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. Revelli
18 ottobre 2007
indice
 L’architettura del modello
 La specificazione dei moduli e la stima dei
parametri
 Lo scenario di default
 Conclusioni e sviluppi futuri
LABORsim: il modello 1/2
LABORsim: considerazioni generali

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: il modello 2/2
LABORsim
22-enne,
57-enne,
no requisiti,
studente,
occupato
inattivo
demographic
module
diagramma di
ageing, birth, death, migrations
flusso
15-30
15-35
55-64
age?
31-54
36-54
education
module
retirement
module
at school?
N
N
Y
Y
get degree?
eligible?
Y/N
retire?
N
Y
employment
module
active?
N
Y
Y
employed
employed?
unemployed
N
out of the labour force
LABORsim: i dati
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)
LABORsim: demografia 1/5
demografia
 Dai 3 scenari Istat …
 … otteniamo 3x3=9 scenari demografici, interagendo le
proiezioni per i nativi e per gli immigrati
 Standard scenario: proiezione centrale
LABORsim: demografia 2/5
demografia
flussi migratori netti da estero
121.885
low
residenti
central
high
156.019
203.695
LABORsim: demografia 3/5
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.
LABORsim: demografia 4/5
caratteristiche degli immigrati
LABORsim: demografia 5/5
tasso di dipendenza demografico (over 65 / 20-64))
0.7
poche differenze
tra i 3 scenari
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
2000
2005
EU
fonte: Istat, ONU
2010
2015
USA
2020
2025
ITA low
2030
2035
ITA central
2040
2045
ITA high
2050
LABORsim: istruzione 1/5
istruzione
 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 della
partecipazione scolastica termina nell’anno base
LABORsim: istruzione 2/5
partecipazione alla scuola secondaria
Odds Ratio Estimates
Point
95% Wald
Effect
Estimate
female
1.326
1.200
1.465
north
0.932
0.837
1.038
centre
1.149
1.001
1.320
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
student_1
Confidence Limits
Association of Predicted Probabilities and Observed Responses
Percent Concordant
96.8
Percent Discordant
Percent Tied
Pairs
Somers' D
0.938
3.0
Gamma
0.941
0.3
Tau-a
0.438
c
0.969
360313360
LABORsim: istruzione 3/5
probabilità di diplomarsi
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
16
17
18
predicted
19
20
actual
21
LABORsim: istruzione 4/5
partecipazione all’università
Odds Ratio Estimates
Effect
female
north
centre
student_1
age
age^2
cohort
rcfl
Point
Estimate
1.225
0.624
0.868
330.520
3.542
0.975
1.032
0.760
95% Wald
Confidence Limits
1.182
1.270
0.600
0.650
0.827
0.912
315.511
346.242
3.354
3.741
0.974
0.976
1.026
1.038
0.713
0.809
Association of Predicted Probabilities and Observed Responses
Percent Concordant
96.3
Somers' D
Percent Discordant
3.4
Gamma
Percent Tied
0.3
Tau-a
Pairs
13901012078
c
0.929
0.931
0.386
0.964
LABORsim: istruzione 5/5
probabilità di laurearsi
Odds Ratio Estimates
Point
Effect
age
95% Wald
Estimate
Confidence Limits
44.467
27.347
72.304
0.933
0.925
0.942
age^2
Association of Predicted Probabilities and Observed Responses
Percent Concordant
72.9
Somers' D
0.534
Percent Discordant
19.5
Gamma
0.579
7.6
Tau-a
0.080
c
0.767
Percent Tied
Pairs
5806800
LABORsim: occupazione 1/4
occupazione
 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 disoccupazione totale come parametro di
scenario
Differenziali
di disoccupazione:
dipendono
dadigenere,
• Scenario
standard
:
tasso
area, età, istruzione, status precedente
disoccupazione
costante (8%)
offerta di lavoro – effetto coorte
LABORsim: occupazione 3/4
sud
nord
offerta di lavoro - uomini
LABORsim: occupazione 2/4
-----------------------------------------------------------------------------|
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
------------------------------------------------------------------------------
sud
nord
offerta di lavoro - donne
LABORsim: occupazione 3/4
-----------------------------------------------------------------------------|
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
------------------------------------------------------------------------------
LABORsim: occupazione 4/4
differenziali di disoccupazione
Odds Ratio Estimates
Effect
unempl. rate
female
low education
high education
center
south
unemployed_1
rcfl
young
old
Point
Estimate
<0.001
2.406
1.313
0.701
1.545
3.284
21.072
0.755
2.705
0.657
95% Wald
Confidence Limits
<0.001
<0.001
2.367
2.447
1.290
1.336
0.676
0.725
1.509
1.582
3.224
3.346
20.717
21.432
0.737
0.774
2.659
2.752
0.638
0.677
Association of Predicted Probabilities and Observed Responses
Percent Concordant
88.1
Somers' D
Percent Discordant
10.9
Gamma
Percent Tied
1.1
Tau-a
Pairs
95043147069
c
0.772
0.780
0.148
0.886
LABORsim: pensionamento 1/6
pensionamento
 Regole di accesso pre- e postriforma 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
pensionamento 2/6
età media effettiva di pensionamento
fonte: OCSE (2004)
LABORsim: pensionamento 3/6
requisiti di accesso – regime retributivo - vecchiaia
requisiti non modificati
LABORsim: pensionamento 4/6
requisiti di accesso – regime retributivo - anzianità
Pre-2004
Post-2004
Uomini:
Donne: 35 + 57 fino al 2015 *
* con riduzione dei benefici
LABORsim: pensionamento 5/6
requisiti di accesso – regime contributivo
Pre-2004
Post-2004
LABORsim: pensionamento 6/6
la riforma Maroni nel lungo periodo
Pre- riforma:
Post- riforma:
• Lavoratori in RR: età 57-65
• Uomini, tutti i regimi:
età 65, età 62 + anz. 35
• Lavoratori in RC e RM:
• vecchiaia: età 60 (F), anz. 65 (M)
• anzianità: età 57 + anz. 35
• Donne, tutti i regimi: età 60
• Donne, fino al 2015:
età 57 + anz. 35
• incentivi a posporre il pensionamento
[NB: criterio esclusivo di anzianità: anz. 40 (immutato)]
LABORsim: risultati 1/19
.4
.2
0
% 55-64
.6
.8
incremento nei livelli di istruzione
2010
2020
2030
anno
obbligo
università
fonte: proiezioni LaborSim
2040
diploma
2050
LABORsim:
risultati 2/19
incremento nei tassi di partecipazione
tutti
.5
.6
.7
Tasso di partecipazione
.6
.4
.2
% 55-64
.8
1
.8
55-64
2010
2020
2030
anno
uomini
2040
donne
fonte: proiezioni LaborSim
2050
2010
2020
2030
anno
uomini
2040
donne
2050
LABORsim:
risultati 3/19
l’origine dell’incremento nei tassi di partecipazione
1
0
.5
1
0
20
40
60
20
40
età
2006
Graphs by genere
fonte: proiezioni LaborSim
2050
60
LABORsim:
risultati 4/19
quando distanti dai target di Lisbona? (1/3)
.4
.5
.6
.7
.8
tassi di occupazione, per genere
2010
2020
overall
donne
Lisbon target (F)
fonte: proiezioni LaborSim
2030
anno
2040
uomini
Lisbon target (M+F)
2050
LABORsim:
risultati 5/19
quando distanti dai target di Lisbona? (2/3)
.8
tassi di occupazione, donne
per genere uomini
e area
uomini
.6
.4
.2
.2
.4
.6
Tasso di occupazione
.8
donne
2010
2020
2030
2040
2050
2010 2020 2010
2030 2040
anno
nord
sud
anno
centro
nord target
centro (F)
Lisbon
sud
Graphs by genere
fonte: proiezioni LaborSim
2020
2050
2010 2020 2030
2030 2040
Graphs by genere
Lisbon target (F)
2040
2050
2050
LABORsim:
risultati 6/19
quanto distanti dai target di Lisbona? (3/3)
.3
.4
.5
.6
.7
tassi di occupazione – 55-64
2010
2020
55-64
fonte: proiezioni LaborSim
2030
anno
2040
Stockholm target (55-64)
2050
LABORsim:
risultati 7/19
1
1.2
tassi di dipendenza, previsioni LABORsim
.4
.6
.8
inattivi
/ attivi
2010
2020
2030
anno
tasso dip. demografica (over 20)
fonte: proiezioni LaborSim
2040
2050
tasso dip. economica (over 20)
index & motivation 8/19
tassi di dipendenza, previsioni LABORsim
fonte: OCSE (2004)
LABORsim:
risultati 9/19
consistenza della forza-lavoro, previsioni LABORsim
24,500
24,000
000 individuals
23,500
23,000
22,500
22,000
21,500
21,000
20,500
fonte: proiezioni LaborSim
2048
2045
2042
2039
2036
2033
2030
2027
2024
2021
2018
2015
2012
2009
2006
20,000
LABORsim:
risultati 10/19
consistenza della forza-lavoro, previsioni OCSE
“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.
“maximum” scenario
participation rates by age and gender
converge by 2030 to the
corresponding maximum rate
“constant” scenario observed across Oecd in 2000
participation rates by five-year age
groups and gender remain constant
at their
2000 levels.
fonte: proiezioni
LaborSim
risultati 11/19
16000
18000
20000
pensionati, previsioni LABORsim
14000
000 persone
LABORsim:
2010
2020
fonte: proiezioni LaborSim
2030
anno
2040
2050
LABORsim:
risultati 12/19
in possesso dei requisiti, effetto della riforma Maroni
22,000
21,000
20,000
19,000
18,000
17,000
16,000
15,000
14,000
13,000
fonte: proiezioni LaborSim
12,000
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_contr_late
PreMaroni_contr_late
PostMaroni_best
PreMaroni_best
PostMaroni_contr_early
PreMaroni_contr_early
LABORsim:
pensionati, effetto della riforma Maroni
24,000
22,000
20,000
18,000
16,000
14,000
fonte: proiezioni LaborSim
PostMaroni_best
PreMaroni_best
PostMaroni_contr_early
PreMaroni_contr_early
48
20
45
20
42
20
39
20
36
20
33
20
30
20
27
20
24
20
21
20
18
20
15
20
12
20
09
20
20
06
12,000
PostMaroni_contr_late
PreMaroni_contr_late
risultati 13/19
LABORsim:
risultati 14/19
tasso di occupazione, effetto della riforma Maroni
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
fonte: proiezioni LaborSim
PostMaroni_best
PreMaroni_best
PostMaroni_contr_early
PreMaroni_contr_early
PostMaroni_contr_late
PreMaroni_contr_late
2050
2048
2046
2044
2042
2040
2038
2036
2034
2032
2030
2028
2026
2024
2022
2020
2018
2016
2014
2012
2010
2008
2006
0%
LABORsim:
risultati 15/19
tasso di occupazione, effetto della riforma Maroni
1
UOMINI 55-64
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
fonte: proiezioni LaborSim
PostMaroni_best
PreMaroni_best
PostMaroni_contr_early
PreMaroni_contr_early
PostMaroni_contr_late
PreMaroni_contr_late
2050
2048
2046
2044
2042
2040
2038
2036
2034
2032
2030
2028
2026
2024
2022
2020
2018
2016
2014
2012
2010
2008
2006
0
LABORsim:
risultati 16/19
tasso di occupazione, effetto della riforma Maroni
0.7
DONNE 55-64
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
fonte: proiezioni LaborSim
PostMaroni_best
PreMaroni_best
PostMaroni_contr_early
PreMaroni_contr_early
PostMaroni_contr_late
PreMaroni_contr_late
2050
2048
2046
2044
2042
2040
2038
2036
2034
2032
2030
2028
2026
2024
2022
2020
2018
2016
2014
2012
2010
2008
2006
0
LABORsim:
risultati 17/19
età di pensionamento, effetto della riforma Maroni
65
64
63
62
61
60
59
58
fonte: proiezioni LaborSim
PostMaroni_best
PreMaroni_best
PostMaroni_contr_early
PreMaroni_contr_early
PostMaroni_contr_late
PreMaroni_contr_late
2050
2048
2046
2044
2042
2040
2038
2036
2034
2032
2030
2028
2026
2024
2022
2020
2018
2016
2014
2012
2010
2008
2006
57
LABORsim:
risultati 18/19
età di pensionamento, effetto della riforma Maroni
66
UOMINI
65
64
63
62
61
60
59
58
fonte: proiezioni LaborSim
PostMaroni_best
PreMaroni_best
PostMaroni_contr_early
PreMaroni_contr_early
PostMaroni_contr_late
PreMaroni_contr_late
2050
2048
2046
2044
2042
2040
2038
2036
2034
2032
2030
2028
2026
2024
2022
2020
2018
2016
2014
2012
2010
2008
2006
57
LABORsim:
risultati 19/19
età di pensionamento, effetto della riforma Maroni
63
DONNE
62
61
60
59
58
fonte: proiezioni LaborSim
PostMaroni_best
PreMaroni_best
PostMaroni_contr_early
PreMaroni_contr_early
PostMaroni_contr_late
PreMaroni_contr_late
2050
2048
2046
2044
2042
2040
2038
2036
2034
2032
2030
2028
2026
2024
2022
2020
2018
2016
2014
2012
2010
2008
2006
57
conclusioni 1/5
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
conclusioni 2/5
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 3/5
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 4/5
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 5/5
sviluppo
 Confronti internazionali (in atto confronto ItaliaAustria)
 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-
conclusioni 5/5
grazie !