Dynamiczne zależności na polskim rynku pracy w metodologii SVECM

Robert Pater

doi:10.56583/br.1378

Data publikacji : 2010-05-13

Nr 1 (19) (2010)

Dynamiczne zależności na polskim rynku pracy w metodologii SVECM

Robert Pater

DOI: https://doi.org/10.56583/br.1378

Abstrakt

W artykule dokonano analizy dynamicznych zależności pomiędzy realnym PKB i wybranymi zmiennymi polskiego rynku pracy: liczbą pracujących, płacami realnymi, ofertami pracy, liczbą aktywnych zawodowo. W tym celu zastosowano metodologię SVECM (strukturalnych modeli wektorowej korekty błędem). Oszacowano długookresową funkcję popytu na pracę. Następnie przedstawiono wpływ wstrząsów makroekonomicznych na zmienne modelu. Uwzględniono wstrząs zagregowanego popytu, technologiczny, zasobów pracy, niedopasowań oraz płac. Na podstawie przyjętej metodyki zdekomponowano wariancję poszczególnych zmiennych na realizacje szoków. Innowacją zastosowaną w niniejszej pracy jest uwzględnienie ofert pracy w modelu. Pozwoliło to na oszacowanie wpływu wstrząsu niedopasowań pomiędzy popytem a podażą pracy na poszczególne zmienne. Otrzymane oszacowania wskazują, że w krótkim okresie na zatrudnienie największy wpływ wywiera szok zagregowanego popytu. Jednak do wyjaśnienia wariancji zatrudnienia w znacznym stopniu przyczynia się również wstrząs technologiczny oraz niedopasowań. W długim okresie większego znaczenia dla kształtowania się zatrudnienia nabiera wstrząs płac oraz zasobów pracy. Wykazano również pewne trwałe efekty wstrząsu niedopasowań, które mogą być zinterpretowane jako bezrobocie strukturalne. Kolejnym wnioskiem jest procykliczność cykli klasycznych płac oraz antycykliczność ich cykli wzrostowych. Dodatkowo ujawniono występowanie efektów przyłączenia i zniechęcenia na polskim rynku pracy.

Słowa kluczowe:

SVECM model, labour market model, employment creation, abour demand disturbances

Inne teksty tego samego autora

Robert Pater, Tomasz Skica, Skutki kryzysu gospodarczego lat 2007-2009 dla sfery realnej polskiej gospodarki na tle Unii Europejskiej , Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy : Nr 1 (23) (2011)
Robert Pater, Diagnoza oraz prognoza zatrudnienia i bezrobocia w województwie podkarpackim do 2013 r. , Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy : Nr 1 (15) (2009)
Robert Pater, Dynamika cykli koniunkturalnych, cykle wzrostowe i nowa metoda ich ekstrakcji , Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy : Nr 4 (14) (2008)
Maria Drozdowicz-Bieć, Robert Pater, Marian Wargacki, Konstrukcja wskaźników wyprzedzających dla regionalnych rynków pracy , Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy : Nr 1 (7) (2007)
Maria Drozdowicz-Bieć, Robert Pater, Marian Wargacki, Identyfikacja zmian rynku pracy za pomocą barometru ofert pracy , Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy : Nr 1 (7) (2007)
Robert Pater, Nastroje gospodarcze w województwie podkarpackim w II kwartale 2008 r. , Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy : Nr 3 (13) (2008)
Robert Pater, Modelowanie dochodów przedsiębiorstw i gospodarstw domowych , Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy : Nr 1 (7) (2007)
Robert Pater, Klasyfikacja gmin województw lubelskiego i podkarpackiego pod względem klimatu koniunktury , Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy : Nr 2 (12) (2008)

Szczegóły

Bibliografia

Statystyki

Autorzy

Pobierz pliki

PDF

Zasady cytowania

Pater, R. (2010). Dynamiczne zależności na polskim rynku pracy w metodologii SVECM. Barometr Regionalny. Analizy I Prognozy, (1 (19), 11–26. https://doi.org/10.56583/br.1378

Wskaźniki altmetryczne

Cited by / Share

Licencja

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.

Bibliografia

Blanchard O., Diamond P. (1989): The Beveridge Curve, „Brookings Papers on Economic Activity”, nr 1. DOI: https://doi.org/10.2307/2534495

Blanchard O., Quah D. (1989): The Dynamic Effects of Aggregate Demand and Supply Disturbances, „American Economic Review”, nr 79. DOI: https://doi.org/10.3386/w2737

Breitung J., Brüggemann R., Lütkepohl H. (2004): Structural Vector Autoregressive Modeling and Impulse Responses, [w:] H. Lütkepohl, M. Krätzig (red.), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, Cambridge. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511606885.005

Brüggemann R. (2003): Sources of German Unemployment: A Structural Vector Error Correction Analysis, European University Institute, Florence.

Brzoza-Brzezina M. (2003): Estimating the Natural Rate of Interest: A SVAR Approach, „NBP Working Paper”, nr 27.

Brzoza-Brzezina M., Kotłowski J. (2001): Analiza związku między cenami i pieniądzem w gospodarce polskiej na podstawie modelu „P-STAR”, „Bank i Kredyt”, nr 3.

Bukowski M., Koloch G., Lewandowski P. (2008): Adaptacyjność gospodarki polskiej do szoków makroekonomicznych, http://www.ibs.org.pl/site/upload/publikacje/Adaptacyjnosc_gospodarki_polskiej_IBS_NBP.pdf.

Davis S.J., Haltiwanger J. (1996): Driving Forces and Employment Fluctuations, „NBER Working Paper”, nr 5775.

Favero C.A. (2001), Applied Macroeconometrics, Oxford University Press, New York.

Fujita S., Ramey G. (2005): The Dynamic Beveridge Curve, „Federal Reverve Bank of Philadelphia”, August. DOI: https://doi.org/10.21799/frbp.wp.2005.22

Jacobson T., Vredin A., Warne A. (1997): Common Trends and Hysteresis in Scandinavian Unemployment, „European Economic Review”, nr 41. DOI: https://doi.org/10.1016/S0014-2921(96)00027-X

Jacobson T., Vredin A., Warne A. (1998): Are Real Wages and Unemployment Related?, „Economica”, nr 65. DOI: https://doi.org/10.1111/1468-0335.00114

Johansen S. (1995), Likelihood-based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models, Oxford University Press, Oxford. DOI: https://doi.org/10.1093/0198774508.001.0001

Lütkepohl H. (2005), New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, New York. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-27752-1

Lütkepohl H., Krätzig M. (2004), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, Cambridge. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511606885

Mortensen D.T., Pissarides C.A. (1994): Job Creation and Job Destruction in the Theory of Unemployment, „Review of Economic Studies”, July. DOI: https://doi.org/10.2307/2297896

Romer D. (2000): Makroekonomia dla zaawansowanych, PWN, Warszawa.

Zięba J. (2003): Długo- i krótkookresowa składowa produktu krajowego brutto według metody Blancharda i Quaha, „Materiały i Studia NBP”, z. 155.