경기 침체 주변의 노동력 출구 : 그들은 누구입니까?

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경기 침체 주변의 노동력 출구 : 그들은 누구입니까?

에 의해 빅토리아 그레고리

초록

이 기사는 대 불황 또는 대유행 경기 침체 동안 직업 분리를 경험 한 근로자를 식별하고 다음 해에 현재 인구 조사를 사용하여 노동력 상태를 추적합니다. 실직 직후 노동력을 떠나면 근로자는 출국자로 분류되고 그렇지 않은 경우 출국자가 아닌 사람으로 분류됩니다. 이탈자 풀은 불균형 적으로 여성이며 교육 수준이 낮으며 나이가 많습니다. 대유행 경기 침체기에는 퇴근 자 풀에 더 많은 고령 근로자가 있었지만, 대 불황에 비해 퇴직 할 가능성은 적었습니다. 또한 대 불황 기간 동안 지위가 더 지속되었습니다. 출국자와 비 출국자 모두 1 년 후 대다수가 같은 노동력을 가졌습니다.그런 다음이 작업 분리기 샘플의 패턴을 사용하여 1 년 동안 재취업 성향을 추정하고 두 시간 동안 일반 작업 외 풀에 추정치를 적용합니다 경기 침체. 재취업 가능성의 변화와 실직 한 개인의 구성은 두 경기 침체의 노동 시장의 차이점을 이해하는 데 중요하다는 것을 알았습니다.

빅토리아 그레고리 (Victoria Gregory)는 세인트 연방 준비 은행 (Federal Reserve Bank of St.)의 경제학자입니다. 루이. 저자는 뛰어난 연구 지원에 대해 Elisabeth Harding과 Joel Steinberg에게 감사합니다.

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소개

직업 분리는 경기 침체와 그 주변의 노동 시장에서 두드러진 특징입니다. 분리 될 때, 노동자들이 나중에 취할 수있는 많은 다른 경로가 있습니다. 일부는 이전 직장으로 빠르게 돌아가거나 새로운 일자리를 찾고, 일부는 일자리를 찾는 데 상당한 시간을 소비하며, 다른 일부는 노동력을 완전히 떠납니다. 이 노동자 출구 중 일부는 영구적이지만 많은 사람들이 결국 노동력에 다시 들어갑니다. 그럼에도 불구하고 COVID-19 전염병 경기 침체와 대 불황은 노동력 참여 감소를 촉발시켰다. 이러한 개인이 돌아 오는 데 걸리는 시간과 시간은 정책 입안자들에게 큰 관심을 끌고 있습니다.

그림 1은 대 불황과 대유행 경기 침체가 시작된 후 월별 노동력 출구 수 ( 패널 A ) 및 항목 ( 패널 B )을 보여줍니다. 두 불황은 두 가지 유형의 흐름에서 서로 다른 패턴을 보여줍니다. 예를 들어, 대유행 경기 침체는 특정 달에 출구와 입국이 크게 급증했으며, 대유행 관련 셧다운의 광범위한 변화와 밀접한 관련이있었습니다. 이탈에도 차이가있었습니다. 출입국 측면에서 대 불황에 비해 대유행 경기 침체 기간 동안 매월 비 참여 마진을 가로 질러 더 많은 사람들이 이동했습니다. 

이 기사는 그림 1의 패턴과 그들이가는 길을 누가 기초로하는지 이해하는 것을 목표로합니다. 특히, 나는 경기 침체와 최근의 유행성 관련 경기 침체를 비교하는 데 중점을두고 경기 침체에서 일자리를 잃는 사람들의 노동력 상태 패턴을 조사합니다. 그런 다음이 패턴을 사용하여 노동력 상태, 개별 특성, 그리고 일을하지 않는 이유와 더 넓은 표본에 추정치를 적용하십시오. 저는 현재 인구 조사 ( CPS )에서 불황 중 하나에서 일자리를 잃는 것을 관찰 할 수있는 근로자 샘플을 정확히 찾아내는 것으로 시작합니다. 나는 고용에서 시작하여 매달 그들의 노동력 상태를 기록하고 그들을 노동력 "종료자"또는 "비 종료자"로 분류합니다"4 개월 패널 말의 고용 상태를 기준으로합니다. 

그런 다음 출국자, 비 출국자 및 4 개월 말까지 다시 고용 된 사람들의 관찰 가능한 특성을 비교합니다. 나는 두 경기 침체에서 출구가 여성, 나이가 많고 교육 수준이 낮으며 인종 구성 측면에서 비 출국자와 비슷할 가능성이 더 높다는 것을 알았습니다. 대 불황에서 비 이탈자들은 유행성 경기 침체의 50/50 분할과 비교하여 남성을 비뚤어지게했습니다. 엑시터 풀의 연령 분포도 다릅니다. 대유행 경기 침체로 나이가 들었습니다, 그러나 55-64 세 그룹의 이탈자 중 적은 수가 대 불황에 비해 은퇴 한 것으로보고되었습니다. 

CPS의 구조를 통해 초기 실직 후 1 년 동안이 근로자들을 추적 할 수 있습니다. 설문 조사 마지막 달에 자신의 상태를보고 실직 후 4 개월이 지난 곳과 비교합니다. 나는 대 불황 동안 지위가 더 지속적이라는 것을 알았습니다. 대부분의 출구는 노동력에서 벗어 났으며 대부분의 출구는 실직 상태였습니다. 전염병의 경기 침체는 출구 자의 30 %와 비 출구 자의 60 %가 다시 일을하면서 크게 달라졌습니다. 

마지막으로, 나는 대 불황과 대유행 경기 침체 모두에서 출국자와 비 출국자에 대한 설문 조사의 마지막 달에 고용으로 복귀하기위한 로짓 모델을 추정합니다. 이 노동자 그룹은 경기 침체가 시작되기 전에 있었던 경기를 대표하기 때문에 흥미 롭습니다, 따라서 정책 입안자들이 다시 일하는 데 관심을 가질 수있는 그룹입니다. 이 연습에 CPS를 사용하는 것은 패널 차원의 고용에 대한 최신 마이크로 데이터를 제공하기 때문에 유용합니다. 

이 추정의 결과는 두 경기 침체기 동안 일자리를 잃은 근로자의 행동 차이를 반영합니다. 재취업자는 더 젊어지는 경향이 있습니다, 집에 어린 자녀가없고 여성이 되십시오. 재취업자가 아닌 사람은 교육을 많이 받고 자발적으로 오래된 직업을 떠난 경향이 있습니다. 이탈자 및 비 이탈자 샘플의 이러한 추정치를 두 경기 침체에 걸쳐 더 넓은 작업 외 풀에 적용합니다, 행동 측정과 최근에 직장에서 분리 된 사람들의 구성을 결합합니다. 대유행 경기 침체 후 출구가 더 빨리 돌아 왔음에도 불구하고 여파로 노동력 부족 풀의 구성은 나머지가 더 천천히 돌아올 수 있음을 시사합니다. 

이 기사는 특히 비 참여 안팎의 노동 시장 흐름에 관한 대규모 문헌에 기여한다. 예를 들어 Elsby, Hobijn 및 Şahin ( 2015 )은 이러한 흐름이 실업 변동의 상당 부분을 어떻게 설명하는지 보여줍니다. 이 기사는 누가 이러한 흐름을 만들고 근로자가 (을 찾거나 ) 새로운 일자리를 찾지 못하는 역할에 대해 설명합니다. Hall과 Kudlyak ( 2019 )은 근로자가 데이터를 취하는 경로를 연구 할 때 CPS를 비슷한 방식으로 사용합니다. 저자들은 노동 시장 흐름 측면에서 근로자의 "유형"이 인구를 구성하는 것을 이해하기 위해 각 근로자의 노동력 상태에 대한 월별 관찰을 함께 묶습니다.

이 기사는 또한 노동 시장에 대한 COVID-19의 영향에 대한 기존 연구를 보완합니다. 주요 경험적 구성 요소를 가지고 CPS를 사용하는 몇 가지 관련 예는 Hall and Kudlyak ( 2021 ), Cortes and Forsythe ( 2020 ) 및 Forsythe et al.입니다. ( 2020 ). Chodorow-Reich와 Coglianese ( 2021 )에는 실업 기간의 분포를 투영하는 관련 방법이 있습니다.

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