Essays on labour force and its productivity

• Název práce v češtině: Teze o pracovní síle a produktivitě
• Název v anglickém jazyce: Essays on labour force and its productivity
• Klíčová slova: simulace, ekonomický model, Česká republika, penzíjní systém, OLG, produktivita práce, spánek
• Klíčová slova anglicky: simulation, economic modelling, Czech Republic, pension system, OLG, productivity, sleep
• Akademický rok vypsání: 2016/2017
• Typ práce: disertační práce
• Jazyk práce: angličtina
• Ústav: Institut ekonomických studií (23-IES)
• Vedoucí / školitel: PhDr. Jaromír Baxa, Ph.D.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 14.09.2016
• Datum zadání: 14.09.2016
• Datum potvrzení stud. oddělením: 14.09.2016
• Datum a čas obhajoby: 19.02.2020 00:00
• Datum odevzdání elektronické podoby: 25.11.2019
• Datum proběhlé obhajoby: 19.02.2020
• Oponenti: doc. Ing. Ondřej Schneider, M.Phil., Ph.D.

Seznam odborné literatury

Altig, D., Auerbach, A. J., Kotlikoff, L. J., Smetters, K. A., and Walliser, J. (2001). Simulating fundamental tax reform in the United States. American Economic Review, 91(3):574–595.
Anitha, J. (2014). Determinants of employee engagement and their impact on employee performance. International Journal of Productivity and Performance Management.
Auerbach, A. J. and Kotlikoff, L. J. (1987). Dynamic fiscal policy, volume 11. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom.
Bezděk, V. (2000). Penzijní systémy obecně i v kontextu české ekonomiky: současný stav a potřeba reforem. Monetary policy division working papers, Czech National Bank, Prague, Czech Republic.
Bloom, D. E., Canning, D., and Fink, G. (2010). Implications of population ageing for economic growth. Oxford Review of Economic Policy, 26(4):583–612.
Börsch-Supan, A., Ludwig, A., and Winter, J. (2006). Ageing, pension reform and capital flows: A multi-country simulation model. Economica, 73(292):625–658.
Broersma, L., van Dijk, J., and Noback, I. (2017). The impact of ageing on welfare and labour productivity: An econometric analysis for the netherlands. In Demographic Transition, Labour Markets and Regional Resilience, pages 235–264. Springer.
Cipra, T. (2012). Penze: Kvantitativní přístup. Ekopress, Prague, Czech Republic.
Craveiro, D., de Oliveira, I. T., Gomes, M. S., Malheiros, J., Moreira, M. J. G., and Peixoto, J. (2019). Back to replacement migration. Demographic Research, 40:1323–1344.
Culling, J. and Skilling, H. (2018). How does New Zealand stack up? A comparison of labour supply across the OECD. The Reserve Bank of New Zealand Bulletin, 81(2).
Danner, F. and Phillips, B. (2008). Adolescent sleep, school start times, and teen motor vehicle crashes. Journal of Clinical Sleep Medicine, 4(06):533–535.
Deger, Ç. (2008). Pension reform in an OLG model with multiple social security systems. ERC Working Papers 0805, ERC - Economic Research Center, Middle East Technical University, Ankara, Turkey.
Demerouti, E. and Cropanzano, R. (2010). From thought to action: Employee work engagement and job performance. work engagement: A handbook of essential theory and research. Psychology Press, New York, NY, 65:147–163.
Dellink, R., Altamirano-Cabrera, J., de Bruin, K., van Ierland, E., Phua, C., Ruijs, A., Schmieman, E., Szonyi, J., Vöhringer, F., Zhu, X., et al. (2015). GAMS for environmental-economic modelling. Wageningen University.
Diamond, P. A. (1965). National debt in a neoclassical growth model. American Economic Review, 55(5):1126–1150.
Dinkelman, T. and Mariotti, M. (2016). The long-run effects of labor migration on human capital formation in communities of origin. American Economic Journal: Applied Economics, 8(4):1–35.
European Commission (2019). Country Report Czech Republic 2019. Office for Official Publications of the European Communities, Brussels, Belgium.
Goldin, C. (2016). Human capital. Springer Verlag, Heidelberg, Germany.
Harper, S. (2016). The important role of migration for an ageing nation. Journal of Population Ageing, 9(3):183–189.
Hafner, M., Stepanek, M., Taylor, J., Troxel, W. M., and Van Stolk, C. (2016). Why sleep matters–the economic costs of insufficient sleep. RAND Corporation, Santa Monica, CA.
Havranek, T., Horvath, R., Irsova, Z., and Rusnak, M. (2015). Cross-country heterogeneity in intertemporal substitution. Journal of International Economics, 96(1):100–118.
Heer, B. and Maussner, A. (2009). Dynamic general equilibrium modeling: Computational methods and applications. Springer, New York, NY, 2nd printing edition.
Holzmann, R., Hinz, R. P., von Gersdorff, H., Intermit, G., Impavido, G., Musalem, A. R., Rutkowski, M., Palacios, R., Sin, Y., Subbarao, K., et al. (2005). Old-age income support in the twenty-first century: An international perspective on pension systems and reform. World Bank, Washington, DC.
Huggett, M. (1996). Wealth distribution in life-cycle economies. Journal of Monetary Economics, 38(3):469–494.
Ihori, T. (1996). Public finance in an overlapping generations economy. Palgrave Macmillan UK, London, United Kingdom.
Issac, J. (2013). Economics of migration. Routledge, Abindgon, UK.
Kanabar, R. (2015). Post-retirement labour supply in England. The Journal of the Economics of Ageing, 6:123–132.
Karl, U. and Torres, S. (2015). Ageing in contexts of migration. Routledge, Abindgon, UK.
Kotlikoff, L. J., Smetters, K., and Walliser, J. (1999). Privatizing social security in the United States—comparing the options. Review of Economic Dynamics, 2(3):532–574.
Lehtinen, A. and Kuorikoski, J. (2007). Computing the perfect model: Why do economists shun simulation? Philosophy of Science, 74(3):304–329.
Lisenkova, K., Mérette, M., and Wright, R. (2013). Population ageing and the labour market: Modelling size and age-specific effects. Economic modelling, 35:981–989.
Lofgren, H., Cicowiez, M., and Diaz-Bonilla, C. (2013). MAMS–A computable general equilibrium model for developing country strategy analysis. In Handbook of computable general equilibrium modeling, volume 1, pages 159–276. Elsevier.
Marek, D. (2008). Pension reform in the Czech republic: A switch to mixed system with regard for limits of fiscal policy. Politická ekonomie, 2008(1):80–101.
Martinez, C., Weyman, T., and Van Dijk, J. (2017). Demographic transition, labour markets and regional resilience. Springer International Publishing, New York City, NY.
Minges, K. E. and Redeker, N. S. (2016). Delayed school start times and adolescent sleep: A systematic review of the experimental evidence. Sleep medicine reviews, 28:86–95.
Nordhaus, W. D. and Yang, Z. (1996). A regional dynamic general-equilibrium model of alternative climate-change strategies. American Economic Review, pages 741–765.
OECD (2016). Organization for Economic Co-operation and Development. Statistical database. Available at http://stats.oecd.org.
OECD (2017). Pensions at a glance 2017: OECD and G20 indicators. Research report, OECD, Paris, France.
OECD (2018). OECD economic surveys: Czech Republic 2018. OECD Publishing, Paris, France.
OECD (2019). OECD economic outlook. Volume 2019 Issue 1. OECD Publishing, Paris, France.
Owens, J. A., Belon, K., and Moss, P. (2010). Impact of delaying school start time on adolescent sleep, mood, and behavior. Archives of Pediatrics & Adolescent Medicine, 164(7):608–614.
Pullen, J. (2009). The marginal productivity theory of distribution: A critical history. Routledge, Abingdon, UK.
Roos, E., Adams, P., and Van Heerden, J. H. (2015). Constructing a CGE database using Gempack for an African country. Computational Economics, 46(4):495–518.
Schaufeli, W. B., Bakker, A. B., and Salanova, M. (2006). The measurement of work engagement with a short questionnaire: A cross-national study. Educational and Psychological Measurement, 66(4):701–716.
Schneider, O. (2011). Penzijní dluh–břímě mladých. Research report, Institut pro demokracii a ekonomickou analýzu, Prague, Czech Republic.
Tefft, B. C. (2014). Prevalence of motor vehicle crashes involving drowsy drivers, United States, 2009-2013. AAA Foundation for Traffic Safety, Washington, DC.
Temple, J. B. and McDonald, P. F. (2017). Population ageing and the labour force: 2000–2015 and 2015–2030. Australasian journal on ageing, 36(4):264–270.
United Nations (2017). World Population Prospects: The 2017 revision, key findings and advance tables. Working Paper No. ESA/P/WP.248, United Nations, New York.
Vorona, R. D., Szklo-Coxe, M., Lamichhane, R., Ware, J. C., McNallen, A., and Leszczyszyn, D. (2014). Adolescent crash rates and school start times in two central Virginia counties, 2009-2011: A follow-up study to a southeastern Virginia study, 2007-2008. Journal of Clinical Sleep Medicine, 10(11):1169–1177.
Xanthopoulou, D., Bakker, A. B., Demerouti, E., and Schaufeli, W. B. (2009). Work engagement and financial returns: A diary study on the role of job and personal resources. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 82(1):183–200.
Zelenski, J. M., Murphy, S. A., and Jenkins, D. A. (2008). The happy-productive worker thesis revisited. Journal of Happiness Studies, 9(4):521–537.
Zhang, Q. A. and Lucey, B. M. (2017). Globalisation, the mobility of skilled workers, and economic growth: constructing a novel brain drain/gain index for European countries. Journal of the Knowledge Economy, pages 1–23.
Zodrow, G. R., Diamond, J. W., et al. (2013). Dynamic overlapping generations computable general equilibrium models and the analysis of tax policy: The Diamond–Zodrow Model. In Handbook of Computable General Equilibrium Modeling, pages 743–813. Elsevier, London, United Kingdom.

Předběžná náplň práce

This doctoral thesis presents four articles analysing labour force and its productivity. It utilises simulation modelling to assess the impacts of demographic changes, migration or shifts in productivity determinants on public finances and the economies in the Czech Republic and the USA, as well as statistical modelling to evaluate determinants behind workplace productivity. The first three studies assess the topic from a high-level perspective, providing economy-wide projections for the future decades. They also utilise the same core simulation model, an overlapping generations (OLG) framework coded in MATLAB, which is further developed for the particular use in each study. The fourth study, on the other hand, approaches the topic from the opposite direction, analysing the individual-level factors affecting productivity.

Specifically, the first article deals with demographic changes – population ageing and shrinking – in the context of the Czech pension system. The findings show that the existing system can provide pensions increasing at the rate of change in nominal wages, be financially sustainable in the long term, or increase the default retirement age by only two years in the next decades – but only two of these three objectives can be achieved at the same time. On the contrary, a structural change towards an alternative, partially funded pension scheme may provide a better balance in the three outcomes without putting an excessive debt burden on the next generations.

The second article broadly builds on the previous one by analysing the economic impacts of demographic changes in the Czech Republic, yet it extends the scope of the analysis to (un)anticipated migration and sectoral effects. This is done by introducing a computable general equilibrium (CGE) side of the simulation model with a detailed representation of individuals of different ages, educational attainment and occupations, as well as interrelations among industrial sectors in producing intermediate and final outputs. The results show that the annual net immigration would need to increase by at least 8 thousand individuals on average in the 2020-2035 period and by 17 thousand individuals in the 2036-2050 period to offset the negative effects of the projected demographic changes in the long term.

The third study investigates the economic implications of later high school start times in the United States by assessing the effect on educational attainment and, in turn, on human capital accumulation on one hand and on car accidents, one of the leading causes of death among teenagers, on the other. The benefit–cost projections of this study suggest that delaying school start times would be a cost-effective population-level strategy with potentially a significant positive impact on public health and the US economy.

Finally, the last study analyses productivity determinants at the individual level by examining data on 31,950 employees in the UK using structural equation modelling. The analysed factors comprise socioeconomic characteristics, lifestyle, commuting, physical and mental health, well-being, and job and workplace environment. The study finds that, controlling for personal characteristics, mental and physical health cover more than 84% of the direct effects on productivity loss. In addition, 93% of the indirect influences are mediated through mental and/or physical health, meaning that even job or workplace factors, such as job satisfaction, support from managers or feeling isolated ultimately affect productivity through mental and/or physical health.

Předběžná náplň práce v anglickém jazyce

Tato disertační práce obsahuje čtyři studie analyzující pracovní sílu a její produktivitu. Za pomoci simulačního modelování posuzuje dopad demografických změn, migrace nebo změn v produktivitě pracovní síly na veřejné finance a ekonomiku v České republice a USA, a také využívá statistické modelování k vyhodnocení vlivu personálních faktorů a okolí na produktivitu zaměstnanců na pracovišti. První tři studie nahlíží na daná témata z makroekonomického pohledu a nabízí prognózy pro příští desetiletí. Jsou si také podobné typem analýzy: používají stejný základní simulační Overlapping Generations (OLG) model napsaný v MATLABu, který je dále rozpracován pro konkrétní použití v každé z nich. Čtvrtá studie naproti tomu přistupuje k tématu z opačného směru a analyzuje faktory na úrovni jednotlivců.

Konkrétněji, první článek se zabývá demografickými změnami – stárnutím a zmenšováním populace – v kontextu českého důchodového systému. Výsledky předložené analýzy ukazují, že stávající penzijní systém v České republice bude schopný splnit pouze dva ze tří následujících cílů současně: navyšovat důchody na úrovni růstu nominálních mezd, být dlouhodobě finančně udržitelný, nebo nenavýšit výchozí věk odchodu do důchodu o více než dva roky do roku 2050. Řešením by mohlo být zavedení alternativního, částečně financovaného penzijnímu systému, který by mohl zajistit lepší výsledky ve všech třech směrech, aniž by zapříčinil enormní zadlužení příštích generací.

Druhá studie z velké části navazuje na tu první a analyzuje ekonomické dopady demografických změn v České republice, rozšiřuje nicméně rozsah analýzy jak z hlediska vstupů, zakomponováním mezinárodních migračních toků, tak výstupů, analýzou dopadů na jednotlivá odvětví ekonomiky. Toho je dosaženo rozpracování původního OLG modelu a přidáním komponent General Equilibrium (CGE) modelu, který detailně zobrazuje jednotlivce lišící se věkem, dosaženým vzděláním a povoláním, jakož i vzájemné vztahy mezi průmyslovými odvětvími. Výsledky ukazují, že by roční čistá imigrace musela vzrůst nejméně o 8 tisíc osob v letech 2020–2035 a o 17 tisíc osob v letech 2036–2050, aby došlo k dlouhodobému vyrovnání negativních dopadů předpokládaných demografických změn.

Třetí studie zkoumá ekonomické důsledky pozdějšího začátku výuky na středních školách v USA, konkrétně nového zákona vyžadujícího, aby výuka na žádné ze škol nezačala před 8:30. Využívá k tomu dřívější výsledky akademických studií v tomto směru, ukazující na pozitivní vliv delšího spánku na nižší četnost dopravních nehod, jednu z hlavních příčin úmrtí mezi teenagery v USA, a také na vzdělání, především vyšší pravděpodobnost ukončení střední školy a nástupu na vysokou školu. V kombinaci s teorií lidského kapitálu, poukazující na to, že vzdělanější lidé jsou více produktivní, má pak lepší vzdělání dlouhodobé pozitivní dopady na celou ekonomiku. Výsledky studie naznačují, že oddálení doby zahájení výuky by se vyplatilo ve smyslu veřejného financování, růstu amerického hospodářství a také mělo potenciálně významný pozitivní dopad na veřejné zdraví.

Konečně, poslední studie využívá Structural Equation Model (SEM) k analýze vlivů na produktivitu na pracovišti za pomoci dat z průzkumu 31 950 zaměstnanců ve Velké Británii. Mezi analyzované faktory patří socioekonomické charakteristiky, životní styl, doba dojíždění do práce, fyzické a duševní zdraví a pracovní prostředí. Studie ukazuje, že i když vezmeme v potaz personální rozdíly mezi lidmi (pohlaví, věk, příjem apod.), analyzované faktory mají významný dopad na produktivitu. Nejsilnější jsou dopady duševního a fyzického zdraví, pokrývající více než 84 % všech přímých účinků na produktivitu. Duševní a fyzické zdraví také fungují jako zprostředkovatelé nepřímých efektů jiných proměnných: 93 % nepřímých vlivů je zprostředkováno duševním anebo fyzickým zdravím, což znamená, že i faktory jako podpora od vedoucího, spokojenost s prací nebo pocit izolovanosti v konečném důsledku ovlivňují produktivitu právě skrze duševní anebo fyzické zdraví.