prognoza liczby bezrobotnych w polsce w pierwszym roku cz

prognoza liczby bezrobotnych w polsce w pierwszym roku cz

Micha³ Bednarz
Maciej Tracz*
PROGNOZA LICZBY BEZROBOTNYCH
W POLSCE W PIERWSZYM ROKU CZ£ONKOSTWA
W UNII EUROPEJSKIEJ
1. Bezrobocie w Polsce i w Unii Europejskiej
Bezrobocie jest obecnie jednym z najwa¿niejszych problemów spo³eczno-gospodarczych w Polsce i Unii Europejskiej. W przededniu wejœcia do struktur UE bezrobocie w Polsce osi¹gnê³o najwy¿szy poziom w porównaniu ze
wszystkimi krajami cz³onkowskimi i kandyduj¹cymi.
W 2002 roku wœród 15 krajów Unii Europejskiej najwy¿sz¹ stopê bezrobocia odnotowano w Hiszpanii - 11,4%, Grecji - 10,3%, Finlandii - 9,1% oraz we
Francji - 8,7%. Najni¿szy wskaŸnik mia³ Luksemburg - 2,4%. Przeciêtna stopa
bezrobocia we wspólnocie wynosi³a 7,5%.
Tabela 1: Stopa bezrobocia w krajach cz³onkowskich i kandyduj¹cych w koñcu 2002 roku.
•ród³o: Urz¹d Komitetu Integracji Europejskiej, Warszawa 2003.
*
Studenci III roku ekonomii, Studenckie Ko³o Naukowe Ekonomistów. Opiekun dr Mieczys³aw
Kowerski
19
Natomiast wœród 10 nowych cz³onków najwy¿szy poziom bezrobocia
w 2002 roku odnotowano w Polsce - 20%, na S³owacji - 19,4%, Litwie - 13,1%
oraz £otwie - 12,9%. Najmniejszy poziom bezrobocia by³ na Cyprze - 4%.
Œrednia stopa bezrobocia we wszystkich 10 krajach kandyduj¹cych wynosi³a
15,1%.
W warunkach jednolitego rynku, realizuj¹cego zasadê swobodnego przep³ywu osób i d¹¿¹cego do coraz to œciœlejszych form integracji, kraje cz³onkowskie UE musz¹ zacz¹æ powa¿nie myœleæ o tym, jak wspólnie rozwi¹zaæ
problemy zwi¹zane z brakiem pracy. Ponadto, wspólne dzia³anie, dziêki poprawieniu mobilnoœci przestrzennej, zawodowej i kwalifikacyjnej pracowników uczyni ich lepiej przygotowanymi do wejœcia na europejski rynek pracy, tym samym
polepszy te¿ konkurencyjnoœæ unijnych przedsiêbiorstw. Innymi s³owy, przy
tak daleko posuniêtej integracji, z chwil¹ przyst¹pienia Polski do wspólnoty
europejskiej bezrobocie przestaje byæ tylko naszym wewnêtrznym problemem
lecz problemem ca³ej zjednoczonej Europy.
Najwiêksz¹ i s³uszn¹ obaw¹ pañstw cz³onkowskich jest to, ¿e po 1
maja 2004 roku du¿a czêœæ bezrobotnych z krajów kandyduj¹cych zacznie
szukaæ pracy w pañstwach "piêtnastki", powiêkszaj¹c i tak niema³e bezrobocie. Wprawdzie istnieje ju¿ w tych krajach spora "szara strefa" w zatrudnieniu
obcokrajowców, ale problem ten nasili siê jeszcze bardziej, kiedy zostan¹ otwarte
granice. W tej sytuacji wiele pañstw cz³onkowskich zabezpiecza siê poprzez
wprowadzanie okresów przejœciowych w zatrudnianiu obywateli nowych pañstw
cz³onkowskich.
Celem artyku³u jest próba okreœlenia zmian liczby bezrobotnych w Polsce do koñca 2004 roku.
2. Modele prognozowania
Spoœród wielu metod prognozowania do prognozy liczby bezrobotnych
w Polsce w 2004 roku wykorzystano model trendu liniowego z sezonowoœci¹ postaci1:
gdzie:
wartoϾ zmiennej prognozowanej w kwartale i w okresie t,
zmienna zerojedynkowa przyjmuj¹ca wartoœæ 1 w kwartale i oraz wartoœæ 0
w pozosta³ych kwarta³ach,
1
Lipiec - Zajachowska M., (red.), Wspomaganie procesów decyzyjnych, Tom II Ekonometria,
Wydawnictwo C. H. Beck, Warszawa 2003, s. 62-63.
20
zmienna czasowa przyjmuj¹ca wartoœci naturalne
sk³adnik losowy.
Oszacowane wartoœci parametrów
informuj¹, o ile ró¿ni siê bezrobocie w kwartale i od bezrobocia w kwartale pierwszym, którego nie ma w modelu i który mo¿na uznaæ za bazowy. W badaniu za bazowy (l) uznano kwarta³ pierwszy, poniewa¿ w³aœnie wtedy bezrobocie w Polsce osi¹ga najwy¿szy
poziom w roku.
Powy¿szy model mo¿na oszacowaæ Klasyczn¹ Metod¹ Najmniejszych
Kwadratów2. Ostateczna postaæ wybranego wielomianu zale¿y od jakoœci
oszacowania.
Szukano modeli z istotnymi parametrami, najlepiej dopasowanego do
danych empirycznych modelu, w którym nie wystêpuje autokorelacja sk³adników losowych, sk³adniki losowe maj¹ rozk³ad normalny i s¹ homoskedastyczne. Do badania autokorelacji wykorzystano test Durbina-Watsona oraz test istotnoœci wspó³czynnika autokorelacji. Do oceny normalnoœci rozk³adu sk³adników
losowych zastosowano test Jarque - Bera3. Do oceny homoskedastycznoœci
zastosowano test Breuscha - Pagana4
Œredni b³¹d prognozy oblicza siê ze wzoru5:
gdzie :
chylenie standardowe reszt,
transponowany wektor wartoœci zmiennych objaœniaj¹cych w okresie prognozowanym T
Modele trendów wielomianowych budowano na podstawie danych kwartalnych z lat 1998-2003 (24 obserwacje).
2
3
4
5
Welfe A., Ekonometria, PWE, Warszawa 2003, s. 32 - 38.
Gruszczyñski M., Podgórska M. (red.), Ekonometria, SGH, Warszawa 2003, s. 53 - 55 oraz 59 - 60.
http://econ.la.psu.edu/~hbierens/EASYREG.HTM.
Kowerski M., Ekonometria. Przewodnik po wyk³adach, WSZiA w Zamoœciu, Zamoœæ 1998, s. 103.
21
3. Wyniki estymacji modeli trendu wielomianowego z sezonowoœci¹
Spoœród zbudowanych modeli tylko modele kwadratowy i szeœcienny
charakteryzowa³y siê istotnoœci¹ wszystkich parametrów.
Tabela 2: Oceny parametrów strukturalnych modeli trendu wielomianowego z sezonowoœci¹.
Uwaga (*) oznaczono parametry nieistotne statystycznie na poziomie istotnoœci = 0.05
Oszacowane modele niezale¿nie od stopnia wielomianu charakteryzuj¹
siê wysokim poziomem dopasowania do danych empirycznych. Wartoœci wspó³czynników determinacji oczywiœcie wzrastaj¹ wraz ze wzrostem stopnia wielomianu, ale przyrosty s¹ coraz mniejsze.
22
Tabela 3: Ocena jakoœci oszacowanych parametrów.
•ród³o: Obliczenia wykonano za pomoc¹ programu EasyReg :
http://econ.la.psu.edu/~hbierens/EASYREG.HTM
Ocen jakoœci szacowanych modeli dokonano na poziomie istotnoœci 0,05.
Test Jarque-Bera wskaza³ na normalnoœæ rozk³adu sk³adników losowych
we wszystkich badanych modelach, natomiast test Breuscha-Pagana wskaza³
na homoskedastycznoœæ sk³adników losowych.
Test autokorelacji sk³adników losowych Durbina-Watsona wykaza³, ¿e
w modelach liniowym i kwadratowym wystêpuje autokorelacja. W pozosta³ych
trzech modelach przy pomocy tego testu nie mo¿na podj¹æ decyzji, wiêc w dalszej analizie wykorzystano test t - studenta istotnoœci wspó³czynnika autokorelacji. Wed³ug tego testu w analizowanych modelach autokorelacja sk³adników losowych nie wystêpuje. Modele szeœcienny, czwartego i pi¹tego stopnia,
okaza³y siê byæ najlepiej dopasowanymi modelami. Wszystkie za³o¿enia jakoœciowe spe³nia tylko wielomian szeœcienny z sezonowoœci¹. Dlatego zdecydowano siê na przyjêcie tego modelu do prognoz.
Dla kolejnych kwarta³ów oszacowany model ma postaæ:
Kwarta³ I :
Kwarta³ II :
Kwarta³ III :
Kwarta³ IV :
4. Prognozy liczby bezrobotnych w Polsce w 2004 roku
Dokonane prognozy wskazuj¹ na mo¿liwoœæ znacznego spadku liczby
bezrobotnych w Polsce w 2004 roku. Spadek ten wynika³ bêdzie z odwrócenia
trendu liczby rejestrowanych bezrobotnych, a w kwarta³ach drugim, trzecim
i czwartym równie¿ z sezonowego obni¿enia liczby bezrobotnych w stosunku
do kwarta³u pierwszego.
23
Tabela 4: Prognozy liczby bezrobotnych i jej b³êdy ex ante na kolejne kwarta³y 2004 roku
B³êdy ex ante
Kwarta³
1,99
2,52
3,12
3,77
Liczba bezrobotnych
(w tys. osób)
3186,661
2899,352
2754,372
2704,470
bezwzglêdne
(w tys.)
63,590
73,056
85,836
101,991
wzglêdne
(w %)
1,99
2,52
3,12
3,77
Korzystaj¹c z zaproponowanego modelu, mo¿na oszacowaæ, ¿e stopa
bezrobocia w koñcu roku mo¿e wynieœæ ok. 18%.
Rys. 1. Trend z sezonowoœci¹ i bez sezonowoœci liczby bezrobotnych w Polsce. Diagnoza i prognoza.
Uwagi koñcowe
Ju¿ po zakoñczeniu obliczeñ Ministerstwo Gospodarki Pracy i Polityki
Spo³ecznej poda³o dane dotycz¹ce liczby zarejestrowanych w Polsce bezrobotnych na koniec I kwarta³u 2004 r. Wynios³a ona 3265,8 tys. osób, a wiêc
by³a o 71,9 tys. wy¿sza ni¿ zak³adana prognoza, a b³¹d prognozy ex post wyniós³ 2,42%, a wiêc by³ o 0,4 punktu procentowego wy¿szy ni¿ zak³adany ex
ante. Mo¿e to sk³oniæ do ostro¿nego podchodzenia do wyników prognozy. Jednak¿e zmiana trendu z wzrostowego na spadkowy wydaje siê przes¹dzona.
Rzeczywiste wartoœci sk³aniaj¹ równie¿ do rozwa¿enia budowy prognozy krocz¹cej, gdzie dane wyjœciowe by³yby systematycznie uzupe³niane o najaktualniejsze wartoœci rzeczywiste zmiennej prognozowania.
Bibliografia
1. Bierens H., http://econ.la.psu.edu/~hbierens/EASYREG.HTM.
2. Gruszczyñski M., Podgórska M. (red.), Ekonometria, SGH, Warszawa 2003.
3. Kowerski M., Ekonometria. Przewodnik po wyk³adach, WSZiA w Zamoœciu,
ZamoϾ 1998.
4. Lipiec-Zajachowska M., (red.), Wspomaganie procesów decyzyjnych, Tom II
Ekonometria, Wydawnictwo C. H. Beck, Warszawa 2003
5. Welfe A., Ekonometria, PWE, Warszawa 2003.
24