Strukturální změny v zahraničním obchodu. České republiky a jejich vliv na HDP. České republiky Diplomová práce MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA

ÚSTAV EKONOMIE

Strukturální změny v zahraničním obchodu České republiky a jejich vliv na HDP České republiky Diplomová práce

Vedoucí diplomové práce:

Vypracoval:

prof. PhDr. Kamil Fuchs, CSc.

Bc. Jan Novotný Brno 2011

ZADÁNÍ

2

Prohlašuji, že jsem tuto práci vypracoval samostatně s použitím literatury, kterou uvádím v seznamu použité literatury a zdrojů informací.

V Brně dne 27. května 2011

3

Na tomto místě bych rád poděkoval prof. PhDr. Kamilu Fuchsovi, CSc. za metodické vedení, konzultace, připomínky a cenné rady, které mi poskytl během zpracovávání této diplomové práce.

4

Abstrakt Novotný J. Strukturální změny v zahraničním obchodu České republiky a jejich vliv na strukturu HDP České republiky. Diplomová práce. Brno 2011. Tato práce zkoumá vliv vybraných faktorů na český import a export (důchod, reálné efektivní kurzy, cla, úrokové sazby a vládní výdaje na zboží a služby). V druhé části práce je analyzován vliv vybraných skupin výrobků na výstup a zaměstnanost v odvětvích průmyslu a obchodu. Uvedené vztahy jsou zkoumány v podmínkách České republiky pro období let 1995 -2010. Pro testování vztahů mezi proměnnými jsou aplikovány moderní ekonometrické metody, konkrétně je použita Grangerova kauzalita pro odhalení krátkodobých souvislostí a EG kointegračního testu pro dlouhodobé souvislosti.

Klíčová slova Zahraniční obchod, Export, Import, Struktura HDP, Struktura zahraničního obchodu, Kointergrační analýza, Kauzalita, SITC.

Abctract Novotny J. Structural changes in the foreign trade of the Czech Republic and theirimpact on the structure of GDP of the Czech Republic. Thesis. Brno 2011. This paper examines the impal of selected factors on the Czech import and export (income, real effective exchange rates, tariffs, interest rates and government spending on goods and services). The sekond part analyzes the impact of selected productgroups in output and employment in industry and commerce. These relationships are Explorer in the Czech Republic for the period 1995 -2010. For testing relationships between variables are applied modern econometric methods such as Granger causalityis use to detect short-term relationships and EG cointegration test for long-termcontext. Key words Foreign Trade, Export, Import, GDP structure, structure of foreign trade, Cointegration analysis, causality, SITC. 5

Seznam použitých zkratek ADF

Rozšířený Dickey – Fullerúv test, Augmented Dickey-Fuller tests.

AIC

Akaikeho informační kritérium.

ARIMA

Autoregresivní integrované procesy klouzavých průměrů, Autoregressive integrated moving average.

BCG

„Bostonská matice“, The Boston Consulting Group Matrix.

C

Spotřeba (domácností).

cDDEU

Dovozní cla do ČR z EU.

cDDSV

Dovozní cla do ČR ze zbytku světa (mimo EU).

cDZ

Dovozní cla do EU (ze světa).

CZ-NACE

Standardní klasifikace ekonomických činnosti (podle směrnic EU), česká národní verze.

ČLR

Čínská lidová republika, .

ČR

Česká republika.

ČSFR

Česká a Slovenská Federativní Republika.

ČSÚ

Český statistický úřad.

CZK

Koruna česká.

DEM

Německá marka, Deutsche Mark.

DPH

Daň z přidané hodnoty.

DF

Dickey – Fullerův test.

E

Nominální měnový kurz.

6

EG

Engle-Grangerův test kointegrace.

ESVO

Evropské sdružení volného obchodu, European Free Trade Association.

EU

Evropská unie, European Union, Union européenne.

G

Výdaje vlády na zboží a služby.

HDP

Hrubý domácí produkt.

HQC

Hannan – Quinnovo informační kritérium.

i

Nominální domácí úroková sazba.

I

Investice firem.

Kč

Koruna česká.

M

Import.

MZV

Ministerstvo zahraničních věcí České republiky.

NX

Čistý export, Net exports.

OPEC

Organizace zemí vyvážejících ropu, Organization of the Petroleum Exporting Countries.

OKEČ

Odvětvová klasifikace ekonomických činností.

OLS

Metoda nejmenších čtverců, Ordinary least squares.

OSN

Organizace spojených národů, United Nations Organization.

P

Úroveň cenové hladiny.

PP

Phillips-Perron test. 7

PRIBOR

Pražská mezibankovní nabídková sazba, Prague InterBank Offered Rate.

R

Reálný měnový kurz.

REER

Reálný efektivní kurz koruny deflovaný cenovými indexy.

RVHP

Rada vzájemné hospodářské pomoci, Совет Экономической Взаимопомощи.

S

Úspory soukromého sektoru.

SIC

Schwarzovo informační kritérium.

SITC

Standardní mezinárodní obchodní klasifikace, Standard International Trade Classification.

SNS

Společenství nezávislých států, Содружество Независимых Государств.

T

Daňové příjmy vlády.

USA

Spojené státy Americké, United States of America.

USD

Americký dolar, United States dollar.

WTO

Světová obchodní organizace, Worl Trade Organisation.

Y

Důchod (vytvořený za určité období).

ZO

zahraniční obchod.

8

Obsah 1.

Úvod

11

2.

Cíl práce

13

3.

Metodika práce

14

4.

Literární rešerše

16

4.1

Význam zahraničního obchodu pro ekonomiku země

16

4.2

Otevřenost a velikost ekonomiky

17

4.3

Obchodovatelné a neobchodovatelné statky

19

4.4

Vlivy působící na zahraniční obchod

20

4.4.1

Proměnné ovlivňující import a export (Keynesiánský model)

20

4.4.2

Mezinárodní vytěsňovací efekt

24

4.5

Vliv struktury zahraničního obchodu na HDP České republiky

25

4.6

Ekonomické časové řady

27

4.7

Grangerova kauzalita

28

4.7.1 4.8

Kointegrace

4.8.1 5.

Testování Grangeovy Kauzality Testování kointegrace

Analýza zahraničního obchodu České republiky

29 31 32 36

5.1

Vývoj ekonomiky České republiky 1995 – 2010

36

5.2

Struktura hospodářství

40

5.3

Zahraniční obchod

46

5.3.1

Komoditní struktura zahraničního obchodu ČR

52

5.3.2

Teritoriální struktura zahraničního obchodu ČR

59

5.3.3

Zahraniční obchod ČR a vstup do EU

62

5.4

Dílčí závěry

64

6. Vlastní práce a výsledky

65

6.1

Analýza vlivů působících na český zahraniční obchod

6.1.1 6.1.1.1

Keynesiánský model – Import Testování Grangerovy kauzality

6.1.1.2 Testování kointegrace 6.1.2

Keynesiánský model – Export

65 66 68 71 73 9

6.1.2.1 Testování Grangerovy kauzality

74

6.1.2.2 Testování kointegrace

77

6.1.3

79

6.1.3.2 Vliv úrokové sazby na export

81


83

6.1.4.1 Grangerova kauzalita

85


87

Změny struktury ZO a jejich dopad na HDP České republiky

87

6.2.1

Problém nestacionarity časových řad zaměstnanosti

89

6.2.2

Import

89


91


94

6.2.3

Export

6.2.3.1 Testování Grangerovy kauzality 6.2.3.2 Testování kointegrace 7.

78

6.1.3.1 Vliv úrokové sazby na import 6.1.4

6.2

Vliv úrokové sazby na zahraniční obchod České republiky

Diskuze

97 98 102 106

8. Závěr

111

Seznam použité literatury

115

Seznam příloh

119

10

1. Úvod Jedním z hlavních rysů současného světa je propojenost jednotlivých národních trhů zboží a služeb. Po druhé světové válce došlo k prudkému rozvoji dopravy a k následnému propojení vzdálených trhů. Svět se stal menším, zboží dostupnějším… V Evropě začal proces integrace, který vyvrcholil vytvořením společného trhu, ke kterému se v roce 2004 připojila i Česká republika.

Zahraniční obchod byl filosofy a mysliteli zkoumán dávno před vydáním Smithova Pojednání o podstatě a původu bohatství národů v roce 1776. Merkantilisté v něm spatřovali zdroj bohatství země, fyziokraté neproduktivní přerozdělování bohatství. Pro Smitha a další klasické ekonomy byl způsobem zvýšení efektivity práce (každá země vyrábí takové zboží, u kterého dosahuje nejnižších nákladů). Názory na prospěšnost zahraničního obchodu se měnily, často byly protichůdné. Jisté je jen to, že všechny směry ekonomického myšlení se zabývaly otázkou významu zahraničního obchodu. Všechny významné současné směry ekonomické teorie se shodují na prospěšnosti zahraničního obchodu pro ekonomiku jednotlivých zemí i celého světa.

Pro malé a otevřené ekonomiky jako Česká republika je zahraniční obchod nutností. Domácí trh je zpravidla příliš malý na to, aby bylo možno prodat veškeré domácí výrobky (např. v ČR se v roce 2010 vyrobilo 1 077 166 automobilů, ale celkový prodej automobilů byl 65 344). Zároveň chybí zdroje pro výrobu všech druhů poptávaného zboží. Zapojení do mezinárodní dělby práce prostřednictvím zahraničního obchodu umožňuje získat poptávané zboží a prodat přebytky domácí výroby. V roce 1989 byl obrat zahraničního obchodu 427,5 mld. Kč v běžných cenách. O třicet jedna let později v roce 2010 byl obrat zahraničního obchodu 4912 mld. Kč (také v běžných cenách, je tedy nutno počítat i s vlivem změny cenové hladiny v České republice i ve světě), jedná se o více než jedenáctinásobný nárůst. Zapojení České republiky do zahraničního obchodu se znatelně zvětšilo. Poznání faktorů ovlivňujících zahraniční obchod i vlivy zahraničního obchodu na HDP je důležité pro pochopení vztahů v české 11

ekonomice. S rostoucím významem zahraničního obchodu v ekonomice České republiky roste i důležitost pochopení těchto vztahů a vlivů…

Tato diplomová práce se zabývá strukturou zahraničního obchodu České republiky, změnami v této struktuře a jejich vlivem na HDP České republiky. Po identifikaci faktorů (změn ve struktuře zahraničního obchodu), které mohou ovlivňovat zahraniční obchod je pomocí ekonometrické analýzy jejich vliv ověřen na základě reálných dat. Analýza je omezena faktem, že období zkoumané v této práci je relativně krátké (1996-2010). Tento nepříznivý stav je způsoben nedostupností některých dat nebo jejich nevhodností (transformace ekonomiky v první polovině devadesátých let). Změny ve struktuře HDP jsou dlouhodobým procesem, proto jsou zjištěné závěry méně průkazné. Tato práce zkoumá pouze vlivy na zahraniční obchod, které bere jako endogenní veličiny (např. velikost importu je ovlivňována velikostí domácího důchodu – předmět této práce, faktory ovlivňujícími velikost důchodu se práce nezabývá).

V posledních dvaceti letech vznikla řada analýz zabývajících se komoditní a teritoriální strukturou zahraničního obchodu České republiky. Identifikace a ověření faktorů ovlivňujících zahraniční obchod ještě v českých podmínkách provedena nebyla, tuto práci je možné označit za nový pohled na zahraniční obchod České republiky.

12

2. Cíl práce Cílem této diplomové práce je nalézt změny ve struktuře českého zahraničního obchodu a posoudit jejich dopady na ekonomiku České republiky. Tento hlavní cíl je nutné rozdělit na dva dílčí. Prvním z nich je identifikace vnitřních i vnějších faktorů působících na zahraniční obchod České republiky a popis vztahů mezi nimi a zahraničním obchodem (import, export). Druhým je analýza struktury zahraničního obchodu České republiky z komoditního i teritoriálního hlediska. Jedná se o odhalení a popis významných změn ve struktuře zahraničního obchodu a jejich vliv na jednotlivá odvětví ekonomiky (výstup a zaměstnanost). Dílčím cílem je detailní popis české ekonomiky, její velikost, otevřenost ale také struktura z hlediska tvorby HDP a zaměstnanosti. Znalost prostředí je nutná pro zhodnocení vlivu zahraničního obchodu na ekonomiku České republiky. Je nutné vybrat klíčová odvětví hospodářství vhodná pro další analýzu a také důležité skupiny výrobků a služeb dovážených nebo vyvážených z České republiky. Závěry získané z této práce odhalí nejen úlohu jednotlivých faktorů působících na český import a export (včetně směru tohoto působení), ale také popíše vliv zahraničního obchodu na změny v zaměstnanosti a důchodu (HDP) České republiky. Výše popsaný pohled na zahraniční obchod České republiky je ojedinělý, proto předpokládám, že dalším z výsledků (původně nezamýšleným) této práce bude nastínění nových otázek o propojenosti české a světové ekonomiky a jejich vzájemné interakce.

13

3. Metodika práce K sepsání této práce je použita řada odborné literatury, uvedené v seznamu použité literatury. Zahraniční obchod jako jedno z témat ekonomie je poměrně staré, dobře zdokumentované v odborné literatuře. Je použito zdrojů domácích i zahraničních (zejména překladů zahraničních děl) pro vysvětlení role zahraničního obchodu v ekonomice země, faktorů ovlivňujících import nebo export. Literární rešerše je členěna na dvě části. První zabývající se postavením zahraničního obchodu v ekonomice země, vymezením malé a velké ekonomiky a faktory ovlivňující zahraniční obchod. V druhé části jsou popsány ekonometrické metody použité pro testování jednotlivých faktorů. Nejdříve je pozornost zaměřena na vysvětlení postavení zahraničního obchodu v ekonomice a vztahu mezi velikostí ekonomiky a její otevřeností. Následuje vymezení obchodovatelných a neobchodovatelných statků. Faktory ovlivňující zahraniční obchod jsou identifikovány na základě keynesiánského modelu ekonomiky. U každé proměnné je popsána její charakteristika a také předpokládaný vliv na zahraniční obchod. Mimo standardní keynesiánský model ekonomiky je popsán ještě jeden speciální případ – mezinárodní vytěsňovací efekt (vliv vládních výdajů na zahraniční obchod). Protože se tato práce zabývá strukturou zahraničního obchodu a vlivem změn této struktury na HDP následuje část věnovaná výběru důležitých skupin výrobků tvořících český zahraniční obchod a způsobů zjištění velikosti těchto vlivů. V kapitole 5. Analýza zahraničního obchodu České republiky je provedena analýza stávající ekonomické situace České republiky a struktury jejího zahraničního obchodu. Jsou popsány nejdůležitější ekonomické ukazatele České republiky a struktura českého hospodářství z hlediska podílu na tvorbě HDP a na celkové zaměstnanosti. Následuje analýza komoditní a teritoriální struktury českého zahraničního obchodu, identifikace klíčových skupin výrobků dovozu a vývozu, obchodních partnerů. V závěru této kapitoly je vliv vstupu České republiky do Evropské unie na zahraniční obchod a otevřenost ekonomiky České republiky.

14

Kapitola 6. Vlastní práce a výsledky ověřuje na aktuálních ekonomických datech vlivy jednotlivých faktorů na zahraniční obchod, vlivy ve změně struktury zahraničního obchodu na HDP. Pro testování vztahů mezi proměnnými jsou aplikovány moderní ekonometrické metody, konkrétně je použita Grangerova kauzalita pro odhalení krátkodobých souvislostí a EG kointegračního testu pro dlouhodobé souvislosti (popis v Kapitole 4). Zdrojová data k zpracování tohoto textu jsou z databáze ARAD České národní banky (pro modely ověřující vlivy působící na ZO) a také data z Českého statistického úřadu (pro modely struktury ZO a HDP). Pro mezinárodní srovnání ekonomiky České republiky jsou použita data s Eurostatu. Analýza je omezena poměrně krátkým zkoumaným obdobím, které začíná rokem 1996 a končí v roce 2010. Tento nepříznivý stav je způsoben nedostupností některých dat (ČSÚ zveřejňuje některá data pouze jako roční) nebo

jejich

nevhodností

(transformace

ekonomiky

v první

polovině

devadesátých let). Změny ve struktuře HDP jsou dlouhodobým procesem, proto jsou zjištěné závěry méně průkazné. Ke zpracování této práce byl použit tabulkový procesor Microsoft Office Excel 2007. Pomocí tabulkového procesoru byla uspořádána veškerá potřebná data, provedeny dílčí výpočty a vytvořeny některé grafy a tabulky. Výpočty provedené za účelem ověření vlivu jednotlivých faktorů ovlivňujících velikost a strukturu ZO a větší část grafů je vytvořena za použití softwaru pro ekonometrickou analýzu Gretl.

15

4. Literární rešerše V této části práce je objasňován význam zahraničního obchodu pro ekonomiku země, jsou identifikovány statky, které je možno obchodovat a klíčové faktory ovlivňující zahraniční obchod (dále ZO). Cílem této části je také popsat metody a techniky používané při ekonometrické analýze.

4.1

Význam zahraničního obchodu pro ekonomiku země Země, které se zapojí do ZO tak neučiní bezdůvodně. Svatoš (Svatoš,

2009) uvádí následující významy zahraničního obchodu v ekonomice země: • Efektivnost – země soustředí svou exportní snahu na výrobky, u kterých může dosáhnout maximálních úspor společenské práce. Zvolené výrobky propaguje, zaměřuje na ně svůj výzkum a vývoj. Čím je ekonomika menší a otevřenější, tím by toto úsilí mělo být větší. • Proporcionalita – jen málo zemí má dostatek zdrojů a dostatečnou průmyslovou základnu. Ostatní země jsou nuceny potřebné suroviny nebo poptávané zboží dovážet. • Demonstrativní efekt- jedná se o demonstraci schopností země. Vývozní program země je ukázkou toho co země umí, dovozní program toho co zemi schází. • Stabilita – čím větší je hospodářská provázanost zemí, tím jsou jejich vztahy stabilnější. Snižuje se riziko konfliktu mezi zeměmi. • Růst vzdělanosti – obyvatelé zemí silně orientovaných na vývoz jsou nuceni studovat technické novinky, cizí jazyky, kultury atd. Obecně lze konstatovat, že čím je země větší a má více obyvatel tím menší je její závislost na ZO (vnějších ekonomických vztazích). Velké země (ekonomiky) jako USA nebo ČLR jsou schopny samostatného (autarkního) vývoje. Pro středně velké a malé země jako je ČR nebo Belgie je zahraniční obchod součástí zdravého ekonomického vývoje. V takových ekonomikách je 16

domácí poptávka uspokojena malým množstvím výroby. Výrobu nelze projektovat v tak velkých sériích, aby byla výsledná cena dostatečně nízká (na úrovni světové ceny), proto se již ve fázi plánování počítá s prodejem části produkce do zahraničí.

4.2

Otevřenost a velikost ekonomiky Pro posouzení vlivu zahraničního obchodu na ekonomiku konkrétní země

je důležité nejprve zjistit jak je propojena s vnějším světem. Lacina (Lacina, 2001) uvádí tyto dvě možnosti: • Uzavřená ekonomika – nevstupuje do ZO, veškerá produkce je spotřebována obyvateli dané země. • Otevřená ekonomika – je zapojena do ZO. Část domácí produkce je vyvezena do zahraniční, kde je spotřebována a část domácí spotřeby je dovezena z ciziny. Uzavřená ekonomika je extrémním případem. V současném světě neexistuje ekonomika, která by se žádným způsobem nezapojovala do mezinárodních ekonomických vztahů. Plně uzavřená ekonomika by musela mít všechny potřebné zdroje (např. USA nebo Čína by se mohli uzavřít světu, ale takové řešení by bylo velmi nákladné) a odpovídající výrobní kapacitu. Soběstačná ekonomika je nazývána autarktní. Otevřenost ekonomiky se měří jako podíl obratu ZO (případně export, import) na HDP zvolené země. Čím je výsledná hodnota vyšší, tím je ekonomika otevřenější. Tabulka 1 - Otevřenost vybraných ekonomik v roce 2009

Země Brazílie USA Japonsko Indie ČLR Finsko Německo Korejská republika ČR Nizozemí

Obrat ZO/HDP v procentech 22 22 25 46 49 82 82 96 134 138

Zdroj: World Bank, http://data.worldbank.org/indicator

17

Tabulka 1 ukazuje otevřenost vybraných ekonomik v roce 2009 měřenou pomocí podílu obratu ZO (export + import) na HDP země. Větší ekonomiky mají tendencí být uzavřenější než menší ekonomiky (s výjimkou Německa). Existuje také pozitivní korelace mezi ekonomickou vyspělostí země a jejím stupněm zapojení do mezinárodního obchodu, tj. čím je ekonomika vyspělejší, tím je, při srovnatelném ekonomickém rozměru, zapojení do mezinárodního obchodu intenzivnější než u ekonomiky s nižším stupněm ekonomické vyspělosti. Všechny ekonomiky na světě nejsou stejně významné. Lacina (Lacina, 2001) definuje malou otevřenou ekonomiku jako ekonomiku, která se zapojuje do mezinárodních ekonomických vztahů, ale nemůže ovlivňovat své obchodní partnery. Je nucena akceptovat pravidla a cenu. Ekonomika, která je schopná své partnery ovlivnit je potom považována za velkou. Tuto definici dále rozvádí kolektiv autorů pod vedením Neumanna (Neumann, Žamberský a Jiránková, 2010). Podle nich je velká taková ekonomika, která je schopná ovlivnit cenu konkrétního druhu zboží. Nezáleží na absolutní velikosti ekonomiky (měřeno pomocí HDP), ale na koncentraci a velikosti výrobců konkrétního zboží v konkrétní zemi. Zjišťování velikosti ekonomiky pomocí této definice je v praxi obtížné. V této práci je dále používáno rozdělení na malou a velkou ekonomiku podle Laciny (Lacina, 2001). Velikost ekonomiky se měří pomocí HDP. Čím vyšší má ekonomika produkci (a tím i HDP) tím silnější (větší) je v mezinárodních ekonomických vztazích1 (pokud se jich účastní). Je nutno rozlišovat mezi velkou a vyspělou ekonomikou. Vyspělost ekonomiky se měří pomocí ukazatele HDP na osobu, tj. kolik HDP vytvoří jedna osoba na území daného státu.

1

Nemusí to tak být vždy. Pokud země vlastní například významnou surovinu její vliv v mezinárodně obchodních vztazích je větší, než by odpovídal hospodářskému významu země (OPEC).

18

Tabulka 2 - Velikost a vyspělost vybraných ekonomik v roce 2009, stálé ceny

Země Austrálie Belgie ČLR ČR Dánsko Indie Indonésie Japonsko Rusko USA

HDP (mld. USD) HDP/Obv (tis. USD) 1219,72 54868,92 461,33 42596,55 5745,13 4282,89 195,23 18721,63 304,56 55112,71 1430,02 1176,06 695,06 2963,28 5390,90 42325,23 1476,91 10521,79 14624,18 47131,95

Zdroj: International Monetary Fund, World Economic Outlook Database, October 2010, http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2010/02/weodata/index.aspx

Tabulka 2 zobrazuje velikost a vyspělost vybraných ekonomik. Ekonomicky silné země jako je ČLR, Indie, Indonésie a Rusko jsou podle dat z tabulky méně vyspělé než jejich ekonomiky slabší konkurenti jako ČR nebo Dánsko. Malé otevřené ekonomiky mají zpravidla větší HDP na obyvatele než velké uzavřené ekonomiky. Toto pravidlo neplatí vždy. Japonsko a USA mají značnou ekonomickou sílu i vysoký stupeň ekonomické vyspělosti.

4.3

Obchodovatelné a neobchodovatelné statky Mezinárodní

obchod

probíhá

s velkým

množstvím

různých

obchodovatelných statků. Existují však i statky neobchodovatelné. Jak uvádí Mach (Mach, 2001) jedná se o statky, které nemohou být v mezinárodním obchodě obchodovány například z důvodů vysokých dopravních nákladů nebo jsou vázány na konkrétní místo (stavebnictví, většina služeb). Takové statky se označují nontradables, obchodovatelné statky jsou tradables. Existence neobchodovatelných statků působí překážky v působení zákona jediné ceny, Balassa – Samuelsonova2 efektu (existují-li rozdílná tempa růstu mezi členy měnové unie, potom existují i rozdílná tempa růstu inflace) a dalších. Tato práce se zabývá pouze obchodovatelnými statky a jejich vlivem na strukturu HDP České republiky.

2

Více o Balassa-Samuelsonově efektu: Lacina a kol. ,2007, s.47-49.

19

4.4

Vlivy působící na zahraniční obchod Následující podkapitola se zabývá postavením zahraničního obchodu

v ekonomice země a vlivy, které na něj bezprostředně působí. Zahraniční obchod přímo ovlivňuje důchod ekonomiky. Mankiw (Mankiw, 2000) uvádí následující rovnici pro otevřenou ekonomiku: Y = C + I + G + NX

(4.1)

Kde Y je důchod vytvořený v ekonomice za dané období, C jsou spotřební výdaje domácností, I jsou investice firem, G jsou spotřební výdaje vlády a NX je čistý export. Čistý export je rozdíl mezi exportem (X) a importem (M). NX = X – M

(4.2)

Domácnosti, firmy i vláda dělí své výdaje a investice na domácí a zahraniční. Celkový součet importu se pak rovná právě výdajům na zahraniční zboží a služby. Z rovnice 3.1 lze odvodit, že ZO je významným činitelem ovlivňujícím důchod vytvořený v ekonomice (komponenta čistých vývozů – NX). Jsou-li čisté vývozy kladné bilance zboží a služeb vykazuje přebytek. Domácí země vyváží do ostatních zemí více, než dováží. Výdaje na domácí výrobky a služby jsou vyšší než by tomu bylo bez ZO.

4.4.1 Proměnné ovlivňující import a export (Keynesiánský model)

Velikost dovozů zboží služeb z ostatních zemí světa do domácí ekonomiky je závislý na velikosti domácího důchodu, poměru domácí a zahraniční cenové hladiny,

měnových

kurzech

a

obchodních

omezeních

(Mach,

2001).

V jednoduchém keynesiánském modelu je import funkcí důchodu: M = f(Y)

(4.3)

Výdaje na dovoz zahraničního zboží a služeb závislé na velikosti domácího důchodu se nazývají indukované důchody. Jestliže dojde k růstu domácího důchodu je vynakládáno více výdajů na zboží a služby (C), část těchto 20

výdajů je vynakládána i na zboží a služby zahraničního původu. Funkce importu je tedy klesající s růstem důchodu (pro daný měnový kurs a poměr domácí a zahraniční cenové hladiny). Import dále ovlivňuje velikost nominálního měnového kursu a poměr zahraniční a domácí cenové hladiny. Oba tyto ukazatele lze koumat odděleně nebo je možné je spojit do jediné proměnné – reálného měnového kursu – R, (Durčáková, Mandel, 2007). (4.4) Kde R je reálný měnový kurs, E je nominální měnový kurs, PF je zahraniční cenová hladina a P je domácí cenová hladina. Reálný měnový kurs vyjadřuje

konkurenceschopnost

domácí

země

v ZO.

Roste-li,

dochází

k reálnému znehodnocení a konkurenceschopnost domácí země se zvyšuje ( R>1), na zahraničních trzích roste poptávka po domácím zboží. V případě poklesu reálného kurzu se konkurenceschopnost domácí země naopak snižuje. K růstu reálného měnového kurzu může dojít následujícími způsoby: • Vyšší tempo růstu (úroveň) zahraniční cenové hladiny. • Nižší tempo růstu (úroveň) domácí cenové hladiny. • Znehodnocení (oslabení) nominálního kurzu. Reálný měnový kurz je tedy pozitivně závislý na zahraniční cenové hladině PF a negativně závislý na domácí cenové hladině P a nominálním měnovém kurzu E. Státy pro ovlivňování struktury importu používají nástrojů zahraniční obchodní politiky. Nástroje zahraničně obchodní politiky se podle Beneše (Beněš, 2004) dělí na dvě základní skupiny:

Autonomní prostředky vycházejí ze zájmů vlastní ekonomiky při současném respektování dohod uzavřených s jinými zeměmi. Mohou působit pasivně, pak je jejich úkolem omezit nebo dokonce zamezit přístupu cizích výrobků na domácí trh (cla, licenční řízení, kvantitativní a devizové restrikce). Aktivní prostředky obchodní politiky umožňují a usnadňují vývoz 21

(vývozní subvence, vývozní prémie, státní garance úvěrů). Jedná se o aktivní pomoc státu svým vývozcům.

Smluvní prostředky obchodní politiky jsou uplatňovány v dvoustranných a mnohostranných obchodních vztazích. Mezi smluvní prostředky řadíme obchodní

smlouvy,

platební

dohody,

úvěrové

dohody,

dohody

o vědeckotechnické spolupráci, vyloučení dvojího zdanění atd. Autonomní prostředky ZO jako jsou kvantitativní a devizové restrikce nebo licenční řízení nelze kvantifikovat a použít v ekonometrické analýze vlivu na import (export). Naopak cla je možné kvantifikovat, když je do modelu dosazena proměnná ve výši průměrných cel vybrané ekonomiky (podle každoroční zprávy WTO). Tato proměnná bude dále označována jako c. Smluvní prostředky ZO politiky není možné pro potřebu modelů použitých v této práci kvantifikovat, ale mohou sloužit jako předpoklad pro konkrétní model (např. členství ČR v EU znamená přístup českých výrobců na společný trh EU » v modelu nejsou použita cla jako proměnná ovlivňující ZO). Výsledná funkce importu má tvar: (4.5) V případě růstu důchodu Y dochází k růstu importu. Při oslabení nominálního kurzu měny E (jeho růst) dojde k poklesu importu, protože dovážené zboží se stává dražším. Vyšší tempo růstu zahraniční cenové hladiny PF než P nebo naopak nižší tempo růstu domácí cenové hladiny P než je tempo růstu PF působí stejně jako oslabení nominálního kurzu měny. Poslední proměnnou funkce importu jsou dovozní cla domácí ekonomiky – cDD. Zvýšení dovozních cel má za důsledek zvýšení ceny dováženého zboží pro spotřebitele, tím se sníží import cizího zboží do země3. Analogicky lze odvodit funkci exportu. Export na rozdíl od importu není závislý na důchodu vytvořeném domácí ekonomikou, ale závisí na výši důchodu v zahraničí. Funkce exportu má tedy tvar: 3

Podrobný výklad o působení cla v ekonomice: Neuman, Žamberský, Jiránková, 2010, s. 38 -45.

22

(4.6) Export domácí ekonomiky roste s růstem zahraničního důchodu (v zemi významného obchodního partnera) a s oslabením nominálního kurzu měny. Při vyšším tempu růstu zahraniční cenové hladiny PF než domácí cenové hladiny P nebo naopak dochází také k růstu exportu. Růst dovozních cel v zahraničí cDZ celkový objem exportu snižuje. Funkce zapsaná v rovnicích (4.5) a (4.6) nejsou jedinou možností vyjádření vlivů působících na import. Deficit běžného účtu platební bilance je vyvolán negativními úsporami soukromého sektoru nebo negativními úsporami vlády (deficit státního rozpočtu). Tento vztah popisuje následující rovnice:

(4.7) Kde S jsou úspory soukromého sektoru, I jsou investice soukromého sektoru, T jsou daňové příjmy vlády a G jsou vládní výdaje na zboží a služby. T a G jsou nezávislé na domácí úrokové sazbě (Mach, 2001). S je pozitivně závislé na domácí úrokové sazbě i, tj. při růstu úrokové sazby rostou úspory. Naopak I je negativně závislé na domácí úrokové sazbě i, při jejím růstu dochází k poklesu investic soukromého sektoru to má za následek pokles čistých vývozů NX. Velikost domácí úrokové sazby i je důležitá v porovnání se světovou úrokovou sazbou iF. V otevřené ekonomice s plovoucím měnovým kurzem má vliv na posílení nebo oslabení kurzu měny rozdíl mezi domácí úrokovou sazbou i a zahraniční úrokovou sazbou iF. Pokud se domácí úroková sazba i rovná světové úrokové sazbě iF neexistuje tlak na změnu kurzu měny. V případě, kdy je i>iF roste poptávka po domácích aktivech (rostou investice v domácí ekonomice) a vzniká kapitálový příliv. Nominální kurz měny posiluje. Dochází k růstu importu a poklesu exportu. Čistý export NX klesá. Můžeme tedy psát: (4.8) (4.9)

23

Čistý export NX je negativně závislý na domácí úrokové sazbě i. Jak je popsáno výše v rovnici (3.2) čistý export je rozdíl mezi exportem X a importem M. Současný pokles exportu a růst importu tak způsobuje deficit NX (deficit běžného účtu platební bilance). Funkce čistého exportu je: (4.10)

4.4.2 Mezinárodní vytěsňovací efekt

Vedle výše zmíněných proměnných ovlivňujících ZO je třeba věnovat zvláštní pozornost jednomu z faktorů ovlivňujících velikost důchodu – vládě. Špatná vládní politika může výrazně ovlivnit poměr mezi exportem a importem země. V extrémním případě dokonce může dojít k nahrazení celého objemu exportu importem. Vláda ovlivňuje velikost celkového důchodu Y pomocí svých výdajů na zboží a služby G (rovnice 3.1). Současně export je závislý na úrovni důchodu v dané zemi (rovnice 3.3). Vládní expanzivní politika tedy vyvolá změnu důchodu a tím i změnu exportu a také importu (Dvořák, 2008). Dochází k tzv. mezinárodnímu vytěsňovacímu efektu. Mach (Mach, 2001) jej popisuje následovně. V malé otevřené ekonomice s flexibilním měnovým kurzem zapříčiní fiskální expanze prováděná vládou (růst G) růst důchodu a domácí úrokové sazby i nad světovou úrokovou sazbu iF. Vychýlení domácí úrokové sazby nad světovou vyvolá kapitálový příliv a apreciaci domácí měny, která zhoršuje konkurenceschopnost domácího zboží v cizině, ale zlevní dovážené zboží. Domácí ekonomické subjekty poptávají levnější zahraniční zboží namísto dražšího domácího. Dochází k růstu importu a poklesu exportu, velikost důchodu se vrací zpět na úroveň před fiskální expanzí. Konečným důsledkem expanzivní vládní politiky je vytěsnění domácího exportu a vtažení importu, které plně kompenzuje vládní výdaje (G). Vláda za svou expanzivní politiku „zaplatí“ zhoršením čistých exportů a apretací domácí měny. Čistý export (NX) je funkcí vládních spotřebních výdajů G. Růst vládních spotřebních výdajů v malé otevřené ekonomice s flexibilním měnovým kurzem vyvolá pokles čistých exportů (přesněji současný pokles exportu a nárůst importu), ale nevede k vyššímu tempu růstu důchodu (Mach, 2001).

24

(4.11) Fiskální expanze způsobuje nestabilitu měnového kurzu, který tak „neodůvodněně“ zlepšuje konkurenceschopnost země (Lacina, Rozmahel, 2010) nebo způsobuje příliv kapitálu do země, pokud se jedná o deficitní financování fiskální expanze.

4.5

Vliv struktury zahraničního obchodu na HDP České republiky Při zjišťování vlivu ZO na strukturu HDP České republiky je nejprve

nutno vybrat důležité druhy zboží a materiálů dovážených nebo vyvážených Českou republikou. Není nutné zjišťovat vliv všech skupin výrobků, protože některé z nich jsou svým podílem na ZO zanedbatelné. Pro analýzu důležitosti skupiny výrobků na exportu nebo importu bude použit přístup BCG. Tento přístup byl původně vyvinut pro potřeby marketingové analýzy portfolia firem. Pro zjednodušení při určení významných složek struktury ZO Česká republika považována za podnikatelskou jednotku (firmu). Přístup BCG (Foret, 2008) hodnotí ziskovost výrobků nabízených podnikatelskou jednotkou ze dvou hledisek – podílu na trhu a tempa růstu. Podle těchto dvou údajů je každý výrobek umístěn do jednoho ze čtyř kvadrantů (Obrázek 1).

Obrázek 1 - Matice BCG zdroj: Vítězslav Hálek, Univerzita Hradec Králové, http://halek.info/prezentace/planovaniorganizovani-prednasky/poprp-print.php?l=02

Hvězda znamená perspektivní, ale náročné postavení, vyžadující investice a inovace. Peněžní kráva představuje výrobek s velkým podílem a malým 25

tempem růstu tržeb. Jedná se o výrobek maximalizující zisk. Otazník je možnou budoucí hvězdou nebo psem, investice do takového produktu je nutné zvážit. Psi přináší malý nebo žádný zisk, snaha o zvýšení podílu na trhu znamená jen růst nákladů. Pro účely této diplomové práce je předchozí matice upravena autorem následujícím způsobem: Tabulka 3 - Upravená BCG matice

nízká

Dynamika dovozu/vývozu (%)

vysoká

OTAZNÍK

HVĚZDA

PES

PENĚŽNÍ KRÁVA

Podíl na dovozu/vývozu (%) nízký vysoký Zdroj:autor

Objektem zájmu této práce jsou hvězdy a peněžní krávy. Předpokládám, že skupiny výrobků s nízkým podílem na ZO nejsou z hlediska analýzy vlivů ZO na HDP ČR důležité. Objem (vyjádřený naturálně nebo peněžně) je příliš malý na to, aby změny v obchodu s těmito komoditami způsobily větší změnu ve struktuře HDP ČR. Je nutné ovšem upozornit na skutečnost, že není možné chápat jednotlivé výše zmíněné skupiny BCG matice stejně jako v případě zboží vyráběného a prodávaného firmou. Podíl na trhu a podíl na importu (exportu) jsou různé veličiny. Pomocí upravené matice zobrazené v Tabulce 3 lze zjistit pouze významné a nevýznamné složky ZO ČR. Rozdělení na hvězdy a peněžní krávy je pouze formální. V dalším textu bude jako hvězda chápána skupina výrobků s vysokým tempem růstu a podílem na ZO (ale na rozdíl od výrobků ve firmě bez nutnosti dalších investic pro dosažení vyššího podílu, protože není žádný centrální orgán, který by investice poskytnul. Celkový objem dané skupiny výrobků je součet importů/exportů nezávislých firem, které provádějí vlastní 26

průzkum trhu). Peněžní krávou je skupina výrobků s nízkým tempem růstu a velkým podílem na trhu. Po určení klíčových skupin výrobků (tříděných podle SITC) proběhne jejich přiřazení k odpovídajícímu odvětví klasifikace OKEČ. Podrobné členění obou klasifikací se nachází v přílohách 1 a 2 této práce. Dalším krokem je určení vlivu změny objemu vybrané skupiny výrobků na výstup daného odvětví a na zaměstnanost v daném odvětví. Uvedené vztahy lze vyjádřit: (4.12) (4.13) ,kde V je velikost výstupu vytvořená vybraným odvětvím ekonomiky n (měřeno v peněžních jednotkách) a N je velikost zaměstnanosti v daném odvětví n (počet pracovníků). SITC je proměnnou vyjadřující velikost importu nebo exportu výrobků daného odvětví ekonomiky. Analýzu struktury výstupu a zaměstnanosti v jednotlivých odvětvích nebo celé ekonomice lze provést pomocí následujících modelů: (4.14) (4.15) ,kde O1-n představuje jednotlivá odvětví hospodářství ČR. Změna importu nebo exportu je v těchto modelech vysvětlována změnami v produkci (zaměstnanosti) v jednotlivých odvětvích tvořících hospodářství ČR.

4.6

Ekonomické časové řady Časovou řadou se rozumí posloupnost věcně a prostorově srovnatelných

dat (pozorování), která jsou jednoznačně uspořádána z hlediska času směrem od minulosti k přítomnosti. Časové řady lze klasifikovat následujícím způsobem (Hindls a kol., 2007): a) Podle rozhodného časového hlediska na intervalové a okamžikové. 27

b) Podle periodicity s jakou jsou údaje v řadách sledovány na roční (dlouhodobé) a krátkodobé. c) Podle druhu sledovaných ukazatelů na primární a sekundární (odvozené). d) Podle způsobu vyjádření údajů na naturální a peněžní.

Mezi charakteristické rysy časových řad patří trend, sezónnost, podmíněná heteroskedasticita a nelinearita. Uvedené vlastnosti se u časových řad objevují zpravidla najednou podle typu časové řady (sezónnost u krátkodobých časových řad).

4.7

Grangerova kauzalita Ekonometrie se jako věda zabývá nejen zkoumáním samotných časových řad, ale také vztahů mezi více časovými řadami. V roce 1969 Granger (Artl, Artlová, 2007) definoval pojetí kauzality, které je použitelné pro ověření kauzality ve VAR modelech. Základní koncept Grangerovy kauzality je následující: působí-li řada Z na řadu Y, pak by řada Z měla pomoci vysvětlit předpovědi řady Y. Na tomto místě je nutné zdůraznit, že se jedná o „ovlivňování“ proměnných což je v rozporu s filosofickým pojetím kauzality, kde je kauzalita chápána ve smyslu „předpovídat,

predikovat“.

Při

praktickém

ověřování

kauzality

stochastických modelů je ale obtížné vycházet z filosofických definic. Proto

je

nutné

akceptovat

řešení,

které

zaručuje

praktickou

aplikovatelnost při konstrukci, odhadování a využití ekonometrických modelů. Jde o ověření, zda změny určité proměnné předcházejí změně jiné proměnné (nejedná se tedy o zjištění vazby příčina-následek). K praktickému posouzení vztahů v rámci ekonometrických modelů (VAR modelu) se používá Impulse-Response analýza, která informuje o reakci (response) v jedné časové řadě vyvolané impulsem (impulse) v jiné časové řadě.

28

4.7.1 Testování Grangeovy Kauzality

Pro testování Grangeovy kauzality se použije dvourovnicový test (Hušek, 1999). Rovnice mají následující tvar: , t= 1,2,…, T

(4.16)

, t= 1,2,…, T,

(4.17)

Jestliže Y2 ovlivňuje Y1 potom změny Y2 předcházejí změnám Y1, tím jsou splněny následující podmínky (Hušek, 1999): a) Proměnná Y2 přispívá ke zvětšení přesnosti předpovědi Y1. To znamená, že v regresi proměnné Y1 na jejích různě zpožděných hodnotách proměnných by rozšíření množiny vysvětlujících proměnných o běžná a minulá pozorování Y2 podstatně zlepšilo vypovídací schopnost regresní závislosti. b) Proměnná Y1 nemůže zvýšit přesnost předpovědi Y2. Kdyby tomu bylo opačně, znamenalo by to, že nějaká jiná proměnná napomáhá predikci Y1 a zároveň Y1 zlepšuje predikci Y2. K ověření výše popsaných podmínek navrhl Granger testovací postupy založené na principu VAR modelu. Jsou-li k dispozici časové řady dvou proměnných

Xt a Yt potom výsledkem testování nulové

hypotézy je, že proměnná X nepodmiňuje proměnou Y. Nejprve vyjdeme z lineární regrese proměnné Yt na zpožděných hodnotách Y a na shodně zpožděných hodnotách X. jedná se o tzv. neomezenou regresi, kterou lze psát: (4.18)

29

,kde p je zpoždění proměnné, které může nabývat libovolných hodnot. V praxi se nejčastěji používá zpoždění na základě informačních kritérií (nejčastěji Akaikeho nebo Schwarzovo4). Ještě před testem statistické významnosti je nutné otestovat stacionaritu časových řad. Pokud by časové řady byly nestacionární může být výsledek ovlivněn společným trendem těchto řad. Stacionarizaci časové řady lze provést diferencováním nebo odečtením trendu. K ověření statistické významnosti zpožděných hodnot regrese uvedené výše (4.18) je možné využít F-testu. Postup testu je následující (Gujarati, 2009): a) Omezená regrese, tj. regrese proměnné Y na všechna zpoždění této proměnné. Nezahrnují se zde proměnná X v regresi. Z této regrese je získán omezený součet čtverců reziduí – RSSR. b) Neomezená regrese, tj. regrese se zahrnutím proměnné X se zpožděním. Je získán neomezený součet čtverců reziduí – RSSUR. c) Nulová hypotéza: H0 = Σβi = 0, tz. všechny parametry příslušející k veličině X jsou statisticky nevýznamné, proměnnou X je možné z regrese vynechat. d) Testování nulové hypotézy pomocí F-testu. Následující statistika (4.19) má F rozdělení s m a (n-k) stupni volnosti, m je velikost zpoždění proměnné X a k je počet odhadných parametrů v neomezené regresi. e) Pokud vypočtená hodnota F statistiky (podle 4.19) převyšuje její kritickou hodnotu pro zvolenou hladinu významnosti nulová

4

hypotéza

se

zamítá.

Jinými

slovy

zařazení

Podrobný popis jednotlivých informačních kritérií: Artl, Artlová, 2007, s.68

30

zpožděných hodnot veličiny X pomáhá vysvětlit veličinu Y (X působí na Y). Celkové výsledky testování Grangeovy kauzality mohou být ovlivněny zvoleným řádem zpoždění. Je doporučeno (např. Gujarati, volit

2009)

zpoždění

na

základě

Akaikeho

nebo

Schwarzova

informačního kritéria, kdy se postupně testuje neomezená regrese s různou délkou zpoždění a řád zpoždění se pak volí na základě hodnot těchto kritérií.

4.8

Kointegrace Při analýze časových řad je vhodné rozlišovat mezi krátkodobými a

dlouhodobými vztahy (Artl, Artlová, 2007). První typ existuje poměrně krátké období a časem zmizí (např. náhlé klimatické změny dočasně sníží zemědělskou produkci). Dlouhodobé vztahy mezi časovými řadami nemizí (např. u již zmíněných zemědělských dodávek by se jednalo o stabilní cenovou úroveň v čase, pokud neuvažujeme inflaci). Problematika dlouhodobých vztahů úzce souvisí s pojmem ekvilibrium (rovnovážný stav). V této souvislosti jej lze chápat jako stav, ke kterému je systém neustále přitahován. Protože je systém vystaven neustálým šokům, není nikdy v ekvilibriu, ale může se nacházet ve stavu zvaném dlouhodobé ekvilibrium (systém k rovnovážnému stavu v čase konverguje). Většina dat makroekonomických proměnných Yt je v čase nestacionární, ale integrovaná řádu jedna – I(1) (∆Yt vytvoří stacionární časovou řadu). Potom platí, že veličiny Yt ~ I(1) s

nekonvergují k určité úrovni (jejich rozptyly

nejsou konstantní). Z toho je možné usoudit, že nelze dospět k žádnému dlouhodobě rovnovážnému stavu. Naopak pro dvě a více proměnných je to možné, jsou-li určité lineární kombinace těchto proměnných integrované řádu nula. Takové proměnné se označují jako kointegrované. Teorii kointegrace vyvinul Granger (Hušek,1999) spolu s Engelem. V této teorii propojili analýzu integrovaných, původně nestacionárních, časových řad s koncepcí dlouhodobé rovnováhy. Kointegraci je důležité zkoumat pro pochopení

a

analýzu

dlouhodobých

vztahů

mezi

časovými

řadami

ekonomických veličin. 31

4.8.1 Testování kointegrace Při testování kointegrace v jednotlivých modelech se vychází z testu reziduí (Artl, Artlová, 2007). Složka ut (rezidua) statického modelu ve formě (4.20) kde jsou individuální procesy typu I(1) má charakter I(1) nebo I(0). V případě procesů typu I(1) se jedná o nekointegrované řady. V případě procesů typu I(0) jde o kointegrované časové řady. K získání reziduí

, která je možné při testování použít, je nutné

nejprve odhadnout parametry modelu (4.20) pomocí metody nejmenších čtverců. V modelu se přitom bere jedna řada jako vysvětlovaná proměnná a ostatní řady jako proměnné vysvětlující. Testuje se hypotéza, že řady nejsou kointegrované (složka typu I(1) je nesymetrická). Pro testování reziduí se používají především ADF (Augmented Dickey-Fuller tests) nebo PP5 testy (Phillips-Perron tests). Následuje popis ADF testu (ten se používá také pro testování stacionarity časových řad). Při modelování ekonomických a finančních časových řad je třeba rozhodnout, zda se jedná o řady typu I(0) nebo I(1). Za předpokladu modelu(Art,Artlová,2007): (4.21) má při testování hypotézy kritérium

kde

, pro

, testové

je odhad směrodatné chyby odhadu

, asymptoticky normované normální rozdělení. V malých výběrech má tato statistika rozdělení t. To ale neplatí v případě

, potom

rozdělení statistiky t není asymptoticky normální ani symetrické.

5

Více o ADF a PP testech: Artl,Artlová 2007, s.59-64

32

Fuller v roce 1976 (Artl,Artlová, 2007) publikoval kritické hodnoty rozdělení statistiky t a statistiky

tří modelů (4.22) (4.23) (4.24)

při platnosti nulové hypotézy Za

předpokladu

procesu

pro i= a,b,c. (4.21)

je

možné

jednotkového kořene použít statistiky t a

pro

testování

vypočítané na základě

modelů (4.22), (4.23) a (4.24). Významnou nevýhodou pro praktické použití je předpoklad, že proces popsaný v modelu (4.21) neobsahuje žádný další parametr. V praxi však může nastat situace, že je v tomto procesu obsažena ještě konstanta nebo nějaká další exogenní proměnná. Potom mohou být testová kritéria vypočtená na základě výše zmíněných modelů nepřesná (rozdělení jsou závislá na hodnotách neznámých nebo přebytečných proměnných), není možné rozhodnout který model je vhodný pro výpočet kvantilů. Řešení této nevýhodné situace je v konstrukci tzv. podobných testů, tj. testů, jejichž testové kritérium při platnosti nulové hypotézy nezávisí na přebytečných parametrech. V případě neexistence žádných přebytečných proměnných, kdy je možné při testování vycházet z rozdělení autoregresního parametru všech tří

uvažovaných

modelů

je

možné

použít

kterýkoliv

z modelů

(4.22),(4.23) a (4.24). Pokud ale počáteční hodnota není známa nelze použít model (4.22). Model (4.24) je speciálním modelem pro časově zpožděné proměnné v následujícím tvaru: (4.25) kde X0 nabývá libovolné hodnoty.

33

V praxi ovšem může být proces (4.21) rozšířen o přebytečné parametry nebo může být bohatší jeho autokorelací struktura. Takto rozšířený model může být popsán následujícím modelem (4.26) ,z kterého se vychází při testování jednotkového kořene. Pro mají statistiky

a

, limitní rozdělení tabelované

v Dickeyho tabulkách. Z modelů (4.22), (4.23) a (4.24) jsou vypočteny odhady koeficientu

. Pokud je vypočtená hodnota

nestacionární. V případě, kdy

, potom je řada

, jedná se o stacionární časovou

řadu. Pro případ časové řady popsaný modelem (4.26) se vypočtené hodnoty koeficientu

porovnají s hodnotami ze speciálních tabulek

kritických hodnot (Dickeyho tabulky). Pro testování konitegrace se používá Enge-Grangerova testu, který vychází z ADF testu. Pro testování kointegrace proměnných Yt1 až Ytn náhodné složky v je použito lineárně regresního modelu (Hušek, 1999) v následujícím tvaru: (4.27) ,kde y1 je T x 1 vektor pozorování vysvětlované proměnné, Y je Tx(m-1) matice pozorování y2,y3,…, ym. Nejsou-li proměnné kointegrované potom platí at~I(1). Proto Engle a Granger stanovili nulovou hypotézu H0 :časové řady nejsou kointegrované. Poté proběhne test jednotkových kořenů (např. ADF test). Engle-Grangerův test kointegrace (EG test) spočívá v odhadu modelu metodou nejmenších čtverců a následné aplikaci t-testu v následující regresi (Hušek, 1999): (4.28)

34

V případě výskytu autokorelace náhodných složek (reziduí) je nutno aplikovat rozšířený EG test, který je založený na t testu parametru (α-1) v rozšířené rovnici regrese: (4.29) Pomocí této t statistiky je testují jednotkové kořeny ve spočtených reziduích

kointegrační regrese.

35

5. Analýza zahraničního obchodu České republiky Po roce 1989 se Československo vydalo na trnitou cestu tržní ekonomiky. Přechod z centrálně plánované ekonomiky na tržní byl nesnadný a bolestivý. Z uzavřené ekonomiky se postupně stala velmi otevřená ekonomika, pro kterou už export není jenom způsobem získání deviz, ale nutností pro její zdravý vývoj a přežití. Změnila se také teritoriální struktura vývozu. Vývoz Československa byl orientován hlavně na země RVHP. Počátkem devadesátých let 20. století měla díky přechodu od centrálně plánované ekonomiky na tržní ekonomiku většina těchto zemí hospodářské problémy, které se projevily v koupěschopnosti obyvatelstva. Bylo nutné najít nová odbytiště pro české výrobky, přeorientovat export…

5.1

Vývoj ekonomiky České republiky 1995 – 2010 Do roku 1995 (Tomeš a kol., 2008) již byly provedeny všechny klíčové

reformy pro přechod k tržnímu hospodářství. Nejdůležitější změny proběhly v roce 1991: liberalizace cen, liberalizace zahraničního obchodu a zavedení směnitelnosti koruny (zpočátku s fixním kurzem, Tabulka 4). Důsledkem takto velkého zásahu do ekonomiky byl dočasný pokles HDP a růst cenové hladiny (pokles HDP trval do roku 1993 od roku 1994 dochází k růstu HDP o4,8% další vývoj – Tabulka 5). Po rozpadu ČSFR v roce 1992 byla v České republice provedena masová privatizace a daňová reforma. Tím bylo vytvořeno prostředí pro tržní ekonomiku. Tabulka 4 - Režimy řízení měnového kurzu CZK (Slaný a kol.)

Období Režim leden 1991 - září 1992 zcela fixní září 1992 - únor 1996 fixní s úzkým fluktuačním pásmem únor 1996 - květen 1997 fixní s rozšířeným fluktuačním pásmem květen 1997 řízený floating Zdroj: Slaný a kol., 2003, s.365

36

6

Tabulka 5 - Režimy řízení měnového kurzu CZK (ČNB)

Období

Režim

Měnová politika

leden 1991 - květen 1997 červen 1997 - prosinec 1997

fixní, zavěšený na DEM a USD řízený floating

cílování měnových agregátů cílování peněžní zásoby

leden 1998 - současnost

volný floating

cílování inflace

Zdroj: ČNB,2005a – Cílování inflace v České republice

Tabulka 6 - Hospodářské ukazatele ČR Ukazatel

Jednotka 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Změna HDP

%

5,9

4,0

-0,7

-0,8

1,3

3,6

2,5

1,9

Obecná míra nezaměstnanosti

%

4,0

3,9

4,8

6,5

8,7

8,8

8,1

7,3

Míra inflace (CPI)

%

9,1

8,8

8,5

10,7

2,1

3,9

4,7

1,8

Deflátor HDP

%

-

10,3

8,4

11,1

2,8

1,5

4,9

2,8

Souhrnná produktivita práce (meziroční změna)

%

-

3,3

-0,9

0,9

3,9

4,1

2,2

1,6

Ukazatel

Jednotka 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Změna HDP

%

3,6

4,5

6,3

6,8

6,1

2,5

-4,4

2,3

Obecná míra nezaměstnanosti

%

7,8

8,3

7,9

7,1

5,3

4,4

6,7

-

Míra inflace (CPI)

%

0,1

2,8

1,9

2,5

2,8

6,3

1,0

1,5

Deflátor HDP

%

0,9

4,5

-0,3

1,1

3,4

1,8

2,6

-1,1

Souhrnná produktivita práce (meziroční změna)

%

4,7

4,3

5,2

4,9

3,3

0,8

0,0

3,1

Zdroj: ČSÚ

Česká ekonomika v průběhu patnácti let většinou rostla. V recesi se ocitla v letech 1997 a 1998. To bylo způsobeno restriktivní politikou vlády (tzv. balíčky) a útokem na Českou korunu7. Následná měnová krize vyvolala panický útěk investorů (a tím i odliv zahraničního kapitálu). Důsledkem této krize byl přechod z režimu fixního kurzu k floatingu (ČNB, 2008). Koncem 90. let a začátkem nového století se začala projevovat expanzivní hospodářská politika

6

ČNB chápe režim řízení kurzu jako podpůrný nástroj pro prováděnou měnovou politiku

7

Podrobný průběh spekulativního útoku na Českou korunu a přechod na floating - Špaček, 2006

37

vlády, která za současné příznivé ekonomické situace ve světě (průměrný roční růst HDP EU v letech 1990 až 2000 byl 2,02%, USA 3,21%) vedla k růstu HDP (Tabulky 6 a 7) a prohloubení deficitu státního rozpočtu mezi lety 1997 a 1998 z -0,9 na -1,5 procenta k HDP. Nárůst o 0,6 procentního bodu znamenal meziroční navýšení deficitu státního rozpočtu o 66,67%. I přes příznivý vývoj HDP, ale pokračovaly vládní deficity. To působilo obavy o udržitelnost systému státních financí. Nezaměstnanost byla zpočátku na nízké úrovni (4,0% v roce 1995), ale měla rostoucí tendenci. Nezaměstnanost rostla i přes příznivý vývoj HDP. To je dáno změnami v ekonomice země zejména růstem produktivity práce po celé sledované období. Tabulka 7 - Fiskální ukazatele ČR Ukazatel

Jednotka 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Saldo SR/HDP

%

0,5

-0,1

-0,9

-1,5

-1,4

Státní dluh/HDP

%

10,5

9,2

9,6

9,8

11,0 13,2 14,7 16,1

Ukazatel

-2,1

-2,9

-1,9

Jednotka 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Saldo SR/HDP

%

-4,2

-3,3

-1,9

-3,0

-1,9

-0,5

-5,3

-4,3

Státní dluh/HDP

%

19,1 21,1 23,2 24,9 25,2 27,1 32,5 36,6

Zdroj: ČSÚ

Cenová hladina na počátku 90. let prudce vzrostla v důsledku liberalizace cen, inflace se ustálila na úrovni kolem 9% v druhé polovině 90. let. Počínaje rokem 1999 dochází k velmi razantnímu snížení míry inflace. Příčinu je třeba hledat v cílování inflace, které začala ČNB praktikovat v roce 1998. V roce 1998 se ČNB podařilo „stáhnout“ část peněz pomocí vyšších úrokových sazeb (15% 2T Repo sazba) a překonat původní vysoká inflační očekávání ekonomických subjektů. To vedlo k meziročnímu poklesu inflace z 10,4% v červenci 1998 na 1,1% v červenci 1999 (ČNB,2005a).Do roku 2001 se provádělo cílování inflace pomocí čisté inflace, od roku 2002 je cílována celková inflace (přírůstek indexu spotřebitelských cen). ČBN po většinu sledovaného období držela inflaci pod stanovenými cíli (ČNB, 2008). Inflace v ČR tak byla nižší než v USA a Eurozóně. Vznikal inflační diferenciál, který měl za následek posilování České koruny vůči

38

Euru i Americkému dolaru (Graf 1 a Graf 2). Nominální kurz české měny k zahraniční měně je na pravé ose grafu, inflační diferenciál na levé. Posilování domácí měny vůči dvěma hlavním měnám používaným v mezinárodním obchodě se projevuje snížením cen importů a zdražením českých výrobků v zahraničí. Graf 1 Inflační diferenciál a nominální kurz CZK/EUR

Zdroj: vlastní výpočty z dat ČSÚ

39

Graf 2 Inflační diferenciál a nominální kurz CZK/EUR

Zdroj: vlastní výpočty z dat ČSÚ

5.2

Struktura hospodářství Pro zjištění struktury HDP České republiky je vhodné použít metodiku

OKEČ/ CZ -NACE – Odvětvová klasifikace ekonomických činností (ČSÚ ji používal do roku 2008, kdy byla nahrazena metodikou CZ-NACE, která používá stejnou metodu výpočtu, ale dělí ekonomické činnosti na 18 odvětví, podrobné členění se nachází v Příloze 1) dělí ekonomické činnosti podle jejich druhu do šestnácti kategorií. Pro snadnější orientaci se neuvádí všechny skupiny, ale jsou sloučeny podle jejich příbuznosti následujícím způsobem: A+B = Zemědělství, rybářství a lesnictví (dále zemědělství), C+D+E = celkový průmysl, bez stavebnictví (dále průmysl), F = stavebnictví, G+H+I = obchod; opravy motorových vozidel a výrobků pro osobní potřebu a převážně pro domácnost; ubytování a stravování; doprava, skladování a spoje (dále obchod), 40

J+K = finanční zprostředkování; činnosti v oblasti nemovitostí a pronájmu; podnikatelské činnosti (dále finanční zprostředkování), L až P = Veřejná správa a obrana; povinné sociální zabezpečení; vzdělávání; zdravotní a sociální péče; veterinární činnosti; ostatní veřejné, sociální a osobní služby; činnosti domácností (dále služby). Česká republika je průmyslový stát. Podle klasifikace OKEČ tvoří průmysl více než 30 procent HDP České republiky (v Grafu 3 hnědá křivka označená C+D+E). Druhou významnou složkou HDP je obchod (Graf 3 fialová křivka G+H+I). V roce 2003 činil rozdíl mezi těmito dvěma odvětvími pouze jeden procentní bod (průmysl 30%, ochod 29%). Od roku 1995 do roku 2009 se projevuje tendence rostoucího podílu obou odvětví na HDP ČR. Finanční zprostředkování (Graf 3 fialová křivka J+K) se po celé sledované období pohybovalo na úrovni kolem 15 % podílu na HDP (nejvíce v roce 1995 18%, většinou ale na úrovni 15-16%). Kategorie Služeb (Graf 3 oranžová křivka L až P) obsahuje různé druhy služeb poskytovaných především státem nebo místní samosprávou. Tato skupina postupem času své postavení ztrácela. To dokumentuje pokles podílu na HDP ČR z 18 % v roce 1995 až na 12 % v roce 2008. Pro rok 2009 došlo k mírnému navýšení podílu na 13 %. Stavebnictví (Graf 3 zelená křivka F) bylo dalším oborem, který ztrácel své pozice. Od roku 1996 ztratil polovinu svého podílu na HDP (1996-10%, 2009- 5%). Podíl zemědělství (Graf 3 tmavě modrá křivka A+B) na celkovém HDP České republiky byl po celé sledované období na úrovni 3 až 4 procent. Povšimněte si křivky zobrazující průmysl (C+D+E). Její průběh je totožný s vývojem HDP České republiky. Velmi dobře lze vidět obě období ekonomické recese, která postihla ČR (1997-1998 a 2009), které se projevily ve snížení podílu průmyslu na tvorbě HDP. U ostatních odvětví nenastal podobný vývoj. Usuzuji, že odvětví průmyslu je „motorem“ české ekonomiky, změny v jeho výkonnosti se projevují ve výkonnosti celé ekonomiky.

41

Graf 3 Struktura HDP ČR 1995-2009

Zdroj: vlastní výpočet, ČSÚ

Druhým pohledem na strukturu hospodářství je pohled na zaměstnanost v jednotlivých odvětvích národního hospodářství. Pokud se mění celkový výstup některého odvětví, měl by se odpovídajícím způsobem měnit i počet zaměstnanců v tomto odvětví (podíl na celkové zaměstnanosti). Zaměstnanci budou odcházet z utlumujících se odvětví do expandujících. Tuto strukturu zobrazuje Graf 4, kde je znázorněn podíl jednotlivých odvětví národního hospodářství na celkové zaměstnanosti (celková zaměstnanost=100%). Nejvíce

osob

bylo

po

většinu

sledovaného

období

zaměstnáno

v průmyslu. Až v roce 2009 byl v roli největšího zaměstnavatele průmysl nahrazen skupinou služeb (2009, průmysl 28,57%, služby 29,21%). Třetím největším zaměstnavatelem bylo odvětví obchodu.

42

Stavebnictví a finanční zprostředkování po celé období drželi podíl na celkové zaměstnanosti na konstantní úrovni. Zajímavý je poměrně malý podíl zaměstnanosti ve finančním zprostředkování na celkové zaměstnanosti ve srovnání s velikostí podílu na tvorbě HDP. Se zaměstnaností okol 3% tvoří toto odvětví více než 15% HDP. Po celé období docházelo k odlivu zaměstnanců ze zemědělství. Domnívám se, že tito zaměstnanci našli uplatnění především ve službách a průmyslu. Mezi lety 1998 až 2000 došlo k nárůstu zaměstnanosti v odvětví služeb. Ve stejném období dochází k poklesu zaměstnanosti v průmyslu a zemědělství (tento přesun časově odpovídá ekonomickému zpomalení na přelomu století). Ve vývoji zaměstnanosti v odvětví průmyslu není patrná stejná tendence jako v případě podílu na tvorbě HDP. Příčinou může být změna technologií a růst produktivity práce jak bylo zmíněno výše (Tabulka 6). Protože vývoj zaměstnanosti v průmyslu není shodný s vývojem podílu průmyslu na tvorbě HDP lze předpokládat, že vliv zahraničního obchodu s průmyslovými výrobky se neprojeví v zaměstnanosti v tomto odvětví českého hospodářství.

43

Graf 4 Zaměstnanost podle odvětví


Průmysl

(Tabulka

8)

je

v České

republice

tvořen

zejména

zpracovatelským průmyslem. Jeho podíl na tvorbě HDP se od roku 1995 zvětšil o více, než 37%, naopak u dalších dvou podkategorií tohoto odvětví došlo k výraznému snížení podílu na tvorbě HDP. Celkově podíl průmyslu na tvorbě HDP vzrostl ve sledovaném období o 17,09 procenta.

44

Tabulka 8 - Průmysl

Rok/ Skupiny OKEČ

Dobývání nerostných surovin - C

Zpracovatelský průmysl - D

Výroba a rozvod elektřiny, plynu a vody - E

Průmysl celkem

1995

2,10%

21,60%

4,39%

28,10%

2002

1,34%

26,74%

2,80%

30,87%

2009

0,68%

29,60%

2,62%

32,90%

změna 1995 -2009

-67,80%

37,03%

-40,39%

17,09%


V případě obchodu (Tabulka 9) došlo k výraznému nárůstu obchodu s motorovými vozidly a spotřebním zbožím. To lze vysvětlit rostoucím HDP a tím i rostoucí spotřebou, zejména domácností. Naopak pohostinství a ubytování zaznamenalo téměř stejně vysoký propad. Celkově kategorie obchodu vrostla o 21,83%. Tabulka 9 - Obchod

Rok/ Skupiny OKEČ

Obchod, opravy motor. vozidel a spotř. zboží - G

Pohostinství a ubytování - H

Doprava, skladování, pošty a telekomunikace -I

Obchod celkem

1995

9,43%

3,75%

10,41%

23,59%

2002

14,89%

1,96%

11,25%

28,10%

2009

16,95%

1,12%

10,67%

28,74%

změna 1995 -2009

79,73%

-70,03%

2,47%

21,83%


V případě ostatních služeb (Tabulka 10) se nevyskytuje žádná skupina s výrazně větším nebo menším podílem na tvorbě HDP. Všechny uvedené skupiny v průběhu sledovaného období snižovaly svůj podíl na tvorbě HDP. To je dáno tím, že se jedná o státem financované činnosti. Stát sice navyšoval prostředky pro tyto obory, ale celkové navýšení nemohlo konkurovat soukromému sektoru. Tím se s rostoucím HDP snižoval podíl tohoto odvětví na tvorbě HDP.

45

Tabulka 10 - Ostatní služby Veřejná správa; obrana; sociální zabezpečení - L

Školství -M

Zdravotnictví, veterinární a sociální činnosti - N

Ostatní veřejné, sociální a osobní služby O,P

Ostatní služby celkem

1995

5,32%

4,09%

5,46%

3,25%

18,11%

2002

5,30%

3,75%

3,99%

3,02%

16,05%

2009

4,15%

3,80%

2,39%

2,60%

12,94%

změna 1995 -2009

-21,89%

-7,15%

-56,21%

-19,89%

-28,54%

Rok/ Skupiny OKEČ


Z výše uvedeného vyplývá, že největší podíl na tvorbě HDP i na zaměstnanosti v České republice zaujímá průmysl, konkrétněji zpracovatelský průmysl. Jeho největší složkou tvoří výroba dvoustopých motorových vozidel (v roce 2008 17%, 7,96% z celkového HDP), výroba strojů a zařízení (v roce 2008 10%, 1,7% z celkového HDP) a výroba potravin a nápojů (v roce 1996 16%, 5,38 z HDP roce 1995, ale docházelo k poklesu významu této skupiny až na 7% v roce 2008, 3,54% HDP). Podíl skupiny průmyslu a skupiny obchodu na HDP (rozmezí 50-70% na celkovém HDP pro obě skupiny společně, 50-65% zaměstnanosti) je tak velký, že jakékoliv změny ve struktuře ve prospěch nebo neprospěch těchto dvou skupin povedou ke změnám v celkové struktuře hospodářství (ale v případě dalších odvětví už tyto změny nebudou tak významné pro celkové směřování české ekonomiky). Podaří-li se identifikovat změny podílu těchto dvou odvětví na HDP/zaměstnanosti podaří se tím také identifikovat klíčové změny ve struktuře HDP/zaměstnanosti.

5.3

Zahraniční obchod Obchod se zahraničím je významným faktorem podílejícím je na tvorbě

HDP České republiky. Internacionalizaci (zapojování se do mezinárodního obchodu) české ekonomiky ukazuje následující Graf 5.

46

Graf 5 Internacionalizace české ekonomiky


Export i import výrobků a služeb měřený podílem na HDP po většinu sledovaného období rostl (výraznější pokles v letech 2008 a 2009 byl způsoben celosvětovou ekonomickou krizí). Export i import zaujímaly nejnižší podíl na HDP ČR v roce 1996, kdy export dosáhl hodnoty 48,93 % a import 54,77 %. Naopak největší podíl ve výši 80,05 % zaznamenal export v roce 2007, podíl importu na HDP ve stejném roce byl 75,08 %. V druhé polovině devadesátých let byl import vyšší než export, ČR měla pasivní obchodní bilanci. Od roku 2004 má ČR aktivní obchodní bilanci. Z Grafu 5 je patrné, že křivka exportu a křivka importu se v čase vyvíjejí stejně, tento vývoj je dán ekonomickým vývojem ve světě. Ve sledovaném období nastaly dvě výjimky, kdy export rostl, ale import klesal. První pokles míry importu na HDP (zpomalení tempa růstu importu oproti tempu růstu exportu), který nebyl doprovázen poklesem exportu nastal v roce 1998. Tuto situaci si vysvětluji poklesem HDP v letech 1997 a 1998 (Tabulka 6), které se projevilo na poklesu importu. Export rostl, protože není závislý na domácím HDP a k ekonomickému zpomalení ve světě v letech 1997 a 1998 nedošlo. K druhému poklesu importu došlo v roce 2005, tento pokles importu nemohl být způsoben poklesem HDP (v roce 2005 vrostl HDP o 6,3%). Podle mého názoru nebyl tento pokles způsoben ani vlivem měnového kurzu. 47

Česká koruna v roce 2005 (stejně jako v předcházejících letech) posilovala vůči Euru i Americkému dolaru (Graf 1 a Graf 2), tento vývoj by měl spolu s růstem HDP podpořit růst importu a ne jeho pokles. Možným vysvětlením tohoto jevu je zapojení se České republiky do vnitřního trhu Evropské unie (podrobněji v podkapitole 5.3.3). Tabulka 10 ukazuje vývoj transformačního výkonu ekonomiky. Jde o vyjádření hodnoty přidané v ekonomice k dováženým surovinám (Fojtíková, 2008). Transformační výkon české ekonomiky se v čase zvětšuje. To je dáno růstem produktivity práce a také pozitivním růstem směnných relací (od roku 1995 o 8,9 %), za domácí prodané výrobky a služby je možno nakoupit více zahraničních výrobků a služeb (ceny dovozu vzrostly celkově od roku 1995 o 6,6 %, ceny vývozu o 15,7 %). Česká republika dováží suroviny a vyváží hotové výrobky s přidanou hodnotou, mezinárodní obchod hraje důležitou úlohu v ekonomickém vývoji ČR. Tabulka 11 - Směnné relace (%), Transformační výkon ekonomiky (mld. Kč) 1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

Ceny vývozu zboží

7,3

1,0

5,2

4,3

-0,9

6,3

0,4

-6,7

Ceny dovozu zboží

5,7

1,4

5,1

-2,7

1,8

12,0

-1,5

-8,5

Směnné relace

1,5

-0,4

0,1

7,2

-2,7

-5,1

1,9

2,0

Směnné relace kumulativně

1,5

1,1

1,2

8,4

5,7

0,6

2,5

4,5

111,1

132,9

281,5

313,8

396,5

420,1

508,7

641,3

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Ceny vývozu zboží

0,9

3,7

-1,5

-1,2

1,3

-4,6

0,2

-1,0

Ceny dovozu zboží

-0,3

1,6

-0,5

0,3

-1,0

-3,3

-3,5

2,0

Směnné relace

1,2

2,1

-1,0

-1,5

2,3

-1,3

3,8

-2,9

Směnné relace kumulativně

4,5

6,6

5,6

4,1

6,4

5,1

8,9

6,0

Transformační výkon ekonomiky (mld. Kč)

Transformační výkon 715,70 844,30 979,80 1002,80 1096,90 1392,10 1471,10 1949,71 ekonomiky (mld. Kč) Zdroj: vlastní výpočet, ČSÚ

48

Obecně se soudí, že Česká republika je otevřenou ekonomikou. V Tabulce 11, která je níže je provedeno srovnání ČR s ostatními členskými státy EU, USA a Japonskem. Pro srovnání je použit podíl obratu zahraničního obchodu (export+import) na HDP, který je lepším měřítkem otevřenosti než samotný podíl exportu nebo importu na HDP. V případě malých zemí zaměřených na cestovní ruch (Kypr, Malta) je mezi oběma podíly velký rozdíl, který u průmyslově zaměřených zemí nenastává (Novotný, 2009). Tabulka 12 - Otevřenost ekonomik členských států EU, USA a Japonska (zvýraznění doplněno autorem) GEO/TIME

2009

2005

2000

1995

European Union (27 countries) 72%

74%

72%

58%

Belgium

143% 156% 154%

127%

Bulgaria

104%

106%

91%

Czech Republic

133% 141% 130%

106%

Denmark

91%

93%

87%

71%

Germany

77%

77%

66%

47%

Estonia

123% 162% 173%

144%

Ireland

166% 152% 183%

141%

Greece

49%

54%

63% není k dispozici

Spain

49%

57%

61%

45%

France

48%

53%

56%

44%

Italy

48%

52%

53%

48%

Cyprus

85%

99%

110%

100%

Latvia

89%

110%

90%

86%

Lithuania

111% 122%

96%

106%

Luxembourg

302% 286% 279%

192%

Hungary

150% 134% 149%

90%

Malta

148% 160% 195%

179%

Netherlands

131% 131% 135%

113%

Austria

97%

71%

96%

104%

91%

49

Poland

79%

75%

61%

44%

Portugal

63%

65%

69%

61%

Romania

68%

76%

71% není k dispozici

Slovenia

115% 125% 111%

102%

Slovakia

141% 157% 143%

113%

Finland

72%

79%

78%

66%

Sweden

90%

89%

87%

73%

United Kingdom

58%

56%

57%

57%

Iceland

97%

76%

74%

67%

United States

25%

26%

26%

23%

Japan

25%

27%

21%

17%

Zdroj: vlastní výpočty, Eurostat

V tabulce 12 je Česká republika vyznačena modře, více otevřené ekonomky jsou vyznačeny zeleně. Nejotevřenější ekonomikou v Evropské unii je Lucembursko. ČR byla po většinu sledovaného období šestou nejotevřenější ekonomikou EU. Otevřenost české ekonomiky se v čase zvětšovala (1995 = 106% HDP, 2009 = 133% HDP, tj nárůst o 25,5 procenta). Otevřenost ekonomiky ČR je srovnatelná s Nizozemím, ale je vyšší než otevřenost tradičně proexportně orientovaných velkých ekonomik jako jsou Německo nebo Japonsko. ČR je po celé období otevřenější ekonomikou než EU. Lze konstatovat, že ČR je otevřenou ekonomikou.

50

Tabulka 13 - Velikost HDP členských států EU, USA a Japonska (mil. EUR, zvýraznění doplněno autorem) GEO/TIME 2010 2005 2000 1995 European Union (27 countries) 12 034 174 11 070 488 9 208 546 7 016 565 Belgium 349 122 302 845 252 216 217 281 Bulgaria 35 558 23 256 14 035 10 019 Czech Republic 145 661 100 190 61 495 42 268 Denmark 229 213 207 367 173 598 139 129 Germany 2 432 382 2 242 200 2 062 500 1 929 422 Estonia 13 846 11 182 6 160 2 889 Ireland 155 491 162 314 105 018 51 291 Greece 232 767 194 819 137 930 100 717 Spain 1 052 773 908 792 630 263 456 495 France 1 946 564 1 726 068 1 441 372 1 200 919 Italy 1 553 350 1 429 479 1 191 057 861 118 Cyprus 17 226 13 659 10 079 7 074 Latvia 16 698 13 012 8 496 3 793 Lithuania 25 820 20 870 12 377 5 146 Luxembourg 39 889 30 282 22 001 15 811 Hungary 96 527 88 574 51 411 34 922 Malta 5 914 4 794 4 221 2 754 Netherlands 585 318 513 407 417 960 320 502 Austria 279 607 243 585 207 529 182 268 Poland 352 273 244 420 185 714 106 363 Portugal 170 747 153 729 127 008 89 704 Romania 123 388 79 802 40 651 není k dispozici Slovenia 35 800 28 758 21 435 15 928 Slovakia 65 884 38 462 22 029 14 967 Finland 176 132 157 307 132 110 99 974 Sweden 336 893 298 353 268 253 193 912 United Kingdom 1 703 504 1 833 954 1 602 240 884 744 Iceland 9 295 13 124 9 421 5 361 United States 11 118 549 10 158 669 10 774 686 5 668 706 Japan 4 126 863 3 666 309 5 056 700 4 025 330

Zdroj: Eurostat

Tabulka 13 ukazuje absolutní velikost HDP vytvořeného na území členských států EU, USA a Japonska. ČR je vyznačena šedě, zelená barva patří státům s nižším HDP než má Česká republika. ČR je šestnáctou největší ekonomikou EU, není tedy ani malou ani velkou ekonomikou. V rámci EU ČR řadíme mezi střední ekonomiky. Domnívám se, že v celosvětovém měřítku nebude pozice České republiky výrazně odlišná.

51

5.3.1 Komoditní struktura zahraničního obchodu ČR

Účelem této podkapitoly je určit, které komodity tvoří český zahraniční obchod, jaký je jejich podíl na zahraničním obchodu ČR (je některá ze skupin výrazně dominantní tak, aby se její změny projevily na celkovém vývoji obchodní bilance?). Komoditní a teritoriální strukturu sleduje Ministerstvo průmyslu a obchodu, které vydává ročenku zahraničního obchodu ČR. Strukturou zahraničního obchodu se zabývá více studií například Fojtíková (Fojtíková, 2008), CzechTrade (CzechTrade, 2008). Ojedinělý je přístup ČNB (Benáček, Podpiera, Prokop, 2005), kde se zaměřili na odvětvovou strukturu ekonomiky (ptali se, které odvětví je dominantní) a pokusili se identifikovat klíčové odvětví pro zahraniční obchod. Pro účely této práce je vhodné rozčlenit ZO ČR podle jednotlivých druhů zboží a zjistit význam jednotlivých skupin. Zboží je členěno podle standardní mezinárodní obchodní klasifikace OSN (SITC). V závěru kapitoly bude výsledek analýzy komoditní struktury zahraničního obchodu konfrontován s výsledky výše uvedených studií. Komoditní struktura českého zahraničního obchodu je zobrazena v následujícím Grafu 6. Objemově největší položkou jsou Stroje a dopravní zařízení.

Jedná se o velmi různorodou skupinu výrobků např. dopravní

prostředky, průmyslové stroje, elektronika. Tato skupina tvořila více, něž 50% dovozu i vývozu České republiky. V druhé polovině devadesátých let převažovaly dovozy, lze to vysvětlit modernizací českých podniků. Začátkem nového tisíciletí se trend obrátil. Výrobní podniky již byly modernizovány, česká ekonomika byla schopna vyrábět konkurenceschopné výrobky (v roce 2009 je již velmi výrazný přebytek v této kategorii výrobků). Druhou největší skupinou byly Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu (také velmi různorodá skupina, obsahuje kožené výrobky, papír, textil, železné a neželezné výrobky). Vývoj této skupiny je podobný předešlé skupině, ale dosahované přebytky nejsou již tak výrazné. Neznamená to, že by tato skupina nebyla důležitá. Velkou část výrobků zařazených do této skupiny tvoří průmyslové polotovary.

52

Třetí největší skupinou je Průmyslové spotřební zboží (oděvy, obuv, prefabrikované budovy, nábytek, vědecké přístroje). Jedná se o skupinu běžného spotřebního zboží, které je poptáváno domácnostmi. Poměrně malý podíl na českém zahraničním obchodě zaujímají suroviny (Minerální paliva, maziva a příbuzné materiály a Suroviny nepoužívané s výjimkou paliv). V případě Minerálních paliv má ČR zápornou obchodní bilanci Benáček, Podpiera a Prokop (2005) uvádějí, že růst deficitů je zapříčiněn růstem cen ropy a výrobků z ní. Spotřeba měřená v objemových jednotkách dokonce klesala. Z nižšího podílu surovin na zahraničním obchodě lze usuzovat, že česká ekonomika se specializuje na výrobky s vyšší přidanou hodnotou (potvrzuje to i vývoj ukazatele Transformační výkon ekonomiky v Tabulce 11). Cihelková (Cihelková, 2007) dochází k podobnému závěru, usuzuje, že snížení podílu skupin SITC 2 a 3 (Suroviny nepouživatelné s výjimkou paliv a Minerální paliva, maziva a příbuzné materiály) dokumentuje nejen snížení surovinové náročnosti, ale i celkový pokles podílu českého dovozně náročného průmyslu na struktuře HDP.

53

Graf 6 -Komoditní struktura českého ZO, tříděno podle SITC (běžné ceny)


Objem není jedinou proměnnou sledovanou v případě zahraničního obchodu. Důležitá je i dynamika jednotlivých skupin. V případě růstu některé ze skupin výrobků bude velmi pravděpodobné, že se zvýšená poptávka v zahraničí projeví na produkčních kapacitách ČR (přesun zdrojů směrem k výrobě poptávaných výrobků). Naopak v případě dovozu zvyšující se objem dovážených výrobků bude vytlačovat české výrobky z trhu. Odvětví s velkým podílem na zahraničním obchodu a zároveň s velkou dynamikou růstu bude perspektivnější než jiná odvětví (např. s velkým objemem a malou dynamikou). Srovnání dynamiky a objemu jednotlivých tříd komodit umožní lépe pochopit a identifikovat klíčové skupiny zboží v zahraničním obchodu České republiky. Taková odvětví budou rozhodujícím činitelem v případě českého zahraničního obchodu.

54

Analýza je provedena pomocí následujících dvou grafů (Graf 7 a 8). Na horizontální ose je uveden procentní podíl na dovozu/vývozu (vypočítaný jako průměr podílu daných skupin výrobků na celkovém dovozu nebo vývozu za období 1995 až 2009) a na vertikální ose je zobrazena dynamika dané skupiny výrobků (průměr z meziročních změn podílů na dovozu nebo vývozu za léta 1995 až 2009). Graf 7 - Dynamika a objem dovozu


Nejrychleji rostoucí skupinou dovozu do ČR jsou Minerální paliva, která nezaujímají velký objem na celkovém dovozu. U Minerálních paliv došlo k výraznému nárůstu cen (ale ne objemu), proto je dynamika této skupiny tak vysoká (tak jak uvádějí Benáček, Podpiera a Prokop (2005)). Druhou nejvíce rostoucí skupinou dovozu jsou Stroje a dopravní prostředky. ČR je průmyslový stát, ale je také malou ekonomikou. Z toho vyplývá, že nemůže vyrábět všechny druhy zařízení nutných pro výrobu vlastních výrobků, proto musí stroje dovážet. S průmyslovou výrobou souvisí i 55

skupiny Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu a Chemikálie a příbuzné výrobky. Výrobky zařazené do těchto dvou kategorií jsou nutné pro další výrobu (např. kategorie Tržních výrobků obsahuje kovové polotovary). Velmi významná skupina je Průmyslové spotřební zboží, která představuje poptávku domácností po zahraničním zboží. Ve srovnání s požadavky průmyslu je poprávka domácností po importech třetinová. Dynamika dovozů převyšující v průměru 10 % ročně svědčí o rostoucí životní úrovni českého obyvatelstva. V českém importu dominují dovozy pro potřeby průmyslu (svým objemem i růstem) následované spotřebním zbožím poptávaným domácnostmi. Graf 8 - Dynamika a objem vývozu


V případě vývozu jsou vůdčí třídou Stroje a dopravní prostředky. Je to skupina s jednoznačně největším růstem i objemem. Stroje a dopravní 56

prostředky jsou určující skupinou celého českého exportu (zahraničního obchodu celkem pokud zohledníme i výsledky analýzy dovozu). Dominanci průmyslu podtrhuje ještě skupina Tržních výrobků, kterou je možné charakterizovat jako výrobu polotovarů. Českému exportu dominují průmyslově vyráběné výrobky. K podobnému závěru dopěli ve své analýze Benáček, Podpiera a Prokop (2005). Nezabývali se strukturou českého exportu členěnou podle klasifikace SITC, ale analyzovali změny obchodní bilance jednotlivých odvětví českého hospodářství (členění podle klasifikace CZ-NACE).

Výsledkem analýzy je určení odvětví české

ekonomiky, které má největší vliv na zahraniční obchod. Klíčovým činitelem v případě českého zahraničního obchodu je výroba strojů, elektroniky, optických přístrojů a dopravních prostředků. V klasifikaci SITC jsou odpovídajícími skupinami tyto skupiny: 7 – Stroje a dopravní prostředky 6 – Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu Na základě mé vlastní analýzy i analýzy provedené Benáčkem, Podpierou a Prokopem (2005) vyplývá, že skupiny výrobků s vyšší přidanou hodnotou společně dominují českému zahraničnímu obchodu (SITC 6, 7 a 8).

Třetí

nejvýznamnější skupinou je Průmyslové spotřební zboží, které reprezentuje poptávku zahraničních domácností po českém zboží (a rostoucí životní úroveň v zemích hlavních obchodních partnerů ČR). Z hlediska České republiky se jedná o průmyslovou výrobu (zpracovatelský průmysl, hlavně lehký průmysl například výroba obuvi, textilu, vědeckých přístrojů). Identifikace klíčových odvětví a zboží je velmi důležitá. Skupiny SITC 6,7 a 8 jsou průmyslově vyráběné výrobky. Průmysl v české ekonomice dominuje jak z pohledu podílu na tvorbě HDP (Graf 3) tak i v případě zaměstnanosti (Graf 4). Pokud má průmysl dominantní postavení v celé české ekonomice a průmyslově vyráběné výrobky dominují českému zahraničnímu obchodu, domnívám se, že změny „uvnitř“ odvětví průmyslu budou zapříčiněny změnami v zahraničním obchodě a tyto strukturální změny v průmyslu budou působit i na celou českou ekonomiku (jedním z příkladů může být přesun zaměstnanců do prosperujících oborů a jejich úbytek v neperspektivních odvětvích). Z hlediska 57

této diplomové práce je identifikace vztahu mezi zahraničním obchodem a strukturou průmyslu výhodnější než v případě celé ekonomiky, protože umožní identifikovat vazby, které nejsou při pohledu na celou ekonomiku patrné. Protože tyto změny probíhají v klíčovém odvětví české ekonomiky ovlivňují celkový výkon ekonomiky. Pro další analýzu nejsou vybrány všechny skupiny výrobků. Pomocí BCG matice jsou vybrány jen perspektivní skupiny výrobků (Tabulka 3, hvězdy a krávy). Jako hranice pro určení významných a nevýznamných skupin výrobků byla použita kritéria průměrného podílu na importu (exportu) a průměrná dynamika importu (exportu) za sledované období. Průměrná dynamika i podíl na importu i exportu byla 10 %. Pomocí upravené matice BCG byly vybrány následující skupiny výrobků (klasifikace SITC): • Import: o Hvězdy: 7

Stroje a dopravní prostředky

6

Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu

o Peněžní krávy: 5

Chemikálie

a

příbuzné

výrobky

jinde

neuvedené 8

Průmyslové spotřební zboží

• Export: o Hvězdy: 7


o Peněžní krávy: 6


8


Ještě před analýzou vlivu jednotlivých skupin na HDP ČR je nutno zohlednit jeden aspekt a to změnu struktury ZO. Následující Tabulka 14 ukazuje, jak se změnil podíl jednotlivých druhů zboží na ZO ČR. Výše vybrané skupiny výrobků jsou vyznačeny modrou barvou. Pro zařazení do analýzy vlivu na HDP 58

je nutné, aby vybrané skupiny výrobků skutečně vykázaly změnu ve struktuře ZO. Velmi výrazné změny dosáhly skupiny výrobků 6 Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu a 7 Stroje a dopravní prostředky. U skupiny 8 Průmyslové spotřební zboží byla změna podílu na celkovém ZO ČR nevýrazná, proto bude tato skupina vyřazena z další analýzy. Z analýzy je vyloučena i skupina 2 Suroviny nepoužívané s výjimkou paliv, protože její podíl na importu a exportu je v porovnání s jinými skupinami malý (Graf 7 a 8). Tabulka 14 - Změna podílu na ZO 1995-2009

Třídy SITC 0 Potraviny a živá zvířata 1 Nápoje a tabák

Změna podílu na ZO 1995-2009 (v p.b.) Import Export -0,1746 -1,3047 -0,1077 -0,0432

2 Suroviny nepouživatelné s výjimkou paliv

-2,2155

-2,5595

3 Minerální paliva, maziva a příbuzné materiály

1,3316

-0,6983

-0,0303

-0,0374

Chemikálie a příbuzné výrobky jinde neuvedené

-0,6314

-3,0259


-2,4263

-14,5309


4,1040

23,0589


0,1235

-0,8680

Komodity a předměty obchodu jinde nezatříděné

0,0269

0,0090

4 Živočišné a rostlinné oleje, tuky a vosky 5 6 7 8 9

Zdroj: ČSÚ, vlastní výpočet

5.3.2 Teritoriální struktura zahraničního obchodu ČR

Po analýze komoditní struktury zahraničního obchodu následuje analýza teritoriální, jejímž účelem je identifikovat hlavní obchodní partnery ČR (země nebo uskupení zemí). Po obnovení demokracie došlo v ČR k významné změně také v oblasti obchodní politiky. Trhy, na které Československo vyváželo své výrobky se vlivem politických změn zhroutily (Tomeš a kol., 2008). Došlo k přeorientování ze zemí, které byly členy RVHP k vyspělým tržním ekonomikám. Mělo to za následek modernizaci českého průmyslu, protože na vysoce rozvinutých trzích vyspělých tržních ekonomik byly větší nároky na kvalitu než v bývalém východním bloku (tento vývoj potvrzuje deficit obchodní bilance v případě Strojů a dopravních zařízení dosažený v roce 1995, Graf 6). 59

Podíly jednotlivých uskupení zemí na českém zahraničním obchodu jsou zobrazeny v následujícím Grafu 9. Vyspělými tržními ekonomikami jsou myšleny země EU, ESVO a ostatní vyspělé tržní ekonomiky (Andorra, Austrálie, Faerské ostrovy, Gibraltar, Grónsko, Izrael, Japonsko, Jihoafrická republika, Kanada, Kypr, Malta, Nový Zéland, San Marino, Spojené státy, Turecko, Svatý stolec). Ostatní státy jsou Čína, Kuba, Laos, Mongolsko, Severní Korea, Vietnam. Evropské tranzitivní ekonomiky jsou ekonomiky bývalého východního bloku a Jugoslávie. Rozvojové ekonomiky jsou všechny zbývající státy, které nejsou zahrnuty v některé z předešlých skupin. Graf 9- Teritoriální struktura zahraničního obchodu ČR


Největší podíl na českém zahraničním obchodě zaujímají vyspělé tržní ekonomiky. Pro lepší představu je tato skupina grafu rozdělena ještě na EU 60

(platí vždy složení EU v tom příslušném roce) a ostatní vyspělé tržní ekonomiky. Je zřejmé, že obchod s členskými státy EU dominuje českému zahraničnímu obchodu. Podíly ostatních skupin zemí jsou malé (nedosahují ani deseti procent) s výjimkou Evropským tranzitivních ekonomik a SNS v roce 1995. Většina těchto zemí vstoupila do EU společně s českou republikou, proto je význam této skupiny zemí v roce 2005 už malý, ale současně se ještě více zvýšil podíl EU na českém zahraničním obchodu. S vyspělými tržními ekonomikami má ČR aktivní obchodní bilanci, obchodní bilance s EU je aktivní od roku 2001 (Fojtíková, 2009). S ostatními skupinami zemí má ČR pasivní obchodní bilanci. Domnívám se, že je to způsobeno zejména charakterem dovozů z těchto zemí (většinu dovozů tvoří suroviny, např. ropa a zemní plyn dovážený z Ruska). Tabulka 15 Zahraniční obchod ČR podle zemí 2009(mil.Kč, běžné ceny) Pořadí

Obrat

1.

Německo

2.

Slovensko

3.

Vývoz 1 215 204

Dovoz

Německo

688 907

Německo

526 297

299 219

Slovensko

191 638

Čína

198 998

Polsko

250 665

Polsko

124 026

Polsko

126 639

4.

Čína

214 853

Francie

120 156

Slovensko

107 581

5.

Francie

196 938

Spojené království 104 913

Rusko

102 417

6.

Itálie

180 257

Rakousko

Itálie

86 866

7.

Rakousko

172 687

Itálie

93 391

Francie

76 782

8.

Rusko

152 009

Nizozemsko

82 476

Rakousko

72 409

9.

Nizozemsko

148 981

Belgie

54 449

Nizozemsko

66 505

10.

Spojené království

147 942

Maďarsko

54 420

Japonsko

62 435

100 278

Zdroj: ČSÚ

Tabulka 15 zobrazuje pořadí deseti nejvýznamnějších obchodních partnerů české republiky v roce 2009 (sestaveno ČSÚ). Při porovnání obratu, který reprezentuje veškerou obchodní výměnu mezi státy, najdeme v první desítce osm zemí, které jsou členy EU. Z nečlenských zemí zaujímají významné místo Čína a Rusko. Výsadní postavení náleží Německu. Obrat obchodu s Německem je více než čtyřikrát větší než s druhým Slovenskem. Obchodní výměna s Německem tak zcela dominuje českému zahraničnímu obchodu. 61

V případě vývozu je dominance členských zemí ještě výraznější, žádná z nečlenských zemí se do první desítky nedostala. To potvrzuje závěry, které jsou uvedeny výše, český zahraniční obchod je orientován na země EU. Mezi významné obchodní partnery v případě dovozu patří mimo členské země EU také Čína, Rusko a Japonsko. V případě Ruska tvoří většinu dovozů suroviny. U zbývajících dvou státu je struktura dovozu podobná celkové struktuře dovozu české ekonomiky (Graf 6). Závěrem této podkapitoly konstatuji, že hlavními obchodními partnery České republiky jsou vyspělé tržní ekonomiky. Mezi nimi zaujímají dominantní místo členské státy Evropské unie. Z členských zemí EU jsou nejdůležitějšími obchodními partnery ČR Německo, Slovensko a Polsko. K podobnému závěru dochází i jiní autoři např. Fojtíková (Fojtíková, 2009).

5.3.3 Zahraniční obchod ČR a vstup do EU

Dne 1. Května 2004 (MZV ČR, 2003) se Česká republika spolu s dalšími devíti zeměmi stala členem Evropské unie. Z hlediska vlivu na ZO je důležité, že datem vstupu se do EU se stala ČR součástí jednotného vnitřního trhu EU. České výrobky od tohoto data musí splňovat podmínky (technické, hygienické a jiné) pro vstup na společný trh, čeští vývozci a výrobci na jednotném vnitřním trhu mohou využít odpočtu DPH, neplatí cla… Následující Graf 10 ukazuje bezprostřední změny ve velikosti českého importu a exportu po vstupu do EU. Na vodorovné ose jsou zachycena jednotlivá čtvrtletí, na svislé ose je velikost importu a exportu v milionech Korun českých. Vstup ČR do EU je jasně parný zlom v roce 2004. Lze tady konstatovat, že vstup ČR do EU vedl ke „skokovému“ nárůstu ZO ČR v roce 2004 a aktivní platební bilanci od roku 2005.

62

Graf 10 - Vstup do EU, vliv na ZO (krátkodobý pohled)

Zdroj: ČSÚ

Graf 11 zachycuje vliv vstupu ČR do EU z dlouhodobého pohledu. Dlouhodobě se vliv vstupu ČR do EU projevil na ZO dvěma skutečnostmi: •

Obchodní bilance se stala aktivní.

•

Růst objemu exportu a importu byl větší, tj. obě křivky

jsou po roce 2004 výrazně strmější než v předešlých letech. Zejména druhá skutečnost je významná, protože s růstem celkového objemu exportu a importu se zvětšoval i jeho podíl na HDP České republiky (Graf 5). Graf 11 - Vstup ČR do EU, vliv na ZO (dlouhodobý pohled)

Zdroj: ČSÚ

63

5.4

Dílčí závěry Na základě poznatků z této kapitoly lze konstatovat, že Česká republika je malá, otevřená ekonomika s vysokým podílem ZO na HDP, plovoucím měnovým kurzem (od května 1997), trvale nízkou mírou inflace (od 1999), ale rostoucím veřejným zadlužením (hlavní příčinu je nutné hledat v rostoucích vládních deficitech). Největší podíl na tvorbě českého HDP i na zaměstnanosti zaujímá průmysl. Jeho podíl na obou veličinách se pohybuje okolo 30%. Druhou nejvýznamnější složkou HDP je obchod, který za průmyslem mírně zaostává. V případě zaměstnanosti je významná ještě skupina služeb (zejména státní správa). Struktuře HDP

odpovídá i komoditní

struktura ZO ČR.

Nejvýznamnějšími skupinami výrobků jsou (členěno podle SITC): • 7

Stroje a dopravní prostředky,

• 6

Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu,

• 5

Chemikálie

a

příbuzné

výrobky

jinde

neuvedené, Mezi nejdůležitější obchodní partnery ČR patří sousední země. Po vstupu do EU došlo k výraznému nárůstu objemu ZO zapříčiněnému zapojením ČR do jednotného vnitřního trhu EU.

64

6. Vlastní práce a výsledky Tato část diplomové práce je rozdělena do dvou tematických okruhů. První z nich se zaměřuje na ekonometrickou analýzu faktorů ovlivňujících zahraniční obchod České republiky (funkční formy jsou uvedeny v kapitole 4, v podkapitole 4.4). Druhý tematický okruh se zaměřuje na nejvýznamnější změny ve struktuře českého zahraničního obchodu a na dopad těchto změn na HDP a zaměstnanost (vybrané strukturální změny jsou uvedeny v podkapitole 5.3.1, Tabulka 14). Časové řady použité na ekonometrickou analýzu jsou většinou použity z databáze ARAD České Národní Banky. Další data byla získána z databází ČSÚ, Eurostat a WTO (více v přílohách s daty jednotlivých modelů – Příloha 4). Jednotlivé časové řady jsou před provedením ekonometrické analýzy sezónně očištěny. Sezónní očištění je nutné protože většina data (kromě cel) použitých v ekonometrické analýze je čtvrtletních (v reálném vyjádření) a tím vzniká zkreslení (projevuje se sezónnost proměnných). Technicky je očištění provedeno pomocí procedury X-12 – ARIMA. Tato metoda aplikuje několikrát po sobě na analyzovanou řadu klouzavé průměry různé délky a dokonale řadu očistí od sezónní složky. Očištění časových řad stejně jako celá ekonometrická analýza je provedena v programu Gretl.

6.1

Analýza vlivů působících na český zahraniční obchod Pro analýzu jsou použita čtvrtletní data z let 1996-2010, tj. 56 pozorování.

Data byla získána z databáze ARAD ČNB – M, X, REER, i, G, NX, Eurostatu – YCR, YEU a WTO – všechna cla (cDDEU,cDDSV,cDZ). Analýza mezinárodního vytěsňovacího efektu je provedena na kratší časové řadě 2002-2010, tj. 32 pozorování. Důvodem je předpoklad flexibilního měnového kurzu (splněno od 1997) a nedostupnost potřebných dat starších než z roku 2002.

65

6.1.1 Keynesiánský model – Import

Model vycházející z tradičního keynesiánského pojetí zahraničního obchodu (vychází z rovnice rovnice 4.5) má následující podobu:

kde Y představuje důchod vytvořený v ČR za dané období, REER je reálný efektivní kurz CZK vypočítaný podle metodiky ČNB uvedené v Příloze 3, cDD představuje dovozní cla do České republiky (v modelu rozdělené na svět a EU, data jsou získaná z databáze WTO) a M (Graf 12) představuje velikost importu do ČR. Znaménka nad příslušnými proměnnými představují očekávaný vliv na M, pokud se daná proměnná zvětší o jednotku. Data potřebná k testování tohoto modelu jsou uvedena v Příloze 4. Průběh časových řad je vykreslen v následujících grafech. Červená křivka zobrazuje původní hodnoty, modrá sezóně očištěná data. Graf 12- Sezónně očištěné a neočištěné hodnoty M

Zdroj: ČNB (databáze ARAD), upraveno v programu Gretl

Graf 13 ukazuje průběh Y (HDP) ČR. Časová řada je až do roku 2008 rostoucí. Pokles po roce 2008 je způsoben světovou finanční krizí, která měla vliv i na ČR.

66

Graf 13 - Sezónně očištěné a neočištěné hodnoty YCR


Hodnoty REER zobrazuje Graf 14. Křivky sezónně očištěných a neočištěných hodnot jsou skoro totožné. Původní datová řada neočištěných hodnot byla získána jako čtvrtletní průměry měsíčních hodnot REER, proto řada sezónně očištěných hodnot přiléhá k původní časové řadě. Graf 14 - Sezónně očištěné a neočištěné hodnoty REER


V případě cel (Graf 15) nebylo provedeno sezónní očištění dat, docházelo by ke zkreslení (v letech těsně po vstupu ČR do EU by po očištění bylo clo dokonce záporné). Data byla získána z databáze WTO jako průměrná výše cla na dovážené zboží do ČR. Po vstupu do EU se ČR připojila i k jednotnému vnitřnímu trhu, proto jsou použity dvě časové řady pro cla, které se liší právě od data vstupu ČR do EU.

67

Graf 15 - Dovozní cla do ČR

Zdroj: WTO


Před samotným testováním Grangerovy kauzality pomoví F testu je nutné nejdříve prověřit stacionaritu časových řad. Prověřování stacionarity časových řad se provádí pomocí rozšířeného Dickey – Fullerova testu (ADF test). Výsledky tohoto testu jsou uvedeny v Tabulce 16.

68

Tabulka 16 - ADF pro Keynesiánský model - import

Testová t statistika p - hodnota Test bez konstanty M 1,88082 0,9861 Y CR 1,77840 0,9823 REER 1,66298 0,9771 -1,50724 0,1237 cDDEU -1,71735 0,0815 cDDSV Test s konstantou M -0,45928 0,8966 Y CR -0,07956 0,9499 REER -0,61031 0,8661 -0,90949 0,7859 cDDEU -1,22318 0,6668 cDDSV Test s konstantou a trendem M -2,92021 0,1559 Y CR -2,56640 0,2960 REER -4,33590 0,0027 -2,11830 0,5350 cDDEU -1,89003 0,6597 cDDSV Test s konstantou 1. diferenceM -4,64319 0,000103 1.difernece Y CR -3,18003 0,021200 1.diference REER -5,72140 5,44E-07 2,90E-06 -5,39920 1. diference cDDEU -5,52619 1,52E-06 1.diference cDDSV Model

Zdroj: ČNB, WTO, výpočty provedeny v programu Gretl

Z výsledku vyplývá, že při testování ADF testem bez konstanty i s konstantou je pro všechny testované časové řady nulová hypotéza na 5% hladině významnosti nezamítnuta, testované časové řady jsou nestacionární. V případě testu s konstantou a trendem je řada REER stacionární, ostatní řady jsou opět nestacionární. Znamená to, že řada REER je stacionární kolem trendu. V dalším postupu je ale třeba, aby časové řady byly stacionární kolem nuly, proto je DF test diferencí časových řad proveden ve variantě s konstantou. Protože původní časové řady jsou nestacionární kolem nuly je nutné je nejprve stacionarizovat pomocí první diference (je možné použít i jiné metody jako diference vyšších řádů nebo logaritmické diference nebo transformace). Výsledky testování časových řad 1.diference jsou uvedeny také v Tabulce 15. Pro všechny časové řady je nulová hypotéza zamítnuta, řady jsou stacionární (phodnota je menší než uvažovaná 5% hladina významnosti). 69

Další krok nutný pro testování Grangerovy kauzality je určení optimálního řádu zpoždění. K tomu slouží výpočet Akaikeho a Schwarzova informačního kritéria. Tato kritéria jsou spočtena až do 4.řádu zpoždění na rovnici neomezené regrese

pro proměnnou Y. Pro ostatní

proměnné byly sestaveny obdobné rovnice. Zkoumané časové řady jsou čtvrtletní. Zpoždění vyšších řádů by mohlo vést ke ztrátě informací. Výsledky jsou uvedeny v Tabulce 17, ukazují optimální řád zpoždění zjištěný pro každou proměnnou (podrobně včetně tabulek informačních kritérií v Příloze 5). Tabulka 17 - Informační kritéria, Keynesiánský model - import

Řád zpoždění 1 2 3 4

YCR

REER

cDDEU

cDDSV


Nejlepším řádem zpoždění je ten, kde informační kritérium dosahuje nejnižší hodnoty. Pro proměnou YCR je optimální 3.řád zpoždění, pro ostatní proměnné 1.řád zpoždění. F test je vypočten pro každou proměnnou s optimálním řádem zpoždění (na časových řadách 1.diferencí). Výsledek testu je uveden v Tabulce 18. Tabulka 18 - Grangerova kauzalita, Keynesiánský model - import

Proměnná Testová F statistika Kritická hodnota Fc YCR 5,144693 3,04887 REER 0,328056 3,94774 0,958287 3,94774 cDDEU 0,521008 3,94774 cDDSV

p - hodnota 0,001468 0,721722 0,389860 0,596823


Pokud je testová statistika menší než kritická hodnota Fc není možné zamítnout nulovou hypotézu Grangerovy kauzality, změny nezávislé proměnné nevysvětlují změny závislé proměnné. Příslušná p-hodnota značí s jakou váhou je nulová hypotéza nezamítnuta (1 = váha 100%). Z dat v Tabulce 18 vyplívá, že změny uvažovaných proměnných REER, cDDEU a cDDSV nevysvětlují změny v importu ČR. Změny proměnné YCR ovlivňují změny proměnné M. Následuje analýza typu kauzality mezi oběma proměnnými. Na proměnné je použit F test

70

pro zjištění povahy kořenů (koeficientů) modelu, jsou-li kořeny modelu simultánně nulové je nezamítnuta nulová hypotéza Y neovlivňuje M. V případě simultánně nenulových koeficientů je nezamítnuta hypotéza H1 : Y ovlivňuje M. Výsledky analýzy jsou uvedeny v Tabulce 19. Tabulka 19 - Směr Grangerovy kauzality, import

Model YCR=f(M) M=f(YCR)

Testová F statistika Kritická hodnota Fc 5,1446 3,37391 1,0118 3,37391


V případě prvního modelu YCR=f(M) je vypočtená testová F statistika vyšší než kritická hodnota. Nulová hypotéza je tedy nezamítnuta (kořeny rovnice jsou simultánně nulové). Pro druhý model M=f(YCR) je zjištěná F statistika nižší než kritická hodnota, nezamítnuta je hypotéza H1 (kořeny rovnice nejsou simultánně nulové). Kauzalita působí směrem od YCR k M, neboli výše důchodu vytvořeného v ČR ovlivňuje velikost importu do ČR.


Kointegrace časových řad je testována pomocí Engle-Grangerova testu. Test předpokládá nestacionaritu časových řad. Test je proveden pro funkční formu . Kointegrační analýzu má smysl provádět pouze pro nestacionární časové řady. Jak ukazuje Tabulka 16 všechny uvažované časové řady jsou nestacionární. Výsledky kointegrační analýzy jsou zobrazeny v následující Tabulce 20. Tabulka 20 - Engle-Grangerův kointegrační test, Keynesiánský model - import

Testová t statistika p - hodnota -3,43129

0,3587


71

Výsledná p-hodnota testovaných reziduí je vyšší než 5% hladina významnosti. Nulovou hypotézu nelze zamítnout. Testované časové řady nejsou kointegrované. Kointegrační test ukázal, že se jedná o nekointegrované časové řady proto je pro další analýzu nutné použít první diference uvažovaných časových řad. Kointegrační regrese je dále provedena pomocí metody nejmenších čtverců (OLS), kdy je jako závislá proměnná zvolena časová řada 1.diferencí M, nezávislé proměnné jsou 1.diference časových řad YCR,REER, cDDEU, cDDSV. Výsledky pro funkční formu

jsou

uvedeny v Tabulce 21. Tabulka 21 - Výsledky kointegrační analýzy, Keynesiánský model - import

Model Konstanta 1.difernece Y CR 1.diference REER 1. diference cDDEU 1.diference cDDSV

Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 3938,31 3,1130 0,0031 -0,20460 -1,1770 0,2448 -839,897 -1,7010 0,0951 -6501,22 -0,5344 0,5954 -570,469 -0,1698 0,8658


Z výše uvedené Tabulky 21 je zřejmé, že parametry všech uvažovaných nezávislých proměnných jsou při 5% hladině významnosti statisticky nevýznamné, tz. 1. diference YCR, REER, cDDEU a cDDSV nepomáhají vysvětlit 1. diference řady M. Lze konstatovat, že při 5%8 hladině významnosti neexistuje mezi 1.diferencí importu (M) a 1.diferencí důchodu vytvořeného v ČR (YCR) ani dalšími proměnnými závislost. Žádná z uvažovaných proměnných neovlivňuje český import.

8

Kdyby byla zvolena vyšší hladina významnosti (10%) pak by 1.diference REER vysvětlovaly změny v časové řadě 1.diferencí M. Ekonomická interpretace výsledku z Tabulky 19 by potom byla následující. Se zvýšením REER o jednotku (v případě 1.diferencí o 1%) dojde k poklesu M o 839,897 mil. CZK.

72

6.1.2 Keynesiánský model – Export

Druhý z modelů vycházejících z tradičního Keynesiánského modelu zkoumá závislost českého exportu na vybraných proměnných. Model vychází z rovnice 4.6.

,kde X je export zboží z ČR (Graf 18 ). YEU představuje důchod vytvořený v EU. EU byla vybrána, protože je nejvýznamnějším obchodním partnerem ČR (Graf 9, Tabulka 14). Je uvažován stav členských států v roce 2005. REER jsou reálné měnové kurzy podle metodiky ČNB a cDZ jsou dovozní cla do EU z ČR (podle databáze WTO). Data potřebná k testování tohoto modelu jsou uvedena v Příloze 4. Průběh časové řady REER je zobrazen v Grafu 14. Graf 16 - Dovozní cla do EU

Zdroj: WTO

Dovozní cla do EU (Graf 16) jsou průměrnou výší cel v daném období, od přistoupení ČR k EU není clo uvažováno.

73

Graf 17 - Sezónně očištěné a neočištěné hodnoty YEU

Zdroj: Eurostat, upraveno v programu Gretl

Vývoj YEU (Graf 17) je podobný jako v případě YCR, kdy nejprve do roku 2008 roste a poté následuje dočasný pokles vyvolaný světovou finanční krizí. Graf 18 - Sezónně očištěné a neočištěné hodnoty X



Ověření stacionarity časových řad modelu je provedeno pomocí standardního ADF testu. Výsledky jsou zobrazeny v Tabulce 22.

74

Tabulka 22 - ADF pro Keynesiánský model - export

Testová t statistika p - hodnota Test bez konstanty X 2,02342 0,9902 Y EU (2005) 2,11999 0,9923 REER 1,66298 0,9771 -1,74747 0,0765 cDZ Test s konstantou X -0,59833 0,8687 Y EU (2005) -1,32598 0,6197 REER -0,61031 0,8661 0,7518 -1,01046 cDZ Test s konstantou a trendem X -2,42952 0,3640 Y EU (2005) -2,17844 0,5011 REER -4,33590 0,0027 -1,95163 0,6270 cDZ Test s konstantou 1. diference X -4,60285 0,000123 1.difernece Y EU (2005) -3,48797 0,008331 1.diference REER -5,72140 5,44E-07 -5,47811 1,94E-06 1.diference cDZ Model

Zdroj: ČNB, Eurostat, WTO, výpočty provedeny v programu Gretl

Při testu s konstantou i bez konstanty jsou všechny časové řady nestacionární. V případě testu s konstantou a trendem lze u řady REER zamítnout nulovou hypotézu na 5% hladině významnosti, řada je stacionární kolem trendu. Stacionární řady jsou získány pomocí prvních diferencí. U nově získaných časových řad jsou nulové hypotézy na 5% hladině významnosti zamítnuty (Tabulka20). Optimální řád zpoždění je zjištěn pro každou proměnnou pomocí Akaikeho a Schwarzova informačního kritéria na odpovídající rovnici neomezené regrese. Výsledky testů jsou uvedeny v Tabulce 23 (podrobně v Příloze 5).

75

Tabulka 23 - Informační kritéria, Keynesiánský model - export

Řád zpoždění

YEU

REER

cDZ

1 2 3 4 Zdroj: ČNB, Eurostat, WTO, výpočty provedeny v programu Gretl

Pro všechny uvažované proměnné je optimální zpoždění řádu 1 (Tabulka 23). Výpočet F testu je proveden s odpovídajícím zpožděním pro každou proměnnou na řadách 1.diferencí všech proměnných – Tabulka 24. Tabulka 24 - Grangerova kauzalita, Keynesiánský model - export

Proměnná YEU REER

cDZ

Testová F statistika Kritická hodnota Fc p - hodnota 18,99564 3,94774 5,34e-07 0,156895 3,94774 0,855175 0,357478

3,94774

0,701051


Testová F statistika je nižší než kritická hodnota Fc v případě REER a cDZ. Výše příslušné p-hodnoty potvrzuje nezamítnutí nulové hypotézy. REER ani cDZ nevysvětlují změny X. V případě YEU je situace odlišná F statistika je výrazně vyšší než Fc, nízká p- hodnota značí zamítnutí nulové hypotézy. Mezi YEU a X existuje kauzalita. Stejně jako v případě importu je třeba ověřit ještě směr kauzality, hodnoty k tomu potřebné se nacházejí v Tabulce 25. Tabulka 25 - Směr Grangerovy kauzality, export

Model YEU=f(X) X=f(YEU)


Zdroj: ČNB, Eurostat, výpočty provedeny v programu Gretl

Pro model YEU=f(X) byly zjištěny simultánní nulové kořeny, pro druhý model nenulové. Kauzalita tedy směřuje od YEU k X. Jinými slovy velikost důchodu vytvořeného v EU ovlivňuje velikost českého exportu do EU.

76


V tabulce 22 byla prokázána nestacionarita časových řad M, YEU, REER a cDZ, proto má smysl provést EG kointegrační test. Test byl proveden pro funkční formu

Výsledky testu jsou uvedeny v Tabulce 26.

Tabulka 26 - Engle-Grangerův kointegrační test, Keynesiánský model - export

Testová t statistika p - hodnota -2,46061 0,7002 Zdroj: ČNB, Eurostat, WTO, výpočty provedeny v programu Gretl

Vypočtená p-hodnota je vyšší než požadovaná 5% hladina významnosti, nulovou

hypotézu

nelze

zamítnout.

Testované

časové

řady

nejsou

kointegrované. Protože časové řady nejsou kointegrované je kointegrační regrese prováděna na 1.diferencích zvolených časových řad. Ověření je provedeno pomocí OLS. Jako závislá (ověřovaná) proměnná je zvolena časová řada exportu – M. Nezávislými proměnnými jsou časové řady YEU, REER, cDZ. Výsledky kointegrační analýzy pro funkční formu

jsou

uvedeny v Tabulce 27. Tabulka 27 - Výsledky kointegrační analýzy, Keynesiánský model - export

Model Konstanta 1.difernece Y EU (2005) 1.diference REER 1.diference cDZ

Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 768,0800 0,6025 0,5494 0,101429 2,7300 0,0085 -79,12310 -0,1704 0,8653 -1201,760 -0,9292 0,3569


Z výsledků OLS metody vyplývá, že 1.diference REER a 1.diference cDZ jsou statisticky nevýznamné (p-hodnota je vyšší než požadovaná 5% hladina významnosti). Zmíněné časové řady neovlivňují časovou řadu reprezentující český export. Naproti tomu 1.difernce časové řady YEU jsou statisticky významné a ovlivňují 1.diference časové řady M. Interpretace získaných hodnot je

77

následující. Jestliže se HDP (YEU) EU zvýší o 0,1 mil. EUR zvýší se český export do EU o 1.mil CZK. Český export tedy neovlivňují reálné měnové kurzy (REER) a dovozní cla (cDK), ale je naopak ovlivňován vývojem HDP EU.

6.1.3 Vliv úrokové sazby na zahraniční obchod České republiky

Na zahraniční obchod může velmi významně působit i velikost domácí úrokové sazby, která dále ovlivňuje nominální devizový kurz. V této části práce bude testován vliv úrokové sazby na import a export České republiky. Bude testována pravdivost modelů odvozených v kapitole čtvrté této práce (konkrétně rovnice 4.8 a 4.9). (4.8) (4.9) ,kde M je import do ČR, X je export, i je domácí úroková sazba. Jako reprezentant domácí úrokové sazby byla vybrána sazba PRIBOR, která je na rozdíl od sazeb vyhlašovaných ČNB určována trhem. Sazba PRIBOR je sazba, za kterou jsou české banky ochotny půjčovat prostředky jiným bankám. Průběh časových řad importu (Graf 12) a exportu (Graf 18) je vykreslen výše. Vývoj úrokové sazby PRIBOR je zobrazen v následujícím Grafu 19. Razantní výkyv v roce 1997 (k 30% sazbě) byl způsoben spekulativním útokem na Českou korunu (ČNB tehdy reagovala razantním zvýšením krátkodobých úrokových sazeb a intervencemi na devizovém trhu).

78

Graf 19 - Sezónně očištěné a neočištěné hodnoty PRIBOR

Zdroj: ČNB, upraveno v programu Gretl

6.1.3.1 Vliv úrokové sazby na import

V této podkapitole je testován vliv domácí úrokové sazby na import zboží a služeb do ČR. Grangerova kauzalita Ověření stacionarity časových řad modelu je provedeno pomocí standardního ADF testu. Výsledky jsou zobrazeny níže v Tabulce 28. Tabulka 28 - ADF pro i, import

Testová t statistika p - hodnota Test bez konstanty M 1,88082 0,9861 i -1,47985 0,1302 Test s konstantou M -0,45928 0,8966 i -1,23430 0,6618 Test s konstantou a trendem M -2,92021 0,1559 i -1,85795 0,6762 Test s konstantou 1. diference M -4,64319 0,0001034 1.diference i -6,73879 1,65E-09 Model

Zdroj: ČNB, výpočty provedeny v programu Gretl

79

Všechny neupravené časové řady vykazují nestacionaritu, ta je odstraněna použitím prvních diferencí časových řad X a i. Dalším nutným krokem při zjišťování Grangerovy kauzality je nalezení optimálního řádu zpoždění proměnných na rovnici neomezené regrese K tomu

je

použit

výpočet

Akaikeho

a

Schwarzova

informačního kritéria – Tabulka 29. Tabulka 29 - Informační kritéria, i, import


AIC 20,9056 20,9400 20,9629 20,9593

SIC 21,0151 21,0860 21,1454 21,1783


Obě informační kritéria mají nejnižší hodnotu při prvním řádu zpoždění. Ten je také použit pro následující analýzu Grangerovy kauzality na řadách 1.diferencí proměnných M a i. Tabulka 30 - Grangerova kauzalita, i, import

Testová F statistika p - hodnota 0,456071

0,636144


Výsledná hodnota F statistiky 0,456071 je výrazně nižší než kritická hodnota Fc= 3,94774, proto není možné zamítnout nulovou hypotézu Grangerovy kauzality (to potvrzuje i vysoká p-hodnota). Časová řada prvních diferencí sazby PRIBOR nepomáhá vysvětlit časovou řadu prvních diferencí importu. Testování kointegrace Původní časové řady M a i jsou nestacionární, proto má smysl provádět EG kointegrační test. Výsledky testu jsou zobrazeny v Tabulce 31.

80

Tabulka 31 - EG test, i, import

Testová t statistika p - hodnota -1,5989

0,7232


Výsledná p-hodnota je vyšší než požadovaná hodnota pro 5% procentní hladinu významnosti. Nulovou hypotézu na této hladině významnosti nelze zamítnout. Časové řady M a i nejsou kointegrované pro kointegrační analýzu je nutné použít první diference časových řad. M je nezávislou proměnnou, i je závislou proměnnou, funkční forma 1dM=f(1di). Tabulka 32 - Výsledky kointegrační analýzy, i, import

Model Konstanta 1.diference i

Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 2699,450 2,5760 0,0127 165,211 0,4267 0,6713


Parametr příslušející první diferenci i je statisticky nevýznamný, tj. 1.diference i nepomáhá vysvětlit 1.diferenci M. Závislost mezi výší domácí úrokové sazby a výší importu v případě České republiky neexistuje.

6.1.3.2 Vliv úrokové sazby na export

Pro export je provedená obdobná analýza jako v případě importu. Je testován vliv domácí úrokové sazby na export zboží z ČR do světa.

Grangerova kauzalita Výsledky ADF testu pro zjištění stacionarity časových řad jsou uvedeny v následující Tabulce 33.

81

Tabulka 33 - ADF test, i, export

Testová t statistika p - hodnota Test bez konstanty X 2,02342 0,9902 i -1,47985 0,1302 Test s konstantou X -0,59833 0,8687 i -1,23430 0,6618 Test s konstantou a trendem X -2,42952 0,3640 i -1,85795 0,6762 Test s konstantou 1. diference X -4,60285 0,0001233 1.diference i -6,73879 1,65E-09 Model


Z výsledků vyplývá, že v případě neupravených časových řad X a i nelze nulovou hypotézu na 5% hladině významnosti zamítnout. Jedná se o nestacionární časové řady. Nestacionarita byla odstraněna použitím první diference obou časových řad. Dalším krokem je zjištění informačních kritérií na rovnici neomezené regrese

. Výsledky jsou uvedeny v Tabulce

34. Tabulka 34 - Informační kritéria, i, export


AIC 20,92678 20,95829 20,98484 20,99585

SIC 21,03528 21,10296 21,16568 21,21285


Hodnota obou informačních kritérií se neustále zvyšuje. Optimálním je tedy první řád zpoždění proměnných, který byl zvolen pro výpočet F testu na řadách 1.diferencí proměnných. Tabulka 35 - Grangerova kauzalita, i, export

Testová F statistika 0,528796

p - hodnota 0,59228


82

Kritická hodnota Fc= 4,38277 je výrazně vyšší než vypočtená testová F statistika. Nulovou hypotézu Grangerovy kauzality nelze zamítnout. Domácí úroková sazba nepomáhá vysvětlit výši exportu ČR. Testování kointegrace Předpokladem EG kointegračního testu je nestacionarita časových řad. Pro funkční formu

je tento předpoklad splněn. Výsledky EG

kointegračního testu jsou uvedeny v následující Tabulce 36. Tabulka 36 - EG test, i, export

p - hodnota 0,7434

Testová t statistika -1,55034


Vysoká výsledná p-hodnota svědčí o tom, že při 5% hladině významnosti nelze nulovou hypotézu zamítnout. Výsledek testu je tedy takový, že řady X a i nejsou kointegrované. Protože je prokázána nekointegrace časových řad jsou pro kointegrační analýzu provedenou pomocí OLS metody zvoleny první diference časových řad. X je nezávislou proměnnou, i je závislou proměnnou, funkční forma této analýzy je 1dX=f(1di). Tabulka 37 - Výsledky kointegrační analýzy, i, export


Odhad parametru 3013,150 50,4673

Testová t statistika p - hodnota 2,8250 0,0065 0,128 0,8986


Nízká

p-hodnota

příslušející

1.diferenci

i

dokazuje

statistickou

nevýznamnost této proměnné. Mezi exportem a domácí úrokovou sazbou nebyla v případě ČR prokázána žádná souvislost.

6.1.4 Mezinárodní vytěsňovací efekt

Mezinárodní vytěsňovací efekt nastává, když vláda fiskální expanzí vytěsní domácí export do zahraničí a naopak posílí import ze zahraničí do domácí ekonomiky. Při mezinárodním vytěsňovacím efektu tedy dochází ke 83

zhoršení čistého exportu v důsledku nárůstu vládních výdajů na zboží a služby (rovnice 4.11). (4.11) Průběh obou časových řad je vykreslen v následujících grafech 20 a 21. Čisté exporty jsou vlastně obchodní bilancí. Z Grafu 20 je patné, že od roku 2004 je obchodní bilance ČR aktivní (modrá křivka- sezónně očištěné hodnoty NX). O vládních výdajích na zboží a služby zobrazených v Grafu 21 lze konstatovat jen to, že v průběhu roku značně kolísají.

84

Graf 20 - Sezónně očištěné a neočištěné hodnoty NX


Graf 21 - Sezónně očištěné a neočištěné hodnoty G


6.1.4.1 Grangerova kauzalita

Nejprve je nutné otestovat stacionaritu časových řad, výsledky se nacházejí v Tabulce 38.

85

Tabulka 38 - ADF test, mezinárodní vytěsňovací efekt

Testová t statistika p - hodnota Test bez konstanty NX -1,13438 0,2342 G 1,59269 0,9733 Test s konstantou NX -1,78037 0,3908 G -0,274396 0,9263 Test s konstantou a trendem NX -0,881671 0,9565 G -2,21443 0,4809 Test s konstantou 1. diference NX -5,90495 2,02E-07 1.diference G -5,3216 4,29E-06 Model


Při testování ADF testem (bez konstanty, s konstantou, s konstantou a trendem) bylo zjištěno, že časová řada NX i G jsou nestacionární. Nestacionarita časových řad byla odstraněna pomocí prvních diferencí obou řad. Při testování optimálního řádu zpoždění na rovnici neomezené regrese byl jako optimální zjištěn 3. řád zpoždění (Tabulka 39). Tabulka 39 - Informační kritéria, mezinárodní vytěsňovací efekt

Řád zpoždění AIC SIC 1 19,34274 19,48016 2 19,2859 19,46915 3 19,21094 19,43996 4 19,26702 19,54185 Zdroj: ČNB, výpočty provedeny v programu Gretl

Při použití 3. Řádu zpoždění proměnných na řadách 1.diferencí proměnných byla zjištěna hodnota F testu uvedená v Tabulce 40. Tabulka 40 - Grangerova kauzalita, mezinárodní vytěsňovací efekt

Testová F statistika p - hodnota 2,421329 0,072799 Zdroj: ČNB, výpočty provedeny v programu Gretl

Kritická hodnota Fc=3,30674 je vyšší než zjištěná testová F statistika. Phodnota testovaného rezidua je vyšší než 5% hladina významnosti, tzn.

že

nulovou hypotézu Grangerovy kauzality nelze zamítnout. Vládní výdaje na 86

výrobky a služby nepomáhají vysvětlit velikost čistých exportů české ekonomiky. 6.1.4.2 Testování kointegrace

Pro testovanou funkční formu

je splněn předpoklad EG testu -

nestacionární časové řady. V Tabulce 41 jsou uvedeny výsledky testování reziduí kointegrační regrese. Tabulka 41 - EG test, mezinárodní vytěsňovací efekt

Testová t statistika p - hodnota -1,4332 0,7880 Zdroj: ČNB, výpočty provedeny v programu Gretl

Výsledná p-hodnota testovaných reziduí je výrazně vyšší než 5% hladina významnosti, která je požadována. Časové řady NX a G nejsou kointegrované, proto jsou pro účely kointegrační analýzy provedené pomocí OLS metody použity časové řady prvních diferencí pro funkční formu 1dNX=f(1dG). Výsledky kointegrační analýzy se nacházejí v Tabulce 42. Tabulka 42 - Kointegrační analýza, mezinárodní vytěsňovací efekt

Model Konstanta 1. diference G

Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 356,860 0,5073 0,6156 -0,00882 -0,2550 0,8005


Z Tabulky 42 je zřejmé, že parametr příslušející 1.diferenci NX je statisticky nevýznamný. Mezi výdaji vlády na zboží a služby a čistými exporty české ekonomiky neexistuje vzájemná závislost.

6.2

Změny struktury ZO a jejich dopad na HDP České republiky

Pro posouzení změn ve struktuře ZO a HDP byly vybrány nejvýznamnější skupiny zboží podílející se na ZO ČR (5.3.1 Komoditní struktura zahraničního obchodu České republiky, Tabulka 14). Jsou to tyto skupiny SITC: • 5

Chemikálie a příbuzné výrobky jinde neuvedené,

• 6

Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu, 87

• 7

Stroje a dopravní prostředky.

V této části diplomové práce bude zkoumán vliv ZO s výše vybranými skupinami výrobku na zaměstnanost a výstup odvětví národního hospodářství, které se zabývají (používají, zpracovávají) výrobou vybraných skupin výrobků. Práce pracuje s následujícím předpokladem. Pokud je ZO schopen vyvolat změnu ve výstupu (zaměstnanosti) v některém z vybraných odvětví, potom je schopen

vyvolat

i

změnu

ve

struktuře

HDP

odpovídající

významu

analyzovaného odvětví. Autorem práce bylo provedeno následující přiřazení skupin výrobků klasifikovaných podle metodiky SITC k odvětvím hospodářství členěným podle metodiky OKEČ – Tabulka 43. Tabulka 43 - Přiřazení SITC a OKEČ

SITC 5,6,7 6,7

→ →

OKEČ C+D+E (průmysl) G+H+I (obchod)

Zdroj: autor

Posouzení vzájemných vlivů jednotlivých skupin výrobků a odvětví hospodářství ČR proběhne pomocí modelů popsaných v Kapitole 4.5, konkrétně modelů 4.12 a 4.13. (4.12) (4.13) ,kde V je velikost výstupu vytvořená vybraným odvětvím ekonomiky n (měřeno v peněžních jednotkách) a N je velikost zaměstnanosti v daném odvětví n (počet pracovníků). SITC je proměnnou vyjadřující velikost importu nebo exportu výrobků daného odvětví ekonomiky. Ještě je třeba upozornit na skutečnost, že všechny dále uvedené analýzy jsou prováděny na ročních datech z let 1995 – 2010, tj. 15 pozorování. Počet pozorování je sice oproti předchozím analýzám malý, ale výsledky jsou průkazné (snížení počtu pozorování by vedlo k neprůkaznosti modelu). Hodnoty ZO jednotlivých tříd SITC i výstupu odvětví jsou v běžných cenách, zaměstnanost v tisících osob. 88

6.2.1 Problém nestacionarity časových řad zaměstnanosti

Při sestavování modelů ověřujících vzájemný vliv ZO a zaměstnanosti v odvětví průmyslu a obchodu byla zjištěna nestacionarita časových řad zaměstnanosti v odvětvích. Výsledky jsou v Tabulce 44. Tabulka 44 – ADF test - nestacionarita časových řad

Testová t statistika p - hodnota Test bez konstanty zC+D+E -0,9465 0,3070 zG+H+I -0,2750 0,5873 Test s konstantou zC+D+E -2,4805 0,1202 zG+H+I -2,8721 0,0487 Test s konstantou a trendem zC+D+E -2,7178 0,2292 zG+H+I -2,6151 0,2735 Test s konstantou 1.dif zC+D+E -2,1794 0,2140 1.dif zG+H+I -2,4996 0,1155 1.log dif zC+D+E -2,2040 0,2050 1.log dif zG+H+I -2,4490 0,1284 2.dif zC+D+E -1,9141 0,3260 2.dif zG+H+I -1,8408 0,3609 Model

Zdroj: ČSÚ, výpočty provedeny v programu Gretl

Nejlepší

hodnoty

vykazuje

nezměněná

časová

řada,

ale

řady

reprezentující ZO jsou v tomto případě nestacionární. Protože je nutné pro testování Grangerova kauzality mít „stejné řady“ (nejde například porovnávat první diference s logaritmickými diferencemi) není provedeno testování Grangerovy kauzality pro zaměstnanost. Test kointegrace časových řad je nadále možné provést.

6.2.2 Import

Problematika importu a jeho vlivu na HDP byla testována na následujících časových řadách: SITC 5 až 6 a výstupu odvětví průmyslu (C+D+E) a obchodu (G+H+I). Protože se jedná o roční data není nutné provést sezónní očištění jako v případě čtvrtletních dat. Průběh časových řad znázorňují následující grafy 22 až 24. Pro import jednotlivých skupin výrobků SITC 5 -7 lze 89

konstatovat, že po vstupu ČR do EU došlo k nárůstu objemu ZO. Časové řady zobrazující výstup obou testovaných odvětví (Graf 23) mají podobný průběh. Zajímavý je průběh obou řad v letech 1997-98, kdy došlo k poklesu HDP ČR o 0,7 respektive 0,8 procenta (Tabulka 6), ale obě odvětví s největším podílem na českém HDP neklesaly. Graf 24 ukazuje vývoj zaměstnanosti v odvětví průmyslu a obchodu. Od roku 1995 docházelo k výraznému poklesu osob zaměstnaných v průmyslu, ale druhá polovina devadesátých let také znamenala nárůst zaměstnanosti v odvětví obchodu. Oživení české ekonomiky od roku 2005 je doprovázeno nárůstem zaměstnanosti v obou odvětvích, v roce 2009 dochází u obou odvětví k poklesu zaměstnanosti. Výraznější změny v zaměstnanosti jsou viditelné v odvětví průmyslu, domnívám se, že vývoj zaměstnanosti v průmyslu je citlivější na celkovou hospodářskou situaci (výkon ekonomiky) České republiky. Graf 22 - Import, SITC 5,6 a7

Zdroj: ČSÚ

90

Graf 23 - Výstup průmyslu (C+D+E) a obchodu (G+H+I)

Zdroj: ČSÚ

Graf 24 - Zaměstnanost v průmyslu (C+D+E) a obchodu (G+H+I)

Zdroj: ČSÚ


Jak už bylo uvedeno výše z testování Grangerovy kauzality jsou vyloučeny řady zaměstnanosti v obou zkoumaných odvětvích národního hospodářství. Nejprve je nutné ověřit stacionaritu časových řad pomocí ADF testu, výsledky jsou v následující Tabulce 45.

91

Tabulka 45 - ADF, import – struktura

Model SITC 5 SITC 6 SITC 7 yC+D+E yG+H+I Model SITC 5 SITC 6 SITC 7 yC+D+E yG+H+I Model SITC 5 SITC 6 SITC 7 yC+D+E yG+H+I

Testová t statistika p - hodnota Test bez konstanty 2,2382 1,0282 1,6601 1,5660 1,4346 Testová t statistika p - hodnota Test s konstantou 0,1852 -1,2879 -0,4708 -0,5876 -1,4627 Testová t statistika p - hodnota Test s konstantou a trendem -1,9749 -3,3175 -3,1250 -2,5277 -3,7964

0,9944 0,9207 0,9769 0,9717 0,9628

0,9718 0,6375 0,8945 0,8711 0,5527

0,6145 0,0634 0,1004 0,3145 0,0167


Z údajů v Tabulce 45 plyne, že u všech časových řad je nulová hypotéza na 5% hladině významnosti nezamítnuta, časové řady jsou tedy nestacionární. V případě časových řad výstupu zvolených odvětví se objevil podobný problém s nestacionaritou jako v případě časových řad zobrazujících zaměstnanost, ale podařilo se jej vyřešit pomocí 2.diferencí – Tabulka 46(data pro 1.diference, logaritmická diference a logaritmování časových řad jsou v Příloze 6). Tabulka 46 - ADF test, import- struktura, 2.diference časových řad

Testová t statistika p - hodnota Test s konstantou 2d SITC 5 -4,52757 0,0001 2d SITC 6 -5,60336 1,02E-06 2d SITC 7 -5,07608 1,42E-05 2d yC+D+E -3,80815 0,00284 2d yG+H+I -3,01241 0,03377 Model


92

Dalším krokem je výpočet optimálního řádu zpoždění na rovnici neomezené regrese pro každou proměnnou. Vzhledem k tomu, že data jsou roční není nutné počítat optimální řád zpoždění, optimální řád zpoždění je roven jedné (i kdyby byl výpočet proveden výsledkem byl by první řád zpoždění). Proto je pro výpočet F testu zvoleno zpoždění prvního řádu. Výsledky F testu samostatného pro každou proměnnou jsou uvedeny v Tabulce47 níže. Tabulka 47 - Grangerova kauzalita, import - struktura

Proměnná Testová F statistika Kritická hodnota Fc k 2d yC+D+E (průmysl) 2d SITC 5 0,9929 5,4564 2d SITC 6 2,0048 5,4564 2d SITC 7 2,4827 5,4564 k 2d yG+H+I (obchod) 2d SITC 6 9,1290 5,4564 2d SITC 7 8,8766 5,4564

p - hodnota 0,4042 0,1853 0,1332 0,0056 0,0061


Vysoké p-hodnoty v případě průmyslu prozrazují, že nulovou hypotézu Grangerovy kauzality nelze zamítnout. Toto tvrzení posiluje i skutečnost vyšších kritických hodnot Fc než testové F statistiky. Jinými slovy z výpočtu F testu je patrné, že Grangerova kauzalita mezi časovou řadou produktu vytvořeného průmyslem a časovými řadami zboží SITC5 – 7 neexistuje. V případě časových řad důchodu vytvořeného odvětvím obchodu je situace jiná. Kritické hodnoty Fc jsou nižší než vypočtená F statistika a zároveň je výše p-hodnoty nižší než požadovaná 5% hladina významnosti. Nulová hypotéza Grangerovy kauzality je v obou případech zamítnuta, mezi časovými řadami důchodu vytvořeného odvětvím obchodu a SITC 6 a 7 existuje Grangerova kauzalita. Dalším krokem je určení směru této kauzality. Na proměnné je použit F test pro zjištění povahy koeficientů modelu, jsou-li koeficienty modelu simultánně nulové je nezamítnuta nulová hypotéza y(obch) neovlivňuje SITC6. V případě simultánně nenulových kořenů je nezamítnuta hypotéza H1:y(obch) ovlivňuje SITC6. Test je samozřejmě proveden na časových řadách 2.diferencí. Výsledky analýzy pro skupinu výrobků SITC 6 je uvedena v Tabulce 48.

93

Tabulka 48 - Grangerova kauzalita (směr), import – struktura, SITC 6

Model y(obch)=f(SITC 6) SITC6=f (y(obch))



V případě prvního modelu y(obch)=f(SITC 6) je vypočtená testová F statistika vyšší než kritická hodnota. Nulová hypotéza je tedy nezamítnuta (kořeny rovnice jsou simultánně nulové). Pro druhý model SITC6=f (y(obch)) je zjištěná F statistika také vyšší než kritická hodnota, nulová hypotéza je nezamítnuta (kořeny rovnic jsou simultánně nulové). Simultánně nulové kořeny pro oba modely znamenají kauzalitu v obou směrech. Jinak řečeno výše importu zboží ovlivňuje výstup odvětví obchodu a zároveň výše výstupu odvětví obchodu ovlivňuje výši dovozu zboží skupiny SITC 6 (Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu). Následuje obdobná analýza pro skupinu výrobků SITC 7 (Stroje a dopravní prostředky). Výsledné hodnoty jsou uvedeny v Tabulce 49. Tabulka 49 - Grangerova kauzalita (směr), import – struktura, SITC 7




V obou případech uvedených v Tabulce 49 jsou kořeny rovnic simultánně nulové (F>Fc). Mezi časovou řadou výstupu vytvořeného odvětvím obchodu a zbožím skupiny SITC 7 existuje oboustranná Grangerova kauzalita. Výše výstupu obchodu ovlivňuje výši importu skupiny SITC 7 a naopak. Tato skutečnost je způsobena tím, že obchod (OKEČ G+H+I) zahrnuje nejen obchod se spotřebním zbožím (SITC 6), ale i obchod se stroji, opravy (G,I – Příloha 1) a jejich provoz a podobné činnosti. 6.2.2.2 Testování kointegrace

Stejně jako v případě faktorů ovlivňujících ZO je i zde provedena analýza kointegrace časových řad. Nutným předpokladem EG testu je nestacionarita časových řad – ta je slněna. Výsledky testu stacionarity pro časové řady SITC 5, 94

6, 7 (vysvětlující proměnné) a výstupu odvětví průmyslu a obchodu (vysvětlované proměnné) se nacházejí v Tabulce 45. Nestacionarita časových řad zaměstnanosti v průmyslu a v obchodu jsou v Tabulce 44. Výsledky EG kointergračního testu se nacházejí v Tabulce 50. Tabulka 50 - EG kointegrační test, import - struktura

Testová t statistika p - hodnota pro yC+D+E -4,65655 0,009582 pro yG+H+I -5,08528 0,002080 pro zC+D+E -3,35031 0,2466 pro zG+H+I -2,94906 0,4391 Zdroj: ČSÚ, výpočty provedeny v programu Gretl

Pro řady výstupu obou odvětví je p-hodnota nižší než požadovaná 5% hladina významnosti, lze tedy zamítnout nulovou hypotézu. Výsledek testu je takový, že řady yC+D+E a SITC5 až 7 a řady yG+H+I a SITC6,7 jsou kointegrované. Pro sestavení modelu bude použito nezměněných časových řad. Řady představující zaměstnanost v odvětví obchodu a odvětví průmyslu mají naopak p-hodnotu vyšší než je požadovaná 5% hladina významnosti. Nulovou hypotézu EG testu není možné zamítnout. Časové řady zC+D+E a SITC 5,6,7 a řady zG+H+I a SITC 6 a 7 nejsou kointegrované, pro sestavení modelu bude použito prvních diferencí těchto časových řad. Kointegrační analýza je provedena pomocí OLS metody na 5% hladině významnosti. Vysvětlovanou proměnnou je časová řada výstupu odvětví (zaměstnanosti), vysvětlujícími proměnnými jsou řady importu zboží SITC5,6 a 7 (6 a 7 pro odchod). Výsledky kointegrační analýzy pro funkční formu y(C+D+E)=f(SITC5,SITC6,SITC7) jsou zobrazeny v Tabulce 51.

95

Tabulka 51 - Kointegtrační analýza, import-struktura, průmysl (výstup odvětví)

Model Konstanta SITC 5 SITC 6 SITC 7

Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 432,6900 5,5020 0,0001 -0,1689 -0,1408 0,8904 -0,2262 -0,6566 0,5238 0,5415 3,3220 0,0061


Statisticky významná je pouze skupina výrobků SITC 7 Stroje a dopravní prostředky. Jestliže se zvýší import SITC 7 o 0,5415 mld. CZK vroste výstup odvětví průmyslu o 1 mld. CZK. V České republice existuje závislost mezi velikostí výstupu odvětví průmyslu a velikostí importu strojů a dopravních prostředků (SITC 7). Obdobná analýza je provedena pro odvětví obchodu pro funkční formu y(G+H+I)=f(SITC6,SITC7).

Výsledky

kointegrační

analýzy

se

nacházejí

v následující Tabulce 52. Tabulka 52 -Kointegtrační analýza, import-struktura, obchod (výstup odvětví)

Model Konstanta SITC 6 SITC 7

Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 326,7200 5,6340 8,15E-05 1,47657 12,04 8,92e-09 0,4276 4,2820 0,0009


Požadovanou 5% hladinu významnosti splňuje skupina zboží SITC 7. S velkou váhou je potvrzena skupina zboží SITC 6 Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu. Zvýší-li se import SITC 6 o 1,47657 mld. CZK zvýší se výstup odvětví obchodu o 1mld. CZK, zvýší-li se import SITC 7 o 0,4276 mld. CZK potom se zvýší výstup odvětví obchodu o 1 mld. CZK. Závěrem kointegrační analýzy s vysvětlovanou proměnnou časovou řadou výstupu odvětví obchodu a vysvětlujícími proměnnými časovými řadami SITC 6 a 7 je, že celkový výstup odvětví obchodu ovlivňuje import skupiny výrobků SITC 7 Stroje a dopravní prostředky a import skupiny SITC 6 Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu. Následuje kointegrační analýza časových řad zaměstnanosti v odvětvích průmyslu a obchodu s časovými řadami importu zboží SITC 5,6,7. Protože původní časové řady nebyly kointegrované jsou následující modely sestaveny 96

z časových řad 1.diferencí všech proměnných. Jako první byla provedena analýza pro průmysl, funkční forma 1dy(C+D+E)=f(1dSITC5,1dSITC6,1dSITC7), výsledky jsou v Tabulce 53. Tabulka 53 -Kointegtrační analýza, import-struktura, průmysl (zaměstnanost)

Model Konstanta 1d SITC 5 1d SITC 6 1d SITC 7

Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota -42,4912 -2,1420 -3,1407 -1,5120 -0,4549 -0,4767 0,7107 1,7750

0,0554 0,1588 0,6429 0,1036


Pro zvolenou 5% hladinu významnosti nebyla nalezena statisticky významná proměnná. Nelze tedy konstatovat nic jiného než, že import zboží skupin SITC 5 až 7 neovlivňuje velikost zaměstnanosti v odvětví průmyslu (OKEČ C+D+E). Poslední kointegrační analýza zabývající se importem je analýzou vztahu mezi zaměstnaností v odvětví obchodu (vysvětlovaná proměnná) a importem skupin zboží SITC 6 a 7 (vysvětlující proměnná). Funkční forma tohoto modelu je 1dy(G+H+I)=f(1dSITC6,1dSITC7). Výsledky této analýzy jsou uvedeny níže v Tabulce 54. Tabulka 54 - Kointegtrační analýza, import-struktura, obchod (zaměstnanost)

Model Konstanta 1d SITC 6 1d SITC 7

Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 17,5007 0,8964 0,3876 -0,526464 -1,9580 0,0720 -0,340109 -0,8847 0,3937


Pro obě testované proměnné je p-hodnota podstatně vyšší než požadovaná 5% hladina významnosti, jinými slovy import skupin zboží SITC 6 a 7 (1.diference) nevysvětluje velikost zaměstnanosti v odvětví obchodu (OKEČ: G+H+I. 1.diference).

6.2.3 Export

Data potřebná k analýze struktury exportu a jejího vlivu na odvětví tvořící hospodářství ČR jsou zobrazeny v Grafu 23 výstup odvětví průmyslu a obchodu 97

a Grafu 24 zaměstnanost v obou odvětvích. Časové řady exportu jednotlivých skupin výrobků jsou zobrazeny v následujícím Grafu 25. Graf 25 - Export, SITC 5,6 a 7

Zdroj: ČSÚ

Stejně jako v případě importu pokles všech tří časových řad v roce 2009 je způsoben finanční a hospodářskou krizí, ale je už vidět návrat k výchozím předkrizovým hodnotám. 6.2.3.1 Testování Grangerovy kauzality

Výsledky testu stacionarity časových řad exportu SITC 5 až 7 a výstupu a zaměstnanosti odvětví obchodu a průmyslu jsou zobrazeny v Tabulce 55.

98

Tabulka 55- ADF test, export - struktura

Model SITC 5 SITC 6 SITC 7 yC+D+E yG+H+I Model SITC 5 SITC 6 SITC 7 yC+D+E yG+H+I Model SITC 5 SITC 6 SITC 7 yC+D+E yG+H+I

Testová t statistika p - hodnota Test bez konstanty 2,0839 0,9073 1,6750 1,5660 1,4346 Testová t statistika p - hodnota Test s konstantou -0,7042 -1,2040 -0,6411 -0,5876 -1,4627 Testová t statistika p - hodnota Test s konstantou a trendem -3,6204 -4,2060 -4,9124 -2,5277 -3,7964

0,9916 0,9031 0,9777 0,9717 0,9628

0,8440 0,6752 0,8591 0,8711 0,5527

0,0281 0,0043 0,0001 0,3145 0,0167


V případě ADF testu bez konstanty a s konstantou jsou výsledné phodnoty znatelně vyšší než požadovaná 5% hladina významnosti, dochází tedy k nezamítnutí nulové hypotézy ADF testu a časové řady jsou tak považovány za nestacionární. Naopak v případě testu s konstantou a trendem jsou všechny řady kromě řady výstupu v odvětví průmyslu stacionární kolem trendu. Pro ověření Grangerovy kauzality je ale potřebná stacionarita kolem nuly (konstanty), která je odstraněna pomocí druhých diferencí zvolených časových řad (problém s nestacionaritou časových řad byl zmíněn již výše). Tabulka 56 zobrazuje 2.diference všech pěti analyzovaných časových řad.

99

Tabulka 56 - ADF test,export- struktura, 2.diference časových řad

Model 2d SITC 5 2d SITC 6 2d SITC 7 2d yC+D+E 2d yG+H+I

Testová t statistika p - hodnota Test s konstantou -8,66092 5,27E-15 -5,54279 1,39E-06 -6,48176 7,63E-09 -3,80815 0,00284 -3,01241 0,03377


Nulová hypotéza je v případě 2.diferencí nezamítnuta, časové řady jsou stacionární kolem nuly. Stejně jako v předchozím případě hodnocení importu se jedná o roční data, proto není nutné testovat řád zpoždění na rovnici neomezené regrese. Pro výpočet F testu samostatného pro každou proměnnou je zvolen první řád zpoždění, výsledky jsou níže v Tabulce 57. Tabulka 57 - Grangerova kauzalita, export - struktura

Proměnná 2d SITC 5 2d SITC 6 2d SITC 7 2d SITC 6 2d SITC 7

Testová F statistika Kritická hodnota Fc p - hodnota k 2d yC+D+E (průmysl) 8,7099 5,4564 0,0065 9,0419 5,4564 0,0057 8,2133 5,4564 0,0078 k 2d yG+H+I (obchod) 1,7544 5,4564 0,2223 1,5543 5,4564 0,2583


Výsledkem F testu proměnných SITC 6 a 7 k proměnné výstupu obchodu (yG+H+I) jsou p-hodnoty vyšší než požadovaná 5% úroveň významnosti. Zároveň je kritická hodnota v obou případech vyšší než výsledná F statistika. Nelze tedy zamítnout nulovou hypotézu, ani řada 2.diferncí SITC 6 ani řada 2. diferencí SITC 7 nepomáhá vysvětlit změny v časové řadě 2.diferencí výstupu odvětví obchodu. V případě F testů provedených mezi časovými řadami 2.diferencí skupin výrobků SITC 5 až 7 a časovou řadou 2.diferencí výstupu odvětví průmyslu (yC+D+E) jsou vypočtené F statistiky vyšší než příslušné kritické hodnoty a i phodnoty nižší než požadovaná 5% hladina významnosti potvrzují zamítnutí nulové hypotézy Grangerovy kauzality. Mezi řadami SITC 5,6,7 a yC+D+E

100

existuje Grangerova kauzalita. Následuje určení směru kauzality pro všechny tří skupiny výrobků. Jako první je testována kauzalita mezi skupinou výrobků SITC 5 a řadou výstupu odvětví průmyslu (2.diference obou řad). Výsledky analýzy jsou uvedeny v Tabulce 58. Tabulka 58 - Grangerova kauzalita (směr), export – struktura, SITC 5




Výsledné hodnoty F statistiky jsou v obou případech vyšší než kritická hodnota Fc. Dochází k nezamítnutí nulových hypotéz, kořeny obou rovnic nejsou simultánně nulové. Mezi proměnnými SITC 5 a y(obch) existuje oboustranná kauzalita, jinak řečeno export skupiny výrobků SITC 5 Chemikálie a příbuzné výrobky jinde neuvedené ovlivňuje výší důchodu (produktu) vytvořeného odvětvím průmyslu a naopak. Tabulka 59 ukazuje výsledky testování směru Grangerovy kauzality pro proměnné SITC 6 a y(obch) – výstup odvětví obchodu. Tabulka 59 - Grangerova kauzalita (směr), export – struktura, SITC 6




Vypočtené hodnoty F statistiky jsou v obou případech vyšší než kritická hodnota Fc pro dané rozdělení. Nulová hypotéza je tedy nezamítnuta (simultánní kořeny rovnic jsou nenulové), mezi oběma proměnnými existuje oboustranná kauzalita. Export skupiny zboží SITC 6 Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu má vliv na velikost výstupu (produktu) vytvořeného odvětvím průmyslu a naopak. Výsledky testování směru Grangerovy kauzality mezi skupinou zboží SITC 7 a výstupem (produktem) odvětví průmyslu jsou uvedeny níže v Tabulce 60. 101

Tabulka 60 - Grangerova kauzalita (směr), export – struktura, SITC 7




Stejně jako v předchozích dvou případech i zde jsou hodnoty vypočtené testové F statistiky vyšší než kritické hodnoty pro příslušné rozdělení. Nulové hypotézy jsou tedy nezamítnuty (simultánní kořeny obou rovnic jsou nenulové), mezi proměnnými SITC 7 a y(obch) existuje oboustranná Grangerova kauzalita. Výstup (produkt) odvětví průmyslu a export skupiny výrobků SITC 7 Stroje a dopravní prostředky se vzájemně ovlivňují.


Časové řady uvedené v Tabulce 55 jsou nestacionární, proto má smysl provádět EG kointegrační test. Ten bude proveden pro čtyři modely: yC+D+E = f(SITC5,SITC6,SITC7)

(6.1)

yG+H+I = f(SITC6,SITC7)

(6.2)

zC+D+E = f(SITC6,SITC7)

(6.3)

zG+H+I = f(SITC5,SITC6,SITC7)

(6.4)

Výsledky kointegračních testů pro všechny výše zmíněné modely jsou uvedeny v Tabulce 61.

102

Tabulka 61 - EG test, struktura -export

Testová t statistika p - hodnota pro yC+D+E -3,77767 pro yG+H+I -2,17387 pro zC+D+E -3,68453 pro zG+H+I -2,67881

0,1076 0,6530 0,1314 0,3901


Výsledná p-hodnota je ve všech případech vyšší než požadovaná 5% hladina významnosti, tz. nulovou hypotézu nelze zamítnout. Výsledkem testu je tedy takový ,že časové řady v modelech výše (6.1 až 6.4) nejsou kointegrované. V dalších částech kointegrační analýzy bude pracováno s 1.diferencemi všech časových řad. Jako první jsou provedeny obě analýzy vlivu exportu na výstup odvětví průmyslu a odvětví obchodu. Model pro odvětví průmyslu je zobrazen níže v Tabulce 62. Kointegrace je prováděna pomocí OLS metody, kdy jako vysvětlovaná (závislá) proměnná je zvolen výstup odvětví průmyslu (yC+D+E) a jako nezávislé proměnné jsou zvoleny skupiny zboží SITC 5,6,7 (6.1). Tabulka 62 - Kointegtrační analýza, export-struktura, průmysl (výstup)


Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 24,4095 1,6010 1,1691 0,4818 0,6228 3,9360 0,2914 3,1760

0,1376 0,6394 0,0017 0,0073


Parametr 1.diference SITC 5 je statisticky nevýznamný. Zbylé dva parametry 1.diferencí SITC 6 a 7 jsou statisticky významné, tj. pomáhají vysvětlit vývoj časové řady 1.diference yC+D+E. Ekonomická interpretace je následující: se zvýšením exportu skupiny výrobků SITC 6 o 0,6228 mld. CZK vroste výstup odvětví průmyslu o 1 mld. CZK. Pokud vroste export SITC 7 o 0,2914 mld. CZK potom vroste výstup průmyslu o 1 mld. CZK.

103

Výsledné hodnoty získané analýzou výstupu odvětví obchodu (yG+H+I) jako vysvětlované proměnné a SITC6 a 7 (6.2) jako vysvětlujících proměnných jsou uvedeny v Tabulce 63. Tabulka 63 - Kointegtrační analýza, export-struktura, obchod (výstup)


Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 31,7476 3,481 0,0045 0,928621 1,800 0,0970 -0,348005 -1,293 0,2205


Parametr náležející 1.diferenci SITC 7 je statistiky nevýznamný, pro zvolenou 5% hladinu významnosti je nevýznamný i druhý parametr příslušející 1 diferenci SITC 6. Export skupin zboží SITC 6 a 7 nepomáhá v případě ČR vysvětlit změny ve velikosti výstupu odvětví obchodu. Po zhodnocení vlivu exportu na výstup odvětví průmyslu a obchodu následuje analýza vlivu exportu na zaměstnanost v obou odvětvích. Tabulka s výsledky modelu posuzující vliv exportu na zaměstnanost v odvětví průmyslu (model 6.3) je zobrazena níže. Tabulka 64 - Kointegtrační analýza, export-struktura, průmysl (zaměstnanost)


Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 3,7984 0,1708 1,2517 1,4090 0,5043 2,0160 0,2203 1,6140

0,8675 0,1824 0,0649 0,1306


Pro 5% hladinu významnosti jsou p-hodnoty příslušející všem třem časovým řadám 1.diferencí vybraných skupin výrobků členěných podle SITC vyšší než požadovaná výše. Pro 5%9 hladinu významnosti tedy výše exportu zboží skupin SITC5až7 nemá vliv na zaměstnanost v odvětví průmyslu. Následuje analýza vlivu exportu skupin zboží SITC 6 a 7 na zaměstnanost v odvětví obchodu. Výsledky jsou v Tabulce 65. 9

V případě vyšší hladiny významnosti (nižší pravděpodobnosti) by bylo možné uvažovat o vlivu exportu zboží skupiny SITC 6 na zaměstnanost v odvětví průmyslu. Při hladině významnosti 6,5% by při zvýšení exportu SITC 6 o 0,5 mld. CZK došlo k nárůstu zaměstnanosti v průmyslu o 1000 osob.

104

Tabulka 65 - Kointegtrační analýza, export-struktura, průmysl (zaměstnanost)


Odhad parametru Testová t statistika p - hodnota 17,5436 1,460 0,1700 -0,46427 -2,002 0,0667 -0,30241 -2,745 0,0167


Při 5% hladině významnosti je parametr 1.diference SITC 6 statisticky nevýznamný. Export skupiny zboží SITC 6 nemá vliv na zaměstnanost v odvětví obchodu. Naproti tomu parametr 1.diference SITC 7 je statisticky významný. Podle výsledků modelu v Tabulce 65 by se zvýšením zaměstnanosti o 1000 osob došlo k snížení exportu o SITC 7 o 0,3 mld. CZK. Tento výsledek chápu tak, že zvýšení zaměstnanosti v odvětví obchodu vede k většímu prodeji zboží v České republice a tím i snížení množství zboží „volného“ pro export. Jinými slovy v důsledku zvýšené domácí spotřeby (příčinou je rostoucí zaměstnanost) dochází ke snížení exportu. V odvětví obchodu se (oproti průmyslu) se tato tendence zřejmě projevuje proto, že není možné nahradit lidskou sílu stroji tak snadno jako v případě průmyslu. Výsledkem této kointegrační analýzy je, že skupina výrobků SITC 7 Stroje a dopravní prostředky ovlivňuje zaměstnanost v odvětví obchodu.

105

7. Diskuze Ještě před samotnou ekonometrickou analýzou vlivů vybraných faktorů na zahraniční obchod České republiky a vlivu struktury zahraničního obchodu na strukturu HDP České republiky jsem provedl analýzu hospodářství a zahraničního obchodu České republiky. V hospodářství ČR dominují zejména dvě odvětví – průmysl a obchod. Obě odvětví mají rozhodující podíl jak na celkové tvorbě HDP, tak i na zaměstnanosti. Změny ve struktuře ve prospěch nebo neprospěch těchto dvou skupin povedou ke změnám v celkové struktuře hospodářství (ale v případě dalších odvětví už tyto změny nebudou tak významné pro celkové směřování české ekonomiky). Podaří-li se identifikovat změny podílu těchto dvou odvětví na HDP/zaměstnanosti podaří se tím také identifikovat klíčové změny ve struktuře HDP/zaměstnanosti. Z teritoriálního hlediska českému zahraničnímu obchodu zcela dominuje obchod se zeměmi EU. Toto tvrzení podporují i obdobné závěry Fojtíkové (Fojtíková 2008) nebo zpráva agentury CzechTrade (CzechTrade 2008). Z tohoto pohledu je důležité se zaměřit na vliv vstupu ČR do EU. V polovině roku 2004 došlo k razantnímu nárůstu objemu zahraničního obchodu, obchodní bilance se stala vyrovnanou a zrychlilo se tempo růstu exportu i importu (podrobněji podkapitola 5.3.3 Zahraniční obchod ČR a vstup do EU). Komoditně se Česká republika zaměřuje převážně na obchod se skupinami zboží SITC5 až SITC 7. Tyto skupiny byly identifikovány jako dominantní v českém zahraničním obchodě jak Fojtíkovou tak i agenturou CzechTrade. Benáček, Podpiera a Prokop (Benáček, Podpiera, Prokop, 2005), když průmyslové výrobky (myšleno stoje i spotřební zboží) považují za klíčový faktor českého zahraničního obchodu. Nejvýznamnější skupinou z těchto tří je SITC 7 Stroje a dopravní prostředky (v roce 2009 53% exportu a 41% importu). Tak vysoké zapojení jedné skupiny ukazuje na dvě skutečnosti. První je, že ČR se významně specializuje na průmyslovou výrobu (konkrétněji z polotovarů vyrábí hotové výrobky). Druhou skutečností je existence intraodvětvového obchodu jak jej předpokládá studie Evropské komise One Market, One Money (Evropská komise, 1990). 106

V první polovině praktické části této práce jsem se snažil analyzovat vliv vybraných ekonomických proměnných na český import a export. Za tímto účelem byla otestována Grangerova kauzalita mezi proměnnými (krátkodobý vztah) a také provedena kointegrační analýza (dlouhodobý vztah). Pro větší přehlednost jsou výsledky uvedeny ve dvou následujících tabulkách. Tabulka 66 - Faktory ovlivňující import ČR

Faktor YCR REER

cDDEU cDDSV i

GK (krátké období) EG (dlouhé období) ano ne ne ne ne ne ne ne ne ne

Zdroj: autor

V případě importu zboží do České republiky byl prokázán pouze krátkodobý vliv důchodu (HDP) vytvořeného v ČR. Zároveň jsem určil směr kauzality mezi proměnnými import (M) a důchod ČR (YCR) ve směru od YCR k M. Krátkodobý nárůst důchodu vytvořeného v ČR vede ke krátkodobému růstu importu obchodovatelného zboží. Tabulka 67 - Faktory ovlivňující export ČR

Faktor YEU REER cDZ i

GK (krátké období) ano ne ne ne

EG (dlouhé období) ano ne ne ne

Zdroj: autor

V krátkém i dlouhém období byla prokázána závislost českého exportu na důchodu (HDP) vytvořeném v EU (členské státy v roce 2005, bez ČR). Směr kauzality v krátkém období byl nalezen ve směru od YEU k X. Změna ve velikosti důchodu vytvořeného v zemích EU (bez ČR) předchází změně ve velikosti českého exportu v krátkém i dlouhém období. Bohužel nenašel jsem studii (článek) pro mezinárodní srovnání efektů působících na export a import nějakého státu jako celku. Práce, které jsem nalezl se tímto tématem zabývaly jen okrajově (nezabývala se přímým působením, ale zprostředkovaným). Pro srovnání s touto prací jsou však dvě 107

mnou nalezené práce použitelné. První z nich od Mohanty a Klaua se zabývá vlivem úrokové sazby na ZO (ale pouze okrajově, práce se především věnuje monetární politice a cílování inflace). Pokud budeme úrokovou sazbu i chápat jako proměnnou pomocí které se ČNB snaží cílovat inflaci potom můžeme hovořit stabilizačním účinku na důchod YCR a tím potvrdit vliv na ZO (Mohanty, Klau, 2004). Tato skutečnost nebyla předmětem této práce. Navíc uvedený vztah není v případě ČR statisticky významný – Tabulka 68, vliv úrokové sazby přímý nebo zprostředkovaný neovlivňuje český ZO. Tabulka 68 - Kointegrační analýza YCR=f(i)


Odhad parametru 3962,470 101,943

Testová t statistika p - hodnota 4,8390 1,03E-05 0,3341 0,7396


Druhá práce se zabývá vlivem čistých exportů na HDP (Fosu, 1996). Kdy Fosu na základě dat z let 1967 – 1986 pro rozvojové země zjistil, že nárůst reálných exportů o 1% vede k růstu HDP o 0,30% ročně. ČR není rozvojovou zemí a data použitá ve zmíněné práci jsou už postarší. Důležitá je skutečnost, že byl identifikován vztah mezi důchodem (HDP) a exportem stejně jako v případě ČR v této diplomové práci (netestoval jsem vliv na čistý export, ale dokud důchod ovlivňuje export i import potom ovlivňuje také čistý export, který je jejich rozdílem). Hypotéza o ovlivnění čistých exportů vládními výdaji na zboží a služby (mezinárodní vytěsňovací efekt) byla v této práci také zamítnuta. Pro druhou polovinu praktické části této diplomové práce provedu pouze shrnutí (srovnávat není s čím). Připomenu, že byla zkoumána krátkodobá i dlouhodobá závislost výstupu a zaměstnanosti v odvětvích průmyslu a obchodu na export a import nejvýznamnějších skupin zboží tvořících ZO ČR. Nejvýznamnějšími skupinami zboží v českém zahraničním obchodě jsou: SITC 5 – Chemikálie a příbuzné výrobky jinde neuvedené SITC 6 – Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu SITC 7 – Stroje a dopravní prostředky

108

V případě krátkodobé závislosti byla identifikována oboustranná závislost mezi výstupem odvětví obchodu a skupinami SITC 6 a SITC 7 pro import zboží. Pro export byla identifikována závislost mezi výstupem odvětví průmyslu a skupinami SITC 5 až 7, která je ve všech případech také oboustranná. Krátkodobá závislost ZO a zaměstnanosti v obou odvětvích testována nebyla z důvodů nestacionarity časových řad zaměstnanosti v odvětvích. Výsledky dlouhodobé závislosti výstupu odvětví průmyslu obchodu jsou shrnuty v následující tabulce. Tabulka 69 - Dlouhodobá závislost - výstup odvětví

Zboží SITC 5 SITC 6 SITC 7 Zboží SITC 5 SITC 6 SITC 7

Import Průmysl ne ne ano Export Průmysl ne ano ano

Obchod x ne ano Obchod x ne ano

Zdroj: autor

Skupina výrobků SITC 7 je nejenom dominantní v českém ZO z hlediska dynamiky a objemu, ale i z hlediska vlivu na tvorbu HDP. Import této skupiny zboží kladně ovlivňuje průmysl (dovoz polotovarů) i obchod (dovoz hotových výrobků). Čím více se doveze zboží této skupiny, tím více se vyrobí nebo prodá a tím více stoupne výstup obou odvětví. Pokud se více vyrobí, potom se i více prodá a více vyveze (spodní část Tabulky 69). Výstup odvětví průmyslu vykazuje dlouhodobou závislost na exportu zboží skupiny SITC 6, ale ne na jejím importu. Tady je třeba si uvědomit, že se jedná o zboží určené pro konečnou spotřebu (například televize), výrobky se dovážejí již hotové a proto neexistuje závislost výstupu odvětví průmyslu na importu této skupiny zboží. Obdobná analýza dlouhodobé závislosti provedená pro časové řady zaměstnanosti a skupin výrobků SITC 5 až 7. Výsledky jsou pro přehlednost uvedeny v následující Tabulce 70.

109

Tabulka 70 - Dlouhodobá závislost - zaměstnanost

Zboží SITC 5 SITC 6 SITC 7 Zboží SITC 5 SITC 6 SITC 7

Import Průmysl ne ne ne Export Průmysl ne ne ne

Obchod x ne ne Obchod x ne ano

Zdroj: autor

Dlouhodobá závislost byla potvrzena pouze mezi zaměstnaností v odvětví obchodu a exportem skupiny SITC 7. Interpretace tohoto výsledku není jednoduchá. Při zvýšení zaměstnanosti dochází k poklesu exportu skupiny SITC 7. Pokud se zvýší zaměstnanost, lidé vydělávají více peněz (v ekonomice jako celku) a utrácejí je za statky, které se prodají v domácí ekonomice, proto nemohou být exportovány. Znovu opakuji, že analýza struktury ZO a jejího vlivu na HDP je prováděna na poměrné krátké řadě a proto může dojít ke zkreslení údajů. Bohužel není možné zkoumat delší časové řady a jejich vliv na strukturu tvorby HDP, protože pro tuto analýzu je nutná stabilita hospodářského systému. Systém českého hospodářství (tržní ekonomika) je stabilní právě od roku 1995 kdy začíná analýza uvedená výše v této diplomové práci. Při jiné než 5% hladině významnosti by se výše uvedené vahany mohly změnit (došlo by k odhalení nových vztahů, souvislostí).

110

8. Závěr V této diplomové práci byly ověřovány vlivy (ekonomické) působící na zahraniční obchod České republiky za období 1995 – 2010 (čtvrtletní data) a změny v komoditní struktuře zahraničního obchodu a jejich vliv na výstup a zaměstnanost v souvisejících odvětvích ekonomiky, také za období 1995 – 2010 (za použití ročních dat). Za účelem empirického ověření vlivů působících na zahraniční obchod bylo sestaveno pět modelů, osm pro určení vlivu zahraničního obchodu na vybraná odvětví české ekonomiky. Všechny tyto modely byly testovány pomocí moderních ekonometrických metod. Testování se zaměřilo na zkoumání krátkodobého i dlouhodobého vztahu mezi proměnnými. Krátkodobá závislost byla ověřována pomocí Grangerovy kauzality10. Dlouhodobá závislost byla ověřována pomocí kointegrační analýzy, konkrétně EG testu a OLS odhadem modelu. Keynesiánský model, mnohými považovaný za „tradiční“ byl zkoumán ve dvou variantách, pro import a export. Byla zkoumána závislost mezi importem (exportem) a faktory, které je ovlivňují – domácím důchodem (import), důchodem vytvořeným v EU (export), reálnými efektivními měnovými kurzy a dovozními

cly.

Byla

prokázána

krátkodobá

závislost

mezi

důchodem

vytvořeným v ČR a importem (směr: důchod pozitivně ovlivňuje import) a důchodem vytvořeným v EU a exportem (směr: důchod v EU pozitivně ovlivňuje český export). V případě importu EG kointegrační test prokázal nekointegraci časových řad a tím i neexistenci dlouhodobé závislosti. Nekointegrace časových řad byla prokázána i v případě exportu, ale analýza 1.diferencí časových řad prokázala dlouhodobou závislost mezi důchodem vytvořeným na území EU (bez ČR, k roku 2005) a českým exportem.

10

V případě struktury a ZO a jejího vlivu je třeba brát tyto výsledky s rezervou z důvodu použití ročních dat. Grangerova kauzalita tady slouží k zjištění směru vzájemné závislosti. 111

Další dvojice modelů zkoumala závislost importu (exportu) na domácí úrokové sazbě (PRIBOR). Nebyla prokázána krátkodobá ani dlouhodobá závislost mezi těmito proměnnými. Poslední z modelů zabývajících se vlivy působící na český zahraniční obchod jako celek byl model, kde vysvětlovanou proměnou byl čistý export a vysvětlující vládní výdaje na zboží a služby (mezinárodní vytěsňovací efekt). Mezi časovou řadou čistých exportů a vládních výdajů na zboží a služby nebyla nalezena krátkodobá ani dlouhodobá závislost. Vliv struktury ZO na výstup hospodářství byl zkoumán ze dvou pohledů, vliv na výstup důležitých odvětví ekonomiky a vliv na zaměstnanost v těchto odvětvích. Jako nejdůležitější odvětví českého hospodářství byly vybrány odvětví průmyslu a odvětví obchodu. Nejdůležitějšími skupinami výrobků tvořících zahraniční obchod jsou skupiny SITC 5 (Chemikálie a příbuzné výrobky jinde nezatříděné), SITC 6 (Tržní výrobky tříděné hlavně podle materiálu) a SITC 7 (Stroje a dopravní prostředky). Modely pro odvětví průmyslu zahrnovaly všechny tři skupiny výrobků, modely pro odvětví obchodu nepracovaly se skupinou SITC 5. Při zkoumání vlivu struktury ZO na HDP a zaměstnanost se hned na začátku vyskytl problém s nestacionaritou časových řad zaměstnanosti, proto nebylo možné ověřit krátkodobý vztah mezi zaměstnaností v obou odvětvích a zahraničním obchodem. Krátkodobá závislost ověřovaná pomocí Grangerovy kauzality nebyla prokázána mezi výstupem odvětví průmyslu a importem žádné z uvedených skupin výrobků. V případě odvětví obchodu byla prokázána oboustranná kauzalita mezi skupinou SITC 6 a výstupem odvětví a mezi skupinou SITC 7 a výstupem odvětví obchodu. EG test prokázal kointegraci všech časových řad pro import a výstup obou odvětví, tím byla jasně naznačena existence dlouhodobé závislosti. V případě odvětví průmyslu byla prokázána dlouhodobá závislost mezi skupinou SITC 7 a výstupem odvětví. Pro obchod byla potvrzena dlouhodobá závislost mezi výstupem odvětví a skupinami SITC 6 a 7. Výsledkem EG testu byla nekointegrace časových řad importu zboží zvolených skupin a zaměstnanosti

112

odvětví, dlouhodobá závislost mezi zaměstnaností a zahraničním obchodem nebyla prokázána ani v jednom ze zkoumaných odvětví. Výsledky testování vlivu struktury na výstup a zaměstnanost v případě exportu jsou následující. Byla prokázána krátkodobá závislost mezi časovými řadami SITC 5 až 7 a výstupem odvětví průmyslu, všechny tři tyto závislosti jsou oboustranné. Pro obchod žádný krátkodobý vztah potvrzen nebyl. Pro výstup z obou odvětví a import prokázal EG test nekointegraci časových řad. Ale v případě průmyslu byla potvrzena dlouhodobá závislost mezi 1.diferencemi výstupu a 1. diferencemi SITC 6 a 7. Lze konstatovat, že mezi exportem výrobků slupin SITC 6 a 7 a celkovým výstupem odvětví průmyslu existuje dlouhodobá závislost. V případě zaměstnanosti EG test opět prokázal nekointegraci časových řad. Pro odvětví obchodu byla identifikována dlouhodobá závislost mezi 1.diferencemi SITC 7 a velikostí zaměstnanosti. Export skupiny výrobků SITC 7 dlouhodobě ovlivňuje zaměstnanost v odvětví obchodu. Shrnutí výsledků této práce je následující. Zahraniční obchod v české republice ovlivňuje velikost důchodu v ČR a v EU jako největším obchodním partnerovi. Nebyl prokázán vliv reálných efektivních měnových kurzů, cel, domácí úrokové sazby ani vládních výdajů na zboží a služby. Odvětví obchodu reaguje rychleji na změny v objemu importovaných výrobků než odvětví průmyslu změnou výstupu, dlouhodobá závislost na velikosti importu je prokázána u obou odvětví. Velikost importu nemá vliv na zaměstnanost ani v odvětví obchodu ani v odvětví průmyslu. V případě exportu existuje krátkodobá i dlouhodobá závislost mezi výstupem průmyslu a exportem výrobků SITC6 a 7, vliv na zaměstnanost není prokázán. Export SITC 7 ale ovlivňuje zaměstnanost v odvětví obchodu. Je nutné podotknout, že tyto výsledky jsou ovlivněny krátkostí použitých časových řad (1995-2010). Prokazatelné změny ve struktuře hospodářství se projeví po delší době než je 15 let (u evropských zemí i více než 100 let). Neexistují srovnatelné studie; pokud se někdo zabývá vlivem faktorů působících na zahraniční obchod tak je to většinou v rámci zkoumání jiného jevu (např. monetární politika, cílování inflace a vliv úrokové sazby na velikost důchodu).

113

Na úplný závěr ještě uvádím možnosti dalšího výzkumu v této oblasti, které by mohly výrazně rozšířit obzor této práce. První možností je zaměnit reálné kurzy za nominální a posoudit jejich vliv na zahraniční obchod. Zde by mohla být odhalena závislost, protože ČR má relativně stabilní cenovou hladinu, ale zároveň má dlouhodobě posilující měnu, která zlevňuje export a zdražuje import. Velmi zajímavé může být srovnání vlivu faktorů ovlivňujících zahraniční obchod a popsaných v této práci pro malou a velkou ekonomiku, kdy možnosti velké ekonomiky například v oblasti cel budou větší než u malé ekonomiky. V oblasti struktury zahraničního obchodu a jejího vlivu na tvorbu důchodu (zaměstnanost) by v budoucnu bylo zajímavé provést analýzu celkových dopadů. Je například možná situace, kdy zvýšení exportu výrobků jednoho odvětví vede nejen k nárůstu výstupu a zaměstnanosti, ale také k „přetahování“ pracovních sil nebo k jejich migraci (z jiných zemí, regionů). Na tyto a další analýzy ale bude nutné ještě chvíli počkat, dokud nebudou existovat dostatečně dlouhé časové řady…

114

Seznam použité literatury ARTL, Josef; ARTLOVÁ, Markéta. Ekonomické časové řady : Vlastnosti, metody modelování, příklady a aplikace. 1. vydání. Praha : Grada Publishing, 2007. 288 s. ISBN 978-80-247-1319-9. BENÁČEK, Vladimír ; PODPIERA, Jiří; PROKOP, Ladislav. Determining Factors of Czech Foreign Trade: A Cross-Section Series Perspective. Česká Národní Banka [online]. 2005, 3, [cit. 2010-10-30]. Dostupný z WWW: . BENEŠ, Vlastislav. Zahraniční obchod příručka pro obchodní praxi. 1.vydání. Grada Publishing: Praha, 2004. 328s. ISBN 80-247-0558-3. CIHELKOVÁ, Eva. a kol. Nový regionalismus: teorie a případová studie (Evropská unie). 1.vydání. Praha : C.H. Beck, 2007. 361 s. ISBN 978-80-7179808-8. CzechTrade. Patnáctiletá

analýza

zahraničního

obchodu

ČR

1993

-

2007 [online]. Praha : [s.n.], 2008 [cit. 2010-11-18]. Dostupné z WWW: . ČNB.

10

let

cílování

inflace

1998-2007.

In

ČNB. 10_let_inflacni_cileni_cz.pdf [online]. [s.l.] : [s.n.], 2008 [cit. 2011-0227].

Dostupné

z

WWW:

. ČNB. Cílování inflace v České republice. [online]. 1.vydání, Praha : ČNB, 2005a [cit.

2011-05-03].

Dostupné

z

WWW:

. ČNB. Reálný efektivní kurz koruny deflovaný cenovými indexy [online]. 1. vydání.

Praha :

ČNB,

2005

b[cit.

2011-04-02].

Dostupné

z

WWW:

.

115

DUFEK, Jaroslav. Ekonometrie. 1. vydání. Brno : MZLU, 2003. 136 s. ISBN 807157-654-9. DVOŘÁK, Pavel. Veřejné finance, fiskální nerovnováha a finanční krize. 1. vydání. Praha : C. H. Beck, 2008. 343 s. ISBN 978-80-7400-075-1. DURČÁKOVÁ, Jaroslava; MANDEL, Martin. Mezinárodní finance. 3. vydání. Praha : Management Press, 2007. 487 s. ISBN 978-80-7261-170-6. EVROPSKÁ KOMISE. One maket, One Money. An Evaluation of the Potencial Benefits and Coasts of Forming an Economic and Monetary Union. Europenan Economy, October 1990, No. 44. ISSN 0379-0991. FOJTÍKOVÁ, Lenka. Zahraničně obchodní politika ČR : Historie a současnost (1945-2008). 1.vydání. Praha : C.H. Beck, 2009. 246 s. ISBN 978-80-7400-1284. FORET, Miroslav. Marketing pro začátečníky. 1. vydání. Brno : Computer Press, a.s., 2008. 152 s. ISBN 978-80-251-1942-6. FOSU, Augustin Kwasi. Primary exports and economic growth in developing countries.. World Economy [online]. 1996, 19, [cit. 2011-05-10]. Dostupný z WWW: . ISSN 03785920. GUJARATI, Damodar N. Basic Econometrics. 5. vydání. Boston : McGraw-Hill, 2009. 922 s. ISBN 978-00-71276-25-2. HINDLS, Richard, a kol. Statistika pro ekonomy. 8.vydání. Praha : Professional Publishing, 2007. 415 s. ISBN 978-80-86946-43-6. HOLMAN, Robert a kol. Dějiny ekonomického myšlení. 3. vydání. Praha : C. H. Beck, 2005. 569 s. ISBN 80-7179-380-9. HUŠEK, Roman. Ekonometrická analýza. 1. vydání. Praha : EKOPRESS, 1999. 303 s. ISBN 80-86119-19-X. KLIKOVÁ, Christiana; KOTLÁN, Igor, a kol. Hospodářská politika : teorie a praxe. 2.vydání. Ostrava : Sokrates, 2006. 341 s. ISBN 80-86572-37-4. 116

KONIG, Petr; LACINA, Lubor; PŘENOSIL, Jan. Učebnice evropské integrace. 1. vydání. Brno : Barrinster & Principal, 2006. 416 s. ISBN 80-7364-022-8. KRUGMAN, Paul; OBSFELD, Maurice. International economics: theory and policy. 6. vydání. Boston : Addison Wesley, 2002. 784 s. ISBN 9780201770377. LACINA, Lubor. Makroekonomie otevřené ekonomiky. První vydání. Brno : MZLU, 2001. 120 s. ISBN 80-7157-488-0. LACINA, Lubor, a kol. Měnová integrace : Náklady a přínosy členství v měnové unii. 1. vydání. Praha : C. H. Beck, 2007. 538 s. ISBN 978-80-7179-5605. LACINA, Lubor ; ROZMAHEL, Petr. a kol. Euro: ano/ne?. 1. vydání. Praha : Alfa Nakladatelství, 2010. 319 s. ISBN 978-80-87197-26-4. MACH, Miloš. Makroekonomie II : pro magisterské (inženýrské) studium. 3. vydání. Slaný : Melandrium, 2001. 367 s. ISBN 80-86175-18-9. MANKIW, Gregory. N., Zásady ekonomie. Grada Publishing: Praha, 2000. 750s. ISBN 80-7169-891-1. MOHANTY, M.S.; KLAU, Marc. Monetary policy rules in emerging market economies: issues and evidence. BIS Working Papers [online]. 2004, 149, [cit. 2011-05-10].

Dostupný

z

WWW:

. MVZ ČR. Informace ke Smlouvě o přistoupení . MZV ČR [online]. 2003, [cit. 2011-03-26].

Dostupný

z

WWW:

. NEUMANN, Pavel; ŽAMBERSKÝ, Pavel; JIRÁNKOVÁ, Martina. Mezinárodní ekonomie. První vydání. Praha : Grada Publishing, 2010. 160 s. ISBN 978-80247-3276-3. NOVOTNÝ, Jan. Obchodní vztahy České republiky a Indické republiky. Brno, 2009. 72 s. Bakalářská práce. Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně.

Dostupné

z

WWW:

.

117

TOMEŠ, Zdeněk, a kol. Hospodářská politika 1900 - 2007. 1. vydání. Praha : C. H. Beck, 2008. 262 s. ISBN 978-80-7400-002-7. SAMUELSON Paul. A., NORDHAUS William. D., Ekonomie 18.vydání, Přel. Martin Gregor a kol, 1.vydání. NS Svoboda: Praha, 2007. 775s. Přel z Economics, eighteenth Edicion. ISBN 978-80-205-0590-3. SALVATORE, Dominic. International Economics. 2. vyd. Macmillan Publishing Copany: New York, 1987. 711 s. ISBN 0-02-405360-0. SLANÝ, Antonín, a kol. Makroekonomická analýza a hospodářská politika. 1. vydání. Praha : C. H. Beck, 2003. 392 s. ISBN 80-7179-738-3. ŠPAČEK, Michal. Bitva o českou korunu: útok začíná. Peníze.cz [online]. 19.12.2006, [cit. 2011-03-23]. Dostupný z WWW: . SVATOŠ, Miroslav, a kol. Zahraniční obchod : teorie a praxe. První vydání. Praha : Grada Publishing, 2009. 368 s. ISBN 978-80-247-2708-0. WORZ, Julia . Skill Intensity in Foreign Trade and Economic Growth. Empirica. 2005,

32,

s.

117

-144.

Dostupný

také

z

WWW:

. WTO. World Publications,

Tariff 2010

Profiles [cit.

2010 [online].

1.

2011-04-04].

vydání.

Geneva :

Dostupné

z

WTO WWW:

.

ISBN

978-92-870-3745-9.

118

Seznam příloh Příloha 1

OKEČ

Příloha 2

SITC

Příloha 3

Reálný efektivní kurz koruny deflovaný cenovými indexy

Příloha 4

Zdrojová data k modelům

Příloha 5

Informační kritéria

Příloha 6

Testování

Grangerovy

kauzality

v kapitole

6.2.2

Import

119

Příloha 1 – OKEČ Předmětem odvětvové klasifikace ekonomických činností jsou všechny pracovní činnosti vykonávané ekonomickými subjekty a jsou určované jejich vývojem. Obecně je činnost dána kombinací práce, výrobní techniky, informační sítě, materiálů, výrobků a vede k vytvoření specifických výrobků nebo výkonů (služeb). Každá položka zahrnuje seskupení stejnorodých činností na příslušném

stupni

třídění.

Skladebnými prvky jednotlivých seskupení jsou zpravidla jednotky organizační struktury, jejichž činnost svými výsledky obsáhne jednu nebo více skupin nebo tříd

výrobků,

průmyslových

prací

či

služeb

(výkonů).

Jednotlivá odvětvová seskupení ekonomických činností lze poměrně spolehlivě definovat co do jejich náplně charakteristickými výsledky těchto činností, tzn. těmi třídami výrobků, prací a výkonů, v nichž jsou výsledky pracovních činností z jednotlivých seskupení klasifikovány. Je však vždy nezbytné vzít v úvahu popis činnosti, neboť v některých případech se jedná spíše o použitý výrobní proces nebo suroviny než o výsledný produkt. Klasifikace je univerzální v tom smyslu, že musí umožnit odvětvové zařazení jak státní správy a činnosti vlád, místní správy, tak i velkých hospodářských a společenských organizací i drobných podnikatelů. Rozdělení na tržní a netržní činnosti není třídicím kritériem. Zdroj: ČSÚ, http://www.czso.cz/csu/klasifik.nsf/i/okec , 20.3.2011 • •

•

PŘEHLED SEKCÍ, SUBSEKCÍ A ODDÍLŮ A

B

ZEMĚDĚLSTVÍ, MYSLIVOST, LESNICTVÍ

01 - Zemědělství, myslivost a související činnosti

02 - Lesnictví a související činnosti

RYBOLOV A CHOV RYB

05 - Rybolov, chov ryb a související činnosti

120

•

C

TĚŽBA NEROSTNÝCH SUROVIN

CA

TĚŽBA ENERGETICKÝCH SUROVIN

10 - Těžba uhlí, lignitu a rašeliny

11 - Těžba ropy, zemního plynu a související činnosti kromě průzkumných vrtů

CB TĚŽBA OSTATNÍCH NEROSTNÍCH SUROVIN

D

DA

12 - Těžba a úprava uranových a thoriových rud

13 - Těžba a úprava ostatních rud

14 - Těžba a úprava ostatních nerostných surovin

ZPRACOVATELSKÝ PRŮMYSL VÝROBA POTRAVINÁŘSKÝCH VÝROBKŮ A NÁPOJŮ, TABÁKOVÝCH VÝROBKŮ

15 - Výroba potravinářských výrobků a nápojů

16 - Výroba tabákových výrobků

DB

VÝROBA TEXTILIÍ, TEXTILNÍCH A ODĚVNÍCH VÝROBKŮ

17 - Výroba textilií a textilních výrobků

18 - Výroba oděvů, zpracování a barvení kožešin

DC

VÝROBA USNÍ A VÝROBKŮ Z USNÍ

19 - Činění a úprava usní, výroba brašnářských a sedlářských výrobků a obuvi

DD

ZPRACOVÁNÍ DŘEVA, VÝROBA DŘEAŘSKÝCH VÝROBKŮ KROMĚ NÁBYTKU 20 - Zpracování dřeva, výroba dřevařských, korkových, proutěných a slaměných výrobků kromě nábytku

DE

VÝROBA VLÁKNINY, PAPÍRU A VÝROBKŮ Z PAPÍRU; VYDAVATELSTVÍ A TISK

21 - Výroba vlákniny, papíru a výrobků z papíru

22 - Vydavatelství, tisk a rozmnožování nahraných nosičů

DF

VÝROBA KOKSU, JADERNÝCH PALIV, RAFINÉRSKÉ ZPRACOVÁNÍ ROPY

DG

DH

DI

23 - Výroba koksu, jaderných paliv, rafinérské zpracování ropy VÝROBA CHEMICKÝCH LÁTEK, PŘÍPRAVKŮ, LÉČIV A CHEMICKÝCH VLÁKEN 24 - Výroba chemických látek, přípravků, léčiv a chemických vláken VÝROBA PRYŽOVÝCH A PLASTOVÝCH VÝROBKŮ 25 - Výroba pryžových a plastových výrobků VÝROBA OSTATNÍCH NEKOVOVÝCH MINERÁLNÍCH VÝROBKŮ

121

DJ

26 - Výroba ostatních nekovových minerálních výrobků VÝROBA ZÁKLADNÍCH KOVŮ, HUTNÍCH A KOVODĚLNÝCH VÝROBKŮ

27 - Výroba základních kovů a hutních výrobků

28 - Výroba kovových konstrukcí a kovodělných výrobků (kromě strojů a zařízení)

DK

VÝROBA A OPRAVY STROJŮ A ZAŘÍZENÍ J. N.

DL

29 - Výroba a opravy strojů a zařízení j. n. VÝROBA ELEKTRICKÝCH A OPTICKÝCH PŘÍSTROJŮ A ZAŘÍZENÍ

30 - Výroba kancelářských strojů a počítačů

31 - Výroba elektrických strojů a zařízení j. n.

32 - Výroba rádiových, televizních a spojových zařízení a přístrojů

33 - Výroba zdravotnických, přesných, optických a časoměrných přístrojů

DM VÝROBA DOPRAVNÍCH PROSTŘEDKŮ A ZAŘÍZENÍ

34 - Výroba motorových vozidel (kromě motocyklů), výroba přívěsů a návěsů

•

•

E

F

DN ZPRACOVATELSKÝ PRŮMYSL J. N.

36 - Výroba nábytku; zpracovatelský průmysl j. n.

37 - Recyklace druhotných surovin

VÝROBA A ROZVOD ELEKTŘINY, PLYNU A VODY

40 - Výroba a rozvod elektřiny, plynu a tepelné energie

41 - Shromažďování, úprava a rozvod vody

STAVEBNICTVÍ

•

G

35 - Výroba ostatních dopravních prostředků a zařízení

45 - Stavebnictví

OBCHOD; OPRAVY MOTOROVÝCH VOZIDEL A VÝROBKŮ PRO OSOBNÍ POTŘEBU A

PŘEVÁŽNĚ PRO DOMÁCNOST

50 - Obchod, opravy a údržba motorových vozidel; maloobchodní prodej pohonných hmot

51 - Velkoobchod a zprostředkování velkoobchodu (kromě motorových vozidel)

52 - Maloobchod kromě motorových vozidel; opravy výrobků pro osobní potřebu a převážně pro domácnost

•

H

UBYTOVÁNÍ A STRAVOVÁNÍ

122

•

I

55 - Ubytování a stravování

DOPRAVA, SKLADOVÁNÍ A SPOJE

60 - Pozemní a potrubní doprava

61 - Vodní doprava

62 - Letecká a kosmická doprava

63 - Vedlejší a pomocné činnosti v dopravě; činnosti cestovních kanceláří a agentur

•

J

64 - Spoje

FINANČNÍ ZPROSTŘEDKOVÁNÍ

65 - Finanční zprostředkování kromě pojišťovnictví a penzijního financování

66 - Pojišťovnictví a penzijní financování kromě povinného sociálního zabezpečení

•

K

67 - Pomocné činnosti související s finančním zprostředkováním

ČINNOSTI V OBLASTI NEMOVITOSTÍ A PRONÁJMU; PODNIKATELSKÉ ČINNOSTI

70 - Činnosti v oblasti nemovitostí

71 - Pronájem strojů a přístrojů bez obsluhy, pronájem výrobků pro osobní potřebu a převážně pro domácnost

•

L

72 - Činnosti v oblasti výpočetní techniky

73 - Výzkum a vývoj

74 - Ostatní podnikatelské činnosti

VEŘEJNÁ SPRÁVA A OBRANA; POVINNÉ SOCIÁLNÍ ZABEZPEČENÍ

•

M

VZDĚLÁVÁNÍ

•

N

80 - Vzdělávání

ZDRAVOTNÍ A SOCIÁLNÍ PÉČE; VETERINÁRNÍ ČINNOSTI

•

75 - Veřejná správa a obrana; povinné sociální zabezpečení

85 - Zdravotní a sociální péče; veterinární činnosti

O OSTATNÍ VEŘEJNÉ, SOCIÁLNÍ A OSOBNÍ SLUŽBY

90 - Odstraňování odpadních vod a odpadů, čištění města, sanační a podobné činnosti

•

P

91 - Činnosti odborových, profesních a podobných organizací j. n.

92 - Rekreační, kulturní a sportovní činnosti

93 - Ostatní činnosti

ČINNOSTI DOMÁCNOSTÍ

123

95 - Činnosti domácností jako zaměstnavatelů domácího personálu

96 - Činnosti domácností produkujících blíže neurčené výrobky pro vlastní potřebu

97 - Činnosti domácností poskytujících blíže neurčené služby pro vlastní potřebu

•

Q

EXTERITORIÁLNÍ ORGANIZACE A INSTITUCE

99 - Exteritoriální organizace a instituce

124

Příloha 2 – SITC SITC (Standard International Trade Classification) je standardní mezinárodní obchodní klasifikace publikovaná OSN a je tvořena pětiúrovňovou numericky kódovanou hierarchickou strukturou. Jednotlivé úrovně jsou označovány SITC 1 až SITC 5. Tento systém využívají prakticky všechny země OECD. Systém je průběžně revidován, naposledy v roce 2006 (4.revize). Třídy SITC,

revize

3

[UN:

pojem

„SITC

rev.3“

[online].

[cit.

17.4.2009

].Dostupné

z:

< http://unstats.un.org/unsd/cr/registry/regcst.asp?Cl=14&Lg=1&Top=1>] :

0

Potraviny a živá zvířata

1

Nápoje a tabák

2

Suroviny nepoživatelné, s výjimkou paliv

3

Minerální paliva, maziva a příbuzné materiály

4

Živočišné a rostlinné oleje, tuky a vosky

5

Chemikálie a příbuzné výrobky jinde neuvedené

6


7


8


9

Komodity a předměty obchodu jinde nezatříděné

I II

Zlato, peněžní Zlaté mince a běžné mince

Tabulka přílohy 1- SITC ukázka členění

Kód zboží 0 00 001 0011 00111

Název zboží Potraviny a živá zvířata Živá zvířata Zvířata živá (dobytek, drůbež, ovce, kozy, koně ap.) Hovězí dobytek, živý Hovězí dobytek, živý - čistokrevná plemenná zvířata

Zdroj: ČSÚ, Databáze zahraničního obchodu

125

Příloha 3 - Reálný efektivní kurz koruny deflovaný cenovými indexy Definice REER použitých v Keynesiánských modelech (ČNB, 2005b):

Metodický list Reálný efektivní kurz koruny deflovaný cenovými indexy I. Definice a obsah Reálný efektivní kurz (REER) je jedním z indikátorů vývoje mezinárodní konkurenceschopnosti země a obecně se jím rozumí různé míry relativních cen nebo nákladů vyjádřené v určité měně. Z tohoto pohledu index REER nad 100 signalizuje tendenci ke snižování konkurenceschopnosti země proti základnímu období,

pokles

indexu

REER

pod

100

znamená

zvyšování

konkurenceschopnosti země oproti základnímu období. Pro výpočet REER je použita metoda váženého geometrického průměru poměru indexu nominálního kurzu a cenového diferenciálu, přičemž vahami jsou podíly největších obchodních partnerů na obratu zahraničního obchodu. Při konstrukci reálného efektivního kurzu koruny jsou použity spotřebitelské ceny a ceny průmyslových výrobců 10 zemí mimo eurozónu a všech zemí eurozóny. Jednotlivé země eurozóny jsou pro výpočty uváděny jako jedna měnová a cenová oblast. Počet zemí eurozóny se mění podle aktuálního stavu. Struktura zemí a jejich váhové podíly jsou shodné s metodikou výpočtu nominálního efektivního kurzu koruny. V I. variantě se váhy vztahují k celému obratu zahraničního obchodu, ve II. variantě se váhové podíly vztahují pouze na obrat v komoditních skupinách 5 –8 podle klasifikace SITC. Základem báze časových řad je průměr roku 2005. II. Zdroje a metodika zjišťování Při výpočtu reálného efektivního kurzu jsou pro všechny země jako deflátory použity cenové indexy ze statistik ECB. Indexy CPI, PPI jsou přepočítány na bázi roku 2005. Pokud nejsou k dispozici ceny průmyslových výrobců některé země, jsou nahrazeny příslušnými spotřebitelskými cenami. 126

Indexy nominálního kurzu jsou přebírány z vlastních propočtů ČNB použitých pro výpočet NEER. III. Členění Pro I. i II.variantu je počítán měsíční a roční index REER v časové řadě od roku 1998 na bázi roku 2005 v cenách průmyslových výrobců a ve spotřebitelských cenách.

V. Změny metodiky a obsahu Od ledna 2007 se změnila báze časových řad na průměr roku 2005. Pro výpočty jsou jako jediný zdroj cenových indexů použity statistiky ECB. Od února 2011 se ve výpočtu celé časové řady mění oblast eurozóny z 16 na 17 zemí. VI. Vykazující subjekty Nejsou.

127

Příloha 4 – Zdrojová data k modelům Kapitola 6.1.1

Keynesiánský model – import

Kapitola 6.1.2

Keynesiánský model – export

Kapitola 6.1.3

Vliv úrokové sazby na zahraniční obchod České republiky

Kapitola 6.1.4


Kapitola 6.2

Změny struktury ZO a jejich dopad na HDP České republiky Kapitola 6.2.2 Import Kapitola 6.2.3 Export

128

Kapitola 6.1.1 - Keynesiánský model – import Období I.Q.1996 II.Q.1996 III.Q.1996 IV.Q.1996 I.Q.1997 II.Q.1997 III.Q.1997 IV.Q.1997 I.Q.1998 II.Q.1998 III.Q.1998 IV.Q.1998 I.Q.1999 II.Q.1999 III.Q.1999 IV.Q.1999 I.Q.2000 II.Q.2000 III.Q.2000 IV.Q.2000

M 61778,0 62179,0 61377,0 65271,0 65243,0 72969,0 75267,0 81062,0 84592,0 77076,0 74444,0 75429,0 89251,0 85725,0 81662,0 96124,0 101851,0 111484,0 100680,0 111597,0

YCR 498778 537635 539037 540155 505793 536386 528894 529070 497415 531216 526879 528693 498865 536452 535642 541162 514660 556769 556739 561001

REER 71,88 72,65 75,33 75,56 77,64 73,55 72,14 72,79 74,80 79,08 83,17 83,60 79,24 78,05 80,25 80,07 80,15 78,79 80,49 81,51

CDDEU 7,21 7,21 7,21 7,21 7,28 7,28 7,28 7,28 6,87 6,87 6,87 6,87 6,87 6,87 6,87 6,87 6,14 6,14 6,14 6,14

CDDSV 7,21 7,21 7,21 7,21 7,28 7,28 7,28 7,28 6,87 6,87 6,87 6,87 6,87 6,87 6,87 6,87 6,14 6,14 6,14 6,14

Období I.Q.2001 II.Q.2001 III.Q.2001 IV.Q.2001 I.Q.2002 II.Q.2002 III.Q.2002 IV.Q.2002 I.Q.2003 II.Q.2003 III.Q.2003 IV.Q.2003 I.Q.2004 II.Q.2004 III.Q.2004 IV.Q.2004 I.Q.2005 II.Q.2005 III.Q.2005 IV.Q.2005

M 126527,0 113374,0 102996,0 111288,0 116559,0 103973,0 116553,0 109295,0 121201,0 114426,0 123340,0 132142,0 145793,0 153119,6 153615,6 143922,5 145889,4 155881,5 161767,8 152028,6

YCR 531316 570874 568876 571877 542468 582671 577999 582350 558627 603723 600785 604683 580528 629419 627202 636857 614350 670146 666528 679249

M, YCR ve stálých cenách (mil. EUR), databáze ARAD České Národní banky. cDDEU, cDDEU v procentech, průměrná výše cla, databáze WTO. REER deflován pomocí deflátoru HDP, databáze ARAD České Národní Banky.

REER 82,99 83,99 86,08 88,66 91,89 96,44 97,39 95,57 93,39 95,25 92,44 93,51 93,83 95,70 96,98 98,86 100,79 99,28 99,80 100,39

CDDEU 6,11 6,11 6,11 6,11 6,04 6,04 6,04 6,04 6,03 6,03 6,03 6,03 6,03 0 0 0 0 0 0 0

CDDSV 6,11 6,11 6,11 6,11 6,04 6,04 6,04 6,04 6,03 6,03 6,03 6,03 6,03 4,57 4,57 4,57 4,54 4,54 4,54 4,54


M 178168,9 174137,3 179316,3 170585,5 200735,1 200267,0 196239,3 177083,5 201030,1 202217,7 209200,6 163365,5 167181,3 162305,4 173341,0 161726,9 197491,2 208549,0 214558,1 201355,2

YCR 660938 711102 712248 725050 708349 754314 752465 766451 729199 782261 778480 765098 703487 742681 739413 742702 710851 764049 756952 764322

REER CDDEU 102,50 0 103,87 0 104,59 0 105,39 0 106,25 0 105,88 0 107,47 0 112,52 0 117,88 0 120,21 0 122,87 0 116,75 0 112,79 0 116,63 0 120,05 0 119,43 0 116,25 0 116,4 0 119,06 0 119,89 0

CDDSV 4,66 4,66 4,66 4,66 4,71 4,71 4,71 4,71 4,70 4,70 4,70 4,70 4,71 4,71 4,71 4,71 4,70 4,70 4,70 4,70

Kapitola 6.1.2 - Keynesiánský model – export Období I.Q.1996 II.Q.1996 III.Q.1996 IV.Q.1996 I.Q.1997 II.Q.1997 III.Q.1997 IV.Q.1997 I.Q.1998 II.Q.1998 III.Q.1998 IV.Q.1998 I.Q.1999 II.Q.1999 III.Q.1999 IV.Q.1999 I.Q.2000 II.Q.2000 III.Q.2000 IV.Q.2000

X 51447,0 49236,0 52181,0 48388,0 51688,0 62765,0 68841,0 62812,0 77183,0 76699,0 72848,0 59128,0 80102,0 82812,0 82711,0 79072,0 95863,0 102594,0 97520,0 90630,0

YEU 51447,0 49236,0 52181,0 48388,0 51688,0 62765,0 68841,0 62812,0 77183,0 76699,0 72848,0 59128,0 80102,0 82812,0 82711,0 79072,0 95863,0 102594,0 97520,0 90630,0

REER 71,88 72,65 75,33 75,56 77,64 73,55 72,14 72,79 74,8 79,08 83,17 83,6 79,24 78,05 80,25 80,07 80,15 78,79 80,49 81,51

CDZ 8,59 8,59 8,59 8,59 8,38 8,38 8,38 8,38 7,47 7,47 7,47 7,47 9,05 9,05 9,05 9,05 8,23 8,23 8,23 8,23


X 115273,0 108750,0 106020,0 90140,0 110557,0 102013,0 112713,0 92293,0 119335,0 111025,0 123822,0 112252,0 142673,0 156309,4 158002,4 136190,6 154532,0 166862,8 169399,3 150355,3

YEU 2290149 2365304 2347162 2465748 2377911 2448229 2437503 2551722 2425363 2470342 2478681 2603306 2524502 2611689 2598722 2723271 2607891 2722875 2698369 2849940

REER 82,99 83,99 86,08 88,66 91,89 96,44 97,39 95,57 93,39 95,25 92,44 93,51 93,83 95,7 96,98 98,86 100,79 99,28 99,8 100,39

CDZ 4,78 4,78 4,78 4,78 4,71 4,71 4,71 4,71 4,61 4,61 4,61 4,61 4,57 0 0 0 0 0 0 0


X 188026,2 183863,2 189200,5 169429,9 217985,7 213138,8 212950,6 177123,7 214025,9 219215,6 223208,1 157238,6 183070,0 176856,4 182529,1 160033,0 207935,4 213750,4 216824,2 195596,0

YEU 2761141 2846679 2845846 3019375 2942617 3014856 3011441 3152806 3010773 3071134 3025713 3066046 2795954 2854718 2864175 2984105 2868474 2988701 2999557 3122958

REER 102,5 103,87 104,59 105,39 106,25 105,88 107,47 112,52 117,88 120,21 122,87 116,75 112,79 116,63 120,05 119,43 116,25 116,4 119,06 119,89

CDZ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

X, YEU ve stálých cenách (mil. EUR), databáze ARAD České Národní banky. cDZ v procentech, průměrná výše cla, databáze WTO. REER deflován pomocí deflátoru HDP, databáze ARAD České Národní Banky.

130

Kapitola 6.1.3 - Vliv úrokové sazby na zahraniční obchod České republiky Období I.Q.1996 II.Q.1996 III.Q.1996 IV.Q.1996 I.Q.1997 II.Q.1997 III.Q.1997 IV.Q.1997 I.Q.1998 II.Q.1998 III.Q.1998 IV.Q.1998 I.Q.1999 II.Q.1999 III.Q.1999 IV.Q.1999 I.Q.2000 II.Q.2000 III.Q.2000 IV.Q.2000

X 51447 49236 52181 48388 51688 62765 68841 62812 77183 76699 72848 59128 80102 82812 82711 79072 95863 102594 97520 90630

M 61778 62179 61377 65271 65243 72969 75267 81062 84592 77076 74444 75429 89251 85725 81662 96124 101851 111484 100680 111597

i 11,22 11,83 12,58 12,63 12,48 28,55 15,55 15,79 15,14 15,23 14,39 11,97 8,37 7,10 6,35 5,59 5,30 5,29 5,29 5,30


X 115273 108750 106020 90140 110557 102013 112713 92293 119335 111025 123822 112252 142673 156309,4 158002,4 136190,6 154532 166862,8 169399,3 150355,3

M 126527 113374 102996 111288 116559 103973 116553 109295 121201 114426 123340 132142 145793 153120 153616 143923 145889 155882 161768 152029

i 5,19 5,02 5,24 5,11 4,43 3,93 3,21 2,84 2,59 2,49 2,11 2,03 2,02 2,04 2,37 2,51 2,32 1,85 1,76 1,95


X 188026,2 183863,2 189200,5 169429,9 217985,7 213138,8 212950,6 177123,7 214025,9 219215,6 223208,1 157238,6 183070 176856,4 182529,1 160033 207935,4 213750,4 216824,2 195596

M 178169 174137 179316 170586 200735 200267 196239 177084 201030 202218 209201 163366 167181 162305 173341 161727 197491 208549 214558 201355

i 2,02 2,02 2,21 2,51 2,52 2,59 3,04 3,42 3,70 3,79 3,66 3,31 2,16 1,80 1,55 1,41 1,15 0,98 0,87 0,87

M,X ve stálých cenách (mil. EUR), databáze ARAD České Národní banky. i = PRIBOR – 14denní sazba, ČNB

131

Kapitola 6.1.4 – Mezinárodní vytěsňovací efekt Období NX I.Q.2002 -6002 II.Q.2002 -1960 III.Q.2002 -3840 IV.Q.2002 -17002 I.Q.2003 -1866 II.Q.2003 -3401 III.Q.2003 482 IV.Q.2003 -19890 I.Q.2004 -3120 II.Q.2004 3189,8 III.Q.2004 4386,8 IV.Q.2004 -7731,9 I.Q.2005 8642,6 II.Q.2005 10981,3 III.Q.2005 7631,5 IV.Q.2005 -1673,3 I.Q.2006 9857,3 II.Q.2006 9725,9

G 165205 344070 542398 750953 175180 348056 521144 697398 180978 366062 523072 726602 181731 366814 532312 775754 185407 367182

Období III.Q.2006 IV.Q.2006 I.Q.2007 II.Q.2007 III.Q.2007 IV.Q.2007 I.Q.2008 II.Q.2008 III.Q.2008 IV.Q.2008 I.Q.2009 II.Q.2009 III.Q.2009 IV.Q.2009 I.Q.2010 II.Q.2010 III.Q.2010 IV.Q.2010

NX 9884,2 -1155,6 17250,6 12871,8 16711,3 40,2 12995,8 16997,9 14007,5 -6126,9 15888,7 14551 9188,1 -1693,9 10444,2 5201,4 2266,1 -5759,2

G 185407 367182 525355 777328 206722 414178 608438 901584 235204 446717 658890 908715 226367 484908 686114 974667 244405 484803

NX, G ve stálých cenách (mil. CZK), databáze ARAD České Národní banky

Kapitola 6.2 – Změny struktury ZO a jejich vliv na HDP České republiky Kapitola 6.2.2 – Import

Rok 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

SITC 5 52,9 54,3 63,5 65,5 66,9 79,6 81,9 74,7 80,6 104,0 119,0 129,9 144,2 147,3 134,6 163,4

SITC 6 182,8 171,9 193,1 224,8 236,7 285,1 309,1 294,0 316,4 388,5 406,3 445,3 501,1 482,5 378,4 438,4

SITC 7 171,3 197,2 264,0 339,0 385,4 498,4 599,7 623,0 687,2 876,1 949,2 1141,7 1343,4 1331,0 1136,3 1362,8

zC+D+E 1600,2 1579,8 1533,5 1502,0 1450,4 1411,6 1443,2 1442,2 1404,8 1388,6 1406,7 1474,5 1510,0 1546,4 1406,4 1 346,4

zG+H+I 1189,9 1216,2 1240,1 1230,3 1205,0 1182,0 1174,2 1207,8 1205,5 1214,7 1202,9 1216,5 1218,6 1241,5 1276,8 1 115,5

yC+D+E 420,3 508,3 541,3 564,0 594,5 629,2 673,1 684,2 691,6 808,2 843,4 930,9 1021,0 1028,2 979,7 999,9

yG+H+I 323,3 345,2 405,2 450,1 461,9 512,4 546,9 601,4 626,2 617,5 663,2 744,0 791,3 838,6 790,7 798,5

SITC5,6,7 v běžných cenách (mld. CZK), ČSÚ yC+D+E, yG+H+I v běžných cenách (mld. CZK), ČSÚ zC+D+E, zG+H+I v tisících osob, ČSÚ

133

Kapitola 6.2 – Změny struktury ZO a jejich vliv na HDP České republiky Kapitola 6.2.3 – Export

Rok 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

SITC 5 78,6 89,1 105,4 112,6 119,7 139,1 151,0 148,4 164,4 194,8 201,5 219,1 248,5 247,1 221,2 254,3

SITC 6 134,2 145,9 166,8 193,7 205,0 257,9 280,1 273,0 289,8 360,8 374,3 428,5 500,2 474,5 351,0 428,5

SITC 7 247,1 286,9 330,1 354,1 383,3 496,7 584,4 561,7 616,3 739,9 736,9 870,7 1028,0 994,8 815,9 1035,3

zC+D+E 1600,2 1579,8 1533,5 1502,0 1450,4 1411,6 1443,2 1442,2 1404,8 1388,6 1406,7 1474,5 1510,0 1546,4 1406,4 1 346,4

zG+H+I 1189,9 1216,2 1240,1 1230,3 1205,0 1182,0 1174,2 1207,8 1205,5 1214,7 1202,9 1216,5 1218,6 1241,5 1276,8 1 115,5

yC+D+E 420,3 508,3 541,3 564,0 594,5 629,2 673,1 684,2 691,6 808,2 843,4 930,9 1021,0 1028,2 979,7 999,9

yG+H+I 323,3 345,2 405,2 450,1 461,9 512,4 546,9 601,4 626,2 617,5 663,2 744,0 791,3 838,6 790,7 798,5

SITC5,6,7 v běžných cenách (mld. CZK), ČSÚ yC+D+E, yG+H+I v běžných cenách (mld. CZK), ČSÚ zC+D+E, zG+H+I v tisících osob, ČSÚ

134

Příloha 5 – Informační kritéria Informační kritéria byla ověřena na příslušných funkcích neomezené regrese, které jsou uvedeny vždy před tabulkou. Kromě Akaikeho a Schwarzova informačního kritéria je zde uvedeno ještě Hannan Quinnovo informační kritérium (HQC) jako doplňující ukazatel, který byl použit pro rozhodnutí o optimálním řádu zpoždění v případě kdy se výsledky Akikeho a Schwarzova informačního kritéria rozcházely. V tabulkách je zeleně vyznačen optimální řád zpoždění.

Kapitola 6.1.1 - Keynesiánský model – import


AIC 20,82366 20,77529 20,71788 20,71495

SIC 20,96833 20,95612 20,93488 20,96812

HQC 20,87975 20,84540 20,80201 20,81311


AIC 20,79521 20,79299 20,80060 20,83381

SIC 20,93988 20,97382 21,01760 21,08698

HQC 20,85130 20,86310 20,88473 20,93197


AIC 20,82715 20,79273 20,76894 20,79711

SIC 20,97181 20,97356 20,98594 21,05028

HQC 20,88323 20,86284 20,85307 20,89526 135


AIC 20,87857 20,88886 20,91641 20,94332

SIC 20,98707 21,03353 21,09724 21,16032

HQC 20,92064 20,94495 20,98652 21,02745

Kapitola 6.1.2 - Keynesiánský model – export


AIC 20,71144 20,71039 20,69841 20,73273

SIC 20,81994 20,85506 20,87924 20,94973

HQC 20,7535 20,76648 20,76852 20,81686


AIC 20,93202 20,95803 20,97414 20,99729

SIC 21,04052 21,10270 21,15498 21,21429

HQC 20,97409 21,01412 21,04425 21,08142


AIC 20,89964 20,92562 20,94985 20,95636

SIC 21,00814 21,07029 21,13068 21,17337

HQC 20,94171 20,98171 21,01996 21,0405

136

Příloha 6 – Testování Grangerovy kauzality v kapitole 6.2.2 Import Model 1d SITC 5 1d SITC 6 1d SITC 7 1d yC+D+E 1d yG+H+I logd SITC 5 logd SITC 6 logd SITC 7 logd yC+D+E logd yG+H+I log SITC 5 log SITC 6 log SITC 7 log yC+D+E log yG+H+I

Testová t statistika p - hodnota Test s konstantou -3,24251 0,01769 -4,16383 0,00075 -4,37812 0,00032 -2,48393 0,11940 -2,75965 0,06421 -4,08037 0,00104 -3,50062 0,00800 -2,66497 0,08022 -2,49244 0,11730 -2,45738 0,12620 -0,54501 0,88000 -1,84879 0,35710 -2,71224 0,07187 -0,97865 0,76300 -2,65623 0,08184

Pro všechny časové řady byl proveden ADF test.

137

Strukturální změny v zahraničním obchodu. České republiky a jejich vliv na HDP. České republiky Diplomová práce MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ

Recommend Documents