Link¨opings universitet — Institutionen f¨or ekonomisk och industriell utveckling Kandidatuppsats, 15 hp — Nationalekonomi Varterminen 2021 — LIU-IEI-FIL-G–21/02424–SE
Minimil¨
oners effekter p˚
a ungdomssyssels¨
attning inom EU
The effects of minimum wages on youth employment in the EU
Wahid Heidari Umba Nsabimana
Handledare Mark Granberg
Link¨opings universitet SE–581 83 Link¨oping 013-28 10 00, www.liu.se
Titel
Minimil¨oners effekter p˚a ungdomssyssels¨attning inom EU English Title
The effects of minimum wages on youth employment in the EU F¨orfattare Wahid Heidari Umba Nsabimana Handledare Mark Granberg Publikationstyp Kandidatuppsats i nationalekonomi 15 H¨ogskolepo¨ang, v˚arterminen 2021 ISRN-nummer: LIU-IEI-FIL-G–21/02424–SE
Link¨opings universitet
Institutionen f¨or ekonomisk och industriell utveckling www.liu.se
Sammanfattning
Syftet med denna uppsats ¨ar att unders¨oka minimil¨oners effekter p˚a ungdomssyssels¨attning inom Europeiska unionen (EU). De ˚aldrar som unders¨oks ¨ar ungdomar (15–24), vilket vidare delas in i ton˚aringar (15–19) och unga vuxna (20–24). Som metod anv¨ands panelregressio-ner med fasta effekter f¨or 17 EU-medlemsl¨ander (inklusive Storbritannien) med lagstadgade minimil¨oner under perioden 2000 till 2018. Vi finner att minimil¨oner har signifikanta nega-tiva effekter p˚a ungdomssyssels¨attning inom EU och att dessa effekter ¨ar mer kraftfulla f¨or ton˚aringar ¨an f¨or unga vuxna. Med h¨ansyn till resultatet drar vi slutsatsen att minimil¨oner inom EU b¨or handskas med f¨orsiktighet eftersom de kan leda till mindre syssels¨attning bland ungdomar.
Abstract
The purpose of this thesis is to investigate the effects of minimum wages on youth employment in the European Union (EU). The main study group is youths between 15-24 which is then further divided into teenagers (15–19) and young adults (20-24). We employ panel regression methods with fixed effects for 17 EU countries (including the UK) that have statutory mi-nimum wages during the period 2000 to 2018. We find that mimi-nimum wages have significant negative employment effects for youths in the EU and that the effects are stronger for tee-nagers compared to young adults. We reach a conclusion that minimum wage policies in EU countries should be handled with caution as they can lead to lower youth employment.
F¨orord
Vi vill tacka v˚ar handledare Mark Granberg f¨or den v¨agledning och st¨od vi f˚att speciellt eftersom utan honom s˚a hade vi inte hamnat p˚a uppsatsens ¨amne vilket fokuserar p˚a EU och har varit b˚ade intressant samt l¨arorikt. Vidare vill vi tacka v˚ara slutseminarieopponenter Emma H¨ogdahl och Anniina Lantela samt f¨orslutsopponenter Jakob Segerlind och Oscar Vines som bidragit till uppsatsens f¨orb¨attring samt ett tack till Ali Ahmed f¨or den ˚aterkoppling som vi f˚att. Slutligen vill vi tacka de n¨ara och k¨ara som tagit sig tid att l¨asa och ge oss feedback p˚a v˚ar uppsats.
Inneh˚
all
1 Introduction 7
1.1 Bakgrund och Syfte . . . 7 1.2 Fr˚agest¨allningar . . . 7
2 Effekten av minimil¨oner p˚a ungdomssyssels¨attning 8
3 Metodik 10
3.1 Empiriska modeller . . . 10 3.2 Hypotes . . . 14
4 Empirisk Analys 15
5 Diskussion och Slutsats 20
6 Referenslista 21
6.1 Tryckta k¨allor . . . 21 6.2 Internetbaserade k¨allor . . . 22
1
Introduction
1.1
Bakgrund och Syfte
Minimil¨oner existerar i alla 27 medlemsl¨ander inom Europeiska unionen (EU) antingen som lagstadgade minimil¨oner vilket ¨ar vanligt i majoriteten av l¨anderna (d.v.s. 21) eller som kollektivavtalade l¨agstal¨oner som i Cypern, Danmark, Finland, Italien, Sverige och ¨Osterrike. Baserade p˚a data fr˚an Structure of Earnings Survey (Eurostat, 2021) s˚a var minimil¨oner ¨over 60 procent av medianl¨onen i endast Frankrike (66 %), Portugal (64 %), Slovenien (62 %) och Rum¨anien (61 %) medan den var mindre ¨an halva medianl¨onen i Tjeckien, Kroatien och Lettland (alla tre 49 %), Spanien (44 %), Malta (43 %) och Estland (42 %).
Under oktober 2020 presenterade den Europeiska kommissionen ett direktiv om ramverk f¨or minimil¨oner i EU med syftet att f¨orb¨attra arbets- och levnadsvillkor genom uppr¨attandet av l¨ampliga minimil¨oner och ¨okandet av arbetstagarnas tillg˚ang till minimil¨oneskydd (EU-Kommissionen, 2020). Direktivens m˚al ska n˚as genom att medlemsstaterna inf¨or ˚atg¨arder som fr¨amjar l¨onef¨orhandlingar mellan arbetsmarknadens parter i de l¨ander med kollektiv avtal och genom att minimil¨oner uppdateras regelbundet i f¨orh˚allande till den allm¨anna bruttol¨oneniv˚an i de l¨ander med lagstadgade minimil¨oner.
Id´en om minimil¨oner som ett verktyg att skydda l˚agavl¨onade och bek¨ampa fattigdomen vilket direktiven har som m˚al ¨ar dock n˚agot som skapar ˚asiktsskiljaktighet bland beslutsfat-tare och ekonomer. Opponenter som Skedinger (2020) argumenterar att minimil¨oner leder till negativa syssels¨attningseffekter inom EU som ¨ar s¨arskilt p˚atagliga f¨or ungdomar (15–24 ˚ar). Dessa mots¨attningar har p˚a s˚a s¨att inspirerat syftet till denna uppsats vilket ¨ar att unders¨oka minimil¨oners effekter p˚a ungdomssyssels¨attning inom EU.
1.2
Fr˚
agest¨
allningar
- Vad ¨ar minimil¨oners effekter p˚a syssels¨attning f¨or ungdomar (15–24 ˚ar) inom EU?
- ¨Ar minimil¨oners effekter p˚a syssels¨attning heterogena f¨or ˚aldersgrupperna ton˚aringar (15–19 ˚ar) och unga vuxna (20–24 ˚ar)?
2
Effekten av minimil¨
oner p˚
a ungdomssyssels¨
attning
Ett av de mest debatterade ¨amnen inom arbetsmarknadsekonomi ¨ar effekten av minimil¨oner p˚a syssels¨attning. Enligt teorin f¨or utbud och efterfr˚agan har minimil¨on en negativ effekt p˚a syssels¨attning n¨ar den s¨atts ¨over j¨amviktsl¨on p˚a en arbetsmarknad med perfekt konkurrens. P˚a efterfr˚agesidan beror den negativa syssels¨attningseffekten p˚a att marknadsl¨onen ¨overstiger j¨amviktsl¨onen vilket leder till att arbetsgivarens efterfr˚agan p˚a arbetare minskar samt att kompensationen f¨or h¨ogre l¨onekostnader sker genom upps¨agningar av mindre produktiva ar-betare vilket ¨ar en kategori som ungdomar oftast faller under (Gorry, 2013). P˚a utbudssidan s˚a inneb¨ar h¨ogre l¨oner att fler individer g˚ar med arbetsmarknaden eftersom l¨onen nu ¨ar lika med eller h¨ogre ¨an deras reservationsl¨on (vilket ¨ar det minsta l¨onen de ¨ar villiga att jobba f¨or). Det skapas p˚a s˚a s¨att tv˚a effekter som leder till minskad syssels¨attning, det f¨orsta att arbetsgivarna efterfr˚agar f¨arre arbetare och det andra att fler individer g˚ar med i arbetsmark-naden eftersom de finner det v¨art att jobba n¨ar l¨oneniv˚an har ¨okat. Dessa nyintr¨adare samt de uppsagda kommer tillh¨ora poolen av arbetsl¨osa vilket kommer kvarst˚a eftersom arbetsgivarna saknar incitament att anst¨alla fler medan de arbetsl¨osa vill jobba f¨or minimil¨onen (Borjas, 2015).
En m¨angd studier har gjorts f¨or att se om effekten av minimil¨oner p˚a syssels¨attning f¨oljer prediktionerna fr˚an utbud och efterfr˚agan. Dessa studier har f¨or det mesta varit baserad p˚a tidsseriedata f¨or specifika l¨ander (sammanfattade i Neumark och Wascher, 2006). Neumark och Wascher (2006) g˚ar igenom 102 av dessa studier som huvudsakligen kommer fr˚an U.S.A och finner att n¨astan tv˚a tredjedelar av studierna pekar p˚a att minimil¨oner har negativa syssels¨attningseffekter samt att det ¨ar s¨arskilt tydligt n¨ar det g¨aller l˚agproduktiv arbetskraft som ungdomar. Enligt f¨orfattarna har ungdomar en elasticitet med avseende p˚a minimil¨on p˚a -0,1 till -0,3 vilket ska tolkas som att en h¨ojning av minimil¨on med 10 procent leder till minskning av ungdomssyssels¨attning p˚a 1 till 3 procent.
Resultatet fr˚an Neumark och Wascher (2006) som visar att minimil¨oner har negativa effekter p˚a syssels¨attning ¨ar dock inte alltid statistiskt signifikant vilket betyder antagandet att minimil¨oner har ingen effekt p˚a syssels¨attning kan ej f¨orkastas. Redan i de tidiga studier om minimil¨oner p˚apekade Card och Krueger (1995) att effekten av minimil¨oner p˚a syssels¨attning ¨
redakt¨orer ¨ar mer ben¨agna att acceptera artiklar som visar att minimil¨oner har signifikanta negativa syssels¨attningseffekter p˚a grund av teoretiska perspektivet att minimil¨oner minskar syssels¨attning. Dolado et al. (1996) fann dock en mittpunkt i det hela och p˚astod att en klarlagd teori om effekten av minimil¨oner p˚a syssels¨attning ¨ar ¨overdriven och att det snarare beror p˚a arbetsmarknadsf¨orh˚allanden som minimil¨oner tills¨atts i vilket ¨ar det som avg¨or om syssels¨attning kommer ¨oka eller minska.
Trots att n¨astan alla l¨ander i v¨arlden har n˚agon sorts minimil¨on s˚a har det gjorts relativt f˚a lands¨overskridande studier om effekten av minimil¨oner p˚a syssels¨attning vilket beror p˚a att minimil¨onens mekanism skiljer sig mellan l¨ander. Skillnader kan vara att minimil¨onen r¨aknas per timme, per vecka eller per m˚anad och att vilka som ¨ar ber¨attigade till minimil¨on skiljer sig som i Belgien, Irland, Luxemburg. Nederl¨anderna, Portugal, Slovakien och Storbritannien d¨ar det existerar sub-minimil¨oner f¨or yngre personer (Marimpi och Koning, 2018). Slutligen kan minimil¨oner antingen vara nationellt lagstadgade eller f¨orhandlad genom kollektiv avtal f¨or arbetare inom specifika branscher vilket f¨orsv˚arar en lands¨overskridande analys (Boeri och van Ours, 2013).
Dessa skillnader har dock inte hindrat ekonomer fr˚an att j¨amf¨ora minimil¨oner genom att m¨ata dess f¨orh˚allande till ett visst centralm˚att f¨or l¨onef¨ordelning. Ett vanligt m˚att ¨ar mi-nimil¨onebettet som ¨ar kvoten mellan minimil¨onen och medianl¨onen uttryckt i procent som kontrollerar f¨or skillnader i inkomstspridning mellan l¨ander. I en av f˚a lands¨overskridande analyser som fokuserar p˚a EU-l¨ander med lagstadgade minimil¨oner s˚a anv¨ander Arpaia m.fl. (2017) minimil¨onebettet i en paneldata analys om effekten av minimil¨oner p˚a syssels¨attning f¨or ungdomar (15–24 ˚ar) och finner elasticiteter med avseende p˚a minimil¨onebett f¨or ungdo-mar mellan –0,1 och –0,5. Dock mestadels statistiskt insignifikanta elasticiteter.
¨
Aven Laporˇsek (2013) unders¨oker effekten av minimil¨oner p˚a syssels¨attning f¨or ton˚aringar (15–19 ˚ar) och unga vuxna (20–24 ˚ar) inom EU och finner signifikanta (d.v.s. statistiskt och ekonomiskt signifikanta. Med ekonomiskt signifikant menas att effekten ¨ar betydelsefull f¨or arbetsmarknaden) negativa elasticiteter f¨or ton˚aringar. F¨or unga vuxna finner f¨orfattaren mestadels signifikanta och negativa elasticiteter. Laporˇsek noterar ¨aven att negativa effekten av minimil¨oner p˚a syssels¨attning ¨ar starkare f¨or ton˚aringar ¨an f¨or unga vuxna samt att skill-nader p˚a syssels¨attning mellan l¨ander med och utan sub-minimil¨oner f¨or ungdomar (15–24 ˚ar) ¨ar v¨aldigt sm˚a.
3
Metodik
3.1
Empiriska modeller
Den empiriska analysen har som syfte att unders¨oka minimil¨oners effekter p˚a syssels¨attning f¨or ungdomar (15–24 ˚ar) inom EU samt om dessa effekter ¨ar heterogen f¨or ton˚aringar (15–19 ˚ar) och unga vuxna (20–24 ˚ar). Analysen g¨ors genom en upps¨attning av paneldata best˚aende av 17 EU-medlemsl¨ander med lagstadgade minimil¨oner (inklusive Storbritannien som l¨amnade EU officiellt 2020 samt utan h¨ansyn till existerande sub-minimil¨oner) under perioden 2000 till 2018. I linje med Laporˇsek (2013) utformas f¨oljande panelmodell med fasta effekter,
Syssels¨attningsgradk ,t= δk+ λt+ β · M inimil¨onebettk ,t−1+ γ · Xk ,t+ k ,t
d¨ar Syssels¨attningsgradk ,t¨ar procent sysselsatta inom ˚aldersgruppen ungdomar, ton˚aringar
eller unga vuxna i land k vid tidpunkten t medan M inimil¨onebettk ,t−1 ¨ar det eftersl¨apande
minimil¨onebettet i land k vid tidpunkten t. Termen Xk ,t¨ar en samling av ytterligare
kontroll-variabler i land k vid tidpunkten t medan k ,t¨ar feltermen i land k vid tidpunkten t. Slutligen
¨
ar δk och λt en samling av landspecifika- respektive tidspecifika effekter som enligt tradition
¨
ar inkluderade i modellen f¨or att f˚anga upp heterogeniteten f¨or l¨anderna. F¨or landspecifika effekter inneb¨ar detta att modellen kontrollerar f¨or utel¨amnade variabler som varierar mellan l¨ander men inte ¨over tid s˚asom institutionella och ekonomiska skillnader medan f¨or tidsspeci-fika effekter inneb¨ar det att modellen kontrollerar f¨or utel¨amnade variabler som ¨ar konstanta mellan l¨ander men f¨or¨andras ¨over tid s˚asom nationella riktlinjer och global konjunktur. Tabell 1. Variabler
Syssels¨attningsgrad Procent sysselsatta inom ˚aldersgruppen (Eurostat)
Minimil¨onebett Minimil¨onen som procent av medianl¨onen f¨or perioden 1999-2017 (OECD) Vuxen arbetsl¨oshet Procent arbetsl¨osa mellan 25-64 ˚ar (Eurostat)
Andel i utbildning Procent inom ˚aldersgruppen i en utbildning (Eurostat) Kohortstorlek ˚Aldersgruppens andel av totala 15-64 ˚ar (Eurostat)
Arbetsmarknadspolitik Procent av BNP som spenderas p˚a aktiv arbetsmarknadspolitik (OECD) Anst¨allningsskydds index H¨ogre index indikerar striktare anst¨allningsskydd (OECD)
Skattekil Inkomstskatt som procent av arbetstagarens totala l¨onekostnad (OECD)
Notering: Beskrivning av alla variabler i den empiriska modellen och dess k¨alla. Minimil¨onebett avser data f¨or perioden 1999-2017 medan resterande variabler avser data f¨or perioden 2000-2018. Syssels¨attningsgrad ¨ar beroende variabeln medan Minimil¨onebett ¨ar f¨orklarande variabeln, Resterande ¨ar kontrollvariabler.
Alla variabler ¨ar sammanfattade i Tabell 1. Kontrollvariabeln Vuxen arbetsl¨oshet kommer fr˚an Eurostat och beskriver andelen arbetsl¨osa mellan 25–64 ˚ar samt ¨ar menad att kontrollera f¨or effekten av konjunkturcykeln vilket brukar observeras genom f¨or¨andringar i den vuxna arbetsl¨osheten (vuxen definierad som 25–64 ˚ar). Som kontroll f¨or utbudet p˚a arbetskraft anv¨ands variablerna ’Andel i utbildning’ och ’Kohortstorlek’ som har h¨amtats fr˚an Eurostat. ’Andel i utbildning’ beskriver andelen inom ˚aldersgruppen som medverkar i ett formellt och icke-formellt utbildning medan ’Kohortstorlek’ ¨ar ˚aldersgruppens andel av den arbetsf¨ora populationen (15–64 ˚ar).
Slutligen inkluderas tre kontrollvariabler f¨or arbetsmarknadsinstitutioner som ¨ar h¨amtade fr˚an OECD. Den f¨orsta utav dessa ¨ar Arbetsmarknadspolitik som beskriver procenten av BNP som spenderas p˚a aktiv arbetsmarknadspolitik vilket har i syfte att ¨oka syssels¨attning, mot-verka arbetsl¨oshet och f¨orb¨attra arbetsmarknadens funktionss¨att medan den andra variabeln Anst¨allningsskydd ¨ar ett index f¨or hur strikt anst¨allningsskyddet ¨ar i ett land. Den sista kon-trollen f¨or arbetsmarknadsinstitutioner ¨ar skattekil vilket ¨ar ber¨aknad som inkomstskatt som procent av arbetsgivarens totala kostnad f¨or den anst¨allda och ska ge in indikation om i vilken utstr¨ackning inkomstskatt avskr¨acker syssels¨attning.
Beroende variabeln Syssels¨attningsgrad har h¨amtats fr˚an Eurostat och sammanfattas i Tabell 2. Det som noteras ¨ar att syssels¨attningsgradens medelv¨arde f¨or ton˚aringar ¨ar v¨aldigt l˚agt i de flesta l¨ander (med undantag f¨or Nederl¨anderna) och skiljer sig markant fr˚an den f¨or unga vuxna. F¨orklarande variabeln ¨ar liksom tidigare studier (Laporˇsek, 2013; Arpaia m.fl., 2017) minimil¨onebett som har h¨amtats fr˚an OECD och sammanfattas i Tabell 3. Eftersom variabeln ¨ar eftersl¨apande (i de empiriska modeller) har data f¨or perioden 1999 till 2017 erh˚allits (se notering i Tabell 1). Att minimil¨onebettet f¨oredras beror p˚a att det tar h¨ansyn till skillnader i inkomstspridning mellan l¨ander (Dolton och Bondibene, 2012). I Tabell 3 observeras det att Spanien och Tjeckien hade det minsta medelv¨ardet p˚a minimil¨onebett (37,4 respektive 37,9 procent) under sampelperioden medan Frankrike hade st¨orst (63 procent). Detta ska tolkas som att l¨oneskillnaden mellan mindre kvalificerad arbetskraft som jobbade f¨or minimil¨onen och kvalificerad arbetskraft som jobbade vid medianl¨onen var markant st¨orre i Spanien och Tjeckien ¨an det var i Frankrike.
Tabell 2. Syssels¨attningsgrad medelv¨arde Land Ungdomar Ton˚aringar Unga vuxna
Belgien 26,1 6,5 44,8 Estland 32,2 8,3 54,2 Frankrike 29,5 10,6 49,0 Irland 44,1 22,1 65,1 Lettland 31,2 7,4 53,4 Litauen 24,6 4,3 44,8 Luxemburg 25,4 8,4 42,2 Nederl¨anderna 63,4 53,8 72,7 Polen 25,3 5,4 42,9 Portugal 31,2 11,4 49,6 Slovakien 24,7 3,9 43,2 Slovenien 32,1 12,1 49,1 Spanien 27,8 9,8 43,2 Storbritannien 51,1 33,6 67,5 Tjeckien 28,5 4,8 48,7 Tyskland 45,5 26,9 63,2 Ungern 23,9 3,9 41,6 Totalt 33,3 13,7 51,5
Notering: Medelv¨ardet av syssels¨attningsgrad uttryckt i procent f¨or respektive l¨ander.
Tabell 3. Minimil¨onebett
Land Medelv¨arde SD Min Max
Belgien (1983) 48,5 1,4 45,5 51,9 Estland (1991) 38,5 2,7 33,5 43,4 Frankrike (1983) 63,0 1,3 61,5 67,0 Irland (2001) 41,2 3,2 35,9 45,3 Lettland (1991) 43,8 5,7 35,5 51,8 Litauen (1990) 48,4 4,0 41,0 55,8 Luxemburg (1973) 53,8 1,4 51,5 55,9 Nederl¨anderna (1971) 48,6 2,4 46,1 53,8 Polen (1992) 44,9 4,8 35,5 53,9 Portugal (1974) 50,3 4,5 45,2 60,1 Slovakien (1994) 44,4 2,1 38,9 47,9 Slovenien (1995) 56,7 4,7 50,6 63,7 Spanien (1972) 37,4 1,4 34,6 39,9 Storbritannien (1999) 45,8 3,5 40,1 53,5 Tjeckien (1993) 37,9 3,3 27,8 42,3 Tyskland (2015) 47,9 0,6 47,1 48,5 Ungern (1992) 48,4 5,3 35,8 56,9 Totalt 46,8 7,5 27,8 67,0
Notering: Beskrivande statistik av minimil¨onebett uttryckt i procent f¨or respektive l¨ander. ˚Aret i parentes indikerar ˚aret f¨or lagstiftning av minimil¨on.
Minimil¨onebettet ¨ar eftersl¨apande eftersom Europa har strikta anst¨allningsskydd vilket saktar justeringsprocessen till f¨oljd av f¨or¨andringar i minimil¨oner (Neumark och Wascher, 2004). Panelmodeller som inkluderar fasta effekter samt eftersl¨apande variabler brukar kallas ’dynamiska panelmodeller’ vilket Nickell (1981) p˚avisade lider av ’bias’ och ger upphov till inkonsekventa uppskattningar. Han menade dock att denna bias blir mindre relevant n¨ar paneldata inneh˚aller m˚anga ˚ar (d.v.s. antal ˚ar > 10) samt antal ˚ar ¨overstiger antal l¨ander vilka ¨ar tv˚a kriterier som v˚ar paneldata uppfyller eftersom den inneh˚aller observationer f¨or 17 l¨ander ¨over 19 ˚ar.
Att endast 17 EU-l¨ander inkluderas i denna analys beror p˚a att det saknas data f¨or minimil¨onebett f¨or Cypern, Danmark, Finland, Italien, Sverige och ¨Osterrike eftersom des-sa l¨ander f¨orhandlar kollektivavtalade minimil¨oner och d¨armed saknar nationellt l¨onegolv. Vidare s˚a har Bulgarien, Grekland, Kroatien, Malta och Rum¨anien som har en lagstadgad minimil¨on exkluderats p˚a grund av brist p˚a data g¨allande dess arbetsmarknadsinstitutioner. Alla l¨ander i analysen har inte heller observerade data varje ˚ar vilket g¨or panelen obalanserad med 241 observationer.
Tv˚a potentiella problem som skulle kunna uppst˚a i analysen ¨ar heteroskedasticitet (vilket inneb¨ar att variansen hos feltermerna inte ¨ar homogen) och autokorrelation (som inneb¨ar att feltermerna ¨ar korrelerade). Tabell 4A och 4B visar resultatet fr˚an Breusch-Pagan respektive Breusch-Godfrey test som indikerar att noll hypotesen att det inte existerar heteroskedasti-citet och autokorrelation kan avf¨ordas. F¨or att korrigera f¨or detta i v˚ara empiriska modeller anv¨ands klustrade standardfel (Stock och Watson, 2014).
En kontroll f¨or multikollinj¨aritet g¨ors ¨aven genom Variance inflation factor (VIF) och kor-relationsmatris. I Tabell 5 tyder VIF-v¨ardet p˚a att det inte existerar n˚agon multikollinj¨aritet. Vidare visar korrelationsmatrisen att det inte r˚ader n˚agon uppseendev¨ackande stark korrela-tion mellan variablerna som i sig hade kunnat leda till multikollinj¨aritet. Dessa resultat ¨ar baserade p˚a empiriska modellen f¨or ungdomar men kan generaliseras f¨or empiriska modellen som avser unga vuxna och ton˚aringar.
Tabell 4A. Breusch-Pagan test f¨or heteroskedasticitet Ungdomar Ton˚aringar Unga vuxna
BP 121,52 89,03 91,88
Frihetsgrader 7 7 7
p-v¨arde 0,000 0,000 0,000
Notering: Ett p-v¨arde under 0,05 indikerar att vi avf¨ardar noll hypotesen att det inte existerar heteroskedasticitet
Tabell 4B. Breusch-Godfrey test f¨or autokorrelation Ungdomar Ton˚aringar Unga vuxna
Chi-tv˚a-test 51,80 78,34 41,99
Frihetsgrader 3 3 3
p-v¨arde 0,000 0,000 0,000
Notering: Ett p-v¨arde under 0,05 indikerar att vi avf¨ardar noll hypotesen att det inte existerar autokorrelation
Tabell 5. VIF och korrelationsmatris
Variabler VIF 1 2 3 4 5 6 7 8
1 Syssels¨attningsgrad - 1,00
2 Minimil¨onebettt−1 1,52 -0,08 1,00
3 Vuxen arbetsl¨oshet 1,04 -0,52 -0,19 1,00
4 Andel i utbildning 1,46 -0,09 0,42 -0,09 1,00
5 Kohortstorlek 1,24 0,11 -0,18 0,05 -0,43 1,00
6 Arbetsmarknadspolitik 1,14 0,33 0,33 -0,12 0,08 0,00 1,00 7 Anst¨allningsskydd 1,06 0,02 0,17 -0,05 0,16 -0,07 0,09 1,00
8 Skattekil 1,17 -0,41 0,35 -0,03 0,13 -0,12 0,17 0,16 1,00
Notering: Testet avser empiriska modellen f¨or ungdomar (15–24 ˚ar). Ett VIF-v¨arde ¨over 5 och en korrelation ¨
over 0,7 tyder p˚a h¨og multikollinj¨aritet.
3.2
Hypotes
H0: Minimil¨onebettet har ingen effekt pa ungdomssyssels¨attningsgrad
4
Empirisk Analys
Tabell 6. Resultaten fr˚an panelanalyser
Variabel Syssels¨attningsgrad
Ungdomar Ton˚aringar Unga vuxna
Modell (1) (2) (3)
Minimil¨onebettt−1 -0,182** -0,145* -0,198**
(0,085) (0,083) (0,087)
Vuxen arbetsl¨oshet -0,759*** -0,394*** -1,026***
(0,055) (0,112) (0,065) Andel i utbildning -0,586*** -0,362** -0,607*** (0,089) (0,168) (0,064) Kohortstorlek 0,088 -0,062 -0,030 (0,214) (0,489) (0,377) Arbetsmarknadspolitik 2,904* 0,893 4,036** (1,616) (2,141) (1,898)
Anst¨allningsskydd index -1,505** -0,584 -1,081
(0,654) (1,626) (1,075) Skattekil -0,292* -0,381 -0,247* (0,174) (0,233) (0,149) Elasticitet -0,228** -0,839*** -0,149* (0,115) (0,287) (0,086) Observationer 241 241 241 F¨orklaringsgrad 0,784 0,480 0,794 Justerad f¨orklaringsgrad 0,740 0,373 0,752
Notering: Klustrade standardfel i parantes. *p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01
Tabell 6 sammanfattar resultaten fr˚an panelanalysen f¨or ungdomar (15–24 ˚ar), ton˚aringar (15–19 ˚ar) och unga vuxna (20–24 ˚ar). Modell (1) avser resultatet f¨or ungdomar medan modell (2) och (3) avser resultatet f¨or ton˚aringar respektive unga vuxna. Koefficienten f¨or minimil¨onebett i modell (1) ¨ar -0,183 vilket ska tolkas som att 1 procentenhets¨okning av minimil¨onebett leder till minskning av syssels¨attningsgrad p˚a 0,183 procent medan modellens estimerade elasticitet med avseende p˚a minimil¨onebett ¨ar -0,227 vilket ska tolkas som att en h¨ojning av minimil¨onebett p˚a 10 procent leder till minskning av ungdomssyssels¨attning p˚a 2,27 procent.
Skattningarna i modell (1) visar att minimil¨onebett har en statistiskt signifikant negativ effekt p˚a syssels¨attningsgrad f¨or ungdomar vilket medf¨or till f¨orkastandet av nollhypotesen p˚a 5-procentsniv˚an. Estimerade elasticiteten med avseende p˚a minimil¨onebett ¨ar statistiskt och ekonomiskt signifikant f¨or ungdomar men visar att signifikansen p˚a elasticiteter skiljer sig f¨or ton˚aringar och unga vuxna.
Med h¨ansyn till arbetsmarknadsinstitutioner s˚a indikerar modell (1) att dessa har en statistiskt och ekonomiskt signifikant effekt p˚a ungdomssyssels¨attning. I helhet pekar modell (2) och (3) p˚a att arbetsmarknadsinstitutioner har st¨orre effekt p˚a syssels¨attning f¨or unga vuxna framf¨or ton˚aringars.
Figur 1A, 1B och 1C illustrerar heterogenitet f¨or EU-l¨anderna i analysen n¨ar samban-det mellan syssels¨attningsgrad och minimil¨onebett studeras. Resultatet i Figur 1A visar ett negativt linj¨art samband f¨or majoriteten av l¨anderna vilket indikerar att ungdomssys-sels¨attningsgraden minskade i takt med att minimil¨onebettet ¨okade i de flesta l¨ander. Dock s˚a syns det ett positivt linj¨art samband f¨or Belgien, Estland, Frankrike, Litauen, Nederl¨anderna, Polen och Tyskland. Figur 1B och 1C illustrerar det linj¨ara sambandet f¨or unga vuxna re-spektive ton˚aringar och bekr¨aftar resultatet i Figur 1A att det fanns ett negativt linj¨art samband mellan syssels¨attningsgrad f¨or ungdomar och minimil¨onebett f¨or majoriteten av l¨anderna i analysen. Dock noteras att det negativa sambandet var n¨arvarande i fler l¨ander f¨or ˚aldersgruppen ton˚aringar ¨an f¨or unga vuxna (se Tyskland, Polen och Luxemburg i figurerna). I Figur 1A, 1B och 1C noteras det ocks˚a att Frankrike och Nederl¨anderna avviker som mest fr˚an resterande l¨ander och indikerar att Frankrike under sampelperioden hade relativt h¨oga minimil¨onebett d¨aremot liknande syssels¨attningsgrad f¨or respektive ˚aldersgrupper som resterande l¨ander medan Nederl¨anderna hade liknande minimil¨onebett som resterande l¨ander men relativt h¨oga syssels¨attningsgrad f¨or respektive ˚aldersgrupper. B˚ada l¨anderna visar dock ett positivt linj¨art samband mellan minimil¨onebett och syssels¨attningsgrad som ¨ar stadigt f¨or b˚ade unga vuxna och ton˚aringar i Nederl¨anderna medan i Frankrike ¨ar en aning svagare f¨or unga vuxna och starkast f¨or ton˚aringar.
Figur 1A. Ungdomar
Notering: Figur 1A illustrerar sambandet mellan minimil¨onebett och syssels¨attningsgrad f¨or ung-domar (15–24 ˚ar). Landskoder st˚ar i parentes.
Figur 1B. Ton˚aringar
Notering: Figur 1B illustrerar sambandet mellan minimil¨onebett och syssels¨attningsgrad f¨or ton˚aringar (15–19 ˚ar). Landskoder st˚ar i parentes.
Figur 1C. Unga vuxna
Notering: Figur 1C illustrerar sambandet mellan minimil¨onebett och syssels¨attningsgrad f¨or unga vuxna (20–24 ˚ar). Landskoder st˚ar i parentes.
5
Diskussion och Slutsats
V˚ar resultat visar att minimil¨oner har statistiskt och ekonomiskt signifikanta negativa effekter p˚a ungdomssyssels¨attning (15–24 ˚ar) inom EU-l¨ander med lagstadgade minimil¨oner och att dessa effekter ¨ar starkare f¨or ton˚aringar (15–19) ¨an f¨or unga vuxna (20–24 ˚ar). Resultatet ¨ar d¨armed i linje med det teoretiska perspektivet och m˚anga av de tidigare empiriska studierna som diskuteras av Neumark och Wascher (2006), och i linje med resultat av Arpaia m.fl. (2017) samt Laporˇsek (2013).
Elasticiteten f¨or ton˚aringar ¨ar anm¨arkningsv¨art st¨orre ¨an den f¨or unga vuxna eftersom det existerar produktivitets- och syssels¨attningsskillnader mellan ˚aldersgruppen. Detta leder d¨armed till st¨orre syssels¨attningseffekter f¨or ton˚aringar till f¨oljd av negativa makroekonomiska utvecklingar s˚asom l˚agkonjunkturen efter finanskrisen i slutet av 2000-talet (Jaimovich och Siu, 2009; Choudhry m.fl., 2012).
V˚ara kontrollvariabler f¨or arbetsmarknadsinstitutioner ¨ar ekonomiskt signifikanta (d.v.s har en betydelsefull effekt f¨or arbetsmarknaden) men statistiskt insignifikanta f¨or ton˚aringar vilket betyder att vi inte kan f¨orkasta noll-hypotesen att dessa variabler inte har n˚agon effekt p˚a syssels¨attningsgraden f¨or ton˚aringar. Dock ska vi vara f¨orsiktiga med att dra slutsatsen att detta ¨ar en antydan till att den empiriska modellen f¨or ton˚aringar beh¨over b¨attre kontroll-variabler. Detta eftersom statistisk signifikans kan n˚as genom att ¨oka sampelstorleken som till f¨oljd minskar p-v¨ardet (Wooldridge, 2015). En st˚ar fokus p˚a statistisk signifikans skulle d¨armed kunna leda till en falsk slutsats om en variabels betydelse f¨or syssels¨attningsgraden. Med avseende p˚a direktiven fr˚an europeiska kommissionen som ¨amnar att anv¨anda mini-mil¨oner som ett verktyg f¨or att skydda l˚agavl¨onade och bek¨ampa fattigdomen inom EU s˚a m˚aste vi r˚ada till f¨orsiktighet d˚a det kan ha motsatt effekt genom att minska syssels¨attningen f¨or ungdomar. S¨arskilt eftersom en stor del av ungdomar inom EU syssels¨atter sig f¨or att undvika att falla i fattigdom (Ayll´on, 2015).
6
Referenslista
6.1
Tryckta k¨
allor
Arpaia, Alfonso, Cardoso, Pedro, Kiss, Aron, Van Herck, Kristine, Vandeplas och Anneleen. (2017). Statutory Minimum Wages in the EU: Institutional Settings and Macroeconomic Implications. IZA Policy Papers 124, Institute of Labor Economics (IZA).
Ayll´on, S. (2015). Youth Poverty, Employment, and Leaving the Parental Home in Europe. Review of Income and Wealth, 61: 651-676.
Boeri, T. och Van Ours, J. (2013). The Economics of Imperfect Labor Markets: Second Edition. Princeton; Oxford: Princeton University Press.
Borjas, G. J. (2015). Labor economics. Boston, McGraw-Hill/Irwin.
Card, D. och Krueger, A. B. (1995). Time-Series Minimum-Wage Studies: A Meta-analysis. American Economic Review, American Economic Association, vol. 85(2), s 238–243, May.
Choudhry, M. T. Marelli, E. och Signorelli, M. (2012). Youth unemployment rate and impact of financial crises. International Journal of Manpower. Vol. 33 No. 1, pp. 76–95.
Dolado, Kramarz, Machin, Manning, Margolis och Teulings. (1996). The economic impact of minimum wages in Europe. Economic Policy 11 (23), s 317–372.
Dolton, P. och Bondibene, C. R. (2012). The international experience of minimum wages in an economic downturn. Economic Policy. Volume 27. Issue 69. s 99–142.
EU-Kommissionen. (2020). F¨orslag till EUROPAPARLAMENTETS OCH R˚ADETS DIREK-TIV om tillr¨ackliga minimil¨oner i Europeiska unionen. COM/2020/682 final.
Gorry, A. (2013). Minimum wages and youth unemployment. European Economic Review, Volume 64, s 57–75. ISSN 0014–2921,
Business Cycle Volatility. American Economic Review. Vol, 99 (3), s 804-826.
Laporˇsek, S. (2013). Minimum wage effects on youth employment in the european union. Applied Economics Letters 20 (14), 1288–1292.
Marimpi, M. och Koning, P. (2018). Youth minimum wages and youth employment, IZA Journal of Labor Policy, ISSN 2193–9004, Springer, Heidelberg, Vol. 7, Iss. 5, s 1–24.
Neumark, D. och Wascher, W. (2004). Minimum wages, labor market institutions, and youth employment: A cross-national analysis. Industrial and Labor Relations Review 57 (2), 223–248.
Neumark, D. och Wascher, W. (2006). Minimum wages and employment: A review of evidence from the new minimum wage research.
Nickell, S. (1981). Biases in Dynamic Models with Fixed Effects. Econometrica: Journal of the Econometric Society 49, s 1417–1426.
Skedinger, P. (2020). Reglering av minimil¨oner p˚a EU-niv˚a - r¨att v¨ag att g˚a?. Stockholm, Sieps – Svenska institutet f¨or europapolitiska studier. 16.
Stock, J. H., och Watson, M. W. (2014). Introduction to Econometrics, Update, Global Edi-tion, 3rd edition. Boston: Pearson/Addison Wesley.
Wooldridge, J. M. (2015). Introductory econometrics: A modern approach. 6th ed. Mason, OH: South-Western. Cengage Learning.
6.2
Internetbaserade k¨
allor
Eurostat. (2021). Disparities in minimum wages across the EU. H¨amtad fr˚an:
