Grafikoni nagoveštavaju odnos, pa onda tiho počnu da se raspravljaju oko vremenskog usklađivanja i jačine.

Metodologija iza ove vežbe, zašto redom testiramo stacionarnost, kointegraciju, dinamiku i uzročnost, objašnjena je u posebnom blog postu. Ovde počinjemo kao što počinju većina čitalaca (i mnogi kreatori politike): od slika i od toga šta hrvatski podaci izgledaju da govore pre nego što formalno testiranje počne.

1. Hrvatska ne testira samo Okunov zakon; testira i Okunovo strpljenje

Okunov zakon se često tretira kao pristojan makro „društveni ugovor”: ako proizvodnja raste brže, nezaposlenost bi (na kraju) trebalo da pada; ako proizvodnja kolabira, nezaposlenost bi trebalo da raste. Studija na početku podseća zašto je ovaj „zakon” koristan baš zato što nije bukvalan. To je empirijska pravilnost, prvi put artikulisana početkom 1960-ih od strane Arthura Okuna, čija snaga zavisi od institucija, šokova i mehanike prilagođavanja tržišta rada. Hrvatska, sa četvrt veka strukturnih promena, zato nije rutinski primer za testiranje; ona je upravo ona vrsta slučaja koja pokaže da li je veza stabilan kanal ili prijatelj za lepo vreme.

Studija smešta Hrvatsku kao malu otvorenu ekonomiju koja je prošla veliku transformaciju tokom poslednjih 25 godina i doživela niz događaja sposobnih da „saviju” makro odnose: oporavak ranih 2000-ih, globalnu finansijsku krizu 2008–2009, produženu recesiju i postepeni oporavak, ulazak u EU 2013, šok pandemije COVID-19 2020. i postpandemijski oporavak. Takođe pominje usvajanje evra 2023. i ukazuje na EU strukturne fondove kao deo konteksta postpandemijskog oporavka. To nije dekorativna pozadina. To je nalepnica upozorenja: kada se osnovna ekonomija pomera, nagib Okunove veze može da se pomeri zajedno s njom. „Više od proste linearne regresije” ovde nije stilska preferencija; to je nužnost na koju studija rano upozorava.

Priču se vrti oko dve specifikacije. Model prvih razlika povezuje godišnji rast BDP-a (ili promene proizvodnje) sa godišnjim promenama nezaposlenosti, koristan za kratkoročni odziv. Model jaza povezuje dva ciklična neiskorišćenost kapaciteta: jaz nezaposlenosti (stvarna nezaposlenost minus prirodna stopa) sa jazom proizvodnje (stvarna proizvodnja minus potencijalna). Studija eksplicitno koristi Hodrick–Prescott filter da oceni te nevidljive trend komponente. Ne zadržava se na metafizici „potencijala” ili „prirodnog”; tretira ih kao praktične uređaje za to da odnos postane relevantniji za politiku.

Pre nego što ekonometrija počne, studija insistira na jednostavnoj disciplini: pogledajte podatke. Ne zato što slike nešto dokazuju, već zato što otkrivaju vremensku usklađenost, nestandardne opservacije (eng. outliers) i verovatne lomove, tragove koji određuju da li kasniji modeli treba da uključe veštačke promenljive, da li odnos može biti asimetričan i da li je jedinstveni nagib verovatno korisna fikcija.

2. Problem malog uzorka: Godišnji podaci Hrvatske su informativni, i nemilosrdni

Ograničenja podataka u izveštaju nisu fusnote; ona su deo interpretacije. Hrvatski godišnja serija BDP-a po stanovniku i nezaposlenosti ide od 2000. do 2024, što daje svega 25 opservacija. Studija to izričito kaže: ovo je mali uzorak za uspostavljanje robustnih vremensko-serijskih odnosa, moć kasnijih testova zavisi od veličine uzorka, pa rezultate treba tumačiti oprezno. Ta rečenica pripada Delu I, jer menja način na koji čitalac treba da gleda grafike.

U tako kratkom uzorku, svaka dramatična godina može da dominira vizuelnim odnosima. Jedna kriza, 2009, 2020, čak i godina snažnog post-COVID odskoka, može da prevrne dijagram rasturanja i povuče regresionu liniju. Studija se toj ideji vraća više puta tokom grafičke analize: ekstremni događaji nisu samo „zanimljive tačke”; oni su uticajne opservacije koje mogu da izobliče osnovni odnos ako se ne tretiraju eksplicitno.

Zato grafički deo radi stvari u četiri koraka. Prvo prikazuje nivoe da bi makro istorija bila vidljiva. Drugo prikazuje prve razlike da bi se izolovalo godišnje uzajamno kretanje. Treće prikazuje jazove da bi se priča prevela u narativ neiskorišćenosti kapaciteta. Na kraju, odnos se testira vizuelno kroz dijagrame rasturanja i zatim proverava stabilnost nagiba kroz segmentisanu (eng. piecewise) regresiju. Narativna logika je koherentna: od istorije, preko fluktuacija, ka neiskorišćenosti kapaciteta, ka odnosu, pa ka pitanju da li se i sam odnos menja.

3. Nivoi: Veliki šokovi pišu prvi nacrt priče

Kao što je prikazano na Slici 1 grafik nivoa je mesto gde studija dopušta da hrvatska ekonomska istorija progovori u jednom kadru: log realni BDP po stanovniku uz stopu nezaposlenosti.

Studija naglašava dva velika događaja koja dominiraju dinamikom nivoa: globalnu finansijsku krizu 2008. i izbijanje COVID-19 2020. Obe epizode donose značajne padove realnog BDP-a po stanovniku u odgovarajućim godinama. Ali dinamika oporavka se oštro razlikuje. Nakon 2008, studija navodi da je bilo potrebno otprilike pet do šest godina da realni BDP po stanovniku počne da se oporavlja i pokaže konzistentan rast. Nakon COVID šoka, pad je opisan kao oštar, ali kratkotrajan, sa relativno brzim i postojanim oporavkom.

To je samo po sebi korisna Okunova lekcija. „BDP šok” nije jedna stvar. Prilagođavanje tržišta rada zavisi od toga da li je šok produžen ili kratak, da li neizvesnost traje i da li je oporavak spor „mukotrpan” ili brz nagli preokret naviše. Implicitna poruka studije je jasna bez preterivanja: hrvatski makro kontekst uključuje epizode u kojima se proizvodnja ponašao vrlo različito kroz krize, pa ne treba očekivati da nezaposlenost reaguje identično.

U nivoima, ponašanje nezaposlenosti može se čitati kao radno-tržišno ogledalo tih epizoda. Ali studija ne koristi pojednostavljenu metaforu ogledala. Umesto toga, koristi grafik nivoa da označi s čime kasniji modeli moraju da se suoče: duga recesiona razdoblja, strukturne promene i mogućnost da se sama „bazna linija” tržišta rada pomera kroz vreme.

4. Prve razlike: Inverzno kretanje je vidljivo, posebno kada stvari krenu po zlu

Kao što je prikazano na Slici 2 grafik prvih razlika prevodi priču nivoa u godišnje promene: rast BDP-a (u log terminima) i promene stope nezaposlenosti.

 Studija tumači Sliku 2 kao stacionarniju i izraženije povratnu ka srednjoj vrednosti nego Slika 1, što podržava praktičnu privlačnost rada u prvim razlikama za dinamičku Okunovu vezu. Inverzno kretanje rasta i promena nezaposlenosti posebno je uočljivo od 2008. do 2016. Studija zatim izdvaja godine koje su važne: 2009. i 2020. pokazuju oštra kretanja i tumače se kao ekonomski šokovi, sa snažnim kontrakcijama BDP-a koje se poklapaju sa primetnim rastom nezaposlenosti. Te godine se pojavljuju i kao nestandardne opservacije, što znači da nose nesrazmeran uticaj u svakoj regresiji ili dijagramu rasturanja.

Ovde studija počinje da pravi metodološku poentu kroz ekonomsku optiku. Sugeriše da ekstremni događaji mogu zahtevati veštačke promenljive ili robustnu ocenu, ne zato što ekonometrija to „voli”, već zato što ekonomija to zahteva: godina krize nije „veća normalna godina”. Tretiranje kao takve može izobličiti odnos koji pokušavate da izmerite.

Studija takođe naglašava značaj docnji prilagođavanja. Čak i ako se proizvodnja brzo oporavi, serija promena nezaposlenosti se možda neće okrenuti odmah. To je seme kasnije ekonomsko-političke interpretacije: ciklični oporavak ne prevodi se automatski u oporavak tržišta rada u istoj kalendarskoj godini.

5. Neiskorišćenost kapaciteta i narativ ekonomske politike: Jazovi pretvaraju priču iz „rasta” u „neravnotežu”

Model jaza u studiji je eksplicitno građen za ekonomsko-političku interpretaciju. Umesto da poveže rast sa promenama nezaposlenosti, povezuje ciklična odstupanja proizvodnje sa cikličnim odstupanjima nezaposlenosti. Kao što je prikazano na Slici 3, da bi to uradio, ocenjuje potencijalnu proizvodnju HP filterom i definiše jaz proizvodnje kao stvarni minus potencijalna proizvodnja. Slično, primenjuje HP filter na nezaposlenost da oceni prirodnu stopu i definiše jaz nezaposlenosti kao stvarnu nezaposlenost minus ta prirodna stopa.

Kao što je prikazano na Slici 4 studija objašnjava jaz nezaposlenosti jednostavno: to je ciklična komponenta serije nezaposlenosti, ovde definisana kao razlika između stvarne nezaposlenosti i trend komponente HP filtera. Ekonomska poenta je da se neiskorišćenost kapaciteta na tržištu rada izoluje od dugoročnih pomaka.

Kada svet posmatrate kroz jazove, Okunova intuicija postaje oštrija. Negativni jaz proizvodnje odgovara periodima kada ekonomija radi ispod ocenjenog kapaciteta; pozitivni jaz nezaposlenosti periodima kada nezaposlenost stoji iznad ocenjene prirodne stope. U stabilnoj Okunovoj vezi, ta dva bi trebalo da se pomeraju u očekivanim smerovima: kada je proizvodnja ispod potencijala, nezaposlenost bi trebalo da bude iznad svoje „prirodne” bazne linije.

Studija se ne zadržava na tome kako se jazovi konstruišu. Koristi HP filter kao praktičan alat i tretira okvir na osnovu jaza kao način da se Okunov koeficijent izrazi jezikom politike: preslikavanje ciklične slabosti tražnje (ili neiskorišćenost kapaciteta) u neravnotežu tržišta rada.

Suptilni obrt je da razmišljanje na osnovu jaza olakšava razgovor o postojanosti. Ako se jaz proizvodnje zatvori, a jaz nezaposlenosti ostane pozitivan, onda tržište rada kasni za makro oporavkom, ili strukturne trenja sprečavaju da neiskorišćenost kapaciteta brzo nestane. Grafički deo postavlja tu mogućnost kao verovatno čitanje hrvatskog iskustva kroz produženu recesiju i neujednačene faze oporavka.

6. Dijagram rasturanja: Odnos postoji, ali nestandardne opservacije glasno protestuju

Studija zatim prelazi sa zajedničkog kretanja u vremenu na zajedničko kretanje u parovima: dijagram rasturanja koji vizuelizuju odnos između mera proizvodnje i mera nezaposlenosti. Kada i prve razlike i jaz dijagrami rasturanja pokrivaju istu temu, uključujemo samo sliku za model jaza kao vizuelno sidro, a oba komentarišemo u tekstu.

Studija opisuje dijagram rasturanja u modelu prvih razlika sa negativnim nagibom, u skladu sa Okunom, ali sa značajnom disperzijom. Eksplicitno identifikuje nestandardne opservacije povezane sa globalnom finansijskom krizom i COVID periodom. Navodi da je 2009. i 2020. Hrvatska doživela padove rasta BDP-a uz male promene nezaposlenosti, dok 2021. pokazuje veliki rast BDP-a uz malu promenu nezaposlenosti. Ekonomsko čitanje je intuitivno: tržište rada ne reaguje jedan-prema-jedan na rast svake godine; prilagođavanje može kasniti, biti amortizovano ili izobličeno vanrednim uslovima.

Kao što je prikazano na Slici 5 sada prelazimo na jaz model, koji studija tretira kao „čistiji”.

Narativ studije sugeriše jači i linearniji negativan odnos u jaz formulaciji. Navodi da su tačke zbijenije oko opadajuće linije, što pojačava ideju da se ciklična neiskorišćenost kapaciteta u proizvodnji poravnava sa cikličnom neiskorišćenošću kapaciteta na tržištu rada. Ali i dalje označava uticajne opservacije iz kriznih perioda, posebno COVID godinu, kao tačke koje mogu značajno da utiču na nagib i kasnije zahtevaju veštačke promenljive ili robustne tehnike ocenjivanja.

Ovo je ključna lekcija Dela I. Okunov odnos može biti vidljiv, a ipak nestabilan. Model jaza poboljšava signal skidanjem trenda, ali ne eliminiše dominaciju nekoliko vanrednih godina u kratkom uzorku. Odnos izgleda „dovoljno linearan” da se ocenjuje, ali možda ne i dovoljno konstantan da mu se slepo veruje.

7. Segmentisana regresija: Hrvatski Okunov nagib nije jedan jedini nagib

Studija ne staje na interpretaciji da „dijagram rasturanja izgleda negativno”. Pita teže pitanje: da li je odnos stabilan kroz vreme?

Tu nastupa segmentisana regresija. Kao što je prikazano na Slici 6 umesto da pretpostavi jedan nagib za ceo period 2000–2024, dopušta različite segmente sa različitim nagibima. To je posebno relevantno u Hrvatskoj jer period uključuje dugu post-2008 recesiju, potom kasniji oporavak i zatim pandemijski šok. Ako su se struktura ekonomije i ponašanje tržišta rada menjali kroz te faze, prosek u jedan koeficijent može biti varljiv.

Tumačenje studije je eksplicitno: odnos između jaz proizvodnje i jaz nezaposlenosti nije stabilan kroz vreme. Opisuje ranije segmente sa konzistentnom negativnom asocijacijom, a kasnije segmente sa smanjenom osetljivošću ili izmenjenim nagibom. Naglašava da ovi obrasci pojačavaju argument za modele koji računaju sa strukturnim lomovima i vanrednim događajima, i sugeriše da segmenti ili režimsko-preklapajući okviri mogu biti prikladniji kada se Okunov koeficijent ocenjuje preko dugih i turbulentnih perioda.

Ekonomski, ovo nije tehnička fusnota. To je upozorenje za ekonomsku politiku. Ako se Okunov nagib menja kroz režime, onda „koliko rasta je potrebno da bi nezaposlenost pala” nije bezvremenska konstanta. Zavisi od faze ciklusa, posledica kriza i možda dubljih strukturnih promena na tržištu rada.

8. Zašto prosta regresija može biti nedovoljna: Upozorenje koje pripada pre testova

Studija zatim pravi korak unazad i objašnjava jednostavnim rečima, zašto prosta regresija može da zavede. Okunov zakon jeste odnos rasta i nezaposlenosti, ali ispravno modeliranje zavisi od svojstava serija. Ako serije nisu stacionarne, korelacije mogu izgledati snažno samo zato što se obe kreću zajedno kroz vreme, a ne zato što jedna reaguje na drugu. A ako se odnos menja kroz vreme, zbog strukturnih lomova, promena režima ili vanrednih događaja, onda jedan linearni prosek može sabiti nekompatibilne epizode u jedan broj koji ne odgovara nijednoj posebno.

Ovaj deo „zašto je nedovoljno” strateški je pozicioniran. Pripada Delu I jer tera čitaoca da grafike tretira kao dijagnostiku, a ne kao presudu. Takođe priprema teren za ekonometrijske korake koji slede: testove jediničnog korena, kointegraciju, dinamičke modele i uzročnost. Poruka studije nije da je prosta regresija beskorisna. Poruka je da bez provere temelja, stacionarnosti, lomova i dugoročnog okvira, ne možete znati da li je procenjeni nagib smislen ili samo zgodan.

9. Šta Deo I sme da zaključi, i šta ne sme

Šta nam hrvatske vizuelizacije dopuštaju da kažemo pre formalnih testova?

Dopuštaju da kažemo da je osnovna Okunova intuicija vidljiva. Tokom velikih negativnih šokova, rast BDP-a kolabira, a dinamika nezaposlenosti se pomera u očekivanom smeru. Post-2008 epizoda izgleda produženo, sa oporavkom koji traje godinama; COVID šok izgleda oštar i kratkotrajan. U jaz okviru, odnos neiskorišćenosti kapaciteta proizvodnje i tržišta rada deluje zbijenije i linearnije od odnosa godišnjeg rasta i godišnjih promena nezaposlenosti, što sugeriše da model jaza može nuditi relevantniji narativ za ekonomsku politiku.

Istovremeno, grafici nas teraju da kažemo i šta ne možemo odgovorno da tvrdimo. Ne možemo tvrditi jedan stabilan Okunov koeficijent za Hrvatsku kroz 2000–2024, jer dokazi segmentisane regresije sugerišu nestabilnost. Ne možemo pretpostaviti da su krizne godine „samo veće” opservacije, jer dijagram rasturanja pokazuje da uticajne nestandardne opservacije mogu izobličiti nagibe u malom uzorku. Pored toga, ne možemo tretirati prostu regresionu liniju kao dokaz uzročnog mehanizma, jer docnje, vreme usklađivanja i strukturne promene ostaju otvorena pitanja.

Deo I se zato završava tamo gde bi dobar empirijski rad trebalo da se završi: disciplinovanim osećajem šta podaci nagoveštavaju, i jasnim razlozima zašto nagoveštaji nisu dovoljni.

10. Most ka Delu II: Gde počinju dokazi

Deo II počinje tačno tamo gde Deo I staje: formalnim testiranjem u studiji. Pitanje postaje ne „da li linija pada”, već „kakve su ovo serije, dele li dugoročnu vezu, kako se dinamika i asimetrije ponašaju, i da li proizvodnja pomaže da se predvidi nezaposlenost u smislu uzročnosti?” Slika sugerišu da model jaza može biti najčistiji hrvatski Okunov narativ, ali takođe sugerišu da lomovi i šok godine dovoljno menjaju priču. Ukratko: grafikoni u Zagrebu šapuću „Okun je tu”. Deo II će testirati da li taj šapat preživi unakrsno ispitivanje.