Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7 [615853]

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

Restric ții de semn într -un model SVAR pentru piața muncii din România

Ioan – Gabriel STAVRE
Facultatea de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori,
program de studii universitare de masterat DOFIN, anul II
[anonimizat]

Coordonatorul lucrării
Prof.univ.dr. Andreea STOIAN

Rezumat. Piața forței de muncă este în general caracterizată de rigiditate, iar
cuantificarea acestui bloc în analize empirice nu este suficient de investigată la nivelul
economiei noastre. Această provocare ne împinge să oferim un răspuns cu privire la importanța
factorului muncă în explicitarea fluctuațiilor economice, dar și a potențialului de acumulare a
presiunior inflaționiste.
Prin acest articol ne propunem identificarea inovațiilor structurale – șoc de cerere
agregată, șoc tehnologic, șoc de politică monetară și șoc în oferta de forță de muncă – prin
construirea unui model Vector Autoregresiv de tip structural (SVAR) pentru piața m uncii.
Schema de identificare propusă este utilizarea restricțiilor de semn, fundamentate în baza
consensului economic dintre modele ce încorporează prețuri rigide și intuiții ale teoriei
ciclurilor de afaceri reale (engl. Real Business Cycle – RBC).
În ex plicitarea fluctuațiilor economice, consider că rigiditățile provenite din piața muncii
sunt factor determinat și necesită o atenție sporită din partea decidenților de politică (fie
monetară, fiscală ori, în general, economică).
În linie cu acestă idee, dorim să evaluăm paradigma RBC la nivelul economiei românești.

Cuvinte – cheie: piața forței de muncă, SVAR, restricții de semn, șoc tehnologic, RBC

Clasificare JEL: C13, C22, C51, E24, E33, E52, E62, J20

Clasificare REL: 8G, 8H, 8J, 10G, 13G, 12E, 12I

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

2
1. Introducere

Piața muncii este un bloc vital al structurii economic e dintr -o țară, atât pentru agenții care
compun nivelul cererii și al ofertei (firme, respectiv gospodării), cât și pentru decidenții de
politică, fie monetară ori fiscală. Pe de o parte trebuie să vedem ce strategii pot determina
creșterea numărul de perso ane angajate și evaluarea unui impact bugetar (componentă fiscală),
dar trebuie să avem o măsură a presiunilor economice provenite din piața muncii pentru
fundamentarea poziției forward – looking a politicii monetare (responsabilitatea Băncii
Centrale).

Necesitatea unei analize aprofundate asupra pieței muncii derivă din faptul că aproximativ o
treime din costuri sunt atribuite factorului muncă1, de asemenea contextul ulterior crizei a vizat
dezvoltarea analizelor prin includerea factorului muncă sub dive rse forme, dar și formularea
obiectivelor plecând de la condiții existente pe piața muncii. Principala motivația fiind aceea că
o bună parte din rigidități provin din acest bloc, iar intervențiile pe termen scurt nu au o
transmisie completă; tocmai acest g rad de ajustare lent trebuie înțeles.

Avansul recent al salariilor ridică semne de îngrijorare mai ales în condițiile în care se
decuplează de fundamentul productivității și reduce competitivitatea exporturilor, fiind un
motiv de alarmare pentru viitoare ajustări forțate, care nu se vor concretiza în reechilibrarea
salariilor, ci în disponibilizări.

Cuprinderea mecanismul prin care piața muncii influențează și este la rândul ei supusă șocurilor
prezintă un interest actual de cercetat, mai ales în condiții le în care la nivelul literaturii noastre
nu sunt prezente multe analize cu obiectivul de a investiga piața muncii.

Condițiile de pe piața muncii s -au îmbunătățit, dar rigiditatea rămâne un obstacol, alături de
nevoia urgentă de a întreprinde reforme stru cturale: matching între cerințele angajatorilor și cei
care urmăresc un loc de muncă, dezoltarea competențelor în mod activ și organizat.

Prin acest articol ne propunem identificarea inovațiilor structurale – șoc de cerere agregată, șoc
tehnologic, șoc de politică monetară și șoc în oferta de forță de muncă – prin construirea unui
model Vector Autoregresiv de tip structural (SVAR) pentru piața muncii.

Schema de identificare propusă este utilizarea restricțiilor de semn, fundamentate în baza
consensului ec onomic dintre modele ce încorporează prețuri rigide și intuiții ale teoriei
ciclurilor de afaceri reale ( engl. Real Business Cycle – RBC).

Pentru a pu tea înțelege mecanismele complexe care acționează asupra pieței muncii, dar și
modul cum presiunile se re sfrâng asupra economiei vom prezenta cele mai importante aspecte
cu care se confruntă până la acest moment economia internă.

Imagine a de ansamblu o vom dezvolta în continuare prin prezentarea gradului de rigiditate a
pieței forței de muncă , evoluția efectivului de salariați (alături de principalele sectoare de
activitate care angajează forța de muncă) și analiza ecartului între câștigurile de productivitate
și majorările salariale.

1 Procentul crește pâ nă la o valoare medie de 40% în cazul sectorului servicii , potrivit sondaju lui BNR realizat de
Iordache & Pandioniu (2014) .

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

3
În final, toate aceste presiuni sunt exemplificate prin dinamica indi celui costurilor de muncă
totale (LCI) și cum acesta influențează competitivitatea externă a României prin cursul de
schimb real efectiv (REER) și exportul net (EXN).

Vom începe analiza prin a aduce în discuție rigiditatea asimetrică a celor 2 piețe, atun ci când
economia experimentează șocuri exogene puternice, astfel vom analiza evoluția a 2 indicatori
pentru nivelul producției (IP – indicele producției industriale și GDP), iar pentru piața muncii
vom considera 2 măsuri alternative pentru definirea ratei șomajului (respectiv ANOFM și BIM).
Cele 4 variabile sunt raportate la un nivel de referință, respectiv nivelul pre -criză (vezi figura
1).

Pentru perioada 2008 -2015, media IP a fost marginal superioară valorii de referință, în timp ce
GDP a avut o valoar e medie apropiată celei din 2008; piața muncii a avut o evoluție divergentă
astfel, rata șomajului ANOFM a înregistrat o înrăutățire puternică în perioada 2008 – 20122; în
medie ANOFM a fost cu 42 de puncte peste nivelul din 2008, iar BIM a depășit cu 17 p uncte.
În structura șomajului, ANOFM a fost mult mai afectată de șocul crizei, cu toate că pentru
întregul eșantion, rata șomajului măsurată prin BIM a fost superioară (în medie cu aproape un
punct procentual).

Figura 1 . Rigiditatea pieței forței de muncă

Notă: 2008Q1=100, ajustate sezonier – SA, medie – Avg, scala din dreapta – rhs)
Sursa: INS, Calcule proprii
Putem determina numărul de trimestre necesare pentru a recupera decalajul crizei: GDP a avut
nevoie de 19Q pentru a reatinge niv elul din 2008, in timp ce IP doar de 10Q; cele 2 definiții
pentru variabila rata șomajului încă nu au revenit la nivelul anterior șocului. Seriile de șomaj
vor converge către valoarea pre -criză într -un ritm mult mai lent: se așteaptă ca ANOFM să
conveargă în 28 de trimestre și BIM în 18 trimestre (în conditile în care se presupune o ajustarea
de 1%, liniară, în fiecare trimestru , iar valorile de la care plecăm sunt ultimele incluse în
eșantion ).

2 În 2010Q2 valoarea ratei șomajului a fost dublă față de nivelul de referință din 2008Q1. 141.6
117.499.8101.2
959799101103105
90110130150170190210
2008Q1 2009Q3 2011Q1 2012Q3 2014Q1 2015Q3 Avganofm_sa bim_sa gdp_sa (rhs) ip_sa (rhs)

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

4
Efectivul de salariați îl descompunem pe următoarele sectoare : agricultură (AGR), construcții
(CONS) – sectorul F, industrie (IND) – sectoarele B -E, IT – sector J, sector bugetar (SB) –
cuprinde O -R și serviciile (restul sectoarelor economice necuprinse în analiză)3. Vezi figura 2 .

Figura 2 . Evoluția efectivului de salariați

Sursa: Calcule proprii

Până în pragul crizei economice din 2008, efectivul de salariați creștea anual cu aproape 3%,
principalul contributor fiind serviciile, ulterior doar SB a mai contribuit pozitiv, dar insuficient
pentru a stopa căderea maximă de 9% din anul 2010. Impactul crizei economice a fost o pierdere
de 158 000 de salariați.

De asemenea, structura salariaților în sectoarele economice s -a modificat: IND s -a redus cu 10
p.p., în timp ce serviciile s -au extins cu 7 p.p.; sectorul I T doar recent a început să aibă o
contribuție mai pronunțată la formarea de locuri de muncă.

3 Secțiunile econo mice sunt aferente nomenclatorului NACE Rev. 2. -10%-8%-6%-4%-2%0%2%4%6%
2001Q1
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1Descompunerea efectivului de salaria ți pe sectoare de activitate (YoY)
AGR CONS IND IT SB SERVICII Total
4,533
4,374
4300435044004450450045504600
2000-2008 2009-2015Numărul mediu de salariați (mii
persoane)
0%20%40%60%80%100%
2000-2008 2009-2015
SERVICII 29% 36%
SB 20% 22%
IT 2% 3%
IND 39% 29%
CONS 7% 8%
AGR 3% 2%Contribuții individuale la formarea
efectivului de salariați (2000 -2015)

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

5
O măsură uzuală în teoria modernă de search and matching , folosită pentru a analiza simultană
a ofertei și a cererii din piața muncii este indicatorul de tensionare (i.e. labor market tightness ),
definit ca raport între rata locurilor de muncă vacante ( V) și rata șomajului ( U)4.

Piața muncii este mai tensionat ă pe măsură ce indicatorul înregistrează creșteri, în esență sunt
mai multe locuri de muncă create de firme (măsură a cererii) pentru a angaja potențialul de forță
de muncă ce se află în șomaj (măsură a ofertei). Figura 3 ne exemplifică evoluția indicatoru lui
pentru perioada 2005 – 2016.

Figura 3 . Tensionarea pieței forței de muncă

T Q1 Q2 Q3 Q4
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Sursa: Calcule proprii
Din graficul termic , observăm că pragurile maxime de tensionare au fost înregistate în perioada
2007 – 2008, ulterior valorile au fost minime, cauzate de mișcări ale ambelor componente: atât
reducerea cererii, cât și creșterea ofertei.

4 A fost folosită măsura ratei șomajului BIM. 00.050.10.150.20.250.30.350.4
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1TENS (V/U)
6090120150180210
2013Q1
2013Q2
2013Q3
2013Q4
2014Q1
2014Q2
2014Q3
2014Q4
2015Q1
2015Q2
2015Q3
2015Q4
2016Q1
2016Q2
2016Q3
2016Q4Rata șomajului și rata locurilor de
muncă vacante (2013Q1=100)
U V

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

6
Începând cu anul 2003, indicatoru l începe să crească, pe fondul majorării numărului de locuri
de muncă vacante, ulterior din anul 2015 efectul este amplificat de reducerea șomajului; c eea
ce ne readuce în zona portocalie de avertizare cu privire la acumularea de presiuni.

Pentru perioada avută în vedere, ecartul dintre r ata de creștere a salariului și a productivității
(exprimat ca modificări anuale) a fost preponderen t pozitiv, la un prag mediu de 10% pentru
SB și SP. Sectorul IND a fost caracterizat de un ecart mai redus, respectiv 8% ( fiind astfel mai
ancorat în fundamentul productivității) – vezi figura 4 .

Figura 4. Rata de creștere a salariului și a productivității (termeni anuali)

Sursa: Calcule proprii
Pentru SB scăderea din 2010 este cauzată de măsura de reducerea a salariilor personalului
bugetar. După acest moment, ecartul a fost menținut, dar începând cu 2014 salariile au începând
să crească. Acest trend fiind prezent și la nivelul celorlalte 2 sectoare avute în vedere.

Începând cu anul 2013 costurile totale cu forța de muncă au început să fie decuplate de evoluția
productivității , în condițiile în care evoluția prețurilor a fost nesemnificativă. Decalajul a fost
transmis în reducerea exportului net, dar exporturile noastre au fost sprijinite de o evoluție
descen dentă a REER (menținerea competitivității). Detalii în figura 5 .

Presiunile acumulate la pieței muncii sunt transmise în reducerea competitivității prin următorul
mecanism: majorarea costurilor cu forța de muncă determină creșterea REER, măsură a
competit ivității întrucât depinde de evoluția internă și este reflectat prin majorarea prețurilor
produselor și serviciilor, iar în final competitivitatea exporturilor scade.
-1001020304050
010203040506070809101112131415
YOY_W_SP_SA YOY_PROD_SP_SA
-30-20-100102030405060
010203040506070809101112131415
YOY_W_SB_SA YOY_PROD_SB_SA
-10010203040
010203040506070809101112131415
YOY_W_IND_SA YOY_PROD_IND_SA8.2210.8710.62
6789101112
IND SP SBEcart mediu între salariu și
productivitate

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

7
Figura 5 . Evoluția costurilor cu forța de muncă în raport cu poziția competitivă5

Sursa: Calcule proprii

Restul lucrării este structurată astfel: secțiunea 2 cuprinde literatura de specialitate. În
următoarea secțiune, vom prezenta modelul și modalitatea de implementare , urmând să
prezentăm rezultatele cercetării în capitolul 4. În final prezentăm concluziile și referințele
bibliografice.

5 Cele 2 regresii sunt estimate pentru perioada 2000 – 2016. 8595105115125135145155
2013Q1
2013Q2
2013Q3
2013Q4
2014Q1
2014Q2
2014Q3
2014Q4
2015Q1
2015Q2
2015Q3
2015Q4
2016Q1
2016Q2
2016Q3Tendin țe ale competitivității (2013Q1=100)
LCI REER EXN PROD_SA HICP
y = 0.3913x -0.0096
R² = 0.0714
-0.15-0.1-0.0500.050.10.150.2
-0.05 0 0.05 0.1 0.15REER (QoQ)
LCI (QoQ)REER=f(LCI)
y = -222.37x + 14865
R² = 0.6649
-18000-16000-14000-12000-10000-8000-6000-4000-20000
60.00 80.00 100.00 120.00 140.00EXN
REEREXN=f(REER)

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

8
2. Literatura de specialitate

Pentru a identifica șocurile structurale trebuie să avem un model care să ne indice
dinamica ”normală” sau cea implicită pe care teoria economică o aște aptată sau o discută.
Ulterior, diferențele dintre nivelul observat și cel estimat sunt atribuite unor serii de șocuri
aleatoare .

Din grupul de modele intens folosite pentru a investiga impactul șocurilor regăsim: modele
VAR identificate printr -o paletă la rgă de scheme, modele semi -structurale (construite în jurul
unui nucleu simplu de ecuații) sau modele generale de echilbru stocastic ( engl. Dynamic
Stochastic General Equilibrium – DSGE).

Următoarea problemă pe care o punem este în ce direcție de semn acț ionează diferitele șocuri;
urmează traiectoria definită de teorie economică sau este complet contrazisă de evidențele
studiilor empirice?

O dispută puternică se concentrează în jurul importanței date șocului tehnologic în explicitarea
ciclului macroeconom ic, fundamentul teoriei fluctuațiilor economice reale ( engl. Real Business
Cycle – RBC) introdusă de către Kydland & Prescott (1982) . Structura de bază este un model
structural complet, cu prețuri flexibile în care agenții au planuri de maximizat și sunt a fectați de
șocuri tehnologice stocastice; predicția modelului este o corelație pozitivă între numărul de ore
lucrate și nivelul productivității muncii, deoarece șocul tehnologic acționează pozitiv asupra
cererii de forță de muncă a firmelor.

Galí (1999) contrazice informațiile oferite de modelul RBC prin utilizarea unui VAR identificat
prin restricții pe termen lung (à la Blanchard & Quah (1989) ), acesta suprinde un răspuns
negativ al numărului de ore lucrate în economie la impactul unui șoc tehnologic și corelație
pozitivă cu inovația non -tehnologică; o explicație fiind prezența simultană a altor șocuri, dar și
faptul că un model cu prețuri rigide are capacitatea de a genera rezultate similare – cu toate că
firmele vor observa un declin al costului margina l, acestea vor ajusta doar parțial prețul pe
termen scurt, ceea ce determină o creștere a cererii agregate inferioară productivității
înregistrate, iar cererea de forță de muncă se va reduce.

Rezultate similare sunt oferite de modelul DSGE, cu fricțiuni a le prețurilor și salariilor, folosit
de Smets & Wouters (2002) pentru a descrie economia Zonei Euro: răspuns negativ al forței de
muncă ( proxy pentru ore lucrate) atunci când economia este lovită de un șoc tehnologic, în timp
ce salariul crește gradual (se punctează faptul că aceasta este problemă generală a modelelor cu
prețuri rigide). Șocul în oferta de muncă este similar: producția crește, iar salariul real
înregistrează o scădere semnificativă, ceea ce determină scăderea costului marginal, în final a
inflației.

În ceea ce privește contribuția istorică, pentru primul an șocul tehnologic are impactul cel mai
pronunțat asupra forței de muncă (38%), iar inovația ofertei de muncă determină în principal
nivelul dobânzilor; producția nu este afectată semnific ativ. Pe termen mediu spre lung (2,5 până
la 25 ani), inovația tehnologică și oferta de muncă cumulează aproximativ 40% din nivelul
producției (10% cu 27%), 25% din nivelul salariului (2% cu 24%) și peste 50% din dinamica
forței de muncă (9% cu 46%).

Peersman & Straub (2004) propun analiza șocului tehnologic prin identificarea unui model
VAR folosind restricții de semn impuse celor 5 variabile considerate (în spiritul schemei

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

9
dezvoltate de către Uhlig (2005) ); restricțiile sunt consistente atât cu teoria RBC, cât și cu
modelul cu prețuri rigide. Rezultatele sunt în favoarea paradigmei modelului RBC: pe de -o
parte numărul de ore lucrate crește în urma unui șoc tehnologic, iar pe de altă parte, acesta
contribuie semnificativ la fluctuațiile ciclice înregistr ate de Zona Euro. Observațiile sunt
robuste indiferent de natura staționară a seriilor folosite (în nivel sau în primă diferență) sau a
specificației input -ului muncă folosit (ore lucrate sau forță de muncă).

Abordarea descrisă anterior a fost aplicată pe cazul Ungariei: cu toate că persistența șocului este
mai redusă comparativ cu Zona Euro (ceea ce denotă o flexibilitate mai mare pentru piața
muncii), răspunsul factorului muncă la șocul tehnologic (definit în lucrare ca șoc de ofertă
agregată) rămâne poz itiv și semnificativ timp de 1 an de zile, iar contribuția inovației la
dinamica forței de muncă este semnificativă, alături de șocul în oferta de muncă ( Jakab &
Kaponya (2010) ).

Aplicând o abordare similară pentru datele economiei SUA, Dedola & Neri (200 6) găsesc de
asemenea corelația pozitivă sugerată de modelul RBC, indiferent de specificațiile folosite sau a
presupunerilor făcute: variabile folosite în modelul VAR sunt în nivel sau în prima diferență,
modificarea metodei de estimare sau consistența rez ultatelor indiferent de eșantionul de timp
utilizat.

Braun, Bock & DiCecio (2007) propun o abordare alternativă a modelului VAR din punct de
vedere al variabilelor considerate, orientată pe o segmentare mai puternică a pieței muncii (nu
doar în variabila salariu și input -ul de muncă), respectiv: fluxul muncitorilor (definit ca o rată
de identificare a unui loc de muncă și o rata de separare), fluxul locurilor de muncă (rata de
creare și distrugere a locurilor de muncă), numărul locurilor de muncă vacante.

Rezultatele nu sunt robuste față de orizontul de timp pentru care modelul este identificat, astfel
pe termen scurt șocul de ofertă agregată are efecte mai persistente asupra variabilelor din piața
muncii, dar pe termen mediu spre lung, impactul tehnologic se diminuează. O altă observație
este că șocul tehnologic are o importanță mai redusă față de inovațiile în cererea agregată pentru
explicitarea fluctuațiilor înregistrate pe piața muncii, dar se confirmă predicțiile paradigmei
RBC.

Includerea de fricțiu ni de tip search and matching sau a rigidităților nominale ale salariilor sunt
o modalitate de îmbunătățire a performanțelor modelelor DSGE relativ uzuală6. Folosind serii
de date pentru cazul economiei UK, Faccini, Millard & Zanett (2011) găsesc un răspun s pozitiv
al orelor lucrate atunci când are loc un șoc tehnologic, timp de maxim 3 trimestre (indiferent de
faptul că modelul presupune salarii rigide sau flexibile) și o evoluție negativă, puternică pentru
șocurile tehnologice specifice componentei de inv estiții.

În ceea ce privește descompunerea varianței, șocurile în oferta de muncă explică aproximativ
70% din varianța numărului de ore lucrate și pondere constantă de 15% pentru producție și
inflație, iar șocul tehnologic are contribuții de peste 40% la dinamica investițiilor și producției
și doar 7% pentru numărul de ore lucrate în economie.

6 Un model similar este dezvoltat de către o echipă a BNR ( Copaciu, Nalban & Bulete (2015) ).

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

10
3. Metodologie

Modelul de la care plecăm este cel propus de Peersman & Straub (2004) , cu observațiile
specifice unei economii ex -comuniste aflate în curs de dezvoltare (vezi Jakab & Kaponya
(2010)7).

În continuare vom prezenta metodologia de identificare a modelului VAR, plecând de la o
formă generală de reprezentare a unei forme struct urale ( Lutkepohl (2005) , Lutkepohl &
Kratzig (2004) )8:
𝚨∙𝑦𝑡=𝐴1∗∙𝑦𝑡−1+⋯+𝐴𝑝∗∙𝑦𝑡−𝑝+𝐁∙𝑢𝑡 (1)

Vectorul 𝑦𝑡, de mărime (𝐾×1), înmagazinează variabile endogene incluse în model, cuprinde
p lag-uri și matricea de coeficienți atașați, {𝐴𝑖∗}𝑖=1,𝑝̅̅̅̅ , de mărime (𝐾×𝐾). În plus, matricea 𝚨
este inversabilă și permite modelarea interacțiunilor contemporane între variabile, 𝐁 este o
matricea cu parametrii structurali, ambele au dimensiunea (𝐾×𝐾), iar 𝑢𝑡 reprezintă inovațiile
formei structurale.
Forma redusă corespunzătoare f ormei structurale din ecuația (1 ) se obține prin înmulțirea cu
matricea 𝐀−1:
𝑦𝑡=𝐴1∙𝑦𝑡−1+⋯+𝐴𝑃∙𝑦𝑡−𝑝+𝑒𝑡 (2)

Ne rezultă că {𝐴𝑖}=𝐀−1∙{𝐴𝑖∗} (𝑖=1,𝑝̅̅̅̅̅) sunt noile valori ale matricei de coeficienți și
reziduurile formei reduse, 𝑒𝑡 sunt exprimate sub o formă liniară:
𝑒𝑡=A−1∙B∙𝑢𝑡 (3)

Ecuația (3 ) mapează șocurile formei reduse în inovațiile structurale de bază, prin impunerea
unui set de restricții asupra parametrilor din matricea A și B.

Vom presupune că șocurile structurale, 𝑢𝑡, sunt necorelate și normalizate, pentru a respecta
proprietatea unui șoc structural, în consecință, matricea de varianță -covarianță devine o matrice
unitate ( Σ𝑢=𝐸[𝑢𝑡𝑢𝑡′]=𝐼𝐾). Suplimentar, vom face aceeași presupunere de normalizare pentru
matricea B (i.e. B=𝐼𝐾), astfel problema identificării va lua următoarea formă ( Σ𝑒=𝐸[𝑒𝑡𝑒𝑡′]):

Σ𝑒=𝐴−1𝐴−1′ (4)

Matricea de varianță -covarianță a formei reduse este simetrică, ceea ce înseamă că un număr de
𝐾(𝐾−1)/2 elemente nu oferă informații suplimentare pentru identificare exactă a sistemului .
O modalitate facilă este să folosim descompunerea Choleski (unde 𝑃 este o matrice
triunghiulară inferior):

Σ𝑒=𝑃𝑃′ (5)

7 Autorii adaptează modelul SVAR amintit anterior pentru pi ața forței de muncă din Ungaria, în ceea ce privește
seriile de date folosite în estimare.
8 Forma prezentată poate fi augmentată cu variabile exogene (care nu sunt modelate de dinamica sistemului
endogen) și termeni determiniști (constantă, trend liniar).

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

11
Dacă vom restricționa elementele redundante, atunci matricea 𝐴−1 devine triunghiulară inferior,
deci sistemul nostru este identificat exact , ceea ce înseamnă că factorizarea Choleski ne -a ajutat
să ne identificăm modelul.

În continuare vom prezenta o abordare diferită pentru a identifica șocurile structurale din
modelul VAR, respectiv implementarea restricțiilor de semn descrise în secțiunea anterioară
(pentru detalii metodologice suplimentare vezi Uhlig (2005) ).

Descompunerea matricei de varianță -covarianță în Σ𝑒=𝑃−1𝑃−1′ nu este unică, astfel dacă
considerăm matricea 𝑆, cu proprietatea că este ortogonală (i.e. 𝑆′𝑆=𝐼), atunci putem rescrie:

Σ𝑒=𝑃𝑃′=𝑃𝐼𝑃′=𝑃𝑆′𝑆𝑃′=𝑅′𝑅 (6)

Matricea 𝑅 nu mai este obligatoriu triunghiulară inferior , dar nu modifică informația conținută
în Σ𝑒, ceea ce înseamnă că numărul de extrageri aleatoare pentru 𝑆 ne va determina același
număr de descompuneri probabile, însă aceste extrageri aleatoare sunt verif icate în general față
de un set de restricții de semn, provenite din teoria economică.

Pe scurt , algoritmul de extragere a IRF -urilor presupune următoarele etape (pentru detalii vezi
Blake & Mumtaz (2012) ):

1. Se estimeaz ă modelul VAR în formă redusă și obținem 𝐴𝑖, Σ𝑒.
2. Calculăm 𝑃′=𝑐ℎ𝑜𝑙(Σ𝑒).
3. Extragem aleator o matrice ortogonală 𝑆.
4. Calculăm 𝐴−1=𝑅=𝑃′𝑆′.
5. Calcul ăm IRF -ul asociat matricei 𝐴−1.
6. IRF-ul respectă semnul?
 Dacă da, atunci o păstram.
 Dacă nu, atunci nu o păstrăm.
7. Repetăm 3 -6 până când am obținut N replicări.
8. Extragem mediana funcțiilor de răspuns la impuls și benzile de încredere (în general
cuantilele de 16% și 84%) .

Modelul VAR consideră următorul vector de variabile endogene : 𝑦𝑡=[𝑅,𝑌,𝑃,𝐻,𝑊].
Corespondența este următoarea: R este rata dobânzii pe termen scurt ( a fost folosită referința
ROBOR , cu maturitate 3 luni), Y măsoara nivelul producției (PIB real), P definește deflatorul
PIB (ca măsură a evoluției prețurilor din economie) și W este câștigul salarial real la nivel de
economie (ajustat cu deflatorul PIB).

Variabila H denotă numărul de ore lucrate în economie (în cazul analizei de robustețe a
rezultatelor, input -ul muncă este înlocuit cu efectivul de salariați din economie, notat cu E).
Seriile sunt logaritmate și ajustate sezon ier9, perioada cuprinsă în analiză este 2000 -2016,
frecvență trimestrială ( 68 de observații). Sursa datelor este BNR, INS, EUROSTAT.

Au fost incluse 4 lag -uri, conform criteriilor informaționale, dar și din considerentul că folosim
date trimestriale și do rim s ă surprindem efecte anuale. M odelul este estimat în nivel pentru a
surprinde în mod indirect cointegrarea dintre serii ( Sims, Stock & Watson (1990) ).

9 Cu excepția variabilei R pentru care am considerat transformarea ln(1+ROBOR3M).

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

12
Numărul de replicări a fost fixat la 50000, cu un burn inițial de 1500; p entru efectuarea
calculelor a fost folosit MATLAB 2016b.

În tabelul 1 sunt prezentate restricțiile de semn folosite pentru a urmări efectul șocurilor
structurale în economie.

Tabel 1. Restricții de semn
P Y R H W
Șoc de politică monetară (MP) + + –
Șoc de cerere agregată (AD) + + +
Șoc tehnologic (AS) – + +
Șoc în oferta de forță de muncă (LS) – + –
Sursa: Peersman & Straub (2004)

Informațiile furnizate de modelul SVAR sunt cuantificate prin analiza funcțiilor de răspuns la
impuls (IRF) și descompunerea istorică a seriilor din prisma șocurilor structurale (HD); această
din urmă analiză pleacă de la ideea că putem scrie modelul sub forma unui vector de medie
mobilă (VMA) și putem vedea care este contr ibuția istorică a fiecărui șoc.

Rezultatele sunt prezentate ca deviații de la baseline -ul dictat de modelul VAR (în absența
șocurilor), sub forma modificărilor în termeni anuali.

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

13
4. Rezultate

În cadrul acestei secțiuni vom analiza rezultatele pentru abordarea de bază, în care includem
numărul de ore lucrate și analiza de robustețe, atunci când înlocuim măsura forței de muncă cu
efectivul de salariați. De asemenea, prezentăm seriile de da te folo site în analiză (figura 6 ).

Figura 6 . Serii de date folosite în estimare

Sursa: INS, BNR, EUROSTAT
Toate variabilele prezintă trend și au fost supuse unor serii de rupturi structurale, generate în
principal de efectele crizei economice din 2008: reducerea PIB -ului real, creșterea dobânzilor
și cel mai notabil reducerea puternică a numărul de salariați.

4.1. Abordarea de bază

În abordarea de bază, forța de muncă din modelul VAR este măsurată prin intermediul
numărului de ore lucrate.

Observăm un efe ct ambiguu al numărului de ore lucrate , aproape de zero și nesemnificativ
statistic , în urma unui șoc de politică monetară, iar salariul în primele trimestre crește. Mai
trebuie menționat faptul că PIB -ul real crește timp de 10 trimestre, în timp ce prețur ile sunt
afectate pentru o perioadă mai mare. Dobânzile se ajustează asce ndent după 5 trimestre (figura
7).

Șocul de cerere agregată nu determină un răspuns semnificativ al orelor lucrate (mediana fiind
pozitivă), iar salariului este afectat negativ. O po sibilă explicație este că prețurile sunt afectate
pozitiv, iar acest lucru determină scăderea cantității reale, de aici putem vedea rigiditatea
salariului nominal . Politica monetară este restrictivă timp de 15 trimestre (figura 8).

Mediana numărului de ore lucrate este pozitivă în urma unui șoc tehnologic, ceea ce pare să
confirme predicția modelului RBC, nu este semnificativ statistic. Dobânzile se reduc pentru a
acomoda revenirea inflației la țintă (figura 9).

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

14
Figura 7 . Răspunsul variabilelor la un șoc de politică monetară (H inclus)

Sursa: Calcule proprii

Figura 8 . Răspunsul variabilelor la un șoc de cerere agregată (H inclus)

Sursa: Calcule proprii

Ultimul șoc (LS) determină scăderea dobânzilor, din considerentul că prețurile scad puternic,
iar efectul asupra numărului de ore lucrate rămâne ambiguu (cu toate că mediana răspunsurilor
este pozitivă).

Prin intermediul specificației de bază obținem în cazul tuturor șocurilor un efect nesemnificativ
pentru numărul de ore lucrate în economie, ceea ce nu ne oferă indicii cu privire la predicția
teoriei RBC. Seria de ore lucrate prezintă urme de zgomot și este posibil să nu fie suficient de
încărcată cu informație pentru a descrie componenta de forță de muncă.

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

15
Figura 9. Răspunsul variabilelor la un șoc tehnologic (H inclus)

Sursa: Calcule proprii

Figura 10 . Răspunsul variabilelor la un șoc în oferta de muncă (H inclus)

Sursa: Calcule proprii
Din descompunerea istorică, observăm că șocul tehnologic are contribuții de sub 10%,
indiferent de variabila analizată, ceea ce contravine teoriei RBC, care pune un accent puternic
pe acest tip de șoc.

Șocul de ofertă în forța de muncă explică aproximativ 40% din variabila ore lucrate, respectiv
20% din dinamica PIB -ului real.

Cea mai importantă contr ibuție pentru nivelul salariului real este dată de șocul de cerere
agregată, urmat de MP. Pentru rata dobânzii evoluția recentă este preponderent determinată de
AD (ca medie acest șoc a contribuit cu aproape 60%).

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

16
Figura 11 . Descompunere istorică a variab ilelor (H inclus)

Sursa: Calcule proprii -10-8-6-4-20246810
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1Deflator PIB (YoY)
MP AD AS LS NaN P-1.2-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1PIB real (YoY)
MP AD AS LS NaN Y
-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1Rata dobanzii (nivel)
MP AD AS LS NaN R-0.2-0.15-0.1-0.0500.050.10.150.20.25
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1Ore lucrate (YoY)
MP AD AS LS NaN H
-2-1.5-1-0.500.51
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1Salariul real (YoY)
MP AD AS LS NaN W0%20%40%60%80%100%
P Y R H W
NaN 12% 17% 17% 20% 19%
LS 30% 19% 9% 38% 8%
AS 1% 4% 3% 2% 7%
AD 7% 38% 58% 34% 46%
MP 50% 22% 13% 7% 20%Contribuții medii ale șocurilor la
descompunerea variabilelor

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

17
4.2. Analiza de robustețe

În această secțiune vom înlocui variabila ore lucrate cu efectivul de salariați în cadrul modelului
VAR și vom relua analiza IRF și HD.

Figura 12 . Răspunsul variabilelor la un șoc de politică monetară (E inclus)

Sursa: Calcule proprii

Figura 13 . Răspunsul variabilelor la un șoc de cerere agregată (E inclus)

Sursa: Calcule proprii

Prin această înlocuire, input -ul forței de muncă răspunde la cele 4 șocuri mai clar și în cazul
șocului în oferta de forță de muncă este semnificativ statistic pentru tot orizontul. Astfel,
efectivul de salariați crește timp de 5 trimestre în urma unui șoc de MP și de AD, iar în cazul
șocului tehnologic răspunsul es te clar pozitiv și de o magnitudine mai mare.

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

18
Celelalte variabile analizate în cadrul secțiunii anterioare prezintă răspunsuri similare. Din acest
punct de vedere avem rezultate robuste la modificarea input -ului muncă (vezi figurile 12 – 15).

Figura 14 . Răspunsul variabilelor la un șoc tehnologic (E inclus)

Sursa: Calcule proprii

Figura 15 . Răspunsul variabilelor la un șoc în oferta de muncă (E inclus)

Sursa: Calcule proprii

Față de specificația anterioară, descompunerea istorică ne relevă o creștere a șocului tehnologic:
un maxim de 14% în evoluția salariului real, iar pentru PIB real 7%. Șocul LS își reduce din
influență (doar la nivelul PIB -ului real crește până la 22%), iar cel mai important șoc care
dictează variabilitatea preponderentă a fiecăre i serii este cel de cerere agregată (maxim 63%
pentru rata dobânzii și minim 33% pentru deflatorul PIB).

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

19
Figura 16 . Descompunere istorică a variabilelor (E inclus)

Sursa: Calcule proprii -8-6-4-202468
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1Deflator PIB (YoY)
MP AD AS LS NaN P-1.2-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1PIB real (YoY)
MP AD AS LS NaN Y
-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1Rata dobanzii (nivel)
MP AD AS LS NaN R-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.4
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1Efectiv salariați (YoY)
MP AD AS LS NaN E
-2-1.5-1-0.500.511.5
2002Q1
2003Q1
2004Q1
2005Q1
2006Q1
2007Q1
2008Q1
2009Q1
2010Q1
2011Q1
2012Q1
2013Q1
2014Q1
2015Q1
2016Q1Salariul real (YoY)
MP AD AS LS NaN W0%20%40%60%80%100%
P Y R E W
NaN 17% 15% 17% 20% 21%
LS 12% 22% 9% 18% 3%
AS 7% 7% 4% 11% 14%
AD 33% 39% 63% 38% 47%
MP 30% 18% 7% 12% 16%Contribuții medii ale șocurilor la
descompunerea variabilelor

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

20
5. Concluzii

De-a lungul acestei lucrări ne -am propus să identificăm o serie de 4 șocuri structurale ( șoc de
cerere agregată, șoc tehnologic, șoc de politică monetară și șoc în oferta de forță de muncă ) în
cadrul unui model SVAR pentru piața muncii din România, folosind restricții de semn. De
asemenea, am vrut s ă evaluăm paradigma RBC la nivelul economiei românești și să vedem în
ce măsură șocul tehnologic și de ofertă în forța de muncă explică fluctuațiile economice.
Pentru modelul în care am inclus efectivul de salariați ca măsura a forței de muncă putem
conclu ziona din cele 2 analize (IRF și HD) că la nivelul economiei noastre input -ul muncă
răspunde pozitiv atunci când economia este supusă unui șoc tehnologic, dar acesta nu este
determinant în explicitarea fluctuațiilor economice; rezultatul fiind în linie cu teoria RBC.

În urma analizei introductive mai putem face o serie de observații succinte: între piața muncii
și piața bunurilor și serviciilor există o rigiditate asimetrică, manifestată prin faptul că GDP a
avut nevoie de 19Q pentru a reatinge niv elul din 2008, in timp ce IP doar de 10Q, în timp ce
seriile de șomaj vor converge către valoarea pre -criză în 28 de trimestre ( ANOFM ), respectiv
18 trimestre (BIM).

Dacă este să privim indicatorul de tensionare a pieței forței de muncă, ca un sistem de avertizar e
timpurie a acumulării de presiuni, atunci alarma a fost trasă: suntem în zona portocalie
(nivelurile pre -criză).

Pentru întreaga perioadă analizată dinamică salarială a fost decuplată de nivelul productivității,
în medie cu 10 puncte procentuale pentru sectorul bugetar și cel privat, iar acest ecart contribuie
negativ la competitivitatea exporturilor.

Rigiditatea pieței forței de muncă trebuie introdusă și analizată într -un cadru adecvat, în acest
sens, lucrarea poate fi îmbunătățită prin construirea unui model DSGE cu fricțiuni pe piața
muncii, deoarece permite modelarea acestui bloc în strânsă legătură cu restul economiei.

Sesiunea științifică a studenților Facultății de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori, aprilie 201 7

21
6. Bibliografie

Blake, A & Mumtaz, H 2012, 'Applied Bayesian econometrics for central bankers', CCBS
Technical Handbook No. 4.

Blanchard, OJ & Quah, D 1989, 'The Dynamic Effects of Aggregate Demand and Supply
Disturbances', American Economic Review, vol 79, no. 4, pp. 655 -673.

Braun, H, Bock, RD & DiCecio, R 2007, 'Supply shocks, demand shocks, and labor market
fluctuations', Federal Reserve Bank of St. Louis Working Paper Series, no. 15.

Copaciu, M, Nalban, V & Bulete, C 2015, 'R.E.M. 2.0 – Model DSGE cu euroizare parțială',
Colocviile de politică monetară, vol VIII.

Dedola, L & Neri, S 2006, 'What Does a Technology Shock Do? A VAR Analysis With Model –
Based Sign Restrictions', ECB Working Papers, no. 705.

Faccini, R, Millard, S & Zanett, F 2011, 'Wage rigidities in an estimated DSGE model of the
UK labour market', Bank of England Working Papers, no. 408.

Galí, J 1999, 'Technology, Employment and the Business Cycle: Do Technology Shocks
explain Aggregate Fluctuations?', American Economic Review, vol 89, no. 1, pp. 249 -271.

Iordache, ȘC & Pandioniu, ML 2014, 'Sondajul privind mecanismul de formare și modifi care a
prețurilor în România', Caiete de studii BNR, no. 36.

Jakab, ZM & Kaponya, É 2010, 'A Structural Vector Autoregressive (SVAR) Model for the
Hungarian labour market', MNB Working Papers, no. 11.

Kydland, FE & Prescott, EC 1982, 'Time to Build and A ggregate Fluctuations', Econometrica,
vol 45, pp. 329 -359.

Lutkepohl, H 2005, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Berlin.

Lutkepohl, H & Kratzig, M 2004, Applied Time Series Econometrics, Cambridge University
Press, Cambridge.

Peersman, G & Straub, R 2004, 'Technology Shocks and Robust Sign Restrictions in a Euro
Area SVAR', ECB Working Papers, no. 373.

Sims, CA, Stock, JA & Watson, MW 1990, 'Inference in linear time series models with some
unit roots', Econometrica, vol 58, pp. 113-144.

Smets, F & Wouters, R 2002, 'An Estimated Stochastic Dynamic General Equilibrium Model
of the Euro Area', ECB Working Papers, no. 171.

Uhlig, H 2005, 'What are the effects of monetary olicy on output? Result from an agnostic
identification proc edure', Journal of Monetary Economics, no. 52, pp. 381 -419.