IME - AZ EGÉSZSÉGÜGYI VEZETŐK SZAKLAPJA

Tudományos folyóirat

   +36-30/459-9353       ime@nullimeonline.hu

   +36-30/459-9353

   ime@nullimeonline.hu

A magyarok táppénz igénybevételi döntését meghatározó demográfiai tényezők hatásainak modellezése

  • |
  • Főoldal
  • Cikk keresés IME-ben
  • A magyarok táppénz igénybevételi döntését meghatározó demográfiai tényezők hatásainak modellezése

  • Cikk címe: A magyarok táppénz igénybevételi döntését meghatározó demográfiai tényezők hatásainak modellezése
  • Szerzők: Dr. Ocskai Gabriella
  • Intézmények: Pénzügyminisztéium
  • Évfolyam: VIII. évfolyam
  • Lapszám: 2009. / 7
  • Hónap: szeptember
  • Oldal: 24-30
  • Terjedelem: 7
  • Rovat: MENEDZSMENT
  • Alrovat: MENEDZSMENT TÁRSADALOMBIZTOSÍTÁS

Absztrakt:

Miért fontos foglalkozni a táppénzzel? Többek között azért, mert az egészség egyik közvetett mérőszáma, melynek számos gazdasági hatása ismeretes. Általá- ban, az ellátással kapcsolatos elemzések két fő irányvonal mentén épülnek fel: az igénybevétel és/vagy a finanszírozás aspektusból tárgyalják a témát. Jelen tanulmány az első témakörre összpontosít, s arra a kérdésre keresi a választ milyen tényezők befolyásolhatják a táppénz igénybevételét?

Angol absztrakt:

Models to examine the demographic parameters of the use of the sick-pay in Hungary. Why is it worth dealing with the sick-pay? Among others, it is one of the indirect indicators of the health, having many implications on economy. Generally, the analysis of the sickpay is feasible from the aspect of availability and intangibility. This study focuses on the first topic and searches for the answer to the question of „what kinds of parameters influence the use of sick-pay by the employees?

Cikk letöltése




Vissza az előző oldalra

Szerző Intézmény
Szerző: Dr. Ocskai Gabriella Intézmény: Pénzügyminisztéium

[1] Chadwick-Jones, J. K., Brown, C. A., Nicholson, N.: Atype and B-type absence: Empirical trends for women employees. Occupational Psychology, 1973, 47:75-85.
[2] Frasca, R. R.: The Inclusion of Fringe Benefits in Estimates of Earning Loss: A Comparative Analysis. Journal of Forensic Economics, 1992, 5 (2):127-136.
[3] Brown, S.: Dynamic implications of absence behaviour. Applied Economics, 1994, 26 (12):1163-1175.
[4] Chatterji, M., Tilley C. J.: Sickness, absenteeism, presenteeism and sick pay. Oxford Economic Papers, 2002, 54 (4):669-687.
[5] Kollányi Zs., Imecs O.: Az egészség – befektetés: az egészségi állapot hatása a gazdasági teljesítőképességre és az életminőségre. Demos Magyarország, 2007, 1-118.
[6] European Commission – Health and Consumer Protection Directorate-General: The contribution of the health to the economy in the European Union. European Communities, http://www.eski.hu/civiltajekoztatas/kepek/ho/anyagok/az_egeszseg_hozzajarulasa_az_eu_gazdasagahoz
[7] Kaló Z.: Az egészségügy makrogazdasági hatásai. ELTE Egészség-gazdaságtani Kutatóközpont, „Az egészség befektetés” című a DEMOS Magyarország Alapítvány és a TESZ Alapítvány közös konferenciáján elhangzott előadása, Bp, 2007. október 3.
[8] Barmby T.A., Ercolani, M.G., Treble, J.G.: Sickness Absence: An International Comparison. The Economic Journal, 2002, 112:315-331.
[9] Tomka B.: Rászorultsági elv vagy általános szociális jogok?: Jóléti rendszerek történeti és összehasonlító kutatásának tanulságai. Esély, 2006, 17 évf. 5. szám. p.20-42.
[10] Andrén, D.: ‘Never on a Sunday’: Economic incentives and short-term sick leave in Sweden. Applied Economics, 2005, 37:327-338
[11] Johansson, P., Brännäs, K.: A household model for work absence, Applied Economics, 1998, 30:1493-1503.
[12] Johansson, P., Palme, M.: Assessing the effect of the compulsory sickness insurance on worker absenteeism, SSE/EFI Working Paper Series in Economics and Finance No.287, Sweden, 1998, 1-37.
[13] Eek, D., Rikner, K.: What determines people’s decision whether or not to report sick? Applied Economics, 2005, 37:533-543.
[14] Brown, S., Sessions, J.G.: The Economics of Absence: Theory and evidence. Journal of Economic Surveys. 1996, 10 (1):23-52.
[15] Dunn, L.F., Youngblood, S.A.: Absenteeism as a mechanism for approaching an optimal labor market equilibrium: an empirical study. 1986. In: Chatterji, M., Tilley C. J.: Sickness, absenteeism, presenteeism and sick pay. Oxford Economic Papers, 2002, 54 (4):669-687.
[16] Chaudhury, M., Ng, I.: Absenteeism predictors: Least squares, rank regression and model selection results. Canadian Journal of Economics, 1992, 3:615-634.
[17] Björklund, A.: Who receives sickness benefit? 1991. In: Eek, D., Rikner, K.: What determines people’s decision whether or not to report sick? Applied Economics, 2005, 37:533-543.
[18] Keller, R.T.: Predicting absenteeism from prior absenteeism, attitudinal factors, and non attitudinal factors. Journal of Applied Psychology, 1983, 68 ˙(3):536-540.
[19] Leigh, J.P.: Employee and job attributes as predictors of absenteeism in a national sample of workers: The importance of health and dangerous working condition. Social Science and Medicine, 1991,33:111-116.
[20] Lantto, K.: Vad bör göras at sjukpenningen? (What should be done to the sickness benefit? 1994. In: Eek, D., Rikner, K.: What determines people’s decision whether or not to report sick?, Applied Economics, 2005, 37:533-543.
[21] Lindbeck, A., Palme, M., Persson, M.: Social Interaction and Sickness Absence. IFN Working Paper 2007, 725:1-24.
[22] Glaeser, E. L., Sacerdote, B.I., Scheinkman, J.A.: The Social Multiplier. Journal of the European Economic Association, 2003, 1 (2):345-353.
[23] Szakszervezeti Társadalombiztosítási Központ: Keresőképtelenséggel járó morbiditás 1960. Statisztikai Kiadó Vállalat, Budapest, 1960, p. 1-244.
[24] SZOT Társadalombiztosítási Főigazgatóság: Keresőképtelenséggel járó morbiditás. 1970. Budapest, 1971, p. 1-96.
[25] Országos Egészségbiztosítási Pénztár Statisztikai Évkönyv 2003, Budapest, 2004.
[26] Aronsson, G. et al., Gustafsson, K., Dallner, M.: Sick but yet at work. An empirical study of sickness presenteeism. Journal of Epidemiology and Community Health, 2000, 54 (7):502-509.
[27] Magyar Statisztikai Évkönyv 2006. KSH, Budapest, 2007., p.1-416.

MENEDZSMENT TÁRSADALOMBIZTOSÍTÁS A magyarok táppénz igénybevételi döntését meghatározó demográfiai tényezők hatásainak modellezése Dr. Ocskai Gabriella, Pénzügyminisztérium Miért fontos foglalkozni a táppénzzel? Többek között azért, mert az egészség egyik közvetett mérőszáma, melynek számos gazdasági hatása ismeretes. Általában, az ellátással kapcsolatos elemzések két fő irányvonal mentén épülnek fel: az igénybevétel és/vagy a finanszírozás aspektusból tárgyalják a témát. Jelen tanulmány az első témakörre összpontosít, s arra a kérdésre keresi a választ milyen tényezők befolyásolhatják a táppénz igénybevételét? Models to examine the demographic parameters of the use of the sick-pay in Hungary. Why is it worth dealing with the sick-pay? Among others, it is one of the indirect indicators of the health, having many implications on economy. Generally, the analysis of the sickpay is feasible from the aspect of availability and intangibility. This study focuses on the first topic and searches for the answer to the question of „what kinds of parameters influence the use of sick-pay by the employees?” HÁTTÉR A táppénz igénybevételét – számos tényező közül – alapvetően meghatározza a keresőképtelenség oka, s annak orvosi megállapítása. Ugyanakkor a jövedelem kiesés problémája és ezzel összefüggésben a táppénz alapjául szolgáló jövedelem nagysága, a munkahely elveszítésétől való félelem, s még számos egyéb tényező ugyancsak befolyásolhatja az orvoshoz fordulás gyakoriságát, s a keresőképtelenségi státuszba kerülést. A nemzetközi szakirodalomban a táppénz vizsgálata szorosan összekapcsolódik a munkahelyi távollét („work absence”), más néven hiányzás fogalmával, amely a táppénznél tágabb kategóriát alkot. A szakirodalom megkülönbözteti azt az esetet, mikor az egyén motivált a hiányzás kiváltásában – amely esetleg elkerülhető lenne – attól az esettől, mikor képtelen befolyásolni a dolgok menetét, tehát azok független okokra vezethetők vissza [1]. A táppénz folyósítás időtartama ebben a kontextusban felfogható úgy, mint igazolt és indokolt munkahelyi távollét [2]. Brown (1994) szerint a közgazdászok hosszú évekig nem fordítottak elég figyelmet a munkahelyi távollét elemzésére annak ellenére, hogy empirikus eredmények igazolták a kieső, ledolgozatlan munkanapok számának alakulásában a hiányzásnak a munkanélküliséggel közel azonos szintű hatását [3]. A munkanélküliség, a sztrájk, a munkahelyi hiányzás negatívan befolyásolják a munkatermelékenységet, 24 IME VIII. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2009. SZEPTEMBER amely fontos mutatója egy ország teljesítőképességének [4]. Azaz fogalmazhatunk úgy is, hogy az egészség makrogazdasági hatása vitathatatlan. A népesség általános egészségi állapota a termelékenységen, a munkaerő-kínálat nagyságán, a képzettségi szinten, a lakossági megtakarításon és a demográfiai átmeneten keresztül hat az egyéni, a vállalati és az országos szintű gazdasági teljesítőképességre [5,6]. A közgazdászok a betegség közvetlen költségei között veszik számba a betegséggel összefüggő közvetlen pénzkifizetéseket, így a táppénzt, a betegszabadságra fizetett összeget stb. [5]. A táppénz igénybevétele szoros kapcsolatban áll az aktív korú, táppénzre jogosult népesség egészségi állapotával. Minél alacsonyabb a táppénzen töltött napok száma – optimális esetben – annál egészségesebb a társadalom. (Kivéve például, ha az igénybevétel, s ezen keresztül a kiadás visszaesése jogszabályi szigorításból ered). Az egészséges dolgozó többet teljesít, kevesebbet hiányzik, ha kevesebbet hiányzik, kevesebbet kell helyettesíteni. Ellenben nem csak az aktív dolgozók betegsége miatti táppénz igénybevétel befolyásolja negatívan a munkatermelékenységet, hanem az is, ha a szülő beteg gyermeke ápolása miatt keresőképtelen [7,8]. A munkáltató számára fontos mérőpontot jelent a keresőképtelenséggel kapcsolatban fennálló közvetlen financiális teher, vagyis a betegszabadság, valamint a táppénz egyharmad hozzájárulás fizetési kötelezettsége. A betegségből eredő hiányzás költsége sok esetben megterheli a háztartásokat, a táppénz összege a munkabér kiesést sokak esetében csak részben képes kompenzálni. Összességében, az államnak, a munkáltatónak jól felfogott érdeke az egyén – míg az egyénnek saját egészsége – megőrzése, tehát a táppénzzel összefüggő elemzések lényeges információtartalommal bírhatnak számukra. Bizonyított tény, hogy az ország gazdasági növekedése, a jólét elősegíti a lakosság egészségi állapotának javulását, amely közvetve hozzájárulhat a táppénz igénybevételének csökkenéséhez. Egyrészt a jövedelmeken keresztül közvetlen hatása van azokra az anyagi feltételekre, amelyek pozitívan befolyásolják a biológiai fennmaradást, valamint az egészséget, másrészt a társadalmi részvétel révén, az életkörülmények befolyásolásával a biztonságérzet növekszik. Ugyanakkor a jövedelmekkel együtt emelkedik a táppénzalap, és révén a kifizethető táppénzösszeg, melynek fedezete döntően a munkaadói és munkavállalói járulékokon alapul. A munkanélküliek magas aránya, illetve a feketegazdaság jelentős súlya mellett fennáll a veszélye annak, hogy öngerjesztő mechanizmus indul el. Az Európai Bizottság néhány nyugat-európai államban azt tapasztalta, hogy az MENEDZSMENT TÁRSADALOMBIZTOSÍTÁS egészségügyet fenntartó kiadások nagy terhet róva a foglalkoztatásra, csökkentették a gazdaság versenyképességét, és a feketegazdaság pedig további teret nyert [6]. A táppénz igénybevétel nagyságát érdemes relatíve szemlélni. A jóléti programoknak és a táppénznek a munkaerőpiacra, s így a gazdasági növekedésre gyakorolt hatása kétirányú lehet. Az elmúlt évtizedek közgazdasági kutatásai meggyőzően mutatták be, az egyes jóléti juttatásokhoz (a munkanélküli segély, a táppénz és a nyugdíj) kapcsolódó negatív hatást – az ún. ellen-ösztönzést. Azokban az országokban, ahol az érvényes szabályozás könnyebb táppénzhez jutást tett lehetővé, s annak összege az elérhető jövedelmekhez képest magas volt, ott a munkavállalók, a lehetőségeket kihasználva többször voltak távol munkahelyüktől. Mindemellett, a táppénz igénybevétel nemzetközi eltérései hasonló szabályozás mellett is jelentősek, s a különbségek egy része a fentiektől eltérő tényezőkből is fakad. Példának okáért a skandináv országokban kiemelkedően magas a táppénzt igénybevevő kisgyermekes nők aránya beteg gyermekük ápolása miatt. E lehetőség hiányában a nők kevéssé tudnák összeegyeztetni családi és munkahelyi kötelezettségüket. Így a „nagyvonalú” skandináv táppénzszabályozás közvetve elősegíti a nők magasabb munkaerő-piaci részvételi arányát, s az európai viszonylatban magasabb fertilitási szintet, melyek hosszú távon pozitív gazdasági és társadalmi hatásai kétségtelenek [9]. ELÔZMÉNYEK A nemzetközi irodalom tekintélyes számban vonultat fel kutatásokat, melyek a dolgozó hiányzással, mondhatni a táppénz igénybevételi döntésével összefüggő viselkedését meghatározó tényezők feltérképezésére vállalkoztak. Csoportosíthatjuk a tanulmányokat aszerint, hogy milyen elméleti megközelítés felé köteleződtek el. Felsorakoztattak számos politikai, jogi magyarázatot. Elemeztek jogi rendelkezéseket, melyek a betegbiztosítási rendszerben strukturális változásokat idéztek elő, s közvetlenül vagy közvetve befolyásolták a hiányzási arányt. Megfigyelték a betegség miatti távollét esetén folyósított ellátásra vonatkozó jogszabályok változtatásának hatását. Így vizsgálták a várakozási idő, (keresőképtelenség azon időszaka, melynek letelte után jár a táppénz), a jogosultsághoz szükséges időtartam (az az időtartam, melyre járulékfizetésnek kell teljesülni ahhoz, hogy az ellátásra jogosultságot szerezzen az illető, – Magyarországon egyik sem létezik), illetve a kompenzációs ráta (ez az arány kifejezi a táppénz kereset-helyettesítő képességét, nagyon leegyszerűsítve a táppénz mértéke) módosítása és a táppénz igénybevétel közötti összefüggéseket [10]. Közgazdaságtudományi vitatkozó interpretációkat is felállítottak. A téma megközelíthető a hiányzás költsége szempontjából, amely származtatható a kieső kereset és a folyósított táppénz összegének különbségéből. Az elemzők többsége egyetért abban, hogy a munkahelyi távollét „költségé- nek” növekedése mérséklően hat a hiányzási esetek előfordulásának gyakoriságára, s azok időtartamára [11,12]. Eek és Rikner (2005) cáfolták ezt a tényt, azt állítva, az emberek nem tartanak attól, hogy beteget jelentsenek, pusztán amiért számukra a hiányzás költségesebb lett a strukturális változtatások következtében [13]. Számos szerző alkalmazta magyarázó változóként a béreket és/ vagy a béren kívüli juttatásokat a hiányzás közgazdasági értelmezéséhez. Míg a kutatások többsége igazolta e viszonyt, hatásuk irányát nem sikerült egyértelműen tisztázni [13,14]. A legtöbb vizsgálat szociológiai, társadalmi tényezők hatásainak azonosítására vállalkozott, melyek sokszínűsége vitára adott okot. Míg Dunn és Youngblood (1986) olyan faktorok, mint a nem, életkor, családi állapot, faj fontossága mellett érveltek [15], addig Chaudhury és Ng (1992) úgy találták, hogy a személyes jellemzők nem gyakorolnak oly szignifikáns hatást, mint a bérarány, a munkakörülmények, és a munkaszerződés típusa [16]. Számos kutatás vizsgálta a nemek közötti különbségeket, s bizonyította, hogy a nők hiányzási aránya meghaladja a férfiakét [13,14]. Björklund (1991) szerint különösen a gyermeket nevelő nőknél gyakoribb a munkahelyi távollét, mivel esetükben erőteljesebben érvényesül a háztartási szerepkör [17]. Keller (1983), Leigh (1986) bebizonyították, hogy a család szerkezete szintén hatással van a hiányzási rátára; vizsgálatuk szerint a házas emberek jelentenek legritkábban beteget, amely a családfenntartás anyagi szükségleteire vezethető vissza [18,19]. Érdekes faktornak mutatkozott a képzettségi szint. Lantto (1994) kimutatta, hogy az alacsony képzettségűek többet vannak távol munkahelyükről [20]. Lindbeck és mtsai (2007) pozitív kapcsolatot találtak aszerint, hogy a munkavállaló a magán- vagy közszférában dolgozik. [21]. Gleaser et al. (2003) kutatásai szerint az emberek hiányzási döntését mások ilyen irányú szándéka is befolyásolja, s az emberek hajlamosak gyakrabban beteget jelenteni a munkahelyükön, ha azt tapasztalják, mások is így cselekszenek. A csoporthatás társadalmi multiplikátorként képes ösztökélni a törvényi előírásokkal szemben fellépő viselkedést, az erkölcsi visszaélésre való hajlandóságot a szociális biztonsági rendszerrel szemben [22]. KUTATÁSI CÉLOK – ALKALMAZOTT ELMÉLETI MODELL Jelen tanulmány célja a táppénzre jogosult, aktív korú egyének táppénz igénybevételét Magyarországon meghatározó demográfiai tényezők felmérése. Korábban, a vizsgálatba vont faktorok körének megválasztásánál domináns szerepet töltöttek be a hazai keresőképtelenséggel járó morbiditás feltérképezésére irányuló statisztikai felmérések. 1992-ig a társadalombiztosítás illetékes szervezeti egysége rendszeresen publikált elemzést a keresőképtelenségi adatokról betegségfőcsoportok, gazdasági ágak, nemek, korcsoportok, munkaállomány csoportok, a helyben lakó és bejáró dolgozók adatai, a táppénzes esetek időtartama, a táp- IME VIII. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2009. SZEPTEMBER 25 MENEDZSMENT TÁRSADALOMBIZTOSÍTÁS pénzes betegségek kimenetele, a betegségek gyakorisága szerint [23,24]. A hazai és nemzetközi kutatások eredményei alapján, az OEP táppénzes adatbázisa nyújtotta kereteken belül, jelen vizsgálatban olyan tényezők kerültek kiválasztásra, melyek alkalmasak társadalmi és gazdasági összefüggések jellemzésére. Az analízis tárgyát képezte a táppénzt igénybevevők életkor és nem szerinti megoszlása. A lakónépesség száma és a település területi elhelyezkedése alapján az igénybevétel területi különbségeire irányulhat a figyelem. Az eredmények társítva a régiókra jellemző különféle paraméterekkel (népességszám, gazdasági aktivitás, gazdasági fejlettség, foglalkoztatottak száma) lehetővé tették a regionális fejlettség és a táppénz igénybevétel közötti kapcsolat kimutatását. 1. ábra Egyes táppénzes mutatók összefüggései MÓDSZERTAN Képet kaphatunk az igénybevételről a populáció bizonyos hányadára vetített táppénzes napok számának elemzéséből. (Ugyancsak alkalmas ennek vizsgálatára a táppénzes arány, hiszen értéke megmutatja, hogy a táppénzre jogosultak hány százaléka vette igénybe a táppénzt.) A táppénzes napok számát meghatározza a táppénzes esetek száma és az esetek átlagos időtartama (1. ábra). Mindhárom indikátor függ a táppénzre jogosultak számától, az egy jogosultra jutó esetszámtól, és nagyszámú mögöttes tényezőtől. A modell a KSH T-STAR adatbázisából nyert települési és megyei demográfiai mutatókra, valamint települési szintű, negyedévenként összesített táppénzes adatokra épült. (Adatforrás: a 2004-ben ill. 2005-ban befejeződött, lezárult táppénzes esetekre vonatkozó Országos Statisztikai Adatgyűjtési Programban előírt jelentés 1514. II. számú lap.) Három települési szintű célváltozó került meghatározásra: • Ezer lakosra jutó táppénzes napok száma, amely reprezentálja az igénybevételt, s megfelel a táppénzes prevalenciának, mivel értéke ezer lakosra vetítve fejezi ki annak valószínűségét, hogy egy lakos az időszak (negyedév) egy adott napján táppénzen legyen, és e valószínűség az epidemiológiai értelemben vett prevalencia a táppénzre vetítve. 26 IME VIII. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2009. SZEPTEMBER • • Ezer lakosra jutó táppénzes esetek száma. Meghatározása közel áll a táppénzes incidencia fogalmához, amely megmutatja egy adott időszakban az új betegek számát a populációban, azzal a különbséggel, hogy a modell a 2004-2005. évben végződő eseteket veszi alapul, mivel a kezdődő esetek között sok lenne az adott időszakban nem lezárt eset, ami a táppénzes napok számítását tenné technikailag nehezebbé. Egy esetre jutó táppénzes napok száma, vagyis a táppénz igénybevétel átlagos időtartama. A célváltozók modellezése a regressziós változószelekciós módszerrel valósult meg, megkeresve hozzájuk azokat az adatokat, amelyek értékükre leginkább hatással vannak. Az elemzés a munkaviszonyban lévő, saját jogon táppénzt igénybevevő, aktív esetekre koncentrált. A vizsgálatban a keresőképtelenség és a keresőképesség orvosi elbírálásáról szóló 102/1995. (VIII. 25.) Korm. rendelet 2. sz. melléklete szerint a táppénz jellegének kódja alapján a „8” egyéb keresőképtelenség, illetve veszélyeztetett terhesség esetei kerültek be. Az elemzésben nem szerepelt tehát az üzemi baleset, a foglalkozási megbetegedés, a közúti baleset, az egyéb baleset, a beteg gyermek ápolása, a terhesség-szülés miatti keresőképtelenség, a közegészségügyi okból foglalkozástól eltiltás vagy hatósági elkülönítés. A táppénzt igénybevevőket az állandó lakóhelyük alapján sorolta be az OEP, melyhez a TAJ adatbázist használta fel. Az egyedi (TAJ szintű) adatok települési szintre aggregálva épültek a modellbe, mivel a célváltozók ezen a skálán értelmezhetők, településenként számba véve az igénybevevők nem- és életkori gyakoriságait. A településenkénti lakosságszámról nem állt rendelkezésre részletes korcsoportonkénti adat, ezért településenkénti állandó lakosságszám nem- és életkor szerinti megoszlása a részletesebb megyei nem- és életkori megoszlásra standardizálva szerepel a modellben: településenként és nemenként elérhető volt a 0-17, 18-59 és 60 éves és idősebb korosztályok állandó lakónépessége. A településenkénti 18-59 életkori kategórián belül a megyei ötéves nem- és kormegoszlás arányaira építve nemenként a 18-27, 28-37, 38-47, 48-59 éves bontású állandó lakossági korcsoportok kerültek kialakításra. A települések lakónépesség nagyság szerint csoportosítva szerepeltek: 1999 főig, 2000-4999 fő, 5000-9999 fő, 10 00049 999 fő, 50 000-99 999 fő, 100 000 főtől. A 100 lakosra jutó foglalkoztatottak számáról a 2001. évi népszámlálás szolgáltatott adatot. A három célváltozóra regressziós modellek kerültek illesztésre a települési nem- és korcsoportonkénti lakónépességgel arányosan súlyozva, mivel a táppénzes mutatók varianciája fordítottan arányos a lakónépességgel, így éppen e súlyozás mellett optimális a lineáris regresszió becslési pontossága. Budapestet és Nemesmedves települést ki kellett zárni, mivel népességszámuk miatt minden modellből kilógtak. E korrekciók után a lineáris regressziós modellek már jól illeszkedtek az adatokra. A célváltozók logaritmusos skálájúak, ezért az együtthatók százalékos hatásúak. MENEDZSMENT TÁRSADALOMBIZTOSÍTÁS EREDMÉNYEK A célváltozókra külön-külön felállított regressziós modell a célváltozó teljes varianciájából a determinációs együttható értékének megfelelő részarányt magyaráz meg, vagyis az adott mutató alakulását a vizsgálatba vont tényezők ilyen mértékben befolyásolták: • Ezer lakosra jutó táppénzes napok száma (prevalencia): R2 = 0,39; • Ezer lakosra jutó táppénzes esetek száma (incidencia): R2 = 0,29; • Egy esetre jutó táppénzes napok száma: R2 = 0,29. A regressziós eredmények a vizsgált terület sajátossága miatt, gyengeségük ellenére jelentősnek tekinthetők. A táppénzes igénybevételt számos nehezen számszerűsíthető társadalmi tényező befolyásolja. Ezek között említhető napjaink tipikus jelensége a munkahely elveszítésétől való félelem, a keresőképtelenség alatti egzisztenciális törés, illetve az élettani sajátosságok. A fennmaradó variancia értelmezését az itt számításba nem vett adatok is magyarázzák (pl. a táppénz alapjául szolgáló betegségek típusai, a települések egyedi jellemzői, illetve egyéni, települési, országos szintű véletlenszerű körülmények stb.). A vizsgálatba vont magyarázó változók közül a táppénz igénybevétel legnagyobb mértékben az igénybevevők nemétől és életkorától függ, viszonyítási szintnek a 38-47 éves férfiak csoportját választva. A zéró szintnél 62,1%-kal kisebb mértékű az igénybevétel a 18-27 éves, 69,2%-kal magasabb a 48-59 éves férfiak körében (1. táblázat). 1. táblázat 1000 lakosra jutó táppénzes napok száma Björklund (1991) eredményéhez hasonlóan, az életkor növekedésével párhuzamosan változó táppénz igénybevétel mindkét nem esetében alátámasztható a betegségek gyakoriságának és időtartamának emelkedésével [14]. A tendenciától eltér a 28-37 éves nők csoportja, akiket a viszonyítási szintnél 23%-kal magasabb igénybevétel reprezentált. Ennek hátterében a veszélyeztetett terhességgel kapcsolatos hosszú időtartamot és magasabb esetszámot felölelő igénybevétel áll, tekintettel arra, hogy a gyermekápolási táppénz és terhesség-szülés miatti keresőképtelenség adatai nem szerepelnek a felmérésben. Esetükben a viszonyítási szintnél 55%-kal több táppénzes eset jut ezer lakosra és egy eset átlagosan 43,5%-kal hosszabb. Mindkét nem vonatkozásában a legfiatalabb korosztálynál találkozni a legrövidebb időtartamú esetekkel, illetve a legalacsonyabb ezer lakosra jutó táppénzes napszámmal. A legfiatalabb női csoportot a viszonyítási szinthez képest 8,7%-kal magasabb, addig a férfi csoportot 62,1%-kal alacsonyabb prevalencia jellemez. A férfiak minden vizsgált életkor-kategóriában kisebb mértékben vesznek igénybe táppénzt, mint a nők, ahogy ezt nemzetközi kutatásokban Allen (1981, 1984), Leigh (1991), Paringer (1983), Drago és Wooden (1992) is kimutatták [14]. Ezt magyarázhatják a nemek közötti biológiai és társadalmi különbségek, az eltérő egészségmagatartás (dohányzás, alkoholfogyasztás) és az orvoshoz fordulás eltérő – a nők javára szóló – gyakorisága. Ezer lakost alapul véve a két nem közötti táppénz igénybevétel-eltérés a 48-59 éveseknél a legkisebb, 18,7% a viszonyítási szinthez képest mért egyedi adatok különbsége alapján. E korcsoportban a nőknél az ezer lakosra jutó táppénzes esetszám (48,7%), a férfiaknál az egy esetre jutó táppénzes napszám (51,9%) gyakorolt erőteljesebb hatást a prevalenciára. Az igénybevevők lakóhelyének népességszáma és az ezer lakosra jutó, valamint az egy esetre jutó táppénzes napszám között egyenes arányosság tapasztalható. Kivételt képez ez alól a 2000-4999 fő közötti lakónépességű település csoport, ahol a viszonyítási szinthez képest ezer lakosra kevesebb táppénzes napszám jut, mint a 2000 fő alatti lélekszámú településekre. A települések közötti eltérések kialakulásában az esetek átlagos időtartamának hossza volt meghatározó. A táppénzes igénybevétel összefügg két alapvető szociális kockázattal, a társadalmi elöregedéssel és a munkanélküliséggel. Az alacsony lélekszámú településeken, ahol magasabb az idősebb korosztályok aránya, mérsékeltebb a táppénzes igénybevétel, hiszen a nyugdíjas lakosság nem jogosult táppénzre. A vidéki zsákfalvakban általában magasabb a munkanélküliek száma, akik szintén kiesnek a jogosultak köréből. Legszerényebb táppénz igénybevétel az 5000 főnél alacsonyabb lélekszámú településeket jellemezi, ahol ezer lakosra vetítve 31,8%-kal kevesebb táppénzes nap jut, mint a viszonyítási szintnek választott 10 00049 999 fős népességű, közepes méretű településeken. A nagyvárosokban 8-12,1%-kal magasabb a mutató, amely a nagyobb arányú aktív korú kereső rétegnek tudható be. IME VIII. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2009. SZEPTEMBER 27 MENEDZSMENT TÁRSADALOMBIZTOSÍTÁS 2. ábra Táppénzes igénybevétel területi különbségei A foglalkoztatotti létszám domináns magyarázó változó. (Ha a 100 lakosra jutó foglalkoztatottak száma eggyel nő, akkor az ezer főre jutó táppénzes napok száma átlagosan 2,2%-kal lesz magasabb.) Erőteljesen hat a táppénz igénybevétel települési és regionális különbségeire, ugyanis a nagyobb településeken magasabb a foglalkoztatottság, sőt régiónként is nagy eltérések mutatkoznak. A régiók az igénybevétel növekvő sorrendjében: Dél-Alföld, Dél-Dunántúl, Észak-Alföld, Közép-Magyarország, Nyugat-Dunántúl, Közép-Dunántúl, majd Észak-Magyarország (viszonyítási alap) (2. ábra). Lindbeck és mtsai (2007) a táppénzbiztosítással való visszaéléseket kutatva tapasztalták Norvégiában és Svédországban – a jó egészségi állapotra vonatkozó előrejelzések ellenére – a magas és hirtelen változó táppénz igénybevételt. A visszaélések jeleit vélték felfedezni abban, hogy adott időszak alatt az egyes földrajzi egységek táppénz igénybevétele ciklikusan hullámzott, s óriási területi különbségek keletkeztek, az országos szinten egységes táppénzes szabályozás ellenére [20]. Az egy foglalkoztatottra jutó táppénzes eset- és napszám – hasonlóan a prevalenciához – legmagasabb ÉszakMagyarországon (2. táblázat). 2. táblázat Egy foglalkoztatottra jutó táppénzes adatok Forrás: [25] A Közép- és Nyugat-Dunántúl régióban, melyek – a többi régióhoz képest – gazdaságilag fejlettebbek (3. táblázat) és ahol magasabb az aktív keresők, s így a táppénzre jogosultak száma, ezer lakosra vetítve több napot töltenek táppénzen. Azokon a területeken, ahol alacsonyabb a jövedelem, az emberek jobban meggondolják, megengedhetik-e maguknak az időszakos jövedelem kiesést, s esetleg betegen is elmennek dolgozni (Észak-Alföld, Dél-Alföld, Dél-Dunántúl). Ez nemcsak hazai jelenség: egy svéd tanulmány 3801 foglalkoztatott példáján kimutatta, hogy minden harmadik ember, egy éven belül kettő vagy annál több alkalommal ment el dolgozni úgy, hogy betegnek érezte magát, s táppénzre is jogosult lett volna. Ilyen jellegű esetek magasabb számban fordultak elő az egészségügy, oktatás területén, ahol a 1990-es években többször került sor létszámleépítésre [26]. Hátrányt jelent ezeknek a régióknak, hogy itt magasabb a mezőgazdaságnak a részaránya a gazdaságon belül, és az ágazat foglalkoztatásban betöltött szerepének visszaesése erősíti a vidéki létbizonytalanságot. 3. táblázat A régiók rangsora gazdasági és társadalmi mutatók alapján. Forrás: [27] 28 IME VIII. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2009. SZEPTEMBER MENEDZSMENT TÁRSADALOMBIZTOSÍTÁS A településszintű demográfiai mutatók – melyek szerepét Dunn és Youngblood (1986) is kiemelte – befolyásolják a táppénzes prevalenciát a modell alapján [14]. 100 lakosra vetített élve születések számának egy százalékos növekedése 4,3%-os prevalencia növekedéssel járhat, ugyanakkor az ezer lakosra jutó táppénzes esetek kismértékű (1% alatti) emelkedését vonhatja maga után. Ez a jelenség betudható annak, hogy a gyermekvállalással összefüggésben elsősorban a terhességi-gyermekágyi segély, a GYES és a GYED igénybevétele növekszik. A halálozások ugyanilyen változása vélhetően azért járhat az ezer lakosra jutó táppénzes esetszám és napszám növekedésével, mert a hozzátartozók lelki egészsége károsodik, ami betegséghez vezethet. A válások 1%-os növekedéséhez 20,1%-os táppénz igénybevétel növekmény társulhat, amely a mentális leterheltség következménye lehet. A 2005-ös évben 2004-hez képest 11,7%-kal csökkent az ezer lakosra vetített táppénzes napok száma, homogén módon minden életkori, nemi, település nagysági és regionális kategóriában, amelyet az esetszám 3,8%-os változása kevésbé, míg az esetek átlagos időtartamának 8,2%-os növekedése erőteljesebben határozott meg. KÖVETKEZTETÉSEK A vizsgált időszak adatai igazolták, hogy az igénybevevő neme és életkora határozza meg legerőteljesebben a táppénz igénybevételét a modellbe vont tényezők közül. Az elemzés alapján párhuzam vonható az ezer lakosra jutó táppénzen töltött napok száma, egy eset átlagos időtartama és az igénybevevő lakóhelyének népességszáma között. A regionális különbségek elsősorban a táppénzes prevalencia és incidencia tekintetében kiemelkedőek, melyek analógiában állnak a foglalkoztatottak számának változásával és a terület gazdasági fejlettségével. A téma a hazai szakirodalomban erősen alulreprezentált. Márpedig a problémakör számos olyan kérdést vet fel, amelyek érdemesek a vizsgálódásra. Mind elméletileg, mind gyakorlatilag haszonnal járhat a táppénz tudományos elemzésére alkalmas módszerek adaptálása, kifejlesztése, s e módszerek birtokában a táppénz tudományos elemzése. A modell a kérdéskör szűk keresztmetszetére koncentrált. Későbbi kutatások témája lehet a „végtelen” számú, egyéb mögöttes tényező vizsgálata, így a csoporthatás, a jövedelem, a munkavégzés típusa és adottságai és a többi. Érdekes eredményeket hozhatnak az igénybevevők személyes megkérdezésén alapuló felmérések is. Köszönetnyilvánítás Ezúton szeretnék köszönetet mondani Dr. Szépvölgyi Editnek és Lang Zsoltnak, szakmai kérdésekben nyújtott értékes segítségükért. IRODALOMJEGYZÉK [1] Chadwick-Jones, J. K., Brown, C. A., Nicholson, N.: Atype and B-type absence: Empirical trends for women employees. Occupational Psychology, 1973; 47:75-85. [2] Frasca, R. R.: The Inclusion of Fringe Benefits in Estimates of Earning Loss: A Comparative Analysis. Journal of Forensic Economics, 1992; 5 (2):127-136. [3] Brown, S.: Dynamic implications of absence behaviour. Applied Economics, 1994; 26 (12):1163-1175. [4] Chatterji, M., Tilley C. J.: Sickness, absenteeism, presenteeism and sick pay. Oxford Economic Papers, 2002; 54 (4):669-687. [5] Kollányi Zs., Imecs O.: Az egészség – befektetés: az egészségi állapot hatása a gazdasági teljesítőképességre és az életminőségre. Demos Magyarország, 2007; 1-118. [6] European Commission – Health and Consumer Protection Directorate-General: The contribution of the health to the economy in the European Union. European Communities, http://www.eski.hu/civiltajekoztatas/kepek/ho/ anyagok/az_egeszseg_hozzajarulasa_az_eu_ gazdasagahoz [7] Kaló Z.: Az egészségügy makrogazdasági hatásai. ELTE Egészség-gazdaságtani Kutatóközpont, „Az egészség befektetés” című a DEMOS Magyarország Alapítvány és a TESZ Alapítvány közös konferenciáján elhangzott előadása, Bp, 2007. október 3. [8] Barmby T.A.; Ercolani, M.G., Treble, J.G.: Sickness Absence: An International Comparison. The Economic Journal, 2002; 112:315-331. [9] Tomka B.: Rászorultsági elv vagy általános szociális jogok?: Jóléti rendszerek történeti és összehasonlító kutatásának tanulságai. Esély, 2006; 17 évf. 5. szám. p.20-42. [10] Andrén, D.: ‘Never on a Sunday’: Economic incentives and short-term sick leave in Sweden. Applied Economics, 2005; 37:327-338 [11] Johansson, P., Brännäs, K.: A household model for work absence, Applied Economics, 1998; 30:1493-1503. [12] Johansson, P., Palme, M.: Assessing the effect of the compulsory sickness insurance on worker absenteeism, SSE/EFI Working Paper Series in Economics and Finance No.287, Sweden, 1998; 1-37. [13] Eek, D., Rikner, K.: What determines people’s decision whether or not to report sick? Applied Economics, 2005; 37:533-543. [14] Brown, S., Sessions, J.G.: The Economics of Absence: Theory and evidence. Journal of Economic Surveys. 1996; 10 (1):23-52. IME VIII. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2009. SZEPTEMBER 29 MENEDZSMENT TÁRSADALOMBIZTOSÍTÁS [15] Dunn, L.F., Youngblood, S.A.: Absenteeism as a mechanism for approaching an optimal labor market equilibrium: an empirical study. 1986. In: Chatterji, M., Tilley C. J.: Sickness, absenteeism, presenteeism and sick pay. Oxford Economic Papers, 2002; 54 (4):669-687. [16] Chaudhury, M., Ng, I.: Absenteeism predictors: Least squares, rank regression and model selection results. Canadian Journal of Economics, 1992; 3:615-634. [17] Björklund, A.: Who receives sickness benefit? 1991. In: Eek, D., Rikner, K.: What determines people’s decision whether or not to report sick? Applied Economics, 2005; 37:533-543. [18] Keller, R.T.: Predicting absenteeism from prior absenteeism, attitudinal factors, and non attitudinal factors. Journal of Applied Psychology, 1983; 68 ˙(3):536-540. [19] Leigh, J.P.: Employee and job attributes as predictors of absenteeism in a national sample of workers: The importance of health and dangerous working condition. Social Science and Medicine, 1991; 33:111-116. [20] Lantto, K.: Vad bör göras at sjukpenningen? (What should be done to the sickness benefit? 1994. In: Eek, D., Rikner, K.: What determines people’s decision whether or not to report sick?, Applied Economics, 2005; 37:533-543. [21] Lindbeck, A., Palme, M., Persson, M.: Social Interaction and Sickness Absence. IFN Working Paper 2007; 725:1-24. [22] Glaeser, E. L., Sacerdote, B.I., Scheinkman, J.A.: The Social Multiplier. Journal of the European Economic Association, 2003; 1 (2):345-353. [23] Szakszervezeti Társadalombiztosítási Központ: Keresőképtelenséggel járó morbiditás 1960. Statisztikai Kiadó Vállalat, Budapest, 1960; p. 1-244. [24] SZOT Társadalombiztosítási Főigazgatóság: Keresőképtelenséggel járó morbiditás. 1970. Budapest, 1971; p. 1-96. [25] Országos Egészségbiztosítási Pénztár Statisztikai Évkönyv 2003, Budapest, 2004. [26] Aronsson, G. et al., Gustafsson, K., Dallner, M.: Sick but yet at work. An empirical study of sickness presenteeism. Journal of Epidemiology and Community Health, 2000; 54 (7):502-509. [27] Magyar Statisztikai Évkönyv 2006. KSH, Budapest, 2007., p.1-416. A SZERZÔ BEMUTATÁSA Dr. Ocskai Gabriella 2004-ben diplomázott a Kaposvári Egyetemen. Ezt követően a Kaposvári Egyetem Gazdálkodás- és Szervezéstudományok Doktori Iskolában folytatott tanulmányai mellett, részt vállalt a KE Számvitel és Statisztikai Tanszékének munkájában. 2006-ban pénzügyi szakértőként végzett a Budapesti Gazdasági Főiskola Pénzügyi Számviteli Főiskolai karán, s ezzel párhuzamo- san okleveles mérlegképes könyvelői képesítést szerzett. Jelenleg a Pénzügyminisztérium munkatársa. Doktori (PhD) disszertációban a táppénz főbb szociális és gazdasági összefüggéseit taglalja. A táppénzzel kapcsolatos munkáin kívül, kutatása kiterjed az egészségbiztosítás aktuális finanszírozási kérdéseire, a társadalombiztosítás történeti fejlődésére és annak társadalmi vonatkozásaira, a szociális biztonság fogalomkörére és számos hazai és nemzetközi szintű szociálpolitikai dilemmára. Vezetői eszköztár IX. Kontrolling Konferencia 2009. december 3. (csütörtök) Helyszín: Best Western Hotel Hungaria (1074 Budapest, Rákóczi út 90.) LARIX Kiadó Kft. 1089 Budapest, Kálvária tér 3. II. 29. • Telefon / fax: 333-2434, 210-2682 ime@imeonline.hu • larix@larix.hu www.imeonline.hu • www.larix.hu 30 IME VIII. ÉVFOLYAM 7. SZÁM 2009. SZEPTEMBER