Nie jest to jakiś specjalnie zaskakujący efekt. Natomiast badanie, które pozwalało go ustalić jest na wielu poziomach bardzo dobre i nieco niezwykłe. W tym artykule postanowiliśmy je opisać.
Wszelkie wnioski, pomysły i wykresy pochodzą z badania: The Micro and Macro Effects of Changes in the Potential Benefit Duration, autorów Jonas Jessen, Robin Jessen, Ewa Gałecka-Burdziak, Marek Góra, Jochen Kluve (link). Jest ono wartościowe z trzech powodów. Po pierwsze, odpowiada na wiele pytań badawczych (autorzy więc dołożyli wszelkich starań, aby wycisnąć ze zbioru danych ile się da), które faktycznie są istotne w literaturze głównego nurtu. Po drugie, badanie jest zrobione na polskich danych, co jest w pewnym sensie ewenementem - zwykle hipotezy badawcze sprawdza się wygodniej na danych zagranicznych (z wielu powodów). Po trzecie wreszcie, badanie ma nie tylko polskie dane, ale też dwóch polskich współautorów (w tym jednego szczególnego - wielu czytelników mogło się zetknąć z nim na wykładach lub też w dyskusjach o polskim systemie emerytalnym).
Temat wpływu zasiłków dla bezrobotnych na stopę bezrobocia jest stary jak świat. Teorii, modeli, pomysłów jest tu całe stado. Tym niemniej konfrontacja z danymi jest trudna, gdyż zaprojektowanie badania, które nie cierpi na mankamenty techniczne nie jest łatwe. Dlaczego? To też problem stary jak świat i sprowadza się do tego, aby po jednej stronie równania mieć zmienne, które próbujemy objaśnić, a po drugiej te, które chcemy wykorzystać do objaśnienia. Te drugie z kolei mają nie zależeć od tych pierwszych, aby nie tworzyć zależności kołowej. Bardziej technicznie: konieczna jest egzogeniczna zmienna, która nie zależy (nie wynika) ze zmiennej, którą chcemy badać (endogenicznej). Przykład: jakkolwiek w szkole można robić regresje łączące konsumpcję na poziomie zagregowanym z PKB, aby zobaczyć co to takiego ta regresja, zawodowi ekonomiści odgryzają za takie ćwiczenie palce, gdyż jedna zmienna zależy od drugiej, więc trudno tu badać zależności przyczynowo-skutkowe.
Autorzy opracowania skorzystali więc z bardzo specyficznej cechy polskiego systemu zasiłków dla bezrobotnych na poziomie powiatów. Otóż w sytuacji, gdy stopa bezrobocia w danym powiacie przekracza 150% średniej krajowej (po szczegóły wyliczania odsyłamy już do opracowania), zasiłki dla nowo-zarejestrowanych bezrobotnych trwają 12 miesięcy, a nie 6. Kryterium to jest niezwykle ostre. W historii danych są przypadki, gdy rozchodziło się o dziesiąte części punktu procentowego, które decydowały o długości trwania zasiłku w danym powiecie w danym roku. Tak wyglądał podział powiatów w 2016 roku.
Tak oto odnaleziono zmienną i okoliczności, które mogą służyć do badania zależności przyczynowo-skutkowych między czasem trwania zasiłku dla bezrobotnych a statystykami opisującymi zachowania bezrobotnych. Kryterium jest tak skonstruowane, że na poziomie powiatu nie da się go "oszukać". Tzn. bezrobotni nie mogą sobie zaplanować tego jak będzie wyglądała przyszłość, bo nie znają przyszłego stanu rynku pracy na całym kraju i stanu rynku pracy w danym powiecie (a oba determinują długość trwania zasiłku). Przypomnijmy, że decydują dziesiąte części procenta. Wydłużenie zasiłku przychodzi więc jako zaskoczenie i może zmieniać zachowania w sposób nagły. Daje to świetne podstawy do badania różnic między powiatami, gdzie zasiłek był wydłużony, a tymi, gdzie nie był. Co więcej, można wyodrębnić grupy osób, które z wydłużenia zasiłku bezpośrednio korzystają i te, które są z niego bezpośrednio wyłączone na mocy prawa, bo są już wcześniej zarejestrowani lub nie spełniają kryterium wiekowego (a więc jeśli i o ile - odczuwają tylko efekty pośrednie). Daje to podstawy do badania wpływu długości trwania zasiłku na mniej trywialne mechanizmy poszukiwania pracy.
Wyniki badania są bardziej zniuansowane niż mogłoby się wydawać. Prosimy więc, aby nie posługiwać się nimi w dyskusjach, które tylko pozornie są związane z tematem.
1. Całkowita liczba bezrobotnych rośnie po wydłużeniu zasiłku. To jednak wynik generowany przez osoby, które mogą ten zasiłek pobrać (po 12 miesiącach jest ich więcej o 13%). Wydłuża się również długość okresów pozostawania na bezrobociu (19%). Pewnie bez tego badania każdy wyciągnąłby kierunkowo podobne wnioski. Tyle że nie policzyłby skali. Ważne jest, iż efekt ten jest związany z pewnym oportunizmem i chęcią wykorzystania środków przyznawanych na dłuższy okres.
2. Grupa osób, które nie mogą skorzystać z zasiłku, w ogóle nie jest dotknięta wydłużeniem czasu pozostawania na bezrobociu. Nie ma więc efektów zewnętrznych, nie dochodzi do "popsucia" rynku pracy również dla nich.
3. Napływy do bezrobocia rosną przy wydłużeniu zasiłku. Efekt jest najsilniejszy w momencie ogłoszenia. W nieco dłuższym terminie zwiększenie liczby bezrobotnych wynika mniej więcej po połowie ze zwiększonych napływów i zmniejszonych odpływów.
Tylko tyle i aż tyle. Implikacji zahaczających o zniuansowane dyskusje literaturowe nie będziemy przytaczać. Lepiej przeczytać samodzielnie.