Kvartalni podaci potvrđuju kanal. Ali insistiraju na prekidima, kašnjenjima i skromnosti.

1. Glavni zaključak: Hrvatska ima Okunovu vezu, ali nema jedan „Okunov broj“

Ako ste došli po jedan oštar koeficijent koji pretvara BDP u poslove kao automat, ubaciš rast, dobiješ zaposlenost, bićete razočarani. Ako ste došli po nešto realnije, dokaz da su proizvodnja i nezaposlenost smisleno povezani, da veza ima vremenski okvir i da šokovi mogu da iskrive odnos, otići ćete sa izveštajem koji je uglavnom na vašoj strani.

Kroz ceo kvartalni radni tok, poruka je dosledna: hrvatski podaci su široko u skladu sa Okunovim zakonom, posebno kada se veza izrazi kao odnos cikličkih jazova (jaz proizvodnje prema jazu nezaposlenosti) i kada modeli dopuštaju dinamiku umesto da zahtevaju trenutnu poslušnost. Pa ipak, isti dokazi takođe otežavaju poverovanje u stabilnu, jednosmernu priču koja obuhvata sve periode. Strukturne promene, krizne epizode i asimetrije su važne. „Zakon“ se ponaša kao pravilo sa promenljivim uticajem.

Doprinos izveštaja nije u tome što „pronalazi Okuna“. Većina ozbiljnih analitičara bi očekivala neku inverznu vezu između aktivnosti i nezaposlenosti. Doprinos je u tome što pokazuje, sa kvartalnom preciznošću, gde hrvatski Okunov kanal izgleda stabilno, gde izgleda zavisno od stanja i gde izbori modeliranja određuju da li merite signal ili fatamorganu.

2. Šta kombinovani dokazi zapravo kažu

Rezultati, uzeti zajedno, grade koherentnu priču, pod uslovom da ih čitate kao paket, ne kao meni.

Počnite od osnova. Serije u nivou (log BDP po stanovniku i stopa nezaposlenosti) pokazuju upornost i nestacionarnost pod standardnim testovima, pa zahtevaju oprez da bi se izbegla lažna regresija. cSerije jaza, konstruisane HP filterom, ponašaju se kao stacionarne cikličke mere, što je tačno ono što priča o neiskorišćenosti kapaciteta želi. U prevodu: studija lakše i uverljivije priča Okuna u jeziku odstupanja od trenda nego u jeziku nivoa.

Zatim dolaze prelomi. Testovi jediničnog korena sa prelomima uporno ukazuju na strukturne promene oko velikih epizoda, uključujući globalnu krizu i pandemiju. To čini „prosečan“ odnos preko celog uzorka sumnjivim. Ako se mehanizam tržišta rada menja kroz režime, jedan koeficijent je prosečna vrednost različitih ekonomija, ne samo različitih kvartala. Fokus okvira studije na prelome (koji se oslanja na logiku višestrukih prekida u duhu Baija i Perona) efikasno formalizuje ono što su grafikoni već nagovestili: Hrvatska se ne kreće duž jedne Okunove krive; ona precrtava krivu kada se istorija umeša.

Kointegracija potom deli priču na dve staze. U nivou, dokaz je mešovit i osetljiv na metodu i determinističke komponente. U okviru modela sa jazom, dokaz dugoročne veze je jači i konzistentniji. U prevodu na jezik ekonomiste: ciklički neiskorišćenost kapaciteta proizvodnje i ciklički neiskorišćenost kapaciteta nezaposlenosti deluju vezano tako da modeliranje korekcije greške ima smisla. Nasuprot tome, insistiranje na jednoj dugoročnoj ravnoteži u nivou preko perioda sa prelomima je teže opravdati bez dodatne strukture i stroge dijagnostike.

ARDL i NARDL tu priču čine relevantnom za ekonomsku politiku. U preferiranim modelima jaza, studija nalazi negativnu dugoročnu vezu neiskorišćenosti kapaciteta proizvodnje i neiskorišćenosti kapaciteta na tržištu rada i ono što je ključno, mehanizam korekcije greške koji govori o postepenom prilagođavanju, ne trenutnom. Jaz proizvodnje može da se zatvori brže nego jaz nezaposlenosti, što se uklapa u intuiciju da tržišta rada imaju inerciju: zapošljavanje, otpuštanja i podudarnost tražnje za radom sa ponudom radne snage ne „resetuju“ se svakog kvartala. Modeli tu inerciju čine merljivom.

Na kraju, uzročnost (tumačena kao predvidljivost, ne kao metafizika uzroka) naginje priču snažno u jednom smeru: proizvodnja, posebno jaz proizvodnje, predviđa nezaposlenost uverljivije nego obrnuto. Uz dokaz na osnovu vremenski promenljivog testa, snaga predvidljivosti varira kroz period, ali dominantan obrazac ostaje proizvodnja → tržište rada.

3. Gde je kanal najjači i gde „propušta“

Najjednostavnije je čitati Okunovu vezu kao mehanizam u dva sloja.

Prvi sloj je ciklična neiskorišćenost kapaciteta. Kada je proizvodnja ispod potencijala, nezaposlenost je iznad svoje trend/prirodne osnove. Jaz okvir je mesto gde studija nalazi najkonzistentniju dugoročnu vezu i brzine prilagođavanja koje se mogu najbolje interpretirati. To nije pobeda filtera radi filtera, već pobeda koncepta neiskorišćenosti kapaciteta: veza je jasnija kada su obe strane izražene kao „koliko smo daleko od normalnog“, ne kao „na kom nivou smo“.

Drugi sloj je zavisnost od režima. Epizode krize, posebno globalna finansijska kriza i pandemija, ne pomeraju hrvatsku ekonomiju samo duž stabilne krive; deluju kao da menjaju krivu. Zato studija toliko ulaže u prelome i u modele koji tolerišu promene režima i nelinearnost.

Gde kanal „propušta“? Studija sugeriše tri vrste propuštanja, ekonomski razumljive.

1. Propuštanje vremenskog okvira: nezaposlenost reaguje sa kašnjenjem. Rast se može vratiti pre nego što nezaposlenost stvarno padne. To nije poraz Okunovog zakona; to je podsetnik da tržište rada funkcioniše kroz ugovore, očekivanja i podudaranja tražnje i ponude na tržištu rada, ne kroz trenutnu aritmetiku.
2. Propuštanje asimetrije: nelinearni modeli pokazuju da padovi mogu imati oštrije kratkoročne efekte nego što ekspanzije imaju u suprotnom smeru. U NARDL modelu prvih razlika, kratkoročna asimetrija je detektovana i kada dugoročna nije. Ali u NARDL modelu jaza, asimetrija nije podržana, što sugeriše da je veza cikličnih neiskorišćenosti kapaciteta simetričnija nego što to mogu implicirati kratkoročne kvartal-na-kvartal promene. Tržište rada može delovati asimetrično u kratkoročnim promenama, čak i ako je ciklički odnos u neiskorišćenosti kapaciteta jeziku uravnoteženiji.
3. Propuštanje stabilnosti: neke specifikacije koje prođu „glavne“ testove i dalje ne prolaze dijagnostiku vezanu za pretpostavke o rezidualima modela ili stabilnost koeficijenata. Studija je otvorena po ovom pitanju: dokazi o kointegraciji nisu dozvola da se veruje bilo kom modelu koji možete da prilagodite podacima. U smislu ekonomske politike, ovo je upozorenje protiv „kupovine modela“, biranja specifikacije koja daje najlepši koeficijent i ignorisanja znakova da je odnos nestabilan u delovima uzorka.

4. Evro 2023: Promena režima i sidro kredibiliteta, ne besplatan ručak

Hrvatsko usvajanje evra 2023. ovde je pre svega institucionalni kontekst. Može se tretirati kao promena režima u makro okruženju, sidro kredibiliteta i istovremeno ograničenje koje menja način stabilizacije i apsorpcije šokova. Ali nije čarobni štapić koji preko noći menja dinamiku tržišta rada. Rezultati studije sugerišu da je Okunov mehanizam više oblikovan cikličnom neiskorišćenosti kapaciteta, prelomima i brzinama prilagođavanja nego nominalnim okvirom.

Praktično, evro okruženje pojačava važnost unutrašnjeg prilagođavanja, produktivnosti, plata i institucija tržišta rada, jer devizni kurs više nije domaći instrument. To ne „lomi“ Okunov zakon, ali može promeniti kako se šokovi proizvodnje preliju u tržište rada i kako ekonomska politika može reagovati.

Studija ne tvrdi da evro uzrokuje promenu koeficijenta. Daje disciplinovaniji doprinos: okvir za razmišljanje o tržištu rada u zemlji koja je prešla novu institucionalnu granicu. Ako je Okunov kanal stabilniji u terminima neiskorišćenosti kapaciteta, ali zavisan od režima oko kriza, cilj politike je da smanji učestalost i jačinu epizoda koje „kreiraju prelome“ i da učini prilagođavanje manje bolnim kada se dogode.

5. Praktične pouke

Dokazi iz studije ukazuju na ekonomsko-politički stav koji je manje glamurozan od uobičajene debate, ali je korisniji. Implicira da hrvatsko tržište rada reaguje na uslove proizvodnje, ali to čini sa inercijom i osetljivošću na promene režima. To dovodi do nekoliko praktičnih zaključaka.

• Neiskorišćenost kapaciteta je jezik koji se najbolje prenosi. Odnos između jaza proizvodnje i jaza nezaposlenosti deluje empirijski jače i lakše se tumači od odnosa zasnovanih isključivo na nivou. Kada kreatori politike raspravljaju o „pregrevanju“ ili „neiskorišćenosti kapaciteta“, oni govore jezikom koji podaci izgleda najspremniji da podrže.
• Vremenski raspored je ekonomsko-politička promenljiva. Ako se neiskorišćenost kapaciteta na tržištu rada sporo prilagođava, evaluacija politike ne bi trebalo da pretpostavlja trenutne koristi za tržište rada od oporavka rasta; kašnjenja su deo mehanizma.
• Upravljanje krizama je politika tržišta rada. Prelomi i promene režima nisu samo makro događaji; oni preoblikuju vezu između rasta i radnih mesta i mogu ostaviti neiskorišćenost kapaciteta na tržištu rada trajnom čak i kada se proizvodnja stabilizuje.

Ako želite iste tačke u užoj formi „od rezultata ka implikacijama“, izveštaj efikasno predlaže:

• Za stabilizaciju: fokusirajte se na smanjenje amplitude jaza proizvodnje, jer ciklični uslovi proizvodnje pouzdanije predviđaju zastoj na tržištu rada nego obrnuto.
• Za politiku tržišta rada: smanjite inerciju, poboljšajte usklađivanje, fleksibilnost i adaptaciju, tako da se zastoj nezaposlenosti brže zatvori kada se proizvodnja vrati ka potencijalu.
• Za prognoziranje i nadzor: tretirajte indikatore proizvodnje i jaza proizvodnje kao vodeće signale za rezultate rada; nezaposlenost je više simptom koji kasni nego vodič koji prethodi.

6. Šta pratiti dalje

Dobar završetak vodeće kolumne ne glumi da je priča završena. On čitaocima kaže šta bi moglo promeniti zaključak. Izveštaj implicitno izdvaja tri stavke na koje treba obratiti pažnju u narednom ciklusu.

• Pratite da li oporavak nakon šoka brže nego ranije zatvara pad nezaposlenosti. Ako se brzina prilagođavanja poveća, to bi ukazivalo na poboljšanu reakciju tržišta rada ili drugačiji prenos politike u novijem institucionalnom režimu.
• Pazite na nove tačke preloma. Naglasak studije na strukturnim prelomima implicira da bi sledeći veliki šok mogao ponovo da promeni odnos, posebno ako utiče na funkcionisanje tržišta rada, a ne samo na nivoe proizvodnje.
• Pratite asimetriju u sledećem periodu recesije. Kratkoročna asimetrija otkrivena u nelinearnim modelima zasnovanim na modelima prvih razlikama implicira da recesije mogu nositi nesrazmerne bolove na tržištu rada. Ako se to nastavi, politika bi trebalo da tretira prevenciju pada i brzu stabilizaciju kao politiku zapošljavanja, a ne samo politiku BDP-a.

Najčistiji rezime je sledeći: kvartalni podaci Hrvatske ne potkopavaju Okunov zakon; oni ga spasavaju od preteranog pojednostavljivanja. Odnos funkcioniše, ali funkcioniše kroz zastoje, kašnjenja i režime, a ne kroz jedan koeficijent uklesan u kamen. To je nezgodno za slogane. To je takođe upravo ono što je politici potrebno.

7. Literatura

Bai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47–78. DOI: https://doi.org/10.2307/2998540

Bayer, C., & Hanck, C. (2013). Combining non-cointegration tests. Journal of Time Series Analysis, 34(1), 83–95. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9892.2012.00814.x

Clemente, J., Montañés, A.,& Reyes, M. (1998). Testing for a unit root in variables with a double change in the mean. Economics Letters, 59(2), 175–182. DOI: https://doi.org/10.1016/S0165-1765(98)00052-4

Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251–276. DOI: https://doi.org/10.2307/1913236

Gregory, A. W., & Hansen, B. E. (1996). Residual-based tests for cointegration in models with regime shifts. Journal of Econometrics, 70(1), 99–126. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(69)41685-7

Hodrick, R. J., & Prescott, E. C. (1997). Postwar U.S. business cycles: An empirical investigation. Journal of Money, Credit, and Banking, 29(1), 1–16. DOI: https://doi.org/10.2307/2953682

Johansen, S. (1991). Estimation and hypothesis testing of cointegration vectors in Gaussian vector autoregressive models. Econometrica, 59(6), 1551–1580. DOI: https://doi.org/10.2307/2938278

Okun, A. M. (1962). Potential GNP: Its measurement and significance. American Statistical Association, Proceedings of the Business and Economic Statistics Section, 98–104.

Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326. DOI: https://doi.org/10.1002/jae.616

Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. In Festschrift in Honor of Peter Schmidt (pp. 281–314). Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4899-8008-3_9

Zivot, E., & Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business & Economic Statistics, 10(3), 251–270. DOI: https://doi.org/10.1080/07350015.1992.10509904