Wzorzec artykułu do PiM WZ UG
advertisement
Waldemar Florczak* Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu gospodarczego Polski Wstęp W długim okresie, zgodnie z wnioskami płynącymi z teorii wzrostu endogenicznego, należy oczekiwać trwałego wzrostu makroekonomicznej efektywności gospodarowania, głównie za sprawą akumulacji kapitału wiedzy. Jednakże makroekonomiczną efektywność gospodarowania determinują również inne czynniki, co sprawia, iż długookresowy wzrost nie jest przesądzony. Pozytywne efekty związane z akumulacją kapitału wiedzy mogą być bowiem osłabione bądź nawet zniwelowane za sprawą pogorszających się wskaźników rozwoju społecznego, demograficznego lub instytucjonalnego. Dlatego też uwarunkowania pozaekonomiczne powinny być uwzględniane w analizach nad długookresowymi mechanizmami wzrostu gospodarczego w sposób równoprawny do czynników stricte ekonomicznych, co wynika również z teoretycznych modeli wzrostu endogenicznego, np. [Aghion, Howitt, 1999]. W artykule dokonano kwantyfikacji wpływu łącznej produktywności czynników produkcji (total factor productivity, w skrócie: TFP) na długookresowy wzrost gospodarczy w Polsce w latach 1970-2008. Przy użyciu metody Wharton oszacowano wielkość efektywnej – t.j. oczyszczonej z krótkookresowych wahań popytowych – TFP, którą następnie uczyniono funkcją adekwatnych czynników podażowych, obejmujących uwarunkowania ekonomiczne, społeczne, demograficzne i instytucjonalne. W badaniu celowo nie dokonano gradacji znaczenia poszczególnych zmiennych objaśniających, wychodząc z założenia, iż o ich znaczeniu przesądzić powinno badanie empiryczne. W konsekwencji do estymacji parametrów strukturalnych równania łącznej produktywności czynników produkcji wykorzystano strategię modelowania od ogółu do szczegółu. Struktura pracy jest następująca. W kolejnym punkcie omówiono znaczenie produkcji potencjalnej dla pomiaru efektywnych czynników produkcji oraz przeprowadzono analizę ich udziału w długookresowym wzroście gospodarczym. Następnie dokonano kwantyfikacji wpływu adekwatnych uwarunkowań na łączną produktywność czynników produkcji z uwzględnieniem efektów długo- i krótkookresowych. Weryfikacja statystyczno-merytoryczna uzyskanych wyników objęła wszystkie założenia schematu Gaussa-Markova, stacjonarność składnika losowego oraz zagadnienia egzogeniczności regresorów. Artykuł domykają uwagi końcowe. * Dr, Katedra Modeli i Prognoz Ekonometrycznych, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Uniwersytet Łódzki, [email protected] 76 Waldemar Florczak 1. Produkcja potencjalna a łączna produktywność czynników produkcji Cykliczne wahania produktywności można uwzględnić w funkcji produkcji poprzez modyfikację intensywności wykorzystania bezpośrednich (kapitału i pracy) czynników produkcji1. Wielkość łącznej produktywności czynników produkcji może być wówczas utożsamiana z długookresową makroekonomiczną efektywnością produkcji. Pominięcie zmian w stopniu wykorzystania bezpośrednich czynników produkcji prowadzi natomiast do sytuacji, w której łączna produktywność czynników produkcji – wyznaczona w sposób klasyczny, jako reszta Solowa – skupia w sobie trudne do rozszczepienia efekty oddziaływania czynników krótko- (zwykle popytowych) i długookresowych (zwykle podażowych). W konsekwencji uzyskiwane szacunki TFP charakteryzują się zarówno bardzo wysoką wariancją - przewyższającą nawet zmienność produkcji/PKB jak i występowaniem licznych obserwacji o bardzo wysokich spadkach/wzrostach. Dlatego też dla wiarygodnej kwantyfikacji makroekonomicznych uwarunkowań łącznej produktywności czynników produkcji – a tym samym wzrostu gospodarczego – kluczową kwestią pozostaje ustalenie stopnia wykorzystania mocy produkcyjnej, co prowadzi bezpośrednio do koncepcji produkcji potencjalnej. Dla potrzeb niniejszej analizy do szacunku wielkości produkcji potencjalnej wykorzystano metodę Wharton według procedury zaproponowanej przez [Oguchi’ego, 2004] – zob. [Florczak, 2011]. Za decyzją taką przemawiają następujące powody. Po pierwsze – i najważniejsze – według teorii wzrostu endogenicznego istnieje możliwość ustawicznego zwiększania makroekonomicznej efektywności gospodarowania za sprawą akumulacji kapitału wiedzy. W ramach teorii neoklasycznych możliwości sekularnego zwiększenia efektywności makroekonomicznej upatrywać należy zaś w dążeniu do ograniczania/eliminacji zawodności rynku oraz negatywnych efektów zewnętrznych lub/i intensyfikacji działań na rzecz stymulacji procesów wywołujących pozytywne efekty zewnętrzne. W świetle przytoczonych argumentów pozostałe przyczyny dokonanego wyboru, jakkolwiek adekwatne, wydają się drugorzędne. Wśród nich wymienić należy fakt, iż w większości badań nad realną stroną gospodarki dominują miary produkcji potencjalnej konstruowane według definicji utożsamiających produkcję potencjalną z maksymalną wielkością produkcji, możliwą do wytworzenia przy założeniu pełnego wykorzystania wszystkich czynników produkcji. Ponadto z punktu widzenia procesów realnych trudno uznać poziom naturalnej stopy bezrobocia rzędu dwudziestu kilku procent za wyznaczający długookresowy poziom równowagi, np. [Gradzewicz, Kolasa, 2004]. 1 Innym rozwiązaniem, którego celem jest neutralizacja wpływu oddziaływania czynników krótkookresowych na długookresową dynamikę TFP – praktykowanym w przypadku prób przekrojowych lub przekrojowo-czasowych, charakteryzujących się relatywnie dużą liczbą dostępnych obserwacji – jest użycie kilkuletnich średnich. Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu … 77 Przyjmując standardowe założenie o jednorodności bezpośrednich czynników produkcji oraz zakładając, iż 0,5 [Welfe (red.), 2009, Gradzewicz, Kolasa, 2004], wielkość efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji2 otrzymano według następującej formuły: TFPEt Yt KE t LE t (1 ) (1) gdzie: TFPEt – efektywny poziom łącznej produktywności czynników produkcji, Yt - PKB, KE t – efektywny kapitał rzeczowy: KEt WWM t K t ( WWM t – współczynnik wykorzystania mocy produkcyjnych, wyznaczony metodą Wharton; K t – księgowa wartość kapitału rzeczowego); LE t – efektywne nakłady pracy: LEt Lt AVH t ( Lt – liczba pracujących, AVH t – przeciętny przepracowany czas na pracującego). Wprowadzenie do funkcji produkcji zagregowanych czynników produkcji – pracy oraz kapitału rzeczowego – bez poprawki na efektywność ich wykorzystania, niesie za sobą daleko idące następstwa dla szacunku łącznej produktywności czynników produkcji. Wynika to z różnej dynamiki nieskorygowanych i efektywnych nakładów tych czynników (tablica 1). Efektywne nakłady pracy są permanentnie niższe od nakładów mierzonych liczebnością pracujących, głównie za sprawą malejącego średniego czasu pracy. Natomiast efektywne wykorzystanie kapitału rzeczowego charakteryzuje się wyższą zmiennością od kapitału księgowego. Dzieje się tak, gdyż dostosowanie stopnia wykorzystania czynników produkcji do produkcji zrealizowanej odbywa się głównie za pośrednictwem kapitału rzeczowego, w mniejszym zaś stopniu za pośrednictwem czynnika pracy (zob. tablica 1). Poprawka na stopień wykorzystania czynników produkcji sprawia, że efektywna TFP charakteryzuje się mniejszą wariancją, wykazując średnio rzecz biorąc niższe spadki i jednocześnie niższe wzrosty od nieskorygowanej TFP (zob. tablica 1). Rozbiór informacji zawartych w tablicy 1 prowadzi do szeregu interesujących wniosków. Po pierwsze, transformacja systemowa skutkowała jakościowym wzrostem efektywności makroekonomicznej gospodarki polskiej, o czym świadczy blisko dwukrotnie wyższe średnie tempo wzrostu efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji w latach 1990-2008 w porównaniu w okresem poprzedniego systemu ekonomicznego (1,736% wobec 0,896%). Po drugie, głównym czynnikiem wzrostu w gospodarce centralnie sterowanej były wysokie nakłady inwestycyjne, w efekcie czego następował szybki przyrost majątku rzeczowego. Jednakże stopień wykorzystania dostępnego majątku był w gospodarce realnego socjalizmu znacznie niższy niż w gospodarce W odróżnieniu od „klasycznej” reszty Solowa, TFP, zdefiniowanej jako: TFPt Yt / K t L1t (oznaczenia symboli w tekście). 2 78 Waldemar Florczak rynkowej, co pokazują średnie tempa wzrostu kapitału rzeczowego, odpowiednio dla wariantu A i B. Dla gospodarki rynkowej tempo wzrostu efektywnego kapitału – wariant B – jest bowiem o ponad 0,5 punktu procentowego wyższe od tempa wzrostu kapitału „zaksięgowanego” (1,986% wobec 1,356%), podczas gdy dla poprzedniego systemu tempa te są nieomal identyczne (2,156% wobec 2,236%). Tablica 1. Średnioroczne, procentowe tempa wzrostu PKB oraz bezpośrednich czynników produkcji i TFP w wyróżnionych podokresach. Wariant A: bez poprawek na stopień wykorzystania czynników produkcji. Wariant B: z poprawkami na stopień wykorzystania czynników produkcji Wariant A Lata PKB Wariant B Kapitał Praca TFP (K) (L) 1971-75 8,816 4,855 1976-80 0,771 -2,691 1981-84 -1,133 -2,120 1985-89 2,803 1,389 1990-95 -0,633 0,273 1996-00 5,296 3,549 01-2005 3,008 2,412 06-2008 5,997 2,778 1971-2008 2,927 1,261 1971-89 2,956 0,443 1990-2008 2,898 2,085 Źródło: obliczenia własne. 2,868 3,156 1,256 1,481 0,852 2,009 1,133 1,653 1,795 2,236 1,356 0,885 0,390 -0,244 -0,085 -1,740 -0,317 -0,545 1,456 -0,147 0,261 -0,552 Lata PKB TFPE Kapitał (KE) Praca (LE) 1971-75 1976-80 1981-84 1985-89 1990-95 1996-00 01-2005 06-2008 0,050 1971-89 0,050 8,816 0,771 -1,133 2,803 -0,633 5,296 3,008 5,997 2,927 2,956 2,898 3,106 -0,419 -0,469 1,134 1,557 2,135 1,993 1,008 1,315 0,896 1,736 5,093 1,082 0,082 2,017 0,259 3,171 2,016 3,465 2,071 2,156 1,986 0,423 0,112 -0,748 -0,360 -2,409 -0,074 -1,000 1,426 -0,470 -0,112 -0,827 Po trzecie, w całym okresie analizy mieliśmy do czynienia ze spadkiem efektywnych nakładów pracy, chociaż w okresie gospodarki nakazoworozdzielczej spadek ten był nieznaczny, zaś dla okresu gospodarki transformowanej – bardzo wysoki (odpowiednio -0,112% oraz –0,827%). Ponadto, w pierwszym przypadku spadek wynikał z redukcji średniego czasu pracy, nie zaś ze zmniejszenia liczby pracujących, gdyż ta druga kategoria w latach 19701989 wykazywała średnioroczne tempo wzrostu o 0,261%. Natomiast w latach 1990-2008 odnotowano zarówno zmniejszenie liczby pracujących, jak i średniej długości przepracowanego czasu. Po czwarte, średnioroczne tempa wzrostu zmiennych opisanych w tablicy 1 charakteryzowały się w poszczególnych 5-cio letnich podokresach dużym zróżnicowaniem, i to zarówno dla kategorii nieskorygowanych jak i efektywnych. Świadczy to o dużej zmienności uwarunkowań wzrostu zarówno krótko-, jak i długookresowego oraz o istniejącej współzależności pomiędzy popytowymi i podażowymi mechanizmami wzrostu. Po piąte, zignorowanie stopnia wykorzystania mocy wytwórczych i utożsamianie klasycznej reszty Solowa z łączną produktywnością czynników produkcji prowadzi do błędnej oceny udziału TFP, pracy i kapitału we wzroście Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu … 79 gospodarczym, co potwierdzają odpowiednie szacunki w wariantach A i B tablicy 1. 2. Determinanty łącznej produktywności czynników produkcji: próba kwantyfikacji Pośrednie czynniki produkcji, które wpływają na wielkość produkcji poprzez łączną produktywność, a zatem decydują o efektywności gospodarowania w skali makro, są bardzo liczne, np. [Welfe (red.), 2007, Zienkowski (red.), 2003, Sala-i-Martin, 1997]. W artykule zrezygnowano zarówno z teoretycznego uzasadnienia doboru konkretnych zmiennych objaśniających długookresową łączną produktywność czynników produkcji, jak i z przedstawienia szczegółów metodologicznych związanych z konstrukcją wybranych zmiennych. Zainteresowany Czytelnik stosowny komentarz wraz z opisem niuansów metodologicznych odnajdzie w pozycjach bibliograficznych cytowanych przy poszczególnych zmiennych. Lista regresorów równania długookresowej łącznej produktywności czynników produkcji (patrz wzór 1) objęła następujące czynniki (w nawiasach podano oczekiwany – zgodny z przesłankami teoretycznymi – kierunek zależności pomiędzy daną zmienną objaśniającą a regresantem): 1. Kapitał ludzki w trzech wariantach: a) HLEXP (+), obejmujący wszystkie kluczowe cechy tej kategorii, a zatem przeciętny poziom wykształcenia, doświadczenia zawodowego i kondycji zdrowotnej pracujących [Florczak, 2006a, 2007, 2009c], b) HM (+), wyznaczony z równania płac Mincera w oparciu o rezultaty badania [Kota i Wojciechowskiej, 2003], patrz również [Florczak, 2008a] oraz c) HKLZ (+), wyznaczony na podstawie makroekonomicznej relacji płac [Welfe, Florczak, Sabanty, 2002]. 2. Skumulowane krajowe nakłady na badania i rozwój (w skrócie B+R), BIRKS (+), utworzone według formuły: (2) BIRKSt BIRKSt 1 BIRKSt 1 BIRKt gdzie BIRK oznacza krajowe nakłady na B+R w cenach stałych, wartość startową BIRKS0 obliczono według metodologii opisanej w [Florczak, Sabanty, Welfe, 2001, s. 136-152], zaś współczynnik likwidacji ustalono a poziomie 0,05 . 3. Skumulowana liczba patentów, PATZSI [Florczak, 2006b] jako dopełnienie bądź alternatywa wobec miary BIRKS. Wartość PATZS uzyskano w sposób analogiczny do zmiennej BIRKS: (3) PATZSt PATZSt 1 PATZSt 1 PATZt przy czym współczynnik likwidacji wyniósł 0,1 . 4. Skumulowane zagraniczne nakłady na B+R, BIRMS (+), utworzone według metodologii zaproponowanej przez [Coe-Helpmana, 1995], patrz również [Florczak, Welfe, Sabanty, 2001, s. 136-152], według procedury opisanej dla zmiennej BIRKS: (4) PATZSt PATZSt 1 PATZSt 1 PATZt 80 Waldemar Florczak Wartość współczynnika likwidacji wynosi 0,05 , zaś zmienna BIRM oznacza nakłady na B+R zagranicy absorbowane w kraju. Powstaje ona ważona suma nakładów poniesionych w krajach, z których jest importowana myśl techniczna: (5) BIRMt (M it / M t ) BIRMit i gdzie i oznacza wyróżniony kraj, M it - import Polski z i-tego kraju, M t import Polski ogółem. Z praktycznych względów liczbę reprezentowanych krajów ograniczono do krajów technicznie wiodących o relatywnie wysokim udziale importu w imporcie Polski. Są to: Niemcy, Wielka Brytania, Francja, Włochy, USA oraz Holandia. Zgodnie z metodologią zaproponowaną przez Coe-Helpmana nakłady na B+R mają implicite taki sam ciężar gatunkowy dla pomiaru ogólnego efektu rozlewania się wiedzy (spillovers) bez względu na miejsce ich ponoszenia. Innymi słowy, działalność w sektorze B+R charakteryzuje się taką samą efektywnością niezależnie od miejsca jej prowadzenia. Jest to istotna uwaga, która pozwala na sformułowanie hipotezy, iż elastyczność efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji, TFPE, powinna być taka sama względem krajowych jak i importowanych nakładów na B+R. 5. Udział sektora usług w PKB, XIPXP (-), w celu neutralizacji wpływu zmian struktury produkcji na jej efektywność, np. [Oguchi, 2004]. 6. Udział eksportu w PKB, EXPP (+), jako miara otwartości i konkurencyjności gospodarki polskiej, np. [Miller, Upadhyay, 2000]. 7. Udział bezpośrednich inwestycji zagranicznych w PKB, BIZXP (+), aproksymujący napływ zagranicznego know how, np. [Borensztein, Gregorio, Lee, 1998]. 8. Relacja krajowego PKB per capita do PKB per capita w USA w cenach bieżących, XPLUSA (-), jako miara odległości technologicznej gospodarki Polski do światowego lidera, odpowiadająca za efekt konwergencji, np. [Engelbrecht, 1997, 2002]. 9. Interakcja zmiennej odległości technologicznej, XPLUSA, ze zmienną zerojedynkową przyjmującą wartość 1 w latach 1990-2008 oraz wartość zero w pozostałych latach. Uzasadnieniem dla wprowadzenia takiej zmiennej do równania objaśniającego TFPE jest fakt, iż w systemie nakazoworozdzielczym gospodarka polska nie była w pełni otwarta, a stąd efekt konwergencji mógł w niej nie zachodzić. Jednakże wraz z początkiem transformacji nastąpiło pełne otwarcie gospodarki na konkurencję i światową wymianę handlową, co mogło przyczynić się do uwolnienia efektu konwergencji. 10. Społeczne koszty przestępczości per capita [Florczak, 2009b], VCRIME (-), jako aproksymanta oddziaływania kapitału społecznego na efektywność gospodarczą. Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu … 81 11. Relacja liczby rozwodów do liczby nowo-zawieranych małżeństw, ROZW (-), jako uzupełniająca aproksymanta oddziaływania kapitału społecznego na efektywność gospodarczą, np. [Sztaudynger, 2009]. 12. Współczynnik nierówności ekonomicznych, GINI (+/?), mierzony nierównomiernością rozkładu płac, np. [Kumor, 2008]. 13. Kwadrat współczynnika nierówności ekonomicznych, sqGINI (-), w celu weryfikacji hipotezy o zmiennym wpływie nierówności na wzrost gospodarczy. Pozytywna weryfikacja tej hipotezy wymaga jednocześnie otrzymania dodatniego znaku parametru przy zmiennej GINI oraz ujemnego przy kwadracie tej zmiennej, przy statystycznej istotności obydwu zmiennych [Kumor, 2008]. 14. Jednopodstawowy indeks ogólnego poziomu cen, PX (-), w celu po- miaru efektów inflacji na efektywność gospodarczą, np. [Miller, Upadhyay, 2000]. 15. Udział osób w wieku produkcyjnym do ogólnej liczby ludności, DEP (+), w celu objaśnienia wpływu struktury demograficznej na aktywność gospodarczą, np. [Florczak, 2008a]. 16. Udział osób zmieniających miejsce zamieszkania w liczbie osób ogółem, RMS (+), jako miara mobilności przestrzennej siły roboczej, np. [Roszkowska, 2009]. 17. Skala interwencjonizmu państwowego, aproksymowana udziałem dochodów budżetu państwa w PKB, BYPXP (?), np. [Temple, 1998, Borensztein, Gregorio, Lee, 1998, Barro, 2001]. 18. Ze względu na fakt, iż dane dotyczące nakładów na B+R, zarówno krajowych jak i zagranicznych, dostępne były dopiero od roku 1973, próba estymacyjna dla równania (6) objęła lata 1973-2008. Ponadto, oprócz wymienionych wcześniej zmiennych objaśniających, specyfikację uzupełniono o zmienną zero-jedynkową neutralizującą wpływ występowania „wąskich gardeł” w ciągach technologicznych początku lat 80-tych [Florczak, Welfe, 2001, s. 112-136]. Zakładają logarytmiczną postać funkcyjną, standardowo przyjmowaną w badaniach nad determinantami wzrostu, oszacowano parametry strukturalne następującego równania: 18 ln TFPEt 0 i i ln X it t (6) i 1 gdzie: Xi - zmienne objaśniające wymienione powyżej. Porównanie wyników analiz empirycznych trzech wariantów równania (6), w których do pomiaru kapitału ludzkiego użyto wymienionych wcześniej aproksymant, wskazało na koncepcję kapitału ludzkiego sensu largo (wykształcenie + doświadczenie zawodowe + kondycja zdrowotna pracujących), jako miary najbardziej adekwatnej. Jednakże ze względu na zjawisko współliniowości liczne regresory tego równania okazały się statystycznie nieistotne, zaś oszacowania parametrów strukturalnych posiadały znaki sprzeczne z ustalenia- 82 Waldemar Florczak mi teoretycznymi. Dlatego też pozbyto się wymienionych wad wykorzystując metodę regresji krokowej, której zastosowanie doprowadziło do rezultatów przytoczonych w tablicy 2. Tablica 2. Wyniki szacunku parametrów równania objaśniającego wariancję łącznej produktywności czynników produkcji przy zastosowaniu regresji krokowej; zmienna objaśniana lnTFPE Oszacowania parametrów strukturalnych Wariant [4]; jednakowe Zmienne objaWariant [1]; Wariant [2]; Wariant [3]; z elastyczności zmiennej śniające BIRKS i BIRMS z wyłączewyłączeniem objaśnianej względem jednocześnie niem BIRMS BIRKS BIRKS i BIRMS -7,9940 -8,2134 -7,8561 -8,0674 Wyraz wolny (7,45) (7,27) (7,60) (7,78) 1,1805 1,8176 1,0216 1,2918 lnHLEXP (2,45) (4,69) (2,59) (3,46) 0,0414 0,1634 0,0674 lnBIRKS (0,59) (4,15) (4,91) 0,0815 0,1015 0,0674 lnBIRMS (2,03) (4,87) (4,91) -0,0381 -0,0310 -0,0391 -0,0371 lnXPLUSA*U (4,86) (4,17) (5,20) (5,09) -0,1231 -0,1380 -0,1174 -0,1266 lnROZ (4,96) (5,49) (5,21) (5,58) 0,1237 0,1149 0,1241 0,1229 lnEXPP (5,92) (5,31) (6,02) (6,01) 0,1102 0,1897 0,0844 0,1265 lnGINI (1,87) (4,06) (2,17) (3,25) 0,9589 0,8827 0,9908 0,9401 lnDEP (3,41) (2,99) (3,64) (3,46) -0,0570 -0,0763 -0,0500 -0,0614 lnBYPXP (1,99) (2,66) (1,94) (2,37) -0,0622 -0,0612 -0,0620 -0,0623 U8083 (6,15) (5,72) (6,21) (6,26) 2 0,9912 0,9901 0,9914 0,9915 R MAPE 0,3341 0,3714 0,3336 0,3368 D-W 2,0979 2,0285 2,0619 2,1086 Jarque-Bera 0,8059 0,4892 0,3679 0,9853 White 0,1377 0,4356 0,1175 0,1641 RESET 0,8192 0,5052 0,6744 0,9782 Harvey-Collier -0,2975 0,1262 -0,3852 -0,1336 Test F 0,1134 0,1067 0,1203 0,1101 ADF I(0) I(0) I(0) I(0) Uwagi: a) w nawiasach podano wartości absolutne statystyk t-Studenta, b) dla testów JarqueBera, White’a, RESET oraz F podano krytyczne poziomy istotności (p-value). Źródło: obliczenia własne We wszystkich wariantach tablicy 2 zbiór zmiennych objaśniających równania TFPE jest taki sam, z wyjątkiem krajowych, BIRKS, oraz importowanych, BIRMS, nakładów na B+R. W wariancie [1] są one wprowadzone jednocześnie Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu … 83 jako niezależne zmienne; w wariantach [2] i [3] jedna z nich jest w specyfikacji obecna, druga zaś nie. W wariancie [4] przytoczono wyniki, w których nałożono restrykcję na parametry omawianych zmiennych, uzyskując w efekcie takie same elastyczności efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji zarówno względem BIRKS, jak i BIRMS. Spośród wariantów równań przytoczonych w tablicy 2 najlepszy wydaje się wariant [4]. Jedynie w tym równaniu wszystkie regresory charakteryzują się statystyczną istotnością, zaś miary dobroci modelu i wskazania testów diagnostycznych potwierdzają jego pełną akceptowalność: składnik losowy jest stacjonarny i spełnia wszystkie założenia schematu Gaussa-Markova; oszacowania parametrów strukturalnych są stabilne, o czym świadczą wartości testów Harveya-Colliera i RESET; stopień objaśnienia wariancji regresanta jest bardzo wysoki; znaki oszacowań parametrów strukturalnych są zgodne postulatami teoretycznymi. Ponadto uzyskane elastyczności TFPE względem zmiennych BIRKS i BIRMS są zbliżone do oszacowań uzyskiwanych we wcześniejszych badaniach nad wpływem nakładów na B+R na wzrost gospodarczy w Polsce [Welfe (red.), 2001]. Odrębnym problemem wymagającym analizy merytorycznej jest kwestia egzogeniczności regresorów. Związek pomiędzy zmiennymi objaśniającymi a regresantem może być dwukierunkowy. Nie można wykluczyć istotności oddziaływania łącznej produktywności czynników produkcji na wybrane zmienne egzogeniczne w wariancie [4]. TFPE stanowi bowiem znaczącą część PKB, zaś na poziomie makro ta druga zmienna oddziałuje na liczne zjawiska społecznoekonomiczne i demograficzne, np. [Florczak, 2008a, 2009a]. Jeżeli w regresji [4] mamy do czynienia z endogenicznością regresorów, wówczas zastosowanie KMNK może skutkować obciążonością uzyskanych oszacowań. W celu zidentyfikowania potencjalnie endogenicznych regresorów wykorzystano test przyczynowości Grangera3, którego rezultaty wskazały, iż problem endogeniczności może dotyczyć zmiennych lnEXPP, lnDEP oraz lnBYPXP. W świetle powyższego wniosku przeprowadzono dodatkowe badanie przy użyciu testu egzogeniczności Hausmana4. Jego rezultaty wskazały na brak występowania problemu endogeniczności regresorów w analizowanym równaniu. Uznanie wyników wariantu [4] za wiążące pozwala wyciągnąć szereg wniosków co do uwarunkowań długookresowego wzrostu gospodarczego w Polsce. Po pierwsze, hipoteza o zmiennym wpływie nierówności ekonomicznych na wzrost gospodarczy nie została potwierdzona, co świadczy iż w Polsce nie osiągnięto jeszcze poziomu nierówności destymulującej wzrost gospodarczy (ale porównaj [Kumor, 2008]). Po drugie, nakłady na B+R są dostatecznie adekwatną – w kontekście objaśnienia łącznej efektywnej produktywności czynników produkcji – miarą aktywności sektora B+R. Wprowadzenie do równania TFPE alternatywnego 3 4 Rezultaty do wglądu na życzenie Czytelnika. Rezultaty do wglądu na życzenie Czytelnika. 84 Waldemar Florczak wskaźnika w postaci skumulowanej liczby patentów, PATZS, zakończyło się niepowodzeniem. Po trzecie, aktywne włączenie się Polski do światowej wymiany handlowej, jej otwarcie na globalną konkurencję oraz inne zmiany systemowe i instytucjonalne spowodowały, iż efekt konwergencji, CONV*U, uaktywnił się dopiero w reżimie gospodarki rynkowej. Po czwarte, efekty związane z napływem zagranicznych inwestycji bezpośrednich, BIZXP, zostały przejęte przez zmienne EXPP oraz LHEXP. Po piąte, brak statystycznego wpływu mobilności ekonomicznej siły roboczej, RMS, na TFPE łączyć należy z niewielką w warunkach polskich skalą tego zjawiska. Po szóste, nieistotność oddziaływania inflacji na efektywność gospodarowania tłumaczyć można z jednej strony względną sztywnością cen w okresie gospodarki centralnie sterowanej, z drugiej zaś strony faktem, iż wzrostowi inflacji zwykle towarzyszy pogorszenie wskaźników kapitału społecznego oraz wzrost nierówności ekonomicznych. Oszacowane elastyczności TFPE względem zmiennych objaśniających zawartych w wariancie [4] różnią się między sobą znacznie co do wartości bezwzględnej, ukazując zróżnicowaną intensywność oddziaływania regresorów. Jednakże wpływ danego czynnika na wariancję TFPE wynika nie tylko z wielkości parametru stojącego przy danej zmiennej objaśniającej, ale również ze zmian wartości tej zmiennej. Dlatego też w celu wskazania kontrybucji danego czynnika w zmiany efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji dokonano dekompozycji wariancji zmiennej objaśnianej. W tablicy 3 przedstawiono kształtowanie się średniorocznych temp wzrostu efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji oraz jej długookresowych determinant, z pominięciem reszt i efektu multiplikatywnego. Na podstawie informacji zawartych w tablicy 3 wyciągnąć można szereg konkluzji, ograniczonych w opracowaniu jedynie od porównania wartości średnich dla okresu funkcjonowania systemu gospodarki nakazowo-rozdzielczej z systemem gospodarki transformowanej/rynkowej. Dla poszczególnych podokresów raportowanych w tablicy 3 odpowiednie wnioski są bowiem bardziej zróżnicowane, a tym samym mniej spójne. Po pierwsze, średnie tempo wzrostu szeroko zdefiniowanego kapitału wiedzy – rozumianego jako suma oddziaływanie kapitału ludzkiego, krajowych i zagranicznych nakładów na B+R oraz stopnia otwartości gospodarki polskiej – jest prawie trzykrotnie wyższe w obecnym niż w poprzednim systemie ekonomicznym (odpowiednio 1,78% wobec 0,65%). Kapitał wiedzy jest zatem najważniejszą stymulantą efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji. Wynika to zarówno z przystąpienia Polski wraz z początkiem lat 90-tych do światowego rynku handlu (0,55% wobec –0,16% w reżimie gospodarki nakazowo-rozdzielczej), jak i z wyższej dynamiki kapitału ludzkiego w systemie rynkowym (odpowiednio 0,85% w obecnym systemie oraz 0,33% we wcześniejszym systemie społeczno-ekonomicznym). Jednakże o ile w minionym Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu … 85 reżimie ekonomicznym wpływ na TFPE skumulowanych nakładów na B+R był istotnie dodatni (0,135% średniorocznie), to już bardziej współcześnie efekt ten – za sprawą wyraźnego obniżenia nakładów – jest praktycznie nieistotny (0,04%). W odniesieniu do importowanej myśli technicznej jej oddziaływanie na TFPE jest zbliżonego rzędu w obydwu systemach, chociaż ze wskazaniem na gospodarkę rynkową (0,425% wobec 0,344% w reżimie gospodarki nakazoworozdzielczej). Tablica 3. Dekompozycja efektów oddziaływanie zmiennych objaśniających na wariancję efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji (TFPE); średnioroczne procentowe tempa wzrostu Czynniki oddziałujące na efektywną łączną produktywność czynników produkcji Lata LHEX BIRM CONV BYPX TFPE P BIRKS S *U ROZ EXPP GINI P DEP 73-75 3,382 0,028 0,544 0,708 0 0,067 1,670 0,251 -0,520 0,155 76-80 -0,418 0,107 0,301 0,427 0 -0,094 -0,170 -0,084 -0,020 0,488 81-84 -0,469 0,738 -0,103 0,184 0 -1,131 -1,495 -0,041 0,358 -0,278 85-89 1,134 0,343 -0,001 0,243 0 0,014 0,205 -0,246 0,500 -0,359 90-95 1,556 0,825 -0,104 0,707 -1,566 0,006 0,616 0,741 -0,133 0,301 96-00 2,135 1,001 -0,044 0,410 0,004 -0,242 0,384 0,160 0,380 0,675 01-05 1,992 0,950 -0,020 0,246 -0,282 -1,202 0,779 0,230 -0,007 0,955 05-08 1,007 0,485 0,053 0,182 -0,557 1,066 0,297 -0,081 -0,169 0,257 73-08 1,178 0,612 0,039 0,388 -0,357 -0,252 0,224 0,137 0,095 0,301 73-89 0,520 0,328 0,135 0,344 0 -0,300 -0,158 -0,082 0,173 -0,010 90-08 1,736 0,851 -0,041 0,425 -0,657 -0,212 0,547 0,323 0,028 0,564 Źródło: opracowanie własne Po drugie, czynnikiem destymulującym wzrost jest efekt konwergencji. Nieobecny w poprzednim reżimie, spowolnił on dynamikę wzrostu TFPE w obecnym systemie społeczno-ekonomicznym średniorocznie o 0,66%. Łatwo jednak zauważyć, iż pozytywne efekty wpływu transformacji systemowej na wzrost makroekonomicznej efektywności gospodarowania przeważają. Nawet po uwzględnieniu negatywnego wpływu konwergencji, pozytywne efekty prowzrostowe wynikające z kapitału wiedzy są blisko dwukrotnie wyższe w obecnym systemie społeczno-ekonomicznym (1,78%-0,66%>0,65%) niż w systemie poprzednim. Po trzecie, akumulacja kapitału wiedzy nie objaśnia w pełni wariancji łącznej efektywnej produktywności czynników produkcji. Niemniej ważne jest oddziaływanie pozostałych czynników, spośród których na czołową pozycję wysuwa się struktura demograficzna. W poprzednim reżimie oddziaływanie struktury demograficznej na TFPE było marginalne, ale w obecnym systemie jest to czynnik oddziałujący - obok kapitału wiedzy – najsilniej. Podkreślić należy jednak, że w kontekście rozważań prognostycznych nieuniknione zmiany 86 Waldemar Florczak struktury demograficznej populacji Polski doprowadzą w nieodległej przyszłości do odwrócenia dotychczasowej korzystnej relacji liczby ludności w wieku produkcyjnym do liczby ludności ogółem [Florczak, 2008a]. Po czwarte, wpływ zmian nierówności ekonomicznych na TFPE okazał się nieznacznie ujemny (-0,08%) w poprzednim i znacząco dodatni (0,32%) w bieżącym systemie gospodarczym, co było konsekwencją nieznacznego zmniejszania nierówności w latach gospodarki centralnie sterowanej oraz ich wyraźnego narastania w dobie gospodarki rynkowej [Florczak, 2009a]. Trudno jednak jednoznacznie ocenić zagregowane, makroekonomiczne i społeczne efekty tego zjawiska. Z jednej strony bowiem w badaniu nie stwierdzono przekroczenia wartości progowej poziomu nierówności, po którym nastąpiłoby odwrócenie wpływu zwiększenia poziomu nierówności z dodatniego na ujemny, co tłumaczy pozytywny wpływ wzrostu nierówności na łączną efektywną produktywność czynników produkcji. Ponadto wzrost nierówności prowadzi do wzrostu przepracowanego czasu pracy, co korzystnie wpływa na wysokości produkcji. Z drugiej strony wzrost nierówności skutkuje szeregiem innych, negatywnych zjawisk społeczno-demograficznych, prowadząc m.in. do spadku oczekiwanej długości życia [Florczak, 2009c], zmniejszenia płodności [Florczak, 2008b] oraz wzrostu przestępczości [Florczak, 2009b]. Wymienione okoliczności sprawiają, że łączne, odroczone w czasie efekty wzrostu nierówności mogą mieć hamujący wpływ na wzrost gospodarczy. Po piąte, zmiany kapitału społecznego aproksymowane – jeśli wykluczyć z tego pojęcia kategorię nierówności oraz przestępczości – relacją nowozawartych małżeństw do liczby rozwodów, wpłynęły negatywnie na wzrost efektywności gospodarczej w obydwu reżimach ekonomicznych. Co ciekawe, współcześnie nie stwierdzono akceleracji negatywnych efektów zmian tej zmiennej, odnotowując nawet zjawisko przeciwne. W dobie gospodarki centralnie sterowanej średnioroczna kontrybucja omawianej zmiennej w TFPE wyniosła bowiem -0,3%, zaś w obecnym systemie społeczno-ekonomicznym: 0,21%. I wreszcie, ograniczenie roli redystrybucyjnej państwa okazało się czynnikiem stymulującym TFPE w całym okresie próby, chociaż w wyraźnie wyższym stopniu w poprzednim reżimie ekonomicznym (0,17% wobec 0,03%). 3. Krótkookresowe czynniki wzrostu łącznej produktywności czynników produkcji Omówione w poprzednim punkcie związki mają charakter relacji długookresowej, zaś wyniki przedstawione w wariancie [4] tablicy 2 odpowiadają pierwszemu krokowi dwustopniowej procedury Engle’a-Grangera. W celu ich legitymizacji w kontekście analizy kointegracyjnej, badaniem objęto również relację krótkookresową. W tablicy 4 przedstawiono rezultaty szacunku parametrów modelu korekty błędem dla krótkookresowego równania efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji. W wariancie [1] tablicy 4 ponownie uwzględniono Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu … 87 zmienne – omówione w drugiej części artykułu – które w świetle postulatów teoretycznych mogą oddziaływać na wariancję regresanta również w krótkim okresie. W odróżnieniu do argumentacji przytoczonej w kontekście długookresowego wpływu na TFPE zagranicznych i krajowych nakładów na B+R, krótko-okresowe elastyczności TFPE względem tych dwóch czynników mogą być różne, co uzasadnia ich wprowadzenie jako oddzielnych regresorów do krótkookresowego równania łącznej produktywności czynników produkcji. Ponadto w wariantach krótkookresowych pominięto kwadrat zmiennej mierzącej stopień nierówności ekonomicznych, sq(lnGINI), gdyż relacja łącząca wymienioną zmienną TFPE ma charakter wyłącznie długookresowy. Podobnie jak w przypadku wyjściowej specyfikacji relacji długookresowej, ze względu na współliniowość regresorów rezultaty uzyskane w wariancie [1] (tablica 4) charakteryzują się statystyczną nieistotnością licznych zmiennych objaśniających. Zastosowanie metody regresji krokowej ogranicza ich liczbę do czynników statystycznie istotnych (wariant [2] tablicy 4). Weryfikacja merytoryczna rezultatów wariantu [2] pozwala na jego akceptację: składnik losowy spełnia wszystkie założenia schematu Gaussa-Markova, parametry są stabilne w czasie, składnik losowy jest stacjonarny, zaś stopień objaśnienia wariancji regresanta – bardzo wysoki. Test F pominiętych zmiennych wskazuje na łączną statystyczną nieistotność zmiennych nieobecnych w równaniu z restrykcjami zerowymi (wariant [2], tablica 4), ale obecnych w równaniu bez restrykcji (wariant [1], tablica 4). Wyniki wariantu [2] (tablica 4) pozwalają na sformułowanie licznych wniosków. Po pierwsze, istotność zmiennej korekty błędem (zmienna ECM w relacji krótkookresowej) oraz bardzo wysoki stopień objaśnienia wariancji TFPE w wariancie długookresowym (wariant [4], tablica 2) i krótkookresowym (wariant [2], tablica 4), wskazują na istnienie relacji kointegrującej pomiędzy regresantem a regresorami. Po drugie, parametr mierzący długość korekty błędem wynosi ok. 10 miesięcy (1/1,12), co jest zgodne z rezultatami uzyskiwanymi w innych badaniach, np. [Welfe, Karp, Kębłowski, 2006]. Po trzecie, chociaż zbiór statystycznie istotnych regresorów w relacji krótkookresowej jest inny niż w relacji długookresowej, to większość zmiennych objaśniających w obydwu relacjach jest taka sama (ROZ, EXPP, GINI, DEP, BYPXP). Oznacza to, iż znaczna część czynników oddziałuje na TFPE jednocześnie w krótkim i długim okresie. Należą do nich nie tylko uwarunkowania ekonomiczne (EXPP, BYPXP), ale również społeczne (GINI, ROZ) i demograficzne (DEP). Po czwarte, obecność niektórych zmiennych jedynie w relacji długookresowej (HLEXP, BIRKS, XPLUSA) jest zgodna z postulatami teoretycznymi. Krótkookresowy wpływ krajowego kapitału wiedzy na wzrost gospodarczy może być nie tylko statystycznie nieistotny, ale nawet ujemny, np. [Bassanini, Scarpeta, 2001, Florczak, 2007]. Krótkookresowe, produkcyjne efekty zwiększenia nakładów na kapitał ludzki oraz krajowe B+R są bowiem znikome lub 88 Waldemar Florczak nawet – w przypadku efektu wypierania – ujemne. wzrostu gospodarczego, co potwierdza również niniejsze badanie (patrz tablica 3). Tablica 4. Wyniki szacunku modelu ECM dla efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji Wariant [2] z restrykcjami: Wariant [1] bez restrykcji regresja krokowa ECM lnHLEXP lnBIRKS lnBIRMS lnXIPXP lnXPLUSA*U lnVCRIME lnROZ lnEXPP lnBIZXP lnRMS lnGINI lnDEP lnPX lnBYPXP U8083 R2 D-W Jarque-Bera White RESET Harvey-Collier Test F ADF Źródło: obliczenia własne -1,026276 (4,3584) 0,038199 (0,0510) -0,126785 (0,8444) 0,259436 (2,6887) -0,037996 (0,6451) -0,025374 (0,6818) -0,050968 (0,9438) -0,109085 (4,2797) 0,075529 (2,7495) -0,006533 (0,8611) 0,018667 (0,3738) 0,113652 (2,3936) 0,837316 (1,3214) -0,015508 (1,6284) -0,083039 (2,4587) -0,061387 (6,2572) 0,683940 -1,120662 (5,1595) 1,809058 0,9250 0,4418 0,3223 0,6771 I(0) 1,617360 0,5648 0,3117 0,2146 0,8204 0,6068 I(0) 0,171587 (3,7136) -0,100119 (4,4910) 0,061742 (2,5930) 0,079042 (1,9472) 1,158946 (2,6812) -0,017050 (2,7196) -0,063455 (2,3304) -0,060737 (6,4103) 0,698127 Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu … 89 Należy jednak wyraźnie podkreślić, iż w długim okresie kapitał wiedzy jest kluczowym czynnikiem. Z kolei nieobecność zmiennej aproksymującej efekt konwergencji w relacji krótkookresowej jest w pełni uzasadniona, gdyż na gruncie rozważań teoretycznych omawiany efekt pojawia się jedynie w długim okresie. Po piąte, wpływ inflacji na łączną produktywność czynników produkcji jest wyłącznie krótkookresowy, co odpowiada hipotezie niezależności sfery realnej gospodarki od sfery nominalnej w długim okresie. Po szóste spośród licznych okresów obniżenia aktywności gospodarczej w analizowanej próbie czasowej (1970-2008), jedynie perturbacje społecznoekonomiczne początku lat 80-tych na trwałe przesunęły (zmniejszyły) krzywą możliwości technologicznych gospodarki polskiej (istotność zmiennej U8083 zarówno w wariancie krótko, jak i długookresowym). Zakończenie W analizie ekonometrycznej, przedstawionej w artykule, wzięto explicite pod uwagę szereg czynników, które na gruncie rozważań teoretycznych determinują wzrost gospodarczy. Badanie niniejsze od innych analiz wyróżniają co najmniej cztery cechy, które jednocześnie stanowią o jego oryginalności: (i) liczba uwzględnionych czynników makroekonomicznych jest względnie pełna, (ii) celowo nie dokonano gradacji znaczenia poszczególnych zmiennych objaśniających równania łącznej produktywności czynników produkcji, a zatem ograniczono arbitralność przy nakładaniu restrykcji zerowych, (iii) pomiaru łącznej produktywności czynników produkcji dokonano w oparciu o procedurę zapewniającą neutralizację oddziaływania czynników popytowych, (iv) poprzez zastosowanie dwustopniowej procedury Engle’a-Grangera możliwe było wskazanie długo oraz krótko-okresowych uwarunkowań wzrostu gospodarczego. Z analizy wynika, iż spektrum czynników oddziałujących na łączną produktywność czynników produkcji jest znacznie szersze niż przyjmowano w dotychczasowych badaniach empirycznych nad łączną produktywnością czynników produkcji w Polsce. Obok kapitału wiedzy wpływają na nią bowiem również uwarunkowania społeczne, demograficzne i instytucjonalne oraz kapitał społeczny. Literatura 1. Aghion, Ph., P. Howitt (1999), Endogenous Growth Theory, MIT Press, London 1999. 2. Barro, R. J. (2001), Human Capital and Growth, „American Economic Review, Papers and Proceedings”, vol. 91/2. 3. Bassanini, A., Scarpetta S. (2001), Does Human Capital Matter for Growth in OECD Countries?: Evidence from Pooled Mean-Group Estimate, „OECD Economics Department Working Papers”, No 282, OECD Publishing. 90 Waldemar Florczak 4. Borensztein E., Gregorio J., Lee J. (1998), How does foreign direct investment affect economic growth, „Journal of International Economics”, no. 45. 5. Coe D.T., Helpman E. (1995), International R&D Spillovers, „European Economic Review”, vol. 39. 6. Engelbrecht, H.J. (1997), International R&D spillovers, human capital and productivity in OECD economies: An empirical investigation, „European Economic Review”, no 41. 7. Engelbrecht, H.J. (2002), Human capital and international knowledge spillovers in TFP growth of a sample of developing countries: a exploration of alternative approaches, „Applied Economics”, no 34. 8. Florczak W. (2006a), Miary kapitału ludzkiego w badaniach ekonomicznych i społecznych, „Wiadomości Statystyczne”, 12/2006. 9. Florczak W. (2006b), Sektor nauki i edukacji w modelu W8D-2002, „Prace Instytutu Ekonometrii i Statystyki UŁ” nr 151. . 10. Florczak W. (2007), Kapitał ludzki a rozwój gospodarczy, w: Welfe W. (red.) Gospodarka oparta na wiedzy, rozdział 5, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa. 11. Florczak W. (2008a), Efektywna podaż pracy a wzrost gospodarczy, „Gospodarka Narodowa”, nr 11-12. 12. Florczak (2008b), Makroekonomiczne uwarunkowania płodności w Polsce: próba kwantyfikacji, „Studia Demograficzne” nr 1-2. 13. Florczak W.,(2009a), Makroekonomiczne uwarunkowania nierówności płacowych, „Wiadomości Statystyczne”, nr 1. 14 Florczak W. (2009b), Zbrodnia i kara. Próba kwantyfikacji makroekonmicznych uwarunkowań przestępczości w Polsce, “Ekonomista”, nr 4. 15 Florczak W.,(2009c), Modele kapitału ludzkiego i struktury ludności, w: Welfe W. (red) „Makroekonometryczny model gospodarki opartej na wiedzy”, Folia Oeconomica Nr 229. 16. Florczak W. (2011), Produktywność czynników wzrostu PKB, „Wiadomości Statystyczne” nr 2. 17. Florczak W., Sabanty L., Welfe W. (2001), Postęp techniczny ucieleśniony w środkach trwałych i jego endogenizacja. Rola nakładów na badania i rozwój (B+R), w: Welfe W. „Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego” Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź. 18. Florczak W., Welfe W. (2001), Ekonometryczne modelowanie postępu technicznego, jego efektów oraz źródeł, w: Welfe W. „Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego”, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź. 19. Gradzewicz M., Kolasa M. (2004), Szacowanie luki popytowej dla gospodarki polskiej przy wykorzystaniu metody VECM, „Bank i Kredyt”. 20. Kot, S.M., Wojciechowska J. (2003), Dyskryminacja płacowa a postawy wobec pracy, „Folia Oeconomica Cracoviensa”, vol. XLII-XLIV, Kraków. 21. Kumor P. (2008), Modelowanie wpływu nierówności płac na wzrost gospodarczy, „Gospodarka Narodowa” nr 7-8. Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu … 91 22. Miller S.M., Upadhyay M.P. (2000), The effects of openness, trade orientation, and human capital on total factor productivity, „Journal of Development Economics”, vol. 63. 23. Oguchi N. (red.) (2004), Total Factor Productivity Growth, Asian Productivity Organization, Tokyo. 24. Roszkowska S. (2009), Ekonomiczne uwarunkowania migracji międzywojewódzkich w Polsce, „Gospodarka Narodowa” nr 4. 25. Sala-i-Martin, X. (1997), I just ran two million regressions, „American Economic Review”, vol. 87/2. 26. Sztaudynger J.J. (2009), Rodzinny kapitał społeczny a wzrost gospodarczy w Polsce, „Ekonomista” nr 2. 27. Temple, J. (1998), Robustness tests of the augmented Solow model, „Journal of Applied Econometrics”, vol. 13. 28. Welfe A., Karp P., Kębłowski P. (2006), Mechanizmy makroekonomiczne w gospodarce polskiej. Analiza ekonometryczna, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź. 29. Welfe W. (red.) (2001), Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź. 30. Welfe W. (red.) (2007), Gospodarka oparta na wiedzy, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa. 31. Welfe W. (red.) (2009), Makroekonometryczny model gospodarki opartej na wiedzy, Folia Oeconomica Nr 229. 32. Welfe W., Florczak W., Sabanty L. (2002), Kapitał ludzki i jego endogenizacja, „Przegląd Statystyczny”, vol. 49, nr 2. 33. Zienkowski L. (red.) (2003), Wiedza a wzrost gospodarczy, Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR, Warszawa. Streszczenie W artykule dokonano kwantyfikacji wpływu łącznej produktywności czynników produkcji na wzrost gospodarczy w Polsce w latach 1970-2008. Przy użyciu metody Wharton oszacowano wielkość efektywnej – t.j. oczyszczonej z krótkookresowych wahań popytowych – łącznej produktywności czynników produkcji, którą następnie uczyniono funkcją adekwatnych czynników podażowych, obejmujących uwarunkowania ekonomiczne, społeczne, demograficzne i instytucjonalne. Z analizy wynika, iż spektrum czynników oddziałujących na łączną produktywność czynników produkcji jest znacznie szersze niż przyjmowano w dotychczasowych badaniach empirycznych nad łączną produktywnością czynników produkcji w Polsce. Dlatego też uwarunkowania pozaekonomiczne powinny być uwzględniane w analizach nad długookresowymi mechanizmami wzrostu gospodarczego w sposób równoprawny do czynników stricte ekonomicznych. 92 Waldemar Florczak Econometric investigation into macro-level determinants of economic growth in Poland (Summary) The article deals with quantification of total factor productivity in the economic growth of Poland in the years 1970-2008. By means of the Wharton method an effective – i.e. net of short-term, demand oscillations – measure of total factor productivity was computed. The measure was then made a function of adequate supply-side factors including economic, social, demographic, and institutional conditions. It follows from the analysis that the set of variables determining effective total factor productivity is much broader than employed so far in empirical investigations into the causes of economic growth in Poland.
