Hajdu, Miklós

Köllő, János

Tóth, István János

Repository of the Academy's Library

051015202530352016201520142013haJdú, köllő & tóth1143.2. MANIFESZT HIÁNYHELYZETEK – BETÖLTETLEN ÁLLÁSOK ÉS KIHASZNÁLATLAN KAPACITÁSOKHajdu Miklós, Köllő János & Tóth István JánosEbben az alfejezetben olyan (a rövidség kedvéért a „manifeszt” jelzővel illetett) hiányhelyzetekről lesz szó, melyek esetében a vállalat nem tud betölteni már létező munkahelyeket, illetve nem tud teljes mértékben kihasználni már létre-hozott kapacitásokat, okként a munkaerő hiányát jelölve meg. Megvizsgáljuk, hogy az ilyen jellegű hiányhelyzetek hogyan függnek össze néhány alapvető vállalati jellemzővel (méret, ágazat, régió, tulajdoni összetétel, export arány, üzleti kilátások). Az elemzés a Magyar Munkaerőpiaci Prognózis (MMPP) adatain nyugszik.1 A hiányhelyzeteknek a bérszinttel való összefüggését a 3.3. alfejezetben vizsgáljuk, egy szűkebb – az MMPP és a Bértarifa-felvétel össze-kapcsolásával létrehozott – mintán.Tartósan betöltetlen munkahelyekAz MMPP évről évre felméri a tartósan betöltetlen álláshelyek számát és azok bizonyos tulajdonságait mintegy 4200, a versenyszférában működő, legalább 10 főt foglalkoztató vállalat megkérdezésével.2 A kutatás lehetőséget biztosít az évek közötti összehasonlításra a változatlan adatfelvételi módszertannak és mintavételi eljárásnak köszönhetően.A tartósan betöltetlen pozíciókról3 beszámoló cégek aránya 2013 és 2016 között folyamatos, évről évre körülbelül 8 százalékpontos növekedést muta-tott (3.2.1. ábra): 2013-ban még csak a vállalatok 9 százaléka számolt be to-borzási nehézségekről, míg 2016-ban ez az arány már 33 százalék volt.3.2.1. ábra: Tartósan betöltetlen álláshellyel rendelkező cégek aránya,  2013–2016 (százalék)Megjegyzés: N = 4215–4252. Az évenkénti adatfelvételek eredeti adatait a meg­kérdezett cégeknek az aggregált foglalkoztatáshoz való hozzájárulásának mértéke szerint súlyoztuk. A súlyozásról bővebben lásd GVI (2016).Forrás: MMPP.Megfigyelhető továbbá, hogy miközben a vizsgált időszakban három és fél-szeresére nőtt a toborzási nehézségeket jelző cégek aránya, a tartósan betöl-tetlen álláshelyek és az összes álláshely4 arányának medián értéke ugyanekkor 1 A  Magyar Munkaerőpiaci Prognózis a Nemzetgazdasá­gi Minisztérium és az MKIK Gazdaság­ és Vállalkozáskutató Intézet közös, országos munka­erőpiaci adatfelvételének online adatbázisa.2 Az MKIK GVI irányításával évente egyszer szeptemberben és októberben sorra kerülő adat­felvételek egyenként körülbelül 7000 cég megkérdezésére ter­jednek ki, azonban az itt közölt elemzés csak egy részmintára terjed ki, ugyanis a 2–9 fős cégek körében nem mértük fel a tar­tósan betöltetlen álláshelyeket. A kutatás legfrissebb eredmé­nyei elérhetők.3 A tartósan betöltetlen állás­hellyel rendelkező cégek közé soroljuk azokat a vállalatokat, amelyeknél akár csak egyetlen ilyen álláshely létezik.4 A tartósan betöltetlen állás­helyek és a statisztikai állományi létszám összege.01234201620152014201305101520Százalék2013 2014 2015 2016Képzett Képzetlen0,00,51,01,52013 2014 2015 20163.2. manifeszt hiányhelyzetek…1152 százalékról 4 százalékra, azaz a duplájára emelkedett, és a szintje is sokkal alacsonyabb volt (3.2.2. ábra).3.2.2. ábra: Tartósan betöltetlen álláshelyek aránya a statisztikai  állományi létszámhoz képest, 2013–2016 (százalék)Megjegyzés: N = 522–1847. Az ábra a tartósan betöltetlen álláshelyről beszámoló cégek részmintáján alapul. Az évenkénti adatfelvételek eredeti adatait a megkérde­zett cégeknek az aggregált foglalkoztatáshoz való hozzájárulásának mértéke szerint súlyoztuk. A súlyozásról bővebben lásd GVI (2016).Forrás: MMPP.Kihasználatlan kapacitásokAz MMPP-felvételben a vállalatokat megkérdezik a kapacitáskihasználtság mértékéről és arról, hogy az esetleges kihasználatlanság milyen mértékben tulajdonítható a képzetlen, illetve képzett munkaerő hiányának. A munka-erőhiány miatt fellépő kapacitáskihasználatlanságot a Κ = (1 – k)m szorzat-tal mérjük, ahol k a kapacitás kihasználtsági foka (0 ≤ k ≤ 1) és m ezen belül a képzett, illetve képzetlen munkaerő hiányára visszavezethető kapacitáski-használatlanság mértéke (0 ≤ m ≤1), a vállalat közlése szerint. A kérdőív kü-lön kérdést tesz fel a képzetlen és képzett munkaerő hiányára visszavezethető kapacitás-kihasználatlanság mértékéről. A képzett mutatók időbeli alakulá-sát a 3.2.3. ábra mutatja.3.2.3. ábra: Képzetlen, illetve képzett munkaerő hiánya miatt kihasználatlan kapacitások előfordulása és a kihasználatlanság mértéke, 2013–2016 (százalék) Előfordulás (összes vállalat = 100) Arány (kapacitás = 100)Forrás: MMPP, 2013–2016.haJdú, köllő & tóth116A hiánymutatók összefüggése néhány alapvető vállalati jellemzővelA toborzási nehézségek a különböző vállalati köröket eltérő mértékben érint-hetik. A következőkben regressziós modellek alapján tekintjük át a toborzási nehézségékben érintett vállalati csoportok jellemzőinek változásait az elmúlt négy évben. Egyrészt logit modellekel vizsgáljuk, hogy a vállalatok alapvető hát-térjellemzői milyen kapcsolatban álltak azzal, hogy a cégnél volt-e betöltetlen álláshely, vagy sem. Ezek után a tartósan betöltetlen álláshelyek, illetve a mun-kaerőhiányra visszavezetett kapacitáskihasználatlanság arányát elemezzük részarány-regressziók ( fractional regression)5 segítségével azon cégek körében, amelyek beszámoltak tartósan betöltetlen álláshelyek létezéséről, illetve kihasz-nálatlan kapacitásokról.6 A számítások 2016-ra vonatkoznak (3.2.1. táblázat).A manifeszt hiányhelyzetek gyakoribbak az exportáló cégeknél. A betöltet-len munkahelyek létét, illetve a képzett munkaerő hiánya miatt fellépő kapa-citáskihasználatlanság létét vizsgálva, erőteljes, 99 százalékos megbízhatósági szinten is szignifikáns hatást tapasztalunk: azokban a cégekben, ahol az ex-port aránya meghaladja az 50 százalékot, 9–10 százalékkal nagyobb valószí-nűséggel fordult elő ez a két hiányszimptóma.Az, hogy nagyobb cégeknél nagyobb eséllyel találunk legalább egy üres mun-kahelyet, triviális eredmény, és bizonyos fokig az is, hogy a regressziók alacso-nyabb arányokra utalnak a nagyobb vállalatoknál, hiszen egy kisvállalkozás-nál egy fő hiánya is magas százalékos hiányt jelent. A vállalatméret mutatóját azonban más hatások kontrollálása céljából mindenképpen célszerű szerepel-tetni az egyenletekben.Az átlagosnál gyakrabban fordulnak elő üres munkahelyek az építőiparban, ezek aránya pedig az építőipar mellett a szolgáltatásokban tekinthető magas-nak. Kihasználatlan kapacitásokról legnagyobb arányban a kereskedelemi cé-gek számolnak be, a képzett munkaerő hiánya miatt fellépő kapacitáskihasz-nálatlanság mértéke pedig az iparban és a kereskedelemben a legmagasabb.A tisztán külföldi tulajdonú cégeknél az összes egyenlet ritkább előfordu-lást vagy alacsonyabb szintet jelez, de az együtthatók csak az esetek felében szignifikánsak.A regionális különbségekre vonatkozó eredményekben feltűnő, hogy a Vas és Győr-Moson-Sopron megye nélkül számított Dunántúlon a hiánymutatók ese-tenként azonosak vagy magasabbak, mint az osztrák határon fekvő két megyében.Végezetül, ami a legfontosabbnak tűnik: a jó üzleti helyzetben lévő vállala-tokra vonatkozó együtthatók nagyobb részt negatívak (kisebb részt nullának tekinthetők), ami éles ellentétben áll a 3.1. alfejezetben megismert eredmé-nyekkel. Míg a munkaerőhiányra mint a fejlődés korlátjára vonatkozó panasz a jó helyzetben lévő vállalatoknál gyakoribb, manifeszt hiányhelyzetek inkább a rosszabb piaci körülmények között működőknél fordulnak elő. Ebben az esetben a részarány-regressziók eredményei erősebbek: a jó üzleti helyzetben lévő vállalatoknak sikerül elkerülniük a súlyos hiányhelyzeteket.5 A modellezéshez a függő vál­tozó jellege miatt választottuk a részarányregresszió módsze­rét (Papke–Wooldridge, 2008.) A részarány regresszió számítá­sához a Stata 14.1 fracreg probit parancsát használtuk.6 Külön model lezzük tehát a probléma fennállását – azaz hogy vannak­e toborzási nehéz­ségek a vizsgált cégeknél – és mértékét, tehát azt, hogy ha fennállnak e nehézségek, ak­kor az összes álláshely hány százalékát érintik. Többek kö­zött azért döntöttünk így, hogy a probléma súlyáról az abban érintett vállalati csoport vizsgá­latával vonhassunk le következ­tetéseket. A nem érintett cégek bevonása a „0” értékek döntő számát okozta volna függő vál­tozó esetében.3.2. manifeszt hiányhelyzetek…117V K1 K20/1, logit arány, rész-arány-regressziós 0/1, logitarány, rész-arány-regressziós 0/1, logitarány, rész-arány-regressziósAz export aránya (referenciakategória: nincs export)50 százalék alatt–0,03 0,03 0,5** 0,08 0,04* 0,06(–0,75) (0,63) (2,28) (1,32) (1,67) (0,76)51 százalék felett0,11*** 0,09 0,09*** 0,13* 0,04* 0,11(–2,76) (1,48) (3,34) (1,85) (1,91) (1,28)Létszámkategória (referenciakategória: 10–19 fő)20–49 fő0,02 –0,154*** 0,01 –0,02 0,01 –0,09(–0,82) (–2,85) (0,6) (–0,46) (0,9) (–1,18)50–249 fő0,08*** –0,521*** –0,01 –0,12* 0,03** 0(–2,86) (–9,45) (–0,64) (–1,73) (1,99) (–0,04)250–fő0,191*** –0,632*** –0,01 –0,14* 0,07** 0,05(–5,07) (–6,45) (–0,19) (–1,69) (2,43) (0,48)Gazdasági ág (referenciakategória: mezőgazdaság)Ipar0,14*** 0,087 0,09*** 0,51*** 0,04** 0,28**(3,93) (0,92) (4,72) (5,58) (2,24) (2,14)Építőipar0,18*** 0,166* 0,07*** 0,4*** 0 0,05(4,13) (1,66) (2,81) (3,82) (0,15) (0,31)Kereskedelem0,06 0,108 0,12*** 0,49*** 0,01 0,02(1,4) (1,02) (4,26) (4,91) (0,26) (0,17)Szolgáltatások0,14*** 0,188* 0,09*** 0,42*** 0,05 0,22(3,31) (1,7) (3,23) (4,12) (1,53) (1,44)Tulajdoni háttér (referenciakategória: tisztán hazai)Vegyes0,01 –0,005 –0,05 –0,12 –0,02 –0,2(0,18) (–0,06) (–1,28) (–1,07) (–0,65) (–1,34)Tisztán külföldi–0,03 –0,148** –0,06** –0,15* –0,03 –0,13(–0,83) (–2,52) (–2,28) (–1,95) (–1,26) (–1,18)Régió (referenciakategória: Közép-Magyarország)Dunántúl (Győr-Moson-Sopron és Vas nélkül)0,18*** 0,107 0,14*** 0,27*** 0,1*** 0,25**(4,93) (1,43) (4,91) (3,64) (3,48) (2,27)Alföld és Észak-Magyarország0,08** 0,067 0,11*** 0,26*** 0,05** 0,12(2,38) (1,29) (4,47) (3,44) (2,37) (1,23)Győr-Moson-Sopron és Vas0,15*** 0,018 0,12*** 0,28*** 0,06* 0,1(3,18) (0,3) (3,22) (3,01) (1,78) (0,82)Üzleti helyzet (referenciakategória rossz)Kielégítő0,05 –0,127* 0,04 0,03 0,05** 0,03(0,85) (–1,87) (1,31) (0,41) (2,52) (0,19)Jó0,01 –0,20*** –0,03 –0,20** 0,02 –0,1(0,17) (–3,11) (–1,01) (–2,5) (1,1) (–0,76)V = Tartósan betöltetlen állások előfordulása (0/1), illetve arányaK1= Kihasználatlan kapacitás előfordulása (0/1), illetve aránya a képzett munkaerő hiánya miatt.K2 = Kihasználatlan kapacitás előfordulása (0/1), illetve aránya a képzetlen munka­erő hiánya miatt.Megjegyzés: Függő változó: hiánymutató.***1 százalékos, **5 százalékos, *10 százalékos szinten szignifikáns.3.2.1. táblázat: Különböző hiánymutatók függése alapvető vállalati jellemzőktől 2016-ban,  logit marginális hatások és részarány regressziós együtthatók

Manifeszt hiányhelyzetek - Betöltetlen állások és kihasználatlan kapacitások

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Repository of the Academy's Library