Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki
advertisement
ADAM P. BALCERZAK' :: Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki opartej na wiedzy Wprowadzenie Ostatnie trzydziestolecie stanowi okres niezwykle szybkiej - często stwierdza się - turbulentnej, wieloaspektowej transformacji systemów gospodarczych wszystkich krajów wysoko rozwiniętych oraz wielu krajów rozwijających się. Na podstawie obserwacji otoczenia gospodarczego oraz formalnych badań prowadzonych przez ekonomistów można stwierdzić, że lata 90. XX w. stanowiły okres, w którym "rewolucja teleinformatyczna" zaczęła przynosić pierwsze, widoczne w skali globalnej, poważne konsekwencje społeczno-ekonomiczne. W tym samym czasie wraz z upadkiem bloku komunistycznego nastąpiła globalna zmiana polityczna, która doprowadziła do silnego przyspieszenia procesu liberalizacji w zakresie handlu, wymiany kapitałowej oraz pozwoliła na poprawę mobilności kapitału ludzkiego. Nigdy wcześniej mechanizmy wolnorynkowe nie stanowiły rdzenia systemów gospodarczych tak wielkiej liczby krajów. Można stwierdzić, że powyższe zmiany doprowadziły do powstania nowej globalnej gospodarki wiedzy. Historyczna analiza wcześniejszych fundamentalnych transformacji społeczno-gospodarczych wskazuje, że proces głębokich zmian systemowych odbywa się w sposób turbulentny, jest naznaczony bańkami spekulacyjnymi napędzanymi przez nowe możliwości technologiczne i organizacyjne. Jedną z kluczowych charakterystyk tego procesu jest to, że może on być źródłem wielkich korzyści ekonomicznych, ale także bardzo poważnych trudności gospodarczych. Obecny globalny kryzys gospodarczy jest najbardziej dobitnym dowodem potwierdzającym skalę wyzwań, wobec jakich stają dzisiaj decydenci gospodarczy . • Dr Adam P. Balcerzak - Katedra Ekonomii, Wydział auk Ekonomicznych i Zarządzania, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, e-mail: [email protected] 714 Adam P. Balcerzak: Jedną z ważnych charakterystyk, a zarazem problemów, niemal każdego procesu transformacji gospodarczej jest nierównomierność rozkładu korzyści i kosztów z nim związanych. Należy jednak podkreślić, że obecnie w warunkach powstającej nowej globalnej gospodarki wiedzy podział na "beneficjentów" i "przegranych" nie jest w sposób jednoznaczny uzależniony tylko od poziomu zamożności mikropodmiotów czy też całych społeczeństw, co często stanowi główną tezę głoszoną przez wielu uczestników debaty publicznej. Jak pokazują ostatnie dekady - na poziomie mikroekonomicznym podmioty odnoszące największe korzyści, związane z omawianą transformacją społeczno-technologiczną, wyłaniane są w wyniku oddziaływania dynamicznego procesu schumpeterowskiej kreatywnej destrukcji, który otwiera drogę nowym przedsiębiorcom, daje podstawę do powstawania nowych potężnych firm i całych branż, jednocześnie często prowadząc do ograniczenia znaczenia bądź nawet unicestwienia wcześniejszych potentatów. Zjawisko to występuje także w skali makro. W tym wypadku badania ekonomistów związanych z nową ekonomią instytucjonalną pozwalają na przypuszczenia, iż sukces bądź porażka danego kraju w obecnym procesie globalnej transformacji gospodarczej, wymuszającej gwałtowne przeobrażenia poszczególnych gospodarek, są głównie uzależnione od efektywności systemowych działań państwa nastawionych na kreowanie porządku instytucjonalnego, który jest kompatybilny z nowym paradygmatem technologicznym. Celem artykułu jest analiza relacji między stopniem rozwoju i zakresem wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki wiedzy a efektywnością systemów instytucjonalnych krajów. Efektywność systemu instytucjonalnego jest tutaj rozumiana jako jego zdolność do wspierania wykorzystania potencjału nowego paradygmatu technologicznego globalnej gospodarki wiedzy. W artykule postawiono tezę, zgodnie z którą koncentracja państwa na wykonywaniu funkcji systemowych stwarza korzystne warunki do wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki wiedzy. Rozwój nowej globalnej gospodarki wiedzy prowadzi natomiast do wzrostu znaczenia państwa w wykonywaniu funkcji systemowych. W niniejszym badaniu systemowe funkcje państwa definiowane są jako działania państwa polegające na kreowaniu ładu instytucjonalnego, który umożliwia zwiększenie innowacyjności mikropodmiotów, rozwój przedsiębiorczości, wzrost intensywności konkurencji i obniżenie kosztów transakcyjnych. I. Istota nowej globalnej gospodarki wiedzy w ujęciu instytucjonalnym Proces powstawania nowej globalnej gospodarki obejmuje złożoną grupę zjawisk, wśród których należy wymienić: reorganizację podmiotów gospodarczych, dynamizację rynków kapitałowych, rosnącą aktywność ekonomiczną i dynamizm przedsiębiorców, zwiększającą się zmienność rynków pracy oraz wzrost konkurencji w wymiarze krajowym i międzynarodowym [Atkinson, Coduri 2002, s. 2-4; Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjal gospodarki opartej na wiedzy 715 Landefeld, Fraumeni 2001, s. 23]. Można zatem powiedzieć, że ta nowa globalna gospodarka wiedzy reprezentuje fundamentalne odejście od narodowej, korporacyjnej gospodarki charakteryzującej się masową produkcją dóbr, która dominowała od końca lat 40. do końca lat 70. XX w. Tak rozumiana nowa globalna gospodarka jest inna od "starej" korporacyjnej gospodarki, w takim samym sensie, jak gospodarka napędzana zrnianami technologicznymi w zakresie obróbki stali i elektryfikacji z końca XIX w. różniła się od gospodarki z pierwszej polowy XIX w.' Tak definiowana nowa gospodarka stanowi globalną, opartą na wiedzy oraz przedsiębiorczości gospodarkę, w której kluczowymi czynnikami sukcesu poszczególnych krajów staje się zakres, w jakim wiedza, technologia i innowacja są zakorzenione w wytwarzanych przez nie produktach i usługach [Atkinson, Correa 2007, s. 3]. Najważniejsze różnice między tak zdefiniowaną nową gospodarką wiedzy a tradycyjną gospodarką przemysłową przedstawiono w tabeli l. Fundamentalne zmiany gospodarcze widoczne od lat 90. XX w. wskazują na wyłanianie się nowej globalnej gospodarki, ale zdecydowanie różnej od nowej gospodarki, jaka była dyskutowana w czasie internetowego boomu na rynkach finansowych z końca poprzedniego stulecia [Woroniecki 2002, s. 693-718]. Nowa globalna gospodarka wiedzy nie jest głównie efektem błyskawicznej komercjalizacji Internetu, ale powstała w wyniku szybkiego zwiększenia intensywności konkurencji na rynkach wewnętrznych i na globalnym rynku światowym. Jest ona konsekwencją niespotykanego wcześniej wzrostu znaczenia innowacji organizacyjno-menedżerskich [Farrell 2003, s. 105-106]. Według Jana Woronieckiego, "Każda sensowna doktryna nowej gospodarki musi się opierać na kategoriach średnio- i długookresowych i respektować sprawdzone kanony ekonomii dotyczącej wydajności wieloczynnikowej. Oceny nowej globalnej gospodarki, jej potencjału oddziaływania i perspektyw nie powinno się w żadnym razie dokonywać przez pryzmat towarzyszących jej fluktuacji giełdowych, lecz właśnie pod kątem pobudzania bądź wymuszania innowacyjności (czyli podwyższania skłonności do innowacji), tworzenia miejsc pracy (netto), zdolności modyfikowania praktyk i zachowań (behavioral pattems) ekonomicznych - produkcyjnych, menedżerskich i społecznych" [Woroniecki 2002, s. 706]. W toku badań prowadzonych przez McKinsey Global Institute [2001, 2002a, 2002b], których celem było znalezienie przyczyn różnic w tempie wzrostu produktywności pracy w poszczególnych branżach amerykańskiej gospodarki pod koniec XX w., stwierdzono, że niezwykle ważnym determinantem wzrostu produktywności branży był nie tyle zakres komercyjnego wykorzystania Internetu iwielkość inwestycji w IeT, lecz poziom presji konkurencyjnej. W sektorach go1 Zmiany w produkcji taniej, wysokiej jakości stali, rozwój przemysłu maszynowego oraz proces elektryfikacji umożliwiły w ostatniej dekadzie XIX w. rozwój gospodarki opartej na fabrycznych systemach produkcji zdolnych do wykorzystywania efektów skali, co stało się ważnym determinantem procesu oligopolizacji gospodarki. Te nowe struktury gospodarcze końca XIX w. diametralnie różniły się od struktur zdominowanych przez male koncentrujące się na lokalnych rynkach, wolno konkurencyjnych firm produkcyjnych, jakie dominowały od początku XIX w. [Mokyr 2001, s. 9-14; David 1990, s. 355-361]. 716 Adam P. Balcerzak Tabela 1 Porównanie wybranych aspektów nowej globalnej gospodarki wiedzy oraz gospodarki industrialnej Wyszczególnienie Gospodarka industrialna Charakterystyka Nowa globalna gospodarka wiedzy otoczenia makroekonomicznego Rynek Wysoka stabilność Wysoka zmienność Zakres konkurencji Narodowy Globalny Dominująca forma organizacyjna Hierarchiczna, biurokratyczna, Płaska, sieciowa liniowa Perspektywa mikroekonomiczna Organizacja produkcji Produkcja masowa Elastyczne systemy produkcji Czynniki wzrostu Inwestycje w kapitał namacalny Praca Wysoka innowacyjność Dominująca technologia Mechanizacja Digitalizacja Źródła przewag konkurencyjnych Obniżka kosztów w wyniku wykorzystania efektów skali Innowacyjność, jakość, innowacje organizacyjne tjust-in-time, Wiedza time-to-markety Znaczenie badań i innowacyjności Niskie lub umiarkowane Wysokie Dominujące relacje z innymi podmiotami Samodzielność Wysoki zakres kooperacji, alianse, współpraca Cele polityki rynku pracy Pełne zatrudnienie Zwiększenie zakresu wykorzystania siły roboczej i podniesienie jej produktywności Wyższe place realne i dochody Umiejętności Ograniczoność i specjalizacja Szerokie umiejętności, wieloaspektowy Edukacja Umiejętności, wysokie znaczenie formalnego wykształcenia Ciągłe uczenie się Regulacje rynku pracy i zarządzania pracą Zarządzanie Zarządzenie współpracą Natura zatrudnienia Wysoka stabilność Relacje rząd - biznes Narzucanie regulacji Tworzenie warunków do wzrostu Regulacje Zarządzenie i wysoki stopień kontroli operacyjnej Narzędzia rynkowe, promowanie elastyczności Wybrane charakterystyki konfliktem rynku pracy trening Wyższy poziom ryzyka Większe znaczenie możliwości rynkowych Rząd Źródło: Opracowanie własne na podstawie: Atkinson, Correa [2007, s. 3-12], Ouah [2003, s. 291-323], Black, Lynch [2003, s. 546-565], Atkinson, Court [1998, s. 7], Hartman i inni [2001, s. XV]. Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki opartej na wiedzy 717 spodarki o wysokiej intensywności konkurencji kadra zarządzająca była zmuszona do utrzymywania wysokiego poziomu innowacyjności, co stanowiło warunek osiągania odpowiednich przychodów i zysków. Źródłem wzrostu produktywności nie był tylko Internet, lecz również innowacje produktów, praktyk organizacyjnych i menedżerskich oraz innowacje technologiczne. Można powiedzieć, że prawdziwa nowa gospodarka wiedzy jest efektem sprzężenia zwrotnego między poziomem presji konkurencyjnej, poziomem innowacyjności oraz wzrostem produktywności. Silna konkurencja sprzyja innowacji zarówno w zakresie technologii, jak i praktyk menedżerskich i organizacyjnych. Te innowacje ulegają szybkiej dyfuzji, co przekłada się na podniesienie produktywności pracy w danym sektorze. Wzrost produktywności sprzyja dalszemu wzrostowi presji konkurencyjnej, co może być podstawą kolejnej fali innowacji. Badania prowadzone w ramach programu badawczego nowej ekonomii instytucjonalnej dowodzą, że warunkiem zaistnienia tego pozytywnego sprzężenia zwrotnego jest efektywność systemu instytucjonalnego, który będzie gwarantował warunki do konkurencji oraz sprzyjał innowacyjności gospodarki? (rys. 1). Rysunek 1 Sprzężenie zwrotne między konkurencją, innowacyjnością i produktywnością prowadzące do powstania nowej gospodarki wiedzy - r--- >. to: Intensywność konkurencji: - wewnętrznej - międzynarodowej • Innowacyjność: - organizacyjna - produktowa - technologiczna Ol to: o CD 3 .0' ::l •.... C en to: 5' I Nowa gospodarka wiedzy rn I E senc-, (J) (J) '-< V> Wzrost produktywności: - poszczególnych sektorów - gospodarki w ujęciu makroekonomicznym - -< 2 ,5]. o ::l 2::l '-< '--- Źródło: Opracowanie własne na podstawie McKinsey Global Institute [2002a, 2002b, 2001]. Najważniejszym elementem tak definiowanej nowej globalnej gospodarki wiedzy nie są same innowacje w zakresie technologii teleinformatycznych, ale niespotykane wcześniej zwiększenie tempa i skali wykorzystania informacji, co przekłada się na rosnącą presję konkurencyjną w poszczególnych krajach oraz w wymiarze międzynarodowym w realiach zmieniających się reguł gry oraz transformacji syste2 Ogromne znaczenie systemu instytucjonalnego w tym zakresie było także bardzo silnie podkreślane przez W. Lewisa i jego współpracowników [2002, s. 31-40]. 718 Adam P Balcerzak mu instytucjonalnego '. Można powiedzieć, że nowa gospodarka wiedzy wykorzystuje dwa komplementarne filary: filar technologiczny obejmujący bezprecedensowy postęp mocy obliczeniowych komputerów, szybkie postępy w zakresie technologii sieciowych ispadek ich kosztu oraz filar instytucjonalny obejmujący kreowane na poziomie narodowym reguły, sprzyjające rozwojowi innowacyjności, i proliferacji innowacji, reguły sprzyjające szybkiemu alokowaniu środków w nowe, bardziej efektywne rozwiązania technologiczne, a także reguły sprzyjające intensyfikacji presji konkurencyjnej [Cohen i inni 1999]. Technologia budująca podstawę rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy została w znacznej mierze stworzona przez branże ICf. Jednak dopiero jej rozprzestrzenianie w wielu sektorach "starej gospodarki", w wyniku pojawiania się nowych podmiotów gospodarczych, reorganizacji już istniejących oraz wykluczenia z rynku podmiotów niezdolnych do zmian w procesie kreatywnej destrukcji prowadzi do nowej globalnej gospodarki wiedzy. Głównym determinantem tempa tych zmian oraz możliwości ich wykorzystania przez poszczególne kraje są uwarunkowania instytucjonalne sprzyjające bądź utrudniające wykorzystanie potencjału nowej technologii [Eliasson i inni 2004, s. 293]. Dynamiczne ujęcie nowej gospodarki wiedzy przedstawia P Petit, kiedy definiuje nową gospodarkę jako taką, w której aktorzy rynkowi funkcjonujący w poszczególnych krajach są w stanie pozyskiwać informację oraz wykorzystywać wiedzę w sposób, który istotnie modyfikuje ich strategiczne możliwości konkurencyjne. Te nowe możliwości są budowane na podstawie małej liczby fundamentalnych zmian strukturalnych oraz zachodzących zmian instytucjonalnych, które pozwalają na wykorzystanie przez poszczególne gospodarki pozytywnych efektów zewnętrznych, przekładających się na wyższe tempo wzrostu produktywności w danym kraju. Poszczególni aktorzy rynkowi nie mają możliwości wykorzystywania tego potencjału w równym zakresie [Petit 2002, s. 41]. Nierówności te mogą mieć charakter makroekonomiczny, jak i mikroekonomiczny. Oznacza to, że różnice w możliwościach wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki wiedzy mogą dotyczyć zarówno państw w skali międzynarodowej", jak i poszczególnych uczestników rynku w danym kraju, którzy mogą być narażeni na negatywne konsekwencje niestabilności wynikającej z transformacji instytucjonalnej czy np. znalezienia się w kręgu aktorów rynkowych objętych "luką cyfrową" [Chaker 2005, s. 59-61; Hargittai 2003, 822-841]. Przyjmując dynamiczną perspektywę, można określić stopień zaawansowania poszczególnych krajów na drodze do nowej gospodarki wiedzy. Na kolejnych etapach tego procesu zachodzą zmiany strukturalne będące rezultatami wcześniejszych wyborów oraz zmiany instytucjonalne, w znacznej mierze stanowiące pochodną ostatnich wyborów politycznych, które z kolei silnie determinują ewolucję praktyki gospodarczej oraz struktury organizacyjne dominujące w danym kraju [Petit 2002, s. 41]. Zostało to graficznie przedstawione na rysunku 2. Wśród Jest to bardzo silnie akcentowane przez B. DeLong i L. Summersa [2001, s. 29-59]. Dotyczy to nie tylko krajów względnie zacofanych gospodarczo oraz technologicznie, ale także gospodarek wysoko rozwiniętych [Balcerzak 2006a, s. 43-50; Eichengreen 2004, s. 243245]. 3 4 Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki opartej na wiedzy 719 z zmian strukturalnych przekładających się na zwiększenie przepływu informacji oraz stopnia wykorzystania wiedzy należy wyróżnić: wzrost generalnego poziomu wykształcenia oraz zmianę roli formalnej edukacji, nowy etap internacjonalizacji gospodarczej krajów w szczególności w zakresie rosnącego handlu usługami; rozwój i dyfuzję technologii teleinformacyjnych, które przekładają się na pozytywne efekty zewnętrzne będące źródłami wzrostu endogenicznego. Najważniejszymi elementami ewolucji instytucjonalnej jest proces deregulacji rynku produktów oraz rynku pracy. Do kluczowych zmian w zakresie praktyk gospodarczych oraz organizacji można zaliczyć: główną rolę sektora teleinformatycznego, rosnące znaczenie sektorów będących pośrednikami w procesie gospodarczym w stymulowaniu innowacyjności produktowej i procesowej oraz tworzących nowe relacje między firmami, stabilny popyt konsumpcyjny otwarty na innowacjach [Petit 2002, s. 41-49]. Rysunek 2 Relacje między strukturalnymi, instytucjonalnymi oraz organizacyjnymi prowadzącymi do powstania nowej gospodarki wiedzy zmianami Zmiany instytucjonalne 4 Zmiany strukturalne 1 f-------- ! t 3 5 Zmiany w zakresie praktyk gospodarczych oraz organizacji ~ 2 Sfera polityczna ! 6 Nowa gospodarka wiedzy: - wyższa produktywność - wyższe tempo wzrostu gospodarczego Źródło: Opracowano na podstawie Petit [2002, s. 41]. Taka analiza instytucjonalna pozwala na stwierdzenie, że samo akcentowanie czynnika technologicznego w analizie nowej gospodarki wiedzy może prowadzić do pułapki instytucjonalnej, gdzie nieadekwatność systemu instytucjonalnego danego kraju do nowych warunków technologicznych może uniemożliwiać wykorzystanie ich potencjału [Bresnahan, Trajtenberg 1995, s. 101-104; DeLong, Summers 2001b, s. 55-58]. Potwierdzeniem tej groźby jest historia kolejnych etapów rewolucji przemysłowej. W przypadku wcześniejszych rewolucji technologicznych kraje charakteryzujące się zbliżonym poziomem rozwoju, mające dostęp do zbliżonej technologii nie były w stanie w jednakowym stopniu wykorzystać potencjału pojawiających się innowacji technologicznych. Tylko kraje posiadające instytucje, które stwarzały dobre warunki do popularyzacji nowych rozwiązań technolo- 720 Adam P. Balcerzak gicznych, stały się potęgami przemysłowymi, podczas gdy pozostałe gospodarki pozostały na starych ścieżkach rozwoju [Atkeson, Kehoe 2007, s. 64-87; Eliasson i inni 2004, s. 289-314]. II. Metodyka badania taksonometrycznego Celem tej części artykułu jest empiryczne oszacowanie relacji między stopniem rozwoju i zakresem wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki wiedzy przez poszczególne gospodarki w ujęciu międzynarodowym w odniesieniu do krajów wysoko rozwiniętych- oraz poziomu efektywności systemów instytucjonalnych w tych gospodarkach. Przeprowadzona w poprzednich podpunktach argumentacja pozwala na stwierdzenie, że zarówno określenie stopnia rozwoju i wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki wiedzy przez poszczególne kraje, jak i efektywności systemów instytucjonalnych w poszczególnych krajach wymaga analizy wielowymiarowej. Oznacza to, że w celu dokonania oceny obydwu zjawisk w poszczególnych państwach w ujęciu międzynarodowym należy wykorzystać narzędzia analizy taksonometrycznej. W niniejszym przypadku została zastosowana metoda syntetycznego miernika rozwoju. 5 Analiza literatury przedmiotu pozwala na stwierdzenie, że badania tego typu nie mają charakteru powszechnego. Obecnie są prowadzone bardzo zaawansowane badania dotyczące stopnia rozwoju nowej gospodarki wiedzy w odniesieniu do Stanów Zjednoczonych wspierane przez Kauffman Foundation, The Information Technology and Innovation Foundation oraz Progressive Policy Institute Technology, których celem jest skwantyfikowanie efektywności wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki wiedzy przez poszczególne stany [Atkinson, Correa 2007; Atkinson, Coduri 2002; Atkinson i inni 1999; Atkinson, Court 1998]. Przy wsparciu wspomnianych instytucji przeprowadzono także badanie wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki wiedzy przez poszczególne okręgi metropolitarne tego kraju [Atkinson, Gottlieb 2001]. W przypadku analiz międzynarodowych należy wskazać na interesujące badanie autorstwa Marcina Piątkowskiego, który sporządził indeks infrastruktury instytucjonalnej nowej gospodarki dla krajów posocjalistycznych [Piątkowski 2002a, 2002b, s. 155-187]. Literatura przedmiotu jest także obfita we wnioski z badań, które koncentrują się na poszczególnych zagadnieniach związanych z kwestią wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki. Do najważniejszych badań stosunkowo blisko związanych merytorycznie z analizą przeprowadzoną w niniejszej pracy można zaliczyć prace umożliwiające tworzenie rankingów poszczególnych krajów przez pryzmat ich międzynarodowej konkurencyjności [zob. Zinnes i inni 2001, s. 315-342]. Najbardziej znanym i największym programem badawczym tego typu jest Global Competitivenes Report sporządzony przez World Economic Forum [2008] oraz Globalization Index przygotowywany przez Foreign Policy [2008]. Jednakże badania te nie uwzględniają niektórych aspektów związanych z rozwojem nowej globalnej gospodarki wiedzy wskazanych w poprzednim punkcie artykułu. W związku z tym wystąpiła konieczność przeprowadzenia oddzielnego badania, które pozwoliłoby na uwzględnienie rosnącego znaczenia wiedzy i innowacyjności, wpływu zmian technologicznych prowadzących do wzrostu znaczenia teleinformatyki jako technologii ogólnego zastosowania, wzrostu znaczenia sieciowych powiązań oraz globalnego wymiaru gospodarki [Balcerzak 2009c, w szczególności rozdział 1] . Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki opartej na wiedzy 721 Badanie to objęło kraje uznawane za rozwinięte, a więc będące członkami OECD6. Głównym obiektywnym ograniczeniem niniejszego badania był brak możliwości zgromadzenia satysfakcjonującej, kompletnej bazy danych dla panelu krajów obejmującej długi okres. Z tego powodu badanie musiało zostać ograniczone do lat 2001-2005. Pierwszym, zarazem kluczowym, etapem badania jest dobór zmiennych diagnostycznych. Ustalony zbiór potencjalnych zmiennych diagnostycznych poddano selekcji ze względu na kryteria oceny merytoryczno-formalnych własności zmiennych oraz kryteria wartości informacyjnej mierników". Wśród zmiennych diagnostycznych, które w sposób możliwie kompletny pozwalają na ewaluację rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy w poszczególnych krajach oraz które spełniają kryteria oceny merytoryczno-formalnej, wyselekcjonowano następujące wskaźniki, które uszeregowano w czterech podgrupach'': 1. Inwestycje w wiedzę oraz innowacyjność gospodarki: • xiII - udział krajowych wydatków brutto na badania i rozwój w PKB; • xi21 - liczba patentów przypadających na 1 mln mieszkańców; • xi31 - liczba badaczy przypadających na 1000 zatrudnionych w pełnym wymiarze czasu pracy; • xi41 - procentowy udział osób z wyższym wykształceniem w populacji w wieku 25-64 lat; • xi5t - procentowy udział osób z wyższym wykształceniem w populacji w wieku 25-34 lat; • xi61 - procentowy udział osób z wyższym wykształceniem w populacji w wieku 55-64 lat. 2. Gospodarcze znaczenie technologii teleinformatycznych oraz usieciowienia gospodarki: • xi7t - liczba linii telefonicznych na 100 mieszkańców; • xi81 - procentowy udział gospodarstw domowych posiadających komputer • xi9/ - procentowy udział gospodarstw domowych posiadających dostęp do Internetu; 6 Z badania wykluczono dwa najmniejsze kraje członkowskie OECD Islandię oraz Luksemburg ze względu na brak wielu danych. Poza tym, bardzo ograniczona populacja tych krajów powoduje, że w przypadku wielu porównań międzynarodowych są one traktowane jako bardzo specyficzne przypadki, niepodobne do pozostałych krajów [Balcerzak i inni 2008, s.77-88]. 7 Szczegółowy opis postulatów o charakterze merytoryczno-formalnym można znaleźć w pracach Grabińskiego [1992, s. 43--44]i Zeliasia [2002, s. 27-30]. 8 Dane dla wskaźników od xi11 do xi9r oraz od xi1Sr do xi17r zostały zaczerpnięte z OECD Economic Factbook 2008, dane dla wskaźników od xilOt do xi14r - z bazy danych sporządzanej przez Foreign Policy na potrzeby rankingu Clobalization Index, dane dla zmiennej xil8r - z bazy danych tworzonej przez Instytut Frasera na potrzeby raportu Wolność gospodarcza świata, dane dla zmiennej Xi19t - z bazy danych OECD Stat Extracts, 722 Adam P. Balcerzak XilOt - liczba hostów internetowych na jednego mieszkańca; • xillt - liczba bezpiecznych serwerów na jednego mieszkańca; • xiI2t - liczba produktów teleinformatycznych w mln USD na 1 mln mieszkańców. 3. Poziom ekonomicznego zglobalizowania gospodarki: • xiI3t - udział handlu międzynarodowego stanowiącego sumę eksportu i importu produktów oraz usług w PKB; • xi14t - udział przepływów bezpośrednich inwestycji zagranicznych liczonych jako suma napływów i odpływów bezpośrednich inwestycji wPKB. 4. Makroekonomiczna efektywność gospodarcza: • xi15t - poziom PKB na jednego mieszkańca; • xi16t - udział akumulacji kapitału brutto w PKB; • xi17t - inflacja mierzona za pomocą deflatora PKB; • xiI8t - odchylenie standardowe rocznej stopy inflacji w ciągu ostatnich pięciu lat; • Xi19l - stopa bezrobocia". Powyższe wskaźniki poddano ocenie ze względu na kryteria wartości informacyjnej. W odniesieniu do tego kryterium potencjalne mierniki powinny charakteryzować się wysoką zmiennością przestrzenną, wysoką ważnością informacyjną oraz niewysokim stopniem skorelowanial". W przypadku analizowanych zmiennych pierwszego kryterium nie spełnił miernikxil6t dla 2001 r. oraz w pozostałych latach przybierał on wartości na granicy tego kryterium. W związku z tym podjęto decyzję o jego wyeliminowaniu. W tabeli 2 zostały przedstawione zmienne, które nie spełniały drugiego kryterium. • 9 W przypadku Meksyku ze względu na ewaluację przez ten kraj poziomu bezrobocia według metodologii niezgodnej ze standardami międzynarodowymi, oficjalna stopa bezrobocia deklarowana przez władze tego kraju została powiększona o bezrobocie ukryte szacowane na podstawie międzynarodowych standardów zaczerpniętych z The World Factbook sporządzanego przez CIA. 10 Postulat wysokiej zmienności przestrzennej oznacza, że mierniki diagnostyczne nie powinny wykazywać podobieństwa do siebie w sensie informacji o obiektach. Do oceny zmienności przestrzennej powszechnie wykorzystuje się współczynnik zmienności, przy czym eliminuje się cechy, dla których współczynnik ten osiąga wartość mniejszą od arbitralnie przyjętej liczby V = c [Ostasiewicz (red.) 1998, s. 115-117, 120-121]. Do dalszej analizy zakwalifikowano te wskaźniki, dla których wartość współczynnika zmienności przekraczała 15%. Zmienne diagnostyczne uznawane są za waźne, jeśli trudno osiągają wysokie wartości. Do oceny waźności cech najczęściej wykorzystuje się współczynnik asymetrii, który dla cech ważnych przyjmuje wartości dodatnie. Jeżeli rozkład cechy jest lewostronnie asymetryczny, to słabo różnicuje ona badane obiekty, poniewaź większość z nich osiąga wysoki stopień nasycenia [Ostasiewicz (red.) 1998, s. 115-117, 120-121]. Silna korelacja między zmiennymi diagnostycznymi powoduje powtarzanie się informacji, dlatego w przypadku stwierdzenia zbyt wysokiego stopnia skorelowania cech dokonuje się wyboru zmiennych reprezentantek, przyjmując za progowy poziom współczynnika korelacji r = Wartość współczynnika jest ustalana arbitralnie lub na podstawie przyjętych kryteriów formalnych. W niniejszym badaniu przyjęto, że r = 0,8 natomiast dokonując wyboru zmiennych reprezentantek, posłużono się parametryczną metodą Hellwiga [Kukuła 2000, s. 48; Zeliaś (red.) 2000, s. 41]. r. r Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał Tabela Zmienne diagnostyczne 2001 Rok Wyeliminowane zmienne gospodarki 2002 xi7c; xi8r; xi91;xiJ51 xi91; xi151 na wiedzy 723 2 niespełniające xi7r; xj8r; opartej kryterium ważności 2003 2004 Xi7t; xi8t; xi9t; xilSt; Xi7t; xiS/; xi9t; xil5t; Xi4/; xi51 Xi4t;XiSt 2005 xi7,; xi8t; xi91;xi151 Źródło: Obliczenia własne. Tabela 3 zawiera zmienne o akceptowalnej wartości współczynnika korelacji stanowiące zmienne centralne oraz zmienne izolowane. Ta bela Wyselekcjonowane zmienne reprezentantki 2001 Rok Wybrane zmienne centralne i izolowane przy wykorzystaniu 2002 x,1.J;xi3t; xO.l; xi3/; xi6t; xi6r; xilO,; 3 xilO,; xi21; xi3/; xi61; Xi 10'; xi2J; xi3r; xi 11/; Xi XiU,; Xil2J; Xillt; Xi12t; Xi13r;Xi141; Xi13/; Xi14/; Xil7t; xil7/; xi Xiii XiI2,; Xil9/; Xii 9/; 2004 2003 Xi 13/; Xi14, Xill/; metody Hellwiga 17/; Xi 19,; Xi6,; XiIUt; 12J; Xil3t; Xi14r; Xi l7t; Xii 81 .t; 19/; 2005 xi2J; xi3'; Xi6t; Xi1Ot; Xillt; Xi Xi12l; 13[; Xil4t; Xi17t;Xil9'; Xii 81 Źródło: Obliczenia własne. W przypadku przeprowadzonej analizy należy podkreślić, że zbiory eliminowanych i wybranych zmiennych różniły się w kolejnych badanych latach. Podstawą podjęcia finalnej decyzji dotyczącej określenia ostatecznego zbioru zmiennych diagnostycznych wykorzystanego w badaniu była częstotliwość ich pojawiania się w zbiorach eliminowanych i wybranych cech w całym badanym okresie [Zeliaś (red.) 2000, s. 126-133]. Podsumowując, przyjęte kryteria wartości informacyjnej zmiennych diagnostycznych zostały wypełnione przez następujące mierniki, które były ostatecznie wykorzystane w badaniu: xi2t' xi3l' xi6t' xilOI' xillt' xil2t' xi13t' xil4t' Xi171' xi 191. Następnym etapem badania był proces normalizacji zmiennych diagnostycznych. W tym celu wykorzystano metodę unitaryzacji zerowej z zachowaniem stałego wzorca w całym okresie objętym badaniem. Należy podkreślić, że rezultaty procedury porządkowania liniowego są w znacznym stopniu uzależnione od stosowanej metody normalizacji. Najważniejszym powodem wyboru przyjętej metody normalizacji był fakt, że spełnia ona wszystkie postulaty stawiane metodom normowania-l. W przypadku metody unitaryzacji zerowej normalizacja zmien11 K. Kukuła stawia następujące postulaty wobec procedur normalizacji: 1) pozbawienie mian, w których są wyrażane cechy diagnostyczne; 2) sprowadzenie rzędu wielkości zmiennych diagnostycznych do stanu porównywalności, co oznacza wyrównanie zakresów zmienności cech, w konsekwencji możliwości ich dodawania; 3) równość długości przedziałów zmienności wartości cech unormowanych oraz równość dolnej i górnej granicy ich przedzialu zmienności, 724 Adam P. Balcerzak nych diagnostycznych jest dokonywana w następujący sposób [Kukuła 2000, s. 79, 90; 1998, s. 301-312]: a) dla zmiennych diagnostycznych będących stymulantami-": ~?X{Xijl} (1) - 9fn{Xijl} (i = 1,2, ...,n);(j = 1,2, ...,m);(t = 1, 2, ..., l);zij, E [0,1] b) dla zmiennych diagnostycznych będącymi destymulantami+': max{xijt} - Xijc = z .. II ~?X{Xijl} III (2) - 9fn{Xijl} (i = 1,2, ..., n); (j = 1,2, ..., m); (t = 1,2, ..., l); Zijl E [0,1] c) dla zmiennych diagnostycznych będących norninantami-": Xijl - ~{Xijl} nom {x1j } Zijl = _ ~ . { Xijl } dla Xijl < nom{x1j} 1dla nom {Xlj} ~ Xijl ~ nom{x2j} (3) Xijl - ~tX{Xijl} Celem tego etapu analizy było uporządkowanie badanych krajów od krajów charakteryzujących się najwyższym stopniem rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy do krajów charakteryzujących się najniższym jego poziomem. Zmienne xi2t' xi3t' xi61' XiIOl'Xilll' Xil2t' Xi13l' xi14t zostały uznane za stymulanty, zmienna xi19/ w szczególności przedziału [O, 1]; 4) możliwość normowania cech diagnostycznych przyjmujących wartości zarówno dodatnie, jak i ujemne lub tylko ujemne; 5) możliwość normowania cech przyjmujących wartość równą zero; 6) nieujemność cech unormowanych; 7) istnienie prostych formuł ujednolicających charakter zmiennych [Kukuła 2000, s. 81]. 12 Zmienna jest stymulantą, jeżeli dla każdych dwóch jej wartości odnoszących się do xt,:% obiektów nad Ak Ai, Ak zachodzi xff ) Xk} ~ Ai [Walesiak 2002, s. 17]. Postulaty, styczne uznane za stymulanty 13 Zmienną do obiektów zachodzi gdzie > oznacza, że obiekt jakie powinny być spełniane Ai jest preferowany przez zmienne diagno- można znaleźć w pracy Hellwiga [1994, s. 21-22]. jest destymulantą, Ai, Ak > Ak' xg ) jeżeli dla każdych dwóch jej wartościxg, Xk~ ~ Ai < Ak' gdzie < xfi odnoszących oznacza, że obiekt Ak się jest prefero- wany nad A; [Walesiak 2002, s. 16]. 14 Zmienną jest nom in antą jednomodalną, gdy dla każdych dwóch jej wartości x~, x~ odno. d o o b'Ie ktć . . l' N N,;::: N N A >A . . l' N N szącyc h SIę tow A i' A k' jeze l Xij 'Xkj '" nomj, to Xij > xkj ~ i k' jeze l Xij 'Xkj > nomj to X~ > X~ ~ A; < Ak [Walesiak 2002, s. 17]. W przypadku przeprowadzonego badania pojawiła się zmienna diagnostyczna będąca nominantą z zalecanym przedziałem wartości, gdzie dla każdych dwóch wartości x~, x~ odnoszących N Xij > XkjN ~ tox~ > X~ A ~ i >A Ai k' < się do obiektów Ai, Ak' jeżeli x~, x~ < nomlJ' to .. rI nomlj '"" ,;:::x!'ij' XkjN < nom j' to XijN > x N ~ A i = A"k' jeze rI XijN 'X N;:;,"" n0illzj' jeze 2 kj kj Ak [Strahl, Walesiak 1996, s. 40-41; Kowalewski, 1997, s. 237-142]. Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki opartej na wiedzy 725 stanowiła destymulatntę, natomiast zmienna x.j., została uznana za nominantęl-'. Tak zakwalifikowane mierniki poddano procedurze określenia poprawności charakteru zmiennych diagnostycznych ex post": Jako funkcję agregującą znormalizowane wartości zmiennych diagnostycznych wykorzystano średnią arytmetyczną. W rezultacie otrzymano następujący syntetyczny miernik rozwoju: 1 m SMRil = Zijl L: (4) mj=l (i = 1,2, ..., n); (j = 1,2, ..., m); (t = 1,2, ..., I); SMRil E [0,1]; Zijl E [0,1] Wyniki przeprowadzonego badania zostały przedstawione w tabeli 4. Kolejnym etapem badania było oszacowanie syntetycznych mierników oraz sporządzenie rankingu efektywności poszczególnych krajów OECD w zakresie kształtowania ładu instytucjonalnego w latach 2001-2005. W tym przypadku wśród zmiennych diagnostycznych wyselekcjonowano następujące potencjalne mierniki zakwalifikowane do czterech grup-": 1. Regulacja nastawiona na wspieranie przedsiębiorczości: • XiV - administracyjne ograniczenia rozpoczęcia działalności gospodarczej oraz warunki wejścia do nowej branży; • xi2t - czas niezbędny na czynności biurokratyczne związane z prowadzeniem działalności gospodarczej; • xi3t - koszty rozpoczęcia nowej działalności gospodarczej; • xi4t - efektywność systemu regulowania zobowiązań finansowych; • xi51 - niezależność systemu sądowniczego; • xi6t - bezstronność systemu sądowniczego; • xi71 - ogólny poziom praworządności. 2. Znaczenie konkurencyjnego otoczenia oraz elastyczności rynku pracy: • xi8t - dotkliwość regulacji wpływających na swobodę kształtowania się cen; • xi9/ - regulacyjne ograniczenia swobody handlu; • xi10t - ekonomiczne konsekwencje istnienia płacy minimalnej; • Xil1t - ograniczenia swobody zawierania umów o pracę; • xi12t - udział zatrudnionych otrzymujących płace ustalane w ramach zbiorowych negocjacji płacowych w grupie osób pracujących. 15 W większości krajów wysoko rozwiniętych banki centralne zazwyczaj przyjmują cel inflacyjny nieprzekraczający 3% [Rybiński 2008, s. 316-318]. Z tego powodu założono, że llom{x1) = O, nom{x2·} = 3. 16 Zgodnie z postulatami weryfikacji poprawności charakteru zmiennych, styrnulanty powinny być ze sobą skorelowane dodatnio. To samo odnosi się do destymulanl. Współczynniki korelacji między symulantami oraz destymulantarni powinny mieć wartości ujemne. Między stymulantami i nominantami, jak i między destymulantami i nominantami nie powinny wy tępować istotne zależności korelacyjne [Zeliaś (red.) 2000, s. 39]. 17 Dane dla wszystkich mierników zostały zaczerpnięte ze szczegółowej bazy danych tworzonej przez Instytut Frasera na potrzeby raportu Wolność gospodarcza świata. Tabela -J N 4 0\ Wartości syntetycznego miernika rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy oraz miejsce w rankingu dla krajów OECD w latach 2001-2005 2001 Miejsce w ranKraj kingu 2002 Wartości syntetycznego Kraj miernika Wartości syntetycznego miernika Kraj rozwoju rozwoju 2004 2003 Wartości syntetycznego miernika Kraj rozwoju 2005 Wartości syntetycznego miernika Kraj rozwoju Wartości syntetycznego miernika rozwoju 1 Irlandia 0,5106 Irlandia 0,5379 Stany Zjednoczone 0,5542 Stany Zjednoczone 0,5968 Stany Zjednoczone 0,5980 2 Finlandia 0,5059 Finlandia 0,5148 Irlandia 0,5101 Holandia 0,5270 Dania 0,5879 3 Szwajcaria 0,4977 Stany Zjednoczone 0,4974 Holandia 0,4948 Szwajcaria 0,5190 Holandia 0,5535 4 Holandia 0,4883 Szwecja 0,4905 Finlandia 0,4939 Finlandia 0,5120 Szwajcaria 0,5439 Stany Zjednoczone 0,4843 Szwajcaria 0,4722 Szwajcaria 0,4933 Dania 0,5102 Szwecja 0,5393 5 6 7 Nowa Zelandia Szwecja 0,4800 0,4745 Dania 0,4557 Szwecja 0,4904 Szwecja 0,5033 Irlandia 0,5353 Nowa Zelandia 0,4527 Nowa Zelandia 0,4652 Irlandia 0,4888 Finlandia 0,5266 6: S !"O to e:- n (1) 8 Dania 0,4542 Holandia 0,4521 Dania 0,4600 Kanada 0,4720 Nowa Zelandia 0,5233 t:3 9 Belgia 0,4385 Kanada 0,4318 Kanada 0,4430 Australia 0,4410 Kanada 0,4879 ~ 0,4583 10 Kanada 0,4304 Belgia 0,4080 Belgia 0,4084 Norwegia 0,4206 Belgia 11 Norwegia 0,3909 Australia 0,3830 Australia 0,4006 Nowa Zelandia 0,4182 Australia 0,4522 12 Niemcy 0,3878 Niemcy 0,3827 Norwegia 0,3976 Wielka Brytania 0,4118 Wielka Brytania 0,4463 13 Wielka Brytania 0,3707 Wieka Brytania 0,3649 Niemcy 0,3816 Austria 0,4069 Austria 0,4186 14 Australia 0,3675 Austria 0,3570 GB 0,3804 Niemcy 0,4049 Norwegia 0,4171 15 Austria 0,3608 Francja 0,3377 Austria 0,3794 Belgia 0,4024 Niemcy 0,4164 16 Francja 0,3456 Słowacja 0,3377 Korea 0,3440 Japonia 0,3973 Japonia 0,3999 17 Węgry 0,3314 Japonia 0,3252 Japonia 0,3421 Korea 0,3699 Korea 0,3757 18 Japonia 0,3279 Czechy 0,3249 Francja 0,3334 Węgry 0,3427 Francja 0,3551 Czechy 0,3183 Węgry 0,3135 Węgry 0,3280 Francja 0,3292 Węgry 0,3538 19 0,2941 Czechy Hiszpania 0,2669 Slowacja 0,2580 0,2460 Portugalia Wiochy 0,2360 0,2273 Grecja Polska 0,2020 27 Meksyk 28 Turcja 0,3099 Czechy 0,3332 Hiszpania 0,2804 Słowacja 0,2921 Słowacja 0,2648 Hiszpania 0,2893 0,2502 Portugalia 0,2627 Portugalia 0,2617 Włochy 0,2346 Włochy 0,2448 Włochy 0,2562 0,2232 Grecja 0,2290 Grecja 0,2343 Polska 0,2432 Polska 0,2058 Polska 0,2144 Polska 0,2201 Grecja 0,2340 0,1460 Meksyk 0,1333 Turcja 0,1716 Turcja 0,2008 Turcja 0,2193 0,1217 Turcja 0,1247 Meksyk 0,1324 Meksyk 0,1446 Meksyk 0,1486 Korea 0,3090 Korea 0,3130 Czechy 21 Hiszpania 0,2791 Hiszpania 0,2759 22 Portugalia 0,2565 Norwegia 0,2755 23 Słowacja 0,2379 Portugalia 24 Włochy 0,2375 25 Grecja 26 20 ~ :» ~::: o "', ("l, Źródło: Obliczenia własne. V> '< V> CD 8 c S' CI) '3. c o e .!J. llJ 5" (1) ~ llJ "O o CD ::: .!J. ~ (Ją o CI) "O o a. llJ "'1 Co "O llJ :=; .2. ;::I llJ ~ ~. a. <t;:! --.l l'0 --.l Adam P. Balcerzak 728 3. Rynek finansowy a rozwój przedsiębiorstw o wysokim potencjale wzrostu: poziom konkurencji w sektorze bankowym; dostępność kredytu; • Xi15t - kontrola stopy procentowej. 4. Instytucjonalne zaplecze dla akumulacji wiedzy i własności intelektualnej: • Xi16t - efektywność systemu ochrony praw własności intelektualnej. Podobnie jak w przypadku wcześniej przeprowadzonych badań taksonometrycznych, powyższe wskaźniki poddano ocenie ze względu na kryteria wartości informacyjnej zmiennych. Tabela 5 przedstawia zmienne diagnostyczne, które w poszczególnych latach nie spełniały kryterium wysokiej zmienności przestrzennej. • Xi13t - • Xi14t - Tabela 5 Zmienne diagnostyczne niespełniające kryterium wysokiej zmienności przestrzennej Rok Zmienne Źródło: 2001 Xj9t,XjJOt 2002 Xj9t, XjJOt, xj2J 2003 Xj9t' XjlOt' xj2J 2004 Xj9t' xilOt 2005 xj9t' Xj1Ot, Xj3t Obliczenia własne. Zgodnie z postulatami ważności zmiennych diagnostycznych w przypadku, gdy stanowią one stymulanty powinny się charakteryzować rozkładem prawostronnie asymetrycznym. Gwarantuje to wysokie różnicowane badanych obiektów. W przypadku wektora zmiennych diagnostycznych objętych badaniem większość z nich charakteryzowała się rozkładem lewostronnie asymetrycznym. Wynikało to ze specyfiki badanych obiektów oraz z metodologii wykorzystywanej przez Instytut Frasera do stworzenia bazy danych, która pozwalała na ilościowe skwantyfikowanie relatywnie trudno mierzalnych zjawisk jakościowych, jakimi jest efektywność poszczególnych czynników instytucjonalnych w danych krajach. W przypadku wykorzystywanych w niniejszym badaniu mierników oceniane kraje uzyskiwały wartości z przedziału od do 10, gdzie wyższa wartość oznaczała wyższą efektywność badanego segmentu systemu instytucjonalnego. Niniejszym badaniem zostały objęte kraje uznawane za wysokorozwinięte będące członkami OECD, które charakteryzują się relatywnie wysoką jakością systemów instytucjonalnych w porównaniu z krajami rozwijającymi się oraz krajami nie będącymi członkami tej organizacji międzynarodowej. Baza danych Instytutu Fraserajest tworzona dla ponad 120 krajów, w związku z tym kraje OECD osiągają w tym zestawieniu relatywnie wysokie wartości. Jednocześnie próby znalezienia alternatywnych mierników pozwalających na kwantyfikację efektywności systemu instytucjonalnego dla tak szerokiego panelu krajów, dla okresu objętym badaniem zakończyły się niepowodzeniem. Tym samym, ze względu na dominującą rolę kryteriów merytorycznych, w niniejszym badaniu wystąpiła konieczność rezygnacji z zastosowania kryterium formalnego dotyczącego rozkładu zmiennych diagnostycznych. Ostatnim kryterium ważności informacyjnej była ocena stopnia skorelowania zmiennych. Podobnie jak w przypadku badania stopnia rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy graniczna wartość współczynnika korelacji została ustalona na ° Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki opartej na wiedzy 729 = 0,8, natomiast zmienne reprezentantki zostały wybrane w wyniku zastosowania parametrycznej metody Hellwiga. W przeprowadzonym badaniu zostały wyeliminowane we wszystkich latach zmienne xi41' xi5/' xi6t" Po przeanalizowaniu zbiorów zmiennych eliminowanych i wybranych dla poszczególnych lat ze względu na kryteria ważności informacyjnej oraz uwzględnieniu częstotliwości ich pojawiania się w poszczególnych zbiorach, zostały wyselekcjonowane następujące zmienne ostatecznie wykorzystane r* w badaniu: XiII' Xi2t' Xi3!' Xi7I' Xi8t' Xillt' Xi12/' Xi13t' Xil41' Xi151' xi16t" Kolejnym etapem analizy był proces normalizacji zmiennych diagnostycznych, w którym podobnie jak w przypadku wcześniejszych badań wykorzystano metodę unitaryzacji zerowej. Wszystkie zmienne diagnostyczne stanowiły stymulatny, w związku z czym zostały one znormalizowane zgodnie z formułą 1. Mierniki te poddano także procedurze określenia poprawności ich charakteru ex post. Następnie dokonano agregacji zmiennych diagnostycznych, wykorzystując funkcję agregacyjną, zgodnej z formułą 4, otrzymując syntetyczny miernik efektywności systemów instytucjonalnych w badanych krajach. Ostatnim etapem badania było zbadanie współzależności między poziomem rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy w przypadku poszczególnych gospodarek a efektywnością systemu instytucjonalnego w badanych krajach. Na wstępie dokonano oceny relacji między wartościami syntetycznych mierników rozwoju obu zjawisk. W tym celu sporządzono wykresy rozrzutu syntetycznego miernika stopnia rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy ( G) oraz syntetycznego miernika poziomu efektywności systemów instytucjonalnych (ESI) w poszczególnych krajach OECD dla kolejnych lat objętych badaniem (rys. 3) oraz dla całego okresu dla lat 2001-2005 (rys. 4). Na podstawie oceny relacji między badanymi zjawiskami można oczekiwać, że między stopniem rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy a poziomem efektywności systemu instytucjonalnego państwa w poszczególnych krajach może występować dodatnia współzależność. Kolejnym etapem badania była ocena siły dwuwymiarowych związków między badanymi zjawiskami. W tym celu posłużono się współczynnikiem korelacji linowej Pearsona. Wartość współczynnika korelacji liniowej Pearsona nie może być interpretowana bez powiązania z liczbą obserwacji 18. W związku z tym przed interpretacją jego wartości sprawdzono jego istotność statystyczną. Współczynnik korelacji linowej Persona R).y jest estyma torem współczynnika korelacji P).y w populacji generalnej. Do wersyfikacji hipotezy zerowej w postaci Ho: Pxy = 0, wobec hipotezy alternatywnej Hl: Pxy i- 0, służy statystyka t o rozkładzie t-Studenta o n - 2 stopniach swobody przy założeniu prawidłowości hipotezy zerowej: t= 18 R).y jl-Rxy ~. Kwestia ta jest omówiona w pracy Piłatowska [2006, s. 103]. (5) Tabela --.) VJ 6 Wartości syntetycznego miernika rozwoju efektywności państwa w zakresie kształtowania ładu instytucjonalnego dla poszczególnych krajów, miejsce w rankingu oraz grupa typologiczna dla krajów OECD w latach 2001-2005 2001 Miejsce w ran- 2002 Wartości Kraj kingu syntetycznego miernika Kraj rozwoju 2004 2003 Wartości syntetycznego miernika Kraj rozwoju Wartości syntetycznego Kraj miernika rozwoju O 2005 Wartości syntetycznego miernika Wartości Kraj rozwoju syntetycznego miernika rozwoju 1 Stany Zjednoczone 0,7905 Stany Zjednoczone 0,7696 Szwajcaria 0,769 Nowa Zelandia 0,8069 Nowa Zelandia 0,8034 2 Wielka Brytania 0,7568 Szwajcaria 0,7685 Nowa Zelandia 0,7677 Stany Zjednoczone 0,7819 Finlandia 0,8004 3 Nowa Zelandia 0,7365 Nowa Zelandia 0,7522 Stany Zjednoczone 0,7385 Dania 0,7712 Dania 0,7937 4 Finlandia 0,7224 Dania 0,7266 Wielka Brytania 0,7381 Szwajcaria 0,7644 Szwajcaria 0,7438 5 Dania 0,7079 Australia 0,7105 Finlandia 0,7017 Finlandia 0,7465 Wielka Brytania 0,7303 6 Szwajcaria 0,6976 Finlandia 0,7048 Dania 0,6916 Kanada 0,7397 Stany Zjednoczone 0,7192 to Kanada 0,7147 @ t::l ~ 7 Kanada 0,6823 Wielka Brytania 0,6992 Australia 0,6859 Wielka Brytania 0,7288 8 Australia 0,6713 Kanada 0,6861 Kanada 0,684 Australia 0,6992 Irlandia 0,6983 9 Holandia 0,5943 Szwecja 0,6717 Szwecja 0,6699 Szwecja 0,6707 Australia 0,6691 10 Szwecja 0,5827 Holandia 0,6009 Norwegia 0,6215 Norwegia 0,6356 Słowacja 0,6659 11 Węgry 0,5766 Irlandia 0,588 Holandia 0,5979 Irlandia 0,6232 Węgry 0,6508 12 Irlandia 0,5667 Austria 0,5632 Irlandia 0,5928 Austria 0,6058 Norwegia 0,6339 13 Austria 0,5608 Norwegia 0,5486 Austria 0,5903 Holandia 0,6058 Szwecja 0,6323 14 Norwegia 0,54 Węgry 0,5399 Niemcy 0,5523 Węgry 0,5967 Holandia 0,6302 15 Portugalia 0,5103 Niemcy 0,5123 Węgry 0,5518 Japonia 0,5946 Austria 0,6223 16 Czechy 0,5043 Czechy 0,5097 Japonia 0,538 Czechy 0,561 Japonia 0,5981 17 Hiszpania 0,4777 Hiszpania 0,5031 Czechy 0,5274 Niemcy 0,5514 Korea 0,5688 r('1 ł1 " ~ 8 ~ a 18 Niemcy 0,4727 Portugalia 0,4989 Słowacja 0,5036 Francja 0,5425 Czechy 0,5665 19 Francja 0,4498 Japonia 0,4834 Portugalia 0,5032 Korea 0,5325 Niemcy 0,5627 20 Japonia 0,4405 Korea 0,4638 Hiszpania 0,4867 Hiszpania 0,5323 Hiszpania 0,5577 21 Belgia 0,4181 Francja 0,4592 Francja 0,4788 Portugalia 0,5248 Portugalia 0,5397 22 Słowacja 0,4137 Belgia 0,4373 Korea 0,4551 Słowacja 0,5J96 Turcja 0,525 ~ 23 Korea 0,4107 Słowacja 0,4363 Belgia 0,4486 Belgia 0,4765 Belgia 0,5212 3 24 Wlochy 0,4041 Polska 0,433 Turcja 0,4283 Polska 0,4364 Francja 0,5107 ::J -= -<' 2" sx. ~ 7T 1 ::J o 25 Polska 0,3833 Włochy 0,4083 Polska 26 Grecja 0,3758 27 Turcja Turcja 0,3736 0,3612 Grecja 0,3648 28 Meksyk 0,239 Meksyk 0,279 0,4345 Polska 0,4853 Grecja 0,4 Meksyk 0,475 WIochy 0,3882 Grecja 0,4671 Meksyk 0,2652 WIochy 0,4143 0,3869 Turcja Grecja 0,3776 Włochy 0,3165 Meksyk 0,258 CI>, o- s CI> o ::J Pl 5" (1) (/ą o Pl Źródło: Obliczenia własne. -o o s ::J s: ~ ~ CI> -o o oPl '"1 c: o -o Pl :::. ~. ::J Pl :e o· 0N '-< 03 '""' 732 Adam P Ba1cerzak Rysunek 3 Relacja między syntetycznym miernikiem stopnia rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy (NG) a syntetycznym miernikiem efektywności systemu instytucjonalnego (ESI) w krajach OECD w latach 2001-2005 Wykres rozrzutu ESl względem NG 20014v * 2& ES! == 0,1819 + 0,9973 " x Wykres rozrzutu ESI względem NG 20024v * 2& ES! == 0,2009 + 0,9994 * x . :.,./>/ . /- 0,8 0,9 . 0,8 0,7 0,7 / . y. Uj 0,6 ./ r.LI 0,5 0,3 0,5 ...•. / ----- 0,4 ~ 0,4 .: 0,3 . /" / /" .': NG NG Wykres rozrzutu ESl względem NG 2003 4v" 28c ES! == 0,185 + 1,0326 * x . '/ . 0,7 0,5 . 0,4 ./ 0,3 0,9 ,./' 0,8 /" 0,6 (g Wykres rozrzutu ES! względem NG 20044v * 2& ESI == 0,2089 + 1,0047 " x /o >-< . /' /'" v-: .> . :. 0,7 /. Uj 0,6 r.LI 0,5 ". 0,4 0,3 V . 0,2 0,10 0,2 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,55 0,60 c>.' 0,20 /. 0,30 NG 0,85 .---------~-~---, 0,80 I········· : ··~ · ··,..·• ..·..·.·:/.·· ..· ·.,.. ....-: l 0,75 I :............... ,.............•..... /•...,/ 0,70 I· ' : ,......•... / ,.::.;4C- .. c... .j >-< 0,65 1 0,60 1.. ·· · , ·.; .. · :·, • · .. .;·· .....• /- ·,/· .. '/"" •...... .. ·,.. · · .. · .. .; 0,55 I ·~ ..• ·..·• ·./·:,;~/, • ·.. •· ..,·,· ·..~· 0,50 I..·······.;/~./···-:..····:······ , 045 7·~/./C .., :: -:: , 0:40IV , - : ..: , 0,35 '----'----'--~--~-~---' 0,10 0,20 0,30 0,40 NG Źródło: Opracowanie własne. 0,50 ·,.. · -:- ·-4 1 · ·'..·..·l ,... l .; l : 0,60 j 0,70 .V V V 0,40 NG Wykres rozrzutu ESI względem NG 20054v * 28c ES! == 0,3434 + 0,6822 * x (g V 0,2 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,55 0,60 0,2 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,55 0,8 '/ . y. 0,6 . 0,50 0,60 0,70 Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki opartej na wiedzy 733 Rysunek 4 Relacja między syntetycznym miernikiem stopnia rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy (NG) a syntetycznym miernikiem efektywności systemu instytucjonalnego (ESI) w krajach OECD dla całego okresu 2001-2005 Wykres rozrzutu ESI względem NG 2001-2005 4v " 140c ESI = 0,2206 + 0,9469 '"x 0,9 '--~--'--~.-----o:~-~--,---~~---,----~~~--, 0,8 t- - - _.- - _..-_. --- --: - -- - - - - -_. _._.. - +.-.-------_.-----,_.,------.__.".-.,_ ...••------_.- 0,7 - 0,6 CI) ~ . ~~: 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 G Źródło: Opracowanie własne. W tabeli 7 przedstawiono w postaci macierzy współczynniki korelacji linowej Persona, wraz ze statystyką t oraz wartością prawdopodobieństwa testowego, między stopniem rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy a poziomem efektywności systemu instytucjonalnego państwa w poszczególnych krajach. Relacje pomiędzy poszczególnymi zjawiskami zilustrowano diagramami korelacyjnymi w formie wykresu macierzowego. Z przeprowadzonej analizy wynika, że dla współczynników korelacji liniowej Pearsona w kolejnych latach spełniony jest warunek I t I ~ t as' dla a = 0,05 i 26 stopni swobody tas wynosi 2,056, współczynniki te są więc istotne statystycznie. Analogicznie w tabeli 8 zostały przedstawione wartości współczynnika korelacji linowej Pearsona między analizowanymi zjawiskami wraz ze statystyką t oraz wartością prawdopodobieństwa testowego dla całego badanego okresu obejmującego lata 2001-2005. Także w tym wypadku relacje między poszczególnymi zjawiskami zilustrowano diagramami korelacyjnymi w formie wykresu macierzowego. Także w przypadku analizy dla całego okresu objętym badaniem z lat 2001-2005 stwierdzono istotną statystycznie silną dodatnią zależność korelacyjną. Podobnie jak w przypadku przeprowadzonej analizy zależności korelacyjnej między stopniem rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy w poszczególnych krajach a syntetycznym miernikiem efektywności systemu instytucjonalnego państwa, przeprowadzono analizę zależności korelacyjnej między najbardziej standardowym wskaźnikiem poziomu rozwoju gospodarczego jakim jest PKB per 734 Adam P. Balcerzak capitav' a syntetycznym miernikiem efektywności systemu instytucjonalnego państwa w krajach OECD w poszczególnych latach (tab. 9) oraz w całym okresie objętym badaniem (tab. 10). Tabela 7 Zależność korelacyjna między stopniem rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy (NG) a syntetycznym miernikiem efektywności systemu instytucjonalnego państwa (ESI) w krajach OECD w latach 2001-2005 2001 NG NG 1,0000 0,7886 t = _.- p = 0,000 p = --- ES! Korelacje (2001 4v • 2&) ES! 0,7886 1,0000 P = 0,000 t = --p =-- D Ll=oCdDDoo I ==DDoD ESI 2002 NG NG 1,0000 0,8176 p = 0,000 p = --- ES! 0,8176 1,0000 t =--- P = --2003 NG ES! 1,0000 0,8465 t =-- p = 0,000 p =-- ESI I I ooDoDo OD I~ I oDD~D ==ooDD=Do I~ NGD 1,0000 p = 0,000 t =--- P = --- 1,0000 0,8610 p = 0,000 NG p = 0,000 D oOODo oDo p =-- ESI I Korelacje (2004 4v • 28c) ESI t =-- 0,8610 oDo I 2004 NG I Korelacje (2003 4v * 2&) ES! 0,8465 NG [Jo6~DDDDD ES! p = 0,000 NG Korelacje (2002 4v • 2&) ES! t = --- I I Do 1k4 NG 1,0000 ESI t =-p =-- I [m_DoDDoDD 1k21 19 Wskaźnik ten ze względu na niespełnienie kryterium ważności będącego jednym z formalnych kryterium wartości informacyjnej został wyeliminowany ze zbioru zmiennych diagnostycznych, które były podstawą oszacowania syntetycznego miernika stopnia wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki wiedzy w poszczególnych krajach. Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki opartej na wiedzy 735 2005 NG 1,0000 0,8465 t =-p = --- p = 0,000 0,8465 1,0000 ESI P = 0,000 Korelacje (2005 4v * 2&) ESI NG t 1-00-000-000-0 I k?:1 r---Do-oo-[jO-oo-----,o =-- p = --- Źródło: Obliczenia wlasne. Ta bela 8 Zależność korelacyjna między stopniem rozwoju nowej globalnej gospodarki wiedzy(NG) a syntetycznym miernikiem efektywności systemu instytucjonalnego państwa (ESI) w krajach OECD dla całego okresu 2001-2005 ESI NG NG Korelacje (2001-2005 4v' 14Oc) 1,0000 0,8192 1=--p = --- p = 0,000 0,8192 1,0000 P = 0,000 t = --p = --- ,-----------------, NG ooDoDDDDD ESI DoctJDooDo Źródło: Obliczenia wlasne. Tabela 9 Zależność korelacyjna między PKB per capita a syntetycznym miernikiem efektywności systemu instytucjonalnego państwa (ESI) w krajach OECD w latach 2001-2005 .. 2001 PKB per capita Korelacje (2001 5v * 2&) ESI PKB 1,0000 0,6153 per t = --p = --- p = 0,000 0,6153 1,0000 capi/a ESI p = 0,000 1=-p = --- ES! I ==DoLlD_Do 1b0±4 D kd?:1 PKBp.""'" ODooDO Do 736 Adam P. Ba1cerzak 2002 PKB per capita PKB per capita ESI 0,6419 1,0000 1=-- p = 0,000 p= --- 0,6419 1,0000 ESI p = 0,000 1=--- p = --- 2003 PKB per capita PKB per capita ES! 0,6248 1,0000 1=-- P = --0,6248 p = 0,000 ~ESI-I~ I Korelacje (2003 5v * 2&) L-....::=:::::::::===::o=:=:oD==D===D=:=:o===: .-- ~~ ~ - 1,0000 ES! p = 0,000 1=--- p = --- 20M PKB per capita PKB per capita 1,0000 ES! 0,6377 1=--- p =-- p = 0,000 1,0000 0,6377 ES! p = 0,000 1=--- p = --- 2005 PKB per capita PKB 1,0000 per capim p =-- 1=--- 0,4519 Korelacje (2005 5v' 2&) ESI 0,4519 '--CJ-D-DD-~-D-DD-D----' ~ p = 0,016 1,0000 ... .... .. ES! • e p = 0,016 1=-- p =-- Źródło: Opracowanie własne. ~ :..-: .. . -. : Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki opartej na wiedzy 737 Tabela 10 Zależność korelacyjna między PKB per capita a syntetycznym miernikiem efektywności systemu instytucjonalnego państwa w krajach OECD dla całego okresu 2001-2005 PKB per capita PKB 1,0000 per capita t = --p =-- 0,6065 ESI Korelacje (2001-2005 5v' 140c) 0,6065 ES! .: : )~~o:~~oo p = 0,000 ==0000000 o 1,0000 ESI •• P = 0,000 1=--p = --- ~ 0·0 :::!~o:?:~loo ~""I'!.~ •• 00 00.· ~ -:0: o o ,. P:~~DDD~_ Źródlo: Opracowanie własne. W tym przypadku także w poszczególnych latach i w całym okresie obiętym badaniem wystąpiła dodatnia istotna statystycznie zależność korelacyjna między PKB per capita oraz syntetycznym miernikiem efektywności systemu instytucjonalnego w poszczególnych krajach. Również ta analiza potwierdza doniosłe znaczenie efektywności państwa w zakresie kreowania porządku instytucjonalnego dla poziomu dobrobytu społecznego. Podsumowanie Nowa globalna gospodarka wiedzy jest efektem fundamentalnej transformacji współczesnego systemu gospodarczego. Nie można nie zgodzić się z R. Atkinsonem i D. Correa [2007] czy też B. DeLongiem i L. Summersem [2001a, s. 29-59], według których ten złożony proces obejmuje m.in. wzrost znaczenia jakości kapitału ludzkiego, a w szczególności wiedzy i innowacyjności, kluczową rolę teleinformatyki jako technologii ogólnego zastosowania oraz powstawanie nowej sieciowej globalnej struktury gospodarczej. Zjawiska te mają charakter uniwersalny. Nie wszystkie kraje mogą sprostać wymaganiom powstającym w nowych warunkach i jednakowo wykorzystać potencjał związany z rozwojem nowej globalnej gospodarki wiedzy. Jest to oczywiście szczególnie widoczne w przypadku krajów opóźnionych gospodarczo. Dotyczy to jednak także krajów wysoko rozwiniętych. Potwierdzają to także wyniki zaprezentowanej w tym artykule analizy taksonometrycznej, w szczególności relatywnie niskie pozycje w rankingu stopnia wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki wiedzy takich krajów wysoko rozwiniętych, jak: Francja (pozycje od 15 do 19), Japonia (pozycje od 16 do 18) czy też Włochy (24 pozycja w całym badaniu). 738 Adam P Balcerzak Sama dostępność wysoko zaawansowanych technologii, relatywnie wysokiej jakości kapitału ludzkiego oraz znaczne zagregowane inwestycje w badania i rozwój nie stanowią gwarancji ekonomicznego wykorzystania nowych rozwiązań technologicznych. Jak dowodzą przytaczane w artykule badania McKinsey Global Institute [2002a, 2002b, 2001], niezbędne są do tego bodźce sprzyjające biznesowej dyfuzji wysokich technologii oraz nowych rozwiązań organizacyjnych. Istnienie tych bodźców jest ściśle związane z kształtem systemu instytucjonalnego każdego kraju. Głównym czynnikiem determinującym to, czy dany kraj będzie odnosić sukcesy wykorzystując nowe realia, jest odpowiednie tempo oraz efektywność kształtowania i modyfikacji systemu instytucjonalnego [Eliasson i inni 2004, s. 289-314; Bresnahan, Trajtenberg 1995, s. 101-104; DeLong, Summers 2001b, s. 55-58]. W tym kontekście znamienne są niskie pozycje Francji, Japonii i Włoch w badaniu efektywności państwa w zakresie kształtowania systemu instytucjonalnego. Kraje te zostały uplasowane w całym badaniu dopiero w drugiej, a nawet trzeciej dziesiątce: Francja na pozycjach od 18 do 24, Japonia na pozycjach od 15 do 20, natomiast Włochy na pozycjach od 24 do 28. Należy jednak pamiętać, że pożądane modyfikacje systemu instytucjonalnego muszą być zgodne z filozofią nowego paradygmatu technologicznego. Ponadto państwo powinno dążyć do minimalizowania najbardziej negatywnych konsekwencji transformacji systemu gospodarczego. Jednak działania nastawione na minimalizację tych kosztów nie mogą stanowić same w sobie bariery dla zmian czy też nie mogą prowadzić do modyfikacji instytucji w sposób sprzeczny z filozofią nowego ładu gospodarczego. Tego typu działanie może co najwyżej wydłużyć proces transformacji i podnosić jego koszty długookresowe. Ponadto należy pamiętać, że konieczność prowadzenia efektywnej polityki instytucjonalnej nie może się ograniczać do incydentalnego, krótkookresowego działania, co jest szczególnie atrakcyjne w trakcie poważnych zawirowań gospodarczych. Musi stanowić długookresową, permanentną działalność nastawioną na rozpoznanie kluczowych innowacji oraz możliwie szybkie modyfikowanie instytucji, które pozwalałyby wykorzystać potencjał zmiany technologicznej, przy jednoczesnym możliwie szerokim ograniczeniu jej negatywnych konsekwencji. Wnioski te zostały potwierdzone przez analizę taksonometryczną oraz analizę współzależności między poziomem wykorzystania potencjału nowej globalnej gospodarki wiedzy a efektywnością działań systemowych państwa w zakresie kreowania porządku instytucjonalnego przez poszczególne kraje OECD w latach 2001-2005. W przeprowadzonym badaniu stwierdzono występowanie dodatniej istotnej statystycznie współzależności między badanymi zjawiskami. Wnioski te potwierdza także analiza współzależności między najczęściej stosowanym miernikiem poziomu dobrobytu społecznego jakim jest PKB per capita a syntetycznym miernikiem efektywności państwa w zakresie działań systemowych. Tekst wpłynął 7 lipca 2009 r. :: Efektywność systemu instytucjonalnego a potencja! gospodarki opartej na wiedzy 739 Bibliografia •.. «s: Atkeson A, Kohoe P., Modeling the Transition to Ci New Economy: Lessons From Two Technological Revolutions, .American Economic Review" 2007, t. 97, nr 1. Atkinson R.D., Coduri R., The State New Economy Index. Benchmarking Economic Transformatton in the Sates, "Progressive Policy Institute Technology, and New Economy Project" 2002, July. Atkinson R.D., Correa D.K., The 2007 State New Economy Index. Benchmarking Economic Transformation in the States, Kauffman Foundation, "The Information Technology and Innovation Foundation" 2007, February. Atkinson RD., Court RH., The New Economy Index: Understanding America's Economic Transformation, "Progressive Policy Institute Technology, Innovation, and New Economy Project" 1998, November. Atkinson R.D., Court RH., Ward J.W., The State New Economy Index. Benchmarking Economic 'Iransformation in the Sates, .Progressive Policy Institute Technology, and New Economy Project" 1999, July. Atkinson RD., Gottlieb P.D., The Metropolitan New Economy Index. Benchmarking Economie Transformation in the Nation's Metropolitan Areas, "Progressive Policy Institute Technology and ew Economy Project, Case Western Reserve University The Center for Regional Economic Issues" 2001, Apri!. Atkinson R.D., The Post and Future oj America's Economy. Long Waves oj Innovation that Power Cyc/es oj Growth, Edward Elgar, Washington 2005. Balcerzak AP., Państwo w realiach "nowej gospodarki". Podstawy ejektywnej polityki gospodarczej w XXI wieku, Wydawnictwo Adam Marszałek, Toruń 2009 (w druku). Balcerzak AP., Górecka D., Rogalska E., Taksonomiczna analiza realizacji strategii lizbońskiej, "Wiadomości Statystyczne" 2008, nr 6. Balcerzak AP., The lnstitutional System as a Foundation oj the 'New Economy'. The Comparison oj the United States and some Chosen Countries oj the Euro Zone, "Olsztyn Economic Joumal" 2006a, nr l. Black S.E., Lynch L.M., The New Economy and the Organization oj Work, w: New Economy Handbook, red. D.C. James, Elsevier Academic Press, San Diego 2003. Bresnahan T.F., Trajtenberg M., General Purpose Technologies .Engines oj Growth"? "Journal ot Econometrics" 1995, t. 65, nr 1. Chaker M. N., Managing Disequilibria in the 'New Economy', "Journal of American Academy of Business" 2005, March. Cohen S.S., DeLong J.B., Zysman J.,AnE-conomy?, University of California at Berkely 1999a, http://www.j-bradford-delong.net David P., The Dynamo and the Computer An Histoncal Perspective on the Modem Productivity Paradox, .American Economic Review" 1990, t. 80, nr 2. DeLong J.B., Summers L.H., The 'New Economy': Background, Historical Perspective, Questions, and Speculations, "Federai Reserve Bank of Kansas City Economic Review" 2001, Fourth Quarter. Eichengreen B., Productivity Growth, the New Economy, and Catching Up, .Review of International Economics" 2004, t. 12, nr 2. Eliasson G., Johansson D., Tayma E., Simulating the New Economy, "Structural Change and Economic Dynamics" 2004, t. 15, nr 3. Farrell D., The Real New Economy, "Harvard Business Review" 2003, October. Foreign Policy, Globalization Index, Methodology. 740 Adam P. Balcerzak Grabiński T, Metody taksonometrii, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 1992. Hargittai E., The Digital Divide and What To Do About It, w: New Economy Handbook, red. D.C. James, Elsevier Academic Press, San Diego 2003. Hartman A., Sifonis J., Kador J., E-biznes. Strategie sukcesu w gospodarce internetowej, Liber, Warszawa 200l. Hellwig Z., Taksonomia w konstrukcjach i ocenach strategii rozwoju społeczno-ekonomicznego w Polsce, w: Zastosowanie metod taksonomicznych w gospodarce, red. T Borys, M. Walesiak, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Jelenia Góra-Wrocław-Kraków 1994. http://www.atkearney.com/main.taf?p=5.4.1.127.2 (20.05.2008) Kowalewski G., Nominanty w wielowymiarowej analizie kondycji finansowej przedsiębiorstwa, w: Ekonometryczne modelowanie danych finansowo-księgowych, red. E. Nowak, M. Urbaniak, Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej, Lublin 1997. Kukuła K, Metoda unitaryzacji zerowej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000. Kukuła K, Propozycja metod wartościowania nominant, w: Metody i zastosowania badań operacyjnych, cz. II, red. T Trzaskalik, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice 1998. Landefeld J.S., Fraumeni RM., Measuring the New Economy, "Survey of Current Business" 2001, March. Lewis WW, Stilt Productive After Alt These J'ears, "The McKisney Quarterly" 2002, nr l. McKinsey Global Institute, How IT Enables Productivity Growth. The US Experience Across Three Sectors in the 1990s, McKinsey Global Institute, High Tech Practice, Business Technology Office, San Francisco 2002a. McKinsey Global Institute, Reaching Higher Productivity Growth in France and Germany, McKinsey Global Institute, 2002b. McKinsey Global Institute, US Productivity Growth 1995-2000. Understanding the Contribution of Information. Technology Relative to Other Factors, McKinsey Global Institute, Washington D.C. 200l. Mokyr J., Economic History and the New Economy, "Business Economics" 2001, t. 36, nr 2. Ostasiewicz W, Statystyczne metody analizy danych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 1998. Petit P., The Roots of the New Economy: An Institutional Perspective, "International Productivity Monitor" 2002, nr 4. Piątkowski M., Infrastruktura instytucjonalna "nowej gospodarki" a rozwój krajów posocjalistycznych, w: ,,Nowa gospodarka" i stare problemy, red. G.W Kołodko, M. Piątkowski, WSPiZ im. Leona Koźmińskiego, Warszawa 2002b. Piątkowski M., The Institutional Infrastructure of the 'New Economy' and Catching-up Potential of Post Socialist Countries, "TIGER Working Paper Serie s" 2002a, nr 16, Warsaw, March. Piłatowska M., Repetytorium ze statystyki, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006. Quah D., Digital Goods and the New Economy, w: New Economy Handbook, red. D.C. James, Elsevier Academic Press, San Diego 2003. Strahl D., Walesiak M., Normalizacja zmiennych w granicznym systemie referencyjnym, w: Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zastosowania, red. K Jajuga, M. Walesiak, Akademia Ekonomiczna w Wrocławiu, Jelenia Góra-Wrocław-Kraków 1996. .:. Efektywność systemu instytucjonalnego a potencjał gospodarki opartej na wiedzy 741 Walesiak M., Uogólniona miara odległości w statystycznej analizie wielowymiarowej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław 2002. World Bank, Doing Business in 2006. Creating Iobs, Washington 2006b. World Bank, Doing Business 2007. How to Reform. Comparing Regulation in 175 Economies, Washington 2006a. World Bank, Doing Business 2008. Comparing Regulation in 178 Economies, Washington 2007. World Economic Forum, 2008, The Global Competitiveness Report 2007-2008. Woroniecki J., Nowa gospodarka - u/uda czy rzeczywistość, "Ekonomista" 2002, nr 5. Zeliaś A., Taksonomiczna analiza przestrzennego zróżnicowania poziomu życia w Polsce w ujęciu dynamicznym, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków 2000. Zeliaś A., Uwagi na temat wyboru metody normowania zmiennych diagnostycznych, w: Analiza szeregów czasowych na początku XXI wieku, red. T Kufel, M. Piłatowska, Wydawnictwo Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń 2002. Zinnes c., Eilat Y., Sachs J., Benchmarking Competitiveness in Transition Economies, "Economics of Transition" 2001, t. 9, nr 2. EFFECTIVENESS OF THE INSTITUTIONAL SYSTEM RELATED TO THE POTENTIAL OF THE KNOWLEDGE BASED ECONOMY Summary The aim ot this paper is to analyze the relationship between utilization ot the potential ot new global knowledge based economy and the level of eftectiveness ot the institutional system in highly developed countries. The empirical study was based on the idea that concentration ot government action on long term systemie arrangements leading to an effective institutional order creates positive conditions for taking advantage ot the new global knowLedge based economy. On the other hand, development of the new global knowledge based economy makes the system activities of government more significant. In order to verify that thesis a taxonometric method ot synthetic measure of development was used. The OECD countries were studied in the years 2001-2005. As a result ot the research the thesis of the study was not rejected. Key words: new glob al knowledge based economy • institutional analysis • zero unitarization method system. multivariate 3<1><I>EKTMBHOCTbMHCTMTYUMOHAJIbHOH CMCTEMbI M IIOTEHUMAJI 3KOHOMMKM OIIMPAIOIIJ;EHCHHA 3HAHMH Pe310Me Ilenuo Al1an330HOM HaCTOSll1\eH paóoru 5fBJJSleTCSl3MflI1pW{eCK3SI I1CnOJJb30BaHI1SI BbICOKOp33BI1TblMłl HOMI1KI1 3HaHI1i1 11yposuea crpaaasra oneusa B3al1MOOTHOWeHI1H noreuuaana Me>KAY HOBOH rJJ06aJJbHOH 3KO- 3<l>cpeKTI1BHOCTI1 I1HCTI1TyU;110HaJJbHblX CI1CTeM B 3TI1X rocynapcrsax. 742 B Adam P. Balcerzak HCCJleAOBaHHl1 BblABI1raeTC5ł Te3I1C, COrJlaCHO KOTOpOMy BblfiOJllieHl111 CHCTeMHhlX <py~HH noro nopsnxa KOHl(eHTpal(115ł rOCYAapCTBa Ha Hal(eJleHJlhIX Ha C03AaHl1e 3<p<peKTI1BHOrO HHCTHTyU,HOHaJJb- C03AaeT 6J1aronpl15łTHble yCJlOBl15ł Allil HCnOJlh30BaHID! noreauuana HOBOH rno- 6aJlhH0I1 3KOH0M11Kl1 3HaHl1I1. Pa3BHTHe HOBOI";'! rno6aJJbH0I1 3KOH0Ml1KH 3HaHI1H B CBOIO o-repemBeAeT K pOCTy 3HalJełU15ł rOCYAapCTBa B asinonaeuaa aroro BHTI1H. I1cCJleAOBaHl1e OXBaTbIBaJJO CTPaHbI 03CP noro CHCTeMHbIX <PYHK.J.J.HI1. ,I:VI5ł nposepxa -resaca 6blJl HCnOJlh30BaH TaKCOHOMeTPW·łeCKl1I1 MeTOA CI1HTeTl1lJeCKOrO nokasarena aHaJJH3a HCCJIeAOBaTeJlbCKllil nmoreaa Kmoxeasre CJIOBa: HOBa5ł rJl06aJJbHa5ł • MHorOMepHbII1 paócrsi B nepaon 2001-2005 rr. B pas- CBeTe rrpoaenea- He 6blJla onposepruyra. 3KOHOMWKa 3HaHHI1 • HHCTI1TyU,WOHaJJbHllil CHCTeMa aHaJJH3 • MeTOA HYJleBOH yaarapasauaa ., .. . ">", ., ..,
