Förändring av arbetsmarknadsflöden – en tidig konjunktursignal?

Förändringar av olika typer av ekonomiska flöden utgör en indikation på utvecklingen av den ekonomiska aktiviteten i samhället. Frågan är om det finns signaler i förändrade arbetsmarknadsflöden som kan ge vägledning om hur arbetsmarknadskonjunkturen kommer att utvecklas? Shimer (2012) visar bl a att genom konjunkturcykeln är jobbchansen, dvs övergången från arbetslöshet till sysselsättning, starkt procyklisk. Hall (2005) menar också att jobbchansen är en nyckelvariabel för att förstå de stora fluktuationerna i arbetslösheten de senaste 50 åren. Även Shimer (2012) är inne på Halls (2005) linje och argumenterar att ”papers seeking to understand the cyclicality of the unemployment rate should focus primarily on the job finding rate”.

Shimer (2012) använder sig av en ansats som bygger på en slags köteori på arbetsmarknaden. Köteorin innebär att både arbetstagare och arbetsgivares vakanser rangordnas efter kvaliteten på de sökandes meriter eller kvalifikationer respektive på jobbens egenskaper. Det innebär att vid exempelvis en konjunkturuppgång försvinner de mest attraktiva jobben först och dessa platser besätts av de mest meriterade kandidaterna. Kvar finns arbetssökande och vakanta jobb som är mindre attraktiva. Längst bak i kön finns jobb som ingen vill ha respektive kandidater ingen vill anställa.

Arbetsmarknaden är dynamisk, dvs oavsett konjunkturläge uppkommer det av olika anledningar alltid separationer mellan arbetstagare och arbetsgivare. Underliggande pågår enligt Mortensen och Pissarides (1994) en slags process i samhället som kan liknas vid en s k Job Destruction and Creation, vilket innebär att både nya arbetslösa och vakanta jobb tillkommer hela tiden. Eftersom det är en kostsam process för företagen att fylla sina vakanser och för individer att hitta jobb är bägge parter intresserade av att matchningen blir så bra som möjligt. Det kan innebära att ju sämre kvalifikationer arbetstagare besitter desto längre tid tar det för dem att hitta ett jobb.

Det är brukligt att tala om att det förekommer olika beteenden hos företag och organisationer beroende på var i konjunkturcykeln ekonomin befinner sig. Vid en konjunkturnedgång minskar exempelvis företag initialt de anställdas arbetade timmar, därefter minskas antalet konsulter och tillfälligt anställda, och till sist skärs även antalet tillsvidareanställda ned. Någonstans på denna tidslinje kommer företag även att minska antalet nyrekryteringar.

För att analysera konjunkturutvecklingen är det användbart att dela in arbetskraften och dess efterfrågan i två grupper. En grupp definieras som kärnarbetskraft medan resterade individer i arbetskraften används som en slags buffert – eller reservarbetskraft – av företagen. Personer som tillhör kärnarbetskraften kan anses ha en stark anknytning till arbetsmarknaden och om de mot förmodan hamnar i arbetslöshet hittar de snabbt nytt jobb. Deras arbetslöshet kan karakteriseras som en period av friktionsarbetslöshet. Efterfrågan på kärnarbetskraften är per se inte konjunkturellt betingad utan beror mer av strukturella förändringar i samhället och omvärldens konkurrenskraft. Däremot är efterfrågan på buffertarbetskraften konjunkturkänslig och cyklisk. Buffertarbetskraften består av individer som är svagt förankrade på arbetsmarknaden. Hamnar de i en period av arbetslöshet tar det längre tid för dem att återigen matchas mot en arbetsgivare. Det leder naturligt fram till frågeställningen: Kan, och i så fall hur, en buffertarbetskraft selekteras fram ur mikrodata och användas som en indikator på konjunkturläget?

Svensk arbetsmarknadsforskning har nu berikats med en ny datakälla: Befolkningens arbetsmarknadsstatus (BAS) som tas fram av SCB. I denna data finns information om antalet sysselsatta individer utifrån Arbetsgivardeklarationer på individnivå (AGI-blanketter) som företagen skickar in på månadsbasis till Skatteverket. För att fånga sysselsatta egenföretagare används bl a debiterad preliminärskatt som datakälla. Det finns alltså månadsinformation om inflödet, stocken samt utflödet av sysselsatta¹ individer på arbetsmarknaden. Det är därför möjligt att använda en väldefinierad del av buffertarbetskraften, exempelvis individer som varken arbetar eller studerar, för att utvärdera om just deras inflöden till aktivitet/sysselsättning innehåller något signalvärde för vart konjunkturen i den ekonomiska aktiviteten är på väg. Syftet med denna analys är att se om det finns något signalvärde i ett eventuellt förändrat beteende hos en marginaliserad grupp på arbetsmarknaden som kan indikera vart arbetsmarknadskonjunkturen och i synnerhet arbetslösheten är på väg. En fördel med att använda ett sådant registermått är dess låga kostnad i förhållande till enkätundersökningar.

1. Buffertarbetskraften och dess aktivitetschans

Många experter är intresserade av att veta vart arbetsmarknadskonjunkturen och den ekonomiska aktiviteten är på väg. I dagsläget görs sådana analyser baserat på ett ganska litet antal indikatorer, t ex Konjunkturinstitutets företagsbarometer där de bl a frågar om företagens förväntningar på antal anställda på tre månaders sikt. Det är därför relevant att undersöka om buffertarbetslösheten kan användas som ytterligare en indikator.

Vi tar avstamp i Shimers (2012) studie för att studera förändringen i övergången från arbetslöshet till aktivitet/sysselsättning. Ambitionen är att identifiera en grupp individer som utgör en del av den s k buffertarbetskraften och som ur ett teoretiskt perspektiv reagerar på konjunkturförändringar innan ekonomin och kärnarbetskraften påverkas av en minskad ekonomisk aktivitet. För att mäta den utgår jag från principen: ju sämre förankrad individen är på arbetsmarknaden, desto större är sannolikheten att tillhöra buffertarbetskraften.

En grupp individer som befinner sig i den perifera delen av arbetsmarknaden är de individer som varken är sysselsatta, studerande, sjuka eller pensionärer (fortsättningsvis används akronymen ”IVAS”).^{2 3} Dessa mäts i BAS som antingen arbetslösa eller tillhörande kategorin övrig. (Kategorin övrig består av de som varken klassificeras som sysselsatta, arbetslösa, studerande, sjuka eller pensionärer).⁴ Figur 1 visar åldersfördelningen i gruppen IVAS uppdelat på arbetslösa och övriga. Som framgår av figuren är andelen arbetslösa relativt låg jämfört med totala antalet individer i IVAS, särskilt bland de yngre. Det kan vara ett tecken på att gruppen arbetslösa definieras snävt i BAS, jämfört med AKU, eftersom BAS enbart klassificerar individer som arbetslösa om de är registrerade hos Arbetsförmedlingen. Att inkludera gruppen övrig i måttet på buffertarbetslösheten ter sig därför rimligt.

Figur 1. Åldersfördelningen av individer som tillhör grupperna arbetslösa respektive övriga (dvs varken sysselsatta, arbetslösa, studerande, sjuka eller pensionärer) i BAS, antal, december 2022

Källa: SCB, BAS, egna beräkningar.

Om individer befinner sig tillfälligt, endast en kortare period, i inaktivitet, kan denna period liknas vid en period av friktionsarbetslöshet. Men ju längre tid individer är inaktiva, dvs varken arbetar eller studerar, ju mer av karaktären buffertarbetskraft får de. Det är därför lämpligt att ta fram ett mått på individernas ”aktivitetschans”. Aktivitetschansen mäts genom att selektera fram de individer som är mellan 16 och 64 år och som under en sexmånadersperiod kontinuerligt definierats som IVAS enligt BAS. Aktivitetschansen tas fram genom att beräkna sannolikheten att på gruppnivå gå från inaktiv till att bli aktiv, dvs studera övergången från IVAS till att bli sysselsatt eller studerande. Nivån på måttet kan tolkas som en temperaturmätare på arbetsmarknaden. Från figur 2 kan vi t ex utläsa att under perioden januari 2021 till mars 2023 har aktivitetschansen varierat mellan 3,0 och 5,8 procent.⁵

Figur 2. Aktivitetschansen i procent för januari 2021 – december 2022

Källa: SCB, BAS, egna beräkningar.

Det ska understrykas att aktivitetschansen är ett nivåmått utan närmare ekonomisk kontext. En observation, en viss nivå, säger inget om konjunkturen utan detta mått måste sättas in i ett större ekonomiskt sammanhang. För att ge en indikation över hur konjunkturläget förändras behöver dess förändringstakt studeras. Jag tar därför fram ett mått på förändringen av aktivitetschansen, FAC, vilket mäter aktivitetschansens förändring på årsbasis. FAC visas i figur 4. Även om vi teoretiskt har data om aktivitetschansen från juli 2020, utgör de första månadernas nivåer extrema observationer på grund av coronapandemins effekter på arbetsmarknaden. Därför används i denna studie data över förändringen av aktivitetschansen fr o m januari 2022, vilket innebär att den första observationen avser skillnaden mellan aktivitetschansen januari 2022 och januari 2021.

Figur 3 visar fram t o m juni 2022 positiva värden av förändringen av aktivitetschansen. Det vill säga den ekonomiska aktiviteten stärks, då relativt fler blir aktiva i stället för att kvarstå som inaktiva. Men efter juni 2022 händer något på arbetsmarknaden och förändringen i aktivitetschansen (FAC) var negativ, dvs att det blev svårare för buffertarbetskraften att bli sysselsatt eller studerande. Det kan tolkas som en signal att temperaturen i ekonomin var på väg att sänkas, att företagen i ekonomin minskade antalet rekryteringar och att övergången till studier mattades av.

Tanken med den här typen av analys är att vi, genom att fokusera på buffertarbetskraften, kan fånga upp tidiga indikationer på konjunkturförändringar. Paralleller kan dras till andra studier av en nedgång i den ekonomiska aktiviteten. Ofta minskar den ekonomiska aktiviteten först inom byggbranschen och dess angränsande branscher för att sedan spridas vidare i ekonomin. Buffertarbetskraftens förändrade beteende är således analogt till byggbranschens utveckling, genom att den ger en tidig signal på vart konjunkturen är på väg.

Figur 3. Förändringen av aktivitetschansen för perioden januari 2022 t o m mars 2023, procentenheter

Källa: SCB, BAS, egna beräkningar.

2. Validering av förändringen av aktivitetschansen

Ett nytt statistiskt mått är svårt att utvärdera och behöver helst valideras antingen mot teoretiska aspekter eller mot redan etablerade mått på området. Det finns i dag ett fåtal prognostiseringsmått med olika prognostiseringshorisonter. Ett sådant är Konjunkturinstitutets företagsbarometer som bl a mäter företagens förväntningar på nivån av antal anställda på tre månaders sikt.

Som framgår av figur 4 finns det en tydlig samvariation mellan FAC och Konjunkturbarometern. KI:s indexserie för anställningsplaner toppar i april och Förändring av aktivitetschans (FAC) toppar i maj. Därefter faller båda måtten med undantag för juli och augusti för anställningsplaner respektive FAC för att sedan samtidigt nå de lägsta värdena i december.

Det kan noteras att fram till juli 2022 var värdet på FAC positivt, men mellan maj och juli fallande – aktiviteten ökade fortfarande men till en avtagande takt. Under juli 2022 föll FAC ytterligare och blev negativ – en indikation på en sjunkande aktivitet på arbetsmarknaden. En vändpunkt ser ut att ha nåtts i december 2022, vartefter minskningstakten började avmattas, och FAC börjar röra sig uppåt igen.

På det hela är samstämmigheten hög mellan dessa två tidsserier och min tolkning är att FAC ger en liknande bild över en kommande aktivitet på arbetsmarknaden som företagens kortsiktiga förväntningar över antalet anställda som Konjunkturinstitutets Företagsbarometer publicerar. Det tyder på att FAC kan användas som ytterligare en källa till information om konjunkturläget.

Figur 4. Förändringen av aktivitetschansen respektive företagens anställningsplaner enligt KI:s Företagsbarometer (nettotal) för perioden januari 2022 t o m mars 2023

Anm: Observera, de olika skalorna på den högra respektive vänstra y-axeln.

Källa: Konjunkturinstitutet samt SCB, BAS och egna beräkningar.

3. Prognos av framtida arbetslöshet

Under den korta period av data som finns att tillgå i dagsläget uppvisar FAC en bra följsamhet med Konjunkturinstitutets barometerindex över företagens prognos av antal anställda. Hur väl överensstämmer utvecklingen av FAC med den av SCB publicerade officiella arbetsmarknadsstatistiken, AKU?

I figur 5 visas FAC tillsammans med utvecklingen av arbetslösheten enligt AKU. För att kunna undersöka samstämmigheten i de båda måtten, uppmäts arbetslösheten som skillnaden i arbetslöshet enligt AKU jämfört med samma månad multiplicerat med minus 1. Ett positivt värde avspeglar en minskning av arbetslösheten och vice versa.

Under den korta tid som vi har FAC-data ses från figur 5 att FAC uppvisade en nedgång som påbörjades i juni 2022 och avslutades i december 2022. AKU:s arbetslöshet för individer mellan 16–64 år minskade marginellt redan i september men minskningen accentuerades i oktober och bottnade först i februari.⁶ Under denna korta tidsperiod finns ett signalvärde i FAC-serien över den framtida utvecklingen av arbetslösheten. För att bättre kunna studera och validera modellens signalvärde behövs dock en längre tidsserie.  Eftersom potentialen för prognostiseringsmått beräknade från registerdata är stor, uppmuntrar resultaten till fortsatta studier inom området. En särskild fördel är att det stora datamaterialet möjliggör mer finkorniga regionala analyser än vad som kan göras med enkätbaserade datakällor.

Figur 5. Förändringen av den relativa arbetslöshetsnivån respektive förändringen av aktivitetschansen mellan perioden jan 2022 och juni (mars) 2023

Källa: SCB, BAS och AKU, egna beräkningar.