Volume 12 Issue 5 Vol 12, Posebna številka Article 2 12-31-2010 Ocena naravne stopnje brezposelnosti v Sloveniji Marjan Senjur Katja Zajc Kejžar Follow this and additional works at: https://www.ebrjournal.net/home Recommended Citation Senjur, M., & Zajc Kejžar, K. (2010). Ocena naravne stopnje brezposelnosti v Sloveniji. Economic and Business Review, 12(5). https://doi.org/10.15458/2335-4216.1250 This Original Article is brought to you for free and open access by Economic and Business Review. It has been accepted for inclusion in Economic and Business Review by an authorized editor of Economic and Business Review. 9 ECONOMIC AND BUSINESS REVIEW | LETN. 12 | POS. ŠT. | 2010 | 9–25 * Članek je nastal na podlagi raziskave o Naravni stopnji brezposelnosti v Sloveniji, ki jo je naročila in plačala Banka Slovenije. ** Prof. dr. Marjan Senjur, Ekonomska fakulteta, Univerza v Ljubljani, Kardeljeva pl. 17, 1000 Ljubljana, Tel: 01 589 24 00; Faks: 01 589 26 98, e-mail: marjan.senjur@ef.uni-lj.si *** Doc. dr. Katja Zajc Kejžar, Ekonomska fakulteta, Univerza v Ljubljani, Kardeljeva pl. 17, 1000 Ljubljana, Tel: 01 589 24 00 / 041 992 604; Faks: 01 589 26 98, e-mail: katja.zajc@ef.uni-lj.si, Corresponding author OCENA NARAVNE STOPNJE BREZPOSELNOSTI V SLOVENIJI* MARJAN SENJUR** KATJA ZAJC KEJŽAR*** POVZETEK: V članku ocenjujemo gibanje naravne stopnje brezposelnosti v Sloveniji po letu 1997, in sicer kot stopnjo brezposelnosti, ki ne pospešuje infl acije (SBNPI). Ocene na podlagi metode Kalmanovega fi ltra kažejo na stabilno upadanje SBNPI od leta 1997 do konca leta 2004, ko je bila zaznana najnižja SBNPI v proučevanem obdobju, in sicer nekje med 4,5 in 5,1%. Po letu 2005 je prišlo do postopnega naraščanja SBNPI, ki pa se je ustavilo konec leta 2007. Od drugega četrtletja leta 2007 je bila dejanska stopnja brezposelnosti vsaj za 1 odstotno točko nižja od ocenjene SBNPI, kar nakazuje, da bi pregrevanje gospodarstva lahko bilo dejavnik naraščajoče infl acije v tem obdobju. Ključne besede: naravna stopnja brezposelnosti, NAIRU, Philipsova krivulja, Kalmanov fi lter, Slovenija JEL klasifi kacija: C32, C22, E31, E24 1. UVOD Naravno stopnjo brezposelnosti (v nadaljevanju NSB) lahko razumemo kot povprečno stopnjo brezposelnosti, lahko tudi kot dolgoročno stopnjo brezposelnosti. Lahko jo ra- zumemo tudi kot eno obliko ravnovesne stopnje brezposelnosti. Ekonomisti so iskali ekonomsko-teoretično opredeljene stopnje brezposelnosti, s katerimi bi primerjali de- janske stopnje. V skladu s splošno konvencijo imenujmo tako primerjalno stopnjo brez- poselnosti »naravna stopnja brezposelnosti«; lahko bi jo imenovali tudi »normalna« stopnja brezposelnosti. NSB je pomembna sama po sebi, še posebej pa je pomembna v svoji prepletenosti z drugimi makroekonomskimi kategorijami in pojavi. Novejši trend v literaturi je prav povezava makroekonomije in ekonomike dela. Ta vidik je še posebej pomemben za oblikovalce ekonomske politike. ECONOMIC AND BUSINESS REVIEW | LETN. 12 | POS. ŠT. | 2010 10 Prva taka (naravna) stopnja brezposelnosti je bila izpeljana iz koncepta polne zaposle- nosti v razmerah popolne konkurence na trgu dela. Če bi bilo gospodarstvo v popolno konkurenčnem ravnotežju, bi bili vsi delavci, ki želijo delati ob ravnotežni realni plači, zaposleni. Brezposelnosti ne bi bilo. To bi bilo možno le ob zelo idealnih predpostavkah delovanja trga dela. Zato je že Milton Friedman (1968) opredelil ravnotežje na trgu dela, ki je določeno z realnimi dejavniki trga dela, ob katerem se pojavlja določena pozitivna stopnja brezposelnosti. To stopnjo brezposelnosti je imenoval »naravna stopnja brezpo- selnosti«. NSB je pripisal strukturnim značilnostim trga dela, nepopolnostim delovanja trgov in šokom na strani ponudbe in povpraševanja. V začetnem modelu je kot rezultat delovanja realnih sil na trgu dela nastalo ravnotežje, v katerem je bila določena ravnote- žna stopnja brezposelnosti in ravnotežna realna plača. Ravnotežna stopnja brezposelno- sti je bila rezultat realnih gibanj v gospodarstvu. Druga razlaga predpostavlja, da je stopnja brezposelnosti določena na trgu dela, kjer ve- lja nepopolna konkurenca tako na strani ponudbe kot na strani povpraševanja po delu. V razmerah nepopolno konkurence na trgu dela pa je stalno prisotna tudi »ne-prosto- voljna« brezposelnost. Tako nastane ravnovesna stopnja brezposelnost, ki je ni mogoče pripisati zgolj »naravnim« dejavnikom (Blanchard in Katz 1997). S časom se je pogled na NSB spremenil. Spremenilo se je osnovno vprašanje. V nekem smislu se je vprašanje NSB instrumentaliziralo. (1) Prvo vprašanje je bilo: ob kakšni stopnji brezposelnosti realne plače ne bodo več rasle. To je, ob kakšni stopnji brezposelnosti bodo realne plače ostale nespremenjene. (2) Drugo vprašanje je bilo: ob kakšni stopnji brezpo- selnosti stroški dela na enoto proizvoda ne bodo rasli? Oziroma, ob kakšni stopnji brezpo- selnosti bodo realne plače rasle v skladu z rastjo produktivnosti dela? (3) In tretje sorodno vprašanje: ob kakšni stopnji brezposelnosti se bo stopnja rasti realnih plač stabilizirala. Stopnja brezposelnosti, ki bi odgovorila na prvo, drugo ali tretje vprašanje, bi bila na- ravna stopnja brezposelnosti (z vidika realnih plač). V literaturi so je včasih poimenovali NAWRU (ang. non-accelerating wage rate of unemployment), stopnja brezposelnosti, ki ne pospešuje rasti plač. Analitično orodje za odgovor na gornja vprašanja je bila tako ime- novana Philipsova krivulja. Izvirno je Philipsova krivulja nastala kot razmerje med rastjo plač in stopnjo brezposelnosti (Philips 1958).1 Zelo hitro se je pozornost preusmerila od rasti plač na infl acijo. Rast plač je odšla v ozadje, v ospredje je prišla infl acija. V tem dru- gačnem pogledu na NSB se je uveljavila Philipsova krivulja, ki opredeljuje izmenjavo (ang. trade-off ) med infl acijo in stopnjo brezposelnosti (Samuelson in Solow 1960). Osnovna teza je bila, da se infl acija in stopnja brezposelnosti gibljeta v nasprotno smer. (1) Novo prvo vprašanje je bilo: ob kakšni stopnji brezposelnosti bi bilo stopnja infl acije nič. To bi bila ne-infl atorna stopnja brezposelnosti (ang. noninfl ationary rate of unemployment) (Tobin 1972; Modigliani in Papademos 1975). (2) Kasneje so ekonomisti razvili tezo, da pravilno osnovno vprašanje pravzaprav ni povezano z ravnjo infl acije (npr. nič ali 2% ipd.), temveč ali se infl acija pospešeno povečuje ali znižuje. Zato je nastalo drugo vprašanje, kot temelj za 1 V raziskavi smo ta vprašanja empirično raziskovali na podatkih za Slovenijo. Ugotovili smo, da je povezava med plačami in stopnja brezposelnosti statistično zelo slaba. Zato na podlagi podatkov ni bilo mogoče ugo- toviti NSB z vidika plač. M. SENJUR, K. ZAJC KEJŽAR | OCENA NARAVNE STOPNJE BREZPOSELNOSTI V SLOVENIJI 11 opredelitev NSB: ob kakšni stopnji brezposelnosti ne prihaja do pospeševanja infl acije, to je ob kakšni stopnji brezposelnosti se infl acija stabilizira (Tobin 1980). To stopnjo bi lahko imenovali »stopnja brezposelnosti, ki ne pospešuje infl acije« (v nadaljevanju SBNPI, ang. NAIRU - nonaccelerating infl ation rate of unemployment). Raziskave o NSB temeljijo na teoretični trditvi, da spremembe v denarni politiki oziro- ma v agregatnem povpraševanju na kratek rok potisnejo infl acijo in brezposelnost v na- sprotno smer. Iz tega sledi, da je med infl acijo in brezposelnostjo izmenjava. Če je tako, potem je mogoče trditi, da obstaja neka raven brezposelnosti, ki je skladna s stabilno infl acijo (SBNPI) (Ball in Mankiw 2002). Taka opredelitev NSB omogoča funkcijski zapis in ekonometrično oceno naravne stopnje brezposelnosti. To je tudi naše izhodišče pri ocenjevanju gibanja NSB v Sloveniji. Naš cilj je oceniti gi- banje NSB kot stopnje brezposelnosti, ki ne pospešuje infl acije. Gre za eno prvih takih študij za Slovenijo, ki z uporabo metode Kalmanovega fi ltra omogoča ocenjevanje v času spreminjajoče se SBNPI glede na njeno sposobnost pojasnjevanja gibanja infl acije ob raz- ličnih omejitvah glede njenega spreminjanja v času. Glede na razpoložljivost četrtletnih podatkov je naša empirična analiza omejena na obdobje 1997q1- 2008q2. Pri vrednotenju pomena empirično izračunane NSB moramo biti v Sloveniji previdni. Slovenija ima kratke časovne serije (leto 1993 je prvo leto z »normalnimi« statističnimi podatki, začetek zadovoljivih četrtletnih statističnih podatkov pa je leto 1997) brez nekih večjih nihanj v gospodarski aktivnosti. Časovno izhodišča empiričnih študij slovenske- ga gospodarstva (leto 1993 ali 1997) je čas izhoda iz tranzicijske krize. Od takrat naprej so se ekonomski kazalci večinoma samo izboljševali. Videti je, da je do prvega večjega obrata v gibanju slovenskega gospodarstva prišlo v letu 2008. Tako glede na postopno in precej stabilno upadanje dejanske stopnje brezposelnosti v proučevanem obdobju ni presenetljivo, da na podlagi statističnih metod, ki temeljijo le na gibanju dejanske stopnje brezposelnosti (običajno na dekompoziciji časovne serije dejanske stopnje brezposelnosti v ciklično in trendno komponento), ugotovimo padajoči trend NSB. Z uporabo ekono- metričnih metod pri ocenjevanju SBNPI (pristopa reducirane oblike na podlagi ocene Philipsove krivulje) pa smo lahko zaznali spremembo gibanja, ki je na podlagi statistič- nih metod ni bilo moč zaznati: NSB je dosegla dno na prehodu od leta 2004 na 2005. Kar je pomembno za našo empirično analizo je to, da je bilo mogoče identifi cirati naravno stopnjo brezposelnosti kot tisto stopnjo brezposelnosti, ki ne pospešuje infl acije. Zato bi tudi bilo mogoče reči, da je Philipsova krivulja in NSB v Sloveniji v preteklih desetih letih dajala grob in uporaben način napovedovanja sprememb v stopnji infl acije. V nadaljevanju članka najprej začnemo z razpravo o razvoju koncepta NSB. V tretjem poglavju opišemo glavne značilnosti gibanja dejanske stopnje brezposelnosti in njene dolgoročne trendne komponente v Sloveniji ter podamo pregled empiričnih študij za Slovenijo. Nato v četrtem poglavju postavimo konceptualni okvir za empirično ocenje- vanje SBNPI in opredelimo različne koncepte SBNPI glede na časovni horizont. V 5. poglavju izpeljemo empirično specifi kacijo modela ter opišemo metodologijo in vključe- ne spremenljivke. V 6. poglavju podamo ocene SBNPI in Philiposve krivulje s pomočjo ECONOMIC AND BUSINESS REVIEW | LETN. 12 | POS. ŠT. | 2010 12 metode Kalmanovega fi ltra ter ocene gibanja kratkoročne SBNPI. V zadnjem poglavju pa podamo glavne zaključke. 2. RAZPRAVA O RAZVOJU KONCEPTA NSB Ves čas je med ekonomisti potekala razprava o NSB, tako teoretična kot empirična.2 Evolucija razprave o naravni stopnje brezposelnosti (NSB) je zelo zanimiva. Zadeva središče makroekonomske teorije in politike. V tej razpravi so sodelovali številni No- belovi nagrajenci za ekonomijo. Težko bi našli še kakšno makroekonomsko temo, o kateri je razpravljalo tako veliko število najpomembnejših ekonomistov. Evolucijo raz- prave o naravni stopnji brezposelnosti bi lahko razdelili v več faz: 1) Klasiki (Philips 1958; Lipsey 1960; Friedman 1968); 2) Keynesianci: očetje ideje neinfl atorne stopnje brezposelnosti in uporabe za potrebe ekonomske politike (Samuelson in Solow 1960; Phelps 1967; Tobin 1972; Modigliani in Papademos 1975); 3) Novi klasiki: kritiki in nasprotniki uporabe za ekonomsko politiko (Kydland in Prescott 1977; Lukas 1996; Rogerson 1997; Gali in Gertler 1999)3; 4) Novi keynesianizem (Blanchard in Katz 1997; Mankiw 2001). Takoj se pojavi vprašanje, kateri so dejavniki, ki vplivajo na NSB. Ob tem se je vnela po- lemika, ali na NSB vplivajo samo »realni« dejavniki, ali pa nanjo vplivajo tudi dejavniki agregatnega povpraševanja, na katere vpliva tudi denarna politika. Friedman (1968) je bil mnenja, da denarna politika ne vpliva na NSB in da naj tudi ne poskuša. Podobnega mne- nja so bili tudi neoklasiki (Lukas 1978, 1996; Kydland in Prescott 1977). Keynesianci pa so imeli pozitiven odnos do uporabe denarne politike glede NSB (Samuelson in Solow 1960; Phelps 1967; Tobin 1972, 1980). Leta 1997, na vrhuncu razprave o NSB, je Joseph Stiglitz (1997) postavil tri merila za oceno, ali je koncept SBNPI oziroma NSB uporaben koncept za ekonomske teoretike in za oblikovalce ekonomske politike. (1) Ali odstopanje dejanske od naravne stopnje brez- poselnosti daje sicer grob vendar uporaben način napovedovanja sprememb v stopnji infl acije? (2) Ali ekonomska veda zna razložiti, zakaj se SBNPI/NSB spreminja v času? (3) Ali SBNPI/NSB daje koristen okvir za razpravo o ekonomski politiki? Stiglitz je sklenil, da hipoteza naravne stopnje zaposlenosti opravi vse tri omenjene teste pozitivno. Ista vprašanja so si postavljali mnogi ekonomisti. Staiger, Stock in Watson (1997) ugotavljajo, da model infl acije, ki sloni na brezposelnosti, zagotavlja enega od boljših indikatorjev prihodnje infl acije. V ekonomski literaturi je razširjeno stališče, da je koncept SBNPI uporaben za analizo cikličnih in infl acijskih gibanj. OECD meni, da je merjenje SBNPI lahko koristno za ugotavljanje prihodnjih infl acijskih pritiskov in za oblikovanje ukre- pov denarne in fi skalne politike v povezavi s tem. Take stopnje ni mogoče neposredno zaznati ali videti, temveč jo je mogoče oceniti le posredno (Turner et al. 2001). 2 Širši pregled o evoluciji razprave o naravni stopnji brezposelnosti v ekonomski literaturi je mogoče najti v Senjur in Zajc Kejžar (2009). 3 V Sloveniji je različico nove Philipsove krivulje ocenjeval Masten (2008). M. SENJUR, K. ZAJC KEJŽAR | OCENA NARAVNE STOPNJE BREZPOSELNOSTI V SLOVENIJI 13 Teoretično gledano je razprava v zreli fazi. Videti je, da ni več novih teoretičnih prispev- kov na temo NSB (oziroma SBNPI). Poudarek je na številnih empiričnih raziskavah z vse bolj sofi sticiranimi statističnimi in ekonometričnimi metodami (Staiger, Stock in Wat- son 1997; Turner et. al 2001; Batini in Greenslade 2006; Berger in Evereart 2008; Rudd in Whelan 2007). Empirične študije so dveh vrst. Ena vrsta študij temelji na empirični analizi časovnih serij za posamezne države (Batini in Greenslade 2006; Pošta 2008). Ča- sovno gibanje NSB v posamezni državi je predvsem zanimivo za nacionalne ekonomske politike. Druga vrsta študij pa je usmerjena na primerjavo NSB med državami, posebno med državami OECD in EU (Laubach 2001; McMorrow in Roeger 2000; Turner et al. 2001). Ti dve vrsti študij sta komplementarni. Nekatere vidike NSB je mogoče zaznati samo v meddržavnih primerjavah, predvsem ko gre za institucionalne dejavnike, ki se v času počasi spreminjajo, so pa zaznavni v meddržavnih primerjavah. 3. TREND STOPNJE BREZPOSELNOSTI V SLOVENIJI TER PREGLED EMPIRIČNIH ŠTUDIJ ZA SLOVENIJO Slovenska statistika redno spremlja dve stopnji brezposelnosti: registrirano (SRB) in an- ketno (SAB). Med tema dvema je močna povezanost, korelacijski koefi cient je skoraj 0,9. Povprečna SRB v razdobju 1993-2007 je bila 12,2% in SAB 7,0%. Metoda HP fi ltra na pod- lagi četrtletnih podatkov o SAB kaže upadajočo dolgoročno trendno stopnjo anketne brez- poselnosti v opazovanem obdobju.4 In sicer je bila na začetku obdobja, 1997-1998, precej stabilna (med 7 in 7,1%), potem pa je skozi celotno preostalo obdobje prišlo do opaznejšega postopnega zniževanja, tako da je v letu 2008 padla pod 5%. Na sliki 1 je predstavljen trend SAB in odstopanje dejanske stopnje brezposelnosti od trendne. Trendne vrednosti SAB po četrtletjih za celotno proučevano obdobje so podane tudi v Tabeli v Prilogi 2. SLIKA 1: Stopnja anketne brezposelnosti in dolgoročni trend na podlagi HP fi ltra (λ=1600) v Sloveniji v obdobju 1997q1-2008q2. Vir: Lastni izračun. 4 Po metodi HP fi ltra je trendna stopnja brezposelnosti določena kot tehtano drsečo povprečje dejanske stop- nje brezposelnosti. Gladkost (ang. smoothness) trendne komponente se kontrolira s parametrom λ. Običajna vrednost λ pri četrtletnih podatkih je 1600. ECONOMIC AND BUSINESS REVIEW | LETN. 12 | POS. ŠT. | 2010 14 Če pogledamo še, kako se je odstopanje dejanske SAB od njenega dolgoročnega trenda gibalo v primerjavi z infl acijo (glej Tabelo v Prilogi 2), lahko opazimo, da obstaja pre- cejšna povezanost med gibanjem infl acijske stopnje, merjene s HICP, in odstopanjem dejanske od trendne stopnje anketne brezposelnosti. V letih 2001 in 2007, ko je bila de- janska stopnja pod dolgoročnim trendom, smo imeli obdobje visoke (oz. naraščajoče) in- fl acije, medtem ko je obdobje nizke infl acije v letu 2005 in v začetku leta 2006 sovpadalo z relativno visoko dejansko stopnjo brezposelnosti glede na njen dolgoročni trend. Glede na ta gibanja pričakujemo, da bi s pomočjo ocene Philipsove krivulje lahko prišli do bolj natančnih in nepristranskih ocen NSB. Za Slovenijo je bilo narejeno zelo malo študij, ki bi ocenjevale SBNPI. Camarero, Ca- rrion-i-Silvestre in Tamarit (2005) so ocenjevali NSB v novih državah članicah EU na podlagi statističnega pristopa kot lokalno povprečje časovne serije stopnje brezposel- nosti med posameznimi strukturnimi prelomi. Za Slovenijo so odkrili dva strukturna preloma s 95% intervali zaupanja: 1993:09 (93:03, 93:12) in 2000:04 (00:01,00:08), ki sovpadata z znižanjem stopnje brezposelnosti v Sloveniji. Po zadnjem prelomu v letu 2000 naj bi po njihovi oceni NSB v Sloveniji padla na raven 6,2%. Poleg ostalih slabosti statističnega ugotavljanja NSB, uporabljena metoda tudi ne omogoča natančne ocene dinamike spreminjanja naravne stopnje brezposelnosti, za katero je značilno postopno spreminjanje. Postopno upadanje naravne stopnje brezposelnosti, opredeljene kot stopnje brezposelno- sti, ki ne pospešuje rasti plač, pa je za Slovenijo ugotovila tudi Evropska komisija (2008). V obdobju 2003-2007 se je v Sloveniji po oceni Evropske komisije stopnje brezposelnosti, ki ne pospešuje rasti plač, vsako leto znižala za 0,2 odstotni točki, tako da je padla iz 6,1% v 2003 na 5,3 v letu 2007. Na podlagi primerjave strukturne stopnje brezposelnosti med državami članicami EU v letu 2007, Slovenija sodi v skupino 8 držav z najnižjimi stopnjami naravne stopnje brezposelnosti. 4. KONCEPTUALNI OKVIR ZA OCENJEVANJE SBNPI 4.1. Gordonov trikotni model infl acije Empirični model ocenjevanja SBNPI smo utemeljili na temelju Gordonovega (1997) tri- kotnega modela infl acije, v katerem je infl acija odvisna od treh osnovnih dejavnikov - inercije, povpraševanja in ponudbe: (1) kjer πt označuje stopnjo infl acije. Inercija je zajeta s stopnjo infl acije z odlogom πt-1 (nazaj zazrta pričakovanja). Dt je indeks presežnega povpraševanja, zt je vektor spremenljivk ponudbenih šokov, kot na primer spremembe v realni ceni naft e ali relativnih uvoznih cenah, ki imajo preko spreminjanja cen vmesnih in končnih proizvodov neposreden ce- M. SENJUR, K. ZAJC KEJŽAR | OCENA NARAVNE STOPNJE BREZPOSELNOSTI V SLOVENIJI 15 novni učinek. et je napaka ocene. Med spremenljivkami povpraševanja, ki jih lahko upo- rabimo kot približek za Dt, je mogoče uporabiti nezaposlitveno vrzel, ki je opredeljena kot razlika med dejansko in naravno stopnjo brezposelnosti (ut−ut*), kjer se slednja lah- ko s časom spreminja. β<0, kar pomeni, da ima pozitivna nezaposlitvena vrzel (dejanska stopnja višja od SBNPI) defl acijski učinek in obratno. Tako dobimo splošni zapis tega modela, ki združuje enačbo infl acije (1) z vrzeljo brezposelnosti kot približkom za pre- sežno povpraševanje, in enačbo, ki izrecno dovoljuje, da se SBNPI spreminja v času. Ta model je osnova številnim empiričnim študijam naravne stopnje brezposelnosti (Staiger et al. 1997; Turner et al. 2001; Batini in Greenslade 2006 in drugi), ki ocenjujejo model v prvih diferencah stopnje infl acije5: (2) (3) kjer (L) označuje polinom v odlogih (ang. polynomial in the lag operator). Model omo- goča oceno stopnje brezposelnosti, ki je konsistentna z ustaljeno infl acijo. V primeru, da je vsota koefi cientov α(L) enaka 1, obstaja ravnotežna raven ut*, tako da je infl acija konstantna, ko je ut=ut* in zt=0. 4.2 Različni koncepti SBNPI glede na časovni horizont V okviru zgoraj predstavljenega modela je koristno razlikovati med tremi različnimi koncepti SBNPI (Turner et al. 2001): (i) SBNPI (u*), ki je defi nirana kot stopnja, h kateri brezposelnost konvergira v odsotnosti začasnih ponudbenih šokov, po tem ko je dina- mična prilagoditev infl acijske stopnje zaključena. Začasni ponudbeni šoki so običajno ti- sti, za katere se pričakuje, da zvodenijo v 1 do 2 letih (na primer, sprememba realnih cen naft e ali uvoznih cen). Začasni ponudbeni šoki lahko vplivajo na spremembo infl acijske stopnje pri katerikoli dani stopnji brezposelnosti, vendar pa SBNPI večinoma ostane ne- spremenjena, ko so ponudbeni šoki enkrat mimo. (ii) Kratkoročna SBNPI, ki bi jo lahko opredelili kot stopnjo, ki stabilizira stopnjo infl acije v naslednjem obdobju (četrtletju) na trenutni ravni. Gre torej za stopnjo brezposelnosti, pri kateri na kratek rok ni tendence za spreminjanje infl acije. Odvisna je sicer od SBNPI, vendar niha močneje kot SBNPI, ker nanjo vplivajo tudi začasni ponudbeni šoki, pričakovanja in inercija. (iii) Dolgoroč- na ravnotežna stopnja brezposelnosti, ki ustreza dolgoročnem ustaljenemu stanju, ko se SBNPI popolno prilagodi vsem, tudi dolgoročnim, ponudbenim šokom. V članku bomo ocenjevali prva dva koncepta, SBNPI in kratkoročno SBNPI, ki sta pred- vsem pomembna z vidika vodenja makroekonomske politike.6 Za ocenjevanje SBNPI bomo izhajali iz modela (2)-(3), tako da bomo v empirično specifi kacijo vključili le za- 5 V ozadju je predpostavka takoimenovane dinamične homogenosti, ki predvideva, da na dolgi rok ni pov- ezave med infl acijo in realnimi spremenljivkami. 6 Dolgoročno ravnotežno stopnjo brezposelnosti bi bilo za Slovenijo težje empirično ocenjevati. Primernejše bi bile medrdržavne presečne študije. ECONOMIC AND BUSINESS REVIEW | LETN. 12 | POS. ŠT. | 2010 16 časne ponudbene šoke. Izpeljava modela za ocenjevanje kratkoročne SBNPI pa predsta- vljamo v nadaljevanju. 4.3 Izpeljava kratkoročne SBNPI Batini in Greenslade (2006) sta za potrebe vodenja ekonomske politike na osnovi Gor- donovega trikotnega modela infl acije (2)-(3) izpeljali koncept kratkoročne SBNPI (us*). Gre za neke vrste dolgoročno SBNPI, prilagojeno za ponudbene šoke in infl acijska priča- kovanja, to je za determinante infl acije opredeljene v modelu (2). Izhodišče za določitev us* je torej, da je sprememba v stopnji infl acije odvisna od razlike med dejansko stopnjo brezposelnosti (u) in kratkoročno SBNPI (us*): (4) Izraz (4) vstavimo na levo stran enačbe (2) in izpeljemo us*: (5) V primeru, da je sprememba v infl acijski stopnji odvisna le od tekoče nezaposlitvene vrzeli, se (5) poenostavi v: (6) Enačba (4) ilustrira, da je kratkoročna SBNPI, kot je opredeljena v (5) in (6), tista stopnja brezposelnosti, ki ne povzroča sprememb v infl aciji v tekočem četrtletju. Kratkoročna SBNPI upošteva tudi kratkoročne dejavnike infl acije. 5. SPECIFIKACIJA EMPIRIČNEGA MODELA, METODOLOGIJA IN OPIS SPREMENLJIVK 5.1 Specifi kacija Kalmanovega fi ltra Ena od metod, ki omogoča simultano ocenjevanje Philipsove krivulje in u*, torej mode- la (2)-(3), je metoda Kalmanovega fi ltra. Kalmanov fi lter namreč omogoča ocenjevanje funkcije verjetja za komponente modela, ki jih ni moč opazovati –ang. state variable (v našem primeru naravne stopnje brezposelnosti - u*). Temelji na postopku fi ltriranja in glajenja (več o tem v Hamilton 1994). Ta metoda omogoča ocenjevanje v času spremi- njajoče se SBNPI glede na njeno sposobnost pojasnjevanja gibanja infl acije v času ob različnih omejitvah glede njenega spreminjanja v času. Gre za metodo, ki je trenutno aktualna in zelo široko sprejemljiva. Uporabljena je bila v številnih pomembnih študi- jah, med drugimi v Gordon (1997), Staiger et al. (1997), Turner et al. (2001). Ta metoda M. SENJUR, K. ZAJC KEJŽAR | OCENA NARAVNE STOPNJE BREZPOSELNOSTI V SLOVENIJI 17 torej daje ocene NSB, ki so neposredno vezane na infl acijska gibanja, kar je pomembna prednost pred statističnimi metodami ocenjevanja NSB. Glede na to, da pa gre za pristop reducirane oblike, pa po drugi strani pomeni, da so ocene NSB verjetno delno odvisne od specifi kacije Philipsove krivulje. Za potrebe te metode, je bilo potrebno model (2-3) zapisati v ang. »state space« obliki, kjer razširjena Philipsova krivulja (2) služi kot merska enačba (ang. measurement eq.), enačba (3), ki pa opredeljuje, kako se SBNPI spreminja v času, pa kot tranzitorna enačba (ang. transition equation). V empiričnih študijah se kot najpogostejša oblika tranzi- torne enačbe uporablja ang. »random walk«, kar smo predpostavljali tudi mi v enačbi (3). Testirali smo tudi alternativno specifi kacijo tranzitorne enačbe, ki predpostavlja spremembe v SBNPI kot avtorgresijski proces prvega reda (AR1), ki pa je dala manj ustrezne rezultate. V empiričnem modelu predpostavljamo, da sta єt in ηt normalno porazdeljeni napaki ocene, s povprečjem 0 in variancama Ht=σ 2 ter qt= . σ 2, kjer je =qt /Ht količnik signala in šuma (ang. signal-to-noise ratio). 5.2 Opredelitev spremenljivk Pri ocenjevanju modela (2)-(3) smo izhajali iz naslednje opredelitve odvisne in poja- snjevalnih spremenljivk. Stopnja infl acije je merjena na podlagi HICP na letni osnovi (HICPt), stopnja brezposelnosti z anketno stopnjo brezposelnosti, ki je prilagojena za sezonsko komponento (Usat), v vektorju spremenljivk, ki kontrolirajo za začasne ponud- bene šoke (z), pa so vključeni rast realnih uvoznih cen, merjena na podlagi BDP defl a- torja uvoza proizvodov in storitev (IMPRICEt) ter rast cene naft e North Sea Brent v USD (spotnb$bt). Povprečna stopnja rasti cen hrane in brezalkoholnih pijač na letni osnovi v EU (CP01FOODEUt), ki bi kontrolirala za eksogene šoke, povezane z gibanjem cen hrane, ni imela značilnega vpliva, zato smo jo izključili iz specifi kacije. Preverili smo tudi empirične specifi kacije z različnimi drugimi potencialnimi indikatorji ponudbenih šokov, ki se pojavljajo v študijah, kot na primer nominalni efektivni devizni tečaj, realni efektivni tečaj defl acioniran z različnimi indeksi cen ter indeks cen energentov, vendar so dale slabše empirične rezultate od specifi kacije, predstavljene v nadaljevanju. V em- pirično specifi kacijo smo torej vključili le spremenljivke začasnih ponudbenih šokov, za katere se pričakuje, da zvodenijo v 1 do 2 letih. Uporaba Kalmanovega fi ltra za oceno u* pa omogoča, da se implicitno zajame tudi agregatni učinek vseh dolgoročno trajajočih šokov, ne da bi jih bilo potrebno eksplicitno identifi cirati. Opis spremenljivk in viri po- datkov so predstavljeni v Prilogi 1. 5.3 Določitev volatilnosti SBNPI Pri metodi Kalmanovega fi ltra je volatilnost oz. gladkost ocenjene serije SBNPI določena glede na razmerje med varianco napak ocene v tranzitorni enačbi in Philipsovi enačbi, torej s količnikom Q. Večje kot je Q, bolj volatilna bo časovna serija ocen SBNPI, ki v limiti vpije celotno preostalo variabilnost v enačbi Philipsove krivulje. Načeloma meto- ECONOMIC AND BUSINESS REVIEW | LETN. 12 | POS. ŠT. | 2010 18 da Kalmanovega fi ltra omogoča, da se ocenijo vsi parametri modela s pomočjo metode največje verjetnosti, vključno s količnikom signala in šuma Q. Vendar pa rezultati večine predhodnih študij (na primer Turner et al. 2001) kažejo, da neposredno ocenjevanje Q ne daje zadovoljivih rezultatov. To je veljajo tudi v našem primeru. V takem primeru se običajno izvede analiza občutljivosti in določi razmerje varianc na podlagi vidnega pregleda ocen SBNPI. Glede na teorijo pričakujemo, da je volatilnost v SBNPI enačbi nižja od volatilnosti v infl acijski enačbi, kar pomeni vrednost manjšo od 1. Za Slovenijo se je izkazalo, glede na mere ustreznosti modela in verodostojnost dobljenih ocen, da se ustrezno razmerje verjetno giblje nekje med 0,2 in 0,5. To razmerje je skladno tudi s predhodnimi študijami, ki so za večino OECD držav ugotovile, da se Q giblje med 0,2 in 2 (Turner et al. 2001). Izhodiščne pogoje smo določili na podlagi rezultatov ocene Philip- sove krivulje z OLS metodo. 6. REZULTATI EMPIRIČNE ANALIZE Rezultati ocene empiričnega modela s pomočjo Kalmanovega fi ltra so podani v Tabeli 1, ocene celotne časovne serije SBNPI pa v Tabeli v Prilogi 2. Zavoljo robustnosti dobljenih ocen podajamo ocene modela za dve vrednosti Q, in sicer 0.2 in 0.5. Vse vključene pojasnjevalne spremenljivke z izjemo odloga odvisne spremenljivke (Δπ) imajo statistično značilen vpliv s pričakovanim predznakom vpliva. Za nas najbolj zani- miv je vpliv odstopanja dejanske od naravne stopnje brezposelnosti (Usa – u*). Rezultati kažejo, da zmanjšanje tega odstopanja za 1 odstotno točko poveča v povprečju Δπ za približno 0,26 do 0,31 odstotne točke. Na Sliki 2 lahko opazimo, da je bila dejanska SAB močno pod ravnjo SBNPI v dveh obdobjih, in sicer v sredini leta 2001 ter od leta 2007 naprej. Ta obdobja sovpadajo z naraščajočo infl acijo. Na podlagi izračunov lahko ugoto- vimo, da je bilo torej pregrevanje gospodarstva pomemben dejavnik naraščajoče infl acije v teh dveh obdobjih. TABELA 1: Ocena Philipsove krivulje in SBNPI s pomočjo Kalmanovega fi ltra odvisna spremenljivka: ΔHICP Maximum likelihood (Marquardt) pojasnjevalne spremenljivke Q=0,2 Q=0,5 Usa – u* -0,310525** (-2,073) -0,267208** (-2,116) IMPRICE(-1) 0,075210* (1,825329) 0,075701** (1,907) SPOTNB$B 0,019145*** (4,163) 0,019392*** (4,411) SPOTNB$B(-1) -0,013533** (-2,205) -0,013296** (-2,230) ΔHICP(-1) -0,137195 (-0,586) -0,163688 (-0,695) Ln(qt) -2,494427*** (-8,033) -1,637225*** (-5,368) u* 2008q2 5,753373*** (7,208) Stand. napaka ocene: 0,798183 5,917099*** (5,563) Stand. napaka ocene: 1,063649 M. SENJUR, K. ZAJC KEJŽAR | OCENA NARAVNE STOPNJE BREZPOSELNOSTI V SLOVENIJI 19 N 44 44 Log likelihood -45,85106 -45,62778 Akaike info kriterij 2,356866 2,346717 Schwarz kriterij 2,600165 2,590016 Hannan-Quinn kriterij 2,447093 2,436944 Opombe: *, **, *** označujejo 10%, 5% in 1% stopnjo značilnosti. Z-statistike so v oklepaju. Vir: Lastni izračun. Izračuni na podlagi metode Kalmanovega fi ltra kažejo na stabilno upadanje SBNPI od začetka proučevanega obdobja (1997q3) do konca leta 2004, in sicer se je do konca leta 2004 znižala za med 2,4 – 3,3 odstotne točke glede na sredino leta 1997. Najnižjo vre- dnost ocenjena SBNPI tako doseže konce leta 2004, in sicer 5,1% oz. 4,5% glede na različ- no vrednost Q. V letu 2005 pa se trend obrne, SBNPI začne naraščati in ponovno doseže vrh konec leta 2007. V prvi polovici leta 2008 pa je zaznati rahlo ponovno upadanje v SBNPI, tako da se za drugo četrtletje v letu 2008 ocena SBNPI glede na različno vrednost Q giblje med 5,8% in 5,9%. Standardna napaka ocene SBNPI se giblje med 0,8 in 1,1 glede na Q, kar je v skladu s predhodnimi študijami za druge države. Za OECD države (Turner et al. 2001) se na primer standardna napaka ocene SBNPI giblje med 0,2 in 1,4. Q = 0,2 Q= 0,5 SLIKA 2: Gibanje SBNPI (Kalmanov fi lter, Q = 0,2 in Q = 0,5) in dejanske stopnje brez- poselnosti Vir: Lastni izračun. Na podlagi empiričnih ocen bi lahko zaključili, da je bilo upadanje NSB v Sloveniji na- jizrazitejše v letu 1998, od sredine leta 2000 do sredine leta 2001 ter od konca leta 2002 do konca leta 2004. Poleg do sedaj že omenjenih razlogov so k izrazitejšemu upadanju pripomogli tudi institucionalni dejavniki, povezani s spremembami v regulaciji trga dela v Sloveniji (Senjur 2009). Kot poroča Kajzer et al. (2006), je sprememba Zakona o za- poslovanju in zavarovanju za primer brezposelnosti, ki je začela veljati leta 1998, in je legalizirala dejavnost agencij za posredovanje dela ter znižala trajanje nadomestila za ECONOMIC AND BUSINESS REVIEW | LETN. 12 | POS. ŠT. | 2010 20 brezposelnost za nekatere skupine, pomembno prispevala k znižanju skupnega indeksa varovanja zaposlitve, kar je sovpadalo z večjim znižanjem NSB v tem letu. Naslednja reforma, ki je imela pomemben vpliv na trga dela, predvsem na izstop iz delovne sile in s tem na stopnjo zaposlenosti starejših, je bil a reforma pokojninskega sistema, ki je začela učinkovati leta 2000. Pomembna sprememba v regulaciji, ki je imela znaten vpliv na prožnost trga dela v Sloveniji, kot ugotavlja Kajzer et al. (2006), pa je bil nov Zakon o delovnih razmerjih, ki je stopil v veljavo v letu 2003. Te ključne spremembe v regulaciji trga dela v Sloveniji sovpadajo z znatnim zniževanjem ocenjene NSB v Sloveniji. Vpliva teh regulatornih sprememb na gibanje NSB nismo empirično testirali. 6.1. Izračun kratkoročne SBNPI in implikacija za monetarno politiko Na podlagi enačbe (6) in izračunov v Tabeli 1 za vrednost Q=0,2 smo ocenili še kratko- ročno SBNPI (us*), ki je skupaj s SBNPI in dejansko stopnjo SAB predstavljena na Sliki 3. Časovna serija ocen kratkoročne SBNPI (us*) po četrtletjih za celotno proučevano obdobje pa je podana v Tabeli v Prilogi 2. SLIKA 3: Dejanska SAB, SBNPI in kratkoročna SBNPI Vir: Lastni izračun. Nihanja v kratkoročni SBNPI predstavljajo nek indikator infl atornih šokov, ki se jih pri vodenju denarne politike lahko prezre. Običajno velja, da obdobja, ko je SAB višja (niž- ja) kot kratkoročna SBNPI, signalizirajo obdobja padajoče (rastoče) infl acije, čeprav je včasih (u-us*) drugačnega predznaka kot (u-u*). Na podlagi Slike 4 je razvidno, da je bila v obdobju od sredine 1999 do sredine 2001, ko smo bili priča večinoma naraščajoči infl aciji, dejanska stopnja brezposelnosti konstantno manjša od kratkoročne SBNPI, ne pa ves čas tudi od dolgoročne SBNPI. Stopnja brezposelnosti je bila nižja od kratkoročne M. SENJUR, K. ZAJC KEJŽAR | OCENA NARAVNE STOPNJE BREZPOSELNOSTI V SLOVENIJI 21 SBNPI večinoma ves čas po letu 2004, vendar je prišlo do naraščanja infl acijske stopnje šele v 2007, ko dejanska stopnja brezposelnosti pade pod SBNPI. Razlog gre verjetno is- kati tudi v oblikovanju denarne in ostalih ekonomskih politik, ki so bile usmerjene v cilj izpolnjevanja Maastrichtskih kriterijev za prevzem evra. SLIKA 4: Sprememba infl acije in razkorak med dejansko SAB in kratkoročno SBNPI (u-us*) Vir: Lastni izračun. 7. ZAKLJUČEK Izračuni na podlagi metode Kalmanovega fi ltra kažejo na stabilno upadanje SBNPI od leta 1997 do konca leta 2004. Dno v stopnji brezposelnosti, ki ne pospešuje infl acije, je bilo zaznano na prehodu iz leta 2004 v leto 2005, in sicer pri stopnji brezposelnosti nekje med 4,5% in 5,1%. V letu 2005 pa se trend obrne, SBNPI začne naraščati, kar bi lahko razumeli kot znak, da so potrebne nadaljnje in bolj odločne strukturne reforme tudi na trgu dela. SBNPI je ponovno dosegla vrh v zadnjem kvartalu leta 2007, tako da je v letu 2008 SBNPI začela upadati. V tretjem kvartalu leta 2006 se je dejanska stopnja brezposelnosti ponovno po letu 2001 izenačila z ravnjo ocenjene SBNPI. Zanimivo je, da se je takrat v Sloveniji začela razprava o tem, ali se gospodarstvo ogreva ali celo že pregreva. Od drugega četrtletja leta 2007 je bila dejanska stopnja brezposelnosti vsaj za 1 odstotno točko nižja od ocenjene SBNPI, kar nakazuje, da je bilo pregrevanje gospodarstva pomemben dejavnik naraščajoče in- fl acije v tem obdobju. Vprašanje je, ali je ta rezultat pomemben? Ali kaj pove o stanju gospodarstva, kar se tiče napetosti agregatnega povpraševanja? Empirična analiza zaradi prekratkega ča- ECONOMIC AND BUSINESS REVIEW | LETN. 12 | POS. ŠT. | 2010 22 sovnega obdobja ni mogla dokončno odgovoriti na to vprašanje. Lahko pa bi trdili, da primerjava dejanske stopnje brezposelnosti in ocenjene SBNPI kaže na to, da so se v letih 2006-07 kazali znaki pregrevanja slovenskega gospodarstva. Tak rezultat nakazuje, da je analiza NSB v obliki stopnje brezposelnosti, ki ne pospešuje infl acije, tudi v primeru Slovenije uporabna in koristna. Kar pa se tiče uporabnosti koncepta NSB za ekonomsko politiko v Sloveniji, je potrebno biti previden. To pa zato, ker ima tranzicijsko in post-tranzicijsko razdobje svoje značilnosti, kjer ekonomske kategorije in politike še niso ustaljene. Za razdobje 1993(1997)-2004 bi bilo težko reči, da je NSB v Sloveniji imela povedno moč, ki bi presegala pomen statističnega povprečja, ki v času upada. Pri tem se seveda postavi vprašanje uporabnost koncepta NSB za Slovenijo v evro sis- temu. Dejstvo je, da ima vstop Slovenije v evro sistem posledice za razpravo o NSB v Sloveniji. Pričakovati je, da bo potrebna večja fl eksibilnosti plač in zaposlenosti, da se bo nacionalno gospodarstvo lahko odzivalo na asimetrične šoke. Tak razvoj utegne revitalizirati Philipsovo krivuljo in NSB glede na plače. Ugotovili smo namreč, da se v dosedanjem razdobju realne plače niso odzivale na nezaposlitveno vrzel (u-u*). Preobli- kovana Philipsova krivulja bi utegnila biti zanimiv koncept tudi po vstopu v EMU. In sicer bi bilo zanimivo razmerje med diferencialno infl acijo (to je razliko med nacionalno infl acijo in infl acijo v evro območju) in stopnjo brezposelnosti. NSB bi tedaj opredelili kot tisto stopnjo brezposelnosti, ki ohranja slovensko infl acijo na ravni povprečne infl a- cije v evro območju. Taka NSB bi lahko bila predmet prihodnjih raziskav. LITERATURA IN VIRI Ball, Laurence in N. Gregory Mankiw (2002), »Th e NAIRU in theory and practice«, Journal of Economic Perspectives 16 (4), 115-136. Batini, Nicolleta in Jennifer V. Greenslade (2006), »Measuring the UK short-run NAIRU«, Oxford Economic Papers, 58, 28-49. Berger, Tino, in Gerdie Everaert (2008), »Unemployment persistence and the NAIRU: A Bayesian approach«, Scottish Journal of Political Economy, 55 (3), 281-299. Blanchard, Olivier, in Lawrence F. Katz (1997), » What we know and do not know about the natural rate of unemployment«, Journal of Economic Perspectives, 11 (1), 51-72. Camarero M., Carrion-i-Silvestre J. L., Tamarit C. (2005), “Unemployment dynamics and NAIRU estimates for accession countries: A univariate approach”, Journal of Comparative Economics, 33 (3), 584–603. European Commission (2008), »Labour market and wage developments in 2007«, European Economy, 5/2008. [http://ec.europa.eu/economy_fi nance/publications/publication13227_en.pdf] Franz W. (2005), »Will the (German) NAIRU Please Stand Up?«, German Economic Review, 6 (2), 131 – 153. Friedman, Milton (1968), »Th e role of monetary policy«, Th e American Economic Review, 58 (1), 1-17. Gali, Jordi, Mark Gertler (1999), Infl ation dynamics: A structural econometric analysis«, Journal of Monetary Economics, 44, 195-222. M. SENJUR, K. ZAJC KEJŽAR | OCENA NARAVNE STOPNJE BREZPOSELNOSTI V SLOVENIJI 23 Gordon, Robert J. (1997), »Th e time-varying NAIRU and its implications for economic policy«, Journal of Economic Perspectives, 11 (1), 11-32. Greene William H. (1997), Econometric Analysis, New York : Prentice Hall. Greenwald, Bruce, in Joseph Stiglitz (1993), »New and old Keynesians«, Journal of Economic Perspectives, 7 (1), 23-44. Hamilton James D. (1994), Time Series Analysis, Princeton : Princeton University Press. Kajzer Alenka (ur.) (2006), »Spremembe na trgu dela v Sloveniji v obdobju 1995–2005«, Urad RS za makroekonomske analize in razvoj, delovni zvezek 5 / 2006. Kydland, Finn E., Edward C. Prescott (1977), »Rules rather than discretion: the inconsistency of optimal plans«, Journal of Political Economy, 85 (3), 473-492. Laubach, Th omas (2001), »Measuring the NAIRU: Evidence from seven economies«, Th e Review of Economics and Statistics, 83 (2), 218-231. Lipsey, Richard E. (1960), »Th e relation between unemployment and the rate of change of money wage rates in the United Kingdom, 1862-1957: A further analysis«, Economica, 27 (February), 1-31. Lucas, Robert E. Jr. (1978), »Unemployment policy«, American Economic Review, 68 (2), 353-357. Lukas, Robert E, Jr. (1996), »Nobel lecture: Monetary neutrality«, Journal of Political Economy, 104 (4), 661- 682. Mankiw, Gregory N. (2001), »Th e inexorable and mysterious tradeoff between infl ation and unemployment«, Th e Economic Journal, 111 (May), No. 471, C45-C61. Masten, Igor (2008), »Vpliv rasti plač na infl acijo v Sloveniji«, Zbirka Delovni zvezki UMAR, št. 3/2008, let. XVII. Mc Morrow, K., W. Roege. (2000), »Time-Varying Nairu/Nawru Estimator for the EU's Member States«, ECFIN Economic papers, No. 145 (September). Modigliani, F. in L.D. Papademos (1975), »Targets for monetary policy«, Brookings Papers on Economic Activit, Issue 1, 141-165. Phelps, Edmund S. (1967), »Philips curves, expectations of infl ation and optimal unemployment over time«, Economica. New Series, 34 (Issue 135), 254-281. Philips, A.W. (1958), »Th e relationship between unemployment and the rate of change in money wage rate in the United Kingdom, 1861-1957«, Economica, 25 (November), 283-99. Pissarides, Christopher A. (1985), » Short-run equilibrium dynamics of unemployment, vacancies, and real wages«, American Economic Review, 75 (4), 676-690. Pošta, Vid. (2008), »Th e estimation of the NAIRU for the Czech economy«, Ministry of Finance of Th e Czech Republic, Research Study, No. 2/2008. Rogerson, Richard (1997), Th eory ahead of language in the economics of unemployement«, Jorunal of Economic Perspectives, 11 (1), 73-92. Rudd, Jeremy, Karl Whelan (2007), »Modeling infl ation dynamics: A critical review of recent research«, Journal of Money, Credit and Banking, Supplement to Vol. 39 (1), 155-170. ECONOMIC AND BUSINESS REVIEW | LETN. 12 | POS. ŠT. | 2010 24 Samuelson, Paul A., Robert M. Solow (1960), »Analytical aspects o anti-infl ationary policy«, American Economic Review. Papers and Proceedings, 50 (2), 177-194. Senjur, Marjan (2009), »Th e transition experience in retrospect: Th e labour market transformation was vital«, Post-Communist Economies, 21 (2), 175-189. Senjur, Marjan, Katja Zajc Kejžar (2009), Naravna stopnja brezposelnosti v Sloveniji, Raziskava za Banko Slovenije. Staiger, Douglas, James H. Stock, in Mark W. Watson (1997), Th e NAIRU, unemployment and monetary policy«, Journal of Economic Perspectives, 11 (1), 33-49. Stiglitz, Joseph (1997), »Refl ection on the natural rate hypothesis«, Journal of Economic Perspectives, 11 (1), 3-10. Tobin, James (1972), »Infl ation and Unemployment«, American Economic Review, 62 (1), 1-18. Tobin, James (1980), »Stabilisation policy ten years aft er«, Brookings Papers on Economic Activity, Issue 2, 19-71. Turner, Dave, Laurence Boone, Claude Giorno, Mara Meacci, Dave Rae in Pete Richardson (2001), »Estimating the structural rate of unemployment for the OECD countries«, OECD Economic Studies, No. 33, 2001/2, 171- 216. PRILOGA 1: Opis spremenljivk in viri podatkov (četrtletni podatki) Simbol Spremenljivka Opis Vir podatkov U Stopnja anketne brezposelnosti (SAB) Eurostat Usa SAB prilagojena za sezonsko komponento Eurostat HICP Stopnja infl acije (π), merjena s harmoniziranim indeksom cen življenjskih potrebščin % sprememba na letni osnovi Eurostat IMPRICE rast realnih uvoznih cen, merjena na podlagi indeksa cen uvoza proizvodov in storitev % sprememba na letni osnovi Eurostat RETCZP realni efektivni devizni tečaj, defl acioniran s cenami življenjskih potrebščin % sprememba na letni osnovi Banka Slovenije spotnb$b cena nafte North Sea Brent v USD/ sodček % sprememba na letni osnovi Reuters CP01FOODEU indeks cen hrane in brezalkoholnih pijač v EU % sprememba na letni osnovi Eurostat M. SENJUR, K. ZAJC KEJŽAR | OCENA NARAVNE STOPNJE BREZPOSELNOSTI V SLOVENIJI 25 PRILOGA 2: Dejanska stopnja anketne brezposelnosti in ocene SBNPI po različnih metodah Dejanska SAB HICP (% ) Dolg. trend SAB (HP fi lter) SBNPI (Kalmanov fi lter, Q=0,2) SBNPI (Kalmanov fi lter, Q=0,5) Kratkoročna SBNPI (Kalman, Q=0,2) 1 3 4 5 1997Q1 6,9 8,15 7,1 1997Q2 6,7 7,58 7,1 1997Q3 6,9 8,75 7,1 7,5 7,8 5,5 1997Q4 7,2 8,87 7,1 7,4 7,7 6,2 1998Q1 7,5 9,15 7,1 7,3 7,5 5,0 1998Q2 7,3 8,56 7,1 7,2 7,2 5,6 1998Q3 7,2 7,46 7,0 7,1 7,1 4,5 1998Q4 7,5 6,56 7,0 7,0 6,9 2,8 1999Q1 7,4 5,59 7,0 6,9 6,8 4,3 1999Q2 7,3 4,33 7,0 6,9 6,8 5,2 1999Q3 7,3 6,7 7,0 6,9 7,0 10,2 1999Q4 7,4 7,81 6,9 6,9 6,9 13,5 2000Q1 7,1 8,38 6,9 6,8 6,8 15,3 2000Q2 6,9 9,38 6,9 6,7 6,7 13,3 2000Q3 6,5 8,74 6,8 6,6 6,5 10,1 2000Q4 6,4 9,26 6,8 6,5 6,4 8,9 2001Q1 6,4 8,72 6,7 6,4 6,3 7,1 2001Q2 5,7 9,52 6,7 6,3 6,2 6,4 2001Q3 5,8 8,65 6,7 6,2 6,0 5,3 2001Q4 6,9 7,4 6,7 6,1 5,9 3,0 2002Q1 6,9 7,92 6,6 6,0 5,9 3,5 2002Q2 6,0 7,63 6,6 5,9 5,8 4,0 2002Q3 6,0 7,45 6,6 5,8 5,6 4,6 2002Q4 6,5 6,89 6,6 5,7 5,3 7,2 2003Q1 7,0 6,48 6,5 5,6 5,2 8,2 2003Q2 6,5 5,74 6,5 5,5 5,1 5,5 2003Q3 6,6 5,61 6,5 5,4 5,0 4,9 2003Q4 6,7 4,96 6,4 5,3 4,9 5,1 2004Q1 6,8 3,71 6,4 5,2 4,7 4,7 2004Q2 6,0 3,78 6,4 5,2 4,6 6,9 2004Q3 5,9 3,61 6,3 5,1 4,5 8,5 2004Q4 6,5 3,51 6,3 5,1 4,5 8,9 2005Q1 6,8 2,81 6,2 5,1 4,5 9,2 2005Q2 5,8 2,18 6,1 5,2 4,7 8,7 2005Q3 6,3 2,31 6,0 5,3 4,9 9,1 2005Q4 7,2 2,56 6,0 5,4 5,1 7,7 2006Q1 6,9 2,27 5,9 5,5 5,3 7,2 2006Q2 5,9 3,08 5,8 5,5 5,5 8,2 2006Q3 5,6 2,51 5,6 5,6 5,6 6,1 2006Q4 5,6 2,32 5,5 5,6 5,7 6,1 2007Q1 5,7 2,57 5,4 5,7 5,8 5,3 2007Q2 4,6 3,24 5,3 5,8 5,9 5,5 2007Q3 4,4 3,66 5,2 5,8 6,0 6,3 2007Q4 4,7 5,52 5,0 5,8 6,1 8,3 2008Q1 5,1 6,46 4,9 5,8 6,0 9,8 2008Q2 4,1 6,44 4,8 5,8 5,9 9,8 Vir: Lasten izračun.