Verwendung von Branchendaten zur Schätzung des Traits des aggregierten Lohnwachstums – Financial institution Underground

Thomas Key

Das nominale Lohnwachstum hat in Großbritannien in den letzten Jahren deutlich zugenommen und ein Niveau erreicht, das seit mehr als 20 Jahren nicht mehr erreicht wurde. Obwohl sich das Wachstum in den letzten Monaten etwas abgeschwächt hat, liegt es immer noch deutlich über dem Niveau vor der Pandemie. Eine Einschätzung, ob dieses starke Lohnwachstum anhalten wird, ist ein wichtiger Enter für die geldpolitische Entscheidung, da die Arbeitskosten und die Preisentscheidungen der Unternehmen eng miteinander verknüpft sind. In diesem Beitrag werde ich ein neues Maß für den Development – oder die zugrunde liegende – Lohnwachstumsrate skizzieren, das anhand von Daten aus vielen verschiedenen Wirtschaftssektoren geschätzt wird und bei dieser Einschätzung helfen kann.

Die in letzter Zeit erhöhten Preis- und Lohninflationswerte haben ein erneutes Interesse an Schätzungen der Development- oder zugrunde liegenden Wachstumsraten dieser Reihen ausgelöst. Während es mittlerweile eine Vielzahl von Ansätzen zur Schätzung der Trendpreisinflation gibt – etwa durch den Ausschluss volatiler Komponenten oder durch die Verwendung Statistische Modelle – Es gibt weniger Beispiele für Methoden zur Schätzung des zugrunde liegenden Lohnwachstums. In Großbritannien besteht der gängigste Ansatz darin, eine unstable Komponente der Löhne, Boni, aus der ONS-Reihe der durchschnittlichen Wochenverdienste (AWE) auszuschließen und die Daten zu glätten. Insbesondere größter Fokus wird auf die jährliche Wachstumsrate des regulären Gehalts angewendet, geglättet mit einem gleitenden Dreimonatsdurchschnitt. Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass die Volatilität der resultierenden Reihen im Vergleich zu Messungen, die auf dem Gesamtgehalt basieren oder nicht geglättete Daten verwenden oder Wachstumsraten mit höherer Frequenz verwenden, geringer ist. Ein Nachteil dieses Ansatzes besteht darin, dass Wendepunkte nur langsam erfasst werden und er dauerhaft von einmaligen Änderungen des Reihenniveaus, sogenannten Basiseffekten, beeinflusst werden kann.

Schätzung des zugrunde liegenden Lohnwachstums

Mein Ansatz zur Schätzung des Traits des aggregierten Lohnwachstums nutzt disaggregierte Daten über sektorale Löhne. Insbesondere wende ich ein multisektorales statistisches Modell an, das von Inventory und Watson (2016) bis vierteljährlich AWE-Daten für 24 Industriezweige. Das Modell zerlegt das sektorale AWE-Wachstum in eine Trendkomponente, die dauerhafte Schwankungen im Lohnwachstum erfasst, und eine Übergangskomponente. Um die gemeinsame Entwicklung des Lohnwachstums über Sektoren hinweg zu berücksichtigen, werden die Development- und Übergangskomponenten weiter in Komponenten zerlegt, die allen Sektoren gemeinsam sind, und Komponenten, die sektorspezifisch sind. Die daraus resultierenden sektoralen Traits werden dann anhand von Beschäftigungsanteilen gewichtet, um eine Schätzung des Traits des aggregierten AWE-Wachstums zu erstellen.

Der Einfluss, den neue Daten aus jedem Sektor auf die Schätzung des Traits des aggregierten AWE-Wachstums haben, hängt von zwei Faktoren ab. Erstens von der Volatilität der Wachstumsrate im Sektor. Sektoren, in denen der Durchschnittslohn von Quartal zu Quartal stark schwankt, wird weniger Bedeutung beigemessen. Zweitens vom Beschäftigungsanteil des Sektors. Sektoren sind einflussreicher, wenn sie einen größeren Anteil der Beschäftigung ausmachen. Das Gleichgewicht dieser beiden Faktoren bestimmt den Gesamteinfluss der eingehenden Daten aus jedem Sektor auf den aggregierten Development.

Um Veränderungen der Wirtschaftsstruktur zu berücksichtigen, berücksichtigt das Modell zeitliche Schwankungen von Parametern wie der Volatilität der einzelnen Komponenten. Es berücksichtigt auch große einmalige Schocks oder Ausreißer. Diese Merkmale sind wahrscheinlich besonders wichtig, wenn das Modell anhand von Daten der letzten Jahre geschätzt wird. Die Volatilität des Lohnwachstums hat nach der Pandemie erheblich zugenommen. Dies spiegelt wahrscheinlich die Auswirkungen der Einführung und Abschaffung des Kurzarbeitsprogramms in den Jahren 2020 und 2021 wider, sowie die Auswirkungen des sehr angespannten Arbeitsmarkts in den letzten Jahren. Daher ist es wichtig, eine erhöhte Volatilität sowohl der dauerhaften als auch der vorübergehenden Komponenten des Lohnwachstums sowie große einmalige Schocks in den Zeiträumen zu berücksichtigen, in denen das Lohnwachstum am stärksten vom Kurzarbeitsprogramm beeinflusst wurde.

Der mit diesem Rahmenwerk ermittelte geschätzte Development des aggregierten AWE-Wachstums ist in Abbildung 1 neben dem jährlichen AWE-Wachstum der gesamten Wirtschaft zum Vergleich dargestellt. Es gibt einige bemerkenswerte Unterschiede zwischen dem geschätzten Development und den aggregierten Daten. Erstens ist er weniger volatil, insbesondere in den Zeiträumen nach der Finanzkrise und der Pandemie. Dies wird durch die Einbeziehung zeitabhängiger Volatilität und Ausreißeranpassung in das Modell erleichtert. Zweitens liegt er manchmal vor der aggregierten AWE-Reihe, insbesondere während der Wendepunkte im Zusammenhang mit der Finanzkrise und der anschließenden Erholung. Das liegt daran, dass das Modell anhand annualisierter Quartalswachstumsraten und nicht der jährlichen Wachstumsrate der aggregierten Reihe geschätzt wird.

Abbildung 1: Trendlohnwachstum

Quellen: ONS und Berechnungen des Autors.

Hinweise: Die rote Linie ist der geschätzte Development beim aggregierten AWE-Wachstum; der schattierte rote Bereich ist das 68%-Wahrscheinlichkeitsintervall, das die mit der Schätzung verbundene Unsicherheit erfasst; die blaue gestrichelte Linie zeigt das jährliche AWE-Wachstum der gesamten Wirtschaft (Quartal im Vergleich zum Vorjahresquartal). Die letzte Beobachtung ist das 1. Quartal 2024.

Schließlich folgte der geschätzte Development im Jahr 2023 unterhalb der aggregierten Daten. Dies deutet darauf hin, dass ein Teil der Beschleunigung des AWE-Wachstums Mitte 2023 die Volatilität der Daten widerspiegelte und hilft, den Unterschied zwischen den AWE-Daten und anderen Quellen von Gehaltsinformationen auszugleichen, die waren im Jahr 2023 allgemein schwächer. Der geschätzte Development liegt derzeit etwas über der jährlichen Wachstumsrate. Es besteht jedoch erhebliche Unsicherheit über die genaue Place, wie der schattierte Bereich in Abbildung 1 zeigt. Wie bei vielen ähnlichen Ansätzen zur Trendschätzung ist der neueste Wert dieses Modells besonders anfällig für Revisionen, wenn neue Daten eingehen. Wir können zuversichtlicher sein, dass der Development derzeit deutlich über seinem Niveau vor der Pandemie liegt. Dies bedeutet, dass eine weitere Abschwächung des Lohnwachstums wahrscheinlich erforderlich sein wird, damit die Preisinflation nachhaltig auf das Zielniveau zurückkehrt, es sei denn, die Produktivitätswachstumsrate ist wesentlich höher.

Wie weit verbreitet struggle der jüngste Anstieg der Löhne?

Abbildung 2 zeigt eine Zerlegung des Traits des aggregierten AWE-Wachstums in die gemeinsamen und sektorspezifischen Komponenten. Dies zeigt, dass die meisten Schwankungen des Trendlohnwachstums, die wir in den letzten Jahrzehnten gesehen haben, auf Änderungen des Traits zurückzuführen sind, der allen Sektoren gemeinsam ist. Im Gegensatz dazu haben Änderungen der sektorspezifischen Traits nur einen geringen Beitrag geleistet, zunächst zur Verringerung des Trendwachstums nach der Finanzkrise und dann zur Zunahme des Trendwachstums während der darauffolgenden Erholung und in den letzten Jahren. Diese Bedeutung des gemeinsamen Traits wurde auch in Studien zum US-Lohnwachstumund könnte helfen, den Befund zu erklären, dass various Gewichtungen der sektoralen AWE-Daten machen kaum einen Unterschied.

Abbildung 2: Gesamttrend und Beiträge gemeinsamer und sektorspezifischer Komponenten

Quellen: ONS und Berechnungen des Autors.

Hinweise: Alle Reihen werden als Abweichungen von ihrem Mittelwert der Gesamtstichprobe ausgedrückt. Die gemeinsame (sektorspezifische) Komponente ist der gewichtete Durchschnitt der dauerhaften gemeinsamen (sektorspezifischen) Komponenten für jeden Sektor. Schattierte Bereiche sind 68 %-Wahrscheinlichkeitsintervalle, die die mit den Schätzungen verbundene Unsicherheit erfassen. Die letzte Beobachtung ist das 1. Quartal 2024.

Die Trendwachstumsraten für ausgewählte Sektorgruppen sind in Abbildung 3 dargestellt. Dies untermauert visuell die Feststellung, dass es eine starke Gleichbewegung in der Trendrate des Lohnwachstums zwischen den Sektoren gibt. Es zeigt jedoch auch, dass der minimale Beitrag der sektorspezifischen Komponente zu Schwankungen im Gesamttrend einige gegenläufige Bewegungen im relativen Lohnwachstum zwischen den Sektoren verdeckt. Beispielsweise verlagerte sich das Lohnwachstum in den Niedriglohnsektoren der Unternehmens- und sonstigen Dienstleistungsbranchen (LNRS) zwischen Mitte der 2000er und Mitte der 2010er Jahre vom unteren Ende an die Spitze, während das Lohnwachstum in den nicht marktbestimmten Dienstleistungssektoren (OPQ) in die entgegengesetzte Richtung ging.

Abbildung 3: Development AWE Wachstum für ausgewählte Industriesektorgruppen

Quellen: ONS und Berechnungen des Autors.

Hinweise: Gruppierte Sektorbezeichnungen sind kombinierte einstellige SIC-Codes, wie unten beschrieben. Bei der Schätzung des Modells werden 24 Industriesektoren verwendet, nicht diese Gruppierungen. Die letzte Beobachtung ist das 1. Quartal 2024.

Definitionen:
ABDE: Primärsektor und Versorgungswirtschaft (Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Fischerei (A); Bergbau und Gewinnung von Steinen und Erden (B); Strom-, Gasoline- und Wasserversorgung (D und E)).
C: Herstellung.
F: Konstruktion.
GHI: Handel, Beherbergung und Verkehr (Groß- und Einzelhandel; Reparatur von Kraftfahrzeugen und Motorrädern (G); Verkehr und Lagerei (H); Beherbergung und Gastronomie (I)).
JKM: Hochbezahlte Unternehmensdienstleistungen (Data und Kommunikation (J); Finanz- und Versicherungsdienstleistungen (Okay); freiberufliche, wissenschaftliche und technische Dienstleistungen (M)).
LNRS: Niedrig bezahlte geschäftliche und sonstige Dienstleistungen (Grundstücks- und Wohnungswesen (L); Erbringung sonstiger administrativer Dienstleistungen (N); Kunst, Unterhaltung und Erholung (R); Erbringung sonstiger Dienstleistungen (S)).
OPQ: Nichtmarktbestimmte Dienstleistungen (Öffentliche Verwaltung (O); Bildung (P); Gesundheits- und Sozialwesen (Q)).

Das Trendlohnwachstum hat sich in den letzten Jahren in allen Sektoren beschleunigt, allerdings in unterschiedlichem Ausmaß. Der Beitrag, den verschiedene Sektoren zum Anstieg des Gesamttrends geleistet haben, ist eine Kombination aus der geschätzten Trendwachstumsrate des Sektors und seinem Beschäftigungsanteil. Die Produktions- und Bausektoren (ABDE, C, F) machen in diesem Zeitraum nur einen kleinen Teil des Anstiegs des Trendwachstums aus. Das liegt daran, dass diese Sektoren sowohl die geringsten Trendwachstumssteigerungen verzeichneten als auch einen relativ geringen Anteil an der Beschäftigung ausmachen. Stattdessen ist der größte Teil des Anstiegs des Gesamttrends auf ein höheres Trendwachstum in den Dienstleistungssektoren zurückzuführen, wobei der größte Beitrag von den Sektoren Handel, Beherbergung und Transport (GHI) stammt.

Abschluss

Das wahrscheinliche Fortbestehen der im Inland erzeugten Inflation ist derzeit eine der wichtigsten Überlegungen für die angemessene Gestaltung der Geldpolitik. In diesem Beitrag wurde ein neuer Maßstab für einen Aspekt dieses Aspekts vorgestellt – den Development des aggregierten Lohnwachstums. Dabei werden disaggregierte Daten zu Branchenlöhnen verwendet, um eine Schätzung des aggregierten Traits zu erstellen und die Quellen der Schwankungen des Trendwachstums aufzudecken. Der geschätzte Development liegt derzeit etwas über der Gesamtrate des Lohnwachstums – obwohl erhebliche Unsicherheit über die genaue Place besteht, die durchaus revidiert werden kann, wenn wir mehr Daten erhalten – und deutlich über seinem Niveau vor der Pandemie. Aktualisierte Schätzungen der anhaltenden Komponente des Lohnwachstums dürften daher auch in den kommenden Quartalen von Interesse sein.

Tomas Key arbeitet in der Abteilung für internationale Überwachung der Financial institution.

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