OCA index a endogenita procesu evropské měnové integrace

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

OCA index a endogenita procesu evropské měnové integrace Diplomová práce

Vedoucí práce:

Autor práce:

Ing. Klára Plecitá

Bc. Sandra Rodriguezová

Brno 2014

Tímto bych chtěla poděkovat své vedoucí práce Ing. Kláře Plecité za její odborné vedení a cenné rady při zpracování této práce. Velmi si vážím jejího vstřícného přístupu a ochoty při spolupráci.

Čestné prohlášení Prohlašuji, že jsem práci:…OCA index a endogenita procesu evropské měnové integrace…vypracoval/a samostatně a veškeré použité prameny a informace uvádím v seznamu použité literatury. Souhlasím, aby moje práce byla zveřejněna v souladu s § 47b zákona č. 111/1998 Sb., o vysokých školách ve znění pozdějších předpisů a v souladu s platnou Směrnicí o zveřejňování vysokoškolských závěrečných prací. Jsem si vědom/a, že se na moji práci vztahuje zákon č. 121/2000 Sb., autorský zákon, a že Mendelova univerzita v Brně má právo na uzavření licenční smlouvy a užití této práce jako školního díla podle § 60 odst. 1 autorského zákona. Dále se zavazuji, že před sepsáním licenční smlouvy o využití díla jinou osobou (subjektem) si vyžádám písemné stanovisko univerzity, že předmětná licenční smlouva není v rozporu s oprávněnými zájmy univerzity, a zavazuji se uhradit případný příspěvek na úhradu nákladů spojených se vznikem díla, a to až do jejich skutečné výše. V Brně dne 26. května 2014 _______________________

Abstract RODRIGUEZOVÁ, S., OCA index and the endogeneity of process of European monetary integration. Master thesis. Brno: Mendel University in Brno, 2014. This diploma thesis will examine the hypothesis of the European monetary integration for eurozone countries that use the euro currency at least 10 years outside the country of Luxembourg. Next part of this work will be about testing the hypothesis if it is reflected the endogenous character of OCA criteria in a relatively short period of 10 years, so if the fulfillment of those criteria is in time ex post – in the period after the adoption of the euro. Testing of hypotheses is through the calculating OCA index and other selected indicators representing the OCA criteria. Keywords Monetary union, Optimum currency area index, Optimum currency area criteria, Monetary integration

Abstrakt RODRIGUEZOVÁ, S. OCA index a endogenita procesu evropské měnové integrace. Diplomová práce. Brno: Mendlova univerzita v Brně, 2014. Tato diplomová práce bude zkoumat hypotézu evropské měnové integrace pro členské země eurozóny, které měnu euro používají minimálně 10 let, mimo zemi Lucembursko. V práci bude dále ověřována hypotéza, zda se v relativně krátkém období 10 let projevuje endogenní charakter kritérií OCA, tedy zda k plnění těchto kritérií dochází ex post – v období až po přijetí eura. Testování hypotézy je zvoleno prostřednictvím výpočtu OCA indexu a dalších zvolených ukazatelů zastupujících kritéria OCA. Klíčová slova Měnová unie, Index optimální měnové oblasti, Kritéria optimální měnové oblasti, Měnová integrace

Obsah

5

Obsah 1

Úvod

11

2

Cíl práce

13

3

Literární rešerše

15

3.1 Teorie optimální měnové oblasti .............................................. 15

4

3.1.1

Rané období teorie OCA.................................................... 18

3.1.2

Fáze vyjasňování a korekce původních myšlenek .............. 22

3.1.3

Vznik nové teorie OCA ...................................................... 24

3.1.4

Operacionalizace teorie OCA ............................................. 30

Metodika a data 4.1

48

OCA index a jeho proměnné .................................................... 50

4.1.1

Volatilita bilaterálního měnového kurzu ........................... 50

4.1.2

Sladěnost hospodářských cyklů ....................................... 51

4.1.3

Podobnost komoditní skladby exportu .............................. 51

4.1.4

Obchodní orientace zemí .................................................. 52

4.1.5

Velikost země ................................................................... 53

4.2

Alternativní metodika výpočtů OCA charakteristik .................. 53

4.2.1

Intenzita vnitro-odvětvového obchodu............................... 54

4.2.2

Otevřenost ekonomiky ...................................................... 54

4.2.3

Podobnost ekonomické struktury ..................................... 55

4.2.4

Sladěnost hospodářských cyklů s eurozónou .................... 56

4.3 Dynamická analýza proměnných OCA indexu a alternativních OCA kritérií ............................................................................ 56

5

4.3.1

Regresní analýza časových řad ......................................... 56

4.3.2

Panelová analýza .............................................................. 57

4.3.3

Dynamická klastrová analýza ........................................... 59

Index OCA a hypotéza endogenity 5.1

64

Dynamická analýza: OCA index a jeho jednotlivé proměnné .... 65

Obsah

6

6

5.1.1

Zhodnocení vývoje OCA indexu a jeho proměnných u jednotlivých zemí.............................................................. 65

5.1.2

Zhodnocení celkového vývoje jednotlivých proměnných OCA indexu.............................................................................. 73

5.1.3

OCA index a zhodnocení celkového vývoje OCA kritérií ..... 76

Alternativní kritéria OCA a proces evropské měnové integrace 6.1

80

Dynamická analýza: Alternativní OCA kritéria ......................... 81

6.1.1

Zhodnocení vývoje alternativních OCA kritérií u jednotlivých zemí ................................................................................. 82

6.1.2

Zhodnocení celkového vývoje alternativních OCA kritérií u všech zemí ....................................................................... 94

6.2

Dynamická klastrová analýza.................................................. 97

7

Diskuze

108

8

Závěr

110

9

Literatura

114

A

Shluková analýza 1995-2012

122

Seznam zkratek

125

Seznam obrázků

7

Seznam obrázků Obr. 1

Rozlišení systému devizových kurzů

16

Obr. 2

Poptávkový asymetrický šok v modelu AS-AD

19

Obr. 3

Automatické vyrovnávací mechanismy v podobě flexibility mezd a cen

20

Přínosy členství měnové unie z hlediska dvou klíčových OCA charakteristik

32

Pohledy na ekonomickou konvergenci ve vztahu k míře obchodní integrace

33

Obr. 6

Vývoj proměnné DISSIM s Německem

66

Obr. 7

Skladba exportu a importu s Německem v roce 2012

67

Obr. 8

Vývoj ukazatele TRADE s Německem

69

Obr. 9

Vývoj ukazatele SD ve srovnání s Německem 19952012

71

Vývoj rozdílu relativního výstupu (∆yi-∆yj) s Německem

72

Obr. 11

Odhad koeficientů regresní rovnice OCA indexu

79

Obr. 12

Vývoj ukazatele SL s eurozónou

83

Obr. 13

Podíl odvětví na celkové přidané hodnotě v % za rok 2012

84

Obr. 14

Vývoj ukazatele GL s eurozónou

86

Obr. 15

Vývoj ukazatele OPEN s eurozónou

88

Obr. 16

Vývoj ukazatele SD EA s eurozónou

90

Obr. 17

Dendrogram podobností mezi OCA charakteristikami za rok 1995

99

Obr. 4 Obr. 5

Obr. 10

Seznam obrázků

8

Obr. 18

Dendrogram podobností mezi OCA charakteristikami pro rok 2012 101

Obr. 19

Maximální a průměrná vzdálenost mezi shluky za období 1995-2012

102

Variační koeficient vzdáleností mezi shluky za období 1995-2012

103

Obr. 20

Seznam tabulek

9

Seznam tabulek Tab. 1

Souhrn charakteristik OCA z raného období

21

Tab. 2

Devalvace belgického franku v roce 1982

29

Tab. 3

OCA index vůči Německu (1987-95)

42

Tab. 4

OCA index v porovnání s Německem pro období 1993-1998

44

OCA Index zemí EU10 a vybraných zemí eurozóny v porovnání s eurozónou

45

Tab. 6

Shrnutí metodiky k výpočtům OCA charakteristik

61

Tab. 7

Analýza trendu časové řady podobnosti komoditní skladby exportu s Německem (DISSIM) za období 1995-2012

68

Analýza trendu časové řady obchodní intenzity s Německem (TRADE) za období 1995-2012

69

Analýza trendu časové řady sladěnosti hospodářských cyklů s Německem (SD) za období 1995-2012

73

Analýza panelových dat a testování vývoje koeficientu časového trendu u ukazatelů SD, DISSIM a TRADE v období 1995-2012

74

Souhrn vývoje SD, DISSIM, TRADE z hlediska času u jednotlivých zemí

75

Vývoj jednotlivých složek OCA indexu s Německem v letech 1995-2012

77


78

Analýza trendu časové řady podobnosti hospodářské struktury s eurozónou (SL)

85

Tab. 5

Tab. 8 Tab. 9

Tab. 10

Tab. 11 Tab. 12 Tab. 13 Tab. 14

Seznam tabulek

Tab. 15

10

Analýza trendu časové řady vnitroodvětvového obchodu s eurozónou (GL)

87

Analýza trendu časové řady pro ukazatel otevřenosti ekonomiky (OPEN)

89

Tab. 17

Vývoj časového trendu ukazatele SD EA s eurozónou

92

Tab. 18

Korelační matice závislosti proměnných SD EA, GL, OPEN

93

Analýza panelových dat a testování vývoje koeficientu časového trendu u proměnných SD EA, OPEN, SL, GL

94

Porovnání vývoje časového trendu mezi SD EA, SL, GL a OPEN, SD, TRADE, DISSIM

96

Shrnutí celkového vývoje proměnných SD EA, SL, GL, OPEN, SD, DISSIM, TRADE

97

Korelační matice proměnných vstupujících do klastrové analýzy

98

Tab. 16

Tab. 19

Tab. 20 Tab. 21 Tab. 22 Tab. 23

Ohodnocení výsledků OCA kritérií za období 19952012

105

Úvod

11

1 Úvod Podpisem smlouvy o Evropské unii1 se přistupující státy zavázaly v budoucnu přijmout společnou měnu euro a postoupit tak dalším krokem k vytvoření evropské hospodářské a měnové unie (HMU). Kritérii stanovenými ze strany Evropské unie (EU) pro posuzování připravenosti zemí stát se plnohodnotným členem HMU jsou tzv. Maastrichtská konvergenční kritéria. Ve spojitosti s plněním Maastrichtských konvergenčních kritérií a současnou krizí eurozóny se stále častěji hovoří o tom, že je eurozóna převážně politickým projektem, nikoliv ekonomickým. To znamená, že vstup do eurozóny a fungování v ní není podloženo plněním kritérií tzv. Teorie optimální měnové oblasti (OCA), jejichž základy položil profesor Robert Mundell v roce 1961 a na kterého navázala řada pozdějších autorů. Mundell (1961) se v této ekonomické teorii zabývá stanovením kritérií, které by měly přistupující zemi zajistit převýšení přínosů z členství v měnové unii nad náklady z tohoto členství plynoucí. Země by tak měla být dostatečně připravená vzdát se své autonomní měnové politiky, podřídit se společné monetární politice centrální banky měnové unie a přijmout společnou měnu, respektive odolávat asymetrickým šokům bez použití nástrojů autonomní měnové politiky. Mezi prvotní OCA kritéria lze řadit mobilitu pracovních sil, flexibilitu mezd a cen, otevřenost ekonomiky či diverzifikaci produkce. Postupem času docházelo k doplňování a revidování původních OCA charakteristik. V rámci tzv. nového pojetí teorie OCA, o kterém hovoří například Mongelli (2002), se pozornost zaměřuje na nová kritéria sladěnosti hospodářských cyklů a míru asymetrie poptávkových a nabídkových šoků v kandidátských a členských zemích měnové unie. Kritérii stanovenými v novém pojetí teorie OCA se zabývají například autoři Frankel a Rose (1996), kteří hovoří o tom, že může k plnění těchto OCA kritérií docházet ex post, tedy až po začlenění do měnové unie. Tímto tvrzením stanovují počátky hypotézy endogenity charakteristik OCA. Autoři Frankel a Rose (1996) ve svých studiích zkoumají korelaci hospodářských cyklů s intenzitou vzájemného obchodu a poukazují na pozitivní vliv začlenění do měnové unie na prohlubování vzájemné hospodářské a měnové integrace přispívající ke sladění hospodářských cyklů a šoků. Pro kandidátské země se tak eliminuje nutnost splnit některá OCA kritéria ex ante, protože k nim bude docházet ex post, tedy po začlenění do měnové unie. Otázkou pak je, zdali je teorie endogenity autorů Frankela a Roseho (1996) skutečně dostatečně průkazná, zdali se projevuje u všech členů eurozóny a v jakém časovém intervalu se může projevovat. 1

Tzv. Maastrichtská smlouva podepsaná v roce 1993

Úvod

12

Právě s rozvojem nového pojetí teorie OCA se pojí i tzv. operacionalizace této teorie dle studie Bayoumi a Eichengreena (1997). K operacionalizaci teorie OCA autoři přistupují prostřednictvím analýzy determinantů variability nominálního měnového kurzu a definují tzv. OCA index. Teorie OCA se zaměřuje na charakteristiky, které činí stabilní směnné kurzy a tím vstup do EMU více či méně žádoucí. Na výpočtech indexu OCA tedy autoři stanovují, které země jsou vhodné pro zafixování směnného kurzu a tím i přijetí jednotné měny euro. Zdali je opravdu možné, že k plnění OCA charakteristik může docházet až po vstupu do měnové unie, tedy ex-post, bych se chtěla přesvědčit v této diplomové práci. Pokud by se dala endogenní povaha kritérií OCA opravdu prokázat, mohl by být tento výsledek užitečný pro země, které zatím zastávají pozici kandidátské země, připravující se na vstup do měnové unie. Jistotou je, že podepsáním smlouvy o Evropské unii se země zavázaly v budoucnu přijmout společnou měnu euro, ale na jejich zvážení pak je konkrétní časový horizont přijetí eura. Výsledky této práce mohou zjednodušit rozhodování o přijetí jednotné měny. Tato diplomová práce se bude také zabývat empirizací teorie OCA. Je jisté že plnění kritérií optimální měnové oblasti je velmi důležité proto, aby země mohla efektivně fungovat v rámci společné měnové politiky a aby mohla čerpat vyšší přínosy z členství v měnové unii, než jsou náklady s členstvím spojené. Zatím neexistuje sjednocený rámec, co se týče metodiky měření konkrétních OCA charakteristik a neexistují ani kritické hranice, které by země měly plnit, aby přínosy z členství v měnové unii byly vyšší než náklady. Autoři Bayoumi a Eichengreen (1997) zkonstruovali v 90. letech tzv. index OCA, který dle nich dokáže posoudit, zda je země vhodná pro členství v měnové unie a nebo ne. Jelikož je i tato rovnice značně kritizována především kvůli její statické podobě, bude mě v této diplomové zajímat, na kolik je důvěryhodné použít konstrukci OCA indexu z 90. let na podmínky současné ekonomiky. Výsledky mohou potvrdit a dále prohloubit empirizaci teorie OCA která byla dána autory Bayoumi a Eichengreen (1997) a nebo naopak může vyvrátit použitelnost této rovnice, což by potom mohlo vést k diskuzím, ohledně nalezení nového rámce měření plnění OCA charakteristik.

Cíl práce

13

2 Cíl práce Cíle této práce se budou ubírat především dvěma směry. První směr se bude zabývat oblastí operacionalizace teorie OCA a konstrukce OCA indexu od autorů Bayoumi a Eichengreen (1997). Cílem práce bude posoudit použitelnost konstrukce OCA indexu v současných ekonomických podmínkách. Bude nás zajímat, zda je původní rovnice Bayoumi a Eichengreen (1997) použitelná i dnes, ve velmi rozdílných ekonomických podmínkách, než byly v 90. letech při konstruování tohoto indexu. Na tuto část bude plynně navazovat posouzení předvídavosti výsledků autorů Bayoumi a Eichengreen (1997), kteří na základě výsledků rozdělili zkoumané země na několik skupin. V rámci navázání na výsledky těchto autorů se bude diplomová práce zabývat tím, zda jejich původní rozdělení do jednotlivých skupin a předpoklady ohledně skupiny jádra, ekonomik konvergujících, popřípadě divergujících byly u jednotlivých zemí skutečně správné. Cíl práce bude vést k závěru, zdali je možné zobecňovat výsledky OCA indexu a na základě toho usuzovat o vhodnosti začlenění do měnové unie s posuzovanou zemí, či skupinou zemí. Bude důležité posoudit aplikovatelnost konstrukce OCA indexu v rámci současných ekonomických podmínek, které se liší od podmínek v období, kdy byl index sestrojen. Druhým směrem, kterým se tato diplomová práce bude zabývat, bude problematika endogenity procesu měnové integrace. Základy hypotézy endogenity jsou položeny ve studii autorů Frankel a Rose (1996), kteří tvrdí, že k plnění některých OCA charakteristik nemusí docházet před vstupem do měnové unie, protože k tomu bude docházet ex-post, tj. po vstupu, právě vlivem členství v měnové unii. Na hypotézu endogenity charakteristik OCA existují různé pohledy. Pohled Evropské komise (1991) vede k podpoře hypotézy endogenity s konstatováním, že členství v měnové unii vytváří prostředí pro menší výskyt asymetrických šoků vlivem růstu vnitro-odvětvové výměny po vstupu do měnové unie. Proti pohledu Evropské komise stojí názor profesora Krugmana (1993, v De Grauwe), že společná měna vede k růstu rizika dopadu asymetrických šoků, tzv. aglomerační efekt. Dle autora budou chtít naopak země po vstupu do měnové unie využít výnosy z rozsahu z odvětví, ve kterém mají komparativní výhodu a bude docházet ke koncentraci produkce, což bude mít vliv na růst rizika dopadu asymetrických šoků s vlivem na pokles sladěnosti hospodářských cyklů. Cílem této diplomové práce bude identifikovat endogenní charakter vybraných OCA charakteristik v rámci vybraných zemí eurozóny. Cílem bude posoudit, zdali lze potvrdit spíše názor Evropské komise (1991), což by mohlo vést potvrzení endogenní povahy vybraných OCA charakteristik, nebo naopak zdali v rámci zkoumaných zemí dochází

Cíl práce

14

k růstu divergence s vlivem na pokles sladěnosti hospodářských cyklů a zamítnutí endogenní povahy vybraných charakteristik OCA. Cíl práce může být užitečný především pro země s dočasnou výjimkou pro zavedení eura. Tyto země se zavázaly v budoucnu přijmout společnou měnu euro, ale nebyl určen závazný termín pro přijetí společné měny. Pokud by se prokázala endogenní povaha vybraných OCA charakteristik, země by se snáze mohly rozhodovat o přijetí společné měny, protože by vlivem endogenní povahy vybraných OCA charakteristik klesaly náklady spojené s členstvím v měnové unii.


15

3 Literární rešerše Endogenita procesu evropské měnové integrace vychází z teorie optimální měnové oblasti (OCA), jejíž vznik je přisuzován profesoru Robertu Mundellovi (1961). Mundell (1961) ve svém článku definuje kritéria, které by země měla plnit tak, aby výnosy ze začlenění do evropské měnové unie (EMU) přesahovaly náklady ze členství v EMU. Podstatou je tedy to, co musí země splňovat, aby se mohla vzdát flexibilního měnového kurzu a s tím spojené hlavní ztráty v podobě autonomní monetární politiky (MP) a kurzové politiky. Endogenní povaha těchto kritérií, jak se zmiňují ve své studii Frankel a Rose (1996), vychází z toho, že není třeba plnit některá kritéria teorie OCA před vstupem do EMU, protože k nim bude docházet vlivem členství v EMU, tedy ex-post. Touto myšlenkou o endogenitě dali autoři nový směr k přistupování k hlubší evropské integraci. V první části literární rešerše bude třeba se zaměřit na samotný základ, který velkým dílem přispěl ke stanovení dalších kroků směrem k hlubší evropské integraci. Tímto krokem byla základní myšlenka o fungování země v měnové unii, definována v článku profesora Roberta Mundela (1961). Seznámíme se s vývojem teorie OCA, její kritikou a především kritérii, které by měly zemi v měnové unii zajistit větší výnosy ze začlenění, než jsou náklady. Některá kritéria pak budou použita v empirické části práce, kde se zaměříme na jejich plnění některými nynějšími členy eurozóny i zeměmi, které prozatím nejsou členy měnové unie. Abychom se mohli dále zaměřit na dílčí cíl práce, použijeme předpoklad endogenní povahy kritérií OCA. Budou nás zajímat studie, zabývající se touto problematikou a budeme zkoumat jejich výsledky.

3.1 Teorie optimální měnové oblasti V této části práce se zaměříme na analýzu teorie optimálních měnových oblastí z několika důvodů. Hlavním důvodem je její důležité místo při analýze měnové integrace v Evropě. Jinými důvody může být nejednoznačnost výsledků právě vzhledem k vývoji teorie OCA v průběhu let a různému přístupu autorů. Zaměříme se na jednotlivé dílčí přístupy k této teorii, potažmo na jejich kritiku a na výstupy v podobě doporučených kritérií, které by měly země ve vlastním zájmu splňovat, pokud by se chtěli stát součástí měnové unie. Než přistoupíme k samotné teorii OCA, bylo by vhodné si připomenout některé důležité pojmy, jako jsou režim plovoucích a fixních měnových kurzů a optimální měnová oblast. Dle učebnice autorů Neumann, Žamberský, Jirásková (2010) mohou směnitelné měny fungovat ve dvou základních směnných kurzech, kterými jsou plovoucí kurz (floating, clean/independent/free


16

floating) a pevný kurz (fixed). Existují i různé modifikace, jako např. režim řízeného plovoucího kurzu (managed floating), Crawling peg2 a currency board3, které řadíme mezi pevné režimy měnových kurzů. Společným režimem plovoucích kurzů je to, že tyto kurzy nerozlišují žádnou centrální paritu ani pásma oscilace. U čistého plovoucího kurzu se centrální banka vzdává možnosti intervenovat. Měnový kurz je tak čistě výsledkem střetu mezi poptávkou a nabídkou na devizovém trhu. Centrální banka na devizovém trhu vůbec neintervenuje a zpravidla ani nemusí držet devizové rezervy. Řízený floating umožňuje centrální bance zasahovat, jestliže to uzná za vhodné. Příliš rychle zhodnocující domácí měnu může banka oslabit nákupem zahraniční měny za domácí měnu a naopak. V režimech pevného kurzu je domácí měna navázána na jinou měnu, koš měn nebo nadnárodní měnu. Pro tyto kurzy je tedy charakteristická existence centrální parity a pásma oscilace, v jejichž rámci se mohou měny pohybovat. Pokud hrozí odchýlení měny ze stanoveného pásma, centrální banka musí intervenovat, aby měnu udržela uvnitř tohoto pásma. Například v rámci mechanismu směnných kurzů II (ERM II)4, který je určen pro země, které jsou členy Evropské unie, ale zatím ještě nepřijaly měnu euro, jsou měny navázány na euro a mohou oscilovat v rozmezí ± 15 % od centrální parity. Toto pásmo umožňuje změnu kurzu dané měny oproti euru až o 30 %. Pružné kurzy na základě kurzových změn (apreciace, depreaciace, revalvace, devalvace) umožňují změny reálných směnných relací mezí zeměmi a kurzový kanál je tedy jedním z hlavních vyrovnávacích mechanismů v případě šoku či vnější nerovnováhy. Fixní kurzy tyto změny nedovolují. Systémy devizového kurzu směnitelné měny

nesměnitelné měny

pohyblivé kurzy

pevné (fixní) kurzy • crawling peg • currency board

řízený floating

volně pohyblivé kurzy

Obr. 1

Rozlišení systému devizových kurzů

Zdroj:

Rozmahel (2006), vlastní úprava

2 3 4

Systém pevného kurzu s pravidelnými ohlášenými změnami centrální parity. Skutečně pevný kurz bez pásem oscilace. Blíže např. De Grauwe (2012) V současné době (2014) jsou členy ERM II Dánsko a Litva.


17

Dalším důležitým pojmem je definice optimální měnové oblasti. Mongelli (2002) hovoří o optimální měnové oblasti jako o území jednotné měny, nebo několika měn, jejichž měnový kurz je neodvolatelně zafixován a může být sjednocen. Tato sjednocená měna, nebo zafixované kurzy se mohou pohybovat jen jednotně proti ostatním zemím mimo unii. Oblast optimální měnové unie je pak dána několika zeměmi, které si vybraly převzít jednotnou měnu, nebo svou měnu neodvolatelně zafixovat. Autor chápe optimalitu tohoto území ve sdílení určitých OCA kritérií, jejichž počátky lze přisuzovat autorům Mundell (1961), Mckinnon (1963) a Kenen (1969 in Dellas, Tavlas 2009). Sdílení těchto OCA vlastností pak redukuje užitečnost použití nástroje nominálního měnového kurzu mezi členy v měnové oblasti pro udržování vnitřní a vnější rovnováhy, a také snižují dopad některých typů šoků. K tzv. OCA vlastnostem patří mobilita výrobních faktorů, pružnost mezd a cen, otevřenost ekonomiky, diverzifikace produkce a spotřeby, podobné míry inflace, fiskální a politická integrace, aj. Z hlediska časového vývoje rozděluje Mongelli (2002) vývoj teorie OCA na 4 fáze. První fáze tzv. „pionýrská fáze“ od 60. let do 70. let 20. století je charakteristická předkládáním OCA vlastností a debatami o hranicích měnové oblasti. Také je tato fáze začátkem analýzy výnosů a nákladů měnové unie. Druhá tzv. „fáze usmiřování“ přispívá ke společnému zkoumání OCA vlastností se snahou zjistit jejich relativní důležitost. Objevují se zde i nové vlastnosti jako např. analýza podobnosti šoků. Po těchto dvou fázích následuje určitý časový odstup, který je spojen s problémem neprůkaznosti těchto kritérií. Oslabování v zaměření na další kroky v rozpracování OCA teorie zpomalily i proces evropské měnové integrace. Postupně docházelo k posunům zpět ve prospěch zkoumání teorie OCA při zjištění, že náklady spojené se ztrátou autonomní domácí makroekonomické politiky nejsou tak velké, jak se ze začátku zdálo. Zjistilo se, že plovoucí kurzy nejen že nejsou nástrojem makroekonomické stabilizace, ale často jsou naopak zdrojem nestability a předmětem spekulace. Nastává tzv. „fáze vzkříšení“ od 80. let do počátků 90. let, která dala vzniknout tzv. „nové teorii optimální měnové oblasti“. Čtvrtou tzv. „empirickou fází“ je posledních 20-30 let. Všechny OCA vlastnosti jsou detailně přezkoumávány se snahou najít přístup k tomu, proč by konkrétní země měly tvořit měnovou oblast. Dochází ke srovnávání různých OCA vlastností mezi zeměmi prostřednictvím řady ekonometrických metod, které mají za cíl „operacionalizovat OCA teorii“. Následující část vývoje teorie OCA bude dle Rozmahela (2006) rozdělena na tzv. „rané období“ 60. a 70. let, na „fázi vyjasňování“ a korekci původních myšlenek od 70. let do 80. let a na „operacionalizaci teorie OCA“ v rámci nového pojetí teorie optimální měnové oblasti od konce 80. let minulého století.


3.1.1

18

Rané období teorie OCA

Jak uvádí Kučerová (2005), počátky debat o měnové integraci lze datovat do období 60. let 20. století. Toto období bylo charakterizováno rozpadem Bretton-Woodského5 systému směnných kurzů a kapitálovou kontrolou v mnoha zemích. Autorka se zmiňuje, že v tomto období mnoho ekonomů právě vlivem špatných zkušeností s pevnými kurzy v rámci Breton-Woodského systému upřednostňovalo především kurzy plovoucí. Mnoho ekonomů čerpalo ze špatných zkušeností a nezkoumalo, za jakých podmínek by mohl být výhodný fixní měnový kurz. Na tuto problematiku upozornil právě Robert Mundell (1961), když se zabýval otázkou zafixování měnového kurzu a postupu k vyšší měnové a hospodářské integraci. Otázkou bylo, co by země měly plnit, aby pro ně členství v měnové unii se zafixováním měnového kurzu přinášelo vyšší výnosy než náklady. Mongelli (2002) dodává, že teorie OCA vznikla právě ze sporů mezi zastánci fixních a plovoucích měnových kurzů a ze srovnání americké ekonomiky a tehdejších členu evropského společenství (ES). Jak zmiňuje Cesarano (2006 in Dellas and Tavlas, 2009), Mundell se se svojí teorií optimální měnové oblasti snažil vyvrátit Friedmanův silný důvod pro plovoucí měnové kurzy. Mnoho OCA kritérií, které jsou také nazývány jako vlastnosti či předpoklady, vznikly právě z těchto debat. Původní Mundellova (1961) teorie OCA byla postavena na Keynesiánských předpokladech se schopností fiskální a měnové politiky účinně ovlivňovat agregátní poptávku. Z tohoto pohledu sám autor a mnoho dalších vyvozovali, že plovoucí směnné kurzy mohou automaticky zajistit stabilizaci domácí ekonomiky. Jak zmiňuje Paul De Grauwe (2012), původní Mundellův přístup byl spíše pesimistický, co se týká měnové unifikace z důvodů ztráty těchto účinných nástrojů. Paul De Grauwe (2012) také zmiňuje, že Mundell v 70. letech sám upravil své názory směrem k více optimistickému pohledu na vstup do měnové unie. V tehdejší době se začalo upouštět od typických keynesiánských zásahů do ekonomiky ve prospěch liberálního neoklasického přístupu. Dle Mundella (1961) může být vstup do měnové unie nákladný, pokud země nedisponuje automatickými vyrovnávacími mechanismy v podobě mobility výrobních faktorů či flexibility mezd a cen. Mundellovu argumentaci o posunech poptávkových křivek analyzoval De Grauwe (2012) na příkladech zemí Francie a Německa. Ze začátku budeme uvažovat země, které nejsou členy měnové unie. Obr. 2 prezentuje případ trvalého poptávkového šoku a změnu preferencí spotřebitelů z francouzských výrobků ve prospěch

Dle zavedení eura v ČR (2014) je to systém pevných, avšak přizpůsobitelných měnových kurzů napojených na dolar se vznikem v roce 1944

5


19

německých výrobků. Tato změna působí jako asymetrický šok6 mezi dvěma zeměmi. Obě země budou mít problém. Ve Francii dojde k poklesu výstupu a vyšší nezaměstnanosti. Německo bude postiženo ekonomickým boomem, který povede k tlakům na růst cenové hladiny. Německo

Francie AS

AS

AD AD

Obr. 2

Poptávkový asymetrický šok v modelu AS-AD

Zdroj:

Paul De Grauwe (2012)

Pokud země nejsou členy měnové unie, mají možnost svobodně použít nástroje měnové a kurzové politiky. Ve Francii by centrální banka mohla snížit úrokové sazby, čímž by stimulovala agregátní poptávku. Naopak v Německu by došlo k růstu úrokových sazeb a redukci agregátní poptávky. Tato politika by v případě plovoucího měnového kurzu vedla k depreciaci francouzské měny a apreciaci německé měny, což by vedlo ke zlevnění francouzských výrobků v Německu a podpoře konkurenceschopnosti francouzské ekonomiky. Jak uvádí De Grauwe (2012), tyto politiky by mohly vést k opětovné rovnováze na obou trzích. Ve Francii by byl vyřešen problém s nezaměstnaností a Německo by se vyhnulo inflačním tlakům. Mundell (1961) se tedy domníval, že plovoucí směnné kurzy mají stabilizační efekt tehdy, když jsou zavedeny mezi zeměmi, kde neexistuje mobilita výrobních faktorů. Pokud by však mezi zeměmi byly výrobní faktory mobilní, plovoucí kurz ztrácí na účinnosti a stává se zbytečným. Friedman (1953 in Mongelli, 2002) uvedl další automaticky vyrovnávací mechanismus v podobě flexibility mezd a cen, při jehož existenci nejsou velké rozdílnosti mezi vlivem změny plovoucího měnového kurzu nebo úpravou vnitřních cen pro návrat ekonomiky do rovnováhy po nějakém šoku. Pokud je tedy trh výrobních faktorů mobilní, nezaměstnaní pracovníci z Francie se přesunou do Německa, kde je převis poptávky po práci. Ve Francii se tak nebudou prohlubovat náklady krize v podobě potřeby transferů nezaměstnaným pracovníkům a nová pracovní síla v Německu sníží tlaky na růst mezd. Situace, která vyvolává v jednotlivých ekonomikách diferencované dopady zejména na hospodářský růst a zaměstnanost. Blíže např. Lacina (2007)

6


20

Francie

Německo

AS

AD

AS

AD

Obr. 3

Automatické vyrovnávací mechanismy v podobě flexibility mezd a cen

Zdroj:

Paul De Grauwe (2012)

Na Obr. 3 můžeme vidět účinnost vyrovnávacích mechanismů v podobě flexibility mezd a cen. Dle De Grauwe (2012) francouzští nezaměstnaní pracovníci budou snižovat jejich mzdové nároky. V Německu bude naopak převis poptávky po práci působit na růst mzdových požadavků, což bude mít za následek růst nominálních mezd. Redukovaná mzdová míra ve Francii posune křivku agregátní nabídky směrem dolů, což bude mít za následek pokles cenové hladiny a to povede ke zvyšování cenové konkurenceschopnosti francouzského zboží oproti německému. Dojde k další stimulaci francouzské agregátní poptávky přes růst exportu. V Německu bude vysoká cenová hladina snižovat atraktivnost německého zboží a působit na redukci agregátní poptávky. Původní teorie OCA vyvolala mnoho otázek a navázala na ni řada autorů. Docházelo k rozšiřování původní teorie OCA o nová kritéria. McKinnon (1963) se ve svém článku zabývá mírou otevřenosti ekonomiky a vlivu depreciace měny na změnu cen uvnitř ekonomiky. McKinnon (1963) zdůrazňoval skutečnost, že čím více je ekonomika otevřená, tím více změn v mezinárodních cenách obchodovatelného zboží je přenášeno do domácí ekonomiky. Proto znehodnocení měny po čase vede k růstu domácí cenové hladiny a snížení efektů znehodnocení. Domácí centrální banka zareaguje na hrozící růst cenové hladiny přes restriktivní monetární politiku, která bude mít negativní dopad na produkt a zaměstnanost. Dle autora tedy dochází k přelévání dopadů pohybů směnného kurzu na domácí cenovou hladinu a vlivem restriktivního zásahu monetární politiky je eliminována účinnost znehodnocení na výstup a zaměstnanost. Směnný kurz je proto málo efektivní při řešení nerovnováh platební bilance. Jeho používání vede v otevřených ekonomikách k větší variabilitě cen, přičemž efekty na výstup jsou nejednoznačné. Náklady vstupu do měnové unie jsou proto tím nižší, čím vyšší je otevřenost ekonomiky. Dle Kennena (1969 in Dellas and Tavlas, 2009) jsou vysoce diverzifikované země lepšími kandidáty na vstup do měnové unie než méně diverzifikované země. Vysoká diverzifikace exportu a importu


21

snižuje dopady výskytu nebezpečných negativních šoků, které jsou specifické pro určitý sektor. Proto diverzifikace produkce redukuje potřebu změn směnných relací prostřednictvím směnného kurzu. Ingram (1962 in Rozmahel, 2006) se zmiňuje o dalším kritériu, které může redukovat potřebu nástrojů směnného kurzu. Podle autora dostatečná finanční integrace a kapitálové toky působí jako ochranný mechanismus před dočasnými šoky. Ochrany lze dosáhnout přes půjčky kapitálu ze zemí, které mají přebytek, tj. odlivem čistých zahraničních aktiv, které se mohou vrátit na původní úroveň po odeznění šoku. Výše zmíněná kritéria patří mezi první, která vznikala v rámci upevňování pozice teorie OCA. Kritéria byla v průběhu času doplňována. Souhrnný přehled charakteristik OCA pocházejících z raného období uvádí například Mongelli (2002). Ranné období pojetí OCA bylo prvním krokem k otevření hlubších diskuzí ohledně evropské měnové integrace. Tab. 1

Souhrn charakteristik OCA z raného období

Název OCA kritéria Flexibilita mezd a cen

Mobilita výrobních faktorů

Diverzifikace produkce

Otevřenost ekonomiky

Popis kritéria Pokud jsou dle Friedmana (1953 in Mongelli, 2002) ceny a mzdy pružné mezi zeměmi, které vlastní společnou měnu, tyto pružnosti tlumí dopady asymetrického šoku v podobě nezaměstnanosti v jedné zemi a inflaci v zemi druhé. Účinnost těchto vyrovnávacích mechanismů je znázorněna na obr. 3. Mundell (1961) je zastáncem vysoké mobility výrobních faktorů, která redukuje potřebu změnit reálné ceny faktorů a nominální změny kurzu jako odpověď na poruchy v podobě dopadu asymetrického šoku. Ze země zasažené recesí a vysokou nezaměstnaností dochází k přesunu pracovníků do země, kde je převis poptávky po práci, tím dochází k vyrovnání poruch a návratu ekonomiky na původní rovnováhu. Vysoká diverzifikace produkce a spotřeby dle Kenena (1969 in Mongelli, 2002) redukuje dopady případných šoků postihující konkrétní sektor ekonomiky. Vysoce diverzifikované země budou pravděpodobně čelit mnohem menším nákladům spojených se vzdáním se možnosti změn nominálních směnných kurzů. McKinnovo (1963) kritérium stupně otevřenosti hovoří o nižších nákladech spojených se vstupem do měnové unie u relativně otevřených ekonomik. Naopak soustavné použití makroekonomických politik v podobě nominálního znehodnocování vedou k variabilitě cenových hladin a nejednoznačnému působení těchto nástrojů na výstup ekonomiky


Název OCA kritéria

Integrace finančních trhů

Podobnost měr inflace

Fiskální integrace

22

Popis kritéria Jak zmiňuje Ingram (1962 in Mongelli, 2002) může také finanční integrace redukovat potřebu změn nominálního směnného kurzu pro vyrovnání poruch v ekonomice. Vysoký stupeň integrace finančních trhů spojený s vysokou kapitálovou mobilitou má za následek, že při i nepatrných změnách úrokových sazeb dochází k významným kapitálovým tokům, které vyrovnávají vzniklou nestabilitu. Tyto předpoklady snižují rozdíly v dlouhodobých úrokových sazbách a zvyšují dostupnost financování následků vnější nerovnováhy a také přispívají k efektivní alokaci zdrojů Fleming (1971 in Mongelli, 2002) upozorňuje na možné vnější nerovnováhy, které mohou pocházet z trvalých rozdílností národních měr inflace. Inflační rozdíly mohou být následkem různého strukturálního vývoje ekonomik, rozdílných institucí trhu práce a hospodářských politik, aj. Pokud jsou inflační míry mezi zeměmi nízké a podobné, budou také stabilní podmínky obchodu. To povede k mnohem více vyrovnanému vývoji na běžných účtech platební bilance, proto nebude potřeba vyrovnávání přes kurzový mechanismus Sdílení nadnárodního fiskálního transferového systému dle Kenena (1969 in Mongelli, 2002) umožňuje redistribuci fondů do země, která je zasažena asymetrickým šokem. Tyto transfery pomáhají postiženým zemím vyrovnat se s dopadem šoku, aniž by museli použít nástroje kurzové politiky

Bez politické vůle není možnost vytvořit plně fungující měnovou unii. Úspěch měnové integrace stojí na ochotě zúčastněných zemí Politická unie dohodnout se na preferencích týkajících se ekonomického růstu, nezaměstnanosti, míry inflace a schopností politických tvůrců v provádění nadnárodních makroekonomických politik Zdroj: Mongelli (2002): vlastní úprava

3.1.2

Fáze vyjasňování a korekce původních myšlenek

Rané období bylo bohaté na vznik řady kritérií, které by země měly splňovat, aby dosáhly větších výnosů ze začlenění unie, než jsou náklady členství v měnové unii. Po zmapování veškerých možných kritérií, se pozornost otočila na kritiku některých vlastností a limity tradiční teorie OCA. Některé nedostatky byly známé již v době vzniku daného kritéria (jak zjistíme např. u kritérií diverzifikace a otevřenosti ekonomiky), na druhé straně některá kritéria se v době vzniku zdála být správná, ale později se o tom začalo pochybovat. Fáze vyjasňování spojená s korekcí původních myšlenek spadá do období 70. a 80. let minulého století. Práce v tomto období se zabývají nejednoznačností


23

některých tradičních kritérií a je zde snaha i o vznik nových kritérií, které se týkají například podobnosti šoků. Společnou kritikou pro všechna kritéria je nejednotnost měření, hodnocení a složitost vzájemného srovnání kritérií dle Robsona (1987 in Mongelli, 2002). Neexistují žádné hodnotící váhy a některé země mohou určitá kritéria plnit více či méně, obtížné pak je se rozhodnout o vhodnosti měnové unifikace. Tavlas (1994 in Mongelli, 2002) hovoří o problému nejednoznačnosti (problem of inconclusiveness). Země může být otevřená ve vztahu k obchodu se skupinou partnerských zemí, a proto by mohla mít zájem na zafixování kurzu a vstupu do měnové unie. Na druhé straně může tato země trpět nízkou mobilitou práce a výrobních faktorů, což stojí proti měnové unifikaci. Tavlas (1994 in Mongelli, 2002) upozorňuje také na problém protikladnosti (problem of inconsitency). V tomto případě si můžou některá kritéria vzájemně odporovat. Pro malé a vysoce otevřené země je všeobecně lepší přijmout společnou měnu a zafixovat kurz. Na druhé straně mají tyto malé ekonomiky větší pravděpodobnost nedostatečné diverzifikace produkce ve srovnání s velkými ekonomikami. Rozmahel (2006) zmiňuje, že popředí zájmu teorie OCA bylo stále hodně zaměřeno na kritérium flexibility mezd a cen. Ve fázi vyjasňování se tento zájem přesunul spíše na analýzu variability reálného měnového kurzu. Corden (1972 in Rozmahel, 2006) hovoří o redukci provádění národní aktivistické hospodářské politiky ve prospěch snahy o nastolení vnější rovnováhy přes změny reálného kurzu. Země v měnové unii ztratí kontrolu nad vlastní monetární politikou a měnovým kurzem. Toto bude pro členskou zemi nákladem do té míry, do jaké budou rigidní mzdy a ceny směrem dolů. V měnové unii je pro členské země důležitá reálná kurzová variabilita, která může mírnit dopady šoku, když už země nemůže manipulovat s měnovým kurzem. Právě pružnost nominálních cen a mezd může vyvolat změny reálného měnového kurzu při výskytu šoku. Proto se ve spojení s kritériem flexibility mezd a cen začíná hovořit také o kritériu variability reálného měnového kurzu. V této fázi vývoje teorie OCA nesmíme zapomenout na vznik nového kritéria podobnosti šoků, respektive sladěnosti hospodářských cyklů. Mongelli (2002) nazývá toto kritérium jako „metacharakteristiku“, která v sobě zahrnuje vliv ostatních dílčích kritérií definovaných v raném období. Rozmahel a Najman (2010) dodávají, že v případě dlouhodobé sladěnosti hospodářských cyklů členů měnové unie, klesá riziko výskytu asymetrických šoků. Pokud bude nízké riziko výskytu asymetrických šoků, klesá i potřeba existence vlastní monetární a kurzové politiky. Členství v měnové unii se tak může zdát atraktivnější ve smyslu nižších nákladů spojených se začleněním. Důležitý v tomto období je i příspěvek Mundella z roku 1973, o kterém se zmiňuje např. De Grauwe (2012), a ve kterém autor připustil,


24

že jeho nové závěry se liší ohledně původního přístupu. Mundell ve svém původním článku z roku 1961 vycházel ze stacionárních očekávání při keynesiánských předpokladech. Za těchto předpokladů se autonomní měnová politika zdála velmi účinná a její ztráta naopak velmi nákladná. Autor tak obhajoval spíše ponechání flexibilního měnového kurzu. Mundell (1961) tak byl původně spíše pesimistický, co se týče názoru na vznik měnové unie. Přikládal velkou váhu účinnosti makroekonomických politik v boji proti asymetrickým šokům. Také byl přesvědčený o zvýšeném riziku výskytu asymetrických šoků v měnové unii vlivem nízké mobility práce v Evropě. Později autor pozměnil předpoklady, zahrnul vliv očekávání a nejistoty budoucího vývoje měnových kurzů. Ve svém pozdějším článku pak připustil, že naopak sdílení společné měny může napomoci diverzifikaci produkce a snížit riziko výskytu asymetrického šoku. Tímto i McKinnon (2000) vysvětluje, proč se autor počátků teorie OCA začal v 70. letech stavět spíše na opačnou stranu a začal podporovat měnovou unifikaci a integraci v Evropě. McKinnon (2000) dále poukazuje na pokračování příspěvku zakladatele teorie OCA o sdílení mezinárodního rizika při vysokém stupni finanční integrace. Vzájemné vlastnictví aktiv mezi zeměmi může snižovat dopady asymetrického šoku přes čerpání zdrojů jiné země v podobě diverzifikace příjmů. Toto tvrzení vede ke snižování důležitosti kritéria podobnosti šoků mezi členskými zeměmi, protože právě vysoká finanční integrace snižuje nutnost toto kritérium plnit. V pozdějším článku tak Mundell definitivně upustil od pesimistického pohledu na měnovou integraci, když dospěl k závěru, že společná měna je tím nejefektivnějším způsobem v boji proti dočasným a poškozujícím vlnám měnových spekulací. I přes výskyt asymetrických šoků, evropské země společnou měnou stále více získávají, než ztrácejí. Společná měna dokáže tlumit výkyvy způsobené šokem díky přesunům kapitálu. 3.1.3

Vznik nové teorie OCA

Mongelli (2002) se zmiňuje o tom, že po fázi usmiřování a korekci původních myšlenek následoval určitý časový úsek charakterizovaný ztrátou zájmu o teorii OCA a ochoty postoupit směrem k hlubší měnové integraci. Situace se změnila nástupem 80. let 20. století, kdy se především kvůli tehdejším ekonomickým podmínkám začali ekonomové a politici vracet zpět k zájmu o teorii OCA. Rozmahel (2006) toto období popisuje jako období měnové nestability. V roce 1979 vznikl Evropský měnový systém7 (EMS) na bázi Evropského mechanismu měnových kurzů (ERM) s oscilačním pásmem Prvními členy systému EMS (1979-1999) byly: Belgie, Dánsko, Francie, Irsko, Itálie, Lucembursko, Nizozemsko, Západní Německo dle Evropská komise (2010)

7


25

± 2,5 %. Systém ERM měl přispět k vytvoření zóny měnové stability v prostředí nestabilních měnových kurzů. Ze začátku byl systém EMS sice podroben značným nestabilitám spojeným s častými změnami kurzových parit, ale tyto nestability relativně ustál. Tato nestabilita plynula z důsledků ropného šoku z let 1979-80 a divergentním vývojem hlavních ekonomických veličin zúčastněných ekonomik. Po vyrovnání nestabilit v ekonomikách došlo k určitému sblížení i ke stabilizaci kurzového a inflačního vývoje. Problém se objevil v letech 1992-1993, kdy došlo k silným spekulacím na oscilační pásmo systému ERM a následné krize celého systému. Vyústěním byla několikanásobná devalvace zúčastněných měn a značné ztráty centrální bank, které v této době rozsáhle intervenovaly kvůli snaze udržet měnu v oscilačním pásmu. Tyto zásahy krizi neodvrátily a došlo k rozpadu původního systému ERM. Následně došlo k rozšíření fluktuačního pásma na ± 15 % a vzniku systému ERM II. Toto období nejistoty měnového vývoje vedlo k návratu k otázkám evropské měnové integrace položené v teorii OCA spojených s tím, jak by mohly země efektivně fungovat v rámci systému fixního měnového kurzu. V nové teorii OCA bylo potřeba revidovat některé původní názory především z důvodu vývoje makroekonomických teorií. Mongelli (2002) hovoří o novém pohledu na efektivnost monetární politiky v dlouhém období, o otázce důvěryhodnosti národních autorit, efektivnosti kurzové politiky a institucionálních rozdílnostech na trhu práce. Efektivnost monetární politiky v dlouhém období Jak zmiňuje Mongelli (2002), jeden z nejvíce vnímaných nákladů měnové integrace je to, že členské země ztrácí přímou kontrolu nad národní monetární politikou. Tato ztráta pak zemím zabraňuje ve stabilizaci hospodářských cyklů. Tento hlavní náklad začal být kritizován v souladu s monetaristickým rozšířením krátkodobé Phillipsovi křivky o přirozenou míru nezaměstnanosti a vertikální Phillipsovu křivku dlouhého období (tzv. Friedman – Phelpsovo rozšíření)8. Tento pohled vyvrací možnost dlouhodobé stabilizace hospodářských cyklů prostřednictvím monetární politiky. Pokud by tvůrci hospodářské politiky soustavně snižovali nezaměstnanost pod její přirozenou úroveň, vedlo by to pouze k růstu inflačních očekávání a v dlouhém období by se zaměstnanost vrátila na svoji přirozenou úroveň. Cenou za nezodpovědnou monetární politiku by tak byl růst cenové hladiny bez dopadu na výstup. Phillipsova křivka byla Původní teorie OCA vznikala při znalosti krátkodobé Phillipsovi křivky a tedy účinného trade-off mezi inflací a nezaměstnaností. V tomto případě byla monetární politika efektivní a země si mohly vybrat optimální bod na Phillipsově křivce dle Paul De Grauwe (2012) 8


26

nahrazena přirozenou mírou nezaměstnanosti (natural rate unemployment NRU). Tvůrci makroekonomické politiky by si primárně měli vybrat spíše míru inflace než míru požadované nezaměstnanosti a ekonomické aktivity. Vzhledem k výše zmíněným argumentům se náklady spojené se ztrátou přímé kontroly národní monetární politiky zdají nízké. Rozmahel (2006) toto podává v pojetí tzv. „Lucasovy kritiky“ s předpokladem racionálních očekávání, kdy dokonale očekávané změny makroekonomické politiky nemají vliv na reálné proměnné. Phillipsova křivka dlouhého období je tak vertikální na úrovni přirozené míry nezaměstnanosti a cíle makroekonomické politiky by měly předně směřovat ke stabilizaci míry inflace spíše, než ke stabilizaci nezaměstnanosti. Rozmahel (2006) upozorňuje dále také na vývoj tržních ekonomik v souladu s odklonem od aktivistické měnové politiky. Kritika tzv. „stop and go policy“ začala s nástupem monetaristů v čele s Miltonem Friedmanem. Prioritou vyspělých států této doby byla především snaha o stabilitu měnové politiky s cílem stability cen. Kromě výše uvedené neefektivity měnové politiky na výstup spojený s variabilitou cenové hladiny, je zdůrazňován i škodlivý vliv vysoké míry inflace na zastavení či zpomalení ekonomického růstu. Toto zmiňuje i Mongelli (2002), podle nějž řada autorů demonstruje, že v dlouhém období, relativně vysoká míra inflace nevede k žádným makroekonomickým výhodám, co se týče nezaměstnanosti nebo ekonomického růstu. Naopak vysoká míra inflace je spojována s vyšší nezaměstnaností a nižším reálným příjmem na obyvatele. Výše uvedené závěry o efektivitě monetární politiky můžou být dle De Grauwe (2012) sporné. Země, které jsou zasaženy identickým šokem, mohou vzhledem k rozdílnostem v jejich ekonomické situaci, stupni mzdové a cenové flexibility, daňové struktuře a preferencí, vyžadovat jiné míry inflace a mohou tak na tom být v měnové unii hůře, než kdyby stály mimo ni. Důvěryhodnost národních autorit Dle De Grauwe (2012) schopnost zemí, nebo skupiny zemí dosáhnout a udržet míru inflace nízkou, je důležitá pro hodnocení nákladů měnové integrace. Některé vlády mají tendenci porušit závazek nízké míry inflace, která byla přijata soukromým sektorem proto, aby redukovaly nezaměstnanost podél krátkodobé Phillipsovi křivky. V krátkém období bude tato politika účinná a dojde k poklesu míry nezaměstnanosti za cenu neočekávaného růstu inflace. Ovšem ekonomické subjekty velmi rychle prohlédnout činnosti této politiky a proto dojde k růstu očekávané inflace. Bude docházet k posunům krátkodobé Phillipsovi křivky z důvodu zvýšení inflačních očekávání a země bude chycena v pasti vysoké inflace na stejné, přirozené míře nezaměstnanosti.


27

Mongelli (2002) uvádí, že pro tyto typicky vysoko-inflační země je cestou získání nízko-inflační důvěryhodnosti, opuštění národní monetární politiky a spojení s nízko-inflační zemí. Závěrem plyne, že podobné míry inflace mohou být snadno proveditelné v rámci měnové unie a proto to není nutnou podmínkou pro vstup do měnové unie. Toto OCA kritérium se stává nadbytečné. Efektivnost kurzové politiky Mongelli (2002) se ptá, zdali je efektivní změna nominálního měnového kurzu. Pokud ne, významně by se tím snížily náklady spojené se vstupem do měnové unie. Jsou zde dva významné pohledy na danou problematiku. První z těchto pohledů zastával názor, že změny nominálního měnového kurzu nepodporují proces přizpůsobení v případě vnější nerovnováhy, tak jak bylo předpokladem ve „staré“ teorii OCA. Místo toho změny měnového kurzu operovaly se značným zpožděním. Rozmahel (2006) navíc dodává, že sice existují určité účinky změny měnového kurzu, ale jsou pouze dočasné. Devalvací dojde zprvu k podpoře konkurenceschopnosti domácího zboží, protože se zlevní domácí zboží na zahraničních trzích. Na druhé straně dochází k zdražení importovaného zboží, které vede k požadavkům na zvýšení nominálních mezd pracujících kvůli poklesu jejich reálného důchodu. Toto v závěru vyústí v růst agregátní cenové hladiny, která eliminuje počáteční podporu konkurenceschopnosti země přes devalvaci. Efektivnost měnové politiky je proto silně ovlivňována otevřeností ekonomiky. Jak říká De Grauwe (2012), pro relativně otevřené ekonomiky, se zdá náklad, spojený se ztrátou kurzové politiky v malých a otevřených ekonomikách, nízký. Naopak právě systematické používání nástrojů měnového kurzu povedou k větší variabilitě cen v malé otevřené ekonomice ve srovnání s ekonomikou uzavřenou. Než je možné učinit definitivní závěr o efektivnosti kurzové politiky autor De Grauwe (2012) upozorňuje na fenomén tzv. peněžní iluze9. V rámci měnové unie by v případě dopadu negativního trvalého šoku v jedné zemi, muselo dojít k přizpůsobení přes pokles nominálních mezd. Důsledkem bude pokles výrobních nákladů, zvýší se produkce a agregátní nabídka. Vlivem růstu cen importovaného zboží dochází také k poklesu reálných mezd obyvatel postižené země. Při existenci peněžní iluze se budou obyvatelé spíše bránit poklesu nominálních mezd, než kdyby mělo dojít k poklesu jejich reálných mezd vlivem růstu cen dováženého zboží. Tento fenomén má za následek, že si tuto skutečnost obyvatelé příliš neuvědomují a budou podporovat spíše devalvační

Peněžní iluze je neschopnost ekonomických subjektů odlišit změny nominálních veličin od reálných dle Lacina (2007) 9


28

politiku. Potom by bylo vyrovnání negativního permanentního šoku méně nákladné při nečlenství v měnové unii. Dle Mongelli (2002) existuje i opačný pohled na účinnost kurzové politiky. Historie ukazuje, že tato politika může být dokonce velmi účinná, pokud je doprovázena správnou fiskální a monetární politikou, respektive restrikcí, která krotí růst cenové hladiny po devalvaci. Lacina (2007) zmiňuje některé empirické studie, které jsou podloženy historickými událostmi. V Belgii nebo ve Francii v 80. letech 20 století bylo použití devalvací velmi účinným nástrojem obnovení konkurenceschopnosti. Je nutné podotknout, že taková politika bude účinná pouze v případě, že bude použita jednorázově a nebude opakována v pravidelných intervalech. Pokud se povede národním autoritám závazek, že vlivem devalvace nedojde k roztočení inflační spirály, stanovit důvěryhodným, bude kurzová politika velmi účinným nástrojem pro nastolení rovnováhy. Náklady z použití této politiky budou menší, než kdyby země nemohla použít kurzový mechanismus. Lacina (2007) upozorňuje ještě na jinou zajímavost. Vše výše uvedené platí v případě existence trvalého poptávkového šoku. Pokud by byla země v měnové unii zasažena šokem dočasným, je pro ni mnohem výhodnější ponechat si autonomní monetární a kurzovou politiku. Společná centrální banka unie by nedokázala efektivně reagovat na různé hospodářské cykly zemí měnové unie. Byla by definitivně paralyzovaná. V tomto případě by ani nepomohly automatické vyrovnávací mechanismy v podobě mobility výrobních faktorů a flexibility mezd a cen. Nemělo by smysl v jednom období nezaměstnané z jedné země nutit k přestěhování do země, s vysokou poptávkou po práci a po obnovení ekonomického růstu je opět motivovat zpět k návratu do své země. V tab. 2 můžeme vidět výsledky belgické devalvace v roce 1982. Belgie znehodnotila svou měnu o 8,5 % v kombinaci s monetární a fiskální restrikcí a dočasným zrušením indexace mezd10. K rozhodnutí devalvace přispěla řada spekulativních útoků, které ohrozily stabilitu belgické měny. Belgie utrpěla ztrátu konkurenceschopnosti vlivem rychlého růstu nominálních mezd během 70. let s důsledkem na zvyšující se deficit běžného účtu platební bilance. V tabulce vidíme, že vlivem devalvace v roce 1982 docházelo k poklesům deficitů běžného účtu platební bilance. Devalvace byla úspěšná, jak vidíme na oživení ukazatele zaměstnanosti, které byly plně srovnatelné s vývojem v ostatních členských zemí evropského společenství.

V kolektivních smlouvách bývají doložky, podle kterých jsou nominální mzdy automaticky zvyšovány podle indexu spotřebitelských cen dle Lacina (2007) 10

Literární rešerše Tab. 2

29

Devalvace belgického franku v roce 1982 Tempo růstu zaměstnanosti (%) Bilance běžného účtu Belgie (v % HDP)

1981 1982 1983 1984 1985 1986 Zdroj:

-3,8 -3,6 -0,6 -0,4 0,5 2,0

Belgie

Evropská společenství

-2,0 -1,3 -1,1 0,0 0,8 1,0

-1,2 -0,9 -0,7 0,1 0,6 0,8

Lacina (2007)

Jednotná měna a pracovní trhy Rozdílnosti v institucích pracovního trhu mohou dle Mongelliho (2002) vést k rozdílnému vývoji ve mzdách a cenách i v přítomnosti podobných šoků. Bruno a Sachs (1985 in Mongelli 2002) upozornili, že nabídkové šoky mohou způsobovat velmi rozdílné makroekonomické dopady z hlediska rozdílného stupně centralizace mzdového vyjednávání. Když je mzdové vyjednávání vysoce centralizované, pracovní odbory jsou schopni brát v úvahu inflační efekt růstu mezd. Odbory jsou si vědomy, že přehnané nároky na růst nominálních mezd budou působit na růst cenové hladiny, která pak ovlivní hodnotu reálné mzdy. Pokud k růstu nominálních mezd nedojde, nabídkový šok bude kratšího trvání a bude méně narušovat ekonomickou aktivitu. Naopak země se silně decentralizovaným mzdovým vyjednáváním mají tendenci vést vyjednávání mezd na firemní úrovni. Každý odbor zastává zájmy jednotlivých firem a domnívá se, že růst nominálních mezd právě jejich odvětví nemůže ovlivnit agregátní cenovou hladinu. V tomto případě proto dojde k růstu nominálních mezd. De Grauwe (2012) se zmiňuje o tom, že v zemích s decentralizovaným systémem mzdového vyjednávání je velmi těžké dosáhnout mzdové umírněnosti po dopadu nabídkového šoku. Problematiku ilustruje na analogii s tzv. „stadiónovým efektem“. Když všichni diváci v hledišti sedí, nastává problém, když si individuální divák stoupne proto, aby lépe viděl. Dynamika způsobí, že si postupně stopnou všichni diváci, protože nevidí a necítí se pohodlně. Na jedné straně by bylo velmi jednoduché, aby si všichni stoupli, na druhé straně je velmi obtížné, aby si všichni sedli. Jakmile si sedne jeden divák, není vůbec jisté, že ho ostatní budou následovat, proto raději zůstane stát. Země, které budou silně decentralizované, budou trpět vysokými náklady ze začlenění do měnové unie. Vlivem nároků na vysoké mzdové ohodnocení, budou firmy ztrácet konkurenceschopnost a bude se snižovat nezaměstnanost.


30

Jak lze vidět na období vzniku „nové“ teorie OCA, bylo to období především kritické ve vztahu k počátkům vzniku teorie OCA v 60. letech. Kritika spočívala hlavně v novém rámci pohledu na ekonomii, která se týkala revize krátkodobé Phillipsovi křivky, důvěryhodnosti autorit v dodržení vyhlášeného slibu, revize některých kritérií, popřípadě vypuštění nutnosti některá kritéria dodržovat před vstupem do měnové unie. Rozvoj „nové“ teorie OCA je spojen s pokusy mnoha empirických analýz, které se snaží odhadnout, která země je vhodná stát se členem měnové unie. Hojně používanými metodami jsou různé ekonometrické analýzy. Jde o tzv. „operacionalizaci“ teorie OCA. 3.1.4

Operacionalizace teorie OCA

Mongelli (2008) upozorňuje na skutečnost, kdy s oživením zájmu o evropskou měnovou integraci začalo docházet k rozvíjení různých empirických studií týkajících se rozmanitých OCA vlastností. S použitím řady ekonometrických analýz bylo zjišťováno, proč by konkrétní skupiny zemí měly tvořit OCA oblast. Docházelo k analyzování a srovnávání různých OCA vlastností. Tyto analýzy vedly k hlubšímu poznání ekonomických struktur zemí, jejich institucí a preferencí ekonomických subjektů. Jak uvádí Mongelli (2002) středem tohoto zkoumání byla Evropa. Hlavním důvodem pro tuto volbu byl evropský proces integrace, který začal již v 50. letech 20. století. Mongelli (2002) upozorňuje na zjištění o velmi nízké cenové a mzdové flexibilitě v Evropě a o dvakrát až třikrát nižší mobilitě výrobních faktorů než ve Spojených státech amerických (USA). Finanční integrace je v Evropě také nižší než v USA, ale postupem času dochází k jejímu růstu. Kritérium otevřenosti ekonomiky je relativně dobře plněno většinou evropských zemí. Zkoumání kritéria otevřenosti ekonomiky vedlo k jednomu z nejdůležitějších poznatků této fáze, který se týkal endogenity kritérií teorie OCA. Ukázala se také relativně vysoká diverzifikace produkce oproti důkazům specializace na trhu USA. Rozmahel (2006) poznamenává, že v rámci operacionalizace teorie OCA vznikly dva hlavní teoretické přístupy. Jeden se zabýval zmíněnou endogenitou charakteristik teorie OCA autorů Frankela a Roseho (1996). Druhý přístup se týkal empirizace a kvantifikace výsledků na téma jednotná měnová oblast. Mezi hlavními autory v této oblasti lze řadit Bayoumi a Eichengreena (1997) a jejich „index OCA“. Hypotéza Endogenity Hypotéza endogenity autorů Frankel a Rose (1996) spočívá v tom, že není potřeba plnit OCA charakteristiky před vstupem do měnové unie, protože k jejich plnění bude docházet ex post právě vlivem členství v měnové unii. Byla zkoumána endogenní povaha dvou klíčových OCA


31

charakteristik, tj. stupně otevřenosti ekonomiky (míry vzájemného obchodu) a míry sladěnosti hospodářských cyklů (podobnosti šoků). Autoři se zmiňují, že vstup do EMU má za následek značný růst mezinárodních obchodních vazeb. Takové vazby by nebylo možné dosáhnout mimo EMU. Autoři předpokládali, že pevnější obchodní vazby povedou k růstu vnitro-odvětvového obchodu. Jestliže bude docházet k obchodní výměně zboží v rámci stejného odvětví, šoky v měnové unii se mohou stát více symetrické. Studie byla zaměřena na to, zdali existuje pozitivní vztah mezi mírou obchodní integrace a podobností hospodářských cyklů. Autoři Frankel a Rose (1996) empiricky testovali hypotézu endogenity pomocí panelu bilaterálních obchodních dat a dat hospodářských cyklů u dvaceti průmyslových zemí po více než třicet let. Jejich empirické výsledky jsou silné a jednoznačné. Vyplývá z nich, že užší mezinárodní obchodní vazby mají za následek více vzájemně korelované hospodářské cykly v jednotlivých zemích. Jak autoři tvrdí, bylo pro ně toto zjištění velmi zajímavé především z důvodu, že řada ekonomů tvrdila opak. Výsledky testování vedly k řadě závěrů o perspektivách a vhodnosti vytvoření HMU. Přes pokračující evropskou obchodní integraci lze očekávat více těsně korelované evropské hospodářské cykly a to může společnou evropskou měnu učinit více žádoucí. Měnová unie sama o sobě může vést k dalšímu zvýšení obchodní integrace a tudíž i k větší symetrii hospodářských cyklů. Země, které se stanou členy EMU, bez ohledu na to, jaká je jejich motivace, můžou splnit některá kritéria OCA ex post – tedy až po vstupu do EMU, i když je neplnily před vstupem, tedy ex ante. Nutno podotknout, že autoři předpokládali, že je většina obchodní výměny tvořena vnitro-odvětvovým obchodem. Pokud by docházelo k růstu mezi-odvětvové výměny, je zde riziko růstu obchodní specializace a vyšší pravděpodobnost výskytu asymetrických šoků. Mongelli (2002) ilustruje teorii endogenity charakteristik OCA a konstatuje, že vlastnosti OCA se v průběhu času vyvíjí. Ilustraci lze vidět níže na obrázku číslo 4. Většina autorů se shoduje, že vzájemný obchod a otevřenost vzrůstá mezi zeměmi, které sdílejí jednotnou měnu a společnou měnovou politiku. Odezvou je pokles nákladů na dopravu a stabilnější kurzový režim. Příkladem jsou členové Evropské unie, kteří mají odstraněny všechny obchodní a finanční překážky mezi sebou navzájem a sdílejí jednotný trh. Pro tyto země je potom výhodnější přijetí společné měny. OCA linie nám na obrázku znázorňuje dvě oblasti. Napravo od OCA linie převažují přínosy s přijetím společné měny, v oblasti nalevo převažují náklady a je lepší si ponechat autonomní monetární politiku.


32 Převaha přínosů společné měny

Korelace hospodářských cyklů

USA euro zóna Švédsko V. Británie Dánsko

Japonsko EU, USA

Převaha přínosů měnové autonomie

OCA linie


Obr. 4

Přínosy členství měnové unie z hlediska dvou klíčových OCA charakteristik

Zdroj:

Mongelli (2002)

De Grauwe (2012) poznamenává, že proti efektu endogenní povahy kritérií OCA, stojí Krugmanova hypotéza specializace ve sporu s pohledem Evropské komise (1991). Dle této teorie by naopak malá otevřená ekonomika nesla mnohem větší náklady ze členství v měnové unii ve srovnání s relativně uzavřenou ekonomikou. Obr. 5 znázorňuje Krugmanovu hypotézu specializace, tak jak o ní hovoří např. De Grauwe (2012), kdy s růstem obchodní integrace dochází spíše k tendencím využití komparativních výhod a zaměření se na výrobu zboží, v které jsou země relativně nejlepší. Potom se zvyšuje riziko dopadu asymetrického šoku na země měnové unie a nedochází ke sladěnosti hospodářských cyklů vlivem vysoké míry otevřenosti ekonomiky. Bylo zmíněno, že empirické studie podporují spíše pohled Evropské komise (1991) o zvýšení podobnosti šoků po vstupu do měnové unie, vlivem užší obchodní integrace a růstu vnitro-odvětvového obchodu. De Grauwe (2012) také podotýká, že Krugman nepočítal s možností vzniku nadnárodních výrobně koncentrovaných regionů, které mohou krýt hranice více států. V tomto případě by asymetrický šok postihl stejně všechny zúčastněné země v regionu. Dalším argumentem, který potvrzuje pohled Evropské komise je vzrůstající podíl služeb v národním hospodářství zemí. Služby jsou neobchodovatelné zboží a nejsou hrozbou pro vznik specializovaných regionů.


33

Paul Krugman

Divergence

Divergence

Evropská komise

Obchodní integrace

Obr. 5 Zdroj:

Obchodní integrace

Pohledy na ekonomickou konvergenci ve vztahu k míře obchodní integrace Rozmahel (2006)

Mongelli (2008) zmiňuje, že mohou existovat i jiné zdroje endogenní povahy kritérií OCA. Autor poznamenává, že se někteří autoři snažili přijít na podobné koncepce hypotézy endogenity, ale z jiné oblasti než je vzájemný obchod. V práci De Grauwe a Mongelli (2005) jde o endogenní povahu kritéria finanční integrace, kritéria symetrie hospodářských cyklů (respektive podobnosti výstupu) a kritéria flexibility pracovního trhu. Dle autorů je dopad společné měny na finanční trhy patrný v některých segmentech trhu, jako jsou peněžní trhy. V ostatních segmentech trhu může společná měna přispět k většímu prohlubování a likviditě. Na dluhopisových a akciových trzích je zřejmý postupný proces strukturálních změn a rostoucí integrace. Důkazy o významném sdílení rizik napříč finančními trhy jsou zatím sice malé, ale povzbuzující. Existuje však i několik oblastí, ve kterých integrace finančních trhů prozatím neměla významný efekt. Autoři ve své studii očekávali, že bude docházet k další symetrii šoků pro země EMU. Vzhledem k značné míře nejistoty a nízkému sdílení rizik skrz finanční trhy, dospěli k závěru, že se zatím nedá očekávat endogenní účinek symetrie šoků vlivem vstupu do EMU. De Grauwe a Mongelli (2005) také poznamenávají, že některé empirické studie dospěly k závěru, že flexibilita pracovního trhu je pravděpodobná a že bude posílena v měnové unii. Pokud je to dle autora potvrzeno více studiemi, vede to k závěru, že začátek měnové unie vytváří potenciálně silný endogenní charakter těchto OCA kritérií. Mongelli (2008) shrnuje teorii endogenity jako literaturu, která oživila diskusi o teorii OCA. Existují přesvědčivé empirické důkazy o tom, že odstranění "hranic" (v zásadě určených jako překážky pro obchod, ale i finanční toky), stejně jako sdílení jednotné měny, je silným magnetem pro hlubší hospodářskou a finanční integraci. Endogenita by tak mohla vyplývat z hlubší finanční integrace a sdílení rizik, zvýšení symetrie šoků a podobnosti sladěnosti výstupu, zvýšeného tempa produktu a reforem trhu práce pro zvýšení flexibility. Na druhou stranu


34

se autor ptá, zda by mohly některé z partnerských zemí tvořit měnovou unii a jen čekat, až se automaticky vyskytne hlubší integrace a díky tomu by mohly sklízet čisté výhody jednotné měny. Otázkou je, při jak kriticky nízkých hodnotách plnění OCA charakteristik by se hypotéza endogenity mohla projevit. Mongelli (2008) podotýká, že toto může být otázkou pro další empirické studie. Frankel a Rose (2000) pozorovali vliv společné měnové unie na obchodní vazby v pětiletých intervalech od roku 1970-1995 u 180 zemí. Jejich výsledky vedou k tomu, že měnová unie zvyšuje obchodní vazby více než třikrát. Autoři ovšem uznávají, že do jejich zkoumaných vzorků patřili velmi malé a chudé ekonomiky, u kterých má společná měna mnohem větší vliv na intenzitu obchodních vazeb, než je tomu u velkých ekonomik. Baldwin (2006) se věnuje velmi obsáhlé studii se zaměřením na zkoumání „roseho efektu“ trojnásobného zintenzivnění obchodu mezi členy měnové unie. Jeho závěry vedou k tomu, že euro vedlo k růstu obchodních vazeb pouze v rozmezí 5 % -10 %, což příliš nepodporuje endogenní povahu tohoto kritéria. Fidrmuc (2001) také upozorňuje na skutečnost, že nelze spoléhat na to, že to jsou pouze obchodní vazby, co vedou ke konvergenci hospodářských cyklů. Do svého výzkumu zahrnul i vliv vnitroodvětvového obchodu. Autor zkoumal hypotézu endogenity u pěti zemí střední a východní Evropy11 (CEEC)12 v období 1990-1999. Autor došel k velmi zajímavému závěru, že samotný růst obchodních vazeb nemá vliv na růst podobnosti hospodářských cyklů, pokud nejsou obchodní vazby podloženy růstem vlivu vnitro-odvětvového obchodu. Ve své studii prokázal, že je to právě velmi silný vliv vnitro-odvětvového obchodu na růst sladěnosti hospodářských cyklů. Hypotéza endogenní povahy kritéria sladěnosti hospodářských cyklů platí v případě, že s růstem obchodní integrace dochází i k růstu vnitro-odvětvového obchodu. Jeho výsledky prokazovaly i rostoucí sladěnost hospodářských cyklů s Německem u Maďarska, Slovinska a Polska od roku 1993. Autor také dodává, že je jeho studie založena na velmi krátkém období, za které je obtížné vyslovit závěr, že se obchodní cykly staly podobné. Fidrmuc a Korhonen (2001) ve své práci zkoumali korelaci nabídkových a poptávkových šoků mezi zeměmi střední a východní Evropy (CEEC) a zeměmi EU. Autoři zjistili, že mezi země s nejvyšší korelací nabídkových šoků patří Estonsko a Maďarsko. Výsledky Maďarska ukázaly vysokou korelaci poptávkových šoků. Tyto výsledky autoři přisuzovali vysoké integraci Maďarska se zeměmi EU především díky vysokému zahraničnímu obchodu a přímým investicím. U 11 12

Česká republika, Maďarsko, Polsko, Slovensko, Slovinsko Central and European countries


35

ostatních zemí byly stupně korelace šoků nižší. U Litvy a Lotyšska byly korelace poptávkových šoků v záporných hodnotách, i když korelace nabídkových šoků byla u Lotyšska kladná. Autoři se také zmiňují, že jejich výsledky se liší oproti dřívějším studiím. Sladěnost hospodářských cyklů tzv. periferních zemí s euro oblastí je v jejich studii vysoká. Výsledky také dokazují, že je korelace cyklů vyšší spíše s hospodářskými cykly Francie, než s hospodářskými cykly Německa. Jejich studie potvrdila velmi nízkou korelaci nabídkových šoků u Velké Británie, Dánska a Švédska, což se shoduje s jejich přístupem k zavedení eura. Darvas a Szápary (2004) se rozhodli otestovat vztah mezi obchodní integrací a sladěností hospodářských cyklů v období 1992-1997 a 19982002 na vzorků 26 zemí zastupujících skupiny zemí eurozóny, kandidátských zemí ze skupiny CEEC, jiných evropských zemí, členských zemí EU s výjimkou zavedení eura a u mimoevropských zemí. Robustnost svých výsledků zesílili několika metodami měření synchronnosti cyklů v podobě korelace mezi cykly, zpoždění cyklů, volatility cyklů, stálosti cyklů v čase a reakcí na šoky. Autoři dle výsledků ve vývoji synchronizace hospodářských cyklů rozdělili země eurozóny na jádro13 s vyšší sladěností cyklů a na periferii14 s nízkou sladěností. Země střední a východní Evropy rozdělili na CEEC115, jejichž cykly jsou nejvíce synchronizované, na CEEC216, které byly synchronizované v letech 1992-1997, ale v letech 1998-2002 už byly výsledky opačné a na CEEC3, zastupující baltské státy, které nebyly synchronizované vůbec. Výsledky vedly k tomu, že synchronizace rostla u zemí jádra a zrychlovala se po vstupu do měnové unie. Periferie vykazovala také rostoucí sladěnost cyklů, ale v mnohem pomalejším tempu než jádro. Rozdílnosti mohou být dle autoru způsobené délkou obchodních vazeb, protože se země periferie do evropských společenství připojily mnohem později než jádro. Jiným důvodem může být typický charakter dohánějících ekonomik periferie, kdy je catching-up proces doprovázen specifickými šoky v zemi a obdobím nejistoty. Co se týče potvrzení hypotézy endogenity, autor poznamenává, že závěry mohou být sporné. K růstu synchronnosti s evropským hospodářským cyklem sice u všech zemí eurozóny došlo po vstupu do měnové unie, ale k podobnému trendu docházelo u zemí s výjimkou zavedení eura a u neevropských zemí. Toto by upozorňovalo spíše na světový hospodářský cyklus. Země CEEC1 měly dokonce lepší výsledky sladěnosti ve srovnání se zeměmi periferie. Nízká synchronizace zemí CEEC2 mohla 13 14 15 16

Rakousko, Belgie, Francie, Německo, Itálie a Nizozemí Finsko, Irsko, Portugalsko, Španělsko Maďarsko, Polsko, Slovinsko Česká republika, Slovensko


36

být dle autora způsobena neúčinnými reformami a makroekonomickou nerovnováhou v 90. letech vedoucí k měnové krizi v letech 1997 a 1998. U Baltských států mohla být nízká sladěnost způsobena reakcí na ruskou krizi v roce 1998. Obchodní vazby s Ruskem jsou pro tyto země mnohem významnější než pro ostatní země CEEC. Jiným vysvětlením dle autora může být velmi nízká úroveň vnitro-odvětvového obchodu se zeměmi EU. Darvás a Szápary (2004) poukazují na vliv vnitroodvětvového obchodu na sladěnost hospodářských cyklů, který byl předmětem zkoumání ve studii Fidrmuce (2001). Fidrmuc a Korhonen (2006) se rozhodli z důvodu rozšíření EU v roce 2004 zhodnotit sladěnost hospodářských cyklů nově přistupujících zemí. Několik z nově přistupujících zemí se brzy po vstupu začlenilo do mechanismu směnných kurzů ERM II, proto bylo pravděpodobné, že v brzké době přejdou na euro. Autoři opět přistoupili k analýze sladěnosti hospodářských cyklů zemí CEEC s eurozónou. Dle teorie OCA by měla být vysoká synchronnost hospodářských cyklů jedním z kritérií pro vstup do EMU. Předpokladem bylo, že země CEEC jsou relativně malé ve srovnání s eurozónou a proto se očekává, že můžou být silně ovlivněny hospodářským cyklem jejich nejdůležitějšího obchodního partnera v podobě eurozóny. Autoři pro výzkum navrhli meta-analýzu stávajících studií jako vhodný způsob pro získání věrohodnějších výsledků. Meta-analýza shrnuje již publikované výsledky a poskytuje souhrnný přehled o tématu. Průzkum autorů potvrdil velké rozdíly mezi publikacemi analyzujících plnění kritérií OCA v zemích CEEC. Nicméně meta-analýza potvrdila, že jsou hospodářské cykly v několika zemích CEEC vysoce korelovány s eurozónou. Mnohé nové členské státy EU dosáhly poměrně vysokého stupně sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. To platí především v případě Maďarska, Polska, Slovinska a také Estonska. Práce Fidrmuc a Korhonen (2006) dospěla k závěru, že korelace hospodářských cyklů většiny nových členských zemí EU je dostatečně vysoká, aby nebránila členství v měnové unii. Dokonce několik tehdejších členů eurozóny mělo nižší korelace hospodářského cyklů, než nové členské země EU. Práce autorů Lacina, Kapounek (2007) zkoumali proces slaďování hospodářských cyklů vlivem prohlubování ekonomické integrace evropských společenství (ES) ve čtyřech etapách celkového sledovaného období 1957-200317. K hodnocení sladěnosti hospodářských cyklů autoři přistupovali prostřednictvím korelace časových řad, která vypovídá o závislosti těsnosti odchylek cyklů mezi zkoumanými zeměmi. Mezi zkoumané země patřily zakládající země ES18, země první vlny

17 18

1. etapa: 1959-1972, 2. etapa: 1973-1985, 3. etapa 1986-1994, 4. etapa: 1995-2003 Německo, Francie, Itálie, Belgie, Lucembursko, Nizozemí


37

rozšíření ES19, země druhé a třetí vlny rozšíření20 a země čtvrté vlny rozšíření ES21. Autoři stanovili předpoklad, že u zemí, které se účastní procesu ekonomické integrace delší dobu, by se měla vyskytovat i nižší frekvence výskytu asymetrických šoků. Země s delší zkušeností v rámci evropského integračního procesu by měly mít i sladěnější hospodářské cykly s Německem, jako nejsilnější ekonomikou ES. Autoři chápou hypotézu endogenity nejen ve vztahu k přijetí jednotné měny, ale ve vztahu s celým procesem evropské ekonomické integrace, která významně ovlivňuje odstraňování obchodních bariér a posiluje intenzitu obchodních vazeb. Výsledky první etapy vedly k vysoké sladěnosti u Nizozemí, Lucemburska a Rakouska, pro které je charakteristická vysoká otevřenost ekonomiky a významné obchodní vazby s Německem. Vysokých hodnot korelace dosahuje v tomto období i Finsko, Švédsko, Belgie a pro autory překvapivě i Velká Británie. Nízké kladné hodnoty korelace dosahuje Itálie, Francie a Dánsko. Dle autorů nejsou hodnoty pro Itálii a Francii překvapením, vzhledem k jejich velikosti a uzavřenosti ekonomik, s čímž klesají výnosy plynoucí z ekonomické integrace. Zápornou korelaci cyklů lze sledovat u Španělska a nulové hodnoty korelace u zemí Řecko, Portugalsko a Irsko. Druhé sledované období potvrdilo vysokou korelaci Nizozemí a Rakouska, k nimž se přidala Itálie. Španělsko s Portugalskem a Řeckem se významně posunuly směrem k vyšší sladěnosti cyklů s Německem, což bylo dle autorů dáno jejich intenzivní přípravou na členství v evropském hospodářském společenství (EHS). Překvapením byly opět hodnoty u Velké Británie, u kterých se předpokládalo, že by se při platnosti hypotézy endogenity měly posunout blíže v hodnotách sladěnosti hospodářských cyklů. Výsledky byly ale opačné. Celkově autoři v tomto období nevysledovali významný posun ve sladěnosti hospodářských cyklů ve srovnání s obdobím předcházejícím. Autoři upozorňují, že bylo toto období charakteristické pozastavením procesu evropské integrace vlivem několika událostí, jako byly ropné šoky v 70. letech a rozpad Breton-woodského systému. Třetí etapa je charakteristická dynamizací evropského integračního procesu, ale také krizí systému EMS a problémy spojenými se sjednocením Německa. Došlo ke zhoršení ukazatelů u zemí Beneluxu a Finska. V posledním období se hodnoty opět zlepšily vlivem měnové stability a snahy zemí plnit Maastrichtská kritéria. Z výsledků autorů plyne, že od roku 1979 skutečně došlo k růstu synchronizace hospodářských cyklů s Německem, v interpretaci výsledků vzhledem k hypotéze endogenity jsou ale opatrní. Závěrem autoři shrnují, že pro růst sladěnosti hospodářských cyklů není důležitý 19 20 21

Velká Británie, Irsko, Dánsko Řecko, Španělsko, Portugalsko Rakousko, Švédsko, Finsko


38

pouze růst intenzity obchodních vazeb, ale i růst vnitro-odvětvové obchodní výměny, která snižuje riziko výskytu asymetrického šoku. Studie Willett (2009) zkoumá vývoj korelace hospodářských cyklů v období 1980-1990 a 1999-2005. Autorův zkoumaný vzorek obsahuje dvanáct zemí eurozóny a čtyři země22 EU stojící mimo EMU. Autor zjistil, že mezi EMU zeměmi vzrostla za zkoumané období korelace výstupu i spotřeby. Podobný proces se projevoval i u zemí stojících mimo eurozónu. Korelace výstupu dle autora se běžně používá jako měřítko synchronnosti hospodářských cyklů, korelace spotřeby pak jako měřítko finanční integrace. S ekonomickou a finanční integrací zemí lze očekávat i vysoké korelace ekonomického růstu a růstu spotřeby. Výsledky ukázaly, že růst korelace spotřeby je přibližně stejný mezi euro i ne-euro zeměmi. Opačně dopadly výsledky pro růst korelace výstupu, který byl mnohem větší mezi zeměmi, které nepřijaly společnou měnu euro. Podle těchto výsledků autor usuzuje, že se hypotéza endogenity projevila spíše mezi zeměmi, které nepřijaly společnou měnu. Výsledky dle Willett (2009) vedou k závěru, že zavedením společné měny vzrostl obchod mezi členy měnové unie, ale na druhé straně vzrostly i obchodní vazby mezi členy měnové unie a zeměmi stojícími mimo eurozónu. Autor proto kritizuje tzv. „roseho efekt“, který konstatuje, že vlivem měnové unie dochází k více než trojnásobnému zintenzivnění obchodu. Dle autora proto korelace hospodářských cyklů a intenzita obchodních vazeb nezávisí výhradně na přijetí společné měny. Autor také upozorňuje na chybějící teoretický rámec, který by definoval očekávaný časový horizont endogenní povahy některých OCA kritérií. Studie Brixiova (2010) se zabývala synchronností hospodářských cyklů Estonska s eurozónou. Estonsko bylo pro autorku zajímavé z několika důvodů. Když Estonsko vstoupilo v roce 2004 do EU, bylo již dlouhodobou prioritou země přijmout euro v co nejbližší době. Estonsko mělo již zkušenosti s měnovým režimem currency board, kdy zprvu estonskou korunu navázalo na německou marku a od roku 1999 na euro. Vlivem ztráty autonomní měnové politiky již Estonsko získalo zkušenost s hlavním nákladem spojeným s členstvím v měnové unii. Ekonomika v rámci tohoto režimu fungovala dobře po řadu let. Role kurzu byla nahrazena flexibilitou mezd a cen a jinými adaptačními mechanismy v podobě flexibilního trhu výrobků. Výsledky Estonska ukázaly omezené, i když rostoucí synchronizace hospodářských cyklů se zeměmi eurozóny. Udržitelnost režimu je proto závislá především na adaptačních mechanismech a obezřetné fiskální politice. Dle autorky, v případě Estonska a jeho zkušeností s režimem currency board znamená

22

Norsko, Švédsko, Švýcarsko, Velká Británie


39

přijetí eura vynaložení relativně malých nákladů a sklízení velkých výhod. Miles (2011) testuje, jak euro přispělo k růstu sladěnosti hospodářských cyklů mezi periferií23 a centrálními24 členy měnové unie. Pro srovnání testuje vývoj sladěnosti i u tří nečlenských zemí25 měnové unie, kde předpokládá, že by sladěnost růst neměla, popřípadě by měla růst mnohem pomaleji. Pro srovnání také zkoumá korelaci cyklů s ekonomikou USA zastupující zbytek světa. Používají lineární regresní model se čtvrtletními daty průmyslové produkce pro období 1983-2009. Jejich výsledky vedou k nevýznamnému růstu sladěností cyklů periferie s centrálními členy EMU. Z nečlenských zemí pouze Švédsko vykazovalo dobré výsledky, co se týče růstu sladěnosti cyklů. Výsledkem je i menší synchronizace Portugalska a Irska s hospodářským cyklem USA. Závěrem autor shrnuje, že pro jeho analyzované období nedošlo k významnému sladění hospodářských cyklů periferie a centrálních zemí EMU ve složení Francie a Německo. Navíc také členství mimo měnovou unii nevedlo k poklesu synchronizace hospodářských cyklů s centrálními zeměmi EMU. Jeho výsledky nepotvrzují endogenní povahu kritérií OCA. Konstrukce OCA indexu Jak uvádí Rozmahel (2006) dalším zájmem z hlediska operacionalizace teorie OCA byla konstrukce indexu optimální měnové oblasti (OCA index). Práce Bayoumi a Eichengreena (1997) přispěla k možnosti zhodnotit vhodnost kandidátských zemí formovat měnovou unii. Bayoumi a Eichengreen (1997) vyvinuli postup pro uplatňování výstupů teorie optimálních měnových oblastí. Autoři zjistili, že vztah mezi charakteristikami OCA a pozorovaným chováním směnných kurzů se zdá být vhodnou předpovědí pro rozhodnutí být členem EMU. Klíčem jejich přístupu k operacionalizaci teorie OCA je analýza determinantů nominální variability směnného kurzu. Variabilita reálných a nominálních směnných kurzů by sama o sobě měla vést k výběru kurzového režimu a proto by také měla obsahovat informace o tom, jaký režim přijmout. Skutečné chování měnového kurzu může sdělit mnoho informací o základních ekonomických faktorech. Země nemají povinnost se rozhodovat pouze o přijetí konkrétního měnového režimu, měly by být schopní jej také udržovat. Bayoumi a Eichegreen (1997) analyzovali roční údaje o bilaterálních směnných kurzech pro 21 průmyslových zemí. OCA teorie se zaměřuje na vlastnosti, které tvoří stabilní směnné kurzy a dle toho i měnové 23 24 25

Řecko, Irsko, Portugalsko, Španělsko Francie a Německo Dánsko, Švýcarsko, Švédsko


40

sjednocení zemí více či méně žádoucí. Nejdůležitější dle autorů jsou kritéria sladěnosti hospodářských cyklů, intenzity obchodních vazeb, transakční užitečnosti peněz, mobility pracovních sil a rozsah automatických vyrovnávacích stabilizátorů. Poslední dvě vlastnosti jsou důležité pro chování v regionech v rámci jedné země, ale ve zkoumaném vzorku autorů nehrají významnou roli v reakci na asymetrické otřesy v jednotlivých zemích. Empirická práce se proto zaměřuje na zachycení prvních tří faktorů. Korelace hospodářských cyklů je měřena jako směrodatná odchylka změny v logaritmu relativního výstupu ve dvou zemích. Hodnota měření bude nízká pro země, ve kterých jsou hospodářské cykly symetrické a národní výstupy se pohybují společně. Další proměnnou je podobnost komoditní struktury vývozu dvou zemí měřených jako podíl jednotlivých odvětví na celkovém objemu společného exportu. Šoky budou více symetrické v zemích, které budou mít komparativní výhodu ve stejném odvětví exportu. Dle Rozmahela (2006) nemají absolutní hodnoty tohoto ukazatele velký význam. Důležité je ovšem sledovat tento ukazatel v čase, protože může napovědět o konvergenci mezi oběma zeměmi. Slabinou ukazatele je potom nemožnost odlišení mezi vnitro a mezi-odvětvovým obchodem. Růst mezi-odvětvového obchodu může upozorňovat na nežádoucí specializaci v oblasti obchodovatelného zboží. Zvýšení vnitroodvětvového obchodu znamená naopak růst konvergence mezi zeměmi. Dále je měřena důležitost obchodních vazeb pomocí průměru podílu bilaterálního exportu na HDP. Rozmahel (2006) podotýká, že rozdílná orientace zahraničního obchodu členů EMU má za následek růst rizika výskytu asymetrických šoků. Poslední proměnná se týká velikosti ekonomiky. Transakční výhody z používání jednotné měny jsou větší u malých ekonomik a tyto výnosy pak mohou převýšit náklady z členství v měnové unii. Proměnná v podobě více stabilní měny je měřena zahrnutím aritmetického průměru logaritmů reálného HDP. Rovnice pro výpočet OCA indexu má následující tvar. SD(eij)= -0,09+1,46SD(∆yi-∆yj)+0,022DISSIMij + -0,054TRADEij+0,012SIZEij (0,02) (0,21) (0,006) (0,006) (0,001) Kde SD(eij) je směrodatná odchylka změny v logaritmu nominálního směnného kurzu zemí i a j ke konci roku, SD(∆yi-∆yj) je směrodatná odchylka rozdílu v logaritmu změny relativního výstupu v zemi i a j a vypovídá o míře sladěnosti ekonomických cyklů posuzovaných ekonomik, DISSIMij, je suma absolutních rozdílů v podílu zemědělství, těžby a průmyslu zemí i a j na celkovém vzájemném exportu a postihuje strukturální podobnost ekonomik, TRADEij je průměr podílu vzájemného obchodu zemí i a j na hrubém domácím produktu a


41

reprezentuje přínosy a náklady přijetí jednotné měny plynoucí z propojenosti ekonomik obchodem, SIZEij je aritmetický průměr logaritmů hrubého domácího produktu země i a j vyjádřeného v amerických dolarech a reprezentuje přínosy přijetí jednotné měny z hlediska velikosti ekonomiky. Čísla v závorce zastupují směrodatné chyby odhadu koeficientů. Čím nižší absolutní hodnoty OCA index nabývá, tím je daná ekonomika strukturálně podobnější s porovnávaným celkem a vhodnější pro vytvoření měnové unie. Její potenciální výnosy ze členství v měnové unii přesahují náklady. Skořepa (2011) definuje index OCA jako předpověď tlaků na měnový kurz na základě regrese sledovaných kurzových tlaků na seznam OCA kritérií. Pro srovnávané ekonomiky, které by měly být optimální měnovou oblastí, by měl ukazatel OCA indexu nabývat hodnot blízkých nule. U dvou ekonomik, které jsou OCA oblastí, by neměly být zaznamenány žádné významné tlaky na směnný kurz, a proto nemají důvod pro používání směnného kurzu. Čím vyšší je index OCA, tím dále je dvojice ekonomik od optimální měnové oblasti. Rozmahel (2006) poznamenává, že hledaný OCA index je vyjádřením závisle proměnné odhadnuté regresní rovnice. Dále upozorňuje na kritiku vybraného souboru dat pro odhad parametrů regresní rovnice z hlediska doby sběru dat a oblasti vstupních dat. Odhad parametrů rovnice byl proveden na vzorku dat z let 1983-1992. Další nevýhodou je, že právě tento vzorek dat obsahuje údaje z mimoevropských zemí jako je USA, Austrálie, Japonsko, Kanada či Nový Zéland, což se může zdát při použití OCA indexu pro hodnocení evropské měnové integrace zavádějící. Následující tabulka číslo 3 reprezentuje konkrétní výsledky ze studie Bayoumi a Eichengreen (1997). OCA index počítali ve vtahu k Německu jako nejsilnější evropské ekonomice, která zastupuje evropské jádro, ke kterému by měli ostatní členové měnové unie konvergovat. Dle výsledků autoři rozdělují země na několik skupin podle toho, zda je pro ně výhodné vytvořit měnovou unii s Německem.


42

OCA index vůči Německu (1987-95) 1987

Francie 0,068 Itálie 0,070 Velká Británie 0,099 Rakousko 0,008 Belgie 0,003 Dánsko 0,063 Finsko 0,098 Řecko 0,053 Irsko 0,043 Nizozemí 0,003 Norsko 0,078 Portugalsko 0,068 Španělsko 0,088 Švédsko 0,068 Švýcarsko 0,038 Zdroj: Bayoumi a Eichengreen (1997)

1991

1995

0,067 0,065 0,094 -0,004 -0,008 0,060 0,095 0,054 0,036 -0,008 0,078 0,066 0,082 0,063 0,030

0,074 0,059 0,089 0,008 0,013 0,074 0,087 0,054 0,021 0,007 0,077 0,062 0,073 0,056 0,023

Výsledky z tabulky číslo 3 ze studie Bayoumi a Eichengreen (1997) ukazují prognózu závisle proměnné, která je nazývána indexem OCA, ve vztahu k Německu v období 1987-1995. Rok 1995 odráží současný stav OCA indexu, zatímco rok 1991 udává určitý trendový směr v průběhu času. Země lze rozdělit do tří skupin: hlavní kandidáti tvořící jádro HMU s velmi dobrými hodnotami indexu, na země u nichž index vykazuje malou konvergenci a za sledované období příliš neklesá a na země konvergující k HMU se snižujícími se hodnotami indexu. V první skupině zemí jsou Rakousko, Belgie a Nizozemí, k nimž se později připojilo Irsko a Švýcarsko. Všechny tyto země mají indexy v roce 1995 pod hodnotou 0,025. Rakousko a země Beneluxu jsou úzce spojeny s Německou ekonomikou po mnoho let. Druhá skupina jsou země, pro které je charakteristické nízké tempo konvergence. Patří sem Velká Británie, Dánsko, Finsko, Norsko a Francie. Ve všech případech předpověď směrodatné odchylky směnného kurzu v roce 1995 pomocí indexu OCA dosahuje vysokých hodnot (větší než 0,07) a v průběhu času ukazuje malou tendenci k poklesu. Tyto výsledky naznačují strukturální důvody pro rozhodnutí Velké Británie a Dánska požádat o trvalou výjimku tzv. „opt – out26“ z členství v EMU. Nejvýraznějším výsledkem dle autorů je postavení Francie do skupiny zemí, pro které existuje jen málo důkazů o konvergenci. To zřejmě vypovídá o převaze Požadavek na trvalou výjimku z práva Evropské unie. Konkrétně u Dánska a Velké Británie se při zavádění eura nebude postupovat dle plnění Maastrichtských kritérií, ale na základě jejich požadavku dle ČNB (2003-2014) 26


43

politické vůle nad makroekonomickými argumenty o začlenění do EMU. Poslední skupina postupně konvergujících zemí jsou Švédsko a jižní země EU: Itálie, Řecko, Portugalsko a Španělsko. Ve všech případech OCA indexy těchto zemí v průběhu času klesají. Jejich hodnoty se v průměru pohybují okolo 0,06 v roce 1995. Španělsko má nejvyšší hodnotu 0,072, což není tak odlišné od států, které spíše nekonvergují k EMU. Rozmahel (2006) kvůli nestabilitě regresní rovnice vzhledem k vstupním datům poznamenává, že více než výsledky jednotlivých OCA indexů, mohou být důležitější jednotlivé výsledky proměnných vstupujících do regresní rovnice. Proměnné zastupují strukturální podobnost a vhodnost ekonomik formovat měnovou unii s ohledem na pravděpodobnost vzniku asymetrických šoků. Možnost měřit vhodnost zavedení společně měny prostřednictvím OCA indexu se stalo velmi populární. Například autoři Cincibuch a Vávra (2001) vypočítali index OCA pro Českou republiku v časových periodách 1991-1994, 1995-1998, 1993-1998 v porovnání s Německem. Cincibuch a Vávra (2001) ukazují, že Česká republika dosáhla vyššího stupně strukturální konvergence k Německu, oproti Portugalsku či Řecku v průběhu devadesátých let podle výsledků původních OCA indexů ze studie Bayoumi a Eichengreen (1997). Jak jsme uvedli výše, problém s touto analýzou je, že rovnice předpokládá stabilitu v průběhu času. Původní regresní rovnice používá data 1983-1992. Další problém vzniká na základě toho, že existuje několik mimoevropských průmyslových ekonomik zařazených do původního vzorku dat. Horváth a Komárek (2003) také vypočítali OCA index pro Českou republiku v porovnání s Německem a v porovnání s EU. Autoři použili modifikovanou verzi regresní rovnice dle Bayoumi a Eichengreen (1997a v Horváth a Komárek, 2003) s použitím vzorku dat pouze pro Evropské země pro stejné období jako původní regresní rovnice. Horváth a Komárek (2003) shrnují výsledky pro porovnání s Německem do následující tabulky 4. Pro porovnání strukturální konvergence vybrali země Rakousko, Česká republika a Portugalsko. Rozhodli se pro výběr takových zemí, které reprezentují příklady konvergovaných (tzv. jádro eurozóny), tranzitivních a periferních ekonomik.


44


Variabilita měnového kurzu

Nominál

Reál

Nominál

Reál

Nominál

Nominál27

Vzorek dat

Evropa

Evropa

Svět

Svět

Svět

Svět

Česká republika

0,022

0,071

0,193

0,194

0,023

0,035

Rakousko

0,006

0,057

0,185

0,187

0,003

0,008

Portugalsko

0,022

0,072

0,201

0,202

0,029

0,062

Zdroj:

Horvath a Komárek (2003)

První řádek označuje variabilitu nominálního nebo reálného kurzu. Druhý řádek udává, zda se při výpočtech pracovalo se vzorkem pouze evropských ekonomik, nebo se vzorkem evropských i mimoevropských ekonomik. Poslední sloupec tabulky znázorňuje výsledky pro Českou republiku ze studie ze studie Cincibuch a Vávra (2001) použitím dat 1993-1998 a pro Rakousko a Portugalsko ze studie Bayoumi a Eichegreen (1997) na základě údajů za období 1988-1995. Předchozí sloupce znázorňují výsledky autorů Horváth a Komárek (2003). Výsledky nejsou plně srovnatelné mezi jednotlivými sloupci. Horváth a Komárek (2003) uvádí, že OCA index pro Rakousko je mnohem nižší, než u ostatních dvou ekonomik. Výsledky pro Českou republiku a Portugalsko vypadají velmi podobně. Česká republika má nižší OCA index než Portugalsko v případě porovnání s Německem. V porovnání s EU dosahuje Portugalsko mírně lepších výsledků. Horváth a Komárek (2003) se již touto problematikou zabývali v dřívější studii Horváth a Komárek (2002). Novější studie Horváth a Komárek (2003) pokračuje svou analýzu přepočtem původní regresní rovnice s použitím novějších dat, než byly použity ve studii Bayoumi a Eichengreen (1997). Datový vzorek obsahuje 21 průmyslových zemí pro období 1989-1998. Mimo jiné autoři zahrnují novou proměnnou do rovnice v podobě otevřenosti ekonomiky dle souboru charakteristik teorie OCA. Hedija (2011) počítá index OCA pro země EU1028 a také pro země Rakousko, Nizozemí, Španělsko a Portugalsko v porovnání s eurozónou a v porovnání s Německem. Rakousko a Nizozemí bylo vybráno z důvodu tvrzení Bayoumi a Eichegreena o vhodnosti tvořit EMU. Poslední sloupec znázorňuje výsledky pro ČR od autorů Cincibuch a Vávra. Výsledky pro Rakousko a Portugalsko jsou od autorů Bayoumi a Eichengreen (1997) 28 Členské země přijaté do EU v roce 2004: Bulharsko, Česká republika, Estonsko, Maďarsko, Lotyšsko, Litva, Polsko, Rumunsko, Slovensko, Slovinsko 27


45

Španělsko a Portugalsko bylo vybráno proto, že patří k nejméně vyspělým tradičním státům EU a patří do skupiny konvergujících států, mohou být proto blízké státům EU10. Index je vypočítám z dat pro období 1999-2009, rozdělených do několika časových úseků. Výsledky OCA indexu v porovnání s eurozónou můžeme vidět v tabulce 5. Tab. 5

OCA Index zemí EU10 a vybraných zemí eurozóny v porovnání s eurozónou

Česká republika Slovensko Maďarsko Polsko Litva Lotyšsko Estonsko Rumunsko Bulharsko Slovinsko Rakousko Nizozemí Portugalsko Španělsko Zdroj: Hedija (2011)

1999-2001

2002-2005

2006-2009

1999-2009

-0,011 -0,007 -0,006 0,027 0,025 0,012 0,034 0,023 0,004 0,002 0,019 0,021 0,018 0,021

-0,003 -0,008 -0,007 0,014 0,010 0,009 -0,007 0,015 -0,003 -0,014 -0,001 0,006 0,006 0,014

0,004 0,027 0,005 0,009 0,098 0,137 0,086 0,050 0,024 0,028 0,005 0,006 0,013 0,017

0,009 0,028 0,013 0,029 0,071 0,093 0,065 0,041 0,022 0,013 0,013 0,012 0,013 0,021

Dle Hedija (2011) nejnižších výsledků OCA indexu s eurozónou i s Německem dosahuje ze zemí EU10 právě Česká republika. Nízkých hodnot dosáhlo i Maďarsko v obou případech a Slovinsko v případě porovnání s eurozónou. Hodnoty zmiňovaných zemí jsou srovnatelné s Rakouskem i Nizozemím. Dle výsledků jsou nejméně vhodnými kandidáty pro vstup do měnové unie Pobaltské země Litva, Lotyšsko, Estonsko29. Skořepa (2011) podal velmi zajímavý pohled na konstrukci OCA indexu, když se pokusil transformovat původní statistický vztah zachycující vývoj tlaků na reálný měnový kurz (RER). Ve své práci se snaží poukázat na to, že způsob určování tlaků na RER je nevhodný, pokud dvojice ekonomik podléhají dlouhodobému trendu v tlaku na RER. Například když vzájemný RER prochází dlouhodobou reálnou apreciací kvůli ekonomické konvergenci. Autor se pokusil změnit levou stranu regresní rovnice na ukazatel průměrné absolutní hodnoty RER tlaků za zvolené období. Autor navrhl konstrukci indexu OCA tak, že zachycuje i dopad trendů reálné apreciace. S úpravou levé strany

29

Zajímavý výsledek. K lednu 2014 jsou Estonsko i Lotyšsko již členy eurozóny


46

regrese, citlivé na trend reálné apreciace (reálné konvergence30), bylo třeba upravit i pravou stranu rovnice. Za tímto účelem autor použil míru relativní konvergence v HDP na obyvatele mezi dvěma zvolenými ekonomikami, odlišnosti struktur obou ekonomik a intenzitu obchodních vztahů mezi zvolenými ekonomikami. Další dva z původních ukazatelů OCA byly vypuštěny. U ukazatele velikosti ekonomiky mají menší ekonomiky větší prospěch ze stabilního směnného kurzu. Autor se domníval, že tento prospěch se vztahoval spíše na stabilní nominální kurz, zatímco ve studii se řeší reálný kurz, proto je tento ukazatel vyloučen. Druhým původně zahrnutým ukazatelem je korelace hospodářských cyklů v obou ekonomikách. U ekonomik s méně korelovanými cykly je více pravděpodobné, že podlehnou asymetrickým šokům, což způsobí RER tlaky intenzivnější. Důvodem pro vyloučení tohoto kritéria je to, že regresní rovnice již obsahuje tři další ukazatele OCA uvedené výše. Každý z těchto tří ukazatelů se vztahuje na jeden potenciálně významný zdroj asymetrického šoku. Autor tento ukazatel vyloučil z důvodu zabránění chyb modelu v podobě rizika multikolinearity. Skořepa (2011) výše uvedený model použil na dvě skupiny dat pro období 2001-2008. První, užší skupina se skládá z 21 vyspělých ekonomik OECD ("bohaté ekonomiky“). Druhá skupina je rozšířením první skupiny o devět nových rozvíjejících se ekonomik, zejména tranzitivní ekonomiky střední a východní Evropy (CEEC). Výsledky ukazují, že reálná konvergence není vhodným regresorem, pokud chceme vysvětlit vývoj RER tlaků ve skupině 21 bohatých ekonomik zemí OECD. Naopak se regresor stává velmi důležitým v případě druhé skupiny zemí s rozšířeným vzorkem o devět rozvíjejících se ekonomik. Toto zjištění naznačuje, že index OCA by měl být konstruován tak, že je citlivý na reálné konvergence pokud máme v úmyslu uplatnit ji na ekonomiky, které pravděpodobně nějakou reálnou konvergenci mají. Skořepa (2011) dochází k výsledkům, že některé evropské východní ekonomiky zdaleka netvoří optimální měnovou oblast s Německem. Pokud je brána v úvahu konvergence, dvě středoevropské ekonomiky se zdají být lépe připraveni (alespoň v letech 2001 - 2008) na společnou měnu s Německem, než některé ze současných členů eurozóny. Česká republika se zdá být blíž k optimální měnové oblast s Německem, než většina členů eurozóny, přičemž výjimkou je Rakousko, Belgie a Nizozemí. Autor Skořepa (2011) upozorňuje, že je důležité mít na paměti určitá omezení celého přístupu k indexu OCA. Empirická metodika je Pod pojmem reálná konvergence rozumíme sbližování ekonomické úrovně různých zemí či oblastí. Ta se obvykle vyjadřuje pomocí ukazatele HDP na obyvatele. Blíže např. Smrčková, Vlček, Cvengroš (2008) 30


47

dle něj velmi hrubá a zjednodušující. Regresní analýza indexu OCA a následný výpočet konkrétních hodnot indexu pro různé ekonomiky berou v úvahu pouze tři konkrétní ukazatele OCA. Pro budoucí výzkum je tak nutné obohatit regresi ještě dalšími faktory zmíněnými v teorii OCA. Výsledky by potom mohly být věrohodnější. Tvorba OCA indexu byla jedním z mnoha předmětů empirického zkoumání. Mnoho autorů se zabývalo také analyzováním jednotlivých OCA kritérií.

Metodika a data

48

4 Metodika a data Literární rešerše nás seznámila s konstrukcí OCA indexu, kterým je možné hodnotit přínosy z členství v měnové unii. Pro tuto práci je konstrukce OCA indexu zajímavá především kvůli jeho dílčím částem, které vstupují do jeho výpočtu. OCA index je zajímavý jako souhrnný ukazatel plnění OCA charakteristik, ale důležitější může být sledováním vývoje jeho jednotlivých částí, které můžou poskytnout dodatečné informace o naplňování OCA charakteristik v čase. Záměrem zkoumání vývoje hodnot OCA charakteristik je posouzení vlivu času na jejich vývoj. Endogenní povaha OCA kritérií je dle autorů Frankel a Rose (1996) pozorovatelná, až se značným odstupem času. Vzhledem ke kratší časové řadě v této práci bude cílem pro posouzení endogenní povahy OCA charakteristik to, zda docházelo k zlepšování jejich vývoje z hlediska času, popřípadě se jejich vývoj nezhoršoval. Empirické testování OCA kritérií je zatím novější oblastí zkoumání teorie optimální měnové oblasti. Problémem při interpretaci OCA kritérií je více možností jejich výpočtů a nemožnost zjištění kritické hranice, kterou je nutné překročit k tomu, aby se daná oblast dala považovat za optimální měnovou oblast. První část vlastní práce bude navazovat na autory Baoyumi a Eichengreen (1997) s cílem konstrukce OCA indexu vzhledem k Německu a jeho proměnných pro vybrané země měnové unie. Druhá část vlastní práce bude využívat jiné metody výpočtů (alternativní), které budou založeny na jiných ukazatelích, než používaly Bayoumi a Eichengreen (1997) a optimalita již nebude posuzována vůči Německu, ale vůči eurozóně. Oba zvýšené přístupy budou aplikovány na skupinu států, které jsou dlouhodobými členy měnové unie. Kromě posuzování vývoje jednotlivých ukazatelů z hlediska času, bude pro alternativní přístup provedena dynamická klastrová analýza, na jejímž základě bude vyhodnoceno sbližování v podobnosti plnění OCA kritéria z hlediska času u zkoumaných států měnové unie. Skupinou zemí vstupujících do analýzy budou členské státy eurozóny, které měnu euro používají minimálně 10 let. Půjde o státy Belgie, Finsko, Francie, Irsko, Itálie, Nizozemsko, Portugalsko, Rakousko, Řecko, Španělsko, Německo31. Do analýzy nebude zahrnováno Lucembursko z důvodu jeho atypických hodnot. OECD (2012) uvádí, že je to země, která má nejvyšší příjem na hlavu ze zemí OECD, je vysoce orientovaná na finanční sektor a její ekonomický růst za desetileté období přesahuje o více než 2 % třicetiletý průměr Do zkoumané skupiny zemí nebudou zahrnuty zbývající země měnové unie, protože doba používání jejich měny je nižší než 10 let, a proto by bylo obtížnější vyvozovat závěry ohledně vlivu eura na vývoj OCA charakteristik 31

Metodika a data

49

eurozóny. Pro naše testování by mohly být hodnoty pro tuto zemi obtížně interpretovatelné a tvořily by odlehlá pozorování. Volba států, které používají měnu euro minimálně 10 let, je z toho důvodu, že dle autorů Frankel a Rose (1996) a dalších, je proces endogenity měnové integrace procesem zdlouhavým, s viditelnými výsledky až se značným odstupem času. Na základě zkušeností zemí měnové unie lze formulovat doporučení pro země EU, které se teprve rozhodují o horizontu přijetí eura. Spíše potvrzení endogenní povahy vybraných OCA charakteristik může urychlit vstup těchto zemí do měnové unie. Naopak potvrzení názoru dle Krugman (1993, v De Grauwe 2012) může tyto země přesvědčit spíše o vyčkání v rozhodnutí o přijetí společné měny, dokud nebudou tvořit více optimální měnovou oblast s členy eurozóny. OCA index, jeho proměnné a výpočty alternativních ukazatelů budou konstruovány za časový interval 1995-2012. Počátek období v roce 1995 byl zvolen z několika důvodů. Bayoumi a Eichengreen (1997) uvažovali poslední zkoumané období 1995. V jejich práci se tak plně zohledňuje období před vznikem měnové unie a před vlivem společné měny. Období od roku 1995 v této diplomové práci už může zohledňovat společnou měnu vlivem snahy plnit Maastrichtská konvergenční kritéria před vznikem měnové unie v roce 1999. Jiným důvodem volby tohoto období je i omezení v dostupnosti dat. K sestrojení OCA indexu budeme používat původní rovnici ze studie Bayoumi a Eichengreena (1997) s již odhadnutými regresními koeficienty. Použití odhadnutých regresních koeficientů je předmětem kritiky z hlediska jejich statičnosti. Koeficienty byly odhadnuty za období 1983-1992. Tato práce si je vědoma tohoto nedostatku a cílem práce je právě posoudit míru nebezpečí kritiky statičnosti regresní rovnice v čase. Budeme posuzovat aplikovatelnost původní rovnice na novější data. Z důvodu této kritiky bude v navazující kapitole vlastní práce přistoupeno k výpočtům podobných OCA kritérií, které vstupují do konstrukce OCA indexu, prostřednictvím alternativní metodiky. Ve vlastní práci je cílem výpočtu OCA indexu navázání na výsledky autorů Bayoumi a Eichengreena, které jsou prezentovány v posledním zkoumaném období za rok 1995. Autoři rozdělili zkoumané země na skupiny jádra, konvergujících a divergujících ekonomik. Výpočty po období 1995 s vlivem společné měny můžou poukázat na posun ve vývoji rozdělení těchto skupin zemí, které byly výsledkem v období bez vlivu společné měny.

Metodika a data

50

4.1 OCA index a jeho proměnné Index OCA a jeho proměnné můžou být kalkulovány ve vztahu k jiné zemi, popřípadě k průměru hodnot skupiny zemí. Studie Bayoumi a Eichengreen (1997) založila výpočet indexu ve vztahu k Německu jako kotevní zemi EU, protože dle autorů tvoří Německo jádro měnové unie, ke kterému by měli všichni členové měnové unie konvergovat. V této práci budeme počítat index OCA také ve vztahu k Německu, protože budeme navazovat na výsledky autorů Bayoumi a Eichengreen (1997). Dalším důvodem zvolení benchmarku v podobě Německa je jeho ekonomická síla a politické postavení v rámci společné měnové politiky. Paul De Grauwe (2012) upozorňuje na důležité postavení německé centrální banky Bundesbank při tvorbě společné měnové politiky. Dle Trading economics (2014) tvoří Německo třetinu HDP celé eurozóny, což ovlivňuje určování měnové politiky v eurozóně. Pro členské země eurozóny by vysoká podobnost s Německem mohla zvyšovat přínosy ze společné měny. Aby byly pokryty i jiné možnosti výpočtů, v druhé části vlastní práce u alternativních výpočtů OCA kritérií bude jako benchmark zvolena eurozóna. Výpočet OCA indexu a jeho proměnných budeme konstruovat dle studie Bayoumi a Eichengreen (1997), dle níže zobrazené rovnice. SD(eij)= -0,09 +1,46SD(∆yi-∆yj)+0,022DISSIMij -0,054TRADEij+0,012SIZEij Kde SD(eij) je směrodatná odchylka změny v logaritmu nominálního směnného kurzu zemí i a j ke konci roku a zastupuje výše zmíněný OCA index, který je výstupem analýzy. SD(∆yi-∆yj) je směrodatná odchylka rozdílu v logaritmu relativního výstupu v zemi i a j a vypovídá o míře sladěnosti hospodářských cyklů posuzovaných ekonomik, DISSIMij je suma absolutních rozdílů v podílu zemědělství, těžby a průmyslu zemí i a j na celkovém exportu těchto zemí a postihuje strukturální podobnost ekonomik, TRADEij je průměr podílu vzájemného obchodu (bilaterálních exportů) zemí i a j na hrubém domácím produktu a reprezentuje přínosy a náklady přijetí jednotné měny plynoucí z propojenosti ekonomik obchodem, SIZEij je aritmetický průměr logaritmů hrubého domácího produktu země i a j vyjádřeného v amerických dolarech a reprezentuje přínosy přijetí jednotné měny z hlediska velikosti ekonomiky. Parametry zastupující koeficienty regresní rovnice vyjadřují citlivost OCA indexu na jednotlivé nezávisle proměnné. 4.1.1

Volatilita bilaterálního měnového kurzu

Proměnná SD(eij) je označením pro výsledný OCA index, bude to hodnota, kterou hledáme. Hodnoty indexu budou odpovídat vstupním proměnným, které jsou součástí OCA indexu. Výsledky mohou nabývat

Metodika a data

51

hodnot v rozmezí 0-1. Čím nižší je hodnota, tím lépe země plní OCA kritéria zahrnutá v rovnici a proto by pro zemi mohly být výnosy ze členství v EMU větší než náklady. 4.1.2

Sladěnost hospodářských cyklů

Proměnná SD(∆yi-∆yj) je standartní odchylkou změny v logaritmu relativního výstupu zemí i (Belgie, Finsko, Francie, Irsko, Itálie, Nizozemsko, Portugalsko, Rakousko, Řecko, Španělsko) a j (Německo). Tento ukazatel se snaží postihnout sladěnost hospodářských cyklů. S růstem sladěnosti hospodářských cyklů mezi státy měnové unie klesá riziko výskytu asymetrického šoku. Při výskytu asymetrických šoků má centrální autorita měnové unie malý prostor pro řešení takových situací a zemím rostou náklady ze začlenění v měnové unii. Procentní změna reálného výstupu se dá vyjádřit jako přirozený logaritmus podílu HDP v tomto období ku HDP v období minulém. Směrodatná odchylka vyjadřuje míru variability těchto změn HDP. Rozdíly přirozených logaritmů nám vyjadřují odchylky změn HDP mezi zeměmi. Čím více budou mít země sladěné hospodářské cykly, tím více se hodnota tohoto ukazatele bude blížit 0. SD (∆yi-∆yj) Zdrojem dat pro výpočet tohoto ukazatele bude WORLD BANK DATABASE. Pro výpočty jsou použity hodnoty HDP v dolarech ve stálých cenách roku 2005. Jelikož se kritérium počítá jako směrodatná odchylka za zvolené období, aby bylo možné zhodnocovat vývoj sladěnosti hospodářských cyklů pro jednotlivé roky, bude ukazatel konstruován jako klouzavá směrodatná odchylka pro pětiletý cyklus, kdy hodnoty pro jednotlivé roky budou prezentovat střed pětiletého intervalu32. Pro výpočet hodnot za roky 2011 a 2012 budou využívání predikce ekonomického růstu dle Evropské komise (2014). 4.1.3

Podobnost komoditní skladby exportu

Proměnná DISSIMij zkoumá podobnost ekonomické struktury země v závislosti na podílu komodit na celkovém vývozu země. Vypočítá se jako suma absolutních hodnot rozdílů v podílu bilaterálního exportu z odvětví zemědělství, těžby a průmyslu zemí i a j na celkovém exportu. Pokud budou rozdíly v obchodovaných komoditách velké, bude se lišit i Např. pro rok 1995 bude hodnota SD vypočítána jako směrodatná odchylka rozdílu relativního výstupu u srovnávaných zemí pro období 1993-1997. Podobně pro rok 1996 jako směrodatná odchylka z let 1994-1998. Pro výpočet let 2011 a 2012 budou využívány predikce 2013 a 2014 32

Metodika a data

52

strukturální podobnost zemí. Pokud bude komoditní struktura zemí podobná, bude tu nižší pravděpodobnost dopadu asymetrického šoku. Proměnnou vypočítáme jako: DISSIMij = [(│Aij-Aji│)+(│Bij-Bji│)+(│Cij-Cji│)] Kde proměnné Aij a Aji zastupují podíl bilaterálních exportů zemí i a j z odvětví zemědělství na celkovém exportu do země i a j, proměnné Bij a Bji zastupují podíl bilaterálních exportů země i a j z odvětví těžby na celkovém exportu do země i a j, a proměnné Cij a Cji zastupují podíl bilaterálních exportů země i a j z odvětví průmyslu na celkovém exportu do země i a j. Bayoumi a Eichengreen (1997) ve své studii zahrnují do sektoru zemědělství kategorie jídlo, živá zvířata, tabák a nápoje, zvířecí a rostlinné tuky. Mezi komodity průmyslu je zařazen základní průmysl, chemikálie, stroje a dopravní zařízení, průmyslové spotřební zboží a ostatní zboží. Poslední těžební odvětví je zastoupeno surovinami a nerosty s výjimkou paliv. Absolutní hodnota proměnné nemá příliš význam, důležitý je až její vývoj v čase. S poklesem hodnoty této proměnné roste strukturální podobnost ekonomik a je potvrzena spíše hypotéza diferenciace obchodní struktury oproti Krugmanově hypotéze specializace. Data jsou členěna dle jednomístné klasifikace SITC1, která dobře odpovídá výše uvedené kategorizaci pro proměnnou DISSIM. Skupiny SITC 00, 01 a 04 odpovídají komoditám zemědělství, skupiny SITC 02 a 03 zastupují těžební komodity a součet skupin SITC 05-09 zastupují průmysl. Zdrojem dat je databáze COMEXT. 4.1.4

Obchodní orientace zemí

Proměnná TRADEij vypovídá o vzájemné obchodní provázanosti zkoumaných zemí či skupiny zemí. Vyšší hodnoty ukazatele naznačují vyšší obchodní provázanost mezi zkoumanými vzorky. Čím vyšší je obchodní provázanost, tím jsou výhody plynoucí z autonomní měnové politiky nižší. Obecně je zemím s vysokou otevřeností doporučeno stát se členem měnové unie. Předpokládaný růst obchodní orientace po vstupu do měnové unie může přispět k významnému sladění hospodářských cyklů. Výsledky obchodní orientace nám sami o sobě nic neřeknou, důležité pro nás bude vývoj tohoto ukazatele v čase, který může v případě rostoucího trendu napovídat o pokračující konvergenci zemí v měnové unii. U bilaterálních exportů je třeba zohlednit i velikost země, proto bude proměnná podílem bilaterálních exportů a HDP. Data jsou získána ze statistické databáze COMEXT a EUROSTAT. Pro výpočet proměnné TRADEij budeme používat vzorec: TRADEij = ((ex ij/HDPi + ex ji/HDPj) / 2)

Metodika a data

4.1.5

53

Velikost země

Proměnná SIZEij reprezentuje přínosy z jednotné měny. Čím menší země je, tím by měly být přínosy z členství v měnové unii větší, protože národní měna ve srovnání s jednotnou měnou ztrácí na významnosti. Pro Bayoumiho a Eichengreena (1997) bylo vhodné tuto proměnnou měřit jako aritmetický průměr logaritmů hrubého domácího produktu jednotlivých zemí vyjádřených v dolarech. Čím větší je průměrná velikost HDP, tím větší je relativní velikost ekonomiky a tím větší je důležitost národní měny v kontrastu s měnou společnou. Naopak čím nižší hodnoty získáme, tím je ekonomika menší a tím větší budou přínosy z jednotné měny. SIZEij = (ln HDPi + ln HDPj)/2 Z vývoje této proměnné nelze hodnotit konvergenci v procesu měnové integrace v Evropě, nepatří mezi OCA charakteristiky, pouze vypovídá o výhodnosti použití jednotné měny v kontrastu s měnou národní. Data pro tuto proměnnou jsou získány z databáze WORLD BANK.

4.2 Alternativní metodika výpočtů OCA charakteristik Problémem původní konstrukce OCA indexu může být nepřesnost měření v podobě dosazení aktuálních dat do regresní rovnice. Autoři Bayoumi a Eichengreen (1997) koeficienty regresní rovnice odhadovali z let 1983-1992. Koeficienty mohou být proto zkreslené a nemusí kvalitně zohledňovat současnou situaci. Jelikož proměnné v rovnici zastupují vybrané OCA charakteristiky, pokusíme se podobné charakteristiky vypočítat jinou alternativní metodikou. Pro metodiku budeme využívat především studie ČNB (2013). Jelikož bude OCA index a jeho jednotlivé proměnné počítány ve vztahu k Německu, kritéria OCA přes alternativní metodiku budou počítány ve vztahu k eurozóně. V závěru vlastní práce potom můžeme porovnat výsledky s použitím metodiky Bayoumi a Eichengreen (1997) s výsledky s použitím této alternativní metodiky. Charakteristiky OCA budou počítány pro stejně zvolená časová období, jako je vypočítán OCA index a jeho proměnné, tj. od roku 1995 do roku 2012. Mezi vybraná kritéria bude patřit podobnost ekonomické struktury, intenzita vnitro-odvětvového obchodu a otevřenost ekonomiky. Pro čtvrté kritérium použijeme metodiku Bayoumi a Eichengreen (1997) pro výpočet sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. V této části práce bude i celkové zhodnocení vývoje zvolených OCA charakteristikách prostřednictvím dynamické klastrové analýzy.

Metodika a data

4.2.1

54

Intenzita vnitro-odvětvového obchodu

Dle zmíněného pohledu Evropské komise ohledně růstu sladěnosti hospodářských cyklů v měnové unii vlivem růstu vnitro-odvětvového obchodu, vypočítáme tzv. Grubel-Loydův index (GL) dle metodiky ČNB (2013). GL = 1 – ( ∑ │X k it -M k it │/ ∑│X k it + M k it │) Grubel–Loydův index udává poměr absolutní hodnoty čistého vnitroodvětvového obchodu k obratu zahraničního obchodu pro sledovanou zemi. Proměnná X označuje vývoz i-té komodity v čase t do země k, proměnná M označuje dovoz i-té komodity v čase t ze země k. Index nabývá hodnot v rozmezí od 0 do 1. Hodnota 0 znamená, že dochází pouze k meziodvětvovému obchodu a ke specializaci na odlišné komodity (potvrzení tzv. Krugmanova pohledu). Hodnota 1 naopak indikuje, že veškerý obchod je vnitro-odvětvový. GL je počítán na datech vývozu a dovozu do zemí eurozóny33. Bude nás zajímat, jestli v rámci zkoumaných zemí docházelo k růstu vnitro-odvětvového obchodu s eurozónou. Společná měna euro, spolu s kritériem otevřenosti ekonomiky může mít za následek růst vnitro-odvětvového obchodu a postupnou sladěnost hospodářských cyklů v měnové unii. Vývoj indexu proto může vypovídat o postupné ekonomické konvergenci. Šoky v měnové unii se tak mohou stát více symetrické a náklady spojené se společnou měnou v podobě ztráty kurzového mechanismu nebudou tak vysoké. K výpočtu indexu je použito rozdělení zahraničního obchodu na základě klasifikace SITC. Hodnota indexu velmi závisí na stupních agregace odvětví vstupujících do výpočtů. Výpočty této práce budou prezentovat jednomístnou klasifikaci SITC1, zastupující 10 základních odvětví. Data jsou získána ze statistické databáze OECD. 4.2.2


Intenzita vzájemné obchodní výměny (OPEN) může mít pozitivní vliv na synchronnost hospodářských cyklů, jak se ve své studii zmiňují Frankel a Rose (1996). Bude nás proto zajímat, jak se kritérium otevřenosti ekonomiky vyvíjelo vlivem přijetí společné měny. Otevřenost je důležitou charakteristikou OCA, protože může mít pozitivní vztah na korelaci hospodářských cyklů. Jak zmiňuje Lacina (2001) otevřenost ekonomiky lze měřit několika způsoby. Kritérium lze měřit jako obrat zahraničního obchodu/HDP, export/HDP, import/HDP, (export+import)/HDP), export Zdrojem dat je databáze OECD která do eurozóny zahrnuje 15 členských zemí OECD: Belgie, Estonsko, Irsko, Itálie, Finsko, Francie, Německo, Nizozemí, Lucembursko, Rakousko, Řecko, Portugalsko, Slovensko, Slovinsko, Španělsko 33

Metodika a data

55

či import/agregátní poptávka domácí, agregátní poptávka celková. V našem případě se zdá jako nejvhodnější ukazatel podíl součtu exportu a importu ku HDP, protože nás zajímá celkový vývoj obchodních vazeb v rámci zkoumaných států. Ukazatel bude počítán ve vztahu eurozóně a data jsou získána z evropské databáze OECD, pracující s 15 členskými zeměmi měnové unie, které jsou členové seskupení OECD. OPEN = EX+ IM / HDP 4.2.3

Podobnost ekonomické struktury

Analýza stupně ekonomické sladěnosti České republiky s eurozónou ČNB (2013) vypracovává tzv. Landesmannův strukturální koeficient (SL). Tento koeficient patří mezi nejpoužívanější ukazatele pro měření podobnosti ekonomik. Čím vyšší je strukturální podobnost tvorby HDP, tím menší je riziko dopadu asymetrického šoku zemí v EMU. Data jsme získaly z databáze EUROSTAT podle klasifikace NACE v členění na 11 odvětví: zemědělství, lesnictví a rybářství; průmysl; zpracovatelský průmysl; stavebnictví; velkoobchod a maloobchod; doprava, ubytování, stravování a pohostinství; informační a komunikační činnosti, peněžnictví a pojišťovnictví; činnosti v oblasti nemovitostí; profesní, vědecké a technické činnosti, administrativní a podpůrné činnosti; veřejná správa a obrana, vzdělávání, zdravotní a sociální péče; kulturní, zábavní a rekreační činnosti, ostatní činnosti, činnosti exteritoriálních organizací a orgánů. Výpočet je založen na rozdílu podílu těchto základních odvětví ekonomiky na celkové přidané hodnotě ve srovnávané zemi A vůči porovnávané zemi či oblasti B. Celkový rozdíl je vážen podílem zvoleného odvětví v zemi A vyděleného hodnotou 100. Index nabývá hodnot v rozmezí intervalu (0,1), přičemž platí, že čím menší hodnoty, tím je struktura srovnávaných ekonomik podobnější. Pro výpočet SL koeficientu je použit vzorec: SL = ∑

i

i

A

B

(sh − sh )

2

* sh

i A

100

Kde shAi je procentuální podíl i-tého odvětví na přidané hodnotě jako celku ve srovnávané zemi A a shBi je procentuální podíl i-tého odvětví na přidané hodnotě jako celku v porovnávané zemi či oblasti B. Země A vyjadřuje zemi, jejichž podobnost ekonomické struktury zkoumáme (v našem případě státy EMU co euro používají minimálně 10 let), země B vyjadřuje zemi či oblast, se kterou se strukturální podobnost porovnává (v našem případě o stav eurozóny platný k danému roku34). Před vznikem měnové unie, tj. do roku 1999 nejsou dostupná data pro 34

EA11-2000, EA12-2006, EA13-2007, EA15-2008, EA16-2010

Metodika a data

56

eurozónu. Landesmannův koeficient do roku 1999 budeme počítat ze součtu dat u testovaných členských zemí eurozóny. Čím bude hodnota koeficientu bližší k 0, tím bude struktura ekonomik podobnější. 4.2.4

Sladěnost hospodářských cyklů s eurozónou

Abychom co nejlépe pokryli podobnost alternativní metodiky výpočtů OCA vlastností s OCA vlastnostmi obsaženými v konstrukci OCA indexu autorů Bayoumi a Eichegreen (1997), použijeme jejich metodiku pro výpočet korelace hospodářských cyklů s eurozónou (SD EA). Data budeme čerpat z databáze EUROSTAT35 pro období 1995-201236.

4.3 Dynamická analýza proměnných OCA indexu a alternativních OCA kritérií K dynamické analýze budeme přistupovat prostřednictvím regresní analýzy časových řad a panelové analýzy. Cílem těchto analýz bude zhodnotit vývoj charakteristik OCA z hlediska času v rámci analyzovaných zemí měnové unie. Vstupními hodnotami budou hodnoty dílčích proměnných, které jsou součástí výpočtu OCA indexu a alternativní výpočty zvolených OCA kritérií, které jsou popsány v předchozí části textu. Délka časové řady bude odpovídat 18 pozorováním v souladu se zkoumaným obdobím 1995-2012. Pro analýzu budeme využívat statistický program GRETL. 4.3.1

Regresní analýza časových řad

Cílem regresní analýzy bude jednoduchý popis charakteru časové řady s trendem. Jak uvádí Arlt, Arltová a Rublíková (2002), lze pro popis použít analýzu trendu časové řady, která vyjadřuje dlouhodobou tendenci vývoje zkoumaného jevu. Odhadem regresního koeficientu časového trendu lze získat směr vývoje časové řady, tj. zdali je jeho směrnice kladná, či záporná. Následujícím krokem bude testování statistické hypotézy, zda se regresní koeficient lišil od nuly ve sledovaném období. Hypotézu budeme testovat na 10% hladině významnosti. Jak uvádí Arlt, Arltová a Rublíková (2002) lze časovou řadu yt pro t=1, 2, …, T zapsat ve tvaru: y t = Y t + at Kde yt je zkoumaná časová řada ekonomického ukazatele Y, Yt je modelem systematické složky vývoje ekonomického ukazatele Y a je 35 36

EA11-2000, EA12-2006, EA13-2007, EA15-2008, EA16-2010 Pro rok 1995 nebyla získána data, proto jsou hodnoty stejné jako pro rok 1996

Metodika a data

57

funkcí času t. A at je nesystematickou složkou s vlastností bílého šumu. Jelikož se v analýze zabýváme pouze trendovou složkou, lze psát: Yt = T t Kde Tt je modelem trendu. Model má pak tvar: y t = Y t + at = T t + at Dále autoři Arlt, Arltová a Rublíková (2002) uvádí, že v případě, že hodnoty trendu nejsou vzhledem k časové proměnné konstantní, lze trend odhadovat na základě lineární trendové funkce, která má pak tvar: Tt = β0 + β1t Kde β0 a β1 jsou parametry lineárního trendu, které odhadujeme metodou nejmenších čtverců (OLS). Cílem regresní analýzy bude odhad parametru β1 časového trendu t, a jeho interpretace v podobě růstu či poklesu, a zhodnocení celkové významnosti modelu na 10% hladině významnosti. V modelu budeme testovat, zdali docházelo ke změně ve zvoleném kritériu v průběhu času. Nulová hypotéza bude zastupovat stav, kdy v průběhu zkoumaného období nedocházelo ke změnám vybraného ukazatele, tj. hodnota časového trendu se nemění. H0: β1=0 Alternativní hypotéza bude zastupovat stav, kdy se vybrané kritérium v průběhu zkoumaného období měnilo. Důležitá pak bude interpretace, zda docházelo k poklesu nebo růstu hodnot, naznačujících zlepšování či zhoršování kritéria. H1: β1 ≠0 4.3.2

Panelová analýza

Dle Nováka (2007) lze analýzu panelových dat charakterizovat jako sledování jednotlivých subjektů (v našem případě zemí) a jejich vzájemných vztahů, u kterých periodicky provádíme zjišťování znaků a jejich hlubší prozkoumávání. Znaky za jednotlivá pozorování (země) jsou zjišťovány za dvě a více časových období. Jejich výhodou je získání velkého počtu pozorování, která nejsou běžně dostupná v obvyklých časových řadách. V rámci panelových dat lze testovat vzájemné chování celé skupiny hodnot vstupujících do analýzy.

Metodika a data

58

Dle Baltagi (2005) lze pro analýzu panelových dat pracovat s modelem ve tvaru: yit = α + xitβ + uit Kde časová řada yit závisí na souboru K vysvětlujících proměnných xit = (x1it,…,xKit), i zastupuje itou jednotku (zkoumaná země) v čase t (jednotlivé roky). Parametr β je vektor konstant rozměru 1xK a α je konstanta, která reprezentuje efekty těch proměnných, které jsou charakteristické i-tému pozorování. Proměnná uit reprezentuje chybovou složku modelu s vlivem nevýznamných efektů proměnných v i-tém pozorování a lze ji napsat ve tvaru: uit=µi+vit Kde kde µi označuje nepozorovatelné individuální specifické poruchy a νit označuje zbytek pozorovatelných specifických poruch. Potom lze model psát ve tvaru: yit = (αit + vit) + xitβ + µi Konstanta α tedy reprezentuje charakter celého pozorování, konstanta vit charakterizuje specifické chování individuální pozorované jednotky (země). Pro i-té pozorování lze potom pro každou zemi specifikovat konstantu (αit + vi). Pro posouzení homogenity vývoje proměnných skrz zvolenou časovou řadu lze využít tzv. model fixních efektů. Dle Baltagi (2005) model fixních efektů předpokládá, že součet všech individuálních konstant vi u všech zemí, je rovno 0. Výstupem ze statistického programu je pak jedna odhadnutá konstanta modelu α. Model fixních efektů také předpokládá, že odhadnuté koeficienty vysvětlujících proměnných jsou shodné pro všechny země. V grafickém vyjádření pak konstanta (α+vi) určuje posunutí nahoru a nebo dolů (tj. respektuje rozdílnost v hodnotách jednotlivých proměnných) a sklon (vývoj) časových řad pak určuje hodnota koeficientu β. V rámci analýzy panelových dat se opět pokusíme analyzovat časový trend a tím zjistit sklon směrnic jednotlivých časových řad. Model bude statisticky významný, jestliže bude hodnota parametru β1≠0. Na základě hodnoty znaménka lze pak určit, zda směrnice časových řad v průměru za všechny země a za všechna období klesala nebo rostla. Do panelových dat nám budou vstupovat hodnoty OCA indexu, jeho proměnných a alternativních výpočtů OCA kritérií u členských zemí měnové unie za 18 let. Výstupy analýzy panelových dat zastupují znaky, které jsou v průměru stejné pro všechny sledované prvky vstupující do analýzy. Výstupy vedou k obecnému závěru, co mají jednotlivé prvky v souboru v průměru společného.

Metodika a data

4.3.3

59

Dynamická klastrová analýza

Shluková (klastrová) analýza patří mezi vícerozměrné analýzy a její výhody spočívají především v přehlednosti při hodnocení podobností mezi více subjekty na základě více proměnných. Po vyčíslení zvolených OCA charakteristik bude potřeba rozhodnout, která kritéria, v jakém období a pro jaké země budou vstupovat do klastrové analýzy. Meloun, Militký (2004) definují klastrovou analýzu jako metodu, pro zjišťování podobností mezi objekty na základě souboru více proměnných. V naší práci bude klastrová analýza sloužit pro posouzení, zda docházelo k růstu homogenity v plnění vybraných OCA charakteristik. Míra růstu sladěnosti v plnění těchto kritérií nám může odpovědět na otázku o povaze procesu měnové integrace v Evropě. Shluková analýza je velmi citlivá na hodnoty, vstupující do analýzy. Meloun, Militký (2004) upozorňují na nebezpečí multikolinearity, pokud bude existovat vysoká korelace mezi proměnnými vstupujícími do analýzy. V takovém případě by klastrová analýza těmto proměnným přikládala větší váhu, což by mohlo zkreslovat výstupy. Před spuštěním analýzy bude nutné zjistit, zda existuje silná lineární závislost měřená pomocí korelačního koeficientu mezi jednotlivými ukazateli. Jelikož počítáme několik ukazatelů, jejichž výsledky se mohou řádově lišit, bude nutné před spuštěním analýzy data standardizovat tak, že hodnota průměru bude 0 a směrodatná odchylka bude rovna hodnotě 1. Jelikož pracujeme se vzorkem proměnných za skupinu vybraných států eurozóny a za období 18 let, pro datovou konzistenci budou data standardizována jako panel, tj. data budeme standardizovat jak v prostoru tak i v čase pro celý dataset proměnných za celé zkoumané období 1995-2012 a pro všechny země. Dle Kubíková, Škob, Kubásek (2013) je důležité zvolit vhodnou metodu shlukování. Jelikož neznáme předem určitý počet shluků, které se mají vytvořit, zvolíme v práci metodu hierarchického shlukování, která pomůže určit nejvhodnější počet shluků dle dat vstupujících do analýzy. Hierarchická analýza pracuje na základě aglomeračních a rozdělujících algoritmů. Aglomerační mechanismy fungují tak, že shluky tvoří postupným nabalováním na sebe co nejpodobnějších objektů. Rozdělující algoritmy začínají s jedním shlukem a postupně ho rozděluji na shluky menší. Po zvolení metody shlukování bude potřeba určit míru vzdáleností, dle které se bude počítat vzdálenost mezi shluky. Existuje více možností, které mohou být ovlivněny povahou dat. Pro kategoriální data se hodí vzdálenost procentuální neshody, pro spojitá data to může být např. bloková či Čebiševova vzdálenost. V této práci jsme přistoupili na nejvíce používanou míru Euklidovských vzdáleností37, která V dvourozměrném prostoru by to bylo měření nejkratší vzdálenosti z bodu A do bodu B s použitím pravítka 37

Metodika a data

60

vzdálenosti mezi objekty počítá jako délku nejkratší cesty z jednoho bodu do druhého. Posledním rozhodnutím před spuštěním samotné analýzy je volba pravidla slučování. Přepokládáme, že pro posouzení homogenity bude nejvhodnější Wardova metoda, která je založena na principu analýzy rozptylu. Objekty do shluků zařazuje dle sumy součtu čtverců. Čím budou sumy čtverců nižší, tím si budou objekty podobnější. Je to velmi efektivní metoda především jako měřítko homogenity. Shluková analýza je velmi citlivá na zvolené parametry. V práci proto bude vyzkoušeno více metod slučování, aby byla ověřena stabilita našich výsledků a až po vyzkoušení se rozhodneme pro nejvhodnější metodu. Jak jsme zmínili výše, bude klastrová analýza důležitá pro hodnocení homogenity vývoje v plnění vybraných OCA charakteristik. Nejprve bude důležité vybrat vhodné OCA charakteristiky které nám budou vstupovat do klastrové analýzy. OCA charakteristiky budou součástí výpočtů autorů Bayoumi a Eichengreen (1997). V druhé části práce budeme počítat podobné OCA charakteristiky prostřednictvím alternativních výpočtů. Obě metodiky se snažily postihnout plnění OCA charakteristik trochu odlišným způsobem. Níže tabulka číslo 6 shrnuje jednotlivé přístupy k výpočtům OCA charakteristik, které budou součástí vlastní práce. Pro shlukovou analýzu bude také důležitý výběr země, popřípadě skupiny zemí jako benchmarku. Proměnné z OCA indexu budou počítány ve vztahu k Německu, jako nejsilnější ekonomice eurozóny, proměnné z alternativních výpočtů jsou vztaženy k eurozóně. Benchmark Německa u výpočtů OCA indexu je zvolen z důvodu navázání na výsledky autorů Bayoumi a Eichengreen (1997). Alternativní metodika výpočtů OCA charakteristik je vybrána z důvodu kritiky statické povahy regresních koeficientů rovnice pro výpočet OCA indexu a z toho důvodu, že to není jen Německo, které charakterizuje chování celé měnové unie.

Metodika a data Tab. 6

61

Shrnutí metodiky k výpočtům OCA charakteristik

Metodika OCA index dle Bayoumi a Eichengreen (1997) Proměnná Vztaženo k Výpočet Směrodatná odchylka rozdílu Korelace SD Německo relativního celkového hospodářských cyklů produktu Součet absolutních rozdílů Podobnost ekonomické v podílu jednotlivých odvětví DISSIM Německo struktury na společném celkovém exportu Aritmetický průměr Otevřenost ekonomik TRADE Německo bilaterálních exportů ku HDP Aritmetický průměr logaritmů Velikost ekonomik SIZE Německo hrubého domácího produktu Alternativní metodika výpočtů OCA kritérií OCA kritérium Proměnná Vztaženo k Popis Směrodatná odchylka rozdílu Korelace SD EA Eurozóna relativního celkového hospodářských cyklů produktu Rozdíly přidaných hodnot Podobnost ekonomické SL Eurozóna jednotlivých odvětví na celkové struktury přidané hodnotě Podíl součtu exportu a Otevřenost ekonomik OPEN Eurozóna importu ku HDP Podíl absolutní hodnoty Podobnost struktury vnitro-odvětvového obchodu GL Eurozóna vzájemného obchodu na celkovém zahraničním obchodě Zdroj: Vlastní zpracování OCA kritérium

Pro zkoumání procesu měnové integrace a testování růstu homogenity ve vývoji OCA kritérií, se zdá vhodnější využít výpočty dle alternativní metodiky, která v sobě zahrnuje benchmark skupiny zemí eurozóny a také nepodceňuje vliv vnitro-odvětvového obchodu. Samotný růst intenzity obchodních vazeb nezajistí sladěnost hospodářských cyklů, pokud se země budou ve své produkci spíše specializovat. V takovém případě hrozí tzv. „aglomerační efekt“ dle Krugman (1993, v De Grauwe 2012). Pro testování homogenity ve vývoji kritérií OCA vybereme proměnné zastupující otevřenost ekonomik s eurozónou (OPEN), intenzitu vnitroodvětvového obchodu s eurozónou (GL), podobnost celkové ekonomické struktury s eurozónou (SL). Jelikož bude sladěnost hospodářských

Metodika a data

62

cyklů s eurozónou (SD EA)38 počítána jako klouzavá směrodatná odchylka pro pětiletý cyklus, může dojít ke ztrátě některých důležitých informací, na které jsou citlivé výstupy shlukové analýzy. Proto jako kritérium zastupující míru sladění hospodářských cyklů budeme využívat pouze dílčí část výpočtu ukazatele v podobě rozdílu relativního výstupu srovnávaných zemí (∆yi-∆yj). Proměnnou (∆yi-∆yj) budeme vztahovat k uskupení eurozóny platné v daném roce39, data budeme čerpat z databáze eurostat40. Předpokládáme, že u těchto proměnných by neměla existovat silná lineární závislost, která by mohla zkreslovat výsledky. Přesto si před provedením vlastní analýzy vytvoříme korelační matici pro posouzení korelační závislosti mezi jednotlivými proměnnými. Hlavním výstupem empirické části zaměřené na klastrovu analýzu nebude shluková analýza, ale její dynamizace dle práce Sørensen a Gutiérrez (2006). V práci se proto bude vycházet z jejich metodiky a budeme analyzovat vývoj vzdálenosti mezi shluky v průběhu testovaného období. Shluková analýza je metodou typicky statickou, protože dokáže vyhodnotit podobnosti objektu za jedno období. Autoři Sørensen Gutiérrez (2006), použili klastrovou analýzu pro testování homogenity v procesu finanční integrace v eurozóně. Jejich přístup využil typickou statickou povahu klastrové analýzy s cílem vyhodnotit vývoj vzdáleností mezi shluky v průběhu času. V této empirické části práce budeme vycházet z jejich metodiky při zkoumání sbližování v podobnosti plnění zvolených OCA kritérií. Na základě metodiky autorů Sørensen a Gutiérrez (2006) bude v práci provedena klastrová analýza pro každý rok z období 1995-2012 pro státy Belgie, Finsko, Francie, Irsko, Itálie, Nizozemsko, Portugalsko, Rakousko, Řecko, Španělsko a Německo. Cílem vytváření shluků pro každý rok bude zjištění podobnosti ve zvolených kritériích v jednotlivých letech a pak srovnáním mezi lety zaznamenat jejich vývoj. Jestliže bude ve zvoleném období mezi testovanými zeměmi docházet k poklesům vzdáleností mezi shluky, lze potvrdit hypotézu o růstu homogenity členů eurozóny, tj. že dochází ke sbližování v plnění OCA charakteristik. Prostřednictvím softwaru STATISTICA budeme vyhodnocovat vzdálenosti mezi shluky pro každý rok a pro každý vytvořený shluk. Jako vhodné charakteristiky popisu vývoje vzdáleností vybrali Sørensen a Gutiérrez (2006) průměrnou vzdálenost, maximální vzdálenost a variační koeficient. Maximální vzdálenost nám zobrazuje vzdálenost od nejvíce extrémního shluku. Důležité pro nás bude, zda bude možné z vývoje

SD EA dle metodiky Bayoumi a Eichengreen (1997) EA11-2000, EA12-2006, EA13-2007, EA15-2008, EA16-2010 40Pro rok 1995 nebyla získána data, proto jsou hodnoty stejné jako pro rok 1996 38 39

Metodika a data

63

odlehlých41 vzdáleností potvrdit sbližování vybraných zemí eurozóny ve vybraných OCA kritériích. Průměrná hodnota vzdáleností zobrazuje průměrnou vzdálenost, na jaké jsou shluky tvořeny. Variační koeficient zastupuje nestejnorodost dat a vypočítá se jako podíl směrodatné odchylky hodnot a průměru hodnot za sledované období. Nabývá hodnot od -∞ do +∞ a nejčastěji se vyjadřuje v procentech. Zobrazuje stav odchýlení hodnot od průměrné vzdálenosti. Pokud jsou hodnoty variačního koeficientu vysoké, vypovídá to o velmi odlišných hodnotách uvnitř zkoumaného souboru. V našem případě by vysoké hodnoty vypovídaly o velkých odlišnostech ve vzdálenostech mezi shluky a naznačovaly by značnou heterogenitu souboru v plnění vybraných kritérií. Vývoj variačního koeficientu v čase může vypovídat o růstu homogenity souboru, nebo naopak o růstu heterogenity.

41

Odlehlá pozorování zastupují země, které se vyvíjí zcela odlišně od ostatních

Index OCA a hypotéza endogenity

64

5 Index OCA a hypotéza endogenity Dle teorie optimální měnové oblasti závisí přínosy a náklady z členství v měnové unii na míře plnění charakteristik OCA. Dle hypotézy endogenity autorů Frankela a Roseho (1996) nemusí k plnění některých kritérií docházet před vstupem do měnové unie, ale může k nim docházet až ex post, právě vlivem členství v měnové unii. Tato část práce bude interpretovat výsledky ukazatele indexu OCA a jeho jednotlivých proměnných dle metodiky autorů Bayoumi a Eichengreen (1997). Autoři Bayoumi a Eichengreen (1997) odhadovali OCA index pro 15 evropských pro období 1987-1995. Na základě výsledků rozdělily evropské země na skupiny jádra, konvergujících a divergujících ekonomik42. V této době země vlastnily národní měnu a byly součástí kurzového mechanismu ERM. Jak uvádí Rozmahel (2006) z důvodu krize EMS v letech 1992-1993 začal být vznik měnové unie často diskutovaným tématem43. Protože v této době ještě měnová unie neexistovala, Bayoumi a Eichengreen (1997) počítali OCA index vzhledem k Německu. Období bez vlivu společné měny mohl mít vliv na výsledky autorů a rozdělení jejich zemí do konkrétních skupin. V této práci bude index OCA počítán také ve vztahu k Německu z důvodu navázání na výsledky autorů, jejímž posledním testovaným obdobím ve studii je období 1998-1995. OCA index a jeho proměnné budou vyhodnocovány v období 1995-2012, ve kterém bude možné zachytit vliv snahy plnit Maastrichtská kritéria z důvodu blížícího se vstupu do měnové unie a vliv eura v období po přijetí jednotné měny. Dle výsledků bude možné jednotlivé země rozdělit také do skupin podle toho, jak jednotlivá kritéria plní. Otázkou bude, jak společná měna ovlivnila složení skupin zemí definovaných v práci Baoyumi a Eichengreena (1997). Z hlediska vývoje jednotlivých dílčích proměnných OCA indexu bude možné posuzovat hypotézu endogenity procesu evropské měnové integrace. Pro testování hypotézy nemáme příliš dlouhou časovou řadu. Proto bude provedena panelová analýza, která umožňuje získat robustnější výsledky týkající se vývoje OCA charakteristik. Výsledky pro kratší časovou řadu v této práci nemusejí být dostatečně průkazné. Pro hodnocení endogenity bude důležité určit, jak se z hlediska průběhu času vyvíjel OCA index a jeho proměnné. Pokud by byl pozorovatelný vliv endogenní povahy vybraných ukazatelů, jejich hodnoty by se měly Jako jádro identifikovali země Belgie, Rakousko, Nizozemí, Švýcarsko a Irsko. Do konvergujících zemí zařadili Švédsko, Itálii, Řecko, Portugalsko a Španělsko. Do divergujících zemí zařadili Francii, Finsko, Velkou Británii, Dánsko a Norsko 43 Členové ERM se po krizi EMS v letech 1992-1993 snažili najít odpověď na to, jak efektivně fungovat v rámci fixních měnových kurzů 42


65

v průběhu času zlepšovat, popřípadě se neměnit. Zlepšující se, či neměnné hodnoty mohou potvrdit názor Evropské komise (1991) ohledně poklesu rizika výskytu asymetrických šoků v měnové unii. Pokud by naopak docházelo ke zhoršování ukazatelů, lze se přiklonit spíše ke Krugmanově (Krugman 1993, in De Grauwe 2012) hypotéze specializace s růstem pravděpodobnosti výskytu asymetrických šoků v měnové unii.

5.1 Dynamická analýza: OCA index a jeho jednotlivé proměnné Vysvětlující proměnnou regresní analýzy trendu časových řad a panelové analýzy budou roční hodnoty jednotlivých proměnných OCA indexu, tj. SD, DISSIM a TRADE. Do analýzy jednotlivých komponent OCA indexu nebude vstupovat jeho původní dílčí část proměnná SIZE, protože v první řadě nevystupuje jako typická OCA charakteristika (vhodnější by bylo kritérium otevřenosti ekonomiky), ve druhé řadě nelze z jejího vývoje usuzovat na případnou konvergenci či divergenci. Tato proměnná hodnotí pouze přínosy ze začlenění do měnové unie v podobě transakční důležitosti národní měny. Jednotlivé ukazatelé budou vypočítány ve vztahu k Německu za období 1995-2012. Dle Fakta o Německu (2014) zastává Německo pozici nejsilnější ekonomiky EU. Německé hospodářství se orientuje především na sektor průmyslu a služeb. Ze sektoru průmyslu zastává důležitou pozici strojírenství, automobilový a chemický průmysl. Mezi významné obchodí partnery Německa patří Francie, Nizozemí, USA a Velká Británie. 5.1.1

Zhodnocení vývoje OCA indexu a jeho proměnných u jednotlivých zemí

Podobnost komoditní skladby exportu s Německem (DISSIM) Proměnná DISSIM zastupuje komoditní skladbu exportu zahraničního obchodu, vypovídá o míře obchodní specializace a může tak být vhodným kritériem pro hodnocení podobnosti ekonomik. Ukazatel v případě snižujících se hodnot vypovídá o pokračující strukturální konvergenci ekonomik, v opačném případě může upozorňovat na růst specializace obchodu z důvodu využití komparativních výhod44 dle Krugman (1993, v De Grauwe 2012). Pro země v měnové unii je důležité, aby měly dostatečně podobnou komoditní skladbu zahraničního obchodu, aby se snížila pravděpodobnost dopadu asymetrického šoku uvnitř měnové unie. Jestliže země mají komparativní výhodu ve stejném odvětví exportu, šoky v měnové unii se tak mohou stát více symetrické. Hodnoty proměnné DISSIM zastupují 44

Tzv. Aglomerační efekt


66

rozdíly v podílu odvětví zemědělství, průmyslu a těžby na celkovém společném exportu mezi testovanou zemí a Německem. Na obrázku číslo 6 lze vidět, že i přes rostoucí hodnoty proměnné DISSIM vykazuje Rakousko jedny z nejlepších výsledků v podobnosti komoditní skladby exportu s Německem mezi zkoumanými zeměmi. Rakouská ekonomika je úzce navázaná na ekonomiku německou. Řecko má zvyšující se podíl exportu zemědělství a snižující se podíl exportovaného průmyslu ve srovnání s Německem, což může být vysvětlením velmi vysokých a tedy nežádoucích hodnot ukazatele DISSIM.

Obr. 6

Vývoj proměnné DISSIM s Německem

Zdroj:

COMTRADE: Vlastní výpočty

Na první pohled je zřejmé, že vývoj Irska se nedá vysvětlit lineárním trendem. Dle Euroekonom (2003) vstup Irska do evropských společenství v roce 1973 nastartoval proces významného přetransformování celé ekonomiky z typicky zemědělské orientace na převážně průmyslovou ekonomiku s vysokým podílem elektronického, chemického a IT sektoru. Od 90. let docházelo až k 10% ekonomickému růstu Irské ekonomiky. Tyto události mohly vést k významnému zlepšování ukazatele DISSIM s Německem jak lze vidět níže na obrázku číslo 6. Z obrázku lze i vidět významnému ovlivnění hodnot ukazatele v období krize kolem roku 2008 u Řecka i Irska. Obě tyto ekonomiky byly v období krize nejvíce zasaženy, což se projevilo ve zhoršení ukazatele DISSIM. Pro ilustraci znázorňuje obrázek číslo 7 komoditní skladbu exportu z jednotlivých zemí do Německa a komoditní skladbu importu z Německa do jednotlivých zemí v roce 2012.


Obr. 7

Skladba exportu a importu s Německem v roce 2012

Zdroj:

COMEXT: vlastní výpočty

67

Nejvíce podobná je struktura s Německem u Rakouska, Belgie, Itálie, Irska a Nizozemí. Na první pohled je zřejmé, že Řecko má mnohem vyšší hodnoty v exportu zemědělství do Německa, ve srovnání s exportem zemědělství Německa do Řecka. Odlišnosti lze pozorovat u Portugalska, které exportuje malý podíl zemědělství a vyšší podíl těžby ve srovnání s Německem. Níže tabulka číslo 7 prezentuje výsledky vývoje časového trendu podobnosti komoditní skladby exportu (DISSIM). Důležitý je vývoj hodnot v čase, kdy snižující hodnoty poukazují na pokračující konvergenci v rámci zkoumaných zemí. U Belgie, Francie, Itálie, Nizozemí a Španělska rostla podobnost hospodářské struktury s Německem, což značí růst homogenity a pokles rizika výskytu asymetrických šoků. Hodnoty vývoje časového trendu potvrzovaly spíše růst specializace u Rakouska, Řecka a Portugalska. U Finska a Irska45 nedošlo ke změně trendu ve vývoji hodnot.

Hodnoty ukazatele pro Irsko se nevyvíjely v lineárním trendu, proto je program vyhodnotit jako neměnné 45


68

Tab. 7 Analýza trendu časové řady podobnosti komoditní skladby exportu s Německem (DISSIM) za období 1995-2012 DISSIM

Hypotéza H0

Hypotéza H1

Koeficient β0

β1=0 β1 ≠0 0,0051339 Rakousko β1 ≠0 -0,0029340 β1=0 Belgie β1=0 β1 ≠0 0,0020363 Finsko β1=0 β1 ≠0 -0,0027494 Francie β1=0 β1 ≠0 0,0072844 Řecko β1 ≠0 -0,0050545 β1=0 Irsko β1=0 β1 ≠0 -0,0007956 Itálie β1=0 β1 ≠0 -0,0140651 Nizozemí Portugalsko β1=0 β1 ≠0 0,0019204 β1=0 β1 ≠0 -0,0037925 Španělsko Zdroj: Statistický program GRETL: vlastní výpočty

p-hodnota

Významnost

0,0003

***

0,0844 0,3950 0,0032 0,0081 0,2107 0,0899 2,00e-06 0,0139 0,0013

* *** *** * *** ** ***

Testování hypotézy o vývoji časového trendu proměnné DISSIM jednoznačně potvrdilo zhoršování u zemí Řecko a Portugalsko. I když docházelo ke zhoršování hodnot ukazatele DISSIM i pro Rakousko, z grafu výše na obrázku číslo 6 lze vidět, že Rakousko dosahuje jedny z nejnižších hodnot ukazatele DISSIM z celé skupiny testovaných zemím, proto by nebylo vhodné ho řadit do skupiny s Řeckem a Portugalskem. Vzhledem k tomu, že došlo ke zhoršení pouze u tří států, z celkových deseti testovaných, lze z hlediska času a vývoje OCA kritéria očekávat i potvrzení hypotézy Evropské komise (1991), kdy růst podobnosti ekonomik (obchodování v rámci stejného odvětví), může snižovat riziko výskytu asymetrických šoků, což by mohlo mít vliv na vyšší sladěnost hospodářských cyklů s Německem. Vývoj obchodní intenzity s Německem (TRADE) Růst ukazatele TRADE v čase naznačuje zvyšování obchodní propojenosti mezi zkoumanými zeměmi a Německem a zastupuje OCA charakteristiku otevřenosti ekonomiky. Ukazatel zachycuje vzájemnou propojenost obchodem a zohledňuje ekonomickou sílu země. Růst obchodní integrace může být podpořen přijetím jednotné měny a může mít velmi silný vliv na růst sladěnosti hospodářských cyklů, pokud dochází zároveň k růstu vnitro-odvětvového obchodu. Z grafu na obrázku číslo 8 lze vidět, že velmi dobrých hodnot, naznačujících růst obchodní propojenosti s Německem dosahuje Rakousko, Belgie a Nizozemí. Tyto hodnoty mohou plynout z jejich typické povahy malých, vysoce otevřených a úzce navázaných ekonomik na Německo. U ostatních zemí se vývoj ukazatel TRADE po vstupu do měnové unie příliš neměnil, u Irska došlo k významnému zhoršení po vstupu do měnové unie.


69

Obr. 8

Vývoj ukazatele TRADE s Německem

Zdroj:

COMEXT, EUROSTAT: vlastní výpočty

Níže tabulka číslo 8 zhodnocuje testování hypotéz o změně časového trendu ukazatele TRADE. Tab. 8 Analýza trendu časové řady obchodní intenzity s Německem (TRADE) za období 1995-2012 TRADE

Hypotéza H0

Hypotéza H1

β1=0 β1 ≠0 Rakousko β1=0 β1 ≠0 Belgie β1=0 β1 ≠0 Finsko β1=0 β1 ≠0 Francie β1=0 β1 ≠0 Řecko β =0 β1 ≠0 Irsko 1 β1=0 β1 ≠0 Itálie β1=0 β1 ≠0 Nizozemí Portugalsko β1=0 β1 ≠0 β1=0 β1 ≠0 Španělsko Zdroj: Statistický program GRETL: vlastní

p-hodnota

Významnost

0,00133318

3,32e-06

***

0,00153516 -0,00033052 0,000375377 -0,000274089 -0,00247659 8,95147e-06 0,00237236 -0,000418976 7,34566e-05 výpočty

0,0002 0,0058 0,0001 1,10e-05 5,09e-06 0,8865 2,59e-06 0,0003 0,1758

*** *** *** *** ***

Koeficient β0

*** ***

Z výsledků vývoje intenzity obchodních vazeb s Německem jsou patrné zhoršující hodnoty u ekonomik Finska, Řecka, Portugalska a Irska. V průběhu času se tyto ekonomiky spíše přeorientovaly na jiné obchodní partnery. Dle indexmundi (2013) je významným finským exportním partnerem Švédsko či Rusko, významným řeckým exportním partnerem je Turecko, významným portugalským exportním partnerem je Španělsko a významnými obchodními partnery Irska jsou USA, Velká Británie a Belgie. Výsledky tak nepoukazují na vliv účasti v měnové unii


70

na růst obchodních vazeb s Německem. U Rakouska, Belgie a Nizozemí jako zástupce malých, vysoce otevřených a navázaných ekonomik na Německo není překvapením, že hodnoty intenzity obchodních vazeb spíše rostly. Dle Indexmundi (2013) je Německo nejvýznamnějším exportním obchodním partnerem zemí Rakouska, Belgie a Nizozemí. Zdá se, že z hlediska času docházelo ke kladnému ovlivňování typicky uzavřenější povahy Francie, která se ve sledovaném období v hodnotách zlepšovala. Mimo jiné, i přes typickou uzavřenost francouzské ekonomiky patří dle Indexmundi (2013) německá ekonomika mezi významné obchodní partnery Francie. Koeficient časového trendu je nevýznamný u Itálie a Španělska, což poukazuje na to, že se intenzita obchodních vazeb s Německem po vstupu do měnové unie příliš neměnila. Pro obě země je sice Německo významným obchodním partnerem, ale také jsou spíše uzavřenější ekonomiky, což mohlo ovlivňovat neměnný trend ukazatele TRADE. Z vývoje hodnot je patrné, že po vstupu do měnové unie nedocházelo k významnému zlepšování ukazatele TRADE s Německem. Tento fakt může být podložen výběrem benchmarku v podobě Německa, což naznačuje, že je kritérium otevřenosti ekonomik velmi citlivé na výběr obchodního partnera. Z vývoje jeho hodnot docházelo ke zhoršení u čtyř z celkových deseti testovaných zemí. U dvou ekonomik se vývoj ukazatele příliš neměnil. U čtyř ekonomik docházelo ke zlepšování OCA kritéria a z toho jsou tři ekonomiky, které mají úzké obchodní vazby s Německem. Z vývoje hodnot se nelze přiklonit ani k hypotéze endogenity charakteristiky otevřenosti ekonomiky, ani nelze jednoznačně potvrdit zhoršování ukazatele v čase. Vzhledem k tomu, že se ukazatel zlepšoval především u zemí, které jsou silně navázané na Německo, lze očekávat, že se ani neprojeví zlepšování hodnot u ukazatele sladěnosti hospodářských cyklů. Růst otevřenosti ekonomiky spolu s růstem ekonomické struktury je důležitým předpokladem pro růst sladěnosti hospodářských cyklů s porovnávanou zemí (tj. s Německem). Očekáváme tedy spíše zhoršující se ukazatele sladěnosti hospodářských cyklů s Německem. Sladěnost hospodářských cyklů s Německem (SD) Proměnná SD zastupující sladěnost hospodářských cyklů je dle Rozmahela (2006) alternativním měřítkem podobnosti hospodářského cyklu. Ukazatel je konstruován jako směrodatná odchylka rozdílu relativního výstupu zkoumaných zemí. Hodnota pro jednotlivé roky je konstruována jako směrodatná odchylka pětiletého hospodářského cyklu, což může mít vliv na ztrátu některých informací o konkrétním vývoji hospodářských cyklů. Hodnoty blízké 0 zastupují podstatnou symetrii v hospodářském cyklu se srovnávanou zemí. Naopak hodnoty daleko od 0 upozorňují na podstatné rozdíly ve vývoji hospodářských


71

cyklů testovaných zemí. V případě existence endogenní povahy kritéria očekáváme klesající trend, který také odpovídá pohledu Evropské komise (1991). V případě platnosti Krugmanovi hypotézy by naopak docházelo k rostoucímu vývoji ukazatele SD.

Obr. 9

Vývoj ukazatele SD ve srovnání s Německem 1995-2012

Zdroj:

OECD: vlastní výpočty

Na obrázku číslo 9 lze vidět, že velmi nízkých hodnot ukazatele SD naznačujících vyšší sladěnost hospodářských cyklů s Německem dosahují země Rakousko, Belgie, Nizozemí, což není překvapivé vzhledem k jejich silným obchodním vazbám k Německu a také vzhledem k zlepšujícím se hodnotám ukazatele TRADE. Vysokou sladěnost hospodářských cyklů lze sledovat i u Itálie, Francie a Finska. Na pravém obrázku číslo 9 lze vidět, že do roku 1998 docházelo k podstatnému slaďování hospodářských cyklů s Německem u Irska, Portugalska, Španělska a Řecka. Toto období může být spojené se snahou plnit Maastrichtská konvergenční kritéria z důvodu blížícího se vstupu do měnové unie. Po roce 1999 opět dochází k zhoršení hodnot a tyto země už dosahuji horších hodnot sladěnosti než země na levém grafu obrázku číslo 9. Nejhorších hodnot sladěnosti hospodářských cyklů s Německem dosahuje Řecko, což může být spojeno s relativní uzavřeností této ekonomiky a orientací především na sektor služeb, z větší míry na sektor zemědělství a nízké orientace na sektor průmyslu. Z obrázku číslo 9 lze vidět, že zhruba v období 2008-2009 dosahuje ukazatel SD nejhorších hodnot u všech zemí. Tyto výsledky mohou být způsobeny krizovým obdobím spojeným s dluhovou krizí eurozóny. Začátek krize eurozóny zprvu působil jako symetrický šok, který se přelil do šoku asymetrického z důvodu rozdílností mezi ekonomikami a různou dobou potřebnou pro vyrovnání s tehdejší situací. Původní informace o symetrickém šoku při začátku krize se mohly vytratit, vlivem metodiky výpočtu ukazatele SD pro jednotlivé roky. Proto si níže


zobrazíme i vývoj rozdílu relativního výstupu jednotlivých s Německem, který základem výpočtu ukazatele SD.

72

zemí

Obr. 10 Vývoj rozdílu relativního výstupu (∆yi-∆yj) s Německem Zdroj:

World bank database: vlastní výpočty

Ve srovnání s obrázkem číslo 9 lze na obrázku číslo 10 vidět, že jsou hodnoty značně rozkolísané, protože obsahují veškeré informace o poruchách relativního výstupu mezi analyzovanými zeměmi. Zde na obrázku už lze vidět podstatné sladění hospodářských cyklů v letech 2008-2009, které lze přisuzovat původně symetrickému šoku v podobě začátku dluhové krize eurozóny. V následujících letech dochází k rozladění, způsobenému přelivem původně symetrického šoku do školu asymetrického. Z tabulky číslo 9 lze vidět, že pouze dvou zemí docházelo statisticky nevýznamné změně časového trendu ukazatele SD s Německem. U ostatních osmi zemí docházelo ke statisticky významnému zhoršování sladěnosti hospodářských cyklů s Německem. Celkový vývoj ukazatele SD s Německem potvrzuje, že nedocházelo ke slaďování hospodářských cyklů s Německem a nelze potvrdit endogenní povahu tohoto kritéria ve vztahu k Německu.


73

Tab. 9 Analýza trendu časové řady sladěnosti hospodářských cyklů s Německem (SD) za období 1995-2012 SD Rakousko Belgie Finsko Francie Řecko Irsko Itálie Nizozemí Portugalsko

Hypotéza H0

Hypotéza H1

Koeficient β0

β1=0

β1 ≠0

0,00025426

β1 ≠0 0,00040913 β1=0 β1 ≠0 0,00022153 β1=0 β1 ≠0 0,00067922 β1=0 β1 ≠0 0,00250038 β1=0 β1=0 β1 ≠0 0,00030409 β1 ≠0 0,00033130 β1=0 β1 ≠0 0,00035950 β1=0 β1 ≠0 0,00055528 β1=0 β1=0 β1 ≠0 0,00084949 Španělsko Zdroj: Statistický program GRETL: vlastní výpočty

5.1.2

p-hodnota

Významnost

0,0087

***

0,0012 0,3132 8,75e-05 1,63e-05 0,2986 0,0087 0,0534 0,0605 0,0003

*** *** *** *** * * ***

Zhodnocení celkového vývoje jednotlivých proměnných OCA indexu

Následující výsledky budou prezentovat testování hypotézy o změně časového trendu prostřednictvím analýzy panelových dat. Panelová analýza nám v průměru vyjadřuje celkovou situaci za všechny země a za celé období. Jelikož máme krátkou časovou řadu z let 1995-2012, pro kterou je obtížné ověřit endogenní povahu OCA kritérií, výstupem panelové analýzy mohou být mnohem hodnotnější a robustnější výsledky. U panelů je krátká časová řada rozšířena o informace z více zemí, proto se zvyšuje šance analyzovat hypotézu endogenního charakteru kritérií OCA, nebo naopak hypotézu vyvrátit. Panelová analýza obsahuje mnohem více informací ve srovnání pouze s analýzou trendu časové řady, která může zohlednit informace pouze u jednotlivých zemí. Na základě výsledků panelové analýzy je možné vyslovit obecnější závěry ohledně endogenní povahy OCA charakteristik. I přes věrohodnější výsledky panelové analýzy stále nesmíme zapomenout na omezení v podobě krátké časové řady.


74

Tab. 10 Analýza panelových dat a testování vývoje koeficientu časového trendu u ukazatelů SD, DISSIM a TRADE v období 1995-2012

DISSIM TRADE SD Zdroj:

Hypotéza H0

Hypotéza H1

Koeficient β0

β1=0

β1 ≠0

-0,00130163

0,0768

*

β1=0

β1 ≠0

0,00021983

0,0594

*

β1=0

β1 ≠0

0,00064642

1,03e-012

***

p-hodnota

Významnost

Statistický program GRETL: vlastní výpočty

Výsledky z tabulky číslo 10 potvrzují, že docházelo ke zlepšování kritéria podobnosti komoditní skladby exportu DISSIM (ukazatel se snižoval) a kritéria intenzity obchodních vazeb TRADE (ukazatel se zvyšoval). Dle těchto výsledků by se dalo očekávat potvrzení pohledu Evropské komise (1991), kdy vyšší podobnost ekonomik vede k menšímu riziku výskytu asymetrických šoků a zvýšení korelace hospodářských cyklů. Jak lze vidět z výsledků pro korelace hospodářských cyklů SD, jsou statisticky významné, ale rostoucí. Což upozorňuje na snižování korelace hospodářských cyklů s Německem. Nemůžeme se přiklonit ani ke Krugmanově (1993, v De Grauwe) hypotéze o růstu specializace, poklesu podobnosti ekonomik a růstu rizika asymetrických šoků, protože u zemí nedocházelo k růstu specializace. Dle tabulky číslo 10 jsou výsledky spíše nejednoznačné a bylo by potřeba získat informace za mnohem delší časové období, kdy by bylo možné zjistit, zda má zvyšující podobnost ekonomik vliv na pokles asymetrických šoků s Německem. Dle výsledků panelové analýzy se nám projevilo omezení v podobě krátkosti časové řady. K poklesu sladěnosti hospodářských cyklů sice docházelo, což by mohlo být v souladu s hypotézou aglomeračního efektu, ale tato asymetrie nebyla způsobena růstem specializace. Výsledky spíše upozorňují na fakt, že existují jiné vlivy, které mnohem silněji působily na vývoj sladěnosti hospodářských cyklů s Německem a nebo naopak je zkoumané období příliš krátké, aby se pozitivní vývoj ukazatelů DISSIM a TRADE dostatečně projevil na růstu sladěnosti hospodářských cyklů s Německem. Z výsledků lze potvrdit důležitost délky zkoumaného období na projevení případné endogenní povahy OCA charakteristik. Autoři Frankel a Rose (1996) testovali hypotézu endogenity pro období delší než 30 let. Níže v tabulce číslo 11 lze vidět souhrn výsledků vývoje jednotlivých ukazatelů SD, DISSIM a TRADE s Německem z hlediska času u jednotlivých zemí.


75

Tab. 11 Souhrn vývoje SD, DISSIM, TRADE z hlediska času u jednotlivých zemí DISSIM

TRADE

SD

Průměr

Belgie 1 1 3 1,7 Nizozemí 1 1 3 1,7 Francie 1 1 3 1,7 Itálie 1 2 3 2,0 Španělsko 1 2 3 2,0 Rakousko 3 1 3 2,3 Finsko 2 3 2 2,3 Irsko 2 3 2 2,3 Řecko 3 3 3 3,0 Portugalsko 3 3 3 3,0 Poznámka: Hodnota 1 zastupuje zlepšující se vývoj kritéria, hodnota 2 zastupuje neměnný vývoj kritéria, hodnota 3 zastupuje zhoršující se vývoj kritéria Zdroj: Vlastní zpracování na základě výsledků z programu GRETL

Tabulka číslo 11 znázorňuje souhrn výsledků z analýzy trendu u časových řad ukazatelů sladěnosti hospodářských cyklů s Německem (SD), podobnosti komoditní skladby exportu s Německem (DISSIM) a intenzity obchodních vazeb s Německem (TRADE). Jednotlivé hodnoty ve sloupcích znázorňují povahu vývoje OCA kritérií. Hodnota 1 zastupuje zlepšující vývoj kritéria z hlediska času, hodnota 2 zastupuje neměnný trend z hlediska času a hodnota 3 zastupuje zhoršující se hodnoty sledovaného OCA kritéria. Poslední sloupec je prostým aritmetickým průměrem hodnot. Mezi země, které dosahovaly v průměru spíše zlepšujících se hodnot lze zařadit Belgii a Nizozemí, což jsou malé, velmi otevřené silně navázané ekonomiky na Německo. K těmto zemím s velmi dobrými hodnotami lze přiřadit i Francii. Hodnoty pro Francii dokazují hodnotný posun v plnění OCA kritérií ve srovnání s Německem a to i přestože ve studii Bayoumi a Eichengreen (1997) byla označena jako ekonomika divergující a nevhodná pro vytvoření měnové unie. Členství v měnové unii bylo dle autorů poháněné spíše politickými faktory než faktory ekonomickými. Země, u kterých se hodnoty příliš neměnily, jsou Itálie, Španělsko, Rakousko, Finsko a Irsko. U těchto zemí docházelo ke zlepšení i ke zhoršení jednotlivých ukazatelů, ale v průměru se změny ve způsobu hodnocení vykompenzovaly. Zhoršující hodnoty lze jednoznačně pozorovat u Řecka a Portugalska, což je opět proti vyslovení závěru autorů Bayoumi a Eichegreen (1997), kteří tyto ekonomiky zařadily mezi země konvergující a sbližující se v OCA kritériích ve srovnání s Německem. U obou ekonomik není Německo jejich hlavním obchodím partnerem a liší se také ve struktuře hospodářství, kdy je Portugalsko zaměřeno především na těžební sektor a Řecko je zaměřeno z větší části na sektor


76

zemědělství a služeb v oblasti cestovního ruchu dle Businessinfo (20072014). Ve spojení s endogenní povahou kritérií OCA je důležité upozornit na omezení v hodnocení hypotézy endogenity vlivem přijetí jednotné měny, protože v analýzách testujeme pouze vývoj OCA charakteristik z hlediska vývoje času. Výsledky neporovnáváme s jinými zeměmi EU, které nejsou součástí měnové unie a které by mohly být na stejné úrovni jako dosavadní členové měnové unie. Pokud by se provedla tato srovnávací analýza, bylo by možné odlišit vliv eura od všeobecné ekonomické integrace probíhající v EU. To jaký má vliv ekonomická integrace na vývoj sladěnosti hospodářských cyklů zkoumali například autoři Lacina, Kapounek (2007). V analýzách této práce nám jde především o zhodnocení vývoje OCA charakteristik v období přípravy na vstup do měnové unie a v období po vstupu do měnové unie. Z výsledků nelze určit, nakolik je výsledek hodnot ovlivněn společnou měnou euro. 5.1.3

OCA index a zhodnocení celkového vývoje OCA kritérií

Hodnoty OCA indexu blízké 0 vypovídají o vhodnosti používání společné měny se srovnávanou zemí, kdežto hodnoty odlišující se od 0 upozorňují na strukturální rozdíly ekonomiky mezi zeměmi a tím i potřebě využití kurzového kanálu pro vyrovnávání šoků. Bayoumi a Eichegreen (1997) dle svých výsledků rozdělili testované země na několik skupin podle hodnot indexu. První skupina tvořící jádro s velmi nízkými hodnotami indexu byla zastoupena v první řadě Belgií, Rakouskem a Nizozemím. Později se k jádru připojilo z testovaných zemí i Irsko. Mezi druhou skupinu konvergujících ekonomik s vysokými ale v čase snižujícími hodnotami zařadili z našich testovaných zemí Řecko, Itálii, Portugalsko, Španělsko. Pro třetí skupinu zemí určili nevhodnost přijetí jednotné měny z důvodu nezlepšování indexu v čase nebo jeho zhoršování. Následující tabulka číslo 12 zobrazuje jednotlivé dílčí výsledky ukazatelů, vstupujících do rovnice výpočtu OCA indexu pro období 1995-2012 u vybraných členských zemí měnové unie.


77

Tab. 12 Vývoj jednotlivých složek OCA indexu s Německem v letech 1995-2012

Rakousko Belgie Finsko Francie Řecko Irsko Itálie Nizozemí Portugalsko Španělsko

19951998 0,005 0,007 0,008 0,005 0,005 0,009 0,006 0,005 0,003 0,005

Rakousko Belgie Finsko Francie Řecko Irsko Itálie Nizozemí Portugalsko Španělsko

19951998 0,055 0,073 0,020 0,030 0,010 0,052 0,026 0,079 0,022 0,016

Zdroj:

SD (Δyi-Δyj) 19992002 0,009 0,009 0,005 0,004 0,008 0,020 0,004 0,010 0,006 0,004 TRADE 19992002 0,066 0,078 0,023 0,034 0,007 0,042 0,026 0,084 0,020 0,018

20032007 0,006 0,011 0,007 0,011 0,020 0,014 0,009 0,006 0,009 0,013

20082012 0,012 0,015 0,012 0,015 0,048 0,017 0,010 0,017 0,024 0,020

19951998 0,028 0,141 0,231 0,148 0,281 0,162 0,057 0,472 0,040 0,269

20032007 0,073 0,096 0,021 0,034 0,006 0,021 0,026 0,090 0,015 0,019

20082012 0,073 0,091 0,017 0,035 0,006 0,020 0,026 0,109 0,016 0,017

19951998 5,949 5,973 5,890 6,161 5,909 5,863 6,149 6,028 5,900 6,079

DISSIM 199920032002 2007 0,025 0,050 0,155 0,086 0,218 0,295 0,114 0,103 0,405 0,352 0,024 0,035 0,044 0,044 0,400 0,310 0,050 0,073 0,257 0,230 SIZE 199920032002 2007 5,969 5,984 5,993 6,007 5,916 5,936 6,181 6,195 5,933 5,958 5,909 5,939 6,165 6,176 6,051 6,064 5,924 5,933 6,105 6,126

World bank database, COMEXT, EUROSTAT: vlastní výpočty

20082012 0,090 0,122 0,241 0,111 0,422 0,090 0,043 0,282 0,060 0,225 20082012 5,998 6,020 5,948 6,205 5,962 5,949 6,180 6,078 5,941 6,137


78

Tab. 13 OCA index v porovnání s Německem pro období 1995-2012

1995-1998

1999-2002

2003-2007

2008-2012

Rakousko Belgie

0,013 0,009

0,008 0,006

0,012 0,005

0,003 0,002

Finsko Francie

0,004 0,007

0,007 0,009

0,003 0,001

0,003 0,006

Řecko

0,006

0,002

0,018

0,061

Irsko Itálie Nizozemí Portugalsko

0,006 0,008 0,005 0,016

0,008 0,011 0,002 0,009

0,001 0,003 0,007 0,005

0,006 0,002 0,008 0,017

0,004

0,007

0,006

0,017

Španělsko Zdroj:

World bank database, COMEXT, EUROSTAT: vlastní výpočty

Dle výsledků hodnot jednotlivých dílčích částí OCA indexu v tabulce číslo 12 není potřeba komentovat hodnoty výsledků souhrnného OCA indexu v tabulce číslo 13. Země jako Belgie a Rakousko by měly mít jedny z nejnižších hodnot OCA indexu. Vidíme, že v porovnání se zeměmi Řecko, Irsko či Portugalsko (které dosahují mnohem horších hodnot jednotlivých dílčích proměnných) dosahují hodnoty OCA indexu pro Belgii a Rakousko v prvních dvou sledovaných obdobích vyšších hodnot, což neodpovídá skutečnému vývoji jednotlivých proměnných v indexu. Z tabulky číslo 13 lze vidět, že například Španělsko dosahuje horších hodnot jednotlivých proměnných pro interval 1995-1998 ve srovnání s Rakouskem, ale přesto v OCA indexu dosahuje nižších hodnot Španělsko, což by mělo hovořit o jeho vhodnějším plnění OCA charakteristik ve srovnání s Rakouskem. Z výsledků vidíme, že tyto hodnoty neodpovídají skutečnosti. Konstrukci OCA indexu nepovažujeme za adekvátní pro současné ekonomické prostředí a nepovažujeme ho za vhodné měřítko pro posouzení zemí stát se členem měnové unie. Odhadnuté regresní koeficienty z původní rovnice indexu nezohledňují současný ekonomický vývoj. Mimo jiné vysvětluje původní rovnice indexu pouze 51% variability celého modelu dle Baoyumi a Eichengreen (1997). Ve studii Baoyumi a Eichengreen (1998), kdy autoři odhadovali koeficienty postupně za období 60. let, 70. let a 80 let, lze pozorovat značnou nestabilitu koeficientů odhadnutých regresních koeficientů v čase, jak lze vidět na obrázku číslo 11.


79

Obr. 11 Odhad koeficientů regresní rovnice OCA indexu Zdroj:

Bayoumi a Eichengreen (1998)

Z výsledků se zdají značně problémové proměnné SIZE a DISSIM. U velikosti ekonomik SIZE vidíme několikanásobné zvýšení hodnot regresního koeficientu v 70. letech, ve srovnání s 60. léty. Problematika tohoto ukazatele může plynout z konstrukce jeho výpočtu, která je navrhována jako aritmetický průměr logaritmů HDP srovnávaných ekonomik. Ukazatel nezohledňuje samostatnou velikost ekonomik, vhodnější by možná bylo ukazatel konstruovat spíše jako podíl ukazatelů HDP. Dalším problémem může být, že se dnešní hodnoty HDP velmi odlišují (jsou o dost vyšší) od hodnot HDP v 80. popřípadě 90. letech, což opět oslabuje konkrétní odhadnuté hodnoty regresních koeficientů. Za všechna zkoumaná období je také vysvětleno maximálně 50 % variability celého modelu. Tyto výsledky vedou k závěru, že je model velmi citlivý na vstupní data a není vhodné ho použít pro hodnocení členství v měnové unii za současných ekonomických podmínek. Mnohem hodnotnější můžou být získané informace z vývoje jednotlivých dílčích částí OCA indexu, které zastupují konkrétní OCA charakteristiky. Doporučením na základě výsledků této práce by mohlo být nespoléhat na souhrnný OCA index a ani ho nepoužívat v jeho původní podobě pro posouzení vhodnosti tvořit měnovou unii s porovnávanou zemí či skupinou zemí. Doporučením také je zaměřit se spíše na vývoj jednotlivých dílčích částí vstupujících do výpočtu. Vhodné může být pokusit se odhadnout vlastní regresní koeficienty, které by více odpovídaly současnému ekonomickému prostředí, popřípadě změnit strukturu OCA indexu, kde se jako vhodnější proměnná místo SIZE zdá proměnná otevřenosti ekonomik, tak jak se zmiňují například Horváth a Komárek (2003).

Alternativní kritéria OCA a proces evropské měnové integrace

80

6 Alternativní kritéria OCA a proces evropské měnové integrace Následující kapitola bude zhodnocovat vývoj OCA kritérií dle „alternativní“ metodiky, popsané v kapitole metodologie a data. K výpočtům podobných OCA charakteristik, které jsou obsaženy ve výpočtu OCA indexu, i prostřednictvím jiné metodiky, bylo přistoupeno vzhledem ke kritice některých částí výpočtů OCA indexu. Dle výsledků v této práci má OCA index špatnou konstrukci a nelze jeho výsledky aplikovat v rámci současných ekonomických podmínek. V první řadě je kritika vázána na statičnost samotného OCA indexu z důvodu regresních koeficientů, které byly odhadovány z let 1983-1992. Jinou kritikou může být nezohledňování vnitro-odvětvového obchodu dle Rozmahel (2006) v proměnné komoditní skladby exportu (DISSIM). Kritika se týká i nepřímého zhodnocení otevřenosti ekonomiky ve výpočtu dle Horváth a Komárek (2003). Posledním nedostatek celé konstrukce OCA indexu a jeho proměnných je výběr kotevní země Německo. Kapitola výpočtů OCA indexu a jeho proměnných se snažila plynně navázat na výsledky autorů Bayoumi a Eichengreen (1997), kteří OCA index počítali před vytvořením měnové unie. Proto, aby se ve výpočtech zohlednil i stav ve vztahu k celé měnové unii, budou vybrané OCA charakteristiky vypočítány ve vztahu k eurozóně46. Jelikož se měnová politika odvíjí od průměru měnové unie jako celku, může být důležitější zlepšování OCA charakteristik ve vztahu k eurozóně než k nejsilnější ekonomice Německa. V závěru kapitoly lze porovnat plnění OCA kritérií ve vztahu k Německu ve srovnání s plněním OCA kritérií ve vztahu k eurozóně. Členění této části bude podobné jako v předešlé kapitole. První část se bude věnovat zhodnocení vývoje OCA charakteristik u jednotlivých zemí přes regresní analýzu časových řad. Ke zhodnocení analýzy OCA charakteristik jako celku bude přistupováno přes analýzu panelových dat, která je schopná popsat vývoj ukazatele jako celku v průměru za celou skupinu zemí a za celé zkoumané období a lze díky ní získat mnohem robustnější výsledky. Závěr této části již nebude v souladu z předcházející kapitolou, ale pokusí se zhodnotit proces evropské měnové integrace, tj. růst homogenity, či heterogenity ve vývoji OCA charakteristik u členských států měnové unie prostřednictvím dynamické klastrové analýzy.

Platné k daném roku, popřípadě podoba eurozóny dle OECD (Belgie, Estonsko, Irsko, Itálie, Finsko, Francie, Německo, Nizozemí, Lucembursko, Rakousko, Řecko, Portugalsko, Slovensko, Slovinsko, Španělsko) 46


81

Pokud by platila hypotéza endogenního charakteru kritérií OCA, měla by se některá kritéria po vstupu do měnové unie zlepšovat právě vlivem společné jednotné měny. Testovat hypotézu endogenního charakteru kritérií OCA je vhodné až pro delší časové období. Předpokládáme, že časový interval od roku 1995-2012 není dostatečně dlouhým obdobím pro pozorování vlivu jednotné měny na zlepšování OCA charakteristik. Pokud by platila hypotéza endogenního charakteru kritérií OCA, v krátkém testovaném období by mělo minimálně docházet ke sbližování v plnění endogenních OCA charakteristik, tj. státy s eurem by se měly sbližovat a ve vývoji zvolených OCA kritérií a nemělo by docházet ke zhoršování v jejich vývoji47, čímž by se dala zamítnou hypotéza specializace dle Krugman (1993, in De Grauwe 2012). Pokud bychom uvažovali, že vlivem jednotné měny dojde k významnému odstranění obchodních bariér s vlivem na růst sladěnosti hospodářských cyklů, mělo by docházet u všech testovaných zemí k postupnému sbližování v plnění těchto OCA charakteristik, i když se nám v krátkém období zřejmě nepodaří prokázat, zda došlo ke zlepšení těchto kritérií vlivem společné měny, důležité ve výsledcích bude, zda nedochází ke zhoršování vybraných OCA kritérií.

6.1 Dynamická analýza: Alternativní OCA kritéria Následující podkapitola bude mít stejné členění jako kapitola dynamické analýzy u OCA indexu a jeho proměnných. Budeme testovat vývoj alternativních OCA kritérií u jednotlivých zemí prostřednictvím regresní analýzy časových řad. Následovat bude zhodnocení OCA kritérií v průměru za celou skupinu zemí a za celé zkoumané období přes analýzu panelových dat. Do testování budou vstupovat členové měnové unie, kteří měnu euro používají minimálně 10 let, mimo stát Lucembursko48. V této části budou jednotlivé proměnné vyjádřeny ve vztahu k eurozóně a ne k Německu, jako v předcházející části zabývající se OCA indexem.

Ideální by bylo, kdyby za zkoumané období docházelo k jejich zlepšování Tedy země: Rakousko, Belgie, Francie, Finsko, Řecko, Irsko, Itálie, Nizozemí, Portugalsko, Španělsko, Německo 47 48


82

Do analýzy budou vstupovat ukazatelé zastupující podobnost ekonomické struktury49 (SL), intenzita vnitro-odvětvového obchodu50 (GL), otevřenost51 ekonomiky (OPEN) a korelace hospodářských cyklů s eurozónou52 (SD EA). Zkoumaným obdobím bude horizont 1995-2012. 6.1.1

Zhodnocení vývoje alternativních OCA kritérií u jednotlivých zemí

Podobnost ekonomické struktury (SL) K hodnocení celkové strukturální podobnosti ekonomik budeme přistupovat prostřednictvím Landesmannova strukturálního koeficientu (SL) dle metodiky ČNB (2013). Jeho výpočet je založen na rozdílu podílu základních odvětví ekonomik na celkové přidané hodnotě ve srovnávané zemi A (vybrané země eurozóny) vůči porovnávané zemi či oblasti B (eurozóna). Index nabývá hodnot z intervalu (0,1), přičemž nízké hodnoty naznačují vysokou podobnost srovnávaných zemí. Vysoké hodnoty mohou upozorňovat na nízkou podobnost ve struktuře srovnávaných zemí, s čímž je spojené vyšší riziko výskytu asymetrických šoků v měnové unii. Kenen (1969, v Dellas, Tavlas 2004) definoval OCA kritérium podobnosti hospodářské struktury pro snížení pravděpodobnosti dopadu asymetrických šoků. Naopak pokles podobnosti hospodářské struktury pak může vést k vyšší pravděpodobnosti dopadu asymetrických šoků uvnitř měnové unie s vlivem na pokles sladěnosti hospodářských cyklů. Dříve než se pokusíme shrnout výsledky, které naznačují možné riziko aglomeračního efektu, je důležité se podívat na to, jaké hodnoty ukazatel dosahoval u jednotlivých zemí a jak moc docházelo k jejich zhoršování. Níže na obrázku číslo 12 lze vidět, že velmi vysoké podobnosti celkové struktury hospodářství s eurozónou dosahují většinou všechny testované členské země eurozóny, kromě Řecka a Irska. Pokud se podíváme na vývoj ukazatele SL u některých zemí, např. Belgie, lze vidět, že došlo k několikanásobnému zvýšení ukazatele za sledované období. Výsledky naznačují, že země, které měly vysokou strukturální Landesmannův strukturální koeficient porovnávaný s eurozónou platnou k danému roku (EA11-2000, EA12-2006, EA13-2007, EA15-2008, EA16-2010). Do roku 2000 jsou získána data sumou hodnot jednotlivých testovaných zemí měnové unie 50 Vypočítáno s daty pro eurozónu z databáze OECD, která do skupiny eurozóny zahrnuje 15 členských zemí OECD: Belgie, Estonsko, Irsko, Itálie, Finsko, Francie, Německo, Nizozemí, Lucembursko, Rakousko, Řecko, Portugalsko, Slovensko, Slovinsko, Španělsko 51 Ve vztahu k eurozóně z databáze OECD 52 Platnou k danému roku 49


83

podobnost s eurozónou (dosahovaly nízkých hodnot) se po vstupu do měnové unie začaly opravdu specializovat. Tyto výsledky nehovoří ve prospěch potvrzení hypotézy Evropské komise (1991) a naopak potvrzují spíše riziko aglomeračního efektu. Naopak u zemí, které dosahovaly vyšších hodnot před vstupem do měnové unie (Finsko, Řecko) docházelo ke zvyšování ekonomické podobnosti s eurozónou.

Obr. 12 Vývoj ukazatele SL s eurozónou Zdroj:

Eurostat: vlastní výpočty

Z obrázku 12 je patrné, že nejvyšších hodnot SL indexu dosahují země Irsko a Řecko. Země jako Belgie, Rakousko, Německo, Portugalsko dosahovaly jedny z nejnižších hodnot na začátku zkoumaného období, ale po vstupu do měnové unie se hodnoty začaly prudce zhoršovat. Druhá skupina zemí s horšími hodnotami ukazatele ve srovnání s předchozí skupinou zemí, zastoupená zeměmi Francie, Nizozemí, Španělsko dosahovala po vstupu do měnové unie mírně kolísavých hodnot, ale změny nebyly tak významné, jako v případě první skupiny zemí. Další skupinou hodnot jsou Řecko a Finsko, které dosahovaly na začátku zkoumaného období nejhorších hodnot, ale následně docházelo k jejich prudkému zlepšení. Hodnoty pro Irsko jsou značně volatilní a zdá se, že jsou ovlivněny charakterem zkoumaného období. Krátce po vstupu do měnové unie dochází prudkému zhoršení ukazatele SL u Irska, což může být spojeno s formováním měnové unie a obtížností zvyknout si na společnou měnovou politiku. Později dochází k zlepšování ukazatele, který se opět zhoršuje s dopadem dluhové krize eurozóny v roce 2008. Na obrázku číslo 13 je pro ilustraci zobrazeno rozdělení podílu jednotlivých odvětví na přidané hodnotě pro rok 2012. Lze vidět, že se Irsko liší především v průmyslu, které zastává dominantní postavené v celé irské ekonomice dle Businessinfo (2007-


84

2014). Rozdíly lze pozorovat i v nižším podílu sektoru dopravy, ubytování a stravování a nižším podílu stavebnictví. Naopak je u Irska vyšší podíl pojišťovnictví a finančnictví. Řecko se od eurozóny odlišuje v nižším podílu průmyslu, zpracovatelství a stavebnictví.

Obr. 13 Podíl odvětví na celkové přidané hodnotě v % za rok 201253 Zdroj:

Eurostat: vlastní výpočty

Vývoj časového trendu tohoto ukazatele z tabulky číslo 14 není příliš povzbudivý. Výsledky poukazují na nebezpečí růstu specializace ve výrobě odvětví s komparativní výhodou. Hypotézu o rostoucím vývoji ukazatele lze potvrdit u šesti zemí z celkových jedenácti testovaných. Pouze u Finska, Řecka a Itálie došlo v průběhu zkoumaného období ke statisticky významnému poklesu, tj. sblížení jejich ekonomické struktury s eurozónou.

Eurozóna (EA), Rakousko (AU), Belgie (BE), Finsko (FI), Francie (FR), Řecko (GR), Irsko (IR), Itálie (IT), Nizozemí (NE), Portugalsko (PT), Španělsko (SP), Německo (GE), Česká republika (CZ), Maďarsko (HU), Litva (LTU), Polsko (PO)

53


85

Tab. 14 Analýza trendu časové řady podobnosti hospodářské struktury s eurozónou (SL) Hypotéza H0

Hypotéza H1

Koeficient β0

β1=0 β1 ≠0 0,00130453 Rakousko Belgie β1=0 β1 ≠0 0,00258022 Finsko β1=0 β1 ≠0 -0,00192193 Francie β1=0 β1 ≠0 0,000434677 Řecko β1=0 β1 ≠0 -0,00197939 Irsko β1=0 β1 ≠0 0,00127319 Itálie β1=0 β1 ≠0 -0,000481209 Nizozemí β1=0 β1 ≠0 -0,000255270 Portugalsko β1=0 β1 ≠0 0,00102965 Španělsko β1=0 β1 ≠0 0,000955145 Německo β1=0 β1 ≠0 0,00347460 Zdroj: Statistický program GRETL: vlastní výpočty

p-hodnota

Významnost

1,73e-07

***

2,79e-010 0,0104 0,0407 3,27e-05 0,3892 0,0131 0,2089 0,0227 0,0122 7,95e-011

*** *** ** *** ** ** ** ***

Výsledky bychom mohly shrnout následovně. U zemí, které se řadí spíše k periferii před vstupem do měnové unie (Finsko, Řecko, Itálie), lze potvrdit hypotézu Evropské komise o růstu podobnosti hospodářské struktury s eurozónou. Je možné, že tyto země měly před vstupem do měnové unie mnohem větší prostor pro zlepšování a sbližování v ekonomické struktuře s eurozónou a členství v měnové unii tento proces urychlilo. U těchto zemí by bylo možné očekávat růst sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. Na druhé straně tu jsou země, které jsou s eurozónou dostatečně ekonomicky podobné. U těchto zemí se lze spíše přiklonit k riziku aglomeračního efektu s rizikem výskytu asymetrických šoků a poklesem sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. Možným vysvětlením může být, že u těchto zemí už není takový prostor pro růst podobnosti s ekonomikou eurozóny a členství v měnové unie spíše podporuje zaměření se na odvětví s komparativní výhodou a růst specializace. I když testování hypotéz vedlo k výsledkům o zhoršování podobnosti ekonomické struktury, všechny země kromě Řecka a Irska dosahují hodnot koeficientu SL maximálně 0,1. U Irska je nutné být opatrný v interpretaci výsledků, protože byly hypotézy odhadovány na základě lineární trendu a jeho hodnoty vykazují spíše exponenciální charakter. U Irska tedy docházelo k významným změnám v hodnotě koeficientu SL. Intenzita vnitro-odvětvového obchodu vůči eurozóně (GL) K intenzitě vnitro-odvětvového obchodu lze přistupovat prostřednictvím Grubel-Lloydova indexu (GL) dle metodiky ČNB (2013). Výpočet ukazatele je velmi citlivý na stupeň agregace odvětví. V této práci jsme použili agregaci na základě jednomístné klasifikace SITC1, které nám


86

odvětví člení na 10 kategorií. Růst vnitro-odvětvového obchodu je důležitý z hlediska jeho působení na sladěnost hospodářských cyklů. Růst obchodní integrace členů měnové unie nemusí vést k sladěnosti hospodářských cyklů, pokud k nárůstu obchodu docházelo v rámci specializovaných odvětví. Takový růst obchodní integrace může vyvolat nebezpečí výskytu asymetrických šoků a růst nákladů z členství v měnové unii. Hodnoty indexu spadají do intervalu <0,1> přičemž vyšší hodnoty vypovídají o vyšším podílu vnitro-odvětvového obchodu.

Obr. 14 Vývoj ukazatele GL s eurozónou Zdroj:

COMEXT: vlastní výpočty

Hodnoty ukazatele GL se u většiny zemí pohybují blízko hodnotě 1, což je ovlivněno výpočtem, kdy byl ukazatel počítán v tom nejméně podrobném členění kategorizace SITC1, která rozděluje odvětví na 10 základních skupin. Všechny hodnoty proto dosahují vysokých čísel. Pokud by bylo používáno podrobnější členění, hodnoty by byly nižší a přesnější. Z vývoje hodnot lze vidět, že nejhorší podíl vnitro-odvětvové výměny dosahuje Řecko, Irsko, Nizozemí a Portugalsko. Vnitroodvětvový obchod je typický pro země s podobnou faktorovou vybaveností. To vysvětluje nízké hodnoty především pro méně průmyslové a spíše zemědělské Řecko s vysokým podílem terciálního sektoru služeb, především v oblasti cestovního ruchu dle Businessinfo (1997-2014). Nízké hodnoty u Irska mohou být způsobené jeho rozvinutým sektorem průmyslu v oblasti chemického, farmaceutického a počítačového průmyslu a rozvinutým sektorem služeb především v oblasti pojišťovnictví Businessinfo (1997-2014).


87

Tab. 15 Analýza trendu časové řady vnitroodvětvového obchodu s eurozónou (GL) Hypotéza H0

Hypotéza H1

Koeficient β0

β1=0 β1 ≠0 0,00266527 Rakousko Belgie β1=0 β1 ≠0 0,00395461 Finsko β1=0 β1 ≠0 0,00401018 Francie β1=0 β1 ≠0 -0,00615220 Řecko β1=0 β1 ≠0 -0,00197087 Irsko β1=0 β1 ≠0 -0,000656199 Itálie β1=0 β1 ≠0 -0,000533643 Nizozemí β1=0 β1 ≠0 -0,00345679 Portugalsko β1=0 β1 ≠0 0,00130092 Španělsko β1=0 β1 ≠0 0,000675955 Německo β1=0 β1 ≠0 -0,00443802 Zdroj: Statistický program GRETL: vlastní výpočty

p-hodnota

Významnost

0,0152

**

1,43e-09 0,1014 2,69e-08 0,5289 0,7173 0,5160 0,0020 0,5250 0,7667 0,0018

*** ***

***

***

Výsledky Grubel-Lloydova indexu vnitro-odvětvové výměny hovoří spíše o neměnnosti kritéria za celé zkoumané období. U šesti zemí z celkové testované skupiny byl koeficient časového trendu statisticky nevýznamný, tj. ukazatel se spíše neměnil. U Rakouska a Belgie byly koeficienty statisticky významné a rostoucí, což naznačuje rostoucí vliv vnitro-odvětvové výměny. Ke zhoršení ukazatele docházelo u Francie, Německa a Nizozemí. Z celkových výsledků vývoje vnitro-odvětvové výměny nelze očekávat případný růst sladěnosti hospodářských cyklů. Fidrmuc (2001) upozorňuje na to, že aby mohlo docházet k růstu sladěnosti hospodářských cyklů v měnové unii, nestačí pouze růst otevřenosti ekonomiky. Je důležité, aby spolu země obchodovaly v rámci stejného odvětví. Závěrem můžeme shrnout, že účast v měnové unii spíše neměla vliv na růst vnitro-odvětvové výměny, vzhledem k tomu, že jsme zlepšování ukazatele GL pozorovaly pouze u dvou zemí, z celkových jedenácti testovaných. U šesti zemí nedocházelo k statisticky významné změně koeficientu časového trendu. Nelze proto očekávat ani pozitivní efekt na případný růst sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. Otevřenost ekonomiky vůči eurozóně (OPEN) Kritérium otevřenosti ekonomiky hraje významnou roli v procesu evropské měnové integrace. S růstem otevřenosti ekonomik se národní monetární politika stává méně účinnou a pro malé otevřené ekonomiky tak není její ztráta v procesu měnové unifikace významným nákladem dle Mckinnon (1963). Kritérium měříme jako podíl součtu exportů a importů ku HDP. Vlivem odstranění významných obchodních bariér v podobě přijetí společné měny může docházet k růstu otevřenosti


88

ekonomik s vlivem na růst sladěnosti hospodářských cyklů v měnové unii dle hypotézy autorů Frankel a Rose (1996). Níže z obrázku číslo 15 je zřejmé, že k růstu obchodní integrace opravdu docházelo u všech euro zemí po vstupu do měnové unie. U některých zemí jako např. Belgie či Nizozemí byl růst velice intenzivní, což souvisí s tím, že jde o typicky malé a vysoce otevřené ekonomiky. U větších ekonomik jako Finsko, Francie, Německo popřípadě Řecko nebyl růst tolik intenzivní. Tyto ekonomiky nepotřebují příliš obchodovat s ostatními státy, jelikož si v mnoha sektorech vzhledem ke své velikosti vystačí sami. Dle Businessinfo (2007-2014) může být u Řecka problém s jeho odlišnou orientací na jiné sektory, především sektor služeb, který se až z 80% podílí na tvorbě HDP.

Obr. 15 Vývoj ukazatele OPEN s eurozónou Zdroj:

OECD: vlastní výpočty

Tabulka číslo 16 zobrazuje výsledky ukazatele OPEN. Lze vidět, že směrnice trendu je u všech zemí statisticky významná a rostoucí, tj. dochází k zlepšování ukazatele v čase. U tohoto kritéria lze potvrdit jeho endogenní povahu. Za zkoumané období došlo k významnému odstranění obchodních bariér a růstu otevřenosti ekonomik.


89

Tab. 16 Analýza trendu časové řady pro ukazatel otevřenosti ekonomiky (OPEN) Hypotéza H0

Hypotéza H1

Koeficient β1

β1=0 β1 ≠0 0,0180027 Rakousko Belgie β1=0 β1 ≠0 0,0550111 Finsko β1=0 β1 ≠0 0,00659091 Francie β1=0 β1 ≠0 0,0100495 Řecko β1=0 β1 ≠0 0,00298967 Irsko β1=0 β1 ≠0 0,00743262 Itálie β1=0 β1 ≠0 0,00864611 Nizozemí β1=0 β1 ≠0 0,0351039 Portugalsko β1=0 β1 ≠0 0,0126100 Španělsko β1=0 β1 ≠0 0,00717768 Německo β1=0 β1 ≠0 0,0139675 Zdroj: Statistický program GRETL: vlastní výpočty

p-hodnota

Významnost

3,51e-06

***

3,89e-07 0,0001 1,05e-07 0,0028 2,10e-06 1,31e-07 5,04e-08 7,72e-08 4,62e-06 4,90e-08

*** *** *** *** *** *** *** *** *** ***

Předtím, než přejdeme k hodnocení vývoje sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou, bylo by vhodné udělat si krátké shrnutí vývoje ukazatelů podobnosti ekonomické struktury SL, intenzity vnitroodvětvového obchodu GL a otevřenosti ekonomiky OPEN, protože všechny tyto ukazatelé mohou významně působit na vývoj sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. Podobnost ekonomické struktury se po vstupu do měnové unie zhoršovala u většiny států, které před vstupem do měnové unie dosahovaly velmi dobré podobnosti hospodářské struktury s eurozónou, z čehož lze potvrdit spíše hypotézu aglomeračního efektu a zvýšení pravděpodobnosti výskytu asymetrických šoků. Očekáváme tedy zhoršování sladěnosti hospodářských cyklů u těchto zemí. Naopak země, které měly velmi nízkou podobnost hospodářské struktury s eurozónou, dosahovaly po vstupu do měnové unie zlepšujících se hodnot, což může potvrzovat pohled Evropské komise (1991) s vlivem na růst sladěnosti hospodářských cyklů u těchto zemí. Proti zlepšování sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou působí spíše neměnný vývoj intenzity vnitro-odvětvového obchodu, který je dle Fidrmuce (2001) velmi významným faktorem, který působí na růst sladěnosti hospodářských cyklů. Samotný růst obchodních vazeb, což se v našich výsledcích prokázalo u všech testovaných členských zemí měnové unie, zřejmě nepodpoří růst sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou.


90

Sladěnost hospodářských cyklů s eurozónou (SD EA) Sladěnost hospodářských cyklů s eurozónou budeme měřit stejnou metodikou, kterou ve své studii použili Bayoumi a Eichengreen (1997). Ukazatel bude měřen jako směrodatná odchylka rozdílu relativního výstupu testovaných zemí54. Hodnoty blízké 0 naznačují vysokou sladěnost cyklů, hodnoty více odlišné od 0 naznačují nižší sladěnost hospodářských cyklů. Ve zkoumaném období 1995-2012 bude důležité, zda docházelo ke zlepšování sladěnosti hospodářských cyklů testovaných zemí s eurozónou, popřípadě se ukazatel nezhoršoval. Pro růst sladěnosti cyklů a potvrzení pohledu Evropské komise (1991) s eurozónou by měl být odhadnutý koeficient časového trendu statisticky významný a klesající. V opačném případě by mohl působit aglomerační efekt dle Krugmanovi hypotézy (1993, v De Grauwe).

Obr. 16 Vývoj ukazatele SD EA s eurozónou Zdroj:

World bank database: vlastní výpočty

Vývoj ukazatele SD EA s eurozónou nám podává zajímavý pohled především ve spojení s událostmi, které byly charakteristické pro naše zkoumané období 1995-2012. Lze vidět, že před vstupem do měnové unie docházelo k významnému sladění hospodářských cyklů u většiny testovaných zemí měnové unie. Tyto výsledky mohou být spojené s obdobím snahy plnit Maastrichtská konvergenční kritéria z důvodu přípravy na vstup do měnové unie. Kolem roku 2000-2001 lze vidět značné rozladění hospodářských cyklů s eurozónou, což by mohlo být Odhad sladěnosti cyklů s eurozónou pro jednotlivé roky je konstruován pro pětiletý cyklus. Např. pro rok 1995 je sladěnost vypočítána jako směrodatná odchylka z let 1993-1997, pro rok 1996 pak z let 1994-1998, atd. Pro roky 2011 a 2012 jsou využity predikce HDP pro roky 2013 a 2014 54


91

výsledkem období těsně po přijetí jednotné měny. Společná měnová politika mohla působit zprvu jako asymetrický šok, kdy určitou dobu trvalo, než si země zvykly na fungování v rámci společné měnové politiky. Nejlepší hodnoty sladěnosti lze sledovat v období 2003-2007, což může souviset s plným projevením členství v měnové unii. K prudkému rozladění hospodářských cyklů s eurozónou dochází v roce 2008, což je možné přisuzovat začátku dluhové krize eurozóny. Dopad dluhové krize zprvu působil jako symetrický šok, ale vzhledem k značné rozdílnosti mezi jednotlivými ekonomikami a rozdílností v délce období nutné pro vyrovnání s touto událostí, přešel tento šok u většiny zemí v asymetrický s vlivem na pokles sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. Pokud bychom chtěli analyzovat konkrétní hodnoty sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou, pro Rakousko a Belgii mohou nízké a tedy žádoucí hodnoty plynout z jejich povahy typicky malých a otevřených ekonomik. V rámci zkoumaného období se později k více žádoucím hodnotám přidává i Finsko a Nizozemí. U Finska to mohlo být důsledkem vlivu jednotného vnitřního trhu od jeho vstupu do EU v roce 1995. V případě Řecka nelze o sladěnosti cyklů moc hovořit, což může být zapříčiněno povahou uzavřenosti jeho ekonomiky s orientací především na odvětví služeb dle Businessinfo (2014). To stejné co pro Řecko platí i v případě Irska a Portugalska, jejichž hodnoty patří mezi po vstupu do měnové unie mezi nejvyšší v rámci celé skupiny testovaných zemí. Tyto výsledky mohou opět plynout s rozdílného zaměření ekonomik, popřípadě menší otevřenosti ekonomik ve vztahu k eurozóně. Dle Indexmundi (2013) jsou významnými obchodními partnery Irska především USA a Velká Británie.


92

Tab. 17 Vývoj časového trendu ukazatele SD EA s eurozónou SD EA

Hypotéza H0

Hypotéza H1

Koeficient β1

β1=0 β1 ≠0 -7,38203e-05 Rakousko Belgie β1=0 β1 ≠0 -0,00011310 Finsko β1=0 β1 ≠0 0,000766716 Francie β1=0 β1 ≠0 0,000224767 Řecko β1=0 β1 ≠0 0,00201057 Irsko β1=0 β1 ≠0 0,000198365 Itálie β1=0 β1 ≠0 -3,49794e-05 Nizozemí β1=0 β1 ≠0 -4,45617e-05 Portugalsko β1=0 β1 ≠0 0,000225255 Španělsko β1=0 β1 ≠0 0,000370419 Německo β1=0 β1 ≠0 0,000478047 Zdroj: World bank database: vlastní výpočty

p-hodnota

Významnost

0,3795 0,0977 0,0153 0,0093 1,79e-05 0,4297 0,6176 0,6409 0,2565 0,0030 4,09e-05

* ** *** ***

*** ***

Prezentované výsledky v tabulce číslo 17 ukazují statisticky významné, rostoucí a tedy nežádoucí hodnoty sladěnosti cyklů s eurozónou u pěti zemí z celkem jedenácti testovaných členů měnové unie. K poklesu sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou docházelo u Finska, Francie, Řecka, Španělska a Německa. Hodnoty pro Řecko a Finsko nepotvrzují naše očekávání ohledně působení růstu podobnosti ekonomiky na sladěnost hospodářských cyklů. Zajímavé je to, že u těchto zemí nedocházelo ani k růstu vnitro-odvětvového obchodu, což by mohl být důsledek nepříznivého vývoje sladěnosti cyklů. Pokud se podíváme na ostatní země, u kterých došlo ke zhoršení, tj. Francie, Španělsko a Německo, docházelo u nich k poklesu podobnosti ekonomické struktury a i poklesu vnitro-odvětvové výměny, mimo Španělsko, kde byl koeficient statisticky nevýznamný. Proto, aby se dal zohlednit skutečný vliv vnitro-odvětvového obchodu na růst sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou, se lze podívat na výsledky Rakouska a Belgie, což jsou jediné země, u kterých podíl vnitro-odvětvového obchodu s eurozónou rostl, u Belgie docházelo také ke zvyšování sladěnosti cyklů s eurozónou a u Rakouska nedocházelo ke zhoršování. U ostatních čtyř zemí ve složení Irsko, Itálie, Nizozemí a Portugalsko nedocházelo ke zhoršování sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou za sledované období. Mimo Nizozemí, měly ostatní země neměnný vývoj vnitro-odvětvového obchodu. U Nizozemí vnitro-odvětvový obchod klesal, ale ani se nezhoršovala ekonomická podobnost ekonomiky s eurozónou. Pokud bychom si shrnuly výsledky, jeví se důležitým faktorem pro růst sladěnosti hospodářských cyklů především vývoj vnitro-odvětvového obchodu. I když klesala podobnost ekonomické struktury, ale vnitro-odvětvový obchod byl rostoucí, popřípadě se neměnil, sladěnost hospodářských cyklů se nezhoršovala a pouze


93

v případě Belgie rostla. Tyto výsledky by mohly vést k důležitému závěru, že i když po vstupu do měnové unie významně rostla otevřenost ekonomik, zlepšování této OCA charakteristiky nemá vliv na růst sladěnosti hospodářských cyklů, pokud nebude docházet k růstu vnitro-odvětvového obchodu. Následující tabulka prezentuje výsledky korelační matice pro panelová data proměnných SD EA, GL, SL a OPEN. Červené hodnoty znázorňují statisticky významné změny na 5% hladině významnosti. Lze vidět, že existuje poměrně vysoká negativní závislost mezi proměnnou vnitro-odvětvového obchodu a sladěností hospodářských cyklů. Tedy, jestli opravdu dochází k růstu vnitroodvětvového obchodu, má to významný vliv na sladěnost hospodářských cyklů. Korelační matice je vypočítána pro celý panel dat všech testovaných zemí za celé zkoumané období. Pro jsou výsledky robustní a věrohodné. Lze také potvrdit, že otevřenost ekonomik měla nevýznamný vliv na sladěnost hospodářských cyklů. Tab. 18 Korelační matice závislosti proměnných SD EA55, GL, OPEN

SD EA SD EA GL SL OPEN Zdroj:

GL

1,00 -0,56 0,32 -0,11 program STATISTICA: vlastní výpočty

SL -0,56 1,00 -0,69 0,20

OPEN 0,32 -0,69 1,00 -0,35

-0,11 0,20 -0,35 1,00

Z jednotlivých výsledků lze potvrdit pohled Evropské komise (1991) o významném vlivu vnitro-odvětvového obchodu na růst sladěnosti hospodářských cyklů. Pro naše zkoumané období ovšem nelze potvrdit růst sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou, protože vývoj ukazatele vnitro-odvětvové výměny byl ve většině případů neměnný, popřípadě se vyvíjel v nežádoucím směru. Z výsledků nelze ani jednoznačně potvrdit hypotézu aglomeračního efektu z pohledu Krugman (1993, v De Grauwe 2012). I když docházelo k růstu specializace produkce, pokud stále ekonomiky obchodovaly v rámci stejného odvětví a ukazatel vnitro-odvětvové výměny se nezhoršoval, nedocházelo ani k poklesu sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. V mnohem delším časovém období buď převáží efekt aglomerační, kdy specializace produkce povede i poklesu vnitroodvětvové výměny, nebo se naopak začne zvyšovat výměna v rámci vnitro-odvětvového obchodu a bude tak možné potvrdit hypotézu Evropské komise (1991).

SD EA vypočítáno pro jednotlivé roky jako klouzavá směrodatná odchylka pro pětiletý interval 55


6.1.2

94

Zhodnocení celkového vývoje alternativních OCA kritérií u všech zemí

Analýza panelových dat obsahuje 198 pozorování celkem za 11 průřezových jednotek. Její výsledky hovoří o průměrném vývoji jednotlivých proměnných jako celku ve zkoumané skupině zemí za celé zkoumané období. Jelikož máme krátkou časovou řadu z let 1995-2012, pro kterou je obtížné ověřit endogenní povahu OCA kritérií, výstupem panelové analýzy mohou být mnohem hodnotnější a robustnější výsledky z důvodu mnohem většího množství informací, které vstupují do analýzy. Panelová analýza obsahuje mnohem více informací ve srovnání pouze s analýzou trendu časové řady, a proto se zvyšuje šance analyzovat hypotézu endogenního charakteru kritérií OCA, nebo naopak hypotézu vyvrátit. Do analýzy panelových dat budou vstupovat proměnné korelace hospodářských cyklů (SD EA), otevřenost ekonomiky (OPEN), podobnost hospodářské struktury (SL) a intenzita vnitro-odvětvové výměny (GL). I přes věrohodnější výsledky panelové analýzy stále nesmíme zapomenout na omezení v podobě krátké časové řady. Tab. 19 Analýza panelových dat a testování vývoje koeficientu časového trendu u proměnných SD EA, OPEN, SL, GL Hypotéza H0 OPEN SL GL SD EA Zdroj:

β0=0

Hypotéza H1 β0 ≠0

Koeficient β1

p-hodnota

Významnost

0,0161438

2,36e-025

***

0,0033 0,4459 1,45e-07

***

β0=0 β0 ≠0 0,000583110 β0=0 β0 ≠0 -0,000418253 β0=0 β0 ≠0 0,000364334 Statistický program GRETL: vlastní výpočty

***

Výsledky z tabulky číslo 19 vedou k závěru, že i když se v průměru zlepšovalo kritérium otevřenosti ekonomiky, docházelo naopak v průměru spíše k zhoršování sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou, čímž nelze potvrdit endogenní povahu tohoto kritéria z pohledu zlepšování ukazatelů z hlediska vývoje času za naše zkoumané období. Z analýz jednotlivých ukazatelů jsme usoudili, že hlavním důvodem byl neměnný, popřípadě zhoršující se ukazatel intenzity vnitro-odvětvového obchodu. V průměru dosahuje tento ukazatel nevýznamné změny a v čase se spíše nemění. Výsledky panelové analýzy naznačují spíše potvrzení hypotézy aglomeračního efektu, kdy s růstem specializace vlivem členství v měnové unii dochází k růstu rizik výskytu asymetrických šoků s vlivem na snižování sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. S vyslovením definitivních závěrů je nutné být opatrný, především díky krátkosti i charakteru


95

časové řady, pro kterou byla specifická konkrétní období, jako například období formování měnové unie v letech 2000-2001, popřípadě začátek dluhové krize eurozóny v roce 2008 a období značné nestability v následujících letech. Věrohodnější výsledky by bylo možné získat v relativně bezproblémovém období 2003-2007, ale to období je velmi krátké pro vyslovení jednoznačných závěrů ohledně endogenní, popřípadě divergentní povahy vybraných OCA charakteristik. Následující tabulka číslo 12 bude prezentovat vývoj z hlediska času u OCA kritérií vypočítaných dle alternativní metodiky v porovnání s eurozónou. Pro srovnání hodnot z předchozí kapitoly zabývající se OCA indexem a jeho proměnnými ve vztahu k Německu, přidáme i výsledky těchto hodnot. V závěru zhodnotíme vývoj všech ukazatelů jak ve vztahu k Německu, tak ve vztahu k eurozóně u všech testovaných členů měnové unie. Hodnota 1 bude zastupovat zlepšující se vývoj kritérií, hodnota 2 bude zastupovat neměnný vývoj kritérií a hodnota 3 bude zastupovat zhoršující se vývoj. Pro konečné zhodnocení vývoje bude proveden nevážený aritmetický průměr hodnot všech proměnných pro jednotlivé země.


96

Tab. 20 Porovnání vývoje časového trendu mezi SD EA, SL, GL a OPEN, SD, TRADE, DISSIM Alternativní OCA kritéria SD EA

SL

GL

OPEN

Průměr

1 2 2 3 2 3 2 2 3 3 3

3 1 3 1 2 1 2 3 3 3 3

1 2 1 2 2 2 3 2 2 3 3

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1,50 1,50 1,75 1,75 1,75 1,75 2,00 2,00 2,25 2,50 2,50

TRADE

Průměr

1 1 1 3 1 3 2 2 3 3 -

1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 -

Belgie Itálie Rakousko Finsko Irsko Řecko Nizozemí Portugalsko Španělsko Francie Německo

Proměnné z OCA indexu Belgie Nizozemí Rakousko Finsko Francie Irsko Itálie Španělsko Řecko Portugalsko Německo Zdroj: vlastní výpočty

SD

DISSIM

2 2 2 1 3 1 3 2 3 2 -

1 1 3 2 1 2 1 1 3 3 -

-

Pokud porovnáme výsledky OCA kritérií dle metodiky Bayoumi a Eichengreen (1997) ve srovnání s Německem a výsledky dle alternativní metodiky ve srovnání s eurozónou je zřejmé, že v případě porovnání s eurozónou dosahuje vývoj OCA kritérií lepších výsledků. Tyto výsledky hovoří o tom, že Německo, jako nejsilnější ekonomika je důležitá, co se týče vývoje vybraných OCA kritérií, ale měnová unie jako celek, je důležitější. Za zkoumané období se nám v porovnání s eurozónou projevily spíše neměnné, ale i zlepšující se hodnoty. V mnohem delším období působení v měnové unie může dojít k posunu do spíše kladnějšího směru vývoje OCA charakteristik, ale je možné, že se vývoj OCA kritérií obrátí opačným směrem U jednotlivých alternativních OCA charakteristik jsme vyslovily závěr o nejednoznačném vývoji sladěnosti hospodářských cyklů i když lze potvrdit zlepšování kritéria otevřenosti ekonomiky u všech zemí. Z výsledků plyne, že mnohem větší vliv na


97

sladěnost hospodářských cyklů má vývoj intenzity vnitro-odvětvového obchodu, kde byl i prostřednictvím korelační matice prokázán silný a statisticky významný vliv ukazatele GL na růst sladěnosti hospodářských cyklů prostřednictvím. Tab. 21 Shrnutí celkového vývoje proměnných SD EA, SL, GL, OPEN, SD, DISSIM, TRADE SD EA

SL

GL

OPEN

SD

Belgie

1

3

1

1

2

1

1

1,4

Nizozemí

2

2

3

1

2

1

1

1,7

Itálie

2

1

2

1

3

1

2

1,7

Rakousko

2

3

1

1

2

3

1

1,9

Finsko

3

1

2

1

1

2

3

1,9

Irsko

2

2

2

1

1

2

3

1,9

Španělsko

3

3

2

1

2

1

2

2,0

Francie

3

3

3

1

3

1

1

2,1

Řecko

3

1

2

1

3

3

3

2,3

Portugalsko

2

3

2

1

2

3

3

2,3

Německo

3

3

3

1

-

-

-

2,5

Zdroj:

DISSIM TRADE

Průměr

vlastní výpočty

Ze souhrnu vývoje všech hodnot kritérií a jejich ohodnocení lze z výsledného průměru hovořit o zlepšování OCA charakteristik především u zemí Belgie, Nizozemí a Itálie. Spíše neměnících se hodnot OCA charakteristik dosahuje Rakousko, Finsko, Irsko, Španělsko a Francie. Neměnících až zhoršujících se hodnot dosahuje Řecko a Portugalsko. Pozici Německa by nebylo vhodné hodnotit, jelikož nemáme hodnoty za všechny proměnné kvůli jeho pozici benchmarku v analýze OCA indexu a jeho proměnných.

6.2 Dynamická klastrová analýza Následující část práce se bude zabývat posouzením homogenity, popřípadě heterogenity ve vývoji OCA charakteristik. Cílem této podkapitoly bude posoudit vliv členství v měnové unii na sbližování v plnění OCA charakteristik. V předcházejících kapitolách jsme posuzovali, zda docházelo ke zlepšování či zhoršování OCA charakteristik, popřípadě zda se jejich vývoj za zkoumané období neměnil. Zde budeme zkoumat, zda se země stávaly v plnění OCA charakteristik více podobné, nebo zda členství v měnové unii působilo proti sbližování v plnění kritérií. K analýze budeme přistupovat


98

prostřednictvím shlukové analýzy s použitím Wardovi56 metody a Euklidovských vzdáleností57. Shluková analýza bude provedena pro každý rok z období 1995-2012 u vzorku členských zemí měnové unie. Do shlukové analýzy budou vstupovat proměnné vypočítané ve vztahu k eurozóně ve složení podobnosti ekonomické struktury (SL), intenzity vnitro-odvětvového obchodu (GL), otevřenosti ekonomik (OPEN). Proměnou sladěnost hospodářských cyklů (SD EA) nahradíme rozdílem v tempech růstu ekonomik (∆yi-∆yj), který je dílčím výpočtem ukazatele. Způsob konstrukce SD EA může vést ke ztrátě některých hodnotných informací o vývoji hospodářských cyklů pro jednotlivá období. Sladěnost hospodářských cyklů byla počítána jako směrodatná odchylka rozdílu v tempech růstu ekonomik za pět let, kdy byl výsledek umístěn doprostřed intervalu (např. pro rok 2008 byla sladěnost vypočítána jako směrodatná odchylka rozdílu temp růstu ekonomik pro interval 20062010). Tato metodika vedla k určitému vyhlazení hospodářských cyklů a většímu zkreslení skutečných výsledků vývoje sladěnosti. Očekáváme, že homogenita, popřípadě heterogenita ve vývoji OCA kritérií je velmi citlivá na konkrétní období, proto bylo zvoleno nahradit směrodatnou odchylku rozdílu výstupu pouze rozdíly výstupu ekonomik. Pro posouzení homogenity vývoje budeme vycházet z metodiky Sørensen a Gutiérrez (2006) a vypočítáme maximální a průměrnou vzdálenost mezi shluky pro každý rok. Následně posoudíme celkovou variabilitu souboru sestrojením variačního koeficientu za každé sledované období. Předtím než spustíme shlukovou analýzu, je nutné posoudit, zda neexistuje silný korelační vztah mezi proměnnými vstupujícími do analýzy. Meloun, Militký (2004) poznamenávají, že v případě silného korelačního vztahu mezi proměnnými, může docházet ke zkreslování výsledků, kdy algoritmus shlukové analýzy přiřadí vyšší váhu těmto proměnným. Proto je nejdříve nutné zjistit korelační závislost jednotlivých proměnných. Tab. 22 Korelační matice proměnných vstupujících do klastrové analýzy

(∆yi-∆yj) (∆yi-∆yj) GL SL OPEN

Zdroj:

1,00 -0,16 0,29 0,05

GL -0,16 1,00 -0,43 0,21

software STATISTICA: vlastní výpočty

SL 0,29 -0,43 1,00 -0,26

OPEN 0,08 0,21 -0,26 1,00

Z tabulky číslo 22 lze vypozorovat, že korelační závislost mezi proměnnými není tak silná, aby zkreslovala výstupy. Do shlukové V kapitole metodika je Wardova metoda popsaná jako vhodné měřítko homogenity mezi shluky 57 Měří vzdálenost shluků jako nejkratší cestu z bodu A do bodu B 56


99

analýzy můžeme potvrdit zahrnutí proměnných (∆yi-∆yj), GL, SL a OPEN pro 11 zkoumaných zemí eurozóny za období 1995-2012. Klastrová analýza byla provedena pro každý rok z období 19952012 pro státy Belgie, Finsko, Francie, Irsko, Itálie, Nizozemsko, Portugalsko, Rakousko, Řecko, Španělsko a Německo. Cílem vytváření shluků pro každý rok je zjištění podobností zemí v jednotlivých letech a pak srovnáním mezi lety zaznamenání jejich vývoje. Jestliže bude ve zvoleném období mezi testovanými zeměmi docházet k poklesům vzdáleností mezi shluky, lze potvrdit hypotézu o růstu homogenity členů eurozóny, tj. že dochází ke sbližování v plnění OCA charakteristik. Z výsledků shlukové analýzy nepoznáme, v kterých kritériích jsou si země podobné, ani nepoznáme, zda se v některých kritériích zlepšují či zhoršují, ale poznáme, zdali docházelo ke sbližování v míře podobnosti. Zajímavé může být sledovat vývoj nejméně podobných zemí s ostatními vytvářenými shluky v průběhu zvoleného období. Na vývoji vzdáleností nejméně podobných zemí lze dobře prezentovat případné sbližování v plnění vybraných OCA charakteristik nebo naopak jejich divergentní vývoj. Pro prezentaci si můžeme zobrazit první shluk pro rok 1995 na obrázku CISLO.

Obr. 17 Dendrogram podobností mezi OCA charakteristikami za rok 1995 Zdroj:

Software STATISTICA: vlastní výpočty

Při interpretaci dendrogramu sledujeme na ose x jednotlivé objekty, u kterých jsme v analýze zkoumaly podobnosti z hlediska vstupujících proměnných. Na ose y vidíme vzdálenost spoje, na kterém se shluky spojily. Objekty, které jsou spojené vidličkou, jsou součástí shluku. Posouzení míry podobnosti pak závisí na vzdálenosti, na které došlo ke spojení. Čím delší je tedy svislá čára u konkrétního subjektu, tím nižší je jeho podobnost s nejbližším objektem. Na OBR lze na první pohled vidět dva hlavní vytvořené shluky, které se spojují až na vzdálenosti více než 8. Červené šipky v obrázku znázorňují tyto dva hlavní shluky a červeně zvýrazněné spojení znázorňuje vzdálenost, na které se shluky


100

spojily. Ve dvou hlavních shlucích se poté tvoří další menší a více podobné shluky. Z obrázku můžeme konstatovat, že před vznikem měnové unie byly země Itálie, Irsko, Španělsko, Portugalsko, Řecko velmi vzdálené v podobnosti plnění kritérií otevřenosti ekonomik, podobnosti ekonomické struktury, intenzity vnitro-odvětvové struktury a v rozdílech temp ekonomického růstu s eurozónou se shlukem tvořeným ostatními zeměmi. Výsledky naznačují existenci jádra a periferie před samotným vznikem měnové unie. Bayoumi a Eichengreen (1997) dle výsledků OCA indexu rozdělily země na skupinu zemí vhodných pro přijetí jednotné měny, do které zařadily z našich testovaných zemí Belgii, Rakousko, Nizozemí a Irsko. Mimo Irsko lze ze shlukové analýzy pro rok 1995 potvrdit podobný výsledek. U Belgie, Rakouska a Nizozemí dochází ke spojení s Německem na nízké vzdálenosti spoje, což naznačuje podobný vývoj OCA charakteristik ve vztahu k eurozóně. Dle našich výsledků spadá Irsko do druhého shluku a potvrzuje spíše periferní povahu této země, danou především vysokou rozdílností ekonomické struktury v porovnání s eurozónou a jeho intenzivnějšími obchodními vazbami spíše mimo měnovou unii58. V porovnání se shlukem v roce 1995 a shlukem 2012 níže na obrázku číslo 18 lze potvrdit i konvergující trend zemí Itálie, Španělska a Portugalska, které se přesunuly z nejméně podobného shluku blíže k jádru měnové unie. Z našich výsledků nelze souhlasit s Bayoumi a Eichengreen (1997) o vyslovení konvergenční povahy ekonomiky Řecka, které v každém roce spolu s Irskem spadalo do shluků, naznačujících nejmenší podobnost ve vývoji OCA charakteristik s analyzovanými členskými zeměmi eurozóny. Ve shlucích e jeví i vysoká podobnost Francie a Německa, což nemusí být překvapením, vzhledem k jejich váze v eurozóně. Spolu s Itálií představují tři největší ekonomiky eurozóny a dle toho se vyvíjela i hodnota jednotlivých OCA kritérií počítaných ve vztahu k eurozóně. Z obrázku 18 zachycujícího shlukovou analýzu pro rok 2012 můžeme vidět, že se nám vzdálenost nejméně podobného shluku zmenšila z hodnoty více než 8 pro rok 1995 na hodnotu 7. V nejméně podobném shluku zůstalo nadále Irsko a Řecko, ale Itálie, Španělsko a Portugalsko se přesunuly na vyšší podobnost v plnění OCA kritérií se státy Rakousko, Francie a Německo. Výrazně se změnil shluk mezi Belgií a Nizozemím, kde došlo k jejich výraznému sblížení. Tyto malé a otevřené ekonomiky se sblížily v plnění vybraných OCA charakteristik, což může být u těchto ekonomik důvodem jejich geografické pozice mezi Německem a Francií s vlivem na růst obchodních vazeb a synchronizace hospodářských cyklů.

58

Významnými obchodními partnery Irska jsou Velká Británie a USA


101

Obr. 18 Dendrogram podobností mezi OCA charakteristikami pro rok 2012 Zdroj:


Hodnoty pro Irsko a Řecko nejsou příliš překvapující. Z předchozích výsledků z dynamické části alternativních OCA kritérií víme, že jsou to státy, které byly velmi odlišné v podobnosti hospodářské struktury s eurozónou. Typicky vysoce průmyslové Irsko a naopak málo průmyslové Řecko. U těchto států se také projevil silný dopad dluhové krize eurozóny z roku 2008, který tyto ekonomiky postihl nejvíce. Shluk Španělska i Portugalska zůstal nadále velmi podobný a velmi podstatně se sblížil se shlukem Francie, Rakouska a Německa, což by mohlo napovídat o růstu homogenity v plnění OCA kritérií. Zachycení vývoje vzdáleností skrz shlukovou analýzu v každém roce může být v závěru nepřehledné. Proto jsme postupovali dle metodiky Sørensen a Gutiérrez (2006) a nechali jsme si prostřednictvím softwaru STATISTICA vyhodnotit vzdálenosti pro každý rok a pro každý vytvořený shluk. Z jednotlivých vzdáleností jsme následně vypočítali jejich maximální hodnoty a průměry. Zachycení vývoje vzdáleností mezi shluky zobrazuje následující graf na obrázku číslo 19.


102

Obr. 19 Maximální a průměrná vzdálenost mezi shluky za období 1995-2012 Zdroj:

software STATISTICA: vlastní výpočty UŽ OPRAVA

Maximální vzdálenost nám zobrazuje vzdálenost nejvíce extrémního shluku od ostatních shluků. Z vývoje vzdálenosti lze vidět, že před vstupem do měnové unie v roce 1998 došlo k prudkému sblížení v OCA kritériích u zkoumaných zemí, tj. ty nejvíce extrémní shluky (ve složení Irska a Řecka) se prudce sblížily se shluky spojenými na nižší podobnosti. V tomto období docházelo k růstu podobnosti v plnění OCA kritérií mezi zeměmi periferie a zeměmi jádra. Tento výsledkem mohl být zapříčiněn intenzivní přípravou zemí na členství v měnové unii. Po vstupu do měnové unie začalo docházet opět k divergenci. Celkově nebylo období po vstupu do měnové unie do roku 2003 příliš optimistické. Zdá se, že země, které byly velmi odlišné v plnění OCA kritérií před vstupem do měnové unie, se velmi těžko vyrovnávaly s účastí v měnové unii. Společná měnová politika mohla ze začátku působit jako šok, se kterým bylo obtížné se vyrovnat. Od roku 2003 už docházelo k snižování maximálních hodnot, které naznačovaly, že se méně podobné skupiny zemí sbližovali v plnění OCA kritérií. Období od roku 2003 do roku 2008 je charakteristické růstem homogenity. Dle OBR lze vidět znatelné zhoršování hodnot v roce 2009. Vypadá to, že období dluhové krize zřejmě ovlivnilo plnění některých OCA charakteristik. Vlivem nízké poptávky mohlo docházet k poklesům otevřenosti ekonomik, popřípadě divergenci v synchronizaci hospodářských cyklů. I když dluhová krize zpočátku působila jako symetrický šok v měnové unii, jednotlivé země se s šokem vyrovnávaly různě dlouhou dobu. Divergence ve vývoji OCA kritérií ale netrvala dlouhou dobu. Od roku 2010 začalo docházet opět k růstu homogenity. Vývoj průměrných hodnot vzdáleností zobrazuje vztah mezi vývojem středních hodnot shluků. Průměrné hodnoty jsou víceméně vyrovnané, před vstupem dochází k znatelnému sblížení, ale po vstupu do měnové unie dochází opět k spíše neměnnému vývoji vzdáleností. V roce 2010 dochází k mírnému růstu, což může být výsledkem odlišného vyrovnávání s dopadem dluhové krize v eurozóně. Z vývoje maximálních


103

a průměrných hodnot lze říci, že se spíše sbližovaly země, které byly před vstupem do měnové unie velmi odlišné od ostatních. Země, které tvořily shluky na nižších vzdálenostech, se v kritériích příliš nesbližovaly, ale také lze potvrdit, že se v hodnotách neoddalovaly. Můžeme si dovolit konstatovat, že vstup do měnové unie měl kladný vliv na sbližování ve vývoji zvolených kritérií. Nevýhodou shlukové analýzy je, že nepoznáme, jak byla zvolená kritéria plněna. Vývojem hodnot kritérií se ovšem zabývala předchozí kapitola zaměřená na OCA index a jeho proměnní a alternativní OCA charakteristiky. Zajímavé může také být podívat se na vývoj shluků z hlediska variačního koeficientu, který dokáže dobře zastoupit nestejnorodost dat níže na obrázku 20.

Obr. 20 Variační koeficient vzdáleností mezi shluky za období 1995-2012 Zdroj:


Variační koeficient hodnot může nabývat jakýchkoliv hodnot od -∞ do +∞ a často se interpretuje v procentuálním vyjádření. Čím vyšší hodnoty koeficient nabývá, tím vyšší je nestejnorodost hodnot v rámci zkoumaného vzorku. Pokud jsou hodnoty variačního koeficientu vysoké, vypovídá to o velmi odlišných hodnotách uvnitř zkoumaného souboru. V našem případě by vysoké hodnoty vypovídaly o velkých odlišnostech ve vzdálenostech mezi shluky a naznačovaly by značnou heterogenitu souboru v plnění vybraných kritérií. Vývoj variačního koeficientu v čase může vypovídat o růstu homogenity souboru, nebo naopak o růstu heterogenity. Na obrázku 20 lze dle vývoje variačního koeficientu konstatovat, že před vstupem do měnové unie nedocházelo k výrazným změnám ve struktuře podobnosti ve vývoji OCA charakteristik ve skupině zkoumaných zemí. V roce 1998 lze pozorovat mírné sblížení, které bylo ovlivněné především vývojem u nevíce extrémních shluků ve složení Irska a Řecka, které lze pozorovat výše na OBR. Po vstupu do měnové unie začalo docházet k výraznému růstu koeficientu, který naznačoval


104

vysokou heterogenitu v plnění OCA charakteristik. Období těsně po přijetí měny mohlo být charakteristické problémy s přijetím jednotné měnové politiky. Nastavení měnové politiky mohlo ze začátku působit jako šok, který vedl k rozdílnému vývoji některých OCA charakteristik. V období 2003-2005 došlo k prudkému růstu homogenity zemí v plnění OCA kritérií. Původní šok v podobě společné monetární politiky zřejmě odezněl a země si začaly zvykat na společnou měnovou politiku. Období od roku 2005-2009 je víceméně vyrovnané, kdy nerostla homogenita ani divergence. Skokové zvýšení divergence a opětovný pokles v následujícím roce lze sledovat pro období 2009-2010, což mohlo být důsledkem vývoje extrémním shluků (Irska a Řecka), které byly ekonomickou krizí zasaženy nejvíce. Z vývoje průměrných vzdáleností lze vidět růst v období po dopadu krize, ale variační koeficient je v tomto období nižší než na začátku tisíciletí. Extrémní hodnoty jsou v období od roku 2003 do začátku krize také klesající, což může důsledkem většího sbližování v plnění OCA charakteristik s jádrem v podobě Francie a Německa. Pokud bychom shrnuli vývoj maximálních a průměrných vzdáleností a variačního koeficientu, lze vyslovit závěr o existenci dvou rozdílných skupin v měnové unii. Přičemž pohyb směrem k homogenitě vykazovaly spíše země, které byly zpočátku zkoumaného období velmi odlišné v plnění OCA charakteristik. Průměrná vzdálenost zastupující vývoj průměrných shluků se příliš neměnila, což hovoří o spíše neměnném vývoji OCA kritérií u zemí, které si byly v plnění více podobné na začátku zkoumaného období. Pro lepší pochopení v čem se odlišovaly skupiny, které se spojovaly na vyšších vzdálenostech od skupin, které se spojovaly na nižších vzdálenost, si zobrazíme výsledky z předcházejících částí vlastní práce do jedné souhrnné tabulky prezentující hodnoty za jednotlivé intervaly.


105

Tab. 23 Ohodnocení výsledků OCA kritérií za období 1995-2012 1995-1999

1999-2002

SD EA

SL

GL

OPEN

SD EA

SL

GL

OPEN

Francie

1

2

1

3

1

2

1

3

Německo

1

1

1

3

1

2

1

3

Finsko

3

2

1

3

1

2

2

3

Itálie

3

1

1

3

1

1

1

3

Rakousko

1

1

2

2

1

1

1

2

Belgie

2

1

1

1

2

1

1

1

Nizozemí

1

2

2

3

1

2

2

2

Španělsko

1

2

1

3

1

2

1

3

Portugalsko

1

2

2

3

2

2

2

3

Irsko

3

2

3

3

2

3

3

2

Řecko

3

3

3

3

3

3

3

3

2003-2007

2008-2012

SD EA

SL

GL

OPEN

SD EA

SL

GL

OPEN

Francie

1

2

1

3

1

2

1

3

Německo

1

2

2

3

1

2

2

2

Finsko

1

2

1

3

2

1

1

3

Itálie

1

2

1

3

1

1

1

3

Rakousko

1

2

1

2

1

2

1

1

Belgie

1

1

1

1

1

2

1

1

Nizozemí

1

2

2

1

1

1

2

1

Španělsko

1

2

2

3

1

2

1

3

Portugalsko

1

2

2

2

2

2

2

2

Irsko

1

2

3

2

3

3

3

2

2

3

3

3

3

3

3

3

Řecko Zdroj:

vlastní výpočty

Pro snadnější interpretaci si opět ohodnotíme jednotlivé výsledky OCA kritérií, ale teď už ne z hlediska vývoje (zlepšování, či zhoršování), ale z hlediska stavu hodnot. Hodnota 1 bude u zemí, které ve sledovaném intervalu dosahovaly nejlepších hodnot OCA kritérií, hodnota 2 bude zastupovat stav mezi nejlepším a nejhorším plněním kritéria a hodnota 3 bude zastupovat nejhorší plnění kritéria. Skupiny zemí Francie, Německo, Finsko a Itálie si jsou podobné v tom, že jsou to spíše uzavřenější ekonomiky, ale naopak dosahují velmi dobrých hodnot sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. Německo s Francií a Itálií patří mezi tři největší ekonomiky eurozóny a


106

významně tak ovlivňují hospodářský cyklus celé měnové unie. U Finska a Itálie byla sladěnost hospodářských cyklů před vstupem do měnové unie horší, následně se ukazatel zlepšil. U skupin Rakouska, Belgie a Nizozemí se OCA kritéria vždy pohybují buď v hodnotě 1, a nebo 2, což může vést k výsledku, že pro tyto země bylo velmi vhodné vstoupit do měnové unie a vystupují jako bezproblémové členské země eurozóny. Španělsko s Portugalskem si jsou podobní v menší míře vnitroodvětvového obchodu, nižší otevřenosti ekonomiky a spíše horší podobnosti ekonomické struktury. Irsko a Řecko zastupují země, které na tom byly skrz celé zkoumané období nejhůře. Ve zkoumaném období 2003-2007 sice došlo ke zlepšení ve sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou, to ale nelze potvrdit pro ostatní sledovaná období. Problémy těchto zemí mohou plynout z jejich nízké hospodářské podobnosti s ostatními zeměmi unie, v odlišné struktuře exportu a jinak sladěných cyklech. Irsko je vysoce průmyslově zaměřené, Řecko má naopak nižší podíl průmyslu a vyšší podíl služeb. U těchto zemí může být otázkou, na kolik tvoří optimální měnovou oblast se zbytkem měnové unie. Pokud si shrneme výsledky z této kapitoly, můžeme konstatovat několik závěrů. V první řadě se nám potvrzuje existence jádra kolem zemí Francie a Německa. V průběhu zkoumaného období docházelo k růstu homogenity ve vývoji vybraných OCA charakteristik a postupného semknutí kolem tohoto jádra. Došlo k posunu původní periferie v podobě Portugalska a Španělska blíže k jádru, ale stále tvoří odlehlejší část eurozóny. Svou pozici jádra si potvrdili i země Belgie, Nizozemí, u kterých jsou hodnoty plnění OCA kritérií nejlepší ze všech zkoumaných zemí eurozóny. To může být dáno velikostí, geografickou pozicí mezi Německem a Francií a charakterem otevřenosti těchto ekonomik. K jádru lze řadit i Rakousko, které má velmi intenzivní obchodní vazby s Německem i podobnou strukturu hospodářství. Z celkových výsledků lze potvrdit periferii ve složení Irska a Řecka, které dosahuje nejhorších hodnot OCA kritérií z celé zkoumané skupiny členských zemí eurozóny. Jsou to země, které mají velmi odlišnou strukturu hospodářství ve srovnání s eurozónou a jejich obchodní vazby směřují k jiným obchodním partnerům, než jsou členové eurozóny v případě Irska, či v případě Řecka je to uzavřenost této ekonomiky ve vztahu k eurozóně. Z výsledků lze potvrdit i vliv jednotlivých období na vývoj OCA charakteristik. Hodnoty byly silně ovlivněné přípravou na přijetí jednotné měny, kdy docházelo především k jejich zlepšování. V období po přijetí jednotné měny se kritéria zhoršovala, což může být přisuzováno potřebám akceptovat společnou měnovou politiku. V relativně bezproblémovém období 2003-2007 se plně projevil růst homogenity v plnění OCA charakteristik u typicky periferních zemí,


107

které se více přibližovaly k jádru. Krize v roce 2008 vedla k značnému zhoršení OCA charakteristik a projevení velkých rozdílů mezi ekonomika Řecka a Irska, které jsou velmi odlišné s ostatními zeměmi měnové unie a otázkou je, na kolik tvoří optimální měnovou oblast a na kolik je pro ně členství v měnové unii přínosné.

Diskuze

108

7 Diskuze Dle výsledků shrnujícího OCA indexu, se můžeme přiklonit ke kritice některých autorů vzhledem ke statické povaze regresních koeficientů obsažených ve výpočtu OCA indexu. Můžeme souhlasit s Rozmahelem (2006), že je mnohem důležitější analyzovat vývoj jednotlivých dílčích částí OCA indexu než samotný OCA index jako souhrnný ukazatel. Přikláníme se i ke kritice Horváth a Komárek (2003) o menší vhodnosti použití proměnné SIZE do výpočtů indexu z důvodu rozdílného vývoje HDP v době konstrukce OCA indexu. Regresní koeficient proměnné velikosti ekonomik SIZE by měl být vzhledem k nynějším hodnotám HDP podstatně menší. Souhlasíme s kritikou Rozmahela (2006) o statické povaze regresní koeficientů a zamítáme vhodnost původní konstrukce pro posuzování přínosů a nákladů z členství v měnové unii. Z výsledků jednotlivých proměnných OCA indexu a ve srovnání s výsledky ze studie Bayoumi a Eichengreen (1997) můžeme potvrdit závěry ohledně vhodnosti tvořit měnovou unii s Německem u zemí Belgie, Rakousko a Nizozemí. Toto uskupení lze nazývat jádrem měnové unie, ke kterému se později přidává i Finsko a Francie. Tyto země byly v původní studii zařazeny mezi země nevhodné tvořit měnovou unii s Německem. Proto nesouhlasíme s konstatováním autorů o nevhodnosti členství v měnové unii pro Francii a Finsko. Naše výsledky poukazují na prudké zlepšení proměnných OCA indexu po určité době účasti v měnové unii. Dle našich výsledků lze souhlasit s autory Bayoumi a Eichengreen (1997) o konvergující povaze zemí Řecka, Španělska a Portugalska. Jejich hodnoty se ale prudce zhoršují v posledním sledovaném období 2008-2012 a u Řecka již dříve, což může napovídat o problémech těchto zemí v období eurozóny postižené dluhovou krizí a problémech těchto zemí při používaní fixního měnového kurzu. Tyto země lze v práci přiřadit k tzv. periferii. Studie Horváth a Komárek (2003) potvrzuje pozici Rakouska v tzv. jádru měnové unie, což se shoduje s výsledky v naší práci. Proměnná korelace hospodářských cyklů (SD) je dle Rozmahela (2006) konstruována jako alternativní pro hodnocení sladěnosti hospodářských cyklů. Je proto třeba dát si pozor na srovnávání výsledků s jinými studiemi, které jako nejčastější metodu sladěnosti hospodářských cyklů používají korelační analýzu časových řad. Sladěnost hospodářských cyklů (SD) s Německem potvrzuje relativně dobrou sladěnost u zemí jádra. Horší výsledky sladěnosti dosahují země periferie. Zdá se, že v případě sladěnosti cyklů s Německem nedocházelo k podstatné konvergenci a nelze potvrdit endogenní povahu tohoto kritéria vlivem přijetí eura. Tyto výsledky naznačují podobný závěr jako studie Miles

Diskuze

109

(2011), která nepotvrdila výrazné sladění hospodářských cyklů u zemí periferie s centrálními zeměmi Německo a Francie. Co se týče vlivu členství v měnové unii na růst otevřenosti ekonomik, můžeme se přiklánět k výsledkům ze studií Willet (2009) a Baldwin (2006), kteří kritizují „roseho efekt“ až trojnásobného průměrného růstu obchodu u zemí, po přijetí společné měny. Výsledky autorů a této práce hovoří o mnohem menším vlivu eura na růst obchodních vazeb v rámci měnové unie. Výjimkou jsou hodnoty pro Belgii a Nizozemí, které patří mezi typicky malé a vysoce otevřené ekonomiky. Jejich geografická poloha mezi Francií a Německem vedla k významnému růstu kritéria otevřenosti ekonomik ve vztahu k eurozóně. Můžeme souhlasit i s výsledky autora Fidrmuc (2001) o významném vlivu vnitro-odvětvového obchodu na růst sladěnosti hospodářských cyklů. Autor podložil zkoumání endogenní povahy kritéria sladěnosti hospodářských cyklů přidáním vlivu vnitro-odvětvového obchodu. Výsledky vedly k zjištění, že více než růst obchodní integrace má vliv na sladění hospodářských cyklů právě růst vnitro-odvětvového obchodu. Výsledky této studie nám mohou objasňovat i výsledky v této práci. Výsledky korelační analýzy pro panelová data pro celkem 198 pozorování a 18 časových období prokázaly, že nelze najít příliš silný vztah mezi otevřeností ekonomik s eurozónou a růstem sladěností hospodářských cyklů s eurozónou. Naopak výsledky korelační analýzy vedou k potvrzení středně silného vlivu růstu vnitro-odvětvového obchodu na růst sladěnosti hospodářských cyklů. Dle výsledků Grubell loydova indexu v této práci k růstu vnitro-odvětvové výměny po vstupu do měnové unie spíše nedocházelo. Krugman (1993, in De Grauwe 2012) ve své studii prokázal vliv společné měny na růst specializace produkce. Na druhé straně stojí názor Evropské komise (1991) o vlivu eura na růst diverzifikace produkce. Podobnost ekonomické struktury s eurozónou se po vstupu do měnové unie zhoršovala u většiny států, které před vstupem do měnové unie dosahovaly velmi dobré podobnosti hospodářské struktury s eurozónou, z čehož lze potvrdit spíše hypotézu aglomeračního efektu a zvýšení pravděpodobnosti výskytu asymetrických šoků. Naopak země, které měly velmi nízkou podobnost hospodářské struktury s eurozónou, dosahovaly po vstupu do měnové unie zlepšujících se hodnot, což může potvrzovat naopak pohled Evropské komise (1991) s vlivem na růst sladěnosti hospodářských cyklů u těchto zemí.

Závěr

110

8 Závěr Podpisem smlouvy o EU se přistupující státy zavázaly v budoucnu přijmout společnou měnu euro a postoupit tak dalším krokem k vytvoření HMU. Kritérii stanovenými ze strany EU pro posuzování připravenosti zemí stát se plnohodnotným členem HMU jsou tzv. Maastrichtská konvergenční kritéria. Ve spojitosti s plněním těchto kritérií a současnou krizí eurozóny se stále častěji hovoří o tom, že je eurozóna převážně politickým projektem, nikoliv ekonomickým. To znamená, že vstup do eurozóny a fungování v ní není podloženo plněním kritérií tzv. Teorie optimální měnové oblasti (OCA), jejichž základy položil profesor Robert Mundell v roce 1961 a na kterého navázala řada pozdějších autorů. Mundell (1961) se v této ekonomické teorii zabývá stanovením kritérií, které by měly přistupující zemi zajistit převýšení přínosů z členství v měnové unii nad náklady z tohoto členství plynoucí. Země by tak měla být dostatečně připravená vzdát se své autonomní měnové politiky, podřídit se společné monetární politice centrální banky měnové unie a přijmout společnou měnu, respektive odolávat asymetrickým šokům bez použití nástrojů autonomní měnové politiky. Cílem této práce bylo posoudit použitelnost konstrukce OCA indexu, který se používá jako měřítko pro hodnocení přínosů a nákladů spojených s členstvím v měnové unii. V práci nás zajímalo, zda je původní rovnice Bayoumi a Eichengreen (1997) s již odhadnutými regresními koeficienty použitelná i v současných ekonomických podmínkách. Dle výsledků hodnot jednotlivých dílčích částí OCA indexu již nebylo potřeba komentovat hodnoty výsledků celkového souhrnného OCA indexu. Země, které měly mít jedny z nejnižších hodnot OCA indexu na základě velmi dobrých hodnot jednotlivých dílčích ukazatelů vstupujících do výpočtu (Belgie, Rakousko), dosahovaly v hodnotách indexu mnohem horších hodnot, než jiné země s mnohem horšími hodnotami jednotlivých dílčích částí vstupujících do výpočtu indexu. Závěrem lze shrnout, že konstrukci OCA indexu nepovažujeme za adekvátní pro současné ekonomické prostředí a nepovažujeme ho za vhodné měřítko (v jeho původní podobě) pro posouzení zemí stát se členem měnové unie. Odhadnuté regresní koeficienty z původní rovnice indexu nezohledňují současný ekonomický vývoj. Tyto výsledky vedou k závěru, že je model velmi citlivý na vstupní data a není vhodné ho použít pro hodnocení členství v měnové unii na základě současných ekonomických podmínek. Mnohem hodnotnější můžou být získané informace z vývoje jednotlivých dílčích částí OCA indexu, které zastupují konkrétní OCA charakteristiky. Doporučením na základě výsledků této práce by mohlo být nespoléhat na souhrnný OCA index a ani ho nepoužívat v jeho původní podobě pro posouzení vhodnosti tvořit

Závěr

111

měnovou unii s porovnávanou zemí či skupinou zemí. Doporučením také je zaměřit se spíše na vývoj jednotlivých dílčích částí vstupujících do výpočtu. Vhodné může být pokusit se odhadnout vlastní regresní koeficienty, které by více odpovídaly současnému ekonomickému prostředí, popřípadě změnit strukturu OCA indexu, kde se jako vhodnější proměnná místo SIZE zdá proměnná otevřenosti ekonomik, tak jak se zmiňují například Horváth a Komárek (2003). Dalším cílem práce bylo posouzení předvídavosti výsledků autorů Bayoumi a Eichengreen (1997) o rozdělení zkoumaných zemí na několik skupin. Bayoumi a Eichengreen (1997) dle výsledků OCA indexu rozdělily země na skupinu zemí vhodných pro přijetí jednotné měny, do které zařadily z našich testovaných zemí Belgii, Rakousko, Nizozemí a Irsko. U Belgie, Rakouska a Nizozemí lze potvrdit shodné výsledky i v této práci. Dle našich výsledků nelze souhlasit s Irskem, jako vhodným kandidátem pro členství v měnové unii. Irsko se nám v této práci projevilo jako typicky periferní země, jejíž rozdílnosti plynou především z vysoké rozdílnosti ekonomické struktury v porovnání s eurozónou a intenzivnějšími obchodními vazbami spíše mimo měnovou unii. Ve výsledcích se shodujeme v konvergující povaze zemí Itálie, Španělska a Portugalska, které se v podobnosti plnění OCA charakteristik přesunovaly blíže k jádru měnové unie. Dle našich výsledků se Itálie přesunula s vývojem OCA charakteristik až k zemím Francie a Německo, se kterými začala tvořit pevné jádro měnové unie. Z našich výsledků nelze souhlasit o vyslovení konvergenční povahy ekonomiky Řecka, které v každém roce spolu s Irskem dosahovalo nejnižších podobností ve vývoji OCA charakteristik s ostatními analyzovanými členskými zeměmi eurozóny. Naše výsledky také nemohou potvrdit výsledky divergující povahy OCA charakteristik pro Francii. U této země došlo ke sblížení v plnění OCA charakteristik s Německem. Cílem této diplomové práce bylo také identifikovat endogenní charakter vybraných OCA charakteristik v rámci vybraných zemí eurozóny. Cílem bylo posoudit, zdali lze potvrdit spíše názor Evropské komise (1991) o pravděpodobnosti růstu symetrie v hospodářských cyklech, nebo naopak názor Krugman (1993, v De Grauwe 2012) zdali v rámci zkoumaných zemí dochází k růstu divergence s vlivem na pokles sladěnosti hospodářských cyklů a zamítnutí endogenní povahy vybraných charakteristik OCA. U zemí, které se řadí spíše k periferii před vstupem do měnové unie (Finsko, Řecko, Itálie), lze potvrdit hypotézu Evropské komise o růstu podobnosti hospodářské struktury s eurozónou. Je možné, že tyto země měly před vstupem do měnové unie mnohem větší prostor pro zlepšování a sbližování v ekonomické struktuře s eurozónou a členství v měnové unii tento proces urychlilo. U těchto zemí by bylo možné očekávat růst sladěnosti hospodářských

Závěr

112

cyklů s eurozónou. Na druhé straně tu jsou země, které jsou s eurozónou dostatečně ekonomicky podobné. U těchto zemí se lze spíše přiklonit k riziku aglomeračního efektu s rizikem výskytu asymetrických šoků a poklesem sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. Možným vysvětlením může být, že u těchto zemí už není takový prostor pro růst podobnosti s ekonomikou eurozóny a členství v měnové unie spíše podporuje zaměření se na odvětví s komparativní výhodou a růst specializace. Proti zlepšování sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou působí spíše neměnný vývoj intenzity vnitro-odvětvového obchodu po vstupu do měnové unie. Tyto výsledky by mohly vést k důležitému závěru, že i když po vstupu do EMU rostla otevřenost ekonomik, zlepšování této OCA charakteristiky nemělo vliv na růst sladěnosti hospodářských cyklů, protože nedocházelo k růstu vnitro-odvětvového obchodu. Korelační matice závislostí panelových dat mezi proměnnými sladěnosti hospodářských cyklů, otevřeností ekonomik, intenzity vnitroodvětvového obchodu a podobnosti struktury ekonomik, prokázala významný vliv vnitro-odvětvové výměny na růst sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. Pro naše zkoumané období ovšem nelze potvrdit růst sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou, protože vývoj ukazatele vnitro-odvětvové výměny byl ve většině případech neměnný, popřípadě se vyvíjel v nežádoucím směru. Z výsledků nelze ani jednoznačně potvrdit hypotézu aglomeračního efektu z pohledu Krugman (1993, v De Grauwe 2012). I když docházelo k růstu specializace produkce, pokud stále ekonomiky obchodovaly v rámci stejného odvětví a ukazatel vnitro-odvětvové výměny se nezhoršoval, nedocházelo ani k poklesu sladěnosti hospodářských cyklů s eurozónou. V mnohem delším časovém období buď převáží efekt aglomerační, kdy specializace produkce povede i poklesu vnitroodvětvové výměny, nebo se naopak začne zvyšovat výměna v rámci vnitro-odvětvového obchodu a bude tak možné potvrdit hypotézu Evropské komise (1991). I když se tato diplomová práce snažila omezení v podobě krátkosti časových řad nahradit panelovou analýzou, která poskytuje mnohem robustnější výsledky, nelze z výsledků potvrdit ani pohled Evropské komise (1991) o růstu sladěnosti hospodářských cyklů v měnové unii, ani nelze potvrdit aglomerační efekt, protože nedocházelo k významnému růstu specializace produkce. Doporučením pro země stojící mimo měnovou unii je prozatím nespěchat se začleněním do eurozóny. Na výsledcích se ukázalo, že hlavní vliv při tvorbě měnové politiky mají velké ekonomiky, které určují hlavní směr vývoje měnové unie. Pokud země s dočasnou výjimkou zavedení eura nedosahují dostatečných vyrovnávacích, flexibilních mechanismů, vzhledem k výsledkům v této práci by nebylo vhodné

Závěr

113

předpokládat, že by došlo k zlepšení plnění OCA kritérií po jejich případném vstupu do měnové unie.

Literatura

114

9 Literatura ARLT, J., ARLTOVÁ, M., RUBLÍKOVÁ, E. Analýza ekonomických časových řad s příklady. Vysoká škola ekonomická v Praze. [online]. 2002. [cit. 2014-02-09]. Dostupné z www: BALDWIN, R. The Euro´s Trade Effect. Working paper series. [online]. 2006. [cit. 2014-02-07]. Dostupné z www: BALTAGI, B. Econometric analysis of Panel Data. 3rd ed. Great Britain. John Wiley & Sons, Ltd. [online]. 2005. [cit. 2014-02-10]. Dostupné z www: BAYOUMI, T., EICHENGREEN, B. Ever Closer to Heaven? An Optimum Currency Area Index for European Countries. European economic review [online]. 1997. [cit. 2014-03-07]. Dostupné z www: BAYOUMI, T., EICHENGREEN, B. Exchange rate volatility and intervention: implications of the theory of optimum currency areas. Journal of international economics [online]. 1998. [cit. 2014-04-07]. Dostupné z www: BRIXIOVA, Z., MORGAN, M., WÖRGÖTTER, A. Estonia and Euro Adoption: Small Country Challenges of Joining EMU. OECD Economics Department Woking Papers. [online]. 2010. [cit. 201403-09]. Dostupné z www: Businessinfo: Ekonomická charakteristika země. [online]. 2014. [cit. 2014-04-07]. Dostupné z www: < http://www.businessinfo.cz/> CINCIBUCH, M., VAVRA, D. Towards the EMU: A Need for Exchange Rate flexibility? Transition Economics Series [online]. 2001. [cit. 2014-03-05] Dostupné z www:

Literatura

115

Česká národní banka. Analýza stupně ekonomické sladěnosti České republiky s eurozónou. [online]. 2013. [cit. 2014-03-10]. Dostupné z www: DARVÁS, Z., SZÁPARY, G. Business Cycle Synchronization in the Enlarged EU. Workshop paper. [online]. 2004. [cit. 2014-03-08] Dostupné z www: DE GRAUWE, P.: Economics of monetary union. 9th ed. Oxford: Oxford univerzity press, 2012. 281 s. ISBN 978-0-19-960557-6 DELLAS, H., TAVLAS, G. An optimum-currency-area odyssey. Working paper. [online]. 2009. [cit. 2014-01-15] Dostupné z www: < http://www.bankofgreece.gr/bogekdoseis/paper2009102.pdf> Easy comext: International trade: EU Trade Since 1988 by SITC. [online]. 2014. [cit. 2011-04-14]. Dostupné z WWW: Euroekonom: Sláva a pád Keltského tygra. [online]. 2003. [cit. 2011-0514]. Dostupné z WWW: < http://www.euroekonom.cz/analyzy-clanky.php?type=jz-irsko> Europa: Přehledy právních předpisů EU: vnitřní trh. [online]. [cit. 201104-14]. Dostupné z WWW: European commission. The European Monetary System. [online]. 2010. [cit. 2014-01-20]. Dostupné z www: European commission. One market, one money: An evaluation of potential benefits and cost of forming an economic and monetary union. Study of the Directorate-General for Economic and Financial Affairs [online]. 1990. [cit. 2014-05-05]. Dostupné z www:

Literatura

116

European commission. European Economic Forecast: Winter 2014. European commision paper [online]. 2014. [cit. 2014-05-05]. Dostupné z www: Europeum: Irsko – chlouba Evropské unie: Zkušenosti Irska s regionální a strukturální politikou. [online]. 2000 [cit. 2014-04-10]. Dostupné z WWW: Europeum: Finsko a Evropské unie. [online]. 2000 [cit. 2014-04-11]. Dostupné z WWW: Eurostat: National accounts: GDP and main components [online]. 20052010 [cit. 2014-04-10]. Dostupné z WWW: FIDRMUC, J. The Endogeneity of the Optimum Currency Area Criteria, Intraindustry Trade, and EMU Enlargement. Discussion papers. [online]. 2001. [cit. 2014-02-13] Dostupné z www: FIDRMUC, J., KORHONEN, L. Similarity of supply and demand shocks between the euro area and the CEECs. Discussion papers. [online]. 2001. [cit. 2014-02-13] Dostupné z www: FIDRMUC, J., KORHONEN, L. Meta-analysis of the business cycle correlation between the Euro Area and the CEECs. Working papers. [online]. 2006. [cit. 2014-03-08] Dostupné z www: FRANKEL, Jeffrey A., ROSE, Andrew K.: The endogeneity of optimum currency area criteria. Working paper. [online]. 1996 [cit. 2014-0110]. Dostupné z WWW:

Literatura

117

FRANKEL, Jeffrey A., ROSE, Andrew K.: Estimating the effect of currency unions on trade and output. Working paper. [online]. 2000 [cit. 2014-02-10]. Dostupné z WWW: < HEDIJA, V. Index OCA – aplikace na země EU10. Ekonomická revue. [online]. 2011. [cit. 2014-03-12] Dostupné z www: HORVATH, R., KOMAREK, L. Optimum Currency Area Theory: An Approach For Thinking About Monetary Integration. Economic research papers. [online]. 2002. [cit. 2014-03-13] Dostupné z www: HORVATH, R., KOMAREK, L. Optimum Currency Area Indices – How Close is the Czech Republic to the Eurozone? Working paper series. [online]. 2003. [cit. 2014-03-13] Dostupné z www: Indexmundi: Export partners. [online]. © 2013. [cit. 2014-04-12] Dostupné z www: Irsko aktuální: Průmysl [online]. Copyright © Loužecký.cz, 2009-2014. [cit. 2014-04-12] Dostupné z www: KUBÍKOVÁ, J., ŠKOP, M., KUBÁSEK, J. Vícerozměrné statistické metody. Skripta ke kurzu. Praha: StatSoft CR, 2013. 59 s. ISBN 978-80-903630-1-4. KUČEROVÁ, Z.: Teorie optimální měnové oblasti a možnosti její aplikace na země střední a východní Evropy. Praha: ČVUT, 2005. 141 s. ISBN 80-86729-18-4. LACINA, L., a kol.: Měnová integrace: náklady a přínosy členství v měnové unii. Praha: C.H. Beck, 2007. 538 s. ISBN 978-80-7179560-5 LACINA, L., KAPOUNEK, S. Korelace hospodářských cyklů v eurozóně: test endogenity procesu evropské měnové integrace. Diskusní příspěvek ekonomického kroužku. [online]. 2007. [cit. 2014-03-08] Dostupné z www:
Literatura

118

LACINA, L.: Makroekonomie otevřené ekonomiky. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita, 2000. 115 s. ISBN 80-7157-4880. MCKINNON, R. Mundell, the Euro, and Optimum Currency Areas. [online]. 2000. [cit. 2014-03-05] Dostupné z www: MCKINNON, R. Optimum Currency Areas. American Economic Review. [online]. 1963. [cit. 2014-01-20] Dostupné z www: MELOUN, M., MILITKÝ, J.: Statistická analýza experimentálních dat. Praha: Academia, 2004. 954 s. ISBN 80-200-1254-0. MILES, W. The Exogeneity (at best) of the Optimum Currency Area Criteria for the Euro Zone. Working Paper. [online]. 2011. [cit. 201403-09] Dostupné z www: MONGELLI, P. „New“ Views On The Optimum Currency Area Theory: What Is EMU Telling Us? Working Paper Series. [online]. 2002. [cit. 2014-01-15] Dostupné z www: < https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp138.pdf> MONGELLI, P., DE GRAUWE, P. Endogeneities Of Optimum Currency Area: What Brings Countries Sharing a Single Currency Closer Together? Working Paper Series. [online]. 2005. [cit. 2014-02-05] Dostupné z www: < http://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp468.pdf> MONGELLI, P. European economic andmonetary integration and the optimum currency area theory. Economic Papers. [online]. 2008. [cit. 2014-02-05] Dostupné z www: MUNDELL, R. A Theory of Optimum Currency Areas. American Economic Review. [online]. 1961. [cit. 2014-01-10] Dostupné z www: NEUMANN, P., ŽAMBERSKÝ, P., JIRÁNKOVÁ, M., Mezinárodní ekonomie. Praha: Grada Publishing, 2010. 160s. ISBN 978-80-2473276-3.

Literatura

119

NOVÁK, A. Analýza panelových dat. Acta Oeconomica Pragensia, roč. 15, č. 1, [online]. 2007. [cit. 2014-04-10] Dostupné z www: OECD: OECD Economic Surveys LUXEMBOURG 2012. [online]. 2012. [cit. 2014-04-10] Dostupné z www: OECD: OECD.StatExtracts: Annual national accounts. [online]. 2014. [cit. 2014-04-10] Dostupné z www: OECD: OECD.StatExtracts: International Trade by Commodity Statistics. [online]. 2014. [cit. 2014-04-10] Dostupné z www: < http://stats.oecd.org/#> ROZMAHEL, P. Metodologické aspekty posuzování připravenosti kandidátských zemí pro vstup do eurozóny z pohledu teorie optimálních měnových oblastí. Autoreferát disertační práce. [online]. 2006. [cit. 2014-01-15] Dostupné z www: ROZMAHEL, P., NAJMAN, N. Index shody hospodářského cyklu České republiky a vybraných zemí střední a východní Evropy s eurozónou. Acta univ. agric. et silvic. Mendel. Brun. [online]. 2010. [cit. 201403-05] Dostupné z www: SMRČKOVÁ, G., VLČEK, I., CVENGROŠ, F. Reálná konvergencesouvislosti a příčiny. Výzkumná studie při MFČR. [online]. 2008. [cit. 2014-03-05] Dostupné z www: SORENSEN, CH., GUTIÉRREZ, J. Euro area banking sector intergation using hierarchical cluster analysis techniques. Working paper series. [online]. 2006 [cit. 2011-04-14]. Trading economics: Euro area GDP annual growth rate. [online]. Copyright ©2014 TRADING [cit. 2011-04-25]. Dostupné z WWW:

Literatura

120

UNcomtrade: United Nations Commodity Trade Statistics Database. Exports by SITC product group. [online]. 2010. [cit. 2011-04-20]. Dostupné z WWW: WILLET, T., PERMPOOM, O., WIHLBORG, C. Endogenous OCA Analysis and the Early Euro Experience. Workshop paper. [online]. 2009. [cit. 2014-03-08] Dostupné z www: World Bank Database: World bank open data by country: GDP statistics. [online]. 2014 [cit. 2011-04-21]. Dostupné z WWW: Zavedení eura: Brettonwoodský řád. [online]. 2014 [cit. 2011-01-21]. Dostupné z WWW:

Přílohy

121

Přílohy

Shluková analýza 1995-2012

A Shluková analýza 1995-2012

122

123

B

124

C EMU

Seznam zkratek

Seznam zkratek CEEC

Země střední a východní Evropy

ČNB

Česká národní banka

EU

Evropská unie

EMS

Evropský měnový systém

EMU

Evropská měnová unie

ERM

Evropský mechanismus směnných kurzů

ES

Evropské společenství

HMU

Hospodářská a měnová unie

GL

Grubel-Lloydův index

MP

Monetární politika

SL

Landesmannův koeficient

OCA

Optimální měnová oblast

125

OCA index a endogenita procesu evropské měnové integrace

Recommend Documents