Lietuvos statistinių duomenų panaudojimas mokesčių-išmokų mikrosimuliaciniuose modeliuose
Ivaškaitė-Tamošiūnė, Viginta | Lietuvos socialinių tyrimų centras |
Salanauskaitė, Lina | Antverpeno universitetas |
Mykolo Romerio universitetas |
Praktinė reikšmė. Šis tyrimas atskleidžia dviejų duomenų rinkinių pagrindinius privalumus ir ribotumus, leidžia aiškiau matyti atrankinių tyrimų suderinamumo problemas, kurios yra svarbios pasirenkant duomenų rinkinį mikrosimuliacinio modelio kūrimui. Rezultatai taip pat gali būti naudingi atliekant kitus socialinius ekonominius tyrimus, kurie remiasi vienu iš šių duomenų rinkinių arba jais abiem. Originalumas. Nors įvairiuose socialiniuose ekonominiuose tyrimuose neretai yra naudojami atrankinių tyrimų duomenys, tačiau iki šiol šių dviejų (NŪBT ir PGS) Lietuvoje atliekamų skerspjūvio tyrimo duomenų palyginimas nebuvo atliktas ir jų pritaikomumas mokesčių-išmokų mikrosimuliacijos tikslais Lietuvoje nebuvo išsamiau analizuotas. Tyrimo tipas. Tyrimo pristatymas.
The comparative analysis of the HBS and EU-SILC datasets shows, that despite embedded differences and shortages regarding simulation capacities of both surveys, these datasets contain valuable and sufficient information for the purpose of simulation of Lithuanian tax-benefit policies. In general a conclusion could be drawn, that HBS offers higher possibilities of simulating the Lithuanian tax-benefit system. This dataset contains more detailed national income categories (i.e. recipients of maternity/paternity insurance, diverse pensions, etc.)— information on which is not available in the EU-SILC. The latter dataset does not contain national policy system specific components, but offer information on income aggregates, such all old-age pensions, social exclusion benefits, etc. Additionally, HBS also offers information as the non-cash transfers, while the EU-SILC has a higher focus on the cash incomes. As some of the Lithuanian social policies are interlinked, HBS information on different types of beneficiaries enables more precise simulation of some measures. On the other hand, the EU-SILC provides more information on living conditions, which directly or indirectly could be used in the micro-simulation model underlying dataset. Generally, the comparison of HBS and EU-SILC datasets highlights the difficulties and dangers of simulation result interpretation, if the underlying data come from methodologically different datasets. This applies both to the use of micro-simulation methodology and any other empirical analysis. We also draw a conclusion, that the use of EU-SILC data for Lithuania provides a higher value and opportunities of coherent cross-country (EU) taxbenefit simulations, while HBS enables a more precise national policy simulation.