PRODUKČNÍ PŘÍSTUP K ODHADU POTENCIÁLNÍHO PRODUKTU APLIKACE PRO ČR 1

4 2007 NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR PRODUKČNÍ PŘÍSTUP K ODHADU POTENCIÁLNÍHO PRODUKTU APLIKACE PRO ČR 1 Miroslav Hloušek, Jiří Polanský Předmluva Teno článek je součásí ripychu, zaměřeného na problemaiku odhadu poenciálního produku, rovnovážné míry nezaměsnanosi a mezery výsupu v České republice. V našem příspěvku se zabýváme odhadem poenciálního produku pomocí produkčního přísupu a lehkému srovnání s osaními přísupy. Další dva články ripychu (publikované kolegy v omo vydání Národohospodářského obzoru) pak posupně pojednávají o rovnovážné úrovni nezaměsnanosi (NAIRU) a omu odpovídající mezeře nezaměsnanosi a dále pak analýze zveřejňovaných hodno mezery výsupu a nejisoě v publikovaných daech éo veličiny. Úvod Poenciální produk bývá obvykle definován jako aková úroveň reálného výsupu, kerá může bý vyrobena s danou produkční echnologií a výrobními fakory, aniž bude způsobova změnu v inflaci. Jinými slovy, v rámci ohoo přísupu není odhad poenciálního produku svázán s určiou konkréní mírou inflace, ale pouze s absencí laků na její změnu. 2 Hodnoa poenciálního produku je jedním z klíčových ukazaelů ekonomiky. V současné době odhadují cenrální banky poenciální produk s následným cílem vypočía mezeru výsupu, kerá se používá jako jeden ze základních ukazaelů pro rozhodování o změně úrokových sazeb. Mezera produku je definována jako procenní odchylka reálného výsupu od jeho poenciální úrovně. Mezera reálného produku je oiž nejen běžně užívaným ukazaelem pozice ekonomiky v rámci hospodářského cyklu, ale je aké klíčovým ukazaelem popávkových inflačních laků. 3 Fiskální auoria (Minisersvo financí) používá poenciální produk pro výpoče srukurální a cyklické komponeny rozpočového deficiu. 4 Je edy zřejmé, že odhad poenciálního produku je klíčový pro vhodné nasavení hospodářské poliiky. Především v rámci inflačního cílování může španý odhad poenciálního produku a následné vypočíání mezery výsupu vés k neopimálnímu nasavení úrokových sazeb, keré může přinés ekonomické a sociální náklady. Poenciální produk bývá zoožňován s rendem skuečného produku. Z ohoo rendu se následně vypočíává mezera výsupu, kerá se definuje jako rozdíl mezi skuečným a poenciálním produkem (edy rendem skuečného produku). Mezera výsupu je pak udávána jako procenní odchylka k poenciálnímu produku. Poenciální produk je nepozorovaná veličina, a proo je nuné jej odhadnou. K omuo odhadu lze použí řadu meod. V našem příspěvku se zaměříme na odhad pomocí produkčního přísupu, 1 Teno příspěvek vznikl za podpory granu GAČR č. 402/05/2172 a projeku MŠMT Výzkumného cenra č. 1M0524. 2 Tuo definici používá Česká národní banka. 3 Jak uvádějí Beneš Hlédik Vlček (2005), lepším ukazaelem inflačních laků jsou reálné mezní náklady, keré nejsou ovlivněny pouze mezerou výsupu, ale aké mezerou reálných mezd a osaními cenami výrobních fakorů. 4 Srukurální rozpoče odpovídá rozpoču bez vlivů hospodářského cyklu, edy pokud ekonomika operuje na úrovni poenciálního produku. Srukurální defici ukazuje například na expanzivní fiskální poliiku. 3

NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR 4 2007 edy na výpoče poenciálu z výrobních fakorů produkční funkce. Následné srovnání mezery výsupu vypočené i osaními meodami nám umožní ověři dosažené výsledky. Zbývající čás článku je srukurována následujícím způsobem. V čási 1 se seznámíme s produkčním přísupem k odhadu poenciálu. Čás 2 je zaměřena na sručný popis osaních meod. Třeí čás srovnává výsledky všech zmíněných přísupů. Závěr poé práci shrnuje a nasiňuje směry dalšího výzkumu. 1. Produkční přísup Produkční přísup k odhadu poenciálního produku reprezenuje nabídkovou sranu reálné ekonomiky. Výhodou éo meody je skuečnos, že umožňuje analyzova jednolivé fakory, keré přispívají k růsu poenciálního produku, edy echnologický pokrok, výrobní fakor práce a výrobní fakor kapiál. Odhad poenciálního produku pomocí produkčního přísupu využívá jednoduchou neoklasickou dvoufakorovou Cobb-Douglasovu produkční funkci. Tao funkce má var Y = A K L 1 α α, (1) kde Y zachycuje reálný hrubý domácí produk, L je práce, K označuje zásobu kapiálu, paramerα označuje podíl práce na reálném produku a A popisuje souhrnnou produkiviu fakorů (SPF). Tuo rovnici lze jednoduše převés na var, kerý vyjadřuje empa růsu reálného produku a výrobních fakorů Y / Y = ( L / L) + (1 α)( K / K) + A / A α. (2) Rovnice vyjadřující empo růsu poenciálního produku a jeho deerminan je pak éměř sejná: Y / Y = α ( L / L ) + (1 α)( K / K ) + A / A (3) Jednolivé proměnné však mají eno význam: Y je poenciální produk, L je poenciální zaměsnanos a A je rend v souhrnné produkiviě fakorů. Pokud máme k dispozici daa pro výše uvedená proměnné, je výpoče empa růsu poenciálního produku vcelku jednoduchý. Použié časové řady jsou podrobněji popsány v příloze, zde proo jen sručně. Poenciální zaměsnanos je dopočíána z NAIRU, její hodnoy jsou převzay z článku Němec (2007). Kapiálová zásoba je v čase málo proměnlivá, proo není nuné pracova s jejím rendem. Údaje o souhrnné produkiviě jsou převzay z publikace Hloušek (2007), kerý využil duální přísup k růsovému účenicví. Časová řada SPF je poé filrována pomocí Hodrick-Prescoova filru s cílem získa její rend. α je vypočíána jako podíl odměn výrobnímu fakoru práce na celkovém důchodu. Dosazením do rovnice (3) ak dosaneme empo růsu poenciálního produku. To je zobrazeno společně s empem růsu skuečného produku v grafu č. 1. Pro lepší srovnání jsme z emp růsu vypočíali index, a o opě pro poenciální i skuečný produk. 5 Výsledek je samozřejmě ovlivněn počáečním nasavením, keré jsme zvolili na základě odhadu České národní banky Podle ní se ekonomika v prvním čvrleí nacházela 0,4 % pod poenciálem. Výsledky můžee porovna na grafu č. 2. 5 Pro skuečný produk je hodnoa indexu zvolena jako: první čvrleí 1996 = 100. 4

4 2007 NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR Jednou z nejdůležiějších deerminan růsu poenciálního produku je růs souhrnné produkiviy fakorů. 6 Ta se ve věší míře projevuje především v období od roku 2001. Důvody lze mimo jiné spařova například v pokračujícím přílivu přímých zahraničních invesic. Ve sledovaném období nám průměrné empo růsu poenciálního produku vychází přibližně 2,5 procena ročně. 7 Naopak průměrné empo růsu skuečného produku je 3 %. Too srovnání však není příliš relevanní, lepší pohled nám nabídne mezera výsupu, kerou získáme odečením skuečného produku od poenciálu. Mezera výsupu je spolu s osaními přísupy zobrazena na grafu č. 3. Její analýzou se budeme zabýva později. Je řeba zmíni, že produkční přísup obsahuje někeré problemaické vlasnosi. První z nich je použií Hodrick-Prescoova (HP) filru pro získání rendu souhrnné produkiviy fakorů. Druhým problemaickým okruhem může bý používání neoklasické produkční funkce s konsanními výnosy z rozsahu. Graf č. 1: Tempo růsu skuečného a poenciálního produku (produkční přísup) 8 6 skuečný poeniální Tempa růsu (anualizováno) 4 % 2 0-2 -4 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2. Osaní meody Jak bylo zmíněno v úvodu, k odhadu poenciálního produku, resp. mezery výsupu exisuje řada meod. Tao čás příspěvku se zabývá sručným popisem někerých filračních echnik. Filry se dají zjednodušeně rozděli na jednorozměrné a vícerozměrné. Jednorozměrné filrační 6 Viz Hurník (2005). 7 Hájek a Bezděk (2000) provedli 6 varian odhadu poenciálního produku pomocí HP filru a produkčního přísupu s výsledným průměrným empem růsu poenciálního produku mezi 1,3 1,7 % ročně. Hurník (2005) odhadl růs poenciálního produku pomocí produkční meody přibližně 2 % ročně. 5

NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR 4 2007 echniky jsou založeny na saisických meodách, keré se snaží rozloži časovou řadu reálného HDP na rendovou a cyklickou čás. Vícerozměrné meody na druhou sranu předpokládají někerou konkréní srukurální formu produkce, u keré následně odhadují paramery s cílem odhadnou její rend. 8 Graf č. 2: Skuečný a poenciální produk odhadnuý produkčním přísupem 1996=100 140 135 skuečný poeniální Výsup (index, 1996 = 100) 130 125 120 115 110 105 100 95 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 Nejvěším nedosakem jednorozměrných filrů je vychýlení koncových hodno. 9 S ohledem na význam, kerý zaujímá odhad poenciálního produku a produkční mezery v současném pojeí moneární poliiky, může mí oo vychýlení a s ním spojená nejisoa velmi zásadní důsledky pro budoucí vývoj reálného produku. Jak dodává Podpiera (2005), i vícerozměrné filry či jiné meody mohou do jisé míry využíva jednorozměrné filry. Příkladem je i námi zvolený produkční přísup, kde souhrnná produkivia fakorů je vyhlazena pomocí jednorozměrného filru a edy problémy s vychýlením koncových 10 hodno se přenášejí i do ohoo přísupu. 8 Podpiera (2005). 9 Navíc, jak uvádějí Hájek a Bezděk (2000), jsou pro věrohodný odhad rendu nuné alespoň dva uzavřené cykly. 10 Problémem obou přísupů jsou navíc časé revize da. Proo Podpiera (2005) navrhuje jinou meodu výpoču pozice ekonomiky v rámci hospodářského cyklu. Tao meoda využívá daa, kerá jsou konzisenní s CPI a kerá edy nepodléhají revizím. Podsaa ohoo přísupu spočívá v odhadu modelu, kerý se skládá z jednolivých rhů spořebního zboží. Rovnovážné ceny jsou výsledkem vzájemné 6

4 2007 NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR 2.1 Hodrick-Prescoův filr HP filr je poměrně časo užívaná meoda, jež se využívá k filraci rendové a cyklické čási časové řady. Pro výpoče poenciálního produku sačí pouze časová řada reálného HDP. Jediným vsupním paramerem, kerý pro opimální filraci musíme zada, je vyhlazovací konsana λ. Ta je určena jako poměr rozpylů šoku způsobujícího cyklické kolísání a šoku ovlivňujícího růs rendu. 11 Zřejmě nejvěší nevýhoda HP filru spočívá ve vychýlení koncových (případně počáečních) hodno. Jak uvádějí Hájek a Bezděk (2000), k omuo vychýlení dojde v okamžiku, kdy počáek a konec časové řady nezachycuje sejnou fázi cyklu. 12 Jiný poenciální problém může vyvsa s hodnoou parameru λ, kerý ovlivňuje hladkos rendového vyhlazení. Hodnoa ohoo parameru je volena arbirárně. 13 Posledním možným problém je skuečnos, že HP filr nebere v úvahu srukurální změny v ekonomice. Pokud srukurální změny probíhají posupně, nemusí znamena výraznější problém. Jednorázová změna ovšem může způsobi vychýlení odhadu. 2.2 Band pass filr Jiným jednorozměrným filrem je Band pass (BP) filr. BP filr je založen na spekrální analýze časových řad. Každou časovou řadu můžeme rozloži na nekonečně mnoho složek s různou frekvencí flukuací. Nás zajímá cyklická komponena, edy y pohyby v časové řadě, keré jsou v rozsahu periodici hospodářského cyklu. Teno rozsah definujeme jako šes až řice dva čvrleí (jeden a půl roku až osm le). 14 Band-pass filr dokáže zadrže jak flukuace s nižší frekvencí (spojené např. s růsem rendu), ak s vyšší frekvencí (spojené např. s chybami měření) a propusí pouze flukuace spojené s hospodářským cyklem. 15 V éo práci jsme použili Band-pass filr, navržený Chrisianem a Fizgeraldem (1999, 2003). 16 2.3 Kalmanův filr Jak již bylo napsáno výše, zřejmě nejvěší nevýhodou jednorozměrných filrů je skuečnos, že odhady na začáku a konci časové řady jsou nespolehlivé. Vícerozměrné filry mohou eno problém eliminova. Příkladem vícerozměrného filru je Kalmanův filr, kerý je založen na srukurálním modelu a může edy využíva informace i z jiných časových řad. Vícerozměrný Kalmanův filr může sníži nejisou na konci vzorku a navíc garanuje konzisennos se srukurálním modelem, se kerým je používán. 17 inerakce mezi spořebieli a výrobci. Ceny jsou deerminovány jednak mezními náklady a aké velikosí popávky. Za předpokladu neelasické nabídky povede růs nominálních výdajů k růsu CPI. Nadprůměrný růs spořebních cen na růs nominálních výdajů signalizuje fázi expanze. 11 Pro λ = 0 bude poenciální produk rovný současnému produku. Naopak, pro λ bude rendem přímka. 12 Pokud počáek a konec časové řady reálného HDP nezachycuje podobnou fázi cyklu, bude výsledný poenciální produk ažen na konci časové řady směrem dolů, vykazuje-li poslední pozorování ekonomiky známky recese a naopak. Možné řešení spočívá v prodloužení časové řady predikcemi očekávaného budoucího vývoje HDP, keré posouvá chybu dále do budoucnosi. 13 Pro čvrlení daa jsme použili λ = 1600, podle doporučení pánů Hodricka a Prescoa. 14 Nasavení je shodné s analýzou Socka a Wasona (1998), keří provedli analýzu pro USA. Věšina cyklů ve Spojených sáech odpovídá éo délce. 15 HP filr nedokáže eliminova vysokofrekvenční flukuace. 16 Jak dokládají Baxer a King (1999), pro analýzu hospodářských cyklů na čvrleních daech dávají oba dva yo filry (HP i BP) přibližně sejné výsledky. 17 Viz Beneš Hlédik Vlček (2005). 7

NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR 4 2007 Možnou nevýhodou používání Kalmanova filru pro odhad poenciálního produku je relaivní cilivos na zvolenou modelovou srukuru. Další kriickou vlasnosí použií Kalmanova filru je nasavení paramerů a počáečních podmínek. 18 V omo příspěvku uvádíme příklad jednoduchého Kalmanova filru, kerý využívá informace pouze z jedné časové řady a je posaven na následujícím modelu. Celkový výsup je součem (logarimů) poenciálu a mezery výsupu. Mezera výsupu je bílým šumem, poenciální výsup je modelován jako náhodná procházka s empem růsu. Tempo růsu poenciálu je další savovou veličinou, kerá se vyvíjí jako auoregresní proces a čásečně závisí i na rovnovážném (seady-sae) růsu. y = yˆ + y, (3) y = y + g + ν, (4) 1 1 yˆ = ν, (5) 2 = ss 0.6g + 1 0. g, (6) g 4 kde rovnice (3) je výsupová rovnice a rovnice (4)-(6) jsou savové. Značí logarimy pro jednolivé složky HDP. Rovnice (3) rozkládá logarimus reálného HDP y na souče logarimu cyklické složky empo růsu skuečného HDP, dosala do seady-sau. Šoky ŷ a logarimu rendové složky ν ss g 1 a ν y. Proměnná g v rovnici (4) označuje označuje empo růsu HDP, pokud by se ekonomika 2 v rovnicích (4) a (5) jsou definovány jako bílé šumy. Nasavení počáečních podmínek ohoo jednoduchého Kalmanova filru je zvoleno podle Fizové (2006) 19 Rozšířený Kalmanův filr, kerý vychází z Laxonova modelu (2000), je diskuován v Němcově (2007) příspěvku na jiném mísě ohoo vydání. Odhad ímo rozšířeným Kalmanovým filrem je převza beze změn z Němcova článku. 3. Srovnání výsledků Porovnání výše zmíněných meod k odhadu poenciálního produku je nejlepší ilusrova na druhé sraně éže mince mezeře výsupu. Graf č. 3 ukazuje mezery výsupu, vypočíané pomocí produkčního přísupu a osaních filračních echnik. Jak je z grafu vidě, odhady mezery výsupu jsou si relaivně podobné a indikují 2 cykly pro období 1996 2007 (současný cyklus ješě není uzavřen). Relaivním problémem může bý analýza posledních da, kerá s výjimkou BP a HP filru indikují značnou kladnou mezeru výsupu. Tako vysoká mezera výsupu může bý čásečně zkreslena díky neuzavřenosi cyklu či díky nedokonalé srukuře modelu. 18 O použií Kalmanova filru pro odhad poenciálního produku pojednává například Vlček (2002). 19 Teno přísup předpokládá, že růs reálného HDP je deerminován změnou mezery výsupu a hladkým růsem poenciálního produku. Hladký vývoj poenciálního produku je umožněn předpokladem, že produkční kapacia ekonomiky se dramaicky nemění mezi čvrleími. 8

4 2007 NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR Graf č. 3: Srovnání přísupu k odhadu mezery výsupu 8 6 4 Mezera výsupu Produkční přísup BP filer HP filer Kalmanův filr (jednoduchý) Kalmanův filr (Laxonův model) 2 0-2 -4-6 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 Je rovněž parné zvyšování negaivní mezery produku po měnové krizi v roce 1997 a následný posupný návra k úrovni poenciálního produku. 20 V omo období všechny přísupy naznačují podobný vývoj mezery výsupu. Produkční přísup indikuje nejvěší negaivní mezeru HDP ze všech sledovaných přísupů až do roku 2004. Pro oo období je edy odhad růsu poenciálního produku produkčním přísupem věší než pro osaní přísupy. Kolem roku 2001 se začíná projevova vliv silného zhodnocení směnného kurzu a negaivní mezera výsupu se opě prohlubuje. Poé, i díky následné reakci České národní banky a snížení úrokových sazeb, dochází k návrau na úroveň poenciální produku. V současné době zažívá česká ekonomika posupné přehřívání, keré je indikováno kladnými mezerami výsupu a keré s sebou přinášejí inflační laky. Jak již bylo zmíněno výše, koncové hodnoy odhadu nejsou příliš spolehlivé, je proo nuné brá výsledky pro poslední čvrleí s rezervou. Závěr Poenciální produk a z něj vypočíaná mezera výsupu jsou jedny z nejdůležiějších paramerů pro nasavení sabilizační hospodářské poliiky. Jelikož je poenciální produk nepozorovaná proměnná, je nuné ji odhadnou. Pomocí produkčního přísupu jsme odhadli empo růsu poenciálního produku pro českou ekonomiku v období od roku 1996 do roku 2007. Průměrné empo poenciálu za rok vychází přibližně 2,5 %. 20 BP a HP filry indikují přehřáí ekonomiky v roce 2001 a naznačují resrikivnější sabilizační poliiku než osaní meody, keré odhadly negaivní mezeru výsupu. 9

NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR 4 2007 Pro účely srovnání jsme vypočíali mezeru výsupu i pomocí jiných filračních echnik, přičemž každý přísup má své výhody a nevýhody. Jednorozměrné filry jsou založeny na saisických meodách, keré se snaží rozloži časovou řadu na rendovou a cyklickou čás. Vícerozměrné meody na druhou sranu předpokládají někerou konkréní srukurální formu, u keré následně odhadují paramery s cílem odhadnou její rend. Porovnání různých meod odhadu poenciálního produku je analyzováno pomocí vypočíaných mezer výsupu. Jednolivé odhady mezery výsupu jsou si relaivně podobné a indikují 2 cykly pro období 1996-2007. Problémem může bý analýza posledních da, kerá s výjimkou HP a BP filru indikují značnou kladnou mezeru výsupu. Lieraura [1] BAXTER, M. KING, R. G. (1999): Measuring business cycles: Approximae bandpass filers for economic ime series. The Review of Economics and Saisics, Vol. 81, No. 4, November 1999, pp. 575-593. [2] BENEŠ, J. HLÉDIK, T. VÁVRA, D. VLČEK, J. (2003): The Quarerly Projecion Model and is Properies. In: COATS, W., LAXTON, D., and ROSE, D., eds.: The Czech Naional Bank s Forecasing and Policy Analysis Sysem. Prague: Czech Naional Bank, 2003. [3] BENEŠ, J. HLÉDIK, T. VLČEK, J. (2005): Business Cycle Esimaion wihin he CNB's Forecasing Framework. Czech Naional Bank Economic Research Bullein, No. 1, Vol. 3, May 2005. [4] ČAPEK, J. (2007): Mezera výsupu v ČR: oficiální a neoficiální odhady. Národohospodářský obzor, v omo vydání. [5] CHRISTIANO, L. J. - FITZGERALD, T. J. (1999): The Band Pass Filer. NBER Working Paper 7257, 1999. [6] CHRISTIANO, L. J. FITZGERALD, T. J. (2003): The Band Pass Filer. Inernaional Economic Review 44, No. 2, 2003, pp. 435-465. [7] FITZOVÁ, H. (2006): Výukové maeriály předměu Mnohorozměrné dynamické sysémy. Brno: Ekonomicko-správní fakula MU. [8] FLEK, V. VEČERNÍK, J. (2005): The Labour Marke in he CR: Trends, Policies and Aiudes. Czech Journal of Economics and Finance, Vol. 55, No. 1-2, pp. 5-24. [9] HÁJEK, M. BEZDĚK, V. (2000): Odhad poenciálního produku a produkční mezery v ČR. ČNB VP č. 26, 2000. [10] HLOUŠEK, M. (2007): Dual approach o growh accouning - applicaion for he Czech Republic. In Mahemaical Mehods in Economics 2007. Osrava: Faculy of Economics, VŠB-Technical Universiy of Osrava, 2007, pp. 185-190. [11] HODRICK, R. J. PRESCOTT, E. C. (1997): Poswar U.S. Business Cycles: An Empirical Invesigaion. Journal of Money, Credi and Banking, Vol. 29, No. 1, 1997, pp. 1-16. [12] HURNÍK, J. (2005): Poenial Oupu: Wha Can he Producion Funcion Approach Tell Us? Czech Naional Bank Economic Research Bullein, No. 1, Vol. 3, May 2005. [13] HURNÍK, J. NAVRÁTIL, D. (2005): Labour Marke Performance and Macroeconomic Policy: The Time Varying NAIRU in he CR. Czech Journal of Economics and Finance, Vol. 55, No. 1-2, pp. 25-40. 10

4 2007 NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR [14] KYDLAND, F. E. PRESCOTT, E. C. (1990): Business Cycles: Real Facs and a Moneary Myh. Federal Reserve Bank of Minneapolis: Quarerly Review, Vol. 14, No. 2, spring 1990. [15] NĚMEC, D. (2007): Alernaivní odhady NAIRU české ekonomiky a jejich implikace pro ekonomický růs. Národohospodářský obzor, v omo vydání. [16] PODPIERA, J. (2005): Measuring he Business Cycle hrough he Impulse Response of Consumer Prices. Czech Naional Bank Economic Research Bullein, No. 1, Vol. 3, May 2005. [17] SLANÝ, A. a kol. (2003): Makroekonomická analýza a hospodářská poliika. C. H. Beck, 1.vydání, 2003. [18] VLČEK, J. (2002): Odhad paramerů modelů ve savovém varu. Finance a úvěr, Praha : Economia, 52, 5s, pp. 275-286. Summary: This paper deals wih esimaions of poenial oupu using producion approach. This approach relaes o supply side of he economy. Is advanage lies in fac ha i allows us o analyze each facor ha deermines growh rae of poenial oupu, i.e. capial, labour and oal facor produciviy. Oher mehods of esimaion of poenial oupu are discussed as well. Comparison of alernaive approaches is illusraed on esimaion of oupu gap. Příloha: Daa K odhadu poenciálního produku pomocí produkční meody jsme použili následující časové řady keré jsou rovněž zobrazeny na grafech č. 4 a 5. a) Savy čisého fixního kapiálu k 31. 12. v mil. Kč (ceny roku 2000), inerpolované roční údaje, zdroj ČSÚ b) Celková pracovní síla (is.), inerpolované roční údaje, zdroj OECD c) Podíl odměn výrobnímu fakoru práce na celkovém důchodu (labour share), kerý je WL vypočíám podle vzorce s L =, kde Y označuje hrubou přidanou hodnou Y v běžných cenách, W označuje nominální náklady na osobu (včeně sociálních výdajů), L značí poče zaměsnaných osob. Daa jsou inerpolována z ročních hodno, zdroj ČSÚ d) Souhrnná produkivia fakorů převzaa z práce Hloušek (2007), odhad pomocí HP filru e) Zdrojem NAIRU je Němec (2007), odhad Kalmanovým filrem (Laxonův model) f) Poenciální zaměsnanos je dopočíána dle vzorce F L označuje celkovou pracovní sílu L ) F = (1 NAIRU L, kde 11

NÁRODOHOSPODÁŘSKÝ OBZOR 4 2007 Graf č. 4: Použiá daa, první čás 11 x 106 Sav kapiálu 10.5 5100 5000 Poencialní zaměsanos mil. CZK 10 9.5 is. osob 4900 4800 9 4700 8.5 4600 64 62 Podíl práce 130 120 SPF (index) SPF rend % 60 58 110 56 100 Graf č. 5: Použiá daa, druhá čás 5350 Pracovní síla 10 Nairu (Laxonův model) is. osob 5300 5250 % 5 5200 0 12