Rachunek produktywnoci KLEMS dla gospodarki polskiej Konwergencja pomidzy

Rachunek produktywności KLEMS dla gospodarki polskiej Konwergencja pomiędzy gospodarką Polski a gospodarkami rozwiniętymi w UE w świetle rachunku KLEMS Dariusz Kotlewski & Mirosław Błażej Departament Studiów Makroekonomicznych i Finansów Główny Urząd Statystyczny Produktywność gospodarki: uwarunkowania, determinanty, perspektywy Wrocław, 12 kwietnia 2019 r.

Plan prezentacji: Wstęp Część I - Implementacja Część II - Wyniki zagregowane Część III - Analiza konwergencji stat. gov. pl 2

Wstęp: v Nazwa KLEMS od symboli literowych: Ø K – Capital Ø L – Labour Ø E – Energy Ø M – Materials Ø S – Services v Czynniki produkcji to K i L v E, M i S to składowe zużycia pośredniego stat. gov. pl 3

Wstęp: Podstawy metodologiczne: Ø Solow, R. M. (1956), A Contribution to the Theory of Economic Growth Ø Solow, R. M. (1957), Technical Change and the Aggregate Production Function Ø Jorgenson, D. W. and Z. Griliches (1967), The Explanation of Productivity Change Ø Jorgenson, D. W. , F. M. Gollop and B. M. Fraumeni (1987), Productivity and US Economic Growth Ø Jorgenson D. W. , M. Ho and K. Stiroh (2005), Information Technology and the American Growth Resurgence stat. gov. pl 4

Część I - Implementacja: Dwie dominujące metodologie : stat. gov. pl 5

Część I - Implementacja: ►Problem: brak wydzielenia rodzajów środków trwałych wchodzących w skład kapitału ICT ♣ Rozwiązanie: ØAgregaty branżowe rozszacowane strukturą ICT wziętą z tablic SUT ØSzybkie starzenie się kapitału ICT, czyli brak potrzeby wydzielania jego starszej części z istniejących agregatów z uwagi na bardzo małą wartość ØZatem, zsumowane i zamortyzowane nakłady za 20052010 dały stan środków trwałych ICT w 2010 ØZa lata ubiegłe uznano, że stany środków trwałych dla ICT są w tej samej proporcji do stanu pozostałych środków trwałych jak w 2010 ØNastępne lata naliczono już normalnie traktując 2010 jako bazowy stat. gov. pl 6

Część I - Implementacja: ►Problem: Struktury KLEMS dla czynnika praca dostępne w postaci badań Z-12 obejmujących tylko część rynku pracy – dla całego rynku pracy dostępna tylko struktura wg branż ♣ Rozwiązanie: ØPionowym wektorem struktury wg PKD 2007 (NACE 2) dla całego rynku pracy doszacowano strukturę z ograniczonego badania reprezentacyjnego Z-12 i przekształcono do struktury KLEMS: 18 Z-12 34 18 14 14 14/14 Transmisja NACE 64 18 stat. gov. pl 7

Część I - Implementacja: ►Problem: badania reprezentacyjne dla czynnika praca wykonywane co dwa lata ♣Rozwiązanie: interpolacja liniowa ►Problem: brak danych jednocześnie w PKD 2004 i w PKD 2007 dla czynnika praca ♣Rozwiązanie: Departament DRP GUS dostarczył dane za 2008 w obu klasyfikacjach co okazało się wystarczające dla uzyskania poprawnych danych wynikowych stat. gov. pl 8

Część I - Implementacja: ►Dodatkowy Problem: Dla kapitału ICT dostępne struktury danych (tablice SUT) tylko w systemie ESA’ 95 albo ESA 2010 ♣ Rozwiązanie: Zbadano dynamiki wzrostu całego kapitału we wszystkich 34 agregacjach KLEMS dla wszystkich lat wspólnych (2005 -2011) - różnice pomiędzy ESA’ 95 a ESA 2010 tylko niekiedy rzędu setnych procenta, a zwykle tysięcznych procenta lub nawet mniej. Przyjęto zatem, że po wydzieleniu kapitału ICT, różnice te też pozostaną pomijane. Wniosek: problem pomijalny w rachunku KLEMS stat. gov. pl 9

Część II – Wyniki zagregowane: Naliczenia: ØDla Polski z uwagi na niejednorodność kapitału rezydencjonalnego preferencja jest dla kapitału bez mieszkań, ale do porównań z innymi krajami trzeba je uwzględnić ØJakość pracy można rozumieć jako różnicę pomiędzy: ØTempem przyrostu godzin przepracowanych zagregowanych indeksem Tӧrnquista, a tempem przyrostu godzin przepracowanych zagregowanych poprzez proste zsumowanie (na poziomie 34 agregacji KLEMS) albo Øtempem przyrostu wynagrodzenia (dochodu) czynnika praca a tempem przyrostu godzin przepracowanych zagregowanych indeksem Tӧrnquista Następny slajd: porównanie wyników dla tych 4 metod naliczania stat. gov. pl 10

Część II – Wyniki zagregowane: Bez mieszkań Z mieszkaniami LC LR stat. gov. pl 11

Część II – Wyniki zagregowane: Ta wersja jest porównywalna do innych krajów KLEMS ! stat. gov. pl 12

Część II – Wyniki zagregowane: Wykonanie innych wersji daje jednak dodatkowy wgląd, np. wskazuje na impulsy wynagrodzeń ! stat. gov. pl 13

Część II – Wyniki zagregowane: Najważniejsza informacja z ostatniej chwili: wpływ cyklu koniunkturalnego na MFP jest wzmocniony spadkiem znaczenia kontrybucji pracy stat. gov. pl 14

Część II – Wyniki zagregowane: Kontrybucja pracy jest zastępowana kontrybucją produktywności MFP !! stat. gov. pl 15

Część II –dodatkową Wyniki dekompozycję zagregowane: Wykonano czynnika praca ØPodczas tzw. wielkiej recesji (the Great Recession) gospodarka Polski wykazała dużą odporność ØSpecyficzne zjawisko chomikowania pracy prawdopodobnie zapobiegło znacznemu spadkowi popytu konsumenckiego ØJednakże, płynny kurs przyczynił się także do poprawy bilansu płatniczego → co można by było prześledzić dzięki metodologii śledzenia globalnych łańcuchów wartości GVC (jeden z kierunków rozwojowych KLEMS) stat. gov. pl 16

Część II – Wyniki zagregowane: Poszerzenie Podstawowa metodologia KLEMS Pogłębienie stat. gov. pl 17

Część II – Wyniki zagregowane: Spadek wynagrodzeń opóźnił spadek kontrybucji pracy (związany ze zwolnieniami) stat. gov. pl 18

Część II – Wyniki zagregowane: Spadek wynagrodzeń opóźnił spadek kontrybucji pracy (związany ze zwolnieniami) Czemu towarzyszyło chomikowanie pracy, polegające na spadku godzin na pracującego (na niebiesko) przy braku spadku liczby pracujących (na szaro) stat. gov. pl 19

Część III – Analiza konwergencji: Skumulowane dotyczące przyrostu WDB wskazują, że w okresie objętym analizą Czechy, a szczególnie Słowacja i Polska doganiały kraje EU KLEMS W przypadku Słowacji i Polski ten proces konwergencji utrzymał się w okresie odbudowy wzrostu po kryzysie finansowym stat. gov. pl 20

Część III – Analiza konwergencji: Chodzi przy tym o rozwinięte kraje tzw. Zachodu, dla których na platformie EU KLEMS jest wykonana pełna dekompozycja WDB Dekompozycja pozwala stwierdzić, że na poziomie zagregowanym dla Polski dominuje kontrybucja kapitału, której wkład względnie umocnił się po kryzysie (2010 -2016) stat. gov. pl 21

Część III – Analiza konwergencji: Dla polski, wg sekcji PKD ta kontrybucja kapitału jest jednak związana z transportem (H), energetyką i innymi mediami (D-E) oraz z kulturą (R) oraz sekcjami PKD nie należącymi do gospodarki rynkowej (L, O, P i Q), czyli chodzi o przyrost kapitału w znacznym stopniu publicznego i infrastrukturalnego stat. gov. pl 22

Część III – Analiza konwergencji: Dla pozostałych sekcji dominuje kontrybucja MFP. Szczególnie dla sekcji (PKD) przemysłowej C i informacyjnej J kontrybucja MFP jest względnie największa, co świadczy o reindustrializacji i informatyzacji polskiej gospodarki w okresie analizy Po kryzysie znaczenie sekcji J wraz z jej kontrybucją MFP jeszcze wzrosło w stosunku do pozostałych stat. gov. pl 23

Część III – Analiza konwergencji: Zamierzonym celem jest wykonanie KLEMS wg województw co na razie wymaga rozwiązania pewnych problemów metodologicznych Jednak wykonano w ramach POPT prostszą klasyczną dekompozycję Solowa. W świetle tej dekompozycji widać, że województwa rozwijające się względnie szybciej od całego kraju to generalnie te o relatywnie większej kontrybucji TFP stat. gov. pl 24

Dostęp do danych: http: //stat. gov. pl/z-pracstudialnych/rachunek-produktywnosciklems/ stat. gov. pl 25