WIEDZA PLUS 2 Kompleksowy monitoring potencjału i barier regionalnego rynku pracy

Transkrypt

1 Projekt finansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego oraz ze środków budżetu państwa w ramach Zintegrowanego Programu Operacyjnego Rozwoju Regionalnego Prognoza zatrudnienia i zapotrzebowania na określone zawody w woj. dolnośląskim oraz lista zawodów opracowanie powstał o w ramach projektu WIEDZA PLUS 2 Kompleksowy monitoring potencjału i barier regionalnego rynku pracy Projekt jest realizowany w ramach Priorytetu II Działanie 2.1 Rozwój umiejętności powiązany z potrzebami regionalnego rynku pracy. Projekt jest realizowany na terenie woj. dolnośląskiego. Opracowanie wykonali: dr Ewa Kusideł dr Artur Gajdos Projekt realizuje: ASM Centrum Badań i Analiz Rynku Sp. z o.o Kutno ul. Grunwaldzka 5 tel. (024) fax. (024) STRONA TYTUŁOWA Informacji na temat Projektu Wiedza Plus 2 oraz niniejszego opracowania udziela Kierownik Projektu Jakub Ryszard Stempień tel. (024) j.stempien@asm-poland.com.pl

2 Spis treści I. Prognoza całkowitego popytu na pracę w woj. dolnośląskim na lata Źródła i charakterystyka danych statystycznych Prognozy liczby pracujących woj. dolnośląskiego na podstawie modeli trendu oraz metod wyrównywania wykładniczego Prognozy rynku pracy woj. dolnośląskiego na podstawie wielorównaniowych modeli przyczynowo-skutkowych II. Prognoza liczby pracujących w woj. dolnośląskim na lata według sektorów, sekcji i wybranych podsekcji PKD Prognozy liczby pracujących w podziale na cztery sektory gospodarki Prognozy liczby pracujących w sekcjach PKD Prognozy liczby pracujących w podsekcjach produkcji przemysłowej Wnioski III. Prognoza popytu na pracę (liczby pracujących) według wielkich i dużych grup zawodowych w woj. dolnośląskim na lata Dane statystyczne Metody prognozowania Prognozy liczby pracujących w woj. dolnośląskim według wielkich i dużych grup zawodowych Wnioski IV. Lista poszukiwanych zawodów w woj. dolnośląskim w latach Powstawanie nowych zawodów; światowe tendencje rozwoju rynków pracy Ogólnopolska prognoza zapotrzebowania na określone zawody do 2010r Prognozy dla dolnośląskiego rynku pracy Lista deficytowych i nadwyżkowych zawodów w woj. dolnośląskim do 2010r V. Załączniki VI. Literatura

3 I. Prognoza całkowitego popytu na pracę w woj. dolnośląskim na lata Źródła i charakterystyka danych statystycznych. W analizach i prognozowaniu zagregowanych elementów rynku pracy województwa dolnośląskiego wykorzystano informacje statystyczne w postaci szeregów czasowych o częstotliwości rocznej i kwartalnej z okresu Zmiennymi endogenicznymi charakteryzującymi kształtowanie się sytuacji na rynku pracy oraz objętych prognozowaniem na okres były: LP_dol liczba pracujących ogółem w tys. osób, LZ_dol liczba zatrudnionych (pracowników najemnych) w tys. osób, LB_dol liczba bezrobotnych w tys. osób, LOP_dol liczba ofert pracy w województwie, w tys. wolnych miejsc pracy, LAZ_dol=LP_dol+LB_dol liczba aktywnych zawodowo w województwie dolnośląskim. W konstruowanych modelach przyczynowo-skutkowych uwzględniono zarówno zmienne lokalne dla województwa oraz zmienne makroekonomiczne dla Polski. Bazę danych pomocniczych, głównie jako zmiennych objaśniających (predyktorów), stanowiły więc zebrane w odpowiednich bankach SPPP 1 : - makroekonomiczne dane GUS dotyczące kształtowania się w Polsce PKB, płacy przeciętnej brutto, liczby ludności, wskaźników cen, płacy minimalnej, nakładów inwestycyjnych i in. 2, zdefiniowane szczegółowo jako: PKB produkt krajowy brutto w cenach stałych 1995r., WBP przeciętna miesięczna płaca brutto w przeliczeniu na 1 zatrudnionego, w zł., (ceny bieżące), PC wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych, indeks jednopodstawowy, I kw. 1995r. = 1, 1 System Prognozowania Popytu na Pracę w Polsce: Por. SPPP część II, RCS, Warszawa Informacje i opracowania statystyczne, GUS, Warszawa; Poland Quarterly Statistics, Biuletyn Statystyczny, wyd. GUS, Warszawa (z różnych okresów ). 3

4 WMINP miesięczna płaca minimalna brutto w zł., (ceny bieżące), oraz - publikowane w specjalnych wydawnictwach szacunkowe dane GUS o kształtowaniu się według województw produktu regionalnego brutto (PKB według województw) i wartości dodanej w poszczególnych województwach w cenach bieżących i stałych oraz dane o stopie bezrobocia rejestrowanego i wskaźnikach cen według województw. W przypadku modelowania i formułowania prognoz popytu na pracę w województwie dolnośląskim były to następująco zdefiniowane zmienne objaśniające: PKB_dol produkt regionalny brutto wytworzony w województwie (w cenach stałych 1995r., mln.zł), WBP_dol przeciętna miesięczna płaca brutto w województwie dolnośląskim w przeliczeniu na 1 zatrudnionego, w zł., ceny bieżące), LL_dol liczba mieszkańców województwa dolnośląskiego w tys. osób, PC_dol wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych w województwie dolnośląskim, indeks jednopodstawowy I kw. 1995r. =1 Przy formułowaniu prognozy, jako informacje historyczne o kształtowaniu się zmiennych prognozowanych, wykorzystane zostały dane z Badań Aktywności Ekonomicznej Ludności Polski za okres od I kwartału 1995r. do IV kwartału 2005r. Korzystając ze specjalnego oprogramowania systemu analiz i prognoz SAP/SPPP 3 zmienne te zostały obliczone na podstawie indywidualnych ankiet BAEL dla poszczególnych kwartałów lat , tzn. dla tych okresów, które zawierały informacje o lokalizacji miejsca zamieszkania badanych gospodarstw domowych wg nowego podziału administracyjnego na 16 województw. W badaniach korzystano także z danych rocznych. W tym przypadku informacje statystyczne pochodziły z publikacji GUS, a w szczególności z Rocznika statystycznego województw i Produktu Krajowego Brutto według województw (różne wydania z lat ). Dla województwa dolnośląskiego podstawowe zmienne objaśniane i objaśniające prezentowane są na wykresach poniżej oraz w załączniku. 3 Zob. informacje na stronie internetowej 4

5 Wykres nr 1. Liczba pracujących w woj. dolnośląskim w okresie 1995 kw. I 2005 kw. IV (w tys. osób) LP_DOL LP_DOLP ^YFIT Źródło: Na podstawie danych kwartalnych z Badań Aktywności Ekonomicznej Ludności ( ) W pierwszym etapie formułowania prognozy dokonano identyfikacji tendencji, sezonowości oraz obserwacji i okresów nietypowych. W tym celu przeprowadzono estymację różnych postaci funkcji trendu z uwzględnieniem odpowiednio dobieranych zmiennych zero-jedynkowych. Na podstawie rezultatów badań empirycznych prezentowanych na wykresie można stwierdzić, iż ogólną tendencję kształtowania się liczby pracujących można aproksymować tylko wielomianem stopnia trzeciego (^YFIT). Ponieważ funkcja trendu stopnia trzeciego nie nadaje się do prognozowania na okresy średnie i długie, jako alternatywny model tendencji rozwojowej można zaproponować funkcję segmentowową. W celu zbudowania takiej funkcji zidentyfikowano trzy podokresy: 1) 1995 kw kw.4, 2) 2000 kw kw.1, 3) 2004 kw kw.4. 5

6 Wybierając podwójnie logarytmiczną (potęgową) postać funkcji, najlepsze dopasowanie (85% objaśnienia zmienności) otrzymano przy założeniu zmienności zarówno wyrazów wolnych, jak i współczynników kierunkowych w poszczególnych segmentach próby. Prezentowane poniżej rezultaty estymacji wskazują, iż w okresie pierwszym (1995 kw kw.4) przeciętne tempo wzrostu liczby pracujących w województwie wynosiło ok. 0,04% kwartalnie. Z kolei w okresie drugim obserwujemy spadek wartości tej zmiennej w tempie ok. 0,29% kwartalnie. W okresie trzecim, tzn. od 2 kwartału 2004r. obserwujemy przeciętne tempo wzrostu liczby pracujących wynoszące ok. 0,69% kwartalnie. Zmiany liczby pracujących ogółem charakteryzują również sezonowe spadki w I kwartałach poszczególnych lat w całym okresie analizy. Tablica nr 1. Wyniki estymacji segmentowego modelu tendencji rozwojowej liczby pracujących w województwie dolnośląskim: lp_dol=const +b 1 S1 +a 1^const_okres1+a 2^const_okres2+a 3 lnt_okres1+a 4 lnt_okres2+a 5 lnt_okres3+ε Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST S ^CONST_OKRES@ ^CONST_OKRES@ LNT_OKRES@ LNT_OKRES@ LNT_OKRES@ R 2 Adj = DW = DW4 = 1.51 Źródło: Obliczenia własne 1.2. Prognozy liczby pracujących woj. dolnośląskiego na podstawie modeli trendu oraz metod wyrównywania wykładniczego. Segmentowy model tendencji rozwojowej nie jest odpowiednim narzędziem do formułowania prognoz. W celu opracowania możliwych tendencji przyszłościowych kształtowania się liczby pracujących w województwie proponowany jest model autoregresyjno-nieliniowy oraz metody wyrównywania wykładniczego. W Tablicy 2 pokazane są wyniki estymacji tego równania. Dokonując następnie ekstrapolacji oszacowanego modelu na kolejne kwartały lat stwierdzono bardzo silny wpływ dwóch ostatnich obserwacji w próbie na wartości 6

7 prognozowane, tzn. z kw. 3 i r. Sformułowano więc dwie serie prognoz eliminując alternatywnie wpływ obserwacji z 4 kw (lpdolf3) oraz z 3 i 4 kw. 2005r. (lpdolf34). Oprócz prognozowanych tendencji, na wykresie zaznaczono również wartości zamrożone na poziomie odpowiednich kwartałów 2005r. Tablica nr 2. Wyniki estymacji autoregresyjno - nieliniowego modelu tendencji rozwojowej liczby pracujących w województwie dolnośląskim: lp_dol=const +a 1 *lp_dol(-1) +a 3 T+a 4 lnt+a 5 OT+b 1 S1+b 3 *S3+d 1 *u994+ε Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST LP_DOL{-1} T LNT OT S S U Equation Summary No. of Obs. = 40 R2= (adj)= Durbins H= Log(likelihood) = Durbin-Watson = Źródło: Obliczenia własne Wykres nr 2. Dopasowanie do danych oraz rezultaty prognozowania liczby pracujących w województwie dolnośląskim na podstawie trendu autoregresyjno-nieliniowego Źródło: Opracowanie własne. 7

8 W Tablicy 3 prezentowane są szeregi czasowe prognoz formułowanych zarówno na podstawie modelu trendu, jak i przy zastosowaniu trzech metod wyrównywania wykładniczego: Holta, Wintera i metody ADRES (ADaptive RESponses). Rezultaty z metody Holta i Wintera są rozbieżne, wskazując na wzrost do 1252 tys. osób, lub możliwość zmniejszenia się liczby pracujących do 993 tys. osób. Z metody ADRES otrzymano natomiast rezultat kompromisowy, czyli stagnację liczby pracujących na poziomie z roku Wykres nr 3. Dopasowanie do danych oraz rezultaty prognozowania liczby pracujących w województwie dolnośląskim na podstawie trzech metod wyrównywania wykładniczego Źródło: Opracowanie własne. 8

9 Tablica nr 3. Prognozy liczby pracujących w województwie dolnośląskim na podstawie modelu trendu oraz trzech metod wyrównywania wykładniczego (w tys. osób) LP_dol34 LP_dol3 LP_dolH LP_dolW LP_dolAD 2006 kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw Źródło: Obliczenia własne. Charakterystyki błędów prognozowania: Metoda Holta: Mean Pct Error (MPE) or bias = % Mean Squared Error (MSE) = Mean Absolute Pct Error (MAPE) = % Metoda Wintera: Mean Pct Error (MPE) or bias = % Mean Squared Error (MSE) = Mean Absolute Pct Error (MAPE) = % Metoda ADRES: Mean Pct Error (MPE) or bias = % Mean Squared Error (MSE) = Mean Absolute Pct Error (MAPE) = % 9

10 1.3. Prognozy rynku pracy woj. dolnośląskiego na podstawie wielorównaniowych modeli przyczynowo-skutkowych W przypadku modeli przyczynowo-skutkowych, dla opisu i prognozowania popytu na pracę w województwie dolnośląskim testowano modele uwzględniające zmiany regionalnego PKB lub wydajności pracy (PKB na 1 pracującego lub PKB w przeliczeniu na 1 mieszkańca) oraz nominalnej lub realnej płacy przeciętnej (w cenach produkcji lub konsumpcji). Dodatkowymi zmiennymi uzupełniającymi specyfikację funkcji zapotrzebowania na pracę najemną mogą być: stopa (lub liczba) bezrobotnych jako miara presji podaży na rynek pracy oraz zmienna czasowa dla uwzględnienia autonomicznych zmian technicznoorganizacyjnych w procesach produkcji. Takie relacje wynikają z ogólnych hipotez teoretycznych oraz potwierdzone są wieloma badaniami empirycznymi. Biorąc ponadto przekształcenie nieobserwowanej wielkości faktycznego popytu na pracę według formuły Brechlinga (partial adjustment) równanie zapotrzebowania na pracę ma charakter dynamiczny (autoregresyjny) z uwzględnieniem opóźnionej zmiennej objaśnianej. Specyfikację ogólną równania kształtowania się liczby zatrudnionych w estymacyjnej postaci podwójnie logarytmicznej można zapisać następująco: loglz t = a 0 + a 1 log(wbp/px) t + a 2 log(pkb/lp) t + a 3 logu t + a 4 t +a 5 loglz t-1 +ε t. W poszczególnych przypadkach tego typu równania mogą być modyfikowane poprzez uwzględnianie dodatkowych zmiennych oraz relacji stosunkowych np.: [WMINP/WBP] relacji płacy minimalnej do płacy przeciętnej, JP/PKBP stopy inwestycji ogółem w gospodarce narodowej lub w budownictwie (nakłady na roboty budowlano-montażowe w relacji do produkcji (wartości dodanej) w budownictwie; TAX stopy opodatkowania wynagrodzeń: TAX = 1- [WP/WBP], gdzie: WP wynagrodzenia przeciętne netto. Dla celów analizy dynamiki oraz średnio- i długookresowego prognozowania popytu na pracę ze szczególnym uwzględnieniem krótko- i długookresowych efektów zmian płac przeciętnych, wydajności pracy i innych zmiennych, można proponować model ECM, w którym zakłada się istnienie relacji kointegracyjnej pomiędzy liczbą pracujących, PKB i wynagrodzeniami przeciętnymi z możliwością rozszerzania lub zawężania specyfikacji: 10

11 dloglz t =(alfa-1) [loglz t-1 -a 0 -a 1 log(wbp/px) t-1 -a 2 log(pkb/lp) t-1 ] +b 1 dlog(wbp/px) t + +b 2 dlog(pkb/lp) t +ε t. gdzie: dlog operator przyrostu logarytmów Wielorównaniowy model i prognozy rynku pracy w Polsce Z wielu badań empirycznych z zakresu modelowania i prognozowania regionalnych rynków pracy wynika, iż zmienne ogólnokrajowe makroekonomiczne często w sposób istotny wpływają na kształtowanie się zmiennych regionalnych. Z tego względu przy specyfikacji równań dla zmiennych lokalnego rynku pracy również uwzględniane są makroekonomiczne zmienne objaśniające. W celu umożliwienia prognozowania wielowariantowego zbudowany został pomocniczy, wielorównaniowy model rynku pracy dla Polski. W modelu tym zastosowano równania o postaci podwójnie logarytmicznej. Estymowane na próbie od 1 kw do 4 kw (40 kwartałów): 1.Równanie płacy przeciętnej WBP: WBP=EXP( *LOG(PKB) *LOG(LBB) *LOG(LBB{-4}) *LOG(PC) *S *U991) R2(adj)= , DW= Równanie liczby zatrudnionych: LZ=EXP( *LOG(PKB) *LOG(WB) *LOG(LBB) *LOG(PC) *S1) R2(adj)= , DW= Równanie liczby pracujących: LP=(EXP( *LOG(LZ) *LOG(PKB) *LOG(PC) *LOG(LBB) *S3) R2(adj)= , DW= Równanie liczby bezrobotnych: LBB=EXP( *LOG(PKB{-2}) *LOG(WB{-1}) *LOG(LP) *S *S *U012) R2(adj)= , DW=

12 5.Równanie liczby wolnych miejsc pracy: LO=EXP( *LOG(PKB) *LOG(PKB{-2}) *LOG(PC) *LOG(LBB{-2}) *LOG(WBP{-1}) *S *S3) R2(adj)= , DW= ,7,8: Tożsamości: WB=WBP/PC przeciętna płaca realna, LPP=LP+LO popyt na pracę, LAZ=LBB+LP liczba aktywnych zawodowo. Zastosowany model krajowego rynku pracy jest układem równań łącznie współzależnych z blokiem 3 tożsamości post-rekurencyjnych: Model RYNEKP Linkage Statistics 8 Equations 26 Endogenous Linkages Density of Linkage Matrix is 2.89 Equations will be solved in the following order: 1 1 EWBP 1 WBP 2 2 ELZ 2 LZ 3 3 ELP 3 LP 4 4 ELB 4 LBB 5 8 IWB 8 WB 6 5 ELO 5 LO 7 6 ILAZ 6 LAZ 8 7 ILPP 7 LPP Nonlinear simultaneous block 1 contains 5 equations. Recursive block 2 contains 3 equations. Przyjęto trzy scenariusze symulacyjne: a. ceny na poziomie roku 2006 (brak wzrostu cen) do końca 2010r. + wzrost PKB o 5% rocznie w wersji 2 modelu; b. wzrost inflacji o 2% rocznie + wzrost PKB o 3% rocznie w wersji 2, c. wzrost inflacji o 5% rocznie3 + wzrost PKB o 2% rocznie w wersji 2. Wyniki symulacji na podstawie scenariusza I, czyli wariantu optymistycznego prezentowane są poniżej w tablicy, a porównanie rezultatów z trzech wariantów dla niektórych zmiennych pokazane jest na załączonych wykresach. 12

13 Tablica nr 4; Wykres nr 4. Prognozy zmiennych krajowego rynku pracy (wariant optymistyczny) PKB^F WBP^F WB^F LZ^F LP^F LBB^F LO^F LPP^F LAZ^F PC 2006 kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw Q4 2007Q4 2008Q4 2009Q4 2010Q4 LZ LZ^2 LZ^5 Liczba zatrudnionych (pracowników najemnych) Liczba pracujących 13

14 Liczba wolnych miejsc pracy (oferty pracy, GUS) LBB - liczba bezrobotnych WB płaca przeciętna w cenach stałych 1995r. Źródło: Obliczenia własne. PKB produkt krajowy brutto Wielorównaniowy model i prognozy rynku pracy województwa dolnośląskiego W celu konstrukcji wielorównaniowego modelu rynku pracy dla województwa dolnośląskiego testowano wiele możliwych specyfikacji zmiennych objaśnianych w poszczególnych równaniach. W wersji symulacyjnej modelu zastosowano następujące zależności: 1. LZ_dol - kształtowanie się liczby zatrudnionych (pracowników najemnych) w przypadku województwa dolnośląskiego najlepiej opisują zmienne regionalne: PKB_dol i WBP_dol oraz zależność autoregresyjna z opóźnieniem o 1 kwartał: REGRESS : dependent variable is LNLZDOL Using 1996Q1-2005Q4 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST LNPKBDOL E LNWBPDOL E E LNLZDOL{-1} E Equation Summary No. of Obs. = 40 R2 = (adj) = Durbins H= Sum of Sq. Resid. = E-01 Std. Error of Reg. = E-01 Log(likelihood) = Durbin-Watson =

15 2. LP_dol - liczba pracujących ogółem jest skorelowana z liczbą pracowników najemnych oraz zależy od poziomu płac realnych w województwie: REGRESS : dependent variable is LNLPDOL Using 1996Q1-2005Q4 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST LNLZDOL E LNWBDOL E E Equation Summary No. of Observations = 40 R2 = (adj) = Sum of Sq. Resid. = E-01 Std. Error of Reg. = E-01 Log(likelihood) = Durbin-Watson = LB_dol liczba bezrobotnych zależy od zmian poziomu regionalnego produktu brutto, poziomu realnej płacy przeciętnej w województwie oraz podlega inercji: REGRESS : dependent variable is LNLBDOL Using 1996Q1-2005Q4 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST LNPKBDOL LNLBDOL{-1} E LNWBDOL Equation Summary No. of Obs. = 40 R2 = (adj) = Durbins H= Sum of Sq. Resid. = Std. Error of Reg. = E-01 Log(likelihood) = Durbin-Watson = LOP_dol liczba wolnych miejsc pracy w województwie dolnośląskim zależy od regionalnego produktu brutto, oraz od liczby bezrobotnych w województwie z przed dwóch kwartałów. Wahania kwartalne można eliminować poprzez zastosowanie autoregresji czwartego rzędu: REGRESS : dependent variable is LOP_DOL Using 1996Q1-2005Q4 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST LOP_DOL{-4} E PKB_DOL E LB_DOL{-2} S Equation Summary No. of Observations = 40 R2 = (adj) = Sum of Sq. Resid. = E+07 Std. Error of Reg. = Log(likelihood) = Durbin-Watson =

16 5. PKB_dol produkt regionalny brutto zależy od poziomu produktu krajowego brutto oraz od zmian przeciętnej płacy w województwie: REGRESS : dependent variable is LNPKBDOL Using 1996Q1-2005Q4 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST LNPKB E LNWBPDOL E E Equation Summary No. of Observations = 40 R2 = (adj) = Sum of Sq. Resid. = E-01 Std. Error of Reg. = E-01 Log(likelihood) = Durbin-Watson = WBP_dol przeciętna płaca miesięczna 1 zatrudnionego w województwie dolnośląskim zależy od zmian wydajności pracy (Xdol=PKB_dol/LP_dol) i płac realnych w województwie w okresie poprzednim oraz od zmian wskaźnika cen w poprzednim kwartale: REGRESS : dependent variable is LNWBPDOL Using 1996Q1-2005Q4 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST LNXDOL{-1} E LNWBDOL{-1} LNPCDOL{-1} Equation Summary No. of Observations = 40 R2 = (adj) = Sum of Sq. Resid. = Std. Error of Reg. = E-01 Log(likelihood) = Durbin-Watson = PC_dol ceny w województwie dolnośląskim opisywane są w zależności od kształtowania się ogólnego poziomu cen w kraju oraz autoregresyjnie od własnych opóźnień o 1 i 4 kwartały: REGRESS : dependent variable is PC_DOL Using 1996Q1-2005Q4 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST E PC_DOL{-1} E PC_DOL{-4} E PC E Equation Summary No. of Obs. = 40 R2 = (adj) = Durbins H= Sum of Sq. Resid. = E-01 Std. Error of Reg. = E-01 Log(likelihood) = Durbin-Watson =

17 Oprócz równań stochastycznych w modelu zastosowano cztery tożsamości umożliwiających prognozowanie: 8. LAZ_dol= LP_dol+LB_dol liczby aktywnych zawodowo w woj. dolnośląskim, 9. LPP_dol=LP_dol+LOP_dol całkowitego popytu na pracę w województwie, 10. WB_dol=WBP_dol/PC_dol poziom realnej płacy przeciętnej, 11. SB_dol=LB_dol/LAZ_dol stopę bezrobocia regionalnego. W celu jednoczesnego wykorzystania zmiennych krajowych i regionalnych w prognozowaniu rynku pracy woj. dolnośląskiego równania modelu rynku krajowego połączono z modelem regionalnym. W rezultacie otrzymano następujący układ równań 19 równań. Model RYNEKDOL Linkage Statistics 19 Equations 47 Endogenous Linkages Density of Linkage Matrix is 2.47 Equations will be solved in the following order: Equation Associated Variable 1 EWBP WBP 2 ELZ LZ 3 ELP LP 4 ELB LBB 5 ELO LO 6 ILAZ LAZ 7 ILPP LPP 8 IWB WB 9 EPKBDO PKB_DOL 10 EWBPDO WBP_DOL 11 ELZDO LZ_DOL 12 ELPDO LP_DOL 13 ELBDO LB_DOL 14 ELOPDO LOP_DOL 15 ILAZDO LAZ_DOL 16 ILPPDO LPP_DOL 17 IWBDO WB_DOL 18 ISBDO SB_DOL 19 EPCDO PC_DOL Recursive block 1 is empty. Nonlinear simultaneous block 1 contains 5 equations. Recursive block 2 contains 14 equations. 17

18 Po oszacowaniu równań stochastycznych dwustopniową MNK wykonano trzy szacunki symulacyjne przy opisanych wyżej założeniach odnośnie kształtowania się PKB i PC w okresie prognozy , tzn.: - w wariancie optymistycznym: 0% wzrostu cen i 5% wzrostu PKB (rocznie); - w wariancie pesymistycznym: 5% wzrostu cen i 2% wzrostu PKB rocznie, - w wariancie pośrednim: 2% wzrostu cen i 3% wzrostu PKB rocznie. Rezultaty prognozowania wariantowego prezentowane są poniżej: Wykres nr 5. Prognozowanie wariantowe Liczba zatrudnionych Liczba pracujących Liczba bezrobotnych Liczba wolnych miejsc pracy 18

19 Produkt regionalny brutto Źródło : Obliczenia własne. Nominalna miesięczna płaca przeciętna Prognozy rynku pracy woj. dolnośląskiego prezentowane są poniżej w trzech wariantach: Tablica nr 5. Prognoza rynku pracy woj. dolnośląskiego w wariancie optymistycznym LP_DOL^05 LOP_DOL^05 LB_DOL^05 LZ_DOL^05 WBP_DOL^05 PKB_DOL^ kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw Źródło : Obliczenia własne. 19

20 Tablica nr 6. Prognoza rynku pracy woj. dolnośląskiego w wariancie pośrednim LP_DOL^23 LZ_DOL^23 LO_DOL^23 LB_DOL^23 WBP_DOL^23 PKB_DOL^ kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw Źródło : Obliczenia własne. 20

21 Tablica nr 7. Prognoza rynku pracy woj. dolnośląskiego w wariancie pesymistycznym LP_DOL^52 LZ_DOL^52 LB_DOL^52 LO_DOL^52 WBP_DOL^52 PKB_DOL^ kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw kw Źródło : Obliczenia własne. 21

22 II. Prognoza liczby pracujących w woj. dolnośląskim na lata według sektorów, sekcji i wybranych podsekcji PKD W opracowaniu znajdują się prognozy liczby pracujących 4 według sektorów, sekcji i podsekcji PKD. Polska Klasyfikacja Działalności (PKD) jest klasyfikacją pięciopoziomową, a w niniejszym opracowaniu szczegółowo zajmujemy się: - poziomem pierwszym dotyczącym 17 sekcji, na które składają się czynności charakteryzujące się podobnym podziałem pracy (np. sekcja rolnicza, produkcji przemysłowej, handlu itp. por. podrozdział 2.1); - poziomem pośrednim dotyczącym podsekcji występujących jedynie w sekcjach obejmujących działalność przemysłową. W naszym przypadku analizujemy podsekcje produkcji przemysłowej 5 w trzecim rozdziale opracowania; - zagregowanymi danymi dotyczącymi sekcji, dzięki którym otrzymujemy dane najbardziej ogólne, dotyczące 4 sektorów gospodarki: rolniczego (suma sekcji A, B), przemysłowego (suma sekcji C, D, E, F), usług rynkowych (suma sekcji G, H, I, J, K, O, P, Q) 6 i usług nierynkowych (suma sekcji L, M, N). Wszystkie prognozy bazują na kwartalnych danych BAEL z okresu od I kwartału 1995r. do IV kwartału 2005r., co stanowi 44 obserwacje. Na podstawie tych danych sformułowano prognozy na następne 20 okresów tj. do 4. kwartału 2010r. Do sformułowania prognoz posłużyły modele wektorowej autoregresji VAR 7. W każdym rozdziale tworzono osobny model, którego postać była wynikiem zastosowania wielu testów statystycznych (typu niestacjonarności zmiennych, długości opóźnień, egzogeniczności, blokowej nie-przyczynowości i in.). W ostateczności wybierano tę wersję modelu, która dawała najlepsze dopasowanie do danych oraz tę, której reszty w największym stopniu spełniały założenia o normalności rozkładu, braku autokorelacji, homoskedastyczności i właściwość doboru liniowej postaci funkcyjnej. Szczegóły wszystkich estymacji zamieszczono na wydrukach w załącznikach 1-3. Nie zamieszczamy dokładnych 4 Czasami, w celu uniknięcia powtórzeń, używamy pojęcia zatrudnieni, zamiast pracujący. Zawsze jednak chodzi nam o kategorię definiowaną przez GUS jako pracujący. 5 Dwie dodatkowe podsekcje występują jeszcze w sekcji C: Górnictwo przemysłowe. 6 Symbolika i opis poszczególnych sekcji PKD znajduje się na początku podrozdziału Opis stosowanej metodologii można znaleźć w wielu książkach np. w Kusideł [2000]. Uzasadnienie jej 22 zastosowania do prognozowania rynku pracy autorka zawarła w wielu opracowaniach np. Kusideł [2005].

23 opisów stosowanych testów, bowiem można je znaleźć w wielu opracowaniach, np. Kusideł [2000, rozdział 1]. Dla każdej zmiennej wyznaczono cztery warianty prognoz: podstawowy, optymistyczny, stagnacyjny i pesymistyczny. Wariant podstawowy pochodzi z modelu VAR, w którym rolę zmiennych objaśniających pełniły opóźnione wartości zmiennych objaśnianych. Prognozy podstawowe powstają zatem całkowicie mechanicznie, wykorzystując jedynie dynamiczne powiązania zmiennych. Ponieważ sytuacja na lokalnych rynkach pracy jest w dużym stopniu uzależniona od ogólnej sytuacji społeczno-ekonomicznej, wyznaczono również prognozy w zależności od trzech różnych wariantów ukształtowania ogólnokrajowego rynku pracy do 2010r. (por. p ). Niniejszy rozdział został podzielony na trzy podrozdziały, w których prognozujemy liczbę pracujących w województwie dolnośląskim w podziale sektory (podrozdział 2.1), sekcje (podrozdział 2.2) i podsekcje PKD (podrozdział 2.3). Obliczenia wykonywane były w trzech pakietach programowych: Microsoft Excel, Microfit 4.0, Matlab Prognozy liczby pracujących w podziale na cztery sektory gospodarki Opis danych statystycznych Poniżej znajduje się analiza i prognoza liczby pracujących w czterech sektorach gospodarki województwa dolnośląskiego: rolniczym, przemysłowym, usług rynkowych i usług nierynkowych. Dane o sektorach powstały z sumowania odpowiednich danych dotyczących sekcji PKD, które opisuje Tablica 8. Agregowanie sekcji do poziomu sektorów odbywa się według następującego klucza: - sektor rolniczy: suma sekcji A, B; - sektor przemysłowy: suma sekcji C, D, E, F; - sektor usług rynkowych: suma sekcji G, H, I, J, K, O, P, Q; - sektor usług nierynkowych: suma sekcji L, M, N. 23

24 L.P Tablica nr 8. Symbol sekcji Symbole i aktualny opis głównych sekcji PKD Symbol Opis sekcji zmiennej 1 A rol Rolnictwo, łowiectwo i leśnictwo. 2 B Rybactwo. 3 C gor Górnictwo. 4 D pro Przetwórstwo przemysłowe. 5 E ene Wytwarzanie i zaopatrywanie w energię elektryczną, gaz i wodę. 6 F bud Budownictwo. 7 G han Handel hurtowy i detaliczny. Naprawa pojazdów samochodowych, motocykli oraz artykułów użytku osobistego i domowego. 8 H hot Hotele i restauracje. 9 I tra Transport, gospodarka magazynowa i łączność. 10 J fin Pośrednictwo finansowe. 11 K nie Obsługa nieruchomości, wynajem i usługi związane z prowadzeniem działalności gospodarczej. 12 L adm Administracja publiczna i obrona narodowa. Obowiązkowe ubezpieczenie społeczne i powszechne ubezpieczenia zdrowotne. 13 M edu Edukacja. 14 N zdr Ochrona zdrowia i pomoc społeczna. 15 O poz Działalność usługowa komunalna, społeczna i indywidualna, pozostała. 16 P Gospodarstwa domowe zatrudniające pracowników. 17 Q Organizacje i zespoły eksterytorialne. Źródło: A. Korczyn, P. Sasin, [2005]. Poniżej prezentujemy wykresy struktury pracujących w województwie dolnośląskim i, dla porównania, w Polsce. 24

25 Wykres nr 6. Struktura pracujących w 4 sektorach gospodarki Polski i woj. dolnośląskiego Udział pracujących w rolnictwie Udział pracujących w przemyśle 25% 20% 45% 40% 15% 10% 5% 0% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 1995q1 1996q1 1997q1 1998q1 1999q1 2000q1 2001q1 2002q1 2003q1 2004q1 2005q1 Udział pracujących w usługach rynkowych 1995q1 1996q1 1997q1 1998q1 1999q1 2000q1 2001q1 2002q1 2003q1 2004q1 2005q1 Źródło: obliczenia własne. dolnośląskie Polska dolnośląskie Polska 35% 30% 25% 20% 26% 24% 22% 20% 18% 16% 14% 12% 10% 1995q1 1996q1 1995q1 1996q1 1997q1 1998q1 1999q1 2000q1 2001q1 2002q1 2003q1 2004q1 2005q1 Udział pracujących w usługach nierynkowych 1997q1 1998q1 1999q1 2000q1 2001q1 2002q1 2003q1 2004q1 2005q1 dolnośląskie Polska dolnośląskie Z Wykresu 6 wynika, że udział pracujących w rolnictwie kształtuje się na dużo niższym poziomie w woj. dolnośląskim niż w całej Polsce. W pozostałych sektorach wartości te są natomiast nieco wyższe niż dla całego kraju. Tendencje w woj. dolnośląskim są podobne do ogólnokrajowych: spada udział pracujących w rolnictwie i przemyśle (oprócz ostatnich kilku kwartałów) i rośnie w usługach, szczególnie nierynkowych. Średnie wartości udziału pracujących plasują woj. dolnośląskie na przedostatnim, piętnastym miejscu pod względem rolnictwa i na czwartym miejscu pod względem przemysłu i usług. Mały udział pracujących w rolnictwie przy jednocześnie dużym udziale pracujących w usługach pozwalają zakwalifikować województwo dolnośląskie do regionów innowacyjnych. Badanie sezonowości wskazało występowanie istotnych statystycznie wahań sezonowych w: rolnictwie, gdzie liczba pracujących odchyla się od wartości średniej o -6,6 tys. osób i +6,7 tys. osób odpowiednio w pierwszym i trzecim kwartale badanego okresu, przemyśle, gdzie liczba pracujących jest mniejsza od średniej o 15,3 tys. osób w każdym pierwszym kwartale badanego okresu, Polska 25

26 Dodatkowo w rolnictwie, przemyśle i usługach nierynkowych można było stwierdzić malejącą tendencję w liczbie pracujących 8. Szczegóły badania występowania trendu i sezonowości pokazuje Tablica 9. Tablica nr 9. Oszacowania liniowego trendu z sezonowością (z odjętym 4. kwartałem, dla którego efekty obliczono po estymacji) dla liczby pracujących w sektorach gospodarki województwa dolnośląskiego. Oszacowania istotne statystycznie zacieniono Rolnictwo Przemysł Usługi rynkowe Usługi nierynkowe Wyraz wolny T S S S S Źródło: obliczenia własne Prognozy liczby pracujących w 4 sektorach gospodarki woj. dolnośląskiego Prognozy dla pracujących w 4 sektorach gospodarki Polski pochodzą z następującego, czterorównaniowego modelu VAR: y t =A 0 +A 1 y t-1 + A 2 y t-2 +Bx t +e t (2.1.2) gdzie: A 0 macierz parametrów części deterministycznej równania. W naszym przypadku znajdują się w niej: oszacowanie wyrazu wolnego i oszacowania przy zmiennych sezonowych: s 1t, s 2t, s 3t, przyjmujących wartość 1 odpowiednio w pierwszym, drugim i trzecim kwartale każdego roku oraz wartość 1 dla każdego czwartego kwartału; y t wektor obserwacji dla zmiennych objaśnianych równania: y t =[Δlrol t Δlprz t Δluslr t Δlusln t ], gdzie Δlrol t, Δlprz t, Δluslr t, Δlusln t przyrosty logarytmów liczby pracujących odpowiednio w rolnictwie, przemyśle, usługach rynkowych i nierynkowych; x t wektor obserwacji dla zmiennych egzogenicznych modelu: x t = [Δlprac t ], gdzie Δlprac t oznacza przyrosty logarytmów liczby pracujących w całej gospodarce polskiej, których wartości dla okresu prognozowanego wyznaczamy w paragrafie Model (2.1.2) został użyty w dwóch wersjach: podstawowej i wariantowej. Wersja podstawowa powstała przy założeniu, że x t =0. Prognozy wariantowe: optymistyczna, pesymistyczna i stagnacyjna, wynikają z uprzednich założeń dotyczących kształtowania się 8 Zauważmy, że tendencja liczby pracujących w usługach nierynkowych jest inna niż udziału tej kategorii w ogóle pracujących w województwie dolnośląskim (por. wykres 2.1). 26

27 ogólnokrajowego rynku pracy, czego szczegóły znajdują się w paragrafie Dołączenie zmiennej egzogenicznej w postaci liczby pracujących w Polsce potwierdza wysoki współczynnik korelacji pomiędzy tą zmienną, a liczbą pracujących w woj. dolnośląskim. Dołączenie zmiennych sezonowych wynikało z faktu, że przyrosty logarytmów zastosowane w (2.1.2) wykazywały zróżnicowanie sezonowe, o czym świadczą współczynniki liniowego trendu i sezonowości pokazane w Tablicy 10. Tablica nr 10. Oszacowania liniowego trendu z sezonowością (z odjętym 4. kwartałem, dla którego efekty obliczono po estymacji) dla przyrostów logarytmów liczby pracujących w sektorach gospodarki województwa dolnośląskiego. Oszacowania istotne statystycznie zacieniono. Rolnictwo Przemysł Usługi rynkowe Usługi nierynkowe Wyraz wolny t 3.60E E E E-04 S S S S Źródło: obliczenia własne Wyznaczenie scenariuszy rozwoju polskiego rynku pracy Do wyznaczenia różnych scenariuszy rozwoju rynku pracy posłużył model postaci: y t = α 0 + α1 yt 1 + β1s1 t + β 2s2t + β 3s3t + ε t (2.1.3) gdzie: y t liczba pracujących w Polsce w okresie I kw IV kw. 2005, s 1t, s 2t, s 3t zmienne sezonowe przyjmujące wartość 1 odpowiednio w pierwszym, drugim i trzecim kwartale każdego roku oraz wartość 1 dla każdego czwartego kwartału (taka konstrukcja zmiennych pozwala nam na interpretację parametrów w charakterze odchyleń od średniej zjawiska), y t-1 opóźnione o jeden kwartał wartości zmiennej objaśnianej y t. Oszacowanie powyższego modelu daje następujący rezultat (wszystkie oszacowania oprócz wyrazu wolnego są istotne statystycznie): y t =404,9-+0,916y t-1-296,9s 1t +223,3s 2t +253,3s 3t (2.1.3a) 27

28 Prognozy wyznaczone bezpośrednio z równania (2.1.3a) zakładają brak istotnych zmian w liczbie pracujących w porównaniu do wartości zaobserwowanych w ostatnich kilku kwartałach. Prognozy te nazywamy wariantem stagancyjnym. Poprzez korektę współczynnika przy y t-1 (o odpowiednio +0,01 i -0,01) uzyskujemy prognozy optymistyczne i pesymistyczne. Wartości wszystkich prognoz liczby pracujących w Polsce pokazuje Tablica 11 i Wykres 7. Tablica nr 11. Prognozy liczby pracujących w Polsce (w tys. osób) dla różnych wariantów rozwojowych wariant pesymistyczny wariant stagnacyjny wariant optymistyczny 2006Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Źródło: obliczenia własne. 28

29 Wykres nr 7. Scenariusze rozwoju rynku pracy w Polsce pesym stagn optym Q1 1995Q4 1996Q3 1997Q2 1998Q1 1998Q4 1999Q3 2000Q2 2001Q1 2001Q4 2002Q3 2003Q2 2004Q1 2004Q4 2005Q3 2006Q2 2007Q1 2007Q4 2008Q3 2009Q2 2010Q1 2010Q4 Źródło: obliczenia własne. Scenariusz optymistyczny zakłada wzrost liczby pracujących w Polsce o średnio 100 tys. osób z okresu na okres. Scenariusz pesymistyczny zakłada okresowe spadki liczby pracujących o średnio 115 tys. osób. W końcu prognozowanego okresu (koniec 2006r.) w wariancie optymistycznym prognozuje się wzrost liczby pracujących o 15%, w pesymistycznym spadek o 15,6% w stosunku do IV kwartału 2005r., a w stagnacyjnym ustabilizowanie liczby pracujących na poziomie zaobserwowanym w ostatnim okresie Prognozy liczby pracujących w 4 sektorach gospodarki woj. dolnośląskiego Poniżej znajdują się tablice z wartościami prognoz dla 4 wariantów rozwojowych. Przypomnijmy, że wariant podstawowy pochodzi z modelu (2.1.2), dla którego x t =[0], a zatem jest to model, w którym pomija się wpływ liczby pracujących w całym kraju, i co za tym idzie, scenariusze rozwojowe tego zjawiska. 29

30 Tablica nr 12. Prognozy liczby pracujących (w tys. osób) w podstawowym wariancie rozwoju Rolnictwo Przemysł Usługi rynkowe Usługi nierynk. Razem 2006Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Wsp. trendu Źródło: obliczenia własne. 30

31 Tablica nr 13. Prognozy liczby pracujących (w tys. osób) w optymistycznym wariancie rozwoju Rolnictwo Przemysł Usługi rynkowe Usługi nierynk. Razem 2006Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Wsp. trendu Źródło: Obliczenia własne 31

32 Tablica nr 14. Prognozy liczby pracujących (w tys. osób) w stagnacyjnym wariancie rozwoju Rolnictwo Przemysł Usługi rynkowe Usługi nierynk. Razem 2006Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Wsp. trendu Źródło: obliczenia własne. 32

33 Tablica nr 15. Prognozy liczby pracujących (w tys. osób) w pesymistycznym wariancie rozwoju Rolnictwo Przemysł Usługi rynkowe Usługi nierynk. Razem 2006Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Wsp. trendu Źródło: obliczenia własne. W ostatnich wierszach Tablic zamieszczono współczynniki liniowego trendu dla prognoz liczby pracujących. Wynika z nich, że w rolnictwie prognozuje się spadek liczby pracujących o ok. 0.46, 0.47 i 0.91 tys. osób z kwartału na kwartał w scenariuszu odpowiednio podstawowym, stagnacyjnym i pesymistycznym. W scenariuszu optymistycznym brak jest istotnych zmian. We wszystkich scenariuszach rozwojowych prognozuje się spadek pracujących w przemyśle. Największe wzrosty prognozuje się w usługach rynkowych jedynie pesymistyczny scenariusz rozwoju krajowego rynku pracy jest w stanie odwrócić te pozytywne tendencje Prognozy liczby pracujących w sekcjach PKD W Tablicy 8 znajduje się opis i symbolika 17 sekcji Polskiej Klasyfikacji Działalności oraz nazwy jakich używamy dla tych zmiennych w badaniu. Ze względu na niewielką liczebność sekcji B połączono ją z sekcją A (sekcja AB); podobnie postąpiono z sekcjami P i Q, które 33