A C T A U N I V E R S I T A T I S L O D Z I E N S I S FOLIA OECONOMICA 293, 2013

Podobne dokumenty
ANALIZA POWIĄZAŃ MIĘDZY INDEKSAMI GIEŁDY FRANCUSKIEJ, HOLENDERSKIEJ I BELGIJSKIEJ Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOREKTY BŁĘDEM

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3

Elżbieta Szulc Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Modelowanie zależności między przestrzennoczasowymi procesami ekonomicznymi

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu

ANALIZA KOINTEGRACYJNA POLSKIEGO RYNKU PRACY

Jacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie.

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3

Witold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW

Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób

Integracja zmiennych Zmienna y

Dynamiczne zależności na polskim rynku pracy w metodologii SVECM

TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH

POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN Nr

Model segmentowy bezzatrudnieniowego wzrostu gospodarczego

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny

Analiza rynku projekt

ZASTOSOWANIE MODELI EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA SKŁONNOŚCI

Prognoza scenariuszowa poziomu oraz struktury sektorowej i zawodowej popytu na pracę w województwie łódzkim na lata

KRZYSZTOF JAJUGA Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ

ROZDZIAŁ 7 WPŁYW SZOKÓW GOSPODARCZYCH NA RYNEK PRACY W STREFIE EURO

Modelowanie i analiza szeregów czasowych

Analiza szeregów czasowych w Gretlu (zajęcia 8)

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI

KURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Makroekonomia 1 Wykład 13 Naturalna stopa bezrobocia i krzywa Phillipsa

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

MODELOWANIE KURSÓW WALUTOWYCH NA PRZYKŁADZIE MODELI KURSÓW RÓWNOWAGI ORAZ ZMIENNOŚCI NA RYNKU FOREX

Makroekonomia 1 Wykład 14 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa

Analiza związku pomiędzy cenami i pieniądzem w gospodarce polskiej na podstawie modelu Π*

specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).

ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE WPROWADZENIE

Makroekonomia 1 Wykład 15 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 4-5. Dynamiczny model DAD/DAS, część 3. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Witold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Własności procesów STUR w świetle metod z teorii chaosu 1

Strukturalne podejście w prognozowaniu produktu krajowego brutto w ujęciu regionalnym

Porównanie jakości nieliniowych modeli ekonometrycznych na podstawie testów trafności prognoz

Zarządzanie ryzykiem. Lista 3

Jerzy Czesław Ossowski Politechnika Gdańska. Dynamika wzrostu gospodarczego a stopy procentowe w Polsce w latach

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

PREDYKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WYKORZYSTANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WYBRANE MODELE EKONOMETRYCZNE I PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY

STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU KAPITAŁOWEGO WPROWADZENIE METODOLOGIA TESTOWANIA MODELU

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Magdalena Sokalska Szkoła Główna Handlowa. Modelowanie zmienności stóp zwrotu danych finansowych o wysokiej częstotliwości

Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz

Metody weryfikacji stabilności fiskalnej porównanie własności

Transakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A.

PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH

Modelowanie systemów skointegrowanych. Aspekty teoretyczne

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 4-5. Dynamiczny model DAD/DAS, część 3. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD

1. Wprowadzenie. *(Katedra Ekonometrii UŁ, Instytut Ekonomiczny NBP). **(Instytut Ekonomiczny NBP) 1

BADANIE ZWIĄZKÓW MIĘDZY ZMIENNYMI REALNYMI A ZMIENNYMI NOMINALNYMI W POLSKIEJ GOSPODARCE W LATACH

Nowokeynesowski model gospodarki

ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN

SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE

Nie(efektywność) informacyjna giełdowego rynku kontraktów terminowych w Polsce

Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

ANOMALIA PREMII FORWARD NA RYNKU JENA JAPOŃSKIEGO

OeconomiA copernicana. Małgorzata Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Adaptacyjność gospodarki polskiej do szoków makroekonomicznych. Maciej Bukowski, Grzegorz Koloch, Piotr Lewandowski Instytut Badań Strukturalnych

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR

Metody prognozowania: Szeregi czasowe. Dr inż. Sebastian Skoczypiec. ver Co to jest szereg czasowy?

Efekty agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

Modelowanie premii za ryzyko na polskim rynku pieniężnym z wykorzystaniem instrumentów SWAP na POLONIĘ

Makroekonomia 1 dla MSEMen. Gabriela Grotkowska

ZMIENNOŚĆ CEN NA RYNKU ŻYWCA DROBIOWEGO WSTĘP

Makroekonomia 1. Modele graficzne

Krzysztof Borowski, Paweł Skrzypczyński Szkoła Główna Handlowa. Analiza spektralna indeksów giełdowych DJIA i WIG. 1. Wprowadzenie

PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH

Michał Zygmunt, Piotr Kapusta Sytuacja gospodarcza w Polsce na koniec 3. kwartału 2013 r. Finanse i Prawo Finansowe 1/1, 94-97

Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji

Wpływ przestępczości na wzrost gospodarczy

STOPIEŃ AGREGACJI PRZESTRZENNEJ A ZMIENNOŚĆ SZEREGÓW CZASOWYCH CEN SUROWCÓW ROLNYCH

WPŁYW PODATNOŚCI GŁÓWKI SZYNY NA ROZKŁAD PRZEMIESZCZEŃ WZDŁUŻNYCH PRZY HAMOWANIU POCIĄGU 1

Copyright by Politechnika Białostocka, Białystok 2017

MODEL AS-AD. Dotąd zakładaliśmy (w modelu IS-LM oraz w krzyżu keynesowskim), że ceny w gospodarce są stałe. Model AS-AD uchyla to założenie.

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych

WZROST GOSPODARCZY A BEZROBOCIE

Adaptacyjność gospodarki polskiej do szoków makroekonomicznych

A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 389 TORUŃ 2009

Transkrypt:

A C T A U N I V E R S I T A T I S L O D Z I E N S I S FOLIA OECONOMICA 293, 2013 Maria Klonowska-Maynia *, Grzegorz Przekoa ** ASYMETRYCZNE REAKCJE WYNAGRODZEŃ NA ZMIANY STOPY BEZROBOCIA 1. WSTĘP Problemy funkcjonowania rynku pracy i wysępujących na nim zależności wpisują się w nur współczesnych problemów makroekonomicznych gospodarek na całym świecie. Wśród najczęściej podejmowanych przez ekonomisów badanych zależności znalazły się e doyczące zmian sopy bezrobocia i zarudnienia po okresie ransformacji (Horodeński, Sadowska-Snarska 2010), przesrzennego zróżnicowania rynku pracy (Tokarski 2008, s. 25 42), (Rogu, Tokarski 2002, s. 62 76), (Tokarski 2005, s. 67 88) i jego uwarunkowań (Kryńska 2011), idenyfikacji szoków srukuralnych oddziaływujących na rynki pracy krajów czy kwanyfikacja adapacyjności do ych szoków gospodarek Polski i pozosałych krajów regionu (Bukowski, Koloch, Lewandowski 2008). Treść niniejszego arykułu nawiązuje do relacji pomiędzy sopą bezrobocia i empem wzrosu nominalnych płaci ich uwarunkowań opisywanych ponad 50 la emu przez Philipsa na gruncie bryyjskim. W ym czasie zaszły ogromne zmiany: płace realne wzrosły więcej niż 6 razy, a nominalne 500 razy. Na przesrzeni la zachowania płac (realnych i nominalnych)i bezrobocia były już przedmioem badania wielu ekonomisów. Nieliniową reakcję płac na bezrobocie w laach 1860 2040 badali Jennifer L. Casle i David F. Hendry (Casle, Hendry 2009, s. 5 28). Model koinegracji podjęli Nickell, NunziaaiOchelv badając wpływ insyucji rynku racy na kszałowanie płac od 1960 do1994 roku (Nunziaa 2005, s. 435 466), (Nunziaa, Koeniger, Leonardi 2007, s. 340 356), (Nickell, Nunziaa, Ochel 2005, s.1 27), (Nickell, Nunziaa, Ochel, Quinini 2003, s. 394 431).Oswald zaś opisuje wpływ zachowania związków zawodowych na elasyczność popyu na pracę i szywność płac (Oswald 1993, s. 85 113) Przyczyn bezrobocia w Europie ekonomiści od wielu już la uparują w problemie nadmiernych płacach realnych (Layard, Nickell, Jackman 2005, s. xvii), (Blanchard, Summers 1987, s. 543 560). Pogląd en niesie niepokojące implikacje, że isnieje osry konflik pomiędzy ineresami ych, zarudnionych obecnie i bezrobonych, ponieważ sugeruje, że wzros zarudnienia będzie wymagać redukcji realnych wynagrodzeń osób zarudnionych obecnie (Blanchard, * ** Dr, Poliechnika Koszalińska. Dr, Poliechnika Koszalińska.

112 Maria Klonowska-Maynia, Grzegorz Przekoa Summers 1987, s. 543 560). Analizę koinegracji w laach 1965-1990 w Szwecji prowadzili T. Jacobson, A. Vredin i A. Warne swierdzając jedynie słabą relację w krókim okresie między płacami realnymi i bezrobociem (Jacobson, Vredin, Warne1998, s. 69 96).Nieco inne ujęcie próbują przedsawić auorzy niniejszego opracowania, kórego celem było określenie wpływu poziomu i sopy bezrobocia na poziom płac nominalnych i dynamikę zmian płac realnych. Wysunięo hipoezę, iż wyższy poziom i sopa bezrobocia hamują wzros wynagrodzeń, a niższy poziom i sopa bezrobocia działają symulująco na płace. 2. ZAKRES DANYCH W pracy analizowano dane z la 2005 2011 pochodzące z publikacji Głównego Urzędu Saysycznego i obejmujące nasępujące charakerysyki: poziom przecięnego miesięcznego nominalnego wynagrodzenia bruo w sekorze przedsiębiorsw; dynamikę zmian przecięnego realnego wynagrodzenia bruo w sekorze przedsiębiorsw; poziom bezrobocia rejesrowanego; sopę bezrobocia rejesrowanego. Przeprowadzona obserwacja danych wykazała, że w laach 2005 2011 przecięne miesięczne nominalne wynagrodzenie bruo w sekorze przedsiębiorsw sysemaycznie rosło, wykazując dość wyraźne wahania sezonowe (rysunek 1). Rysunek 1. Przecięne miesięczne nominalne wynagrodzenie bruo w sekorze przedsiębiorsw Źródło: opracowanie własne na podsawie danych GUS. Na począku badanego okresu kszałowało się na poziome poniżej 2500 zł, a już na koniec badanego okresu na poziomie zbliżonym do 4000 zł. Oznacza o średni miesięczny przyros rzędu 0,63%, a w całym badanym okresie o 68,3%. Dla liniowej funkcji rendu przyros en kszałował się na poziomie

Asymeryczne reakcje wynagrodzeń na zmiany sopy bezrobocia 113 0,53% miesięcznie. Obserwuje się akże dość dużą różnicę pomiędzy wynagrodzeniami na począku i końcu roku. W każdym roku w miesiącach lisopad i grudzień wynagrodzenia wyraźnie rosną, są one średnio o blisko 60 i 260 zł wyższe niż przecięne wynikające z rendu liniowego, a ymczasem w syczniu średnio o blisko 90 zł niższe. Rysunek 2. Dynamika zmian przecięnego realnego wynagrodzenie bruo w sekorze przedsiębiorsw (miesiąc do miesiąca poprzedniego) Źródło: opracowanie własne na podsawie danych GUS. Rysunek 3. Dynamika zmian przecięnego realnego wynagrodzenie bruo w sekorze przedsiębiorsw (miesiąc do sycznia 2005) Źródło: opracowanie własne na podsawie danych GUS. Obserwowane na wykresie wahania sezonowe miesięcznego nominalnego wynagrodzenia bruo w sekorze przedsiębiorsw widoczne są akże na wykresie dynamiki zmian przecięnego realnego wynagrodzenia bruo w sekorze przedsiębiorsw (rysunek 2 i rysunek 3). Mają one podobny charaker przyspieszenie na końcu roku oraz spadek na począku, gdyż w grudniu realne wynagrodzenie było wyższe niż w lisopa-

114 Maria Klonowska-Maynia, Grzegorz Przekoa dzie średnio o 6,7%, a w syczniu niższe niż w grudniu o ponad 11%. Nominalne i realne wynagrodzenie rosło akże dość wyraźnie, chociaż nie ak jak w grudniu, w miesiącach marzec i czerwiec. W całym badanym okresie realne wynagrodzenie bruo wzrosło o 39,2%, co daje średni miesięczny przyros na poziomie 0,40%. Rysunek 4. Poziom bezrobocia rejesrowanego Źródło: opracowanie własne na podsawie danych GUS. Rysunek 5. Sopa bezrobocia rejesrowanego Źródło: opracowanie własne na podsawie danych GUS. O ile wynagrodzenie w badanym okresie zachowywało się w miarę przewidywalnie, j. sysemaycznie rosło z wahaniami sezonowymi, o yle rend doyczący poziomu bezrobocia (rysunek 4) oraz sopy bezrobocia (rysunek 5) składał się wyraźnie z dwóch faz. Pierwszy okres (laa 2005 2008) o czas szybkiego spadku poziomu i sopy bezrobocia, drugi okres (laa 2009 2011) o czas powolnego wzrosu poziomu i sopy bezrobocia. Prowadzone rozważania modelowe doyczyć będą wpływu poziomu i sopy bezrobocia na poziom płac nominalnych oraz dynamikę zmian płac realnych.

Asymeryczne reakcje wynagrodzeń na zmiany sopy bezrobocia 115 3. UWAGI DOTYCZĄCE MODELOWANIA ZALEŻNOŚCI Modelowanie zależności przeprowadzono na przy użyciu modelu koreky błędem z asymerią (Granger, Lee 1989). Uzasadnieniem akiego wyboru jes przypuszczenie, iż siła reakcji wynagrodzeń na zmiany poziomu i sopy bezrobocia może zależeć do ego, czy bezrobocie rośnie czy maleje. We współczesnych gospodarkach, dość silnie regulowanych przez pańswo, chociażby za pomocą płacy minimalnej, presja na obniżenie wynagrodzeń na skuek wzrosu bezrobocia może być słabsza, iż presja na wzros wynagrodzeń na skuek spadku bezrobocia. Analiza danych saysycznych obejmowała nasępujące eapy: 1. Analizę sopnia inegracji poszczególnych zmiennych w oparciu o es Phillipsa-Perrona (Phillips, Perron, 1988); 2. Analizę koinegracji przeprowadzoną w oparciu o budowę wekora koinegrującego pomiędzy wynagrodzeniami a bezrobociem oraz es na sacjonarność resz z regresji koinegrującej. W ym celu wykorzysano nasępujące równanie koinegrujące: y = β x, (1) gdzie: y wynagrodzenia (nominalne, realne);x bezrobocie (poziom, sopa). 3. Analizę ransmisji w oparciu o model auoregresyjny. Konkrena posać modelu zależała od wyników uzyskanych w dwóch pierwszych krokach (wierdzenie Grangera). W przypadku swierdzenia sacjonarności szeregów czasowych powinno sosować się model auoregresyjny w oparciu o zmienne na ich poziomach, w przypadku zmiennych zinegrowanych w sopniu jeden (sacjonarne pierwsze różnice zmiennych) i skoinegrowanych ze sobą model auoregresyjny opary na pierwszych różnicach zmiennych z mechanizmem koreky błędem, o nasępującej posaci: k 1 k 1, (2) y = θ y + γ x + α ECM + ε i i i i 1 i= 1 i= 0 gdzie: ECM -1 reszy z równania koinegrującego. W przypadku zmiennych nieskoiegrowanych bardziej właściwy byłby model auoregresyjny nie uwzględniający mechanizmu koreky błędem. Wyrażenie y = β x jes inerpreowane jako równowaga długookresowa, a więc aka relacja między zmiennymi, do kórej e zmienne dążą przy braku zaburzeń losowanych. Paramer α związany jes z szybkością dososowywania zmiennej y do poziomu równowagi, a paramery θ i γ związane są z dynamiką krókookresową. W równaniu (2) rozparuje się jednocześnie reakcję y na zmiany długoi krókoerminowe. Jeśli ineresuje nas dodakowo, jak szybko zmienna y

116 Maria Klonowska-Maynia, Grzegorz Przekoa dososowuje się do odchyleń dodanich i ujemnych od poziomu równowagi należy oszacować model z asymerią, kóry przedsawić można nasępująco: k 1 k 1 + i i i i 1 1 2 1 i= 1 i= 0, (3) y = θ y + γ x + α ECT + α ECT + ε ECM gdy ECM 0 + > ECM gdy ECM 0 < gdzie: ECT =, ECT =. 0 gdy ECM < 0 0 gdy ECM > 0 W pracy do modelowania zależności pomiędzy wynagrodzeniami a bezrobociem zasosowano model z asymerią (równanie 3). 4. REAKCJE POZIOMU WYNAGRODZENIA NOMINALNEGO NA ZMIANY POZIOMU I STOPY BEZROBOCIA W abeli 1 przedsawiono wyniki esu Phillipsa-Perrona dla wynagrodzenia nominalnego oraz poziomu i sopy bezrobocia. Uzyskane wyniki wskazują, iż poziomy badanych zmiennych są szeregami niesacjonarnymi, naomias szeregi pierwszych różnic są szeregami sacjonarnymi. Hipoeza o niesacjonarności dla pierwszych różnic odrzucona zosała przy poziomie isoności poniżej 0,005. Tabela 1. Wyniki esowania sopnia inegracji dla wynagrodzeń nominalnych Szereg Poziomy zmiennych Pierwsze różnice saysyka P-P poziom p saysyka P-P poziom p Wynagrodzenie nominalne 6,1055 1,0000 12,1323 0,0000 Poziom bezrobocia 1,6977 0,0847 2,9855 0,0033 Sopa bezrobocia 1,8284 0,0645 3,1985 0,0017 Koinegrację szeregów czasowych poziomu wynagrodzenia nominalnego i poziomu oraz sopy bezrobocia badano przy użyciu nasępujących równań (abela 2): w _ n = β p _ b, (4) w _ n = βs _ b Warunek koinegracji szeregów jes spełniony wówczas, gdy reszy z równania koinegrującego są sacjonarne. Hipoeza o niesacjonarności resz z równania koinegrującego nie zosała jednak odrzucona. Oznacza o niespełnienie drugiego założenia wierdzenia Grangera. Nie wykluczają one możliwości zasosowania modelu koreky błędem, ale uzyskane wyniki rzeba inerpreować z dużą osrożnością.

Asymeryczne reakcje wynagrodzeń na zmiany sopy bezrobocia 117 Tabela 2. Wyniki esowania sopnia koinegracji wynagrodzeń nominalnych Model Β Reszy saysyka P-P poziom p w_n = β p_b 1,3864 1,4614 0,1336 w_n = β s_b 217,9181 1,3798 0,1546 Objaśnienia: w_n poziom wynagrodzeń nominalnych, p_b poziom bezrobocia, s_b sopa bezrobocia. Wyniki wpływu poziomu i sopy bezrobocia na poziom nominalnych wynagrodzeń bruo w sekorze przedsiębiorsw zaprezenowano w abeli 3. Tabela 3. Model ECT dla wynagrodzenia nominalnego oraz poziomu i sopy bezrobocia Zmienne niezależne Zmienna zależna d(w_n) paramer poziom p d((w_n) ( 1)) 0,2935 0,0273 d(p_b) 0,2776 0,4831 d((p_b) ( 1)) 0,1529 0,7009 ECT+ ( 1) 0,0247 0,2372 ECT ( 1) 0,0046 0,8481 d((w_n) ( 1)) 0,3319 0,0065 d(s_b) 22,7978 0,7295 d((s_b) ( 1)) 88,1418 0,1833 ECT+ ( 1) 0,0212 0,3098 ECT ( 1) 0,0084 0,7272 Objaśnienia: d(w_n) przyros poziomu wynagrodzeń nominalnych, d(p_b) przyros poziomu bezrobocia, d(s_b) przyros sopy bezrobocia, symbolem 1 oznaczono opóźnienie o jeden okres. Z uzyskanych rezulaów wnioskować można, iż na bieżący przyros wynagrodzenia nominalnego isonie wpływa jedynie przyros uzyskany w okresie poprzedzającym. Wpływ en jes ujemny, co oznacza, iż zwiększenie wynagrodzenia w okresie poprzedzającym oznacza średnio mniejszy wzros w okresie bieżącym. Wpływ poziomu i sopy bezrobocia jes saysycznie nieisony, chociaż kierunek zmian dla poziomu i sopy z okresu poprzedzającego jes zgodny z eorią, gdyż wzros ych wielkości działa hamująco na bieżący wzros wynagrodzeń. W długim okresie czasu brak jes związku pomiędzy ymi zmiennymi, co obrazuje brak koinegracji omawiany wyżej oraz nieisone paramery ECT. 5. REAKCJE DYNAMIKI ZMIAN WYNAGRODZENIA REALNEGO NA ZMIANY POZIOMU I STOPY BEZROBOCIA W abeli 4 przedsawiono wyniki esu Phillipsa-Perrona dla dynamiki zmian wynagrodzeń realnych w sekorze przedsiębiorsw oraz poziomu i sopy bezrobocia.

118 Maria Klonowska-Maynia, Grzegorz Przekoa Tabela 4. Wyniki esowania sopnia inegracji wynagrodzeń realnych Szereg Poziomy zmiennych Pierwsze różnice saysyka P-P poziom p saysyka P-P poziom p Wynagrodzenie realne m/m 1,0127 0,9170 40,0040 0,0000 Poziom bezrobocia 1,6977 0,0847 2,9855 0,0033 Sopa bezrobocia 1,8284 0,0645 3,1985 0,0017 Objaśnienia: m/m dynamika zmian wynagrodzeń realnych miesiąc do miesiąca poprzedniego. Uzyskane wyniki wskazują, iż poziomy badanych zmiennych są szeregami niesacjonarnymi, naomias szeregi pierwszych różnic są szeregami sacjonarnymi. Hipoeza o niesacjonarności dla pierwszych różnic odrzucona zosała przy poziomie isoności poniżej 0,005. Koinegrację szeregów czasowych dynamiki wynagrodzenia realnego i poziomu oraz sopy bezrobocia badano przy użyciu nasępujących równań (abela 5): w _ r ( m / m) = β p _ b, (5) w _ r ( m / m) = β s _ b Hipoeza o niesacjonarności resz z równania koinegrującego zosała uaj odrzucona. Oznacza o spełnienie drugiego założenia wierdzenia Grangera oraz wiarygodne zasosowanie modelu z mechanizmem koreky błędem. Tabela 5. Wyniki esowania sopnia koinegracji wynagrodzeń realnych Model Β Reszy saysyka P-P poziom p w_r (m/m) = β p_b 0,0461 2,4962 0,0130 w_r (m/m) = β s_b 7,2478 2,4976 0,0129 Objaśnienia: w_r dynamika wynagrodzeń realnych, p_b poziom bezrobocia, s_b sopa bezrobocia. Wyniki wpływu poziomu i sopy bezrobocia na dynamikę realnych wynagrodzeń bruo w sekorze przedsiębiorsw zaprezenowano w abeli 4. Podobnie jak w przypadku wynagrodzeń nominalnych ujawnia się jedynie zależność krókookresowa. Tabela 6. Model ECT dla wynagrodzenia realnego oraz poziomu i sopy bezrobocia. Zmienne niezależne Zmienna zależna d(w_r)(m/m) paramer poziom p d((w_r) ( 1)) 0,3454 0,0009 d(p_b) 0,0482 0,0042 d((p_b) ( 1)) 0,0356 0,0321 ECT+ ( 1) 0,0027 0,9461 ECT ( 1) 0,0053 0,9142

Asymeryczne reakcje wynagrodzeń na zmiany sopy bezrobocia 119 Zmienne niezależne Zmienna zależna d(w_r)(m/m) paramer poziom p d((w_r) ( 1)) 0,3988 0,0002 d(s_b) 3,9997 0,1836 d((s_b) ( 1)) 2,0618 0,4882 ECT+ ( 1) 0,0182 0,6705 ECT ( 1) 0,0205 0,6925 Objaśnienia: d(w_r) przyros dynamiki poziomu wynagrodzeń realnych, d(p_b) przyros poziomu bezrobocia, d(s_b) przyros sopy bezrobocia, symbolem 1 oznaczono opóźnienie o jeden okres. 6. PODSUMOWANIE Z uzyskanych rezulaów wnioskować można, iż na bieżący przyros dynamiki wynagrodzeń realnych isonie wpływa przyros dynamiki ych wynagrodzeń w okresie poprzedzającym oraz bieżąca i poprzednia zmiana poziomu bezrobocia. Nie ujawnia się wpływ sopy bezrobocia. Wpływ poprzedniego przyrosu dynamiki wynagrodzeń realnych jes ujemny, co oznacza, iż zwiększenie wynagrodzenia w okresie poprzedzającym oznacza średnio mniejszy wzros w okresie bieżącym. Wpływ akualnego poziomu bezrobocia jes ujemny, co oznacza, że wzros ej wielkości działa hamująco na bieżący wzros wynagrodzeń. W długim okresie czasu brak jes związku pomiędzy ymi zmiennymi, co obrazują nieisone paramery ECT. W przypadku wynagrodzenia nominalnego swierdzono, iż na bieżący przyros wynagrodzenia nominalnego isonie wpływa jedynie przyros uzyskany w okresie poprzedzającym. Ponado wpływ en jes ujemny, co oznacza, iż zwiększenie wynagrodzenia w okresie poprzedzającym oznacza średnio mniejszy wzros w okresie bieżącym. Nie swierdzono isonego wpływu poziomu i sopy bezrobocia, chociaż kierunek zmian jes zgodny z eorią, gdyż wzros ych wielkości działa hamująco na bieżący wzros wynagrodzeń. Wszyskie e swierdzenia doyczą zmian bieżących. W długim okresie czasu brak jes związku pomiędzy ymi zmiennymi, co obrazuje brak koinegracji omawiany wyżej oraz nieisone paramery ECT. BIBLIOGRAFIA Blanchard J. O., Summers Lawrence H. (1987), Fiscal Increasing Reurns, Hyseresis, Real Wages and Unemploymen, European Economic Review, vol. 31(3). Bukowski M., Koloch G., Lewandowski P. (2008), Adapacyjność gospodarki polskiej do szoków makroekonomicznych, Insyu Badań Srukuralnych, Warszawa. Casle L.J., Hendry D.F. (2009), The long-run deerminans of UK wages, 1860 2004, Journal of Macroeconomics, Elsevier, vol. 31(1), March. Charemza W., Deadman D. (1997), Nowa ekonomeria, PWE, Warszawa. Enders W. (2004), Applied Economeric Time Series, Wiley.

120 Maria Klonowska-Maynia, Grzegorz Przekoa Engle R., Granger C. (1987), Co-inegraion and error correcion: Represenaion, esimaion and esing, Economerica, 55(2). Granger C.W.J., Lee T.H., (1989), Invesigaion of Producion, Sales and Invenory Relaionships Using Mulicoinegraion and Non-symmeric Error Correcion Models, Journal of Applied Economerics, John Wiley & Sons, Ld., vol. 4(S). Jacobson T., Vredin A., Warne A. (1998), Are Real Wages and Unemploymen Relaed?, Economica No. 65 (257). Kośko M., Osińska M., Sempińska J. (2007), Ekonomeria współczesna, Dom Organizaora, Toruń. Layard R., Nickell S., Jackman R. (2005), Unemploymen. Macroeconomics Performance and he Labour Marke, Oxford Universiy Press. Nickell S., Nunziaa L., Ochel W. (2005), Unemploymen in he OECD since he 1960s. Wha do we know?, Economic Journal, vol. 115. Nickell S., Nunziaa L., Ochel W., Quinini G. (2003), The Beveridge Curve, Unemploymen and Wages in he OECD, (w:) Aghion, Frydman, Sigliz and Woodford (red.), Knowledge, Informaion and Expecaions in Modern Macroeconomics: in Honor of Edmund S. Phelps, Princeon Universiy Press. Nunziaa L. (2005), Insiuions and Wage Deerminaion: a Muli-counry Approach, Oxford Bullein of Economics and Saisics, vol. 67 (4), Augus. Nunziaa L., Koeniger W., Leonardi M. (2007), Labor Marke Insiuions and Wage Differenials, Indusrial and Labor Relaions Review, Volume 60, No. 3, April. Oswald A.J. (1993), Efficien conracs are on he labour demand curve: Theory and facs, Labour Economics, Elsevier, vol. 1(1), June. Phillips P.C.B, Perron P. (1988), Tesing for a Uni Roo in Time Series Regression, Biomerika, 75. Rogu A., Tokarski T. (2002), Regional diversiy of employmen srucure and ouflows from unemploymen o employmen in Poland, Inernaional Journal of Manpower, Vol. 23, No. 1. Kryńska E. (red.), (2001), Rozwój zasobów i miejsc pracy na Mazowszu. Uwarunkowania społeczno-gospodarcze, IPISS, Warszawa. Samuelson P.A., Nordhaus W.D. (2004), Ekonomia, om 1, PWN, Warszawa. Sims C. A. (1980), Macroeconomics and Realiy, Economerica, January. Tokarski T. (2005), Regionalne zróżnicowanie rynku pracy, Wiadomości Saysyczne, No. 11. Tokarski T. (2008), Przesrzenne zróżnicowanie bezrobocia rejesrowanego w Polsce w laach 1999 2006, Gospodarka narodowa No. 7 8. Horodeński R.Cz., Sadowska-Snarska C. (red.), (2010), Uwarunkowania rynku pracy w Polsce. Aspeky regionalne, IPiPS, WSE w Białymsoku, Białysok, Warszawa. Maria Klonowska-Maynia, Grzegorz Przekoa ASYMMETRICRESPONSES OF WAGES ON UNEMPLOYMENT RATE CHANGES The essenial scienific aim of his aricle will be esimae he srengh and direcion of reacion changes in nominal and real wages in Poland o changes in he unemploymen rae. The research will aim a answering he following deailed quesions: Is here a reacion in nominal and real wages changing on unemploymen rae in Poland? How srong is he reacion and wha kind of direcion is his? Deailed analyses will be carried ou wih he following groups daa suppor: unemploymen and rae, real and nominal wages in consecuive monhs of 2000 and 2011. Basis mehod used in aricle ECM Model wih and wihou asymmery.