HET BELANG VAN AGGLOMERATIE EN HET

Transcriptie

1 HET BELANG VAN AGGLOMERATIE EN HET REGIONALE KENNISNIVEAU VOOR VERSCHILLENDE OPLEIDINGSNIVEAUS Stefan Groot (Vrije Universiteit) Gezamenlijk werk met Henri de Groot (Vrije Universiteit / Ecorys / CPB)

2 INHOUD PRESENTATIE Onderzoeksvraag en positionering Theorie Data en stylized facts Methodologie Resultaten Conclusies

3 ONDERZOEKSVRAAG Is er een verschil in het belang van agglomeratie externaliteiten naar opleidingsniveau? Wat is het effect van hoogopgeleiden in de lokale arbeidsmarkt op de lonen van werknemers? Drie opleidinsniveau s Laag: basisschool of minder, vmbo, MBO 1, 2 en 3 Middelbaar: Havo, VWO en MBO 4 Hoog: HBO en WO Microdata is onderscheidend element

4 POSITIONERING Schatten van agglomeratie externaliteiten Combes et al., 2008 (Frankrijk) Groot et al., 2011 (Nederland) Geen onderscheid naar opleidingsniveau Schatten effect aanwezigheid hoogopgeleiden in regio Moretti, 2004 (V.S.) Sterk positief effect op lonen lager opgeleiden Klein positief effect op lonen hoger opgeleiden Canton, 2009 (Nederland) Positief effect op lonen, maar alleen binnen bedrijven Waarschuwt voor endogeniteitsproblemen door methodologie

5 THEORIE Agglomeratie externaliteiten Specialisatie (Adam Smith e.a.) Diversiteit en kennis-spillovers (Jane Jacobs) Heterogeniteit naar opleidingsniveau Kennis spillovers Lager opgeleiden profiteren van kennis hoger opgeleiden Hooggeschoolden profiteren mogelijk ook van kennis Standaard vraag- en aanbodverhaal Stijging aanbod leidt tot daling beloning hoger opgeleiden Beloningen van substituten voor hooggeschoolde arbeid dalen ook (verdringing)

6 DATA CBS Microdata, ,48 miljoen observaties, 2,12 miljoen werknemers Fiscale data: loonstrookjes (loon en gewerkte uren) GBA: leeftijd, geslacht, woonlocatie ABR: sector en locatie bedrijven Gemeente standplaats: werklocatie (meerdere vestigingen) Selectiecriteria Per jaar en werknemer de baan met het hoogste inkomen Baanduur minstens 1 maand, minstens 12 uur/week Verdienen minimaal het minimum uurloon leeftijd 18 65

7 Weging (in %) DEFINITIE LOKALE ARBEIDSMARKT Beperkingen administratieve indelingen (bijv. COROP) Distance decay functie Geschat op distributie forensenstromen Endogeniteit vermijden Distance decay functie Afstand (in km) tot centrumgemeente Weging (in %) gemeenten rondom drie lokale arbeidsmarkten Minder dan tot tot tot tot tot tot tot tot tot 100

8 AGGLOMERATIE Aantal banen lokale arbeidsmarkt Aantal banen per gemeente Minder dan tot tot tot tot tot tot of meer Minder dan tot tot tot tot tot tot of meer

9 AGGLOMERATIE EN LONEN Aantal banen lokale arbeidsmarkt Gemiddeld uurloon lokale arbeidsmarkt Minder dan tot tot tot tot tot tot of meer Minder dan Minder tot dan tot tot tot tot tot tot tot tot tot tot tot tot of tot meer of meer

10 AGGLOMERATIE EN AANDEEL HOGER OPGELEIDEN Aantal banen lokale arbeidsmarkt %-aandeel hoger opgeleiden arbeidsmarkt Minder dan tot tot tot tot tot tot of meer Minder dan 30 Minder dan tot tot tot tot tot tot tot tot tot tot tot tot tot tot of meer 44 of meer

11 GEMIDDELDE UURLONEN NAAR OPLEIDING Uurloon laagopgeleiden Uurloon middelbaar opgeleiden Uurloon hoogopgeleiden Minder dan tot tot tot tot tot tot tot of meer Minder dan tot tot tot tot tot of meer Minder dan tot tot tot tot tot tot of meer Verband tussen agglomeratie en loon is (veel) sterker voor middelbaar- en hoger opgeleiden

12 METHODOLOGIE (1) Per opleidingsniveau afzonderlijke loonregressies flexibiliteit effect geslacht / leeftijd / herkomst Exclusief landbouw en publieke sector Onafhankelijke variabele: log uurloon Controlevariabelen: opleiding (1 3 niveaus), leeftijd, leeftijd 2, herkomst, part-time, jaar, sector (Log) Baandichtheid lokale arbeidsmarkt (Log) Aandeel hoger opgeleiden in lokale arbeidsmarkt (Log) Aandeel werknemers met dezelfde opleiding

13 METHODOLOGIE (2) Endogeniteit noodzaakt tot gebruik instrumenten Instrument 1: Bevolkingsdichtheid 1830 Instrument 2: Aantal afgestudeerde HBO en WO ers Koppeling met locatie universiteit of hogeschool op basis van woonlocatie op 1 mei studenten Leeftijden: 20 (HBO), 21 (B.Sc.), 22 (M.Sc.), 26 (promovendi). Wonen niet verder dan 15km van instelling Koppeling ongeveer 90% accuraat Ook instrumenten zijn via distance decay geaggregeerd naar de lokale arbeidsmarkt

14 RESULTATEN OLS Laag Middelbaar Hoog #Observaties #Werknemers Vrouwen 0,180 0,172 0,111 (573) (426) (321) Leeftijd 0,037 0,070 0,113 (463) (573) (858) Leeftijd 2 0,0004 0,0007 0,0011 (362) (439) (674) Part-time 0,035 0,084 0,117 (108) (190) (290) Buitenland (OECD) 0,023 0,030 0,075 (25,4) (23,6) (72,8) Buitenland (niet-oecd) 0,081 0,111 0,196 (181) (126) (236) Log baandichtheid 0,040 0,065 0,073 (106) (190) (145 ) Log aandeel hoogopgeleid 0,058 0,065 0,027 (22,4) (17,8) (8,0) Jaar, sector en opleidingsdummy s Ja Ja Ja R 2 0,38 0,44 0,49

15 RESULTATEN OLS Laag Middelbaar Hoog #Observaties #Werknemers Vrouwen 0,180 0,172 0,111 (573) (426) (321) Leeftijd 0,037 0,070 0,113 (463) (573) (858) Leeftijd 2 0,0004 0,0007 0,0011 (362) (439) (674) Part-time 0,035 0,084 0,117 (108) (190) (290) Buitenland (OECD) 0,023 0,030 0,075 (25,4) (23,6) (72,8) Buitenland (niet-oecd) 0,081 0,111 0,196 (181) (126) (236) Log baandichtheid 0,040 0,065 0,073 (106) (190) (145 ) Log aandeel hoogopgeleid 0,058 0,065 0,027 (22,4) (17,8) (8,0) Jaar, sector en opleidingsdummy s Ja Ja Ja R 2 0,38 0,44 0,49

16 RESULTATEN IV Laag Middelbaar Hoog #Observaties #Werknemers Vrouwen 0,180 0,172 0,111 (569) (425) (318) Leeftijd 0,037 0,070 0,113 (463) (572) (856) Leeftijd 2 0,0004 0,0007 0,0011 (362) (439) (674) Part-time 0,035 0,083 0,117 (108) (187) (288) Buitenland (OECD) 0,024 0,032 0,076 (25,5) (24,5) (72,7) Buitenland (niet-oecd) 0,082 0,112 0,195 (182) (127) (235) Log baandichtheid 0,029 0,090 0,097 (14,7) (37,5) (49,4) Log aandeel hoogopgeleid 0,051 0,083 0,208 (3,5) (4,7) (14,4) Jaar, sector en opleidingsdummy s Ja Ja Ja R 2 0,38 0,44 0,49

17 RESULTATEN Grote heterogeniteit belang van werknemerkenmerken voor verschillende opleidingsniveau s Gebruik van instrumentele variabelen leidt tot aanzienlijke verschillen in uitkomsten Groter effect van agglomeratie bij toepassing IV Onafhankelijk van opleidingsniveau Zorgen omtrent endogeniteit bij schattingen met OLS lijken dus gegrond

18 METHODOLOGIE (3) WERKNEMER FIXED EFFECTS Ongeobserveerde heterogeniteit zorgt mogelijk voor een overschatting van agglomeratie effecten Wanneer gebieden met een hoge dichtheid bij gelijke geobserveerde kenmerken de beste werknemers aantrekken Oplossing : Fixed Effects per werknemer Identificatie vindt uitsluitend plaats op werknemers die van regio veranderen (want tijdsinvariante instrumenten) We verwijderen alle werknemers die niet van regio veranderden Maar: gevoeliger voor selectie bias: mensen die er op vooruit gaan zijn eerder geneigd een baan te accepteren

19 RESULTATEN IV + FIXED EFFECTS PER WERKNEMER Laag Middelbaar Hoog #Observaties #Werknemers Leeftijd 0,046 0,087 0,150 (164) (327) (605) Leeftijd 2 0,0004 0,0008 0,0014 (220) (340) (559) Part-time 0,035 0,003 0,018 (93) (6,8) (53,6) Log baandichtheid 0,027 0,047 0,049 (11,4) (22,5) (28,5) Log aandeel hoogopgeleid 0,098 0,207 0,207 (5,7) (13,8) (16,7) Jaardummy s Ja Ja Ja R 2 (binnen groepen) 0,11 0,29 0,51

20 CONCLUSIES Profijt middelbaar- en hoger opgeleide werknemers van agglomeratie groter dan voor lager opgeleiden Agglomeratie elasticiteit lager opgeleiden: 2,7 2,9% Middelbaar opgeleiden: 4,7 9,0% Hoger opgeleiden: 4,9 9,7% Geen bewijs voor bestaan kennis-spillovers Op de Nederlandse arbeidsmarkt lijkt eerder de ijzeren wet van vraag en aanbod werkzaam te zijn Hoewel schattingsparameters enigszins variëren over diverse specificaties is de rangorde robuust

21 VRAGEN?