Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Jaanika Meriküll, Tairi Rõõm. Otsesed välisinvesteeringud ja sihtriigi hõive volatiilsus

774 views

Published on

Eesti Panga avatud seminar 06.06.2013

Published in: Economy & Finance
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Jaanika Meriküll, Tairi Rõõm. Otsesed välisinvesteeringud ja sihtriigi hõive volatiilsus

  1. 1. Otsesed välisinvesteeringud jasihtriigi hõive volatiilsusJaanika MeriküllTairi RõõmEesti Panga avatud seminar06.06.2013
  2. 2. Ettekande kava• Uuringu eesmärgid• Teooria: hõive volatiilsuse dekomponeerimine• Ülevaade kirjandusest• Andmed• Empiirilised tulemused- Tingimuslik volatiilsus(Meetod: Soodumusmäära sobitamine, propensity score matching)- Tööjõu nõudluselastsused(Üldistatud momentide meetod, system GMM)2
  3. 3. Uuringu eesmärgid1) 24 EL liikmesriigi andmete põhjal hinnatakse, kas ja mil määral on hõivevolatiilsus erinev kodumaistes ja välisomanikele kuuluvates ettevõtetes(KOE ja VOE)2) Mida elastsem on tööjõu nõudlus, seda volatiilsem on hõive, ceterisparibus. Sellest lähtuvalt hinnatakse tööjõu nõudluselastsusi KOEs ja VOEs3) Analüüsitakse, mis põhjustab erinevusi tööjõu nõudluselastsuseskodumaistes ja välisomanikele kuuluvates firmades- Tööturu institutsioonid lähte- ja sihtriigis- Otsese välisinvesteeringu tüüp (horisontaalne või vertikaalne)3
  4. 4. Hõive volatiilsuse dekomponeerimine (1)• Tööjõu nõudlus:Kus W = palk, p = tootehind, pAβ = tööjõu piirprodukt, ηLL = tööjõunõudluselastsuse absoluutväärtus• Tööjõu pakkumine:Kus ηS = tööjõu pakkumiselastsus• Lähtudes eeltoodud nõudlus- ja pakkumisfunktsioonidest on võimaliknäidata, et:Kus l = ln(L)4
  5. 5. Hõive volatiilsuse dekomponeerimine (2)• Valemis toodud korrutise …… esimene sulgudes olev kordaja näitab, et hõive volatiilsus on sedasuurem, mida kõrgem on tööjõu nõudluselastsuse absoluutväärtus(tingimusel, et pakkumine ei ole täielikult mitteelastne)… teine kordaja iseloomustab šokkide volatiilsust• Hargmaiste ettevõtete filiaalides võib hõive olla volatiilsem kuikodumaistes ettevõtetes, kuna:a) nad on enam avatud rahvusvahelistele šokkideleb) nad reageerivad šokkidele tugevamalt, s.t. tööjõu nõudluselastsus onsuurem5
  6. 6. Kirjanduse ülevaade• Dani Rodrik (1997) “Has globalization gone too far?”:- Globaliseerumine on suurendanud tööjõu nõudluselastsust, kuna hargmaistelettevõtetel on lihtsam tootmist ümber korraldada ning tootmistegureid (k.a.tööjõud) asendada• Empiirilised uuringud on andnud vastuolulisi tulemusi:+ Hargmaistes ettevõtetes on tööjõu nõudluselastsus suuremNt. Slaugther (1996); Fabbri et al (2003) ; and Görg et al. (2009)? Erinevus puudub või ilmneb ainult vähesel määralNt. Buch and Lipponer (2010); Hakkala et al (2010)- Hargmaistes ettevõtetes on tööjõu nõudluselastsus väiksemBarba Navaretti et al (2003)• Otsesed välisinvesteeringud suurendavad töötajate ebakindlust (töökoha säilimisesuhtes) nii lähte- kui sihtriikidesScheve and Slaughter (2004); Geishecker et al (2012)• Hargmaised ettevõtted maksavad kõrgemaid töötasusid, mis võib osaliselt ollahüvitis suurema ebakindluse eestScheve and Slaughter (2004)6
  7. 7. Andmed• Me kasutame Amadeus’e (Bureau van Dijk) ettevõtte taseme andmeid• Aastase sagedusega andmed 2001 – 2009:– Bilansid– Kasumiaruanded– Detailsed andmed ettevõtte omanike, emafirma ja tütarettevõtetekohta• Amadeus’e andmebaas ei ole juhuvalim, suured ettevõtted üleesindatud• Uuringus kasutame 24 Euroopa riigi andmeid (regressioonides 20 riiki)• Andmebaas sisaldab infot ligikaudu 500 000 ettevõtte kohta7
  8. 8. Muutujate definitsioonidMuutuja DefinitsioonEmployment (empl) Töötajate arv antud ettevõttesWage (rwage) Reaalsed palgakulud töötaja kohta (GDP deflaatori põhjal)Output (rturn) Reaalne müügikäiveForeign-ownedenterprise(FOE)Fiktiivne muutuja. Ettevõtet loetakse välisomanduses olevaks, kui selle globaalnelõplik omanik või suurim aktsionär on välismaa resident.Horizontal vsvertical FDIFiktiivne muutuja. FDI loetakse horisontaalseks kui ema- ja tütarfirma tegutsevadsamal tegevusalal ning vertikaalseks kui tegevusalad on erinevad (NACE2008kahenumbriliste koodide põhjal).Age Ettevõtte vanus aastatesNo of subsidiaries Tütarettevõtete arvNo of shareholders Aktsionäride arvPeer’s employment Grupi või suurima omanikettevõtte hõiveCapital intensity Põhivara töötaja kohta (reaalne)Productivity Logaritm töötaja tootlikkusest (käive töötaja kohta)Beta Lühiajaline tööjõu nõudluselastsus (põhineb iga e/v aegrea hinnangul)8
  9. 9. Hõive volatiilsus• 24 Euroopa riigi (EL liikmesriigid + Norra) andmete põhjal hinnatakse, kasja mil määral on hõive volatiilsus erinev kodumaistes ja välisomanikelekuuluvates ettevõtetes• Volatiilsus = hõive hajuvuskordaja (coefficient of variation) aastate 2001-2009 lõikes (standardhälve / aritmeetiline keskmine)1) Üldine volatiilsus2) Tingimuslik volatiilsus:- Meetod: soodumusmäära sobitamine (propensity score matching)- Võrreldakse sarnaseid kodu- ja välismaiseid ettevõtteid- Sobitamine põhineb järgnevatel muutujatel: e/v töötajate arv,tegevusala, vanus, tütarettevõtete arv, aktsionäride arv, grupi hõive,kapitali intensiivsus, tööjõu tootlikkus9
  10. 10. Hõive volatiilsus: hinnangud riikide kaupaÜldine hõive volatiilsus Tingimuslik hõive volatiilsusVälisomandisettevõte (VOE)Kodumaisesomandisettevõte (KOE)Erinevus(VOE – KOE)Sobitamisejärgne erinevus(VOE – KOE)Vaatluste arvBulgaria 0.461 0.445 0.016 -0.018 1523Romania 0.446 0.399 0.047+ 0.039 680Estonia 0.311 0.317 -0.006 -0.006 2003Latvia 0.337 0.345 0.008Lithuania 0.322 0.358 0.036+Poland 0.245 0.189 0.056+ 0.033* 10778Czech Rep. 0.318 0.287 0.031+ 0.038* 3378Hungary 0.157 0.208 -0.051Slovakia 0.353 0.359 -0.006Slovenia 0.242 0.251 -0.01 -0.005 2180Denmark 0.162 0.153 0.010 0.016* 4211Finland 0.265 0.264 0.0004 0.011 3853Norway 0.295 0.285 0.009 0.019* 17611Sweden 0.324 0.308 0.016+ 0.029* 16169Germany 0.194 0.159 0.035+ 0.035* 3867France 0.239 0.248 -0.009 -0.009 5453Italy 0.360 0.323 0.037+ 0.034* 15990UK 0.281 0.260 0.020+ 0.017* 24323Austria 0.187 0.182 0.005 0.042* 682Belgium 0.250 0.225 0.024+ 0.029* 7116Netherlands 0.285 0.270 0.015 -0.008 2273Portugal 0.180 0.197 -0.017 -0.018 656Greece 0.129 0.071 0.058+Spain 0.286 0.298 -0.012+ 0.010* 90395+ tähendab, et hinnang on statistiliselt oluline 95%lisel olulisuse nivool (t-test). * tähendab, et erinevus tingimuslikus volatiilsuses onstatistiliselt oluline 95%lisel olulisuse nivool (põhineb bootstrapped standard vigadel).10
  11. 11. Müügikäibe ja hõive volatiilsus:KIE vs LE; töötlev tööstus vs teenusedÜldine volatiilsus Tingimuslik volatiilsusErinevusSobitamisejärgneerinevus VaatlustearvFOE DOE (FOE – DOE) (FOE – DOE)Müügikäibe volatiilsusKIE, töötlev tööstus 0.424 0.367 0.056+ 0.028* 7555KIE, teenused 0.495 0.433 0.062+ 0.038* 14163KIE erinevus (teenused –töötlev tööstus)0.071+ 0.066+LE, töötlev tööstus 0.320 0.337 -0.017+ 0.026* 47775LE, teenused 0.407 0.438 -0.031+ 0.041* 155700LE erinevus (teenused –töötlev tööstus)0.087+ 0.101+Hõive volatiilsusKIE, töötlev tööstus 0.284 0.223 0.060+ 0.030* 7410KIE, teenused 0.324 0.245 0.079+ 0.026* 13803KIE erinevus (teenused –töötlev tööstus) 0.040+ 0.022+LE, töötlev tööstus 0.232 0.235 -0.002 0.022* 46662LE, teenused 0.296 0.302 -0.006 0.023* 147560LE erinevus (teenused –töötlev tööstus) 0.064+ 0.067++ tähendab, et hinnang on statistiliselt oluline 95% olulisuse nivool (t-test). * tähendab, et erinevus tingimuslikus volatiilsuses onstatistiliselt oluline 95% olulisuse nivool (based on bootstrapped standard errors).11
  12. 12. Üldine ja tingimuslik volatiilsus: järeldused• Müügikäibe volatiilsus on suurem hõive omast (tööjõu nõudlus ontoodangu suhtes mitteelastne)• Üldine tööjõu volatiilsus on teenustesektoris kõrgem kui töötlevastööstuses• Tingimuslik hõive volatiilsus on VOEs suurem kui KOEs• Seega, kui me võrdleme sarnaseid ettevõtteid, on hõive hargmaisteettevõtete filiaalides volatiilsem12
  13. 13. Lühiajalise tööjõu nõudluselastsusearvessevõtmine• Kuidas mõjutavad hõive volatiislust erinevused tööjõu nõudluselastsuses?1) Tööjõu nõudlus (ettevõtte põhine hinnang)13ttttt wyll   1102) β hinnang = lühiajaline tööjõu nõudluselastsus palga suhtes3) Tingimusmäära sobitamisel lisati ühe ettevõtte tunnusena βhinnang• Lühiajalise tööjõu nõudluselastsuse arvessevõtmine e/v sobitamiselvähendab vahet tingimuslikes volatiilsustes VOE ja KOE vahel KIE riikides,aga ei oma statistiliselt olulist mõju LE riikides (vt tabel järgmisel slaidil)
  14. 14. 14Üldine volatiilsus Tingimuslik volatiilsusVOE KOE Erinevus(VOE – KOE)Erinevuspärastsobitamist(VOE – KOE)Vaatl.arvKontrollmuutujad: βTööstus, KIE 0.298 0.227 0.072+0.042* 3343Teenused, KIE 0.357 0.258 0.099+0.074* 6632Tööstus, LE 0.211 0.212 -0.001 0.003 25739Teenused, LE 0.275 0.281 -0.006 -0.002 71973Kontrollmuutujad:Mud tunnusedTööstus, KIE 0.291 0.220 0.070+0.016 3143Teenused, KIE 0.346 0.243 0.103+0.014 6025Tööstus, LE 0.212 0.214 -0.001 0.024* 24400Teenused, LE 0.275 0.284 -0.009 0.022* 66897Kontrollmuutujad:β ja muud tunnusedTööstus, KIE 0.291 0.220 0.070+0.012 3143Teenused, KIE 0.346 0.243 0.103+0.006 6025Tööstus, LE 0.212 0.214 -0.001 0.022* 24400Teenused, LE 0.275 0.284 -0.009 0.023* 66897Hõive volatiilsus vs lühiajaline tööjõunõudluselastsus palga suhtes (β)
  15. 15. Tööjõu nõudluselastsus (1)• Tööjõu nõudlus (lühiajaline hinnang):Kus lit = log(hõive) ettevõttes i ajal t; yit = log(reaalne toodang), wit = log(reaalnetööjõukulu töötaja kohta) ja yeart = aastaid tähistavad fiktiivsed muutujad• Koefitsientide hinnangud:- Reageerimiskiirus = 1 − Σαk- Lühiajaline tööjõu nõudluselastsus toodangu suhtes = β1 (β1 > 0)- Lühiajaline tööjõu nõudluselastsus palga suhtes = β2 (β2 < 0)ittTttimetititKkkitkit yearwyll    1211015
  16. 16. Tööjõu nõudluselastsus (2)• Erinevus tööjõu nõudlustes välis- ja kodumaistes ettevõtetes:• VOE reageerimiskiirus suurem, kui < 0• VOE lühiajaline tööjõu nõudluselastsus palga suhtes suurem, kui β4 < 0• VOE lühiajaline tööjõu nõudluselastsus toodangu suhtes suurem, kui β3 > 0itTttimetitiitiKkkitikititKkkitkityearwFOyFOlFOwyll14312110)()()(Kkk116
  17. 17. Tööjõu nõudluselastsus (3)• Eelmisel slaidil toodud võrrand hinnati, kasutades üldist momentidemeetodit (system General Method of Moments)• Hinnangud riikide kaupa:- tööjõu nõudluselastsus VOEs suurem: Poola, Ungari, Itaalia, Rootsi- tööjõu nõudluselastsus VOEs väiksem: Hispaania, Austria, Holland- teistes riikides oli erinevus statistiliselt mitteoluline• KIE vs LE riigid:- LE riikides on tööjõu nõudluselastsus VOEs väiksem (aga seos muutubstatistiliselt ebaoluliseks, kui Hispaania välja jätta)- KIE riikides on tööjõu nõudluselastsus VOEs suurem (aga seos muutubstatistiliselt ebaoluliseks, kui Poola välja jätta)17
  18. 18. Tööjõu nõudluselastsus: institutsioonid• Kuidas mõjutavad tööjõu nõudluselatsust VOEs (KOEga võrreldes)erinevused lähte- ja sihtriigi tööturu institutsioonides?• Tööturu institutsioonide mõõdikud: tööhõive kaitse indeks (EPL index,OECD) ja ametiühingutes osalemise määr (union density, ICTWSSandmed)• System GMM hinnangud:1) Kas rangemalt reguleeritud tööturgudega riikides on tööjõunõudluselastsus madalam?2) Kas erinev nõudluselastsus VOE ja kodumaiste ettevõtete vahel on seotudsiht- ja lähteriikide institutsioonide erinevustega?3) Välisinvesteeringud, mis lähtuvad vähe reguleeritud tööturult (USA)suhteliselt rangete regulatsioonidega turgudele (Lääne-Euroopa)4) Välisinvesteeringud, mis lähtuvad rangete regulatsioonidega turult(Lääne-Saksamaa) vähe reguleeritud tööturgudele (KIE riigid)18
  19. 19. Tööturu institutsioonidAverage EPLAverage EPL ofhome countries offoreign firmsAverage uniondensityAverage uniondensity of homecountries offoreign firmsSample countriesBulgaria 2.000 2.414 0.236 0.266Romania 2.689 2.186 0.352 0.278Estonia 2.290 2.098 0.095 0.482Latvia 2.500 2.140 0.185 0.388Lithuania 2.800 2.113 0.131 0.399Poland 2.080 2.172 0.191 0.288Czech Rep. 1.992 2.103 0.200 0.266Hungary 1.737 2.090 0.175 0.280Slovakia 1.853 2.070 0.227 0.255Slovenia 2.570 2.157 0.331 0.264Denmark 1.842 1.968 0.713 0.357Finland 2.100 2.007 0.717 0.444Norway 2.659 1.967 0.544 0.459Sweden 2.421 1.871 0.741 0.377Germany 2.406 1.894 0.214 0.276France 2.889 1.786 0.078 0.276Italy 2.377 2.014 0.338 0.226UK 1.094 1.617 0.285 0.221Austria 2.201 2.113 0.324 0.250Belgium 2.500 2.002 0.522 0.219Netherlands 2.231 1.782 0.201 0.281Portugal 3.297 2.370 0.210 0.216Greece 2.954 2.025 0.247 0.250Spain 3.023 2.047 0.155 0.239Home countries of FDI in sample countriesAll countries 1.902 0.271USA 0.650 0.121 19
  20. 20. Kas rangemalt reguleeritud tööturgudega riikideson tööjõu nõudluselastsus madalam?Whole sample of firms (CEE + WE)INST = EPL INST = Union densityManufacturing Services a)Manufacturing Services a)L.log(empl) 0.290*** 0.457*** 0.355*** 0.426***(0.013) (0.010) (0.012) (0.010)Log(rwage) -0.905*** -0.615*** -0.870*** -0.819***(0.027) (0.025) (0.014) (0.010)Log(rturn) 0.694*** 0.512*** 0.729*** 0.675***(0.026) (0.018) (0.013) (0.010)0.004** 0.001 -0.079*** 0.094***L.INST*log(empl)(0.002) (0.002) (0.019) (0.020)INST*log(rwage) 0.071*** 0.001 0.558*** 0.630***(0.009) (0.009) (0.026) (0.020)INST*log(rturn) -0.007 0.016** -0.259*** -0.355***(0.009) (0.006) (0.027) (0.021)# of obs. 433669 900361 433669 900361# of groups 86393 199519 86393 199519Mean obs. in gr. 5.020 4.513 5.020 4.513# of instr. 289 289 289 289AR(2) p-value 0.121 0.120 0.429 0.015Average INST 2.531 2.556 0.266 0.276Notes: System GMM estimations of equation (13). Dependent variable: log(employment), 2001-2009. Two-step estimators with Windmeijer-corrected standard errors in parentheses. Turnover is treated as endogeneous and wages as pre-determined. Year dummies were also included butare not presented. a) Indicates random sample consisting of 70% of observations from total sample20
  21. 21. Kas erinev nõudluselastsus VOE ja kodumaisteettevõtete vahel on seotud siht- ja lähteriikideinstitutsioonide erinevustega?Central and Eastern Europe Western EuropeINSTD = EPL in hostcountry/EPL in homecountryINSTD = Uniondensity in hostcountry/union densityin home countryINSTD = EPL in hostcountry/EPL in homecountryINSTD = Uniondensity in hostcountry/union densityin home countryManuf. Services Manuf. Services Manuf. Services* Manuf. Services*L.log(empl) 0.566*** 0.850*** 0.584*** 0.849*** 0.243*** 0.348*** 0.236*** 0.356***(0.034) (0.019) (0.034) (0.019) (0.015) (0.010) (0.014) (0.009)Log(rwage) -0.711*** -0.580*** -0.692*** -0.590*** -0.776*** -0.670*** -0.776*** -0.681***(0.033) (0.023) (0.033) (0.023) (0.012) (0.007) (0.012) (0.008)Log(rturn) 0.630*** 0.379*** 0.600*** 0.382*** 0.751*** 0.638*** 0.758*** 0.637***(0.033) (0.020) (0.032) (0.020) (0.013) (0.008) (0.012) (0.008)L.FO*log(empl) -0.136*** -0.356*** -0.230*** -0.356*** 0.154*** 0.167*** 0.174*** 0.172***(0.046) (0.033) (0.049) (0.033) (0.035) (0.027) (0.034) (0.021)FO*log(rwage) 0.012 -0.151*** -0.088* -0.059 0.083** 0.117*** 0.133*** 0.148***(0.048) (0.043) (0.054) (0.040) (0.039) (0.030) (0.033) (0.022)FO*log(rturn) -0.018 0.207*** 0.047 0.132*** -0.167*** -0.182*** -0.165*** -0.187***(0.043) (0.034) (0.042) (0.033) (0.036) (0.027) (0.031) (0.019)-0.004 -0.004 0.024*** 0.012* -0.007 -0.006 -0.004 0.009***L.INSTD*FO*log(empl) (0.003) (0.004) (0.008) (0.007) (0.008) (0.009) (0.004) (0.003)0.048** 0.075*** 0.106*** 0.029 0.019 0.013 0.018** 0.023***INSTD*FO*log(rwage) (0.021) (0.021) (0.024) (0.019) (0.016) (0.013) (0.008) (0.005)-0.048*** -0.051*** -0.059*** -0.008 0.004 -0.003 -0.009 -0.012**INSTD*FO*log(rturn) (0.018) (0.015) (0.015) (0.012) (0.016) (0.012) (0.008) (0.005)FO 0.692** -0.561** 1.054*** -0.188 1.007*** 0.908*** 0.490*** 0.770***(0.329) (0.243) (0.296) (0.196) (0.226) (0.116) (0.176) (0.096)INSTD*FO 0.344* 0.111 -0.218 -0.238** -0.168 0.001 -0.021 -0.081**(0.204) (0.142) (0.154) (0.098) (0.105) (0.058) (0.062) (0.034)# of obs. 48027 99840 48254 100090 379815 816857 380170 817624# of groups 10635 24151 10681 24246 74618 179594 74691 179754Mean obs. in gr. 4.516 4.134 4.518 4.128 5.090 4.548 5.090 4.549# of instr. 396 396 396 396 401 401 401 401AR(2) p-value 0.167 0.033 0.195 0.024 0.052 0.010 0.079 0.011Notes: System GMM estimations of equation (13). Dependent variable: log(employment), 2001-2009. Two-step estimators with Windmeijer-corrected standard errors in parentheses. Turnover is treated as endogeneous and wages as pre-determined. Year dummies were also included butare not presented. a) Indicates random sample consisting of 70% of observations from total sample21
  22. 22. Välisinvesteeringud USAst Lääne-Euroopasseja Saksamaalt Ida-EuroopasseUS FDI to Western Europe German FDI to Central and EasternEuropeManufacturing Services Manufacturing ServicesL.log(empl) 0.254*** 0.333*** 0.603*** 0.818***(0.016) (0.008) (0.033) (0.017)L2.log(empl) -0.000 0.009***(0.005) (0.003)Log(rwage) -0.723*** -0.627*** -0.641*** -0.582***(0.015) (0.008) (0.033) (0.022)Log(rturn) 0.718*** 0.670*** 0.546*** 0.393***(0.013) (0.008) (0.032) (0.019)L.FO* log(empl) 0.223*** 0.300*** -0.239*** -0.477***(0.072) (0.042) (0.068) (0.049)L2.FO* log(empl) -0.036** -0.055***(0.018) (0.016)FO*log(rwage) 0.174*** 0.198*** -0.135** -0.157***(0.051) (0.036) (0.061) (0.051)FO*log(rturn) -0.258*** -0.251*** 0.062 0.206***(0.047) (0.032) (0.054) (0.043)# of obs. 260440 802467 34342 75996# of groups 58710 200402 7648 18553Mean obs. in gr. 4.436 4.004 4.490 4.096# of instr. 241 241 241 241AR(2) p-value 0.954 0.056 0.340 0.116Notes: System GMM estimations of equation (13). Dependent variable: log(employment), 2001-2009. Two-step estimators with Windmeijer-corrected standard errors in parentheses. Turnover is treated as endogeneous and wages as pre-determined. Year dummies were also included butare not presented. a) Indicates random sample consisting of 70% of observations from total sample22
  23. 23. System GMM hinnangud: järeldused• Kui välisomandis olevate ettevõtete emafirmad asuvad riikides, kustööturud on vähe(m) reguleeritud, siis on nende tööjõu nõudluselastsuskodumaiste firmadega võrreldes väiksem (ja vastupidi)• See seos tuleb tugevalt esile GMM hinnangutes, kus sihtgrupimoodustavad ettevõtted, mille emafirma asub tunduvalt paindlikumate/jäigemate regulatsioonidega riigis- USA ettevõtete filiaalid Lääne-Euroopas- Saksa ettevõtete filiaalid Kesk- ja Ida-Euroopas• Võimalik põhjus:Hargmaistel ettevõtetel on lihtsam tootmist ümber korraldada võimaandada majandusšokkide mõjusid läbi muude kanalite lisaks töötajatearvu muutmisele (nt. muutused muude sisendite kuludes, hindades,hõive välismaistes filiaalides jne). Seetõttu kasutavad nad rangeteregulatsioonidega riikides pigem muid meetodeid šokkidegatoimetulemiseks ning ei muuda töötajate arvu.23
  24. 24. Horisontaalsed vs vertikaalsed otsesedvälisinvesteeringud• Otseseid välisinvesteeringuid (FDI) saab liigitada:1) horisontaalne FDIInvesteeritakse emafirmaga sarnasesse ettevõttesse, eesmärgikspeamiselt turu hõlvamine2) vertikaalne FDIInvesteerimise eesmärgiks on spetsialiseerumine: emafirma jatütarettevõte keskenduvad erinevatele tootmisprotsessi osadele• Tavaliselt eeldatakse, et vertikaalse FDI puhul on tütarettevõttes tööjõunõudluselastsus kõrgem• Me kontrollime selle eelduse paikapidavust, eristades horisontaalseid javertikaalseid FDId- Horisontaalne / vertikaalne FDI kui ema- ja tütarettevõtetegutsevad samal / erineval tegevusalal (NACE 2008)24
  25. 25. Horisontaalsed vs vertikaalsed otsesedvälisinvesteeringud (2)25CEE countries WE countriesHorizontal FDI Vertical FDI Horizontal FDI Vertical FDIManufacturingServicesManufacturingServicesManufacturingServicesManufacturingServicesL.log(empl) 0.584*** 0.863*** 0.605*** 0.852*** 0.250*** 0.344*** 0.247*** 0.347***(0.037) (0.019) (0.037) (0.019) (0.016) (0.009) (0.016) (0.009)Log(rwage) -0.695*** -0.599*** -0.706*** -0.599*** -0.774*** -0.670*** -0.775*** -0.675***(0.034) (0.023) (0.034) (0.023) (0.012) (0.006) (0.012) (0.006)Log(rturn) 0.611*** 0.377*** 0.580*** 0.366*** 0.741*** 0.639*** 0.746*** 0.634***(0.036) (0.021) (0.036) (0.021) (0.013) (0.007) (0.013) (0.007)L.FO*log(empl) -0.197** -0.487*** -0.258*** -0.400*** 0.132** 0.116*** 0.132*** 0.221***(0.079) (0.057) (0.069) (0.048) (0.060) (0.040) (0.040) (0.022)FO*log(rwage) 0.002 -0.066 -0.120** -0.151*** 0.134** 0.051 0.064* 0.165***(0.069) (0.047) (0.055) (0.039) (0.055) (0.033) (0.036) (0.020)FO*log(rturn) -0.038 0.163*** 0.045 0.186*** -0.227*** -0.125*** -0.141*** -0.221***(0.059) (0.044) (0.048) (0.035) (0.042) (0.029) (0.032) (0.018)FO dummy 1.316*** -0.175 1.552*** -0.000 1.448*** 0.912*** 0.886*** 0.952***(0.345) (0.264) (0.301) (0.207) (0.288) (0.138) (0.161) (0.068)# of obs. 35182 75079 38601 88202 334824 1032438 351731 1131665# of groups 7710 18256 8537 21340 66052 228569 69405 248930Mean obs. in gr. 4.563 4.113 4.522 4.133 5.069 4.517 5.068 4.546# of instr. 248 248 248 248 253 253 253 253AR(2) p-value 0.103 0.054 0.135 0.048 0.034 0.002 0.040 0.002
  26. 26. Horisontaalsed vs vertikaalsed otsesedvälisinvesteeringud (3)• Kesk- ja Ida-Euroopa riigid:- Vertikaalse FDI tagajärjel loodud VOEs on tööjõunõudluselastsus palga suhtes kõrgem- Horisontaalse FDI puhul pole erinevus VOE ja KOE vahel statistiliseltoluline• Lääne-Euroopa riigid:- Tulemused on sarnased nii horisontaalse kui ka vertikaalse FDIpuhul (VOEs tööjõu nõudluselastsus väiksem)26
  27. 27. Kokkuvõte• Kui võrrelda sarnaseid firmasid, siis ilmneb, et hõive on välismaisesomandis olevates ettevõtetes üldjuhul volatiilsem• Hõive võib olla volatiilsem seetõttu, et hargmaised firmad on enamavatud šokkidele või siis seetõttu, et nad reageerivad šokkideletugevamalt (ehk tööjõu nõudluselastsus on suurem)• Kui välisinvesteeringud lähtuvad riikidest, kus on tugevalt reguleeritudtööturud, siis suurendab välisinvesteeringute sissevool tööjõunõudluselastsust (ja vastupidi)• Vertikaalne FDI võib põhjustada kõrgemat tööjõu nõudluselastsust KIEriikides• Eesti puhul saab välja tuua, et nii hõive volatiilsus kui ka tööjõunõudluselastsus on kodumaistes ja välisomandis olevates ettevõtetessarnased27
  28. 28. Tööjõu nõudluse reageerimiskiirus jalühiajalised nõudluselastsused: KIE riigid28Bulgaria Romania Estonia Poland Czech R. Hungary Slovakia SloveniaL.log(empl) 0.882*** 0.534*** 0.630*** 0.974*** 0.334*** 0.633*** 0.269*** 0.995***(0.033) (0.157) (0.083) (0.018) (0.054) (0.190) (0.055) (0.049)L2.log(empl) -0.036** 0.012 -0.170***(0.015) (0.086) (0.032)Log(rwage) -0.678*** -0.333** -0.574*** -0.291*** -0.744*** -0.407*** -0.938*** -0.365***(0.045) (0.142) (0.069) (0.022) (0.047) (0.134) (0.046) (0.064)Log(rturn) 0.296*** 0.259** 0.515*** 0.230*** 0.618*** 0.420*** 0.699*** 0.295***(0.027) (0.104) (0.058) (0.020) (0.049) (0.134) (0.106) (0.041)L.FO* log(empl) -0.188*** 0.325* -0.037 -0.216*** -0.144** -0.359 0.038 -0.219*(0.062) (0.173) (0.117) (0.048) (0.060) (0.234) (0.101) (0.123)L2.FO* log(empl) -0.063** 0.052 0.152*(0.027) (0.170) (0.079)FO*log(rwage) -0.104 0.030 0.057 -0.160*** -0.075 -0.294* 0.068 -0.115(0.068) (0.146) (0.082) (0.041) (0.050) (0.167) (0.061) (0.104)FO*log(rturn) 0.173*** 0.050 -0.110 0.099*** 0.023 0.347** -0.085 0.036(0.046) (0.121) (0.080) (0.033) (0.052) (0.162) (0.154) (0.080)# of obs. 24551 6535 10275 48843 26200 1597 5142 12815# of groups 5479 989 2027 12174 5576 1052 1815 2883Mean group size 4.481 6.608 5.069 4.012 4.699 1.518 2.833 4.445# of instr 241 241 189 241 241 139 238 187AR(2) p 0.483 0.138 0.730 0.429 0.309 0.499 0.957 0.908AR(3) p 0.105 0.285 0.859 0.303
  29. 29. Tööjõu nõudluse reageerimiskiirus jalühiajalised nõudluselastsused: LE riigid29Finland Norway Sweden Germany France Italy UK Austria Belgium Netherlands Portugal SpainL.log(empl) 0.387*** 0.321*** 0.760*** 0.493*** 0.484*** 0.221*** 0.816*** 0.376** 0.908*** 0.122*** 0.430*** 0.185***(0.059) (0.020) (0.019) (0.059) (0.046) (0.016) (0.023) (0.152) (0.052) (0.042) (0.040) (0.009)L2.log(empl) -0.028*** -0.016 -0.094*** -0.127*** 0.009**(0.008) (0.011) (0.007) (0.019) (0.004)Log(rwage) -0.669*** -0.670*** -0.273*** -0.574*** -0.633*** -0.803*** -0.325*** -0.587*** -0.417*** -1.025*** -0.505*** -0.844***(0.044) (0.020) (0.014) (0.060) (0.036) (0.015) (0.020) (0.113) (0.059) (0.029) (0.038) (0.009)Log(rturn) 0.507*** 0.606*** 0.281*** 0.495*** 0.471*** 0.760*** 0.292*** 0.539*** 0.273*** 0.823*** 0.556*** 0.830***(0.044) (0.021) (0.015) (0.055) (0.033) (0.016) (0.016) (0.137) (0.038) (0.050) (0.032) (0.009)L.FO* log(empl) 0.116 0.054 0.021 -0.103 0.084 -0.074*** 0.052 0.348* -0.040 0.071 0.197 0.347***(0.087) (0.057) (0.048) (0.102) (0.085) (0.026) (0.034) (0.194) (0.078) (0.061) (0.133) (0.056)L2.FO* log(empl) -0.004 0.000 -0.029** -0.026 -0.053***(0.024) (0.023) (0.012) (0.030) (0.019)FO*log(rwage) 0.023 0.073 -0.041* 0.164 -0.042 -0.063*** -0.008 0.402*** 0.009 0.098** 0.142 0.263***(0.069) (0.072) (0.021) (0.116) (0.062) (0.024) (0.028) (0.144) (0.069) (0.049) (0.124) (0.041)FO*log(rturn) -0.083 -0.113 0.019 0.099 -0.072 0.035 -0.030 -0.470** 0.000 -0.131* -0.256** -0.315***(0.061) (0.073) (0.032) (0.096) (0.057) (0.024) (0.024) (0.192) (0.057) (0.075) (0.104) (0.036)# of obs. 28528 74875 97058 49016 80504 146390 162719 4655 48225 13439 71777 560806# of groups 5711 23393 18145 21778 19163 29980 33530 2287 8651 3925 37005 108684Mean group size 4.995 3.201 5.349 2.251 4.201 4.883 4.853 2.035 5.575 3.424 1.940 5.160# of instr 241 239 241 241 241 241 241 118 241 241 241 241AR(2) p 0.393 0.084 0.703 0.498 0.000 0.707 0.542 0.332 0.170 0.297 0.249 0.012AR(3) p 0.130 0.032 0.071 0.864 0.026

×