Az eredmények szerint a Google keresési aktivitásról közölt adatainak felhasználása hozzásegít a magyarországi munkanélküliség alakulásának pontosabb előrejelzéséhez. A munkanélküliség és keresési aktivitás közti összefüggés empirikus vizsgálatánál a két idősor közötti viszony elemzése után két különböző modellt állítottunk fel. A modellek több variációjának becslése után azt mondható, hogy a GIS adatok felhasználásával becsült modellek jobb illeszkedést érnek el, mintha csak a munkanélküliség múltbeli adatait vették volna figyelembe a várható munkanélküliség becslésénél.
A tanulmányban - kísérletképpen - becslést adnak a munkanélküliek számának második negyedéves alakulására. A GVI által kialakított modellek szerint 465.000 fő és 484.000 fő között lehetett a munkanélküliek száma 2012 második negyedévében. Ez ugyan jelentős csökkenés az első negyedévhez képest, de magasabb a tavalyi második negyedéves értéknél (460.700 fő). A szezonális hatásokat is figyelembe véve, ezek az eredmények arra mutatnak, hogy egy év alatt nem tudott érdemben csökkenni a munkanélküliek száma Magyarországon, sőt, nem kizárt, hogy a tavalyihoz képest némi növekedésről lehet beszélni.
Részletek:
A koncepció
Mint a legtöbb országban, így Magyarországon is a munkanélküliségről negyedévente egyszer közöl adatokat a statisztikai hivatal, amely adatok nálunk egy a lakosság körében elvégzett reprezentatív felmérésen (KSH Munkaerő-felvétel) alapulnak. Ez az adat általában a vonatkozó negyedévet követő hónapban jelenik meg. Gazdaságpolitikai szempontból azonban kívánatos volna már a hivatalos adatok megjelenése előtt is tudni valamit a munkanélküliek számának negyedévben várható alakulásáról. Ehhez olyan megfigyelhető jellemzőkre van szükségünk,
melyek a munkanélküliséghez képest előremutató (leading) szerepet töltenek be, vagyis előrejelezhetik a munkanélküliség alakulását.
A Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet (GVI) tanulmányában a munkanélküliek és a regisztrált álláskeresők számának rövidtávon várható változását becsüljük a munkanélküliség múltbeli folyamatai és a Google Insight Search (GIS) által nyújtott információk segítségével. Ehhez olyan modelleket állítottunk fel, amelyek a jelenleg rendelkezésre álló információknál pontosabban becslik a munkanélküliek, és a regisztrált álláskeresők számának következő negyedévben és következő hónapban várható alakulását.
A módszer alapja az, hogy azok, akik fenyegetve érzik magukat attól, hogy rövidesen elbocsátják őket, vagy azok, akikkel ez már megtörtént, illetve azok az inaktívak, akik be kívánnak lépni a munkaerő-piacra és állást kezdenek keresni, felhasználják az internet nyújtotta lehetőségeket. Az álláskeresés bizonyos lépéseit részben az interneten keresztül teszik meg: a google keresőjét is felhasználva tájékozódnak munkalehetőségek után.
A munkanélküliség várható alakulását becslő hagyományos modellek vagy makrogazdasági aggregátumok (bérek, kibocsátás, a munkára rakódó közterhek változása, a minimálbér relatív nagyságának változása, stb.) alapján kísérlik meg becsülni a munkanélküliség várható alakulását, vagy vállalati adatfelvételek segítségével mérik fel a cégek várható munkaerő-keresletét és erre és más demográfiai, iskolázottsági adatokra alapozó modellek segítségével adnak előrejelzéseket.
Az általunk választott irány azonban teljesen más: nem makrogazdasági aggregátumoknak, illetve a gazdasági szereplők szándékainak, hanem magának a munkakeresési folyamatnak, a munkát vállalni szándékozók tényleges aktivitásának megfigyelése nyújt információt a munkanélküliek és a regisztrált álláskeresők számának becsléséhez.
A modellépítés során az alábbi szavak GIS-ben való előfordulását vizsgáltuk és összegeztük havonként és negyedenként:
• „állásajánlat”
• „állásajánlatok”
• „álláskeresés”
• „munkalehetőség”
• „álláshirdetés”.
Eredmények
Az eredmények szerint a Google keresési aktivitásról közölt adatainak felhasználása hozzásegít a magyarországi munkanélküliség alakulásának pontosabb előrejelzéséhez.
A munkanélküliség és keresési aktivitás közti összefüggés empirikus vizsgálatánál a két idősor közötti viszony elemzése után két különböző modellt állítottunk fel. A modellek több variációjának becslése után azt mondhatjuk, hogy a GIS adatok felhasználásával becsült modellek jobb illeszkedést érnek el, mintha csak a munkanélküliség múltbeli adatait vettük volna figyelembe a várható munkanélküliség becslésénél.
Munkanélküliség 2012 második negyedévében
A tanulmányban – kísérletképpen – becslést adtunk a munkanélküliek számának második negyedéves alakulására. A csak múltbéli adatokat felhasználó modellek szerint 2012 második negyedévében némileg csökkent a munkanélküliek száma: 479.600 fő és 490.700 fő közé tehető (lásd az 1. táblázatot). Ezzel szemben az általunk kialakított – az álláskeresők internetes keresési aktivitását is figyelembe vevő – előrejelző modell szerint az álláskeresők száma némileg alacsonyabbra becsülhető. A modellek szerint 465.000 fő és 484.000 fő között
lehetett a munkanélküliek száma 2012 második negyedévében. Ez ugyan jelentős csökkenés az első negyedévhez képest, de magasabb a tavalyi második negyedéves értéknél (460.700 fő).
A szezonális hatásokat is figyelembe véve, ezek az eredmények arra mutatnak, hogy egy év alatt nem tudott érdemben csökkenni a munkanélküliek száma Magyarországon, sőt, nem kizárt, hogy a tavalyihoz képest némi növekedésről beszélhetünk (lásd 1. ábrát).
A regisztrált álláskeresők száma 2012 májusban 534.581 fő volt az NFSZ kimutatása szerint1. Júniusban csökkent ez a szám: ekkor 524.354 álláskeresőt tartottak nyilván. A csak múltbeli adatokra épülő alapmodell szerint júniusban az álláskeresők száma 519-523 ezer közöttire becsülhető. A GVI által kialakított modell is e határok közötti becslést ad júniusra, némileg magasabb felső becslés mellett (lásd 2. táblázatot).
Az adatok arra mutatnak tehát, hogy a szezonális hatásokat is figyelembe véve 2010 óta csökkenő tendencia jellemzi a nyilvántartott álláskeresők számának alakulását. A GVI modellt felhasználó becslésekben a ténylegesnél legtöbbször némileg alacsonyabb értéket kapunk, csak a februári és márciusi becsült értékek haladják meg a tényleges értékeket. Hosszabb időszakot figyelembe véve a GVI modellje alapján számított becslés itt is pontosabb, mintha csak a regisztrált álláskeresők számának múltbeli adatait vettük volna figyelembe az előrejelzésnél.
A GVI modellek jobb illeszkedése alátámasztja azt, hogy érdemes a munkanélküliség várható alakulásánál figyelembe venni a munkavállalók interneten keresztüli munkakeresési aktivitását és az ebből adódó információkat. Érdemes folytatni ezt a kutatási irányt és negyedévente a GIS adatok megjelenésével párhuzamosan frissíteni a GVI modellt, és felhasználásával új előrejelzéseket készíteni.
1 http://www.afsz.hu/resource.aspx?ResourceID=stat_afsz_nyilvtartasok_idosorai_orszagos
Forrás: Türei Gergely – Görög Szabolcs – Tóth István János Magyar munkanélküliségi adatok előrejelzése a Google segítségével A Google Insight Search alkalmazhatósága gazdasági mutatók előrejelzésében
Nincsenek megjegyzések:
Megjegyzés küldése
Megjegyzés: Megjegyzéseket csak a blog tagjai írhatnak a blogba.