Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim opracowanie powstało w ramach projektu WIEDZA PLUS Kompleksowy monitoring potencjału i barier regionalnego rynku pracy Projekt realizowany w ramach Priorytetu 2 Wzmocnienie Rozwoju Zasobów Ludzkich w Regionach, Zintegrowanego Programu Operacyjnego Rozwoju Regionalnego 2004 2006 Działanie 2.1 Rozwój umiejętności powiązany z potrzebami regionalnego rynku pracy i możliwości kształcenia ustawicznego w regionie Praca zespołowa pod kierunkiem Prof. nadzw. dr hab. Bogdana Sucheckiego Projekt realizuje: ASM Centrum Badań i Analiz Rynku Sp. z o.o. 99-300 Kutno ul. Grunwaldzka 5 tel. 024/355 77 00 fax. 024/355 77 01 lub 03 www.asm-poland.com.pl www.wiedzaplus.org Wszelkich informacji na temat realizacji projektu Wiedza Plus i niniejszego raportu udziela Kierownik Projektu Pani Izabela Kowalska tel.024/355 77 35 i.kowalska@asm-poland.com.pl Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 1
SPIS TREŚCI SPIS RYSUNKÓW...4 SPIS TABLIC...5 1.Prognoza całkowitego popytu na pracę w województwie śląskim na lata 2005-2009..8 1.1 Źródła i charakterystyka danych statystycznych...8 1.2. Opis metodologiczny...14 1.3. Prognozy całkowitego popytu na pracę w województwie śląskim na podstawie danych rocznych...17 1.4. Prognozy całkowitego popytu na pracę w województwie śląskim na podstawie danych kwartalnych...21 2. Analizy i prognozy liczby pracujących w podziale na sektory, sekcje i podsekcje PKD...30 2.1. Analiza i prognozy dla 4 głównych sektorów gospodarki województwa śląskiego...31 2.1.1. Modele VAR jako narzędzie prognozowania...36 2.1.2. Sformułowanie modelu sektorowego...37 2.1.3. Prognozy liczby pracujących w 4 sektorach gospodarki województwa...38 2.2. Analiza i prognozy dla 14 sekcji PKD gospodarki województwa śląskiego...40 2.2.1. Charakterystyka pracujących w 14 sekcjach PKD w województwie śląskim...41 2.2.2. Prognozy liczby pracujących w 14 sekcjach PKD województwa śląskiego.47 2.3. Analiza i prognozy dla 14 podsekcji PKD produkcji przemysłowej gospodarki województwa śląskiego...49 2.3.1. Prognozy liczby pracujących w 14 podsekcjach produkcji przemysłowej województwa śląskiego...51 2.4. Podsumowanie...56 3. Prognoza popytu na pracę (liczby pracujących) według wielkich i dużych grup zawodowych w województwie śląskim...59 3.1. Dane statystyczne...59 3.2. Metodologia badań...72 3.3. Prognozy liczby pracujących według wielkich i dużych grup zawodowych w województwie śląskim...77 3.3.1. Prognozy liczby pracujących według wielkich grup zawodowych...77 3.3.2. Prognozy liczby pracujących według dużych grup zawodowych...81 3.4. Uwagi końcowe...84 Aneks tabelaryczny do rozdziału 2...86 Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 2
Tabela 2a: Oryginalne dane BAEL dla liczby pracujących w województwie śląskim w podziale na sekcje PKD...86 Tabela 2b: Oryginalne dane BAEL dla liczby pracujących w Polsce w podziale na sekcje PKD...89 Tabela 2c: Oryginalne dane BAEL dla liczby pracujących w podsekcjach produkcji przemysłowej w województwie śląskim...91 Tabela 2d: Oryginalne dane BAEL dla liczby pracujących w podsekcjach produkcji przemysłowej w Polsce...92 Aneks tabelaryczny do rozdziału 3...93 Tabela 3.1.1. Pracujący według wielkich grup zawodowych w województwie śląskim...93 Tabela 3.1.2. Pracujący według dużych grup zawodowych w województwie śląskim...94 Tabela 3.3.1. Prognozy według wielkich grup zawodowych wykonane różnymi metodami...97 Tabela 3.3.2. Prognozy według dużych grup zawodowych wykonane różnymi metodami...100 Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 3
SPIS RYSUNKÓW Rysunek 1 Liczba pracujących w województwie śląskim na podstawie danych BAEL I kw. 1995 IV kw. 2004...9 Rysunek 2. Liczba pracujących w województwie śląskim w latach 1995-2004 (w tysiącach osób)...11 Rysunek 3.Wydajność pracy w województwie śląskim i w Polsce w latach 1995 2004 (w zł na 1 pracującego)...12 Rysunek 4. Miesięczne realne wynagrodzenia przeciętne w Polsce i woj. śląskim (w zł. na 1 zatrudnionego, ceny stałe 1995 r.)...13 Rysunek 5. Stopa bezrobocia i relacja U/V w województwie śląskim...14 Rysunek 6. Liczba pracujących w województwie śląskim - dane oryginalne i transformowane (w tys. osób)...16 Rysunek 7. Zróżnicowanie wyrazów wolnych w modelu panelowym liczby pracujących według województw (porównanie z woj. śląskim)...20 Rysunek 8. Dopasowanie modelu ECM dla przyrostów logarytmów (DlnLP_sl) i liczby pracujących w tys. osób (LP_sl) w województwie śląskim 1996 kw.1-2004 kw.4...22 Rysunek 9. Scenariusze zmian produktu regionalnego brutto na 1 mieszkańca (PKBL_sl w tys.osób) oraz miesięcznego przeciętnego wynagrodzenia brutto w cenach produkcji (WBX_sl w zł na 1 pracującego) dla okresu prognozy 2005 kw.i-2009 kw.iv...24 Rysunek 10. Prognoza bazowa i optymistyczna regionalnego popytu na pracę w woj. śląskim na podstawie modelu ECM (w tys. osób)...24 Rysunek 11. Liczba pracujących w województwie śląskim i w Polsce w latach 1995-2004...30 Rysunek 12. Liczby pracujących w poszczególnych sektorach w województwie śląskim i w Polsce....32 Rysunek 13. Udział liczby pracujących w poszczególnych sektorach w województwie śląskim i w Polsce...34 Rysunek 14. Wartości rzeczywiste i prognozowane (pogrubiona linia) liczby pracujących w 4 sektorach gospodarki województwa śląskiego w okresie I kwartał 2005 IV kwartał 2009...39 Rysunek 15. Liczby pracujących w 12 sekcjach województwa śląskiego i w Polsce...42 Rysunek 16. Wartości rzeczywiste i prognozowane liczby pracujących dla 14 podsekcji produkcji przemysłowej województwa śląskiego...52 Rysunek 17. Wykresy wartości rzeczywistych i prognozowanych liczby pracujących w sekcji D: Produkcja przemysłowa....55 Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 4
Rysunek 18. Prognoza liczby pracujących w województwie śląskim, będąca sumą prognoz dla 4 sektorów....57 Rysunek 19. Prognoza liczby pracujących w województwie śląskim, będąca sumą prognoz dla 14 sekcji....57 Rysunek 20. Pracujący według wielkich grup zawodowych w województwie śląskim (w tys. osób)...61 Rysunek 21. Udział pracujących według wielkich grup zawodowych w województwie śląskim (w %)...64 Rysunek 22. Pracujący według dużych grup zawodowych w województwie śląskim (w tys. osób)...66 Rysunek 23. Prognoza liczby pracujących według wielkich grup zawodowych w województwie śląskim...78 Rysunek 24. Prognoza liczby pracujących według dużych grup zawodowych w województwie śląskim (w tys. osób)...83 SPIS TABLIC Tablica 1. Wyniki estymacji modelu tendencji rozwojowej liczby pracujących w województwie śląskim...9 Tablica 1.1 Wstępne prognozy roczne liczby pracujących i udziału pracujących w województwie śląskim w całkowitej liczbie pracujących w Polsce...18 Tablica 1.2. Wyniki estymacji modelu panelowego liczby pracujących według województw ze stałymi efektami na podstawie danych za lata 1995-2004...20 Tablica 1.3. Prognoza regionalnego popytu na pracę w woj. śląskim przy 5% wzroście PKB na podstawie modelu panelowego...21 Tablica 1.4. Wyniki estymacji dynamicznego modelu ECM liczby pracujących w województwie śląskim...22 Tablica 1.5. Prognoza bazowa i optymistyczna regionalnego popytu na pracę w woj. śląskim na podstawie modelu ECM (w tys. osób)...25 Tablica 1.6.Prognozy regionalnego popytu na pracę w woj. śląskim na podstawie modelu tendencji rozwojowej, metody Wintera oraz metody Boxa-Jenkinsa (w tys. osób)...26 Tablica 1.7. Prognozy udziałów pracujących według województw w ogólnej liczbie pracujących w Polsce (w procentach)...28 Tablica 1.8. Prognozy liczby pracujących według województw (w tysiącach osób)...29 Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 5
Tablica 2.1 Podstawowe charakterystyki pracujących w województwie śląskim i (dla porównania) w całym kraju....31 Tablica 2.1a. Struktura pracujących w 4 sektorach gospodarki województwa śląskiego i Polski....33 Tablica 2.1.3 Prognozowane wartości liczby pracujących w 4 sektorach gospodarki województwa śląskiego w okresie I kwartał 2005 IV kwartał 2009...38 Tablica 2.2 Symbole i opis głównych sekcji PKD...40 Tablica 2.2.1 Podstawowe charakterystyki pracujących w 14 sekcjach województwa śląskiego i w Polsce....41 Tablica 2.2.2a Wartości prognoz liczby pracujących w 14 sekcjach PKD dla województwa śląskiego...48 Tablica 2.2.2b. Trendy w prognozach liczby pracujących w 14 sekcjach PKD...48 Tablica 2.3a Symbole i opisy podsekcji sekcji D: Przetwórstwo przemysłowe...49 Tablica 2.3b. Podstawowe charakterystyki pracujących w 14 podsekcjach produkcji przemysłowej województwa śląskiego i w Polsce...50 Tablica 2.3c. Struktura pracujących w przetwórstwie przemysłowym w województwie śląskim i w Polsce...50 Tablica 2.3.1a. Wartości prognoz dla liczby pracujących w 14 podsekcjach produkcji przemysłowej województwa śląskiego....52 Tablica 2.3.1b. Trendy w prognozach liczby pracujących w 14 podsekcjach produkcji przemysłowej województwa śląskiego...54 Tablica 2.3.1c Wartości prognoz dla liczby pracujących w sekcji produkcji przemysłowej wynikające z modelu (2.2.3) i modelu (2.3.1)...55 Tablica 3.1.1. Wykaz analizowanych danych...59 Tablica 3.1.2. Analiza statystyczna liczby pracujących według wielkich grup zawodowych w województwie śląskim (w tys. osób)...62 Tablica 3.1.3. Analiza statystyczna struktury pracujących według wielkich grup zawodowych w województwie śląskim (w %)...65 Tablica 3.1.4. Analiza statystyczna liczby pracujących według dużych grup zawodowych w województwie śląskim (w tys. osób)...70 Tablica 3.3.1.1. Prognoza liczby pracujących według wielkich grup zawodowych w województwie śląskim (w tys. osób)...77 Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 6
Tablica 3.3.1.2. Prognoza roczna liczby pracujących według wielkich grup zawodowych w województwie śląskim (w tys. osób)...79 Tablica 3.3.1.3. Prognoza udziału pracujących według wielkich grup zawodowych w województwie śląskim (w %)...79 Tablica 3.3.1.4. Alternatywna prognoza liczby pracujących według wielkich grup zawodowych w województwie śląskim (w tys. osób)...80 Tablica 3.3.2.1. Prognoza liczby pracujących według dużych grup zawodowych w województwie śląskim (w tys. osób)...81 Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 7
1.Prognoza całkowitego popytu na pracę w województwie śląskim na lata 2005-2009 1.1 Źródła i charakterystyka danych statystycznych 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 1995 r. do IV kwartału 2004 r. Korzystając ze specjalnego oprogramowania zmienne te zostały obliczone na podstawie indywidualnych ankiet BAEL dla poszczególnych kwartałów lat 1995-2004, 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 pochodzą z publikacji GUS, a w szczególności z Rocznik statystyczny województw i Produkt Krajowy Brutto według województw (różne wydania z lat 1997-2004, oraz najnowsze dane z witryny internetowej www.stat.gov.pl). Bazę danych pomocniczych, głównie jako zmiennych objaśniających (predyktorów), stanowiły zebrane w odpowiednich bankach SPPP 1 : - makroekonomiczne dane GUS dotyczące kształtowania się w Polsce PKB, płacy przeciętnej brutto, liczby ludności, wskaźników cen, płaca minimalna, nakłady inwestycyjne i in. 2, - 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. Zastosowane dane w procesie predykcji całkowitego popytu na pracę dotyczyły wszystkich województw, ale w szczególności dla województwa śląskiego podstawowe zmienne objaśniane i objaśniające prezentowane są na rysunkach poniżej oraz w załączniku. 1 System Prognozowania Popytu na Pracę w Polsce: www.sppp.gov.pl. Por. SPPP część II, RCSS, Warszawa 2003 2 Informacje i opracowania statystyczne, GUS, Warszawa; Poland Quarterly Statistics, Biuletyn Statystyczny, wyd. GUS, Warszawa (z różnych okresów 1992-2005). Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 8
Rysunek 1 Źródło: Na podstawie danych kwartalnych z Badań Aktywności Ekonomicznej Ludności (1995-2004) 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 zerojedynkowych. W efekcie ponad 95% poziom objaśnienia (R 2 (adj)=0.9594) otrzymano przy zastosowaniu zmiennych objaśniających prezentowanych na załączonym tabulogramie: Tablica 1. Wyniki estymacji modelu tendencji rozwojowej liczby pracujących w województwie śląskim: lp_sl=const +a 1 *T+a 2 *lnt+a 3 *K1+a 4 *K2+a 5 *UDO99K1+a 6 *U9812+a 7 *U9923+a 8 *U0023+a 9 *U011+ε Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 1467.38 35.5816 41.2399 0.000 T 13.6505 1.50738 9.05574 0.000 LNT -103.930 14.9451-6.95411 0.000 K1-74.4438 12.5689-5.92286 0.000 K3 51.4941 12.1032 4.25460 0.000 UDO99K1 390.362 25.1097 15.5463 0.000 U9812 99.1217 24.4958 4.04647 0.000 U9923 161.042 27.2835 5.90254 0.000 U0023-120.204 25.2686-4.75705 0.000 U011 100.336 33.5459 2.99101 0.006 Equation Summary No. of Observations = 40 R2= 0.9688 (adj)= 0.9594 Sum of Sq. Resid. = 28013.5 Std. Error of Reg.= 30.5579 Log(likelihood) = -187.789 Durbin-Watson = 1.28382 Źródło: Obliczenia własne Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 9
Na podstawie uzyskanych rezultatów można zauważyć, co następuje. - Ogólną tendencję kształtowania się liczby pracujących w województwie śląskim dobrze opisuje liniowa względem parametrów funkcja trendu zawierająca zmienną czasową w postaci oryginalnej T=1,2,...,40 oraz w postaci zlogarytmowanej LNT=ln(T). - Oprócz tendencji głównej istotnymi są addytywne odchylenia sezonowe w pierwszym i czwartym kwartale każdego roku. Oceny parametrów przy zmiennych sezonowych K1 i K3 wskazują, iż przeciętnie dla całego badanego okresu liczba pracujących w pierwszym kwartale była niższa o ponad 74 tys. osób, a w trzecim kwartale wyższa o ponad 51 tys. osób od poziomu wyznaczanego przez tendencję główną. - Począwszy od 3 kwartału 1998 roku liczba pracujących w województwie w kolejnych czterech kwartałach zaczęła się obniżać od poziomu 1851 tys. osób do poziomu minimalnego 1321 tys. osób w pierwszym kwartale 2000 r. - Z tego względu konieczne okazało się uwzględnienie zmiany wyrazu wolnego dla okresu 1995 kw.1 1999 kw.1. Analiza szczegółowa zmienności wskazuje, iż w okresie pogarszającej się sytuacji na rynku pracy w województwie śląskim redukcja liczby pracujących nastąpiła w dwóch etapach. Ogólną redukcję liczby pracujących reprezentuje zmienna UDO99K1 przyjmująca wartość 1 dla wszystkich obserwacji od 1995 kw.1 do 1999 kw.1. Ocena parametru przy tej zmiennej informuje, iż liczba pracujących w tym pierwszym okresie była wyższa od minimalnego poziomu w okresie po 2000 roku o ok. 390 tys. osób (przy czym w pierwszym etapie nastąpiła redukcja o ok. 390-161=229 tys. osób). - Etap drugi redukcji zatrudnienia w województwie śląskim nastąpił po chwilowym zahamowaniu spadku w drugim i trzecim kwartale 1999 roku. Efekt ten jest reprezentowany przez zmienną zero-jedynkową U9923. Współczynnik przy tej zmiennej informuje, iż liczba pracujących w drugim etapie zmalała o ok. 161 tys. osób. - Oprócz ogólnej zmiany poziomu wyrazu wolnego estymacja modelu tendencji rozwojowej, a w szczególności analiza reszt pozwoliła na identyfikację trzech dodatkowych, nietypowych okresów spadków lub wzrostu ogólnej liczby pracujących w województwie śląskim. - W szczególności zmienna U9812 pozwala na kontrolę obserwacji w okresie maksymalnego wzrostu i maksymalnej liczby pracujących w województwie w pierwszym i drugim kwartale 1998 r. (1816 i 1851 tys. osób). - Zmienna U0023 służy z kolei do kontroli najniższych poziomów liczby pracujących w całym okresie analizy (1321 i 1324 tys. osób) w drugim i trzecim kwartale 2000 r. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 10
- Zmienna U011ze współczynnikiem ok. 100 tys. osób kontroluje obserwację nietypową w pierwszym kwartale 2001 roku, która nie jest zgodna z oszacowanym ogólnym schematem sezonowości (przeciętne spadki liczby pracujących w pierwszych kwartałach o ok. 74,4 tys. osób). Dodatkowe zmienne zero-jedynkowe (oprócz sezonowości) zostały tak skonstruowane, aby w okresie prognozy przyjmować wartości zerowe. Z tego względu prezentowany model tendencji rozwojowej może być bezpośrednio wykorzystany do formułowania prognoz. W przypadku danych o częstotliwości rocznej mamy do dyspozycji dane pochodzące z reprezentacyjnych ankietowych Badań Aktywności Ekonomicznej Ludności, z których można przyjąć informacje dotyczące liczby pracujących jako stan na koniec roku z czwartych kwartałów (z badań listopadowych), lub jako przeciętną liczbę pracujących w danym roku obliczając średnią z czterech badań kwartalnych. Istnieją również informacje pochodzące z Rejonowych Urzędów Pracy, czyli pochodzące ze sprawozdań podmiotów gospodarczych. Dane te różnią się czasami dość znacznie, zwłaszcza ze względu na wprowadzoną w 2002 roku korektę w oficjalnej sprawozdawczości GUS 3. Rysunek 2. Liczba pracujących w województwie śląskim w latach 1995-2004 (w tysiącach osób) Źródło: Obliczenia własne, Bank Danych SPPP: dane roczne 1995-2004 na podstawie BAEL i sprawozdawczości GUS. Powyżej prezentowane są wymienione wyżej trzy roczne szeregi czasowe dotyczące liczby pracujących w województwie śląskim: lpiv_sl liczba pracujących według badań listopadowych BAEL, 3 Błąd powstał w 1995 r. Dla roku 2002 nowe obliczenia na podstawie NSPLiM wskazały na błąd wynoszący 2120,4 tys. osób pracujących (14923,7-12803,3). Poprzez nawiązania łańcuchowe, w banku danych regionalnych SPPP zapisano dane skorygowane zarówno ogółem dla Polski, jak i liczby pracujących w poszczególnych województwach. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 11
lps_sl średnia roczna z czterech kwartalnych badań BAEL, lpr_sl skorygowana liczba pracujących wg. sprawozdawczości GUS. Można tutaj zauważyć różnice w szacunkach liczby pracujących badanego województwa dochodzące nawet do 250 tys. osób (1996). Pozytywnym zjawiskiem jest zbliżenie poziomu szacunków wg. BAEL i sprawozdawczości GUS w ostatnich trzech latach okresu analizy (2002, 2003, 2004). Biorąc pod uwagę dane BAEL można tutaj zauważyć tendencję wzrostową liczby pracujących w ostatnich trzech latach: od 1532 do 1627 tys. osób. Dla ujednolicenia stosowanych informacji w prezentowanych badaniach, formułowane prognozy będą dotyczyły zmiennej zawierającej obserwacje oszacowane na podstawie BAEL. W przypadku danych rocznych będzie to stan z IV kwartału każdego roku. Rysunek 3. Wydajność pracy w województwie śląskim i w Polsce w latach 1995 2004 (w zł na 1 pracującego) Dane roczne Dane kwartalne Źródło: Obliczenia własne, Bank Danych SPPP. Oprócz regionalnego poziomu PKB i wydajności pracy, podstawową determinantą kształtowania popytu na pracę jest płaca przeciętna. Jest to czynnik, który może Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 12
reprezentować zmiany kosztów pracy. W tym przypadku również obserwuje się duże zróżnicowanie regionalne pogłębiające się w okresie 1995-2004. Na załączonym rysunku można zauważyć, iż po dwuletnim okresie spadków w województwie śląskim, realne płace wzrastały podobnie, a nawet w roku 2004 więcej jak przeciętnie dla Polski. Rysunek 4. Miesięczne realne wynagrodzenia przeciętne w Polsce i woj. śląskim (w zł. na 1 zatrudnionego, ceny stałe 1995 r.) Dane roczne: Dane kwartalne: Źródło: Obliczenia własne, Bank Danych SPPP Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 13
Dla uzupełnienia informacji dotyczącej zmian sytuacji na rynku pracy województwa śląskiego, na załączonych rysunkach poniżej prezentowane są dwie dalsze zmienne o częstotliwości kwartalnej: SB - stopa bezrobocia oraz UV - liczba bezrobotnych przypadająca na 1 ofertę pracy, które mogą być wykorzystane w analizach i prognozach lokalnego rynku pracy. Rysunek 5. Stopa bezrobocia i relacja U/V w województwie śląskim Stopa bezrobocia w województwie śląskim i w Polsce w latach 1995-2004 (kwartalnie, w procentach) Liczba bezrobotnych przypadająca na 1 ofertę pracy w woj. śląskim w latach 1995-2004 (kwartalnie) Źródło: Na podstawie danych statystycznych banku SPPP 1.2. Opis metodologiczny Prognozy całkowitego popytu na pracę w województwie śląskim skonstruowane zostały zarówno przy zastosowaniu modeli trendu z sezonowością, metod wyrównywania wykładniczego jak i na podstawie jedno i wielorównaniowych modeli przyczynowoskutkowych. W przypadku modeli przyczynowo-skutkowych, dla opisu i prognozowania popytu na pracę w województwie śląskim testowano modele uwzględniające zmiany wydajności pracy (PKB na 1 pracującego lub PKB w przeliczeniu na 1 mieszkańca) oraz realnej płacy przeciętnej (w cenach produkcji lub konsumpcji). Takie relacje wynikają z ogólnych hipotez teoretycznych oraz z wielu badań empirycznych. Jak już opisano w poprzednim opracowaniu, specyfikację ogólną równania kształtowania się liczby pracujących (popytu na pracę) w estymacyjnej postaci podwójnie logarytmicznej można zapisać następująco: loglp t = a 0 + a 1 log(wbp/px) t + a 2 log(pkb/lp) t + a 3 logu t + a 4 t +a 5 loglp t-1 +ε t. (1.1) 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/XP stopy inwestycji ogółem w gospodarce Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 14
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 4, w którym zakłada się istnienie relacji kointegracyjnej pomiędzy liczbą pracujących, PKB i wynagrodzeniami przeciętnymi (z możliwością rozszerzania lub zawężania specyfikacji) o następującej postaci: DlnLP=const+(alfa 1)*(lnLP -1 -b 1 *ln[wbp/px] -1 -b 2 *ln[pkb] -1 )+g 1 Dln[WBP/PX]+g 2 DlnPKB+ε (1.2) gdzie: Dln jest operatorem pierwszych różnic logarytmów. Korzystając z danych rocznych, ze względu na bardzo małą liczbę obserwacji (10: 1995-2004), oprócz możliwości dokonania tylko orientacyjnych analiz i prognoz opartych głównie na modelach z jedną, lub co najwyżej dwoma zmiennymi objaśniającymi, przeprowadzono próbę estymacji modelu i prognozowania w oparciu o dane przekrojowo-czasowe dla wszystkich województw łącznie. Odpowiednia procedura estymacji umożliwia wyróżnianie i oszacowanie zarówno efektów wspólnych (jednakowych), jak specyficznych dla poszczególnych województw przy uwzględnianiu odpowiednich zmiennych objaśniających. W prezentowanym dalej badaniu estymowano model opisujący zależność liczby pracujących w poszczególnych województwach od realnej wielkości PKB w przeliczeniu na 1 osobę w Polsce przy założeniu efektu jednakowego dla wszystkich obiektów, ale ze zróżnicowaniem grupowych efektów specyficznych wyrażonych poprzez dekompozycję wyrazu wolnego (fixed effects model). Uogólnieniem i w pewnym sensie rozwinięciem tej specyfikacji jest wielorównaniowy (16 równaniowy) model opisujący kształtowanie się udziałów liczby pracujących w poszczególnych województwach w ogólnej liczbie pracujących w Polsce. Jest to model o równaniach pozornie niezależnych (SUR seemingly unrelated regressions). W równaniach specyfikowanych i testowanych dla każdego województwa (osobno i łącznie) zmiennymi objaśniającymi były: realny poziom PKB oraz całkowita liczba pracujących w Polsce (ewentualnie iloraz tych zmiennych). Dla uwzględnienie wahań sezonowych, w poszczególnych równaniach stosowano i testowano odpowiedni zestaw zmiennych zero- 4 Wyprowadzenia i własności podstawowej oraz rozszerzonych wersji modelu ECM można znaleźć w pracach: R.Bourbonnais [2000],s. 277-280, A.Welfe [1998] s.171-174, Gospodarka Polski w okresie transformacji, praca zbiorowa pod. red. A.Welfe [2000] s.53-78. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 15
jedynkowych. W tym przypadku nie zakładano jednakowego efektu wpływu PKB na kształtowanie się liczby pracujących w różnych województwach. Ponadto w przypadku analiz i prognozowania na podstawie danych o częstotliwości kwartalnej, dla możliwości zastosowania metod mechanicznych wygładzania szeregów czasowych w których nie można zastosować dodatkowych zmiennych zero-jedynkowych, (biorąc pod uwagę ponad 95% objaśnienia przez model tendencji rozwojowej ze zmiennymi zero-jedynkowymi wprowadzonymi dla kontroli zmian administracyjnych i obserwacji nietypowych prezentowany w poprzednim punkcie opracowania (Tab.1.)), dokonano sprowadzenia do porównywalności różnych podokresów w badanej zmiennej LP_sl. Oznacza to, iż zgodnie z wynikami estymacji w początkowym okresie analizy obniżono poziom liczby pracujących oraz skorygowano wartości zmiennej w okresach i punktach nietypowych następujący sposób: LP_slk=LP_sl-390.36*UDO99K1-99.12*U9812-161*U9923+120.2*U0023-100*U011. (1.3) Otrzymano w ten sposób nową zmienną, która zawiera wszystkie główne składowe zmienności liczby pracujących, tzn. tendencję główną, wahania sezonowe i wahania przypadkowe. Ujednolicono jedynie wyraz wolny na poziomie ostatniego podokresu oraz zlikwidowano obserwacje nietypowe. Proponowana transformacja nie zmienia i nie dotyczy końcowych obserwacji w próbie i pozwala na zastosowanie wielu metod prognozowania (np. metody Wintera, Boxa-Jenkinsa i in.). Poniżej prezentowany jest rysunek dla porównania wartości rzeczywistych i wartości transformowanych liczby pracujących w województwie śląskim. Rysunek 6. Liczba pracujących w województwie śląskim - dane oryginalne i transformowane (w tys. osób) Źródło: Obliczenia własne. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 16
1.3. Prognozy całkowitego popytu na pracę w województwie śląskim na podstawie danych rocznych Uwzględniając szacunki wsteczne i przeliczenia GUS dla nowego podziału administracyjnego wprowadzonego w Polsce w 1999 roku, dla województw dysponujemy aktualnie próbą zawierającą maksymalnie 10 obserwacji o częstotliwości rocznej za lata 1995-2004. Z tego względu analizy i prognozy formułowane niezależnie dla poszczególnych województw należy traktować tylko orientacyjnie. Możliwe jest jednak zastosowanie próby przekrojowo-czasowej zawierającej 160 obserwacji (10 16) dla każdej zmiennej, czyli analizowanie i prognozowanie łącznie popytu na pracę we wszystkich województwach. W przypadku analiz niezależnych dla województwa śląskiego dokonano estymacji prostych równań przyczynowo-skutkowych. W szczególności badając zależność pomiędzy liczbą pracujących, a PKB w przeliczeniu na 1 mieszkańca i wysokością nominalnej płacy przeciętnej otrzymano następujące oszacowania współczynników elastyczności 5 : log(lp_sl)^ = 1,1069 log(pkbl_sl) -0,3959 log(wbp_sl); R 2 sk=0,6161 (25,42) (7,22) DW=1,98 (1.4) Przy objaśnieniu zmienności liczby pracujących powyżej 61% otrzymano oceny o prawidłowych znakach. W szczególności elastyczność liczby pracujących względem PKB na 1 mieszkańca województwa 1,1069 jest statystycznie istotna (przy 1% poziomie istotności) i oznacza, że wzrost regionalnego PKB o 1% może powodować wzrost liczby zatrudnionych o nieco więcej niż proporcjonalnie tzn. o ok. 1,1%. Ocena współczynnika elastyczności liczby pracujących względem płacy przeciętnej jest również statystycznie istotna przy 1% poziomie istotności. Można więc sądzić, iż wzrost płacy przeciętnej w województwie o 10% może powodować spadek liczby pracujących o ok. 3,9% (ale tylko przy innych warunkach niezmienionych!). Oceny elastyczności można wykorzystać bezpośrednio do prognozowania krótkookresowego. Zmiany regionalnego PKB oraz regionalnych płac przeciętnych są wysoce skorelowane ze zmianami tych wielkości w skali krajowej. Świadczą o tym rezultaty estymacji analogicznego równania z uwzględnieniem krajowych zamiast regionalnych zmiennych objaśniających: 5 W nawiasach pod ocenami parametrów podano statystyki t-studenta. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 17
log(lp_sl)^ = 1,1916 log(pkbl) -0,4888 log(wbp); R 2 sk=0,7720 (37,99) (12,41) DW=1,92 (1.5) Odpowiednie elastyczności liczby pracujących w województwie względem PKB i WBP przeciętnie w Polsce mają tylko nieco wyższe wartości: E LP_sl/PKBL 1,19; E LP_sl/WBP -0,49. Z punktu widzenia możliwości prognozowania, interesującym rezultatem jest wyższy stopień objaśnienia uzyskany w przypadku modelu ze zmiennymi ogólnokrajowymi PKBL i WBP. Dla celów prognostycznych interesujące jest również określenie relacji liczby pracujących w województwie do całkowitej liczby pracujących w Polsce lub modelowanie kształtowania się udziału (wskaźnika struktury): ULP_sl=LP_sl/LP. Okazuje się, iż w przypadku modelowania udziału otrzymuje się wyższy, ok. 70% poziom objaśnienia, co pozwala na zastosowanie następujących równań do prognozowania zmian wojewódzkiego wskaźnika struktury ULP_wm w zależności od założeń dotyczących regionalnego lub krajowego wzrostu PKB. Dla wyznaczenia wstępnej prognozy całkowitej liczby pracujących na podstawie danych rocznych przyjęto dwa równania: LP_sl^ = exp(4.0442 +0,3539*log(PKBL)+0.2131*u9598) R 2 =0.8374 (1.6) (2.53) (2.06) ULP_sl^ =-34.9919+4.9346*log(PKBL)+1.8101*u9598 R 2 = 0,3432 (1.7) (3,39) (4,39) Zakładając utrzymanie się przeciętnego tempa wzrostu PKB per capita w okresie prognozy 2005-2009 na poziomie przeciętnego tempa zaobserwowanego w próbie 1995-2004 otrzymano następujące prognozy: Tablica 1.1 Wstępne prognozy roczne liczby pracujących i udziału pracujących w województwie śląskim w całkowitej liczbie pracujących w Polsce 2005 2006 2007 2008 2009 Liczba pracujących (w tys.): LP_sl 1593,4 1612,1 1630,4 1648,4 1666,0 Udział: LP_sl w LP_pol (w %) 11,43 11,60 11,75 11,90 12,05 Źródło: Obliczenia własne. Jak już wspomniano dane roczne dla 16 województw mogą stanowić próbę przekrojowoczasową (liczącą 160 obserwacji) umożliwiającą m.in. oszacowanie i zastosowanie do prognozowania modelu panelowego ze stałymi efektami. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 18
Proponowany model ma następującą postać: loglp it = α o + α oi + α 1 log(pkbl it ) +α 2 T + ξ it (1.8) i=1,2,...16 ; t=1995,..., 2004. W modelu tym przyjęto założenie, iż elastyczności liczby pracujących względem regionalnego PKB w przeliczeniu na 1 mieszkańca są takie same we wszystkich województwach (α 1 >0 ). Podobnie przyjmuje się istnienie jednakowych reakcji na działanie zmiennej czasowej T, która reprezentuje tutaj efekty wzrostu wydajności pracy (α 2 <0). Wyrazy wolne są natomiast różne dla różnych województw. Wyrażają one wpływ wszystkich specyficznych dla poszczególnych województw czynników pominiętych w równaniu. Składają się one z części wspólnej (α o ) dla województwa bazowego oraz ze współczynników zróżnicowania z wybranym bazowym województwem. W prezentowanym badaniu przyjęto, iż bazowym jest województwo śląskie. Wyraz wolny α o dotyczy więc bezpośrednio województwa śląskiego, więc po oszacowaniu modelu, predyktorem liczby pracujących w tym województwie będzie: loglp_sl^ = a o + a 1 log(pkbl_sl) +a 2 T, (1.9) gdzie : a o, a 1, a 2 oceny MNK parametrów modelu (1.5). W tablicy 1.2. prezentowane są rezultaty estymacji przy zastosowaniu procedury classreg 6 umożliwiającej dekompozycje dowolnych parametrów w modelach liniowych. Regionalne wielkości PKB istotnie determinują wielkość popytu na pracę. Oszacowany wspólny współczynnik elastyczności liczby pracujących względem PKP per capita wynosi ok. 0,27. Z kolei ocena parametru przy zmiennej czasowej (T=1,2,...,10) wskazuje na możliwe spadki liczby zatrudnionych o ok. 2,45% rocznie z powodu wzrostu ogólnej wydajności pracy. 6 W pakiecie SORITEC (Full Information Software) Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 19
Tablica 1.2. Wyniki estymacji modelu panelowego liczby pracujących według województw ze stałymi efektami na podstawie danych za lata 1995-2004 Zmienne Oceny parametrów Statystyki t-studenta Poziom istotności ^CONST 5.0167 3.35 0.00 LN(PKBL) 0,2685 1,64 0,103 T -0,0245-4,09 0 const_doln -0.4191-9.72 0.00 const_kujp -0.6267-11.25 0.00 const_lube -0.4890-5.77 0.00 const_lubu -1.4122-26.22 0.00 const_lodz -0.2916-5.29 0.00 const_malo -0.1564-2.70 0.01 const_mazo 0.1789 3.16 0.00 const_opol -1.3544-22.69 0.00 const_podk -0.6309-7.77 0.00 const_podl -1.0948-14.21 0.00 const_pomo -0.7667-16.77 0.00 const_slask * * * const_swie -0.9992-13.51 0.00 const_warm -1.1317-14.77 0.00 const_wiel -0.1883-4.43 0.00 const_zach -0.9624-21.43 0.00 R 2 sk = 0,9691 Źródło: Obliczenia własne Otrzymane rezultaty wskazują, iż funkcja popytu na pracę według województw jest silnie zróżnicowana regionalnie, o czym świadczą istotne statystycznie komponenty wyrazów wolnych. Na rysunku poniżej zaobserwować można, iż dla wszystkich województw poza województwem mazowieckim odchylenia od poziomu stałej województwa śląskiego są ujemne. Oznacza to, iż przy takim samym poziomie PKB w większości województw mniejsza liczba osób znalazłaby pracę w porównaniu z badanym województwem śląskim. Rysunek 7. Zróżnicowanie wyrazów wolnych w modelu panelowym liczby pracujących według województw (porównanie z woj. śląskim) 0.2000 0.1000 0.0000-0.1000-0.2000-0.3000-0.4000-0.5000-0.6000-0.7000-0.8000-0.9000-1.0000-1.1000-1.2000-1.3000-1.4000-1.5000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Źródło: Opracowanie własne. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 20
Zastosowanie predyktora (1.9) z oszacowanymi parametrami dla województwa bazowego: LP_sl^ =exp(5,0167 + 0,2685 log(pkbl_sl) -0,0245 t) (1.7) przy założeniu nawet 5% tempa wzrostu PKB w województwie śląskim nie jest zgodne z obserwowana i opisaną wcześniej tendencją wzrostową popytu na pracę (Tablica 1.3). Tablica 1.3. Prognoza regionalnego popytu na pracę w woj. śląskim przy 5% wzroście PKB na podstawie modelu panelowego 2005 2006 2007 2008 2009 5% wzrostu PKB 1470.790 1454.120 1437.640 1421.340 1405.230 Źródło: obliczenia własne. 1.4. Prognozy całkowitego popytu na pracę w województwie śląskim na podstawie danych kwartalnych Na podstawie kwartalnych danych statystycznych dla województwa śląskiego (36 obserwacji, próba: 1996 kw.i 2004 kw.iv) możliwa jest estymacja i zastosowanie do formułowania prognoz dynamicznych modeli przyczynowo-skutkowych popytu na pracę, w tym równań typu ECM (z korektą błędem). Dokonując weryfikacji empirycznej modelu (1.2) o następującej postaci: DlnLP_sl=(alfa 1)*(lnLP_sl -1 -b 1 lnpkbl_sl -1 -b 2 lnwbx_sl -1)+g 1 DlnPKBL_sl+g 2 DlnWBX_sl + +d4*k4 +d5*u99401+ε, (1.2) gdzie: Dln operator pierwszych różnic logarytmów, LP_sl liczba pracujących w województwie śląskim, PKBL_sl produkt regionalny brutto w przeliczeniu na 1 mieszkańca województwa, WBX_sl przeciętna miesięczna płaca brutto w województwie w cenach produkcji (WBP_sl/Ppkb_sl), K4 zmienna zero-jedynkowa dla efektu sezonowego w 4 kwartale, U99401 zmienna zero-jedynkowa dla kontroli obserwacji nietypowych w 4 kw.1999 i 1 kw.2000 r., otrzymano wyniki prezentowane w tablicy 1.4. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 21
Tablica 1. 4. Wyniki estymacji dynamicznego modelu ECM liczby pracujących w województwie śląskim Źródło: Obliczenia własne. Wartości Zmienne: Oceny parametrów statystyk t-studenta ECT=(alfa-1)= -0.3395 4.54 lnpkbl_sl{-1} 1.6284 4.43 lnwbx_sl{-1} -0.7843 3.90 DlnPKBL_sl 0.5074 4.38 DlnWBX_sl -0.1548 2.59 K4-0.0406 3.53 U99401-0.0758 3.56 R2(sk)=0.6365 DW=2.15 Wyniki estymacji równania wskazują na ponad 63% stopień objaśnienia przyrostów logarytmów. Natomiast przy przeliczeniu na wartości bezwzględne, stopień dopasowania modelu do danych dotyczących liczby pracujących w tys. osób wynosi ok. 91%. Rysunek 8. Dopasowanie modelu ECM dla przyrostów logarytmów (DlnLP_sl) i liczby pracujących w tys. osób (LP_sl) w województwie śląskim 1996 kw.1-2004 kw.4 Źródło: Obliczenia własne Wszystkie parametry są statystycznie istotnie różne od zera przy 5% poziomie istotności, a ich oceny mają wartości sensowne ekonomicznie: zgodne z hipotezami teorii i innymi badaniami empirycznymi. Ocena długookresowej elastyczności popytu na pracę (liczby pracujących) względem produktu regionalnego w przeliczeniu na 1 mieszkańca województwa ok. 1,62 jest wysoka, co pozwala na formułowanie optymistycznych przewidywań na lokalnym rynku pracy w warunkach ogólnego wzrostu produkcji i PKB w Polsce. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 22
Elastyczność krótkookresowa na poziomie ok. 0.51 oznacza, iż w okresach krótkich nie należy jednak oczekiwać natychmiastowych dużych efektów, bowiem popyt na pracę może wzrastać mniej niż proporcjonalnie w porównaniu ze wzrostem regionalnego PKBL. Rezultaty estymacji elastyczności popytu na pracę względem stawki płac realnych (w cenach produkcji) wskazują, że możliwości wzrostu popytu na pracę w województwie są kreowane przez wzrost PKBL są jednak w dość znacznym stopniu ograniczane przez wzrost płacowych kosztów pracy. Tutaj jednak zarówno bezwzględne wartości ocen elastyczności długookresowej (-0,78) jak i krótkookresowej (-0,15), w porównaniu z elastycznościami popytu na pracę względem PKBL są znacznie niższe. Oprócz przyczynowych zmiennych objaśniających w opisie kształtowania się liczby pracujących stwierdzono istotne wahania sezonowe dotyczące tylko czwartego kwartału (K4=-0,0406). Oznacza to, że należy oczekiwać spadków liczby pracujących w kolejnych czwartych kwartałach każdego roku. Ponadto w równaniu zastosowano jedną zmienna zero-jedynkową dla kontroli nietypowych, z założenia incydentalnych zmian na rynku pracy województwa śląskiego w kolejnych dwóch kwartałach: IV kw. 1999 i I kw.2000 r. Pozytywna ocena rezultatów estymacji równania dynamicznego z korektą błędu pozwala na podjęcie próby zastosowania tego modelu do prognozowania. Konieczne jest w tym przypadku przyjęcie scenariusza zmian w kształtowaniu się regionalnego PKBL oraz regionalnych stawek płac realnych. Na podstawie analizy wykresów kształtowania się zmiennych objaśniających przyjęto dwa scenariusze: bazowy i optymistyczny. W scenariuszu bazowym zakładać będziemy utrzymanie ( zamrożenie ) wzrostów PKBL_sl i WBX_sl w okresie prognozy (I kw.2005-iv kw.2009) na poziomie odpowiednich kwartałów roku 2004. Natomiast w scenariuszu optymistycznym przyjęto wzrosty PKBL_sl i WBX_sl wynikające z odpowiednich tendencji rozwojowych z okresu I kw.1996-iv kw.2004. Przyjęte wartości zmiennych egzogenicznych w okresie prognozy prezentowane są na rysunku 9. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 23
Rysunek 9 Scenariusze zmian produktu regionalnego brutto na 1 mieszkańca (PKBL_sl w tys.osób) oraz miesięcznego przeciętnego wynagrodzenia brutto w cenach produkcji (WBX_sl w zł na 1 pracującego) dla okresu prognozy 2005 kw.i-2009 kw.iv Źródło: Opracowanie własne Rysunek 10 Prognoza bazowa i optymistyczna regionalnego popytu na pracę w woj. śląskim na podstawie modelu ECM (w tys. osób) Źródło: Opracowanie własne Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 24
Tablica 1.5. Prognoza bazowa i optymistyczna regionalnego popytu na pracę w woj. śląskim na podstawie modelu ECM (w tys. osób) Prognoza bazowa Prognoza optymistyczna 2005Q1 1613.100 1612.240 2005Q2 1651.110 1640.370 2005Q3 1679.130 1664.370 2005Q4 1597.380 1621.320 2006Q1 1593.560 1624.970 2006Q2 1637.810 1664.120 2006Q3 1670.150 1695.440 2006Q4 1591.710 1655.750 2007Q1 1589.800 1664.070 2007Q2 1635.250 1707.240 2007Q3 1668.420 1741.050 2007Q4 1590.610 1700.930 2008Q1 1589.070 1711.650 2008Q2 1634.750 1757.410 2008Q3 1668.080 1792.640 2008Q4 1590.400 1751.110 2009Q1 1588.930 1763.670 2009Q2 1634.660 1811.700 2009Q3 1668.020 1848.070 2009Q4 1590.360 1804.740 Źródło: Obliczenia własne Oprócz proponowanego modelu przyczynowo-skutkowego, w oparciu o dane kwartalne możliwe jest formułowanie prognoz popytu na pracę dla województwa śląskiego również z zastosowaniem: prezentowanego na początku niniejszego opracowania modelu tendencji rozwojowej, metody wyrównywania wykładniczego Wintera, procedury Boxa-Jenkinsa. W przypadku metody Wintera i Boxa-Jenkinsa (ARIMA) niezbędne jest korzystanie z danych sprowadzonych do porównywalności - transformowanych LP_slk (por. Rysunek 6). W rezultacie zastosowania tych trzech metod otrzymano prognozy popytu na pracę dla województwa śląskiego, które prezentowane są w Tablicy 1.6. Można tutaj zauważyć, iż najwyższe wartości prognoz otrzymywane są przy zastosowaniu metody Wintera. Natomiast w przypadku metody Boxa-Jenkinsa, najlepsze dopasowanie (86%) otrzymano dla modelu ARIMA o parametrach p=1, q=2, d=0, sl=1, s=4, czyli przy jednookresowym opóźnieniu zmiennej prognozowanej, dwukrotnym opóźnieniu składnika losowego, stosując oczywiście sezonowość kwartalną z odpowiednim jednokrotnym różnicowaniem (przyrosty kwartalne: Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 25
sl=1, s=4). Z modelu tego otrzymano najniższe, ale również rosnące wartości prognoz liczby pracujących w województwie śląskim. Tablica 1.6. Prognozy regionalnego popytu na pracę w woj. śląskim na podstawie modelu tendencji rozwojowej, metody Wintera oraz metody Boxa-Jenkinsa (w tys. osób) Trend Winter ARIMA(1,2,0) 2005Q1 1566.660 1583.420 1586.180 2005Q2 1652.250 1689.970 1652.110 2005Q3 1714.950 1740.410 1730.210 2005Q4 1674.710 1678.010 1657.610 2006Q1 1611.580 1629.290 1617.570 2006Q2 1697.390 1738.570 1683.630 2006Q3 1760.300 1790.110 1761.750 2006Q4 1720.270 1725.580 1689.170 2007Q1 1657.340 1675.160 1649.120 2007Q2 1743.330 1787.170 1715.180 2007Q3 1806.420 1839.800 1793.310 2007Q4 1766.560 1773.150 1720.720 2008Q1 1703.780 1721.020 1680.680 2008Q2 1789.930 1835.780 1746.740 2008Q3 1853.170 1889.500 1824.860 2008Q4 1813.460 1820.730 1752.270 2009Q1 1750.820 1766.890 1712.230 2009Q2 1837.110 1884.380 1778.290 2009Q3 1900.480 1939.190 1856.410 2009Q4 1860.890 1868.300 1783.820 Źródło: Opracowanie własne W uzupełnieniu zbioru prognoz całkowitej liczby pracujących dla województwa śląskiego, w celu wykorzystania prognoz makroekonomicznych całkowitej liczby pracujących i PKB w Polsce formułowanych na podstawie makromodeli o równaniach łącznie współzależnych skonstruowano i estymowano wielorównaniowy model o równaniach pozornie niezależnych Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 26
udziałów liczby pracujących w poszczególnych województwach w ogólnej liczbie pracujących w Polsce. Model ten umożliwił oszacowanie odpowiednich współczynników przejścia od prognoz podstawowych makrozmiennych do skali województw. Zakładając znaczący wpływ makroekonomicznych czynników wzrostu ekonomicznego na regionalne rynki pracy województw, zmiennymi objaśniającymi były: realny poziom PKB oraz całkowita liczba pracujących w Polsce (ewentualnie iloraz tych zmiennych). Dla uwzględnienie wahań sezonowych, w poszczególnych równaniach stosowano i testowano odpowiedni zestaw zmiennych zero-jedynkowych. Zastosowano pół-logarytmiczną postać funkcyjną równań zapewniającą sumowanie się prognozowanych udziałów procentowych do 100 dla każdego okresu próby i prognozy. Dla uwzględnienie wahań sezonowych, w poszczególnych równaniach stosowano i testowano odpowiedni zestaw zmiennych zerojedynkowych. Zastosowano pół-logarytmiczną postać funkcyjną równań zapewniającą sumowanie się prognozowanych udziałów procentowych do 100 dla każdego okresu próby i prognozy. Przy zastosowaniu estymacji łącznej 16 równań modelu uogólnioną wielowymiarową metodą najmniejszych kwadratów (UWMNK JGLS) otrzymano zróżnicowane wartości współczynników determinacji (od 0,5 do 0,95). Poprzez eliminację wsteczną, w zastosowanej do prognozowania wersji symulacyjnej pozostawione zostały tylko zmienne statystycznie istotne min. przy 10% współczynniku istotności. Dla województwa śląskiego w procesie prognozowania zastosowane było następujące równanie: ULP_sl=135.006-13.0086*log(LP) -0.321*s1+0.396*s3 +1.955*u95991 Wartości zmiennych objaśniających dla okresu prognozy zostały wyznaczone na podstawie prognoz makroekonomicznych z modelu W8P 7. Prognozowane tempa wzrostu liczby pracujących i PKB dla Polski były następujące: 2005 2006 2007 2008 2009 PKB 5.16 5.57 5.36 4.54 4.06 LP 1.13 1.18 1.21 1.6 1.23 Na tej podstawie prognozowano roczne wskaźniki struktury liczby pracujących we wszystkich województwach oraz liczby pracujących, które prezentowane są w tablicach 1.7 i 1.8. 7 Patrz Welfe W., W.Florczak, B.Suchecki, A.Gajdos (2004), Prognozy popytu na pracę w Polsce (2005-2013), w pracy pod red. B.Sucheckiego System prognozowania popytu na pracę w Polsce, część III, RCSS, Warszawa 2004, s.19 Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 27
W przypadku województwa śląskiego, przy omawianych założeniach makroekonomicznych przewiduje się niewielki spadek udziału liczby pracujących oraz względną stabilizację lub niewielki spadek liczby pracujących od ok. 1388 tys. osób w 2005 r do 1368 tys. osób w roku 2009. Tablica 1.7. Prognozy udziałów pracujących według województw w ogólnej liczbie pracujących w Polsce (w procentach) Województwo 2005 2006 2007 2008 2009 dolnośląskie 6.73 6.86 7.00 7.16 7.30 kujawsko-pomorskie 5.84 5.86 5.87 5.88 5.89 lubelskie 7.88 7.90 7.91 7.91 7.92 lubuskie 6.71 6.66 6.61 6.55 6.51 łódzkie 2.65 2.67 2.68 2.69 2.70 małopolskie 8.73 8.69 8.64 8.61 8.57 mazowieckie 14.10 14.22 14.33 14.44 14.54 opolskie 2.31 2.29 2.27 2.26 2.26 podkarpackie 5.26 5.23 5.20 5.17 5.15 podlaskie 3.17 3.13 3.09 3.05 3.02 pomorskie 5.50 5.55 5.59 5.61 5.64 śląskie 10.86 10.69 10.53 10.32 10.16 świętokrzyskie 3.42 3.38 3.34 3.31 3.28 warmińsko-mazurskie 3.25 3.25 3.25 3.25 3.26 wielkopolskie 9.56 9.63 9.70 9.75 9.80 zachodnio-pomorskie 4.01 4.01 4.00 4.00 4.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 Źródło: Opracowanie własne Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 28
Tablica 1.8. Prognozy liczby pracujących według województw (w tysiącach osób) Prognoza liczby pracujących w Polsce 12787 12938 13094 13303 13468 Województwo 2005 2006 2007 2008 2009 dolnośląskie 859.940 887.878 916.609 953.132 982.641 kujawsko-pomorskie 747.151 757.739 768.605 782.478 793.598 lubelskie 1008.144 1021.572 1035.333 1052.790 1066.795 lubuskie 858.360 861.955 865.741 871.718 876.153 łódzkie 338.788 344.959 351.189 358.266 364.145 małopolskie 1116.843 1123.802 1131.383 1144.941 1154.861 mazowieckie 1803.541 1839.238 1875.787 1921.463 1958.413 opolskie 295.826 296.136 296.853 301.122 303.775 podkarpackie 672.942 677.107 681.479 688.069 693.065 podlaskie 405.637 404.627 403.957 406.299 407.404 pomorskie 703.738 717.525 731.400 746.808 759.704 śląskie 1388.247 1383.390 1378.395 1372.993 1368.119 świętokrzyskie 437.077 436.929 437.117 440.327 442.181 warmińsko-mazurskie 415.549 420.426 425.526 432.853 438.538 wielkopolskie 1222.445 1246.443 1270.595 1297.395 1319.829 zachodnio-pomorskie 512.769 518.273 524.031 532.345 538.780 Źródło: Obliczenia własne. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 29
2. Analizy i prognozy liczby pracujących w podziale na sektory, sekcje i podsekcje PKD Województwo śląskie zajmuje drugie, co do liczby pracujących, miejsce w Polsce (po woj. mazowieckim). W 4 kwartale 2004 r. pracowało tam 1627 tys. osób, co stanowi ok. 12% pracujących w całej Polsce, gdzie zanotowano 14058 tys 8. W województwie śląskim notuje się spadek liczby pracujących o ok. 8 tys. osób z kwartału na kwartał. W przypadku całego kraju również obserwuje się tendencję spadkową o ok. 43 tys. osób. Porównując te liczby z średnią liczbą pracujących w analizowanym województwie (1630 tys.) i całym kraju (14484 tys.) 9, należy stwierdzić, że spadek pracujących w województwie śląskim stanowi 0.5% tej wartości, podczas gdy w całym kraju wartość ta wynosi 0.3%. Można by zatem sądzić, że w województwie śląskim mamy do czynienia z wyższym spadkiem zatrudnienia niż w całym kraju. Takie stwierdzenie nie jest jednakże w pełni uprawnione ze względu na nieliniowy charakter analizowanej kategorii por. rysunek 11. Rysunek 11 Liczba pracujących w województwie śląskim i w Polsce w latach 1995-2004 pracujący w woj.śląskim pracujący w Polsce 1800 1700 1600 1500 1400 1300 04-95 y = -7,9033x + 1792,1 03-96 02-97 01-98 04-98 03-99 02-00 01-01 04-01 02-03 01-04 04-04 15340 14840 14340 13840 13340 y = -42,989x + 15393 03-95 01-96 03-96 01-97 03-97 01-98 03-98 01-99 03-99 01-00 03-00 01-01 03-01 01-02 01-03 03-03 01-04 03-04 Źródło: opracowanie własne Jak można zaobserwować na pierwszym wykresie, istotny spadek liczby pracujących w województwie śląskim zanotowano jedynie w okresie II kw. 1998 I kw. 2000 10. Był to okres stosunkowo krótki, jednakże charakteryzujący się wyjątkową dynamiką rzędu prawie 20% (spadek z 1627 tys. osób do 1321 tys.). Od II kw. 2000 województwo notuje systematyczny wzrost zatrudnienia, choć nie jest on tak dynamiczny, jak poprzedzający go spadek. 8 Dane BAEL. 9 Średnie policzone dla badanego okresu tzn. I kw. 1995 IV kw. 2004. 10 Za spadek ten nie odpowiadają przede wszystkim reformy w górnictwie jak się można byłoby spodziewać, lecz zmiany w sektorze usług- por. wykres 7 na rys.12. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 30
Taki rozwój wypadków powoduje, że liczby pracujących w woj. śląskim nie można opisać za pomocą typowych, postaci modeli tendencji rozwojowej (liniowej, potęgowej, wykładniczej, logarytmicznej). Dlatego też dla ogółu pracujących w woj. śląskim pochodzą z bardziej skomplikowanych modeli opisanych w rozdziale pierwszym, natomiast tutaj będą sumą prognoz wyznaczonych z modeli VAR dla 4 sektorów, 14 sekcji i 14 podsekcji przetwórstwa przemysłowego wg. PKD. Prognozy opracowano przy zastosowaniu następującego oprogramowania: Ms Excel; MATLAB i SAP System (www.sap.uni.lodz.pl); Microfit 4.0 (http://www.econ.cam.ac.uk/microfit/details.htm). 2.1. Analiza i prognozy dla 4 głównych sektorów gospodarki województwa śląskiego Podstawowe dane o pracujących w czterech głównych sektorach gospodarki województwa śląskiego i ich porównanie do wielkości dla całego kraju zawiera tablica 2.1 oraz wykresy na rysunku 12 10. Tablica 2.1. Podstawowe charakterystyki pracujących w województwie śląskim i (dla porównania) w całym kraju. Województwo śląskie Polska średnia odchylenie std. współczynnik zm średnia odchylenie std. współczynnik zm rolnictwo 85 24 0.28 2859 325 0.11 przemysł 610 103 0.17 3517 310 0.09 budownictwo 120 19 0.15 937 109 0.12 usługi 815 79 0.10 7199 235 0.03 Źródło: Obliczenia własne Z tablicy 2.1 wynika, że największą zmiennością pracujących (liczoną jako udział odchylenia standardowego w średniej arytmetycznej) w województwie śląskim charakteryzował sektor rolniczy. Sektor ten ma jednocześnie najmniejszy udział w liczbie pracujących w województwie. W Polsce takim sektorem (zarówno pod względem zmienności i udziału pracujących) jest budownictwo. Największą stabilnością w województwie śląskim charakteryzował się sektor usług, podobnie jak w przypadku całego kraju, w którym sektor ten zatrudnia największą liczbę pracujących. Porównywanie zmienności w poszczególnych sektorach jest jednak ograniczone, ze względu na fakt, że w współczynniki zmienności są średnio dwukrotnie wyższe w przypadku województwa śląskiego niż w Polsce. 10 Wszystkie dane pochodzą z BAEL. Dane dotyczące 4 sektorów są agregacją danych z odpowiednich sekcji PKD. Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim 31