17.07.2013 Views

Karrieren i det uvisse.qxd - CA a-kasse

Karrieren i det uvisse.qxd - CA a-kasse

Karrieren i det uvisse.qxd - CA a-kasse

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

15. R 2 -værdien er forklaringsværdien<br />

af funktionen, som her er meget høj<br />

og tæt på den maksimale værdi på<br />

100 pct.<br />

16. Der er tale om en logistisk<br />

regression baseret på observationer<br />

for hver uge, hvor den enkelte person<br />

er ledig, samt den uge, hvor<br />

ledigheden er ophørt (er lig med<br />

nul). Jo flere uger, der optræder for<br />

en person, des lavere er odds for<br />

afgang til beskæftigelse (Allison,<br />

1984, 1995).<br />

dog også en relativ lav forekomst af ledige, hvilket betyder, at de ville trække yderligere<br />

fra som gruppen med lavest ledighed.<br />

I tabellens tredje kolonne ses et mål for den gennemsnitlige afgang fra ledighed pr.<br />

uge over hele årsperioden. Forskellene i de negative (eksponentielle) vækstrater<br />

mellem grupperne afspejler tallene i de to første kolonner. Det mest interessante er her,<br />

at afgangsraten fra ledighed – dvs. chancen for at få beskæftigelse – er nogenlunde<br />

den samme over ugerne i løbet af året. Det beror på, at en eksponentiel funktion passer<br />

ganske fint som beskrivelse af forløbet, jf. R 2 -værdierne i den sidste kolonne 15 .<br />

Relativt set er chancen for at opnå beskæftigelse således nogenlunde den samme<br />

efter fx et halvt års ledighed som efter få ugers ledighed. For fx cand.merc.er udgør<br />

afgangen nogenlunde konstant ca. 6 procent af de tilbageværende ledige på forskellige<br />

tidspunkter over året.<br />

Herefter skal betydningen af forskellige baggrundsfaktorer for ledighedsforløbet<br />

undersøges. Konkret undersøges sandsynligheden for at opnå job (ophøre med ledighed).<br />

I analysen analyseres ikke blot sandsynligheden for om personer får beskæftigelse<br />

eller ej i løbet af perioden, men <strong>det</strong> indgår også, hvornår (hvor hurtigt) man<br />

kommer i beskæftigelse 16 . Analysen svarer dermed til at undersøge, om der er en forskel<br />

i overlevelseskurvens niveau og forløb mellem fx køn, alder og geografisk bopæl.<br />

Resultaterne vises i tabel 6.2.<br />

Tabel 6.2. Forklaring af sandsynligheden (odds) for at få job fra ledighed. Ledige dimittender 1. halvår 2000, under 30 år.<br />

Markeds- Akademi- HA Cand. Cand. Cand. polit.<br />

økonom økonom negot. merc. /oecon.<br />

Anden a-<strong>kasse</strong> 0 0 0 -** 0 Ej relevant<br />

- end <strong>CA</strong><br />

Dimittendmåned 0 Jan.: +** 0 Febr. +* 0 0<br />

(i forhold til juni) Marts,<br />

maj: -**<br />

Kvinde 0 +*** -*** 0 0 0<br />

Bopæl:<br />

Jylland 0 0 -*** 0 -*** 0<br />

Øerne 0 0 0 0 0 0<br />

(vs. Hovedst.)<br />

Varighed af ledighed +* 0 0 +*** 0 +**<br />

(antal uger)<br />

Alder/yngre 25 år: -* 0 0 25-28 år, 24 år: +** 0<br />

(i forhold til 29 år) 27 år: -** alle: +*** 25 år: +*<br />

28 år: +*<br />

Note: 0 angiver, at faktoren ikke har nogen signifikant betydning (på 10 procents signifikansniveau). Fortegn + og - angiver, at<br />

faktoren har en positiv, henholdsvis negativ effekt på at få job fra ledighed, og at den er signifikant. Tre, to og én stjerne angiver<br />

signifikansniveauet: *: p

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!