LABORsim: Un modello di microsimulazione dell’offerta di lavoro

LABORsim: Un modello di microsimulazione dell’offerta 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. Revelli10-11 maggio 2007

indice

L’architettura del modello La specificazione dei moduli e la stima dei

parametri Lo scenario di default Conclusioni e sviluppi futuri

LABORsim: considerazioni generali

LABORsim: il modello 1/2

LABORsim è un modello di microsimulazione dinamica dell’offerta 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 dell’offerta 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

diagramma di

flusso

LABORsim: il modello 2/2

57-enne,no requisiti,occupato

22-enne, studente, inattivo

employmentmodule

educationmodule

retirementmodule

at school?

get degree?

Y

demographicmodule

ageing, birth, death, migrations

age?

active?

employed?

eligible?

retire?

N N

Y

Y

Y

employed unemployed out of the labour force

Y

N

N

N

15-30

31-54

55-64

Y/N

employmentmodule

educationmodule

retirementmodule

at school?

get degree?

Y

demographicmodule

ageing, birth, death, migrations

age?

active?

employed?

eligible?

retire?

N N

Y

Y

Y

employed unemployed out of the labour force

Y

N

N

N

15-35

36-54

55-64

Y/N

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 l’anzianità (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 l’anzianità (potenziale)

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

demografia


flussi migratori netti da estero

flussi migratori netti da estero

residentiresidenti

high

central

low

203.695156.019121.885

demografia – mobilità interna


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 nell’area 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 nell’area di arrivo.

caratteristiche degli immigrati


tasso di dipendenza demografico (over 65 / 20-64))

fonte: Istat, ONU

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

EU USA ITA low ITA central ITA high


poche differenze tra i 3 scenari

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 dellapartecipazione scolastica termina nell’anno base

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


probabilità di diplomarsi

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

16 17 18 19 20 21

predicted actual


partecipazione all’università

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


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


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 l’anzianità) *

Tasso di occupazione complessivo come parametro di scenario

Differenziali di disoccuopazione: 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 l’anzianità) *

Tasso di occupazione complessivo come parametro di scenario

Differenziali di disoccuopazione: dipendono da genere, area, età, istruzione, status precedente

• Scenario standard : tasso di disoccupazione costante (8%)

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


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


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

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


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

fonte: OCSE (2004)

pensionamento 2/6

età media effettiva di pensionamento

requisiti di accesso – regime retributivo - vecchiaia


requisiti non modificati

requisiti di accesso – regime retributivo - anzianità


Pre-2004 Post-2004 Uomini:

Donne: 35 + 57 fino al 2015 ** con riduzione dei benefici

requisiti di accesso – regime contributivo


Pre-2004 Post-2004

la riforma Maroni nel lungo periodo


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

fonte: proiezioni LaborSim

LABORsim: risultati 1/19

0.2

.4.6

.8

% 5

5-6

4

2010 2020 2030 2040 2050anno

obbligo diplomauniversità

incremento nei livelli di istruzione

incremento nei tassi di partecipazione

.5.6

.7.8

Tas

so d

i pa

rte

cip

azio

ne

2010 2020 2030 2040 2050anno

uomini donne

.2.4

.6.8

1%

55-

64

2010 2020 2030 2040 2050anno

uomini donne

55-64 tutti



l’origine dell’incremento nei tassi di partecipazione


0.5

1

20 40 60 20 40 60

0 1

2006 2050

Tasso

di pa

rte

cip

azio

ne

età

Graphs by genere


quando distanti dai target di Lisbona? (1/3)


.4.5

.6.7

.8

Tasso

di occu

pa

zio

ne

2010 2020 2030 2040 2050anno

overall uominidonne Lisbon target (M+F)Lisbon target (F)

tassi di occupazione, per genere


quando distanti dai target di Lisbona? (2/3)


tassi di occupazione, per genere e area

.2.4

.6.8

2010 2020 2030 2040 2050 2010 2020 2030 2040 2050

donne uomini

nord centro

sud Lisbon target (F)

Tasso

di occu

pa

zio

ne

anno

Graphs by genere

.2.4

.6.8

2010 2020 2030 2040 2050 2010 2020 2030 2040 2050

donne uomini

nord centro

sud Lisbon target (F)

Tasso

di oc

cupa

zione

anno

Graphs by genere


quanto distanti dai target di Lisbona? (3/3)


.3.4

.5.6

.7

Tasso

di occu

pa

zio

ne

, 55

-64

ann

i

2010 2020 2030 2040 2050anno

55-64 Stockholm target (55-64)

tassi di occupazione – 55-64


tassi di dipendenza, previsioni LABORsim


.4.6

.81

1.2

2010 2020 2030 2040 2050anno

tasso dip. demografica (over 20) tasso dip. economica (over 20)

inattivi / attivi


index & motivation 8/19

tassi di dipendenza, previsioni LABORsim

fonte: OCSE (2004)

consistenza della forza-lavoro, previsioni LABORsim


20,000

20,500

21,000

21,500

22,000

22,500

23,000

23,500

24,000

24,5002006

2009

2012

2015

2018

2021

2024

2027

2030

2033

2036

2039

2042

2045

2048

000 i

nd

ivid

uals


“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.

consistenza della forza-lavoro, previsioni OCSE


“constant” scenario

participation rates by five-year age groups and gender remain constant

at their 2000 levels.


pensionati, previsioni LABORsim


140

00

160

00

180

00

200

00

000

pers

one

2010 2020 2030 2040 2050anno


in possesso dei requisiti, effetto della riforma Maroni


12,000

13,000

14,000

15,000

16,000

17,000

18,000

19,000

20,000

21,000

22,000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45

time PostMaroni_best PostMaroni_contr_early

PostMaroni_contr_late PreMaroni_best PreMaroni_contr_early

PreMaroni_contr_late


pensionati, effetto della riforma Maroni


12,000

14,000

16,000

18,000

20,000

22,000

24,000

PostMaroni_best PostMaroni_contr_early PostMaroni_contr_late

PreMaroni_best PreMaroni_contr_early PreMaroni_contr_late


tasso di occupazione, effetto della riforma Maroni


0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050






0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

20

06

20

08

20

10

20

12

20

14

20

16

20

18

20

20

20

22

20

24

20

26

20

28

20

30

20

32

20

34

20

36

20

38

20

40

20

42

20

44

20

46

20

48

20

50




UOMINI 55-64



0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

20

06

20

08

20

10

20

12

20

14

20

16

20

18

20

20

20

22

20

24

20

26

20

28

20

30

20

32

20

34

20

36

20

38

20

40

20

42

20

44

20

46

20

48

20

50




DONNE 55-64

età di pensionamento, effetto della riforma Maroni


57

58

59

60

61

62

63

64

65

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

2032

2034

2036

2038

2040

2042

2044

2046

2048

2050






57

58

59

60

61

62

63

64

65

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DONNE

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 l’aumento nei livelli di istruzione, l’aumento 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

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

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 dell’età 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

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

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

grazie !

conclusioni 5/5

Documents

LABORsim: Un modello di microsimulazione dell’offerta di lavoro