Hyvinvointivaltio, työttömyys ja taloudellinen turbulenssi

Only abstract. Paper copies of master’s theses are listed in the Helka database (http://www.helsinki.fi/helka). Electronic copies of master’s theses are either available as open access or only on thesis terminals in the Helsinki University Library.Vain tiivistelmä. Sidottujen gradujen saatavuuden voit tarkistaa Helka-tietokannasta (http://www.helsinki.fi/helka). Digitaaliset gradut voivat olla luettavissa avoimesti verkossa tai rajoitetusti kirjaston opinnäytekioskeilla.Endast sammandrag. Inbundna avhandlingar kan sökas i Helka-databasen (http://www.helsinki.fi/helka). Elektroniska kopior av avhandlingar finns antingen öppet på nätet eller endast tillgängliga i bibliotekets avhandlingsterminaler.Vaikka työttömyys ei ole yksin Euroopan ongelma, niin sen luonne ja laajuus poikkeaa selvästi Pohjois-Amerikkaan, Oseaniaan ja Japaniin verrattuna. 1970-luvulle saakka EC-maiden työttömyys oli keskimäärin vain puolet Pohjois-Amerikan 5 prosentin työttömyydestä mutta vuonna 1982 molempien työttömyysaste oli jo 10 prosenttia. Euroopan työttömyysaste siis miltei nelinkertaistui aiemmasta. Lisäksi työttömyyden rakenne muuttui paljon. Uuden mantereen työttömyys alkoi tämän jälkeen laskea mutta Euroopassa työttömyys tuntuu jääneen korkealle tasolle. Näitä piirteitä ja muuttunutta trendiä on usein selitetty riittämättömällä työn kokonaiskysynnällä, työmarkkinajäykkyyksillä (mm. korkeilla irtisanomis- ja palkkauskustannuksilla) ja pääoman niukkuudella. Nämä selitykset liittävät ongelmat työn kysyntään. Työn tarjontaan pohjautuvat selitykset ovat sen sijaan olleet harvinaisempia. Työssä esiteltävä Ljungqvistin ja Sargentin (1998) malli pyrkii selittämään eurooppalaisten työmarkkinoiden heikentynyttä suorituskykyä verrattuna 1980-lukua edeltäneeseen aikaan etsintäteoreettisessä mallissa, joka pyrkii valottamaan taloudellisten häiriöiden ja työttömyyskorvausjärjestelmän vaikutusta työmarkkinakäyttäytymiseen ja tätä kautta keskimääräiseen työttömyyteen. Heidän lähtökohtansa on siten em. sokkien ja työmarkkinainstituutioiden yhteisvaikutuksen tutkiminen. He väittävät, että hyvinvointivaltion suorituskyky heikkenee rajusti talouden häiriöiden lisääntyessä. Työttömyyden taustasyynä olisi tällöin erityisesti ansiosidonnainen työttömyyskorvausjärjestelmä, joka johtaisi työnhakijalla hyvin valikoivaan työtarjousten hyväksymiseen. Tämän seurauksena työttömyyden kesto pitenee ja työttömyysaste kasvaa. Euroopan työttömyysongelma on siis oire hyvinvointivaltion huonosta toiminnasta talouden rakenteellisissa muutostiloissa, kuten mm. tuotannon siirtämisestä alhaisemman työvoimakustannusten maihin. Lars Ljungqvistin ja Thomas Sargentin malli ennustaa työttömyyden olevan nykypäivänä korkeaa sellaisissa maissa, joissa on laaja työttömyyskorvausjärjestelmä. Työttömyyden kasvun taustalla olisi erityisesti pitkäaikaistyöttömyyden yleistyminen. Suppean työttömyyskorvausjärjestelmän maissa työttömyyden ei pitäisi olla korkeampaa kuin 1970-luvulla. Tavanomaisessa taloustilanteessa tulokset olisivat samanlaisia mutta dynaamiset vastaukset sokkeihin poikkeaisivat. Tämä johtuu siitä, että hyvinvointivaltion työttömät sopeuttavat reservaatiopalkkojaan hitaammin ja etsintäaktiivisuus on pienempää kuin taloudessa ilman työttömyyskorvausjärjestelmää. Pyrin tutkimuksessani selvittämään (1) mitä teoreettista ja empiiristä tukea Ljungqvist ja Sargent ovat saaneet kansainväliseltä tutkijayhteisöltä; (2) näyttääkö OECD-maissa toteutuneen heidän ennustamat muutokset työttömyyden kehityksessä ja (3) millaisia politiikkasuosituksia voidaan tuloksien kautta lausua

Sources of long-lived atmospheric VOCs at the rural boreal forest site, SMEAR II

Peer reviewe

Parameter and model uncertainty in a life-table model for fine particles (PM2.5): a statistical modeling study

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The estimation of health impacts involves often uncertain input variables and assumptions which have to be incorporated into the model structure. These uncertainties may have significant effects on the results obtained with model, and, thus, on decision making. Fine particles (PM_2.5) are believed to cause major health impacts, and, consequently, uncertainties in their health impact assessment have clear relevance to policy-making. We studied the effects of various uncertain input variables by building a life-table model for fine particles.</p> <p>Methods</p> <p>Life-expectancy of the Helsinki metropolitan area population and the change in life-expectancy due to fine particle exposures were predicted using a life-table model. A number of parameter and model uncertainties were estimated. Sensitivity analysis for input variables was performed by calculating rank-order correlations between input and output variables. The studied model uncertainties were (i) plausibility of mortality outcomes and (ii) lag, and parameter uncertainties (iii) exposure-response coefficients for different mortality outcomes, and (iv) exposure estimates for different age groups. The monetary value of the years-of-life-lost and the relative importance of the uncertainties related to monetary valuation were predicted to compare the relative importance of the monetary valuation on the health effect uncertainties.</p> <p>Results</p> <p>The magnitude of the health effects costs depended mostly on discount rate, exposure-response coefficient, and plausibility of the cardiopulmonary mortality. Other mortality outcomes (lung cancer, other non-accidental and infant mortality) and lag had only minor impact on the output. The results highlight the importance of the uncertainties associated with cardiopulmonary mortality in the fine particle impact assessment when compared with other uncertainties.</p> <p>Conclusion</p> <p>When estimating life-expectancy, the estimates used for cardiopulmonary exposure-response coefficient, discount rate, and plausibility require careful assessment, while complicated lag estimates can be omitted without this having any major effect on the results.</p

Reducing energy consumption by using self-organizing maps to create more personalized electricity use information

Identification of electricity use is one of the key elements to motivate customers to promote activities leading more efficient use of energy. Furthermore, electricity use comparisons with other similar customers give more interesting and concrete point of view to examine own consumption habits. In future, electricity providers and retailers are willing and probably forced by legislation to provide such information by the means of energy conservation and efficiency improvement. On the other hand, high number of customers set challenges to handle electricity use data and to create proper comparison information. In this study we present efficient and highly automated way to create comparison groups based on customers building characteristics. The main advantages of the data-based approach are that customer location is noticed, comparison groups are created using concrete building information, data processing is highly automated and also method is computationally efficient. Additionally, presented method provide tool to target and to create customer specific electricity saving guidance. The performance of suggested approach was tested using data set which contained electricity use and building information concerning almost 8000 customers.Electricity use Energy efficiency Clustering Self-organizing map K-means