Arbeidsmarkedets betydning for søkningen til ulike typer høyere utdanning

Clara Åse Arnesen og Bjarne Strøm Arbeidsmarkedets betydning for søkningen til ulike typer høyere utdanning At deltakelsen i høyere utdanning generelt varierer med situasjonen på arbeidsmarkedet, er velkjent og tas ofte som en indikasjon på at ungdommens etterspørsel etter høyere utdanning responderer på signaler fra arbeidsmarkedet. Tema for denne artikkelen er om søkningen til ulike typer høyere utdanninger påvirkes av utdanningsgruppenes arbeidsmarkedssituasjon. Vil søkningen til en utdanning øke dersom utdanningens relative lønn økes, slik det ofte hevdes av interesse- og profesjonsorganisasjoner? For å belyse problemstillingene benyttes data fra Samordna opptak og NIFU STEPs kandidatundersøkelser i perioden 1996-2004. Analysen kan tyde på at søkningen til ulike typer høyere utdanning er følsom overfor direkte signaler fra arbeidsmarkedet. 1 Med 1 jevne mellomrom kan vi i mediene høre politikere, fagfolk, profesjonsorganisasjoner og lignende uttrykke bekymring for rekrutteringen til enkelte utdanninger som for eksempel realfags-, lærer- og politiutdanning. Den påfølgende diskusjonen gjelder gjerne hvordan man skal få flere ungdommer til å søke disse utdanningene. Fra profesjonsorganisasjonenes side er det ofte ett svar som kommer svært raskt det er at lønningene for disse utdanningsgruppene er for lave sammenlignet med andre grupper det er naturlig å sammenligne seg med, og ved å heve lønningene kan rekrutteringskrisen løses eller i alle fall avhjelpes noe. Dette svaret gjenspeiler en tro på at ungdommen responderer på signaler fra arbeidsmarkedet. Når det blir mer lønnsomt å ta en utdanning relativt til andre utdanninger, vil flere søke denne utdanningen. Det er nettopp betydningen av arbeidsmarkedssignaler for søkningen til ulike typer høyere utdanning som er tema for denne artikkelen. Vi stiller blant annet spørsmål ved om det er slik at heving av lønnen i en utdanningsgruppe har positiv betydning for søkningen til utdanningen. Det foreligger oss bekjent ingen norske studier som tar for seg denne eller nært relaterte problemstillinger. Mesteparten av den internasjonale forskningen på arbeidsmarkedets betydning for utdanningsvalg, gjelder deltakelse i høyere utdanning og/eller i ulike typer høyere utdanning. En svakhet ved disse studiene er at de har sett på sammenhengen mellom realiserte utdanningsvalg og arbeidsmarkedsvariabler. Realiserte utdanningsvalg reflekterer både tilbuds- og etterspørselsforhold og ikke nødvendigvis ungdommens etterspørsel etter ulike typer utdanning. I de fleste tilfeller varierer søkningen til en utdanning mer enn deltakelsen. Dette fordi det ofte vil være begrensede muligheter eller ønsker om å tilpasse antall studieplasser Søkelys på arbeidslivet 3/2008, årgang 25, 305-319. ISSN 0800-6199 2008 Institutt for samfunnsforskning

306 Søkelys på arbeidslivet til søkertallene på kort sikt. Ved å studere sammenhengen mellom søkningen til en høyere utdanning og arbeidsmarkedet får vi et mer direkte mål på hvordan etterspørselen etter en utdanning lar seg påvirke av signaler fra arbeidsmarkedet. Det må imidlertid sies at også søkningen til de ulike utdanningene i en viss utstrekning vil gjenspeile forhold på tilbudssiden. Sannsynligvis vil populære studier med et begrenset antall studieplasser ha lavere søkning enn de ville hatt med fri tilgang til studiene, mens de frie studiene vil ha større søkning. Et naturlig utgangspunkt for økonomer som skal studere utdanningsvalg, er humankapital-teorien (se f.eks. Becker 1964, Schultz 1960). Enkeltindividets beslutning om å investere i høyere utdanning betraktes som en investeringsbeslutning basert på sammenligninger av det forventede utbyttet av videre utdanning med det forventede utbyttet av å tre inn i arbeidsmarkedet på et gitt tidspunkt. Individene antas å investere i utdanning inntil nåverdien av forventet marginal inntekt er lik nåverdien av marginale kostnader av utdanningsinvesteringen. Inntektene ved å ta utdanning er knyttet til den merinntekt som oppnås som følge av at man tar en høyere utdanning. Kostnaden ved å ta utdanning er primært knyttet til tapt inntekt i studietiden. Størrelsen på inntektstapet avhenger blant annet av konjunktursituasjonen. Det har sammenheng med at alternativkostnaden ved å ta utdanning reduseres når arbeidsledigheten øker. For arbeidsledige går alternativkostnaden mot null når vi ser bort fra eventuelle dagpenger og direkte studiekostnader. Individenes valg mellom ulike typer utdanning antas vil skje ved at de utdanningssøkende vurderer de ulike utdanningene mot hverandre med utgangspunkt i egne evner, talenter og preferanser i tillegg til økonomiske forhold som relative lønnsforhold og sysselsettingsmuligheter. Det antas at individet vil velge den utdanningen som maksimerer det forventede utbyttet. Empirisk forskning tyder på at både relative lønninger og arbeidsledighet har betydning for deltakelsen i utdanning. Deltakelsen i høyere utdanning generelt øker når arbeidsledigheten øker, og avtar når arbeidsledigheten går ned (se f.eks. Betts og McFarland 1995, Fredriksson 1997, Rice 1999, Lauer 2000, McVicar og Rice 2001, Clark 2002, Dellas og Sakellaris 2003, Black et al. 2005). For Clark (2002) og Black et al. (2005) gjelder resultatene deltakelse i utdanning ut over den obligatoriske. Deltakelsen i utdanning øker under en lavkonjunktur som følge av at alternativkostnaden ved å ta utdanning reduseres når arbeidsledigheten øker. Videre viser flere empiriske undersøkelser at deltakelsen i høyere utdanning påvirkes av høyere utdannedes relative lønninger (Edin og Holmlund 1995, Fredriksson 1997, Lauer 2000, Dellas og Sakellaris 2003). Deltakelsen i høyere utdanning generelt øker når de relative lønninger til høyere utdannede øker, og omvendt. Empiriske undersøkelser tyder også på at deltakelsen i ulike typer høyere utdanning påvirkes av økonomiske forhold som relative lønns- og inntektsforhold og varighet av arbeidsledighet etter endt utdanning og fram til første jobb (Berger 1988, Montmarquette et al. 2002, Boudarbat 2003 og 2004).

Arbeidsmarkedets betydning for søkningen til ulike typer høyere utdanning 307 Teoretisk bakgrunn og empirisk strategi Vårt hovedutgangspunkt er at individet har bestemt seg for å ta en høyere utdanning, og står overfor valg av type utdanning. Vi antar at individet vil velge den utdanningen som maksimerer hans/hennes neddiskonterte nytte. Det forventede nyttenivå vil være påvirket av forventet livsinntekt samt ikke-monetære forhold. Sentrale variabler av betydning for forventet livsinntekt vil være forventet lønnsnivå og sannsynligheten for å bli sysselsatt. Individenes forventninger om lønnsnivå og sysselsettingsmuligheter i fremtiden er selvsagt uobserverbare størrelser. En vanlig antakelse er at aktørene oppdaterer forventningen basert på observerbar informasjon om lønnsnivå og sysselsettingsmuligheter i dag. Lauer (2000) refererer studier som viser at ungdommenes forventninger om fremtidens arbeidsmarked ikke avviker signifikant fra det aktuelle, det vil si at arbeidsmarkedet forblir som det er på det aktuelle tidspunktet. Som vi skal se senere, vil vi benytte data for helt nyutdannede kandidater som indikatorer for arbeidsmarkedsforventninger. I utgangspunktet vil individets nyttemaksimering resultere i en individuell relasjon for sannsynligheten for å søke utdanning j. Aggregering over individer gir da en søkerandelsrelasjon for utdanning j som funksjon av relative lønninger og relative sysselsettingsmuligheter og så videre. Vi har ikke opplysninger om søkning, lønn og arbeidsmarkedsforhold som omfatter alle utdanninger. En ren søkerandelsmodell blir derfor lite meningsfylt, og følgelig har vi valgt å formulere en modell for et utvalg utdanninger der søkertallet til en utdanning j er en funksjon av samlet søkertall til høyere utdanning og av generelle og fagspesifikke arbeidsmarkedsforhold. Vi tar utgangspunkt i følgende relasjon: (1) Y α Y + βun + γun + ωmism + ρmism + μw + W restledd jt = t jt 1 t 1 jt 1 t 1 jt 1 η t 1 + der Y er antall primærsøkere 2 jt til utdanning j på tidspunkt t, Y t er totalt antall søkere til høyere utdanning på UN jt 1 tidspunkt t, er arbeidsledighetsprosent for utdanningsgruppe j på tidspunkt t-1, UN t 1 er gjennomsnittlig arbeidsledighet for alle utdanningsgruppene på tidspunkt t-1, MISM jt 1 og MISM t er tilsvarende for annen mistilpasning enn arbeidsledighet (dvs. 1 omfatter personer i irrelevant arbeid og undersysselsatte) 3 og W jt 1 og W t 1 er henholdsvis gjennomsnittslønn (gjennomsnittlig brutto, ordinær månedslønn for heltidsarbeidende justert med konsumprisindeks) for utdanningsgruppe j og for alle utdanningsgruppene vi betrakter på tidspunkt t-1. Som det framgår av (1), har vi valgt å bruke ett års tidslag (tidsforskyvning) på arbeidsmarkedsvariablene. Dette har sammenheng med at informasjonen om tilstanden på arbeidsmarkedet foreligger i etterkant av den faktiske utviklingen. Resultatene om tilstanden på arbeidsmarkedet for nyutdannede akademikere blir først publisert på vårparten året etter. Det er derfor naturlig å anta at arbeidsmarkedsinformasjonen, som ungdommen gjerne får fra skolenes rådgivningstjeneste og dagspressens utdanningsbilag, først vil inngå i de utdanningssøkendes vurde-

308 Søkelys på arbeidslivet ringer året etter. I realiteten kan dynamikken i tilpasningen til arbeidsmarkedssignalene selvsagt være mer komplisert enn dette, men det svært begrensede antall observasjoner vi har til rådighet tillater ikke eksperimentering med mer generelle dynamiske formuleringer av relasjonen. Som vi allerede har vært inne på, vil vi forvente at en isolert økning i arbeidsledighet i utdanning j samtidig med at samlet søkertall og andre forhold holdes konstant, gjør utdanningen mindre attraktiv og vil ha en negativ effekt på søkningen til utdanning j, det vil si β <0. Når det gjelder lønn, vil vi forvente at en økning i lønningene i utdanning j samtidig med uendret gjennomsnittslønn, uendrede søkertall og andre forhold, vil gjøre utdanning j mer attraktiv og føre til økt søkning til utdanningen, det vil si at μ>0. Tilsvarende vil vi anta at økt mistilpasning for ferdige kandidater fra utdanning j vil redusere søkningen til denne utdanningen, gitt alle andre forhold konstante, og vi forventer derfor at ω<0. Et problem med (1) er utelatte makrovariabler som er korrelert med de inkluderte variablene i modellen. Dette kan for eksempel være endringer i studiefinansieringen, låne- og stipendbetingelser. I tillegg er det et problem at den gjennomsnittslønnen som er inkludert i (2), W t 1, ikke nødvendigvis fanger opp relevante lønnseffekter fra utdanningsgrupper som ikke er inkludert i modellen. Dersom en sterk økning i lønningene til lærere eller sykepleiere som ikke er med i undersøkelsen, påvirker søkningen til andre studier, vil dette kunne gi skjevhet i estimerte effekter. I den grad slike utelatte lønnsvariabler påvirker søkningen til alle de inkluderte utdanningstypene likt, vil inkludering av årsdummier i stedet for aggregerte variabler for lønn og andre arbeidsmarkedsvariabler ivareta dette problemet. Et annet problem er at utviklingen i de utdanningsspesifikke forklaringsvariablene kan være korrelert med uobserverbare forhold ved de enkelte utdanningene, og som er konstante over tid. Estimering av (1) vil i så fall gi skjeve anslag på effekten av de utdanningsspesifikke variablene. For å kontrollere for slike forhold har vi spesifisert en mer fleksibel formulering av sammenhengen (1) som også vil bli estimert (2): (2) Yjt = a j + αun jt 1 + βmism jt 1 + μw jt 1 + η1997 + λ1998+ δ1999 + γ 2000 + σ 2001+ ρ2002 + τ 2003+ ω2004 + restledd Her vil årsdummiene fange opp forhold som er spesifikke for hvert år, og som påvirker søkningen til alle utdanningene like mye. Den utdanningsspesifikke effekten a j vil fange opp forhold som påvirker søkningen til utdanning j, men som er konstante over tid. På denne måten representerer (2) en fleksibel modellformulering som i utgangspunktet er i stand til å ivareta effekten av et stort antall uobserverbare variabler. Data Til å estimere modell (1) og (2) og varianter av disse benyttes søkedata fra Samordna opptak og data fra NIFU STEPs kandidatundersøkelser. Vi har avgrenset

Arbeidsmarkedets betydning for søkningen til ulike typer høyere utdanning 309 utdanningsgruppene i kandidatundersøkelsen slik at de er mest mulig sammenlignbare med utdanningsgruppene som Samordna opptak opererer med. 4 Dataene fra Samordna opptak gjelder søkningen til høyere utdanning (antall primærsøkere til ulike utdanninger samt det totale antallet søkere) i tidsperioden 1996-2004. 5 Det betyr at vi har data for ni år, og perioden dekker både en oppgangs- og nedgangskonjunktur. Vi vil spesielt fokusere på primærsøkere til historisk-filosofiske fag (hist. fil.), samfunnsfag, jus, realfag, sivilingeniørutdanning (søkere til universitetssektoren) og siviløkonomutdanning (søkere til NHH). Disse utgjør til sammen cirka ¼ av alle søkere til høyere utdanning i perioden. For de omtalte utdanningene har vi noenlunde sammenhengende tidsserier i begge datakildene. Fra NIFU STEPs kandidatundersøkelser henter vi opplysninger om arbeidsledighet, mistilpasning og lønn i de enkelte årene for de aktuelle utdanningsgruppene. 6 Dataene gjelder vårkullene i tidsperioden 1995-2003 og viser arbeidsmarkedstilpasningen cirka et halvt år etter eksamen. Dataene omfatter i tillegg til siviløkonomer og sivilingeniører også høyere grads kandidater i historisk filosofiske fag (hist. fil.), samfunnsfag, jus og realfag. 7 Vi mangler arbeidsmarkedsdata for 1998 og 2002, og for disse to årene har vi imputert verdier ved å ta gjennomsnittet av foregående og etterfølgende år. Et generelt problem er imidlertid at dataene fra Samordna opptak gjelder søkning til all høyere utdanning, mens dataene fra kandidatundersøkelsen kun omfatter høyere grads kandidater og siviløkonomer. Når vi for eksempel ser på den gjennomsnittlige arbeidsledigheten i kandidatundersøkelsen, vil dette være gjennomsnittsledighet for høyere grads kandidater og siviløkonomer, altså en betydelig snevrere gruppe enn den som omfattes av søkedataene fra Samordna opptak. Vi tror imidlertid at dataene fra kandidatundersøkelsen gir en god indikasjon på hvordan akademikerarbeidsmarkedet utviklet seg, selv om de bare er basert på opplysninger fra deler av akademikerarbeidsmarkedet. Utvikling i søkertall og arbeidsmarkedsindikatorer Før vi kommenterer utviklingen for de ulike utdanningene, skal vi se på den generelle utviklingen i søkertallet og arbeidsmarkedsindikatorene i perioden. Vi skal også gjøre en enkel analyse av sammenhengen mellom søkningen til høyere utdanning generelt og arbeidsmarkedsindikatorene. Tallgrunnlaget er for spinkelt til å gjennomføre en avansert analyse av sammenhengen mellom søkningen til høyere utdanning generelt og arbeidsmarkedsindikatorer i perioden 1996-2004 (kun ni observasjoner). For å få et så godt tallgrunnlag som mulig, har vi i denne enkle analysen også inkludert tall for årene 2005-2007. Derved øker antall observasjoner fra 9 til 12, men siden tallgrunnlaget fremdeles er spinkelt, begrenser vi analysen til sammenhengen mellom søkning til høyere utdanning generelt og arbeidsledighet og lønninger.

310 Søkelys på arbeidslivet Figur 1. Partiell sammenheng mellom total søkning til høyere utdanning og gjennomsnittlig ledighet blant nyutdannede Kilder: Samordna opptak og NIFU STEP; Kandidatundersøkelsene Det totale søkertallet til høyere utdanning har variert mellom 82 000 (i 2000) og 101 000 (1996 og 2005) i perioden 1996-2007 (se vedleggsfig. 1 og 2). Utviklingen i søkertallet følger stort sett utviklingen i arbeidsledighet blant nyutdannede kandidater i samme periode (jf. fig. 1) som igjen følger den generelle arbeidsmarkedsutviklingen. Den partielle korrelasjonskoeffisienten mellom søkningen til høyere utdanning og arbeidsledighet blant nyutdannede er som forventet positiv (0,771), noe som innebærer at søkertallet øker når arbeidsledigheten øker, og omvendt. Når det gjelder sammenhengen mellom søkning til høyere utdanning og lønninger, ser vi på sammenhengen mellom søkertall og reallønn for henholdsvis nyutdannede og industriarbeidere. Vi bruker altså utviklingen i real årslønn for industriarbeidere som indikator på lønnsutvikling for dem uten høyere utdanning. Sammenhengen mellom søkning til høyere utdanning og de to lønnsmålene er begge positive (hhv. 0,301 for nyutdannede og 0,487 for industriarbeidere). Vi er imidlertid primært interessert i sammenhengen mellom søkertall og nyutdannedes lønninger relativt til industriarbeidernes. Noe overraskende finner vi en negativ sammenheng mellom søkningen til høyere utdanning og nyutdannedes relative lønninger (partiell korrelasjon på -0,716, jf. fig. 2). Dette betyr at når de nyutdannedes lønninger øker relativt til industriarbeidere, går søkningen til høyere utdanning ned. Dette er motsatt av hva man skulle forvente. Det er imidlertid grunn til å minne om at tallgrunnlaget er spinkelt. Dessuten er det en relativt høy korrelasjon mellom arbeidsledighet og relativ lønn (-0,546) og mellom nyutdannedes

Arbeidsmarkedets betydning for søkningen til ulike typer høyere utdanning 311 Figur 2. Partiell sammenheng mellom total søkning til høyere utdanning og gjennomsnittlig reallønn blant nyutdannede relativt til reallønn for industriarbeidere Kilder: Samordna opptak og NIFU STEP; Kandidatundersøkelsene reallønn og reallønn blant industriarbeidere (0,950). Dette betyr at slike partielle sammenhenger er lite informative om den kausale effekten av relativ lønn og arbeidsledighet på søkning. En standard regresjonsanalyse (OLS) mellom total søkning til høyere utdanning, gjennomsnittlig arbeidsledighet for nyutdannede og reallønn for henholdsvis nyutdannede og industriarbeidere for perioden 1996-2007, hvor vi ikke har pålagt restriksjonen om at det kun er relativ lønn som har betydning, gir signifikant resultat for arbeidsledighet, mens de to lønnsmålene ikke er signifikante, men har forventet fortegn (se vedleggstabell 1). Dette indikerer at det kan være en konjunktureffekt på søkning men at lønnseffektene er usikre, blant annet på grunn av høy korrelasjon mellom variablene i den rene tidsserien. Disse enkle sammenstillingene på aggregert nivå motiverer for å unytte mer disaggregerte data for søkning, relativ lønn, ledighet og andre variabler på utdanningstypenivå. Figurene 3-6 viser utviklingen i antallet primærsøkere (fig. 3) og i arbeidsmarkedsindikatorene (fig. 4-6) i de fagene vi studerer i perioden 1996-2004.

312 Søkelys på arbeidslivet

Arbeidsmarkedets betydning for søkningen til ulike typer høyere utdanning 313 Figurene viser blant annet at for de fleste gruppene var det en generell nedgang i arbeidsledigheten i perioden 1995-2000, kombinert med en økning i reallønnen. Lønnsveksten var særlig sterk for sivilingeniører og siviløkonomer. Samtidig gikk søkningen til hist.fil., samfunnsvitenskap og jus litt ned, mens søkningen til sivilingeniør- og siviløkonomstudiene gikk litt opp i perioden 1996-2000. humanistiske fag og samfunnsvitenskap som hadde en mer moderat økning i arbeidsledighet i perioden 2001-2003 kombinert med økt reallønn (spesielt blant humanister), hadde en klar økning i søkertallet i perioden 2002-2004. realfag og jus som hadde en økning i arbeidsledigheten kombinert med uendret eller svak reallønnsnedgang i perioden 2001-2003, hadde en svak økning i søkningen til disse fagene i perioden 2002-2004. sivilingeniører og siviløkonomer (spesielt sivilingeniørene) hadde en kraftig økning i arbeidsledigheten kombinert med en reallønnsnedgang i perioden 2001-2003. Samtidig var det i perioden 2002-2004 moderat nedgang i søkningen til disse fagene. Dette kan tyde på at ungdommens søkning til ulike typer høyere utdanning påvirkes av signaler fra arbeidsmarkedet. I en deskriptiv studie som over er det imidlertid umulig å isolere betydningen av hver enkelt variabel på søkerutviklingen. Ved å estimere relasjoner av typen (1) og (2) har vi mulighet for bedre å identifisere virkningen av endringer i utdanningsspesifikk lønn og sysselsettingsmuligheter på søkningen til de enkelte fag/utdanningstyper. Resultater Resultater fra estimering av utgangsrelasjon (1) og (2) og varianter av disse er presentert i tabell 1. Kolonne (1) i tabell 1 viser resultatene av estimeringen med standard lineær regresjon (OLS), mens kolonne (2) viser resultatene når vi inkluderer faste utdanningstypeeffekter (OLS med faste utdanningstypeeffekter). Vi ser at OLS-estimatene for noen variabler avviker en del fra resultatene vi får når vi inkluderer faste utdanningstypeeffekter i analysen. Mens mistilpasning i utdanning j har en signifikant betydning i kolonne (1), er mistilpasning ikke lenger signifikant i analysen der vi nytter faste utdanningstypeeffekter i kolonne (2). I kolonne (2) er det bare to av forklaringsvariablene som har signifikant betydning for søkningen til en utdanning, nemlig arbeidsledighets- og lønnsnivå i utdanningen. Koeffisientene er imidlertid noe uskarpt bestemt siden de bare er signifikante på ti prosents signifikansnivå. I kolonne (3) rapporteres resultatene fra en variant av utgangsrelasjonen (1) der de generelle arbeidsmarkedsvariablene er erstattet med årsdummier (OLS med årsdummier). Effekten av de utdanningsspesifikke arbeidsmarkedsvariablene endrer seg lite i forhold til resultatene fra kolonne (1).

314 Søkelys på arbeidslivet Tabell 1. Estimert sammenheng mellom søkning til de enkelte utdanningene og forklaringsvariablene. Standardavvik i parentes (1) OLS Arbeidsledighet i utdanning j -67,507 (75,814) Mistilpasning i utdanning j 223,466*** (45,297) Lønn i utdanning j 0,542 (0,343) Totalt antall søkere 0,042 (0,175) Gjennomsnittlig arbeidsledighet 99,958 (583,866) Gjennomsnittlig mistilpasning -41,766 (187,294) Gjennomsnittlig lønn -0,500 (0,697) (2) OLS med faste utdanningstypeeffekter -121,875* (62,069) 81,040 (64,905) 0,599* (0,316) 0,054 (0,107) 114,167 (357,533) 116,347 (129,437) -0,627 (0,474) (3) OLS med årsdummier -68,174 (79,383) 223,174*** (47,473) 0,539 (0,360) 1997-1004,329 (936,984) 1998-1803,678* (1068,815) 1999-2192,459* (1138,360) 2000-2446,620** (1200,728) 2001-2713,694* (1377,419) 2002-2668,167* (1453,173) 2003-2319,285 (1419,642) 2004-1945,573 (1554,977) Konstantledd -3090,542 (7144,056) -2388,073 (4370,223) -7420,824 (7405,242) (4) OLS med faste utdanningstypeeffekter og årsdummier -123,215* (65,420) 80,075 (68,270) 0,593* (0,335) -942,039 (599,479) -1984,487*** (713,158) -2360,408*** (781,931) -2606,686*** (843,348) -3044,483*** (1008,572) -2894,830** (1111,469) -1882,026 (1130,189) -872,215 (1316,766) -6483,318 (6940,090) Antall observasjoner 54 54 54 54 R 2 justert 0,387 0,773 0,330 0,750 *** signifikant på 0,01-nivå, ** signifikant på 0,05-nivå og * signifikant på 0,10-nivå Resultatene fra den mest generelle modellen som tilsvarer utgangsrelasjon (2) ovenfor, er rapportert i kolonne (4) (OLS med faste utdanningstypeeffekter og årsdummier). Vi ser at den mest generelle modellen gir resultater som er svært like dem vi får ved å bare inkludere faste utdanningstypeeffekter, slik som i kolonne (2). Hovedbildet er at effekten av arbeidsledighet og mistilpasning er lite robust på tvers av modellspesifikasjoner, og at størrelsen på effektene er fullstendig avhengig av om vi inkluderer faste utdanningstypeeffekter eller ikke. Problemet

Arbeidsmarkedets betydning for søkningen til ulike typer høyere utdanning 315 med utelatte variabler både på makronivå og utdanningsnivå tilsier at det bør festes mest lit til estimatene fra kolonne (4), selv om denne varianten innebærer få frihetsgrader i estimeringen. Ifølge resultatene fra kolonne (4) er arbeidsledighetseffekten negativ, men noe uskarpt bestemt (signifikant på 10 %-nivå). Hvis vi baserer oss på estimatene fra kolonne (4), vil en isolert økning i arbeidsledighetsraten i en utdanningsgruppe på ett prosentpoeng, redusere søkningen til utdanningen med 123 personer, mens det omvendte er tilfellet når arbeidsledigheten går ned. Dette resultatet er som forventet; søkningen til en utdanning påvirkes av endringer utdanningsgruppens arbeidsledighet. Når en utdanning blir mindre attraktiv ved at arbeidsledigheten øker, og de andre variablene er konstante, søker ungdommen i mindre grad denne utdanningen. Resultatene fra kolonne (4), hvor det inkluderes fullt sett av faste effekter, innebærer at det å oppleve andre typer mistilpasning enn arbeidsledighet, som undersysselsetting eller irrelevant arbeid, ikke har signifikant betydning for søkningen til ulike utdanninger. Dette kan tyde på at irrelevant arbeid og/eller undersysselsetting (dvs. annen mistilpasning) ikke oppleves like negativt som arbeidsledighet av de utdanningssøkende. En mulig forklaring på dette kan være at det å stå helt uten arbeid og inntekt har en mye mer avskrekkende effekt på søkningen til en utdanning enn å være i en irrelevant jobb eller være undersysselsatt, men tross alt ha en viss inntekt. Et annet forhold som også må forventes å kunne ha betydning, er at arbeidsledighet er et kjent begrep som de fleste har et forhold til, mens annen mistilpasning for mange er et ukjent eller vagt begrep. Sammenligner vi de to kolonnene hvor vi benytter faste utdanningstypeeffekter, kolonne (2) og (4), ser vi at koeffisientene for de utdanningsspesifikke arbeidsmarkedsvariablene er svært like. Arbeidsledighetsnivå og lønnsnivå i en utdanning har signifikant betydning for søkningen til utdanningen, riktig nok bare på ti prosent-nivå. Koeffisientene er om lag av samme størrelse i begge spesifikasjonene og tyder på at selv om tallgrunnlaget er spinkelt, er sammenhengene robuste. Videre ser vi i kolonne (4) at i årene 1998-2002 var søkningen til de enkelte utdanningene signifikant lavere enn i 1996. Dette tyder på at høykonjunkturen i denne perioden hadde negativ innflytelse på søkningen til de utdanningene vi studerer. I motsetning til resultatene for ledighets- og mistilpasningsvariablene er den numeriske effekten av lønnsnivået for ferdige kandidater fra en utdanning relativt robust over ulike modellvarianter, selv om effekten bare er signifikant på ti prosent-nivå når vi kontrollerer for faste utdanningseffekter. Basert på resultatene fra kolonne (4) vil en økning i lønnsnivået i en utdanning med 100 kroner per måned og de andre variablene er konstante, medføre en økning i søkningen til denne utdanningen med 59 personer, mens det omvendte er tilfellet når lønningene går ned. Resultatene kan altså tyde på at økt lønnsnivå for ferdige kandidater gjør utdanningen mer attraktiv og fører til at søkertallet går opp. Dette er et resultat som er i samsvar med økonomisk teori for utdanningsvalg. Den estimerte effekten av lønn kan omregnes til elastisitetsform ved å benytte gjennomsnittsverdier for lønn og søkning. Evaluert til gjennomsnittsverdier i ut-

316 Søkelys på arbeidslivet valget innebærer resultatene fra kolonne (4) i tabell 1 en søkerelastisitet på rundt 3, med andre ord at en prosent økning i lønnen i utdanning j gir en økning i søkningen til vedkommende utdanning på tre prosent. Denne elastisiteten er numerisk noe høyere enn Fredrikssons (1997) anslag for deltakerelastisiteten med hensyn til lønn i Sverige, basert på tidsrekkedata for total høyere utdanning. 8 Den er også noe høyere enn estimerte elastisiteter fra den tidlige litteraturen på området, som er rapportert i Freeman (1986). Det er ikke urimelig at vår søkerelastisitet er noe høyere enn deltakerelastisitet med hensyn til lønn, siden deltakerelastisiteten også vil gjenspeile samspillet mellom tilbudet av studieplasser og ungdommens etterspørsel etter utdanning, hvor utdanningstilbudet i ulike fag i varierende grad kan være et rasjonert gode. Oppsummering og konklusjoner Formålet med denne artikkelen har vært å se nærmere på hvorvidt søkningen til ulike fag innenfor høyere utdanning påvirkes av signaler fra arbeidsmarkedet. Selv om studien er basert på et svært begrenset tallmateriale, kan vår analyse tyde på at søkningen til ulike typer høyere utdanning er følsom overfor direkte signaler fra arbeidsmarkedet og i samsvar med prediksjoner fra økonomisk teori for utdanningsvalg. En isolert økning i arbeidsledigheten blant nyutdannede med en bestemt utdanning fører til en nedgang (signifikant på 10 %-nivå) i søkningen til denne utdanningen. Likeledes vil en isolert nedgang i reallønnen blant nyutdannede kandidater med en bestemt utdanning føre til nedgang i søkningen til denne utdanningen. Det omvendte vil skje ved nedgang i arbeidsledighet og økning i reallønnen. Våre resultater tyder dermed på at rekrutteringen til for eksempel realfagsutdanning påvirkes av reallønnen for nyutdannede realister, og at en nedgang i arbeidsledigheten blant nyutdannede realister også bidrar til å stimulere søkningen til realfagsstudiet. Et problem i foreliggende analyse er at den bare omfatter et utvalg av utdanningstyper. Selv om de modellformuleringene vi har estimert, i noen grad ivaretar effekten av uobserverbare/utelatte variabler, som for eksempel effekten av lønninger for utdanningsgrupper som ikke inngår, kan vi ikke utelukke systematiske skjevheter i de beregnede effektene lønn og ledighet. Siden datagrunnlaget våre resultater bygger på, er spinkelt, bør resultatene bekreftes gjennom nye analyser før man kan trekke en mer sikker konklusjon om sammenhengen mellom søkningen til høyere utdanning og arbeidsmarkedets signaler. Det vil for eksempel være relevant å studere om søkningen til høyere utdanning varierer med geografiske arbeidsmarkedsforhold. Noter 1. Artikkelen er en rapportering fra prosjektet Arbeidsmarkedets signaler og incentiver for å studere som inngår i NIFU STEPs strategiske instituttprogram Høyere utdanning og relevansen til arbeidsmarkedet, finansiert av Norges forskningsråd. 2. En primærsøker til en utdanning er en som hadde denne utdanningen som førsteprioritet på søknadsskjemaet. 3. Mistilpassede omfatter personer som enten var i irrelevant arbeid (var i arbeid der høy-

Arbeidsmarkedets betydning for søkningen til ulike typer høyere utdanning 317 ere utdanning var helt uten betydning og hvor innholdet av utdanningen passet dårlig til arbeidsoppgavene) eller personer som var undersysselsatte, dvs. var i relevant arbeid, men jobbet ufrivillig deltid. 4. Vi benytter tall fra Samordna opptaks årlige publiserte Søkerstatistikk 5. Da Samordna opptak benytter en annen inndeling av utdanninger etter 2004, er det ikke mulig å forlenge tidsserien. 6. Gjennomsnittstall for de enkelte årene. Vi gjennomførte regresjonsanalyse av lønn og sannsynlighet for å være arbeidsledig i de enkelte årene for å korrigere for innflytelsen fra individvariablene (utdanningstype, kjønn og alder). Størrelsen på koeffisientene varierte mye fra år til år, og vi besluttet derfor å bruke de ukorrigerte gjennomsnittene for hver utdanningsgruppe i de enkelte årene. 7. For nærmere avgrensing av utdanningsgruppene, se Arnesen og Strøm (2008) 8. Fredriksson (1997) rapporterer ikke elastisiteter, men hans rapporterte koeffisienter i tabell 1 innebærer deltakerelastisitet på mellom 1 og 2, avhengig av spesifikasjon. Referanser Arnesen, C.Å. og B. Strøm (2008), Søkningen til høyere utdanning og arbeidsmarkedets betydning. Rapport. Oslo: NIFU STEP: Kommer. Becker, G.S. (1964), Human capital. A theoretical and empirical analysis with special reference to education. University of Chicago Press. Berger, M.C. (1988), Predicted future earnings and choice of college major. Industrial and Labor Relations Review, 41(3):418-429. Betts, J.R. and L.L. McFarland (1995), Safe port in a storm. The impact of labor market conditions on community college enrollments. Journal of Human Resources 30, 741-765. Black, D.A., T.G. McKinnish og S.G. Sanders (2005), Tight labor markets and the demand for education: Evidence from the coal boom and bust. Industrial and Labor Relation Review, 59(1):3-16 Boudarbat, B. (2003), Earnings, Unemployment and College Field of Study in Canada. http://www.creato.no/espe_2004/sider/pdf/boudarbat.pdf Boudarbat, B. (2004), Earnings and Community College Field of Study Choice in Canada. IZA Discussion paper No. 1156 Clark, D. (2002), The Impact of Local Labour Market Conditions on Participation on in Further Education in England. IZA Discussion paper No. 550. Dellas, H. og P. Sakellaris (2003), On the cyclicality of schooling: theory and evidence. Oxford Economic Papers 55 (2003):148-172. Edin, P.A. og B. Holmlund (1992), Wage differentials and the demand for education in Sweden. Studies in Higher Education and Research. 1992:4. Fredriksson, P. (1997), Economic incentives and the demand for higher education. Scandinavian Journal of Economics 99:129-142. Freeman, R.B. (1986), Demand for education. I: Ashenfelter, O. og R. Layard, Handbook of Labor Economics, Vol. 1. Elsevier Science Publishers BV. Lauer, C. (2000), Enrolments in Higher Education in West Germany. The impact of social background, labour market returns and educational funding. Discussion Paper No. 00-59. Centre for European Economic Research (ZEW) McVicar, D. og P. Rice (2001), Participation in further education in England and Wales: an analysis of post-war trends. Oxford Economic Papers, 53:47-66. Montmarquette, C., K. Cannings og S. Mahseredjian (2002), How do young people choose college majors? Economics of Education Review, 21(2002):543-556. Rice, P. (1999), The impact of local labour markets on investment in further education: Evidence from the England and Wales youth cohort studies. Journal of Population Economics 12:287-312. Schultz, T.W. (1960), Capital formation by education. Journal of Political Economy 68:571-582.

318 Søkelys på arbeidslivet Vedlegg Vedleggsfigur 1. Utvikling i antall søkere, arbeidsledighet og annen mistilpasning enn arbeidsledighet. 350000 300000 250000 200000 150000 100000 50000 35 30 25 20 15 10 5 Prosent 0 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 0 Antall søkere 19-23-åringer Arbeidsledighet Annen mistilpasning Kilde: Samordna opptak, NIFU STEP; Kandidatundersøkelsen og SSB; Befolkningsstatistikk Vedleggsfigur 2. Utvikling i antall søkere og lønn. 120000 30000 100000 25000 80000 20000 60000 15000 40000 10000 20000 5000 0 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 0 Antall søkere Lønn Kilder: Samordna opptak og NIFU STEP, Kandidatundersøkelsen

Vedleggstabell 1. Estimert sammenheng mellom søkning til høyere utdanning og gjennomsnittlig arbeidsledighet og reallønn for nyutdannede og industriarbeidere. Estimerte koeffisienter Standadavvik Gjennomsnittlig arbeidsledighet 3081,38*** 554,18 Reallønn nyutdannede 3,97 3,03 Reallønn industriarbeidere -0,74 2,55 Konstant -1521,65 21554,47 Antall observasjoner 12 R 2 justert 0,861 *** Signifikant på 0,01-nivå