Czasopismo NBP poświęcone ekonomii i finansom

Transkrypt

ROK XXXIX
National Bank of Poland’s Journal on Economics and Finance
3
András Bodor, David A. Robalino, Michał Rutkowski
How Mandatory Pensions Affect Labor Supply Decisions and Human Capital Accumulation? Options to Bridge the Gap between Economic Theory and Policy Analysis
Jak obowiązkowe systemy emerytalne wpływają na decyzje dotyczące podaży siły roboczej i akumulację kapitału ludzkiego? Możliwości zmniejszenia luki między teorią ekonomii a analizą polityki gospodarczej
19
Zofia Jankiewicz, Danuta Kołodziejczyk
43
Tomasz Włodarczyk
60
Krzysztof Jackowicz
66
Agnieszka Aliƒska
Mechanizmy kształtowania cen w przedsiębiorstwach polskich na tle zachowań firm ze strefy euro
The Price-setting Behaviour of Polish Firms. Comparison Between the Euro Area and Poland
Wpływ wypowiedzi i komentarzy członków Rady Polityki Pieniężnej na krzywą dochodowości. Badanie półsilnej efektywności informacyjnej rynku kontraktów FRA i swapów procentowych
The Influence of Polish Monetary Policy Council Members’ Verbal Comments on the Yield Curve. The Analysis of the Semi-strong Form Informational Efficiency of FRA and IRS Markets
Jolanta Zombirt, Nowa Umowa Kapitałowa. Ewolucja czy rewolucja?
Review of the book by Jolanta Zombirt, The New Capital Accord. Evolution or Revolution?
Bożena Mikołajczyk, Infrastruktura finansowa MSP w krajach Unii Europejskiej
Review of the book by Bożena Mikołajczyk , The Financial Infrastructure of SMEs in European Union Countries
Europejska Integracja Monetarna (educational insert in Polish only)
Micha∏ Lachowicz
Koncepcja wspólnych obszarów walutowych Concept of the Single Currency Areas
luty
Czasopismo NBP poświęcone ekonomii i finansom
2008
Bank i Kredyt
Rada Naukowa/Scientific Council
Peter Backé (Oesterreichische Nationalbank), Wojciech Charemza (University of Leicester), Stanisław Gomułka (London School
of Economics and Political Science), Marek Góra (Szkoła Główna Handlowa), Marek Gruszczyński (Szkoła Główna Handlowa), Urszula
Grzelońska (Szkoła Główna Handlowa), Danuta Hübner (European Commission), Krzysztof Jajuga (Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu),
Bartłomiej Kamiński (University of Maryland; The World Bank), Jerzy Konieczny (Wilfrid Laurier University), Wojciech Maciejewski
(Uniwersytet Warszawski), Krzysztof Marczewski (Szkoła Główna Handlowa; Instytut Badań Rynku, Konsumpcji i Koniunktur), Ewa
Miklaszewska (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie), Timothy P. Opiela (DePaul University, Chicago), Witold Orłowski (Niezależny
Ośrodek Badań Ekonomicznych; Szkoła Biznesu Politechniki Warszawskiej), Zbigniew Polański (zastępca przewodniczącego/Deputy
Chairman, Narodowy Bank Polski; Szkoła Główna Handlowa), Bogusław Pietrzak (Szkoła Główna Handlowa; Narodowy Bank Polski),
Wiesława Przybylska-Kapuścińska (Akademia Ekonomiczna w Poznaniu), Zbynek Revenda (Vysoká skola ekonomická v Praze), Michel
A. Robe (American University; U.S. Commodity Futures Trading Commission), Michał Rutkowski (The World Bank), Sławomir Stanisław
Skrzypek (przewodniczący/Chairman, prezes/President, Narodowy Bank Polski), Adalbert Winkler (European Central Bank), Charles
Wyplosz (Graduate Institute of International Studies, Geneva)
^
^
Kolegium Redakcyjne/Editorial Board
Piotr Boguszewski, Tomasz Chmielewski, Elżbieta Czarny, Krzysztof Gajewski (sekretarz kolegium redakcyjnego/Assistant Editor),
Małgorzata Iwanicz-Drozdowska, Ryszard Kokoszczyński, Adam Koronowski, Wojciech Pacho, Bogusław Pietrzak (zastępca redaktora
naczelnego/Deputy Managing Editor), Zbigniew Polański (redaktor naczelny/Managing Editor), Andrzej Rzońca, Cezary Wójcik,
Zbigniew Żółkiewski
Zgodnie z wykazem sporządzonym przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego dla potrzeb przyszłej oceny parametrycznej
jednostek naukowych, publikacjom naukowym w „Banku i Kredycie" przyznawane jest 6 punktów.
Wersje elektroniczne artykułów publikowanych w „Banku i Kredycie" są dostępne za pośrednictwem serwisu Social Science Research
Network (http://www.ssrn.com)
Electronic versions of the articles published in "Bank i Kredyt" are available at the Social Science Research Network (http://www.ssrn.com)
Wydawca/Publisher
Narodowy Bank Polski
Kontakt/Contact
ulica Świętokrzyska 11/21, 00-919 Warszawa, Poland
tel.: +48 22 585 43 26
fax: +48 22 826 99 35
e-mail: [email protected]
http://www.nbp.pl/bankikredyt
Projekt/Project
DOCTORAD
Skład i Druk/Typesetting and printing
Drukarnia NBP/Printing House of the NBP
Korekta/Editing
Departament Komunikacji Społecznej NBP/Department of Information and Public Relations NBP
Prenumerata/Subscription
„RUCH” SA - wpłaty na prenumeratę przyjmują: jednostki kolportażowe właściwe dla miejsca zamieszkania lub siedziby prenumeratora (dostawa w sposób uzgodniony). Wpłaty przyjmuje
Oddział Krajowej Dystrybucji Prasy „RUCH“ SA na konto: Pekao SA IV O/Warszawa 12401053-40060347-2700-401112-001 lub kasa Oddziału. Cena prenumeraty ze zleceniem dostawy za granicę
jest o 100% wyższa od krajowej. Zlecenia na prenumeratę dewizową, przyjmowane od osób zamieszkałych za granicą, realizowane są od dowolnego numeru w danym roku kalendarzowym.
Wpłaty są przyjmowane na okresy kwartalne w terminie: do 5.12 - na I kw. następnego roku, do 5.03 - na II kw.br., do 5.06 na III kw. br., do 5.09 na IV kw. br. Informacje o warunkach prenumeraty
w „RUCH” SA OKDP, ul. Jana Kazimierza 31/33 00-958 Warszawa, można uzyskać pod tel. 532-87-31, 532-88-20.
www.ruch.pol.pl
Prenumerata własna i zamawianie pojedynczych egzemplarzy:
Narodowy Bank Polski - Departament Komunikacji Społecznej,
ulica Świętokrzyska 11/21, 00-919 Warszawa,
nakład: 1100
konto:
Centrala NBP - Departament Operacyjno-Rachunkowy
nr konta: NBP DOR 871010-0000-0000-1323-9600-0000
2008 r. - 204,00 zł, 1 egz. - 17,00 zł
Macroeconomics B a n k i K r e dy t l u t y 2 0 0 8
How Mandatory Pensions Affect
Labor Supply Decisions and Human
Capital Accumulation?
Options to Bridge the Gap between Economic
Theory and Policy Analysis *
Jak obowiàzkowe systemy emerytalne
wpływajà na decyzje dotyczàce
poda˝y siły roboczej i akumulacj´
kapitału ludzkiego?
Mo˝liwoÊci zmniejszenia luki mi´dzy teorià
ekonomii a analizà polityki gospodarczej
András Bodor, D avid A. Robalino, Michał Rutkowski **
Received: 8 June 2007, final version received: 11 January 2008, accepted: 15 January 2008
Abstract
Streszczenie
Mandatory pension systems can have a negative impact on
individual savings and labor supply decisions. In particular, defined
benefit pension schemes that are not actuarially fair, can create
incentives for early retirement, and therefore, reduce labor supply
and the stock of human capital. After a review of frequently
applied approaches to assess the incentives generated by a pension
system, the paper develops an indicator to predict the age-specific
retirement probabilities induced by a particular pension system given
heterogeneous individual preferences. The paper then describes
how this indicator could be used to project the size of the labor force
by gender, age and skill level, and correspondingly, the dynamics
of human capital accumulation. Finally, the paper develops a set of
life-cycle income measures to assess how the pension system affects
decisions regarding the supply of labor in the public and private
sectors. The methods are illustrated in the case of Morocco.
Obowiązkowe systemy emerytalne mogą mieć negatywny wpływ na
indywidualne decyzje dotyczące oszczędności oraz podaży siły roboczej. W szczególności systemy emerytalne o zdefiniowanym świadczeniu, które nie są aktuarialnie sprawiedliwe, mogą stwarzać zachęty do wcześniejszego przechodzenia na emeryturę, ograniczając tym
samym podaż siły roboczej oraz zasoby kapitału ludzkiego. W niniejszym artykule, po dokonaniu przeglądu często stosowanych sposobów oceny zachęt tworzonych przez systemy emerytalne, opracowaliśmy wskaźnik, który służy do określenia prawdopodobieństwa przejścia na emeryturę (według wieku), wymuszonego konkretnym systemem emerytalnym, po uwzględnieniu indywidualnych preferencji
o niejednorodnym charakterze. W dalszej części artykułu pokazujemy,
jak można wykorzystać ten wskaźnik do prognozowania wielkości siły roboczej, według płci, wieku i poziomu umiejętności, a także dynamiki akumulacji kapitału ludzkiego. W końcowej części artykułu
omawiamy zbiór mierników dochodu w cyklu życiowym służących
do oceny sposobu, w jaki system emerytalny wpływa na decyzje dotyczące podaży siły roboczej w sektorze państwowym i prywatnym. Do
zilustrowania tych metod użyliśmy przykładu Maroka.
Keywords: life cycle models, labor supply, human capital, retirement
policies, job and occupational mobility
JEL: D91, J22, J24, J26, J62
* Słowa kluczowe: modele cyklu życia, podaż pracy, kapitał ludzki, programy emerytalne, zasady przechodzenia na emeryturę, mobilność siły roboczej
The paper should not be considered as the official position of the World Bank in any regard. For useful comments and insights the authors would like to thank Francois
Bourguignon, Robert Holzmann, Edward Whitehouse, and Mustapha Nabli as well as the participants at the presentations of the paper in the International Research Conference
on Social Security organized by the International Social Security Association in Warsaw in March, 2007; the World Bank Economists’ Forum in April, 2007, and the World
Bank MENA Chief Economist’s Seminar Series in May, 2007. The authors also acknowledge the help of Anca Mataoanu with the review of the literature.
** The World Bank. Corresponding author’s e-mail: [email protected]
Makroekonomia
1. Introduction
Defined benefit (DB) pension systems, usually
financed on a pay-as-you-go basis, often embed bad
microeconomic design features that create distortions
in savings and labor demand/supply decisions. This
paper focuses on two that are relevant from the point
of view of labor markets: (i) incentives to retire early;
and (ii) institutional fragmentation that can affect the
mobility of the labor force. None of these features is
inherently built into a DB system, but the fact is that
an overwhelming majority worldwide offer incentives
to retire early and are split into separate subsystems for
different professional groups (typically civil servants,
military and private sector workers). The contribution of
this paper is to develop analytical tools that can be used
to assess the magnitude of these distortions, particularly
in the presence of limited data, and to conduct ex-ante
assessments of the impacts of alternative reforms. The
methods and results presented here are still preliminary
and should be seen as part of a broader research agenda
to improve the assessment of the labor market impacts
of reforms in the social insurance system.
Most of the research on the impact of incentives on
early retirement has concentrated on OECD countries,
which have experienced steady drops in retirement ages
despite substantial increases in longevity throughout the
20th century. Most recently, the international research
project conducted in twelve OECD countries using
the same methodology (Gruber, Wise 1999; 2004; and
forthcoming) has found that the great majority of social
security systems in these countries provide incentives
to leave the labor force at early ages and that there is
a strong relationship between these incentives and the
withdrawal of older workers from the labor force. In
addition, Herbertsson and Orszag (2003) have estimated
that early retirement provisions in the OECD countries
cost on average 7.5% of potential annual OECD output.
They also showed that the distortions created by early
retirement can be further accentuated by the ageing of
the population. For example, they estimated that male
labor force participation in OECD countries would have
to rise from 66% to 70% (from 2003 to 2010) to keep
the costs of early retirement at the 2003 level in 2010.
More generally, it has been suggested that eliminating
incentives for early retirement is an important policy
intervention to mitigate the macroeconomic impact of a
shrinking labor force as the population ages (see Oliveira
et al. 2005). The evidence from OECD countries also
shows that cutting down on early retirement incentives
through the reform of social security systems can
have an important effect on labor force participation
and positive fiscal implications from two sources: (1)
reduced demand for fiscal support as the financial
situation of the program improves; and (2) increased
government tax revenues. The expected savings are very
Bank i Kredyt luty 2008
large (20 to 40% of current program costs) and countries
could generate as much as 1% of GDP in government
revenues resulting from higher labor force participation
among older workers.
The institutional fragmentation of the pension system
is another source of labor market distortions. Fragmentation
is explained by the emergence of occupational pension
schemes that preceded the development of mandatory
government pension schemes. Indeed, in some countries
the pension schemes for certain occupations (e.g. public
servants) offer a significant portion of the total employee
compensation package. This fragmentation of the pension
system is a significant source of economic inefficiency
in several cases. Beyond the loss of economies of scale in
administration we see the lack of (or limited) portability
of pension rights across pension schemes which induces
labor market friction. Indeed, the lack of portability
of pension rights makes the price of separation from
potentially inefficient matches too high for the separation
to happen. The labor market is the “place” where the
dynamic matching process of physical capital and
labor happens. Any administrative rule that prevents
the occurrence of productive matches, or that does not
allow the separation of matches that can be dominated
in efficiency by another labor-capital match, ultimately
causes economic inefficiency and does not allow the full
utilization of the gains from trade.
The other problem with institutional fragmentation
is the emergence of different implicit rates of returns
on contributions across the various pension schemes.
These distort the role of wages as the system informing
about the price/value of labor effort. High indirect
compensation through high internal rates of return (IRR)
in the public sector for instance, can create incentives
for unemployed individuals to queue for government
jobs. Distorted IRRs also create incentives towards
biased investment in human capital towards the skills
demanded in the public sector. If certain skills queue
for jobs in the public sector, shortages can be observed
in the private sector – which compromises investment
and growth.
The paper proposes three classes of instruments to
analyze supply side distortion in labor markets emerging
from the mandatory pension system. First, we develop
an indicator to measure incentives for early retirement,
which takes into account the trade-off between
consumption and leisure even when the distribution of
individual preferences is not known. We show that this
indicator is superior to standard proxies used to analyze
incentives for early retirement, such as the slope of the
curve of internal rates of return on contributions and
the marginal change in pension wealth. Second, we
For more on the labor supply consequences of generous early retirement
provisions, see Blondal, Scarpetta (1998), and Borsch-Supan, Schnabel (1998).
For an extensive review of the ‘segmented labor markets (SLM)’ literature,
please see Taubman, Wachter (1986). Furthermore, for a take on segmented labor
markets in the case of Switzerland, see Sousa-Poza (2003).
show how this indicator could be linked to a model that
projects the skills composition of the labor force by age
and gender, to assess the effects that pension policy has on
retirement decisions, the accumulation of human capital
and through this channel economic growth. Finally, we
develop a methodology to assess how fragmented pension
systems affect incentives to move across sectors and
decisions about investments in education. To illustrate the
use of these tools, we take the case of Morocco. Indeed,
we consider Morocco a good representative of middleincome countries with badly designed and fragmented
defined-benefit pay-as-you-go pension schemes. Hence,
our conclusions can be applicable for other middle-income
and, to some extent, high-income countries.
The structure of the paper is as follows. The next
section (Section 2) develops an indicator to measure
incentives for early retirement. The methodology to
assess the economic costs of early retirement is presented
and illustrated in Section 3. Section 4 is concerned with
the analysis of distortions related to investments in
education and the mobility of the labor force. Finally,
Section 5 concludes.
2. Measuring distortions in retirement decisions
The standard indicators used to assess incentives for
early retirement are the internal rate of return (IRR)
on contributions and the change in pension wealth at
a given retirement age. These indicators, however,
have three major problems. First, they do not capture
the trade-offs between consumption and leisure, which
are at the core of the retirement decision. Second,
they ignore the interplay between benefit formulas,
eligibility conditions and individual attitudes towards
risk. Third, they would suggest the same retirement
behavior to people with identical or similar career path
whereas we observe heterogeneous retirement ages even
for individuals who are similar or identical in their
observable characteristic from the perspective of the
pension system. The implication is that any conclusion
in terms of whether individuals have weak or strong
incentives to delay retirement can be misleading. In
this section, we propose a complementary indicator that
takes into account the trade-off between consumption
and leisure as well as the level of risk aversion of
individuals. The indicator is based on the standard
inter-temporal utility maximization framework.
In this framework, individuals choose how much to
save, how much to work, and when to retire in order to
The internal rate of return on contributions is the rate that equates the present
value of contributions with the present value of pensions. It can be interpreted
as the implicit interest rate that the pension system pays to plans’ members on
their contributions. The pension wealth, on the other hand, is the present value
of expected future pensions. For a discussion on the use of the IRR and the
incremental change in pension wealth in assessing the incentive structures of
pension systems, see Queisser, Whitehouse (2006).
maximize some “utility” function of consumption and
leisure. Formally, we have:
R*
Max
: ¦ U ct , lt* vt U t * *
*
s ,l , R
t a
s.t. ct
y t 1 st*
X
¦U c , hv U
t R* 1
t
t
t
st >0,1@ t
(1)
yt
w t h lt*
yt
P ^sà , ^yà , ^rt à ,T
t 1
(1)
if t d R *
t 1
t 1
if t ! R *
where U(.) is a standard utility function capturing the
1D 1 O
c D consumption
lw
trade-off between
(c) and leisure (l), vt is
U (c, l )
(2)
the probability of survival
1 O to age t, ρ is the rate of time
preference, y is income, w labor productivity, h total
available working time at time t, s the savings rate, R
the retirement age, X is the maximum number of years
an individual can live and a is the entry age to the labor
market. The function P(.) gives theX value of retirement
u cR ,on
Usavings,
! R 1depends
ngu R which
0.28
R 1, t interest
,1vt U t ( R 1)
¦ u pwages,
income,
past
t R 1
rates,
X as well as policy parameters θ (i.e. the type of
(3)
¦ u psystem).
( R, t ),1 vt We
U t R acknowledge the very strong
pension
t R
implicit assumption that individuals who retire can only
R
receive
W ; p(–Ras
s.t. : cpension
wR 1income
, t )opposed
P ^wàto,Tworking in the
R
t
informal sector (or formal sector without contributing).
This simplification is necessary in this version of the
paper that focuses mainly on general methods. It can and
should be relaxed in real world policy applications.
Ideally, one would like to solve a system such
as (1) for every member in a given pension plan and
estimate econometrically the key unknown parameters:
the preference for leisure and the coefficient of risk
aversion. This could be done in principle by using
individual records for retired individuals. The optimal
retirement age by individual and therefore the implied
density of retirement ages do not accept a close form
solution, but simulators of the density can be used
to estimate the model parameters by say maximum
likelihood or expected non-linear least squares (see
Gourieroux, Monfort 1996). One could then assess how
changes in policy parameters would affect retirement
patterns and the associated economic costs – given
the expected evolution of wages for different plan
members and other macroeconomic and demographic
variables. Often, however, the necessary data are not
available. The exercise is also computationally time
>
@
An alternative more classical approach would be to estimate reduced form
models of retirement ages as a function of individual characteristics, pension
system parameters, and maybe macro indicators at the regional level. A first
problem with this approach, however, is that the variation in policy parameters
usually does not exist. Second, even if it existed, benefit formulas and eligibility
conditions are very complex. One could bundle some rules in binary vectors,
but then one would not be able to assess how changes in rules would affect
retirement behavior. Finally, and more importantly, depending on the structure
of the model, it is likely that the estimated parameters reflect actually individual
decisions given the structure of the pension system. If the rules change, then the
parameters would need to change. Thus, the need for a structural model.
s.t. ct
y t 1 st*
s >0,1@ t
t
Makroekonomia
(1)
*
t
Bank
i Kredyt luty 2008
*
yt
wt h l
yt
P ^s` , ^yà , ^rt à , T
U (c, l )
demanding. Hence, in this version of the paper we focus
on a simplified version of model (1) that assumes deep
uncertainty in the distributions of preferences regarding
consumption, leisure and risks.
The simplified version that we analyze here only
focuses on the retirement decision, taking the savings
rate and labor supply as given. It fixes the savings
rate equal to the Rcontribution rate
(during retirement
X
*
t
Max : ¦
U ct , lto
U t pension)
U ct , h vand
¦
t vtthe
tU
consumption
equal
sets the
s ,l , is
R
t a
t R 1
maximum labor supply equal to 260/365 (260 is the
s.t. ct y t 1 st* total number
of working days in a year). So a retired
individual would
st >0have
,1@ t leisure equal to 1 while a
working individual would* have leisure
equal to (365–
y t w t h lt if t d R *
260)/365. It further assumes a period utility function
t 1
t 1
t 1
y t P ^sà , ^yà , ^rt à ,T if t ! R *
of the form:
t 1
a
>c
D
if t d R
t 1
t 1
if t ! R *
lw1D @
1 O
(2)
1 O
Formally, the net gain at age R of delaying retirement
by one year is as follows:
ngu R ! R 1
u cR ,0.28 U
X
¦ u pR 1, t ,1v U
t
t R 1
X
¦ u p( R, t ),1 vt U t R
t R
s.t. : cR
wR 1 W ; p( R, t )t
t ( R 1)
(3)
(3)
P ^wà ,T
R
*
where wi is the wage received by the individual at age i
and t is the contribution rate. So, individuals will delay
retirement as long as ngu(R)>0.
(1) Clearly, one does not know the joint distributions
of the parameters a and l within the population of
plan members. Assuming that the individuals are
identical in all other dimensions, the joint distribution
of the parameters could be sampled to replicate
the observed distribution of retirement age. Hence,
1D 1 O
D
c lw
(2) (2)
U (c, l )
one can explore a large number of cases assuming
1 O
that the parameters are uniformly distributed within
where a captures trade-off between consumption and
their supports. The probability of keeping a case is
leisure and l is the coefficient of risk aversion. The
then equal to the probability of observing a given
concept of utility seems abstract but in practice it is
retirement age in the empirical sample. Moreover,
X
simply a way to introduce a non-linear
link between t ( R through
the sampling process, it is possible to derive a
1)
ngu R ! R 1 u cR ,0.28 U ¦ u pR 1, t ,1vt U
changes in the levels of consumption
map of functions ngu(R; a, l) that, we argue, provides
t R 1 and leisure
X
and the value/happiness
derived from them. The
a unique characterization of the pension system and
(3)
¦ u p( R, t ),1 vt U t R
t
“curvature” ofR the utility function with respect to the
informs about the magnitude of possible incentive
R
combined sconsumption-leisure
problems. In addition, one can compute a summary
.t. : cR wR 1 W ; p( R, targument
)t P ^wà ,Tis affected
by the coefficient of risk aversion. The higher this
indicator that gives the percentage of cases where the
coefficient, the higher the curvature. The essence of risk
optimal retirement age is below a given threshold. In
aversion is that risk averse individuals value a level of
fact, as this indicator can be calculated at all possible
consumption c1 that is achieved with 100% probability,
retirement ages, the entire age profile of retirement
more than a level of consumption c2 that is realized
can be generated for a given pension system. This
with a probability p ∈ [0,1] even if c1 =c2 ⋅ p+0 ⋅ (1–p) [i.e.
in fact is very relevant to inform changes in the
even if the expected value of consumption is identical
distribution of retirement probabilities that result
in both cases].
from changes in parameters within pension systems
Given the utility function, a given assumption
actuarial models.
for the path of wages, and the parameters of the
We next apply these indicators to the three
pension system, it is possible to calculate the optimal
mandatory pension schemes in Morocco. The CNSS
retirement age as a function of the parameters a and
(Conseil National de Sécurité Social) is the scheme for
l. The optimal retirement age would be the age where
private sector workers. The CMR (Caisse Marocaine de
the marginal benefit of delaying retirement by one
Retraites) is the acronym for the civil servant pension
year falls below the marginal costs – all measured in
scheme. Other public sector workers enroll in the RCAR
utility terms. The benefits are, presumably, a higher
(Régime Collectif d’Assurance et de Retraites). We
pension, a higher consumption path, and consequently
compare our indicators to the standard measures, the
a higher consumption component in the expected
IRR and the pension wealth.
utility calculation. The cost is delaying the increase in
In the case of three pension funds, the IRR and
the level of leisure and reducing net income given the
the pension wealth indicate the existence of incentives
contribution rate.
problems. The IRR is downward slopping for the CNSS
and the CMR, suggesting that individuals “receive less”
on their contributions if they delay retirement (see
A forthcoming paper discusses in detail methods for more complex real world
Figure 1). For example, an individual retiring at age 55 from
*
*
*
*
>
@
applications where savings and labor supply are endogenous.
The implicit assumption here is that the distribution of individual retirement
ages can be generated using a sample of “imaginary” individuals who are
heterogeneous in their preference parameters but identical otherwise (even in
terms of wage and employment histories). This is an extreme case but that still
can provide useful insights on the effects of the pension system on retirement
decisions. The assumption is relaxed in a forthcoming paper.
The decision rule that relies on the sign change of ngu(.) assumes that ngu() is
monotonically decreasing.
This is an extreme case but that still can provide useful insights on the effects
of the pension system on retirement decisions. The assumption is relaxed in a
forthcoming paper.
The key parameters of the three systems are summarized in the Appendix.
gpw( j ! j 1)
Skill (V
Skill (V
'Skill (V
(1 W ) w j PW j 1 U PW j
(4)
the CNSS would receive an implicit real rate of return
on contributions of 5% per year, while an individual
retiring at age 60 would receive only 4%. This occurs
1, g , a 6, e P1, t )
because the accrual rate is not adjusted as a function
( g , a 6age
, t ) to
* SR
( g , a take6into
, t ) account that
ofPop
the retirement
correctly
individuals retiring earlier, and therefore contributing
2, g , a 6, e NoEd , t )
for a shorter period of time and receiving pensions for
, t ) * 1also
( g , a lower
6, t )pensions.
Pop (periods,
g , a 6should
SRreceive
longer
Contrary to the CNSS and the CMR, the RCAR does
adjust the accrual rate as a function of the retirement
age, to the point that individuals retiring late receive
1, g , a, e, t ] 1 Mort ( g , a 1, t 1) *
higher IRRs. Hence, one would like to conclude that in
E of the RCAR, there are positive incentives to
the case
*
Skill (V How1,strong
g , a are1,they?
i, t 1) * TR (i, e)
delay retirement.
i 1
A different picture of the situation is given by the
change in the net pension wealth occurring as a result
of a delay in the retirement decision. Similarly to the
gain2,ingutility
, a, e,defined
, a the
, t 1)in*net
t ) 1in equation
Mort( g(3),
1change
pension wealth resulting from delaying retirement from
* Skill
(V j+11is, ggiven
, a by:
1, e, t 1) * TR(e, E 1)
age
j to age
probability of retiring early is higher. It is here where
the maps ngu(R, α, λ) for each of the pension funds
become helpful. These maps were calculated under the
assumption that wages grow in real terms at 3% per year
and the rate of time preference ρ is 0.98 annually. One
(5)
hundred combinations of the parameters α and λ were
used with α ∈[0.2, 0.7] and λ ∈[0.5, 5]. The results are
presented in Figure 3.
The map for each fund is very different and characterizes
the benefit formulas and eligibility conditions in a unique
way. Each “line” within the map is associated with a given
combination of the parameters α and λ. In all funds, the
6 into three categories. First, lines which
lines can be grouped
are always below the horizontal axis. These are associated
with utility functions that never generate incentives to
delay retirement. The gain in expected utility from delaying
retirement is always negative and individuals retire as soon as
possible – in our example at age 55. The second type involves
7 above the horizontal axis indicating that
lines that are always
the gains from delaying retirement are always positive. These
lines correspond to individuals who never have incentives to
gpw( j ! j 1) (1 W ) w j PW j 1 U PW j
(4)
retire in the period of analysis (they could retire afterwards).
where
PW
is
the
value
of
the
pension
wealth
retiring
at
age
i.
Finally, there are lines which cross the horizontal axis. The
i
2,(Vg , a1, g, ,ea, t )6, e P11,t ) Mort ( g , a 1, t 1) *
SkillAccording
to this measure, in the case of Morocco,
more relevant are the ones that cross the axis from above. In
Pop ( g , a 6, t ) * SR ( g , a 6, t )
E 1
8 of crossing gives the optimal retirement
none of the pension funds provides §true incentives
this case, the point
·
(5)
(V (2V
, g, a 1
6,, eg ,NoEd
,1
Skill
t ), e, t 1) * ¨1 *
Skill
a
TR
(
e
,
i
)
¸
10
for delayed retirement. Changes in pension wealth are
age.
Pop ( g , a 6, t ) * >1 SR ( g , a 6, t )@ ©
i 1
¹ In the case of the CNSS, the majority of lines
negative for all retirement ages (see Figure 2). Even for
the RCAR, the results suggest that current adjustments
are either above or below the horizontal axis. So in
'Skill (V 1, g , a, e, t ] >1 Mort ( g , a 1, t 1)@*
to the accrual
rate would not be sufficient to motivate
the CNSS, individuals with a certain propensity for
E
6
(V 1
1,
g , aMort
1, i, t (1The
) *,TR
(i
, e)1, tisa 1peculiar
individuals
to,Skill
delay
retirement.
CMR
retirement will most likely retire as soon as possible. In
2, g , a*,¦
)
)
*
e
t
g
a
i 1
case. The system provides strong incentives to individuals(9) the CMR, the majority of lines start below the horizontal
* Skill
2, gto, delay
, e, t 1) by one year. This axis, cross the line from below and then cross the axis
a 1retirement
who
are 59(V
years old
'Skill (V 2, g , a, e, t ) >1 Mort( g , a 1, t 1)@ *
is because at age 60 the accrual rate increases to 2.5%
again from above. Hence, for individuals it is optimal
7
* Skill (V 1, g , a 1, e, t 1) * TR(e, E 1)
from 2% for all previous years of service.
In practice, however, we do observe that in all
10 The discussion here is simplified so not all the special cases of the
'Skill (V 2, g , a, e, t ) >1 Mort ( g , a 1, t 1)@ *
nonmonotone ngu(.) lines with multiple intersections with the horizontal axis
pension
funds individuals retire at various retirement
8
§ E 1
·
are not discussed here; however, the behavioral consequences can be easily
ages. The* question
pension
1, e, t in
Skill (V 1, gis, areally
1) *which
(e, i ) ¸ fund the
¨1 ¦ TR
>
@
>
@
¦
'Skill (V
'Skill (V
>
@
>
@
¦
@
©
i 1
determined using the same framework for these individuals as well.
¹
2
Figure 2. Changes in net pension wealth
by retirement age
'Skill (V 1.
2, gInternal
, a, e, t ) >1 Mort
( g , a of
1, treturn
1)@*
Figure
rates
on
(9)
contributions
* Skill (V 2, g , a 1, e, t 1)
6
%
5
2
4
3
2
1
0
55
57
59
61
63
65
67
69
Retirement age
CNSS
CMR
RCAR
Note: The IRRs are for men with a salary equal to average earnings, who join the
system at age 25 and contribute continuously until retirement. Real wages are assumed to grow at 3%.
Source: Authors’ calculations.
Gain in pension wealth of delaying retirement
(proportion average earnings)
>
IRR
'Skill (V
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
55
57
59
61
63
65
67
69
-0.4
-0.6
-0.8
-1.0
Retirement age
CNSS
CMR
RCAR
Note: Same assumptions as for Figure 1. In addition, the discount rate used for
present value calculations is set at 2%.
Makroekonomia
to retire as soon as possible up to age 58. At age 59 it
is better to wait one more year. As discussed below, the
“distorted” map that emerges reflects the peculiarity
of the benefit formula based on final wages where the
accrual rate increases from 2% to 2.5% at age 60. The
map of the RCAR corresponds to a system that is more
actuarially fair. A majority of individuals will not retire
immediately regardless of their propensity to do so. This
is because of the upward slopping IRR function.
The information captured in the maps can be
summarized by the probability of early retirement,
defined here as the probability of retiring at age 55.
In effect, the normative probability of early retirement
at a given age is the share of lines staying below the
horizontal axis for all ages plus the ones crossing the
horizontal axis from above at a lower age than the given
fixed retirement age. As suggested by the charts, the
probability of early retirement is highest in the CNSS.
Indeed, for 40% of the cases the optimal retirement age
is 55. For the CMR, the probability of early retirement
is somewhat lower (36%). As previously indicated, the
lowest probability of early retirement corresponds to the
RCAR (17%). So even if the pension wealth indicator
suggested a lack of incentives for delayed retirement,
in reality, most probably, the RCAR does encourage
retirement at higher ages – which is also consistent with
the slope of the IRR function.
In conclusion, the utility maps and the normative
estimator of the probability of early retirement provide
more precise information about the incentives to retire
early, given individuals with heterogeneous preferences.
The slope of the IRR function and the change in pension
wealth are useful to flag distortions, but one needs
to be careful when deriving conclusions on actual
retirement behavior based on these measures. Another
attractive feature of the proposed indicator is that the
calculations are simple. Therefore, future assessments
of pension institutions and international comparisons of
the effects of benefit formulas and eligibility conditions
on retirement decisions could benefit from the proposed
calculations. Finally, the indicator is useful to assess,
ex-ante, the potential impact that policy changes can
have on retirement decisions. As discussed in the next
section, these decisions can affect the level of human
capital of a given country and therefore its growth
potential.
3. Estimating the cost of early retirement in
terms of the loss of productive capacities of the
economy
As discussed in the previous section, from the individual’s
point of view the decision to retire is a choice that reflects
Figure 3. Utility maps for the retirement decision
0.05
0.05
0.04
0.04
0.03
0.03
0.02
0.02
0.01
0.01
0.00
0.00
-0.01
55
57
59
61
63
65
67
69
-0.01
-0.02
-0.02
-0.03
-0.03
-0.04
-0.04
-0.05
55
57
59
-0.05
CNSS
61
CMR
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0.00
-0.01
55
57
59
61
-0.02
-0.03
-0.04
-0.05
RCAR
63
65
67
69
63
65
67
69
Figure 4. Normative probability of early
retirement
CNSS
CMR
RCAR
0.00
The next step is to project the supply of skills by
the education sector. This supply is characterized by the
vector Skill(σ, g, a, e, t) where σ =1 refers to “enrolled in
an institution of the education system”, σ =2 refers to
those who are “not enrolled in the system of education”,
while e ∈ {no education, 1st year of primary education,
2nd year of primary education, …} is an element of the
complete set of educational attainment categories.
We start by modeling enrollment
in primary
education. We have:
Skill (V
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
0.45
Normative probability of retirement at age 55
preferences between leisure and consumption. From
the point of view of the country, however, retirement
represents a loss of human capital, particularly when
it occurs at early ages. Standard analyses in pension
policy focus on the fiscal costs of early retirement (the
loss of contributions and the increase in the pension
wealth that individuals receive). Here we argue that the
economic cost of early retirement should be also taken
into account. In this section, we propose a methodology
to assess the impact that a pension system can have on
human capital accumulation and economic growth by
influencing retirement decisions11 and therefore labor
force participation rates for individuals with different
skill levels.12
3.1. The model – from skill formation to human capital
The model developed here projects the labor force
by gender, age and education level.13 Assuming a
competitive environment, we characterize the human
capital of individuals with the marginal product of
their labor. This marginal product is approximated by
standard wage functions that we describe in the next
section.14
The fist step is to project the total population by
age and gender on the basis of expectations about future
fertility and mortality rates. Hence a vector Pop(g, a, t) is
computed where g=1 if male and g=2 if female, a refers
to age and t refers to the time period.
11 The model could be used as well to assess the economic impact of the effect
of the pension system on the age of entrance to the formal labor market.
12 In this paper, the term human capital is used for the human capital actually
offered for work, i.e. the human capital stock does not include the potentially
highly productive, but inactive population. For various concepts of human
capital, see Becker (1993).
13 The methodology developed here builds upon Cörvers et al. (2002), and
Heijke (1994).
14 The empirical analysis of the household survey presented in the following
section includes the economic sector in the set of explanatory variables
determining wages. Since the labor force projection model does not have a
sector dimension, the specification of the wage equation omits economic sector
from the set of right-hand side variables.
Skill (V
(4)
1, g , a
6, e P1, t )
Pop ( g , a 6, t ) * SR ( g , a 6, t )
(5)
2, g , a 6, e NoEd , t )
Pop ( g , a 6, t ) * >1 SR ( g , a 6, t )@
(5)
where SR(g, a=6, t) is the scholarization rate at the
Skill (V 1education
, g , a, e, t ] entry
, a 1refers
, t 1)@*to
>1 Mort
mandatory'primary
age.( g (P1
E
“1st year of primary education”, NoEd refers to “no
* ¦ Skill (V 1, g , a 1, i, t 1) * TR (i, e)
education”). Those who
i 1 do not enter primary education
are registered as “out of school” population without
education.
'Skill (V 2, g , a, e, t ) >1 Mort( g , a 1, t 1)@ *
Based on the time series on education enrollment
* Skill (V 1, g , a 1, e, t 1) * TR(e, E 1)
stocks, advancement rates, repetition rates and drop-out
rates, an Ex(E+1) skills development transition matrix
(TR) is generated,
>1 number
'Skill (V where
1,distinct
2, g , a,Ee, tis
) the
Mort ( g , aof
t 1)@ *
educational attainment categories. TR(e1, e2§) isE 1the
·
1, e, t 1)category
* Skill (V from
1, g , aeducation
* ¨1 ¦ TR
probability of “advancing”
e1 (e, i ) ¸
i 1
©
¹
to education category e2. In the special case when e1=e2,
15 TR(e , E+1)
TR(e
repetition
1
(4)
gpw(1,j e2!) refers
j 1) to(1 W ) w j PWprobability.
j 1 U PW j
>
'
Skill
(
V
2
,
g
,
a
,
e
,
t
)
1
Mort
(
g , acompleting
1, t 1)@*
is defined as the probability of successfully
(9)
(V 2, g the
, a 1education
, e, t 1) system
Skill leaving
educational level e1*and
V successful
1, g , a 6, e completion.
Skill (the
P1, t )
after
So how does the model
(
,
6
,
) * SR ( g , ain society?
6, t )
Pop
g
a
t
follow educational attainment
A particular
(5)
education
be reached
because individuals
6, ecanNoEd
,t)
Skill (V 2,level
g , a “e”
advance inPop
their
repeat.
( g , aeducation
6, t ) * >1 or
( g , a In6,the
t )@ general case,
SR
we therefore have:
'Skill (V
1, g , a, e, t ]
E
* ¦ Skill (V
>1 Mort ( g , a 1, t 1)@*
1, g , a 1, i, t 1) * TR (i, e)
(6)
6
i 1
where Mort(g, a, t) is the gender and time specific
mortality
2, g , a, e, t ) of>1dying
( g , a 1, t ages
'Skill (V probability
Mortbetween
1)@ *a–1 and a.
Clearly, for
many
meaning
* Skill
(V cases
1, g , a TR(i,
1, e, te)=0,
1) * TR
(e, E 1)that here
is no transition path between i and e. Also, note that
the model is only concerned about net flows. Beyond
>1 Morteducation,
'Skill
(V of2,entering
g , a, e, t ) primary
( g , a 1, t 1the
)@ * net flows
the
age
E 1
are always within and from (never§ from outside)
· the
* Skill (V 1, g , a 1, e, t 1) * ¨1 ¦ TR(e, i ) ¸
education system.
i 1
¹
©
Those who finish successfully their intended level
of education are transitioned out the school system
2, gthe
, a,following
e, t ) >1 Mort
( g , a 1, t 1)@*
'Skill (V to
according
equation:
(9)
* Skill (V 2, g , a 1, e, t 1)
7
8
15 Note that this formulation assumes that the transition probabilities only
depend on the “to” and “from” education categories, and independent of gender,
age and time. The reason why we do not present a more general formulation
is that we assumed an only 2 dimensional transition array in the quantitative
example we present in this paper.
2
6
7
8
2
Pop ( g , a 6, t ) * SR ( g , a 6, t )
, t ) U PW
Skill
gpw((Vj !2j, g,1a) 6(1, e W )NoEd
w PW
j 1
j
Skill (V 1, g , a 6, e P1,j t )
Pop ( g , a 6, t ) * >1 SR ( g , a 6, t )@
Pop ( g , a 6, t ) * SR ( g , a 6, t )
Skill ((V 12,,gg,,aa 66,,ee PNoEd
1, t ) , t )
Skill
1, g((, gga,, aae, t ] 66,, tt>1)) ** >SR
'Skill (V Pop
1Mort
(SR
Pop
g ,(ag( g, a, a6, t1),6t ,t )1@)@*
(4)
(5)
(4)
10 Makroekonomia
(5)
6
E
Skill (V
2*, g , aSkill
1, g , a, t) 1, i, t 1) * TR (i, e)
¦ 6,(eV NoEd
Popi 1( g , a 6, t ) * >1 SR ( g , a 6, t )@
'Skill (V 1, g , a, e, t ] >1 Mort ( g , a 1, t 1)@*
E
* ¦ Skill (V 1, g , a 1, i, t 1) * TR (i, e)
Mort((gg, ,aa11, t, t11)@)*@ *
12,,igg1,,aa,,ee,,tt]) >1>1Mort
(7)
* Skill
(
V
1
,
,
1
, e, t 1) * TR(e, E 1)
g
a
E
* ¦ Skill (V 1, g , a 1, i, t 1) * TR (i, e)
(V probability
2,i g1 , a, e, t ) of>1 dropping
)@ *
'Skill
Mort( g , aout
1, of
t 1school
The
is the
>
@*1)
'
V
Skill
(
2
,
g
,
a
,
e
,
t
)
1
Mort
(
g
,
a
1
,
t
1
)
difference* Skill
between
in a
(V 11, gand
, a the
1, e, tsum
1) *ofTRthe
(e, Eelements
E 1
given
the
transition
matrix.
We
§ 1,have:
·
(V *of
2
,
,
,
,
)
1
(
,
1
)
*
'Skillrow
g
a
e
t
>
Mort
g
a
t
@
Skill (V 1, g , a 1, e, t 1) * ¨1 ¦ TR(e, i ) ¸
© (e,i E1 1) ¹
* Skill (V 1, g , a 1, e, t 1) * TR
'Skill (V 2, g , a, e, t ) >1 Mort ( g , a 1, t 1)@ *
(8)
§ E 1
·
* Skill (V 1, g , a 1, e, t 1) * ¨1 ¦ TR(e, i ) ¸
'
Skill((V
V 22,, gg,, aa,, ee,, tt )) >11 Mort
Mort((gg,, aa ©11,, tt i 111))@**
'Skill
(9)¹
E 1
*
Skill
(
V
2
,
g
,
a
1
,
e
,
t
1
)
§
Finally, the evolution of those who already· left
* Skill (V 1, g , a 1, e, t 1) * ¨1 ¦ TR(e, i ) ¸
the
education
according
1
¹
'Skill
(V 2, g , asystem
, e, t ) >1is Mort
( g , a ©1,to
t i 1the
)@* following
(9)
equation:
* Skill (V 2, g , a 1, e, t 1)
'Skill
Skill ((V
V
'
2, g , a, e, t ) >1 Mort ( g , a 1, t 1)@*
(9)
* Skill (V 2, g , a 1, e, t 1)
'Skill (V
(5)
(9)
6
side of the labor market, i.e. implicitly assumes that
7
those
who enter the labor force will actually get a job
6
and thus become a part of the (productive) human
capital stock. Hence, our projections really constitute
7
an analysis of potential human capital. In addition,
8 individual productivity values that we derive are
the
7
associated with the interaction of labor supply and
demand at a given point in time, and then we assume
8 this interaction is applicable to the future. Note
that
that the productivity of a given unit of human capital
8 change as a result of technological progress.
can
Our estimates of human capital should therefore be
considered as a lower bound.
3.2. Quantitative example: The case of Morocco
2
We illustrate the use of the model in the case of Morocco.
Figure 5 illustrates the dynamics of population growth
2
and the skills composition of the labor force as projected
in the baseline scenario for Morocco. The question that
(10)rates – induced
we2 ask is how changes in participation
2
by changes in retirement probabilities – would affect
LF ( g , a, e, t ) LFPR ( g , a, e, t ) * Skill (i, g , a, e, t )
these baseline dynamics.
i 1
A E
2
(10)6 illustrates that
The right-hand panel of Figure
SumHumCap(t )
LF ( g , a, e, t ) * HCCat ( g(10)
, a, e) male labor force participation rates
(11)are high across
g 1 a 1 e
the board including ages potentially affected by early
where LF is the labor2 force
array and LFPR is the labor
A E
force
participation
estimate
SumHumCap
(t ) array. From
LF (10)
( g , a,we
e, t )then
* HCCat
( g , a, e)retirement (that is prior to age
(11)60, which is the
g 1 effective
a 1 e
“standard” retirement age). This is in part due to the
ELFPR(g, a, e, t), or the
labor force participation
2
wt s, i,rates
e, j thatexp
E 0 apply
ln w
E1sej i Eout
i the school low coverage of the pension system(12)
2 sej of
in Morocco. The
only
to0 individuals
male labor force participation rate for the 59 year-old
system.16
2
wt sFinally,
, i, e, j weexp
lnw
E1the
E 2array
sej i LF
sej i
age cohort is 84.3%! There seems (12)
to be little room for
areE 0ready
to0 turn
into a
further increasing male activity rates, but these could
of ehuman
predict
W can
nif s, imeasure
, e, j E
, i 1 capital.
R wt s,Recall
i, e, j that
wi 1we
j fall as the coverage of the pension(13)
system expands. In
the individual human capital
value for all combinations
t
2
R
P
w
s
,
i
,
e
,
j
w
,
T
W
nif
s
,
i
,
e
,
j
E
e
,
i
1
R
w
s
,
i
,
e
,
j
w
1
i
e
a
fact, the range of labor force participation rates of 51–
of (gender,
and( geducational
attainment
t Skill
j
LF
g , a, e, t ) age
LFPR
, a, e, t ) * ¦
(i, g , ai , e, t )categories
(13)from 84.3%-95.7%
it 1
(10) to move
59 year-old men is expected
HCCat(g, a, e). Then, the evolution
human capital is
R P ws, i, e, j a wi , Tof
e
to 74.7%-94.3% by 2040. In contrast, female labor force
given by
X
participation rates are low across the board and steeply
t
A E
2
*
(14)28.7% to 16.1%.
nifSumHumCap
s, i, e 1, (jt ) nif s, i,LF
e, (jg , a1, s, e, e (g1, a, ,je) (11)
vi 0decreasing from ages(11)51 to 59 from
e, tr) * HCCat
¦¦¦
X
t
i 1
*
g 1 a 1 e
nif s, i, e 1, j nif s, i, e, j 1 r s, e, e 1, j vi While
(14) to increase, the
0
female activity is expected
i 1
steeply decreasing activity prior to age 60 is expected
By adding σ =3, as the “retirement” category, this
2
to persist (e.g. in 2040,(12)
48.8% of 51 year-old women are
setting
can
be
used
to
directly
assess
the
effects
wsimple
s
,
i
,
e
,
j
exp
E
ln
w
E
i
E
i
t
0
0
1sej
2 sej
ngw
t s , i , e, j , j´
expected to be employed or seeking employment, while
that changes in retirement probabilities have on the labor
j´ X
(15) women is expected to
PVt Xby
1t s, ipof, e,skills
p j 'force
nif s, t age,
, e, jand
'ngw
type
j 'j,PV
nif s, t , ein, j only
35.3% of the 59 year-old
and
i 1 gender,
t i 1 therefore
X
X
(15)
p
j
'
PV
nif
s
,
t
,
e
,
j
'
1
p
j
'
PV
nif
s
,
t
,
e
,
j
>
@
>
@
1e, i 1 capital.
W j can
t i 1compare
nif
i, e, j oft Ei human
R wt is, i, Hence,
e, j wi 1 belong to the labor force).17
thes,level
one
X
i k (13)
i s , k , e, j b (1 r )
PV
nif
s
,
t
,
e
,
j
nif
t
t
i
X
i
k
We assess 5 possible scenarios for changing
the dynamics
under
RtPi >of
whuman
s,si,, et ,, ej,akjcapital
w
@ai ,T e nif
s, k ,the
PV
nif
e, j status-quo
b(1 r )
early retirement behavior and associated labor force
with the dynamics of human capital
in the case where
k a
participation. The first scenario assumes that female
participation rates change as a result of changes in
X
t
*
pension
benefit
formulas
and
eligibility
conditions.
labor participation (14)
patterns change immediately and
nif
s
,
i
,
e
1
,
j
nif
s
,
i
,
e
,
j
1
r
s
,
e
,
e
1
,
j
v
0
¦
i
i 1
Admittedly, there are limitations with the
the new labor force participation rates of women aged
proposed analytical framework. First, the choice of the
51 to 60 are identical to that of the 50 year-old cohort.
measure of humanngw
capital
The second scenario is the same for women, but we also
s, i, e,only
j , j´ considers the supply
The third step is to model the participation in the
labor force among those individuals who are out of the
2
education system. Given information
on the size of
LF ( g ,the
a, elabor
, t ) force
LFPRand
( g ,labor
a, e, tforce
) * participation
Skill (i, g , arates,
, e, t ) the
i 1
following identity needs to hold:
¦
¦
¦¦¦
¦¦¦
^ ¦ `
^
¦
>
@
>
@ ¦ `
¦
^
`
>
@
t
'PV we
, e, j 'certain
p j 'PV assumption
, j case
pIn jpractice,
>nifhadsto, t make
@ 1 homogeneity
>nif s, tin, ethe
@ of
16 X
t i 1
X
t i 1
i
array
the labor forceXparticipation rate
since the level of the desegregation
of
PVdata
t , eeducational
, j nif
s, k , e,dimension
j b(1 rwas
) i kinsufficient.
t i nif
the available
alongs,the
attainment
k a
Indeed, the only data available in the case of Morocco comes from the ILO,
which only publishes age and gender specific labor force participation rate (see
LABORSTA database).
> @ ¦
(15)
17 We do not address labor force participation patterns beyond age 60 for two
reasons: 1) early retirement rules are not applicable to this age group and only
delayed retirement bonuses could affect the activity of these generations; 2) the
dispersions of the state of individual health conditions are so large beyond 60
that retirement incentives cannot be effectively assessed without considering
this constraint.
33
Macroeconomics 11
B a n k i K r e dy t l u t y 2 0 0 8
Figure 5. Population growth and skills composition of the labor force in Morocco
%
100
%
90
1.8
80
1.6
70
1.4
60
1.2
50
1.0
40
0.8
0.6
30
0.4
20
0.2
10
0.0
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
0
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
Less than primary
Primary
Primary plus
vocational training
Lower secondary
Lower secondary plus
vocational training
Upper secondary
and BAC eximination
BAC eximination and
vocational training
Higher education
2040
Source: ILO, authors’ calculation.
fix the male labor force participation rates at 2005 levels
– we do not allow male participation rates to fall like in
the baseline scenario. The third scenario assumes the
same time invariant male activity rates at the 2005 level,
but in this case female activity patterns do not change.
Scenarios 4 and 5 increase the labor force participation
rates of women aged 51 to 60 by 25% immediately
without imposing a time invariant male labor force
participation rates, respectively.
Figure 7 summarizes the results. Recall that the
major determinants of the evolution of human capital,
i.e. population growth, skills development through
education and the baseline labor force participation path
determine a baseline increasing path for human capital.
In the case of Morocco, the annual rate of human capital
growth stands at 3.56% in 2006 and this rate is expected
to decrease to 1.1% by 2040. In most cases, the human
capital growth rate would be higher than the baseline
if corrected early retirement incentives convince a
significantly higher ratio of those who are close to the
standard retirement age to remain in the labor force.
Figure 6. Age/gender specific labor force participation rates in 2005 and 2040
Female
%
100
80
80
60
60
40
40
20
20
0
0
10
20
30
baseline 2040
40
Male
%
100
50
60
70
80
baseline 2005
0
0
10
20
30
baseline 2040
40
50
60
70
80
baseline 2005
ages 51–60 LFPR remain at age 50 level – 2040
ages 51–60 LFPR remain at age 50 level – 2005
25% LFPR increase for ages 51–60 – 2040
25% LFPR increase for ages 51–60 – 2005
Notes: For female participation rates are assumed to deviate from the baseline due to changes in early retirement provisions (see main text).
Gender and age group specific activity rate projections are available from the ILO until 2020, beyond that linear convergence assumed to the activity rates of
the ILO aggregate category “more developed regions” reaching its level in 2075.
Source: ILO Laborsta Economically Active Population Estimates and Projections and authors’ calculations.
12 Makroekonomia
2
LFPR ( g , a, e, t ) * ¦ Skill (i, g , a, e, t )
LF ( g , a, e, t )
(10
i 1
2
18
A
E
2(t )
SumHumCap
a, e, sector,
t ) * HCCat
( g , E(e,
a, e) i) is a
relevant
pension
systemLFin( g2,the
and
¦¦¦
LFPR (LF
g , (ag, e, ,at,)e*, t¦
Skill
g(i1, g
a ,1ae, e, t )
)
LFPR
(
g
,
a
,
e
,
t
)
*
Skill
(
i
,
g
,
a
,
e
,
t
)
¦
function that
is equal to 1i 1if an individual that will(10)
i 1
achieve education level e is out of school at age i or 0
2
w0 E1sej iwe
initial age and
expEfor
Eset
otherwise.
simplicity
0 ln
2 sej i the
As, iE, e, j Also,
2wt A E
2
SumHumCap(t ) ¦¦¦
LF
(
g
,
a
,
e
,
t
)
*
HCCat
(
g
,
a
,
e
)
(11)
SumHumCap
(
t
)
LF
(
g
,
a
,
e
,
t
)
*
HCCat
( g , a , e)
the initial time at¦¦¦
1 so t and i are substitutes.
g 1 a 1 e
g 1 a 1 e
Using (13) we can compute internal rates of return
nif s, i, e, j E e, i 1 R wt s, i, e, j wi 1 W j to marginal investments
in education. The internal rate
e,wj0tawEi ,1Tsejei E 2sej i 2 wt s, i, e, j expE 0 wlnsw
(12)
iPi,EwEe,20sejsj),i i2ln,of
R
sejexp
, i0, e ,jrE*1(s,
t
of return
moving from education level e to
education level e+1 is characterized by:
Figure 7. Changes in the growth rate of
LF ( g , a, e, t )
human capital due to changes in labor
force participation rates
%
16
14
^
12
10
8
4
2
0
2006
-2
^ ¦
` ^
(10)
(12
(11)
`
Rsw
E e, i X1nif
j w
ei,i11W jR w s, i, e, j w 1 W , i,t es, ,ji, e, E
nif st , i, e 1, j nif s, i,te, j 1 r *i s, e, ej 1, j t vi
R P wis1, i, e, j a wi, TeR P ws, i, e, j t w , T
nif s, i, e, j 6
(11)
a
i
e
`
(12)
(13)
0 (14)
(13) (14)
Finally, we can compute the expected net gain of
taking
a job in sector j at
time t, or waiting to take a
t
X
ngw
2011
2016
2021
2026
2031
2036
nif s, i, e 1, j nif
snif
(14)
, i, e,s,ji,e11r, *js, enif
, e s1t,,is,je,i,, jev,i1j ,j0´r* s, e, e 1, j t v 0
¦
job¦in
sector
j’ at time
t+1 with probability
This is
i
X
i 1
, e, j @ i p1 j 'PVt i 1 >nif s, t , e, j '@ 1 p j 'PVt Xi 1 >nif s, tp(j).
female LFPRs increase by 25% for ages 51–60
given by:
i
female LFPRs remain at age 50 level for ages 51–60
X
X
> @ ¦
¦PVt
i
k a
>nif s, t , e, j @ ¦ nif s, k , e, j b(1 r )
Source: Authors’ calculation based on ILO labor force participation projections.
k a
where PV[] is the present value function. The last term
in equation (15) is used to take into account that an
3
4. Pension system fragmentation and labor
individual who continually delays taking the job in
mobility
sector j might have to accumulate some level of debt to
3
3
finance its consumption. The parameter
a gives the age
This section illustrates the effects that a fragmented
when the individual is first offered the job in sector j.
pension system can have on incentives to supply labor
Here the assumption is that the individual borrows a
in a given sector as well the mobility2of the labor across
fraction b of the net income flow that he or she would
sectors.
have achieved by taking the job in sector j.
LF ( g , aThe
, e, t )analysis
LFPRis( gbased
, a, e, t )on
* micro
Skill (simulations
i, g , a, e, t )
of career paths for individuals withi 1different levels of
We again apply this framework
(10)to the case of
education working in different economic sectors – and
Morocco. Equation (12) was estimated by using the
therefore belonging to different pension plans.2
2002 household survey for Morocco. We defined 10
A E
2
Formally,
at
timeLFPR
t, the (wage
of
an
individual
of
levels of education for the purposes of the analysis. In
LF
(
g
,
a
,
e
,
t
)
g
,
a
,
e
,
t
)
*
Skill
(
i
,
g
,
SumHumCap(t )
LF ( g , a, e, t ) * HCCat ( g , a, e)a, e, t )
(11)
gender s, age i, education
e, workingi in
addition, we consider four economic sectors: private,
1 sector j,
g 1 a category
1 e
(10)
expressed as a share of average earnings is given by:
formal non-agricultural sector, the public sector, and
the agricultural/informal sectors. In the analysis, we
2
constructed 120 career paths. These
wt s, i, e, j exp E 0 ln2w0A 2E
i
E
i
(12)paths cross 10
(12)
2 sej
E 1sej
LF ( g , a, e, t ) LFPR ( g , a, e, t ) * ¦
Skill (i, g , a, e, t )
levels of education, with four economic sectors, and
SumHumCap(t )
i 1 LF ( g , a, e, t ) * HCCat ( g , a, e)
(10) As before, in all cases, (11)
where s, i, e are respectively the gender, age, and level
with three types of pension funds.
g 1 a 1 e
ofnifeducation
economic
the growth rate of real average earnings is set at 3% per
s, i, e, j of Ethe
e, iindividual
1 R wt and
s, i, ej, jiswthe
i 1W j 18 Hence, the marginal
sector where he or she
year and the discount rate is 4%. (13)
Aoperates.
E
2
t
R
P
w
s
,
i
,
e
,
j
w
,
T
SumHumCap
(
t
)
LF
(
g
,
a
,
e
,
t
)
*
HCCat
(
g
,
a
,
e
)
(11) differences in the
i
e
a
effect that age (experience)
has on wages depends on
The results show marked
¦¦¦
g 1 a 1 e
2
the
of theEindividual
and the economic
dynamics of wages across education levels. The leftwt characteristics
s, i, e, j exp
(12)
0 ln w0 E 1sej i E 2 sej i
sector.
hand panel of Figure 8 shows the career path of three
X
*
for
who work in the private
sector. One has no
given
s,2e, e 1, jwe
t vi individuals
nif
, e exp
1, Ej 0(12),
s0, i,any
e,Ej1sej
0
wt sGiven
, i, e,sj, iequation
nif
lnw
i1Er2individual
(12)(14)
sej i
can
education, the other has only secondary education and
i 1 compute net income flows across life. These are
given
third one has higher education. Not surprisingly, for
nif by:
s, i, e, j E e, i 1 R wt s, i, e, j wi 1 Wthe
j the individual with no education the wage curve starts (13)
W
nif s, i, e, j E e, i 1 R wt s, i, e, j w
1
t
R P ngw
w tsts, ,ii,,ee,, jj, jaíwi , T je
at a lower level and is also (13)
flatter. The various career
(13)
R
P
w
s
,
i
,
e
,
j
w
,
T
X
X
i
e
a
(15) working in the public
@ also show that individuals
p j 'PVt i 1 >nif s, t , e, j '@ 1 p j 'PVt i 1 >nif s, t , e, jpaths
i
where R=1 if the individual is retired
or R=0 otherwise,
sector, regardless of the level of education, enjoy a better
X
>
@
PV
nif
s
,
t
,
e
,
j
k , e, j b(1of rthe
) i k situation both in terms of wages and pensions (see rightt
i
P (.)
is the function returning nif
thes,pension
XX
k a
*
t
nifnifs, is,ase, i,a1e, function
,s,je, e11, rjof*tthe
j 1,nifj s,of
i,nif
e,policy
j s1,i,rparameters
individual
¦
e
sv,i e,0e hand
1, jpanelviin Figure
0 8). On(14)the contrary, individuals (14)
i 1
working in the agricultural sector and/or the urban
i 1
informal sector receive lower wages than in the private
18 Note that the variable ‘s’ refers to savings rate in earlier section, to gender in
sector – and they do not have pensions.
ngw
s
,
i
,
e
,
j
,
j
´
the application of this section.
¦
¦
¦¦¦
^
`
^ ^
¦ ¦
`
¦
¦¦¦
`
t
1 psj ',iPV
p j 'PV >nif s, t , e, j '@ ngw
, e, j ,>nif
j´s, t , e, j @ t
X
t i 1
(15)
X
t i 1
t , e, js@,t ,¦
PV>nif s>,nif
e,nifj '@s,k ,e1, j bp(1jr')PV >nif s, t , e, j @ pj 'PV
X
t i
X
t i 1
X
i
i k k a
i
X
t i 1
3
i k (14)
(15)
i k PVt i nif s, t , e, j nif s, k , e, j b(1 r )
time invariant male LFPRs
ngwt s, i, e, j , j´
ngwt s, ik, ea, j , j´
female LFPRs increase by 25% for ages 51–60
X
X
(15)
& time invariant male LFPRs
1 Xp >jnif
p j 'PVt i 1 >nif s, t , e, jp'@j'PV
'PV
t
i
s, t ,e1,>nif
j '@s,1t ,e, pj@j 'PVt Xi 1 >nif s, t , e, j @ (15)
t i 1
female LFPRs remain at age 50 level for ages 51–60
i
X
ii k & time invariant male LFPRs
i k PVt i >nif s, t , e, j @ nifXs, k , e, j b(1 r )
(15)
(13)
(15)
Macroeconomics 13
Figure 8. Selected career paths by level of education and economic sector
2.5
Net revenues
Net revenues
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
0
20
40
Age
60
80
University
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
100
No education
Secondary education
0
20
40
Age
60
80
100
Public sector
Private sector
Public sector with
private sector pension
Informal sector
There are also important variations across sectors
in terms of the internal rates of return on investments
on different levels of education. Higher education, for
instance, is better valued in the public sector (Figure
9). Secondary education with a technical diploma from
a vocational training institution is highly valued in
the private sector. In the informal sector, on the other
hand, the highest rates of return are for investments
in 9 years of basic education plus a technical diploma
from a vocational training institution. In all sectors,
investments in only primary education or primary
education plus a technical diploma are not worth
much. These investments are important, only as that
they allow individuals to access higher educational
levels.
What are the incentives for individuals to queue
for jobs in the civil service? To answer this question,
we compute equation (15) for a 25 year-old individual
having to decide whether to take a job in the private
sector at time t, or wait for a job in the public sector that
can occur with probability p. We simulate four values
for p: 1%, 5%, 10% and 20%. We also assume that if the
individual does not work he/she has to borrow an amount
equivalent to 50% of the salary paid by the private sector
job. The net gains from waiting for the public sector job
are graphed in the left-hand panel of Figure 10. Each
Figure 9. Internal rates of return on investment in education by economic sector
Public sector
Private sector
Secondary + VT
9th grade + VT
9th grade + VT
From 9th grade to Secondary
University + VT
From primary to 9th grade
Primary + VT
Secondary + VT
From Secondary to University
Primary + VT
University + VT
Primary
Primary
Aprentice (no primary)
%
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Rate of return on marginal investment in education
Informal sector
9th grade + VT
Secondary + VT
University + VT
Primary + VT
Primary
%
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
%
0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
14 Makroekonomia
Figure 10. Incentives to Queue for Jobs in the Public Sector
%
Net gain from waiting
10
5
0
-5
25
30
35
40
45
50
-10
Effect of pensions on the gain
(loss) from waiting
200
15
%
150
100
50
25
0
30
35
40
45
50
-50
-15
-100
-20
1% probability
0.5% probability no borrowing
5% probability
10% probability
20% probability
Most of the losses in financial wealth are of course
attributable to lower salaries in the private sector. A
sizable part of the losses, however, is also explained
by the move to a less generous pension system. Hence,
the change in pension system reduces the financial
wealth by between 5% and 15%, depending on the
age of the switching. The longer the individual waits,
and therefore the higher the expected pensions are, the
higher the loss (see orange line in Figure 11).
This section has analyzed incentives for labor
mobility across main economic sectors. The analysis
is based on the simulation of career paths and the
calculation of three indicators: internal rates of return
on education, net gains from queuing for jobs in the
public sector, and the change in wealth resulting from
switching jobs across sectors. These indicators can be
easily computed on the basis of labor force or household
survey data. When applied to Morocco, the indicators
show that its fragmented pension system, more generous
for civil servants, distorts rates of return on education,
reduces incentives to supply labor in the private sector,
and discourages mobility between the public and private
Figure 11. Incentives to switch jobs
between the public and private sectors
16
%
%
49
14
48
12
48
10
8
47
6
47
4
46
2
0
46
25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59
Loss in wealth from switching
Loss explained by pension system
Loss in wealth from switching
Loss explained by pension system
line corresponds to one value of p. We observe that even
in the case of a very low probability of finding a public
sector job, the individual has an incentive to wait for one
year. If the probability of finding a job is 10% then the
individual would have incentives to wait for 8 years. If
the probability is 20% then the individual would have
incentives to wait for 12 years. With no borrowing needs
(b=0) even with a 2% probability of finding a job in the
public sector, the individual would have incentives to
wait for 10 years (see dotted line).
How much of the incentive to delay taking the job
in the private sector is explained by the pension system?
To answer this question we calculate equation (15)
assuming that pensions in the civil service respond to
the same rules as pensions in the private sector. We then
compare the resulting ngw(.) functions. The percentage
differences between the net gains of waiting at different
ages are graphed in the right panel of Figure 10. The
results show that differences in the pension system
have strong effects around the age where waiting is no
longer optimal. Depending on the probability of finding
a job in the public sector, differences in pensions can
increase by 10 to 40% of the net gain of waiting and
therefore provide strong incentives to let the job in the
private sector pass. Similarly, pensions can reduce by
10% to 30% the loss from waiting and also contribute
to queuing.
The final question that we address is: what are
the incentives to switch from a public sector to a
private sector job? We do this analysis for an individual
with higher education considering the possibility of
switching at various ages. The relevant measure in
this case is the change in the financial wealth, which
is the present value of future wages and pensions. The
results are presented in Figure 11. Not surprisingly, our
calculations show that individuals switching would face
important losses; the financial wealth could be reduced
by 46% to 48%.
sectors. The corollary is that pension reforms that unify
the pension system can contribute to facilitate labor
mobility across sectors and therefore contribute to
improved economic efficiency.
5. Conclusions
In this paper we discuss and attempt to measure two
of the distortions that badly designed defined benefit
pension system (lacking actuarial connection between
contributions and benefits) can impose on labor markets:
incentives for early retirement, and incentives to queue
for jobs in the public sector.
In the case of early retirement we argue that the
standard indicators used to assess incentive problems,
the internal rate of return (IRR) on contributions and
the pension wealth are not appropriate. This is mainly
because the indicators do not capture the trade-offs
between consumption and leisure, which are at the
core of the retirement decision. Thus, we proposed a
complementary indicator – the normative estimator of
the probability of early retirement based on utility maps.
This indicator takes into account the trade-off between
consumption and leisure as well as the heterogeneity of
preferences of individuals.
We applied the indicator to the case of Morocco,
a fairly representative country for the middle-income
group. We showed that incentives for early retirement
are important, particularly in the national scheme.
We also illustrated how the indicators can be used in
the context of a model that projects the labor force by
age, gender, and skills level, to assess how changes in
benefit formulas and eligibility conditions affect the
accumulation of human capital. In the case of Morocco,
on average, in the period 2006–2040, corrected early
retirement incentives could increase the human capital
growth rate by approximately 2% under conceivable
stylized scenarios. We find this impact quite significant
in light of current pension reform discussion/decisionmaking practices that fail to quantify the effects of
pension reform on labor markets.
Subsequently, we analyzed incentives to supply
labor in the private and public sector. The analysis
was based on micro simulations of career paths for
individuals with different levels of education working in
different economic sectors – and therefore belonging to
Macroeconomics 15
different pension plans. We focused on three indicators:
internal rates of return on education, net gains from
queuing for jobs in the public sector, and the change
in wealth resulting from switching jobs across sectors.
When applied to Morocco, the indicators showed that
a fragmented pension system distorts rates of return
on education, reduces incentives to supply labor in the
private sector, and discourages mobility between the
public and private sectors. The corollary is that pension
reforms that unify the pension system can contribute
to facilitate labor mobility across sectors and therefore
improve economic efficiency.
There are both methodological and policy
conclusions from our paper. Regarding the methodology,
we believe that future assessments of pension institutions
and international comparisons of the effects of benefit
formulas and eligibility conditions on retirement
decisions could benefit from the calculation of the
normative estimator of the probability of early retirement
based on the utility maps. The indicator is useful to
assess, ex-ante, the potential impact that policy changes
can have on retirement decisions. In addition, we believe
that a complex analysis of the consequences of early
retirement should go beyond the narrow assessment of
the impact on the financial sustainability of the pension
scheme and its fiscal implications. It should address the
impacts on labor force participation rates, human capital
accumulation and ultimately economic growth. The
methodology described in this paper using the gender,
age and educational attainment specific projection of the
labor force and the associated measure of human capital
seems a suitable framework for this type of analysis.
Regarding policies, the paper strengthens the
argument for the existence of significant economic
benefits of reforms that reduce incentives for early
retirement, and eliminate differences in benefit
formulas and eligibility conditions for different
segments of the labor force. While those benefits
have been pointed out in the literature, there are
still a significant number of policy-makers in
high- and middle-income countries that consider
them exaggerated, especially when compared to
the political costs of introducing pension reforms.
Our paper will hopefully contribute to some reassessment of the cost-benefit analysis of pension
reforms, by showing that the benefits may have been
so far underestimated.
16 Makroekonomia
References
Becker G.S. (1993), Human Capital – A Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education, 3rd
Edition, University of Chicago Press, Chicago.
Blondal S., Scarpetta S. (1998), The Retirement Decisions in the OECD Countries, “Working Paper”, No. 202, OECD
Economics Department, Paris.
Borsch-Supan A., Schnabel R. (1998), Social Security and Declining Labor Force Participation in Germany, “American
Economic Review”, Vol. 88, No. 2, pp. 173–178.
Cörvers F., de Grip A., Heijke H. (2002), Beyond Manpower Planning: A Labour Market Model for the Netherlands
and its Forecast to 2006, in: M. Neugart, K. Schömann (eds.), Forecasting Labour Market in OECD Countries
– Measuring and Tackling Mismatches, Edward Elgar, Cheltenham.
Gourieroux C., Monfort A. (1995), Simulation-Based Econometric Methods, Oxford University Press, Oxford.
Gruber J., Wise D.A. (eds) (1999), Social Security and Retirement Around the World, University of Chicago Press,
Chicago.
Gruber J., Wise D.A. (eds) (2004), Social Security and Retirement Around the World: Micro Estimation, University of
Chicago Press, Chicago.
Gruber J., Wise D.A. (eds) (forthcoming), Social Security and Retirement Around the World: Fiscal Implications of
Reform, University of Chicago Press, Chicago.
Heijke H. (ed.) (1994), Forecasting the Labour Market by Occupation and Education – The Forecasting Activities of
Three European Labour Market Research Institutes, Kluwer Academic Publishers, Norwell.
Herbertsson T.T., Orszag M. (2003), The Early Retirement Burden – Assessing the Cost of the Continued Prevalence
of Early Retirement in OECD Countries, “Technical Report”, No. 2003-LS04, Watson Wyatt, http://papers.ssrn.
com/sol3/papers.cfm?abstract_id=434522
Oliveira Martins J., Gonand F., Antolin P., de la Maisonneuve Ch., Kwang-Yeol Y. (2005), The Impact of Ageing on
Demand, Factor Markets and Growth, ”Working Paper”, No. 420, OECD Economics Department, Paris.
Queisser M., Whitehouse E. (2006), Neutral Or Fair – Actuarial Concepts and Pension-System Design, “Social,
Employment and Migration Working Paper”, No. 40, OECD, Paris.
Sousa-Poza A. (2003), Labour Market Segmentation in Switzerland, mimeo, http://www.sozialstaat.ch/e/labour/sousa_
poza.html
Taubman P., Wachter M.L. (1986), Segmented Labor Markets, in: Handbook of Labor Economics, Vol. II., Elsevier
Science Publishers BV, North-Holland.
Macroeconomics 17
Table A.1. Characteristics of the CMR and the CNSS in Morocco
Characteristic
Eligibility conditions
Age
Vesting period
Rules for early retirement
Rules for delayed retirement
CMR
civil servants
military
CNSS
60 years for men and women
45 or 50, depending on grade
60 years for women and men
None
No
15 years
15 for women; 21 for men; the
accrual rate is reduced by 0.5
percentage point
Same as for civil servants
55 years for women and men; no
penalties apply, but the employer
pays the pension between ages
55 and 60
–
–
–
Rules for abandoning the system
Employee receives his or her
contributions (not employer’s)
without interest
Same as for civil servants
Individuals can only receive
benefits if they meet eligibility
conditions
Social security contribution rates
14% of gross wage (employer,
7%; worker, 7%); for old-age
pension, 14%; for other benefits,
noncontributory. Contribution
increases to 20 percent at a rate
of two percentage points per
year. Other benefits are financed
directly by the government.
21% of gross wage (employer,
14%; worker, 7%) to finance
old-age pension. Other benefits
are financed directly by the
government.
20.39%(employer, 16.09%;
worker, 4.29%). Old-age,
disability, and survivor pensions,
11.89%; family allowance, 7.5%;
short terms benefits , 1%
2.5%
2.5% 3.3% first 15 years; 1 percent
afterward (law indicates 50% t
of the income measure for the
first 3,240 days, then 1 percent
for each block of 216 days;
simplification assumes that one
year is 216 days of work)
Last salary
Last salary
Last 8 years (no revalorization
applies)
Accrual rate
Income measure
Ceiling on covered wage
No
No
DH 6,000
Maximum pension is 100% of
net wage
Maximum pension is 100% of
net wage
70% of gross wage
Pension indexation
Ad hoc
Ad hoc
Ad hoc
Minimum pension
DH 500 a month
DH 500 a month
DH 500 a month
Maximum replacement rate or
maximum pension
Economy-wide minimum wage
DH 2,009 a month
Economy-wide average wage
DH 2,750 a month
Source: CMR and CNSS.
– Not available or not offered
18 Makroekonomia
Table A.2. Characteristics of the RCAR in Morocco
Characteristic
RCAR (basic regime)
Eligibility conditions
Age
Vesting period
60 years for women and men
21 years
Rules for early retirement
55 years for both women and men with 21 years of contributions.
The pension is reduced by 4.8% for each year missing to reach the
normal retirement age (60).
Rules for delayed retirement
If individual retires after age 60 the pension increases by 4.8% for
each year above the age of 60.
Rules for abandoning the system
Receives capital accumulated in the individual accounts
Social security contribution rates
18% of gross wage (employer, 12%; worker, 6%). Of these, individual
accounts, 12%; family allowances, 0.65%; disability and survivor
pensions, 1%; general fund covering future unfunded obligations of
the scheme, 4.35%
Accrual rate
Income measure
Ceiling on covered wage
Maximum replacement rate or maximum pension
2 percent
All remunerations (revalorized by the growth rate of the average
covered wage)
Four times the average salary (DH 11,000 in 2003)
90%
Pension indexation
Automatic indexation to consumer price index
Minimum pension
No
Economy-wide minimum wage
Economy-wide average wage
Source: RCAR.
– not available or not offered
–
DH 2,750 a month Mikroekonomia 19
Mechanizmy kształtowania cen
w przedsi´biorstwach polskich
na tle zachowaƒ firm ze strefy euro *
The Price-setting Behaviour of Polish
Firms. Comparison Between the Euro
Area and Poland
Zofia Jankiewicz, Danuta Kołodziejczyk **
pierwsza wersja: 14 grudnia 2007 r., ostateczna wersja: 7 marca 2008 r., akceptacja: 17 marca 2008 r.
Streszczenie
Abstract
W artykule przedstawiono analizę mechanizmów kształtowania cen w polskich firmach, opartą na badaniach
prowadzonych przez NBP, oraz porównanie z wynikami
projektu IPN ECB, obejmującego 9 krajów strefy euro.
Analizowana próba polskich przedsiębiorstw to najczęściej firmy duże, w dobrej sytuacji ekonomicznej.
Wyniki badań pokazały, że przedsiębiorstwa wyznaczają swoje ceny najczęściej bezpośrednio na podstawie kosztów. Powszechna jest, podobnie jak w krajach strefy euro, strategia różnicowania cen. Sztywność
cen w Polsce jest mniejsza niż w strefie euro, jednak
stopniowo się zwiększa. Głównymi jej przyczynami są:
obawa przed tym, że konkurenci firmy nie zmienią swoich cen oraz kontrakty zawarte z odbiorcami. Czynniki powodujące zmiany cen są podobne zarówno w polskich przedsiębiorstwach, jak i działających na rynkach
UE. Są to przede wszystkim wzrost cen surowców oraz
zmiany cen konkurencji.
The paper presents results of the studies on price-setting behaviour of Polish firms conducted by the NBP in
comparison with the results of the IPN ECB project that
covers 9 euro area countries. The analysed sample of Polish firms is above all composed of large enterprises that
are in good economic condition.
The results of our research showed that in most
companies prices are cost-based. Prices discrimination,
like in euro area countries, is very common. There is some evidence that price rigidity in Poland is lower than
in the euro area, but is gradually rising. Basically, we
can point two reasons: the fear that competitors will not
change their prices, and contracts with customers. The
price-change determinants are similar both in Polish
and EU companies: the rising prices of raw materials
and competitors’ price changes.
Słowa kluczowe: kształtowanie cen, sztywność cen,
częstotliwość zmian cen, badanie ankietowe
* ** Keywords: price setting; price rigidity; time-dependent
pricing, state-dependent pricing, survey data
JEL: D40, E30, L11
Autorki bardzo dziękują dr. P. Boguszewskiemu za pomoc i cenne wskazówki oraz uwagi do niniejszej pracy.
Narodowy Bank Polski, Instytut Ekonomiczny, e-mail: [email protected], [email protected]
20 Microeconomics
1. Wstęp
Wśród zasadniczych zagadnień będących przedmiotem
zainteresowania banku centralnego, znajdują się mechanizmy kształtowania cen oraz ocena stopnia ich elastyczności. Problemy te są bardzo istotne z punktu widzenia polityki pieniężnej i jej transmisji, wpływają bowiem na skuteczność tej polityki.
Aby obserwować mikroekonomiczne aspekty kształtowania się cen, banki centralne prowadzą badania ankietowe wśród przedsiębiorstw. Spośród najważniejszych prac opartych na badaniach ankietowych należy
wymienić pionierskie prace A. Blindera (1991; Blinder
et al. 1998), studium Banku Anglii (Hall et al. 2000), badania japońskie i szwedzkie (Nakagawa et al. 2000; Apel
et al. 2001) oraz pracę D. Amirault, C. Kwana i G. Wilkinsona (2005), przygotowaną dla Banku Kanady. Najszerszy zakres miał jednak program Europejskiego Banku Centralnego – Inflation Persistence Network (IPN),
do realizacji którego wykorzystano w miarę ujednoliconą metodologię. Opracowania nt. mechanizmów kształtowania cen w ramach projektu IPN były oparte na metodach i wynikach prac zapoczątkowanych w USA przez
A. Blindera (1991; Blinder et al. 1998). Przeprowadził on
bezpośrednie badania ankietowe wśród przedsiębiorstw
amerykańskich. Ich celem było wyłonienie rzeczywistych przyczyn utrzymywania przez przedsiębiorców
sztywnych cen. Konstruując pytania, wykorzystano liczne teorie ekonomiczne dotyczące mechanizmów kształtowania się cen i powodów ich nieelastyczności. Podobną metodologię zastosowano w ECB w ramach IPN.
Badania te objęły 9 państw strefy euro: Austrię, Belgię,
Francję, Hiszpanię, Holandię, Luksemburg, Niemcy, Portugalię i Włochy; łącznie ponad 11 tys. firm. Przeprowadzone zostały w latach 2003–2005. Wyniki dla poszczególnych krajów zostały opublikowane przez ich
banki centralne oraz przez ECB. Zbiorcze wyniki przedstawiono w opracowaniach IPN (Fabiani et al. 2005; Altissimo et al. 2006).
W niniejszym opracowaniu przedstawiono analizę
metod kształtowania cen w polskich przedsiębiorstwach
oraz ocenę zakresu i przyczyn sztywności cen, a także asymetrii, obserwowanej w reakcjach firm na różne
czynniki oddziałujące na ceny. Praca oparta jest na wynikach badań ankietowych, które NBP przeprowadza corocznie, począwszy od 1995 r. Badania te włączone są
do programu badań statystycznych statystyki publicznej. Celem badań ankietowych, prowadzonych przez
NBP, wykorzystanych m.in. w niniejszej pracy, jest analiza sytuacji, prognoz i mechanizmów, dotyczących różnych aspektów działalności przedsiębiorstw niefinansowych w Polsce (m.in. sytuacji ekonomicznej przedsiębiorstwa, działalności inwestycyjnej, uwarunkowań
i dostępności kredytów, konkurencji i konkurencyjności). Udział przedsiębiorstw w badaniach ankietowych
NBP jest dobrowolny. Próba jest tak skonstruowana, by
w jej skład wchodziły głównie przedsiębiorstwa ważne z punktu widzenia funkcjonowania całej gospodarki.
Tworzona jest we współpracy z oddziałami okręgowymi
NBP i jest jednocześnie źródłem informacji dotyczących koniunktury, która jest badana przez NBP w każdym kwartale. Badanie ankietowe, na którym w dużej
mierze opiera się niniejszy artykuł, zostało przeprowadzone w okresie lipiec – sierpień 2006 r. na próbie 752
przedsiębiorstw polskich.
W opracowaniu pokazano zarówno zmiany mechanizmów kształtowania cen w Polsce w czasie, jak i usytuowanie Polski na tle innych krajów. Jest ono bowiem
z jednej strony kontynuacją badań NBP dotyczących cen
z lat wcześniejszych, a z drugiej strony stanowi próbę
umiejscowienia naszych wyników na tle wyników projektu IPN ECB.
Badania ankietowe są potrzebnym uzupełnieniem
rozważań teoretycznych na temat mechanizmów kształtowania się cen (por. Blinder 1991). Na rezultaty badań
ankietowych znaczny wpływ mają jednak dobór próby,
sposób formułowania pytań i sama technika zbierania
informacji. Nie jest proste wypracowanie ujednoliconej metodologii takich badań, gwarantującej wiarygodność oraz porównywalność wyników – otrzymywanych
w różnych momentach czasu dla pojedynczego kraju,
czy w ramach zestawień międzynarodowych.
Dla oceny porównywalności wyników polskich
i IPN ważny jest też okres objęty badaniem. Polska ankieta została przeprowadzona w połowie 2006 r. i dotyczyła 2005 r., a więc pierwszego pełnego poakcesyjnego
roku. Z punktu widzenia zjawisk cenowych nie był to
okres typowy m.in. dlatego, że w 2005 r. obserwowaliśmy w Polsce jeszcze pewne procesy dostosowawcze
w zakresie cen, związane właśnie z przystąpieniem do
UE.
Opracowanie składa się z 5 rozdziałów. Rozdział 1.
zawiera charakterystykę próby. W rozdziale 2. omówione są metody ustalania cen. Rozdział 3. dotyczy sztywności cen – przedstawione są strategie i częstość analiz
cen oraz częstość zmian cen. W rozdziale 4. pokazane są
przyczyny oraz bariery zmian cen, a także asymetria reakcji przedsiębiorstw na zmiany popytu i kosztów działalności. Ostatni, 5. rozdział zawiera podsumowanie.
Wzory formularzy ankietowych przesyłane są elektronicznie z Centrali NBP
do oddziałów okręgowych NBP. Następnie oddziały przekazują je (z reguły
w formie papierowej) do współpracujących z bankiem przedsiębiorstw. Wypełnione ankiety spływają ponownie do oddziałów NBP, skąd zbiorczo drogą elektroniczną są przesyłane do Centrali NBP.
W związku z tym należy zaznaczyć, że próba NBP pod pewnymi względami różni się od wykorzystywanej w IPN, przy czym również nie jest zachowana jednolitość prób w poszczególnych badaniach narodowych, składających się
na ten program. Należy również dodać, że nie wszystkie wyniki badań prowadzonych w ramach projektu IPN są w pełni porównywalne z wynikami ankiety
przeprowadzonej przez NBP, ze względu na nieco inną konstrukcję niektórych
pytań ankietowych. W kolejnej edycji ankiety NBP zapewniona będzie większa
zbieżność pytań zadawanych polskim przedsiębiorcom z ankietami przeprowadzonymi w ramach IPN. Pozwoli to na pełniejsze porównanie Polski z innymi
krajami europejskimi.
Mikroekonomia 21
2. Charakterystyka próby
Ankietowana w 2006 r. przez NBP próba przedsiębiorstw obejmuje zarówno przemysł (63%), jak i handel
(15%), pozostałe usługi (13%) oraz budownictwo (8%).
W niektórych krajach, uczestniczących w badaniach
IPN, ograniczono się do ankietowania przedsiębiorstw
przemysłowych, ale ich udział w zagregowanej próbie
całej strefy euro jest podobny do udziału firm przemysłowych w badanej próbie w Polsce (por. tabela 1).
Próba, którą wykorzystano w badaniach NBP, charakteryzuje się wyraźną przewagą dużych przedsiębiorstw. W badaniach IPN, przeprowadzonych w innych państwach, struktury prób według wielkości zatrudnienia nie są jednolite. Udział największych firm
(200 lub więcej zatrudnionych) w Polsce jest jednak
wyższy niż w każdym z krajów biorących udział w badaniu IPN (poza Włochami), a także wyższy niż w Estonii. Z tego powodu porównywalność niektórych wyników badań NBP może być ograniczona w stosunku
do danych z państw objętych badaniem IPN. Podjęto
jednak próbę skorygowania danych poprzez dopasowanie ich struktury do struktury zgodnej ze średnią
europejską pod względem wielkości zatrudnienia. Wyniki były wówczas bardziej podobne do danych strefy euro, ale nie zmieniły zasadniczo wniosków. Warto
też zauważyć, że w analizowanych krajach struktury
badanych prób sklasyfikowanych według liczby pracowników nie są jednolite. Jednocześnie gdyby wielkość przedsiębiorstwa określić na podstawie wielkości obrotów, a nie zatrudnienia, to część dużych polskich firm mogłaby być zaliczona do grupy mniejszych
przedsiębiorstw.
Zdecydowana większość przedsiębiorstw swoją
produkcję (usługi) kieruje do firm sektora prywatnego;
Tabela 2. Struktura wg wielkości
zatrudnienia (odsetek przedsiębiorstw
w każdej próbie)
1–49
50–199
≥200
Belgia
75
17
8
Niemcy
29
35
36
Hiszpania
42
23
35
Francja
18
43
39
Włochy
39
61
Luksemburg
46
43
Holandia
81
11
Austria
53
28
19
Portugalia
39
38
23
Strefa euro*
47
29
24
Estonia
53
36
11
Polska
15
32
53
19
* Dla strefy euro odsetki są policzone jako udział firm o danym profilu w zagregowanej próbie 9 krajów.
Źródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005); Dabusinskas, Randveer
(2006).
Wykres 1. Struktura próby wg typu
odbiorców
45,1
0%
10% 20%
14,7
30%
40%
50%
12,9
60%
6,6 5,6
70%
15,1
80%
90% 100%
Hurtowi
Detaliczni
Firmy powiązane
Publiczne
Indywidualni konsumenci
Inne
Źródło: ankieta NBP 2005
Tabela 1. Struktura branżowa (odsetek
przedsiębiorstw w każdej próbie)
Przemysł
Handel
Usługi
Budownictwo
Belgia
38
24
18
20
Niemcy
100
–
–
–
Hiszpania
44
26
30
–
Francja
100
–
–
–
Tabela 3. Struktura wg typu odbiorców
(odsetek przedsiębiorstw w każdej próbie)
Inne firmy
Konsumenci
Sektor publiczny
56
40
4
Włochy
65
14
20
1
Belgia
Luksemburg
20
22
37
22
Niemcy
89
7
4
–
Hiszpania
58
39
3
–
Francja
66
30
4
73
25
2
Holandia
Austria
18
76
22
–
60
24
Portugalia
84
–
16
–
Włochy
Strefa euro*
62
13
21
4
Austria
84
9
7
–
Portugalia
84
13
3
8
Strefa euro
75
21
3
Estonia
61
39
–
Polska
86
7
8
Estonia
Polska
35
63
32
15
33
13
(2006).
(2006).
22 Microeconomics
Wykres 2. Struktura próby wg oceny
sytuacji ekonomicznej
2005
16,7
2004
17,2
63,4
2004
13,7
2003
2002
8,1
2001
7,8
2000
8,3
0
20
58,6
40
30
56,8
Bardzo dobra
60
70
19,0
80
60
%
0
4,6
80
70
90
2003
0
2004
14,6
2003
2,7
51,6
10
20
30
50
60
2,7
70
10
20
30
40
Źródło:
ankieta
NBP 2005.
31,8
80
90
100
2,2Wysokiej jakości
8,6
3,0 2,9
Reklama i marketing
Inne
90
50
60
70
80
90
100
Wysokiej jakości
67,0
Reklama i marketing
Inne
20,9
2004
0 27,3 10
2005
100
30
5067,0
40
60
70
80
10
20
30
40
50
60
70
80
Silna w UE i kraju
Silna w kraju
90
Wycofuje się
20,9
0
100
10
73,3
Monopolista w kraju
Jeden z wielu
20
30
40
5,0
50
60
70
80
Ekspansja
Utrzymanie
Traci rynki
Wycofuje się
90
Źródło: ankieta NBP 2005.
Wykres 6. Struktura próby wg fazy
rozwoju przedsiębiorstwa
Wykres 7. Struktura próby wg wieku
przedsiębiorstwa
1,6
23,8
69,3
5,2
c
0
10
20
30
Pionierska
40
50
Wzrostowa
9,4
36,4
60
70
Dojrzałość
80
90
0
100
19,3
20
30
5-10 lat
40
50
10-20 lat
%
60
70
20-50 lat
80
90
100
ponad 50 lat
cji firm wyraźnie polepsza się od 2003 r. (a więc okresu bezpośrednio przed akcesją do UE), podczas gdy
w latach 1995–2001 ulegała pogorszeniu. W próbie duży
udział mają przedsiębiorstwa o silnej pozycji na rynku.
Blisko połowa podmiotów oceniła swoją pozycję na rynku jako istotną w kraju bądź w UE albo monopolistycz Ocena sytuacji ekonomicznej jest subiektywną oceną przedsiębiorstwa, nie
jest oparta na „twardych danych”, typu rentowność czy wynik finansowy.
10
do 5 lat
Spadkowa
podobnie jest w krajach strefy euro. W Polsce nieco częściej głównym odbiorcą jest sektor publiczny (8% wobec
3% średnio w strefie euro).
Należy jednocześnie zaznaczyć, że badania NBP
obejmują w większości przedsiębiorstwa w dobrej lub
w bardzo dobrej sytuacji ekonomicznej. Ocena kondy-
13,2
%
100
c
%
Źródło: Ankieta NBP 2005.
21,8
%
100
4,9
90
Utrzymanie
Traci rynki
2004
49,7
20
5,0
%
0
4,9
73,3
Ekspansja
Monopolista w kraju
Jeden z wielu
51,1
70
Wykres 5. Struktura próby wg zmiany
Żadnych
strategii
pozycji
rynkowej
przedsiębiorstwa
%
80
60
Strategia najniższej ceny
53,5
Potrzeby klienta
Unikatowości produktów
25,2
49,7
40
50
Strategia najniższej ceny
27,3
2005
Potrzeby klienta
Unikatowości produktów
51,6
Silna32,8
w UE i kraju
Silna w kraju
1,5
15,8
31,8
30,7
40
%
0
100
Bardzo trudna
15,8
1,0
16,7
30
%
Wykres 4. Struktura próby wg pozycji
2004
14,6
1,5
32,8
51,1
rynkowej
przedsiębiorstwa
2005
20
Żadnych strategii
7,7
Dosyć dobra
Trudna
10
13,0
41,3
40
50
2005. 30,7
2,2
3,0 2,9 8,6
53,5
%
100
7,9
39,8
42,7
7,7
5,2
90
4,8
34,5trudna
Bardzo
39,5
10
20
30
Źródło:
ankieta
NBP
2005
16,7
1,0
Bardzo dobra
2,8
24,7
Dosyć dobra
Trudna 49,6
25,2
13,0
17,1
41,3
50
4,6
7,9
39,8
63,4
42,7
10
4,8
34,5
39,5
17,2
0
5,2
24,7
49,6
2001 7,8
16,7
2000 8,3
2005
2,8
19,0
56,8
8,1
2002
17,1
58,6
13,7
2003
Wykres 3. Struktura próby wg
strategii przedsiębiorstwa zwiększenia
(utrzymania) udziału w rynku
Ankieta za dany rok jest przeprowadzana w roku następnym, a więc na ocenę sytuacji firmy w 2003 r. niewątpliwie rzutowały oceny bieżące z 2004 r., czyli roku przystąpienia Polski do UE.
Mikroekonomia 23
ną. Spośród ankietowanych przedsiębiorstw 27% wykorzystuje możliwości ekspansji i wchodzi na nowe rynki,
2/3 utrzymuje dotychczasową pozycję w swoim segmencie rynku. Odsetek przedsiębiorstw wykorzystujących
możliwości ekspansji i wejścia na nowe rynki wzrósł
w 2005 r. o ponad 6 pkt proc. w porównaniu z 2004 r.
Większość firm w próbie znajduje się w fazie dojrzałości,
ponad 1/4 przedsiębiorstw określiła fazę swojego rozwoju jako wzrostową bądź pionierską. Większość przedsiębiorstw w próbie (ponad 63%) powstała w okresie po
1989 r., a więc już w okresie transformacji. Co piąta firma istnieje od ponad półwiecza.
3. Jak przedsiębiorstwa ustalają ceny?
Tabela 4. Sposób kalkulacji cen w krajach UE
Koszty plus
marża
Ceny
konkurencji
Inne
Belgia
46
36
18
Niemcy
73
17
10
Hiszpania
53
26
21
Francja
40
38
22
Włochy
42
32
26
Holandia
56
22
21
Portugalia
65
13
22
Strefa euro*
54
27
18
Estonia
53
46
2
Polska
38
22
40
* Średnia ważona PKB.
Uwaga: wyłączono przypadki braku odpowiedzi.
3.1. Sposoby kalkulacji cen głównego produktu
Źródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005); Dabusinskas, Randveer (2006).
W warunkach konkurencji doskonałej cena wyznaczana
jest na poziomie kosztów krańcowych przedsiębiorstwa.
Rynki niedoskonałe pozwalają firmom kształtować cenę
powyżej krańcowego kosztu i uzyskać dzięki temu tzw.
zysk nadzwyczajny. W 2005 r. na polskim rynku najwięcej przedsiębiorstw (38% badanej próby) kalkulowało ceny głównego produktu, stosując formułę: koszt jednostkowy powiększony o marżę (zmienna – 21% przedsiębiorstw, stała – 17%). Znaczny odsetek firm ustalał ceny, dostosowując się do stawek innych przedsiębiorstw
– konkurencji (22%). Liczna jest też grupa firm (17%)
ustalających swoje ceny na najwyższym poziomie, jaki
rynek może zaakceptować (por. wykres 8).
Najczęściej spotykane metody kalkulacji cen przez
polskie przedsiębiorstwa są podobne jak w strefie euro.
Aby ułatwić porównania krajów Unii Europejskiej, odpowiedzi ankietowanych przedsiębiorstw na temat sposobów kalkulacji ceny podzielono na trzy grupy: „cena ustalana jako koszty jednostkowe plus marża”, „cena kształ-
towana przez innych przedsiębiorców – konkurentów”
oraz „inne”. Średnio 54% firm należących do strefy euro (Belgia, Niemcy, Hiszpania, Francja, Włochy, Holandia
i Portugalia) wyznacza swoje ceny na podstawie kosztów
(w Polsce 38% przedsiębiorstw), 27% firm opiera się na
decyzjach konkurencji (w Polsce 22%), a 18% stosuje inne strategie (Fabiani et al. 2005) – w Polsce 41%. Wyniki te
są jednak zróżnicowane wśród różnych krajów. Największy odsetek firm kształtujących cenę produktu w oparciu
o koszty jest w Niemczech (73%), najmniejszy we Francji (40%). Na decyzjach konkurencji przy ustalaniu cen
wyrobów własnych opiera się 38% firm działających we
Francji, jedynie 13% w Portugalii i aż 46% w Estonii.
Sposób kalkulacji ceny w 2005 r. zależał w dużej
mierze od pozycji przedsiębiorstwa na rynku (a co za
tym idzie również od jego wielkości, bo firmy o istotnej
pozycji to przede wszystkim duże firmy), por. wykres 9.
Wykres 8. Mechanizm kształtowania przez
przedsiębiorstwa cen głównego produktu w
latach 2001–2005 (odsetek przedsiębiorstw)
Wykres 9. Pozycja przedsiębiorstwa na
rynku a mechanizm kształtowania przez
przedsiębiorstwa cen głównego produktu
(odsetek przedsiębiorstw)
2005
17,1
20,8
2004
15,1
20,9
2003
14,4
22,1
2002
11,3
2001
12,2
0
22,4
16,8
12,0
18,2
13,4
19,3
14,3
18,0
18,2
21,1
20
40
12,4
10,8
Koszt jednostkowy plus stała marża
Koszt jednostkowy plus zmienna marża
Maksymalna
Kształtowane przez klientów
Kształtowane przez innych
przedsiębiorców
21,9
Pozycja rynkowa przedsiębiorstwa jest jego subiektywną oceną, którą deklaruje w badaniu ankietowym.
Jeden z wielu
13,8
21,1
14,3
9,6
29,5
23,1
Silna w kraju
22,1
27,5
Silna w kraju
i w Europie
19,2
19,2
24,3
19,7
20,9
14,6
21,7
18,3
13,9
5,2
29,0
60
80
100
Kalkulacja na podstawie cen
produktów importowanych
Urzędowa
Inna
Ustalana przez firmę-matkę
Uwaga: dane w przekroju czasowym należy interpretować ostrożnie, ponieważ w
2005 r. dodano jedną odpowiedź (cena ustalana przez firmę matkę), której nie było
w latach 2001–2004.
0
20
40
Maksymalna
Kształtowane przez innych
przedsiębiorców
60
80
Urzędowa
Inna
100
24 Microeconomics
Wykres 10. Presja konkurencyjna na
rynku a mechanizm kształtowania przez
przedsiębiorstwa cen głównego produktu,
2005 r. (odsetek przedsiębiorstw)
19,2
slaba
silna
22,6
14,5
12,5
18,5
0
14,8
23,1
20
40
15,1
7,9
31,0
60
80
100
Urzędowa
Maksymalna
Inna
Kształtowane przez innych przedsiębiorców
Wykres 11. Udział przedsiębiorstw
kalkulujących ceny wyrobów wg
zasady koszty plus marża a odczuwana
konkurencja w wybranych krajach UE
90
%
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Belgia
Niemcy
Hiszpania
Francja
Włochy
Holandia3 Portugalia Strefa euro4 Estonia5
Słaba konkurencja
Silna konkurencja2
1
1
ś redni udział firm deklarujących odczuwaną konkurencję jako słabą i bardzo słabą
2 ś redni udział firm deklarujących odczuwaną konkurencję jako silną i bardzo silną
3 dotyczy tylko przedsiębiorstw stosujących stałą marżę
4 średni udział dla UE ważony wielkością GDP
5 firmy oceniające konkurencję jako średnią zostały zaklasyfikowane do grupy
„słabej konkurencji”
Źródło: Randveer (2006).
Wyniki ankiety potwierdziły dość oczywistą tezę, że im
silniejsza jest pozycja firmy na rynku, tym łatwiej jest jej
dyktować najwyższe ceny, jakie odbiorcy zaakceptują,
oraz tym częściej ustala ceny metodą koszty plus marża. Widać także, że im ważniejszym uczestnikiem rynku
jest przedsiębiorstwo, tym rzadziej kalkuluje ceny, dostosowując się do cen innych przedsiębiorców, oraz nieco częściej pozwala klientom na podejmowanie decyzji
dotyczących wysokości cen produktów.
Wyniki badań pokazują również, że deklarowana
przez przedsiębiorstwa presja konkurencyjna na rynku, na którym działają, wpływa na sposób kalkulacji cen
wyrobów (por. wykres 10). Podobnie jak w krajach należących do strefy euro niższa konkurencja skłania przedsiębiorstwa do kalkulacji cen zgodnie z formułą koszty
plus marża (por. wykres 11 i 12). Przedsiębiorstwa podlegające silnej presji konkurencyjnej dwukrotnie częściej
muszą ustalać ceny na poziomie dyktowanym przez innych uczestników rynku.
Ponadto analiza zmian metod kalkulacji cen w czasie (w latach 2001–2005) pozwala na sformułowanie kilku wniosków:
•Wyraźnie wzrósł procent przedsiębiorstw, które
ustalały cenę głównego produktu jako koszt jednostkowy plus marża (stała lub zmienna). W 2001 r.
30% firm deklarowało taki mechanizm kształtowania ceny, a w 2005 r. było ich już około 38%.
•Począwszy od 2003 r. w porównaniu z okresem 2001–
2002, mniej przedsiębiorstw kierowało się w swoich
decyzjach cenowych zachowaniami konkurencji.
•Zmniejsza się grupa przedsiębiorstw, które starają się
osiągnąć maksymalną cenę, jaką rynek zaakceptuje.
3.1.1. Dyskryminacja cenowa
Jak pokazały wyniki badań ankietowych, czynniki powodujące zróżnicowanie cen (dyskryminacja cenowa)
w polskich firmach odgrywają dużą rolę w kształtowa Dyskryminacja cenowa rozumiana jest jako różnicowanie cen dla różnych
grup odbiorców np. terytorialnie lub w zależności od wielkości zakupów.
Wykres 12. Udział przedsiębiorstw w
Polsce kalkulujących ceny wyrobów wg
zasady koszty plus marża a odczuwana
konkurencja
Wykres 13. Kryteria zróżnicowania
ceny głównego produktu (odsetek
przedsiębiorstw)
Oparta na negocjacjach
indywidualnych
Zróżnicowana
w zależności od ilości
silna
Taka sama
Inne kryteria
słaba
Zróżnicowana terytorialnie
%
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Przedsiębiorstwo nie ma
wpływu na ceny
0
10
20
30
Najważniejsze kryterium
40
50
60
70
80
Kryterium drugie co do ważności
Mikroekonomia 25
Wykres 14. Kryteria zróżnicowania cen w
krajach należących do strefy euro
60
%
50
40
30
20
10
0
Niemcy
Hiszpania
Francja
Włochy Luksemburg Portugalia Strefa euro1 Estonia
Taka sama dla wszystkich odbiorców
Różna w zależności od liczby nabywanych jednostek produktu
Różnie
1
średni udział dla UE ważony wielkością GDP
Źródło: Randveer (2006, s. 26).
Wykres 15. Kryteria różnicowania cen
a odczuwana przez przedsiębiorstwa presja
konkurencyjna (odsetek przesiębiorstw)
słaba
15,2
45,8
silna 12,7
0
10,0
62,5
10
20
66,9
12,1
30
40
50
17,7
75,9
60
70
9,4
80
90
100
Cena taka sama
Zróżnicowana w zależności od ilości
Zróżnicowana terytorialnie
Oparta na negocjacjach indywidualnych
Inne kryteria
Nie ma wplywu na ceny
4. Sztywność cen
Sztywność cen można mierzyć na różne sposoby.
Wśród wskaźników charakteryzujących tę sztywność
w niniejszym opracowaniu przyjęto:
•odsetek przedsiębiorstw stosujących przy weryfikacji cen metodę „w reakcji na szoki” (state-dependent) w relacji do udziału firm wykorzystujących
metodę „regularnie” (time-dependent),
• częstość analiz cen,
• częstość zmian cen.
Weryfikacja cen w przedsiębiorstwach odbywa
się na kilku etapach. Pierwszym i podstawowym krokiem jest analiza, której celem jest sprawdzenie czy poziom cen odpowiada obserwowanym wielkościom popytu i kosztów, czy wymaga zmiany. Następnym etapem jest ewentualna modyfikacja cen. Analizowanie
adekwatności cen do warunków, w jakich działa przedsiębiorstwo, odbywa się na podstawie istotnych informacji dotyczących zmian: popytu, cen konkurencji, stawek podatkowych, cen surowców itp. Ewentualna decyzja o zmianie cen jest następstwem tych ocen, przy
czym analiza cen nie powoduje automatycznie ich modyfikacji. Dzieje się tak albo dlatego, że nie ma powodów, albo koszty zmiany cen (czy też inne czynniki
– zob. podrozdział 4.5) są wyższe niż korzyści z takich
zmian. Dlatego analizowanie cen zazwyczaj odbywa się
częściej niż ich zmiany.
niu cen wyrobów przedsiębiorstwa. W 2005 r. jedynie
14% przedsiębiorstw deklarowało bowiem stosowanie
jednakowej ceny dla wszystkich klientów. Największa
część badanej populacji (około 70%) różnicowała cenę dla różnych grup odbiorców, a ponad połowa firm
w zależności od liczby nabywanych jednostek produktu (por. wykres 13). Badania IPN pokazują, że również
w krajach europejskich powszechnie stosuje się dyskryminację cenową (por. wykres 14).
W polskich przedsiębiorstwach widoczna jest pewna zależność między wielkością firmy a stosowaną strategią cenową: duże przedsiębiorstwa (zatrudniające co
najmniej 200 osób) rzadziej niż mniejsze firmy udzielały rabatów na większe zakupy i rzadziej negocjowały
cenę z odbiorcami.
Również poziom konkurencji odczuwanej przez
przedsiębiorstwa wpływa na stosowane metody różnicowania cen. W Polsce, podobnie jak w Niemczech,
Hiszpanii, Luksemburgu i Portugalii, wyższa konkurencja zwiększa częstość stosowania różnego rodzaju dyskryminacji cenowej (por. wykres 15).
Tabela 5. Sposób analizowania cen
głównego produktu w Polsce na tle różnych
krajów UE (odsetek przedsiębiorstw)
Regularnie
Regularnie
i w reakcji
na szoki
W reakcji na
szoki
Belgia
26
40
34
Niemcy
26
55
19
Hiszpania
33
28
39
Francja
39
55
6
Włochy
40
46
14
Luksemburg
18
32
50
Holandia
36
18
46
Austria
41
32
27
Portugalia
35
19
46
Strefa euro*
34
46
20
Estonia
27
50
23
Polska
59
25
16
Uwagi:
Wyłączono przypadki braku odpowiedzi.
Korekta wyników dla Polski poprzez dopasowanie próby do struktury wg średniego
zatrudnienia w strefie euro dała wyniki odpowiednio: 53%, 19%, 28%.
* średnia ważona PKB
26 Microeconomics
Wykres 16. Odsetek przedsiębiorstw, które
analizują ceny swoich produktów według
poszczególnych metod
100
90
80
58,5
70
60
82,5
50
84,8
78,2
75,2
74,3
74,2
77,8
21,8
24,8
25,7
25,8
22,2
16,5
2000
2001
2002
2003
2004
2005*
40
30
25,0
20
10
0
17,5
15,2
1998
1999
Regularnie
Regularnie i w reakcji na szoki
W reakcji na szoki
Uwaga: dane za 2005 r. nie są w pełni porównywalne z poprzednimi latami –
zob. wyjaśnienie w tekście.
* Za 2005 r. zaprezentowano także połączenie obu metod.
4.1. Analiza cen
4.1.1. Sposób analizowania cen (time-dependent i state-dependent)
Przedsiębiorstwa nie weryfikują swoich cen nieustannie.
Przyjmuje się, że stosują dwie główne metody analizowania cen: „regularnie” (time-dependent) oraz „ reakcji na szoki” (state-dependent) (Blinder 1991; Blinder et al. 1998).
Różnica pomiędzy nimi polega na tym, kiedy przedsiębiorstwo weryfikuje ceny: czy w oczekiwaniu aż „przyjdzie pora”, czy niezwłocznie po specyficznych zdarzeniach, szokach. Pierwsza metoda („regularnie”) opiera się na regularnej rewizji cen, tj. analizie w określonych odstępach
czasu. Długość tych okresów jest wielkością egzogeniczną,
nie zależy od sytuacji ekonomicznej przedsiębiorstwa. Te
przedziały czasowe mogą według jednych teorii mieć wartości stałe (Taylor 1980), według innych stochastyczne (Calvo 1983). Druga metoda – „w reakcji na szoki” – zakłada,
że czas analiz cen jest endogeniczny i wyznaczają go wyraźne szoki. W sytuacji pojawienia się istotnych impulsów
gospodarczych polityka sprawdzania adekwatności cen
do warunków, w których działa przedsiębiorstwo, zwiększa elastyczność cen w porównaniu z metodą „regularnie”.
Duża część przedsiębiorstw stosuje kombinację obu metod. Ceny są analizowane regularnie, a ponadto przedsiębiorstwo reaguje na zdecydowane zmiany poziomu kosztów bądź popytu.
W polskich przedsiębiorstwach regularność analizowania cen jest wyższa niż w innych krajach europejskich. Jedynie 16,5% firm zadeklarowało, że ceny są
analizowane w odpowiedzi na impulsy istotnie wpływające na kształtowanie poziomu cen (zmiana cen surowców, zaburzenia popytu, modyfikacja stawek podatkowych itp.). Pozostałe firmy (83,5%) badają ceny bądź regularnie, w określonych odstępach czasu (58,5%), bądź
uzupełniają taką metodę w razie konieczności metodą
„w reakcji na szoki” (25%). W krajach strefy euro metodę
„w reakcji na szoki” stosuje średnio 20%, „regularnie” –
34%, a połączenie obu metod – 46%. O ile metodę „w reakcji na szoki” stosuje w Polsce podobny odsetek przedsiębiorstw jak w strefie euro, o tyle nad połączeniem
obu metod zdecydowanie przeważa u nas metoda „regularnie”. Dane te należy jednak interpretować ostrożnie
z powodu nie zawsze łatwej do uchwycenia granicy między metodą „w reakcji na szoki” a „regularnie i w reakcji na szoki”, zarówno w Polsce, jak i w pozostałych krajach (wykres 16). Warto jednocześnie podkreślić, że nie
tylko polskie dane odbiegają od wyników dla strefy euro.
W Wielkiej Brytanii np. metodę „regularnie” stosuje 79%
przedsiębiorstw, „w reakcji na szoki” – 11%, kombinację
obu metod – 10% firm (Hall et al. 2000).
Regularność analiz cen (tzn. zakres stosowania metody time-dependent) spadała w latach 1999–2003. Trudno precyzyjnie określić zmiany, jakie zaszły w 2005 r.,
ponieważ dane za 2005 r. nie są w pełni porównywalne z wcześniejszymi. W 2005 r. pytanie w ankiecie zostało bowiem przeformułowane. W poprzednich latach
nie można było wybrać możliwości łączącej oba modele
zachowań cenowych, czyli odpowiedzi innej niż nieregularnie bądź w regularnych odstępach czasu. W 2005 r.
pojawiła się dodatkowa możliwość: głównie w określonych odstępach czasu, ale również w następstwie wydarzeń istotnych dla kształtowania poziomu cen. Wobec
tego informacja o udziale przedsiębiorstw stosujących
metodę „w reakcji na szoki” może być niedoszacowana
w stosunku do lat poprzednich.
Aby wyjaśnić dlaczego w Polsce dominuje metoda
„regularnie”, należy wspomnieć o trudnościach z klasyfikacją strategii analizowania cen. Trudno bowiem przypuszczać, by te firmy, które deklarują badanie cen jedynie
w dyskretnych przedziałach czasowych, w sytuacji silnego
szoku nie rewidowały ich dodatkowo. Stąd dyskusyjne może być rozróżnienie pomiędzy metodę „regularnie” a kombinacją obu metod. Można także uznać, że w stabilnym,
przewidywalnym otoczeniu przedsiębiorstwa metoda „regularnie” może być traktowana jako szczególny przypadek
metody „w reakcji na szoki” (Sheshinski, Weiss 1977).
Problemy z klasyfikacją sposobów analizowania
cen są również spowodowane wątpliwościami dotyczącymi sposobu definiowania wybranej metody. Zakłada
się mianowicie, że przedsiębiorstwa stosujące metodę
„w reakcji na szoki” stale śledzą kształtowanie się różnych istotnych dla cen czynników (lub prawie stale),
a więc bardzo często badają adekwatność cen do warunków, w jakich działają. Dlatego niektórzy autorzy (np.
Apel et al. 2001) deklaracje o codziennej (bądź jeszcze
częstszej) analizie cen klasyfikują jako metodę „w reakcji
na szoki”. Przy takim ujęciu wyniki badania metod weryfikacji cen są dla Polski bardziej podobne do danych
ze strefy euro. Metodę „regularnie” stosuje przy takim
założeniu nie 59%, lecz 52% firm, natomiast metodę
„w reakcji na szoki”– 23% firm zamiast 16%. Jeszcze
wyraźniejszą korektę danych powoduje przyjęcie za-
Mikroekonomia 27
Tabela 6. Przedsiębiorstwa stosujące przede wszystkim metodę „regularnie” przy
analizowaniu cen (odsetek firm)
Zatrudnienie
Ogółem
Sektor
Odczuwana konkurencja
1–49
50–199
≥200
przemysł
handel
usługi
bardzo
słaba
słaba
silna
bardzo
silna
Belgia
26
23
21
24
22
29
24
25
23
22
19
Niemcy
26
24
29
28
26
–
–
27
21
25
33
Hiszpania
33
31
35
36
29
32
40
42
32
29
31
Francja
39
–
–
–
39
–
–
–
–
–
–
Włochy
40
42
40
35
45
37
35
51
19
Luksemburg
18
18
18
23
16
14
25
14
10
25
Holandia
36
34
26
34
40
35
36
35
36
Austria
41
43
33
35
37
–
44
42
34
39
35
Portugalia
35
33
36
42
32
–
63
47
42
38
25
Strefa euro*
34
Estonia
27
20
25
35
Polska
59
59
66
53
39
17
42
32
49
49
67
60
56
Uwagi:
W budownictwie odsetek przedsiębiorstw stosujących metodę „regularnie” wyniósł w próbie 47%.
W przypadku Francji dane są szacunkowe, na podstawie innych informacji.
* średnia ważona PKB
łożenia proponowanego przez A. Blindera (Blinder et
al. 1998). Według tego autora przedsiębiorstwa, które analizują ceny na tyle często, że ich zmiany następują rzadziej niż przy co czwartej analizie, stosują
w rzeczywistości metodę „w reakcji na szoki”, nawet
jeśli informują inaczej. Przy takiej interpretacji nie ma
mowy o przewadze metody „regularnie”, w tej postaci
stosowałoby ją bowiem tylko 28% badanych firm.
Wydaje się, że sytuacja w Polsce jest mniej ustabilizowana niż w krajach strefy euro (ze względu na mniejszą stabilność polityczną i ekonomiczną, np. zmienność
przepisów, utrudnienia formalnoprawne). Firmy chronią się przed szokami, regularnie (i przy tym częściej niż
gdzie indziej) oceniając adekwatność cen do zmieniających się warunków gospodarczych. Potwierdzeniem
wpływu poczucia bezpieczeństwa funkcjonowania fir-
Tabela 7. Przedsiębiorstwa stosujące zarówno metodę „regularnie”, jak i „w reakcji na
szoki” (odsetek firm)
Zatrudnienie
Ogółem
Sektor
Odczuwana konkurencja
1–49
50–199
≥200
przemysł
handel
usługi
bardzo
słaba
słaba
silna
bardzo
silna
Belgia
40
39
47
44
42
36
48
43
40
44
38
Niemcy
55
56
53
58
55
–
–
51
64
58
45
Hiszpania
28
24
29
32
25
24
34
18
29
33
31
Francja
55
–
–
–
55
–
–
–
–
–
–
Włochy
46
47
47
38
45
62
26
45
53
43
40
Luksemburg
32
29
34
36
27
39
32
25
39
33
27
Holandia
18
17
24
19
21
16
12
18
16
24
Austria
32
30
39
44
36
–
29
35
37
36
39
Portugalia
19
18
22
30
23
–
17
14
19
22
28
Strefa euro*
46
Estonia
50
50
62
38
Polska
25
25
15
38
24
24
27
27
46
33
25
24
Uwagi:
W budownictwie odsetek przedsiębiorstw stosujących zarówno metodę „regularnie”, jak i „w reakcji na szoki”wyniósł w próbie 28%.
W przypadku Francji dane są szacunkowe, na podstawie innych informacji.
* Średnia ważona PKB
Źródło: Ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005); Dabusinskas, Randveer (2006).
28 Microeconomics
my na sposób weryfikacji cen może być kształtowanie
wskaźnika niepewności działania. Jest on bowiem statystycznie istotnie wyższy dla tych podmiotów, które
często (co tydzień) analizują ceny produktów, natomiast
niższy dla tych przedsiębiorstw, które takich analiz dokonują rzadko (raz na rok).
Na poziom odczuwanej niepewności, poczucia braku stabilności funkcjonowania przedsiębiorstw wpływa
m. in. zmienność kursów walutowych w Polsce. Dlatego
eksporterzy, zwłaszcza ci o dominującym udziale eksportu w przychodach, częściej stosują metodę „regularnie” niż firmy nieeksportujące.
Warto też zauważyć, że na metodę analizowania cen
wpływa także to, na jakim etapie rozwoju znajduje się
przedsiębiorstwo. Firmy, które wg własnej oceny znajdują
się w fazie wzrostowej, częściej stosują metodę „regularnie” niż przedsiębiorstwa w fazie dojrzałości (a tym bardziej w spadkowej). W fazie intensywnego rozwoju znajduje się w Polsce prawie 1/4 badanych przedsiębiorstw.
Znaczenie ma również branżowa struktura próby. Mimo że nie odbiega ona bardzo od prób w innych krajach,
to do pewnego stopnia także może zaburzać wyniki. W polskiej próbie jest bowiem mniej firm usługowych (innych
niż handlowe), dla których nieco niższy jest odsetek wskazań „regularnie”. Warto jednocześnie podkreślić, że wśród
polskich firm najwyższy stopień konwergencji w zakresie
metod analizowania cen osiąg-nęły właśnie przedsiębiorstwa usługowe. Odsetek podmiotów regularnie badających
ceny w tej branży (bez handlu) jest bowiem najbardziej
podobny do odsetka w innych krajach (zwłaszcza po wyłączeniu transportu). W przemyśle i handlu w Polsce metodę „regularnie” stosuje się przybliżeniu dwukrotnie częściej niż w krajach strefy euro.
Sposób analizowania cen jest też uwarunkowany
wielkością przedsiębiorstwa10. Duże podmioty częściej
niż mniejsze firmy stosują metodę „regularnie”. Regularność badania cen rośnie wraz z wielkością firmy zarówno w Polsce, jak i w krajach strefy euro. Próba skorygowania wyników (poprzez dopasowanie do struktury
zgodnej ze strukturą zatrudnienia w badaniach IPN11)
nie zmieniła wyraźnie zależności pokazanych w tabeli 5.
Zmniejszył się wprawdzie udział firm, stosujących metodę „regularnie” (z 59% do 53%), ale nadal jest ich więcej niż w innych krajach.
Definicja wskaźnika niepewności opiera się na prawdopodobieństwie prognozowanych zmian popytu. Skonstruowany jest na podstawie pytania o prawdopodobieństwa scenariuszy zakładających zmiany w ciągu roku poziomu sprzedaży produktów przedsiębiorstwa w określonych przedziałach (wzrost/spadek
o 0–5%, 5–10%, 10–20%, 20–50%, powyżej 50%). Wskaźnik niepewności jest
miarą rozproszenia tych przewidywań – dla każdego przedsiębiorstwa jest relacją skorygowanego odchylenia standardowego udzielonych odpowiedzi do skorygowanej średniej tych odpowiedzi (skorygowanych – tzn. uwzględniających
podane prawdopodobieństwa wystąpienia określonych scenariuszy).
W fazie spadkowej znajduje się niewielki odsetek przedsiębiorstw w próbie.
Choć w Polsce ten odsetek jest niższy niż w pozostałych sekcjach, podczas
gdy w większości pozostałych państw – wyższy.
10 Charakter polskiej próby jest odmienny niż w pozostałych krajach – jest tu
mianowicie dużo większa nadreprezentacja dużych firm (zob. rozdział 2.).
11 Zob. wstęp.
4.1.2. Jak często analizowane są ceny?
W 2005 r. wzrosła regularność badania cen, ale zmniejszyła się częstość takich analiz. Wzrósł odsetek przedsiębiorstw weryfikujących ceny raz w roku, co pół roku bądź kwartalnie, spadł zaś udział tych firm, które badają poziom cen najczęściej: codziennie lub co
tydzień. Nadal jednak ceny są w Polsce analizowane
częściej12 niż w strefie euro. Przeciętnie co najmniej
raz w miesiącu analizuje ceny w Polsce ponad połowa przedsiębiorstw (52%), tzn. średnio dwa razy więcej firm niż w pozostałych krajach. Najrzadziej, tzn.
mniej niż raz na kwartał, bada ceny jedynie co piąta
firma (19%), podczas gdy w strefie euro jest ich 3 razy więcej – w większości badanych krajów ponad połowa przedsiębiorstw analizuje ceny najwyżej 3-krotnie w ciągu roku. Te proporcje potwierdza także mediana liczby takich analiz – bardzo odbiega ona od statystyk w strefie euro i wynosi 12 wobec 1÷4 w innych
państwach. Warto jednak dodać, że Polska nie jest wyjątkiem; np. w Wielkiej Brytanii mediana również wynosi 12 (Hall et al. 1997).
Na częstość badania cen wpływa wielkość przedsiębiorstwa. Podobnie jak w większości innych krajów duże polskie firmy częściej niż małe i średnie dokonują tego typu analiz. Możliwym wyjaśnieniem tego zjawiska jest to, że zarówno analizowanie, jak i korygowanie cen pociąga za sobą koszty, które mogą być
uciążliwe w mniejszych jednostkach (Amirault 2005).
Otrzymane dane mogą być w pewnym stopniu skutkiem przewagi dużych przedsiębiorstw w próbie. Korekta danych, poprzez uwzględnienie struktury wg
Tabela 8. Ile razy analizowane są ceny
w ciągu roku (odsetek przedsiębiorstw)
≤3
4–11
≥12
Mediana
Belgia
88
8
4
1
Niemcy
53
17
30
3
Hiszpania
86
7
7
1
Francja
47
22
31
4
Włochy
57
14
28
1
Luksemburg
54
20
26
2
Holandia
44
19
37
4
Austria
46
25
29
4
Portugalia
69
26
5
2
Strefa euro*
57
17
26
Estonia
61
16
24
2
Polska
19
29
52
12
Uwagi:
12 Warto jednak przypomnieć, że rok 2005 był rokiem poakcesyjnym i trwały
w tym czasie procesy dostosowawcze.
Mikroekonomia 29
Tabela 9. Ile razy analizowane są ceny w ciągu roku – wg branż (odsetek przedsiębiorstw)
Przemysł
Handel
Usługi
≤3
4–11
≥12
mediana
≤3
4–11
≥12
mediana
≤3
4–11
≥12
mediana
Belgia
81
12
7
1
94
4
2
1
92
5
3
1
Niemcy
51
19
30
–
–
–
–
–
–
–
–
–
Hiszpania
90
6
5
1
72
12
17
1
92
6
2
1
Francja
47
22
31
4
–
–
–
–
–
–
–
–
Włochy
55
15
30
–
49
19
32
–
70
11
20
–
Luksemburg
68
21
11
2
44
11
44
4
67
21
13
2
Holandia
42
19
39
4
28
16
56
12
55
21
24
1
Austria
37
29
35
4
–
–
–
–
53
22
24
2
Portugalia
65
15
20
2
–
–
–
–
85
6
9
2
Strefa euro*
58
16
26
56
15
29
74
11
15
Estonia
74
13
13
1
37
23
40
4
74
11
16
2
Polska
20
28
52
12
11
23
67
12
28
30
42
4
Uwaga: w budownictwie odsetek przedsiębiorstw wyniósł w próbie w kolejnych klasach 13%, 46% i 41%, mediana – 4.
Wykres 17. Częstość regularnego
analizowania cen produktów przez
przedsiębiorstwa
70
60
50
40
30
20
10
0
1998
1999
≤3
2000
4-11
2001
2002
2003
2004
2005
≥12
Uwaga: zaznaczone punkty odpowiadają odpowiednim wartościom średnim dla UE.
Źródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005).
wielkości zatrudnienia zgodnej ze średnią europejską13,
zmienia bowiem wyniki dotyczące analiz cen – są bardziej podobne do danych strefy euro. Nie zmienia jednak hierarchii odpowiedzi – mniej niż raz na kwartał bada ceny 52% przedsiębiorstw, co najmniej raz na miesiąc
– 19%, natomiast po korekcie odpowiednio: 47% i 22%.
Należy jednak podkreślić, że mediana liczby analiz cen
po tego typu korekcie wynosi 4, czyli kształtuje się na
poziomie obserwowanym w innych krajach UE.
Częstość analizowania cen jest zróżnicowana
w zależności od branży. Najrzadziej badanie cen przeprowadzają przedsiębiorstwa usługowe (po wyłączeniu handlu), najczęściej zaś handlowe, podobnie jak
w pozostałych krajach. W każdej z tych klas ceny
są zdecydowanie częściej badane w Polsce. Mediany
liczby analiz cen w ciągu roku są wyższe niż w innych
państwach strefy euro i wynoszą 12 dla przemysłu i han13 Zob. rozdział 2.
dlu oraz 4 dla usług. Po dokonaniu wspomnianej wcześniej korekty danych ze względu na wielkość zatrudnienia przedsiębiorstwa częstość analiz cen w Polsce nadal
jest wyższa niż w krajach strefy euro, ale ta rozbieżność
się zmniejsza. Skorygowane w ten sposób mediany dla
przemysłu, handlu i usług są podobne jak w państwach
strefy euro.
Na częstość badania cen oddziałuje także poziom odczuwanej presji konkurencyjnej14. Podobnie
jak w większości krajów strefy euro silniejsza konkurencja skłania przedsiębiorstwa do częstszych analiz cen.
4.2. Zmiana cen
Stopień sztywności cen możemy mierzyć częstotliwością ich zmian, podając średni okres pomiędzy takimi
zmianami bądź liczbę korekt cen w ciągu roku. Mediana
liczby zmian cen dokonywanych w ciągu roku nie różni nas od krajów strefy euro – zarówno w Polsce, jak i w
prawie wszystkich państwach strefy euro wynosi 1. Należy jednak stwierdzić, że w Polsce zmienność cen jest
większa. Odsetek zmian dokonywanych mniej niż raz do
roku jest bowiem niemal 2 razy niższy w Polsce niż w
krajach UE (15% wobec 27%), natomiast udział przedsiębiorstw, które najczęściej wprowadzają korekty cen
(co najmniej raz na kwartał) jest w Polsce ponad 2 razy
wyższy niż w strefie euro (co trzecie przedsiębiorstwo w
Polsce wobec średnio co siódmej firmy w innych analizowanych krajach). Warto jednocześnie podkreślić, że w
14 Poziom konkurencji odczuwanej przez przedsiębiorstwa został zdefiniowany jako:
– silny – jeśli firma za jeden z dwóch najważniejszych czynników powstrzymywania się od podnoszenia cen uznała obawę przed tym, że konkurenci nie podniosą cen,
– słaby – w pozostałych przypadkach, czyli jeśli ten czynnik nie był istotny.
30 Microeconomics
Tabela 10. Ile razy w roku ceny są
zmieniane (odsetek przedsiębiorstw)
<1
1
2–3
≥4
Mediana
Belgia
18
55
18
8
1
Niemcy
44
14
21
21
1
Hiszpania
14
57
15
14
1
Francja
21
46
24
9
1
Włochy
20
50
19
11
1
Luksemburg
15
31
27
27
2
Holandia
10
60
19
11
1
Austria
24
51
15
11
1
Portugalia
24
51
14
12
1
Strefa euro*
27
39
20
14
Estonia
14
43
25
18
1
Polska**
15
42
11
33
1
** Po uwzględnieniu wielkości przedsiębiorstw wskaźniki te wynoszą odpowiednio 19,40,11,30, a mediana – 1.
Wykres 18. Przedsiębiorstwa, które
zmieniają ceny najwyżej raz w roku (odsetek
firm w Polsce w latach 2001–2005)
%
60
50
4.3. Częstość analizowania a częstość zmieniania cen
40
30
20
57,9
43,1
45,5
45,6
2001
2002
2003
56,4
Sztywność cen może się pojawić już na etapie badania
cen, ponieważ najczęściej jest ono przeprowadzane w
pewnych odstępach czasu, wobec czego niejednokrotnie
10
0
USA, Kanadzie i Wielkiej Brytanii mediana liczby zmian
jest wyższa15 (odpowiednio: 1,4; 4; 2 zmiany w roku).
W ciągu ostatnich 5 lat16 częstość zmian cen w Polsce zmalała, na co niewątpliwie wpłynął spadek inflacji. Przez 2 kolejne lata ponad połowa polskich przedsiębiorstw zmieniała ceny najwyżej raz w roku (por. wykres 18). Jest to znacznie więcej niż poprzednich latach
(o ponad 10 pkt proc.). Także mediana liczby zmian cen
zmniejszyła się w tym okresie – w latach 2001–2003 wynosiła bowiem 2.
Zróżnicowanie częstotliwości rewizji cen jest widoczne w podziale branżowym. W handlu zmiany cen
są częstsze (ponad połowa przedsiębiorstw zmienia ceny co najmniej raz na kwartał) niż w innych sektorach,
natomiast w usługach są rzadsze, co jest zbieżne z wynikami w większości innych krajów. Najwyższą sztywność
cen w usługach można wytłumaczyć wysokim udziałem
kosztów pracy.
Zmienność cen tłumaczy także presja konkurencyjna otoczenia. Przedsiębiorstwa o silniej odczuwanej
konkurencji częściej dokonują korekt swoich cen, co jest
charakterystyczne dla większości badanych państw UE.
Zwiększona niepewność przedsiębiorstw co do warunków działania oraz kształtowania się przyszłego popytu powoduje, że decyzje dotyczące cen są bardziej elastyczne – statystycznie częściej niepewność skłania nie
tylko do analiz, ale i zmian cen.
2004
2005
15 16 Źródło: ankieta NBP, obliczenia własne.
Por. Blinder et al. (1998); Amirault et al. (2005); Hall et al. (1997).
Tzn. od kiedy zbierane są dane.
Tabela 11. Ile razy ceny są zmieniane w ciągu roku – wg branż (odsetek przedsiębiorstw)
Przemysł
Handel
Usługi
<1
1
2–3
≥4
mediana
<1
1
2–3
≥4
mediana
<1
1
2–3
≥4
mediana
Belgia
20
51
15
14
1
14
53
27
6
1
25
64
7
4
1
Niemcy
44
14
21
21
1
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Hiszpania
20
59
10
11
1
9
43
20
28
1
11
64
18
7
1
Francja
21
46
24
9
1
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Włochy
19
51
18
13
1
15
40
41
5
1
33
57
5
5
1
Luksemburg
22
45
22
12
1
8
22
27
43
2
22
36
27
16
1
Holandia
10
67
18
5
1
7
45
28
20
1
13
67
14
6
1
Austria
8
60
22
11
1
-
-
-
-
-
35
44
11
10
1
Portugalia
23
48
17
13
1
-
19
70
5
6
1
Strefa euro*
28
39
18
15
24
60
10
6
Polska**
13
45
12
30
19
49
8
23
1
-
-
-
-
12
43
32
14
14
26
8
52
4
** Po uwzględnieniu wielkości przedsiębiorstw wskaźniki te wynoszą odpowiednio: dla przemysłu 16,43,16,25 i mediana 1; dla handlu
19,29,7,45 i mediana 2; dla usług 31,44,4,22 i mediana 1.
1
Tabela 12. Analiza a zmiany cen
(najwyżej 3-krotne w ciągu roku; odsetek
przedsiębiorstw)
Wykres 21. Odsetek polskich przedsiębiorstw, które równie często zmieniają, jak
analizują ceny
Analiza cen
≤3
Zmiana cen ≤3
Belgia
88
91
Niemcy
53
79
Hiszpania
86
88
Francja
47
91
20
Włochy
57
89
15
Luksemburg
54
73
Holandia
44
89
Austria
46
90
Portugalia
72
88
Strefa euro*
57
86
Estonia
61
82
Polska**
19
67
40
30
25
5
0
18,9
2002
2003
48,0
35,9
19,3
17,7
Co miesiąc
4.4. Skutek zmian cen w skali roku
20,7
14,6
8,9
10
5,3
2,0
0
ani razu
Zmiana cen
1-2 razy
3-5 razy
6-20 razy
2005
nie jest odpowiedzią na impulsy płynące z otoczenia. Innym powodem sztywności jest to, że korekty cen nie za
każdym razem są konsekwencją ich analizy. Choć zmiany cen odbywają się rzadziej niż ich analizowanie (nie
tylko w Polsce, ale i w innych krajach – por. tabela 12),
w Polsce to zjawisko jest wyraźniejsze. Częstość badania
cen znacznie bardziej przewyższa średnią unijną niż
częstość ich korygowania. W Polsce 2/3 przedsiębiorstw
rzadko, tzn. co najwyżej 3 razy w roku, zmienia ceny
(86% firm w strefie euro), natomiast równie rzadko analizuje ceny co piąta firma (57%
w UE). Sytuacja jednak
Codziennie
się zmienia – co trzecie przedsiębiorstwo w Polsce analizuje i modyfikuje ceny z Cotaką
tydzieńsamą częstotliwością;
od 2002 r. rośnie udział tego typu firm (por. wykres 21).
28,2
30
2004
ponad 20 razy
Analiza cen
Wykres 20. Rozkład regularne analizy
a regularne zmiany cen (odsetek próby)
Analiza cen
%
20
2001
16,5
23,3
60
40
36,5
27,0
10
Wykres 19. Porównanie częstotliwości
regularnych analiz i zmian cen
(odsetek próby)
50
%
35
** Po uwzględnieniu wielkości przedsiębiorstw wskaźniki te wynoszą odpowiednio 22 i 70.
Źródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005), Dabusinskas, Randveer (2006).
Kwartalnie
Wyniki ankiet NBP pozwalają porównać informacje o
skutkach zmieniania cen (zarówno
podwyżek, jak i obRocznie
Rocznie Kwartalnie Co miesiącCo tydzieńCodziennie
niżek) dokonywanych
w latach 2004 i 2005. Trzeba podZmiana cen
0,0%-5,0% że
5,0%-10,0%
10,0%-15,0%
15,0%-20,0%
kreślić,
był to szczególny
okres dla polskich przedsiębiorstw i ich strategii cenowych (akcesja do UE w maju
Wykres 22. Deklaracje polskich
przedsiębiorstw o wysokości podwyżek cen
w 2004 i 2005 r.
Codziennie
50
Co tydzień
Co miesiąc
%
47,9
45
Analiza cen
35,9
28,2
zy
Mikroekonomia 31
40
35,4
35
30
25,6
25
17,9
20
14,6
Kwartalnie
10
8,9
5,3
10,3
Zmiana cen
ponad 20 razy
0,0%-5,0%
5,0%-10,0%
10,0%-15,0%
14,6
10,5
4,2
3,2
5
Rocznie
Rocznie Kwartalnie Co miesiącCo tydzieńCodziennie
6-20 razy
15
5,3
0
Duża podwyżka Mała podwyżka
2004
2005
15,0%-20,0%
Bez zmian
Mała obniżka
Duża obniżka
32 Microeconomics
2004 r.). W wyniku wszystkich zmian 51,1% firm podniosło
ceny w 2005 r., a więc zwiększył się zakres podwyżek dokonywanych w ciągu roku (w 2004 r. 45,7% podmiotów podniosło ceny – por. wykres 22). Skalę tych podwyżek przedsiębiorstwa uznały za mniejszą. W 2005 r. 3,2,% firm – ponad
3-krotnie mniej niż w 2004 r. – określiło dokonane w ciągu
roku podwyżki jako znaczne (w 2004 r. 10,3%). Jednocześnie
poszerzył się w tym okresie zakres obniżek cen, głównie niewielkich (19,9% przedsiębiorstw w 2005 r. i 14,7% rok wcześniej)17. W rezultacie udział firm, które dokonały podwyżek,
pozostał w 2005 r. większy niż udział podmiotów, które obniżyły ceny. Należy podkreślić, że skala ocen znaczna/mała
dla podwyżek cen jest inna niż dla obniżek. Asymetrię tych
ocen pokazują mediany wysokości tych zmian. Dla znacznych podwyżek mediana wynosi 15%, małych podwyżek
–5%, znacznych obniżek –7%, a dla małych obniżek –0,8%.
Warto zauważyć, że choć większość zmian cen są to ruchy
w górę, jednak obniżki też są liczne (w ciągu całego 2004 r.
58% wszystkich modyfikacji cen to podwyżki, a 42% – obniżki18). Należy także dodać, że na skalę zmiany ceny głównego produktu w ciągu roku wpływa częstość dokonywania
korekt. Korelacja liczby modyfikacji cen i rocznego rezultatu
takich zmian (czyli zmiany wyrażonej w procentach) jest dodatnia i istotna statystycznie, choć jednocześnie nie jest bardzo silna19.
4.5. Czynniki powstrzymujące przedsiębiorstwo przed zmianami cen
Ekonomia keynesowska zakłada sztywność pewnych
wielkości nominalnych, takich jak płace czy ceny. A.
Blinder, przeprowadzając w 1990 r. badanie ankietowe
17 Warto zauważyć, że zmiany cen głównych produktów przedsiębiorstw były
zgodne z kształtowaniem się cen produkcji w gospodarce: w 2004 r. – średnioroczne PPI wyniosło 107%, podczas gdy w 2005 r. – 100,7%.
18 Brak danych za 2005 r.
19 Współczynnik korelacji wynosi 0,29.
na grupie około 70 przedsiębiorstw, dokonał próby wyjaśnienia od strony mikroekonomicznej, dlaczego ceny produktów i usług oferowanych przez firmy są nieelastyczne. Przedstawił 12 teorii tłumaczących sztywność cen i zbadał ich znaczenie dla zmian cen w przedsiębiorstwach. Poniżej omówiono najważniejsze z tych
teorii (Blinder 1991).
1. Non-price factors (delivery lags/services). Teoria ta zakłada, że cena produktu jest tylko jednym z elementów, które odbiorcy biorą pod uwagę przy zakupie
produktu. Dlatego firmy wolą zamiast obniżać (podwyższać) ceny, gdy popyt spada (rośnie), skrócić (wydłużyć)
czas dostaw i (lub) zaoferować więcej (mniej) dodatkowych usług w ramach tej samej ceny.
2. Co-ordination failure. Teoria ta mówi, że firmy
nie chcą podwyższać (obniżać) ceny jako pierwsze, nawet jeśli jest taka konieczność. Gdyby bowiem firma
podniosła cenę mogłaby stracić klientów w sytuacji,
gdyby inne firmy nie podniosły cen. Z drugiej strony
gdyby firma zdecydowała się na obniżenie cen, mogłoby
to nie zwiększyć jej udziału w rynku, gdy wszyscy konkurenci również obniżą ceny. Dlatego gdy konkurenci
podniosą ceny, firma podąży nimi.
3. Explicit contracts. Teoria ta zakłada, że przyczyną
sztywności cen są kontrakty zawarte z odbiorcami, które zobowiązują przedsiębiorstwa do utrzymania ceny na
niezmienionym poziomie.
4. Implicit contracts. Według tej koncepcji istnieją
nieformalne umowy między przedsiębiorstwem a odbiorcą, dzięki którym przedsiębiorstwo buduje długoterminowe relacje z klientem i próbuje zapewnić sobie jego lojalność poprzez stabilność cen.
5. Cost-based pricing. Ceny oparte są na kosztach
i pozostają niezmienione, dopóki koszty nie wzrosną
lub nie spadną.
Wykres 23. Czynniki powstrzymujące przedsiębiorstwo przed zmianą cen produktów
A. Przeszkody w podnoszeniu cen Ceny konkurencji
41,8
25,0
Kontrakty
Korekta ceny
w przeciwnym
kierunku
7,3
6,9
Inne
Korekta ceny
w przeciwnym
kierunku
11,6
15,5
24,8
Kontrakty
14,7
14,9
Brak przeszkód
B. Przeszkody w obniżaniu cen
20,3
Inne
8,8
11,1
Spadek jakości
3,8 3,5
2,2
Strategia
nieokrągłych
cen
Strategia
nieokrągłych
cen
0,3
Utrudnienia
formalno-prawne
1,7 1,5
0,0
Menu costs
10,0
20,0
Najważniejszy czynnik
30,0
40,0
50,0
60,0
Czynnik drugi co do ważności
2,6
10,0
12,8
Utrudnienia
formalno-prawne
0,0
Menu costs 1,4
10,5
26,4
Brak przeszkód
2,2
8,7
6,3
3,1
0,7
1,3
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
Mikroekonomia 33
Tabela 13. Ranking czynników powstrzymujących przedsiębiorstwo przed zmianami cen
Implicit
contracts
Explicit
contracts
Cost-based pricing
Co-ordination
failure
Judging
quality
by price
Temporary
shocks
Change
non-price
factors
Menu
costs
Costly information
Pricing
thresholds
Strefa euro
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Belgia
1
2
3
4
5
6
7
10
9
8
9
6
Niemcy
1
Hiszpania
1
3
Francja
4
2
Włochy
2
2
3
1
3
4
5
1
2
2
3
4
5
8
Portugalia
1
4
3
2
6
5
Estonia
2
3
1
4
5
Estonia (↑)*
1
2
3
4
Estonia (↓)**
2
5
1
4
2
2
7
7
3
1
Polska (↓)**
8
5
Austria
Polska (↑)*
4
4
6
3
1
3
6
5
9
7
10
7
9
8
6
8
9
7
6
8
7
5
6
8
9
7
3
5
4
1
5
4
* ranking czynników powstrzymujących przed wzrostem cen
** ranking czynników powstrzymujących przed obniżaniem cen
6. Menu costs. Przedsiębiorstwa ponoszą koszty
w związku ze zmianami cen (np. koszt druku nowych
cenników, katalogów, etykiet), jak również koszty zdobycia informacji niezbędnych do podjęcia decyzji o zmianach cen (costly information).
7. Pricing thresholds. Teoria ta mówi, że ustalanie cen na atrakcyjnym psychologicznie poziomie (np.
19,95 zł zamiast 20 zł) powoduje, że firmy niechętnie
je zmieniają.
8. Judging quality by price. Według tej teorii, firmy
nie obniżają cen z obawy przed tym, że odbiorcy będą ją
wiązać ze spadkiem jakości produktu.
Autorzy prac dotyczących mechanizmu kształtowania cen i przyczyn braku ich elastyczności, przeprowadzonych w ramach projektu IPN, przedstawili jeszcze
jedną koncepcję, która wg nich wyjaśnia, dlaczego ceny
w przedsiębiorstwach pozostają sztywne.
9. Temporary shocks. Teoria ta zakłada, że przedsiębiorstwo nie zmieni cen, gdy uzna wydarzenie (szok) za
przejściowe i sądzi, że zmiana ta byłaby krótkotrwała.
Ankieta przeprowadzona przez NBP nie pozwala
odnieść się do wszystkich wyżej wymienionych teorii.
Możemy jednak powiedzieć, że do najczęściej wymienianych czynników powstrzymujących polskie przedsiębiorstwa przed podniesieniem cen w sytuacji, gdyby cena nie pokrywała kosztów produkcji czy nie zapewniała satysfakcjonującej marży, należą: obawa, że konkurenci nie
podniosą swoich cen (co-ordination failure, blisko 54% respondentów) oraz kontrakty zawarte z odbiorcami gwarantujące stałość ceny (explicite contracts, 41%). Wyniki te są
zbliżone do wyników badań włoskiego banku centralnego
(Fabiani, Gattulli, Sabbatini 2004).
Warto zwrócić uwagę, że około 17% respondentów
nie widzi żadnych przeszkód, które uniemożliwiałyby
podniesienie cen. Według danych za 2005 r. odsetek
ten rośnie wraz z poprawą oceny sytuacji ekonomicznej
przedsiębiorstwa oraz oceny konkurencyjności jego wyrobów na rynku europejskim – od 6% w grupie oceniającej swoją konkurencyjność na poziomie 1 do 19% w grupie firm dających swoim produktom ocenę 5, w skali od
0 (najgorsza ocena) do 5 (najlepsza ocena). Częściej też
nie widzą przeszkód w obniżaniu cen firmy prywatne
(w porównaniu z publicznymi). To jednak może być wynikiem m.in. pewnych utrudnień formalnoprawnych, na
które natykają się przedsiębiorstwa publiczne.
Decyzje o powstrzymaniu się przed podwyżkami
cen z obawy, że konkurenci nie podejmą podobnych decyzji, są silnie skorelowane z oceną konkurencyjności
produktów. Im niższa jest ta ocena, tym ważniejsza staje się reakcja przedsiębiorstw konkurujących na rynku.
Widać również, że obawy te są większe w firmach prywatnych niż publicznych.
Wykres 24. Okres, jaki najczęściej obejmują kontrakty dotyczące cen dostarczanych wyrobów (odsetek przedsiębiorstw)
2005 6,1
9,6
2004 5,8
12,6
2003 6,1
12,2
2002
8,9
35,3
10,1
15,9
13,0
14,1
2001 8,9
14,3
13,8
11,7
0
12,0
10
Miesiąc
20
Kwartał
33,6
6,8
33,4
Pół roku
50
3,1
60
Rok
24,3
4,9
24,3
40
27,4
5,5
31,3
17,8
30
32,9
5,5
31,8
9,6
2000
7,1
32,3
70
Kilka lat
26,8
31,1
80
%
90
100
Brak kontraków
34 Microeconomics
Czynnikami, które powstrzymują przedsiębiorstwo
przed obniżaniem cen produktów, są przede wszystkim: obawa, że przedsiębiorstwo niedługo będzie zmuszone do korekty ceny w przeciwnym kierunku, co rodzi dodatkowe koszty (temporary shocks) (ponad 33%
respondentów), oraz kontrakty z odbiorcami zapewniające niezmienność ceny (31%). Prawie co piąte przedsiębiorstwo obawia się, że klienci będą wiązać obniżkę
ceny ze spadkiem jakości produktu. Zdecydowanie częściej nie widzą przeszkód w obniżaniu cen firmy, które wysoko oceniają konkurencyjność swoich wyrobów
oraz firmy w dobrej i bardzo dobrej sytuacji ekonomicznej. Przedsiębiorstwa źle oceniające swoją sytuację bardziej też obawiają się, że ich klienci negatywnie odbiorą
obniżkę cen.
Jak już wspomniano, jedną z ważniejszych przyczyn sztywności cen są kontrakty z odbiorcami zawierane przez przedsiębiorstwa. Zmniejszają one jednak ryzyko działalności firmy. Przeprowadzone badania ankietowe pozwalają ocenić, czy i w jakim stopniu przedsiębiorstwa zabezpieczają się przed ewentualnymi stratami (wynikającymi z niemożności zmian cen) poprzez
stosowanie w umowach klauzul gwarantujących im
określoną cenę. Odpowiedzi respondentów pokazują,
że około 2/3 przedsiębiorstw zawarło w 2005 r. umowy z odbiorcami, gwarantujące ceny dostarczanych wyrobów. Najczęściej były to kontrakty obejmujące jeden
rok (35% analizowanej populacji). W dalszej kolejności
firmy podpisywały kontrakty obejmujące jeden kwartał
oraz pół roku. Warto zwrócić uwagę na pewną tendencję, którą daje się zauważyć w ostatnich 5 latach: wydłuża się okres, jaki obejmują „kontrakty cenowe”. Ubywa
firm zawierających umowy na miesiąc, kwartał czy pół
roku na rzecz zawierających kontrakty na okres nie krótszy niż rok. Odpowiedzi respondentów pokazują też, że
blisko 33% przedsiębiorstw nie stosowało w 2005 r. żad-
nych umów z odbiorcami dotyczących gwarantowania
ceny dostarczanych wyrobów. Warto zwrócić uwagę, że
odsetek ten utrzymuje się na jednym z najwyższych poziomów w ostatnich 5 latach.
Umowy z odbiorcami dotyczące cen nieco częściej
zawierane są przez eksporterów (w 2005 r. blisko 72%
tej grupy), przedsiębiorstwa, które mają silną pozycję
na rynkach, oraz firmy deklarujące dobrą kondycję ekonomiczną.
Spośród przedsiębiorstw, które zadeklarowały, że
zawierają kontrakty dotyczące cen, oraz poinformowały,
jaka część ich przychodów ze sprzedaży była w 2005 r.
objęta kontraktami, połowa ocenia, że udział przychodów ze sprzedaży objętej takimi kontraktami w 2005 r.
nie przekraczał 70%, natomiast 17% firm kontraktowało
całą sprzedaż. Średnio przedsiębiorstwa zabezpieczały
umowami z odbiorcami 63% przychodów ze sprzedaży.
5. Przyczyny zmian cen
5.1. Przyczyny zmian cen produktów
Wśród najważniejszych powodów, które skłoniły przedsiębiorstwa do podwyżki ceny głównego produktu w
2005 r., były: wzrost cen surowców i komponentów
(62% odpowiedzi), zmiany cen konkurencji (26%), zmiany kursu złotego (23%). Istotny wpływ na wzrost cen
miały także zmiany cen paliwa i kosztów pracy. Konieczność dostosowania się do warunków na rynkach
Unii Europejskiej była jednym z głównych powodów
wzrostu cen wyrobów w opinii 3% firm (jednak tylko
niespełna 1,4% ankietowanych stawia ten czynnik na
pierwszym miejscu).
Najistotniejszym czynnikiem wpływającym na decyzje przedsiębiorstw o obniżaniu cen były obniżki cen
Wykres 25. Najważniejsze czynniki powodujące zmianę ceny głównego produktu w 2005 r.
A. Przyczyny wzrostu cen B. Przyczyny spadku cen
Zmiana cen surowców
(poza paliwem)
Zmiana cen konkurentów
Zmiana cen konkurentów
Zmiana popytu krajowego
Zmiana kursu złotego
Zmiana kursu złotego
Zmiana cen paliwa
Zmiana cen surowców
(poza paliwem)
Zmiana kosztów pracy
Zmiana popytu zagranicznego
Zmiana popytu krajowego
Zmiana produktywności
Zmiana popytu zagranicznego
Zmiana cen paliwa
Inne
Dostosowanie do cen na rynkach UE
Zmiana produktywności
Zmiana udziału przedsiębiorstwa na rynku
Dostosowanie do cen na rynkach UE
Inne
Zmiana stawek amortyzacacyjnych i innch
czynników ustalanych urzędowo
Zmiana kosztów pracy
Zmiana udziału przedsiębiorstw na rynku
Zmiana stopy procentowej
Zmiana stopy procentowej
Zmiana stawek amortyzacyjnych i innch
czynników ustalanych urzędowo
0
10
20
30
Najważniejszy czynnik
40
50
60
Czynnik drugi co do ważności
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Mikroekonomia 35
dokonane przez konkurencję (50% ankietowanych firm).
W następnej kolejności respondenci deklarowali zmianę
popytu krajowego (27%) i zmianę kursu złotego – 25%.
Około 7% przedsiębiorstw obniżało swoje ceny pod presją dostosowań do rynku Unii Europejskiej.
Badania przeprowadzone przez banki centralne
państw należących do strefy euro pokazały, że powodem zmian cen wyrobów na rynku europejskim są te same czynniki, które wymieniają polscy przedsiębiorcy.
Dla firm działających w strefie euro najważniejszym powodem podwyżek cen są: wzrost kosztów materiałów
i wynagrodzeń, a w dalszej kolejności zmiany cen konkurencji i popytu. Najważniejszymi przyczynami obniżek cen są zmiany cen konkurencji, spadek cen materiałów i zmiany popytu. W 2005 r. w Polsce, na skutek dużych wahań kursu złotego wobec dolara i euro,
kurs walutowy stał się jednym z ważniejszych powodów zmian cen.
Istotny jest też wniosek, który znajduje potwierdzenie
także w polskiej gospodarce: że istnieje pewna asymetria
reakcji przedsiębiorstw na zmiany czynników wpływających na ruch cen. I tak: zmiany kosztów produkcji mają
większy wpływ na ceny wyrobów, gdy muszą być one podniesione, niż gdy mają być obniżone. Spadek popytu i cen
konkurencji silniej oddziałuje na obniżanie cen, natomiast
wzrost tych kategorii ma mniejszy wpływ na ich podnoszenie (Fabiani et al. 2005).
Ciekawe wnioski płyną z analizy wpływu presji konkurencyjnej na potencjalną reakcję przedsiębiorstwa na wzrost kosztów działalności. Widać, że
w 2004 r. konkurencja na rynku ograniczała skłonność
polskich przedsiębiorstw do przerzucania na odbiorców
rosnących kosztów, choć w niewielkim stopniu. Z kolei w 2005 r. sytuacja się zmieniła: przedsiębiorstwa deklarujące silną konkurencję na rynku, na którym działają, zdecydowanie rzadziej ograniczałyby inne koszty,
aby utrzymać cenę na niezmienionym poziomie. Przyczyną może być to, że duża konkurencja już wcześniej
zmusiła je do racjonalizacji kosztów i w rezultacie zdecydowanie częściej obarczałyby swoich klientów wzrostem kosztów. Wytłumaczeniem takiej sytuacji może być
również znaczny wzrost popytu wewnętrznego w Polsce
w 2006 r. Ankietę za 2005 r. przedsiębiorstwa wypełniały na ogół w maju 2006 r., więc choć oceniały skalę
konkurencji w 2005 r., to ewentualną reakcję na wzrost
kosztów działalności odnosiły już do warunków gospodarczych w 2006 r. (por. wykresy 27 i 28).
Duży odsetek firm absorbujących wzrost kosztów działalności wynika częściowo z faktu, że w 2004
Wykres 27. Ocena sytuacji ekonomicznej
przedsiębiorstwa a jego reakcja na
wzrost kosztów działalności (odsetek
przedsiębiorstw)
5.2. Transmisja zmian kosztów działalności na ceny wyrobów
przedsiębiorstwa
Bardzo
trudna
Wyniki badań ankietowych pokazują, że w 2005 r. blisko
60% ankietowanych firm zareagowałoby na wzrost kosztów działalności, obniżając inne koszty bądź zwiększając efektywność działania, bądź rezygnując z części marży tak, by nie podnosić cen wyrobów. Pozostała część
przedsiębiorstw w części lub w całości przerzuciłaby
wzrost kosztów na odbiorców.
Zdecydowanie chętniej całością lub przynajmniej
częścią wzrostu kosztów obarczyłyby nabywców podmioty
w bardzo dobrej sytuacji ekonomicznej (por. wykres 27).
6,3
Trudna
14,8
Dosyć
dobra
10,0
Bardzo
dobra
43,5
12,9
39,1
13,1
37,9
45,9
7,6
39,5
20
40
60
80
100
Ceny stałe, spadek marży
Ceny stałe, marże stałe, spadek innych kosztów
Źródło:
Źródło: ankieta
ankieta NBP.
NBP 2005.
7,8
31,3
11,1
49,9
6,8
28,6
14,4
23,8
16,5
48,1
12,4
49,4
2005
30,3
31,1
Wzrost cen, marża stała
Wzrost cen, częściowa utrata marży
słaba
7,4
24,2
%
0
silna
2004
37,5
2004
2005
14,5
21,9
15,1
słaba
30,5
25,0
Wykres 28. Presja konkurencyjna na rynku
a reakcja przedsiębiorstwa na wzrost
kosztów działalności w latach 2004 i 2005
Wykres 26. Reakcja przedsiębiorstwa
na wzrost kosztów działalności (odsetek
przedsiębiorstw)
11,6
31,3
49,4
silna
7,8
38,3
17,2
36,7
%
0
20
40
60
80
Źródło:ankieta
ankietaNBP
NBP.2005.
Źródło:
100
%
0
20
40
Źródło: ankieta NBP.
NBP 2005.
60
80
100
36 Microeconomics
Wykres 29. Odsetek przedsiębiorstw
informujących, że cena głównego produktu
nie pokrywała jednostkowych kosztów
zmiennych (%)
2005 7,9
76,8
15,3
2004 8,2
75,0
16,8
0
20
Tak
40
Nie
60
80
100
Nie dotyczy
i 2005 r. jedynie w 8% badanych firm cena głównego produktu nie pokrywała nawet jednostkowych
kosztów zmiennych. Niepokojące jest natomiast to,
że sytuacja taka trwała (średnio w ciągu roku) ponad 5 miesięcy (na podobnym poziomie kształtowała się mediana).
5.3. Reakcja przedsiębiorstw na zmiany popytu
Analogicznie jak w przypadku wzrostu popytu dominującą reakcją na jego spadek byłaby redukcja produkcji. Odsetek przedsiębiorstw, deklarujących takie
działanie w ciągu trzech lat badania pozostaje dość stabilny. Zwraca uwagę malejący odsetek firm, które w sytuacji spadku popytu nie wahałyby się obniżyć cen swoich wyrobów. Może to świadczyć o tym, że ceny już są
na minimalnym poziomie, jaki jest w stanie zaakceptować przedsiębiorstwo. Wyniki ankiety pokazały także,
że presja konkurencji korzystnie wpływa na skłonność
firm do obniżania cen w przypadku spadku popytu.
Niepokoi duże zróżnicowanie skłonności do redukcji zatrudnienia w odpowiedzi na spadek zapotrzebowania ze strony odbiorców w zależności od pozycji rynkowej przedsiębiorstwa. W 2004 r. zatrudnienie zmniejszyłoby 2% firm znaczących na rynku europejskim i krajowym oraz 17% niemających silnej pozycji. Również
możliwość wyeksportowania nadwyżek częściej deklarują przedsiębiorstwa o silnej pozycji na rynku krajowym i międzynarodowym.
6. Podsumowanie
Ankietowane przedsiębiorstwa deklarują, że jeśli wzrośnie popyt na ich produkty, to w pierwszej kolejności
zwiększą produkcję. Taką deklarację złożyło blisko 3/4
ankietowanych i odsetek ten w ciągu 5 lat badań był
dość stabilny. Na poziomie średnio 8% pozostaje odsetek przedsiębiorstw, które w takiej sytuacji podniosą ceny. Wyniki te mogą świadczyć o znacznej elastyczności
cenowej podaży. Zmienność odsetka firm, które zredukują zapasy w odpowiedzi na większe zapotrzebowanie konsumentów, jest zgodna ze zmiennością odsetka
przedsiębiorstw borykających się z problemem nadmiernych zapasów (co pokazują wyniki innych badań
prowadzonych przez NBP20).
20 Informacja
o kondycji sektora przedsiębiorstw ze szczególnym uwzględnieniem stanu koniunktury.
Z analizy danych zbieranych przez NBP oraz z badań
IPN ECB (Fabiani et al. 2005) wynika, że istnieje wiele
podobieństw pomiędzy zachowaniem przedsiębiorstw w
Polsce i w innych krajach UE. Istniejące różnice zmniejszają się, przez co zachowania polskich przedsiębiorstw,
w zakresie kształtowania cen stają się coraz bardziej podobne do działania firm europejskich.
Metody ustalania cen wyrobów przez polskich
przedsiębiorców są podobne do sposobów kalkulacji cen
stosowanych przez podmioty działające w krajach należących do strefy euro. Na obu rynkach najwięcej podmiotów wyznacza swoje ceny na podstawie kosztów,
drugim co do ważności sposobem kalkulacji jest wzorowanie się na cenach konkurencji. Sposoby kalkulacji
·
Wykres 30. Przewidywana przez przedsiębiorstwa reakcja na zmianę popytu na
wytwarzane produkty (odsetek przedsiębiorstw)
A. Reakcja na wzrost popytu 2004
16,2
2003
9,0
12,7
74,7
9,6
B. Reakcja na spadek popytu
2004 8,2
17,4
2001
19,1
2000
7,4
9,3
11,5
2002 5,4
73,2
5,7
53,2
6,7
55,0
5,8
10,9
Redukcja zapasów
40
60
Wzrost ceny
22,3
10,3
%
0
71,8
%
20
21,8
75,3
7,7
22,5
0
55,9
77,7
2003 7,2
2002
15,1
80
Wzrost produkcji
100
20
40
Wzrost zapasów
60
80
Spadek ceny
Spadek produkcji
Eksport nadwyżek
Wyprzedaż majątku
Spadek zatrudnienia
100
Mikroekonomia 37
ceny w Polsce (w 2004 i 2005 r.) zależały w dużej mierze od pozycji przedsiębiorstwa na rynku. Wyniki ankiety potwierdziły dość intuicyjną tezę, że im silniejsza jest
pozycja firmy na rynku, tym łatwiej jej dyktować najwyższe ceny, jakie odbiorcy zaakceptują. Również deklarowana przez przedsiębiorstwa presja konkurencyjna na
rynku wpływa na sposoby kalkulacji cen. Podobnie jak
w krajach należących do strefy euro niższa konkurencja pozwala przedsiębiorstwom kalkulować ceny zgodnie z formułą koszty plus marża. Przedsiębiorstwa podlegające silnej presji konkurencyjnej dwukrotnie częściej
muszą ustalać ceny na poziomie dyktowanym przez innych uczestników rynku.
Sztywność cen w Polsce jest mniejsza niż w krajach strefy euro. Zarówno analizowanie, jak i zmiany
cen są częstsze niż w innych badanych krajach. Przedsiębiorstwa w Polsce zmieniają ceny raz do roku (mediana), przy czym analizują je co miesiąc, natomiast
w większości krajów UE zarówno badanie, jak i korekta
cen następują raz w roku. Takiej ocenie w pewnym stopniu przeczy jednak fakt, że w Polsce wyższy jest udział
przedsiębiorstw stosujących w analizach cen metodę
„regularnie” (udział przedsiębiorstw analizujących ceny w ten sposób jest także jednym z mierników stopnia
sztywności cen21). Ocena stopnia sztywności cen w Polsce i w krajach strefy euro nie jest więc jednoznaczna.
Zwiększa się sztywność cen w Polsce. W 2005 r.
wzrosła regularność badania cen (udział firm, posługujących się metodą „regularnie”) i zmniejszyła się częstość
tych analiz w stosunku do lat poprzednich. Wzrósł odsetek
przedsiębiorstw, które najrzadziej weryfikują ceny, spadł
zaś udział tych firm, które badają poziom cen najczęściej.
Rośnie również sztywność cen mierzona częstością ich zmian. W ciągu ostatnich 5 lat22 częstość zmian
cen w Polsce zmalała. Sytuacja w Polsce w tym zakresie
nadal jest różna niż w UE. Zarówno analizy, jak i zmiany
cen są częstsze niż w innych krajach europejskich, jednak ta różnica się zmniejsza.
·
·
·
21 Warto tu przypomnieć o trudnościach z klasyfikacją strategii analizowania
cen, tzn. z rozróżnieniem pomiędzy metodą „regularnie” a metodą „w reakcji na
szoki”– por. podrozdział 4.1.1.
22 Tzn. od kiedy zbierane są dane.
·
W Polsce, podobnie jak w większości innych krajów
strefy euro, duże firmy częściej niż małe i średnie analizują ceny. Najrzadziej badanie cen przeprowadzają
przedsiębiorstwa usługowe (po wyłączeniu handlu), najczęściej handlowe. Wyższy poziom konkurencji skłania
przedsiębiorstwa do zwiększania tej częstotliwości.
Zarówno w Polsce, jak i w krajach strefy euro
zmiany cen są rzadsze niż ich analizy. Zmiany cen są
najczęstsze w handlu (ponad połowa przedsiębiorstw
zmienia ceny co najmniej raz na kwartał), a najrzadsze
w usługach.
Najważniejszym powodem wzrostu cen produktów w 2005 r. były podwyżki cen surowców i komponentów. W dalszej kolejności przedsiębiorstwa wymieniały zmiany cen konkurencji, zmiany kursu złotego
oraz zmiany popytu krajowego. Najistotniejszym czynnikiem wpływającym na decyzje przedsiębiorstw o obniżeniu cen były analogiczne decyzje podjęte przez firmy konkurencyjne. Czynniki powodujące zmiany cen
wyrobów są podobne w przedsiębiorstwach krajowych
i działających na rynkach UE. Na obu rynkach (w kraju
i w strefie euro) istnieje pewna asymetria reakcji przedsiębiorstw na zmiany czynników wpływających na ruch
cen. Zmiany kosztów produkcji mają większy wpływ,
gdy ceny wyrobów muszą być podniesione niż gdy mają
być obniżone. Z kolei spadek popytu i cen konkurencji
wpływa przede wszystkim na spadek ceny. Widać również, że reakcja przedsiębiorstw na wzrost kosztów działalności zależy od jego sytuacji ekonomicznej i presji
konkurencyjnej na rynku. Należy jednak podkreślić, że
około 60% respondentów deklaruje, że na wzrost kosztów działalności zareagowałaby, obniżając inne koszty,
zwiększając efektywność działania bądź zmniejszając
swoją marżę tak, by nie podnosić cen.
Czynnikami powstrzymującymi przedsiębiorstwa
przed podwyżkami cen są przede wszystkim: obawa, że
konkurenci nie podniosą swoich cen, oraz kontrakty zawarte z odbiorcami, gwarantujące stałość ceny. Niechęć
do obniżania cen płynie głównie z obawy przed koniecznością ich podwyższenia w niedługim czasie oraz
z umów zawartych z odbiorcami, zapewniających niezmienność ceny.
·
·
·
38 Microeconomics
Bibliografia
Altissimo F., Ehrmann M., Smets F. (2006), Inflation Persistence and Price Setting Behaviour in the Euro Erea. A summary of the IPN Evidence, “Occasional Paper”, No. 46, ECB, Frankfurt.
Amirault D., Kwan C., Wilkinson G. (2005), A Survey of the Price-Setting Behaviour of Canadian Companies, “Bank of
Canada Review”, Vol. 2004-2005, Winter, s. 29–40.
Apel M., Friberg R., Hallsten K. (2005), Micro Foundation of Macroeconomic Price Adjustment: Survey Evidence from
Swedish Firms, “Working Paper”, No. 128, Sveriges Riksbank, Stockholm.
Blinder A.S. (1991), Why are prices sticky? Preliminary results from an interview study, “American Economic Review”,
Vol. 81, No. 2, s. 89–96.
Blinder A.S., Canetti E., Lebow D.E., Rudd J.B. (1998), Asking about prices: A new approach to understanding price
stickiness, Russell Sage Foundation, New York.
Dabusinskas A., Randveer M. (2006), Comparison of Pricing Behavior of Firms in the Euro Area and Estonia, “Working
Paper”, No. 8, Bank of Estonia, Tallinn.
Calvo G. (1983), Staggered Prices in a Utility Maximizing Framework, “Journal of Monetary Economics”, Vol. 12, No.
3, s. 383–398.
Fabiani S., Gattulli A., Sabbatini R. (2004), The pricing behaviour of Italian firms: New survey evidence on price stickiness, “Temi di discussione del Servizio Studi”, No. 515, Bank of Italy, Rome.
Fabiani S., Druant M., Hernando I., Kwapil C., Landau B., Loupias C., Martins F., Matha T.Y., Sabbatini R., Stahl H.,
Stokman A.C.J. (2005), The pricing behaviour of firms in euro area: New survey evidence, “Working Paper”, No. 535,
ECB, Frankfurt.
Hall S., Walsh M., Yates A. (1997), How do UK companies set prices?, “Working Paper”, No. 67, Bank of England, London.
Hall S., Walsh M., Yates A. (2000), Are UK companies’ prices sticky?, “Oxford Economic Papers”, Vol. 52, No. 3, s.
425–446.
Nakagawa S., Hattori R., Takagawa I. (2000), Price-Setting Behavior of Japanese Companies, “Research Paper”, August,
Bank of Japan, Tokyo, http://www.boj.or.jp/en/type/ronbun/ron/research/data/ron0009b.pdf
Sheshinski E.S., Weiss Y. (1977), Inflation and Costs of Price Adjustment, “Review of Economic Studies”, Vol. 44, No.
2, s. 287–303.
Taylor J.B. (1980), Aggregate Dynamics and Staggered Contracts, “Journal of Political Economy”, Vol. 88, No. 1,
s 1–23.
Mikroekonomia 39
Aneks
Formularz ankiety NBP w cz´Êci dotyczàcej badania
cen i charakterystyki próby
Dział – ceny
E1. Czy w 2005 r. przedsiębiorstwo analizowało ceny swojego głównego produktu (grupy produktów):
A. regularnie, w określonych odstępach czasu
B. w reakcji na wystąpienie zdarzeń istotnych dla kształtowania poziomu cen (np. zmiany stawek podatkowych,
niespodziewane zmiany cen surowców, zmiany popytu itp.)
C. głównie w określonych odstępach czasu, ale również w następstwie wydarzeń
D. nie dotyczy
E2. Jeśli przedsiębiorstwo analizowało ceny regularnie (w określonych odstępach czasu), to jak często:
A. codziennie
B. co tydzień
C. co miesiąc
D. co kwartał
E. co rok
F. inaczej (podać, ile razy analizowano ceny w 2005 r.)
E3. Ile razy przedsiębiorstwo faktycznie zmieniało ceny głównego produktu (głównej grupy produktów) w 2005 r.? Jeśli przedsiębiorstwo nie
przeprowadziło zmian cen, należy wpisać zero.
G. codziennie
H. co tydzień
I. co miesiąc
J. co kwartał
K. co rok
L. inaczej (podać, ile razy rewidowano ceny w 2005 r.)
E4. Jak przedsiębiorstwo zmieniło ceny głównego produktu (grupy produktów) w 2005 r. w relacji do cen obowiązujących na koniec 2004 r.?
A. przedsiębiorstwo znacznie podwyższyło ceny
B. przedsiębiorstwo w niewielkim stopniu podwyższyło ceny
C. przedsiębiorstwo nie zmieniło cen
D. przedsiębiorstwo w niewielkim stopniu obniżyło ceny
E. przedsiębiorstwo znacznie obniżyło ceny
F. przedsiębiorstwo nie miało wpływu na ceny swoich wyrobów
E5. O ile procent wzrosła cena głównego produktu (lub grupy produktów) w 2005 r. (porównując stany z końca 2005 r. i końca 2004 r.)?
E6. W jaki sposób przedsiębiorstwo kalkulowało w 2005 r. ceny głównego produktu? Prosimy zaznaczyć dominujący mechanizm:
A. koszt jednostkowy plus stała marża procentowa, ustalona na takim poziomie, by osiągnąć zamierzony poziom jednostkowego zysku brutto
B. koszt jednostkowy plus zmienna marża
C. cena ustalona była na najwyższym poziomie, jaki rynek może zaakceptować
D. cena była kształtowana przez kluczowych klientów
E. cena była kształtowana przez ceny innych przedsiębiorstw – konkurentów krajowych – i przedsiębiorstwo
musiało się do niej dostosować
F. cena kalkulowana była na podstawie cen analogicznych produktów importowanych
G. cena miała charakter urzędowy
H. cena ustalana była przez firmę matkę
I. inny sposób (jaki):
40 Microeconomics
E7. Które z czynników powodowały zmiany ceny głównego produktu (grupy produktów) w 2005 r.? Prosimy wskazać najwyżej dwa czynniki
wzrostu (spadku) cen produktu i uszeregować je wg ważności:
A. zmiana cen paliwa
B. zmiana cen surowców i komponentów (poza paliwem)
C. zmiana kosztów pracy
D. zmiana stopy procentowej
E. zmiana popytu krajowego
F. zmiana popytu zagranicznego
G. dostosowanie do cen na rynkach UE
H. zmiana kursu złotego
I. zmiana produktywności
J. zmiana cen konkurentów
K. znacząca zmiana udziału przedsiębiorstwa na rynku
L. zmiana stawek amortyzacyjnych i innych czynników cenotwórczych ustanawianych w trybie urzędowym
M. przedsiębiorstwo sporadycznie zmienia ceny swoich produktów
N. inny (jaki):
E8. Czy w 2005 r. cena głównego produktu przedsiębiorstwa była: (prosimy wybrać maksymalnie dwie odpowiedzi)
A. taka sama dla wszystkich odbiorców
B. zróżnicowana w zależności od ilości nabywanych jednostek produktu
C. zróżnicowana terytorialnie
D. oparta na indywidualnych negocjacjach z odbiorcami
E. ceny ustalano wg innych reguł
F. przedsiębiorstwo nie miało wpływu na cenę
E9. Jeśli przedsiębiorstwo zawierało w 2005 r. z odbiorcami kontrakty dotyczące cen dostarczanych wyrobów, to jaki okres najczęściej one
obejmowały:
A. miesiąca
B. kwartału
C. półrocza
D. roku
E. kilku lat
F. w przedsiębiorstwie nie ma takich kontraktów
E10. Prosimy podać, jaka część (w procentach) przychodów ze sprzedaży przedsiębiorstwa była w 2005 r. objęta kontraktami dotyczącymi cen.
Jeśli w przedsiębiorstwie nie ma takich kontraktów, prosimy wpisać zero.
E11. Czy kontrakty podpisane z odbiorcami w 2005 r. zawierały klauzule umożliwiające przedsiębiorstwu indeksowanie cen wyrobów
wskaźnikiem inflacji?
A. tak, często
B. tak, ale rzadko
C. nie
D. nie dotyczy
E12. Jaka byłaby reakcja przedsiębiorstwa na wzrost kosztów działalności:
A. przedsiębiorstwo podniosłoby ceny tak, aby marża nie obniżyła się
B. przedsiębiorstwo zdecydowałoby się na podwyżkę cen wyrobów częściowo rekompensującą wzrost kosztów,
rezygnując z części marży
C. przedsiębiorstwo nie podniosłoby cen, obniżając tym samym swoją marżę
D. przedsiębiorstwo nie podniosłoby cen, starając się utrzymać marżę np. obniżając inne koszty lub zwiększając efektywność działalności
E13. Czy w 2005 r. zdarzyło się, że cena głównego produktu nie pokrywała nawet jednostkowych kosztów zmiennych przedsiębiorstwa:
A. tak, podać przez ile miesięcy
B. nie
C. nie dotyczy
Mikroekonomia 41
E14. Który z czynników powstrzymywał przedsiębiorstwo w 2005 r. (lub powstrzymywałby obecnie) przed podniesieniem cen produktów
w sytuacji, gdy cena np. nie pokrywała kosztów produkcji lub nie zapewniała satysfakcjonującej marży itp. (prosimy wybrać dwa najważniejsze
czynniki).
A. obawa przed tym, że konkurenci przedsiębiorstwa nie podniosą cen
B. obawa przed tym, że w niedługim czasie przedsiębiorstwo będzie zmuszone dokonać korekty ceny w przeciwnym kierunku
C. kontrakty z odbiorcami zabezpieczające stałość ceny
D. cena ustalona jest na „atrakcyjnym psychologicznie” poziomie (np. 4,99 zł zamiast 5,04 zł, tzw. strategia nieokrągłych cen)
E. wysokie koszty menu costs związane ze zmianą poziomu cen (koszt druku nowych katalogów, zmian etykiet
itp.)
F. utrudnienia formalnoprawne
G. inne
H. przedsiębiorstwo nie widziało i nie widzi przeszkód, które uniemożliwiałyby podniesienie cen w takiej sytuacji
I. nie dotyczy
E15. Który z czynników powstrzymywał przedsiębiorstwo w 2005 r. (lub powstrzymuje obecnie) przed obniżeniem cen produktów (proszę
wybrać nie więcej niż dwa najważniejsze czynniki):
A. obawa przed tym, że odbiorcy będą wiązać obniżkę ze spadkiem jakości produktu
B. obawa przed tym, że w niedługim czasie przedsiębiorstwo będzie zmuszone dokonać korekty ceny w przeciwnym kierunku
C. kontrakty z odbiorcami zabezpieczające stałość ceny
D. cena ustalona jest na „atrakcyjnym psychologicznie” poziomie (np. 4,99 zł zamiast 4,91 zł, tzw. strategia nieokrągłych cen)
E. wysokie koszty menu costs związane ze zmianą poziomu cen (koszt druku nowych katalogów, zmian etykiet
itp.)
F. utrudnienia formalnoprawne
G. inne
H. przedsiębiorstwo nie widziało (nie widzi) przeszkód, które uniemożliwiałyby obniżenie cen
I. nie dotyczy
Pytania dodatkowe
A6. Jaką pozycję zajmowało przedsiębiorstwo na rynku w 2005 r.:
A. było znaczącym producentem (handlowcem) na rynkach europejskich i na rynku krajowym
B. monopolistyczną w kraju
C. było znaczącym producentem (handlowcem) w kraju ale nie odgrywało znaczącej roli na rynkach europejskich
D. było jednym z wielu podobnych producentów (handlowców) w kraju
B1. Jak przedsiębiorstwo ocenia swoją sytuację ekonomiczną w 2005 r.:
A. jako bardzo dobrą
B. jako dosyć dobrą
C. jako trudną
D. jako bardzo trudną, ale przedsiębiorstwo nie zostało postawione w stan upadłości
E. przedsiębiorstwo zostało postawione w stan upadłości lub jest w trakcie likwidacji
F1. Jak przedsiębiorstwo określiłoby obecną fazę swojego rozwoju:
A. faza pionierska – ekspansja rynkowa przedsiębiorstwa,
B. faza wzrostu – szybki rozwój przedsiębiorstwa i rynku produktów,
C. faza dojrzałości – umiarkowany wzrost lub stagnacja przedsiębiorstwa,
D. faza spadku – spadek sprzedaży, ryzyko likwidacji przedsiębiorstwa,
42 Microeconomics
F8. Jak w 2005 r. zmieniła się pozycja rynkowa przedsiębiorstwa:
A. przedsiębiorstwo wykorzystuje możliwość ekspansji i wchodzi na nowe rynki
B. przedsiębiorstwo utrzymuje dotychczasową pozycję w swoim segmencie rynku
C. przedsiębiorstwo traci rynki, na których do tej pory funkcjonowało
D. przedsiębiorstwo wycofuje się z rynku
F9a. Jaka jest główna grupa odbiorców wyrobów i usług przedsiębiorstwa (podaj jedną odpowiedź):
A. odbiorcy hurtowi
B. odbiorcy detaliczni
C. przedsiębiorstwa powiązane(wewnątrz grupy korporacyjnej, kapitałowej)
D. sektor publiczny
E. odbiorcy indywidualni (poprzez własne sklepy, katalogi, Internet)
F. inne kanały
F10. Jakiego rodzaju strategię utrzymania (zwiększenia) udziału w rynku stosowało przedsiębiorstwo w 2005 r.:
A. strategia najniższej ceny
B. strategia wysokiej jakości
C. strategia orientacji na wymogi rynku, potrzeby klienta
D. reklama i marketing
E. strategia unikatowości i udoskonalania produktów
F. przedsiębiorstwo stosowało inne strategie
G. przedsiębiorstwo nie stosowało żadnych określonych strategii działania
Rynki i Instytucje Finansowe 43
B a n k i Kr e dy t l u t y 2 0 0 8
Wpływ wypowiedzi i komentarzy
członków Rady Polityki Pieni´˝nej na
krzywà dochodowoÊci.
Badanie półsilnej efektywnoÊci informacyjnej rynku
kontraktów FRA i swapów procentowych*
The Influence of Polish Monetary Policy
Council Members’ Verbal Comments on
the Yield Curve.
The Analysis of the Semi-strong Form Informational
Efficiency of FRA and IRS Markets
Tomasz Włodarczyk * *
pierwsza wersja: 23 listopada 2007 r., ostateczna wersja: 25 lutego 2008 r., akceptacja: 28 lutego 2008 r.
Streszczenie
Abstract
W poniższym artykule zbadano wpływ wypowiedzi
i komentarzy członków RPP na ceny kontraktów FRA
(1X2, 2X3, 1X4, 2X5) oraz dwu- i pięcioletnich swapów procentowych na polskim rynku, a także na oczekiwania podmiotów ekonomicznych. Analizie poddano
komentarze dotyczące przyszłych decyzji co do wysokości stóp procentowych za okres od 25 lutego 2004
r. do 28 marca 2007 r. Zbadano również hipotezę o półsilnej efektywności informacyjnej rynków badanych instrumentów. Wykorzystano analizę zdarzeń opartą na
badaniu ponadnormalnych stóp zwrotu. Wyniki badania stanowią przesłanki by stwierdzić, że RPP może za
pomocą wypowiedzi i komentarzy kształtować oczekiwania w określonych horyzontach czasu i wpływać
na ceny niektórych instrumentów. Potwierdza to analiza reakcji stóp zwrotów z kontraktów FRA 1X4 i 2X5.
Dla rynków tych instrumentów odrzucono hipotezę
o półsilnej efektywności informacyjnej. Pozostałe instrumenty nie wykazały istotnych, zdecydowanie potwierdzonych reakcji.
The article analyses the influence of Polish Monetary
Policy Council members’ verbal comments on expectations and prices of FRA (1X2, 2X3, 1X4, 2X5) and twoand five-year IRSs. The focus is on the verbal comments
related to future decisions about the level of the central
bank interest rates between 25 February 2004 and 28
March 2007. The research also verifies the semi-strong
form informational efficiency of analysed markets. The
event study method based on abnormal returns analysis
was used. The results provide some evidence to state
that the Polish Monetary Policy Council can influence expectations in the particular time horizons and
prices of certain instruments. This is confirmed by the
significant reactions of FRA 1X4 and 2X5 returns, on
the basis of which the hypothesis of semi-strong form
informational efficiency of those markets was rejected.
No significant reactions of other instruments’ returns
were identified.
Słowa kluczowe: polityka monetarna, efektywność, analiza zdarzeń, przejrzystość, wiarygodność
Keywords: monetary policy, efficiency, event study,
transparency, credibility
JEL: E43, E44, E52, E58, G14
*Artykuł powstał na podstawie pracy magisterskiej pod tym samym tytułem, obronionej na Wydziale Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego, napisanej pod kierunkiem dr. hab. Ryszarda
Kokoszczyńskiego, prof. UW, któremu autor pragnie podziękować za opiekę merytoryczną i cenne uwagi.
** Absolwent Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego, e-mail: [email protected]
44 Financial Markets and Institutions
1. Wstęp
Niniejsze badanie jest dwutorowe. Z jednej strony zbadano, czy wypowiedzi i komentarze członków RPP na temat przyszłych decyzji dotyczących stóp procentowych
mogą wpłynąć na wybrane instrumenty reprezentujące
krzywą dochodowości. Z drugiej strony − na podstawie
analizy statystycznej istotności zanalizowanego wpływu
− zbadano, czy rynki badanych instrumentów są efektywne półsilnie w sensie informacyjnym.
Informacje oraz sposób ich przekazywania przez
członków organów odpowiadających za politykę monetarną (władzy monetarnej) są niezmiernie ważne
i bezpośrednio warunkują efektywność ich działań. Mogą być cennym uzupełnieniem tradycyjnych instrumentów polityki monetarnej. Ważkość przekazywanych informacji w dużej mierze zależy od przyjęcia przez banki centralne strategii bezpośredniego celu inflacyjnego.
Wprowadzając ją, banki centralne zaczęły dążyć do udoskonalenia kanałów przekazywania informacji i − co
jest bezpośrednio z tym związane − zwiększania przejrzystości polityki monetarnej.
Wpływ na skuteczność działań władzy monetarnej
istnieje dzięki możliwości kształtowania, poprzez przekazywanie informacji, oczekiwań uczestników rynku
i cen aktywów. Możliwość ta zależy od „(…) zdolności
jasnego przedstawiania i przekazywania swoich intencji przez osoby odpowiadające za politykę monetarną
(…)” (Rozkrut et al. 2007, s. 189). Gdy osoby te wypracują odpowiedni sposób przekazywania informacji,
organ prowadzący politykę monetarną będzie mógł, poprzez oczekiwania co do przyszłych stóp procentowych,
kształtować krzywą dochodowości i jednocześnie oddziaływać na wysokość cen aktywów oraz stóp procentowych w długim horyzoncie, które wpływają na decyzje inwestycyjne i konsumpcję w sektorze prywatnym
(Rozkrut et al. 2007, s. 177). Również Blinder (1998, s.
71) potwierdza zależność długoterminowych stóp procentowych i oczekiwań: „(..) reakcja długoterminowych
stóp procentowych na wysokość stóp krótkoterminowych zależy w pełnej mierze od oczekiwań wysokości
przyszłych krótkoterminowych stóp procentowych, na
które duży wpływ mają przewidywania przyszłych działań banku centralnego”.
Badając aspekty związane z informacjami i sposobem ich przekazywania przez władzę monetarną, na Efektywność informacyjna oznacza, że rynek zapewnia szybki i niezwłoczny
przekaz informacji podmiotom rynkowym, które mają do nich jednakowy dostęp. Dzięki temu każda informacja będzie natychmiast uwzględniona w cenie aktywów. W rezultacie ceny odzwierciedlają prawdziwą i rzeczywistą wartość aktywów (Gurgul 2006; Czekaj et al. 2001). Malkiel (1992) precyzuje pojęcie efektywności, twierdząc, że rynek jest efektywny względem danego zbioru informacji, jeżeli ujawnienie tych informacji wszystkim uczestnikom danego
rynku nie wpłynie na ceny aktywów. Co więcej, na takim rynku nie jest możliwe wygenerowanie zysków dzięki informacjom zawartym w tym zbiorze (Malkiel 1992). Rynek, na którym ceny odzwierciedlają historyczne notowania oraz
informacje publiczne, spełnia hipotezę półsilnej efektywności. Zagadnienie
efektywności zostało szerzej przeanalizowane w następujących pracach: Fama
(1970); Malkiel (1992); Gurgul (2006) oraz Czekaj et al. (2001).
Bank i K redyt luty 2008
leży mieć świadomość ich powiązania z przejrzystością
i wiarygodnością polityki monetarnej. Nie można sobie
wyobrazić przejrzystego działania banku centralnego
bez przekazywania informacji. Jest ono główną determinantą przejrzystości. Zwiększona przejrzystość i efektywne przekazywanie informacji i treści redukują i asymetrię informacji i zwiększają przewidywalność decyzji
w polityce monetarnej, dzięki czemu pozytywnie wpływają na działanie rynku finansowego i na jego efektywność (Ziarko-Siwek 2004, s. 22–23). Jednocześnie
„przejrzysta polityka zmniejsza niepewność rynku odnośnie przyszłych stóp procentowych, co w konsekwencji poprawia jego (banku centralnego – T.W.) wizerunek
i wzmacnia wiarygodność polityki pieniężnej” (ZiarkoSiwek 2004, s. 28). Ułatwia też ocenę działalności banku
centralnego. W związku z tym można wyciągnąć wniosek, że informacje oraz sposób ich przekazywania, poprawiając przejrzystość polityki monetarnej, pośrednio
wpływają też na zwiększenie jej wiarygodności.
Informacje i treści przekazywane przez organ odpowiedzialny za politykę monetarną wpływają również
na ograniczenie adaptacyjnego charakteru oczekiwań inflacyjnych podmiotów ekonomicznych i zwiększenie ich
racjonalności. W rezultacie bank centralny łatwiej może stabilizować inflację, gdyż oczekiwania inflacyjne są
zakotwiczone. Co więcej – wymienność między inflacją
i zmiennością produkcji w długim okresie polepsza się,
przez co zwiększa się efektywność polityki monetarnej
(Czogała et al. 2005, s. 2).
W literaturze podkreśla się rolę informacji i treści przekazywanych przez władzę monetarną jako przesłanek umożliwiających przewidywanie decyzji władzy
monetarnej. W krótkim horyzoncie czasowym, w okresie
poprzedzającym decyzję, powinna być ona nieznacznie
sygnalizowana. Ważną rolę odgrywają tu „słowa klucze”
(code words), które ułatwiają podmiotom ekonomicznym
przewidywanie decyzji. „(…) mogą one redukować niepewność w okresie poprzedzającym posiedzenie organu
podejmującego decyzję, mogą też pomóc wykluczyć błędy w krótkoterminowym planowaniu operacji i ograniczyć zmienność stóp procentowych” (Issing 2005, s.
70). Issing podkreśla też, że bank centralny w długim
okresie powinien wykorzystywać możliwość zarządzania
oczekiwaniami i ich kształtowania oraz dbać o spójność
Według jednej z definicji przejrzystość jest to „ujawnianie informacji związanych
z polityką monetarną i ich przekazywanie w jasny i łatwy do zrozumienia sposób,
który poprawia zrozumienie polityki banku centralnego” (Czogała et al. 2005, s. 2).
Wiarygodność jest tutaj rozumiana jako przekonanie, że bank centralny osiągnie
postawione przed nim zadania w czasie określonym i zaakceptowanym przez
podmioty ekonomiczne. Jest to zaufanie do polityki monetarnej prowadzonej
przez bank centralny (Polański 1998). Zwiększa ono skuteczność polityki pieniężnej, zmniejsza niepewność rynku, a także „zmniejsza oczekiwania inflacyjne, co
w konsekwencji sprzyja ograniczaniu inflacji” (Ziarko-Siwek 2004, s. 26).
Zależność między przewidywalnością decyzji władzy monetarnej a przekazywanymi przez nią treściami i informacjami jest w dużej mierze determinowana
spójnością wypowiedzi jej członków z ich późniejszymi decyzjami. Polityka informacyjna NBP poprawiła się od 2004 r. (Czogała et al. 2005). Od początku analizowanego okresu badawczego wzrosła przejrzystość polityki monetarnej. Takie
zmiany spowodowały przynajmniej częściowe wyeliminowanie niespójności.
poszczególnych decyzji z ogłoszonym długoterminowym
celem inflacyjnym.
Wobec powyższych argumentów trudno przecenić
rolę przekazywanych informacji i treści w polityce monetarnej. Umożliwiają one kształtowanie oczekiwań sektora prywatnego i zarządzanie nimi, jednocześnie pozwalając oddziaływać na stopy procentowe i ceny instrumentów w różnych horyzontach czasowych. Dzięki temu przekazywanie treści i informacji staje się jednym z instrumentów dostępnych dla władzy monetarnej
i wpływa na skuteczność polityki monetarnej. Jest też instrumentem bardzo elastycznym i łatwym do dostosowania w zmieniającej się sytuacji gospodarczej i rynkowej.
Bezpośrednie powiązanie z przejrzystością polityki monetarnej i pośredni wpływ na jej wiarygodność również
świadczą o istotności informacji i treści oraz sposobu ich
przekazywania.
Mimo tak ważnej roli, jaką odgrywają informacje
i treści przekazywane przez władzę monetarną, zagadnienie to nie należy do najczęściej poruszanych w literaturze. Według wiedzy autora dla Polski przeprowadzono
dotąd tylko jedno badanie empiryczne bezpośrednio
analizujące wpływ wypowiedzi i komentarzy członków
RPP na ceny instrumentów finansowych – Rozkrut et al.
(2007). Niewiele jest też prac dotyczących innych form
przekazywania informacji i treści przez RPP. Więcej jest
badań analizujących decyzje tego organu. W literaturze
światowej omówiono więcej badań analizujących oddziaływanie wypowiedzi i komentarzy członków organów odpowiedzialnych za politykę monetarną, lecz i tak
jest ich zdecydowanie mniej niż dla innych zagadnień.
W poniższym badaniu wykorzystano analizę zdarzeń opartą na statystycznym
badaniu ponadnormalnych stóp zwrotu, a więc narzędzie zupełnie inne niż stosowane w artykule Rozkrut et al. (2007). Pozwoli ono jednocześnie zbadać hipotezę o istnieniu wpływu wypowiedzi i komentarzy członków RPP na ceny analizowanych instrumentów oraz hipotezę o półsilnej efektywności w sensie informacyjnym badanych rynków. Umożliwi też dokładne zbadanie reakcji w poszczególnych dniach obranego okna zdarzenia. W poniższym badaniu do analizy zamiast WIBOR i rentowności obligacji, jak w badaniu Rozkrut et al. (2007),
wybrano kwotowania instrumentów FRA i IRS. Analizowany okres badawczy
pokrywa się z okresem badawczym z pracy Rozkrut et al. (2007) tylko w jednym
roku (2004). W związku z tym możliwe będzie porównanie wniosków z obydwu
okresów badawczych.
Przykładem może być badanie Czogały, Kota i Sawickiej (2005), analizujące
wpływ szeroko pojętej polityki informacyjnej NBP na sposób formułowania
oczekiwań inflacyjnych przez przedsiębiorców.
Praca Ziarko-Siwek (2005) jest przykładem takiego badania. Autorka zbadała
w nim wpływ informacji o decyzji RPP co do wysokości stóp procentowych na
różne segmenty krzywej dochodowości. Przebadała również reakcje krzywej dochodowości na wpływ zdarzenia polegającego na publikowaniu przez GUS informacji o zmianie wskaźnika CPI. Z kolei w badaniu Serwy i Smolińskiej-Skarżyńskiej (2004) przeanalizowano wpływ zmian stóp procentowych NBP na wahania
kursu walutowego (złotego do dolara). W badaniu tym wykorzystano analizę zdarzeń. Kotłowski (2006) zbadał trzy typy indywidualnych funkcji reakcji członków
RPP w latach 2004–2005. W badaniu tym zmienna zależna uwzględniała zarówno
zmianę nastawienia, jak i decyzję w sprawie wysokości stóp procentowych. Dobór
zmiennych niezależnych zależał od przyjętej postaci funkcji reakcji.
Przykładami takich badań są: Ehrmann, Fratzscher (2005a), w którym autorzy
skupili się na analizie różnych strategii komunikacji władzy monetarnej z otoczeniem; Ehrmann, Fratzscher (2005b), analizujące przewidywalność decyzji władzy
monetarnej w zależności od zróżnicowania opinii zawartych w wypowiedziach
i komentarzach, a także od częstotliwości ich publikowania, oraz praca Kohn,
Sack (2003), badająca wpływ różnych form komunikacji FOMC z otoczeniem.
Jak wspominano, w niniejszym artykule zastosowano metodę analizy zdarzeń opartą na analizie statystycznej ponadnormalnych stóp zwrotu. Metodę tę wykorzystuje się głównie wobec rynku akcji, ale można ją stosować również do rynku analizowanych instrumentów
(Ziarko-Siwek 2005, s. 94). W literaturze można znaleźć wiele przykładów zastosowania tej metody dla rynków stopy procentowej i rynków pieniężnych10. Należy
jednocześnie podkreślić, że badana w analizie zdarzeń hipoteza zerowa brzmi: upublicznienie wypowiedzi czy komentarzy członków Rady Polityki Pieniężnej nie ma istotnego wpływu na rozkład stóp zwrotów rynkowych stóp
procentowych (oczekiwana wartość ponadnormalnych
stóp zwrotów wynosi zero). Brak podstaw do odrzucenia
powyższej hipotezy będzie jednocześnie świadczył, że nie
ma przesłanek by odrzucić hipotezę o półsilnej efektywności badanego rynku w sensie informacyjnym. Jednocześnie
zostanie więc zbadana druga z hipotez sformułowanych
w niniejszym badaniu.
W pierwszym kroku analizy zdarzeń dokładnie zdefiniowano analizowane wydarzenie – wypowiedź bądź komentarz członka RPP – oraz wybrano źródło danych: Serwis Ekonomiczny PAP. Wybrano również instrumenty, których reakcje zostaną przebadane (kontrakty FRA: 1X2, 2X3,
1X4, 2X5 oraz dwu- i pięcioletnie swapy procentowe).
Skonstruowano również bazę komentarzy i wypowiedzi
członków RPP. Następnie wybrano model normalnych stóp
zwrotu i ustalono parametry okna estymacji i okna zdarzenia. W analizie wykorzystano parametryczne i nieparametryczne statystyczne testy istotności. Dobrano je tak, aby
reprezentowały różne rodzaje i kategorie testów.
Głównym celem niniejszego badania jest analiza
możliwości oraz skuteczności oddziaływania wypowiedzi i komentarzy członków Rady Polityki Pieniężnej
dotyczących przyszłych decyzji w sprawie wysokości
stóp procentowych na ceny instrumentów finansowych,
a także kształtowania oczekiwań podmiotów ekonomicznych. Kolejnym celem jest sformułowanie wniosków co
do występowania wpływu i jego siły, a także odpowiedź
na pytanie czy wypowiedzi i komentarze są cennym źródłem informacji dla uczestników rynku. Opierając się
na przedstawionej w niniejszym badaniu argumentacji
i wnioskowaniu, będzie można stwierdzić, czy analizowane informacje wpływają na zwiększenie przejrzystości i wiarygodności polityki monetarnej, a także przewidywalności decyzji dotyczących stóp procentowych.
Będzie można również stwierdzić, czy uzupełniają one
instrumentarium NBP. Jak wspominano, zostanie zbadana hipoteza o półsilnej efektywności w sensie informacyjnym rynków analizowanych instrumentów. Analiza zostanie przeprowadzona bez uwzględnienia ocen
przypisanych komentarzom i wypowiedziom, jak również z ich uwzględnieniem.
Bliższy opis zastosowanej metody znajduje się w drugiej części niniejszego
badania, a także w pracach Brown, Warner (1985); Campbell et al. (1996).
10 Hand et al. (1992); Kaketsis, Sarantis (2004); Ziarko-Siwek (2004; 2005).
Otrzymane wyniki wykazały, że dla kontraktów
FRA 1X2 i FRA 2X3 nie odnotowano istotnych i zdecydowanie potwierdzonych reakcji. Dla długiego odcinka
krzywej dochodowości (swapy procentowe) wykryto nieliczne reakcje (tylko dla analizy z uwzględnieniem klasyfikacji wypowiedzi), jednak uznano je za nieistotne.
W związku tym nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy
o półsilnej efektywności w sensie informacyjnym rynków wyżej wymienionych instrumentów. Świadczy to
o bardzo ograniczonej możliwości wpływu RPP za pomocą komentarzy i wypowiedzi na ceny instrumentów i oczekiwań w horyzontach czasowych tych instrumentów. W przypadku FRA 1X2 i FRA 2X3 pewien
wpływ na wnioski może mieć sygnalizowana w części
opinii nieznacznie mniejsza płynność na rynkach tych
dwóch instrumentów. Wyniki dotyczące reakcji swapów
procentowych świadczą o wiarygodności polityki monetarnej. Istotną statystycznie reakcję zidentyfikowano
dla kontraktów FRA 1X4 i FRA 2X5. Na podstawie tych
reakcji należy odrzucić hipotezę o półsilnej efektywności w sensie informacyjnym rynków tych instrumentów.
Są one przesłankami by stwierdzić, że wypowiedzi i komentarze członków RPP wpływają na ceny instrumentów i kształtują oczekiwania, jednak nie we wszystkich
horyzontach.
Szczegółowa analiza przedstawiona w niniejszym
artykule11 ukazuje wyniki stanowiące przesłanki, pozwalające stwierdzić, że analizowane informacje dają
RPP możliwość kształtowania cen instrumentów i oczekiwań. Co więcej, wpływa pozytywnie na przejrzystość
i wiarygodność polityki monetarnej, a także na przewidywalność decyzji RPP co do stóp procentowych. Jednocześnie uzupełnia on instrumentarium RPP.
Struktura niniejszego artykułu jest następująca.
W drugiej części opisano kolejne kroki zastosowanej analizy zdarzeń. Przedstawiono dobór danych, konstrukcję
bazy wypowiedzi i komentarzy, wybór parametrów analizy zdarzeń oraz zastosowane testy statystyczne. W części trzeciej zaprezentowano uzyskane wyniki i sformułowane na ich podstawie wnioski, a także omówiono
je na tle literatury przedmiotu. W podsumowaniu syntetycznie opisano badanie i zawarto końcowe wnioski.
2. Konstrukcja badania wpływu wypowiedzi
członków Rady Polityki Pieniężnej na krzywą
dochodowości
2.1. Określenie zdarzenia, wybór danych źródłowych oraz konstrukcja
bazy wypowiedzi
W związku z dużą liczbą kanałów przekazywania informacji i treści przez NBP i RPP wybrano jeden rodzaj
informacji i przeanalizowano tylko wypowiedzi i komentarze członków RPP. Przyczynił się do tego fakt, że
11 Została ona zawarta w części trzeciej artykułu oraz w podsumowaniu.
takie wypowiedzi bardzo ułatwiają przewidywanie przyszłych decyzji monetarnych i kształtowaniu oczekiwań
(Issing 2005). Co więcej, są one instrumentem bardzo
elastycznym i szybko reagują na zmieniające się warunki
na rynkach finansowych i stan gospodarki.
Pierwszym etapem badania był wybór źródła wypowiedzi i komentarzy członków Rady Polityki Pieniężnej.
Przy wyborze brano pod uwagę następujące kryteria: jak
najkrótszy okres od wygłoszenia komentarza do momentu jego opublikowania w serwisie, odbiorców danego
środka przekazu – informacje powinny docierać również do bezpośrednich uczestników rynku, a ich liczba
powinna być w przybliżeniu stała w badanym okresie.
Prezentacja publikowanych informacji powinna być wystandaryzowana. Fakt wykorzystywania informacji z innych źródeł uznawano za pozytywną cechę. Powyższe
kryteria najlepiej spełnia Serwis Ekonomiczny PAP12.
Kolejnym etapem badania było skonstruowanie
bazy wypowiedzi i komentarzy członków RPP. Przeanalizowano wypowiedzi i komentarze za okres od 25
lutego 2004 r. do 28 marca 2007 r. Wybór okresu badawczego jest uzasadniony faktem, że właśnie 25 lutego
2004 r. odbyło się pierwsze posiedzenie RPP w nowym
składzie13. Wybierając taki okres badawczy, uniknięto
sytuacji, w której zróżnicowanie wyników badania byłoby skutkiem zmian w składzie RPP, a nie zmiany efektywności rynku14.
Pierwotna baza zawierająca wszystkie komentarze
i wypowiedzi członków RPP opublikowane w Serwisie
Ekonomicznym PAP została poddana selekcji. Pierwszym krokiem było pozostawienie w bazie danych tylko pierwszej wiadomości o wypowiedzi członka RPP
oraz tych, które odnosiły się bezpośrednio do przyszłych
decyzji, a nie tylko tłumaczyły poprzednie posunięcia
RPP. Podobny zabieg zastosowano w badaniu Ehrmanna
i Fratzschera (2005a, s. 12). Po tym etapie baza zawierała
370 komentarzy.
Następnym krokiem w konstrukcji bazy była ocena
i klasyfikacja każdej wypowiedzi. Dokonano tego w sposób podobny do zaprezentowanego w pracy Rozkrut
et al. (2007). Tabela 1 przedstawia sytuacje, w których
nadawane były dane wartości (oceny)15.
Jeżeli któryś z ocenianych elementów występował
w danej wypowiedzi, przypisywana była jej odpowiednia wartość. Aby wyeliminować subiektywizm, skla12 Optymalną sytuacją byłoby korzystanie z kilku serwisów internetowych, tak
jak czynili to autorzy innych badań (Rozkrut et al. 2007). Możliwość uzyskania
dostępu do historycznych baz wiadomości oraz publikowanie informacji głównie dotyczących Polski spowodowały jednak, że autor wybrał Serwis PAP.
13 RPP w składzie: Leszek Balcerowicz, Jan Czekaj, Dariusz Filar, Stanisław
Nieckarz, Marian Noga, Stanisław Owsiak, Mirosław Pietrewicz, Andrzej
Sławiński, Halina Wasilewska−Trenkner, Andrzej Wojtyna.
14 W badanym okresie nastąpiła zmiana jednego z członków – od 10 stycznia
2007 r. na miejsce Leszka Balcerowicza przewodniczącym Rady został wybrany Sławomir Skrzypek. Zanotowano tylko trzy wypowiedzi Sławomira Skrzypka w pierwotnej bazie i żadnej w bazie wyjściowej po selekcji, więc trudno
przypuszczać, aby ta zmiana mogła mieć istotny wpływ na wyniki.
15 Autor udostępni zainteresowanym szczegółową klasyfikację wypowiedzi
i komentarzy.
Tabela 1. Zestawienie ocen przypisywanych wypowiedziom członków RPP w zależności od
ich treści
Treść wypowiedzi
Skłonność do podwyżki stóp, komentarz „jastrzębi”
Ocena
Treść wypowiedzi
1
Poprawa perspektywy gospodarczej
Skłonność do pozostawienia stóp na
poprzednim poziomie, komentarz neutralny
0
Skłonność do obniżki stóp, komentarz
„gołębi”
-1
Ocena
Treść wypowiedzi
Ocena
1
Przejaw niedowartościowanego kursu złotego
1
Perspektywa gospodarcza bez
zmian
0
Kurs złotego w przybliżeniu równy
kursowi równowagi
0
Pogorszenie perspektywy gospodarczej
-1
Przejaw przewartościowanego kursu złotego
-1
Źródło: opracowanie własne.
syfikowano jedynie te wypowiedzi, co do których autor
nie miał żadnych wątpliwości, jeżeli chodzi o ich przekaz i zawartość; pojawienie się wątpliwości dyskwalifikowało daną wypowiedź16.
Następnie wykluczono wszystkie wypowiedzi, które nic nie mówiły o skłonności do zmiany bądź utrzymania poziomu stóp procentowych17, a także te, które
nastąpiły w dniu ogłoszenia decyzji RPP w sprawie wysokości stóp procentowych. Dokonano tego w celu uniknięcia zaburzenia wyników badania przez wpływ decyzji RPP.
W celu jeszcze dokładniejszego wyeliminowania
subiektywizmu porównano przypisane oceny z komentarzami do wypowiedzi członków RPP prezentowanymi
przez zespół analityków ekonomicznych Banku Zachodniego WBK na łamach miesięcznego raportu ekonomicznego „MAKROskop”. Weryfikacja ta objęła około 75% wypowiedzi, które do tego momentu pozostały
w bazie. W nielicznych przypadkach stwierdzono rozbieżności, jednak zdarzało się to bardzo rzadko i dotyczyło głównie niezidentyfikowania dodatkowego elementu wypowiedzi, co zostało skorygowane.
Następnie komentarzom, które miały miejsce po zamknięciu rynku, przypisano godzinę najbliższego otwarcia rynku18. Opisany zabieg został zastosowany dla 10
komentarzy. Ponieważ w badaniu przyjęto dzienną częstotliwość danych dotyczących notowań analizowanych
instrumentów, dla wypowiedzi występujących jednego
dnia skonstruowano łączną ocenę. Ocena ta była równa przeważającej ocenie występujących w danym dniu
komentarzy. W przypadku gdy występowała taka sama
liczba różnych ocen, starano się znaleźć (m.in. za pomocą „MAKROskopu” BZWBK) ten komentarz, który
w danej sytuacji mógł mieć większy wpływ na uczestników rynku i jego ocenę przypisywano ocenie łącznej.
Ostatnia z opisanych sytuacji wystąpiła tylko 11 razy na
213 obserwacji w wyjściowej bazie.
16 Ze wszystkich wypowiedzi i komentarzy, co do których wystąpiły wątpliwości, zdecydowana większość i tak zostałaby usunięta na podstawie kryteriów
przedstawionych w dalszej części analizy. Tylko sześć wypowiedzi usunięto jedynie z powodu wątpliwości co do ich interpretacji. W związku z tym można
uznać, że nie zostało wprowadzone dodatkowe zaburzenie.
17 Decyzję o wykluczeniu wypowiedzi dotyczących tylko kursu walutowego
czy perspektywy gospodarczej podjęto po analizie wyników badania Rozkrut et
al. (2007), w którym nie otrzymano statystycznie istotnego wpływu takich wypowiedzi na żaden z segmentów krzywej dochodowości.
18 Przyjęto przybliżoną godzinę otwarcia rynku na 800 i zamknięcia rynku na
1715.
Dzięki zastosowaniu wyżej opisanych kryteriów
klasyfikację wypowiedzi i komentarzy można uznać za
prawidłową, a ich ocena pokrywa się z oceną uczestników rynku. Tabela 2 pokazuje liczbę wypowiedzi poszczególnych członków RPP.
Największą część komentarzy i wypowiedzi należących do skonstruowanej bazy stanowiły komentarze
„jastrzębie” (49,8%), drugą co do liczebności grupą były komentarze „gołębie” (29,1%), najmniej występowało
komentarzy neutralnych (21,1%). Rozkład komentarzy
i wypowiedzi oraz wysokość stopy referencyjnej przedstawia wykres 1.
W poniższym badaniu zastosowano analizę reakcji
wybranych segmentów krzywej dochodowości. Segmenty
analizowanej krzywej zostały dobrane tak, aby każdy z odcinków krzywej był reprezentowany w badaniu. Wybór
poszczególnych segmentów krzywej jest standardowym
podejściem w literaturze (Rozkrut et al. 2007; Ehrmann,
Fratzscher 2005a; Ziarko-Siwek 2004; 2005). Do analizy
zostały wykorzystane kontrakty FRA 1X2, 2X3, 1X4, 2X5,
– tworzące krzywą forwardową – oraz reprezentujące
krzywą swapową − dwu- i pięcioletni swap procentowy
(IRS 2Y i IRS 5Y)19. Można stwierdzić, że rynki wszystkich wybranych instrumentów są bardzo płynne i roz-
Tabela 2. Liczba wypowiedzi członków RPP
w okresie od 25 lutego 2004 r. do 28 marca
2007 r. zawartych w wyjściowej bazie
Członkowie RPP
Liczba
wypowiedzi
Członkowie RPP
Liczba
wypowiedzi
Komentarze łączone
59
Stanisław Nieckarz
12
Halina WasilewskaTrenkner
34
Andrzej Wojtyna
8
Dariusz Filar
28
Stanisław Owsiak
8
Mirosław Pietrewicz
18
Leszek Balcerowicz
7
Jan Czekaj
13
Sławomir Skrzypek
0
Andrzej Sławiński
13
Marian Noga
13
Średnia*
15,4
*
Średnia została obliczona z liczby komentarzy, które mogą być przypisane
wyłącznie konkretnej osobie.
Źródło: opracowanie własne na podstawie danych z Serwisu Ekonomicznego
PAP.
19 W niniejszym badaniu analiza i wyniki są odnoszone do jednej krzywej złożonej z dwóch wcześniej wymienionych. Zgodnie z tym krzywa forwardowa stanowi krótki odcinek analizowanej krzywej, a krzywa swapowa – długi, nie wyodrębniano odcinka środkowego.
Wykres 1. Zmienność stopy referencyjnej
NBP oraz odnotowane wypowiedzi
członków RPP w okresie od 25 lutego 2004 r.
do 28 marca 2007 r.
7,0
%
2
6,5
1
6,0
5,5
0
5,0
4,5
-1
Stopa referencyjna, skala lewa
06-03-22
06-04-26
06-06-01
06-07-06
06-08-09
06-09-13
06-10-17
06-11-21
06-12-27
07-01-31
07-03-06
05-04-12
05-05-17
05-06-21
05-07-25
05-08-29
05-09-30
05-11-04
05-12-09
06-01-13
06-02-16
04-02-25
3,5
04-03-30
04-05-05
04-06-08
04-07-13
04-08-16
04-09-17
04-10-21
04-11-26
04-12-30
05-02-02
05-03-08
4,0
-2
Wypowiedzi, skala lewa
Źródło: opracowanie własne na podstawie danych z Serwisu Ekonomicznego
PAP oraz strony http://www.nbp.pl/Dzienne/Stopy_procent.html
winięte20. W związku z tym każda znaczna reakcja rynku powinna być odzwierciedlona w zmianie cen. W celach kontrolnych i porównawczych poddano analizie zarówno ceny kupna, sprzedaży, jak i średnie arytmetyczne
dwóch poprzednich cen. Przeanalizowano wpływ wypowiedzi i komentarzy na każdy instrument oddzielnie.
Jest to zgodne z podejściem wykorzystywanym w badaniach omawianych w pierwszej części artykułu.
W badaniu zastosowano dane dzienne (ceny zamknięcia). Spowodował to fakt, że zastosowanie danych
intraday mimo swoich zalet ma jednak poważne wady.
Zastosowanie danych o częstości mniejszej niż dzienna powoduje pojawienie się pewnych komplikacji. Co
więcej – niejasne są korzyści z ich zastosowania (MacKinlay 1997, s. 35)21. Jednocześnie należy podkreślić,
że w większości badań bezpośrednio dotyczących efektywności rynków instrumentów dłużnych czy analizujących wpływ wypowiedzi członków RPP lub ich
odpowiedników dla innych krajów wykorzystuje się dane dzienne (Ehrmann, Fratzscher 2005a; Rozkrut et al.
2007; Ziarko-Siwek 2004; Haldane, Read 1999). Dane
wykorzystane w niniejszym badaniu pochodziły z Agencji Informacyjnej Reuters i obejmowały taki sam okres,
za który gromadzono komentarze.
2.2. Obliczenie ponadnormalnych stóp zwrotu
Ponadnormalne stopy zwrotu są obliczane jako różnica między rzeczywistymi rynkowymi stopami zwrotu a normalnymi (oczekiwanymi) stopami zwrotu. Na
20 Według części opinii dotyczących rynków FRA 1X2 i FRA 2X3 instrumenty
te mogą się cechować nieznacznie mniejszą płynnością niż rynki pozostałych
analizowanych instrumentów.
21 Komplikacje zostały szerzej opisane w pracy Barclay, Litzenberger (1987). Im
bardziej zawężone są interwały, tym więcej zdarza się przypadków, że dany instrument wykazuje zerowe obroty w którymś z interwałów. Utrudnia to obliczenie stóp zwrotu z instrumentów pomiędzy interwałami oraz osłabia poprawność
wyników testów statystycznych. Zaproponowane rozwiązania tego problemu
prowadzą do kolejnych komplikacji bądź są skomplikowane i czasochłonne.
potrzeby niniejszego badania w celu uzyskania normalnych stóp zwrotu wybrano model stałej średniej stopy zwrotu22. W modelu tym obliczana jest średnia stopa
zwrotu (w niniejszym badaniu geometryczna23) dla zadanego okresu. Średnia ta przedstawia normalną stopę
zwrotu. Postać tego modelu przedstawiają poniższe równania (MacKinlay 1997, s. 17):
Riτ = μi + ζiτ
E(ζiτ ) = 0
2
var(ζiτ ) = σζi
gdzie:
μi − średnia geometryczna obliczona dla danego
okna estymacji, dla instrumentu i,
Riτ − rzeczywiście występująca na rynku stopa
zwrotu dla instrumentu i w czasie τ,
ζiτ − czynnik losowy dla instrumentu i w czasie τ,
mający wartość oczekiwaną równą zero oraz wa2
riancję równą σζi .
Model stałej średniej stopy zwrotu został również
użyty w badaniu Chan-Lau (2001), Kaketsis, Sarantis
(2006), Brown, Warner (1980) oraz Ahern (2006).
W przypadku rynku stóp procentowych występuje poważne utrudnienie, które drastycznie ogranicza liczbę potencjalnych modeli. „Dla rynku akcji, jako normalną stopę zwrotu, można wykorzystywać na przykład indeksy giełdowe czy też różne modele rynku kapitałowego (np. CAPM). Dla rynku stóp procentowych
trudno jest znaleźć analogiczną do, np. WIG-u, stopę
zwrotu, która mogłaby stanowić podstawę do porównywania i być traktowana jako normalna stopa zwrotu” (Ziarko-Siwek 2004, s. 44). Cechy charakterystyczne, wymaganie zastosowania stopy zwrotu indeksu
rynkowego bądź znaczne komplikacje ze stosowaniem
wykluczyły również wykorzystanie trójczynnikowego
modelu Famy i Frencha, czteroczynnikowego modelu
Carharta, modelu rynkowego czy modelu APT. Na korzyść modelu stałej średniej stopy zwrotu przemawia
opinia autorów pracy Campbell et al. (1996), którzy
twierdzą: ”Wydaje się, iż nie ma dobrego powodu, dla
którego warto byłoby stosować model ekonomiczny
zamiast modelu statystycznego w analizie zdarzeń”
(s. 157)24. Również Brown i Warner (1980) dochodzą
22 Zastosowanie modelu stałej średniej stopy zwrotu wymaga spełnienia pewnych założeń. Założenie o stałości rozkładu i niezależności zmiennej w większości badań typu test zdarzeń jest przyjmowane standardowo i nie analizuje się
go. Również w niniejszym badaniu nie jest ono analizowane. Zbadano założenie
o normalności rozkładu stóp zwrotu. Jest ono spełnione dla większości analizowanych instrumentów. Dane dotyczące rynków finansowych bardzo często nie
mają rozkładu normalnego, nie jest to więc istotna anomalia w stosunku do sytuacji zazwyczaj opisywanej w literaturze. Z powodu dużej objętości nie prezentowano szczegółów badania spełnienia założeń; autor udostępni je wszystkim zainteresowanym.
23 Stopy zwrotu są obliczane jako iloraz kwotowań (stóp procentowych)
z dwóch sąsiadujących dni. Średnia geometryczna jest obliczana oddzielnie dla
ustalonych wcześniej okresów otaczających dane wydarzenie, zwanych oknami
estymacji – opis okna estymacji znajduj się w dalszej części artykułu.
24 Do modeli ekonomicznych zalicza się model CAPM, APT, trójczynnikowy
model Famy i Frencha, a także czteroczynnikowy model Carharta. Modelem statystycznym jest model stałej średniej stopy zwrotu.
do wniosku, iż wyniki uzyskane za pomocą tego modelu są bardzo podobne do otrzymanych w wyniku zastosowania innych wymienionych modeli
2.3. Ustalenie okna estymacji i okna zdarzenia
W niniejszym badaniu zastosowano okno estymacji25,
które obejmuje wszystkie dni robocze między dniem
ogłoszenia decyzji RPP dotyczącej stóp procentowych,
poprzedzającej daną wypowiedź a dniem ogłoszenia decyzji następującej po danej wypowiedzi (por. schemat
1). Wszystkie wypowiedzi występujące pomiędzy danymi dwoma dniami ogłoszeń decyzji przez RPP mają
wspólne okno estymacji. Długość okna waha się od minimalnej wartości 14 dni do maksymalnej 29, średnio
okno estymacji składa się z około 20 dni.
Powyższy wybór spowodowała specyfika analizowanych rynków. Obliczanie normalnych stóp zwrotu w okresie dłuższym niż okres pomiędzy posiedzeniami RPP powodowałoby, że normalne stopy zwrotu byłyby zaburzone
oddziaływaniem zmiany wysokości stóp procentowych
przez RPP. Dzięki przyjęciu zaproponowanego okna estymacji warunki obliczania normalnych stóp zwrotu są
w miarę stałe. Aby jeszcze bardziej ograniczyć wpływ decyzji RPP, z okna estymacji wykluczono dni posiedzeń.
Do okna estymacji zazwyczaj nie włącza się okresu
wokół zdarzenia i samego zdarzenia. W tym badaniu wydarzenia i dni bezpośrednio je otaczające siłą rzeczy zostały włączone do okresu estymacji. Eliminacja tych wydarzeń, dla których okna estymacji nakładałyby się na
okna estymacji innych wydarzeń, doprowadziłaby do
usunięcia wszystkich obserwacji. Z kolei zmniejszanie
okna tak, aby utrzymać liczebność próby pozwalającą na
wyciągnięcie poprawnych wniosków, spowodowałaby,
że okno estymacji liczyłoby tylko dwa – trzy dni. Obliczenie parametrów modelu normalnych stóp zwrotu
dla tak krótkiego okresu mija się z celem. Pozostawiono
więc pierwotnie przyjęte okno estymacji. Będzie ono
uśredniało reakcje rynku oraz zwykłe wahania, co przy
przeprowadzaniu testów istotności spowoduje, że zostaną zidentyfikowane istotne i ewidentne reakcje. Co więcej, zastosowanie okna estymacji wykorzystującego dni
po wydarzeniu powoduje redukcję błędów w obliczaniu
normalnych stóp zwrotu (Ahern 2006).
Jeżeli chodzi o okno zdarzenia26, to w niniejszym artykule przyjęto, że jedno z okien w pracy Bajo (2005) będzie się składało z czterech dni: dnia poprzedzającego
zdarzenie, z zdarzenia i dwóch dni następujących po nim.
Wybór taki jest zgodny ze specyfiką badanego wydarzenia, którym jest wypowiedź członka RPP. Ważnym ograniczeniem przy wyborze okna zdarzenia jest stosowana
25 Okno estymacji jest ustalonym okresem, umiejscowionym na osi czasu
względem analizowanego zdarzenia. Dla okresu tego obliczane są parametry modelu normalnych stóp zwrotu.
26 Okno zdarzenia jest to okres bezpośrednio otaczający badane zdarzenie. Do
okresu tego włącza się również dzień (dla danych dziennych), w którym nastąpiło zdarzenie.
Schemat 1. Graficzny obraz przyjętego okna
estymacji i okna zdarzenia
dzień zdarzenia
ogłoszenie decyzji
RPP
ogłoszenie decyzji
RPP
-1
0
1
2
t=1 t=2 t=3 t=4
τn=1 τn =2
L
okno zdarzenia
τn=j
dni
okno estymacji
gdzie:
t – kolejny dzień okna zdarzenia dla danego wydarzenia
τn – kolejny dzień okna estymacji dla danego wydarzenia
L – długość okna estymacji (4 dni)
we wszystkich przytaczanych badaniach zasada, nakazująca wybór takiego okna zdarzenia, przy którym żadne z ustalonych okien nie będzie pokrywało się z innym.
Jeżeli na dane okno nakłada się inne okno zdarzenia, wtedy obydwie obserwacje należy wykluczyć z badania. Wybrane okno zdarzenia jest kompromisem pomiędzy długością analizowanego okresu a liczebnością próby. Po
zastosowaniu tego okna liczebność próby spadła z wyjściowych 213 komentarzy do 71. Spadek ten został spowodowany również faktem wyłączania tych wypowiedzi,
których okno zdarzenia zawierało dzień ogłoszenia decyzji RPP. Każde zwiększenie okna zdarzenia skutkowałoby
jeszcze większym obniżeniem ich liczby. Z drugiej strony
zmniejszanie okna zawęziłoby analizę do mniejszej liczby
dni, co spowodowałoby zmniejszenie wiarygodności końcowych wniosków spowodowane spadkiem mocy testu.
Wszystkie decyzje dotyczące konstrukcji tego badania były podejmowane ze świadomością istnienia dwóch
przeciwnych efektów. Przeprowadzając badanie, wypracowano pomiędzy nimi kompromis. Z jednej strony starano się zdekomponować wpływ czynników i wykluczyć
te, które nie będą poddawane bezpośredniej analizie27.
Z drugiej strony świadomość dużego spadku mocy testów statystycznych spowodowała, że postanowiono nie
przeprowadzać dalszej dekompozycji wpływu innych
czynników, gdyż mogłoby to w najgorszym wypadku wyeliminować wszystkie wypowiedzi bazy, a w najlepszym
− mocno osłabić wartość statystyczną i poprawność
wniosków. Schemat 1 przedstawia okno estymacji i zdarzenia wykorzystane w niniejszym badaniu.
2.4. Statystyczne testy istotności
Na ostatnim etapie wybrano i przeprowadzono statystyczne testy istotności. W dużej części badań (Bajo
2005; Ahern 2006; Corrado, Zivney 1992) wykorzystuje
27 Dokładny opis kolejnych kroków dekompozycji znajduje się w części 2.1. Do
działań mających na celu dekomponowanie wpływu różnych czynników można
też zaliczyć wykluczenie z okien estymacji dni ogłoszeń decyzji RPP i pozostawienie w bazie jedynie tych wypowiedzi, których okna zdarzeń nie pokrywają
się z oknami zdarzeń innych wypowiedzi i dniami posiedzeń RPP.
się kilka testów. Najczęściej są to trzy bądź cztery testy
(Corrado, Zivney 1992; Ahern 2006), bywają też prace
wykorzystujące sześć testów (Kolari, Pynnönen 2005;
Boehmer et al. 1991), jednocześnie autor nie spotkał
się z pracą opierającą się na więcej niż dziesięciu testach. Widać więc, że korzystanie z większej liczby testów nie wydaje się być uzasadnione. W związku z powyższym w niniejszym artykule zastosowano dziesięć
testów, wychodząc również z założenia, że takie podejście uwiarygodni i pogłębi przeprowadzaną analizę
oraz zwiększy wartość wyciąganych wniosków28. Co
więcej, użyte zostały różnorodne testy reprezentujące
różne grupy i typy testów, zarówno parametryczne jak
i nieparametryczne. Za pomocą wszystkich podanych
testów zostanie zbadana hipoteza zerowa, że dane wydarzenie nie ma wpływu na rozkład stóp zwrotów
z danego instrumentu (oczekiwane ponadnormalne
zwroty wynoszą zero)29. W przypadku odrzucenia hipotezy zerowej można stwierdzić, że istnieją przesłanki odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności
informacyjnej rynku badanego instrumentu. Przy dużej płynności i szybkości zawierania transakcji na rynkach badanych instrumentów reakcja statystycznie
istotna już w ciągu jednego dnia jest podstawą do odrzucenia hipotezy o efektywności rynku.
Opisane poniżej testy zastosowano do badania
reakcji kwotowań na komentarze członków RPP bez
uwzględnienia ocen przypisanych komentarzom oraz
z ich uwzględnieniem. Analiza z uwzględnieniem ocen
powoduje jednak zmniejszenie liczebności badanych
prób. W konsekwencji może się zmniejszyć moc stosowanych testów, co jednak nie dyskredytuje wyciąganych
wniosków.
W badaniu wykorzystane zostały zarówno testy parametryczne, jak i nieparametryczne. Stosowanie testów
z tych dwóch grup jest standardową praktyką w większości badań wykorzystujących analizę zdarzeń. „Zazwyczaj testy nieparametryczne nie są stosowane w izolacji, lecz wspólnie z testami parametrycznymi. Włączenie testów nieparametrycznych zapewnia odporność
wniosków wyciągniętych na podstawie testów parametrycznych” (Campbell et al. 1996, s. 172). Podobne wnioski można wyciągnąć na podstawie badania Campbella
i Wasley’a (1993).
Większość parametrycznych testów istotności została zmodyfikowana bądź stworzona na potrzeby przeprowadzanych analiz zdarzeń. Pierwszym zastosowanym testem parametrycznym jest test (T1)30 o rozkładzie
28 Powyższe testy są wykorzystywane w badaniach typu analiza zdarzeń, niektóre z nich z niewielkimi modyfikacjami są podstawą badań w wielu pracach.
29 Należy równocześnie pamiętać, że hipoteza zerowa w przeprowadzonych
poniżej testach jest przeciwna pierwszej hipotezie przyjętej w niniejszej analizie, mówiącej, że wypowiedzi i komentarze członków RPP, odnoszące się do
przyszłych decyzji dotyczących wysokości stóp procentowych, mają statystycznie istotny wpływ na stopy zwrotów z analizowanych instrumentów.
30 Oznaczenia testów zostały nadane przez autora niniejszym artykule.
t-Studenta31 (Brown, Warner 1985; Ahern 2006)32. Zastosowanie tego testu wymaga, aby średnie ponadnormalne stopy zwrotów były niezależne i aby miały identyczny rozkład normalny. W literaturze istnieje pogląd,
że wyniki tego testu należy interpretować ostrożnie,
gdyż cechuje się on mniejszą mocą niż pozostałe testy
(Ahern 2006). Jest on jednak podstawowym testem, często stosowanym w różnorodnych badaniach wykorzystujących metodę analizy zdarzeń. Często jest punktem odniesienia dla innych testów. Dlatego został wykorzystany
również w poniższym badaniu. W kolejnych testach stosuje się standaryzację ponadnormalnych stóp zwrotu. Do
grupy tej należą: test T2 (Patell 1976; Kolari, Pynnönen
2005), T3 (Corrado 1989; Corrado, Zivney 1992) oraz test
T4 (Ahern 2006). Testy oparte na standaryzowanych ponadnormalnych stopach zwrotu są, podobnie jak test T1,
często stosowane w analizach zdarzeń. MacKinlay (1997)
sygnalizował takie podejście w swojej pracy i twierdził, że
może ono doprowadzić do zwiększenia mocy testów. Badania (Ahern 2006; Boehmer et al. 1991; Campbell, Wasley 1993) potwierdzają, że moc takich testów jest większa od mocy testu T1. Fakt ten jest jednym z powodów zastosowania tego typu testów w niniejszym badaniu. Przy
stosowaniu testu T2 wymagane jest, aby standaryzowane
ponadnormalne stopy zwrotów pochodzące z okna zdarzenia miały rozkład normalny. W przypadku testów
przeprowadzanych dla portfeli złożonych z różnych instrumentów wymaga się też, żeby kowariancje pomiędzy
poszczególnymi instrumentami były równe zero33. Test
T3 oraz T4 wymagają spełnienia tych samych założeń. Ponadnormalne stopy zwrotu dla danego instrumentu powinny mieć rozkład normalny. Co więcej: w przypadku
badań opartych na analizie portfeli złożonych z różnych
instrumentów nie powinny być skorelowane z ponadnormalnymi stopami zwrotu dla innych instrumentów34.
W przypadku wielu rodzajów wydarzeń może się
zdarzyć sytuacja, że w dniach otaczających wydarzenie
wzrasta wariancja ponadnormalnych stóp zwrotu. Zjawisko to może zwiększyć prawdopodobieństwo popełnienia błędu pierwszego rodzaju, a także zwiększać prawdopodobieństwo błędu drugiego rodzaju, a więc zmniejszać moc testu (Brown, Warner 1985; Corrado 1989)
w testach typu T135. Jak wykazało badanie symulacyjne
31 Wszystkie zastosowane w niniejszym badaniu parametryczne testy statystycznej istotności mają rozkład t-Studenta.
32 Z powodu obszerności dokumentacji wszystkich testów statystycznych autor
nie przytacza dokładnego opisu przeprowadzenia testów wraz ze wzorami oraz
szczegółowych wyników testowania założeń. Informacje te zostaną udostępnione wszystkim zainteresowanym osobom. Należy jednocześnie podkreślić, że
część założeń niezbędnych przy stosowaniu wykorzystanych testów statystycznych została spełniona dzięki oddzielnej analizie poszczególnych instrumentów.
Badanie pozostałych założeń dla zdecydowanej większości instrumentów wykazało, że są one spełnione.
33 Założenie to nie znajduje zastosowania w niniejszym badaniu, ponieważ
każdy instrument jest badany oddzielnie.
34 Podobnie jak dla wcześniej analizowanego testu oddzielna analiza poszczególnych instrumentów powoduje, że założenie to nie ma zastosowania w niniejszym badaniu.
35 Statystyczne badanie istotności wzrostu wariancji w dniu wydarzenia nie
jest celem badawczym niniejszego badania.
zawarte w pracy Boehmer, Musumeci, Poulsen (1991),
test dostosowany do wzrostu wariancji cechuje się większą mocą niż test T1. Jednocześnie w niektórych przypadkach ma on większą moc aniżeli test oparty na standaryzowanych ponadnormalnych stopach zwrotu. Badanie wykazało również, że dostosowanie testu do wzrostu wariancji w przypadku, gdy nie występuje wzrost
wariancji, nie wpływa negatywnie na wiarygodność wyników. W związku z tym postanowiono wykorzystać formę testu (T5) dostosowaną do wzrostu wariancji przedstawioną w badaniu Corrado i Zivney’a (1992). Do celów kontrolnych i porównań zastosowano poprawkę
uodporniającą test na wzrost wariancji dla każdego dnia
okna zdarzenia. Test ten wymaga spełnienia tych samych założeń co w przypadku testu T3 oraz T4.
W celu zwiększenia odporności wniosków wyciągniętych na podstawie testów parametrycznych zastosowano również testy nieparametryczne. Jest to standardowa pratyka spotykana w większości badań typu analiza
zdarzeń. W niniejszym artykule zastosowano dwa nieparametryczne testy znaków T636 (Campbell et al. 1996)
oraz T7 (Corrado, Zivney 1992). Wykorzystano również
test rang T837 (Corrado, Zivney 1992). Do badania włączono również nieparametryczne statystyki znaków (T9)
i rang (T10) z poprawką dotyczącą wzrostu wariancji ponadnormalnych stóp zwrotu, zbliżoną do tej stosowanej
w teście T5. Dla statystyk T9 i T10 w obliczeniach dla
każdego dnia z okna zdarzenia oparto się na specjalnie
skonstruowanym szeregu ponadnormalnych stóp zwrotu
obliczonym dla oczekiwanego wzrostu wariancji w dniu
wydarzenia.
W przypadku testów nieparametrycznych nie ma wymogów przyjmowania założeń dotyczących cech oraz rozkładu ponadnormalnych stóp zwrotu lub są one znacznie
mniejsze. Przy zastosowaniu testu T6 wymaga się, aby rozkład ponadnormalnych stóp zwrotu był symetryczny. Co
więcej, ponadnormalne stopy zwrotu powinny być nieskorelowane pomiędzy poszczególnymi instrumentami38.
Pozostałe testy nie wymagają spełnienia żadnych założeń
co do rozkładu ponadnormalnych stóp zwrotu.
Badania symulacyjne wykazują, że testy nieparametryczne osiągają większą bądź porównywalną moc
w stosunku do testów parametrycznych. Na podstawie
wyników badania Corrado, Zivney (1992) można stwierdzić, że test znaków T7 ma podobną moc jak test oparty
na standaryzowanych ponadnormalnych stopach zwrotu (w badaniu tym do porównania użyto testu T3). Z kolei test rang T8 cechuje się większą mocą niż testy T3 i T7.
Autorzy badania zalecili użycie testu rang. Z kolei Ahern
(2006) wykazał, iż test znaków T7 i test rang T8 cechują
się porównywalną mocą, ich zastosowanie daje lepsze
36 Wszystkie zastosowane nieparametryczne statystyki testowe mają asymptotyczny rozkład standardowy normalny.
37 Test oparty na teście rangowanych znaków Wilcoxona.
38 Podobnie jak we wcześniej analizowanych testach założenie to dotyczy analizy portfeli złożonych z różnych instrumentów, a więc nie ma zastosowania
w niniejszym badaniu ze wzglądu na jego konstrukcję.
rezultaty niż zastosowanie testów parametrycznych. Na
tej podstawie również w niniejszym badaniu wykorzystano zarówno test znaków T7, jak i test rang T839.
W przypadku testu znaków z poprawką dotyczącą
wzrostu wariancji w dniu wydarzenia (T9) można zauważyć pewne zwiększenie mocy testu, lecz jest ono niewielkie. Jednocześnie wprowadzenie poprawki skutkuje dużym zredukowaniem prawdopodobieństwa błędu pierwszego rodzaju. Test rang jest za to dość odporny na wzrost
wariancji w dniu zdarzenia, nie obserwuje się zwiększenia jego mocy po zastosowaniu poprawki. Można jednak zauważyć pewną redukcję prawdopodobieństwa błędu pierwszego rodzaju (Corrado, Zivney 1992). Powyższe
cechy spowodowały, że do badania w celach kontrolnych
i porównawczych włączono statystyki znaków i rang uodpornione na wzrost wariancji w dniu wydarzenia. Uczyniono to również w celu przebadania, jakie będą wyniki statystyki testowej z danego dnia okna zdarzenia, uodpornionej na wzrost wariancji w dniu zdarzenia.
3. Wyniki analizy wpływu wypowiedzi członków
RPP na krzywą dochodowości
Wyniki i wnioski zaprezentowano oddzielnie dla analizy
bez uwzględnienia dokonanej wcześniej klasyfikacji komentarzy i dla analizy z jej uwzględnieniem40.
3.1. Analiza wpływu wypowiedzi i komentarzy członków RPP bez
uwzględniania przypisywanych ocen
3.1.1. Krótki odcinek krzywej dochodowości – kontrakty FRA: 1X2,
2X3, 1X4, 2X5
Analiza wartości zastosowanych testów statystycznych
dla kontraktów FRA 1X2 i FRA 2X3, pokazuje, że komentarze i wypowiedzi członków RPP w zasadzie nie
mają istotnego statystycznie wpływu na rozkład stóp
zwrotów z tych instrumentów. Jedynie dla ceny kupna
FRA 1X2 trzy (T3, T4, T5) z dziesięciu zastosowanych testów wykazały istotną41 reakcję w dniu poprzedzającym
wypowiedź członka RPP. Dla kontraktu FRA 2X3 nie zidentyfikowano żadnej istotnej statystycznie reakcji42.
39 Jak już wspominano, w niniejszym artykule wykorzystano również test znaków T6. Został on podany w pracy MacKinlay (1997) jako jeden z przykładów
testów nieparametrycznych. Ma inną konstrukcję niż test T7 i jako jedyny z zastosowanych testów nieparametrycznych wymaga spełnienia założeń co do rozkładu ponadnormalnych stóp zwrotu.
40 Sformułowania wobec efektywności badanych rynków dotyczą efektywności
ocenianej przez pryzmat analizowanego zdarzenia, a nie efektywności całkowitej, której zbadanie jest niemożliwe. Takie podejście w formułowaniu wniosków
jest zgodne z podejściem rozpowszechnionym w literaturze. Zaprezentowane
wnioski odnoszą się do przyjętego wcześniej okresu badawczego od 25 lutego
2004 r. do 28 marca 2007 r.
41 W badaniu przyjęto 5-procentowy poziom istotności.
42 Z powodu obszerności zestawienia wartości statystyk oraz wartości średnich ponadnormalnych stóp zwrotu dla poszczególnych cen analizowanych instrumentów zestawienia te nie zostały zamieszczone w niniejszym artykule. Informacje te zostaną udostępnione wszystkim zainteresowanych osobom.
T10 test rang uodporniony
T9 test znaków uodporniony
T8 test rang
T7 test znaków
T6 test znaków
T5 test t−Studenta
standaryzowany, uodporniony
standaryzowany
standaryzowany
T2 test t−Studenta,
standaryzowany
Test
Tabela 3. Istotne statystycznie reakcje dla cen: kupna, sprzedaży i ich średniej dla FRA 1X4
i FRA 2X5
Dzień
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
Cena
Instrument
o
kupno
średnia
o
FRA 1X4
sprzedaż
o
kupno
średnia
o
FRA 2X5
o
sprzedaż
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
Uwaga: istotne statystycznie reakcje zostały zaznaczone „o”.
Wyniki dla FRA 1X2 trudno porównać z przytaczanymi
wcześniej badaniami, ponieważ nie występuje w nich
bezpośredni ani zbliżony odpowiednik tego instrumentu. Brak reakcji FRA 2X3 jest niespójny z wynikami badań dla instrumentów o podobnym horyzoncie (Rozkrut
et al. 2007; Ehrmann, Fratzscher 2005a)43.
Na podstawie powyższej analizy nie ma podstaw
do odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności rynku
kontraktów FRA 2X3 w sensie informacyjnym. W przypadku FRA 1X2 odnotowaną reakcję można uznać za
nieistotną, choć mniej zdecydowanie niż w przypadku
FRA 2X3, również można stwierdzić, że nie ma podstaw
do odrzucenia hipotezy zerowej o półsilnej efektywności
rynku FRA 1X2 w sensie informacyjnym44.
Analizując powyższe wyniki z punktu widzenia
zdolności RPP do wpływania na ceny instrumentów finansowych, można stwierdzić, że reakcje są na tyle słabe bądź krótkotrwałe, że nie potwierdzają ich testy statystyczne. Jednocześnie można byłoby wyciągnąć wniosek, że RPP nie ma znacznego wpływu na kształtowanie
oczekiwań podmiotów sektora prywatnego w najkrótszym horyzoncie. Być może na ceny tych instrumenty
wpływają głównie tradycyjne instrumenty polityki monetarnej. Sytuacja ta do pewnego stopnia może być też
skutkiem sygnalizowanej w części opinii nieznacznie
niższej płynności.
43 W pracy Rozkrut et al. (2007) do analizy krótkiego końca krzywej dochodowości zastosowano stopy WIBOR o różnych horyzontach czasowych. Stopy te
zachowują się nieco inaczej niż kwotowania kontraktów FRA. Różnice te nie wykluczają jednak porównania wyników badania Rozkrut et al. (2007) i niniejszego
badania. Podobna sytuacja występuje w przypadku badania Ehrmanna i Fratzschera (2005a). W związku z powyższym porównania zostały dokonane ze świadomością istniejących różnic.
44 Jak już wspominano, część badaczy sygnalizuje, że rynki FRA 1X2 i FRA
2X3 mogą cechować się nieznacznie mniejszą płynnością i wolumenem obrotów
niż rynki pozostałych analizowanych instrumentów. Skala wpływu tej cechy na
interpretację wyników nie powinna być zbyt duża, gdyż rynki wspomnianych
kontraktów FRA nie są w takim stopniu niepłynne, aby nie reagować na napływające informacje.
Z kolei dla kontraktu FRA 1X4 cztery statystyki testowe wykazały istotną statystycznie reakcję (T7, T8, T9,
T10). Dla rynku FRA 2X5 istotną reakcję wykazały dodatkowo testy T5 oraz T6 . Wykrycie istotnych reakcji tego
segmentu rynku jest zgodne z przytaczanymi wcześniej
badaniami: Rozkrut et al. (2007); Ehrmann, Fratzscher
(2005a). Dla rynków obydwu instrumentów najwięcej
istotnych statystycznie reakcji zanotowano w dniu opublikowania wypowiedzi danego członka RPP. Istotne reakcje pojawiają się też dwa dni po dniu zdarzenia. Istotne
reakcje zostały zidentyfikowane zarówno dla cen kupna,
sprzedaży i średniej ceny. Jak pokazuje tabela 3, każdą zidentyfikowaną istotną reakcję (oprócz reakcji w dniu zdarzenia dla ceny kupna FRA 1X4) potwierdzają co najmniej
dwa testy. Pod tym względem wyniki dla stóp zwrotu liczonych dla poszczególnych cen można uznać za spójne. Jeżeli chodzi o rozbieżność w obrębie konkretnych
statystyk, to można je przypisać zmianom spreadów. Ich
analiza − dla kontraktów FRA 1X4 i FRA 2X5 − pokazała,
że szczególnie w pierwszej połowie badanego okresu cechowały się one dużą zmiennością, co może tłumaczyć
zróżnicowanie wyników dla poszczególnych cen.
Omówione powyżej wyniki pokazują, że należy odrzucić hipotezę o półsilnej efektywności informacyjnej
rynku badanych instrumentów45. Interpretacja istotnych reakcji w drugim dniu po zdarzeniu nie jest
jednoznaczna. Możliwe, że reakcja ta jest wynikiem
wpływu czynników nieuwzględnionych i niezbadanych
w tym artykule46. Istotne statystyki testowe w dniu zdarzenia są przesłankami by stwierdzić, że wypowiedzi
i komentarze członków RPP dotyczące przyszłych decyzji w sprawie stóp procentowych mogą wpływać na
45 Rynki badanych instrumentów są obecnie na tyle płynne i rozwinięte oraz
na tyle szybko uwzględniają nowe informacje, że trudno byłoby mówić o efektywności rynku, na którym wpływ zdarzenia jest istotny statystycznie w ujęciu
dziennym.
46 Dokonany wybór czynników został uzasadniony w części 2.3.
kwotowania FRA 1X4 i FRA 2X5. Nie jest więc bezpodstawne stwierdzenie, że badane komentarze i wypowiedzi dostarczają uczestnikom analizowanych rynków
istotnych informacji związanych z polityką monetarną,
a przekazywanie przez członków RPP informacji i treści
jest skuteczne i efektywne. Na podstawie powyższych
wyników oraz argumentacji przedstawionej w pierwszej części artykułu można sądzić, że komentarze i wypowiedzi członków RPP wpływają na zwiększenie przejrzystości i przewidywalności polityki monetarnej. Dzięki dostarczaniu informacji na temat tej polityki uczestnicy rynku mogą lepiej zrozumieć mechanizmy i działanie banku centralnego, dzięki czemu zmniejsza się
ich niepewność. Jak twierdzą autorzy pracy Rozkrut et
al. (2007), „można oczekiwać, że (...) przekazywanie informacji i treści pomaga zwiększyć przewidywalność decyzji banku centralnego” (s. 194). Jednocześnie nie jest
bezpodstawne stwierdzenie, że uczestnicy rynku biorą pod uwagę opinie członków RPP podejmując decyzje
inwestycyjne i kształtując oczekiwania. Można wnioskować, że wypowiedzi i komentarze ułatwiają uczestnikom wyrobienie sobie zdania na temat przyszłej decyzji RPP co do wysokości stóp procentowych. Dzięki temu zmniejsza się zaskoczenie decyzjami RPP i rośnie ich
przewidywalność47.
3.1.2. Długi odcinek krzywej dochodowości – swapy procentowe
(dwu- i pięcioletni IRS)
Dla dwóch analizowanych swapów procentowych reprezentujących długi odcinek badanej krzywej dochodowości nie odnotowano istotnej statystycznie reakcji stóp zwrotu w odpowiedzi na komentarze i wypowiedzi członków RPP. W związku z tym nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności
informacyjnej rynku tych instrumentów. Można więc
stwierdzić, że wpływ komentarzy i wypowiedzi członków RPP na stopy zwrotów badanych swapów procentowych jest na tyle słaby, że nie są one odnotowywane jako
statystycznie istotne. Zważywszy na wyniki dla swapów,
analizowane informacje i treści przekazywane przez RPP
wydają się nieskuteczne oraz przy ich użyciu nie ma
możliwości bezpośredniego oddziaływania na długoterminowe oczekiwania. Jednak z drugiej strony fakt, że nie
wystąpiła istotna statystycznie reakcja, świadczy o tym,
że większość informacji dostarczonych uczestnikom rynku za pośrednictwem komentarzy i wypowiedzi była już
wkalkulowana w ceny tych instrumentów (Ziarko-Siwek
2004). Należy pamiętać, że dochodowość badanych swapów jest odzwierciedleniem długoterminowych oczekiwań. Dlatego zmiany oczekiwań nie są tak silne, jak
w przypadku krótkiego odcinka krzywej dochodowości
i są dyskontowane o wiele wcześniej.
47 Jak wspomniano, zależność ta jest w dużej mierze determinowana spójnością
wypowiedzi członków jej członków z późniejszymi jej decyzjami. Zagadnienie
to zostało pokrótce opisane w pierwszej części artykułu.
Brak reakcji swapów procentowych świadczy również o bardzo korzystnej cesze polityki monetarnej.
Na podstawie analizy zachowania całej krzywej dochodowości widać, że na wypowiedzi i komentarze istotnie reaguje krótki odcinek, natomiast długi wykazuje
na tyle małe reakcje, że nie są uznawane za istotne statystycznie. Świętoń (2002), badając reakcje krzywej dochodowości na zmiany wysokości stóp procentowych,
interpretuje takie zachowanie krzywej dochodowości jako potwierdzenie wiarygodności polityki pieniężnej48.
Również w niniejszym badaniu brak reakcji długiego odcinka można interpretować jako wiarę i zaufanie uczestników rynku w to, że RPP, podejmując decyzje, których
zapowiedziami są wypowiedzi i komentarze jej członków, ustabilizuje inflację w granicach celu inflacyjnego.
Zwiększona wiarygodność może być w pewnej mierze skutkiem pośredniego wpływu wypowiedzi członków RPP49.
Otrzymane wyniki są spójne z wynikami uzyskanymi przez Ehrmana i Fratzschera (2005a) dla Stanów
Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii50. Zestawiając wyniki dla Polski (Rozkrut et al. 2007), można zauważyć,
że w porównaniu z wcześniejszym okresem osłabła reakcja segmentu krzywej dochodowości o dwuletnim horyzoncie.
Podsumowując wyniki analizy komentarzy i wypowiedzi członków RPP dotyczących przyszłych decyzji
co do wysokości stóp procentowych, bez uwzględnienia
dokonanej klasyfikacji, można stwierdzić, że dla segmentu o najkrótszym horyzoncie czasowym (FRA 1X2,
FRA 2X3) nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności informacyjnej. Brak wpływu wypowiedzi i komentarzy na najkrótszy odcinek krzywej
dochodowości może oznaczać możliwość udoskonalenia
tej formy przekazywania informacji. Jak wspominano, na
ceny tych instrumentów mogą głównie oddziaływać tradycyjne instrumenty polityki monetarnej. Ograniczony
wpływ na te wnioski mogą też mieć cechy charakterystyczne rynków. Dla zaliczanych do krótkiego końca
krzywej dochodowości kontraktów FRA 1X4 i FRA 2X5
została odrzucona hipoteza o półsilnej efektywności informacyjnej rynków tych instrumentów. Dla długiego
odcinka krzywej dochodowości (IRS 2Y, IRS 5Y) nie ma
podstaw, aby twierdzić, że rynek analizowanych instrumentów nie jest półsilnie efektywny w sensie informacyjnym. Brak reakcji tego odcinka krzywej nie świadczy
o zupełnym braku możliwości kształtowania przez RPP
oczekiwań w najdłuższym horyzoncie, gdyż w długim
48 Odnosząc ten wniosek do reakcji krzywej dochodowości w niniejszym badaniu, należy pamiętać, że różne są analizowane zdarzenia. Jak jednak pokazała
chociażby analiza reakcji krótkiego odcinka, rynek odbiera wypowiedzi i komentarze jako cenne informacje odzwierciedlające poglądy poszczególnych członków RPP, przez co może sformułować oczekiwania co do przyszłych decyzji monetarnych. Co więcej – jak wspominano, zmniejszył się problem niespójności
wypowiedzi członków RRP z późniejszymi decyzjami tego organu.
49 Opis tej zależności przedstawiono w pierwszej części artykułu.
50 Wszystkie wyniki są interpretowane przy przyjętym 5-procentowym poziomie istotności.
horyzoncie zmiany oczekiwań są dyskontowane o wiele
wcześniej niż w krótkim horyzoncie. W dodatku na podstawie analizy długiego odcinka została wykazana wiarygodność polityki pieniężnej, na którą zgodnie z wnioskowaniem przedstawionym w pierwszej części artykułu
pewien wpływ może mieć przekazywanie informacji
i treści przez RPP.
Powyższe wnioski są w dużej mierze zgodne z wynikami innych badań. Reakcje krzywej dochodowości
w Polsce są podobne do reakcji w krajach bardziej
rozwiniętych. Jeżeli chodzi o drugą weryfikowaną hipotezą, to wyniki badania są przesłankami by stwierdzić poprzez analizowany rodzaj przekazywanych informacji RPP może kształtować oczekiwania i wpływać na ceny niektórych instrumentów finansowych
oraz że przekazywanie informacji i treści jest cennym
uzupełnieniem instrumentarium NBP, zwiększającym
efektywność polityki monetarnej. Rozwój rynków finansowych może poszerzyć zakres oddziaływania
analizowanego rodzaju informacji i pozwolić na czerpanie jeszcze większych korzyści z ich przekazywania
podmiotom ekonomicznym.
3.2. Analiza wpływu wypowiedzi i komentarzy członków RPP
z uwzględnieniem przypisywanych ocen
3.2.1. Krótki odcinek krzywej dochodowości – kontrakty FRA: 1X2,
2X3, 1X4, 2X5
Dla kontraktów FRA o najkrótszym horyzoncie czasowym – FRA 1X2 i 2X3 – jedynie w dwóch przypadkach wystąpiły reakcje istotne statystycznie. Pierwszą
z nich jest reakcja ceny kupna FRA 1X2 dla komentarzy „jastrzębich” na dzień przed opublikowaniem komentarza. Potwierdza ją jedynie test T3. Drugim przypadkiem jest reakcja cen sprzedaży FRA 2X3 na komentarze „jastrzębie” dwa dni po wydarzeniu – potwierdzona przez testy T7 i T10. W pozostałych dniach
dla wszystkich rodzajów badanych wypowiedzi i komentarzy nie wykryto żadnej istotnej reakcji zarówno
dla FRA 1X2, jak i FRA 2X3.
W świetle powyższych wyników, zważywszy że nieliczne zidentyfikowane reakcje są potwierdzone przez
jeden bądź dwa testy, uznano, że nie ma podstaw
do odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności informacyjnej rynków FRA 1X2 i FRA 2X3. Wyniki analizy uwzględniającej podział komentarzy według przypisanych „ocen” są niemal identyczne jak wyniki dla
analizy nieuwzględniającej podziału. Uzasadnienie zidentyfikowanych reakcji w tej części badania i wnioski
wyciągnięte na ich podstawie w całości pokrywają się
z wnioskami z części 3.1.1 i w związku z tym nie będą
ponownie omawiane.
Pierwszym spostrzeżeniem podczas analizy reakcji
FRA 1X4 i FRA 2X5 jest fakt, że stopy zwrotu liczone dla
cen kupna i sprzedaży oraz ich średnie wykazują bardzo
podobne reakcje51. Podobieństwo tych reakcji jest zdecydowanie większe niż przy analizie bez uwzględniania
podziału komentarzy według przypisanych „ocen”. Występują nieliczne różnice, ale jest ich zdecydowanie
mniej. Mogą je powodować opisywane wcześniej wahania spreadów cen analizowanych instrumentów. Podsumowanie istotnych reakcji dla FRA 1X4 i 2X5 znajduje się w tabeli 4.
Analizując reakcje FRA 1X4 dla poszczególnych rodzajów komentarzy, można zauważyć, że dla komentarzy
neutralnych dziewięć na dziesięć testów statystycznych wykazuje, że istnieje istotna statystycznie reakcja
w dniu opublikowania komentarzy bądź wypowiedzi.
W tym dniu dla trzech analizowanych cen występują
dodatnie średnie ponadnormalne stopy zwrotu. Być może jest to spowodowane faktem52, że według rynku komentarze neutralne, które pojawiały się w okresie systematycznych obniżek stóp procentowych, mogły świadczyć raczej o „jastrzębich” poglądach niż „gołębich”, ponieważ spodziewał się wtedy redukcji stóp. Na tym etapie trudno jednak kategorycznie uzasadnić taką reakcję.
Nie występują natomiast żadne istotne statystycznie reakcje dla komentarzy „gołębich” – rynek najwyraźniej
już wcześniej antycypował tego typu komentarze i zostały one wcześniej zdyskontowane53. Dla komentarzy
„jastrzębich” występują reakcje w drugim dniu po zdarzeniu. Odnoszą się one do stóp zwrotu liczonych na
podstawie cen średnich i sprzedaży i są w ich przypadku
potwierdzone przez co najmniej cztery testy. Reakcje te
uzasadniono w części 3.1.154. Średnie ponadnormalne
stop zwrotu związane z tymi reakcjami są dodatnie.
Pojawiły się reakcje w dniu poprzedzającym dzień
publikacji55 komentarza „jastrzębiego” dla stóp zwrotu liczonych na podstawie trzech analizowanych cen.
Potwierdzają je co najmniej cztery testy statystyczne.
W tym przypadku trudno o kategoryczne uzasadnienie.
Możliwe, że w pewnych przypadkach informacje dotyczące udzielonych wypowiedzi i komentarzy są rozpowszechniane nieformalnie, zanim zostaną oficjalnie
podane do wiadomości publicznej. Jednocześnie zidentyfikowana reakcja może być wynikiem wpływu
czynników nieuwzględnionych tym artykule. Średnie
ponadnormalne stopy zwrotu związane z wyżej opisaną
51 Test T wykazał najmniej istotnych statystycznie reakcji. Jak wspominano,
1
w literaturze istnieje pogląd, że wyniki tego testu należy interpretować ostrożnie
(Ahern 2006; Corrado, Zivney 1992). Co więcej, w części 2.4 artykułu stwierdzono, że test ten jest wrażliwy na wzrost wariancji ponadnormalnych stóp zwrotu. W związku z tym w formułowaniu wniosków był on uwzględniany w mniejszym stopniu niż inne testy.
52 Przedstawia to wykres 1 w części 2.1.
53 Większość komentarzy „gołębich” miała również miejsce w okresie systematycznych obniżek stóp procentowych, więc nie były one dla rynku zaskoczeniem.
54 Test T wykazał również istotną reakcję dzień po dniu publikacji komen6
tarzy „jastrzębich” dla stóp zwrotu obliczonych na podstawie cen kupna i cen
sprzedaży. Reakcje te potwierdza jednak tylko jeden test, więc zostały pominięte
w szczegółowej analizie.
55 Reakcji takich nie zidentyfikowano dla analizy bez uwzględnienia ocen przypisanych wypowiedziom.
1
0
-1
1
0
-1
1
0
-1
1
0
-1
1
0
-1
1
0
-1
T8 test rang
T7 test znaków
T6 test znaków
T5 test t−Studenta standaryzowany, uodporniony
T4 test t−Studenta standaryzowany
Dzień
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
-1
0
1
2
Ocena
komentarza
Test
T2 test t−Studenta, standaryzowany
Tabela 4. Istotne statystycznie reakcje dla cen: kupna, sprzedaży i ich średniej dla FRA 1X4
i FRA 2X5
Cena i
instrument
o
FRA 1X4
cena kupna
o
FRA 1X4
cena średnia
FRA 1X4
cena sprzedaży
FRA 2X5
cena kupna
FRA 2X5
cena średnia
FRA 2X5
cena sprzedaży
o
o
o
o
o o
o
o o
o o
o
o o
o
o
o
o
o
o
o o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o o
o o
o
o
o
o
o
o o
o
o o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
o
Uwaga: istotne statystycznie reakcje zostały zaznaczone „o”.
reakcją są dodatnie, co jest zgodne z kierunkiem komentarza. Podobne reakcje na komentarze neutralne odnotowano dla cen sprzedaży, jednak dotyczyło to tylko jednej
ceny i zostało potwierdzone jedynie przez dwa testy statystyczne, więc pominięto je w szczegółowej analizie.
W przypadku FRA 2X5 zdecydowana większość testów statystycznych wykazała, że stopy zwrotu liczone
na podstawie każdej z trzech analizowanych cen reagują
istotnie statystycznie na drugi dzień po „jastrzębiej” wypowiedzi. Jest to sytuacja podobna do tej z analizy bez
uwzględnienia podziału, została ona wyjaśniona w części 3.1.1. Występują też istotne reakcje w dniu publikacji
wypowiedzi „jastrzębiej” (reakcja stopy zwrotu opartej
na trzech analizowanych cenach, zidentyfikowana przez
testy T6 i T7) oraz w dniu publikacji wypowiedzi neutralnej (reakcja stopy zwrotu opartej na cenie średniej i cenie sprzedaży, zidentyfikowana przez testy T7 i T9). Znaki średnich ponadnormalnych stóp zwrotu są w przypadku powyższych reakcji dodatnie, co dla komentarzy
„jastrzębich” jest zgodne z oczekiwaniami. Dodatni znak
reakcji w odpowiedzi na komentarze neutralne uzasadniono w analizie FRA 1X4. Nie zidentyfikowano istotnej
reakcji dla komentarzy „gołębich”.
Na podstawie powyższych wyników można stwierdzić, że w przypadku rynku FRA 1X4 i FRA 2X5 należy
odrzucić hipotezę zerową o półsilnej efektywności informacyjnej rynku analizowanych instrumentów, choć
w przypadku FRA 2X5 przesłanki by odrzucić są słabsze. Wnioski te są spójne z wnioskami analizy bez wy-
odrębniania rodzajów komentarzy, jednak odnotowano
pewne różnice. Najważniejszą jest zredukowanie liczby testów statystycznych potwierdzających istotną statystycznie rekcję FRA 2X5 w dniu wydarzenia. Zapewne
wynikają one z faktu, że podział całej próby według
ocen komentarzy na mniejsze części może powodować,
iż niektóre reakcje stają się relatywnie silniejsze i w odniesieniu do innego zbioru pozostałych reakcji stają się
istotne statystycznie. Wpływa to na zidentyfikowanie
innych statystycznie istotnych reakcji dla obydwu rodzajów analiz.
Na podstawie wyników dla FRA 1X4 i 2X5 interpretowanych z punktu widzenia efektywności przekazywania przez RPP informacji i treści oraz ich wpływu na politykę monetarną można wyciągnąć bardzo podobne wnioski, jak w analizie bez uwzględnienia klasyfikacji komentarzy56. Podobnie jak we wcześniejszej
analizie otrzymane czynniki stanowią przesłanki by
stwierdzić, że komentarze członków RPP dotyczące wysokości przyszłych stóp procentowych wpływają na
kwotowania kontraktów FRA 1X4 i 2X5. Należy jednak
podkreślić, że istotne statystycznie reakcje odnotowano
w dniu zdarzenia przede wszystkim w przypadku komentarzy neutralnych. Wobec tego typu komentarzy zanotowano dodatnie średnie ponadnormalne stopy zwrotów. Odnotowano również statystycznie istotne reakcje
56 Wnioski, które są w pełni spójne z wnioskami dla analizy bez uwzględniania
klasyfikacji komentarzy, zostaną omówione skrótowo, aby uniknąć formułowania ich po raz kolejny.
T8 test rang
T7 test znaków
T6 test znaków
T5 test t−Studenta standaryzowany, uodporniony
2
1
0
2
-1
1
0
-1
2
1
0
-1
2
1
0
-1
2
1
0
2
-1
1
0
2
-1
1
0
2
-1
1
0
2
-1
1
0
2
-1
1
0
Dzień
-1
Ocena
komentarza
Test
1
0
-1
1
0
-1
1
0
-1
1
0
-1
1
0
-1
1
0
-1
T2 test t−Studenta, standaryzowany
Tabela 5. Istotne statystycznie reakcje dla cen: kupna, sprzedaży i ich średniej dla IRS 2Y
i IRS 5Y
Cena i
instrument
IRS 2Y cena
kupna
IRS 2Y cena
o
średnia
IRS 2Y cena
o
o
o
sprzedaży
IRS 5Y cena
o
kupna
IRS 5Y cena
o
średnia
IRS 5Y cena
o
o
o
o
o
o
o
o
sprzedaży
Uwaga: reakcje istotne statystycznie zostały zaznaczone „o”.
na komentarze „jastrzębie”, lecz miały one miejsce dzień
przed zdarzeniem i dwa dni po zdarzeniu. Znak średnich ponadnormalnych stóp zwrotu był w tym przypadku zgodny z oczekiwaniami. Nie zanotowano natomiast
żadnej istotnej reakcji dla komentarzy „gołębich”.
Powyższe rezultaty są zbliżone do wyników analizy
bez uwzględniania ocen57, choć zostały nieco osłabione58. Również porównanie obydwu podejść w analizie
z wynikami innych badań, omawianych w pierwszym
rozdziale, pozwala sformułować takie same wnioski.
3.2.2. Długi odcinek krzywej dochodowości – swapy procentowe
(dwu- i pięcioletni IRS)
Analiza statystycznej istotności reakcji instrumentów
reprezentujących długi odcinek krzywej dochodowości
nieznacznie się różni od analizy z uwzględnieniem ocen
przypisanych komentarzom i bez ich uwzględnienia.
Główna różnica polega na zidentyfikowaniu nielicznych
istotnych statystycznie reakcji stóp zwrotu. Dla dwuletniego swapu procentowego (IRS 2Y) dzień przed publikacją wypowiedzi „jastrzębiej” wystąpiły istotne reakcje stóp zwrotów obliczonych na podstawie ceny średniej (reakcja potwierdzona przez test T6) i ceny sprzedaży (reakcja potwierdzona przez testy: T6, T7 i T9). Śred57 Wnioski te zostały opisane szczegółowo w części 3.1.1.
Przykładem może być zmniejszenie liczby testów dla FRA 2X5, potwierdzających istotną reakcję w dniu opublikowania wypowiedzi bądź komentarza,
a także różnice między wynikami dla poszczególnych rodzajów komentarzy.
58 nie ponadnormalne stopy zwrotów związane z tymi reakcjami są dodatnie. Trudno precyzyjnie uzasadnić te reakcje. Powodami mogą być nieformalne upublicznianie
wypowiedzi bądź czynniki nieuwzględnione w badaniu.
Należy też zwrócić uwagę na małą liczbę testów potwierdzających statystyczną istotność tych reakcji. Zbiorcze wyniki testów istotności dla swapów procentowych
przedstawia tabela 5.
W przypadku pięcioletnich swapów procentowych
również zidentyfikowano reakcję na komentarze „jastrzębie” w dniu poprzedzającym ich publikację, dla
stóp zwrotu opartych na cenach kupna i cenach średnich (potwierdzone przez test T6), natomiast dla stóp
zwrotu opartych na cenach sprzedaży istotną reakcję
wykazało pięć testów. Dla wszystkich cen zanotowano
dodatnie średnie ponadnormalne stopy zwrotu. Uzasadnienie tych reakcji jest takie samo jak w przypadku
swapu dwuletniego. Zidentyfikowano też istotną statystycznie reakcję stóp zwrotu obliczonych na podstawie
cen kupna w dniu wypowiedzi, spowodowaną przez wypowiedzi „gołębie”. Średnie ponadnormalne stopy zwrotu związane z tą reakcją są, zgodnie z oczekiwaniami,
ujemne. Reakcję tę potwierdzają jednak tylko trzy testy
statystyczne, co ogranicza jej wpływ na bardziej ogólne wnioski.
Można zauważyć, że obydwa analizowane swapy
zachowują się bardzo podobnie, choć występują niewielkie różnice. W analizie uwzględniającej oceny zidentyfikowano nieliczne istotne reakcje, które nie wy-
stępowały w analizie bez uwzględnienia przypisanych
ocen. Reakcje te potwierdza jednak mała liczba testów
(jedynym wyjątkiem jest reakcja stóp zwrotu opartych na
cenach sprzedaży IRS 5Y na wypowiedzi „jastrzębie”).
Z tego względu ich wpływ na końcowe wnioski jest ograniczony.
Odnosząc przedstawione powyżej wyniki badania
do postawionych pytań badawczych, można stwierdzić,
że wystąpiły przesłanki by odrzucić hipotezę o półsilnej
efektywności analizowanych swapów procentowych.
Potwierdza je jednak mała liczba testów. W związku
z tym hipoteza ta nie zostaje odrzucona. Wyjątkiem jest
opisana wyżej reakcja stóp zwrotu opartych na cenach
sprzedaży swapu pięcioletniego na wypowiedzi „jastrzębie”. Porównanie z rynkami FRA 1X4 i 2X5 pokazuje
jednak, że w przypadku tych rynków istniały o wiele
poważniejsze powody odrzucenia hipotezy. Co więcej,
analiza bez uwzględniania podziału komentarzy nie dała podstaw do odrzucenia badanej hipotezy. W świetle
powyższych argumentów autor postanowił nie odrzucać
hipotezy o półsilnej efektywności informacyjnej rynku
pięcioletnich swapów procentowych. W związku z tym
można wyciągnąć niemal identyczne wnioski jak te zaprezentowane w części 3.1.259.
Analiza wpływu komentarzy i wypowiedzi członków RPP dotyczących przyszłych decyzji w sprawie
wysokości stóp procentowych z uwzględnieniem klasyfikacji komentarzy potwierdza wyniki analizy bez
uwzględnienia klasyfikacji. Wnioski co do efektywności
instrumentów reprezentujących krótki koniec krzywej
dochodowości są analogiczne do tych sformułowanych
w analizie bez uwzględniania ocen przypisanych wypowiedziom. Dla długiego odcinka pojawiły się nieliczne
reakcje, lecz ich bardziej szczegółowa i poszerzona analiza spowodowała, że nie uznano ich za wystarczające
powody do odrzucenia hipotezy o efektywności rynków
badanych instrumentów. W toku analizy wykazano, że
jedynie stopy zwrotu obliczone na podstawie cen kupna
pięcioletniego swapu procentowego reagują istotnie na
komentarze „gołębie”, lecz fakt ten potwierdza mała liczba testów. Ceny niektórych instrumentów wykazywały
natomiast reakcje dla komentarzy „jastrzębich” i neutralnych; w obu przypadkach potwierdzają to dodatnie średnie ponadnormalne stopy zwrotów.
Można również stwierdzić, że wnioski co do wypowiedzi i komentarzy oraz ich skuteczności i efektywności jako instrumentu polityki monetarnej pokrywają się
z wnioskami analizy bez uwzględniania przypisanych
ocen (część 3.1).
59 Z tego powodu te same wnioski nie są przytaczane po raz kolejny – zostały
one szczegółowo opisane w części 3.1.2. Podobnie jest w przypadku porównania
wyników niniejszego badania z wynikami omawianych badań.
4. Podsumowanie
Zaprezentowane badanie objęło komentarze i wypowiedzi dotyczące przyszłych decyzji w sprawie wysokości
stóp procentowych. Sformułowano również dodatkowe
wnioski dotyczące analizowanego rodzaju informacji
i treści przekazywanych przez RPP. Jednocześnie zbadano hipotezę o półsilnej efektywności informacyjnej
rynków analizowanych instrumentów.
W badaniu wykorzystano analizę zdarzeń opartą na
analizie statystycznej istotności ponadnormalnych stóp
zwrotu. Wykorzystano w niej specjalnie skonstruowaną
bazę wypowiedzi i komentarzy członków RPP. W badaniu uwzględniono cztery kontrakty FRA (1X2, 2X3, 1X4
i 2X5) oraz dwa swapy procentowe (dwu- i pięcioletni
– IRS 2Y i IRS 5Y). Posłużono się modelem stałej średniej stopy zwrotu. Następnie zastosowano dziesięć różnorodnych statystycznych testów istotności. Były to testy parametryczne: oparte na rozkładzie t-Studenta, obliczane na podstawie standaryzowanych (bądź nie) ponadnormalnych stóp zwrotu oraz jeden test uodporniony
na wzrost wariancji ponadnormalnych stóp zwrotu. Zastosowano też testy nieparametryczne: testy znaków
i test rang, a także ich formy uodpornione na wzrost wariancji ponadnormalnych zwrotów.
Zarówno podejście uwzględniające klasyfikację komentarzy, jak również niebiorące jej pod uwagę prowadzą do podobnych wniosków. W przypadku najkrótszego
odcinka krzywej dochodowości (FRA 1X2 i 2X3) odnotowano brak istotnych, zdecydowanie potwierdzonych
reakcji. W związku z tym możliwe jest sformułowanie
wniosku o braku podstaw do odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności rynków instrumentów należących do
tego odcinka, a także o braku możliwości wpływu RPP
za pomocą komentarzy i wypowiedzi na ich ceny. Jak
wspominano, na ceny tych instrumentów mogą głównie
oddziaływać tradycyjne instrumenty polityki monetarnej. Co więcej, na powyższe wnioski może nieznacznie
wpływać wskazywana w części opinii nieznacznie niższa płynność powyższych instrumentów.
W odniesieniu do instrumentów reprezentujących
krótki odcinek krzywej i mających dłuższy horyzont
czasowy (FRA 1X4 i 2X5) zidentyfikowano istotne statystycznie reakcje. Są one przesłankami by stwierdzić,
że badane wypowiedzi i komentarze członków RPP mogą wpływać na ceny niektórych instrumentów finansowych, a także dają możliwość kształtowania oczekiwań
uczestników, choć nie we wszystkich horyzontach czasowych. Z powodu powyższych reakcji należy odrzucić
hipotezę o półsilnej efektywności informacyjnej wymienionych instrumentów. Dla najdłuższego odcinka krzywej dochodowości wykryto nieliczne reakcje. Pozostałe
były na tyle niewielkie, że testy statystyczne nie zidentyfikowały ich jako istotnych. W świetle powyższego uznano, że nie ma istotnych podstaw do odrzucenia hipotezy
o półsilnej efektywności rynku badanych swapów pro-
centowych. Niewielkie reakcje tego odcinka, zgodnie
z argumentacją Ziarko-Siwek (2004), można uzasadnić
tym, że instrumenty reprezentujące długi koniec krzywej
dochodowości o wiele wcześniej dyskontują informacje
i zmianę oczekiwań. Reakcja długiego końca świadczy
też o wiarygodności polityki monetarnej.
Analiza uwzględniająca klasyfikację komentarzy
i wypowiedzi pokazała, że najwięcej istotnych statystycznie reakcji wykryto dla komentarzy „jastrzębich”.
W ich przypadku pojawiły się reakcje: w dniu poprzedzającym wypowiedź bądź dwa dni po wypowiedzi.
Liczne reakcje odnotowano dla komentarzy neutralnych.
Zarówno dla reakcji na komentarze „jastrzębie”, jak
i neutralne wystąpiły dodatnie średnie ponadnormalne
stopy zwrotu. Tylko w jednym przypadku wykryto istotną statystycznie reakcję na komentarze „gołębie”, lecz
potwierdziła ją mała liczba testów.
Na podstawie uzyskanych rezultatów widać, że
przekazywanie analizowanego rodzaju informacji i treści daje Radzie Polityki Pieniężnej nieco ograniczoną
możliwość wpływania na ceny niektórych instrumentów
i kształtowania oczekiwań w określonych horyzontach
czasowych. Zidentyfikowane istotne statystycznie reakcje są przesłankami by stwierdzić, że wypowiedzi i komentarze członków RPP mogą być cennym źródłem informacji. Wcześniej przytaczana argumentacja pozwala
też stwierdzić, że wypowiedzi i komentarze zwiększają
przejrzystość polityki monetarnej, a pośrednio wpływają
na zwiększanie jej wiarygodności i przewidywalności
decyzji co do wysokości stóp procentowych. Nie jest jednocześnie bezpodstawne stwierdzenie, że wypowiedzi
członków RPP mogą być cennym uzupełnieniem instrumentarium NBP. Należy jednak podkreślić, że powyższe wnioski opierają się na zidentyfikowanych istotnych statystycznie reakcjach cen instrumentów FRA 1X4
i FRA 2X5.
Rozwój rynków finansowych może spowodować poszerzenie zakresu oddziaływania tego rodzaju informacji
i treści. Co więcej, ulepszanie przekazywania informacji i
treści przez RPP, a także udoskonalanie innych jego form
oraz opracowywanie nowych może pozytywnie wpłynąć na oddziaływanie przekazywanych informacji i treści na
oczekiwania rynku i ceny niektórych instrumentów, a także zwiększać czerpane z niego korzyści.
Bibliografia
Ahern K.R. (1998), Sample selection and event study estimation, mimeo, http://ssrn.com/abstract=970351
Bajo E. (2005), The information content of abnormal trading volume, mimeo, http://ssrn.com/abstract=313582
Barclay M.J., Litzenberger R.H. (1987), Announcements effects of new equity issues and the use of intraday price data,
“Journal of Financial Economics”, Vol. 21, No. 1, s. 71−99.
Blinder A.S. (1998), Central banking in theory and practice, MIT Press, Cambridge.
Boehmer E., Musumeci J. Poulsen A.B. (1991), Event study methodology under conditions of event−induced variance,
“Journal of Financial Economics”, Vol. 30, No. 2, s. 253−272.
Brown S.J., Warner J.B. (1980), Measuring security price performance, “Journal of Financial Economics”, Vol. 8, No.
3, s. 205−258.
Brown S.J., Warner J.B. (1985), Using daily stock returns. The case of event studies, “Journal of Financial Economics”,
Vol. 14, No. 1, s. 3−31.
Campbell J.Y., Lo A.W., Mackinlay A.C. (1996), Econometrics of financial markets, Princeton University Press,
Princeton.
Campbell C.J., Wasley C.E. (1993), Measuring security price performance using daily NASDAQ returns, “Journal of
Financial Economics”, Vol. 33, No. 1, s. 73−92.
Chan-Lau J.A. (2001), Corporate restructuring in Japan: an event−study analysis, “Working Paper”, No. 202, IMF,
Washingtion, D.C.
Corrado C.J. (1989), A nonparametric test for abnormal security – price performance in event studies, “Journal of
Financial Economics”, Vol. 23, No. 2, s. 385−395.
Corrado C.J., Zivney T.L. (1992), The specification and power of the sign test in event study hypothesis tests using daily
stock returns, “Journal of Financial and Quantitative Analysis”, Vol. 27, No. 3, s. 465−478.
Czekaj J., Woś M., Żarnowski J. (2001), Efektywność giełdowego rynku akcji w Polsce. Z perspektywy dziesięciolecia,
Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Czogała A., Kot A., Sawicka A. (2005), Infation expectations of Polish entrepreneurs. Does the central bank
communication matter?, materiały z konferencji “Central Bank Transparency and Communication: Implications
for Monetary Policy”, 2-3 czerwca, NBP, Warszawa.
Ehrmann M. Fratzscher M. (2005a), Communication and decision−making by central bank committees: different
strategies, same effectiveness?, “Working Paper”, No. 488, ECB, Frankfurt.
Ehrmann M., Fratzscher M. (2005b), How should central banks communicate?, “Working Paper”, No. 557, ECB,
Frankfurt.
Fama E.F. (1970), Efficient capital markets: A review of theory and empirical work, “Journal of Finance”, Vol. 25, No.
2, s. 383−417.
Gurgul H. (2006), Analiza zdarzeń na rynkach akcji. Wpływ informacji na ceny papierów wartościowych, Oficyna
Ekonomiczna, Kraków.
Haldane A.G., Read V. (1999), Monetary policy and the yield curve, “Quarterly Bulletin”, May, Bank of England,
London.
Hand J. R. M., Holthausen R. W., Leftwich R. W. (1992), The effect of bond rating agency announcements on bond and
stock prices, “Journal of Finance”, Vol. 47, No 2, s. 733–752.
Issing O. (2005), Communication, transparency, accountability: monetary policy in the twenty−first century, “Federal
Reserve Bank of St. Louis Review”, Vol. 87, No.2, Part 1 (March/April), s. 65−83.
Kaketsis A., Sarantis N. (2006), The effects of monetary policy changes on market interest rates in Greece: An event
study approach, “International Review of Economics and Finance”, Vol. 15, No. 4, s. 487–504.
Kohn D., Sack B. (2003), Central bank talk: Does it matter and why?, “Working Paper”, No. 2003-55, Board of Governors
of the Federal Reserve System, Washington, D.C.
Kolari J., Pynnönen S. (2005), Event−study methodology: Correction for cross−sectional correlation in standardized
abnormal return tests, mimeo, http://lipas.uwasa.fi/julkaisu/ewp/mat9.pdf
Kotłowski J. (2006), Funkcje reakcji Rady Polityki Pieniężnej – analiza logitowa, „Bank i Kredyt”, nr 4, s. 3–18.
MacKinlay A.C. (1997), Event studies in economics and finance, “Journal of Economic Literature”, Vol. 35, No. 1, s.
13−39.
Malkiel B. (1992), Efficient market hypothesis, w: P. Newman, M. Milgate, J. Eatwell, New Palgrave dictionary of money
and finance, Macmillan, London.
Patell J.M. (1976), Corporate Forecasts of Earnings Per Share and Stock Price Behavior: Empirical Test, “Journal of
Accounting Research”, Vol. 14, No. 2, s. 246−276.
Polański Z. (1998), Wiarygodność banku centralnego a cele polityki pieniężnej, „Bank i Kredyt”, nr 6, s. 48–60.
Rozkrut M., Rybiński K., Sztaba L., Szwaja R. (2007), Quest for central bank communication: Does it pay to be
“talkative”?, “European Journal of Political Economy”, Vol. 23, No. 1, s. 176–206.
Serwa D., Smolińska-Skarżyńska A., (2004), Reakcje kursu walutowego na zmiany poziomu stóp procentowych, „Bank
i Kredyt”, nr 1, s. 80-91.
Świętoń M. (2002), Terminowa struktura dochodowości skarbowych papierów wartościowych w Polsce w latach
1998−2001, „Materiały i Studia”, nr 150, NBP, Warszawa.
Ziarko-Siwek U. (2004), Ocena efektywności informacyjnej wybranych segmentów rynku finansowego w Polsce,
„Materiały i Studia”, nr 178, NBP, Warszawa.
Ziarko-Siwek U. (2005), Efektywność informacyjna rynku finansowego w Polsce, CeDeWu, Warszawa.
60 Recenzje
Jolanta Zombirt, Nowa Umowa
Kapitałowa. Ewolucja czy rewolucja
Review of the book by Jolanta
Zombirt, The New Capital Accord.
Evolution or Revolution?
Wydawnictwa Fachowe CeDeWu, Warszawa 2007
Krzysztof Jackowicz*
1. Wprowadzenie
Nowa Umowa Kapitałowa (NUK) jest często surowo oceniana. Kwestionowane są jej konceptualne podstawy
(VanHoose 2007). Krytyce poddaje się szczegółowe rozwiązania w zakresie określania ryzyka pozycji bilansowych i pozabilansowych (Resti, Sironi 2007; Chateau,
Wu 2007). Uznaje się NUK za utraconą szansę realnego
wzmocnienia dyscypliny rynkowej w bankowości (Hall
2006; Jackowicz 2005). Zarzuca się jej wreszcie odwrócenie uwagi od innych kwestii, niezwykle ważnych dla
zapewnienia bezpieczeństwa systemu bankowego, np.
opracowania wiarygodnych systemów szybkich działań korygujących oraz określenia sposobów radzenia sobie z problemami finansowymi wielkich instytucji bankowych (Kaufman 2007).
Niezależnie jednak od tego, jak bardzo krytycznie
spojrzy się na NUK, nie sposób zaprzeczyć, że zmienia ona zasadniczo tzw. architekturę bezpieczeństwa
finansowego w skali globalnej. Świadczą o tym obiektywne dane. Opublikowane w 2006 r. wyniki badań
ankietowych przeprowadzonych przez Financial Stability Institute pokazują, że NUK w części lub całości
zamierza wprowadzić zdecydowana większość krajów
niereprezentowanych bezpośrednio w pracach Komitetu
Bazylejskiego. Zamiar taki zadeklarowały 82 państwa
spośród 98, które udzieliły odpowiedzi. Dodając do tej
* Wyższa
Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania im. L. Koźmińskiego
Katedra Finansów.
w Warszawie,
liczby 13 państw członkowskich Komitetu Bazylejskiego, otrzymujemy prawie 100 krajów zdecydowanych
na dokonanie istotnych zmian w systemie określania
adekwatnego poziomu kapitału regulacyjnego i kontrolowania jego wysokości.
Wdrażanie NUK nie przebiega jednak na świecie według jednakowego scenariusza (Institute of International Bankers 2007). W Unii Europejskiej oraz
w Szwajcarii i Japonii zastosowano zasadę dwustopniowego wprowadzenia w życie zapisów NUK w latach 2007–2008, odkładając na początek drugiego ze
wspomnianych okresów dopuszczenie do stosowania
zaawansowanych metod pomiaru ryzyka kredytowego
i operacyjnego. W innych częściach świata sytuacja jest
nieco bardziej skomplikowana. Dobrze znane są kłopoty
amerykańskich władz nadzorczych, dla których NUK
stała się przedmiotem długotrwałego sporu. W jego wyniku ostateczny kształt dokumentów prawnych wprowadzających nowy system regulacji kapitałowych udało się w tym kraju wypracować dopiero w końcu 2007
r. (Sloan 2007). Największe kraje Ameryki Południowej
zdecydowały się znacznie wolniej modyfikować zasady
W pracach Komitetu Bazylejskiego biorą udział przedstawiciele następujących państw: Belgii, Francji, Hiszpanii, Holandii, Japonii, Kanady, Luksemburga, Niemiec, Stanów Zjednoczonych, Szwajcarii, Szwecji, Wielkiej Brytanii
i Włoch.
Warto zaznaczyć, że przyczyny popularności pierwszego bazylejskiego porozumienia w sprawie adekwatności kapitałowej oraz prawdopodobnego sukcesu rynkowego NUK doczekały się odrębnej teoretycznej analizy w kontekście
teorii międzynarodowej kooperacji (Pattison 2006).
Reviews
adekwatności kapitałowej. Brazylia zastosowała podejście gradualne i rozłożyła w czasie przyjęcie NUK aż
do 2011 r. (Gottschalk, Azevedo Sodré 2007). Argentyna
z kolei wykorzysta tylko najmniej złożone rozwiązania
proponowane przez NUK i wdroży je, podobnie jak Brazylia, stopniowo, ale nieco szybciej – do 2010 r. W Azji
za przykładem Japonii, która przyjęła, jak pamiętamy,
dwuetapową procedurę wprowadzania NUK w życie,
podążyły Hongkong i Tajwan. Z dużą rezerwą do NUK
podeszły natomiast władze Chin i Indii (Wang Yi 2006).
W pierwszym z tych krajów prawdopodobne jest wdrożenie elementów NUK dopiero około 2010 r., w drugim
zaś najprostsze metody pomiaru ryzyka kredytowego
i operacyjnego, przewidziane przez NUK, będą stopniowo wprowadzane w latach 2008–2009. Tendencje zarysowujące się w wybranych państwach rozwijających się
znajdują ogólniejsze potwierdzenie w wynikach wspomnianego już badania przeprowadzonego przez Financial Stability Institute. W skali globalnej zdecydowanie
najpopularniejsze są bowiem najprostsze podejścia do
problemu pomiaru ryzyka kredytowego i operacyjnego
oferowane przez NUK. Wiele krajów albo rezygnuje ze
stosowania zaawansowanych rozwiązań, albo odkłada
ich wdrożenie. Prawdopodobną przyczyną takiego stanu rzeczy jest nieprzygotowanie samych władz nadzorczych do oceny stosowanych w bankach wewnętrznych
modeli pomiaru różnych rodzajów ryzyka.
Szeroki w sensie geograficznym zakres oddziaływania
NUK, głębokość proponowanych przez nią zmian sposobu
określania adekwatnych kapitałów oraz niejednorodność
ścieżek dochodzenia do nowego modelu zapewnienia bezpieczeństwa systemu bankowego sprawiają, że badania
nad NUK, metodami i skutkami jej wdrożenia są jednym
z najistotniejszych, z praktycznego punktu widzenia, pól
badawczych współczesnych finansów. Stąd też podjęcie
się przez Autorkę recenzowanej książki trudu jej napisania
było w pełni uzasadnione. Osiągnięty rezultat naukowy
jest przy tym, co chciałbym zaznaczyć już teraz, wysoce
satysfakcjonujący.
Dalsza część recenzji jest zbudowana z kilku części.
W pierwszej kolejności omawiam pewne, w moim przekonaniu istotne dla Czytelników, ogólne cechy konstrukcji książki J. Zombirt. Następnie przedstawiam treść poszczególnych rozdziałów, co stwarza mi okazję do sformułowania kilku szczegółowych uwag i komentarzy. Recenzję zamykają zaś: próba usytuowania analizowanej
pracy w polskiej literaturze przedmiotu oraz prezentacja
ocen końcowych.
ściowe normy adekwatności kapitałowej w odniesieniu
do trzech rodzajów ryzyka występującego w działalności
bankowej: ryzyka kredytowego, ryzyka rynkowego i ryzyka operacyjnego. Autorka świadomie skupia uwagę
tylko na pierwszym z nich. Decyzję tę uzasadnia względami praktycznymi: złożonością i wielowątkowością
NUK oraz wynikającymi stąd trudnościami z omówieniem wszystkich jej aspektów w jednym opracowaniu.
Drugie ograniczenie pola badawczego wynika ze skoncentrowania prowadzonych analiz wokół trzech głównych metod określania minimalnych wymogów kapitałowych w odniesieniu do podejmowanego przez banki
ryzyka kredytowego oraz dopuszczonych przez te metody sposobów jego redukcji. Położenie nacisku na I filar nie oznacza, że Autorka całkowicie abstrahuje od zagadnień związanych z przeglądem nadzorczym (II filar)
i obowiązkami informacyjnymi wzmacniającymi dyscyplinę rynkową (III filar). Wzmianki o II filarze pojawiają
się np. przy okazji: omawiania zadań Komitetu Europejskich Nadzorców Bankowych (s. 20), prezentowania
struktury Dyrektywy 2006/48/WE (s. 64), przedstawiania
ogólnej konstrukcji NUK (s. 65-67), charakterystyki technik redukcji ryzyka kredytowego (s. 135, 145,151) oraz
opisu trudności powstających przy stosowaniu NUK (s.
203, 222). Książka dostarcza też elementarnych informacji o III filarze (s. 65) i jego znaczeniu dla przejrzystości
rynków finansowych (s. 200).
Zreferowane zawężenia obszaru analizy rekompensuje Czytelnikowi omówienie kilku ważnych i interesujących, w mojej ocenie, zagadnień regulacyjnego
i rynkowego kontekstu powstawania i wdrożenia NUK.
Po pierwsze, Autorka analizuje nie tylko finalne regulacje ostrożnościowe wprowadzane przez NUK, ale także proces ich stanowienia, implementacji i harmonizacji
w UE. Po drugie, przypomina strukturę tzw. procesu
Lamfalussy’ego i zasady działania rozmaitych komitetów, których przedmiotem zainteresowania są wszystkie typy pośredników finansowych działających w krajach UE. Po trzecie, nie ogranicza się do omówienia
NUK i wprowadzających ją aktów prawnych, ale charakteryzuje także wiele powiązanych z nimi dokumentów, np. zalecenia dotyczące stosowania oraz oceny wewnętrznych modeli pomiaru ryzyka (s. 116-118). Po
czwarte, w rozdziale siódmym, wykraczając poza ramy
wąsko rozumianego omówienia NUK, oferuje dużą dawkę informacji o dwóch nowoczesnych technikach kształtowania ryzyka kredytowego: sekurytyzacji należności
oraz pochodnych instrumentach kredytowych.
2. Ogólne cechy konstrukcji recenzowanej
książki
3. Struktura recenzowanej książki i jej
zawartość merytoryczna
Rzeczywisty zakres tematyczny recenzowanej książki jest nieco odmienny, niż sugerowałaby dosłowna interpretacja jej tytułu. NUK, jak wiadomo, formułuje ilo-
Struktura formalna książki jest pochodną scharakteryzowanych powyżej wyborów merytorycznych. Sądzę,
że można w niej wyróżnić, choć nie czyni tego wprost
61
62 Recenzje
Autorka, trzy części. Pierwsza, obejmująca rozdziały od
pierwszego do trzeciego, jest rodzajem ekspozycji. Autorka
przypomina bowiem w nich: stan regulacji sprzed wprowadzenia NUK, przyczyny konieczności opracowania nowych przepisów regulujących adekwatność kapitałową instytucji kredytowych i firm inwestycyjnych, instytucjonalne ramy tworzenia regulacji działalności bankowej w UE,
praktyczne aspekty funkcjonowania nadzoru bankowego
w krajach UE oraz techniczne aspekty wbudowania rozwiązań NUK do prawa europejskiego i ustawodawstw krajowych. Druga, zasadnicza i najobszerniejsza część, składająca się z rozdziałów od czwartego do ósmego, prezentuje i komentuje rozwiązania dotyczące pomiaru i redukowania ryzyka kredytowego w metodzie standardowej
oraz dwóch wersjach metody bazującej na ratingach wewnętrznych. Trzecia część, którą tworzą rozdział dziewiąty i zakończenie, zawiera przede wszystkim oceny potencjalnego oddziaływania NUK i wynikające stąd wnioski
dla polityki regulacyjnej.
Punktem wyjścia rozumowania w rozdziale pierwszym jest omówienie historii i zadań różnego rodzaju ciał
kolegialnych działających od lat 70. XX wieku i zajmujących się problematyką rozwoju i stabilności systemu bankowego. Autorka kolejno przedstawia: Grupę Kontaktową
(działającą od 1972 r.), Bankowy Komitet Doradczy (powołany do życia w 1978 r.), Komitet Nadzoru Bankowego
(funkcjonujący od 1998 r.) oraz Komitet Bazylejski (powstały w 1974 r.). Następnie szeroko i kompetentnie omawia czterostopniową procedurę decyzyjną Lamfalussy’ego
stosowaną obecnie do tworzenia, wdrażania i harmonizacji
uregulowań w systemie finansowym. Za szczególnie cenne
dla zrozumienia procesów zachodzących w europejskiej
bankowości należy uznać rozważania o działających odpowiednio na poziomie drugim i trzecim procedury Lamfalussy’ego: Europejskim Komitecie Bankowym (który zastąpił Bankowy Komitet Doradczy) oraz Komitecie Europejskich Nadzorców Bankowych. Warto podkreślić, że
w rozdziale pierwszym Autorka nie poprzestaje na opisie
zagadnień bankowych, ale szkicuje całość obrazu struktury komitologicznej powiązanej z funkcjonowaniem systemu finansowego w UE.
W rozdziale drugim Autorka rozpoczyna rozważania od omówienia wyzwań dla nadzoru nad działalnością bankową wynikających z pogłębiającej się integracji
w UE, rozszerzania się strefy euro i rozwoju bankowości
transgranicznej. Krytycznie analizuje różne propozycje
rozwiązań instytucjonalnych w zakresie sprawowania
nadzoru. Podkreśla dokonujący się, zwłaszcza w ostatnich latach, postęp w dziedzinie współpracy władz nadzorczych i koordynacji ich działań, ale w moim przekonaniu słusznie uznaje go za niewystarczający. Następnie dość szczegółowo referuje zawartość Dyrektywy
Parlamentu Europejskiego i Rady 2000/12/EC z 20 marca 2000 r. w sprawie podejmowania i prowadzenia działalności przez instytucje kredytowe, mającej duże znaczenie dla uporządkowania i ukształtowania zasad pro-
wadzenia działalności bankowej w UE. Przedstawia też
Dyrektywę Rady z 15 marca 1993 r. o adekwatności kapitałowej instytucji kredytowych i firm inwestycyjnych,
wprowadzającą m.in. wymogi z tytułu ryzyka rynkowego. Tym sposobem Czytelnicy otrzymują w rozdziale
drugim swoiste repetytorium z zakresu podstawowych
regulacji ostrożnościowych obowiązujących w europejskiej bankowości do momentu wdrożenia NUK.
Pierwszą, wprowadzającą część książki zamyka rozdział trzeci, w którym Autorka omawia przede wszystkim przyczyny konieczności opracowania nowych regulacji dotyczących adekwatności kapitałowej banków.
Katalog omawianych powodów jest szeroki i obejmuje:
dokonywanie przez banki arbitrażu kapitałowego, niedoskonałości uproszczonych kryteriów oceny ryzyka
kredytowego zawartych w porozumieniu z 1988 r., zmiany otoczenia banków (zwłaszcza rozwój instrumentów
redukcji ryzyka) oraz postęp w zakresie metod modelowania i pomiaru różnych rodzajów ryzyka. Prezentuje
też cele, jakie przyświecały twórcom NUK: utrzymanie
ogólnego poziomu wyposażenia kapitałowego, uczynienie wymogów kapitałowych bardziej wrażliwymi na rzeczywiste ryzyko, wykorzystanie i stymulowanie rozwoju
wewnętrznych modeli pomiaru różnych rodzajów ryzyka oraz uwzględnienie produktowego rozwoju rynku
zabezpieczających instrumentów finansowych. W uzupełnieniu tych rozważań Autorka przedstawia sposób
wbudowania rozwiązań NUK w system już istniejących
regulacji działalności bankowej w UE.
Rozdział czwarty, a zarazem drugą, zasadniczą
część książki otwierają uwagi dotyczące trójfilarowej
konstrukcji NUK. Autorka wskazuje różnice między
NUK w wersji zaproponowanej w 2004 r. przez Komitet
Bazylejski a Dyrektywami z 2006 r., wprowadzającymi
jej zapisy do prawa europejskiego. Ciekawie opisuje
kwestię rozdziału kompetencji nadzoru macierzystego i nadzoru kraju goszczącego, a jednocześnie niezbędnej współpracy między nimi przy wdrażaniu NUK.
Sformułowane uwagi ogólne pozwalają Autorce przystąpić w tym samym rozdziale do charakterystyki standardowej metody pomiaru ryzyka kredytowego i określania adekwatnego względem niego wyposażenia kapitałowego. Autorka podkreśla i szczególnie wnikliwie
omawia dwa rodzaje innowacji pojawiających się w podejściu standardowym NUK w porównaniu z wcześniej
obowiązującymi rozwiązaniami, tj. uzależnienie wag ryzyka od ocen wiarygodności kredytowej dokonywanych
przez zewnętrzne, wyspecjalizowane podmioty oraz
uszczegółowienie klasyfikacji bilansowych i pozabilansowych zaangażowań banku obciążonych ryzykiem kredytowym i wymagających z tego powodu utrzymywania
adekwatnych kapitałów regulacyjnych. Interesujące są
zawarte na s. 80–81 krytyczne uwagi Autorki na temat
niektórych rozwiązań szczegółowych przyjętych w NUK
w odniesieniu do należności od przedsiębiorstw oraz
należności zaliczonych do portfela detalicznego.
Metody pomiaru ryzyka kredytowego bazujące na
ratingach wewnętrznych są tematem rozdziału piątego.
Autorka definiuje w nim podstawowe parametry ryzyka
kredytowego: prawdopodobieństwo niewypłacalności
(PD), wartość ekspozycji w momencie niewypłacalności
(EAD) i stratę w sytuacji niewypłacalności (LGD). Omawia różnice między podstawową a zaawansowaną wersją metody ratingów wewnętrznych. Podkreśla znaczenie warunku, by stosowanie wewnętrznych modeli
pomiaru ryzyka kredytowego wynikało nie tylko z konieczności przestrzegania przepisów z zakresu adekwatności kapitałowej, ale także związane było z wewnętrznymi procesami zarządczymi w banku, np. ustalaniem limitów zaangażowań lub taryfikacją produktów
kredytowych. Analizuje możliwości stopniowego i częściowego wprowadzania omawianej grupy metod oraz
równoległego ich stosowania z metodą standardową.
Rozdział szósty jest poświęcony pomiarowi ryzyka
kredytowego portfela ekspozycji detalicznych. Autorka
akcentuje przede wszystkim problemy: zaklasyfikowania
ekspozycji do kategorii detalicznych, ich systematyki, wyliczania parametrów ryzyka kredytowego oraz walidacji
modeli wewnętrznych. Rozważania w ostatnim z wymienionych obszarów mają, co warto podkreślić, wymiar uniwersalny. Znaczna część spostrzeżeń Autorki w tym zakresie dotyczy bowiem wszystkich wewnętrznych modeli
pomiaru ryzyka dopuszczonych przez NUK.
Obszerny i ciekawy rozdział siódmy traktuje o tradycyjnych i nowoczesnych metodach redukcji ryzyka
kredytowego. Autorka uwypukla znaczenie powiązania
w NUK zakresu i precyzji uwzględnienia zabezpieczeń
w szacowaniu zagrożenia ryzykiem kredytowym ze stosowaniem doskonalszych, bardziej wyrafinowanych metod pomiaru ryzyka. W omawianym rozdziale oprócz
elementów spodziewanych, takich jak katalog uznawanych przez NUK zabezpieczeń i opis sposobów ich
uwzględnienia w różnych przewidywanych przez NUK
podejściach, znajduje się zaskakująco obszerne omówienie dwóch nowoczesnych technik kształtowania ryzyka kredytowego. Domyślam się, że przyczyną takiej
konstrukcji rozdziału, w książce głównie poświęconej
NUK, była chęć zaznajomienia Czytelników z tymi technikami, bardziej (derywaty kredytowe) lub mniej (sekurytyzacja należności) zasługującymi na miano innowacji. Autorka wylicza i omawia rodzaje pochodnych
instrumentów kredytowych, koncentrując uwagę na
trzech podstawowych typach: kredytowych kontraktach zamiany (swapach kredytowych), kontraktach zamiany całkowitego przychodu i obligacjach z opcją kredytową. Przedstawia rodzaje ryzyka związane z użyciem
tych instrumentów, warunki uzyskania dzięki ich zastosowaniu ulgi w naliczaniu wartości adekwatnego kapitału regulacyjnego oraz stan rozwoju i historię rynku
derywatów kredytowych. Nieco mniej obszerne są rozważania o sekurytyzacji, ale i w tym przypadku w rozdziale znajdziemy: definicję i omówienie schematów se-
Reviews
kurytyzacji z udziałem podmiotu specjalnego przeznaczenia i tzw. conduitów, analizę sposobów podnoszenia jakości kredytowej sekurytyzowanego portfela oraz uwagi o rodzajach instrumentów powstających w procesie sekurytyzacji i stanie rozwoju ich rynku. W odniesieniu do
konstrukcji rozdziału siódmego chciałbym poddać pod
rozwagę Autorki jedną wątpliwość. Otóż sądzę, że lekturę
rozdziału ułatwiłoby bardziej syntetyczne potraktowanie
różnych źródeł danych o stanie rozwoju rynku derywatów
kredytowych i procesu sekurytyzacji. Nie jestem również
pewien, czy istnieje konieczność prezentacji starszych
opracowań i danych, które ze względu na niezwykle dynamiczny rozwój rynku derywatów kredytowych wyjątkowo szybko się dezaktualizują. To gwałtowne starzenie
się dotyczy przede wszystkim informacji o: wielkości rynku pochodnych instrumentów kredytowych, relatywnym
znaczeniu ich różnych typów, podmiotowej strukturze popytu na zabezpieczenie przed ryzykiem kredytowym i podaży tego zabezpieczenia, procesach konsolidacji na rynku dostawców indeksów ryzyka kredytowego oraz scentralizowanym giełdowym i pozagiełdowym obrocie derywatami kredytowymi.
Naturalnym rozwinięciem rozważań o technikach
redukcji ryzyka kredytowego jest rozdział ósmy poruszający zagadnienie określania wymagań kapitałowych
w bankach uczestniczących w sekurytyzacji. Rozdział
ten, co chciałbym podkreślić, napisany jest z dużym
znawstwem tematu. Autorka wprowadza Czytelnika
w omawianą problematykę poprzez charakterystykę różnych ról, jakie może pełnić bank w procesie sekurytyzacji (inicjatora, gwaranta, dostarczyciela płynności, inwestora). Rozróżnienie rodzajów ról banków pozwala
w dalszej części rozdziału precyzyjnie określić zakres
zastosowania metody standardowej i metody ratingów
wewnętrznych oraz opisać specjalne rozwiązania wypracowane dla sekurytyzacji, w postaci podejść bazujących na: ratingach, formule nadzorczej i wewnętrznej
ocenie. Wiele uwagi, jak najbardziej słusznie w mojej
ocenie, Autorka poświęca występowaniu tzw. prawdziwej sprzedaży w procesie sekurytyzacyjnym, warunkującej możliwość zmniejszenia wymogów kapitałowych
w banku inicjującym proces.
Oceny NUK i jej wpływu są zawarte w trzeciej, wyróżnionej na potrzeby tej recenzji, części książki. Na
podstawie bogatej literatury przedmiotu w rozdziale
dziewiątym Autorka omawia potencjalne oddziaływanie
NUK. Liczba i różnorodność zaprezentowanych obszarów wpływu wdrożenia w życie postanowień NUK są
imponujące. Autorka przedstawia bowiem potencjalne
konsekwencje dla:
– ogólnego poziomu kapitału regulacyjnego w systemie bankowym, a w związku z tym i poziomu jego
bezpieczeństwa,
– wielkości kapitału regulacyjnego utrzymywanego
przez banki stosujące różne, dopuszczone przez NUK,
metody pomiaru ryzyka oraz banki o odmiennych pro-
63
64 Recenzje
filach działalności; ogólnej aktywności gospodarczej i jej
cykliczności,
– równości warunków konkurencji na rynkach krajowych i międzynarodowych,
– zachowania i strategii banków, ich polityki kredytowej i cenowej ze szczególnym uwzględnieniem dostępności finansowania dla sektora MSP,
– przejrzystości rynków finansowych oraz zadań
i skali odpowiedzialności władz nadzorczych.
Rozdział dziewiąty jest jednocześnie tym fragmentem
książki, w przypadku którego przy okazji kolejnych wydań
zaistnieją, jak sądzę, możliwości dokonania aktualizacji.
Rozważania na temat szeroko rozumianego wpływu NUK
rozwijają się bowiem lawinowo. Tylko w ostatnich kilkunastu miesiącach, a więc już po zakończeniu przez Autorkę
prac nad książką, opublikowano wyniki kilku ważnych badań. Wzbogaciły one np. wiedzę o: procykliczności NUK
rozpatrywanej z perspektywy funkcjonowania dyscypliny
rynkowej (Gordy, Howells 2006) i utrzymywania przez
banki nadwyżki kapitałów ponad wymaganą wielkość (Heid 2007), oddziaływaniu NUK na finansowanie gospodarek
rozwijających się (Liebig et al. 2007) oraz możliwych, spowodowanych wprowadzeniem NUK, zaburzeniach konkurencji na rynku kredytu hipotecznego (Hancock et al.
2006) i konsumpcyjnego (Lang et al. 2007).
W zakończeniu Autorka formułuje dwie istotne,
w mojej ocenie, obawy. Po pierwsze, zastanawia się, czy
rozszerzenie współpracy między nadzorami krajowymi
będzie wystarczające w obliczu zasadniczych zmian
zasad określania adekwatnego kapitału regulacyjnego.
Zaznacza ponadto, że integracja działań nadzorczych
musi dotrzymać kroku z jednej strony zmianom działalności banków, z drugiej zaś – przekształceniom w sferze regulowania działalności bankowej. Po drugie, stawia tezę (s. 232), że jednoczesne modyfikacje regulacji
ostrożnościowych i metod sprawowania nadzoru tworzą
duże zagrożenie dla realizacji celu, którym jest zapewnienie bezpieczeństwa systemów bankowych, zwłaszcza
w obecnych warunkach gospodarczych. W zakończeniu
Autorka odpowiada też na postawione w tytule książki
pytanie, czy zmiany wprowadzane przez NUK mają rewolucyjny, czy ewolucyjny charakter, skłaniając się wyraźnie (s. 231) ku temu pierwszemu poglądowi.
obszerniejszych opracowań. Oprócz recenzowanej książki
J. Zombirt, są to monografie autorstwa M. Stefańskiego
(2006) i W. Żółtkowskiego (2007). Nie jest moim celem
dokonywanie w tym miejscu recenzji porównawczej ani
nawet wprowadzenie jej elementów. Sądzę jednak, że warto
Czytelników poinformować o pewnych fundamentalnych
i obiektywnych różnicach między pozycjami dostępnymi
na naszym rynku wydawniczym.
Najwcześniej ukazała się monografia autorstwa M.
Stefańskiego pod tytułem Nowe regulacje dotyczące wymagań kapitałowych wobec banków. Opracowanie to ma
syntetyczny charakter, jako że liczy tylko 58 stron, na
których scharakteryzowano wszystkie trzy filary (II i III
skrótowo) oraz nowe metody określania minimalnych
wymogów kapitałowych z tytułu ryzyka kredytowego
i operacyjnego, a ponadto zmiany w zakresie sposobów
kwantyfikacji ryzyka rynkowego. Nakładem tego samego
wydawnictwa co książka J. Zombirt ukazała się praca
W. Żółtkowskiego zatytułowana Zarządzanie ryzykiem
bankowym w praktyce w kontekście Nowej Umowy Kapitałowej (Basel II). Mimo podobnej objętości (215 s.) ma
ona jednak zdecydowanie odmienny charakter od recenzowanej pracy. Skierowana jest bowiem przede wszystkim do menedżerów banków licencjonowanych w Polsce
i to właśnie z ich perspektywy (a nie np. z punktu widzenia makroekonomicznych zadań nowej architektury
bezpieczeństwa finansowego) rozpatruje problemy związane z wdrażaniem NUK. Tak jak M. Stefański, W. Żółtkowski pisze o trzech głównych rodzajach ryzyka bankowego: kredytowym, rynkowym i operacyjnym.
Pracę J. Zombirt na tle dwóch pozostałych, znanych
mi, polskich opracowań traktujących o NUK wyróżnia najszersze ukazanie: kontekstu powstawania NUK, kwestii
sprawowania nadzoru nad działalnością bankową w UE
i tworzenia w jej granicach regulacji ostrożnościowych.
W recenzowanej książce najpełniejsze jest również omówienie potencjalnych skutków wprowadzenia w życie zapisów NUK, co w znacznej mierze wynika z wykorzystania
największej liczby pozycji literatury przedmiotu. Ceną za
to są pewne świadome, scharakteryzowane wcześniej, ograniczenia zakresu prowadzonej analizy.
4. Recenzowana książka na tle polskiej
literatury przedmiotu
Reasumując, uważam, że książka J. Zombirt jest nie tylko pozycją bezwzględnie potrzebną na polskim rynku wydawniczym, ale także udaną. NUK i jej konsekwencje ukazane są w tej pracy w solidny i usystematyzowany sposób,
a ponadto w obszernym kontekście zmian zachodzących
we współczesnym systemie finansowym. Dzięki temu
krąg potencjalnych odbiorców książki jest szeroki. Z jednej strony z pewnością obejmuje on studentów uczelni ekonomicznych, doktorantów i praktyków bankowych, z drugiej zaś – wszystkich tych, którzy po prostu chcą pogłębiać
i aktualizować swoją wiedzę finansową.
Obcojęzyczna literatura przedmiotu poświęcona
zagadnieniom konstrukcji, wdrożenia i gospodarczego
wpływu NUK jest już bardzo rozbudowana. Stale też
wzbogaca się o nowe pozycje, o czym łatwo się przekonać,
przeglądając ofertę księgarni internetowych. Na tym tle
polska literatura przedmiotu prezentuje się dość skromnie.
Nie licząc artykułów, według wiedzy piszącego te słowa,
składa się ona (stan na koniec 2007 r.) z zaledwie trzech
5. Krótkie podsumowanie
Reviews
Bibliografia
Chateau J.-P.,Wu J. (2007), Basel-2 capital adequacy: Computing the ‘fair’ capital charge for loan commitment ‘true’
risk, “International Review of Financial Analysis”, Vol. 16, s. 1–21.
Financial Stability Institute (2006), Implementation of the new capital adequacy framework in non-Basel Committee
member countries, “Occasional Paper”, No. 6, October, Basle.
Gordy M. B., Howells B. (2006), Procyclicality in Basel II: Can we treat the disease without killing the patient?, “Journal
of Financial Intermediation”, Vol. 15, No. 3, s. 395–417.
Gottschalk R., Azevedo Sodré C. (2007), Implementation of Basel Rules in Brazil: What are the Implications for
Development Finance ?, “Working Paper”, No. 273, February, Institute of Development Studies, Brighton.
Hall M. J. B. (2006), Basel II: Panacea or missed opportunity?, “Journal of Banking Regulation”, Vol. 7, No. 1/2,
s. 106–132.
Hancock D., Lehnert A., Passmore W., Sherlund S. M. (2006), The Competitive Effects of Risk-Based Bank Capital
Regulation: An Example from U.S. Mortgage Markets, “Finance and Economics Discussion Series Paper”,
No. 2006–46, The Federal Reserve Board, Washington, D.C.
Heid F. (2007), The cyclical effects of the Basel II capital requirements, “Journal of Banking and Finance”, Vol. 31, No.
12, s. 3885–3900.
Institute of International Bankers (2007), Global Survey 2007. Regulatory and Market Developments, October,
New York.
Jackowicz K. (2005), Trzeci filar Nowej Umowy Kapitałowej – prezentacja i ocena, „Bezpieczny Bank”, nr 3(28),
s. 109–123.
Kaufman G. (2007), Some Further Thoughts about the Road to Safer Banking, „Economic Review”, First and Second
Quarters, s. 135–138.
Lang W. W., Mester L. J., Vermilyea T. A. (2007), Competitive Effects of Basel II on U.S. Bank Credit Card Lending, “Working Paper”, No. 07–9, March, Federal Reserve Bank of Philadelphia.
Liebig T., Porath D., Weder B., Wedow M. (2007), Basel II and bank lending to emerging markets: Evidence form
the German banking sector, “Journal of Banking and Finance”, Vol. 31, No. 2, s. 401–418.
Pattison J. C. (2006), International Financial Cooperation and the Number of Adherents: The Basel Committee and
Capital Regulation, “Open Economies Review”, Vol. 17, No. 4, s. 443–458.
Resti A., Sironi A. (2007), The risk-weights in the New Basel Capital Accord: Lessons from bond spreads based on
a simple structural model, “Journal of Financial Intermediation”, Vol. 16, No. 1, s. 64–90.
Sloan S. (2007), Basel II Era to Begin April 1, “American Banker”, Vol. 172, No. 236, (0 grudnia), s. 10.
Stefański M. (2006), Nowe regulacje dotyczące wymagań kapitałowych wobec banków, „Materiały i Studia”, nr 212,
NBP, Warszawa.
VanHoose D. (2007), Theories of bank behavior under capital regulation, “Journal of Banking and Finance”, Vol. 31,
No. 12, s. 3680–3697.
Wang Yi (2006), Basel II in Asia: Where are we?, “The Asian Banker”, No. 65, 15 listopada.
Żółtkowski W. (2007), Zarządzanie ryzykiem bankowym w praktyce w kontekście Nowej Umowy Kapitałowej (Basel II),
Wydawnictwa Fachowe CeDeWu, Warszawa.
65
66 Recenzje
Bo˝ena Mikołajczyk, Infrastruktura
finansowa MSP w krajach Unii
Europejskiej
Review of the book by Bo˝ena
Mikołajczyk , The Financial
Infrastructure of SMEs in European
Union Countries
Difin, Warszawa 2007
Agnieszka Alińska*
Problematyka rozwoju przedsiębiorczości należy do
zagadnień, które w ostatnich latach nie tracą na aktualności. Wręcz przeciwnie – ekonomiści i praktycy
starają się zidentyfikować coraz nowsze czynniki i uwarunkowania, a także wskazać na nowe podmioty i instrumenty, których działalność może być wykorzystywana do poprawy konkurencyjności sektora małych i średnich przedsiębiorstw (MSP) funkcjonujących w globalnej gospodarce rynkowej. Strategiczne znaczenie tego
sektora gospodarki narodowej wynika przede wszystkim
z wpływu sektora MSP na podstawowe kategorie ekonomiczne, takie jak PKB, wymiana handlowa czy poziom
zatrudnienia. Pozytywną rolę, jaką odgrywają mikro,
małe i średnie firmy w prorozwojowych procesach gospodarczych, można zaobserwować nie tylko w gospodarce naszego kraju. Jest to zjawisko powszechne w Europie, a także na świecie. Słuszne zatem wydaje się podjęcie badań i analiz, które w nowatorski sposób ujmują
problematykę rozwoju MSP, a także wskazują zmiany zachodzące w działalności tej grupy podmiotów. Istotnym
celem prowadzonych dyskusji i rozważań na temat rozwoju sektora MSP wydaje się również zaprezentowanie
nowych instrumentów, wskazanie pomiotów oraz różnego rodzaju programów i proponowanych rozwiązań,
które wykorzystywane w działalności MSP służą do poprawy konkurencyjności i innowacyjności tego sektora
obecnie i w przyszłości. Na wyzwania te odpowiada
* Szkoła
Główna Handlowa w Warszawie, Kolegium Ekonomiczno-Społeczne,
Katedra Skarbowości
książka autorstwa Bożeny Mikołajczyk pt. Infrastruktura
finansowa MSP w krajach Unii Europejskiej, opublikowana w 2007 r. przez wydawnictwo Difin.
Autorka książki słusznie koncentruje się na analizie
jednego z najistotniejszych czynników determinujących
rozwój podmiotów zaliczanych do segmentu małych
i średnich przedsiębiorstw, jakim są finanse. Z problemem odpowiedniego zarządzania finansami mikro,
małych i średnich przedsiębiorstw, a w szczególności
zapewnienia źródeł finansowania ich działalności bieżącej oraz inwestycyjnej w zmieniającym się otoczeniu
finansowym, borykają się praktycznie wszystkie firmy działające na rynku. Stąd też zapewne wynika propozycja Autorki, aby głównym celem opracowania było przedstawienie ewolucji istoty i roli mikro, małych
i średnich przedsiębiorstw w rozwoju społeczno-gospodarczym w zmieniającym się otoczeniu finansowym
w krajach Unii Europejskiej. Eksponując coraz większe
znaczenie sektora MSP w gospodarkach krajów UE, Autorka podejmuje się usystematyzowania wiedzy z zakresu ekonomiki małych i średnich firm oraz przeanalizowania możliwości ich dalszego rozwoju opartego na
współpracy z takimi podmiotami, jak banki, instytucje
mikrokredytowe, fundusze venture capital oraz tzw.
aniołowie biznesu. Zagadnienia współpracy pomiędzy
MSP a tymi podmiotami zostały omówione w kolejnych
rozdziałach recenzowanej pracy.
Pierwszy rozdział książki ma charakter teoretyczny.
Opisano w nim meandry teorii rozwoju i ekspansji ma-
łych i średnich przedsiębiorstw na rynku. W tej części
opracowania zaprezentowano podstawowe pojęcia z zakresu przedsiębiorczości, definicje MSP oraz bariery ich
rozwoju. Autorka skupia uwagę na ewolucji definicji
mikro, małych i średnich przedsiębiorstw oraz ich różnorodności w krajach UE. Istotnym zagadnieniem są
zmiany w postrzeganiu sektora MSP przez teoretyków
oraz praktyków gospodarczych, przede wszystkim determinant ich rozwoju. Szczególne znacznie w tym zakresie należy przypisać barierom kapitałowym, które bardzo często uniemożliwiają efektywną działalność
przedsiębiorstw zaliczanych do sektora MSP.
W rozdziale drugim przedstawiono ogólne zasady
unijnej polityki rozwoju i umacniania pozycji sektora
MSP w gospodarce krajów europejskich. Opisując podstawowe programy i projekty służące rozwojowi MSP, B. Mikołajczyk podkreśla znaczenie wieloletnich programów
działania na rzecz małych i średnich przedsiębiorstw,
opracowywanych na szczeblu Unii, a następnie wdrażanych w poszczególnych krajach UE. Głównym założeniem tych programów była poprawa konkurencyjności
i innowacyjności działań małych i średnich firm. Autorka
wyszła z założenia, że inicjatywy te są bardzo przydatne
w prowadzeniu działalności przez MSP. Jednocześnie
podkreśla, że działania te często wymagają znacznych nakładów finansowych, których źródła przede wszystkim
należy stworzyć, a następnie udostępnić firmom z krajów
UE. Przedstawiając te kwestie, trzeba zwrócić uwagę, że
Komisja Europejska w programach wspierania przedsiębiorstw i przedsiębiorczości nie udzielała bezpośredniego
wsparcia finansowego indywidualnym przedsiębiorcom.
Jest to działalność, której zasady powinny zostać określone przez poszczególne kraje UE, przy współudziale zainteresowanych przedsiębiorstw.
W trzeciej części recenzowanego opracowania, zatytułowanej „Zmiany w podejściu do kredytowania
MSP”, została omówiona polityka Unii Europejskiej
sprzyjająca rozwojowi MSP. Jej priorytetem jest zmniejszenie luki finansowej, a więc poprawa infrastruktury
finansowej w długookresowym finansowaniu firm. Autorka podejmuje próbę udowodnienia, że jedynie konstruktywny dialog pomiędzy przedstawicielami firm
i instytucjami reprezentującymi ten segment rynku a instytucjami finansowymi, przede wszystkim bankami,
może doprowadzić do poprawy płynności podmiotów
z sektora MSP i wzrostu finansowania ich potrzeb poprzez zaciąganie długu. Finansowanie długiem, to nie
tylko udzielanie tradycyjnych kredytów przez banki. Coraz popularniejsze wśród przedsiębiorców są mikrokredyty, instrumenty funduszy gwarancyjnych i towarzystw gwarancji wzajemnych, a także inne formy
finansowania, takie jak leasing czy faktoring. Wnikliwe spostrzeżenia i trafne wnioski Autorki książki uwidoczniają, że na obecnym poziomie rozwoju polskiej
przedsiębiorczości niezbędne są dalsze działania w celu dopasowania potrzeb finansowych zgłaszanych przez
Reviews
MSP do możliwości ich finansowania przez różnego rodzaju instytucje finansowe. Na szczególne podkreślenie
zasługuje fragment opracowania opisujący specyfikę
i zakres działalności instytucji mikrofinansowych, które
specjalizują się w udzielaniu mikrokredytów oraz gwarancji. Przeprowadzenie wstępnej analizy działalności
tego typu instytucji finansowych należy uznać za słuszne w przyjętej formule opracowania i zapewne spotka
się ono z zainteresowaniem Czytelników książki.
Ostatnia część pracy (rozdział czwarty) dotyczy problematyki, która jest stosunkowo słabo upowszechniona,
a przez to niedostatecznie wykorzystywana przez firmy
działające w Polsce. Jest to metoda finansowania działalności małych i średnich przedsiębiorstw przy pomocy
o tzw. aniołów biznesu oraz funduszy venture capital.
Zaproponowany zakres i ujęcie zagadnień związanych
z funkcjonowaniem funduszy venture capital pozwala
na zaprezentowanie ich szczególnej roli w finansowaniu
potrzeb inwestycyjnych MSP. Autorka książki udowadnia tezę, że zwiększenie konkurencyjności i innowacyjność podmiotów sektora MSP w obecnych czasach zależą głównie od rozwoju funduszy venture capital sformalizowanych, jak też tych, których działalność jest zdefiniowana w niewielkim zakresie. Szczególną uwagę Autorka poświęca operatorom venture capital, których wiedza i doświadczenie są niezmiernie ważne zarówno dla
sprawnego funkcjonowania funduszy jako podmiotów
rynku finansowego, jak i efektywnego źródła finansowania działalności MSP. W przejrzyście sformułowanych
wnioskach B. Mikołajczyk zarysowała perspektywy rozwoju funduszy venture capital w Polsce i Europie.
Treść teoretyczno-empiryczna recenzowanego opracowania, jak też interesująca forma prezentacji omawianych zagadnień budzą uznanie i odpowiadają oczekiwaniom zgłaszanym przez szeroką grupę Czytelników. Autorka przedstawia wyniki sektora MSP w poszczególnych krajach UE w zestawieniu z danymi odzwierciedlającymi stan i pozycję finansową polskich
przedsiębiorstw z tego sektora. Międzynarodowe ujęcie analizowanych zagadnień sprawia, że Czytelnik zostaje wyposażony w materiał źródłowy do dalszych analiz, a przedsiębiorca otrzymuje narzędzie ułatwiające
podejmowanie trafnych decyzji finansowych. Bogaty
zestaw danych statystycznych i wyników badań empirycznych przeprowadzonych w krajach UE umożliwia
przeprowadzenie analizy porównawczej i ich dalsze wykorzystanie. Znaczenie zagadnień omawianych w opracowaniu B. Mikołajczyk oraz ich wpływ na bieżącą działalność firm powodują, że słuszna wydaje się propozycja
kontynuowania podjętych badań. Potrzebę dalszych informacji odczuwa się głównie po lekturze rozdziałów
trzeciego i czwartego, gdzie zaprezentowano wiele praktycznych rozwiązań dotyczących finansowania przedsiębiorstw przez instytucje mikrofinansowe, a także fundusze venture capital. Oferta usług finansowych tych podmiotów jest w Polsce stosunkowa mało znana, a przez
67
68 Recenzje
to właściciele firm wykorzystują ją w niewielkim zakresie. Jednocześnie udział tego typu podmiotów w finansowaniu firm europejskich systematycznie wzrasta. Wydaje się więc, że zachęcenie B. Mikołajczyk do
dalszych badań w tym zakresie i ich upowszechnienia
w postaci kolejnego opracowania (lub wydania) będzie wyrazem potrzeb wielu Czytelników.
Podsumowując całość rozważań, należy stwierdzić,
że recenzowana książka jest cenną pozycją wydawniczą
adresowaną nie tylko do studentów wyższych szkół
i środowiska akademickiego, ale także praktyków.
Prowadząc działalność gospodarczą poszukują oni
nowych instrumentów i mechanizmów rozwoju,
a także pokonują różne bariery, w tym o charakterze
finansowym. Jest to więc wartościowe opracowanie
zarówno pod względem dydaktycznym, jak i poznawczym.

Czasopismo NBP poświęcone ekonomii i finansom

Transkrypt

Podobne dokumenty

222110-0154 Ekonomia Pracy - E-SGH

Ceny LPG na dzień 26-09-2016

Wiadomość/wpis na blogu na poziomie podstawowym