BABEŞ–BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM, KOLOZSVÁR

KÖZGAZDASÁG- ÉS GAZDÁLKODÁSTUDOMÁNYI

KAR

Munkanélküliséget befolyásoló tényezők elemzése

Készítette:

Gőrgicze Sándor, GFC

2012

Tartalomjegyzék

MUNKANÉLKÜLISÉGET BEFOLYÁSOLÓ TÉNYEZŐK ELEMZÉSE...............3

1. BEVEZETŐ............................................................................................3

2. IRODALMI ÁTTEKINTÉS............................................................................4

3. MÓDSZERTAN......................................................................................5

3.1. Linearitás vizsgálata...................................................................8

3.2. A hibatagok normális eloszlásának vizsgálata............................9

3.3. Normális eloszlás vizsgálata.....................................................10

3.4. Heteroszkedaszticitás vizsgálata..............................................10

3.5. Kollinearítás vizsgálata.............................................................11

Összefoglaló...........................................................................................12

2 | P a g e

Munkanélküliséget befolyásoló tényezők elemzése

1. Bevezető

Az elemzés során azt vizsgálom, hogy az európai országokban, hogyan és mi befolyásolja

a munkanélküliségi rátát. A dolgozatomban különböző szakcikkek alapján kiválasztott

befolyásoló faktorokat vizsgáltam, mely során egy gazdasági modellt állítottam fel.

Munkanélkülinek (állástalannak) hívunk minden olyan személyt, aki egy adott időpontban

nem munkaképtelen, vagyis képes és szeretne is dolgozni, viszont mégsem talál vagy nincs

munkája. A közgazdaságtan megfogalmazása szerint a munkanélküliek és a foglalkoztatottak,

vagyis a munkaerő piacán jelen lévők együttesen alkotják a munkaerő-állományt, más néven az

aktív lakosságot. Ezek alapján tehát elmondható, hogy a munkanélküliségi ráta nem más, mint a

munkanélküliek számának és a munkaerő-állománynak a hányadosa, százalékos formában

kifejezve.

A kommunizmus, valamint a szocialista felfogások eltűnése után gyökeresen

megváltozott a munkaerő piac, míg akkoriban az volt a legfontosabb, hogy mindenkinek legyen

munkája ez a felfogás, mostanra már feledésbe merül. A 90-es évek elejétől a rendszerváltás

következtében alapvetően megváltoztak a társadalom szerveződésének és irányításának elvei és

egyre jobban felértékelődött az iskolázottság, a szakképzettség és a szaktudás. A 90-es évek

végére a különböző társadalmi csoportok zártabbá váltak, a ki-, illetve belépés egyre nagyobb

erőfeszítést igényel. Ha csak a romániai Nemzeti Statisztikai Hivatal adatai nézzük, akkor is

elmondható, hogy az elmúlt évek trendjei azt mutatják, hogy egyre nő az állástalanok száma az

előző időszakokhoz képest. A munkanélküliség további növekedésére számítanak az elemzők,

bár jövőre a munkahelyteremtés prioritás.

Tehát elmondhatom, hogy egy igenis aktuális téma, amely nagyon sok politikust vagy

közgazdászt foglalkoztat, amely elleni küzdés a felsőház mindennapjaivá vált, holott az én

véleményem is több szakértővel együtt az, hogy a foglalkoztatottság növelése sokkal fontosabb

szempont kell, legyen, mint a munkanélküliség csökkentése. Nagyon fontos viszont azt is

figyelembe venni, hogy a magas fokú munkanélküliség, óriási társadalmi költségekkel jár. Ezen

okokból kifolyólag fontosnak tartom elemezni a munkanélküliségi rátát befolyásoló tényezőket,

3 | P a g e

ezek hatását a munkanélküliség alakulására, hisz ha megtudjuk, hogy mik azok a tényezők amik

legjobban hatással vannak a rátára, akkor célszerűen, megfelelő gazdasági tényezőkkel tudunk

javítani rajta.

2. Irodalmi áttekintés

Több a munkanélküliségi rátával foglalkozó tanulmány is megjelent az évtizedek során.

Több neves közgazdász is foglalkozott e kérdés boncolgatásával. Boianovsky, M és Presley, J. R.

(2009) tanulmánya azon az elméleten alapszik, amellyel már az 1930-as években foglalkoztak,

mely szerint kapcsolat van a nemzeti bankok által meghatározott alapkamatláb és a

munkanélküliségi ráta alapján. Árakra vonatkozó előrejelzések alapján levezetik a pénztömeg, az

általános kamatláb, a reálbérek és a munkanélküliségi ráta közötti kapcsolatot. Rámutatnak, hogy

a monetáris politika segítségével befolyásolható a munkanélküliségi ráta.

Második dolog, amely egy közgazdász eszébe jut, mint befolyásoló tényező az az

infláció. Az árstabilitás minden ország nemzeti bankjának egyik legnagyobb kihívása, mely

Kooros, S. K. (2008) tanulmánya szerint a munkanélküliségi ráta egyik nagy befolyásoló

tényezője. Szintén ugyanebben a tanulmányban olyan makro ökonómiai változókat azonosított,

mely alapján a GDP, az alapkamat, az államadósság, az inflációs ráta a minimálbér mind

befolyásolják a munkanélküliségi rátát. Ezek közötti kapcsolatot egy többváltozós regressziós

modellbe mutatta be. A makro ökonómia fontos következtetése, hogy a foglalkoztatás általában

együtt hullámzik a gazdaság teljesítményével, amit például a GDP segítségével mérhetünk. Ezt

az állítást látszik igazolni, hogy a munkanélküliség mértéke a gazdasági válságok idején a

legnagyobb.

Befolyásoló tényező a jövedelmek alakulása is, hiszen az meghatározza, hogy egy

személynek megéri-e dolgozni, vagy ha ez a jövedelem nagyon alacsony, például akkor

kihasználja a munkanélküli segély nyújtotta lehetőséget. Persze, ezt befolyásolja a munkakedv, a

kivándorlási vágy, vagy a családi állapot is.

A nettó export, mint fontos befolyásoló tényező különböző tanulmányok alapján

elmondható, hogy a munkanélküliségi ráta egyik befolyásoló tényezője. A tanulmányban

4 | P a g e

bemutatják, hogy a kettő között negatív kapcsolat áll fenn, mind emellett magyarázatot is adnak,

mely szerint a nagy nettó export, a hazai valuta leértékelődéséhez vezet, amely nem kedvező a

befektetőknek, így munkahely sem teremtődik.

3. Módszertan

A tanulmány során az OLS1 módszert alkalmaztam, tehát ez alapján állítottam, fel a

modellem, amelyet tesztelések alá vetettem, a különböző az eredményt befolyásolható „hibák”

kiküszöbölése miatt. Az adatokat az eurostat adatbázisából vettem, mindegyiket a 2010-es évre

vonatkozóan. A tanulmány alapjául szolgáló adatokat az alábbi táblázat tartalmazza:

Táblázat 1: A munkanélküliségi rátát befolyásolható adatok halmaza

Forrás: Eurostat, saját készítés

1 Legkissebb négyzetek módszere5 | P a g e

Az adatok helyessége, valamint hiányossága miatt, ahhoz, hogy a legprecízebb és

legmegfelelőbb modellt tudjam felállítani a hiányos adatsorokat kivettem az elemzésből így

látható az alábbi táblázatban az elemzés alapját képező adathalmaz:

Táblázat 2: A munkanélküliségi rátát befolyásolható adatok halmaza

Forrás: Eurostat, saját készítés

A továbbiakban a Gretl statisztikai program segítségével állítottam fel a modellt. Az

alábbi ábrán látható, hogy az excel táblából, hogyan importálta át az adathalmazt a program, így a

munkanélküliségi ráta és abszolút értéke mellett, megtalálható az infláció, a nettó jövedelem, a

nettó export, a minimálbér, a betéti alapkamat, az álla,adosság, valamint a GDP értéke is. Ezen

adatokat az Eurostat adatbázisából valamint pár ország nemzeti bankjának a honlapján kaptam

meg a 2010-es évre vonatkozóan.

Amint észrevehető ezen változók az irodalmiáttekintésben is leírt tanulmányok alapján

kerültek be az elemzésbe, ezeket szeretném vizsgálni mint a munkanélküliségi rátá

befolyásolható tényezők.6 | P a g e

Ábra 1: A munkanélküliséget befolyásló tényezők

Forrás: Gretl, saját szerkesztés

A következőkben fontos volt, azon változókat kivenni a modellből, melyek nem

szignifikánsabb. A modellből egyesével vettem ki az ilyen változókat és mindig a legnagyobb p

értéküt, hisz ha megtartom a nagyot, akkor hibázok. Ezek után, egy olyan modellt kaptam,

melyben három szignifikáns gazdasági mutató maradt benn, ez az infláció, a nettó jövedelem és a

nettó export.

A p értékek alapján felírható az a lineáris egyenlet, amit keresünk, mely kapcsolatot

teremt a munkanélküliség és a szignifikáns változóink között. Tehát:

Munkanélküliségi ráta = 17,46 -1,36*Inflacio-0,0065*Nettó jöv.-0,00019*Nettó exp.

A munkanélküliséget ellentétesen befolyásoló tényező az infláció, vagyis ha egy

egységgel nő az infláció az akkor 1,36 egységgel csökkenti a munkanélküliségi rátatát. Hasonló

képpen a nettó export és nettó jövedelm is, bár ezek sokkal kisebb mértékben.

7 | P a g e

Ábra 2: A szignifikáns változók

Forrás: Gretl, saját szerkesztés

A modell felépitésekor látható még pár igen fontos információ. Észrevehető, hogy az is,

hogy a modell globálisan létezik, hiszen az F teszthez rendelhető p érték tart a 0-hoz, és az R 2 tart

az 1-hez, vagyis a magyarázó változók, jól magyarázzák a függő változót.

A következőkben ahhoz, hogy egy modell megfelelő legyen különböző teszteket kell

végigfuttatni az esetleges hibák kiküszöbölése miatt.

3.1. Linearitás vizsgálata

Az első teszt amit elvégzünk az a linearítás tesztje, vagyis arra vagyunk kiváncsiak, hogy

lineáris kapcsolat jelen van-e ugy ahogy mi ezt feltételeztük. A null hipotézis az, hogy a

kapcsolat egy lineáris kapcsolat. P valószínűségi érték pedig 0,51 ami meghaladja az 5%-ot igy

5%-s szignifikancia szint mellett azt mondhatom, hogy nem vetem el a H0-t, vagyis megtartom,

tehát kijön a lineáris kapcsolat a változók között. Másképpen, 51%-ot tévednénk ha elutasítanánk

a null hipotézist, mely nagyon nagynak számít.

8 | P a g e

Ábra 3: Linearítás vizsgálata

Forrás: Gretl, saját szerkesztés

3.2. A hibatagok normális eloszlásának vizsgálata

A normális esetben a hiba normáleloszlású, 0 várható értékű. Ezt teszteljük a második

tesztünkkel.

Ábra 4: A hibatagok normális eloszlásának vizsgálata

Forrás: Gretl, saját szerkesztés

Látható a fenti ábrán, hogy a null hipotézis az, hogy normális elszólásúak a hibatagok,

amelyet nem tudunk elvetni, mivel a p érték ismét meghaladja az 5%-ot, így nagyon sokat

tévednénk, ha elutasítanánk a H0-t. Tehát a modell az eddigi tesztek alapján rendben van.

9 | P a g e

3.3. Normális eloszlás vizsgálata

A következő teszt, amelynek alávetjük a modellünk az a normális eloszlás tesztje. A teszt

során azt vizsgáljuk, hogy a modell jól leírja a mérési értékeknek a várható érték körüli

szóródását.

Ábra 5: Normális eloszlás vizsgálata

Forrás: Gretl, saját szerkesztés

A fenti ábra is azt mutatja, hogya modellünk normális eloszlású. A teszt során a null

hipotézis, az hogy az eloszlás normális, és mivel a p érték 0,49 ismét megtartjuk a null hipotézist,

tehát ismét jó teszt eredmény jött ki.

3.4. Heteroszkedaszticitás vizsgálata

A következő tesztünk a heteroszkedaszticitás tesztje, ami a hibatagok szórásnégyzetének

állandóságát vizsgálja. Ha egy modell heteroszkedasztikus, az azt jelenti, hogy a szórásnégyzetek

10 | P a g e

időben változnak. A modell szempontjából az a jó, ha a szórásnégyzetek állandók, tehát ha a

modell homoszkedasztikus.

Ábra 6: Heteroszkedaszticitás vizsgálata

Forrás: Gretl, saját szerkesztés

A fenti ábrán látható, hogy a null hipotézisünk az, hogy a heteroszkedaszticitás nincs

jelen. A p értékünk ismét magas, így sokat tévednénk, ha elvetnénk a null hipotézist, így meg kell

tartsuk, tehát egy homoszkedasztikus modellünk van. Ami azt jelenti, hogy a szórásnégyzetek

időben nem változnak.

3.5. Kollinearítás vizsgálata

A legkisebb négyzetek módszere esetén az adatoktól elvárjuk, hogy megfeleljenek

bizonyos tulajdonságoknak, illetve éppen ellenkezőleg, hogy bizonyos hiba lehetőségek ne

lépjenek fel. Egyik ilyen tulajdonság az amikor a magyarázó változók lineárisan függenek

egymástól. Ahhoz, hogy releváns eredményt kapjunk nem szabad, hogy egymástól függjenek

ezek a változók. Ezt a jelenséget multikollinearitásnak hívjuk és a kollinearítás tesztjével

elemezzük.

11 | P a g e

Ábra 7: Kollinearítás vizsgálata

Forrás: Gretl, saját szerkesztés

A teszt eredménye a fenti ábrán látható. Kiolvasható, hogy a 10 feletti értékek

kollinearitási problémát jelenthetnek. Látható, hogy minden egyes változó értéke 10 alatt van,

tehát a modell ebből a szempontból is megfelelő.

Összefoglaló

Az irodalom jegyzékben bemutatótt szakcikkek alapján elmondható volt, hogy több olyan

makrogazdasági mutató is befolyásolhatja a munkanélküliségi rátát, mely csak monetáris plitikai

eszközökkel nem könnyen befolyásolható. Látható az is, hogy több neves szakértő modellje sem

egyezik, tehát nagyon komplex témáról van szó. Az általam felállított modell sem egyezik meg

teljes mértékben a szakcikkekben olvasottakkal. Kooros, S. K. (2008) szerint a GDP, az

alapkamat és az államadósság is nagymértékben befolyásolja a munkanélküliséget, ameleyek a

mi modellünk felállításakor kiestek, mivel nem voltak szignifikáns változók.

A tesztek lefuttatása után az kaptuk, hogy a modellünk, nem rendelkezik semmilyen nem

kívánt tulajdonsággal, így elmondható, hogy a munkanélküliségi rátát az infláció, a nettó

12 | P a g e

jövedelem, valamint a nettó export tudja befolyásolni a legjobban. A felállított függvény alapján

is látható, hogy az inflációs ráta növekedése a munkanélküliségi ráta csökkenéséhez vezet, ez

helyes, hiszen a gazdaság növekedési szakaszában az árak növekednek és a munkaerő nő, így a

munkanélküliségi ráta csökken. Látható az együtthatókból, hogy nagyon kicsi a többi együttható,

így a legnagyobb befolyása az inflációs rátának van.

Normális, hogy a munkavállalást és a munkanélküliséget nem csak ezen tényezők

befolyásolják. Vannak kevésbé mérhető, számszerűsíthető faktorok is. Sokan úgy vélik, hogy a

munkaerőpiac tisztán racionális, haszonmaximalizáló döntéseken alapuló modellezése nem

lehetséges. Hiszen ne felejtsük az az emberi mivoltunkat és ezzel együtt a személyes

kapcsolatokat. Ahogy tudjuk, tapasztaljuk ezen a területen különösen, meghatározóak ezek a

kapcsolatok, úgy a munkavállalók, mint a munkaadók számára. Ha egy munkanélkülinek jó

személyes kapcsolatai vannak egy vállalatnál, szívesebben helyezkedik el itt, még akkor is, ha a

bérek tekintetében nem a legkedvezőbb helyet választja.

Emellett fontos szerepe van a munkapiaci döntéseknél a béren kívüli juttatásoknak

(például prémiumok, kaja bon, munkahelyi étkeztetés), amelyek sok esetben nem is pénzben

kerülnek kifizetésre. Az ilyen tényezők nagy része egyáltalán vagy csak korlátozott módon

építhetők be a munkagazdaságtan makrogazdasági modelljeibe.

A munkanélküliséget befolyásoló tényezők feltárásával lehetőségünk nyílik, különböző

monetáris és nemzetpolitikai eszközökkel, akár recesszióban is a munkanélküliség csökkentésére,

ezzel együtt indirekt módon a gazdaság fellendítésére, hiszen így nagy mértékű társadalmi

összegeket tudunk megspórolni.

13 | P a g e

Irodalomjegyzék

1. Boianovsky, M. és Presley, J. R. (2009), The Robertson connection between the natural

rates of interest and unemployment, Structural Change and Economic Dynamics 20, 136-

150 old.

2. Kooros, S.K. (2008), In search of general model of unemployment, Advances in

Competitiveness Research, Vol. 16, 195-212 old.

3. Mussard, S. És Philippe, B. (2008), Okun’s law, creation f money and the decomposition

of the rate of unemployment, Economics Letters 102, 7-9 old.

4. Ramanathan, R. (2003), Bevezetés az ökonometriába, Panem KFT., Budapest

5. Economy Watch (2010) : Unemployment and inflation,

http://www.economywatch.com/unemployment/inflation.html , letöltve: 2012.03.26

6. Dr. Madsen Pirie (2010): Inflation and unemployment,

http://www.adamsmith.org/blog/tax-and-economy/inflation-and-unemployment, letöltve:

2012.03.26

7. Eurostat Database, http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home

letöltve: 2012.03.26-2012.04.02

14 | P a g e