Lietuvos darbo rinkos ekonometrinis modelis

LTŠio straipsnio tikslas – pateikti dabartinės Lietuvos darbo rinkos statistinę apžvalgą ir remiantis Lietuvoje bei užsienio šalyse sukaupta patirtimi sudaryti ir išanalizuoti šios rinkos ekonometrinį modelį bei gauti pagrindinių rodiklių prognozes. Darbe analizuojami Lietuvos darbo rinką apibūdinantys rodikliai: bendrasis užimtųjų skaičius, užimtųjų skaičius privačiame ir valstybės sektoriuose, bedarbių skaičius, darbo jėga, užimtumo lygis, nedarbo lygis, sąlyginis darbuotojų skaičius, vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis. Apžvelgiama užsienio šalių ir Lietuvos patirtis, sudarant darbo rinkos modelius. Pateikiamas Lietuvos darbo rinkos modelis, sudarytas iš penkių regresinių lygčių − rekursinės SVAR dalies bei keturių balansinių tapatybių. Modelio pagrindu gautos rodiklių prognozės 2014 m. lyginamos su Lietuvos Respublikos finansų ministerijos skelbtomis pagrindinių darbo rinkos rodiklių projekcijomis 2014−2017 m. Skaičiavimai atlikti panaudojant statistikos paketą Gretl. [Iš leidinio]Reikšminiai žodžiai: Darbo rinka; Makroekonomikos modeliai; Prognozavimas; Regresinė analizė; Rekursinė sistema; SVAR; Balance equation; Forecasting; Labour market; Macroeconomic models; Recursive system; Regression analysis; SVAR.

ENLithuanian labour market indicators, such as the total number of employees, the number of employees in the private and public sectors, the number of the unemployed, labour force, employment and unemployment rates, the relative number of employees, average monthly gross income are analysed in the paper. The experience of foreign countries and Lithuania in creating labour market models and econometric methodology has been examined. As a result, a new model of the Lithuanian labour market is produced, comprising five regressive equations, which are part of the recursive SVAR model, and four identities, which are part of balance equations. According to the logic of economic and other research, relevant connections in the economy have been specified, unknown parameters of equations have been estimated. Finally, forecasts of endogenous indicators for 2014 have been provided, and results have been compared with the projections of the main labour market indicators for 2014−2017, published by the Ministry of Finance. Calculations have been made using a statistical package Gretl. [From the publication]