UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

Transcription

1 UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Empirična analiza povezave med plačami javnega in zasebnega sektorja (Empirical analysis of interaction between public and private sector wages) Ime in priimek: Sabina Podkrižnik Študijski program: Matematika v ekonomiji in financah Mentor: doc. dr. Arjana Brezigar Masten Koper, avgust 2017

2 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, 2017 II Ključna dokumentacijska informacija Ime in PRIIMEK: Sabina PODKRIŽNIK Naslov zaključne naloge: Empirična analiza povezave med plačami javnega in zasebnega sektorja Kraj: Koper Leto: 2017 Število listov: 47 Število slik: 5 Število tabel: 7 Število referenc: 22 Mentor: doc. dr. Arjana Brezigar Masten Ključne besede: javni sektor, privatni sektor, nadomestilo na zaposlenega, metoda stalnih in slučajnih učinkov, regresija Izvleček: V zaključni nalogi se ukvarjam z ekonometričnim ocenjevanjem vpliva plač javnega sektorja na plače proizvodnega sektorja. Ocenjujem z modelom s stalnimi učinki in modelom s slučajnimi učinki na vzorcu 16 evropskih držav od leta 1980 do leta V nalogi upoštevam tudi velikost države kot delodajalca ter raven kolektivnega pogajanja za plače ter ocenjujem, ali je vpliv večji, če je država velik/mali zaposlovalec, ali če ima država centralizirano/decentralizirano raven kolektivnega pogajanja. Po uvodnem delu predstavim glavne značilnosti med javnim in zasebnim sektorjem, kjer se osredotočam na zaposlenost in plače. Sledi pregled literature, predstavitev enačbe modela in matematična izpeljava uporabljene metodologije. Nato predstavim bazo podatkov in grafično analizo spremenljivk. V poglavju pred zaključkom so predstavljeni rezultati regresij. Ugotovim, da se za en 1 procent povišanja nadomestila na zaposlenega v javnem sektorju poviša nadomestilo na zaposlenega v zasebnem sektorju za 0.47 procenta (neodvisno od velikosti sektorja in ravni kolektivnega pogajanja). Poleg tega ugotavljam, da je vpliv močnejši, če je država velik zaposlovalec in/ali če ima centralizirano raven kolektivnega pogajanja.

3 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, 2017 III Key words documentation Name and SURNAME: Sabina PODKRIŽNIK Title of final project paper: Empirical analysis of interaction between public and private sector wages Place: Koper Year: 2017 Number of pages: 47 Number of figures: 5 Number of tables: 7 Number of references: 22 Mentor: Assist. Prof. Arjana Brezigar Masten, PhD Keywords: public sector, private sector, compensation per employee, method of fixed and random effects, regression Abstract: In my final project paper I deal with econometric estimation of the impact of general government wages on manufacturing wages. I assess on a sample of 16 European Union countries from 1980 to 2013 using a fixed effect model and a random effect model. I consider the role of public-sector size and level of collective bargaining and estimate whether government wages exercise a stronger impact on manufactory wages when the government is a large (or small) employer or when the government has a centralized (decentralized) level of collective wage bargaining. After introduction I present important difference between private and government sector with focus on wages and employment. This is followed by a literature review, by presentation of the estimated equation and mathematical derivations of the methodology. Then I present the data and the graphical analysis of variables. In the chapter before the conclusion is the presentation of the results of the regressions. I find that with each 1 percent increase in government compensations leading on average to 0,47 percent increase in manufacturing nominal compensations (independently of sector-size or level of collective barging). In addition, I establish that relation between the two wages is stronger, when the government is a large employer and/or when is the level of collective bargaining centralized.

4 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, 2017 IV Zahvala Za pomoč pri izdelavi zaključne naloge se zahvaljujem mentorici dr. Arjani Brezigar Masten. Posebej bi se rada zahvalila sestri, sestrični ter mamici za vso podporo in pomoč, ki sem je bila deležna iz njihove strani.

5 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, 2017 V Kazalo vsebine 1 Uvod 1 2 Plače zasebnega in javnega sektorja Značilnosti zasebnega in javnega sektorja Pomen plač Kolektivne pogodbe Ravni kolektivnih pogajanj Pomen pogajalske ravni Pregled literature 7 4 Metodologija Podatki Prednosti panelnih podatkov Regresija na panelnih podatkih Model s stalnimi učinki Model s slučajnimi učinki Model s stalnimi ali model s slučajnimi učinki? Podatki Spremenljivke modela Opisne statistike Empirični del Izbira modela Običajna linearna regresija Metoda s stalnimi učinki ali metoda s slučajnimi učinki? Homoskedastičnost in avtokorelacija Interpretacija rezultatov Vpliv razlik med državami Velikost države kot delodajalec Glede na raven kolektivnih pogajanj

6 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, 2017 VI 7 Zaključek 37 8 Literatura 38

7 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, 2017 VII Kazalo tabel 0 Ocena vplivov na nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju, ocenjeno z OLS in LDSV - odvisna spremenljivka: nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju (log) Ocena vplivov na nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju, ocenjeno z FE in RE - odvisna spremenljivka: nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju (log) Ocena vplivov na nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju, ocenjeno z FE in FE robust - odvisna spremenljivka: nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju (log) Ocena vplivov na nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju, ocenjeno z FE (robust) in FE - upoštevana avtokorelacija z enim odlogom, odvisna spremenljivka: nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju (log) Primerjava dobljenih ocen Ocena vplivov nadomestila javnega sektorja na nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju - država kot velik delodajalec, država kot mali delodajalec Ocena vplivov nadomestila ma zaposlenega v javnem sektorju na nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju - centralizirana raven in decentralizirana raven kolektivnih pogajanj

8 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, 2017 VIII Kazalo slik 1 Gibanje rasti nadomestila na zaposlenega v javnem in v proizvodnem sektorju po državah Medsebojna odvisnost nadomestila na zaposlenega v proizvodnem sektorju in ostalih spremenljivk Heterogenost med državami Nadomestila na zaposlenega v proizvodnem in javnem sektorju po državah Razsevni grafikon - ostanki v odvisnosti od ocenjenih vrednosti odvisne spremenljivke v modelu FE

9 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Uvod Evropska dolgoletna finančna kriza je oživela zanimanja v povezavi med fiskalno politiko in trgom dela. Država na trgu dela predstavlja velikega delodajalca; javni sektor. Nadomestila za zaposlene javnega sektorja predstavljajo primaren in največji izdatek državne potršnje, ter posledično vplivajo na trg dela, gospodarstvo držav in celotno ekonomijo. Razumevanje interakcij med plačami javnega sektorja in trgom dela je trenutno zelo pomembno za številne ekonomsko ranljive države, ki se soočajo z izzivi, ki jih povzroča stiska javnih financ. Le te skušajo slediti programu fiskalne konsoldacije, ki temelji na reziranju pretiranih vladnih plačnih izdatkov, istočasno pa morajo izboljševati cenovno konkurenčnost in blažiti pretirano brezposelnost. Interakcija med plačami javnega in zasebnega sektorja lahko poteka preko več kanalov. Javna nadomestila so financirana z viri, ki so odtegnjeni iz zasebnega sektorja. Kar pomeni, da ima sprememba plačnih izdatkov javnega sektorja vpliv na stroške zasebnega sektorja (delovni davki). Poleg tega, če država javnemu sektorju poviša plače, lahko te izpodrinejo zaposlovanje v zasebnem sektorju, povečajo realne stroške dela, in oslabijo cenovno konkurenčnost. To pa znižuje proizvedene in prodane količine blaga ter zmanjšuje investicije zasebnih podjetij, kar ima na državni tekoči račun negativne posledice. Dinamične interakcije so lahko prisotne tudi v nasprotni smeri, iz zasebnega v državni sektor. V Zaključni nalogi se osredotočim na vpliv plač javnega sektorja na plače proizvodnega sektorja. Naloga je sestavljena iz osmih poglavij. Uvodnemu delu sledi poglavje, v katerem okvirno predstavim lastnosti in glavne razlike med javnim in zasebnim sektorjem. Nato nekaj besed namenim pomenu plač in kompleksnosti plačne politike. V evropskih državah se plače praviloma določajo v kolektivnih pogodbah. Zato te na kratko opredelim ter opišem dve glavni ravni kolektivnih pogajanj (centralizirana in decentralizirana), ki se v Evropi uveljavljata in katerih predmet je kolektivna pogodba. Sledi poglavje o pregledu literature. Vedno več je organov, posameznikov in skupin raziskovalcev, ki preučujejo interakcije, učinke vzročnosti in kanale, preko katerih plače javnega sektorja vplivajo na plače zasebnega, ali obratno. Zato je na voljo obilo literature. Povzamem glavne ugotovitve nekaterih del, dve raziskavi pa opišem podrobneje.

10 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, V četrtem poglavju predstavim enačbo modela in uporabljeno metodologijo. Predstavim model s stalnimi učinki ter model s slučajnimi učinki. Predstavim glavne lastnosti cenilk ter predpostavke, na katerih temeljijo. Naštejem kriterije, po katerih se lahko orientiramo pri izberi ustreznejšega modela ter predstavim Hausmanov test, ki je v formalno pomoč za izbiro med modelom s stalnimi ali slučajnimi učinki. V petem poglavju predstavim bazo podatkov. Grafično prikažem spremenljivke modela in njihove odvisnosti. Sledi empirični del naloge. Predstavim ocene, dobljene z običajno linearno regresijo, z modelom s stalnimi učinki ter z modelom s slučajnimi učinki. Nato obravnavam problem homoskedastičnosti ter avtokorelacije, ki lahko povzročita, da cenilke niso učinkovite in dosledne. Za obravnavo le teh je na voljo več testov. Sama izvedem Wald test in Wooldrige test. Modele primerno prilagodim, interpretiram rezultate ter jih primerjam z že obstuječimi analizami. V nadaljevanju izvedem še dve regresiji, kjer upoštevam velikost države kot delodajalca ter raven kolektivnega pogajanja, ki ga prakticirajo po državah, ki so v analizo vključene. Rezultate interpretiram ter predstavim ugotovitve, ali imajo omenjena razlikovanja med državami vpliv na koeficiente (oz. večji/manjši vpliv javnih plač na proizvodne). Zadnje poglavje je zaključek, kjer povzamem glavne ugotovitev naloge.

11 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Plače zasebnega in javnega sektorja V tem poglavju na kratko opišem značilnosti zasebnega in javnega sektorja, ter glavne razlike med njima. Nato pojasnim pomen plač in kompleksnost plačne politike. V tretjem podpoglavju na kratko predstavim kolektivne pogodbe, saj so le te izrednega pomena pri določanju plač in plačnih pogojev. 2.1 Značilnosti zasebnega in javnega sektorja Točne opredelitve, ki bi striktno ločevala javni sektor od zasebnega, ni. Na splošno lahko v javni sektor uvrščamo javno upravo, politični sistem, izobraževalno, zdravstveno in kulturno sfero, v zasebnega pa pretežno gospodarske dejavnosti, ki potekajo preko zasebnih podjetij. [14, 19] Se pa sektorja razlikujeta in ju zaznamuje mnogo specifičnih lastnostih. V javnem sektorju se opravljajo funkcije za javne potrebe. Delovanje je usmerjeno javnemu interesu. Medtem ko je zasebni sektor usmerjen v potrebe posameznika kot potrošnika. Ob tem mora upoštevati dejavnike, ki jih narekuje tržno gospodarstvo; nenehno sledenje novostim, izboljšave, prilagajanje, inovativnost,... Zasebni sektor je usmerjen v dobiček in maksimalizacijo le tega. To lahko doseže z minimalizacijo stroškov (v stroških so zajete tudi plače delavcev), z maksimalno produktivnostjo delavca, s konkurenčno prednostjo pred ostalimi, ki so na trgu, itd. V javnem sektorju je odpuščanje oteženo, medtem ko je v zasebnem posledica delavčeve neuspešnosti. To so značilnosti, zaradi katerih veljajo službe javnega sektorja za bolj stresne, manj varne in manj stabilne, kot službe javnega sektorja. [21] Poleg razlik v značilnostih posameznega sektora, pa v zasebnem sektorju še čutijo posledice finančne krize preteklih let. Na trgu so ostala podjetja, ki so se uspela prilagoditi razmeram, ali pa jih kriza ni prizadela. [21] Velja tudi, da so plače v javnem sektorju višje kot v zasebnem, zaposlovanje pa je omejeno. Lahko bi rekli, da je povpraševanje po delu višje od ponudbe dela. Javni sektor se večinoma financira iz javnih sredstev (lahko pa tudi s plačilom storitev, vendar so le te simbolične). Pri tem je ključnega pomena obstoj in delovanje zasebnega

12 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, sektorja, ker le ta polni državni proračun. [21] 2.2 Pomen plač Ključne prioritete vsake države so stabilen trg dela, socialna varnost državljanov, nizka brezposelnost, gospodarski razvoj države, zagotavljanje miru, zadovoljstvo državljanov in še bi lahko naštevala. Zelo pomemben dejavnik pri zagotavljanju teh prioritet je plačna politika s plačnimi sistemi. To je že od nekdaj kompleksno in zahtevno področje, saj je vedno v preseku večih interesov. Pri določanju politike plač se prepletajo številna področja - ekonomsko, socialno, motivacijsko in pravno. Pomen plač je pomemben tako za posameznika, kot za celotno družbo. [14] Plačni pogoji imajo velik vpliv na trg dela; od njih je odvisno povpraševanje po delovni sili ter odziv iskalcev zaposlitve. [16] Plače so predmet stalnih razprav in so deležne velike pozornosti med organi delujočimi na političnem in gospodarskem področju države. Z makroekonomskega vidika so plače izjemnega pomena pri vprašanjih produktivnosti, inflacije, konkurenčnosti, itd. [16] Cilj plačne politike z makroekonomskega vidika je stabilen trg dela in kapitala posameznega gospodarstva. S pomočjo ustreznih mehanizmov mora omogočiti primerno kupno moč, hkrati pa maksimizirati produktivnost človeškega faktorja. Akterji, ki delujejo na tem področju morajo biti pozorni na prehitro rast plač, ki bi lahko spodbujale inflacijo ali zniževale konkurenčnost gospodarstva. [15] V večini evropskih držav je osrednji instrument za urejanje in določanje plač kolektivno pogajanje. Predmet pogajanj so kolektivne pogodbe, ki so opisane v naslednjem podpoglavju. 2.3 Kolektivne pogodbe Plače se v državah Evropske unije praviloma določajo s kolektivnimi pogodbami. Kolektivna pogodba je rezultat kolektivnih pogajanj oziroma sporazumov. Je pisni sporazum, med delavci in delodajalci. V njem so določeni splošni delovni pogoji, pravice in dolžnosti pogodbenih strank. Določeni so le minimalno standardi. Delodajalec pa z delavcem sklene posamično pogodbo, v kateri so lahko pravice delavca enake ali višje kot jih določajo meje v kolektivni pogodbi. [16] Kolektivne pogodbe niso obvezne. Vendar se v razvitih gospodarstvih, ki le te prakticirajo, izkaže, da pripomorejo k motivaciji za delo ter h zagotavljanju socialnega miru.

13 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Praksa tudi kaže, da je dogovarjanje učinkovit mehanizem, ki pripomore k povečanju delovne učinkovitosti in ekonomičnosti delovnih procesov [7] Ravni kolektivnih pogajanj Poznamo dve glavni ravni kolektivnih pogajanj: centralizirana pogajanja (državna in panožna raven), decentralizirana pogajanja (podjetniška raven). Centralizirana pogajanja lahko potekajo na splošni - državni ravni ali pa na panožni ravni. Pri pogajanju na državni ravni pravni predmet pogajanj sklenejo reprezentativni sindikati in delodajalska združenja. Določila so zelo splošna, saj jih morajo biti sposobna upoštevati vsa podjetja v državi. Določajo minimalne standarde ter dogovore o rasti plač, pri katerih so pozorni na inflacijo (da plače realno ne bi padale). Pogajanja na panožni ravni pa potekajo med reprezentativnimi sindikati in delodajalskimi združenji na panožni ravni za območje celotne države. Kot pove že samo ime (panožna raven) se pri pogajanjih na tej ravni upoštevajo specifične posebnosti določene panoge. Ta pogajanja nadgrajujejo pogajanja z državne ravni ter določajo višje osnove za bolj uspešne panoge. Sledi še raven decentraliziranega pogajanja. To je pogajanje na podjetniški ravni, kjer sporazume sklepajo sindikati v podjetjih in vodstva podjetij. Ta pogajanja še bolj upoštevajo specifike posameznega podjetja ter prilagodijo osnove glede na zmožnosti podjetja. V tem primeru ni potrebna prisotnost večjih sindikalnih organizacij [16] V državah lahko poteka le ena raven pogajanj, lahko dve, ali vse tri. Težišče pogajalskih procesov pa je po navadi na eni ravni. Empirični izsledki kažejo, da je klasificiranje na nanizane ravni upravičeno. [17] V Sloveniji obstajajo vse tri naštete ravni. Torej obstajajo posplošeni dogovori na državni ravni, dogovori panožne ravni pogajanj ter končne podjetniške pogodbe. [16] Pomen pogajalske ravni Empirične raziskave opozarjajo na razlike, ki se kažejo med državami, ki imajo centralizirane plačilne pogodbene sisteme ter državami, ki imajo decentralizirane. Države s centraliziranim pogajanjem (državna in panožna raven) imajo večjo pokritost zaposlenih s kolektivnimi pogodbami, kot države z decentraliziranim pogajanjem (podjetniška raven). Višja pokritost zaposlenih s kolektivnimi pogodbami pa pomeni, da imajo višji delež delavcev, ki imajo plače in delovne pogoje določene (vsaj do neke mere) s kolektivnimi pogodbami. [16]

14 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Razlika se kaže tudi v (ne)enakosti plač med prebivalci posameznih držav. Države s centraliziranim pogajanjem imajo bolj enakopravno razdelitev plač kot države z decentraliziranim. Države s centraliziranimi plačilnimi pogodbenimi sistemi imajo nižji odstotek minimalnih plač glede na povprečno plačo (skoraj vse odstotek 40 ali manj), medtem ko države z decentraliziranimi pogajanji imajo ta odstotek 40 ali več. Države s centraliziranimi plačilnimi pogodbenimi sistemi imajo višje minimalne in višje povprečne plače v bruto domačem proizvodu posamezne države (torej glede na njihovo gospodatsko razvitost), kot države z decentraliziranimi. [16] Z diplomsko nalogo želim oceniti vpliv javnih plač na plače javnega sektorja. Glede na to, da igra raven kolektivnih pogajanj pomembno vlogo za ekonomski status neke države, se mi je postavlo vprašanje, ali imajo plače javnega sektorja na plače zasebnega sektorja večji vpliv, če ima država centralizirano raven pogajanj ali ne. V empiričnem delu sem razdelila države glede na raven kolektivnega pogajanja, ter ocenila, ali se vpliv razlikuje.

15 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Pregled literature Evropska dolgoletna finančna kriza je oživela zanimanja v povezavi med fiskalno politiko in trgom dela. Fiskalna politika je sistem ukrepov države, s katerimi država želi z vplivi na javne prihodke in izdatke uravnotežiti in izboljšati kakovost javnih financ. Ranljive države se soočajo s številnimi izzivi, ki jih povzroča stiska javnih financ, obenem pa morajo tudi izboljševati cenovno konkurenčnost, zmanjševati zunanja ravnovesja in blažiti pretirano brezposelnost. Te izzive je ponavadi težko uskladiti, še posebej v visoko zadolženih državah, kjer lahko, na primer, padec cen prinese še višjo raven realnih dolgov. Po drugi strani pa lahko program fiskalne konsoldacije, ki temelji na rezanju pretiranih vladnih plačnih izdatkov (lahko bi rekli program varčevanja), v primeru, da ukrepi za plače javnega sektorja vplivajo na plače zasebnega, celo podpre cenovno konkurenčnost ter omogoči več zaposlitev. [13] Alesina, Ardagna, Perotti and Schiantarelli (2002) so naredili raziskavo vpliva fiskalne politike na razmere v zasebnem sektorju. Prišli so do ugotovitev, da spremembe v fiskalni politiki igrajo pomembno vlogo pri investicijah privatnega sektorja. Učinek je posledica sprememb primarnega in največjega izdatka potrošnje države - javna nadomestila oziroma javni plačni izdatki. Če se ti povečajo, se zaradi konkurenčnosti na trgu delovne sile ustvari pritisk na plače zasebnega sektorja. Zato se lahko zmanjša ponudba delovne sile, ali pa delavci zasebnega sektorja zahtevajo višje realne plače. To se odraža pri dobičku zasebnih podjetij ter ima za posledico vpliv na zmanjšanje investicij in naložb. [2] Do podobnih ugotovitev prideta Lane in Perotti (1998, 2003), ki v raziskavi preučujeta makroekonomske učinke fiskalnih politik. Dokazala sta, da rast javnih plačnih izdatkov znižuje proizvedene in prodane količine blaga (angl. trade sector output ). Višji plačni izdatki se morajo pokriti z višjimi delovnimi davki, kar povečuje realne delovne stroške privatnih podjetij. To pa ima vpliv tudi na državni tekoči račun (nižji output ). [11] O učinkih sprememb javnega sektorja na spremembe zasebnega pišejo tudi Algan, Cahuc in Zylberger (2002). Njihove ugotovitve so, da spremembe delovnih pogojev javnega sektorja vplivajo na zasebnega preko več kanalov. Eden izmed njih je, da naraščajoče javne plače lahko izpodrinejo zasebne zaposlitve, povzročijo spremembe v ravnotežju plač. V zasebnem sektorju se ustvari pritiskža višje plače. [4]. O učinkih konsoldacije in zmanjšanju javnih plačnih izdatkov razpravlja Ardagna

16 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, (2004). Bistvo članka je, da fiskalna prilagajanja, ki temeljijo na zmanjševanju javnega plačnega računa, povzročijo tudi padec plač v zasebnem sektorju, s tem pa izboljšanje profitabilnosti ter investicij. [5] Velik pomen pri obravnavanih tematikah ima literatura o delovnih davkih, saj so javna nadomestila financirana z viri, odtegnjenimi iz zasebnega sektorja, kar pomeni, da ima sprememba javnih plačnih izdatkov učinek na stroške zasebnega sektorja. Alesina in Perotti (1997) pregledujeta izrecno učinke sprememb v delovnih davkih na enoto delovnega stroška. Odkrivata, da višji delovni davki višajo delovne stroške po enoti. Izjemoma v primeru, ko so pogajanja vodena od monopolne skupnosti, ki je dovolj velika, da internalizira posledice višjih končnih cen na potrošnji in zaposlenih. [3] Barrios in Langedijk (2010) sta zapisala, da zmanjšanje javnega plačnega računa vodi v bolj uspešno fiskalno konsoldacijo pod režimom fiksnega menjalnega tečaja, kjer notranje (državne) prilagoditve računajo le na stroški in cenami, brez deviznih tečajev (relavantno za evroobmočje). [6]. Vedno več je organov in skupin raziskovalcev, ki iščejo interakcije med plačami zasebnega in javnega sektroja ter preučujejo sogibanja med njima; Lamo, Perez in Schuknecht (2008, 2012) so uporabili različne statistične tehnike za ocenjevanje sogibanj v kratkoročnem, srednjeročnem in dolgoročnem obdobju. V raziskavi so analizirali tudi vzorčnost. Odkrili so močno križanje sektorskih soodvisnosti med javnimi in zasebnimi nadomestili, tudi s koeficienti visokimi po 0.8. Za testiranje vzorčnosti so vstavili standardn Grangerjev vzročnostni test v ogrodje vektorske avtoregresije (VAR, angl. Vector Autoregression) [10]. Perez in Sanchez (2010) sta v empirično analizo sogibanj med plačami javnega in privatnega sektorja vključila štiri največje države evroobmočja: Nemčijo, Francijo, Italijo in Španijo. Uporabila sta četrtletne podatke od leta 1981 do leta 2007, ocenjevala pa sta z modelom vektorske avtoregresije VAR. [12] Alfonso in Gomes (2010) sta preučevala dejavnike, ki vplivajo na rast plač zasebnega sektorja in na rast plač javnega sektorja. Namen študije je preučiti njune medsebojne odnose in sogibanja. Več o njuni raziskavi je opisano v nadaljevanju. [1] Evropska komisija (European Commission, 2014) je izdala članek, v katerem je analizirana tako kratkoročna kot dolgoročna soodvisnost med plačami javnega in zasebnega sektorja. Več o njihovi raziskavi je opisano v nadaljevanju. [8] V nadaljevanju podrobneje predstavim raziskavo Government wages and labour market outcomes (European Commission, 2014), saj se v empiričnem delu po njej

17 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, orientiram. Podrobneje predstavim tudi raziskavo Interactions between private and public sector wages (Alfonso in Gomes, 2010), saj v njej posebaj preučujejo dejavnike, ki vplivajo na plače zasebnega in javnega sektroja. Government wages and labour market outcomes (European Commission, 2014) V raziskavi so analizirali tako kratkoročno kot dolgoročno soodvisnost med privatnimi in javnimi plačami. Za kratkoročno so uporabili model strukturne vektorske avtoregresije (SVAR - angl. Structural Vector Autoregression), za dolgoročno pa dinamično metodo najmanjših kvadratov (DOLS - angl. Dynamic Ordinary Least Squares), kjer o uporabili en odlog za vsako spremenljivko in državne fiksne efekte. Kratkoročno soodvisnost so ocenili na panelu 12 evropskih držav, za obdobje od leta 1980 do leta Model vključuje štiri spremenljivke: stopnja rasti nominalnega nadomestila na zaposlenega v javnem sektorju, stopnjo rasti nominalnega nadomestila na zaposlenega v zasebnem sektorju, rast cen in proizvodno vrzel. V VAR modelu je predpostavljeno, da je vsaka spremenljivka determinirana s svojo preteklo vrednostjo in preteklo vrednostjo ostalih spremenljivk v sistemu. Torej ima šok vsake spremenljivke učinek na ostale spremenljivke skozi čas. V nalogi je definirano: e pub t e ogap t e priv t = a a 31 a e cpi t a 41 a 42 a 43 1 u pub t u ogap t u priv t u cpi t (3.1) kjer so e t šoki VAR enačb, u t nekorelirani strukturni šoki za vsako spremenljivko. Pub označuje javne plače, priv označuje privatene plače, čpi je indeks cen življenjskih potrebščin, ogap pa proizvodna vrzel. Sistem enačb določa naslednja razmerja: indeks cen življenjskih potrebščin se odziva sočasno na šok v ravni cen, na šok javnih in privatnih plač ter na šok agregatnega povpraševanja, privatne plače se odzivajo sočasno na šok javnih plač, ter na šok agregatnega povpraševanja, proizvodna vrzel se odziva sočasno na šok javnih plač, državne plače naj bi se odzivale na ostale spremenljivke le z odlogi. SVAR ocene za vsako državo so uporabljene za simulacijo dinamičnega odziva vsake endogene spremenljivke na enkraten šok. Ključne so naslednje ugotovitve:

18 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, privatne plače imajo močan in obstojen odziv na šok javnih plač. Če se javne plače povečajo za 1%, se povečajo privatne v povprečju za skoraj 1%, odziv javnih plač na šok privatnih je precej nižji (okoli 0.45%). Z izjemo Avstrije, Belgije, Švedske in Velike Britanije se plače javnega sektorja na šok plač zasebnega sektorja nimajo statistično značilnega učinka, učinek na indeks cen življenjskih potrebščin je bolj obstojen pri šoku plač javnega sektorja kot pri šoku plač zasebnega. Za dolgoročno soodvisnost so uporabili panelne podatke, v katerih je vključenih 17 evropskih držav za časovno obdobje od leta 1980 do leta Dolgoročno razmerje: lnw it = α i + β 1 lnwp it + β 2 lnpr it + β3u it + β 4 lncpi it + ɛ it (3.2) kjer indeks i označuje državo in t označuje čas. Spremenljivka w je raven nominalnega nadomestila na zaposlenega v proizvodnem sektorju, wp je raven nominalnega nadomestila v javnem sektorju, pr je bruto dodana vrednost na zaposlenega v proizvodnem sektorju, u je stopnja prezposelnosti, čpi je indeks cen življenjskih potrebščin in ɛ napaka. Kratkoročno razmerje - popravljanje napak (error-correction) pa je specificirano kot: lnw it = δ i + θ 1 lnwp it + θ 2 lnpr it + θ3 u it + θ 4 lncpi it + γê it 1 ɛ it (3.3) kjer je ê odlog napake. Rezultati so pakazali, da če se nadomestilo na zaposlenega v javnem sekorju poveča za 1 procent, se na dolgi rok nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju poveča za 0.4 procenta, na kratek rok pa za skoraj 0.25 procenta procentne točke. [8] Interactions between private and public sector wages (Alfonso in Gomes, 2010). V študiji so preučilo in ocenilo dejavnike, ki vplivajo na rasti plač na zaposlenega v zasebnem in javnem sektorju. Namen študije je analizirati medsebojne vplive plač med javnim in zasebnim sektorjem. Ocenjevali so na panelnih podatkih držav OECD v časovnem obdobju od leta 1970 so leta 1998/2006 (odvisno od razpoložljivosti podatkov). Iskane koeficiente so ocenili s cenilkama dvostopenjske metode najmanjših kvadratov (2SLS, angl. Two-Stage Least Squares) in posplošeno metodo momentov (GMM - angl. Generalized Method of Moment). Testi, ki so jih uporabili so pokazali, da so bolj primerne ocene, ki so dobljene

19 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, s cenilko 2SLS. Funkcija za privatni sektor: w p it = α i + δ p w p it 1 + θp X p it + πp Z p it + κp E it 1 + µ it, (3.4) kjer indeks i označuje države, t pa časovna obdobja. α i predstavlja individualne učinke, ki so ocenjeni za vsako državo i. Predpostavljeno je, da so µ it porazdeljeni neodvisno od držav. w p it je stopnja rasti nadomestila na zaposlenega v privatnem sektorju, izražena v nominalnih cenah. X p it je vektor makroekonomskih endogenih spremenljivk. Vektor vključuje: stopnjo rasti nadomestila na zaposlenega v privatnem sektorju (realne cene), stopnjo rasti indeksa življenjskih cen, stopnjo rasti produktivnosti, spremembo v stopnji zaposlenosti, stopnjo rasti povprečnega števila ur na zaposlenega, stopnjo rasti pogojev menjave (angl. terms of trade), spremembo davčne obremenitve in stopnjo rasti javne zaposlenosti. Z p it pa je vektor eksogenih spremenljivk, ki vključuje: spremembo v sindikalni gostoti, indeks ravni kolektivnega pogajanja, spremembo v prednostnem trajanju in indeks neodvisnosti od centralne banke. E it 1 je opredeljen kot odstotek razlike med plačami v javnem in zasebnem sektorju: E it = ln( wg it 1 w p ) 100 (3.5) it 1 kjer sta w g in w p nominalni ravni plač javnega in privatnega sektorja. Enačbo 3.5 lahko interpretiramo kot mehanizem popravljanja napak (ECM, angl. Error Correction Mechanism). Ima indirektni učinek. Rezultati analize so pokazali, da vpliva stopnja rasti plač državnega sektorja na plače zasebnega sektorja v obeh učinkih - direktno in indirektno (preko mehanizma popravljanja napak). Oba koeficienta sta pozitivna in statistično značilna. Če se rast plač javenga sektorja poveča za 1%, se rast plač zasebnega sektorja poveča za 0,3%. Izkazalo se je, da na rast plač zasebnega sektorja vplivajo tudi drugi dejavniki, kot so: sprememba stopnje brezposelnosti (negativno razmerje), faktor produktivnosti in stopnja urbanizacije. Ugotovljeno je bilo, da ima stopnja rasti javne zaposlenosti pozitiven in statistično značilen efekt. In sicer, če se ta poveča za 1%, se poveča rast plač zasebnega sektorja za okoli 0,3%. Prav tako imata pozitiven učinek tudi stopnja produktivnosti in stopnja inflacije. Stopnja brezposelnosti ima negativen učinek; ena procentna točka povišanja stopnje brezposelnosti povzroči padec rasti plač privatnega sektorja za približno 0,5 procentne točke. [1]

20 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Metodologija 4.1 Podatki Poznamo tri strukturne tipe podatkov: Presečni podatki Presečni podatki so podatki za več opazovanih enot v enem časovnem obdobju. Enote so, na primer; delavci v nekem podjetju, podjetja, države,... Število opazovanj (enot) = n. Časovne serije Časovne serije so podatki za eno enoto (osebo, podjetje, državo,... ) opazovano skozi več časovnih obdobij. Število opazovanj (časovnih obdobij) = T. Panelni podatki Panelni podatki so sestavljeni iz več presečnih enot, pri čemer je vsaka enota opazovana skozi več časovnih obdobij. Panelni podatki so torej zbrani glede na dve dimenziji - presečnih podatkov in časovnih serij. V nalogi ocenjujem regresijo na panelnih podatkih. Ena dimenzija so države (presečni podatki), druga pa leta (časovna serija). Na splošno pa ni nujno, da je druga dimenzija čas. Število opazovanj = n T [18] Prednosti panelnih podatkov Panelni podatki imajo nekaj dobrih lastnosti, zaradi katerih nam omogočajo empirične analize, ki pa bi bile neizvedljive, če bi imeli le presečne podatke ali časovne serije. Glavne prednosti: Kontrola heterogenosti presečnih enot Presečne enote (posamezniki, države, podjetja,...) imajo določene lastnosti, ki

21 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, so specifične za posamezno enoto in se v času ne spreminjajo. Lahko se zgodi, da teh podatkov nimamo, ali pa so nemerljivi. Če jih v analizo ne vključimo, to privede do problema pristranosti izpuščene spremenljivke. Kar pomeni, da ocene parametrov ne bi bile točne in nepristranske (pričakovana vrednost ne bi bila enaka pravi vrednosti parametra). S pomočjo panelnih podatkov ter določenih tehnik lahko nevključene dejavnike, ki so specifični za posamezno presečno enoto kontroliramo in se omenjenemu problemu izognemo. Večja informativna vrednost Ker so panelni podatki kombinacija presečnih podatkov in časovnih serij, ima njihova razsežnost večjo informativno vrednost. Posledično je med neodvisnimi spremenljivkami prisotna večja variabilnost in manjša povezanost. Učinkovitost ocenjenih parametrov je večja, saj nam večji vzorec omogoča več stopinj prostosti. Panelni podatki bolj primerni za analiziranje dinamike sprememb ekonomskih pojavov (kot so prihodki od prodaje, mobilnost delovne sile, itd.) kot časovne serije ali presečni podatki. Omogočajo nam tudi preučevanje in testiranje bolj zapletenih modelov. Kljub naštetim prednostim, pa obstaja nekaj slabosti, ki se jih moramo zavedati in upoštevati pri ocenjevanju. Najpogosteje se srečujemo s problemom heteroskedastičnosti in avtokorelacije slučajnih napak. [9] 4.2 Regresija na panelnih podatkih Panelne podatke označimo z dvojnim indeksom; i (i = 1, 2,..., N) in t (t = 1, 2,..., T ). Indeks i predstavlja N presečnih enot, indeks t pa T časovnih enot. Zelo splošno lahko linearni model specificiramo kot kjer β it meri parcialne učinke x it v času t, za enoto i. y it = x itβ it + ɛ it (4.1) Model 4.1 je zelo posplošen in da je njegova uporaba smiselna, ga je potrebno dodelati. Dodelamo oz. transformiramo ga lahko na različne načine, pomembno pa je kakšne predpostavke sprejmemo o regresijski konstanti, o regresijskih parametrih ter o napakah modela. Sprejmemo lahko različne kombinacije predpostavk:

22 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Regresijska konstanta in regresijski koeficienti so konstantni v času in med enotami To je najenostavnejši pristop, ki ga ocenimo z običajno metodo najmanjših kvadratov (angl. Ordinary Least Square - v nadaljevanju OLS). Ta ne upošteva razlik v času in med presečnimi enotami. Vse razlike med presečnimi enotami in v času zajema napaka ɛ it. Sicer lahko dobimo statistično značilne ocene regresijskih koeficientov in visok determinacijski koeficient R 2, ob predpostavki, da so regresijske konstante in koeficienti enaki za vse presečne enote, zato lahko hitro dobimo napačno sliko o odnosu med neodvisnimi spremenljivkami in odvisno spremenljivko. Regresijski koeficienti so konstantni, regresijska konstanta pa variira med presečnimi enotami Kontroliramo spremenljivke, ki se med posameznimi presečnimi enotami razlikujejo, v času pa ohranjajo. Če regresijske konstante obravnavamo kot fiksne, imamo opravka z modelom s stalnimi učinki, če pa jih obravnavamo kot slučajni učinek pa z modelom s slučajnimi učinki. Pri vsakem modelu lahko cenilke dobimo na več načinov. Te bom predstavila v nadaljevanju. Regresijski koeficienti so konstantni, regresijska konstanta pa variira med presečnimi enotami in v času Modelu dodamo časovne stalne učinke, ki kontrolirajo izpuščenost spremenljivke, ki je konstantna med presečnimi enotami, vendar pa se spreminja v času. [9] Model s stalnimi učinki V enačbi (4.1) lahko vektor β razdelimo na dva dela. In sicer na del, ki je konstanten v času za vse presečne enote ter na i regresijskih konstant, ki so individualne značilnosti presečnih enot (se med posameznimi enotami razlikujejo, v času pa ohranjajo). To lahko zapišemo kot y it = α i + x itβ + ɛ it (4.2) kjer so x it vektor neodvisnih (pojasnjevalnih) spremenljivk, β vektor neznanih regresijskih koeficientov, α i regresijski parameter za i-to presečno enoto. Model (4.2) imenujemo model s stalnimi učinki (angl. Fixed Effects Model - v nadaljevanju FE model). Učinki neodvisnih spremenljivk so enaki za vse enote in vsa časovna obdobja. Kar pomeni, da so nakloni regresijskih enačb za presečne enote enaki, lahko pa se spreminja

23 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, povprečna raven (začetna vrednost) med posameznimi presečnimi enotami. Te učinke presečnih enot, v moji zaključni nalogi držav, meri parameter α i. Za slučajno napako ɛ it se predpostavlja da je neodvisno in enakomerno porazdeljena (angl. Independent and Identically Distributed - v nadaljevanju i.i.d.) v času in med enotami, z aritmetično sredino nič in s standardnim odklonom σ 2 ɛ. Lahko zapišemo model, ki za vsako presečno enoto vsebuje slamnato spremenljivko (Angl. dummy variable): kjer je d ij = { 1; i = j 0; sicer y it = N α j d ij + x itβ + ɛ it (4.3) j=1 Parametre α 1, α 2,..., α N in β lahko ocenimo z metodo najmanjših kvadratov. Dobljeno cenilko za vetor β imenujemo cenilka po metodi najmanjših kvadratov s slamnatimi spremenljivkami (angl. Least Square Dummy Variable Estimator - v nadaljevanju cenilka LDSV). V modelu (4.3) se število regresorjev močno poveča, kar lahko v primeru velikega števila presečnih enot privede do težav pri izračunavanju parametrov. Obstaja pa model, s katerim dobimo cenilko za β na enostavnejši način. In sicer si pomagamo z odkloni od povprečnih vrednosti. Najprej transformiramo podatke: kjer je ȳ i = 1 T T t=1 y it in podobno za ostale. ȳ i = α i + x i β + ɛ i, (4.4) Lahko zapišemo: y it ȳ i = (x it x i ) β + (ɛ it ɛ i ). (4.5) Transformacijo (4.5) imenujemo transformacija znotraj skupine (angl. within transformation) in ne vključuje individualnih učinkov α i. Cenilko za β dobimo po metodi najmanjših kvadratov: ( N T ) 1 N T ˆβ F E = (x it x i )(x it x i ) ( (x it x i )(y it ȳ i )) (4.6) i=1 t=1 i=1 t=1 Imenujemo jo cenilka znotraj skupine (angl. Within Estimation) ali cenilka fiksnih efektov (angl. fixed effects estimation). Ta upošteva razlike znotraj presečnih enot, ne pa med njimi. [20]

24 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Predpostavke OLS pri analizi panelnih podatkov Pri podani enačbi: Y it = β 1 X it + α i + u it, i = 1,..., n, t = 1,..., T, (4.7) (vključena je ena neodvisna spremenljivka X it, lahko pa jo nadomestimo s poljubnim številom k; X 1,it, X 2,it,..., X k,it ) so dane predpostavke: 1. E(u it X i1,..., XiT, α i ) = (X i1,..., XiT, Y i1,..., Y it ), i = 1,..., n so i.i.d. 3. (X it, Y it ) imajo končne četrte momente. 4. ni perfektne multikolinearnosti (pri več X-ih). 5. homoskedastičnost. 6. ni avtokorelacije: corr(u it, u is X it, X is, α i ) = 0 za t s. Prva predpostavka je striktna eksogenost pojasnjevalnih spremenljivk; srednja vrednost u i je enaka nič pri danih stalnih učinkih za presečne enote ter celotno zgodovino neodvisne spremenljivke za to presečno enoto. V primeru, da bi bile endogene, bi bila cenilka pristranska in nedosledna. Druga predpostavka pravi, da so spremenljivke za eno presečno enoto zbrane identično in neodvisno glede na drugo presečno enoto. Tretja predpostavka nam pove, da so osamelci redki. Osamelci so pogosto nesmiselne vrednosti (na primer napaka v merjenju podatkov ali vnašanju podatkov,...), ki lahko povzročijo napačno ocenjen učinek za neodvisno spremenljivko, ki ga ocenjujemo. Četrta predpostavka je, da ni perfektne multikolinearnosti (pri večih neodvisnih spremenljivkah). To pomeni, da med neodvisnimi spremenljivkami ne more biti popolne linearne odvisnosti (ene ne moremo izraziti s kombinacijo drugih). Peta predpostavka pravi, da je varianca slučajne napake konstantna - homoskedastična. Šesta predpostavka pravi, da napake na pogojno dane neodvisne spremenljivke niso korelirane znotraj presečne enote v času (ni avtokorelacije med slučajnimi napakami). [18, 22]

25 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Model s slučajnimi učinki Model s stalnimi učinki torej predpostavlja, da je α i fiksna neznana spremenljivka. Če predpostavimo, da je α i slučajen učinek, ki ga povzroči naključen dejavnik in se porazdeljuje neodvisno in identično glede na ostale pojasnjevalne spremenljivke, imamo opravka z modelom s slučajnimi učinki. Zapišemo lahko: kjer ɛ IID(0, σ 2 ɛ ) in α IID(0, σ 2 α). y it = µ + x itβ + α i + ɛ it, (4.8) Napaka modela (α i + ɛ it ) je sestavljena iz dveh komponent. Del napake α i predstavlja komponento, ki se nanaša na posamezno enoto in skozi čas ne variira, ɛ it pa preostali del napake, ki je v času nekoleiran. Predpostavimo tudi, da sta ɛ it in α i medsebojno neodvisna ter neodvisna od ostalih x js (za vsak j in s). Cenilka, dobljena po metodi najmanjših kvadratov, je v tem primeru nepristranska in dosledna. napaka (α i + ɛ it ) vsebuje določeno obliko avtokorelacije, je žal neučinkovita. Ker pa skupna Učinkovitejša cenilka je cenilka generaliziranih (posplošenih) najmanjših kvadratov (GLS, angl. Generalized Least Squares). Pri tej je uporabljena metoda najmanjših kvadratov na povprečnih vrednostih spremenljivk za posamezne presečne enote in upošteva razlike med njimi, ne pa znotraj njih. Preprost način, da dobimo cenilke po GLS metodi je, da model transformiramo: (y it ϑŷ i ) = µ(1 ϑ) + (x it ˆx i ) β + u it, (4.9) kjer ϑ = 1 ψ 1 2 in ψ = σ2 ɛ σ 2 ɛ T σ 2 α Regresijska napaka v transformiranem modelu je identično in neodvisno porazdeljena med presečnimi enotami in časom. Varianci σ ɛ in σ α sta v praksi neznani. Zato uporabimo izvedljivo GLS metodo (EGLS, angl. Feasible Generalized Least Squares), kjer v prvem koraku ocenimo neznane variance: in ˆσ 2 ɛ = 1 N(T 1) N n=1 t=1 kjer je ˆσ 2 B = 1 N N i=1 (ȳ i ˆµ B x i ˆβB ) 2 T (y it ȳ i (x it x i ) ˆβF E ) 2 (4.10) ˆσ 2 α = ˆσ 2 B 1 T ˆσ2 ɛ, (4.11) ˆσ B 2 - varianca med skupinami ˆβ B - cenilka med skupinami ˆβ F E - cenilka znotraj skupin. [20]

26 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Model s stalnimi ali model s slučajnimi učinki? Ne glede na to, ali smatramo individualne učinke kot fiksne ali naključne, odgovor na to vprašanje ni preprost. Glede na podatke, ki jih imamo, si pri izbiri modela lahko pomagamo z: Če domnevamo, da so ɛ i in pojasnjevalne spremenljivke nekorelirane, potem je bolj primeren model s slučajnimi učinki. V nasprotnem primeru, če so ɛ i in pojasnjevalne spremenljivke korelirane, pa je bolj primeren model s stalnimi učinki. Če je število časovnih obdobij veliko in število presečnih enot majhno, potem ne bo velikih razlik med vrednostmi ocenjenih parametrov; lahko uporabimo model s stalnimi ali model s slučajnimi učinki. Zato izberemo model, ki je računsko manj kompleksen - model s stalnimi učinki. Če je število časovnih obdobij majhno in število presečnih enot veliko, se lahko ocene pridobljene z modelom s stalnimi učinki in pa ocene pridobljene z modelom s slučajnimi učinki znatno razlikujejo. Tukaj je lahko merilo delež presečnih enot v modelu glede na celotno populacijo. Če presečne enote predstavljajo majhen, slučajno izbran del iz velike populacije, raje izberemo model s slučajnimi učinki. Če pa presečne enote predstavljajo pretežen del populacije za katero ocenjujemo, raje izberemo model s stalnimi učinki. Če so ɛ i in ena ali več pojasnjevalnih spremenljivk kolerirane, potem je cenilka pridobljena z modelom s slučajnimi učinki pristranska, cenilka pridobljena z modelom s stalnimi učinki pa nepristranska. [9] Pri izbiri modela si lahko pomagamo s Hausmanovim testom. Hausmanov test Hausmanov test je leta 1978 razvil Jerry A. Hausman. Je formalni test, na podlagi katerega se lahko odločimo ali je bolj primerno da izvedemo test s stalnimi učinki ali s slučajnimi. Ničelna hipoteza je, da se ocene, ki jih pridobimo z modelom s stalnimi učinki bistveno ne razlikujejo od ocen, ki jih pridobimo z modelom s slučajnimi učinki. Če ničelno hipotezo zavrnemo, sprejmemo sklep, da je primernejši model s stalnimi učinki. [9]

27 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Podatki V diplomski nalogi ocenjujem vpliv javnih nadomestil na nadomestila proizvodnega sektorja. Podobna raziskava (Government wages and labour market outcomes, 2014) je bila narejena s strani Evropske komisije. Baza podatkov je panel šestnajstih evropskih držav za obdobje štiriindvajstetih let (letni podatki). Države: Belgija (1), Ciper (2), Češka (3), Danska (4), Finska (5), Francija (6), Nemčija (7), Grčija (8), Madžarska (9), Italija (10), Luksemburg (11), Nizozemska (12), Portugalska (13), Slovaška (14), Slovenija (15) in Španija (16). V oklepajih so zapisani indeksi držav za lažjo interpretacijo grafičnih prikazov v nadaljevanju. Obdobje: od leta 1990 do Spremenljivke modela Osnoven model: lnw it = α i + β 1 lnwp it + β 2 lnpr it + β 3 u it + β 4 lncpi it + ɛ it. (5.1) V model je vključenih pet spremenljivk: Odvisna: w - nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju (compensation per employee: manufacturing industry). Neodvisne: wp - nadomestilo na zaposlenega v javnem sektorju (compensation per employee: government sector), pr - bruto dodana vrednost na zaposlenega v proizvodnji (real value addes per person employed in the manufacturing sector),

28 Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, u - stopnja brezposelnosti (unemployment rate), cpi - indeks cen življenskih potrebščin (consumer price index). Nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju in nadomestilo na zaposlenega v javnem sektorju sta izražena v nominalnih vrednostih. Vse vrednosti spremenljivk, razen stopnje brezposelnosti, so izražene v logatirtmih. Nadomestila na zaposlenega v proizvodnem in državnem sektorju ter bruto dodana vrednost na zaposlenega v proizvodnji so izražena v tisoč evrih. Vir podatkov zgoraj naštetih spremenljivk sta podatkovna baza AMECO database in Eurostat. Vir podatkov za razdelitev držav V empiričnem delu razdelim države glede na delež zaposlenih v državnem sektorju. Države sem razdelila glede na podatke Mednarodne Organizacije za gospodarsko sodelovanje in razvoj (OECD, angl. Organisation for Economic Co-operation and Development). Naredila sem še eno razdelitev držav in sicer glede na raven kolektivnih pogajanj. Pri razdelitvi sem se orientirala po raziskavi [16].

29 Podkriz nik S. Empiric na analiza povezave med plac ami javnega in zasebnega sektorja. Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Opisne statistike Grafi na sliki 1 prikazujejo gibanje rasti nadomestila na zaposlenega v javnem in v proizvodnem sektorju v drz avah. Slika 1: Gibanje rasti nadomestila na zaposlenega v javnem in v proizvodnem sektorju po drz avah. VIR: Ameco database, Eurostat in lastni izrac un Slika 2 grafic no prikazuje medsebojne odvisnosti med odvisno spremenljivko (nadomestilo na zaposlenega v proizvodnem sektorju) in neodvisninimi spremenljivkami (graf a - nadomestilo na zaposlenega v javnem sektorju, graf b - bruto dodana vrednost na zaposlenega v proizvodnji, graf c - stopnja brezposelnosti, graf d - indeks cen z ivljenjskih potrebs c in). V modelu predpostavljam, da so odvisnosti med nadomestilom na zaposlenega v proizvodnem sektorju in pojasnjevalnimi spremenljivkami linearne. Iz slike 2 je razvidno,

30 Podkriz nik S. Empiric na analiza povezave med plac ami javnega in zasebnega sektorja. Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, da bi za grafe a, b in d lahko predpostavili linearno odvisnost, medtem ko je v grafu c (med nadomestilom na zaposlenega v javnem sektorju in stopnjo brezposelnosti) ni opaziti. Slika 2: Medsebojna odvisnost nadomestila na zaposlenega v proizvodnem sektorju in ostalih spremenljivk. VIR: Ameco database, Eurostat in lastni izrac un Na sliki 3 sta dva grafa, ki prikazujeta povprec ne vrednosti nadomestil na zaposlenega v proizvodnem sektorju (levo) in povprec ne vrednosti nadomestil na zaposlenega v javnem sektorju (desno). Na abscisni osi grafov je 16 drz av, ki so vkljuc ene v ocenjevanje v empiric nem delu naloge. Grafa sem izrisala ter vkljuc ila v nalogo z razlogom, da je razvidna heterogenost med presec nimi enotami (drz avami), katero pri analizi upos tevam. Slika 4 prikazuje nadomestila na zaposlenega v proizvodnem sektorju in nadomestila na zaposlenega v javnem sektorju v enem grafu (grupirano po drz avah).

31 Podkriz nik S. Empiric na analiza povezave med plac ami javnega in zasebnega sektorja. Univerza na Primorskem, Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije, Slika 3: Heterogenost med drz avami. VIR: Ameco database, Eurostat in lastni izrac un Slika 4: Nadomestila na zaposlenega v proizvodnem in javnem sektorju po drz avah. VIR: Ameco database, Eurostat in lastni izrac un