Możliwości wykorzystania wyników badania koniunktury w polityce gospodarczej
1. W p ro w a d zen ie
Zmiana systemu gospodarczego w Polsce została przeprowadzona ponad dziesięć lat temu. Minione dziesięciolecie jest dobrym pretekstem do zadawania pytań i snucia refleksji. Politycy i ekonomiści zastanawiają się, czy w procesie transformacji osiągnęliśmy sukces czy wręcz przeciwnie, ponieśliśmy klęskę.
Odpowiedzi jest tyle, ilu uczestników takich dyskusji. Zdarza się, że kategoryczności osądów nie towarzysząudokumentowane argumenty. Zdarza się także, że na podstawie tych samych informacji kreślone są różne scenariusze rozwoju sytuacji gospodarczej. Ciągle także są pewne obszary życia gospodarczego, o których nasza wiedza jest niepełna. Dlatego też i ocena działań, zwłaszcza z zakresu polityki gospodarczej, podejmowanych w oparciu o niepełną wiedzę, musi być niepełna.
W odniesieniu do działalności gospodarczej problem niepełności informacji występuje zawsze. Bogactwo zdarzeń realnych zawsze wyprzedza możliwości ich opisu przy pomocy niedoskonałych, choć nieustannie doskonalonych, technik badawczych. Mając tego świadomość, powinniśmy tym bardziej wykorzystywać te źródła informacji, które są dostępne. Wydaje się, że takim nie w pełni wykorzystywanym źródłem wiedzy o kondycji gospodarczej są w Polsce badania koniunktury. Badania te m ajądługąhistorię. Jest ona powiązana z rozwojem gospodarki rynkowej. Może dlatego nie prowadzono takich badań w Polsce w okresie funkcjonowania systemu centralnego planowania działalności gospodarczej. Sytuacjajednak się zmieniła. Obecnie badania koniunktury metodą testu są w Polsce prowadzone przez kilka ośrodków naukowych. Jednak ich wyniki nie są, przynajmniej w naszym przekonaniu, wykorzystywane w pełni, szczególnie przez polityków gospodarczych. Zastanawiając się przyczynami tego zjawiska i możliwościami zmian zaistniałej sytuacji podejmujemy różne działania, wskazujące na możliwe wykorzystania wyników tych badań. Należą do nich prowadzone od wielu lat w Instytucie Rozwoju Gospodarczego SGH badania nad możliwościami prognozowania działalności gospodarczej w oparciu o wyniki badania koniunktury. W ten nurt wpisują się także prezentowane w niniejszym
tomie badania nad użytecznością wyników badania koniunktury dla celów polityki gospodarczej.
Dane pochodzące z badań koniunktury dostępne są bardzo szybko w stosunku do aktualnego przebiegu działalności gospodarczej. Można nawet stwierdzić, iż przedstawiają one kształtowanie się działalności gospodarczej w czasie
"rzeczywistym". Dlatego wyrażamy przekonanie, że wykorzystanie tych danych może przyczynić się do zmniejszenia niepewności i opóźnień w polityce gospodarczej. Wydaje się, że dzięki informacjom pochodzącym z badań koniunktuiy możliwe jest zwłaszcza złagodzenie jeśli nie całkowite wyeliminowanie dwu z czterech wymienianych przez M. Friedmana [por.3]
źródeł opóźnień:
- skracanie czasu niezbędnego do stwierdzenia zjawiska, uzasadniającego ingerencję w gospodarkę ( przyspieszenie diagnozy)
- skracanie czasu, potrzebnego do podjęcia decyzji (przyspieszenie decyzji).
Tym samym możliwe stanie się zwiększenie efektywności polityki gospodarczej.
2. D ok ład n ość opisu działalności gospodarczej za pom ocą dan ych , g ro m ad zon ych w bad aniach kon iun ktu ry
Instytut Rozwoju Gospodarczego SGH jest niewątpliwie pionierem badań koniunktury w Polsce. Rozpoczął je w 1986 roku badaniami koniunktury w przemyśle publicznym. W kolejnych latach badania rozszerzano, obejmując nimi:
budownictwo, handel, gospodarstwa domowe, przemysł prywatny, rolnictwo i sektor bankowy. Dzięki tym badaniom zgromadzono olbrzymi materiał liczbowy, opisujący zmiany aktywności gospodarczej w najważniejszych dziedzinach, prawie w całym okresie transformacji. Zgromadzone dane m ają jednak charakter szczególny. Są to mianowicie dane o charakterze jakościowym. Odzwierciedlają one opinie bezpośrednich uczestników działalności gospodarczej o dynamice kształtowania się poszczególnych zmiennych ekonomicznych. W badaniach koniunktuiy obserwowane sąpodstawowe zmienne, charakteryzujące działalność gospodarczą:
produkcja, zamówienia,
zapasy, ceny,
zatrudnienie,
kondycja finansowa podmiotów gospodarczych, inwestycje,
bariery działalności gospodarczej, sytuacja w poszczególnych sektorach, sytuacja ogólna gospodarki i inne.
W sumie jest to ponad piętnaście zmiennych, obserwowanych w regularnych odstępach miesięcznych, kwartalnych czy półrocznych [por 1].
Zebrane opinie obejmują zatem większość zmiennych ekonomicznych, wykorzystywanych do diagnozo v ania kondycji gospodarczej jak też budowania prognoz, obejmujących przewidywane zmiany dynamiki działalności gospodarczej. W tej roli dane pochodzące z badań koniunktury w Polsce są wykorzystywane bardzo rzadko. Inaczej wygląda wykorzystanie tych danych na świecie. Jak ju ż wspominaliśmy, w dojrzałych gospodarkach rynkowych badania koniunktury m ają o wiele dłuższą tradycję a ich wyniki są wykorzystywane zarówno do bieżących ocen kondycji gospodarczej poszczególnych krajów i prognozowania kierunków zmian aktywności gospodarczej. Decydenci, odpowiedzialni za politykę makroekonomiczną, ale także uczestnicy działalności gospodarczej różnych szczebli pilnie śledzą wyniki tych badań i uwzględniają je w podejmowanych przez nich decyzjach.
Zastanawiając się nad przyczynami niepełnego wykorzystania tak bogatego źródła informacji w Polsce dochodzimy do wniosku, że w naszym kraju większą wagę przypisujemy danym o charakterze ilościowym. Tymczasem dane tc są dostępne ze znacznym opóźnieniem w stosunku do badanego zjawiska, podczas gdy dane z badań koniunktury dostępne są szybko, często z zaledwie miesięcznym opóźnieniem. M ają one zarówno charakter opinii o tym, co właśnie zdarzyło się w gospodarce, jak i wyartykułowanych oczekiwań, dotyczących przyszłych zdarzeń. Każda zmienna oceniana jest bowiem dwojako:
przedsiębiorstwa informująo dynamice zmian w danym (bieżącym) okresie (stan) oraz o przewidywanych zmianach w najbliższej przyszłości (przewidywania). Czy niepełne wykorzystywanie tych informacji w procesach decyzyjnych na różnych szczeblach wynika z braku odpowiednio wykształconych nawyków czy też może z faktu że nie dość dokładnie opisują one przebieg zdarzeń gospodarczych? A może przyczyną jest brak zaufania do opinii formułowanych przez
127
przedsiębiorstwa? Pamiętać należy iż źródłem informacji są przedsiębiorstwa, które przeszły szok transformacyjny. Może dziesięć lat to jeszcze zbyt krótki okres by nauczyć się racjonalnie oceniać bieżące zdarzenia i przewidywać przyszłość? Wymienione wyżej pytania i wątpliwości skłoniły nas do podjęcia badań, których głównym celem jest określenie stopnia dokładności opisu działalności gospodarczej zapomocądanych, pochodzących z badań koniunktury, możliwości diagnostycznych testu koniunktury a następnie określenie użyteczności tych danych dla celów polityki gospodarczej.
Badania obejmowały analizę porównawczą danych, gromadzonych w badaniach koniunktury, z odpowiednimi danymi o charakterze ilościowym, pochodzącymi ze statystyk GUS. Za punkt odniesienia w ocenie przydatności danych jakościowych początkowo chcieliśmy przyjąć PKB, jednak brak odpowiednich danych w ujęciu miesięcznym w rozbiciu na sektory własnościowe spowodował konieczność rezygnacji z tego zamiaru. Dlatego wykorzystaliśmy w tej roli zmiany produkcji sprzedanej przemysłu pochodzące ze statystyk GUS.
Przy pomocy różnych metod badawczych testowaliśmy zgodność opisu dynamiki działalności gospodarczej w Polsce poprzez wymienione rodzaje danych. Następnie podejmowaliśmy próby formułowania krótkookresowych prognoz działalności gospodarczej, poszukując równocześnie możliwości
"przełożenia" danych o charakterze jakościowym na dane o charakterze ilościowym. Wyniki tych analiz, przeprowadzanych na surowych, nie oczyszczonych danych pochodzących z badań koniunktury, zostały przedstawione w rozdziałach 1-4.
Dziesięcioletni okres transformacji systemu gospodarczego jest może trochę za krótki, by analizować kondycję systemu gospodarczego w konwencji cyklu koniunkturalnego. Ale to zastrzeżenie może odnosić się jedynie do możliwości określenia długookresowego trendu rozwojowego gospodarki. Nie dotyczy natomiast fluktuacji, które z natury mają charakter krótkookresowy. Są one wyraźnie widoczne w przebiegu koniunktury gospodarczej w Polsce w minionym dziesięcioleciu. Po okresie recesji transformacyjnej z początku lat dziewięćdziesiątych widoczne są kolejne fazy przyspieszania i zwalniania tempa rozwoju gospodarczego. Możemy je opisać przy pomocy zmiennych, obserwowanych w badaniach koniunktury. W badaniach tych przedmiotem obserwacji są bowiem zmienne, które dostarczają istotnych zmian o dynamice działalności gospodarczej. M ają one charakter zmiennych procyklicznych, równoległych i wyprzedzających, jak również zmiennych anty cyklicznych [por.2].
W naszych badaniach skoncentrowaliśmy się na zmiennych procyklicznych.
Zastosowaliśmy następującą klasyfikację. Do grupy zmiennych procyklicznych, zmieniających się z pewnym wyprzedzeniem w stosunku do zmian koniunktury zaliczyliśmy:
• zamówienia ogółem,
• zamówienia eksportowe,
• sytuację ogólną gospodarki.
Do grupy zmiennych procyklicznych, zmieniających się równocześnie ze zmianami cyklicznymi:
• produkcję,
• zatrudnienie.
Do grupy zmiennych procyklicznych, zmieniających się z pewnym opóźnieniem w stosunku do zmian cyklicznych:
• ceny,
• sytuację finansową przedsiębiorstw.
Badaniami objęto także jedną zmienną o charakterze antycylicznym.
Potraktowano ją jako zmienną wyprzedzającą:
• zapasy.
Jak mogliśmy prześledzić w poprzednich rozdziałach zastosowane przez zespół metody badawcze przyniosły różne rezultaty. Stosunkowo najlepsze wyniki uzyskano posługując się najprostszymi metodami analizy graficznej (rozdz.l). Przedmiotem analizy graficznej były 24 pary zmiennych, spośród których najlepsze dopasowanie stwierdzono w przypadku produkcji, zarówno stanu jak i przewidywań. Tylko w tym przypadku uzyskano satysfakcjonujące wyniki także dla formułowanych przez przedsiębiorstwa oczekiwań na najbliższą przyszłość. Inne zastosowane przez zespół metody badawcze nie potwierdziły tych wyników.
Stosunkowo dobre "dopasowanie" zmiennych jakościowych do zmian prezentowanych przy pomocy danych ilościowych stwierdzono także przy pomocy metod korelacji krzyżowych i regresji. Także w tym przypadku najlepsze wyniki uzyskano dla produkcji. Na podstawie otrzymanych wyników nie można jednak formułować zdecydowanych opinii o charakterze związków między
danymi ilościowymi i jakościowymi.
Stwierdzono także, iż zbieżność danych jakościowych i ilościowych zmieniała się w czasie. Analiza następujących po sobie okresów większego i mniejszego dopasowania obu grup zmiennych może wyjaśnić z jednej strony sezonowy i koniunkturalny charakter wahań poziomu aktywności gospodarczej ale także określić wpływ czynników o charakterze zewnętrznym.
129
Podobne wyniki osiągnięto przy w ykorzystaniu bardziej skomplikowanych metod analizy: współczynnika skojarzeń Jule'a (rozdz. 4) i analizy logitowej (rozdz.3). Największą zgodność opisu działalności gospodarczej stwierdzono w przypadku zmiennych procyklicznych równoległych: produkcji, zatrudnienia i sytuacji finansowej przedsiębiorstw.
Znaczną zgodność stwierdzono także w przypadku zmiennych procyklicznych wyprzedzających: zamówień ogółem i zamówień eksportowych. Jednak w przypadku zamówień ogółem należy stwierdzić skrócenie okresu wyprzedzenia.
Z kolei zamówienia eksportowe nie zawsze dają się jednoznacznie interpretować.
Największe rozbieżności stwierdzono w przypadku cen i zapasów.
Informacje dotyczące zapasów, zgromadzone w badaniach koniunktury nie potwierdzają antycyklicznego związku między tą zmienną a poziomem aktywności gospodarczej, mierzonej poziomem produkcji sprzedanej. Być może na poziom zapasów silniej niż czynniki o charakterze koniunkturalnym wpływają czynniki finansowe. Być może jest to wywołane innymi czynnikami. Konstatacja ta jest dla nas istotna i będzie przedmiotem dalszych analiz. Także analiza informacji dotyczących cen nie pozwala na sformułowanie jednoznacznych opinii co do charakteru związków między tą zmienną a poziomem aktywności gospodarczej. Dalsze analizy muszą w większym stopniu uwzględniać zmiany inflacji.
W przypadku ocen ogólnej sytuacji gospodarczej kraju stwierdzono występowanie zależności ujemnych. Uzyskane wyniki upoważniają nas do stwierdzenia, iż oceny tej zmiennej wyrażają nadmierny pesymizm przedsiębiorstw, utrzymujący się zarówno w okresach polepszania jak i pogarszania koniunktury. Zastanawiając się nad przyczynami tego pesymizmu, możemy wskazać na kilka przyczyn. Przede wszystkim należy podkreślić, iż udzielając odpowiedzi na to pytanie ankiety przedsiębiorstwa mogą dać wyraz swoim odczuciom, nie znajdującym bezpośredniego odzwierciedlenia w konkretnych danych liczbowych, co niewątpliwie ma miejsce w przypadku pozostałych zmiennych. Inne przyczyny nadmiernego pesymizmu mogą wynikać z następujących przesłanek:
utrzymującej się w całym okresie transformacji wysokiej niepewności co do warunków działania, której źródła miały charakter zarówno ekonomiczny jak i polityczny,
nie najlepszej sytuacji finansowej przedsiębiorstw, skracającej heoryzont decyzyjny firm, wymuszającej priorytet problemów bieżących kosztem długookresowej strategii rozwojowej,
braku stabilnych regulacji prawnych i niskiej jakości istniejącego prawa, często dostosowywanego do bieżących potrzeb budżetu państwa (prawo
"powielaczowe")
tęsknoty przedsiębiorstw za dawnymi, bardziej bezpiecznymi warunkami prowadzenia działalności gospodarczej.
Listę przyczyn nadmiernego pesymizmu polskich przedsiębiorstw można by wydłużyć. W tym miejscu wyrazimy jednak żal z powodu jego występowania, gdyż ogranicza to możliwości odpowiedniego wykorzystania istotnej zmiennej ekonomicznej.
Podobnie jak w przypadku analizy graficznej, także i przy wykorzystaniu innych metod obserwowano zmienność zbieżności danych ilościowych i jakościowych w czasie. Najogólniej można stwierdzić iż rozbieżności narastały w okresach zmian, powodujących narastanie niepewności co warunków działalności gospodarczej. I tak uwidaczniają się one w okresach wyborczych, zwłaszcza wyborów parlamentarnych, ale nie tylko. Zwiększenie rozbieżności obserwujemy wówczas, gdy zmiany rządów wiązały się ze zmianą opcji politycznej, sprawującej władzę. Ale także okresy te występują między wyborami.
Przyczyn rozbieżności doszukiwać należy zatem w innych czynnikach. Typowym przykładem jest tu okres kryzysu rosyjskiego. A więc można postawić hipotezę iż występowanie rozbieżności między danymi ilościowymi i jakościowymi jest wywoływane między innymi przez czynniki o charakterze zewnętrznym.
W gospodarce polskiej, mimo dynamicznego rozwoju sektora prywatnego, utrzymuje się ciągle duży sektor publiczny. Analizie poddano oba sektory.
Przedmiotem naszych zainteresowań było bowiem także poszukiwanie różnic w sposobach reakcji między podmiotami gospodarczymi, należącymi do różnych sektorów własnościowych. Bieżąca analiza wyników koniunktury, miesiąc po miesiącu, kwartał po kwartale, wskazywała bowiem na istnienie takich różnic.
Analiza przeprowadzona przy pomocy wymienionych metod istotnych różnic w reakcji przedsiębiorstw o różnym statusie własnościowym jednak nie wykazała.
Możemy tylko wskazać na nieco większą dokładność opinii i przewidywań przedsiębiorstw prywatnych. Nie jest to jednak istotna różnica, pozwalająca mówić o różnych sposobach reakcji sektorów własnościowych.
Zastanawiając się nad przyczynami ograniczonego wykorzystania danych, gromadzonych w badaniach koniunktury, podkreślaliśmy przywiązanie wielu decydentów do danych o charakterze ilościowym. Podjęliśmy zatem próbę wykorzystania danych jakościowych do budowy prognoz o charakterze
131
ilościowym (rozdz. 2). Przeprowadzone analizy z wykorzystaniem prostego modelu ekonometrycznego, uwzględniającego zależności występujące po stronie produkcji (model "produkcyjny") dały obiecujące wyniki. Zadawalające właściwości prognostyczne uzyskano dla prognoz budowanych dla okresów 3 miesięcznych. Jest to znaczne wyprzedzenie, w chwili obecnej nie ma takich prognoz dla Polski. Wykorzystanie tych informacji w polityce gospodarczej z pewnością przyczyniłoby się do ograniczania źródeł opóźnień w polityce gospodarczej.
Mimo wielu zastrzeżeń, które formułowano pod adresem uzyskanych wyników, wydaje się że dane gromadzone w badaniach koniunktury dobrze oddają zmiany dynamiki działalności gospodarczej. M ogą zatem być wykorzystywane jako wiarygodne źródło informacji zarówno do analizowania bieżących zmian działalności gospodarczej jak i budowania prognoz krótkookresowych. Należy pamiętać, iż w badaniach celowo wykorzystywaliśmy dane surowe, chcąc ocenić przydatność danych dostępnych natychmiast, nie podawanych żadnym obróbkom. Należy jednak badanie powtórzyć na danych wygładzonych, oczyszczonych z wahań sezonowych. Być może wówczas uzyskane wyniki będą nieco lepsze. Pozwolą na równoległe analizy wahań o charakterze sezonowych i wahań koniunkturalnych. Autorzy m ają nadzieję na kontynuację badań. W kolejnych etapach chcielibyśmy określić wzorce sezonowości dla poszczególnych dziedzin działalności gospodarczej. Mamy także nadzieję, iż eliminacja wahań sezonowych pozwoli z większą precyzją określić dynamikę poszczególnych zmiennych, wynikającą z przyczyn koniunkturalnych.
3. Z akoń czen ie
Przeprowadzone badania pozwoliły na ocenę stopnia użyteczności danych, pozyskiwanych w badaniach koniunktury dla celów polityki gospodarczej.
Pozwoliły także na poznanie nowych narzędzi, których wykorzystanie do analizy danych o charakterze jakościowym pozwala na pełniejszą ocenę zjawisk, opisywanych przez te dane.
Mamy świadomość, iż przedsiębiorstwa uczestniczące w badaniach koniunktury uczą się działania w warunkach rynkowych, stąd formułowane przez nich oceny m ogą różnić się od ocen przedsiębiorstw, działających w warunkach
dojrzałego rynku. Mimo to możemy stwierdzić, iż ich opinie trafnie przewidują zmiany kierunków aktywności gospodarczej. Przeprowadzona analiza pozwala na sformułowanie następujących wniosków, dotyczących przydatności danych z badań koniunktury dla polityki gospodarczej:
1. Najlepsze wyniki uzyskaliśmy dla produkcji, toteż należy uznać ją za zmienną, najlepiej oddającą dynamikę wahań cyklicznych w krótkim okresie. (Dobre wyniki osiągnięto także dla dłuższego okresu 12 miesięcy).
2. Pozostałe zmienne w różnym stopniu oddają dynamikę działalności gospodarczej. Stosunkowo lepsze wyniki uzyskaliśmy dla zamówień, ogółem i eksportowych. Gorsze dla cen i zapasów. Także dla sytuacji finansowej. Może to wynikać o z ciągle utrzymującej się wysokiej inflacji i trudnościach wjej tłumieniu oraz częstych zmian systemu podatkowego.
3. Najgorsze wyniki dotyczą ocen ogólnej sytuacji gospodarczej Polski. W odniesieniu do tej zmiennej obserwujemy przez cały okres transformacji największy pesymizm. Tak długo, jak nadmierny pesymizm będzie się utrzymywał w opiniach respondentów, ta tak ważna dla ocen klimatu koniunktury zmienna będzie stosunkowo mało przydatna dla celów polityki gospodarczej.
4. Ponieważ dane z badań koniunktuiy pozyskiwane są ze znacznym wyprzedzeniem w stosunku do statystyki oficjalnej, mogą znacznie przyczynić się do zmniejszenia opóźnień tak w diagnozowaniu sytuacji gospodarczej, jak i w przyspieszaniu decyzji. W Polsce wśród polityków gospodarczych nie wykształciły się jednak nawyki umiejętnego wykorzystywania danych, gromadzonych w badaniach koniunktury.
5. Na podstawie danych gromadzonych w badaniach koniunktury możliwe jest budowanie krótkookresowych prognoz o charakterze ilościowym.
Dobre właściwości prognostyczne uzyskano dla okresu 3 miesięcy. Być może takie wykorzystanie danych jakościowych pozwoli na przełamanie bariery nieufności do rezultatów badania koniunktury.
133
6. Przeprowadzona analiza wykazuje malejące różnice zachowań przedsiębiorstw sektora publicznego i prywatnego. Mimo to wydaje się, iż rosnący udział sektora publicznego wpływa stabilizująco na wahania koniunktury, o czym m ogą świadczyć doświadczenia z okresu kryzysu rosyjskiego (druga połowa 1998 r).
Bibliografia
1. E. Adamowicz - Koniunktura w przemyśle. Polska - Business Survey.
Poland , Biuletyny IRG SGH, Nr 136 - 151
2. E. Adamowicz, A. Gutkowska, J. Kotłowski, K. Walczyk: Survey Data as a Source for Policy Recommendations: a Logit Analysis. 25 Konferencja CIRET, Paryż 2000
3. M. Friedman: The Effect o f Fuli Employment Policy on Economic Stability, w Essays in Positive Economic, The University o f Chicago Press 1953
Summary
Collected in business survey data on quantitative naturę sufficiently reflect the dynamie on business activity changes. They are attainable with considerable outstrip in regard to the official statistic data. The raw business surveys data as well as based on them indicators and short-term forecasts are good source of information o f the phenomena, occurring in the polish economy. So they might be used for the policy makers.
134
