Magma
08.06.2022
Vi studerer virkningene av koronakrisen på arbeidsledighet blant personer som var i jobb da krisen startet. Vi undersøker hvordan ledighetseksponering har variert på tvers av tre ulike dimensjoner: posisjon i lønnsfordelingen før krisen, landbakgrunn og utdanning.
... Vårt mål for ledighetseksponering omfatter tapt arbeidstid grunnet permittering, oppsigelse eller redusert avtalt arbeidstid, målt som andel av avtalt arbeidstid i februar 2020. Resultatene våre bekrefter en sosial gradient i arbeidsledigheten. Det relative fallet i arbeidstid var størst blant dem som vanligvis opplever å falle utenfor arbeidslivet i kriser, nemlig personer med lav alderskorrigert inntekt i utgangspunktet, innvandrere og personer med lav utdanning. Omfanget av ledighetseksponering har i stor grad vært knyttet til kjennetegn ved bedrift og yrke, og arbeidstakere i offentlig sektor har i svært liten grad vært rammet. Når vi korrigerer for observerbare kjennetegn, finner vi at jobb- og personkjennetegn forklarer hele forskjellen i ledighetseksponering mellom utdanningsgrupper, mens den sosiale gradienten består for lavinntektsgrupper og innvandrere. + kontroller +? ,
Annette Alstadsæter er professor i skatteøkonomi ved NMBU, leder av Skatteforskog forsker på spørsmål rundt skattetilpasning, skatteparadiser og ulikhet. Hun er spaltist i DN og medlem av Sveriges Finanspolitiske Råd.
Bernt Bratsberg er seniorforsker ved Frischsenteret. Han har doktorgrad fra University of California, Santa Barbara. Hans forskning er hovedsakelig knyttet til empiriske studier av arbeidsmarked, innvandring, lønnsulikhet, utdanning.
Simen Markussen er seniorforsker og nestleder ved Frischsenteret. Han har doktorgrad i samfunnsøkonomi fra Universitetet i Oslo. Han forsker i all hovedsak empirisk på norske registerdata, på en lang rekke temaer som sosial mobilitet, trygdeordninger, sysselsetting, utdanning, barnevern, skatt og pensjon.
Knut Røed er seniorforsker ved Frischsenteret. Han har doktorgrad i samfunnsøkonomi fra Universitetet i Oslo. Hans forskning er i hovedsak knyttet til empiriske studier av arbeidsmarkedet, med fokus på temaer som sysselsetting, arbeidsledighet, trygdeordninger, pensjoneringsatferd, migrasjon, inntektsfordeling, og entreprenørskap.
Oddbjørn Raaum seniorforsker ved Frischsenteret. Han har doktorgrad i samfunnsøkonomi fra Universitetet i Oslo. Hans forskning er i hovedsak knyttet til empiriske studier av utdanning, arbeidsmarked og migrasjon.
1. Innledning
De første ukene etter at Norge koronastengte den 12. mars 2020, søkte 12 prosent av arbeidsstyrken om dagpenger, og ni av ti av disse var permitterte. Regjeringen var raskt ute med å myke opp permitteringsreglene, og fra 16. mars ble antallet dager som arbeidsgiver må dekke lønn før det offentlige tar over, redusert fra 15 til 2, noe som effektivt reduserte kostnaden for bedriftene ved permittering. Perioden som en ansatt kan være permittert, har også blitt forlenget i flere omganger. Motivasjonen for å gjøre dette har vært å beholde relasjonen mellom arbeidsgiver og arbeidstaker, slik at man forhåpentlig kan få de permitterte raskt tilbake i jobb igjen når krisen er over.
Selv om krisen traff hardt, traff den ikke tilfeldig. En voksende akademisk litteratur dokumenterer store sosiale forskjeller i hvem som mistet jobben under pandemien. For eksempel viser Chetty et al. (2020), Adams-Prassl et al. (2020), Crossley et al. (2021) og Zimpelmann et al. (2021) at krisen i større grad rammet personer i lavere sosioøkonomiske grupper. Felles for de fleste av disse studiene er at de bygger på spørreundersøkelser eller begrensede utvalg, da registerdata av samme omfang eller kvalitet som vi har i Skandinavia, ikke er tilgjengelig. Ved å bruke disse norske registerdataene i kombinasjon med bl.a. meldekort til NAV har vi tidligere avdekket store sosiale forskjeller i hvem som mistet jobben under pandemiens første fire uker (Bratsberg et al., 2020; Alstadsæter et al., 2020). I denne artikkelen utvider vi dette ved å analysere hvem som ble rammet videre utover i krisen.
Det er en sosial gradient i ledighetseksponeringen dersom det er en systematisk sammenheng mellom risikoen for å miste jobben og sosiale kjennetegn som for eksempel inntekt, innvandringsbakgrunn eller utdanning. Når arbeidsledigheten vedvarer over tid, er det fare for at det finner sted en sorteringsprosess som forsterker den sosiale gradienten, og som hindrer arbeidsledigheten i å falle tilbake til sitt opprinnelige nivå selv etter at årsakene til økningen har falt bort ( Johansen, 1982). Dette kan skje hvis personer med relativt lav lønn også gjennomgående har de mest usikre jobbene, og/eller hvis de har kvalifikasjoner som gjør dem mindre rustet til å takle et eventuelt omstillingsbehov og dermed finne seg nytt arbeid. Vi vil derfor omtale de sosiale forskjellene i hvem som utsettes for arbeidsledighet, som en sosial gradient som vi måler langs ulike dimensjoner av observerbare kjennetegn.
I denne artikkelen studerer vi denne sosiale gradienten nærmere og over en lengre periode enn i våre tidligere arbeider, samtidig som vi prøver å finne mulige forklaringsfaktorer. Vi legger til grunn at plasseringen i den aldersspesifikke timelønnsfordelingen avspeiler sosial status, utdanning, yrke og tilgangen til økonomiske ressurser mer generelt, og vil bruke lønnsdimensjonen som et slags samlemål for den sosiale gradienten. Vi introduserer også begrepet ledighetseksponering, som vi definerer som nedgang i realisert arbeidstid (grunnet permittering, oppsigelse eller redusert avtalt arbeidstid) sammenliknet med avtalt arbeidstid i februar 2020.
Vi følger dem som sto i jobb, og dem som ble permittert eller oppsagt gjennom hele 2020, samtidig som vi har ny og mer detaljert informasjon om permisjonsstatus og permitteringsgrad. Ved å kombinere data fra SSB og NAV gir vi en detaljert beskrivelse av timeverksutviklingen i Norge gjennom 2020. Meldekortdata fra arbeidsledige brukes til å korrigere avtalt arbeidstid i A-meldingen blant permitterte og oppsagte arbeidssøkere for å få et nøyaktig mål på faktisk antall arbeidstimer. Merk at vi kun ser på tapt
MAGMA 02/2022 100 MAGMA 02/2022 101
arbeidstid som stammer fra justeringer i avtalt arbeidstid og fra permitteringer og arbeidsledighet. Vi har ikke data til å inkludere fravær knyttet til sykefravær eller permisjoner.
Nedgangen i registrerte arbeidstimer var størst i starten, med 10 prosent nedgang i april 2020 og rundt 3,5 prosent i desember. Det meste av denne nedgangen kom i privat sektor, med 15 prosent nedgang i april og 5 prosent i desember. Ved å studere timeverksutviklingen i hele økonomien tar vi også hensyn til at pandemien medførte økt etterspørsel etter visse typer varer og tjenester som for eksempel daglig- og byggevarer. Vi viser mønstre i tapte timeverk sammenliknet med avtalt arbeidstid i februar 2020 på tvers av tre ulike dimensjoner: posisjon i lønnsfordelingen før krisen, landbakgrunn og utdanning, både for 2020 samlet og gjennom året. Vår studie er basert på data ut 2020. Arbeidsledigheten har falt kraftig gjennom 2021 etter som smitteverntiltakene har blitt avviklet og internasjonal økonomi har tatt seg opp. Arbeidsledighet målt ved helt ledige, delvis ledige og tiltaksdeltakere utgjorde ifølge nav.no ved utgangen av september 2021 4,6 prosent av arbeidsstyrken, tett på nivået fra før pandemien.
Resultatene våre bekrefter en sosial gradient i arbeidsledigheten. Det relative fallet i arbeidstimer i 2020 var størst blant dem som vanligvis opplever å falle utenfor arbeidslivet i kriser, nemlig personer med alderskorrigert lav inntekt i utgangspunktet, innvandrere og personer med lav utdanning. Så hvorfor rammet arbeidsledigheten fattige og rike ulikt?
Det spesielle med denne krisen er at den særlig hardt rammet næringer som lavinntektsgrupper jobber i, som hotell- og restaurant, transport og andre serviceyrker. Det kan derfor være at det finnes bakenforliggende faktorer som forklarer den sosiale gradienten i arbeidsledighet, og vi analyserer dette i e
Gå til medietAnnette Alstadsæter er professor i skatteøkonomi ved NMBU, leder av Skatteforskog forsker på spørsmål rundt skattetilpasning, skatteparadiser og ulikhet. Hun er spaltist i DN og medlem av Sveriges Finanspolitiske Råd.
Bernt Bratsberg er seniorforsker ved Frischsenteret. Han har doktorgrad fra University of California, Santa Barbara. Hans forskning er hovedsakelig knyttet til empiriske studier av arbeidsmarked, innvandring, lønnsulikhet, utdanning.
Simen Markussen er seniorforsker og nestleder ved Frischsenteret. Han har doktorgrad i samfunnsøkonomi fra Universitetet i Oslo. Han forsker i all hovedsak empirisk på norske registerdata, på en lang rekke temaer som sosial mobilitet, trygdeordninger, sysselsetting, utdanning, barnevern, skatt og pensjon.
Knut Røed er seniorforsker ved Frischsenteret. Han har doktorgrad i samfunnsøkonomi fra Universitetet i Oslo. Hans forskning er i hovedsak knyttet til empiriske studier av arbeidsmarkedet, med fokus på temaer som sysselsetting, arbeidsledighet, trygdeordninger, pensjoneringsatferd, migrasjon, inntektsfordeling, og entreprenørskap.
Oddbjørn Raaum seniorforsker ved Frischsenteret. Han har doktorgrad i samfunnsøkonomi fra Universitetet i Oslo. Hans forskning er i hovedsak knyttet til empiriske studier av utdanning, arbeidsmarked og migrasjon.
1. Innledning
De første ukene etter at Norge koronastengte den 12. mars 2020, søkte 12 prosent av arbeidsstyrken om dagpenger, og ni av ti av disse var permitterte. Regjeringen var raskt ute med å myke opp permitteringsreglene, og fra 16. mars ble antallet dager som arbeidsgiver må dekke lønn før det offentlige tar over, redusert fra 15 til 2, noe som effektivt reduserte kostnaden for bedriftene ved permittering. Perioden som en ansatt kan være permittert, har også blitt forlenget i flere omganger. Motivasjonen for å gjøre dette har vært å beholde relasjonen mellom arbeidsgiver og arbeidstaker, slik at man forhåpentlig kan få de permitterte raskt tilbake i jobb igjen når krisen er over.
Selv om krisen traff hardt, traff den ikke tilfeldig. En voksende akademisk litteratur dokumenterer store sosiale forskjeller i hvem som mistet jobben under pandemien. For eksempel viser Chetty et al. (2020), Adams-Prassl et al. (2020), Crossley et al. (2021) og Zimpelmann et al. (2021) at krisen i større grad rammet personer i lavere sosioøkonomiske grupper. Felles for de fleste av disse studiene er at de bygger på spørreundersøkelser eller begrensede utvalg, da registerdata av samme omfang eller kvalitet som vi har i Skandinavia, ikke er tilgjengelig. Ved å bruke disse norske registerdataene i kombinasjon med bl.a. meldekort til NAV har vi tidligere avdekket store sosiale forskjeller i hvem som mistet jobben under pandemiens første fire uker (Bratsberg et al., 2020; Alstadsæter et al., 2020). I denne artikkelen utvider vi dette ved å analysere hvem som ble rammet videre utover i krisen.
Det er en sosial gradient i ledighetseksponeringen dersom det er en systematisk sammenheng mellom risikoen for å miste jobben og sosiale kjennetegn som for eksempel inntekt, innvandringsbakgrunn eller utdanning. Når arbeidsledigheten vedvarer over tid, er det fare for at det finner sted en sorteringsprosess som forsterker den sosiale gradienten, og som hindrer arbeidsledigheten i å falle tilbake til sitt opprinnelige nivå selv etter at årsakene til økningen har falt bort ( Johansen, 1982). Dette kan skje hvis personer med relativt lav lønn også gjennomgående har de mest usikre jobbene, og/eller hvis de har kvalifikasjoner som gjør dem mindre rustet til å takle et eventuelt omstillingsbehov og dermed finne seg nytt arbeid. Vi vil derfor omtale de sosiale forskjellene i hvem som utsettes for arbeidsledighet, som en sosial gradient som vi måler langs ulike dimensjoner av observerbare kjennetegn.
I denne artikkelen studerer vi denne sosiale gradienten nærmere og over en lengre periode enn i våre tidligere arbeider, samtidig som vi prøver å finne mulige forklaringsfaktorer. Vi legger til grunn at plasseringen i den aldersspesifikke timelønnsfordelingen avspeiler sosial status, utdanning, yrke og tilgangen til økonomiske ressurser mer generelt, og vil bruke lønnsdimensjonen som et slags samlemål for den sosiale gradienten. Vi introduserer også begrepet ledighetseksponering, som vi definerer som nedgang i realisert arbeidstid (grunnet permittering, oppsigelse eller redusert avtalt arbeidstid) sammenliknet med avtalt arbeidstid i februar 2020.
Vi følger dem som sto i jobb, og dem som ble permittert eller oppsagt gjennom hele 2020, samtidig som vi har ny og mer detaljert informasjon om permisjonsstatus og permitteringsgrad. Ved å kombinere data fra SSB og NAV gir vi en detaljert beskrivelse av timeverksutviklingen i Norge gjennom 2020. Meldekortdata fra arbeidsledige brukes til å korrigere avtalt arbeidstid i A-meldingen blant permitterte og oppsagte arbeidssøkere for å få et nøyaktig mål på faktisk antall arbeidstimer. Merk at vi kun ser på tapt
MAGMA 02/2022 100 MAGMA 02/2022 101
arbeidstid som stammer fra justeringer i avtalt arbeidstid og fra permitteringer og arbeidsledighet. Vi har ikke data til å inkludere fravær knyttet til sykefravær eller permisjoner.
Nedgangen i registrerte arbeidstimer var størst i starten, med 10 prosent nedgang i april 2020 og rundt 3,5 prosent i desember. Det meste av denne nedgangen kom i privat sektor, med 15 prosent nedgang i april og 5 prosent i desember. Ved å studere timeverksutviklingen i hele økonomien tar vi også hensyn til at pandemien medførte økt etterspørsel etter visse typer varer og tjenester som for eksempel daglig- og byggevarer. Vi viser mønstre i tapte timeverk sammenliknet med avtalt arbeidstid i februar 2020 på tvers av tre ulike dimensjoner: posisjon i lønnsfordelingen før krisen, landbakgrunn og utdanning, både for 2020 samlet og gjennom året. Vår studie er basert på data ut 2020. Arbeidsledigheten har falt kraftig gjennom 2021 etter som smitteverntiltakene har blitt avviklet og internasjonal økonomi har tatt seg opp. Arbeidsledighet målt ved helt ledige, delvis ledige og tiltaksdeltakere utgjorde ifølge nav.no ved utgangen av september 2021 4,6 prosent av arbeidsstyrken, tett på nivået fra før pandemien.
Resultatene våre bekrefter en sosial gradient i arbeidsledigheten. Det relative fallet i arbeidstimer i 2020 var størst blant dem som vanligvis opplever å falle utenfor arbeidslivet i kriser, nemlig personer med alderskorrigert lav inntekt i utgangspunktet, innvandrere og personer med lav utdanning. Så hvorfor rammet arbeidsledigheten fattige og rike ulikt?
Det spesielle med denne krisen er at den særlig hardt rammet næringer som lavinntektsgrupper jobber i, som hotell- og restaurant, transport og andre serviceyrker. Det kan derfor være at det finnes bakenforliggende faktorer som forklarer den sosiale gradienten i arbeidsledighet, og vi analyserer dette i e
