Wpływ technologii informacyjno-telekomunikacyjnych (ICT) na wyniki w sektorach . 161

We współczesnej ekonomii wzrost produktywności pracy dzieli się na wzrost wynikający ze wzrostu kapitału na pracującego i wzrost wynikający ze wzrostu TFP. Nie ma teŜ wątpliwości, Ŝe inwestycje w technologie

informacyj-no-telekomunikacyjne (ang. information and communications technology, ICT) miały znaczący wpływ na wzrost produktywności pracy zarówno w USA w latach 90., jak i w innych krajach OECD. Nie ma natomiast zgody, czy wpływ kapitału ICT miał wpływ na stopę postępu technicznego lub TFP. W opracowa-niu M. O’M a h o n y i M. V e c c h i [2003] wykazano, Ŝe taki wpływ występuje i Ŝe jest on dodatni. Autorki dysponowały danymi ze wszystkich nierolniczych sektorów gospodarki: 31 z USA i 24 z Wielkiej Brytanii z lat 1976–2000. Podkreślają one teŜ konieczność zastosowania adekwatnych metod estymacji, uwzględniających heterogeniczność poszczególnych sekcji i zbadania stacjonar-ności danych. W rozwaŜanym kontekście heterogeniczność jest oczywista: np. w komunikacji 80% kapitału jest kapitałem ICT, a w przemyśle odzieŜowym – tylko 10%. Konieczność zbadania stacjonarności wynika zaś z długości szeregu – 25 lat.

Wcześniejsze badania bazujące na danych panelowych, nieuwzględniające heterogeniczności i stacjonarności, skutkowały ujemnymi ocenami wpływu kapitału ICT na TFP. O’Mahony i Vecchi [2003] pokazały, Ŝe wnioski takie były efektem zastosowania niepoprawnej metody estymacji. W pierwszym etapie badania autorki oszacowały model statyczny postaci:

(5.11) ∆q_it =α _i+α_i∆l_it+β_i∆k_itN+β _i∆k_itI +ε_it

2 1

1

0 (5.11)

gdzie: qit oznacza logarytm produkcji realnej, lit – nakład pracy (liczba przepra-cowanych godzin), zaś całkowity nakład kapitału zdekomponowano na dwa typy kapitału: kapitał ICT (k_it^I) i kapitał spoza ICT (k_it^N).

Model (5.11) został oszacowany na poziomach i przyrostach za pomocą standardowych metod estymacji panelowej, traktując go jako model FE. Uzyskana ocena parametru przy zmiennej k jest ujemna i/lub nieistotna _it^I

w zaleŜności od tego, czy jest ona wyznaczona na podstawie całej próby czy dla kaŜdego kraju osobno.

Do zbadania stacjonarności⁶ wykorzystano test Ima, Pesarana i Shina (IPS) oraz test Hadri’ego. Wynik testu IPS wskazuje na odrzucenie H0, Ŝe wszystkie obiekty mają pierwiastek jednostkowy na poziomie istotności 0,05 dla zatrud-nienia i na poziomie 0,1 dla obu typów kapitału. Pamiętać jednak trzeba, Ŝe hipoteza alternatywna testu IPS dopuszcza moŜliwość, aby część obiektów miała pierwiastek jednostkowy, a pozostałe nie (wzór (D.I.4)). Zastosowany następnie test Hadri’ego pozwala na odrzucenie H0 o stacjonarności dla wszystkich zmiennych.

Do estymacji modelu zastosowano zatem estymator Pooled Mean Group, zaproponowany przez P e s a r a n a, S h i n a i S m i t h a [1999]. Metoda ta jest rozszerzeniem modelu korekty błędem na modele panelowe. Na parametry długookresowe nakłada się załoŜenie o homogeniczności, a współczynnik korekty błędem i inne parametry krótkookresowe określa się jako średnie grupowe. ZałoŜenie homogeniczności parametrów długookresowych oznacza, Ŝe w długim okresie elastyczności produkcji względem jej czynników będą takie same dla wszystkich sektorów. Heterogeniczność sektorową uwzględnia się dopuszczając róŜnice w dynamice krótkookresowej między sektorami. Szaco-wany model dynamiczny ma postać:

it it it it it i it i it i t i i it q l k k l k k q =φ −θ −θ +θ +θ −δ ∆ −δ ∆ −δ ∆ +ε ∆ ₋ N I N I 31 21 11 3 2 1 01 ) 1 , ) ( (5.12) Model (5.12) estymowany był zarówno na podstawie danych indywidual-nych, jak i danych przekształconych poprzez odjęcie od kaŜdej obserwacji średniej dla danego okresu (ang. cross-sectionally demeaned data). Przekształ-cenie takie odpowiada wprowadzeniu do modelu czasowych zmiennych zero- -jedynkowych. Ponadto estymacje przeprowadzono na podstawie całego zbioru danych oraz osobno dla USA i Wielkiej Brytanii. Dla całej próby uzyskano znaczący statystycznie i silny długookresowy wpływ kapitału ICT na pro- dukcję. Ocena parametru przy zmiennej k_it^I na podstawie danych uśrednionych jest większa niŜ ocena uzyskana na podstawie danych indywidualnych. Wydaje się to potwierdzeniem nieadekwatności standardowych metod panelo-wych w rozwaŜanym przypadku. Parametr korekty błędem jest statystycznie istotny i w przypadku danych uśrednionych sugeruje szybsze roczne tempo dostosowania. Krańcowe korzyści z kapitału wynoszą ok. 18% zarówno dla kapitału ICT, jak i spoza ICT na podstawie danych indywidualnych, a na podstawie danych uśrednionych odpowiednio 22 i 12%. Wyniki estymacji modelu (5.12) osobno dla USA i Wielkiej Brytanii są generalnie zbliŜone do opisanych powyŜej, jednak korzyści z kapitału ICT są wyŜsze w USA niŜ w Wielkiej Brytanii.

5.5. Produktywność czynników produkcji

w sekcji D w Polsce

Empiryczne analizy własne, prezentowane w podrozdz. 5.6 i 5.7 przepro-wadzone zostały na podstawie danych z lat 1998–2007. Obowiązującą wówczas klasyfikacją działalności gospodarczej była polska klasyfikacja działalności

(PKD 1997)⁷, zatem objęte badaniem działy wyodrębnione zostały zgodnie z tą klasyfikacją. Analizą objęto działy podsekcji D „przetwórstwo przemysłowe”, które zgodnie z PKD 1997 oznaczone są numerami 15–37.

T a b e l a 5.2 Klasyfikacja PKD 1997 (sekcje C, D, E)

Sekcja Nr działu Nazwa

C + D + E przemysł

C górnictwo

CA 10 w tym górnictwo węgla kamiennego i brunatnego; wydobywanie torfu

D przetwórstwo przemysłowe

DA 15 produkcja artykułów spoŜywczych i napojów DA 16 produkcja wyrobów tytoniowych

DB 17 włókiennictwo

DB 18 produkcja odzieŜy i wyrobów futrzarskich

DC 19 produkcja skór wyprawionych i wyrobów ze skór wyprawionych DD 20 produkcja drewna i wyrobów z drewna oraz z korka (z wyłączeniem

mebli), wyrobów ze słomy i materiałów uŜywanych do wyplatania DE 21 produkcja masy włóknistej, papieru oraz wyrobów z papieru DE 22 działalność wydawnicza; poligrafia i reprodukcja zapisanych

nośników informacji

DF 23 wytwarzanie koksu, produktów rafinacji ropy naftowej i paliw jądrowych

DG 24 produkcja wyrobów chemicznych

DH 25 produkcja wyrobów gumowych i z tworzyw sztucznych DI 26 produkcja wyrobów z pozostałych surowców niemetalicznych DJ 27 produkcja metali

DJ 28 produkcja metalowych wyrobów gotowych, z wyłączeniem maszyn i urządzeń

DK 29 produkcja maszyn i urządzeń, gdzie indziej niesklasyfikowana DL 30 produkcja maszyn biurowych i komputerów

DL 31 produkcja maszyn i aparatury elektrycznej, gdzie indziej niesklasy-fikowana

Tabela 5.2 (cd.)

7

Obowiązującą obecnie klasyfikacją działalności gospodarczej jest polska klasyfikacja działalności gospodarczej (PKD 2007).

DL 32 produkcja sprzętu i urządzeń radiowych, telewizyjnych i telekomu-nikacyjnych

DL 33 produkcja instrumentów medycznych, precyzyjnych i optycznych, zegarów i zegarków

DM 34 produkcja pojazdów samochodowych, przyczep i naczep DM 35 produkcja pozostałego sprzętu transportowego

DN 36 produkcja mebli; działalność produkcyjna, gdzie indziej niesklasyfi-kowana

DN 37 przetwarzanie odpadów

E wytwarzanie i zaopatrywanie w energię elektryczną, gaz, wodę

E 40 wytwarzanie i zaopatrywanie w energię elektryczną gaz, parę wodną i gorącą wodę

E 41 pobór, uzdatnianie i rozprowadzanie wody Źr ó d ł o: opracowanie własne na podstawie informacji GUS.

Część struktury PKD 1997, odnosząca się do przemysłu, przedstawiona jest w tab. 5.2. Zaznaczyć trzeba, Ŝe chociaŜ z dniem wejścia w Ŝycie rozporządze-nia dotyczącego PKD 2007 klasyfikacja PKD 1997 straciła aktualność, to moŜe ona być stosowana do działalności oznaczonej zgodnie z tą klasyfikacją przed dniem wejścia w Ŝycie rozporządzenia RM z 24 grudnia 2007, jednak nie dłuŜej niŜ do 31 grudnia 2009 r.

Przed omówieniem zasadniczych badań własnych, dotyczących modelowa-nia łącznej produktywności czynników produkcji (TFP) według działów, interesujące wydaje się dokonanie statystycznej analizy kształtowania się zmiennych powiązanych z TFP, takich jak wartość produkcji i produktywności jej czynników.

W okresie objętym analizą nastąpił wzrost produkcji sprzedanej sekcji D z ok. 334 887 mln zł w roku 1998 do ok. 543 243 mln zł w roku 2007 (ceny stałe z 1998 r.). Zmieniła się równieŜ struktura tej produkcji według działów. Naj-większy spadek udziału produkcji sprzedanej (o prawie 7,5 pkt proc.) miał miejsce w dziale 15: „produkcja artykułów spoŜywczych i napojów”. Spadek udziału o ok. 3 pkt proc. odnotowano teŜ w działach 27: „produkcja metali” i 23: „wytwarzanie koksu, produktów rafinacji ropy naftowej i paliw jądro-wych”. Działy, które zwiększyły swój udział w produkcji sprzedanej sekcji D, to: 28: „produkcja metalowych wyrobów gotowych” (o 5,7 pkt proc.), 26: „produkcja wyrobów z pozostałych surowców niemetalicznych” i 29: „produk-cja maszyn i urządzeń” (po ok. 2,5 pkt proc.), 25: „produk„produk-cja wyrobów gumo-wych i z tworzyw sztucznych” (1,8 pkt proc.). W innych działach wahania

udziałów były mniejsze, nieprzekraczające 2 pkt proc. Tendencje te zilustrowane są na rys. 5.2.

Rys. 5.2. Struktura produkcji sprzedanej według działów sekcji „D” Źr ó d ł o: opracowanie własne.

Produktywność głównych czynników produkcji: pracy i kapitału, liczo-nych jako stosunek wielkości produkcji do zasobu danego czynnika równieŜ zmieniała się w okresie analizy. Na rys. 5.3 i 5.4 przedstawiono porów- nanie wydajności pracy (produkcji sprzedanej w tys. zł na jednego pracu- jącego) oraz produktywności kapitału (stosunku produkcji sprzedanej do wartości środków trwałych brutto) w pierwszym i ostatnim roku analizowane-go okresu.

Rys. 5.3. Produkcja sprzedana na pracującego (w tys. zł, ceny stałe) Źr ó d ł o: opracowanie własne.

Rys. 5.4. Stosunek produkcji sprzedanej do wartości środków trwałych brutto Źr ó d ł o: opracowanie własne.

Wzrokowa analiza rys. 5.3 pozwala na stwierdzenie, Ŝe we wszystkich dzia-łach, za wyjątkiem działu 30: „produkcja maszyn biurowych i komputerów”, miał miejsce wzrost wydajności pracy na przestrzeni lat 1998–2007. Skala tego wzrostu była zróŜnicowana. Stopa wzrostu wydajności pracy w skali całej sekcji D wyniosła 0,83. WyŜszymi stopami wzrostu charakteryzowały się działy o numerach: 27, 26, 29, 23, 34, 37, 32, 24, przy czym najwyŜszą stopą wzrostu (równą 1,55) charakteryzował się dział 27: „produkcja metali”. NajniŜsze stopy wzrostu odnotowano zaś w działach: 30 (wartość –0,13, zatem spadek wydajno-ści nie był znaczący), 18 (wartość 0,14) i 16 (wartość 0,17).

Zmiany produktywności kapitału między rokiem 1998 a 2006, liczonej jako stosunek produkcji sprzedanej do wartości środków trwałych brutto były, jak wynika z rys. 5.3, róŜnokierunkowe. AŜ w piętnastu działach nastąpił spadek produktywności, największy w dziale 30: „produkcja maszyn biurowych i komputerów”. Stopa wzrostu produktywności kapitału w tym dziale wyniosła –0,81, co w połączeniu ze spadkiem wydajności pracy w tym dziale jest wysoce zastanawiające, zwłaszcza Ŝe zjawisko to dotyczy działu nowoczesnego, o duŜym potencjale – procentowy udział produkcji sprzedanej tego działu wzrósł w analizowanym okresie o 0,24 pkt proc. (patrz rys. 5.1). Działami o relatywnie duŜych co do modułu, ujemnych wartościach stopy wzrostu (od 0,43 do 0,27) były teŜ działy o numerach: 16, 22, 32, 18, 36. W sekcji D jako całości odnoto-wano jednak nieznaczny wzrost produktywności kapitału – stopa wzrostu wyniosła 0,10. Przyczyniły się do tego wzrosty produktywności w działach: 23, 27, 37, 24, 29, 31, 35. Szczególnie korzystna była sytuacja w trzech pierwszych wymienionych działach, gdzie stopy wzrostu wyniosły odpowiednio: 3,16, 2,22 oraz 1,61. O efektywnym funkcjonowaniu działów: 23, 27, 37, 24, 29 świadczy równieŜ to, Ŝe charakteryzowały się one stopami wzrostu wydajności pracy wyŜszymi niŜ właściwa dla sekcji D jako całości.

5.6. Szacowanie łącznej produktywności czynników produkcji (TFP)