Analýza vnitřní migrace ČR studie kauzality Migration Analysis of the Czech Republic Causality Problem Jan Čadil j_cadil@yahoo.com Unicorn College; Vysoká škola ekonomická v Praze ABSTRAKT Migrace je socio-ekonomickým fenoménem, který přitahuje stale větší pozornost ekonomů, politické reprezentace i samotné veřejnosti. K růstu zájmu o migraci dochází paradoxně přesto, že migrace jako taková v posledních dvou dekádách nijak výrazně nevzrostla. Důvodem je zřejmě to, že si až nyní uvědomujeme její silné socioekonomické důsledky pro státy a regiony. Tyto důsledky nicméně nejsme dosud schopni plně analyzovat, v současnosti neexistuje teorie ani model, který by komplexně popsal příčiny a důsledky migrace, a je otázkou, zda takovýto model vůbec existovat může. Neoklasický pohled na migraci ukazuje, že migrace vede ke konvergenci států a regionů, zatímco poptávkově orientované modely a modely založené na endogenním růstu podporují spíše divergentní důsledky migrace. Stejně jako v teoretické rovině, i v rovině empirických studií není v tomto směru shoda studie vykazují velmi rozdílné výsledky a je zřejmě třeba k analýze důsledků migrace přistupovat spíše individuálně, v rámci specifik dané ekonomiky či sociálního prostředí. Tato krátká studie se zabývá migrací obyvatelstva v rámci regionů České Republiky. V souladu s teoretickými východisky se ukazuje, že úroveň příjmů je jedním z hlavních migračních faktorů v ČR. Analýza kauzality nicméně podporuje spíše poptávkově orientované přístupy k migraci, kdy migrace v České Republice je sice (mimo jiné) způsobena rozdílností v příjmových hladinách, ale zároveň krátkodobě podporuje rozevírání příjmových hladin tedy působí divergentně. V dlouhém období již platí, že migrace působí konvergentně. KLÍČOVÁ SLOVA Migrace, příjmový diferenciál, konvergence, divergence, kauzalita KEYWORDS Migration, income, convergence, divergence, causality Úvod Migrace obyvatelstva představuje v současnosti jeden z faktorů, jehož příčiny ani důsledky nejsme schopni plně postihnout (a to ani teoreticky ani empiricky). Nicméně je zřejmé, že význam migrace stále roste a dostává se do popředí zájmu jak ekonomů, tak politických reprezentací i samotné veřejnosti. Veřejnost v současnosti vnímá migraci obvykle negativně. V imigračních regionech je poukazováno na růst nezaměstnanosti původního obyvatelstva spojený s rivalitou na trhu práce či na obavu z kulturní nebo sociální nepřizpůsobivosti migrantů. V emigračních regionech naopak narážíme na obavy o tzv. odliv mozků, kdy emigruje zejména mladá vzdělaná populace. Mezi politickými reprezentanty a ekonomy potom obvykle převažuje opačný názor, a sice že by měla migrace přinášet spíše pozitivní efekty. Typicky neoklasický růstový model předpovídá urychlení konvergence díky migraci, mohli bychom ale poukázat i na zastavení stárnutí populace, efektivní fungování oblastí se společnou měnou 1, přenos inovací apod. Je přitom možná trochu paradoxní, že přestože vnímáme význam migrace stále silněji, migrace samotná mezi státy a ani na národní úrovni (tedy mezi regiony) nijak nesílí, dokonce spíše slábne. A to navzdory tomu, že bariéry migrace se obecně snižují (Brücker, Schröder, 2006). Z hlediska současného poznání můžeme říci, že dosud neexistuje obecně platná a empiricky prokázaná teorie, které by vysvětlovala příčiny a socio-ekonomické důsledky migrace. Za nejčastější příčinu migrace bývá teoreticky považována rozdílná úroveň v příjmech mezi regiony, resp. státy 2. Empirické testy jsou nicméně poměrně nepřesvědčivé. Sice obvykle potvrzují příjmový diferenciál jako jeden z příčinných faktorů migrace, nicméně jeho síla zůstává diskutabilní. Jak ukazuje např. Rodgers (2002) na případu vnitřní migrace v Austrálii, existuje jen velmi slabá přímá závislost migrace na příjmovém diferenciálu. Jako výrazně silnější faktory vnitřní migrace ve studii vystupují úroveň vzdělanosti (pozitivní závislost) nebo počet dětí v rodině (negativní závislost). Dalším příkladem může být práce O. Starka (Stark, 1991), která analyzuje migraci mezi Mexikem a USA. Stark dochází k závěru, že příjmový diferenciál neovlivňuje všechny skupiny potenciálních migrantů (z Mexika) stejnou měrou, ale zejména ty skupiny, které mají v Mexiku relativně nižší příjem. Nejedná se tedy jen o prostý rozdíl v úrovni příjmů mezi sledovanými státy, ale význam má i příjmový diferenciál mezi sociálními skupinami v emigrační zemi. Podobně diskutabilní jsou i důsledky migrace, a to opět jak v teoretické rovině, tak v rovině empirických pozorování a studií. Podle většiny neoklasických migračních modelů vede migrace k vyrovnávání příjmových hladin mezi státy, resp. regiony. Základní idea vychází ze situace na trhu práce, kdy díky imigraci dochází k růstu nabídky pracovních 1 Význam mobility pracovních sil pro fungování tzv. optimální měnové oblasti popisuje poprvé Mundell (1968). 2 Poměrně vyčerpávající výčet teorií zabývajících se příčinami migrace do roku 1980 včetně použitých metod lze nalézt např. v Mueller (1982). Tento článek se dále soustředí čistě na příjmový diferenciál, proto ostatní migrační faktory jako např. vzdálenost, míra nezaměstnanosti nebo úroveň vzdělanosti zde nejsou diskutovány. 29
sil, což působí na pokles mezd, resp. příjmů na obyvatele, zatímco v emigračních regionech vlivem migrace klesá nabídka pracovních sil, což působí na růst mezd. Migrace tak teoreticky vede ke konvergenci ve mzdových hladinách, přičemž imigrační regiony mají tendenci relativně zpomalovat, zatímco emigrační regiony v příjmech na hlavu akcelerují. Z analýz podporujících konvergenční tezi lze uvést např. práce Taylor a Williamson (1994), Kirdar a Saracoglu (2007) nebo Sinn a Ochel (2003) 3. K totožným teoretickým závěrům dochází ve své podstatě i standardní Solowův růstový model (Solow, 1956) a zejména jeho modifikace (Barro, Sala-i- Martin, 1995). K odlišným závěrům, spojeným především se stratifikací migrantů podle jejich vzdělanosti, dochází např. Brücker (2002). Zjednodušeně dochází k závěru, že migrace nevzdělané pracovní síly má důsledky totožné s neoklasickou ideou, zatímco migrace vzdělané pracovní síly má důsledky opačné, tedy působí na imigrační region pozitivně a celkově tedy divergentně. V této části se tak v podstatě shoduje s teorií endogenního růstu založeném na lidském kapitálu. Jako druhý, ne zcela nepodobný příklad lze uvést práci autorů Landon-Lane a Robertson (2002), podle nichž migranti produkují externality, které se po čase odrazí v produkční funkci a jsou příčinou rostoucích výnosů z rozsahu v produkční funkci. Ty vedou k akceleraci výstupu a případně divergenci mezi regiony. Všechny dosud zmiňované studie a teorie nicméně neakcentují stranu poptávky, jsou čistě nabídkově (produkčně) orientované, což je s ohledem na jejich neoklasickou povahu pochopitelné. Pokud zahrneme do úvah o důsledcích migrace poptávku, pak zřejmě příliv obyvatelstva do regionu bude mít za následek také růst poptávky po statcích a službách a z ní odvozený růst poptávky po práci. Což zpětně tlačí na růst produkce a mezd. Tímto mechanismem se zabýval již G. Myrdal (1957) a je znám jako klíčová součást jeho teorie kumulativní kauzality. Důsledkem je opět nekonvergence, resp. divergence regionů vlivem migrace. Z uvedeného je zřejmé, že příčiny a důsledky migrace je zřejmě nutné posuzovat individuálně na základě specifických socio-ekonomických charakteristik regionů a migrující populace. Cílem tohoto článku je potom ověřit, zda je příjmový diferenciál významný pro vnitřní migraci mezi kraji v ČR 4 a zejména zjistit, jaký dopad má tato migrace na regionální ekonomickou situaci. Jinými slovy zda díky migraci dochází spíše k růstu regionálního důchodu (a tedy divergenci vlivem migrace) nebo k jeho poklesu (konvergenci). Data a model Pro ověření hypotézy výše příjmu jako migračního faktoru je třeba brát v úvahu pouze vnitřní migraci mezi regiony ČR, tedy migraci bez započtení cizinců. Byla použita databáze ČSÚ o vnitřní migraci za jednotky NUTS 3 (kraje) v časové řadě 1995-2008, roční data. Jako extrémní pozorování byla vyjmuta Praha, která výrazně vybočuje v mnoha znacích ze sledovaného vzorku. Migrace v tomto regionu je zřejmě ovlivněna řadou dalších silných faktorů, typických pro aglomerace (ceny nemovitostí, trh práce, životní prostředí). Částečně z tohoto důvodu, ale také z důvodu nutnosti snížit počet sekcí v panelu (viz dále), bylo vyjmuto i Brno, resp. Jihomoravský kraj. Výše příjmů byla aproximována čistým disponibilním důchodem na obyvatele v kraji. Vzhledem k relativně krátkým časovým řadám a snaze o nalezení obecnějšího modelu pro ČR byla data použita jako panelová. Odhadovaný model má obecně tuto podobu mi i = α + β ln(y i ) + ε i, (1) kde mi je podíl počtu imigrantů na počtu emigrantů v regionu i a y je čistý disponibilní na obyvatele důchod v regionu. Sledované časové řady v panelu nejsou v případě čistého disponibilního důchodu stacionární ale vysvětlující a vysvětlovaná proměnná jsou kointegrované, proto lze rovnici (1) odhadnout přímo bez nutnosti dalších úprav 5. Pro odhad (1) byla aplikována panelová regrese, kdy místo standardní přímé OLS byly zakomponovány váhy odhadnuté GLS s aplikací SUR na rezidua mezi jednotlivými regiony (sekcemi) 6. Výsledek odhadu modelu (1) ukazuje následující tabulka (jedná se o plnou reprezentaci modelu) 3 Práce Taylora a Williamsona se zabývá migrací mezi současnými státy OECD v letech 1870-1913, Kirdar a Saracoglu se zabývají migrací jako faktorem konvergence regionů v Turecku a Sinn a Ochel se analyzují migraci a konvergenci z pohledu udržitelnosti sociálního státu. 4 Analýza migrace v závislosti na úrovni příjmů byla autorem tohoto článku již provedena, viz Čadil (2010). Studie ukázala na poměrně značnou závislost vnitřní migrace na úrovni příjmů, nicméně jednalo se pouze o orientační studii provedenou na malém vzorku dat. 5 Stacionarita byla na panelu testována standardně pomocí testu Levin, Li & Chu. U obou proměnných, tedy jak u podílu imigrantů na emigrantech, tak logaritmu důchodu, ukázal test stacionaritu panelových dat, nicméně v případě testu individuálních jednotkových kořenů ukazoval ADF test na jednotkový kořen I(1). Kointegrace byla testována Pedroniho testem (ADF a PP statistika), kdy se potvrdila kointegrace dat. Výsledky testu kointedrace jsou uvedeny v příloze. Více o kointegraci viz např. Hušek (1999). 6 Tato metoda vážených odhadů bývá označována jako Cross-section SUR. Provádí korekci odhadů stran heteroskedasticity a korelace reziduí mezi sekcemi. V podstatě se dá říci, že je tato metoda vhodná zejména v situacích, kdy jsou sledované regiony nějak propojeny a vystaveny stejným exogenním šokům, které ovlivňují simultánně proměnné v modelu (viz Heij, Boer, Franses, Kloek, Dijk, 2004: 684-687). Důležitým předpokladem metody je nižší počet sekcí v panelu, než pozorování v časové řadě. 30
Dependent Variable: MI? Method: Pooled EGLS (Cross-section SUR) Date: 10/26/10 Time: 14:59 Sample: 1995 2008 Included observations: 14 Cross-sections included: 12 Total pool (balanced) observations: 168 Linear estimation after one-step weighting matrix Tabulka č. 1: Odhad migračního modelu Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. LOG(Y?) 0.075331 0.012545 6.004821 0.0000 C 0.102462 0.145971 0.701938 0.4837 Weighted Statistics R-squared 0.176856 Mean dependent var 15.56959 Adjusted R-squared 0.171897 S.D. dependent var 19.72645 S.E. of regression 1.005481 Sum squared resid 167.8247 F-statistic 35.66583 Durbin-Watson stat 1.814952 Prob(F-statistic) 0.000000 Z Tabulky č.1 je zřejmé, že existuje přímá závislost mezi výší čistého disponibilního důchodu a migrací, nicméně vzhledem k R2 a počtu pozorování můžeme konstatovat, že tato závislost je v rámci uvažovaného modelu poměrně slabá 7. Co ale lze v rámci tohoto modelu určit lépe, než sílu disponibilního důchodu jako migračního faktoru, je výše zmiňovaná kauzalita, která je hlavním cílem této studie. Pro analýzu kauzality využijeme modifikovanou Grangerovu metodu s tím, že je třeba do odhadovaných rovnic zahrnout vzhledem ke kointegraci také rezidua z rovnice (1) 8. Odhadované rovnice mají obecně tento předpis Vzhledem ke krátkým časovým řadám a prvním diferencím je možné využít SUR pro rezidua jako při odhadu (1) pouze za podmínky, kdy počet členů panelu nepřesahuje počet pozorování (tedy let). Právě z důvodu analýzy kauzality při současné aplikaci SUR tak bylo nutné snížit počet sekcí v panelu na 12 a vyřadit navíc kromě Prahy další region Brno, resp. Jihomoravský kraj, jak bylo uvedeno v úvodu této části. Zároveň bylo s ohledem na počet pozorování zvoleno zpoždění jedné periody (roku), tedy p=1. Výsledky testu kauzality ukazuje tabulka 2 (hodnoty v závorce jsou t-statistiky). Tabulka č. 2: Kauzalita migrace (2) Proměnná Δ ln( t 1) y Δmi t 1 ECM t 1 (3) Δmi t 0,49*** (8,43) -0,14*** (-2,79) 0,05*** (5,93) kde jednotlivé proměnné odpovídají proměnným v rovnici (1) a ECM je korekce chyb získaná jako reziduum z odhadu (1). 7 Neznamená to ale, že by analýza uváděná autorem (Čadil, 2010), kdy se disponibilní důchod jeví jako velmi silný migrační faktor, byla mylná. Musíme brát v úvahu fakt, že zatímco v tomto případě sledujeme roční data, alternativní analýza se zabývá vztahem migrace a důchodu za delší časový úsek (3 roky). Vzhledem k povaze migrace je dokonce pravděpodobné, že disponibilní důchod bude skutečně výrazně silnějším faktorem, než jak jej odhaduje tento model. 8 Viz Engle, Granger (1987). Δ ln( y t ) 0,44*** (1142,17) 0,02*** (1629,15) -0,0006*** (-66,4) *** proměnná je významná na 99% hladině významnosti (ρ < 0,01) Z Tabulky č. 2 plynou poměrně zajímavé závěry, a sice že migrace zřejmě pozitivně závisí na úrovni důchodu, a to jak krátkodobě, tak dlouhodobě, nicméně zároveň platí, že důchod závisí na migraci, kdy krátkodobě je tato závislost 31
pozitivní, ale dlouhodobě platí, že s migrací regionální důchod na obyvatele klesá. Tyto empirické závěry jsou v souladu s poptávkově orientovanými migračními, resp. růstovými modely, konkrétně se zmiňovanou Myrdalovou teorií kumulativní kauzality. Myrdal (1957) mimo jiné tvrdil i to, že poptávkový efekt migrace má krátkodobé, resp. střednědobé účinky. V delším časovém horizontu potom působí migrace konvergentně a platí neoklasické závěry. Závěry Migrace je fenomén, který nabývá stále většího významu jak v ekonomických, tak i politických diskuzích a je jako jeden z výrazných prvků současného socio-ekonomického prostředí vnímán i širokou veřejností. A to přesto, že fakticky k intenzivnější migraci než v minulosti zřejmě nedochází. V současnosti sice chápeme možné příčiny i pozitivní a negativní důsledky migrace, odhad jejího skutečného dopadu na národní, resp. regionální ekonomiku je ovšem poměrně komplikovaný. Základním problémem je neexistence obecně platného a empiricky podloženého modelu, který by byl schopen příčiny a důsledky migrace uspokojivě vysvětlit. Neoklasické typy modelů ukazují, že migrace působí pozitivně na vyrovnávání příjmových hladin mezi regiony, nicméně poptávkově orientované modely a modely založené na endogenním růstu ukazují na opačnou možnost. Obdobně nejednoznačně vychází i výsledky empirických studií a analýz. Je zřejmé, že je třeba analyzovat migrační toky a jejich dopady individuálně, a to zejména v závislosti na socio-ekonomických charakteristikách imigračních a emigračních regionů (trh práce, absorpční kapacita) a charakteru migrující populace (vzdělání, věk atd.). Z provedené analýzy vnitřní migrace v regionech ČR vyplynulo, že rozdílná úroveň příjmů je jedním faktorů, který ovlivňuje mechanický pohyb obyvatelstva mezi regiony ČR. Síla tohoto faktoru je nicméně diskutabilní a je třeba ji dále ověřit. Poměrně zajímavé závěry však nabízí analýza kauzality, kdy zřejmě platí, že migrace je způsobena příjmovým diferenciálem, ale v souladu s poptávkovým proudem ovlivňuje krátkodobě samotnou úroveň důchodu. Tedy krátkodobě dochází ke kumulativní kauzalitě, kdy migrace rozevírá pomyslné nůžky v úrovni příjmu na obyvatele. Z dlouhodobého hlediska potom můžeme konstatovat, že migrace působí konvergenčně, což je v souladu s neoklasickým přístupem. English summary (abstract) Migration is a phenomenon which attracts more and more attention from economists, policy makers and the public itself despite the migration itself has not significantly risen recently. Although we are aware of possible causes and impacts of migration on social and economic situation of countries and regions we are still unable to develop a general theoretical model which would reflect the reality. Neoclassical based models lead to income convergence among regions via migration however demand oriented models and models based on endogenous growth assumptions lead to opposite results divergence. Also numerous empirical studies lead to very different results and we have to admit that for now it is necessary to deal with migration with cause and with respect to actual situation. This paper deals with migration among the regions in the Czech Republic confirming income as one of migration factors. The most important part of the paper is analysis of causation when for the Czech Republic we may say that the demand oriented approach to migration is valid. Migration is caused by income gap but in a short term it is also positively influencing the income in immigrant regions. However in a long run the migration is supporting income convergence among the regions. Literatura BARRO, R. J., SALA-I-MARTIN, X. 1995. Economic Growth, McGraw-Hill, 1995. ISBN 0070036977 BRÜCKER, H. 2002. Can International Migration Solve the Problems of European Labour Markets? Economic Survey of Europe, No. 2, 2002 BRÜCKER, H., SCHRÖDER, P.J.H. 2006. International Migration with Heterogeneous Agents: Theory and Evidence. IZA Discussion Paper no. 2049, IZA 2006 ČADIL, J. 2010. Regionální ekonomie, teorie a aplikace. CH Beck 2010. ISBN 978-80-7400-191-8 ENGEL, R. F., GRANGER, C. W. J. 1987. Cointegration and error correction representation, estimation and testing, Econometrica, 55, pp. 251-276. ISSN 0012-9682 HEIJ, Ch., BOER, P., FRANSES, P.H., KLOEK, T., DIJK, H.,K. 2004. Ecometric Methods with Application in Business and Economics. Oxford University Press 2004. ISBN 0199268010 HUŠEK, R. 1999. Ekonometrická Analýza. Ekopress KIRDAR, M., SARACOGLU, S. 2007. Migration and Regional Convergence: An Empirical Investigation for Turkey. MPRA Paper 2648, 2007 LANDON-LANE, J. S., ROBERTSON, P. E. 2002. Populate or Perish: Scale, Growth and Australia s Post-War Immigration. In: Economic Growth, Inequality and Migration. Edward Elgar 2002, 215-234. ISBN 1858989701 MUELLER, C. F. 1982. The Economics of Labor Migration, A Behavioral Analysis. Academic Press 1982. ISBN 0125095805 MUNDELL, R. A. 1968. International Economics. MacMillan 1968 32
MYRDAL, G. 1957. Economic theory and Underdeveloped Regions. Gerald Duckworth 1957. ISBN 0715600990 RODGERS, J. R., RODGERS, J. L. 2002. The Effects of Income Distarities on Inter-Regional Migration in a Technologically Developed Country: Evidence from Australia. In: Economic Growth, Inequality and Migration. Edward Elgar 2002, pp. 190-214. ISBN 1858989701 SINN, H. W., OCHEL, W. 2003. Social Union, Convergence and Migration. Journal of Common Market Studies 41, 2003, pp. 869-896. ISSN 1468-5965 SOLOW, R. M. 1956. A Contribution to the Theory of Economic Growth. Quarterly Journal of Economics, 1956, pp. 65-94. ISSN 0033-5533 STARK, O. 1991. The Migration of Labor. Blackwell Publishers 1991. ISBN 1557860300 TAYLOR, A. M., WILLIAMSON, J. G. 1997. Convergence in the Age of Mass Migration. European review of Economic History, vol. 1, no.1, 1997, pp. 27-63. ISSN 1361-4916. Příloha Tabulka č.3: Test kointegrace proměnných Pedroni Residual Cointegration Test Series: MI? LOG(Y?) Date: 10/26/10 Time: 15:21 Sample: 1995 2008 Included observations: 14 Cross-sections included: 12 Null Hypothesis: No cointegration Trend assumption: No deterministic trend Lag selection: Automatic SIC with a max lag of 2 Newey-West bandwidth selection with Bartlett kernel Alternative hypothesis: common AR coefs. (within-dimension) Weighted Statistic Prob. Statistic Prob. Panel v-statistic 0.054009 0.3984-0.543392 0.3442 Panel rho-statistic -1.407073 0.1482-3.131973 0.0030 Panel PP-Statistic -3.179066 0.0025-6.387501 0.0000 Panel ADF-Statistic -6.727802 0.0000-7.328671 0.0000 Alternative hypothesis: individual AR coefs. (between-dimension) Statistic Prob. Group rho-statistic -1.304379 0.1704 Group PP-Statistic -6.630735 0.0000 Group ADF-Statistic -6.650622 0.0000 33