Address: Hungary - 1051 Budapest, Október 6. Street 19. IV/2.

Phone: +36 30 730 6668, Fax: +36 1 700 2257

Contact: info@hetfa.hu, www.hetfa.hu

HÉTFA Research InstituteKnowledge You Can Use

Presented by:

Szerkesztése

Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra gyakorolt hatásáról

2019.07.04.

Szabó-Morvai ÁgnesHÉTFA Kutatóintézet

MTA KRTK KTI

Szabó-Morvai Ágnes, Balás Gábor, Bördős Katalin, Herczeg Bálint

Előadó:

KöszönetnyilvánításAkik nélkül a kutatás nem jöhetett volna létre

• Európai Bizottság Magyarországi Képviselete

• MTA Adatbank

• KSH Kutatószoba munkatársai

• Pénzügyminisztérium

• Nemzeti Adó-és Vámhivatal

• Magyar Államkincstár

• Nemzeti Infokommunikációs Szolgáltató Zrt.

• ELTINGA Ingatlanpiaci Kutatóközpont

• Szakmai bírálók: Csillag Márton, Gál Róbert Iván

7/9/2019 2Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

A kutatás célja

• Makrogazdasági elemzés• A fertilitási rátát meghatározó legfontosabb tényezők azonosítása

• Ehhez az EU országainak adatait használtuk

• Elemzés egyéni mikroadatokon• A legfontosabb készpénzes családi támogatások hatásának mérése

• A legfontosabb természetbeni családtámogatások hatásának elemzése

• A hatások lebontása a társadalom alcsoportjaira

7/9/2019 3Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Főbb következtetések

• A családpolitika bizonyos elemei mérsékelt pozitív hatást gyakorolnak a születésszámra• Lakásvásárlási támogatások• Bölcsődei férőhelyek bővítése• Családi adókedvezmény

• A teljes rendszernek összességében igen alacsony a hatása• Számos egyéb elem, amelyek nem feltétlenül növelik a fertilitást

• A támogatások leginkább a harmadik gyermek vállalását támogatják

• Az első gyermek (mielőbbi) születését az segíti, ha• Az anyának van biztos állása• És jók a kilátásai a munkapiaci visszatérésre

7/9/2019 4Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Főbb következtetések - 2

• A családpolitikai kiadások leginkább a jobb anyagi helyzetben lévő társadalmicsoportok születésszámára hatnak• Nyugati országrész• A foglalkoztatott nők• Magas végzettségűek• 30-40 év közöttiek

• A hazai eredmények összhangban álllnak az európai országokra becsültáltalánosított eredményekkel:• Európában a nők foglalkoztatottsága és a gazdasági növekedés a legerősebb tényező, amely a

születésszámra hat• A készpénzes családpolitikai támogatások hatása elenyésző• A természetbeni családi juttatások: enyhe pozitív hatás

• Bölcsődei, óvodai férőhelyek bővítése

7/9/2019 5Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

A gyermekvállalási döntés fókuszában: a nők foglalkoztatása

• Európai országok: kétkeresős családmodell

• Gyermekvállalás → Nő munkavállalása• A családanya kieső keresete az otthon töltött idő alatt• Minél több időt tölt otthon, annál nehezebb a visszatérés• A munkavállalásba visszatérő nő keresete alacsonyabb

• Születésszámra pozitívan ható intézkedések • Segítenek a munka és a család összehangolásában

• elérhető és megfizethető bölcsőde • rugalmas foglalkoztatás

• Növelik a nők foglalkoztatását • Növelik a családi jövedelmet

7/9/2019 6Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Mikor és miért fontos? • Az első két gyermek esetében számít leginkább• Minél későbbre tolódik az első gyermek vállalása, annál

kisebb az esélye, hogy további gyermekeket is vállal a család

Mi befolyásolja a gyermekvállalást?

7/9/2019 7Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

A döntés

• Gyermekvállalási döntéskor (Becker, 1960)• A család a jólétét maximalizálja, figyelembe veszi

• A gyermekvállalás okozta örömöket

• A gyermekkel kapcsolatban várhatóan felmerülő költségeket (egészségügyi, iskoláztatási kiadások, kieső munkabér stb.)

• A család anyagi helyzetét

• A családok gyermekvállalással kapcsolatos értékítélete jelentősen eltérhet • pl. vallásosságtól, kortól, kulturális háttértől függően

• A családok stabilitásának felbomlása miatt a nőknek fel kell készülni arra az esetre is, ha egyedül maradnak a gyermekkel• Szegénység vagy társadalmi kirekesztődés kockázatának kitettek aránya

• Egy szülő gyermekkel: 40,0%

• Két szülő egy gyermekkel: 16,4%

• Az első gyermek vállalását más tényezők határozzák meg, mint a többi gyermekét (Spéder és Kapitány, 2007)

7/9/2019 8Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

A gyermekvállalásra ható tényezők

• Női foglalkoztatási esélyek, munka és család összehangolása• Összehangolást segítő szakpolitikák (Rønsen & Skrede, 2010)• Rugalmas foglalkoztatás (D. del Boca, 1999; Fehr & Ujhelyiova, 2013) • Bölcsőde, óvoda (Diprete et al., 2003; Pronzato, 2017; Rindfuss et al., 2010, 2007)

• Gyermekvállalás költségei• Készpénzes támogatások nagysága és hossza (Thevenon and Gauthier, 2011; Ermisch,

1988; Zhang et al., 1994)• Adókedvezmények, adórendszer (Baughman and Dickert-Conlin, 2009, Apps and

Rees, 2004)

• Kapcsolatok, társadalmi hálózat• Barátok (Balbo et al., 2012)• Nagy család (Harknett et al., 2014)

7/9/2019 9Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Magyarország születésszámának alakulása*

• Az elmúlt években a gyermekvállalási kedv növekedett• Az alacsonyabb iskolai végzettségűek és a fiatalok között• Kétgyermekesek körében megnőtt a harmadik gyermek vállalásának esélye• A teljes termékenységi arányszám 1,24-ről (2011) 1,5-re (2017) emelkedett• Azonban még EU átlag alatt van

• Gyorsan csökken a gyermekvállalási korban lévő nők száma

• Folyamatosan emelkedik a gyermektelenek és az egygyermekesek aránya

• A gyermekek 45%-a házasságon kívül született (2017)

• A gyermekvállalási életkor kitolódása megállt, de lényegesen meghaladja az érintettek által ideálisnak érzett életkort• Emiatt nőtt a tervezett és tényleges gyermekszám közti eltérés

7/9/2019 10Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

* KSH Népességtudományi Kutatóintézet: Demográfiai Portré 2018

A kutatás ismertetése

7/9/2019 11Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Elvégzett mérések

1. Országos modell: mely hazai szakpolitikák, támogatások hatnak? • Magyar adatokon• 2000-2014 évek szakpolitikai intézkedéseinek vizsgálata• 2000-2015 közötti születések• Mikrováltozókkal:

• Éves, családtípus szintű adatok

• Pl. részletes családi háttér, végzettség, lakóhely, munkapiaci státusz

2. Európai modell: a támogatásoknak milyen súlya van a többi tényezőhöz képest? • 19 európai ország bevonásával • 1997-2014 évek adatain• Makrováltozókkal:

• Éves, ország szintű adatok

• Pl. gazdasági növekedés, foglalkoztatottság, családtámogatások, iskolai végzettségi megoszlások, korstruktúra

7/9/2019 12Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

1. Országos modell

• mely hazai szakpolitikák, támogatások hatnak?

7/9/2019 13Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Adatok

7/9/2019 14Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Mérési adatbázis(születések száma,

szülőképes korú nők száma)

Családpolitikai adatbázis

Bér és demográfiai

változók

Bértarifa adatbázis

KSH Munkaerő-felvétel

KSH Élveszületésiadatbázis

KSH Demográfiai Évkönyv

Szabályozások

Végső adatbázis

7/9/2019Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról15

Változó Kategóriák száma Értékek

Év 16 2000-2015

Lakóhely – megye 20 19 megye + főváros

Lakóhely – település típusa 2 (a főváros esetén 1)

- falu

- város

- főváros

Nő életkora 4

10 éves kategóriákban:

- 15-19

- 20-29

- 30-39

- 40-49

Nő legmagasabb végzettsége 2- alacsony (érettséginél kevesebb / ISCED 0-2)

- magas (legalább érettségi / ISCED 3-)

Nő munkapiaci státusza 2- foglalkoztatott

- nem foglalkoztatott (munkanélküli vagy inaktív)

Összes cella száma: 19*16*2*4*2*2 (megyék) + 16*4*2*2 (főváros) = 9.984

(megfigyelések száma: 8.759)

7/9/2019Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról16

Jövedelemtől független ellátások

Családi pótlék

GYES

GYET

Anyasági támogatás

Első házasok adókedvezménye

Jövedelemtől függő ellátások

TGYÁS/CSED

GYED

Családi adókedvezmény

Szocpol/LÉT (lakásépítési támgatás) és kamattámogatások

Egyéb tényezők

START PLUSZ /Munkahelyvédelmi Akció

Munkába való visszatérés lehetősége

Támogatások stabilitása

Bölcsődei férőhely ellátottság

Modellek

7/9/2019 17Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Modell 1 Modell 2 Modell 3

TámogatásokTámogatások együttes hatása ✓ ✓

Eszközök hatása külön-külön ✓

Késleltetés1 év ✓ ✓ ✓

2 és 3 év ✓ ✓

MintaTeljes minta ✓ ✓

Alminták ✓

SzületésekMinden születés ✓

1., 2. és 3. gyermek ✓ ✓

Pr 𝐵𝑐,𝑡 = 1 = Születési valószínűség

𝜇𝑡−1 Év fixhatás

+𝜃𝑟 Megye fixhatás

+𝛽′𝑋𝑐,𝑡−1 Kontroll változók (életkor, végzettség stb)

+𝛿′1

3

𝒌=𝟏

𝟑

𝑵𝑪𝑩𝒄,𝒕−𝟏𝒌 Természetbeni támogatások

+𝛾′1

3

𝒌=𝟏

𝟑

𝑪𝑩𝒄,𝒕−𝟏𝒌 − 𝑪𝑩𝒄,𝒕−𝟏

𝒌−𝟏 Készpénzes támogatás egy plusz gyermek esetén

+𝜖𝑐,𝑡−1 Hibatag

Születési valószínűség (bármely gyermek)

7/9/2019 18Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Pr 𝐵𝑐,𝑡𝑘 = 1 = Az 1., 2. vagy 3. (és további) gyermek megszületésének valószínűsége

𝜇𝑡−1 Év fixhatás

+𝜃𝑟 Megye fixhatás

+𝛽′𝑋𝑐,𝑡−1 Kontroll változók (életkor, végzettség stb)

+𝛿′𝑵𝑪𝑩𝒄,𝒕−𝟏𝒌 Természetbeni támogatások az k-adik gyermekre

+𝛾′ 𝑪𝑩𝒄,𝒕−𝟏𝒌 − 𝑪𝑩𝒄,𝒕−𝟏

𝒌−𝟏 Készpénzes támogatás az k-adik gyermek esetén

+𝜖𝑐,𝑡−1 Hibatag

Születési valószínűség (1., 2. és 3. gyermek)

7/9/2019 19Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Eredmények (1., 2. és 3. vagy további gyermekre)

7/9/2019 20Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

(1) (2) (3) (4) (5) (6)1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek 1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek

1 éves hatás 2 éves hatásKészpénzes ellátások növekménye eggyel több gyermek vállalása esetén

-0.003*** 0.001* 0.006*** 0.004*** -0.001** 0.002

(0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.000) (0.001)

Nő foglalkoztatott 0.026*** 0.003*** -0.012*** 0.018*** 0.002* -0.010***

(0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.002)

Bölcsődei férőhely ellátottság (3 éven aluli gyermekekre vetítve)

0.003 -0.004 0.007 0.028*** 0.010** 0.002

(0.011) (0.007) (0.007) (0.007) (0.003) (0.002)Megfigyelések száma 6078 6078 6078 5190 5190 5190Igazított R2 0.681 0.523 0.468 0.678 0.684 0.620

(3,87% a születési valószínűség)

Eredmények (1., 2. és 3. vagy további gyermekre)

7/9/2019 21Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

(1) (2) (3) (4) (5) (6)1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek 1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek

1 éves hatás 2 éves hatásKészpénzes ellátások növekménye eggyel több gyermek vállalása esetén

-0.003*** 0.001* 0.006*** 0.004*** -0.001** 0.002

(0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.000) (0.001)

Nő foglalkoztatott 0.026*** 0.003*** -0.012*** 0.018*** 0.002* -0.010***

(0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.002)

Bölcsődei férőhely ellátottság (3 éven aluli gyermekekre vetítve)

0.003 -0.004 0.007 0.028*** 0.010** 0.002

(0.011) (0.007) (0.007) (0.007) (0.003) (0.002)Megfigyelések száma 6078 6078 6078 5190 5190 5190Igazított R2 0.681 0.523 0.468 0.678 0.684 0.620

(3,87% a születési valószínűség)

A készpénzes támogatások 10 százalékpontos növelése 1,5%-kal növelné a születési valószínűséget

A női foglalkoztatási ráta 10 százalékpontos növekedése 4,3%-kal növelné a születési valószínűséget

EredményekJövedelmi decilisek szerinti bontás (készpénzes támogatások, 1 éves hatás)

7/9/2019 22Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

1. gyermek 2. gyermek 3. gyermekDecilis: 1 -0.002 -0.007* 0.001

(0.002) (0.003) (0.005)Decilis: 2 -0.002 0.001 0.001

(0.003) (0.001) (0.005)Decilis: 3 -0.001 0.001 -0.000

(0.001) (0.001) (0.003)Decilis: 4 0.001 0.002** 0.002

(0.002) (0.001) (0.002)Decilis: 5 -0.004** 0.000 0.001

(0.001) (0.001) (0.001)Decilis: 6 -0.005** 0.001 0.002

(0.002) (0.001) (0.002)Decilis: 7 -0.008*** 0.000 -0.001

(0.001) (0.001) (0.001)Decilis: 8 -0.007** 0.002* 0.003***

(0.002) (0.001) (0.001)Decilis: 9 -0.001 0.000 0.002

(0.002) (0.001) (0.001)Decilis: 10 -0.001 0.001 0.002*

(0.002) (0.001) (0.001)

(3,87% a születési valószínűség)

EredményekFoglalkoztatottság, településtípus, életkor szerinti bontás(készpénzes támogatások, 1 éves hatás)

7/9/2019 23Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek

Anya munkapiaci státusza Nem foglalkoztatott 0.000 -0.000 -0.002

(0.000) (0.001) (0.001)Foglalkoztatott -0.000 0.003** 0.003**

(0.001) (0.001) (0.001)Lakóhely település típusa Budapest -0.005* 0.002 0.003***

(0.002) (0.001) (0.001)Város -0.005*** 0.002* 0.006***

(0.001) (0.001) (0.002)Falu -0.002* 0.001 0.010***

(0.001) (0.001) (0.002)Anya életkora 15-19 0.016 -0.002 0.002

(0.020) (0.002) (0.002)20-29 -0.004*** -0.001 0.006*

(0.001) (0.001) (0.003)30-39 -0.001 -0.000 0.008***

(0.001) (0.001) (0.002)40-49 -0.000* 0.000 0.000**

(0.000) (0.000) (0.000)

EredményekVégzettség, üzleti ciklus szerinti bontás(készpénzes támogatások, 1 éves hatás)

7/9/2019 24Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

1. gyermek 2. gyermek 3. gyermek

Anya legmagasabb iskolai végzettsége

Érettségi vizsgánál alacsonyabb

-0.000 0.000 -0.000(0.001) (0.000) (0.001)

Érettségi vagy magasabb

-0.003* 0.001 0.001**(0.001) (0.001) (0.001)

Üzleti ciklus Recesszió -0.005*** 0.002* 0.017***(2007-12) (0.001) (0.001) (0.004)Fellendülés -0.004*** 0.002* 0.006***(2000-2006 és 2013-15) (0.001) (0.001) (0.001)

(3,87% a születési valószínűség)

Eszközönkéntihatások

7/9/2019 25Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Gyermekvállalási

valószínűség (1. év)

Gyermekvállalási

valószínűség (2. év)

Gyermekvállalási

valószínűség (3. év)Családi pótlék -0.0005 -0.0133 0.0138

(0.0065) (0.0212) (0.0092)Családi adókedvezmény -0.0004 -0.0010 0.0103***

(0.0022) (0.0057) (0.0029)Szocpol/LÉT (lakésépítési

támogatás)

-0.0133 0.0016 0.0470***

(0.0094) (0.0237) (0.0098)Lakáshitel kamattámogatás 0.0006* 0.0006 0.0003

(0.0002) (0.0005) (0.0003)GYES 0.0262 -0.0532 -0.0423

(0.0167) (0.0353) (0.0168)Anyasági támogatás 0.0004 0.0095 -0.0239

(0.0050) (0.0150) (0.0060)CSED / TGYÁS + GYED -0.0392*** -0.0315 0.0388***

(0.0111) (0.0183) (0.0064)START PLUSZ /Munkahelyvédelmi Akció

0.0084 -0.0067 0.0048

(0.0107) (0.0261) (0.0126)Első házasok adókedvezménye 0.0000 0.0000 0.0000

(.) (.) (.)Bölcsődei férőhely ellátottság 0.0269*** 0.0537 0.0192*

(0.0075) (0.0508) (0.0096)Megfigyelések száma 2213 2005 2012Igazított R2 0.603 0.595 0.740

Eszközönkéntihatások

7/9/2019 26Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Gyermekvállalási

valószínűség (1. év)

Gyermekvállalási

valószínűség (2. év)

Gyermekvállalási

valószínűség (3. év)Családi pótlék -0.0005 -0.0133 0.0138

(0.0065) (0.0212) (0.0092)Családi adókedvezmény -0.0004 -0.0010 0.0103***

(0.0022) (0.0057) (0.0029)Szocpol/LÉT (lakésépítési

támogatás)

-0.0133 0.0016 0.0470***

(0.0094) (0.0237) (0.0098)Lakáshitel kamattámogatás 0.0006* 0.0006 0.0003

(0.0002) (0.0005) (0.0003)GYES 0.0262 -0.0532 -0.0423

(0.0167) (0.0353) (0.0168)Anyasági támogatás 0.0004 0.0095 -0.0239

(0.0050) (0.0150) (0.0060)CSED / TGYÁS + GYED -0.0392*** -0.0315 0.0388***

(0.0111) (0.0183) (0.0064)START PLUSZ /Munkahelyvédelmi Akció

0.0084 -0.0067 0.0048

(0.0107) (0.0261) (0.0126)Első házasok adókedvezménye 0.0000 0.0000 0.0000

(.) (.) (.)Bölcsődei férőhely ellátottság 0.0269*** 0.0537 0.0192*

(0.0075) (0.0508) (0.0096)Megfigyelések száma 2213 2005 2012Igazított R2 0.603 0.595 0.740

A családi adókedvezmény 10 százalékos növelése 2,5%-kal növelné a születési valószínűséget

A bölcsődei lefedettség 1 százalékpontos növelése 1,18%-kal növelné a születési valószínűséget

A lakásépítési támogatások 1 százalékpontos növelése 1,2%-kal növelné a születési valószínűséget

Születésszám növelésének költsége

7/9/2019 27Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

• Családvédelmi Akcióterv• A bölcsődei férőhelyek száma 45-ről 70

ezerre nő (5,6 százalékpontos lefedettség növekedés)

• Becslésünk alapján kb. 5400-zal több gyermek születhet

• 2018: 89 800 gyermek született

7,55

5,6

1,19

0 2 4 6 8

Családi adókedvezmény

Bölcsődei férőhelyek bővítése

Lakásvásárlási támogatások

Születésszám növelésének költsége (millió Ft/ gyermek)

2. Európai modell

• a támogatásoknak milyen súlya van a többi tényezőhöz képest?

7/9/2019 28Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Bevont országok

7/9/2019 29Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Változók

7/9/2019 30Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Változó Forrás Évek

Teljes Fertilitási Ráta Eurostat 1987-2017

Anyák gyermekvállaláskoriátlagéletkora

Eurostat 1987-2017

Anyák gyermekvállaláskoriátlagéletkora első gyermek esetén

Eurostat 1994-2017

Fertilitás életkori kategóriákban Eurostat 1987-2017

GDP/fő Eurostat 1995-2017

Gazdasági hangulatindex Eurostat 1996m1-2018m12

Reálkamatláb IMF – IFS 2000-2017

Nők foglalkoztatási rátája Eurostat 1997-2017

Nők munkanélküliségi rátája Eurostat 1996-2018

Részmunkaidős foglalkoztatási ráta Eurostat 1996-2017

Háztartási kiadások OECD 1991-2016

Házasságon kívüli születések aránya Eurostat 1987-2016

Gyermekhalandóság Eurostat 1987-2016

Házasságkötési ráta OECD 1987-2016

Változó Forrás Évek

Munkával töltött évek száma Eurostat 2000-2017

Öregkori függőségi ráta World Bank 1987-2017

Szülőképes korú nők aránya anépességben

Eurostat 1987-2018

65 éves korban várhatóélettartam

Eurostat 1987-2017

Készpénzes családtámogatások OECD 1999-2015

Természetbeni családtámogatások OECD 1999-2015

Családtámogatási kiadások Eurostat 1999-2016

Családi szociális kiadások gyermekek számára vetítve

Eurostat 1999-2016

Öregkori nyugdíj kiadások Eurostat 1999-2016

Alapfokú iskolai végzettséggelrendelkező nők aránya

ILO 1997-2017

Felsőfokú iskolai végzettséggelrendelkező nők aránya

ILO 1997-2017

Családi adókedvezmény OECD 2000-2017

Regressziós becslés

• Regressziós egyenlet:

• Az X makrotényezők változásának hatása a TFR változására• Év és ország fixhatás: minden olyan kihagyott tényező hatását kiszűri, amely

• országspecifikus de időben változatlan (pl gyermekvállalással kapcsolatos attitűdök), • vagy minden országot hasonló mértékben érint egy adott időszakban (pl. technológiai

változások)

• 2 éves hatásperiódust engedünk a modellben (1-5 évre teszteltük)• Az információk késéssel terjednek a társadalomban• A sikeres fogantatás időt vesz igénybe• 9 hónapnyi késés a fogantatás és a születés között

𝛥2𝐿𝑜𝑔𝑇𝐹𝑅𝑗 ,𝑡+2 = 𝜂𝑗 + 𝜃𝑡 + 𝛿′ ⋅ 𝛥1𝑋𝑗𝑡 + 𝑢𝑗𝑡

7/9/2019 31Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Európai modellfő eredmények

7/9/2019 32Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Függő változó: TFR (1) (2) (3) (4) (5) (6)

GDP per fő (log) 0.413***

(0.111)Reál háztartási kiadások (log) 0.274**

(0.089)Gazdasági hanglatindex (log) 0.061

(0.045)Reálkamatláb -0.002

(0.002)Női foglalkoztatási ráta 1.109*** 0.912**

(0.317) (0.305)Női munkanélküliségi ráta -0.924*** -1.129***

(0.230) (0.259)Munkával töltött évek száma 0.009 0.008 -0.002 0.013* -0.005

(0.005) (0.005) (0.007) (0.005) (0.008)Házasságkötési ráta 0.019* 0.023* 0.020* 0.018 0.022* 0.031**

(0.010) (0.010) (0.010) (0.010) (0.011) (0.012)Öregkori függőségi ráta -2.787** -2.424** -2.881** -2.407** -3.835*** -2.200*

(0.851) (0.854) (0.885) (0.878) (0.772) (0.968)Családi adókedvezmény 0.006 0.006 0.006 0.006 0.007

(0.006) (0.005) (0.006) (0.006) (0.006)Készpénzes családtámogatások(GDP %-ában)

-2.991 -1.421 -4.604

(2.451) (2.736) (2.989)Természetbeni családtámogatások (GDP %-ában)

4.894 5.386* 4.163

(2.687) (2.690) (3.261)Szociális kiadások gyermekszámra (GDP %-ában)

-0.074 -0.114

Évek 2001-2014 2001-2014 2001-2014 2001-2014 2001-2014 1997-2014

(TFR = 1,49)

Európai modellfő eredmények

7/9/2019 33Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Függő változó: TFR (1) (2) (3) (4) (5) (6)

GDP per fő (log) 0.413***

(0.111)Reál háztartási kiadások (log) 0.274**

(0.089)Gazdasági hanglatindex (log) 0.061

(0.045)Reálkamatláb -0.002

(0.002)Női foglalkoztatási ráta 1.109*** 0.912**

(0.317) (0.305)Női munkanélküliségi ráta -0.924*** -1.129***

(0.230) (0.259)Munkával töltött évek száma 0.009 0.008 -0.002 0.013* -0.005

(0.005) (0.005) (0.007) (0.005) (0.008)Házasságkötési ráta 0.019* 0.023* 0.020* 0.018 0.022* 0.031**

(0.010) (0.010) (0.010) (0.010) (0.011) (0.012)Öregkori függőségi ráta -2.787** -2.424** -2.881** -2.407** -3.835*** -2.200*

(0.851) (0.854) (0.885) (0.878) (0.772) (0.968)Családi adókedvezmény 0.006 0.006 0.006 0.006 0.007

(0.006) (0.005) (0.006) (0.006) (0.006)Készpénzes családtámogatások(GDP %-ában)

-2.991 -1.421 -4.604

(2.451) (2.736) (2.989)Természetbeni családtámogatások (GDP %-ában)

4.894 5.386* 4.163

(2.687) (2.690) (3.261)Szociális kiadások gyermekszámra (GDP %-ában)

-0.074 -0.114

Évek 2001-2014 2001-2014 2001-2014 2001-2014 2001-2014 1997-2014

(TFR = 1,49)

A munkanélküliségi ráta 1 százalékpontos csökkenése 0,6%-kal növelné a TFR-t

Az öregkori függőségi ráta 1 százalékpontos csökkenése 1,6%-kal növelné a TFR-t

Fertilitás az életkori kategóriákban

7/9/2019 34Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)Fertilitás

15-19éves korban

Fertilitás 20-24

éves korban

Fertilitás 25-29

éves korban

Fertilitás 30-34

éves korban

Fertilitás 35-39

éves korban

Fertilitás 40-44

éves korban

Gyermek-vállalási életkor

Női munkanélküliségi ráta az adott életkori kategóriában

-0.188 -0.800*** -0.378** -0.204 -0.391 -0.485

(0.118) (0.141) (0.132) (0.183) (0.212) (0.333)Női munkanélküliségi ráta 3.503***

(0.792)Öregkori függőségi ráta -6.189** -4.280** -2.436* -1.847 -0.851 -0.059 6.234

(2.248) (1.595) (1.076) (1.128) (1.053) (1.316) (3.419)Készpénzes családtámogatások (GDP %)

-11.360* -3.339 -2.938 -0.388 -1.252 2.438 -0.823

(5.365) (3.964) (3.595) (3.524) (3.129) (4.185) (9.430)Természetbeni családtámogatások (GDP %)

-9.588 2.864 7.268* 4.298 3.372 5.536 0.735

(8.973) (4.652) (3.328) (3.574) (3.074) (4.655) (10.900)Megfigyelések száma 266 266 266 266 266 266 266Év FH ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Ország FH ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓

Évek 2001-2014 2001-2014 2001-2014 2001-2014 2001-2014 2001-2014 2001-2014Országok 19 19 19 19 19 19 19Igazított R2 0.372 0.330 0.332 0.552 0.573 0.356 0.336AIC -582.522 -757.381 -942.361 -902.645 -884.944 -746.987 -359.950

Gyermekvállalási életkor

7/9/2019Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról35

(1) (2) (3)TFR Gyermekválla

lási életkorÉletkor az

első gyermek születésekor

Női munkanélküliségi ráta -1.010*** 4.739*** 4.899***(0.248) (0.887) (1.199)

Időskori függőségi ráta -1.216 4.734 3.200(1.216) (4.302) (5.077)

Készpénzes családtámogatások (GDP %) -2.688 -0.730 -9.983(3.852) (12.952) (17.104)

Természetbeni családtámogatások (GDP %) 3.930 1.742 5.508(3.743) (12.965) (20.268)

Megfigyelések száma 154 154 154Év FH yes yes yesOrszág FH yes yes yesÉvek 2001-2014 2001-2014 2001-2014Országok 11 11 11Igazított R2 0.484 0.454 0.386AIC -579.848 -223.404 -101.085

Végkövetkeztetés

• Az első gyermek vállalását elsősorban a munkából származó jövedelmek és a nő foglalkoztatása befolyásolja• Ez azért fontos, mert az első gyermekkel kapcsolatos döntés (vállalás, időzítés)

a kulcs a demográfiai problémák megoldásához

• A támogatásból szerzett jövedelmek leginkább a harmadik vagy további gyermekek születését ösztönzik, ami összefügghet azzal, hogy• A három vagy többgyermekes anyák sokkal lazábban kötődnek a

munkapiachoz, kisebb eséllyel vállalnak munkát

• A harmadik gyermek vállalása gyakran nagyobb egyszeri költséggel jár, például lakás bővítése, nagyobb autó stb.

7/9/2019 36Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

A kutatás folytatása

• A támogatási hatások időbeli dinamikája• Késleltetés, lecsengés, egyszeri vagy tartós hatások

• A felépített adatbázis alkalmazható számos egyéb hazai vizsgálatra• Környezeti tényezők, Pl. légszennyezés hatása a születésszámra

7/9/2019 37Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról

Köszönöm a figyelmet!

7/9/2019Hatáselemzés a családpolitikai intézkedések születésszámra

gyakorolt hatásáról38