Mi az igazság a magyar bérnövekedésről?
A vitáról Tavasszal Dedák István arról írt, hogy a bérek tartós növekedését meghatározó makrogazdasági fundamentumok - mind korábbi önmagunkhoz, mind régiós versenytársainkhoz képest - nemcsak rosszak, hanem kifejezetten ijesztőek. Ezzel kapcsolatban (többek között) azt mutatta meg, hogy a bérek sokkal gyorsabban növekednek, mint a termelékenységünk, ezért a folyamat fenntarthatatlan.
Molnár Dániel és György László (akkor még) a Századvég színeiben vitába szállt Dedákkal, azt hangsúlyozva, hogy a gyors bérnövekedés fenntartható, egyebek mellett azért, mert nemzetközi összevetésben a bérek részesedése a megtermelt jövedelmekből (a bérhányad) alacsony, és korrekcióra szorul. Őszi cikkében Dedák viszont arra hívta fel a figyelmet, hogy a bérköltségek egy másik statisztikai számbavétel, a nemzeti számlák alapján csak nagyon visszafogottan emelkedtek, ami végül is összhangban van a termelékenység igen lassú növekedésével. A szerző két írása együttesen viszont felhívta a figyelmet egy óriási ellentmondásra: egyik oldalról nézve a bérek gyorsan nőttek, a másik oldalról viszont lassan. A kétféle statisztika közötti ellentmondás kényelmes magatartásra adna lehetőséget: hátradőlve büszkélkedünk a gyors bérnövekedéssel, majd a versenyképességért aggódóknak mutogatnánk a visszafogott bérköltségemelkedés alternatív statisztikáit. Ez azonban nem csak szellemi restség lenne a részünkről, hanem veszélyes önbecsapás is, ami gazdaságpolitikai hibákhoz vezethet. Ezért érdemes tisztázni, mi a helyzet a bérek emelkedésével, illetve annak fenntarthatóságával. Oblath Gábor alapos munkával mutatta meg, hogy a kétféle módon értelmezett reálbérváltozás közötti 30 százalékpontnyi résnek mindössze egyharmadát magyarázzák meg a fogalmi, illetve módszertani különbségek. A többi valószínűleg statisztikai hiba (ami főként a 2015. évet érintheti). Balatoni András, az MNB vezető közgazdásza szintén rámutatott a kétféle béradat közötti ellentmondás tarthatatlanságára, majd kontrollstatisztikák alapján azt a következtetést vonta le, hogy a magas bérdinamika valós képet mutat. Ez viszont azt is jelenti, hogy bár a hazai bérek jelentős, a termelékenység bővülését meghaladó emelkedését a korábban historikusan alacsony szintre kerülő bérhányad lehetővé, sőt szükségessé tette, a bérhányad 2017-ben már a historikus átlag közelében alakult. Ebből pedig Balatoni azt a fontos tanulságot vonta le, miszerint előretekintve fontos, hogy a bérek emelkedése a termelékenység növekedésével összhangban alakuljon. Mielőtt részletesebben belemennék a számításokba, érdemes egy kis módszertani kitérőt tenni, hogy megérthessük, hogy miért is olyan nehéz megmondani azt, hogy mennyivel "nőttek a bérek".Az elemzésünkben háromféle statisztika felhasználásával próbálunk meg "igazságot tenni". Ugyanakkor mindhárom statisztikának megvan a maga sajátossága, erőssége és gyengesége. A felhasznált statisztikák:
1. Havi rendszerességű intézményi adatgyűjtés
Ebben a statisztikában külön figyelik meg a legalább 5 főt foglalkoztató vállalkozásokat, a non-profit szervezetek esetében mintavételes megfigyelés történik, míg a költségvetési kör megfigyelése teljes körű. A statisztika értelmezését azonban több dolog is nehezíti:- egyrészt a könnyen hozzáférhető (a KSH oldalán könnyen megtalálható/megnézhető) béradatok csak a teljes munkaidős foglalkoztatottak bérét mutatják. A KSH oldalán lehetőség van az összes foglalkoztatott bértömegét és létszámát is letölteni, így az összes foglalkoztatott átlagbérét is kiszámítani; de a "közbeszédben" nem ez az adat szokott megjelenni.
- Ugyan a költségvetési szektor megfigyelése teljes körű, de ez csak a "szűken" értelmezett állami szektort jelenti. A nemzeti számlák szerinti kormányzati szektorban dolgozók létszáma és bértömege is érdemben magasabb, mint az intézményi adatgyűjtésben megfigyelt szervezetek adata.
- A versenyszektor esetében az 50 főnél többet foglalkoztató cégeket figyelik meg teljeskörűen, míg az az alattiakat mintavételes eljárással figyelik meg. Az 5 főnél kisebb cégek egyáltalán nem szerepelnek az adatgyűjtésben. Ugyanakkor a cégek besorolása évente egyszer, az év elején történik, emiatt sokszor előfordul, hogy januárban "megmagyarázhatatlan" ugrások történnek a versenyszektor foglalkoztatásában. Mivel ezek a létszámváltozások nem ugyanolyan mértékben érintik a gazdasági szektorokat, mint a teljes foglalkoztatásbeli súlyuk, ezért ez a jelenség is torzítja az innen származó átlagbér adatokat (noha, ennek mértéke aligha lehet nagyobb 0,1-0,2%-nál).
- Továbbá ez a statisztika a belföldön működő vállalkozások adatait figyeli meg, viszont arra nincs tekintettel, hogy a cég által foglalkoztatottak, illetve a kifizetett bértömeg mekkora része érint nem rezidens (külföldi) munkavállalót. Ugyanakkor a külföldi munkavállalók viszonylag alacsony arányát tekintve ez aligha okoz érdemi problémát.
2. Nemzeti számlák
A nemzeti számlás (NSZ) adatok felhasználásánál mi külön vizsgáltuk a kormányzati szektor által fizetett munkajövedelmeket és a vállalati szektor által kifizetett jövedelmeket. A háztartások által realizált "bér és kereset" adat használata az összehasonlíthatóság szempontjából problémás, a következők miatt:- a háztartások által realizált "bér és kereset" kategória tartalmazza az egyéni vállalkozók bérként kivett jövedelmét, ugyanakkor jól tudjuk, hogy az egyéni vállalkozások esetében ez meglehetősen rugalmasan tud alakulni, ráadásul a többi statisztika eleve nem is tartalmazza az egyéni vállalkozók adatait.
- Továbbá ez a kategória tartalmazza a rezidens háztartások külföldi jövedelmeit is (ami nem a hazautalt jövedelmet jelenti, hanem a külföldön dolgozó magyar rezidensek becsült külföldi munkajövedelmét).
- Szintén fontos, hogy ebben a statisztikában a vállalati szektor tartalmazza az 5 főnél kisebb cégeket is (kivétel az egyéni vállalkozók), melyek ágazati eloszlása érdemben eltér az 5 főnél nagyobb cégek eloszlásától, vagyis az egyes iparágakban dolgozók aránya érdemben eltér a nemzeti számlákban és az intézményi adatgyűjtésben. Ráadásul az intézményi adatgyűjtésből azt is látjuk, hogy a kis cégek (5-9 fő) esetében jelentősen eltér a bérdinamika a nagyobb cégeknél tapasztalttól (50 fő felett). Ez jórészt annak köszönhető, hogy a kis cégeket sokkal erősebben szokták érinteni a minimálbér emelések. Mivel feltételezhető, hogy az 5 főnél kisebb cégek bérei inkább az 5-9 fős cégekével mozognak együtt, és összességében az ekkora cégekben foglalkoztatottak száma igen jelentős, ezért ez jelentősebb eltérést is okozhat az egyes években a nemzeti számlás bérek és az intézményi statisztikában megfigyelt bérek növekedési ütemeiben.
- Fontos kiemelni, hogy amíg az intézményi adatgyűjtés és a később bemutatásra kerülő NAV adatbázis a bértömegadatokkal konzisztens létszámadatokat is tartalmaz. Vagyis a "bértömeg-létszám-átlagbér" adatok konzisztensen kiszámíthatók, addig a nemzeti számla csak bértömeg adatokat közöl. Ugyan elérhető a KSH oldalán a "GDP termelésben foglalkoztatottak" száma, azonban ez alapvetően az LFS felmérésen alapszik, ilyen értelemben nem beszélhetünk konzisztens bértömeg-létszám adatokról, így az átlagbér sem számítható ki konzisztensen. Márpedig, amikor bérnövekedésről beszélünk, akkor az alatt az átlagbér növekedést értjük.
3. Céges NAV-adóbevallás adatok
Itt a kettős könyvvitelt alkalmazó vállalkozások adatai szerepelnek, vagyis ez a statisztika leginkább az intézményi adatgyűjtés "vállalkozás" kategóriájának felel meg. Elemzésünkben kettéválasztottuk a vállalkozásokat és a költségvetési szektort. Ennek 2 oka is van:- Az elérhető adatok megbízhatósága: amíg a teljes kormányzati szektorra a költségvetési zárszámadási törvényből igen magas megbízhatóságú adatok állnak rendelkezésre, addig - ahogy fentebb is említettük - az intézményi adatgyűjtésben megfigyelt kör, csak a szűkebben értelmezett államot foglalja magában.
- A bérnövekedési adatok több szempontból is fontosak elemzői szemszögből: a lakossági fogyasztás szempontjából a teljes bértömeg számít, azonban versenyképességi, illetve inflációs szempontból a vállalati szektor bérnövekedése a mérvadó.
Először nézzük mi történt az állami szektorban!
Azért, hogy a létszámadatok problémáját megkerüljük, az ÁHT bértömeg növekedését vizsgáltuk:
Látható, hogy ebben a szektorban mindkét statisztika nagyon hasonló tendenciát mutat.
Ugyan 2006-2012 között a NSZ adatokból számított bértömeg növekedés átlagosan és tendenciózusan 1 százalékponttal meghaladta az intézményi adatokból számoltét, ez az eltérés bőven megmagyarázható az eltérő lefedettségi körrel, ráadásul a bértömeg növekedés eltérés egy része az eltérő létszám dinamikából is fakadt. 2013-at követően fordult a kocka és az intézményi adatgyűjtés mutat némileg, átlagosan 0,8%-al, magasabb növekedést. Vagyis a nagy eltérés a bérnövekedésben bizonyosan nem az állami szektorra vezethető vissza.A vállalati szektor esetében megkíséreltük az átlagbérek összevetését. Ehhez az általunk, az LFS adatokból kalkulált hazai versenyszféra foglalkoztatási adatokkal osztottuk vissza a bértömeg növekedést. Ezen túlmenően a 2006/2007-es intézményi adatokat korrigáltuk az Eppich-Lőrincz (2007) tanulmány módszertan alapján kalkulált fehéredési hatással.
Nemcsak az átlagbér, hanem a teljes bértömeg is csökkent
Ez utóbbi az akkori makro környezetben igen nehezen elképzelhető dolog számunkra. Már csak azért is, mert 2014/15-ben az szja és munkavállalói TB bevételek átlagosan 6,4%, illetve 6,8%-kal nőttek, miközben az intézményi adatgyűjtésből kiszámítható bértömeg átlagosan 7%-kal nőtt a két év átlagában. Vagyis azt lehet mondani, hogy amíg a vállalati és lakossági adóbevallás adatok, illetve a társadalom biztosítási adatok mind-mind egymással és az intézményi adatgyűjtés adataival is összhangban vannak, addig a nemzeti számla 2014/2015 meglehetősen eltérő folyamatokat mutat, ráadásul az utóbbi év esetében még a tapasztalt makrogazdasági folyamatokkal is szembe megy az adat.A 2015-ös KSH Nemzeti Számla "bér és kereset" adatok esetében az iparágak (TEÁOR 64-es mélységig vizsgálva)
széles körében tapasztalható nagyon furcsa bértömeg alakulás.
Ebből a szempontból a legkirívóbb iparágak: építőipar (-14,1% bértömeg csökkenés, miközben az építőipari teljesítmény 2015-ben csúcsra járt), szakmai, tudományos, műszaki tevékenység (-9%), szálláshely szolgáltatás, vendéglátás (-3%, miközben az iparág árbevétele rendkívül gyors ütemben nőtt).A 2014-es folyamatok megítélése viszont bonyolultabb. Ebben az évben a KSH által közölt GNDI 4,5, az alulról számított pedig 4,8%-kal nőtt. Amennyiben a fent leírt korrekciót végrehajtjuk, úgy az 4,5%-ról 5,4%-ra növelné 2014-ben a KSH-s GNDI növekedését, ami 0,5%-ponttal magasabb, mint az alulról számított GNDI növekedése. De a két évet együtt nézve, a korrigált KSH-s GNDI és az alulról számított GNDI átlagos növekedése majdnem megegyezik (4,9% vs. 5,2%). A fentiek alapján tehát azt mondhatjuk, hogy a felhasználási/megtakarítási folyamatokkal sokkal inkább az intézményi béradatok vannak összhangban.
Aggregált adatok szintjén megpróbáltunk utánajárni, hogy ebben az évben történhetett-e fehéredés. Az intézményi adatokban ágazati szinten azt láthatjuk, hogy voltak olyan iparágak, ahol az átlagosnál érdemben gyorsabb volt 2014-ben a bérnövekedés (a 4% körüli átlag helyett 8-10%) körüli. Ezen iparágak között vannak olyanok amikről "joggal feltételezhetjük", hogy történhetett fehéredés: takarítás, őrzés-védés, oktatás, művészet. De ezek az ágazatok hozzávetőleg 55 ezer embert érintettek az intézményi statisztikában miközben a teljes versenyszektor foglalkoztatás közel 2 millió volt, így ezek az ágazatok 0,2 százalékpontnál kisebb mértékben torzíthatták a statisztikát. Szintén érdemes kiemelni, hogy attól, hogy ezekben az ágazatokban az átlagnál gyorsabban nőttek a bérek még nem feltétlenül jelent fehéredést, hiszen minden évben találhatunk olyan iparágakat melyekben az átlagnál érdemben gyorsabban nőnek a bérek. Ráadásul ezeket az ágazatokat, a cikk elején leírt mintavételezési probléma, a cégméretek miatt feltehetően erősebben érinti.
Egy kis modellezés
Mindezeken felül egy egyszerű ökonometriai vizsgálatot is elvégeztünk. A következő egyenletet becsültük meg:- wage: intézményi statisztika átlagbér (összes foglalkoztatott átlagbére)
- gdp: nem mezőgazdasági versenyszektor GDP-je
- e_p: hazai, nem mezőgazdasági versenyszektor foglalkoztatás (LFS alapján)
- CPI: fogyasztói árak
- WCR: wage cost rate: a bérre rakódó szociális költségek
- unemp_norm: munkanélküliségi ráta normálva (átlagot kivontuk az értékből)
a felírt egyenlet ebben a formában gyakorlatilag azt jelenti, hogy a reál munkaköltség alakulása a termelékenységtől és a munkanélküliségtől függ. Ábrán szemléltetve:
Az ábrán bemutatott jelenséget az ökonometria nyelvére lefordítva azt mondhatjuk, hogy amennyiben a 2014 óta látott bérnövekedés nem valós, úgy azt kellene látnunk, hogy 2013 végéig tartó időszakon megbecsült β paraméterben törésnek kellene lennie, ha a becslést elvégezzük a teljes tényidőszakon (2018 Q2-ig).
A β paraméter becsült értéke a teljes időszakon -1.885, míg 2013 végéig becsülve -1.806. Már ez alapján is sejthető, hogy nincsen statisztikailag szignifikáns eltérés a két becsült paraméterben, de mind a Chow breakpoint teszt, mind a Chow forecast teszt nagyon erős szinten elutasítja a strukturális törés hipotézisét. Ez pedig azt jelent(het)i, hogy
a jelenlegi gyors béremelkedés leginkább az alacsony munkanélküliségnek és az égető munkaerőhiánynak köszönhető.
Fantasztikus áttörés: megtalálhatták az Alzheimer elleni gyógyszert
Biztatóak az eredmények.
Történetének legnagyobb nyereségét érte el az Erste, és hamarosan jöhet az újabb lendület
A lengyel bankvásárlás még nagyobb lendületet adhat a banknak.
Teljes a fejetlenség az EU-s vámalku körül
Még az sem biztos, hogy Trumpnak joga van kivetni az új tarifacsomagokat.
Óriás kannibál szúnyogokat használ fel Kína a rettegett kórokozó ellen
Az emberre is veszélyes betegség ütötte fel a fejét.
Biztos nem csak szerencsejátékozol befektetés helyett?
A pénzügyi tudatossági körökben köztudott, hogy a szerencsejáték alapvetően a vesztesek játéka. Ennek oka teljesen érthető, még ha a játék szervezője profitmotiváció nélkül is dolgozna
Ezt kapta ajándékba egy teljes ágazat a politikai adományokért cserébe
Azt gondolta Trump, hogy miatta hívják GENIUS-nak a GENIUS-t, pedig nem - sőt, még csak nem is annyira zseniális a jogszabály. A stablecoinok szabályozása átment... The post Ezt kapta ajándékba
Figyelem, startupok! 900 millió okod van most figyelni
Mi lenne, ha végre olyan forráshoz jutnál, ahol nemcsak pénzt kapsz, hanem olyan partnereket, akik hisznek a technológiádban, és veled együtt építkeznek?
Honnan szereznek pénzt a horvátok a zöldprojektjeikre?
Fenntarthatóság pénzügyi háttérrel: fejlődés és a forrásfelhasználás nehézségei.
Kiszáríthatják-e Arizonát a politikai viták?
A vízhiány egyre súlyosbodik, a megoldások pedig egyre ellentmondásosabbak.
Forgóeszközhitel - Mennyi pénzt mozgathat meg a GINOP PLUSZ B komponense?
A forgóeszközhitelről már korábban is írtunk, de most megmutatjuk, mit jelent ez országos szinten.
Ha nyár, akkor szabadság - mit érdemes tudni a szabadság kiadásának szabályairól?
A nyári időszak a legtöbb munkavállaló számára a pihenés és a szabadság tervezésének időszaka. Azonban a szabadság kiadása nem kizárólag a munkavállaló igényeihez igazodik, hanem jogsza
Norvégia útja a karbonsemlegesség felé
Állami és ipari együttműködés a teljes CCS-értéklánc mentén.


Meglepő kulisszatitkok derültek ki: így kerül a magyar hús a zsidó és muszlim vevőkhöz
Jó üzlet a vallási igények kiszolgálása.
Megúsztuk a legrosszabb forgatókönyvet, de mikor jön a növekedési fordulat?
Friss adatok érkeztek.
Bod Péter Ákos elárulta, miért maradt le a magyar gazdaság
Álom marad az osztrák életszínvonal?
Tőzsdei túlélőtúra: Hogyan kerüld el a leggyakoribb kezdő hibákat?
A tőzsdei vagyonépítés során kulcsfontosságú az alapos kutatás és a kockázatok megértése, valamint a hosszú távú célok kitűzése és kitartó befektetési stratégia követése.
A platformok harca – melyiken érdemes kereskedni?
Online előadásunkon bemutatjuk a különböző kereskedési felületeket, megmutatjuk, melyik mire jó, milyen költségekkel számolhatsz, és milyen funkciók segítenek a hatékony befektetésben.