Konwergencja technologiczna

Dyskusja o przyczynach i występowaniu konwergencji gospodarczej dotyczy w szczególności źródeł postępu technologicznego i roli jaką pełni on we wzro-ście gospodarczym. W modelu Solowa postęp technologiczny jest egzogeniczny i może być „przenoszony” pomiędzy gospodarkami. Zwolennicy teorii neokla-sycznej i wynikającej z niej naturalnej konwergencji na poparcie tej tezy przy-taczają następujące argumenty: po pierwsze zaawansowanie technologiczne uzbrojenia pracy w regionach najuboższych jest początkowo niskie (najpierw należy je nasycić kapitałem, potem technologią), po drugie, w warunkach zwiększania tego zaawansowania, można zawsze odpowiednie technologie imi-tować (czego przykładem są „azjatyckie tygrysy”, które rozwój swoich gospo-darek oparły na transferze technologii z krajów zachodnich), co jest znacznie tańsze i mniej czasochłonne niż ich „odkrywanie”. Inaczej twierdzą zwolennicy teorii wzrostu endogenicznego argumentując, że luka technologiczna pomiędzy krajami (regionami) wysoko i nisko rozwiniętymi jest zbyt duża, aby mogły ją pokonać kraje zacofane. Teoretycznie zatem możliwe jest zastosowanie istnie-jących już technologii, lecz w praktyce proces ten może być zaburzony przez warunki socjopolityczne³⁴. Zakładając zatem nawet, że stosowana technologia jest mobilna, to otoczenie biznesu i struktury społeczne mogą nie być gotowe, aby je przejąć (bowiem wymaga to np. wprowadzenia uregulowań prawnych, czy nawet zmian kulturowych³⁵). W szczególności tempo przejmowania no-wych technologii zależy od zdolności absorpcyjnych kraju (regionu) naśladują-cego, które z kolei zależą od jakości instytucji badawczych i edukacyjnych oraz środowiska biznesowego i politycznego (por. Kudełko [2011, s. 30], Parente, Prescot [2003], Gorzelak [2008]). Podsumowując, przeciwnicy naturalnej kon-wergencji twierdzą, że postępu technologicznego nie da się po prostu przenieść z bogatszego obszaru do biedniejszego (czy to na skutek dyfuzji, czy imitacji),

33 Co prawda w długim okresie czasu zmiany liczby pracujących wynikają ze zmian liczby ludno-ści (por. Barro [1997, s. 304]), lecz jest to ciągle przybliżenie i trudno mówić o długim okresie w przypadku badań obejmujących kilka lub kilkanaście lat.

34 Ciekawy przykład podają Parante i Prescott [1999] – Indian, których znacznie niższa (od Ame-rykanów) produktywność wynika właśnie z niewykorzystanej wiedzy i technologii, które teore-tycznie są dla nich dostępne, lecz w praktyce są nieużywane.

bowiem nie tyle jest on czynnikiem, co rezultatem wzrostu gospodarczego i zależy od szeroko rozumianej polityki gospodarczej.

Bez wątpienia postęp technologiczny jest motorem nowej gospodarki36, której cechą jest koncentracja na zasobach niematerialnych, a szczególnie na kapitale intelektualnym. Tym samym głównym wyznacznikiem wartości w nowej eko-nomii staje się wiedza (wartość ekonomiczna powstaje w procesie tworzenia, dystrybucji i konsumpcji wiedzy oraz produktów opartych na wiedzy)37, czy ogólniej zasoby niematerialne38 (intangible resources), które, oprócz wiedzy, obejmują innowacyjność i technologie informacyjne, ale również kulturę orga-nizacyjną, reputację przedsiębiorstwa, marki produktów, kreatywność i przed-siębiorczość, sieć relacji, prawa do własności intelektualnej, kapitał intele-ktualny, kapitał społeczny, kapitał strukturalny, informację i bazy danych, umiejętności i doświadczenie, stosunki międzyludzkie w organizacji, zaufanie i wiarygodność, lojalność, zdolności, postawy i zaangażowanie (por. Bryan, Kay [1999, s.102], Głuszek [2004, s. 235], Kostro [2005, s. 3], Stobińska [2004, s. 33]).

Tak szeroko zdefiniowane efekty działania postępu technologicznego są nie-możliwe do skwantyfikowania. Dlatego na użytek tej pracy postęp technolo-giczny zdefiniowano jako zmiany w technologii i organizacji produkcji prowa-dzące do zwiększania efektywności procesów gospodarowania (por. Dańska [2012]), zaś jako syntetyczny miernik oceny tych zmian przyjęto wzrost łącznej produktywności czynników produkcji (TFP – Total Factor Productivity). Poni-żej przyjęto, że postęp technologiczny jest utożsamiany ze wzrostem TFP (co zawęża znacznie definicję postępu technologicznego, ale też pozwala go jedno-znacznie skwantyfikować), zaś badania konwergencji przy pomocy tej zmiennej nazywane są konwergencją technologiczną³⁹.

36 Określenie nowa gospodarka łączone bywa z takimi terminami jak nowy ład ekonomiczny, no-wa era, gospodarka wiedzy (lub GOW – gospodarka oparta na wiedzy), gospodarka elektronicz-na, gospodarka sieciowa, nowa ekonomia czy ekonomia wiedzy. Postęp technologiczny wywołuje również zespół zjawisk i zależności nie tylko o charakterze ekonomicznym, ale i kulturowym (por. Glińska-Neweś [2007, s.16]), choć te zmiany są bardzo trudne do skwantyfikowania i nie są przedmiotem badań w niniejszej pracy.

37 Por. Harris [2001, s. 21].

38 Pojawiają się nawet opinie, że cechą nowej ekonomii w funkcjonowaniu przedsiębiorstw jest to, że tradycyjne czynniki produkcji – ziemia, praca, kapitał – stają się raczej zasobami hamują-cymi niż napędzająhamują-cymi, centralnym zaś i kluczowym zasobem staje się wiedza (por. Knosala [2004, s. 282]), choć z drugiej strony niektóre badania pokazują (por. Pawłowski [2005]), że współczesne organizacje wykorzystują zaledwie 10-20% posiadanej wiedzy i 10-15% kapitału in-telektualnego.

39 W celu empirycznej weryfikacji hipotezy konwergencji technologicznej (rozumianej jako przy-czyna wyrównywania się poziomów produktu per capita) stosuje się również podejście, gdzie technologia nie występuje explicite, lecz jej oceny wpływu dokonuje się na podstawie typowej

W pracy niniejszej TFP wyliczane jest na podstawie przekształcenia równania funkcji produkcji typu Cobba-Douglasa (por. podrozdział 1.2.1) do postaci:

(1.3.2.1) _{(1 α)} t α t t t L K Y TFP  _ lub w postaci temp wzrostu (), tzw. reszty Solowa:

(1.3.2.2) lnTFP_t lnY_t(αlnK_t(1α)lnL_t)

gdzie: TFP – łączna produktywność czynników produkcji, Kt –kapitał fizyczny,

Lt – zatrudnienie,Y – produkcja, α – elastyczność produkcji względem kapita-_t

łu.

Podczas wyliczania TFP pojawia się szereg problemów, bowiem właściwie każdy element powyższych wzorów stanowi kwestię do decyzji badacza. Sam miernik produkcji (Y), nawet jeśli uznamy, że jest to wartość dodana brutto (jak przyjęto w badaniach)40

, pozostawia do rozstrzygnięcia, czy mają to być warto-ści faktyczne, czy potencjalne (por. podrozdział 1.3.2.1). Podobny dylemat do-tyczy wielkości pracy – najpopularniejszą metodą jest zastępowanie jej liczbą zatrudnionych, lecz w przypadku badań produkcji potencjalnej, należy wyliczyć efektywne zasoby pracy. Kapitał fizyczny może być aproksymowany przez róż-ne zmienróż-ne (wartość brutto środków trwałych lub zakumulowaróż-ne inwestycje, gdzie należy określić wartość kapitału początkowego oraz stopę deprecjacji), również elastyczność produkcji α może być wyliczana według różnych formuł i podejść. Zazwyczaj badacze nie przedstawiają szczegółowych wyjaśnień co do zastosowanej metody wyliczeń, pomimo, że sposób wyznaczenia zmiennych i parametrów we wzorze 1.3.2.1 lub 1.3.2.2 wpływa na wielkość i dynamikę

TFP oraz, co za tym idzie, wnioski co do konwergencji. Poniżej omówiono

bar-dziej szczegółowo kwestie związane z wyliczaniem, jak również endogenizacją

TFP.

1.3.2.1. Ustalenie wartości zmiennych i parametrów w formule TFP

Przy ustalaniu wartości elastyczności α we wzorze (1.3.2.1) możliwe są nastę-pujące podejścia:

1) przyjęcie pewnej, z góry określonej wartości; w literaturze przedmiotu, np. u Welfe [2001, 2009], Gradzewicza i Kolasy [2004], Florczaka [2001], jest to wartość α=0.5,

2) wykorzystanie wyników klasycznej teorii produkcji (jak np. w pracy Mala-ga, Kliber [2007]),

3) oszacowanie parametru α metodami ekonometrycznymi, z których szerszego omówienia wymaga drugie i trzecie.

Ad 2) Wykorzystanie wyników klasycznej teorii produkcji polega na aproksy-macji wartości α przez udział nadwyżki operacyjnej brutto w produkcji, co przy założeniu, że nadwyżkę tworzy wielkość produkcji skorygowana o koszty pra-cy, może być tożsame z przyjęciem, że elastyczność produkcji względem liczby pracujących (1-α) jest równa udziałowi wynagrodzenia z tytułu pracy (koszty pracy) w produkcji danego regionu41.

Ad 3) Szacowanie parametru α metodami ekonometrycznymi, na przykład przy wykorzystaniu funkcji produkcji Cobba-Douglasa (por. podpunkt 1.2.2), prze-kształconej do postaci równania wydajności pracy42 (gdzie nieznane wartości

TFP są zastępowane przez zmienną czasową)43:

(1.3.2.1.1) _^ _^{ } _^ _^ t t t t L K gt L Y ln ln 

lub w postaci temp wzrostu:

(1.3.2.1.2) ^                                      1 1 1 1 t t t t t t t t L K L K α L Y L Y ln ln ln ln

41 Niektórzy autorzy (Welfe [2006, s.187]) twierdzą jednakże, że sposób ten nasuwa wątpliwości wobec niejednolitych definicji kosztów pracy. Z badań przeprowadzonych w niniejszej książce wynika jednakże, że wątpliwość ta ma zastosowanie głównie do kosztów pracy w poszczególnych sektorach gospodarki (por. tabela 3.4.4.1), zaś dla całej gospodarki doprowadza do dość wiary-godnych szacunków elastyczności (por. tabela 3.1.2.1).

Pozostaje kwestia jakiego miernika produkcji należy użyć. Suma nadwyżki operacyjnej brutto i kosztów pracy jest najbliższa wartości dodanej brutto, a nie PKB, w którego skład wchodzi rów-nież wartość podatków, ani tym bardziej produkcji sprzedanej.

42 Przekształcenie funkcji produkcji Cobb-Douglasa do postaci funkcji wydajności pracy pozwala uniknąć nakładania restrykcji na oryginalne równanie (1.2.2.1), co do sumowania się elastyczno-ści do 1.

Równanie (1.3.2.1.2) pozwala na uniknięcie efektów ewentualnej niestacjonar-ności zmiennych, lecz jednocześnie nie pozwala na oszacowanie efektów postę-pu technologicznego (parametru g). Sposobem, który rozwiązuje oba te proble-my i dodatkowo porządkuje kwestię egzogeniczności zmiennych jest zastoso-wanie modelu typu Vector Error Correction Model – VECM (użyty w tym sa-mym celu przez Gradzewicza i Kolasę [2004, s. 15-16]). Model VECM, elimi-nuje negatywne skutki niestacjonarności zmiennych oraz pozwala na nie parametru α (odczytywanego z relacji długookresowej), jak i na oszacowa-nie stopy postępu technologicznego g (dzięki zastosowaniu postaci VECM z tzw. ograniczonym trendem⁴⁴).

Powracając do wzorów (1.3.2.1.1) – (1.3.2.1.2) umożliwiających oszacowanie elastyczności produkcji względem kapitału α należy w nich również zdefinio-wać zmienną, która będzie reprezentowała kapitał fizyczny (majątek produk-cyjny przedsiębiorstw)⁴⁵. Zmienna ta może być aproksymowana za pomocą wartości brutto środków trwałych, lub szeregu wyliczanego wg formuły akumu-lacji (zmiany) kapitału (por. wzór 1.2.2):

(1.3.2.1.3) K_t K_t1I_tδK_t1(1δ )K_t1I_t

gdzie: δ –współczynnik deprecjacji kapitału, It – wartość inwestycji, Kt –

war-tość kapitału.

Zaletą pierwszego podejścia (K – jako wartość brutto środków trwałych) jest stosunkowo duża aktualność danych statystycznych (na początku roku 2012, kiedy dopiero od niedawna były znane dane dotyczące regionalnego PKB za 2009 r., były już dostępne wojewódzkie wartości brutto środków trwałych za rok 2010). Natomiast mankamentem tych danych jest fakt, że wyrażają one je-dynie księgowy zapis stanu tych środków według cen ich nabycia z uwzględnieniem procesów likwidacji majątku (co, jak wynika z innych analiz autorki, może być przyczyną niezbyt realnego odzwierciedlenia majątku rolnic-twa w niektórych latach).

W przypadku drugiego podejścia w wyznaczaniu kapitału Kt (wzór 1.3.2.1.3), przed przystąpieniem do obliczeń, należy ustalić parametry: K0 (kapitał począt-kowy) oraz stopę deprecjacji δ, co może nastręczać pewnych trudności. W zależności od przyjętego sposobu wyliczania kapitału początkowego K0

44 W modelach VECM wyraźnie odróżnia się pozycję wyrazu wolnego i trendu: włączone w relację kointegracyjną (postać ograniczona) lub poza nią (postać nieograniczona) – zob.

pod-ry przyjmuje się na poziomie wielokrotności – ustalanej przy użyciu stopy de-precjacji i/lub stopy wzrostu inwestycji – inwestycji, rzadziej produkcji) jego początkowo wyższa (niższa) wartość obniża (podwyższa) dynamikę całego sze-regu Kt . Ustalenie stopy deprecjacji δ we wzorze (1.3.2.1.3) wymaga podjęcia decyzji, czy ma ona być stała, czy zróżnicowana w poszczególnych regionach, sektorach oraz czasie. Przy ustaleniu stopy deprecjacji można przyjąć następu-jące sposoby postępowania:

1) przyjąć pewną arbitralną (na przykład na podstawie studiów literaturowych) wartość, często jest to δ=0,05 (rzadziej 0,06)46,

2) oszacować stopę deprecjacji przy wykorzystaniu formuły (1.2.2) oraz da-nych o wartości inwestycji (I) i środkach trwałych (K),

3) oszacować stopę deprecjacji wykorzystując wiedzę o strukturze majątku produkcyjnego przedsiębiorstw i stopie amortyzacji poszczególnych jego składników. W tym celu można wykorzystać ustawy podatkowe (o podatku dochodowym, w których określa się czas amortyzacji poszczególnych składników majątku47), a w celu wyliczenia wspólnej dla całego majątku produkcyjnego stopy – strukturę majątku trwałego (raportowaną w opracowaniach „Środki trwałe w gospodarce narodowej”).

1.3.2.2. Potencjalne i efektywne TFP

W funkcjach produkcji Cobba-Douglasa przyjmuje się zazwyczaj, że dostępne czynniki produkcji zostają w pełni wykorzystane, co oznacza, że popyt efek-tywny na produkcję jest równy produkcji potencjalnej. Tymczasem założenie to jest bardzo rzadko spełnione – z reguły potencjalna produkcja nie jest w pełni wykorzystana⁴⁸.W literaturze przedmiotu nie ma jednomyślności co do definicji i pomiaru produkcji potencjalnej. Wśród dostępnych procedur⁴⁹można zastoso-wać postępowanie wykorzystane w artykule Florczaka [2011, s. 11], zwane me-todą Whartona (metoda funkcji produkcji). W metodzie tej najpierw wylicza się kapitałochłonność potencjalną, następnie produkcję potencjalną, efektywne za-trudnienie, a na ich podstawie – efektywne TFP:

46 Stopy te są inne w zależności od rodzaju inwestycji. Na przykład dla skumulowanych nakładów na B&R przyjmuje się stopę deprecjacji wiedzy technicznej rzędu δ=0,05-0,15 (por. Welfe [2004, s.28]).

47 Zgodnie z zapisami ustawowymi (por. p. 3.1.3) czas amortyzacji poszczególnych rodzajów środków trwałych może znacznie się od siebie różnić, co jest argumentem za dokonywaniem, jeśli jest to możliwe, podziału poszczególnych składników majątku i ustalaniu dla nich osobnych stóp amortyzacji.

48 Zob. Welfe [2006, s. 185].

(1.3.2.2.1) _(1α) t α t t t LE KE Y TFPE  _

gdzie TFPEt – efektywny poziom łącznej produktywności czynników produk-cji, Yt– wartość produkcji, KEt – efektywny wolumen (wartość) kapitału rzeczo-wego (KEt=WWMt*Kt, gdzie WWM – współczynnik wykorzystania mocy pro-dukcyjnych wyznaczony metodą Whartona, K – księgowa wartość kapitału rze-czowego), LEt – efektywne nakłady pracy mierzone (najczęściej) liczbą prze-pracowanych godzin.

Na użytek tej pracy dokonano symulacji stopy wzrostu TFP przy użyciu wzoru (1.3.2.1) oraz TFPE przy użyciu wzoru (1.3.2.2.1), co pokazało pewne różnice w tempach wzrostu obu zmiennych (tempa wzrostu TFPE były, dla niektórych województw, nieco wyższe niż TFP50

), choć ostatecznie przyjęto definicję TFP wg (1.3.2.1)⁵¹.

1.3.2.3. Endogenizacja TFP

Jak pisano na początku podrozdziału 1.3.2 niezgodność pomiędzy zwolennika-mi neoklasycznego i endogenicznego modelu wzrostu dotyczy głównie źródeł postępu technologicznego (TFP). „Technicznie” rzecz ujmując spór toczy się o endogenizację TFP.

Popularnością w próbach endogenizacji TFP cieszą się nakłady na B&R (powiększających kapitał wiedzy ucieleśniony w środkach trwałych)⁵², nakłady na edukację (stanowiących inwestycje w kapitał ludzki), oraz czasami wydatki na oprogramowanie (software) – określane przez OECD wspólnym mianem inwestycji w wiedzę⁵³.

Generalnie, zmiany postępu technologicznego można rozpatrywać bądź łącznie, bądź właśnie zdekomponowane na czynniki: efekty postępu technologicznego

50 Dodatkowo, oszacowane wartości poziomów TFPE były niższe niż TFP (co oznaczało, że resz-ty z równania produkcji Solowa dla produkcji potencjalnej są mniejsze, a samo równanie lepiej dopasowanie do danych empirycznych).

51 Co było podyktowane głównie problemami z niektórymi danymi do wzoru (1.3.2.2.1) w deza-gregacji jednocześnie wojewódzkiej i sektorowej.

52 Choć w pracy Zienkowskiego [2003] sformułowano wątpliwości co do zasadności traktowania wydatków na badania podstawowe jako nakładów na wiedzę, ze względu na ich luźny związek z nagromadzeniem wiedzy.

53 Ideę endogenizacji postępu technicznego wysunął w 1966 r. K. Shell. Z jego modelu wynikało, że ponieważ proces akumulacji wiedzy naukowo-technicznej ma charakter endogeniczny, to

go-ucieleśnionego w środkach trwałych (AK), w pracujących (AN) oraz efekty ogól-nego postępu wiedzy (AW)54. Ostatni komponent – efekty ogólnego postępu wie-dzy są czasami traktowane jako ciągłe i stąd przyjmuje się, że są funkcją czasu. Postęp technologiczny, ucieleśniony w środkach trwałych wiąże się z oddziały-waniem wydatków poniesionych na B&R, co można przestawić, jak w pracy Świeczewskiej [2012], jako funkcję skumulowanych wartości nakładów na ba-dania i rozwój, poniesionych zarówno w kraju, jak i zagranicą:

(1.3.2.3.1) ln(AK)=1ln(BRS)+ 2ln(BRSF)

gdzie: BRS – skumulowane nakłady na B&R w kraju, BRSF – skumulowane nakłady na B&R zagranicą.

Efekty postępu technicznego ucieleśnionego w pracujących tj. kapitale ludzkim, odwzorowują różnego rodzaju mierniki akumulacji kapitału ludzkiego (którego sposoby pomiaru mogłyby stanowić przedmiot osobnej rozprawy). W niniejszej pracy dwojako zdefiniowano kapitał ludzki: jako udział pracujących z wyższym wykształceniem oraz poprzez indeks edukacyjny (podobnie jak w pracy Dur-laufa, Johnsona [1995], s. 368) 55.