Przepływy na polskim rynku pracy co mówią nam miesięczne dane bezrobocia rejestrowanego? STRESZCZENIE

Transkrypt

1 Przepływy na polskim rynku pracy co mówią nam miesięczne dane bezrobocia rejesrowanego? Michał Gradzewicz *, Paweł Srzelecki ** STRESZCZENIE Arykuł przedsawia wyniki analizy cykliczności przepływów na polskim rynku pracy oparych na meodyce zaproponowanej przez Shimera (Shimer 27). Wyznaczone na podsawie ej meody prawdopodobieńswa z miesięcznych danych z urzedów pracy są porównane z prawdopodobieńswami znalezienia i uray pracy wyznaczonych na podsawie kwaralnych przepływów oparych na danych BAEL. Prawdopodobieńswa orzymane na podsawie obydwu meod kszałują się relaywnie podobnie (są isonie dodanio skorelowane w czasie) i w zbliŝony sposób opisują rozwój syuacji na rynku pracy. Z przeprowadzonej analizy korelacyjnej wynika, Ŝe procesem najsilniej kszałującym sopę bezrobocia w cyklu koniunkuralnym jes proces worzenia nowych miejsc pracy, choć znaczenie procesu likwidacji miejsc pracy wzrasa zdecydowanie w okresach spowolnienia, a szczególnie w pierwszej fazie recesji. Przeprowadzone analizy wskazują akŝe na wzros dynamiki obu omawianych przepływów na rynku pracy. Pod koniec la 9-ych wzrosowi bezrobocia owarzyszyły głębokie i długorwałe negaywne endencje zmian prawdopodobieńsw znalezienia i uray pracy. BieŜące spowolnienia związane było począkowo z gwałowanymi zmianami obu prawdopodobieńsw, kóre nasępnie usabilizowały się na gorszych poziomach. MoŜe o sugerować, Ŝe obecny okres rudniejszej syuacji na rynku pracy powinien być krószy. Wyznaczone na podsawie analizy korelacyjnej powiązanie wyliczonych prawdopodobieńsw z dynamiką PKB jes mniej klarowne siła korelacji jes ogólnie niŝsza, a relaywnie bardziej związanym z PKB wydaje się być proces likwidacji miejsc pracy. Choć ekonomiczna inerpreacja ego zjawiska jes urudniona, o związane moŝe być o z odmiennym charakerem cykliczności PKB, w przypadku kórego sosunkowo duŝe znaczenie mają flukuacje o krókich okresach (podobnie jak w przypadku procesu likwidacji miejsc pracy), nie zawsze wpływające na zmiany sopy bezrobocia. Ponado, biorąc pod uwagę długookresowe wahania obu prawdopodobieńsw i najprawdopodobniej relaywnie małą głębokość i króki okres bieŝącego spowolnienia gospodarczego, moŝna oczekiwać, Ŝe w czasie przyszłego oŝywienia gospodarczego rynek pracy będzie bardziej elasycznie dososowywał się do zmieniającego się ooczenia, niŝ w rakcie poprzednich oŝywień gospodarczych. * Insyu Ekonomiczny NBP ** Insyu Ekonomiczny NBP, Insyu Saysyki i Demografii SGH

2 . WSTĘP Sandardowa analiza zmian zachodzących na rynku pracy koncenruje się zwykle na zmianach zachodzących w zasobach osób bezrobonych oraz pracujących. Informacje ego ypu są podsawą bieŝącej oceny syuacji na rynku pracy (publikacje GUS) oraz są powszechnie wykorzysywane w modelach gospodarki. Tymczasem liczba osób szukających pracę w gospodarce oraz w konsekwencji sopa bezrobocia jes wypadkową przypływów i odpływów do/z bezrobocia, będących wynikiem procesów worzenia i desrukcji miejsc pracy w gospodarce (jak równieŝ przepływów do/z nieakywności ekonomicznej), a wielkość ych przepływów jes wielokronie większa niŝ wielkość samych zmian liczby pracujących czy bezrobonych. Taki sposób opisu zjawisk zachodzących na rynku pracy moŝna znaleźć między innymi w badaniach Blancharda i Diamonda (Blanchard e al. 99) jak równieŝ w badaniach powsających wraz z rozwojem modeli rynku pracy opisujących zmiany na rynku pracy poprzez decyzje podmioów w skali mikro akich jak np.: model poszukiwań pracy (Morensen & Pissarides 994) Sopniowo analizy rynku pracy za pomocą przepływów pomiędzy róŝnymi kaegoriami osób sały się akŝe częso wykorzysywanym narzędziem w badaniach empirycznych, przydanym w analizach wpływu podaŝy i popyu, elasyczności rynku pracy oraz dynamiki przechodzenia pomiędzy róŝnymi sekorami gospodarki (Davis e al. 998) Jedną z najŝywiej dyskuowanych kwesii w lieraurze doyczącej przepływów na rynku pracy jes problem cykliczności przepływów pomiędzy zarudnieniem i bezrobociem, a więc zachowania się kreacji miejsc pracy i desrukcji miejsc pracy w cyklu koniunkuralnym. Cześć badań pokazuje, Ŝe kreacja nowych miejsc pracy jes zdecydowanie bardziej związana z cyklem koniunkuralnym niŝ desrukcja miejsc pracy (Shimer 27), podczas gdy wcześniejsze analizy wiązały wahania cykliczne raczej z wahaniami desrukcji miejsc pracy (Davis e al. 998) Część badań wskazuje eŝ, Ŝe rozróŝnienie wpływu cyklu na wahania kreacji i desrukcji miejsc pracy moŝe zaleŝeć od meod oceny całościowego wpływu kaŝdego z przepływów oraz danych uŝywane w analizach (Fujia & Ramey 27) oraz dodakowo uwzględniania przepływów z i do akywności zawodowej (Yashiv 26). Nasilenie przepływów związanych z kreacją i desrukcją miejsc pracy oraz cykliczność ych zachowań róŝnią się pomiędzy krajami. Cykliczne zmiany kreacji miejsc pracy wydają się mieć większe znaczenie dla cyklicznych zmian bezrobocia w krajach anglosaskich o relaywnie elasycznych warunkach zarudnienia, naomias w krajach Europy Zachodniej cykliczny wpływ kreacji i desrukcji miejsc pracy na wahania bezrobocia w cyklu koniunkuralnym jes podobny (Elsby e al. 27). Analizy przepływów na polskim rynku pracy wykorzysywane były w osanich 2 laach do idenyfikacji bezrobocia srukuralnego grup o największych i najmniejszych prawdopodobieńswach znalezienia i uray pracy (Socha & Szanderska 2) oraz poszukiwań sopy bezrobocia równowagi w polskiej gospodarce zdefiniowanej jako bezrobocie przy sałych przepływach na rynku pracy (Gora 2). Przepływy na polskim rynku pracy były akŝe rakowane jako miary same w sobie poprawniej opisujące zmiany na rynku pracy w laach 99-ych (Kucharski 2) oraz jako narzędzie do analiz przepływów międzysekorowych siły roboczej (Rukowski 22), (H. Ingham & M. Ingham 25), jak równieŝ w konekście analizy konsekwencji coraz szerszego wykorzysywania przez pracodawców umów na czas określony (Bukowski e al. 28). Ponado, w pracy (Srawinski 29) dokonano oceny cykliczności zmian w prawdopodobieńswach przepływów na rynku pracy, z kórej wynika, Ŝe w Polsce relaywnie większy wpływ na kszałowanie się 2

3 bezrobocia miał proces kreacji miejsc pracy, choć znaczenie procesu desrukcji oraz przepływów do/z nieakywności zawodowej jes niezaniedbywalne. Klasycznym podejściem pozwalającym na wyodrębnienie przepływów na rynku pracy jes obserwacja ych samych osób w kolejnych momenach czasu (dane panelowe lub informacje o sanie na rynku pracy w przeszłości). W przypadku Polski jedynym źródłem danych pozwalających na ego ypu analizy były dane Badań Akywności Ekonomicznej Ludności (BAEL). Badania do ej pory prowadzone na polskich danych były jednak obarczone pewnymi niedoskonałościami, o róŝnorodnych przyczynach. Po pierwsze, w analizach na podsawie danych BAEL powsaje problem niespójności przepływów opracowanych na podsawie połączonych informacji o jednoskach z danymi przekrojowymi, co wynika z selekywnego wykruszania się panelu oraz braku moŝliwości uwzględniania wag przekrojowych. Po drugie, problemy z pomiarem zjawiska mogą wynikać z niedoszacowań przepływów wynikających z analiz przepływów w czasie dyskrenym z częsoliwością kwaralną lub nawe roczną, a nie ciągłym (zn. nieuwzględniających przepływów, kóre zaczynały się w ym samym sanie w kórym się kończyły). Po rzecie, pewne problemy moŝe swarzać ograniczona dosępność jednoskowych danych BAEL oraz opóźnienie wynikające z meody ich zbierania i publikowania, urudniające sosowanie ych analiz do bieŝącej oceny syuacji na rynku pracy. Niniejszy arykuł zawiera opis alernaywnego sposobu wyznaczania przepływów oraz prawdopodobieńsw zmiany sausu na rynku pracy, w oparciu o miesięczne dane bezrobocia rejesrowanego. UŜycie danych miesięcznych pozwala na szybszą inerpreację zmian sopy bezrobocia i idenyfikację odpowiedzialnych za nie procesów gospodarczych. Ponado meoda a jes opara na danych doyczących całej populacji osób zarejesrowanych jako bezrobone, co auomaycznie zapewnia reprezenaywność jej wyników. Dodakowo, wysoka częsoliwość danych i uwzględnienie koreky związanej z opisem procesu w czasie ciągłym eliminuje problem niedoszacowania przepływów pomiędzy momenami obserwacji. Ograniczeniem zasosowania meody jes uproszczenie analizy. Mianowicie, na poziomie dosępnych danych miesięcznych niemoŝliwe jes włączenie do analizy przepływów uwzględniających san nieakywności, co implikuje sosowanie uproszczonego modelu dwusanowego rynku pracy i moŝe poencjalnie zaburzać inerpreację uzyskanych wyników. Ponado zasosowanie meody wymaga przyjęcia definicji bezrobocia oparej na rejesracji, a nie na fakycznym poszukiwaniu i goowości do pracy. Częścią arykułu jes równieŝ badanie zachowania się obu wyznaczonych prawdopodobieńsw w cyklu koniunkuralnym, zdefiniowanym zarówno względem warunków panujących na rynku pracy (mierzonych sopa bezrobocia), jak i ogólnego poziomu akywności gospodarczej (mierzonego dynamiką PKB). Analiza w ym zakresie obejmuje zarówno uŝycie sandardowego narzędzia w lieraurze, jakim jes analiza korelacji Pearsona, jak równieŝ omówienie wniosków wynikających z zasosowania meod spekralnych, w szczególności korelacji dynamicznych. W arykule zaprezenowana zosała akŝe weryfikacja zasadności uŝywania uproszczonego modelu bazującego na danych miesięcznych oraz rejesracji w urzędzie pracy jako definicji bezrobocia do opisu zmian na rynku pracy. W ym celu wyniki przepływów opracowanych na podsawie zaproponowanej meody zosały porównane z przepływami wyznaczonymi na podsawie danych BAEL uŝywanymi w innych pracach doyczących przepływów na polskim rynku pracy. TakŜe w ym przypadku meoda uzyskiwania przepływów na podsawie mikrodanych zosała ulepszona poprzez zasosowanie dodakowej koreky ak, aby zapewnić spójność przepływów z publikowanymi przez GUS danymi reprezenaywnymi dla całej populacji Polski. 3

4 2. METODYKA ANALIZY Zasosowana meoda badania opiera się na pracach Shimera (Shimer 27) oraz Rogersona i Shimera (Rogerson & Shimer 2) i wprowadza kilka załoŝeń upraszczających ujęcie problemu. Mianowicie, jak juŝ wspomniano wcześniej, z analizy wyłączone zosaną przepływy do/z nieakywności ekonomicznej, czyli doyczy przepływów wyłącznie pomiędzy sanem bezrobocia i pracy. Ponado, zakłada się, Ŝe prawdopodobieńswo znalezienia pracy przez bezrobonego, F, oraz uray pracy przez osobę pracującą,, są sałe w rakcie okresu i nie ma na nie wpływu ani heerogeniczność bezrobonych i zarudnionych ani długość ich przebywania w odpowiednim sanie. Podsawowy model wyraŝony jes w czasie ciągłym (choć zakłada, Ŝe obserwacje dosępne są w czasie dyskrenym) i uwzględnia fak, Ŝe w rakcie rwania danego okresu (miesiąca) w sposób ciągły i ze sałą w danym okresie inensywnością nasępują przepływy do/z bezrobocia. Oznaczmy, zgodnie z meodyka Shimera, okres jako przedział czasowy [, +) oraz załóŝmy, Ŝe napływ do bezrobocia w rakcie okresu moŝna przybliŝyć x = log, naomias odpływ procesem Poissona ze sałą w okresie inensywnością ( ) analogicznym procesem z inensywnością f = ( ) prawdopodobieńswami zmiany sanów. Niech [,) log, gdzie F oraz F są τ będzie czasem, kóry upłynął od osaniego pomiaru {,,2, K} zmiennych charakeryzujących rynek pracy, e + τ oraz u + τ - odpowiednio liczbą osób s pracujących oraz bezrobonych w momencie + τ u τ - liczbą krókookresowo, naomias ( ) bezrobonych, czyli osób bezrobonych w okresie + τ, ale pracujących w rakcie okresu s s [, +τ ]. Waro zauwaŝyć, Ŝe u+ u ( ) oznacza łączną liczbę krókookresowo bezrobonych pod koniec okresu. Przy ych oznaczeniach, liczba bezrobonych i krókookresowo bezrobonych dana jes równaniami róŝniczkowymi: u& f () + τ = e + τ x u+ τ s s ( τ ) = e + τ x u ( τ ) f u&. (2) Shimer najpierw wyliczył, bezpośrednio z danych saysycznych, prawdopodobieńswo F a nasępnie, warunkowo względem niego rozwiązał układ ()-(2), aby wyznaczyć spójne z nim implikowane prawdopodobieńswo mianowicie zaleŝnością: s ( F ) u u u PosłuŜył się on =, (3) zgodnie z kórą liczba bezrobonych w momencie + dana jes przez liczbę bezrobonych w momencie, kórzy nie znaleźli pracy w rakcie rwania okresu (a część f bezrobonych określona jes przez F = e, powiększoną o nowych bezrobonych, kórzy napłynęli w rakcie rwania okresu. Zaem prawdopodobieńswo znalezienia pracy w okresie, F dane jes wzorem: u u =. (4) s + + F u Naomias inensywność napływu do bezrobocia x i prawdopodobieńswo uray pracy w okresie,, moŝna wyznaczyć na podsawie rozwiązania równania () w przód: 4

5 u gdzie f x ( e ) x f x + l + e u, (5) f + x = l = e + u oznacza liczbę akywnych zawodowo. Ze względu na fak, Ŝe inensywność x jes dana w sposób uwikłany w równaniu (5), w prakyce wyznacza się ją za pomocą meod numerycznych. W alernaywny sposób prawdopodobieńswo uray pracy, nazwijmy je ~, moŝna równieŝ przybliŝyć korzysając z dyskrenej i uproszczonej wersji równania (5), kóre nie uwzględnia moŝliwości uray i znalezienia pracy w rakcie rwania okresu, czyli posługując się nasępującym równaniem ruchu opisującym liczbę osób bezrobonych: ~ ~ u + = e + ( F ) u. (6) ~ Mianowicie, zakładając, Ŝe F = F, o z równania (6) moŝna wyznaczyć prawdopodobieńswo uray pracy jako: s ~ + e u =. Waro równieŝ zauwaŝyć, Ŝe równanie (5) zbiega do równania (6) w przypadku gdy okres czasu jes dosaecznie króki lub ekwiwalennie, gdy inensywności f i x są dosaecznie niskie. W ych przypadkach błąd popełniany przez nieuwzględnienie isnienia przepływów w rakcie rwania poszczególnych okresów jes zaniedbywany. Ze względu na fak, Ŝe rozwiązania względem ej zmiennej. l > u, prawa srona równania (5) jes rosnąca względem x, co zapewnia isnienie 5

6 3. DANE STATYSTYCZNE Do wyznaczenia prawdopodobieńsw F i na podsawie opisanych wyŝej równań posłuŝono się miesięcznymi danymi o sopie bezrobocia, liczbie bezrobonych oraz liczbie bezrobonych nowozarejesrowanych, jak równieŝ liczbie osób wyrejesrowujących się z yułu podjęcia pracy, pochodzących z Urzędów Pracy (zw. bezrobocie rejesrowane), obejmującymi okres M995-8M2. Liczbę akywnych zawodowo i pracujących wyznaczono w sposób spójny w analizowanym układzie, na podsawie danych o sopie bezrobocia i liczby bezrobonych zarejesrowanych. Z kolei, do wyznaczenia indeksu resrykcyjności rynku pracy posłuŝono się danymi GUS o bezrobociu rejesrowym oraz liczbie wakaów zgłoszonych w danym miesiącu do urzędów pracy. PoniewaŜ równania eoreyczne zakładają, Ŝe momen obserwacji danych wyznacza począek okresu, a dane empiryczne obserwowane są na końcu okresu, odpowiednie wielkości wyznaczono za pomocą równań, w kórych zmienne o charakerze zasobowym są odpowiednio przesunięe w czasie. Ponado, Shimer szacował prawdopodobieńswo znalezienia pracy na podsawie s wzoru (4) wykorzysując do szacunku wielkości u + dane o liczbie bezrobonych przebywających na bezrobociu nie więcej niŝ 4 ygodnie. W przypadku polskich danych, lepszą i bardziej wiarygodną wielkością, na kórej moŝna oprzeć szacunek F jes liczba osób wyrejesrowujących się w danym miesiącu z yułu podjęcia pracy 2, kóra mierzy bezpośredni przepływ pomiędzy sanami bezrobocia i pracy. Zaem, prawdopodobieńswo znalezienia pracy wyznaczane jes na podsawie zaleŝności: emp u F =, u emp gdzie u jes liczbą osób wyrejesrowanych z Urzędów Pracy z yułu podjęcia x pracy. Z kolei prawdopodobieńswo uray pracy = e wyznaczono, podobnie jak Shimer, z zaleŝności: u f x ( e ) x f x = l + e u f + x (7), (8) lub, w wersji uproszczonej, nie uwzględniającej moŝliwości wielokronej zmiany ~ sanu na rynku pracy w rakcie rwania miesiąca (przy załoŝeniu, Ŝe F = F ): ~ ~ u ( F ) u =. (9) e 2 W danych rejesrowych róŝnica pomiędzy nowymi rejesracjami bezrobonych a wszyskimi wyrejesrowanymi równa jes zmianie liczby bezrobonych w danym okresie i w ym sensie dane e są spójne z przedsawionymi wyŝej równaniami ruchu liczby osób bezrobonych. Z drugiej srony, nie wszyscy bezroboni wyrejesrowujący zaczynają pracę, czyli sanowią przepływ pomiędzy bezrobociem a zarudnieniem. PoniewaŜ uŝywana meoda do wyznaczenia prawdopodobieńsw opiera się na poprawnym szacunku prawdopodobieńswa F, zaem oparcie wyliczeń na wyrejesrowujących się z yułu podjęcia pracy jes uzasadnione. Ponado, przeprowadzone przez auorów porównania ak wyliczonych prawdopodobieńsw i prawdopodobieńsw oparych na liczbie nowych rejesracji (analogicznie do Shimera) z odpowiednikami pochodzącymi z danych BAEL, wskazuje, Ŝe wyliczenia prezenowane w ekście są zdecydowanie bliŝsze danym BAELu, zarówno w sensie poziomu samych prawdopodobieńsw (wyraŝonych w ujęciu kwaralnym w przypadku danych miesięcznych, por. przypis 6), jak i ich korelacji. 6

7 4. ANALIZA WYNIKÓW 4. Wyniki obliczeń miesięcznych przepływów na rynku pracy Zasosowanie meodyki Shimera (27) pozwala na obliczenie prawdopodobieńsw przepływów na rynku pracy dla polskiej gospodarki, co przedsawia Rys.. Ze względu na fak, Ŝe dane wejściowe do analizy charakeryzują się sezonowością, oba prawdopodobieńswa równieŝ zmieniają się w rakcie roku w sposób sezonowy. Finalne szeregi, poddane późniejszej analizie zosały pozbawione komponenu sezonowego przy pomocy meody TRAMO/SEATS zaimplemenowanej w pakiecie Demera. Rys. Prawdopodobieńswa znalezienia i uray pracy.8 finding probabiliy sy-95 sy-96 sy-97 sy-98 sy-99 sy- sy- sy-2 sy-3 sy-4 sy-5 sy-6 sy-7 sy-8 sy-9 sy- raw SA final rend.25 separaion probabiliy sy-95 sy-96 sy-97 sy-98 sy-99 sy- sy- sy-2 sy-3 sy-4 sy-5 sy-6 sy-7 sy-8 sy-9 sy- raw SA final rend źródło: obliczenia własne 7

8 Z kolei rysunek 2 przedsawia porównanie prawdopodobieńsw uray pracy (po usunięciu wahań sezonowych) z lub bez uwzględnienia przepływów mających miejsce w rakcie rwania danego okresu, czyli wyznaczonych z równania (8) lub za pomocą wzoru (9). RóŜnice pomiędzy dwoma szeregami są nieznaczne, niemal idenyczne są równieŝ ich charakerysyki cykliczne. Niewielkie róŝnice w obu definicjach prawdopodobieńswa wynikają najprawdopodobniej z relaywnie krókiego odsępu pomiędzy momenami obserwacji, czyli miesiącami, co implikuje sosunkowo niskie prawdopodobieńswa przepływów w rakcie miesiąca oraz bardzo niskie prawdopodobieńswa zdarzenia dwukronej zmiany sanu na rynku pracy w rakcie miesiąca. W analizach kwaralnych lub rocznych znaczenie ego zjawiska powinno być większe. NiezaleŜnie od ego wyniku w dalszej części arykułu sosowano warości przepływów wynikające z modelu zdefiniowanego w czasie ciągłym. Rys. 2 Prawdopodobieńswa uray pracy wyznaczone za pomocą 2 meod sy-95 sy-96 sy-97 sy-98 sy-99 sy- sy- sy-2 sy-3 sy-4 sy-5 sy-6 sy-7 sy-8 sy-9 sy- ilde źródło: obliczenia własne 4.2 Przepływy a zmiany sanów Rys. 3 obrazuje kolejna isoną cechę rynku pracy znaczne wielkości przepływów prowadzących do obserwowanych zmian bezrobonych. Średnia, co do modułu, zmiana miesięczna liczby osób bezrobonych w okresie syczeń sierpień 2 wyniosła ok. 29 ys. osób, naomias średnie wielkości przepływów na rynku pracy były niemal pięciokronie wyŝsze i wyniosły ok. 2 ys. osób średniomiesięcznie napływających do bezrobocia oraz ok. 7 ys. osób z niego odpływających. 8

9 Rys. 3 Napływy i odpływy do/z bezrobocia w ujęciu absolunym (w ys. osób) sy-95 sy-96 sy-97 sy-98 sy-99 sy- sy- sy-2 sy-3 sy-4 sy-5 sy-6 sy-7 sy-8 sy-9 sy napływ odpływ 9 zmiana m/m bezrobocia sopa bezrobocia (prawa oś) źródło: obliczenia własne 4.3 Prawdopodobieńswo znalezienia pracy a indeks resrykcyjności rynku pracy Według eorii przepływów na rynku pracy prawdopodobieńswo znalezienia pracy F jes silnie powiązane z zw. indeksem resrykcyjności rynku pracy, będącym relacją pomiędzy v popyem a podaŝą pracy, a zdefiniowanym jako θ, gdzie v jes miarą wakaów u zgłaszanych przez sekor przedsiębiorsw, a u liczbą osób bezrobonych. Związek en jes implikowany przez załoŝenie isnienia zagregowanej funkcji dopasowań na rynku pracy, przedsawiającej liczbę nowo zawiązanych umów o pracę (dopasowań) jako funkcji liczby wolnych miejsc pracy (wakaów zgłaszanych przez przedsiębiorswa) i poszukujących pracy (bezrobonych). Częso przyjmowaną w lieraurze i powierdzoną empirycznie (por. przegląd lieraury zawary w pracy (Perongolo & Pissarides 2) a w przypadku Polski pracę (Roszkowska 29)) posacią ej zaleŝności jes jednorodna funkcja Cobba-Douglasa o σ σ posaci m = σ m, u v, gdzie m jes liczbą nowych konraków o pracę, σ m, mierzy (moŝliwie zmienną w czasie) efekywność procesu dopasowań, a σ jes paramerem z przedziału (,). Przy ych załoŝeniach prawdopodobieńswo znalezienia pracy dane jes m σ σ σ zaleŝnością: F = = σ m, u v = σ m, θ i jes rosnące względem indeksu u resrykcyjności rynku pracy. 9

10 Rys. 4 Prawdopodobieńswo znalezienia pracy na le indeksu resrykcyjności rynku pracy (hea) sy-95 sy-96 sy-97 sy-98 sy-99 sy- sy- sy-2 sy-3 sy-4 sy-5 sy-6 sy-7 sy-8 sy-9 sy- F Thea źródło: obliczenia własne Rys. 4 przedsawia kszałowanie się w czasie obu ych wielkości i obrazuje, Ŝe posulowana przez eorię poszukiwań zaleŝność pomiędzy F a θ jes obecna w dosępnych danych miesięcznych. Powierdza o równieŝ wysoka warość 3 współczynnika korelacji pomiędzy obiema zmiennymi, wynosząca,94, co (dodakowo w sosunku do przeprowadzonej dalej analizy porównawczej orzymanych wyników z danymi BAEL) pozyywnie weryfikuje orzymane rezulay. 4.4 Cykliczność przepływów na le sopy bezrobocia Analiza kszałowania się obu wyznaczonych prawdopodobieńsw na le sopy bezrobocia pozwala wysnuć kilka ciekawych wniosków doyczących znaczenia procesów kreacji i desrukcji miejsc pracy w cyklu koniunkuralnym oraz znaczenia ych procesów dla kszałowania się zagregowanej sopy bezrobocia. Rysunek 6 przedsawia prawdopodobieńswa znalezienia i uray pracy na le sopy bezrobocia rejesrowanego, obrazując znacznie większą zmienność w cyklu koniunkuralnym ej pierwszej wielkości. Powierdza o analiza korelacyjna 4 współczynnik korelacji miary F 3 Związek pomiędzy obiema zmiennymi nie jes idealny ze względu na: a) nieliniowy charaker zaleŝności, b) moŝliwość zmian efekywności procesu dopasowań oraz c) ewenualne błędy pomiaru liczby zgłaszanych przez przedsiębiorswa wakaów (uaj przyjęo wakay zgłaszane w urzędach pracy). 4 Pewne zasrzeŝenia co do przeprowadzonej analizy korelacyjnej moŝe budzić kwesia poencjalnej niesacjonarności analizowanych zmiennych. RóŜnorodne esy saysyczne (przeprowadzono esy ADF, DF GLS, KPSS oraz ERS Poin-Opimal) są niekonkluzywne w kwesii sacjonarności analizowanych zmiennych a wyniki róŝnią się pomiędzy esami oraz w zaleŝności od przyjęych kryeriów doboru opóźnień zmiennych w esowych specyfikacjach. Waro jednak pamięać, Ŝe wszyskie analizowane zmienne są definicyjnie ograniczone do przedziału, i raczej powinny być rakowane jako procesy sochasyczne o długiej pamięci.

11 ze sopą bezrobocia (por. równieŝ Tab. ) wynosi -,89 i jes (co do modułu) znacznie wyŝszy niŝ analogiczny dla miary, czyli,4. Obserwacja a świadczy o ym, Ŝe w cyklu koniunkuralnym relaywnie większe znaczenie dla kszałowania się sopy bezrobocia ma proces generowania nowych miejsc pracy 5 co jes spójne zarówno z wynikami uzyskanymi dla wielu gospodarek świaa (por.(rogerson & Shimer 2)), jak ez i dla Polski (por. (Srawinski 29) w oparciu o dane BAEL). Rys. 5 Korelacje dynamiczne F i ze sopą bezrobocia Korelacja dynamiczna F i U Korelacja dynamiczna i U Źródło: obliczenia własne w oparciu o kod Malaka auorswa Pawła Skrzypczyńskiego. Szarym obszarem zaznaczono okresy radycyjnie uoŝsamiane z wahaniami koniunkuralnymi, czyli wahania o okresach pomiędzy 4 a 4 kwarałami. Obserwacje e powierdza równieŝ analiza korelacji dynamicznych w dziedzinie częsoliwości (por. Rys. 5, obrazujący rozkład współczynnika korelacji dla róŝnych częsoliwości, dla wygody wyraŝonych w okresach mierzonych w kwarałach). Powiązanie korelacyjne pomiędzy F i U jes silne (co do modułu) zarówno dla krószych, jak i dłuŝszych częsoliwości i oscyluje pomiędzy -,7 a -,9. Z kolei w przypadku, związek ego prawdopodobieńswa ze sopa bezrobocia jes słaby (blisko granicy isoności) w krószym okresie (od 4 do 2 kwarałów) a korelacja dynamiczna rośnie wraz z wydłuŝaniem horyzonu analizy, do ok.,6 w długim okresie. W całym zakresie częsoliwości urzymuje się jednak na poziomach niŝszych (co do modułu) niŝ w przypadku korelacji prawdopodobieńswa znalezienia pracy z bezrobociem. Ineresujące jes równieŝ porównanie kszałowania się obu prawdopodobieńsw w poszczególnych okresach wzrosu i spadku bezrobocia. Waro zwrócić uwagę, Ŝe spadkowi sopy bezrobocia w okresie Q995-Q998 owarzyszył wzros prawdopodobieńswa F (kóry usabilizował się w IIQ997) oraz sabilne kszałowanie się osaniej wielkości w IIIQ997. z obniŝeniem się ej Począwszy od września 998 r. sopa bezrobocia zaczęła rosnąć, jednak juŝ wcześniej nasąpiły zmiany w obu prawdopodobieńswach najwcześniej widoczne w prawdopodobieńswie uray pracy, kóre zaczęło rosnąć od października 997 r. Z kolei prawdopodobieńswo znalezienia pracy, po pewnym okresie sabilizacji, zaczęło obniŝać się od czerwca 998 r. Zaem, zmiany w obu prawdopodobieńswach, obserwowane z pewnym 5 Choć waro u wspomnieć, Ŝe znaczenie procesu likwidacji miejsc pracy rośnie w okresie dekoniunkury i jes on jednym z isonych czynników sojących za wzrosami sopy bezrobocia. Z kolei za spadki bezrobocia odpowiedzialny jes w większej mierze proces generowania nowych miejsc pracy.

12 wyprzedzeniem, przyczyniły się do wzrosu sopy bezrobocia w rakcie analizowanego okresu IIIQ998-IQ22 r. W począkowym okresie wzrosu bezrobocia nasępował jednoczesny spadek inensywności procesu worzenia nowych miejsc pracy oraz wzros inensywności procesu likwidacji miejsc pracy. Od połowy 999 r. nasąpiła sabilizacja inensywności procesu likwidacji miejsc pracy i dalszy wzros bezrobocia był spowodowany wyłącznie konynuacją spadkowej endencji prawdopodobieńsw znalezienia pracy, rwającej do pierwszej połowy 22 r. Rys. 6 Prawdopodobieńswa znalezienia (F) i uray pracy () na le sopy bezrobocia rejesrowanego sy-95 sy-96 sy-97 sy-98 sy-99 sy- sy- sy-2 sy-3 sy-4 sy-5 sy-6 sy-7 sy-8 sy-9 sy- F sopa bezrobocia sy-95 sy-96 sy-97 sy-98 sy-99 sy- sy- sy-2 sy-3 sy-4 sy-5 sy-6 sy-7 sy-8 sy-9 sy sopa bezrobocia źródło: obliczenia własne W okresie Q22-IIQ24 sopa bezrobocia usabilizowała się na poziomie bliskim 2%, czemu owarzyszyły począkowo relaywnie sabilne oba prawdopodobieńswa. Od IIIQ 2

13 22 r. zaczął się coraz inensywniejszy wzros procesu worzenia miejsc pracy, kóry jednak nie przełoŝył się na znaczący spadek bezrobocia ze względu na wciąŝ relaywnie wysokie prawdopodobieńswa uray pracy. Począwszy od połowy 24 r. wyraźnemu osłabieniu uległ proces likwidacji miejsc pracy, co przy konynuacji zarysowanej wcześniej endencji wzrosowej prawdopodobieńsw znalezienia pracy doprowadziło do spadku sopy bezrobocia, rwającego do końca 28 r. W rakcie ego okresu nasąpił dalszy rwały i sosunkowo silny wzros inensywności procesu worzenia nowych miejsc pracy czemu owarzyszyły coraz niŝsze prawdopodobieńswa uray pracy. Począwszy od IIQ28 r. nasąpił wzros inensywności procesu likwidacji miejsc pracy, a przez cały 28 r. proces worzenia miejsc pracy zachowywał się relaywnie sabilnie. Doprowadziło o do wyhamowania malejącej endencji sopy bezrobocia W lisopadzie 28 r., wraz z sygnałami nadchodzącej recesji ogólnoświaowej i wzrosem niepewności co do wzrosu gospodarczego w Polsce, proces worzenia nowych miejsc pracy wyraźnie zahamował, czemu owarzyszył równie gwałowny wzros prawdopodobieńswa uray pracy. Doprowadziło o do wzrosu sopy bezrobocia, począwszy od przełomu 28 i 29 r. Od maja 29 r. nasąpiła względna sabilizacja, na niskim poziomie, procesu worzenia miejsc pracy, a do października 29 r. równieŝ na podwyŝszonym poziomie urzymywały się prawdopodobieńswa uray pracy, czemu owarzyszył dalszy wzros bezrobocia. Od lisopada 29 r. rozpoczął się proces spadku prawdopodobieńsw uray pracy, co doprowadziło najpierw do wyhamowania spadków bezrobocia, a nasępnie od kwienia 2 r. jego powolny spadek. W osanich miesiącach spadek prawdopodobieńswa uray pracy uległ wyhamowaniu. Od marca 2 r. nasąpił równieŝ pewien wzros inensywności procesu worzenia miejsc pracy, przyczyniając się do spadku bezrobocia w osanich miesiącach poddanych analizie. Z porównania kszałowania się obu prawdopodobieńsw w dwóch okresach recesyjnych oraz obserwacji zachowania się ich w osaniej recesji moŝna wysnuć pewien wniosek o rwałości obserwowanej w osanich miesiącach poprawy syuacji na rynku pracy. Po pierwsze, okresowi poprzedniego silnego wzrosu bezrobocia owarzyszyły głębokie i długorwałe negaywne endencje zmian obu prawdopodobieńsw. W rakcie bieŝącego spowolnienia obserwowaliśmy począkowo gwałowane zmiany prawdopodobieńsw, kóre nasępnie usabilizowały się na gorszych poziomach. MoŜe o sugerować, Ŝe okres rudniejszej syuacji na rynku pracy powinien być krószy niŝ w rakcie poprzedniego spowolnienia. Po drugie, obserwowana w osanich miesiącach 2 r. poprawa syuacji na rynku pracy, a w szczególności nieznaczny spadek sopy bezrobocia była w większym sopniu spowodowana wyhamowaniem procesu likwidacji miejsc pracy przy nieznacznie rosnącej, choć wciąŝ urzymującej się na niskim poziomie inensywności procesu worzenia miejsc pracy. MoŜe o świadczyć, Ŝe przedsiębiorswa wciąŝ działają w warunkach wysokiej niepewności i wsrzymują się z decyzjami związanymi z worzeniem nowych miejsc pracy, a obserwowaną poprawę na rynku pracy rudno jes jeszcze określić jako rwałą. Doświadczenia hisoryczne pokazują, Ŝe dopiero isony wzros inensywności procesu worzenia miejsc pracy zapewnia sabilną poprawę syuacji na rynku pracy i rwały spadek sopy bezrobocia. 3

14 4.5 Cykliczność przepływów na le PKB Odmienne wnioski co do cykliczności obu prawdopodobieńsw moŝna wysnuć z analizy powiązania obu prawdopodobieńsw 6 z dynamiką PKB. Tab. pokazuje, Ŝe zarówno F, jak i są słabiej powiązane z dynamiką PKB (w szczególności z dynamiką kwaralną) niŝ ze sopą bezrobocia. Ponado, w przypadku sopy bezrobocia, znacznie silniej związany z nią jes proces worzenia miejsc pracy, a odwrona relacja ma miejsce w przypadku powiązania obu prawdopodobieńsw z PKB. Tab. Korelacje przepływów z PKB i sopa bezrobocia cykliczność względem PKB i U PKB (dynamika r/r) PKB (dynamika q/q sa) Sopa bezrobocia F Trudno jes jednoznacznie ocenić i zinerpreować o zjawisko z perspekywy ekonomicznej, choć moŝe być o związane z róŝną charakerysyką cykliczności PKB i sopy bezrobocia z jednej srony, a prawdopodobieńsw F i z drugiej srony, co obrazuje Rys. 7. Mianowicie, zmiany bezrobocia są bardziej rozłoŝone w czasie, a jego wahania mają dłuŝszy charaker (i nie wszyskie krókookresowe flukuacje PKB prowadzą do wyraźnych zmian w sopie bezrobocia), co jes równieŝ charakerysyką procesu worzenia miejsc pracy. Naomias PKB charakeryzuje się relaywnie krószymi cyklami, jes bardziej zmienne 7 i o jes równieŝ własność prawdopodobieńswa. 6 W przypadku analizy w przedziałach kwaralnych, miesięczne miary prawdopodobieńswa oraz Q wyraŝono w kwaralnych przedziałach korzysając z zaleŝności ( )( )( τ = ) τ jes kwarałem obejmującym miesiące {, +, + 2} F, gdzie oraz analogicznie dla prawdopodobieńswa znalezienia pracy. 7 Obserwacja a jes ciekawa w konekście wyników pracy Gradzewicza, Growca, Hagemejera i Popowskiego (Gradzewicz e al. 2), kórzy zidenyfikowali dwa rodzaje cykli w akywności ekonomicznej w Polsce, mierzonej PKB krószy, związany z relaywnie krókimi cyklami w popycie eksporowym i warości dodanej przemysłu oraz dłuŝszy, związany z bardziej rozłoŝonymi w czasie wahaniami popyu wewnęrznego i w konsekwencji warości dodanej sekora usług rynkowych i budownicwa. Dalsza analiza w ym konekście wykracza jednak poza ramy niniejszego opracowania. 4

15 Rys. 7 Kwaralne wielkości prawdopodobieńsw F i oraz sopy bezrobocia (U) i dynamiki PKB Q 996Q 997Q 998Q 999Q 2Q 2Q 22Q 23Q 24Q 25Q 26Q 27Q 28Q 29Q 2Q F (lewa oś) (prawa oś) U (san na koniec okresu, lewa oś) PKB (r/r, prawa oś) Źródło: obliczenia własne Powierdza o równieŝ analiza gęsości spekralnej (por. Rys. 8). Wahania cykliczne sopy bezrobocia koncenrują się głównie w niŝszych częsoliwościach, o okresie powyŝej 3 la, co ma równieŝ miejsce w przypadku prawdopodobieńswa znalezienia pracy. Z kolei w przypadku dynamik rocznych PKB 8, choć u równieŝ większość zmienności przypada na niŝsze częsoliwości, o jednak duŝo większy udział w łącznej wariancji ej zmiennej mają wahania o okresie do 3 la (w szczególności od 2 do 3 la). Podobna charakerysyką spekralną cechuje się prawdopodobieńswo uray pracy. Rys. 8 Gęsość spekralna sopy bezrobocia, dynamiki r/r PKB oraz prawdopodobieńsw F i.2 Spekrum U. Spekrum dynamiki r/r PKB Analiza przeprowadzona dla kwaralnych, odsezonowanych zmian PKB dała jakościowo podobne rezulay, równieŝ w konekście opisanych później korelacji dynamicznych. 5

16 . Spekrum F. Spekrum Źródło: obliczenia własne w oparciu o kod Malaka auorswa Pawła Skrzypczyńskiego. Szarym obszarem zaznaczono okresy radycyjnie uoŝsamiane z wahaniami koniunkuralnymi, czyli wahania o okresach pomiędzy 4 a 4 kwarałami. Analiza korelacji dynamicznych prawdopodobieńsw F i z dynamiką PKB (por. Rys. 9) wskazuje, Ŝe w krókim okresie proces worzenia miejsc pracy jes słabo, a dla wielu częsoliwości nieisonie saysycznie powiązany z dynamiką PKB. Dopiero dla wahań cyklicznych o okresie powyŝej 3 la korelacja rośnie, aby w dłuŝszym okresie osiągnąć warość bliską,7. Z kolei prawdopodobieńswo jes niemal w całym paśmie wahań koniunkuralnych isonie powiązane (anycykliczne) z PKB a wraz z wydłuŝaniem horyzonu czasowego analizy korelacja rośnie, do -,8 w długim okresie. Rys. 9 Korelacje dynamiczne F i z dynamiką r/r PKB Korelacja dynamiczna F i dynamiką r/r PKB Korelacja dynamiczna i dynamiką r/r PKB Źródło: obliczenia własne w oparciu o kod Malaba auorswa Pawła Skrzypczyńskiego. Szarym obszarem zaznaczono okresy radycyjnie uoŝsamiane z wahaniami koniunkuralnymi, czyli wahania o okresach pomiędzy 4 a 4 kwarałami Trendy Kolejne ciekawe i poencjalnie isone informacje moŝna uzyskać na podsawie analizy średniookresowych zmian zachodzących w procesach generowania i desrukcji miejsc pracy, mierzonych prawdopodobieńswami odpowiednio znalezienia i uray pracy. Waro pamięać, Ŝe sopę bezrobocia U moŝna wyznaczyć za pomocą przybliŝonej zaleŝności (przy załoŝeniu, Ŝe sopa bezrobocia nie zmienia się pomiędzy dwoma kolejnymi okresami): 6

17 U u = () l + F ZaleŜność a pokazuje, Ŝe dany poziom sopy bezrobocia moŝe zosać osiągnięy przy róŝnych wielkościach prawdopodobieńsw oraz F, o ile ylko spełniają one zaleŝność (). Fak en jes bardzo isony z perspekywy analizy persysencji bezrobocia (czasami nazywanej równieŝ hiserezą), ze względu na fak, Ŝe odwroności prawdopodobieńsw oraz F wyznaczają odpowiednio oczekiwany czas przepracowany w danym miejscu pracy oraz oczekiwany czas pozosawiania na bezrobociu (obie wielkości są uproszczonymi miarami i nie uwzględniają dodakowego efeku heerogeniczności podmioów oraz zakładają niezaleŝność prawdopodobieńswa odpłynięcia z danego sanu od czasu przebywania w danym sanie). Zaem, dana sopa bezrobocia wysępująca przy relaywnie niskich prawdopodobieńswach zmiany sanu na rynku pracy (ekwiwalennie krókich okresach przebywania w danym sanie na rynku pracy) cechuje się wyŝszą persysencją i wyŝszym prawdopodobieńswem wysąpienia efeku hiserezy, niŝ a sama sopa bezrobocia wysępująca przy relaywnie wysokich prawdopodobieńswach przejścia pomiędzy sanami. Innymi słowy, wielkości przepływów na rynku pracy deerminują poziom jego elasyczności, w sensie dososowywania się do zmieniającego się ooczenia i rwałości ych zmian 9. Rys. Długookresowe zmiany w prawdopodobieńswach znalezienia (F) i uray pracy () sy-95 sy-96 sy-97 sy-98 sy-99 sy- sy- sy-2 sy-3 sy-4 sy-5 sy-6 sy-7 sy-8 sy-9 sy- sy-95 sy-96 sy-97 sy-98 sy-99 sy- sy- sy-2 sy-3 sy-4 sy-5 sy-6 sy-7 sy-8 sy-9 sy- F F_TREND _TREND źródło: obliczenia własne na podsawie filru pasmowo-przepusowego Chrisiano-Fizgeralda o paramerach odcięcia 2 oraz 2 miesięcy W ym konekście ineresujące jes przyjrzenie się wynikom analizy zmian w średniookresowych rendach kszałowania się prawdopodobieńsw oraz F, co przedsawia Rysunek. (rendy obu miar wyznaczone zosały przy pomocy filru pasmowoprzepusowego wyprowadzonego w pracy Chrisiano i Fizgeralda (Chrisiano & Fizgerald 23), a rend zosał zdefiniowany jako obejmujący wahania o okresach przekraczających 9 Fak en wykorzysali m.in. Ljungqvis i Sargen (Ljungqvis & Sargen 998), worząc model wyjaśniający róŝnice w długości rwania okresów wysokiego bezrobocia w krajach europejskich i USA w laach 8-ych i 9- ych właśnie kombinacją relaywnie niewielkich przepływów wysępujących w gospodarkach europejskich oraz wzrosowi zmienności ooczenia gospodarczego i w konsekwencji empu adapacji rynku pracy do zmieniającego się ooczenia. 7

18 la (2 m-cy)). Analiza a pokazuje z jednej srony, Ŝe rendy obu prawdopodobieńswo flukuowały wraz ze zmianami sopy bezrobocia. Z drugiej srony, w przypadku prawdopodobieńswa F, zauwaŝalne są równieŝ pewne zmiany w poziomach rendu. Mianowicie, o ile okresowi wysokiej akywności gospodarczej w drugiej połowie la 9-ych owarzyszyły prawdopodobieńswa znalezienia pracy rzędu 4,5% (miesięcznie), o yle w rakcie oŝywienia w drugiej połowie la 2-cznych prawdopodobieńswa e podwyŝszyły się do poziomu 5%. MoŜe być o związane z jednej srony ze zmianami srukury gospodarki na bardziej pracochłonną, w efekcie rosnącego udziału relaywnie bardziej pracochłonnych usług w wyworzonej warości dodanej. Z drugiej srony moŝe być o związane z bardziej efekywnym procesem dopasowywania popyu z podaŝą pracy, choć w ym przypadku badania ekonomeryczne (Roszkowska 29) nie powierdzają ej hipoezy. Ponado, w osanim okresie zmiany obu prawdopodobieńsw nie są ak głębokie jak obserwowane na przełomie wieku i widoczne są pierwsze oznaki poprawy syuacji na rynku pracy. Oznacza o, Ŝe jeśli e endencje się urwalą, nie powinno nasąpić ak znaczne pogorszenie się obu prawdopodobieńsw, jak było obserwowane na począku ego dziesięciolecia i przyszły okres oŝywienia gospodarczego będzie się cechował relaywnie bardziej elasycznym rynkiem pracy, implikującym mniejsze prawdopodobieńswo wysąpienia efeku hiserezy w ewenualnych późniejszych okresach kolejnych spowolnień wzrosu gospodarczego. Jednocześnie nie moŝna zaobserwować ego ypu zmian poziomu prawdopodobieńswa uray pracy. Proces en jes równieŝ widoczny w przesunięciu krzywej Beveridge a w rakcie osaniego oŝywienia gospodarczego 8

19 5. PORÓWNANIE OTRZYMANYCH PRAWDOPODOBIEŃSTW PRZEPŁYWÓW Z UZYSKANYMI NA PODSTAWIE DANYCH BAEL Z punku widzenia spójności analiz dynamiki przepływów na polskim rynku pracy waŝne wydaje się jednoczesne analizowanie wyników doyczących prawdopodobieńsw worzenia i desrukcji zarudnienia uzyskanych zaproponowaną powyŝej meodą oparą na danych miesięcznych z informacjami pochodzącymi z bezpośrednich obserwacji przejść na rynku pracy pochodzących z danych panelowych BAEL. Dane BAEL pozwalają na bezpośrednie wyznaczanie prawdopodobieńsw zmian sanu na rynku pracy oparych na obserwacji ych samych osób w kolejnych kwarałach, jednak uŝycie ich jes znacznie bardziej skomplikowane i opóźnione w czasie (z powodu opóźnień w publikacji danych) w porównaniu z meodą oparą na danych z rejesracji. Ponado wyniki mogą się róŝnić ze względu na podsawowe róŝnice pomiędzy wymienionymi źródłami danych. Pierwszą z nich jes inna definicja osoby bezrobonej w obu badaniach. W przypadku bezrobocia rejesrowanego za osobę bezroboną uwaŝa się osobę zarejesrowaną w urzędzie pracy, w przypadku BAEL kwalifikacja osoby jako bezrobonej opiera się na definicji ILO 2 i nasępuje na podsawie odpowiedzi na pyania zaware w ankiecie. Dla dalszych analiz moŝe o rodzić dwojakiego rodzaju skuki: Z jednej srony obie definicje obejmują nieco inne pod względem inensywności poszukiwań pracy osoby 3, z drugiej srony zmiany warunków rejesracji osób w urzędach pracy w przeszłości mogą mieć wpływ na wielkość bezrobocia i przepływów a przez o na wyniki analizy. Drugą podsawową cechą róŝniącą pomiary bezrobocia jes sposób uogólniania danych na całą populację oraz oszacowanie liczby pracujących, kóra jes porzebna do oceny zmian liczby akywnych zawodowo (sumy pracujących i bezrobonych). W przypadku bezrobocia rejesrowanego dane o liczbie bezrobonych pochodzą bezpośrednio z urzędów pracy w całej Polsce, ale liczba osób pracujących jes oszacowywana przez GUS na podsawie innych danych. W przypadku danych BAEL wyniki ankiey doyczące liczby bezrobonych oraz pracujących są uogólniana na całą populację na podsawie szacunków populacji GUS. RóŜnice pomiędzy populacjami pracujących BAEL i pracujących uŝywanych w obliczeniach sopy bezrobocia rejesrowanego mają przede wszyskim podłoŝe definicyjne, mogą akŝe odzwierciedlać niedoszacowanie migracji zagranicznych w danych BAEL 4. Dla 2 Według definicji ILO ( Międzynarodowej Organizacji Pracy) za osobę bezroboną naleŝy uwaŝać aką, kóra nie wykonuje płanej pracy, akywnie poszukuje pracy i jes goowa do jej podjęcia. W BAEL osoba zosaje zdefiniowana jako bezrobona na podsawie odpowiedzi na kilka pyań z kwesionariusza. 3 Analizy zaleŝności pomiędzy rejesracją w urzędzie pracy, a fakycznym poszukiwaniem pracy przez osoby bezrobone wskazują, Ŝe ylko ok. 2/3 osób zarejesrowanych w urzędach pracy o osoby, kóre spełniają jednocześnie definicję ILO. Z drugiej srony podobnie liczna jes grupa osób, kóre spełniają definicję osoby bezrobonej, ale z róŝnych przyczyn nie rejesrują się w urzędach pracy (Czapinski & Panek 29, s.32). Sąd całkowie liczby osób bezrobonych wg róŝnych definicji są do siebie zbliŝone. 4 Liczba pracujących w BAEL jes wyŝsza od liczby szacunków pracujących GUS w gospodarce uŝywanych do obliczeń sopy bezrobocia rejesrowanego. Wynika o z faku, iŝ w BAEL definicja obejmuje pracę niezaleŝnie od liczby przepracowanych godzin. Ponado uwzględniona jes akŝe praca w gospodarswach rolnych. Niedoszacowanie liczby emigranów w BAEL moŝe wynikać z faku, iŝ badanie o nie jes w sanie uchwycić gospodarsw domowych, kóre wyemigrowały w całości, co moŝe powodować zawyŝone szacunki doyczące całkowiej populacji uŝywanej do uogólniania wyników, a w związku z ym akŝe zawyŝone szacunki liczby pracujących. 9

20 oceny przepływów na rynku pracy znaczenie mają nie yle urzymujące się róŝnice pomiędzy oszacowaniami liczby pracujących z powyŝszych źródeł, ale wahania ych róŝnic w czasie. Rys. Porównanie zmian liczby osób bezrobonych według BAEL i rejesracji (lewy panel) oraz liczby pracujących BAEL oraz implikowanej liczby pracujących na podsawie sopy bezrobocia rejesrowanego ( prawy panel). Warości w ys. osób Q 996Q 997Q 998Q 999Q 2Q 2Q 22Q 23Q 24Q 25Q Liczba zarejesrowanych bezrobonych Liczba bezrobonych BAEL 26Q 27Q 28Q 29Q 2Q 2 995Q 996Q 997Q 998Q 999Q 2Q 2Q 22Q 23Q 24Q 25Q 26Q pracujący implikowani na podsawie danych z rejesracji pracujący BAEL 27Q 28Q 29Q 2Q źródło: Obliczenia własne, szeregi odsezonowane TRAMO-SEATS W celu porównania szeregów uzyskanych z obu źródeł danych zesawione zosały szeregi kwaralnych prawdopodobieńsw 2 znalezienia pracy ( F ) oraz uray pracy ( ). W przypadku danych uzyskanych na podsawie meody wykorzysującej dane o częsoliwości miesięcznej wymagało o przekszałcenia prawdopodobieńsw do posaci kwaralnej, zgodnie z przypisem 6. W przypadku danych BAEL wykorzysane zosały informacje o liczbie osób przepływających pomiędzy pracą i bezrobociem w dwóch sąsiednich kwarałach. Prawdopodobieńswa uzyskane na ej podsawie skorygowane zosały nasępnie ak, aby odpowiadały dokładnie fakycznym zmianom liczby pracujących i bezrobonych BAEL 5. Porównanie szeregów prawdopodobieńsw uzyskanych za pomocą meody oparej na danych kwaralnych oraz wynikającej z danych BAEL (Rys. 2) wskazuje, Ŝe prawdopodobieńswa uzyskania pracy przez osoby bezrobone w przypadku obu meod mają zbliŝone warości i zmieniają się w analogiczny sposób. Prawdopodobieńswa odpływu z zarudnienia do bezrobocia są nieco wyŝsze w prawie całym okresie w przypadku danych pochodzących z rejesracji od 997 roku. Waro jednak zauwaŝyć, Ŝe w przypadku obydwu szeregów obserwowane rendy są podobne. 5 Liczba osób zmieniających swój saus na rynku pracy obliczona zosała na podsawie obserwacji ych osób w kolejnych kwarałach w BAEL. Tak uzyskane dane nie zawierały wag, kóre odgrywają waŝną rolę w osiąganiu reprezenaywności przez wyniki uzyskiwane na podsawie zbioru BAEL oraz mogły być obciąŝone poprzez proces wykruszania się panelu. W celu koreky ych wad surowego zbioru danych zosała wykorzysana meoda Ieraive Proporional Fiing (Schoen & Jonsson 23), kóra jes pozwala na uzyskanie esymaorów największej wiarygodności przepływów zgodnych z danymi makro BAEL wykorzysującymi wagi. Koreka danych nie wpłynęła na zmiany rendów obserwowanych w danych. 2

21 Rys. 2 Porównanie kwaralnych prawdopodobieńsw znalezienia pracy (F, lewy panel) i uray pracy (, prawy panel) orzymanych na podsawie róŝnych źródeł danych Q 996Q 997Q 998Q 999Q kwaralne BAEL 2Q 2Q 22Q 23Q 24Q 25Q miesieczne rejesracja 26Q 27Q 28Q 29Q 2Q Q 996Q 997Q 998Q 999Q 2Q 2Q 22Q 23Q 24Q 25Q 26Q 27Q kwaralne BAEL miesieczne rejesracja 28Q 29Q 2Q źródło: Obliczenia własne, dane odsezonowane TRAMO-SEATS Na podsawie powyŝszych wykresów moŝna zaem swierdzić, Ŝe niezaleŝnie od meody uzyskane oszacowania prawdopodobieńsw są do siebie zbliŝone, a ponado ich warości zmieniają się w podobny sposób (por. korelacje w Tab. 2). Większa zgodność pomiędzy wynikami doyczącymi worzenia miejsc pracy moŝe wynikać z bardziej jednoznacznego określenia zmian sanu oraz mniejszej liczby poencjalnych źródeł błędów w przypadku przechodzenia z bezrobocia do zarudnienia. W przypadku przechodzenia z pracy do bezrobocia oszacowania w większym sopniu są zaleŝne od szacunków liczby pracujących oraz od róŝnic definicyjnych sopy bezrobocia, gdyŝ z róŝnych przyczyn rejesrować jako bezrobone mogą się osoby, kóre według definicji BAEL nie zosałyby uznane za bezrobone. Tab. 2 Korelacje przepływów pomiędzy sobą, sopami bezrobocia oraz PKB miesieczne U rejesrowane F kwaralne kwaralne U BAEL PKB q/q sa F miesięczne -.67*** -.88***.8*** -.46*** -.9***.9 miesieczne.45*** -.6***.5***.49*** -.24* U rejesrowane -.7***.27**.96*** -. F kwaralne ***.22* kwaralne.25*. U BAEL -.6 Isoności współczynników korelacji ***., **.5 *. W przypadku danych doyczących prawdopodobieńswa przejścia z bezrobocia do zarudnienia największa zgodność pomiędzy szeregami uzyskanymi z danych z rejesracji oraz z BAEL odnoowywana była w okresach relaywnie lepszej koniunkury naomias dodania korelacja zmniejszała się, ale była isona saysycznie w okresie spowolnienia Nasilenie róŝnic pomiędzy oboma szeregami właśnie w ym okresie mogło być wynikiem sosowania wobec osób zarejesrowanych jako bezroboni akywnych poliyk rynku pracy, kóre mogły łagodzić spadki prawdopodobieńswa uzyskania pracy przez osoby zarejesrowane w porównaniu z osobami bezrobonymi wg BAEL, ale niezarejesrowanymi. Isonie dodanie skorelowanie było w większości okresów obserwowane akŝe w przypadku 2

22 szeregów odzwierciedlających desrukcję miejsc pracy. W ich przypadku jednak waŝną rolę mogły odgrywać kwesie róŝnic definicyjnych i sąd zgodność ych szeregów nie była ak duŝa jak szeregów odzwierciedlających kreację miejsc pracy. Rys. 3 Porównanie korelacji kroczących dla okresów czerolenich dla kwaralnych F i w przypadku danych oparych na róŝnych definicjach korelacje kroczące F korelacje kroczące granica isoności.5 źródło: Obliczenia własne, szeregi odsezonowane TRAMO-SEATS Z punku widzenia wyjaśniania przyczyn zmian liczby bezrobonych isone znaczenie ma wpływ przepływów na zmiany liczby bezrobonych. Analiza konrybucji poszczególnych przepływów do zmian liczby bezrobonych wskazuje, Ŝe obie meody uzyskiwania danych o przepływach prowadzą do dość spójnych wniosków doyczących kszałowania się kreacji i desrukcji miejsc pracy w czasie i ich wpływu na bezrobocie. Zosały one przedsawione we wcześniejszej części arykułu. Waro jednak dodać, Ŝe w kilku okresach zmiany prawdopodobieńsw są odmienne (Rys. 4). Rys. 4 Wpływ przepływów pomiędzy pracą a bezrobociem na zmiany liczby bezrobonych według przepływów BAEL (lewy panel) oraz modelu oparego o dane rejesrowane (prawy panel). Warości w ys. osób Q 996Q 997Q 998Q 999Q 2Q 2Q 22Q 23Q 24Q 25Q 26Q 27Q 28Q 29Q 995Q 996Q 997Q 998Q 999Q 2Q 2Q 22Q 23Q 24Q 25Q 26Q 27Q 28Q 29Q Przepływy E->U Przepływy U->E Pozosałe przepływy Zmiany liczby bezrobonych Przepływy E->U Przepływy U->E Pozosałe przepływy Zmiany liczby bezrobonych źródło: Obliczenia własne, dane odsezonowane TRAMO-SEATS 22

23 NajwaŜniejsze róŝnice wynikały głownie z nieco innego zachowania się w czasie mierników bezrobocia (bezrobocia rejesrowanego i bezrobocia BAEL) oraz róŝnic w meodologii pomiaru samych przepływów, kóre wpłynęły na większe nasilenie przepływów z i do bezrobocia w modelu oparym na danych miesięcznych. W przypadku danych kwaralnych zmiana sanu na rynku pracy mogła być obserwowana jedynie co kwarał. Model opary o dane miesięczne zakładał czas ciągły, a zaem uwzględniał moŝliwość np.: uray pracy i jej ponownego znalezienia w ciągu kwarału, kóre nie zosałoby odnoowane w przypadku przepływów zaobserwowanych w kwaralnych danych BAEL. Ponado wyraźne rozróŝnienie w danych BAEL osób bezrobonych od nieakywnych oraz uwzględnienie zmian populacji uwypuklało wpływ na bezrobocie czynników innych niŝ przepływy z i do zarudnienia. W okresie Q995-4Q997 spadek desrukcji miejsc pracy (odzwierciedlony niŝszą liczbą nowozarejesrowanych bezrobonych) wydawał się znacznie wyraźniejszy w przypadku danych z rejesracji. Z kolei w począkowym okresie wzrosu bezrobocia czyli w okresie Q998-Q999 analizy opare o dane BAEL wskazują, Ŝe obok rekordowej fali zwolnień zanoowany zosał akŝe rekordowo niski poziom worzenia nowych miejsc pracy, podczas gdy w przypadku danych rejesrowanych dominującym powodem wzrosu sopy bezrobocia był bezprecedensowy poziom nowozarejesrowanych bezrobonych w Q999. Wyraźnie większy wzros przepływów na rynku pracy zarówno z bezrobocia, jak i do bezrobocia według danych rejesrowanych w porównaniu z danymi BAEL moŝna akŝe zauwaŝyć w okresie najnowszym po 29 roku. 23