Ülemaailmse levikuga COVID-19 viirusest tingitud ettevõtluspiirangute ja sellest tulenevate majanduslike raskuste leevendamiseks ja tööhõive säilitamiseks pakkus Eesti riik ettevõtetele esmakordselt ajutist palgasubsiidiumi. Magistritöö eesmärk oli analüüsida ajutise palgasubsiidiumi mõju tööhõivele.

Uurimuse tulemusel leiti, et olulist erinevust hüvitist kasutanud ning hüvitist mittekasutanud ettevõtete aastase töötajate arvu muutuses ei esine. See viitab asjaolule, et hüvitist kasutanud ettevõtetes ei ole töötajate arvu muutus oluliselt erinev hüvitist mitte kasutanud ettevõtete suhtes. Minnes analüüsis sektori tasemele, leiti statistiliselt oluline ja positiivne mõju majutuse- ja toitlustuse sektoris. Sektoris, kus kasutati hüvitist kõige rohkem, aitas hüvitis töökohtade säilitamisele

Annika rääkis, kuidas ta oma lõputöö teema valis ja kuidas selle läbi viis

Magistriõpinguid alustades olin kindel, et just tööturu valdkond on see, mida sooviksin enda magistritöös puudutada. Seda mõjutas kindlasti ka tööalane huvi. Konkreetse teema valisin aga suuresti selle järgi, et teema avamine oleks põnev nii mulle endale kui ka ühiskonnale laiemalt.

Minu valitud teema oli töö kirjutamise hetkel väga päevakajaline, sest äsja oli lõppenud esmased töötasu hüvitised, mida maksti COVID-19 majanduskriisi kahjude leevendamiseks. Poliitikakujundajatel on oluline mõista, kas majanduslikult keerulisel perioodil on riigipoolsed toetused ettevõtetel aidanud püsida jätkusuutlikutena. Majandusanalüüsi magistriõpingutes omandasingi vajalikud baasteadmisest sellest, kuidas oleks võimalik erinevate programmide mõjusid hinnata, seda nii avaliku kui ka erasektori tasandi.

Kuna töö eesmärk oli võrrelda töötasu hüvitist saanud ja mitte saanud ettevõtteid töötajate arvu muutuste põhjal, siis uurimuses kasutasin Maksu-ja Tolliameti ning Töötukassa mikroandmeid. Maksu-ja Tolliameti mikroandmed ei ole avalikult kättesaadavad ning ligipääsu vajalikele andmetele sain Statistikaameti teadlaste mikroandmebaasi kasutades. Töös kasutasin kahte ökonomeetrilist meetodit: tõenäosusel põhineva skoori sobitamine (ingl k. propensity score matching) ja erinevused erinevustes (ingl k. difference in differences). Kuna magistriõpingute käigus ei ole ajaliselt võimalik kõiki ökonomeetrilisi meetodeid lähemalt käsitleda, siis sobiva valimiseks töötasin lisaks läbi nii teoreetilist kui empiirilist kirjandust. Isesivalt õppisin selgeks sobitamise meetodi. Ökonomeetriale pannakse siiski õpingute käigus päris palju rõhku, seega iseseisev õppimine ei olnud midagi ületamatut. Internetis on abimaterjale väga palju ning üldised mõisted ja loogika on omandatud juba  õpingute käigus.

Töö tulemusena selgus, et hüvitist kasutanud ja mitte kasutanud ettevõtete töötajate arvu muutustes ei ole olulist erinevust. Kui vaadata tulemusi aga tegevusalade lõikes, siis positiivne mõju ilmes majutuse ja toitlustuse ettevõtete seas, mis on ka üsna ootuspärane, sest just antud sektor on töö fookuses olevas COVID-19 majanduskriisist tugevalt negatiivselt mõjutatud. Et teha põhjapanevaid järeldusi vajab töö siiski täiendavat ning põhjalikumat analüüsi, mis magistritöö formaati ei mahtunud.

Magistritöö käigus õppisin põhjalikumalt selgeks enda jaoks täiesti uue ökonomeetrilise meetodi, kuid põgusalt tutvusin ka teiste programmide hindamise võimalustega. Samuti sain vilumust juurde statistikaprogrammi RStudio kasutamisel, sest kogu analüüsi viisin läbi just seal.

Magistriprogramm ise õpetas aga mulle senisest veel rohkem kriitilist ning analüütilist mõtlemist. Sain tugevad baasteadmised majandusest kui tervikust ning kuidas läheneda erinevate majandusprobleemide lahendamisele. Õppekava on üles ehitatud väga laiahaardeliselt ning on hea stardipauk tipptasemel spetsialistiks arenemisel.

Majandusanalüüsi magistrikava eesmärk on anda põhjalik majandusteaduslik haridus koos praktiliste oskustega. Meil on väga tihe koostöö nii era- kui avaliku sektoriga, õppeainete väljaarendamisesse ja õpetamisesse on kaasatud Eesti Panga, Rahandusministeeriumi, Praxise, Swedpanga ja SEB esindajad. Enamik õppejõududest on noorema põlvkonna doktorikraadiga teadlased, kellel lisaks tugevatele teoreetilistele teadmistele on olemas ka praktiline töökogemus erinevates majandusvaldkonna ettevõtetes. Tutvu õppekavaga: taltech.ee/majandusanaluus