит достаточно неровной:
В любом случае, в рамках American Time Use Survey увеличение времени, проводимого за играми и ПК, составляет лишь 46% от потерь в трудовой деятельности. Тем не менее, вкупе с увеличением времени, посвященного просмотру ТВ, такое объяснение выглядит убедительнее, чем мнимое переключение на ценности образования. Снижение времени на прочие цели в категории «развлечения и спорт» может объясняться сокращением поездок с развлекательными целями вследствие экономического кризиса.
Используя доступные им на момент публикации данные American Time Use Survey, Д. Ааронсон и др. приходит к выводу, что экономическая активность тинейджеров зависит от количества работающих взрослых в семье. В семьях, где работают оба родителя, больше вероятность встретить работающего подростка. Посмотрим на семейные пары с главой семьи в возрасте от 40 до 54 лет. Динамика доли семей, в которых оба супруга находились в составе рабочей силы, выглядит следующим образом:
Доля семей, в которых оба супруга экономически активны, достигла пика в 1997-1998 году, после чего начала снижаться. Определенная зависимость между двумя параметрами есть, она проявляется при очистке серии КУ от долгосрочного тренда. В свою очередь, используемая процедура исключения циклического фактора, основанная на уровне безработицы, может недооценивать циклическую глубину падения экономической активности старшего населения. С учетом обнаруженной связи это означает косвенное воздействие циклических факторов на коэффициент участия в рабочей силе молодежи, не до конца обнаруживаемое стандартными процедурами.
Наконец, большое внимание Д. Ааронсон с коллегами уделяют динамике относительной стоимости образования. Авторы приходят к выводу, что стоимость обучения имеет прямое влияние на коэффициент участия в рабочей силе тинейджеров. Наибольшее влияние имела динамика затрат на 2-хлетние образовательные программы. Посмотрим на динамику этих показателей в сравнении с часовой ставкой заработной платы молодежи. К сожалению, у меня нет данных по чистой (за вычетом субсидий) стоимости обучения по 2-хлетним программам в частных колледжах, но на них приходится лишь 6% студентов.
Покупательная способность заработка молодежи относительно стоимости образования выросла только для 2-хлетних программ, и начала расти только в 2008. До этого четкой связи не видно, равно как не видно ее и для полного круга вузов.
А как же доходы родителей? Посмотрим на их относительную динамику для семей, в которых глава имеет возраст от 35 до 54 лет:
Результаты весьма сомнительные. Поведение для стоимости по полному кругу вузов обратно ожидаемому. Для 2-хлетнего обучения динамика в целом более подходящая, но отдельные временные участки слабо согласуются с фактическим изменением экономической активности молодежи. В какой-то степени на долгосрочную динамику может влиять эффект уменьшения числа детей в семье. Но полностью объяснить поведение коэффициента участия это, конечно, не может. При этом следует иметь в виду, что по всей совокупности американских семей доходы в расчете на 1 члена росли в 1990-2002 гораздо медленнее, чем росли доходы семей, попадающих в выбранную категорию.
Один важный элемент всё-таки увязывает финансовые потребности студентов и их готовность трудиться. Речь идет о студенческом кредите. Данные по этой теме собираются Государственным центром образовательной статистики не слишком регулярно. Однако картина увеличения долговой нагрузки студентов достаточно четкая:
Оперативные данные от ФРБ Нью-Йорка (не сопоставимы с данными на предыдущем графике)также показывают рост вовлеченности в кредитные отношения:
Теперь вернемся к цели, ради которой мы начинали анализ. А именно, к прогнозу рабочей силы от 2006 года. На основании каких зависимостей мог строиться этот прогноз? Подробный анализ показывает, что, помимо увеличения доли студентов, опираться толком не на что – ни тогда, ни сейчас. Не получается связать снижение экономической активности с увеличением затрат времени на учебу. Есть связь с экономической активностью обоих родителей. И может быть влияние расширяющегося студенческого кредитования, с затруднительными подсчетами количественного вклада этого фактора. Основная же часть снижения экономической активности приходится на неидентифицированные поведенческие и психологические изменения, которые трудно формализовать количественно и еще труднее втиснуть в строгие рамки эконометрических моделей.
В подобных условиях автор прогноза Митра Тоосси со спокойным сердцем могла бы приложить линейку к имеющемуся тренду и экстраполировать его довольно далеко в будущее. Не вопрос – для 2010 года такой подход дает почти те же самые результаты, что мы видим у М. Тоосси:
Прогнозные значения КУ для 2010 года практически совпадают – разница в 0,2 п.п. лежит в пределах погрешности наблюдений. Значение для 2020 года лежит чуть выше тренда, что вполне понятно – на таком временном промежутке «линейка», как правило, искривляется. Таким образом, прогноз рабочей силы БТС от 2006 года в части экономической активности молодежи был на тот момент вполне адекватен.
Поскольку я проделал немалую работу по факторному анализу коэффициента экономической активности молодежи, было бы интересно включить найденные закономерности в модель потенциального уровня КУ молодежи. Полагаю, что глубина проработки получилась более детальной, чем в работе Тоосси. Кроме того, мы включим в модель данные за 2006-2008 гг.
В качестве переменных, влияющих на коэффициент участия в рабочей силе, взята доля обучающихся в вузах, очищенная от циклической составляющей доля семейных пар старшего возраста, где оба супруга экономически активны, и распространение кредита на образование. Для более точной очистки данных от циклических факторов, помимо уровня безработицы, взята также доля длительно (>6 мес.) безработных. Результаты расчетов показаны на следующем графике:
Расчетные параметры в первые годы рецессии оказались ниже фактических (очищенных от циклического фактора). В первую очередь такая динамика была связана с расширением студенческого кредитования и доли обучающихся в вузах. Зато фактическая динамика очень точно попадает в прогноз БТС от 2006 г. Модель показывает рост потенциального КУ в 2012. Однако для последнего года результаты могут быть неточными, часть данных получена экстраполяцией. Итог: прогноз рабочей силы от 2006 г. достаточно точно описывает динамику потенциального КУ молодежи в период последней рецессии.
Напоследок, как и обещал, количественные оценки вклада изменения доли студентов среди граждан 18-24 лет. Здесь тоже можно считать по-разному, я сделал расчеты 3-мя способами. В первом берутся средние КУ на промежутке 1999-2008, во втором – на промежутке 2003-2012. В третьем КУ – среднее арифметическое из значений 2008 и 2012 гг.
В зависимости от методики подсчета, потери для коэффициента участия молодежи в рабочей силе оцениваются величиной 0,34-0,38 п.п. Для сравнения, общее падение коэффициента за 2009-2012 составило 3,85 п.п. То есть указанная причина объясняет менее 1/10 падения. Вот так студенты страшным образом портят картину на рынке труда. Кроме студентов, видимо, других проблем не существует…
/ (C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
Учебе все возрасты покорны, и американские вузы – не исключение. Но для целей нашего анализа подход к разным возрастным когортам будет отличаться. Распределение студентов вузов по возрасту показано на графике ниже:
Для расчетов влияния исследуемого фактора на рабочую силу мы в основном будем ограничиваться категорией «18-24 года» либо «16-24 года». Во-первых, это наиболее адекватный возраст для получения высшего образования. Лица более молодого возраста составляют незначительное число студентов. Лица старшего возраста, как правило, получают высшее образование, уже имея постоянную занятость. Мы можем продемонстрировать это через долю очников (full-time) и заочников (part-time):
Во-вторых, лица в возрасте 18-24 года, в свою очередь, составляют большую часть обучающихся. За последние два десятилетия их доля составляла 55%-60%. Очевидной цикличности в зависимости от состояния экономики эта доля не обнаруживает:
Наконец, в-третьих, по этой группе имеется наиболее полная статистика в такой важной для нас области, как рынок труда.
Посмотрим на долю обучающихся от общей численности населения в возрасте 18-24 года:
Мы увидим повышающийся тренд доли, не обнаруживающий существенной связи с экономическими циклами.
Кроме этого, посмотрим на исторические коэффициенты участия в рабочей силе (КУ) для лиц 16-24 лет и сопоставим их с долей обучающихся в вузах:
Несмотря на высокую степень корреляции между двумя сериями, вклад изменения доли учащихся не очень значителен. Один из вариантов расчета этого вклада, при котором в качестве эталонного принимается среднее значение КУ на промежутке 1997-2005, представлен на графиках ниже:
Как видим, увеличение доли обучающихся было важным фактором в динамике экономической активности на периоде 1991-2000. А вот в 2001-2008 этот фактор уже был далеко не определяющим. Наконец, в ходе последнего кризиса лишь в 2011 рост доли студентов становится серьезным понижающим вкладом в коэффициент экономической активности, при этом прочие факторы выводят итог в плюс. В 2010 и 2012, напротив, вклад этого фактора был положительным, но это не спасло КУ от снижения.
Глядя на последний график, я полагаю, уже должен быть понятен не слишком большой масштаб воздействия увеличившейся доли студентов. Итоговые расчеты будут даны в конце поста. В связи с тем, что в моих расчетах базовым является официальный прогноз рабочей силы американского Бюро трудовой статистики от 2006 года, попытаемся определить возможный тренд, заложенный в эти расчеты. Попробуем выявить композицию структурно-поведенческих факторов, повлиявших на падение коэффициента экономической активности молодежи в 2001-2012 гг. Это позволит нам оценить адекватность прогноза БТС.
Обратимся к работе С. Ааронсон и др., в которой исследовалась, в частности, динамика коэффициента участия в рабочей силе для молодежи 16-24 лет на промежутке 2000-2004. Промежуток, с одной стороны, приходится на циклический спад в экономике. С другой стороны, паттерн, демонстрируемый КУ и долей обучающихся, не сильно отличаются и в 2005-2010. Выводы авторов на исследуемом промежутке совпадают с моими. Из 8,2% падения КУ для лиц 16-19 лет только 1,6% объясняется ростом доли обучающихся в вузах. Для лиц 20-24 лет этот фактор объясняет 0,8% из падения на 2,8%.
Более подробно тема рассматривается в работе Д. Ааронсона и др. «Падение экономической активности тинейджеров», опубликованной в начале 2006 года. Исследование фокусируется на возрастной группе «16-19 лет». Взглянем на декомпозицию падения КУ в 2000-2005:
Взяв немного другой промежуток -1997-2005 – авторы также приходят к выводу, что доля обучающихся дала небольшой вклад (20%) в изменение коэффициента экономической активности.
Именно исследованию «необъясненных» факторов в первую очередь и посвящена работа. Авторы полагают, что спрос со стороны работодателей мало повлиял на уровень экономической активности. Проверим, насколько увеличилось влияние этих факторов с момента публикации работы, пользуясь методикой авторов.
Одним из индикаторов ограничения спроса на труд может быть доля молодежи, не учитывающаяся в составе рабочей силы, но при этом положительно отвечающих на вопрос: «Хотели бы Вы сейчас работать?»
Доля положительно отвечающающих на вопрос о желании работать очищена от циклической составляющей. Мы видим, что эта доля продолжила свое падение и после 2005 года. Это означает отсутствие значительных ограничений по спросу на рабочую молодежь. Небольшое увеличение наблюдается в 2011-2012 гг. При этом, возможно, в серии не до конца устранена циклическая составляющая. Очистка проводилась на основе среднегодового уровня безработицы – а, как мы знаем, большая часть падения этого уровня объяснялась сокращением рабочей силы, что трудно отнести на циклическое восстановление.
В качестве иного индикатора Д. Ааронсон и др. приводят рост занятости в отраслях, традиционно полагавшихся на молодых сотрудников. К сожалению, мне не доступны данные, позволяющие провести анализ на уровне подотраслей. Ограничусь крупными секторами. В 2007 году на три сектора – рекреационные и гостиничные услуги, торговлю, образование и здравоохранение – приходилось 62% занятости молодежи 16-24 лет. Эти три сектора показали за 2007-2012 гг. рост занятости +2,2% при том, что экономика в целом – минус 2,5%. Плохую динамику показала только торговля (минус 5,1%), рост в двух других секторах - +5%-6%.
Еще одним фактором, влияющим на экономическую активность молодежи, может быть величина дифференциала в зарплатах, предлагаемых молодым работникам, и предлагаемых лицам старшего возраста. Для лиц старше 25 лет будет уместно смотреть на тех, кто не имеет специального образования:
И здесь мы не видим никакой связи. Дифференциал в оплате труда находится на уровне 1998 года. Но это мало повлияло на коэффициент участия в рабочей силе.
Еще одним возможным объяснением со стороны спроса может быть растущая конкуренция со стороны других социально-демографических групп. В качестве таковых будем рассматривать граждан 25 лет и старше, имеющих образование не выше среднего. Как изменилась доля таких людей в общем предложении рабочей силы?
Как видим, доля неквалифицированной рабочей силы старше 25 лет в общем предложении, наоборот, снизилась. Конкуренция для трудовой молодежи не росла, а падала.
Таким образом, мы, вслед за Ааронсоном и его коллегами, не видим признаков падающего спроса на труд молодежи и после 2005 года. Указанные исследователи в работе придают большее значение факторам, действующим на предложение раб. силы. Посмотрим на динамику этих факторов.
В качестве одного из них может быть изменение предпочтений молодежи от работы в пользу учебы. Объективно такие предпочтения измерить очень сложно, но авторы указывают на рост доли учащихся, успешно заканчивающих среднюю школу:
Поведение двух серий на исследуемом промежутке похожее. Но напрямую сопоставить их невозможно, поскольку учеба в средней школе занимает 3-4 года. При этом, чем старше класс, тем больше вероятность бросить учебу:
Разумеется, здесь мы не принимаем во внимание, как повлияли изменения школьной программы и тем более педагогические и психологические факторы на долю успешно окончивших школу. Помимо этого, укажем на разницу в абсолютном выражении изменения двух рядов. Если доля успешно доучившихся с 1990 по 2009 выросла на 5%, то очищенный от влияния экономических циклов КУ за это же время упал на 14%.
Применение подобного аргумента к высшему образованию довольно затруднительно. Аналогичные подсчеты для этого уровня более сложны, проводятся нерегулярно и не отличаются значительной точностью. Государственный центр образовательной статистики США рассчитывал данные для студентов, поступивших в учебные заведения в 1996 году, и в 2003 году, на горизонте 6 лет. Выводы: снизилась успешность получения сертификатов и associate's degree, повысилась успешность получения степени бакалавра. В целом результаты не позволяют говорить об однозначных изменениях в усердии студентов, а формат обследования не дает возможности оценить вклад этого фактора статистическими методами.
Еще более затруднительными являются подсчеты времени, которое молодежь проводит в учебных заведениях. Если это время увеличивается, несомненно, это будет влиять на экономическую активность учащихся. Замечательным по своей полноте источником данных здесь является American Time Use Survey. К сожалению, наблюдения в рамках этого источника начались только в 2003 году.
Пронормируем долю времени, которую молодежь в возрасте 15-24 лет тратила на образовательную деятельность, на фактор изменения доли обучающихся в вузах и изменение доли обучающихся очно:
Нет, ни о какой связи здесь говорить нельзя. Для сравнения, так выглядит связь между временем на трудовую деятельность и коэффициентом занятости для молодежи:
Даже с учетом невысокой точности данных можно говорить о том, что в 2003-2007 американская молодежь тратила на работу в среднем на 24 минуты (в сутки, в неделю – почти на три часа) больше, чем в 2009-2012. А на образовательные цели разница во времени составляет лишь 5 минут в сутки, т.е. мало того что не сопоставимо с уменьшением времени на трудовую деятельность, так еще и не выходит за пределы статистической погрешности. Эти результаты ставят под сомнение возможную связь между долей успешно окончивших среднюю школу и экономической активностью.
С другой стороны, пользуясь данными American Time Use Survey, можно определить, в пользу каких категорий распределилось время, ранее затрачиваемое на трудовую деятельность. На аналогичных промежутках наибольший выигрыш у категорий «личный уход» - 10 мин. и «развлечения и спорт» - 7 мин. Первая категория нам мало что дает в понимании причин снижения экономической активности. Интереснее взглянуть на детальную динамику в категории «развлечения и спорт»:
По-моему, все достаточно наглядно. На 11 минут выросло время, затрачиваемое на игры и пользование ПК в свое удовольствие. Напрямую увязывать фэйсбук, Tumblr и колл оф дьюти с падением экономической активности молодежи на основании такого материала не слишком уместно, динамика выглядит достаточно неровной:
В любом случае, в рамках American Time Use Survey увеличение времени, проводимого за играми и ПК, составляет лишь 46% от потерь в трудовой деятельности. Тем не менее, вкупе с увеличением времени, посвященного просмотру ТВ, такое объяснение выглядит убедительнее, чем мнимое переключение на ценности образования. Снижение времени на прочие цели в категории «развлечения и спорт» может объясняться сокращением поездок с развлекательными целями вследствие экономического кризиса.
Используя доступные им на момент публикации данные American Time Use Survey, Д. Ааронсон и др. приходит к выводу, что экономическая активность тинейджеров зависит от количества работающих взрослых в семье. В семьях, где работают оба родителя, больше вероятность встретить работающего подростка. Посмотрим на семейные пары с главой семьи в возрасте от 40 до 54 лет. Динамика доли семей, в которых оба супруга находились в составе рабочей силы, выглядит следующим образом:
Доля семей, в которых оба супруга экономически активны, достигла пика в 1997-1998 году, после чего начала снижаться. Определенная зависимость между двумя параметрами есть, она проявляется при очистке серии КУ от долгосрочного тренда. В свою очередь, используемая процедура исключения циклического фактора, основанная на уровне безработицы, может недооценивать циклическую глубину падения экономической активности старшего населения. С учетом обнаруженной связи это означает косвенное воздействие циклических факторов на коэффициент участия в рабочей силе молодежи, не до конца обнаруживаемое стандартными процедурами.
Наконец, большое внимание Д. Ааронсон с коллегами уделяют динамике относительной стоимости образования. Авторы приходят к выводу, что стоимость обучения имеет прямое влияние на коэффициент участия в рабочей силе тинейджеров. Наибольшее влияние имела динамика затрат на 2-хлетние образовательные программы. Посмотрим на динамику этих показателей в сравнении с часовой ставкой заработной платы молодежи. К сожалению, у меня нет данных по чистой (за вычетом субсидий) стоимости обучения по 2-хлетним программам в частных колледжах, но на них приходится лишь 6% студентов.
Покупательная способность заработка молодежи относительно стоимости образования выросла только для 2-хлетних программ, и начала расти только в 2008. До этого четкой связи не видно, равно как не видно ее и для полного круга вузов.
А как же доходы родителей? Посмотрим на их относительную динамику для семей, в которых глава имеет возраст от 35 до 54 лет:
Результаты весьма сомнительные. Поведение для стоимости по полному кругу вузов обратно ожидаемому. Для 2-хлетнего обучения динамика в целом более подходящая, но отдельные временные участки слабо согласуются с фактическим изменением экономической активности молодежи. В какой-то степени на долгосрочную динамику может влиять эффект уменьшения числа детей в семье. Но полностью объяснить поведение коэффициента участия это, конечно, не может. При этом следует иметь в виду, что по всей совокупности американских семей доходы в расчете на 1 члена росли в 1990-2002 гораздо медленнее, чем росли доходы семей, попадающих в выбранную категорию.
Один важный элемент всё-таки увязывает финансовые потребности студентов и их готовность трудиться. Речь идет о студенческом кредите. Данные по этой теме собираются Государственным центром образовательной статистики не слишком регулярно. Однако картина увеличения долговой нагрузки студентов достаточно четкая:
Оперативные данные от ФРБ Нью-Йорка (не сопоставимы с данными на предыдущем графике)также показывают рост вовлеченности в кредитные отношения:
Теперь вернемся к цели, ради которой мы начинали анализ. А именно, к прогнозу рабочей силы от 2006 года. На основании каких зависимостей мог строиться этот прогноз? Подробный анализ показывает, что, помимо увеличения доли студентов, опираться толком не на что – ни тогда, ни сейчас. Не получается связать снижение экономической активности с увеличением затрат времени на учебу. Есть связь с экономической активностью обоих родителей. И может быть влияние расширяющегося студенческого кредитования, с затруднительными подсчетами количественного вклада этого фактора. Основная же часть снижения экономической активности приходится на неидентифицированные поведенческие и психологические изменения, которые трудно формализовать количественно и еще труднее втиснуть в строгие рамки эконометрических моделей.
В подобных условиях автор прогноза Митра Тоосси со спокойным сердцем могла бы приложить линейку к имеющемуся тренду и экстраполировать его довольно далеко в будущее. Не вопрос – для 2010 года такой подход дает почти те же самые результаты, что мы видим у М. Тоосси:
Прогнозные значения КУ для 2010 года практически совпадают – разница в 0,2 п.п. лежит в пределах погрешности наблюдений. Значение для 2020 года лежит чуть выше тренда, что вполне понятно – на таком временном промежутке «линейка», как правило, искривляется. Таким образом, прогноз рабочей силы БТС от 2006 года в части экономической активности молодежи был на тот момент вполне адекватен.
Поскольку я проделал немалую работу по факторному анализу коэффициента экономической активности молодежи, было бы интересно включить найденные закономерности в модель потенциального уровня КУ молодежи. Полагаю, что глубина проработки получилась более детальной, чем в работе Тоосси. Кроме того, мы включим в модель данные за 2006-2008 гг.
В качестве переменных, влияющих на коэффициент участия в рабочей силе, взята доля обучающихся в вузах, очищенная от циклической составляющей доля семейных пар старшего возраста, где оба супруга экономически активны, и распространение кредита на образование. Для более точной очистки данных от циклических факторов, помимо уровня безработицы, взята также доля длительно (>6 мес.) безработных. Результаты расчетов показаны на следующем графике:
Расчетные параметры в первые годы рецессии оказались ниже фактических (очищенных от циклического фактора). В первую очередь такая динамика была связана с расширением студенческого кредитования и доли обучающихся в вузах. Зато фактическая динамика очень точно попадает в прогноз БТС от 2006 г. Модель показывает рост потенциального КУ в 2012. Однако для последнего года результаты могут быть неточными, часть данных получена экстраполяцией. Итог: прогноз рабочей силы от 2006 г. достаточно точно описывает динамику потенциального КУ молодежи в период последней рецессии.
Напоследок, как и обещал, количественные оценки вклада изменения доли студентов среди граждан 18-24 лет. Здесь тоже можно считать по-разному, я сделал расчеты 3-мя способами. В первом берутся средние КУ на промежутке 1999-2008, во втором – на промежутке 2003-2012. В третьем КУ – среднее арифметическое из значений 2008 и 2012 гг.
В зависимости от методики подсчета, потери для коэффициента участия молодежи в рабочей силе оцениваются величиной 0,34-0,38 п.п. Для сравнения, общее падение коэффициента за 2009-2012 составило 3,85 п.п. То есть указанная причина объясняет менее 1/10 падения. Вот так студенты страшным образом портят картину на рынке труда. Кроме студентов, видимо, других проблем не существует…
/ (C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter