Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu ...

Waldemar Florczak*

Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań

wzrostu gospodarczego Polski

Wstęp W długim okresie, zgodnie z wnioskami płynącymi z teorii wzrostu endo-

genicznego, należy oczekiwać trwałego wzrostu makroekonomicznej efektyw-

ności gospodarowania, głównie za sprawą akumulacji kapitału wiedzy. Jednak-

że 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 uwarunko-

wania pozaekonomiczne powinny być uwzględniane w analizach nad długoo-

kresowymi 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 długookre-

sowy wzrost gospodarczy w Polsce w latach 1970-2008. Przy użyciu metody

Wharton oszacowano wielkość efektywnej – t.j. oczyszczonej z krótkookreso-

wych wahań popytowych – TFP, którą następnie uczyniono funkcją adekwat-

nych 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 kon-

sekwencji do estymacji parametrów strukturalnych równania łącznej produk-

tywności czynników produkcji wykorzystano strategię modelowania od ogółu

do szczegółu.

Struktura pracy jest następująca. W kolejnym punkcie omówiono znacze-

nie produkcji potencjalnej dla pomiaru efektywnych czynników produkcji oraz

przeprowadzono analizę ich udziału w długookresowym wzroście gospodar-

czym. Następnie dokonano kwantyfikacji wpływu adekwatnych uwarunkowań

na łączną produktywność czynników produkcji z uwzględnieniem efektów dłu-

go- i krótkookresowych. Weryfikacja statystyczno-merytoryczna uzyskanych

wyników objęła wszystkie założenia schematu Gaussa-Markova, stacjonarność

składnika losowego oraz zagadnienia egzogeniczności regresorów. Artykuł do-

mykają uwagi końcowe.

* Dr, Katedra Modeli i Prognoz Ekonometrycznych, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Uni-

wersytet Łódzki, [email protected]

Waldemar Florczak 76

1. Produkcja potencjalna a łączna produktywność czynników pro-

dukcji Cykliczne wahania produktywności można uwzględnić w funkcji produk-

cji poprzez modyfikację intensywności wykorzystania bezpośrednich (kapitału i

pracy) czynników produkcji1. Wielkość łącznej produktywności czynników

produkcji może być wówczas utożsamiana z długookresową makroekonomicz-

ną efektywnością produkcji. Pominięcie zmian w stopniu wykorzystania bezpo-

średnich 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 podażo-

wych). W konsekwencji uzyskiwane szacunki TFP charakteryzują się zarówno

bardzo wysoką wariancją - przewyższającą nawet zmienność produkcji/PKB -

jak i występowaniem licznych obserwacji o bardzo wysokich spad-

kach/wzrostach. Dlatego też dla wiarygodnej kwantyfikacji makroekonomicz-

nych uwarunkowań łącznej produktywności czynników produkcji – a tym sa-

mym 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 potencjal-

nej wykorzystano metodę Wharton według procedury zaproponowanej przez

[Oguchi’ego, 2004] – zob. [Florczak, 2011]. Za decyzją taką przemawiają na-

stępujące powody. Po pierwsze – i najważniejsze – według teorii wzrostu endo-

genicznego istnieje możliwość ustawicznego zwiększania makroekonomicznej

efektywności gospodarowania za sprawą akumulacji kapitału wiedzy. W ra-

mach 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 ze-

wnętrzne. W świetle przytoczonych argumentów pozostałe przyczyny dokona-

nego wyboru, jakkolwiek adekwatne, wydają się drugorzędne. Wśród nich wy-

mienić należy fakt, iż w większości badań nad realną stroną gospodarki domi-

nują miary produkcji potencjalnej konstruowane według definicji utożsamiają-

cych produkcję potencjalną z maksymalną wielkością produkcji, możliwą

do wytworzenia przy założeniu pełnego wykorzystania wszystkich czyn-

ników produkcji. Ponadto z punktu widzenia procesów realnych trudno uznać

poziom naturalnej stopy bezrobocia rzędu dwudziestu kilku procent za wyzna-

czający długookresowy poziom równowagi, np. [Gradzewicz, Kolasa, 2004].

1 Innym rozwiązaniem, którego celem jest neutralizacja wpływu oddziaływania czynników krót-

kookresowych na długookresową dynamikę TFP – praktykowanym w przypadku prób przekro-

jowych 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 czynni-

ków produkcji oraz zakładając, iż 5,0 [Welfe (red.), 2009, Gradzewicz,

Kolasa, 2004], wielkość efektywnej łącznej produktywności czynników pro-

dukcji2 otrzymano według następującej formuły:

)1(

tt

tt

LEKE

YTFPE (1)

gdzie:

tTFPE – efektywny poziom łącznej produktywności czynników produkcji,

tY - PKB,

tKE – efektywny kapitał rzeczowy: ttt KWWMKE ( tWWM – współczynnik

wykorzystania mocy produkcyjnych, wyznaczony metodą Wharton; tK – księ-

gowa wartość kapitału rzeczowego);

tLE – efektywne nakłady pracy: ttt AVHLLE ( tL – liczba pracujących,

tAVH – przeciętny przepracowany czas na pracującego).

Wprowadzenie do funkcji produkcji zagregowanych czynników produkcji –

pracy oraz kapitału rzeczowego – bez poprawki na efektywność ich wykorzy-

stania, niesie za sobą daleko idące następstwa dla szacunku łącznej produktyw-

ności 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, głów-

nie za sprawą malejącego średniego czasu pracy. Natomiast efektywne wyko-

rzystanie kapitału rzeczowego charakteryzuje się wyższą zmiennością od kapi-

tału księgowego. Dzieje się tak, gdyż dostosowanie stopnia wykorzystania

czynników produkcji do produkcji zrealizowanej odbywa się głównie za po-

średnictwem 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 interesują-

cych wniosków. Po pierwsze, transformacja systemowa skutkowała jakościo-

wym 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 sterowa-

nej były wysokie nakłady inwestycyjne, w efekcie czego następował szybki

przyrost majątku rzeczowego. Jednakże stopień wykorzystania dostępnego ma-

jątku był w gospodarce realnego socjalizmu znacznie niższy niż w gospodarce

2 W odróżnieniu od „klasycznej” reszty Solowa, TFP, zdefiniowanej jako: 1/ tttt LKYTFP

(oznaczenia symboli w tekście).


rynkowej, co pokazują średnie tempa wzrostu kapitału rzeczowego, odpowied-

nio 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%), pod-

czas 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 popra-

wek na stopień wykorzystania czynników produkcji. Wariant B: z poprawkami na

stopień wykorzystania czynników produkcji

Wariant A Wariant B

Lata PKB TFP Kapitał

(K)

Praca

(L) Lata PKB TFPE

Kapitał

(KE)

Praca

(LE)

1971-75 8,816 4,855 2,868 0,885 1971-75 8,816 3,106 5,093 0,423

1976-80 0,771 -2,691 3,156 0,390 1976-80 0,771 -0,419 1,082 0,112

1981-84 -1,133 -2,120 1,256 -0,244 1981-84 -1,133 -0,469 0,082 -0,748

1985-89 2,803 1,389 1,481 -0,085 1985-89 2,803 1,134 2,017 -0,360

1990-95 -0,633 0,273 0,852 -1,740 1990-95 -0,633 1,557 0,259 -2,409

1996-00 5,296 3,549 2,009 -0,317 1996-00 5,296 2,135 3,171 -0,074

01-2005 3,008 2,412 1,133 -0,545 01-2005 3,008 1,993 2,016 -1,000

06-2008 5,997 2,778 1,653 1,456 06-2008 5,997 1,008 3,465 1,426

1971-2008 2,927 1,261 1,795 -0,147 0,050 2,927 1,315 2,071 -0,470

1971-89 2,956 0,443 2,236 0,261 1971-89 2,956 0,896 2,156 -0,112

1990-2008 2,898 2,085 1,356 -0,552 0,050 2,898 1,736 1,986 -0,827

Źródło: obliczenia własne.

Po trzecie, w całym okresie analizy mieliśmy do czynienia ze spadkiem

efektywnych nakładów pracy, chociaż w okresie gospodarki nakazowo-

rozdzielczej spadek ten był nieznaczny, zaś dla okresu gospodarki transformo-

wanej – 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 1970-

1989 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 efektyw-

nych. Świadczy to o dużej zmienności uwarunkowań wzrostu zarówno krótko-,

jak i długookresowego oraz o istniejącej współzależności pomiędzy popytowy-

mi i podażowymi mechanizmami wzrostu.

Po piąte, zignorowanie stopnia wykorzystania mocy wytwórczych i utoż-

samianie klasycznej reszty Solowa z łączną produktywnością czynników pro-

dukcji prowadzi do błędnej oceny udziału TFP, pracy i kapitału we wzroście


gospodarczym, co potwierdzają odpowiednie szacunki w wariantach A i B ta-

blicy 1.

2. Determinanty łącznej produktywności czynników produkcji: pró-

ba kwantyfikacji Pośrednie czynniki produkcji, które wpływają na wielkość produkcji po-

przez 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. Zaintere-

sowany Czytelnik stosowny komentarz wraz z opisem niuansów metodologicz-

nych odnajdzie w pozycjach bibliograficznych cytowanych przy poszczegól-

nych zmiennych.

Lista regresorów równania długookresowej łącznej produktywności czyn-

ników produkcji (patrz wzór 1) objęła następujące czynniki (w nawiasach po-

dano 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, do-

świadczenia 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 makroeko-

nomicznej relacji płac [Welfe, Florczak, Sabanty, 2002].

2. Skumulowane krajowe nakłady na badania i rozwój (w skrócie B+R),

BIRKS (+), utworzone według formuły:

tttt BIRKBIRKSBIRKSBIRKS 11 (2)

gdzie BIRK oznacza krajowe nakłady na B+R w cenach stałych, wartość

startową 0BIRKS obliczono według metodologii opisanej w [Florczak, Sa-

banty, Welfe, 2001, s. 136-152], zaś współczynnik likwidacji ustalono a po-

ziomie 05,0 .

3. Skumulowana liczba patentów, PATZSI [Florczak, 2006b] jako dopełnienie

bądź alternatywa wobec miary BIRKS. Wartość PATZS uzyskano w sposób

analogiczny do zmiennej BIRKS:

tttt PATZPATZSPATZSPATZS 11 (3)

przy czym współczynnik likwidacji wyniósł 1,0 .

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:

tttt PATZPATZSPATZSPATZS 11 (4)


Wartość współczynnika likwidacji wynosi 05,0 , zaś zmienna BIRM

oznacza nakłady na B+R zagranicy absorbowane w kraju. Powstaje ona wa-

żona suma nakładów poniesionych w krajach, z których jest importowana

myśl techniczna:

i

ittitt BIRMMMBIRM )/( (5)

gdzie i oznacza wyróżniony kraj, itM - import Polski z i-tego kraju, tM -

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 łącz-

nej 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 konkurencyjno-

ści gospodarki polskiej, np. [Miller, Upadhyay, 2000].

7. Udział bezpośrednich inwestycji zagranicznych w PKB, BIZXP (+), aprok-

symujący 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. [En-

gelbrecht, 1997, 2002].

9. Interakcja zmiennej odległości technologicznej, XPLUSA, ze zmienną zero-

jedynkową 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 nakazowo-

rozdzielczym gospodarka polska nie była w pełni otwarta, a stąd efekt kon-

wergencji mógł w niej nie zachodzić. Jednakże wraz z początkiem transfor-

macji nastąpiło pełne otwarcie gospodarki na konkurencję i światową wy-

mianę handlową, co mogło przyczynić się do uwolnienia efektu konwergen-

cji.

10. Społeczne koszty przestępczości per capita [Florczak, 2009b], VCRIME (-),

jako aproksymanta oddziaływania kapitału społecznego na efektywność go-

spodarczą.


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 nierów-

nomiernością rozkładu płac, np. [Kumor, 2008].

13. Kwadrat współczynnika nierówności ekonomicznych, sqGINI (-), w celu

weryfikacji hipotezy o zmiennym wpływie nierówności na wzrost gospodar-

czy. Pozytywna weryfikacja tej hipotezy wymaga jednocześnie otrzymania

dodatniego znaku parametru przy zmiennej GINI oraz ujemnego przy kwa-

dracie tej zmiennej, przy statystycznej istotności obydwu zmiennych [Ku-

mor, 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 gospodar-

czą, np. [Florczak, 2008a].

16. Udział osób zmieniających miejsce zamieszkania w liczbie osób ogółem,

RMS (+), jako miara mobilności przestrzennej siły roboczej, np. [Roszkow-

ska, 2009].

17. Skala interwencjonizmu państwowego, aproksymowana udziałem dochodów

budżetu państwa w PKB, BYPXP (?), np. [Temple, 1998, Borensztein, Gre-

gorio, Lee, 1998, Barro, 2001].

18. Ze względu na fakt, iż dane dotyczące nakładów na B+R, zarówno krajo-

wych jak i zagranicznych, dostępne były dopiero od roku 1973, próba esty-

macyjna dla równania (6) objęła lata 1973-2008. Ponadto, oprócz wymie-

nionych wcześniej zmiennych objaśniających, specyfikację uzupełniono o

zmienną zero-jedynkową neutralizującą wpływ występowania „wąskich gar-

deł” 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

10 lnln

ititiit XTFPE (6)

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 (wykształ-

cenie + doświadczenie zawodowe + kondycja zdrowotna pracujących), jako

miary najbardziej adekwatnej. Jednakże ze względu na zjawisko współliniowo-

ści liczne regresory tego równania okazały się statystycznie nieistotne, zaś

oszacowania parametrów strukturalnych posiadały znaki sprzeczne z ustalenia-


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 łącz-

nej produktywności czynników produkcji przy zastosowaniu regresji krokowej;

zmienna objaśniana lnTFPE

Zmienne obja-

śniające

Oszacowania parametrów strukturalnych

Wariant [1];

BIRKS i BIRMS

jednocześnie

Wariant [2];

z wyłącze-

niem BIRMS

Wariant [3]; z

wyłączeniem

BIRKS

Wariant [4]; jednakowe

elastyczności zmiennej

objaśnianej względem

BIRKS i BIRMS

Wyraz wolny -7,9940

(7,45)

-8,2134

(7,27)

-7,8561

(7,60)

-8,0674

(7,78)

lnHLEXP 1,1805

(2,45)

1,8176

(4,69)

1,0216

(2,59)

1,2918

(3,46)

lnBIRKS 0,0414

(0,59)

0,1634

(4,15)

0,0674

(4,91)

lnBIRMS 0,0815

(2,03)

0,1015

(4,87)

0,0674

(4,91)

lnXPLUSA*U -0,0381

(4,86)

-0,0310

(4,17)

-0,0391

(5,20)

-0,0371

(5,09)

lnROZ -0,1231

(4,96)

-0,1380

(5,49)

-0,1174

(5,21)

-0,1266

(5,58)

lnEXPP 0,1237

(5,92)

0,1149

(5,31)

0,1241

(6,02)

0,1229

(6,01)

lnGINI 0,1102

(1,87)

0,1897

(4,06)

0,0844

(2,17)

0,1265

(3,25)

lnDEP 0,9589

(3,41)

0,8827

(2,99)

0,9908

(3,64)

0,9401

(3,46)

lnBYPXP -0,0570

(1,99)

-0,0763

(2,66)

-0,0500

(1,94)

-0,0614

(2,37)

U8083 -0,0622

(6,15)

-0,0612

(5,72)

-0,0620

(6,21)

-0,0623

(6,26)

2R 0,9912 0,9901 0,9914 0,9915

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 Jarque-

Bera, White’a, RESET oraz F podano krytyczne poziomy istotności (p-value).

Źródło: obliczenia własne

We wszystkich wariantach tablicy 2 zbiór zmiennych objaśniających rów-

nania TFPE jest taki sam, z wyjątkiem krajowych, BIRKS, oraz importowanych,

BIRMS, nakładów na B+R. W wariancie [1] są one wprowadzone jednocześnie


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 nałożo-

no 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 diagno-

stycznych potwierdzają jego pełną akceptowalność: składnik losowy jest sta-

cjonarny 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 od-

działywania 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 społeczno-

ekonomiczne 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 wyko-

rzystano 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 występowa-

nia 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 ekonomicz-

nych 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 ob-

jaśnienia łącznej efektywnej produktywności czynników produkcji – miarą ak-

tywności sektora B+R. Wprowadzenie do równania TFPE alternatywnego

3 Rezultaty do wglądu na życzenie Czytelnika. 4 Rezultaty do wglądu na życzenie Czytelnika.


wskaźnika w postaci skumulowanej liczby patentów, PATZS, zakończyło się

niepowodzeniem.

Po trzecie, aktywne włączenie się Polski do światowej wymiany handlo-

wej, jej otwarcie na globalną konkurencję oraz inne zmiany systemowe i insty-

tucjonalne spowodowały, iż efekt konwergencji, CONV*U, uaktywnił się dopie-

ro w reżimie gospodarki rynkowej.

Po czwarte, efekty związane z napływem zagranicznych inwestycji bezpo-

średnich, BIZXP, zostały przejęte przez zmienne EXPP oraz LHEXP.

Po piąte, brak statystycznego wpływu mobilności ekonomicznej siły robo-

czej, RMS, na TFPE łączyć należy z niewielką w warunkach polskich skalą tego

zjawiska.

Po szóste, nieistotność oddziaływania inflacji na efektywność gospodaro-

wania 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 za-

wartych w wariancie [4] różnią się między sobą znacznie co do wartości bez-

względnej, ukazując zróżnicowaną intensywność oddziaływania regresorów.

Jednakże wpływ danego czynnika na wariancję TFPE wynika nie tylko z wiel-

kości 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 przedsta-

wiono kształtowanie się średniorocznych temp wzrostu efektywnej łącznej pro-

duktywności 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 śred-

nich dla okresu funkcjonowania systemu gospodarki nakazowo-rozdzielczej z

systemem gospodarki transformowanej/rynkowej. Dla poszczególnych podo-

kresów raportowanych w tablicy 3 odpowiednie wnioski są bowiem bardziej

zróżnicowane, a tym samym mniej spójne.

Po pierwsze, średnie tempo wzrostu szeroko zdefiniowanego kapitału wie-

dzy – 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 ekono-

micznym (odpowiednio 1,78% wobec 0,65%). Kapitał wiedzy jest zatem naj-

ważniejszą stymulantą efektywnej łącznej produktywności czynników produk-

cji. Wynika to zarówno z przystąpienia Polski wraz z początkiem lat 90-tych do

światowego rynku handlu (0,55% wobec –0,16% w reżimie gospodarki naka-

zowo-rozdzielczej), jak i z wyższej dynamiki kapitału ludzkiego w systemie

rynkowym (odpowiednio 0,85% w obecnym systemie oraz 0,33% we wcze-

śniejszym systemie społeczno-ekonomicznym). Jednakże o ile w minionym


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 nakazowo-

rozdzielczej).

Tablica 3. Dekompozycja efektów oddziaływanie zmiennych objaśniających na

wariancję efektywnej łącznej produktywności czynników produkcji (TFPE); śred-

nioroczne procentowe tempa wzrostu

Lata Czynniki oddziałujące na efektywną łączną produktywność czynników produkcji

TFPE LHEX

P BIRKS

BIRM

S

CONV

*U ROZ EXPP GINI

BYPX

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 pro-

wzrostowe wynikające z kapitału wiedzy są blisko dwukrotnie wyższe w obec-

nym 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 na-

leży jednak, że w kontekście rozważań prognostycznych nieuniknione zmiany


struktury demograficznej populacji Polski doprowadzą w nieodległej przyszło-

ści 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 bie-

żącym systemie gospodarczym, co było konsekwencją nieznacznego zmniej-

szania nierówności w latach gospodarki centralnie sterowanej oraz ich wyraź-

nego 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 tłuma-

czy pozytywny wpływ wzrostu nierówności na łączną efektywną produktyw-

ność 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 nowo-

zawartych 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 cen-

tralnie sterowanej średnioroczna kontrybucja omawianej zmiennej w TFPE wy-

niosła bowiem -0,3%, zaś w obecnym systemie społeczno-ekonomicznym: -

0,21%.

I wreszcie, ograniczenie roli redystrybucyjnej państwa okazało się czynni-

kiem stymulującym TFPE w całym okresie próby, chociaż w wyraźnie wyż-

szym stopniu w poprzednim reżimie ekonomicznym (0,17% wobec 0,03%).

3. Krótkookresowe czynniki wzrostu łącznej produktywności czyn-

ników produkcji Omówione w poprzednim punkcie związki mają charakter relacji długoo-

kresowej, 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


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 długookre-

sowego wpływu na TFPE zagranicznych i krajowych nakładów na B+R, krót-

ko-okresowe elastyczności TFPE względem tych dwóch czynników mogą być

różne, co uzasadnia ich wprowadzenie jako oddzielnych regresorów do krótko-

okresowego 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 długookreso-

wej, 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 meryto-

ryczna 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 re-

gresanta – 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 (wa-

riant [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 mie-

sięcy (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 krót-

kookresowej 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 jedno-

cześnie w krótkim i długim okresie. Należą do nich nie tylko uwarunkowania

ekonomiczne (EXPP, BYPXP), ale również społeczne (GINI, ROZ) i demogra-

ficzne (DEP).

Po czwarte, obecność niektórych zmiennych jedynie w relacji długookre-

sowej (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 zwięk-

szenia nakładów na kapitał ludzki oraz krajowe B+R są bowiem znikome lub


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 [1] bez restrykcji Wariant [2] z restrykcjami:

regresja krokowa

ECM -1,026276

(4,3584)

-1,120662

(5,1595)

lnHLEXP 0,038199

(0,0510)

lnBIRKS -0,126785

(0,8444)

lnBIRMS 0,259436

(2,6887)

0,171587

(3,7136)

lnXIPXP -0,037996

(0,6451)

lnXPLUSA*U -0,025374

(0,6818)

lnVCRIME -0,050968

(0,9438)

lnROZ -0,109085

(4,2797)

-0,100119

(4,4910)

lnEXPP 0,075529

(2,7495)

0,061742

(2,5930)

lnBIZXP -0,006533

(0,8611)

lnRMS 0,018667

(0,3738)

lnGINI 0,113652

(2,3936)

0,079042

(1,9472)

lnDEP 0,837316

(1,3214)

1,158946

(2,6812)

lnPX -0,015508

(1,6284)

-0,017050

(2,7196)

lnBYPXP -0,083039

(2,4587)

-0,063455

(2,3304)

U8083 -0,061387

(6,2572)

-0,060737

(6,4103) 2R 0,683940 0,698127

D-W 1,809058 1,617360

Jarque-Bera 0,9250 0,5648

White 0,4418 0,3117

RESET 0,3223 0,2146

Harvey-Collier 0,6771 0,8204

Test F - 0,6068

ADF I(0) I(0)

Źródło: obliczenia własne


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 społeczno-

ekonomiczne 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 deter-

minują 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 obja-

śniających 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 wska-

zanie długo oraz krótko-okresowych uwarunkowań wzrostu gospodarczego.

Z analizy wynika, iż spektrum czynników oddziałujących na łączną pro-

duktywność czynników produkcji jest znacznie szersze niż przyjmowano w

dotychczasowych badaniach empirycznych nad łączną produktywnością czyn-

ników produkcji w Polsce. Obok kapitału wiedzy wpływają na nią bowiem

również uwarunkowania społeczne, demograficzne i instytucjonalne oraz kapi-

tał 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 Re-

view, 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 Publish-

ing.


4. Borensztein E., Gregorio J., Lee J. (1998), How does foreign direct invest-

ment 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 spill-

overs 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 ekonomicz-

nych 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, „Go-

spodarka 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 makroekon-

micznych 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 wie-

dzy”, Folia Oeconomica Nr 229.

16. Florczak W. (2011), Produktywność czynników wzrostu PKB, „Wiadomo-

ści 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 gospodar-

czego” 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 gospo-

darki 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 go-

spodarczy, „Gospodarka Narodowa” nr 7-8.


22. Miller S.M., Upadhyay M.P. (2000), The effects of openness, trade orienta-

tion, and human capital on total factor productivity, „Journal of Develop-

ment Economics”, vol. 63.

23. Oguchi N. (red.) (2004), Total Factor Productivity Growth, Asian Produc-

tivity Organization, Tokyo.

24. Roszkowska S. (2009), Ekonomiczne uwarunkowania migracji międzywo-

jewódzkich 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, „Jour-

nal of Applied Econometrics”, vol. 13.

28. Welfe A., Karp P., Kębłowski P. (2006), Mechanizmy makroekonomiczne

w gospodarce polskiej. Analiza ekonometryczna, Wydawnictwo Uniwersy-

tetu 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 Wydawnic-

two 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 endogeni-

zacja, „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 wa-

hań popytowych – łącznej produktywności czynników produkcji, którą następnie uczy-

niono funkcją adekwatnych czynników podażowych, obejmujących uwarunkowania

ekonomiczne, społeczne, demograficzne i instytucjonalne. Z analizy wynika, iż spek-

trum 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 me-

chanizmami wzrostu gospodarczego w sposób równoprawny do czynników stricte eko-

nomicznych.


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 in-

cluding 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.

Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu ...

Documents

Transcript of Ekonometryczna analiza makro-uwarunkowań wzrostu ...