Prognozowanie kapitału ludzkiego w Polsce - PDF\nDownload "Prognozowanie kapitału ludzkiego w Polsce"\n1 INSTYTUT WIEDZY I INNOWACJI Ul. Wiązana 22L, Warszawa Prognozowanie kapitału ludzkiego w Polsce Ekspertyza wykonana na zlecenie Instytutu Badań Edukacyjnych, ul. Górczewska 8, Warszawa Autor: dr Krzysztof Piech Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego. Warszawa, 28 grudnia 2011 r.\n2 Spis treści Spis rysunków...4 Spis tabel Identyfikacja i ocena modeli prognozowania kapitału ludzkiego Teorie wzrostu gospodarczego Model klasyczny Modele keynesowskie Modele neoklasyczne Wnioski z modelu neoklasycznego Model Mankiwa-Romera-Weila Modele realnego cyklu koniunkturalnego Modele wzrostu endogenicznego Model Paula Romera Rola państwa, problemy pomiaru wiedzy i mankamenty modelu endogenicznego Rachunkowość wzrostu i techniki modelowania Rodzaje modeli Podsumowanie Koncepcja i pomiary wiedzy oraz kapitału ludzkiego Wiedza i jej charakterystyki Koncepcja kapitału ludzkiego Pomiary kapitału ludzkiego Europejski Wskaźnik Kapitału Ludzkiego Metodologie pomiaru kapitału ludzkiego Podejście oparte na kosztach kształcenia Podejście oparte na dochodach Podejście zintegrowane Szacowanie kapitału ludzkiego w Polsce Diagnoza społeczna Raport o kapitale intelektualnym Polski Projekt Strategii Rozwoju Kapitału Ludzkiego Przegląd badań międzynarodowych nt. kapitału ludzkiego w Polsce Kapitał ludzki a rozwój i wzrost gospodarczy Przykłady modeli Główne modele makroekonomiczne stosowane w Europie Model QUEST III Komisji Europejskiej Rumuński model wzrostu oparty na kapitale ludzkim Model wzrostu dla Niemiec i Austrii Strona 2 z 94\n3 2 Rekomendacje dotyczące modelu Rekomendacje dotyczące klasy modelu Rekomendacje dotyczące horyzontu prognozy Rekomendacje dotyczące zakresu modelu Rekomendacje dotyczące struktury modelu Rekomendacje dotyczące interfejsu użytkownika Podsumowanie Bibliografia Strona 3 z 94\n4 SPIS RYSUNKÓW Rysunek 1. Dynamika modeli makroekonomicznych Rysunek 2. Od danych do mądrości: przetwarzanie wiedzy Rysunek 3. Spirala wiedzy Nonaki Rysunek 4. Edukacja szkolna a przeciętne zarobki Rysunek 5. Koncepcja luki edukacyjnej Rysunek 6. Europejski indeks kapitału ludzkiego Rysunek 7. Przeciętny poziom kapitału ludzkiego członków gospodarstw domowych według wieku Rysunek 8. Diagram ścieżkowy modelu kapitału ludzkiego studentów Rysunek 9. Diagram ścieżkowy modelu kapitału ludzkiego dorosłych Rysunek 10. Diagram ścieżkowy modelu kapitału ludzkiego seniorów Rysunek 11. Stopa wzrostu realnego PKB na osobę w latach a początkowy kapitał ludzki Rysunek 12. Wpływ poprawy jakości kapitału ludzkiego na wzrost wydajności pracy, Rysunek 13. Wpływ wydatków edukacyjnych na PKB według optymistycznego scenariusza inwestycji w kapitał ludzki (odchylenie procentowe od scenariusza bazowego) Rysunek 14. Kapitał ludzki i lata kształcenia w Austrii i w Niemczech, Rysunek 15. Kapitał ludzki i siła robocza w Austrii i w Niemczech, Strona 4 z 94\n5 SPIS TABEL Tabela 1. Wskaźniki kapitału ludzkiego w raporcie Kapitał intelektualny Polski Tabela 2. Wskaźniki kapitału ludzkiego odnoszące się do edukacji Tabela 3. Wskaźniki zasobów kapitału ludzkiego na osobę oparte na dochodach i na kosztach (z 1995 r. wyrażone w dolarach z 2000 r.) Tabela 4. Różne przybliżenia kapitału ludzkiego i szacunku dla Polski (jako odsetka USA) Tabela 5. Siła robocza i kapitał ludzki w Austrii i w Niemczech, Strona 5 z 94\n6 1 IDENTYFIKACJA I OCENA MODELI PROGNOZOWANIA KAPITAŁU LUDZKIEGO Cel rozdziału: identyfikacja i ocena stosowanych w Polsce i na świecie modeli (nie mniej niż trzy) prognozowania kapitału ludzkiego (uwzględniając aspekty prognozowania popytu i podaży kwalifikacji i kompetencji), w tym model wykorzystywany przez Komisję Europejską. Ocena zidentyfikowanych modeli powinna być dokonana z perspektywy użyteczności modeli dla prognozowania kapitału ludzkiego oraz rekomendacji zawartych w kolejnym rozdziale. 1.1 Teorie wzrostu gospodarczego Narzędziem do osiągnięcia rozwoju gospodarczego jest wzrost gospodarczy. W ramach teorii wzrostu gospodarczego można współcześnie wymienić następujące główne z nich:» keynesowską,» neoklasyczną,» realnego cyklu koniunkturalnego,» nową (endogeniczną). Poniżej zostaną one omówione i tam, gdzie jest to odpowiednie, zwrócona zostanie uwaga na kwestie kapitału ludzkiego Model klasyczny Pominę szerszy opis teorii klasycznych na rzecz ich zasygnalizowania, ze względu na ich historyczność. Modele klasyczne wzrostu gospodarczego opierały się na trzech czynnikach wytwórczych, zgodnie z następującą formułą: ( ) gdzie: N ziemia (czy ogólniej zasoby naturalne), L praca, Strona 6 z 94\n7 K kapitał. Był to model koncentrujący się na stronie podażowej. Wzrost gospodarczy zależał od produktywności oraz od wzrostu ww. nakładów czynników wytwórczych. Innymi słowy, wzrost produktu był wynikiem wzrostu liczby ludności (ale nie jakości wykształcenia czy ogólniej kapitału ludzkiego), inwestycji (jedynie w kapitał fizyczny, nie w kapitał ludzki) i powierzchni, a także ogólnej produktywności: ( ) gdzie: g Y wzrost produktu, g L wzrost liczby ludności g K wzrost inwestycji g T wzrost zasobów ziemi, g f wzrost ogólnej produktywności. Wzrost liczby ludności był kwestią czasu i był endogeniczny: zależał od zasobów żywności, w którą można było zaopatrzyć siłę roboczą. Inwestycje były również endogeniczne determinowane przez stopę oszczędności. Wzrost ziemi zależał od zdobycia nowych terenów (np. w ramach kolonizacji) lub technicznego poprawienia żyzności posiadanych ziem. Postęp technologiczny mógł też przyspieszyć ogólny wzrost. Koronnym argumentem Smitha było, że podział pracy (specjalizacja), a także postęp w maszynach i handlu międzynarodowym przyczyniają się do wzrostu. Ponadto zakładano, że przyrost siły roboczej jest proporcjonalny do akumulacji kapitału. Stąd wzrost gospodarczy w modelu klasycznym zależał głównie od stopy akumulacji kapitału fizycznego. Ta zaś wyznaczana była przez stopę zysków z inwestycji. Jednakże nie mogły one rosnąć w nieskończoność, ze względu na prawo malejących przychodów D. Ricardo (Cypher i Dietz, 2005, s. 118). David Ricardo nieco zmodyfikował powyższe poglądy. Zauważył, że podaż ziemi nie może wzrastać w nieskończoność (jest ograniczona). A zatem czynnik ziemia stał się zmienną zależną od jakości, ale stałą pod względem jej podaży. Oznacza to, że na jakość tego czynnika może wpływać postęp technologiczny. Klasyczny model wzrostu pomija zatem ziemię i jest dwuczynnikową funkcją produkcji prezentującą się następująco: Y = F (L, K). Funkcja ta została później wykorzystana przez Solowa. Strona 7 z 94\n8 1.1.2 Modele keynesowskie Dwa główne modele teorii keynesowskiej to model IS-LM oraz model Mundella-Fleminga. Podręcznikowy zaś model keynesowski to model IS-LM-AD (w pełnej wersji). Model ten cechuje się dużą podatnością na fluktuacje, których źródła mogą pochodzić ze strony polityki makroekonomicznej, ale także mogą nimi być szoki podażowe (por. też Romer, 2000, s. 231). Model Keynesa powstał na podstawie doświadczeń historycznych Wielkiego Kryzysu, nic więc dziwnego, że był podatny na niestabilność, a uzyskiwane za jego pomocą prognozy charakteryzowały się dużą zmiennością. Przyczyniało się też do tego wbudowanie w model narzędzi mnożnikowych, które potęgowały dystorsje. Keynes sam nie zbudował modelu wzrostu gospodarczego. Zrobili to dopiero jego kontynuatorzy. Wyjaśnienie źródeł wzrostu gospodarczego zawdzięczamy teorii równowagi popytowej rozwiniętej przez Harroda i Domara. Sir Roy F. Harrod ( ) w 1939 r. i Evsey D. Domar ( ) w 1946 r. niezależnie od siebie zauważyli, że wzrost gospodarczy zależy od poziomu oszczędności (które są niezbędne dla późniejszych inwestycji) oraz produktywności kapitału (inwestycji). John M. Keynes (w swojej słynnej pracy z 1936 r.) również uwzględniał przedsiębiorców, aczkolwiek w znacznie mniejszym stopniu (vide Schumpeter). Zgodnie z tym modelem funkcjonują trzy koncepcje wzrostu:» wzrost gwarantowany jest to stopa wzrostu produkcji, przy której firmy ani nie zwiększają, ani nie zmniejszają inwestycji, gdyż są przekonane, co do możliwości zaspokojenia przyszłego popytu konsumpcyjnego;» naturalna stopa wzrostu taka stopa, przy której wzrasta zasób siły roboczej (wpływ na to ma kontrola urodzin, kultura i in.), co zwiększa zagregowany produkt;» rzeczywisty wzrost, czyli taki wzrost, jaki występuje naprawdę. Jest jeszcze wzrost zrównoważony (balanced growth), czyli taki, w którym stopa wzrostu gospodarczego współgra z długookresowym pełnym zatrudnieniem, co ma miejsce, gdy zmiany w zdolnościach produkcyjnych równają się zmianom w popycie wywołanym inwestycjami. Inwestycje jak wynika z modelu nie tylko podnoszą zdolności produkcyjne, ale również tworzą popyt na produkty. W modelu Harroda-Domara inwestycje determinują zagregowany popyt, który jest połączony z produktem (zagregowana podaż) poprzez mnożnik. Inwestycje zwiększają możliwości produkcyjne gospodarki, a to zmienia równowagę rynkową. Dla stałego wzrostu zagregowany popyt musi rosnąć w takim samym tempie jak możliwości produkcyjne gospodarki. Ścieżka rozwoju gospodarczego jest Strona 8 z 94\n9 niestabilna, jeśli stopa realnego wzrostu nie jest równa stosunkowi krańcowej skłonności do oszczędności oraz współczynnikowi kapitał-produkt. Model Harroda-Domara został zbudowany do analizy cykli koniunkturalnych, jednakże został później dostosowany do wyjaśniania zjawisk wzrostu gospodarczego. Zgodnie z nim, wzrost gospodarczy zależy od ilości pracy i kapitału. Kraje najbiedniejsze, mając duże zasoby pracy, nie rozwijają się szybko ze względu na niedostateczne zasoby kapitału. Inwestycje prowadzą do akumulacji kapitału, która tworzy produkt i dochody. Te ostatnie natomiast powodują wzrost oszczędności. Dla osiągnięcia wzrostu gospodarczego niezbędne są zatem inwestycje, zarówno w postaci kapitału trwałego, jak i (co zostało szczególnie wyeksponowane w późniejszych latach) ludzkiego. Rolą rządu jest natomiast wspieranie procesów oszczędzania i postępu technologicznego, dzięki czemu firmy mogą więcej produkować przy mniejszym, potrzebnym do tego kapitale, co wyrażane jest przez ważny dla tego modelu współczynnik kapitał-produkt (pokazujący ilość kapitału potrzebną do uzyskania danego produktu). Zatem recepta na wzrost gospodarczy płynąca z modelu Harroda- Domara jest prosta: zwiększyć inwestycje. Te zaś zależą od stopy akumulacji kapitału (oszczędności), nawet za cenę przymusowych oszczędności czy zadłużenia zagranicznego. Wiara w kluczową rolę inwestycji była szczególnie widoczna w krajach o gospodarkach centralnie planowanych, gdzie państwo występowało w roli głównego inwestora. Z praktycznym zastosowaniem tego modelu pojawiły się problemy, np.:» trudno jest zwiększać oszczędności w krajach słabo rozwiniętych,» pożyczanie kapitału za granicą jak się to okazało w latach 80., niestety również dla Polski nie jest dobrym rozwiązaniem niedostatku kapitału w kraju, ze względu na problemy ze spłatą zadłużenia. Teorię tę uzupełnił węgierski ekonomista Nicolas Kaldor (w latach 1955 i 1957) poprzez propozycję, że oszczędności są zmienne i mogą skokowo osiągnąć wartość niezbędną dla przywrócenia wzrostu na bezpieczną ścieżkę wzrostu. Joan Robinson (1962 r.) zaproponowała, by decyzje inwestycyjne były funkcją oczekiwanego zysku. Te późniejsze prace nie sprawiły jednak, że modele keynesowskie zostały pozbawione mankamentów. Z innych ich wad wymienić można trudności oparcia ich na podstawach mikroekonomicznych (choć z drugiej strony dzięki temu łatwiej jest im ująć całą gospodarkę). Wada ta jednak ma konsekwencje w postaci braku możliwości analizy dobrobytu, a także braku ekwiwalencji ricardiańskiej. Strona 9 z 94\n10 Ponadto oparcie się na agregatach może nie pozwolić na wychwycenie zmian w gospodarce spowodowanych np. zmianami polityki vide krytyka Lucasa (Romer, 2000, ss ) Modele neoklasyczne Model klasyczny ulegał przemianom i w ich efekcie wyłonił się model neoklasyczny. Długookresowy wzrost był po raz pierwszy wprowadzony do tradycyjnych makromodeli neoklasycznych przez Solowa (w 1956 r.) i Swana (również w 1956 r.). Robert M. Solow i Trevor Swan oraz później (w 1961 r.) E. Meade stwierdzili, że współczynnik kapitał-produkt z modelu Harroda-Domara nie powinien być traktowany jako egzogeniczny. Zaproponowali model wzrostu, w którym był on zmienną, umożliwiającą prowadzenie systemu na ścieżkę stałego wzrostu. Model Solowa-Swana (częściej zwany modelem Solowa) znany jest też jako neoklasyczny model wzrostu. Model ten może być przedstawiony w formie następującej, zagregowanej funkcji produkcji: gdzie: ( ) K kapitał, L praca (siła robocza), A wiedza (lub wydajność pracy), pod warunkiem spełnienia pewnych warunków (stałe efekty skali, pozytywne i malejące przychody z prywatnych nakładów, spełnione warunki Inady por. Barro i Sala-i-Martin, 2004, s. 27). Jak wyjaśniono wcześniej, ziemia nie jest współcześnie uznawana za czynnik produkcji (nieco nie słusznie, patrząc na to, jak ważna jest np. ropa naftowa we wzroście niektórych krajów, np. arabskich czy Rosji), stąd nie występuje w modelu neoklasycznym. Najważniejszym równaniem modelu Solowa jest poniższe (Romer, 2000, s. 31): ( ) ( ( )) ( ) ( ) gdzie: k stopa zmian k, czyli ponieważ k jest funkcją K, L i A, to:, gdzie: k zasób kapitału na jednostkę efektywnej pracy, K nieskorygowany zasób kapitału, s stopa oszczędności, natomiast ( ) faktyczne inwestycje na jednostkę efektywnej pracy, f(k) produkt na jednostkę efektywnej pracy, Strona 10 z 94\n11 ( ) inwestycje restytucyjne (wielkość inwestycji potrzebna do utrzymania k na tym samym poziomie), n stopa wzrostu siły roboczej, g stopa postępu technicznego zasilającego pracę, δ stopa deprecjacji kapitału. t czas. Z równania tego wynika (co łatwiej jest zaobserwować w postaci graficznej; np. Romer, 2000, s. 32), że k dąży do osiągnięcia stanu, w którym wielkość inwestycji faktycznych i restytucyjnych jest sobie równa. Oznacza to, że niezależnie od stanu początkowego, model wykazuje tendencję do równowagi. Jednym z częstych sposobów opisu gospodarki w modelu neoklasycznym jest funkcja Cobba- Douglasa: gdzie:, to poziom technologii, α stała, przy czym ; lub w formie intensywnej:. Uogólnieniem funkcji Cobba-Douglasa jest funkcja CES (constant elasticity of substitution) (funkcja CES zbliża się do postaci Cobba-Douglasa, gdy ), która zakłada stałość wymiany (substytucji) między pracą a kapitałem (por. Barro i Sala-i-Martin, 2004, s. 68): ( ) ( ) ( ) [( ) ], gdzie: 0 < a < 1, 0 < b < 1 i Jest to często stosowana funkcja w modelach wzrostu Wnioski z modelu neoklasycznego Model neoklasyczny zajmował się nie tyle wzrostem ekstensywnym, co intensyfikacją wykorzystania czynników produkcji i jej efektami. Model wzrostu Solowa pozwolił na wydzielenie czynników wzrostu gospodarczego w postaci pracy, kapitału i postępu technicznego. Z założenia intensyfikacji wyko- Strona 11 z 94\n12 rzystania zasobów wynikają zmniejszające się zyski z przyrostu kapitału i pracy (prawo malejących przychodów). Z modelu wynikają następujące wnioski:» wzrost gospodarczy tworzony jest przez przyrost kapitału w stosunku do pracy,» ubogie kraje z mniejszą ilością kapitału na osobę będą się rozwijały szybciej, ponieważ każda inwestycja będzie dawała wyższe zyski niż w krajach bogatszych,» z powodu zmniejszających się korzyści skali (wspomnianych wyżej) możliwe jest osiągnięcie takiego punktu, że żaden przyrost kapitału nie będzie tworzył wzrostu gospodarczego jest to stan zrównoważony (ustalony) lub też stan wzrostu równomiernego (steady state). Wzrost zrównoważony występuje gdy: następuje równomierny, jednakowy przyrost produktu, kapitału i siły roboczej, stosunek kapitału do wielkości produkcji jest równy stosunkowi stopy oszczędności do stopy przyrostu siły roboczej.» Zrównoważony wzrost to taki, kiedy zdestabilizowana gospodarka powraca do równowagi (czyli ścieżki wzrostu zrównoważonego) Produktywność jest jednym z najważniejszych czynników prowadzących do wzrostu gospodarczego, wzrostu płac, dobrobytu społecznego. Jednym ze składników produktywności jest technologia. O ile praca i kapitał były wystarczająco dobrze opisane przez modele neoklasyczne, to technologie nie uzyskały takiego wyjaśnienia. Aby dalej się rozwijać, kraje mogą zastosować nowe technologie, które umożliwią intensywniejsze wykorzystanie istniejących zasobów. Jednym z najważniejszych wyników obliczeń bazujących na tym modelu było to, że zgodnie z wynikami badań Solowa, reszta wynosiła aż 87,5% wzrostu produktu w latach w USA. Ponad 4/5 wzrostu produktu USA na pracownika zawdzięczano postępowi technicznemu. Oznaczało to m.in. że większość mocy wyjaśniającej modelu wzrostu Solowa-Swana jest poza nim, czyli poza akumulacją kapitału i pracy. Model ten zakładał, że postęp technologiczny jest dany; nie jest wynikiem jakichkolwiek działań czy innych zjawisk jest egzogeniczny. Jak to niektórzy opisują, był jak manna z nieba (autor woli porównanie: nowe technologie pochodziły od kosmitów). Inni jednakże ekonomiści argumentowali, że we wczesnych pracach były błędy pomiaru i udział ten był mniejszy. W modelu wzrostu Solowa-Swana stan gospodarki determinowany jest przez kilka egzogenicznych parametrów: stopę oszczędności, stopę wzrostu liczby ludności, stopę deprecjacji, stopę zmian technologicznych i są one stałe. Zakłada się, że produkcja, kapitał, konsumpcja i praca rosną w Strona 12 z 94\n13 tym samym, naturalnym tempie. Jeśli liczba ludności spada, to czynniki te w przeliczeniu na osobę nie rosną i są stałe. Kraj z dużym wzrostem ludności będzie miał niski poziom dochodu na osobę. Wzrost produktu (prowadzący do wzrostu gospodarczego) jest wynikiem wzrostu nakładu kapitału (inwestycje) dokonywanego przez oszczędności S oraz wzrostu nakładu pracy (wzrost zatrudnienia), przy czym przyrosty pracy i kapitału są substytutami (ziemia jest czynnikiem stałym, a więc można ją było wyeliminować z modelu neoklasycznego). Jednakże, wyższe oszczędności prowadzą do zwiększenia wzrostu jedynie czasowo, dopóki gospodarka nie osiągnie nowego stanu wzrostu zrównoważonego (steady state). Tylko zmiany technologiczne trwale zwiększają wzrost przypadający na osobę. Wzrost w modelach neoklasycznych nieodłącznie związany był z czynnikami demograficznymi, takimi jak stopa wzrostu ludności, struktura siły roboczej, wzrost produktywności traktowanymi egzogenicznie. Dla osiągnięcia wzrostu gospodarczego trzeba więc zwiększyć liczbę ludności lub efektywność siły roboczej, a więc tradycyjna polityka gospodarcza nie miała wpływu na długofalowy wzrost. Ponadto, model ten ma jeszcze inne, mające poważne konsekwencje uproszczenia. Nie uwzględnia w nim rządu (choć może on wpływać np. na stopę oszczędności poprzez np. podatki, wielkość długu), handlu zagranicznego, innowacji, efektów spillover, uczenia się itp. Model neoklasyczny zakładał zachodzenie zjawisk konwergencji. Wystarczyło zapewnić odpowiednią stopę inwestycji i kraje biedniejsze zaczęłyby doganiać te bogatsze. Tymczasem doświadczenia wielu krajów afrykańskich i południowoazjatyckich (a także niektórych krajów socjalistycznych, jak Polska w epoce Gierka) pokazywały, że mimo zaciągania pożyczek zagranicznych na cele inwestycyjne, kraje biedniejsze nie doganiały bogatszych. Badania empiryczne pokazywały, że ponad 50% wzrostu gospodarczego nie było zasługą zmian kapitału czy pracy, a zatem model neoklasyczny nie wyjaśniał sporej części rzeczywistości (por. reszta Solowa). Od czasu stworzenia modelu Solowa w latach 50. powstało wiele jego wersji. Rozszerzenie modelu Solowa-Swana do dwóch sektorów dokonane zostało przez Hirofumi ego Uzawę (1961 i 1963 r.), Jamesa E. Meade a (1961 r.) i Mordecai a Kurza (1963 r.). Rozwijane one były w latach 60., zyskując popularność, lecz zainteresowanie nimi skończyło się w latach 70., kiedy ekonomiści zaczęli bardziej się interesować inflacją, zatrudnieniem, szokami naftowymi i kształtem polityki makroekonomicznej, która powinna się tymi zagadnieniami zajmować (Turnovsky 2003). Strona 13 z 94\n14 Model Mankiwa-Romera-Weila Jedną z kolejnych prób reanimacji modelu Solowa był model Mankiwa-Romera-Weila (1992) (ale nie Paula Romera twórcy nowej teorii, a tylko nie spokrewnionego z nim Davida Romera). Powstał on jako odpowiedź na krytykę modelu Solowa przeprowadzoną przez Paula Romera oraz Roberta Lucasa (patrz model endogeniczny). W ww. modelu dodano do modelu Solowa czynniki, które zostały uznane przez Paula Romera za ważne, tj. kapitał ludzki (wraz z jego wyjaśnieniem). Nie zmieniono podstawowej wady modelu, to jest egzogeniczności postępu technologicznego. Uwzględniając funkcję Cobba-Douglasa, model przyjmuje następującą postać: gdzie: ( ), elastyczność produkcji względem kapitału rzeczowego,, elastyczność produkcji względem kapitału ludzkiego, przy czym i + < 1, K zasób kapitału rzeczowego, H zasób kapitału ludzkiego, A zasób wiedzy technologicznej, L liczba pracowników (podaż siły roboczej i jej produktywność). Model ten nie spełnił jednak oczekiwań ekonomistów. Problemy modelu neoklasycznego okazały się być większe; nie były możliwe do wyeliminowania jedynie za pomocą dodania kapitału ludzkiego i jego endogenizacji (postęp techniczny pozostał stały i egzogeniczny; Romer, 2000, s. 152). Stąd w latach 80. spora część środowiska zajęła się rozwijaniem tzw. nowych modeli wzrostu takich, w których postęp techniczny jest endogeniczny, czyli znajduje swoje wyjaśnienie w modelu, a nie poza nim Modele realnego cyklu koniunkturalnego W latach 80. XX. w. wyłoniła się tzw. szkoła realnego cyklu koniunkturalnego (real business cycle RBC). Starała się ona wyjaśnić czynniki zewnętrzne prowadzące do fluktuacji wzrostu gospodarczego, np. efekty szoków podażowych (szczególnie ważnych dla gospodarek w latach 70. XX w.). W modelach tych wielkość produkcji opisana jest przez funkcję produkcji Cobba-Douglasa o stałych efektach skali. Czynnikami produkcji są nakłady kapitału, pracy i technologii. Teoria ta bardziej koncentruje się na czynnikach realnych niż pieniężnych. Podstawowym czynnikiem wpływającym na dynamikę gospodarki są szoki technologiczne, a cykl koniunkturalny ma charakter stochastyczny. Stąd stosowane Strona 14 z 94\n15 są tzw. stylizowane fakty do opisu cyklu koniunkturalnego, często zaś wykorzystywane są badania korelacyjne (m.in. dla identyfikacji procykliczności zmiennych). Modele realnego cyklu koniunkturalnego są trudne do rozwiązania. W tym celu trzeba poczynić różne założenia upraszczające. Stąd modele te wykorzystują nie tylko estymację parametrów modelu, ale i kalibrację. 1 Dzięki temu uzyskany model może być bardziej prawdziwy, to znaczy bardziej odzwierciedlać prawidłowości opisane w teorii oraz w rzeczywistości, choć brak pełnej estymacji ekonometrycznej na ogół odbija się negatywnie na przydatności prognostycznej tych modeli. Mogą być one zatem dobrym odzwierciedleniem procesów zachodzących w gospodarce 2, aczkolwiek ich przydatność pod kątem uzyskiwanych prognoz jest ograniczona. Mimo że te modele próbują łączyć krótkoterminowe wahania produkcji z mechanizmami długookresowego wzrostu, to jest on wyznaczany przez neoklasyczny model wzrostu Solowa, a zatem nie są wskazane źródła podstępu technologicznego (Tokarski, 2005, s. 31). Romer (2000, ss ) wymienia następujące zastrzeżenia wobec modeli RBC (poniżej podano własną interpretację krytyki D. Romera):» wysoka wartość wstrząsów, które tłumaczone są zmianami technologicznymi, przy czym dowody empiryczne wskazują, że przełomowe innowacje nie wydarzają się tak często i nie powodują tak dużych zmian, jak to by wynikało z modelu; 3» fluktuacje zatrudnienia (podaży pracy) powodowane są zmianami bodźców do pracy (substytucją międzyokresową), podczas gdy badania mikroekonomiczne tego nie potwierdzają;» fluktuacje w modelu wywoływane są przez czynniki realne, a nie pieniężne 4 ; oznaczałoby to przykładowo, że poluźnianie polityki pieniężnej jest neutralne dla gospodarki (nie może wywołać hiperinflacji i wraz z nią recesji); Polega to na tym, że w przypadku, gdy model daje wyniki inne, niż wynikałoby to z danych rzeczywistych, zmienia się jego parametry tak, by wyniki modelu i rzeczywistości się pokrywały (bez ingerowania w strukturę modelu tj. poprawiania go). Parametry te dobiera się jednak nie tyle dowolnie, ale na podstawie wyników badań mikroekonomicznych. Dość duży od strony teoretycznej problem powstaje w sytuacji, kiedy brak jest wyników badań mikroekonomicznych dla danej, modelowanej gospodarki (np. kraju transformacji systemowej). Wtedy konieczne jest posiłkowanie się wynikami dla innych krajów, niekoniecznie zbliżonych strukturą, poziomem rozwoju i zachodzącymi procesami do gospodarki modelowanego kraju. Powoduje to duże problemy o charakterze praktycznym, obejmującym nie tylko kwestie samych prognoz, ale i oddziaływania wydatków publicznych (np. funduszy unijnych), które wykazuje dużą zmienność niekiedy zbyt dużą, by można było zaakceptować ich prawdziwość. Strona 15 z 94\n16 » dostosowanie wyników teoretycznych modelu do wartości empirycznych oparte jest na kalibracji, która ma swoje wady,» jest wiele możliwości powiązań zmiennych (nie tylko pod względem wartości parametrów, ale i postaci funkcyjnej), stąd nie jest wiadomo, czy przyjęte wartości są prawidłowa (bo inne rozwiązania również mogą dawać dobre dopasowanie modelu do danych rzeczywistych),» nawet jeśli model jest dobrze dopasowany do wartości empirycznych nie wiadomo, czy dobrze to świadczy o modelu, bo duże uproszczenie rzeczywistości stosowane w modelach RBC może sprawiać, że nie są modelowane prawdziwe procesy zachodzące w gospodarce. Cechy te sprawiają, że należy zwrócić dużą uwagę na założenia przyjmowane w modelu. Jeśli znajdują one potwierdzenie w danych empirycznych, to modele te należy stosować nawet wtedy, gdy uzyskiwane za ich pomocą wartości teoretyczne odbiegają od rzeczywistych. Natomiast, gdy założenia nie zyskują potwierdzenia, to kwestia zgodności modelu z danymi empirycznymi nie ma szczególnego znaczenia (Romer, 2000, s. 215) Modele wzrostu endogenicznego Nowa teoria wzrostu wywodzi się z rozczarowania neoklasycznym modelem wzrostu. Jednym z wniosków płynących z tamtego modelu było to, że biedne kraje powinny doganiać bogate (konwergencja). Jednakże procesy takie nie były obserwowane, a wręcz w wielu przypadkach przepaść pomiędzy nimi się pogłębiała. Doprowadziło to do rozłamu w ekonomii na teorię wzrostu i ekonomię rozwoju. Po zakończeniu budowy modelu neoklasycznego (przez Cassa i Koompansa w 1965 r.), w obliczu niezaprzeczalnych faktów empirycznych, ekonomiści stracili zainteresowanie tą problematyką. W tym czasie wymienić można próby wprowadzenia technologii do modelu Solowa-Swana zakładające, że stopa zmian technologicznych była egzogeniczna i model mógł tworzyć długofalowy wzrost. Uzawa (1965) i Shell (1967) próbowali zendogenizować stopę zmian technologicznych na poziomie makroekonomicznym, bez podstaw mikroekonomicznych i nie stworzyli teorii wyjaśniającej postęp technologiczny. Ważna była praca Arrowa (1962), który jest autorem ważnej w ekonomii koncepcji uczenia 4 5 Może to powodować nawet takie konsekwencje dla konstrukcji modelu, że może nie zawierać w ogóle sektora pieniężnego (banków, w tym banku centralnego z jego stopami procentowymi itd.). Inną, przykładową konsekwencją modeli RBC jest to, że według nich polityka pieniężna FED w latach nie miałaby wpływu na boom w gospodarce amerykańskiej w kolejnych latach, a później na wystąpienie kryzysu sub-prime, co w świetle znanych już faktów i opinii większości ekonomistów jest błędem. Strona 16 z 94\n17 się przez praktykę, przez doświadczenie (learning-by-doing). Arrow nie używał wiedzy jako oddzielnej zmiennej, ale używał mierzalnych (w przeciwieństwie do wiedzy) skumulowanych inwestycji brutto i pozytywnie związanych ze zdobywaniem wiedzy. Zainteresowanie modelami wzrostu odżyło w wyniku kryzysów lat 70. i przez kilkanaście następnych lat ekonomiści zajmowali się modelami realnego cyklu koniunkturalnego z mieszanymi rezultatami (por. wyżej) Model Paula Romera Od lat 90. XX w., wraz z pracą Paula Romera (Romer, 1990) ponownie zaczęto się interesować teorią wzrostu gospodarczego. Jego praca z 1986 roku (Romer, 1986) nie przyniosła przełomu; nie została zrozumiana, a sam Romer w kolejnych latach się z niej wycofywał. 6 Niemniej jednak Romer został dostrzeżony przez Lucasa, który zaprezentował jego model w Cambridge (Anglia) w czasie Wykładów Marshallowskich. Ich efektem była publikacja (Lucas, 1988), w której jednak autor rozumował raczej w kategoriach kapitału ludzkiego niż wiedzy i nie podejmował się jej mierzenia. Docenienie przez samego Lucasa zainspirowało jednak młodego Romera do dalszych poszukiwań rozwiązania problemów wzrostu gospodarczego. Jedną z przyczyn zainteresowań zdobywającym popularność Romerem i jego modelami była:» nowość tych koncepcji,» zainteresowanie tym, że ktoś zakwestionował autorytet samego Solowa (w 1987 r. uzyskał Nagrodę Nobla, m.in. za swój model), a także» oczekiwane walory praktyczne zaprezentowanego modelu. Romer był w stanie rozwiązać problemy wynikające z modelu Solowa:» oferował rozwiązanie problemu spadających jak manna z nieba technologii (została ona włączona do modelu tj. zendogenizowana),» w lepszy sposób wyjaśniał zjawiska konwergencji, a także» dawał optymizm co do dalszego rozwoju świata mógł on trwać w nieskończoność (tak długo, jak odkrywano nową wiedzę). Wiedza bowiem (i związane z nią rozprzestrzenianie się efekty spil- 6 W tym modelu produkcja dóbr konsumpcyjnych w drugim okresie (model dwuokresowy) jest funkcją stanu wiedzy, oznaczanej jako k i zbioru innych czynników (x). Wiedza jest produkowana z zaniechanej konsumpcji w pierwszym okresie. Strona 17 z 94\n18 lover) charakteryzowała się co było zakwestionowaniem dorobku teorii ekonomii od czasów Adama Smitha nie malejącymi, ale rosnącymi przychodami. W przeciwieństwie do modeli neoklasycznych, model Romera implikował większe zadania dla państwa i jego polityki gospodarczej. Rząd nie był jedynie przeszkodą dla długofalowego rozwoju, a wręcz przeciwnie mógł go stymulować. Uzyskał wpływ na wzrost m.in. poprzez podatki, utrzymanie porządku w kraju, zapewnienie infrastruktury, ochronę własności intelektualnej, regulacje rynków finansowych i handlu zagranicznego (Barro i Sala-i-Martin, 2004, s. 20) i wreszcie przez wspieranie działalności B+R. Miało to wpływ na efekty zewnętrzne. W modelach tych szukano wyjaśnień stopy wzrostu jako endogenicznej równowagi wynikającej z racjonalnych zachowań, odzwierciedlając strukturalne cechy gospodarki, takie jak technologie i preferencje oraz politykę makroekonomiczną. Wyjaśnieniem dawanym przez teoretyków nowej teorii wzrostu dla nie zmniejszających się zwrotów z kapitału są różne czynniki zewnętrzne:» tworzenie kapitału ludzkiego,» wydatki na badania i rozwój,» rozprzestrzenianie się (spillover) technologii,» handel międzynarodowy (globalizacja) itd. 7 Modele endogenicznego wzrostu uwzględniły technologię i dały jej wyjaśnienia. Modele te uwzględniły również kapitał ludzki: umiejętności i wiedzę, która sprawia, że pracownicy są bardziej produktywni. Przy czym charakteryzuje się on nie malejącymi (jak w przypadku kapitału), ale rosnącymi zwrotami z inwestycji. Badania prowadzone w tym obszarze skoncentrowały się na czynnikach prowadzących do wzrostu kapitału ludzkiego (edukacja) i przemian technologicznych (innowacje). Inwestycje w tych modelach, inaczej niż u neoklasyków, mogą prowadzić do trwałego przyspieszenia tempa wzrostu (co nie oznacza, że może ono rosnąć w nieskończoność jak w niektórych modelach RBC). Główną różnicą w porównaniu do modelu neoklasycznego było ujęcie przyczyn długookresowego wzrostu: 7 Procesy zróżnicowania świata mogą wyjaśnić również inne teorie: modele rdzeń-peryferia i modele zorientowane na popyt. Strona 18 z 94\n19 » w modelu neoklasycznym był on egzogeniczny (postęp technologiczny i stopa wzrostu siły roboczej była dana),» natomiast w modelu endogenicznym wynikał z różnych czynników wewnętrznych dla modelu (postęp techniczny był tworzony, był wynikiem prac badawczo-rozwojowych; możliwe było też podnoszenie jakości siły roboczej koncepcje kapitału ludzkiego 8 ). Modele endogeniczne były bardziej zorientowane na kwestie międzynarodowe, były bardziej empiryczne. Szeroko dyskutowana była hipoteza konwergencji, tj. czy kraje mają tendencję do osiągnięcia wspólnego poziomu przychodu na osobę. Poniżej zostanie zaprezentowana (za: Romer, 2000, ss ), uproszczona wersja modelu Romera (1990). Funkcję produkcji można wyrazić w następujący sposób: gdzie: [( ) ] [ ( ) ], a L wielkość zatrudnienia w sektorze B+R, 1-a L wielkość zatrudnienia w sektorze produkcji dóbr (model jest zatem dwusektorowy), a K część kapitału użytkowana w sektorze B+R. Wzrost zatem zależy od zasobów kapitału, siły roboczej (zatrudnionej w sektorze B+R i poza nią) oraz technologii. Przyrosty wiedzy zależą od (po przyjęciu uogólnionej funkcji Cobba-Douglasa): gdzie: B parametr przesunięcia i B > 0,. ( ) ( ) Wynika z tego, że postęp techniczny, a co za tym idzie wzrost gospodarczy, jest funkcją zatrudnienia w sektorze B+R. Zakłada się więc funkcjonowanie liniowego modelu innowacji. Modele nowej teorii wzrostu charakteryzują się efektami skali, czyli różnice w rozmiarze gospodarki (np. zasobach ludności) wpływają na rozmiar długookresowego wzrostu. Przykładowo zgodnie z modelem Romera (1990), podwojenie liczby osób zajmujących się badaniami podwoi sto- 8 Model Mankiwa-Romera-Weila (1992) również uwzględniał kapitał ludzki. Lecz został opracowany w odpowiedzi na opublikowany już model Romera (1990), uwzględniający go. Strona 19 z 94\n20 pę wzrostu. Jednakże badania empiryczne nie potwierdzają tego. Systematyczna analiza empiryczna Backusa i in. (1992) nie znalazła dowodów na związek pomiędzy wzrostem amerykańskiego PKB a rozmiarami skali. Jones (1995) wykazał, że różnice w poziomach zatrudnienia w sektorze badań nie miały wpływu na długookresową stopę wzrostu krajów OECD. W modelu endogenicznym wzrost zależy od kapitału ludzkiego, który można było zwiększać poprzez edukację i szkolenia, co poprawiało jakość pracy i przez to zwiększało efektywną jej ilość. Później jednak (pod wpływem pracy Krugmana, 1994) powrócono do poszukiwań czynników technologicznych wzrostu gospodarczego, co wcześniej rozpoczęły prace Lucasa (1988) i Romera (1990, 1992). Zgodnie z nimi, utrzymanie wysokiego wzrostu gospodarczego nie jest możliwe tylko przez akumulację kapitału, ale poprzez nakłady na badania i rozwój podnoszące poziom nauki i wiedzy. Ekonomiści zaczęli się koncentrować na bodźcach do akumulacji wiedzy i stymulowania postępu technicznego. Można to wyrazić poprzez następującą funkcję produkcji: gdzie: ( ) A podstawowy stan technologii. Zakładając w j-tym kraju: ( ) gdzie: h kapitał ludzki na pracującego, A technologia, można potencjalnie mierzyć technologię i wskazać na rolę kapitału ludzkiego. Pierwszy ze składników jest związany raczej z daną gospodarką, a drugi może mieć międzynarodowy charakter. W związku z tym wzrost dany jest w następujący sposób: ( ) gdzie: j dana gospodarka, A wiedza skodyfikowana, h wiedza cicha (tacit knowledge). Strona 20 z 94\n21 Ponieważ wiedza cicha ma charakter lokalny, a skodyfikowana globalny, wynikałby z tego wniosek dla władz w zakresie inwestowania w kapitał ludzki, a także postęp techniczny (przy czym dla krajów nadrabiających dystans wystarczyłyby imitacje, gdyż kopiowana wiedza jest dostępna; natomiast w przypadku krajów rozwiniętych, będących na krańcach poznania (technology frontier), konieczne jest inwestowanie w wiedzę, w tym w badania podstawowe i innowacje o charakterze unikalnym na skalę światową). Ze względu na efekty spillover, potrzebne byłoby też wspieranie instytucji w celu stymulowania rozwoju przedsiębiorczości, a wraz z nią innowacyjności, dla zapewnienia ssania kapitału ludzkiego do zatrudnienia, by pełniej go wykorzystać Rola państwa, problemy pomiaru wiedzy i mankamenty modelu endogenicznego Zastrzeżenia do modelu neoklasycznego były poważne. Ignorował on zachowania firm, takie jak B+R, uczenie się i naturę wiedzy, która nie rozprzestrzenia się do wszystkich konkurentów, a może być tworzona i przechowywana wewnątrz przedsiębiorstw (Nelson 1981). W efekcie rozczarowania nim teoria wzrostu skierowała się w stronę ujęcia postępu technologicznego jako zmiennej endogenicznej. Nowe teorie wzrostu zawierają inwestycje w B+R, w infrastrukturę, w kapitał ludzki poprzez edukację (Grossman i Helpman, 1991; Jones, 1995; Romer, 1990). W przypadku braku kapitału ludzkiego, podobnie jak to jest w przypadku tradycyjnego kapitału, zachodzi potrzeba sprowadzenia go z zagranicy. Inwestycje zagraniczne stały się ważnym czynnikiem wpływającym na wzrost gospodarczy wielu państw po II wojnie światowej. Podobnie staje się w przypadku tzw. gospodarek informacyjnych, gdzie dla rozwoju sektora IT i wspiera się niekiedy import kapitału ludzkiego o odpowiedniej specjalizacji (informatycznej) i to nie w krajach słabiej, lecz tych najbardziej rozwiniętych. Ich władze doszły bowiem do wniosku, że cykl kształcenia kadr informatycznych jest zbyt wolny i zbyt drogi w ich kraju, by sprostać potrzebom rynku. Stąd Stany Zjednoczone i Niemcy (także Kanada i Irlandia) wspierają napływ cudzoziemców o umiejętnościach pożądanych z punktu widzenia rozwoju gospodarczego kraju. 9 9 W Stanach Zjednoczonych rozwój badań i poziom edukacji na wyższym poziomie jest jednym z głównych czynników wzrostu gospodarczego. Wśród osób z wykształceniem technicznym oraz naukowców znacznie rośnie udział informatyków (z 23% w 1983 r. do 36% w 1997 r.). W latach udział cudzoziemców z wizami na pobyt stały będących inżynierami lub naukowcami zwiększył się dwukrotnie, nie zaspokajając zapotrzebowania rynku. Prawie jedna czwarta osób, które uzyskały tytuł doktora w latach była obcego pochodzenia. Zagraniczni studenci zdobyli 35% wszystkich tytułów magistra w zakresie informatyki w 1993 roku. Spośród wszystkich wynalazków opatentowanych w Strona 21 z 94\n22 Innym ważnym czynnikiem wpływającym na wzrost gospodarczy są projekty badawczorozwojowe (B+R). W bardziej rozwiniętych gospodarczo krajach funkcje państwa w tym zakresie przejął sektor prywatny. W Japonii nawet do 80% nakładów na badania pochodzi z sektora prywatnego. 10 W Stanach Zjednoczonych udział sektora państwowego w nakładach na badania i rozwój stale maleje, lecz to one zapoczątkowały rozwój internetu. Należy jednak zauważyć i jest to sprzeczne z obiegową opinią że same nakłady na B+R nie przekładają się na wzrost gospodarczy. Wpływ nie jest tak prosty, bowiem to od sposobu wykorzystania efektów prac badawczo-rozwojowych, a nie od samych wydatków zależy wzrost gospodarczy. Mimo tego, że duża część nakładów badawczo-rozwojowych pochodzi z sektora prywatnego: Nakłady na B+R nie powinny jednak pochodzić wyłącznie ze źródeł prywatnych, państwo również powinno się włączyć w finansowanie badań. Według amerykańskiej National Academy of Sciences, to zaangażowanie pieniędzy publicznych umożliwiło rozwój Internetu i innych dziedzin związanych z technologią komputerową. Państwo jest potrzebne do stymulowania rozwoju gospodarczego poprzez wspieranie wysiłku B+R przedsiębiorstw i tworzenie infrastruktury technicznej i prawnej. (Bendyk, 1999, ss ) Wiedza i postęp technologiczny nie zostały w sposób jednoznaczny i rozstrzygający włączone do modeli wzrostu gospodarczego. Modele te coraz częściej ujmują technologię (w tym internet) jako część ogólniejszego pojęcia wiedzy, jednakże nie zostało to pojęcie (jeszcze) wyrażone w sposób mierzalny. Dość szerokie pojęcie wiedzy jako czynnika wzrostu gospodarczego obejmuje również edukację oraz technologie. Mimo paradoksu Solowa i pęknięcia bańki internetowej, wiedza i postęp technologiczny, włączając w to teleinformatykę, odegrały już rolę nie tylko w realnych wydarzeniach gospodarczych, ale i w dokonaniach teoretycznych i badaniach empirycznych. Choć nowa gospodarka okazała się tylko kolejnym epizodem w historii gospodarczej świata pełnej spekulacji na giełdach i krachów finansowych (zwłaszcza w XIX i w początku XX wieku), nie oznacza to, że technologie nie mają wpływu na wzrost gospodarczy. Wręcz przeciwnie jest już spory zasób literatury potwierdzający istotny wpływ technologii teleinformatycznych na wzrost gospodarczy r., 45% było autorstwa cudzoziemców zamieszkujących USA, w Niemczech 65%, a w Wielkiej Brytanii aż 90%. Por. Atkinson i Court (1998, s. 37, 40-42). W Japonii nakłady rządowe w 1997 r. wynosiły 20,4% całości wydatków na B+R, w Wielkiej Brytanii 30,8%, w USA 32,4%, w Niemczech 36,2%, natomiast we Francji 43,1%, we Włoszech 47,4%. Strona 22 z 94\n23 Wydarzenia społeczno-gospodarcze i polityczne ostatnich lat, zwłaszcza związane z pracami OECD, Instytutu Banku Światowego, Australijskiego Biura Statystycznego 11, a wreszcie Strategia Lizbońska, podkreślają rosnącą rolę innowacyjności w rozwoju gospodarczym, którą próbuje się uogólnić (przy uwzględnieniu technologii teleinformatycznych i edukacji) w koncepcję gospodarki wiedzy. Jednakże to zjawisko nie jest jeszcze wystarczająco rozwinięte i opisane w modelach wzrostu gospodarczego. Najważniejsze problemy to:» brak teorii pomiaru samej wiedzy (nie tylko gospodarki wiedzy),» wątpliwości związane ze sformułowaniem przez Solowa paradoksu produktywności, który można odnieść bardziej ogólnie do nauki i technologii,» czasami korelacja między wzrostem gospodarczym a nakładami na prace badawczo-rozwojowe oraz edukację nie jest obserwowana (lub występuje dopiero po przeprowadzeniu dokładniejszych obliczeń; Moreno i in., 2004), oraz ewentualnie» obserwacja, że USA importują więcej technologii teleinformatycznych, niż eksportują; dynamika ogólnego czynnika produktywności nie zmieniła się tak bardzo jak w innych krajach (Quah, 2002). Aghion i Howitt (1998, ss ) w dodatku On Some Problems in Measuring Knowledge-Based Growth zauważyli, że generalnie nie ma żadnych zaakceptowanych empirycznych mierników zasobu wiedzy technicznej, kapitału ludzkiego ( ) stopy starzenia się wiedzy itd. (Aghion i Howitt, 1998, s. 435). i nie jest to problem braku danych, tylko teorii. Krytykę tę dobitniej formułuje Steedman (2003): Zadziwiająco duży udział literatury NTW [nowej teorii wzrostu KP] zajmuje się opracowaniem analiz modeli bazujących na kompletnie niejasnych założeniach ( ) z uwzględnieniem zmiennych, z których jedna zasób wiedzy nie została pokazana, że jest, i równie dobrze może nie być w zasadzie mierzalna. (Steedman, 2003, ss ) Sugeruje to, że koncepcja gospodarki opartej na wiedzy może być kolejnym, przejściowym epizodem w historii myśli ekonomicznej na świecie. 12 Od tego czasu różne instytucje na świecie włożyły wiele Zagadnienia te i rolę ww. instytucji w badaniu gospodarki opartej na wiedzy omówiono m.in. w Piech (2004). Warto wspomnieć, że pierwsze koncepcje wyodrębnienia sektora informacyjnego powstały na wiele lat przed pęknięciem bańki internetowej, a pierwsza kompleksowa publikacja na ten temat została opublikowana przez OECD jeszcze w 1996 r. (a nie pod koniec lat 90. w okresie szczytowym gorączki internetowej ). Strona 23 z 94\n24 wysiłku badawczego w zbadanie i mierzenie gospodarki wiedzy. By ta koncepcja zaistniała jednak na trwałe w ekonomii, jeszcze wiele należy w tym zakresie uczynić nie tylko na polu empirii, ale przede wszystkim może nawet na gruncie teoretycznym, właśnie w zakresie rozwoju pomiaru wpływu wiedzy na wzrost. Pewne próby w tym zakresie w Polsce poczynili dotąd W. Welfe (2006), Florczak (2007), Żelazny (2007). Kolejny prąd badań powinien polegać na powiązaniu wiedzy z innowacjami i łączne ich traktowanie jako czynników wzrostu. Dla ich wyjaśnienia niezbędne może być uwzględnienie instytucji, ale to już byłby dość znaczący przełom w teorii wzrostu. Wydaje się, że ograniczeniem najnowszej z teorii wzrostu jest niedostateczne uwzględnienie instytucji (Freeman, 1994). Zdaniem Hansena i Prescotta (1993), przyczyną wysokiego poziomu dochodu per capita w Stanach Zjednoczonych są osiągnięcia w budowaniu instytucji ekonomicznych wspomagających rozwój gospodarczy. Również Olson (1996) formułuje pogląd, że znaczna część różnic w poziomie dochodu między krajami jest wynikiem zróżnicowania jakości instytucji i polityki gospodarczej. Kawa (2007, s. 26). Różnice w poziomach rozwoju gospodarczego nie wynikają wyłącznie z tradycyjnych czynników, nakładów na badania i rozwój oraz edukację czy technologii. Zdaniem Portera (1990) liczą się jednak również różnice polityczne, społeczne, prawne i instytucjonalne. Odnosząca się do tego duża liczba badań skoncentrowała się na narodowych systemach innowacji. Składają się ze struktur instytucjonalnych, różnych polityk państwa, organizacji pracy, powiązań pomiędzy sektorem publicznym a prywatnym, a także specyfiki danego kraju (zwyczajów w nim panujących). Tych kwestii jednak model endogeniczny nie uwzględnia. Co jest szczególnie istotne dla wyjaśnienia specyfiki krajów transformacji systemowej: model endogeniczny nie jest jak się wydaje do nich adekwatny (por. Peshkov, 2008); ani też inne modele Rachunkowość wzrostu i techniki modelowania Część literatury empirycznej poświęcona jest rachunkowości wzrostu (growth accounting). 13 Nie jest to odrębna teoria wzrostu, a jedynie sposób zastosowania modeli wzrostu w prakty- 13 W polskiej literaturze spotyka się różne tłumaczenie tego pojęcia: mierzenie wzrostu, rachunek wzrostu. Autor zaproponował inne. Strona 24 z 94\n25 ce. Został on opracowany przez Abramovitza (1956) i Solowa (1957), w związku z czym często omawia się go po modelu Solowa-Swana. Ogólna koncepcja tego pomysłu polega na tym, by rozłożyć wzrost na czynniki pierwsze, tj. dokonać dekompozycji wzrostu PKB na części, które odpowiadają zmianom nakładów czynników produkcji. Dzięki temu zabiegowi można policzyć stopę postępu technologicznego (czy też to, co uważa się, że nim jest), ze względu na trudność w jego bezpośredniej mierzalności. Przyjmując za Barro i (jego byłym asystentem) Sala-i-Martinem (2004, ss ) oraz uwzględniając częściowo notyfikację Romera (2000, ss ), rozpocznę od funkcji produkcji w następującej postaci: ( ) gdzie zastosowano takie oznaczenia zmiennych, jak powyżej. Oznacza to, że wzrost gospodarczy zależy od wzrostu nakładów K, L, ale także A. Logarytmując powyższe równanie i różniczkując je względem czasu otrzymujemy: gdzie: F K, F L czynnikowe produkty krańcowe, R reszta, mierząca stopę wzrostu ze względu na pozostałe czynniki produkcji, dana wzorem: Reszty tej nie można bezpośrednio obserwować i mierzyć, ale da się ją wyliczyć, jako różnicę pomiędzy rzeczywistą stopą wzrostu a tą stopą, która wynika ze wzrostu kapitału i pracy. Stąd można by ją zapisać inaczej (zakładając, że społeczny produkt krańcowy może być mierzony za pomocą czynników cenowych, tzn. za wynajęcie danych czynników (kapitału czy pracy) się płaci: gdzie: TFP szacunkowy wzrost ogólnej produktywności czynnikowej, 14 zwany też resztą Solowa, 14 W polskiej literaturze występuje różne nazewnictwo: produktywność wieloczynnikowa, ogólna (całkowita) produktywność czynników produkcji (wytwórczych) a nawet: całkowity wskaźnik produktywności. Strona 25 z 94\n26 s L udział pracy (share of labour), przybliżany wysokością płac w gospodarce (dokładniej: ich udziałem w PKB), czyli:, gdzie w stopa płac (wages), s K udział kapitału (share of capital), przybliżany ułamkiem PKB użytym do wynajęcia kapitału, czyli:, gdzie r cena wynajęcia (rental) kapitału. W przypadku stosowania funkcji Cobba-Douglasa, oba te udziały mają stałą wartość (choć w praktyce mogą się zmieniać; Barro i Sala-i-Martin, 2004, s. 434). Ponadto, jeśli nie ma żadnych innych czynników, to s L + s K = 1, a wtedy powyższe równanie upraszcza się do postaci: ( ) Taki podział czynników wzrostu sprawia, że najczęściej otrzymywane są wyniki w postaci wysokich wartości reszty. Zastosowane w podany powyżej sposób czynniki nie uwzględniają zmiany ich jakości: czyli przykładowo nie uwzględnia się wykształcenia siły roboczej, którego wzrost powoduje zwiększenie produktywności. Ten wzrost w modelu Solowa uwzględniany był w reszcie. Oprócz samego wykształcenia, liczonego np. liczbą lat edukacji, można wydzielić np. podział na płeć, lata doświadczenia zawodowego itp. (co pozwala dostosować do ich inną wysokość płac, a więc dokładniej zmierzyć TFP). Denison (1967) przykładowo zdezagregował resztę na następujące, trzy składniki:» przesunięcia zasobów (z rolnictwa do przemysłu),» postępy wiedzy technicznej, zarządczej i organizacyjnej,» dalsza, resztowa produktywność Rodzaje modeli Po dokonaniu przeglądu teorii zaprezentowane zostały wybrane sposoby ich zastosowania w praktyce oparte na rachunkowości wzrostu. Poniżej zaprezentowane zostaną informacje na temat praktyki modelowania gospodarczego, w szczególności modelowania procesów wzrostu. W przeciwieństwie do teorii, w tym przypadku należy przykładowo w sposób ilościowy wyrazić wiedzę, co jest dalekie od trywialności. Modele gospodarki nie ograniczają się jednakże tylko samych kwestii wzrostu, ale wiążą Strona 26 z 94\n27 ze sobą różne części gospodarki. Można wymienić następujące grupy modeli makroekonometrycznych:» typu RBC,» typu CGE,» typu DCGE. Mimo wielu zalet, modele makroekonomiczne nie są pozbawione wad. Do uzyskania właściwych rezultatów modelowania potrzebne są oczywiście wysokiej jakości dane. Dużą rolę odgrywa też sam model. W przeszłości większość modeli makroekonomicznych była pozbawiona podstaw mikroekonomicznych, takich jak maksymalizacja zysków i minimalizacja kosztów producentów. Przełom w tym zakresie wniosły modele typu CGE. Obok opisanych wcześniej modeli RBC, najbardziej popularnymi modelami ekonomicznymi są modele CGE (computable general equilibrium obliczeniowy model równowagi ogólnej). Ich powstanie było możliwe dzięki postępowi w dziedzinie obliczeniowej (komputerom). Służą one do symulacji zmian polityki, technologii i in. Wychodzą od modelu input-output Leontiewa oraz keynesowskich równań równowagi. Były one szczególnie popularne na świecie w latach 80. Modele te są użyteczne zwłaszcza w otrzymywaniu długoterminowych prognoz. Nie za dobrze radzą sobie radzą jednak ze sferą pieniężną (finansową). Częściowo w odpowiedzi na krytykę Lucasa powstały modele DSGE (dynamic stochastic general equilibrium). Starają się one bazować na fundamentach mikroekonomicznych. W przeciwieństwie do wielu modeli są one odporne na krytykę Lucasa. Modele te z reguły mają mniej zmiennych i są trudniejsze do rozwiązania (też przy użyciu komputerów). Dość dobrze radzą sobie z krótkim okresem. Często oparte są na danych kwartalnych, a nie jedynie na danych rocznych. Stąd lepsze są do krótkookresowego prognozowania, w tym do badania cykli koniunkturalnych oraz efektów polityki gospodarczej i społecznej. Przemiany w modelowaniu makroekonomicznym zachodzące w ostatnich latach można spróbować przedstawić poniżej (rysunek 1). Jak widzimy, zdaniem doświadczonych pracowników z zakresu modelowania z Komisji Europejskiej (Varga i Veld 2008), w ostatnich latach doświadczamy przechodzenia do modeli DSGE, które powoli stają się standardem modelowania makroekonomicznego, zarówno po stronie praktyków, jak i osób ze środowiska akademickiego. Strona 27 z 94\n28 Rysunek 1. Dynamika modeli makroekonomicznych Przemysł modelowania Modele makroekonometryczne Modele makroekonometryczne z fundamentami mikro i zgodnymi oczekiwaniami Uczeni Modele realnego cyklu koniunkturalnego (RBC) Modele Dynamicznej Stochastycznej Równowagi Ogólnej (DSGE) Źródło: Varga i Veld (2008) Podsumowanie Teoria wzrostu endogenicznego, która stała się częściowo podstawą teoretyczną późniejszego rozwoju koncepcji gospodarki wiedzy, jest już dość ugruntowana w teorii ekonomii. Brakuje jej jednak wystarczającej egzemplifikacji empirycznej (Kawa, 2007). Teoria ta próbuje m.in. wyjaśnić, dlaczego kraje mimo zmniejszających się przychodów (diminishing returns) w dalszym ciągu się rozwijają. Napotykają one bariery wzrostu, ale mimo to je przełamują, prowadząc do tego, że świat nadal się rozwija. Rozwój ten możliwy jest m.in. dzięki postępowi technologicznemu, który sprawia, że obecne granice technologiczne (technology frontier) się przesuwają, dzięki czemu wydajność pracy może rosnąć, co z kolei jest podstawą dalszego bogacenia się społeczeństw. Koncepcje rozwijające się wokół koncepcji gospodarki wiedzy próbują odpowiedzieć na pytania: co jeszcze należy zrobić, by kraje rozwinięte mogły się nadal i szybciej rozwijać? Co należy robić, by przesuwać granice rozwoju? W jaki sposób prowadzić politykę gospodarczą i społeczny mającą na celu postęp technologiczny (i rozwój gospodarczy)? Efektem ubocznym tych zainteresowań mogą być rozwiązania interesujące biedniejsze kraje: jak przeskoczyć pośrednie etapy rozwoju i stać się krajami rozwiniętymi, dołączając do grona najbogatszych krajów świata uwzględniając m.in. kapitał ludz- Strona 28 z 94\n29 ki? Jednakże, choć postępy ekonomii w tym zakresie są już widoczne, największą barierą we wdrażaniu strategii opartych na gospodarce wiedzy, zwłaszcza w biedniejszych krajach (jak np. Polska), jest brak woli politycznej. Politycy często nie są przekonani co do tego, że takie miękkie, wieloaspektowe oddziaływanie na gospodarkę, przedsiębiorstwa, społeczeństwo, które opisywane jest w nurcie badań z zakresu gospodarki wiedzy, jest opłacalne. Oczywiście, często (a nawet zbyt często) deklarują chęć budowy gospodarki (i regionów) wiedzy, ale na deklaracjach często się kończy. Z drugiej strony, choć nowa teoria wzrostu jest pewnego rodzaju zachętą do interwencjonizmu, nie należy zapominać o niesprawnościach rządu, a także ryzyku pogoni za rentą. Zwiększanie aktywności państwa w gospodarce, zwłaszcza jeśli towarzyszy mu wzrost wydatków publicznych, niesie za sobą ryzyko mniejszej efektywności wykorzystania ich, niż gdyby one były w dyspozycji sektora prywatnego. Zwłaszcza w tak kreatywnym społeczeństwie, jakim jest polskie od dziesiątków lat przyzwyczajone do radzenia sobie z państwem. Jeśli jednak podjęta zostanie decyzja o interwencji, należałoby zminimalizować ryzyko jej niepowodzenia. W tym celu należałoby ją przygotować w oparciu o prace eksperckie, w szczególności uwzględniając ewaluacje oddziaływania (w tym przy wykorzystaniu modeli gospodarki). 1.2 Koncepcja i pomiary wiedzy oraz kapitału ludzkiego Wiedza i jej charakterystyki W przedstawionych wcześniej klasyfikacjach czynników produkcji odnaleźć można jeden, który dopiero w ostatnich latach zyskał większe zainteresowanie ekonomistów wiedza. Rolę wiedzy docenił Paul Romer, co jak się wydaje zapoczątkowało swoisty boom na różnego rodzaju kwestie dotyczące tego czynnika. Obejmował on jednak wiele zagadnień: nie tylko postęp techniczny, ale czasami określano w ten sposób wszystko to, czego nie potrafiono wyjaśnić za pomocą tradycyjnych czynników (TFP często określano mianem wiedza ). Co prawda, już wcześniej dostrzeżono innowacje (Schumpeter), ale przez długi czas czynnik ten nie spotykał się z zainteresowaniem. Wyjątkiem mogą być prace Machlupa (1962), który zajął się bardziej ekonomicznymi aspektami wiedzy. Między innymi wydzielił pięć klas wiedzy:» praktyczna,» intelektualna, Strona 29 z 94\n30 » pogawędkowa i przeszła,» duchowa,» niechciana. Próbował również dokonać pomiarów wiedzy, a dokładniej działalności gospodarczej z nią związanej. Jego koncepcje rozszerzył Bel (1974) o kwestie społeczeństwa, aczkolwiek nie wyszedł znacząco poza rozumienie wiedzy jako wyższego poziomu edukacji. Ujęcie wiedzy jako czynnika sprawczego, jako źródła produktywności zostało zaproponowane przez Druckera (1993). Castells (1996) natomiast podkreślał rolę sieci: nie tylko wiedzy, ale i władzy, kultury i in. oraz ważną w nich rolę komunikacji. Bardziej z pojęciem wiedza związane było inne kapitał ludzki. Już w latach 80. poświęcano mu wiele uwagi. Wiedza nieodłącznie oczywiście związana jest z kapitałem ludzkim. Nie wyodrębniano jednak wiedzy jako oddzielnego zasobu. Przyczyny tego wydawałyby się oczywiste trudność w wyizolowaniu tego zasobu od innych, trudność w jego pomiarze. Obecnie jednak w dziedzinie nauk o zarządzaniu zarządzanie wiedzą jest samodzielną dyscypliną o ugruntowanej pozycji. 15 Również w sferze makroekonomicznej pojęcie gospodarki i społeczeństwa wiedzy doczekało się uznania, aczkolwiek zdaniem autora nie jest to uznanie ze strony teoretyków ekonomii, ze względu właśnie na wspominane już trudności pomiaru. Zanim jednak przejdę do pomiarów kapitału ludzkiego, zaprezentowane zostaną podstawowe charakterystyki wiedzy. Przed rozpoczęciem opisywania gospodarek opartych na wiedzy należy zdefiniować pojęcie wiedzy. Dokonuje się też rozróżnienia pomiędzy wiedzą a informacją (oraz pomiędzy informacją a danymi; często rozróżniane są również terminy mądrości i wiedzy ang. wisdom i knowledge) (Skyrme 1999). Rysunek 2 prezentuje często spotykany w naszej literaturze rozwój wiedzy od podstawowych cząstek informacji (danych) do mądrości. 15 Podobnie do niedawna uważano, że zaufanie choć ważne nie może być samodzielnym zasobem. Tymczasem powstają już publikacje na temat zarządzania zaufaniem. Również na poziomie makroekonomicznym jest to ważny czynnik, czego dowodzi kryzys sub-prime, kiedy to jeden z głównych problemów związanych z jego rozprzestrzenianiem się dotyczył właśnie braku zaufania rynków. Stąd zapewne za jakiś czas również zaufanie choć jest jeszcze bardziej niemierzalne niż wiedza doczeka się uznania przez ekonomistów i, być może, powstaną modele wzrostu uwzględniające je. Strona 30 z 94\n31 Rysunek 2. Od danych do mądrości: przetwarzanie wiedzy Źródło: Clark (2004). Schemat ten został wzbogacony o inne opisy, ułatwiające zrozumienie procesu. Można na nim zobaczyć trzy wymiary:» czasowy, zgodnie z którym dane i informacje odnoszą się do przeszłości, wiedza do teraźniejszości, a mądrość do przyszłości,» kontekstowy dane to podstawowe cząstki informacji; sama informacja umożliwia jedynie jej prezentację, natomiast kolejnym etapem jej zaawansowania, gdy zbierze się pełną informację o danym zjawisku, dodając do tego doświadczenie osoby, jest to wiedza; mądrość w tym przypadku polega na znajdowaniu dziur, wyjątków od reguł i wyjaśnianiu ich;» rozumienia, począwszy od zbierania danych, przez ich przyswajanie (w różny sposób: przez czytanie, słuchanie, odczuwanie), wykorzystywanie w praktyce, wymienianie się zdobytą wiedzą z innymi osobami, aż do refleksji (zdolności do powiązania nowej wiedzy z wcześniejszymi doświadczeniami i wyciągania wniosków na przyszłość). Inna, główna charakterystyka wiedzy odnosi się do jej formy:» skodyfikowanej (codified) tak pojęta wiedza jest spisana, zmagazynowana, zbliżona do informacji (gromadzonej np. w książkach, patentach), Strona 31 z 94\n32 » ukrytej (tacit) obejmuje ona zdolności, doświadczenie itp. i jest bardzo trudna do zmierzenia (Howitt, 1996), a także do zmagazynowania i opisania. Potocznie często mówi się o niej zamiennie jako o:» wiedzy twardej (wiedzy o faktach),» wiedzy miękkiej (np. znajomości relacji międzyludzkich). Stąd też wyróżnia się wiedzę:» abstrakcyjną, odpowiadającą raczej teoretycznym (hipotetycznym) możliwościom rozwiązania problemu,» ucieleśnioną, związaną z praktycznymi sposobami rozwiązywania problemów (a zatem również z doświadczeniem i umiejętnościami w tym zakresie). Wiedzę można zdobywać:» w trakcie formalnej edukacji, tj. w szkołach, dzięki kursom, konferencjom itp.,» edukacji nieformalnej, w postaci interakcji z innymi osobami (np. rodzicami, kolegami),» przez praktykę przez pracę (learning-by-doing). Zatem również doświadczenie (np. zawodowe) jest formą wiedzy (choć w Polsce przyjęło się przez wiele lat odróżniać umiejętności (skills) od wiedzy, to jednak w literaturze anglojęzycznej umiejętności są częścią szerszej wiedzy, choć o innym charakterze). Wiąże się to z tym, czego wiedza może dotyczyć. Uznaje się współcześnie, że nie traktuje się jej wąsko, jako jedynie znajomość faktów. Obejmuje ona bowiem kilka innych kwestii. Lundvall i Johnson (1994) stworzyli szeroko rozpowszechniony podział wiedzy na cztery kategorie 16 :» know-what odnosi się do faktów i jest identyfikowana z informacją,» know-why odnosi się do wiedzy dotyczącej zasad funkcjonowania w naturze, społeczeństwie itp.,» know-how wiedza odnosząca sie do zdolności robienia czegoś; publiczny dostęp do tego rodzaju wiedzy jest ograniczony, a jej transfer trudny; jest to wiedza posiadana przez ekspertów i osiągana wraz z doświadczeniem w pracy, 16 Tam (1999, s. 125) wyróżnił też cztery kolejne rodzaje wiedzy: know-when, know-which, know-between and knowwhere. Koncepcja ta jednak szerzej się nie przyjęła (z wyjątkiem na ogół polskiej literatury). Strona 32 z 94\n33 Tworzenie pola Wiedza cicha Wiedza jawna Łączenie wiedzy jawnej» know-who odnosi się do kombinacji informacji relacji społecznych, identyfikuje tych, którzy posiadają wiedzę i opisuje ich. W praktyce często różne z prezentowanych wyżej rodzajów wiedzy się ze sobą przeplatają. Trudno niekiedy dokonać jednoznacznego podziału (np. między informacją a wiedzą. Stąd Nonaka (1991) opracował koncepcję spirali wiedzy. Rysunek 3. Spirala wiedzy Nonaki Wiedza cicha dzielenie doświadczeń obserwowanie, imitowanie burze mózgów Dialog Wiedza jawna spisywanie tworzenie metafor i analogii modelowanie uspołecznienie uzewnętrznienie uwewnętrznienie kombinowanie dostęp do skodyfikowanej wiedzy treningi oparte na celach Uczenie się przez praktykę sortowanie, dodawanie, kategoryzowanie tworzenie metodologii najlepsze praktyki Uwaga: w oryginalnym rysunku w jego środku (w miejscu strzałek przedstawionych w postaci łuku) widniała spirala. Źródło: na podst. Hildreth i Kimble (2002). Zgodnie z nią, wiedza ukryta i skodyfikowana są względem siebie komplementarne: można powiększać zasoby wiedzy ukrytej podczas zapoznawania się z wiedzą skodyfikowaną, a także można (przynajmniej próbować) kodyfikować wiedzę ukrytą (np. w formie różnego rodzaju procedur w firmach, przewodnikach, wykładach). Nonaka (1991) wyróżnia cztery etapy procesu konwersji wiedzy (tworzenia i dzielenia się nią), występujące naprzemiennie (rysunek 3):» uspołecznienie transfery wiedzy pomiędzy ludźmi, Strona 33 z 94\n34 » uzewnętrznienie uzewnętrznianie wiedzy ukrytej,» uwewnętrznienie przyswajanie skodyfikowanej wiedzy,» kombinowanie przetwarzanie wiedzy i wytwarzanie w wyniku tego nowych jej zasobów oraz ich upowszechnianie. Przyjęcie odpowiedniej metodologii mierzenia wiedzy pomaga w późniejszej obserwacji zmian wiedzy, jej przechowywaniu i używaniu. OECD (1996) odnosiła się do produkcji, dystrybucji i używania wiedzy. Później, Dahlman (1998) wprowadził cztery fazy przepływu wiedzy, tj.:» przejmowanie wiedzy,» tworzenie wiedzy,» rozpowszechnianie wiedzy,» używanie wiedzy. Każda z nich jest ważna dla rozwoju gospodarczego, ale w różnym stopniu. Na przykład kraje posiadające słabą bazę dla badań i rozwoju mogą rozwijać się dzięki dobremu przejmowaniu wiedzy, na przykład poprzez napływ zagranicznych inwestycji bezpośrednich (i transferowi technologii z nimi połączonemu). Kluczowe dla rozwoju gospodarczego jest rozpowszechnianie/dystrybucja wiedzy, ponieważ wiedza zamknięta w murach pewnych przedsiębiorstw i nieprzepływająca do reszty gospodarki nie może przyczyniać się do rozwoju gospodarczego (a w szczególności technologicznego). Najważniejsze dla rozwoju gospodarczego jest odpowiednie używanie wiedzy, gdyż samo gromadzenie i przepływ wiedzy bez właściwej jej implementacji w procesach biznesowych nie mają wpływu na wzrost wartości produkcji lub usług. W rezultacie ważny jest nie tylko rozwój sektora badań i rozwoju, czy stymulacja transferu technologii, lecz również troska o właściwą implementację wiedzy w procesach biznesowych (poprzez np. rozwój systemów innowacyjności). Wiedza może rozprzestrzeniać się w nieskończoność. O ile wykrycie pierwszej idei, wynalazku, może być drogie, o tyle koszty marginalne kopii wiedzy są zerowe. Ponadto posiadacz wiedzy nie traci jej w momencie przekazania jej innym. Zwiększanie wiedzy w społeczeństwie i postęp technologiczny mogą być nieprzyswajalne lub słaboprzyswajalne przez społeczeństwo, co będzie blokować rozwój gospodarczy. 17 Jest to inaczej niż w przypadku dóbr fizycznych. Inną charakterystyką wiedzy jest zanik barier geograficznych (granic państwowych) i innych dla jej posiadania czy rozprzestrzeniania się (zwłaszcza w dobie internetu). Wiedza jest rozpatrywana 17 Dotyczy to również krajów transformacji systemowej. Por. Dyker i Radosevic (2001). Strona 34 z 94\n35 jako dobro nierywalizujące (niekonkurujące; nonrival) 18 idea wymyślona w 1966 r. przez Richarda Musgrave i na długie lata zapomniana, aż do prac Paula Romera (1990). Wiedza nie zużywa się w trakcie jej transportu. Nie zużywa się, nie deprecjonuje się jak kapitał fizyczny (np. maszyny, budynki). Jednakże wiedza się starzeje bywa wypierana przez inną, nowszą wiedzę. Zatem pod tym względem zachowuje się jak inne dobra, które również mogą być wypierane z rynku przez dobra nowsze. Wiedza jednak może ulegać zapomnieniu. Dobra fizyczne takiej cechy nie mają. W dodatku, nie tylko wiedza cicha ulega temu procesowi; nie dotyczy to wyłącznie tej wiedzy, która jest ściśle związana z człowiekiem. Bowiem ewolucja różnych nauk pokazuje, że również wiedza skodyfikowana może podlegać tym procesom. Również w naukach ekonomicznych wielokrotnie mieliśmy do czynienia z sytuacjami, kiedy po kilku, a czasami po kilkudziesięciu latach na nowo odkrywano czyjeś prace opublikowane (a zatem skodyfikowane). Mogą jednak występować trudności w jej asymilacji. Nie każdą ilość wiedzy można wchłonąć wiedzą to dobrze uczniowie i studenci Charakterystyka ta jednak odnosi się również do społeczeństw: zdolność do asymilacji nowych technologii, do zastosowania innowacji zależy od wykształcenia społeczeństwa, od jego początkowego kapitału ludzkiego Koncepcja kapitału ludzkiego Wraz z przemianami świata zachodzącymi od okresu rewolucji przemysłowej, zaczęto zauważać rosnącą rolę specjalistów, ekspertów, naukowców, wynalazców w rozwoju gospodarek. Nie bez znaczenia przykładowo dla rozwoju Niemiec w XIX wieku było to, że dysponowały one licznymi naukowcami w poszukiwanych wówczas dziedzinach, np. w chemii. Zaczęto zwracać więc coraz większą uwagę nie tyle na ilość czynnika praca, ale na jego jakość. Nie każdy bowiem w taki sam sposób przekłada się na wzrost gospodarczy. Wydajność pracy poszczególnych osób różni się; różna jest wartość dodana wyrobów wytwarzanych przez osoby np. z niskim wykształceniem i doświadczeniem zawodowym w porównaniu do eksperta z długoletnim stażem pracy. Były to argumenty wystarczające do tego, by zacząć różnicować skład zasobu praca. Jednakże samo to nie było wystarczające, aby nazwać go kapitałem. Sprawiły to dopiero charakterystyki kapitału. 18 Jest to inny podział niż na dobra publiczne i prywatne. Są dobra konkurujące i niekonkurujące i mogą one być zarówno publiczne, jak i prywatne. Strona 35 z 94\n36 Jacob Mincer (1958) udowodnił, że podobnie jak w kapitał fizyczny, również w ludzi można inwestować. I to nie tylko z pobudek altruistycznych czy innych, ale inwestycje te jak sama charakterystyka inwestycji wskazuje mogą być opłacalne. Mincer (1974) zauważył ważną zależność (rysunek 4), że wydłużenie czasu edukacji zwiększa zarobki (w latach 50. i 60. wzrost ten wynosił o 5-10% za każdy dodatkowy rok edukacji). Rysunek 4. Edukacja szkolna a przeciętne zarobki Uwaga: badania obejmowały białych mężczyzn spoza rolnictwa. Linie pokazują przeciętne zarobki pracowników: 1. wszystkich, w wieku lata, 2. w wieku lata, 3. z 10-letnim doświadczeniem, 4. z 7-9-letnim doświadczeniem. Źródło: Mincer (1974, s. 46). Gary Becker (1964) ugruntował te badania, nadał im bardziej teoretyczną postać i traktował kapitał ludzki jako kolejny z czynników produkcji. Skoro tak, to można było nie tylko weń inwestować, ale i oczekiwać określonej stopy zwrotu. Ponadto nie tylko w odniesieniu do pojedynczych osób, ale i Strona 36 z 94\n37 w skali całej gospodarki. Podobnie jak za użyczenie kapitału można było oczekiwać wynagrodzenia, tak i za wynajęcie określonej wartości kapitału ludzkiego otrzymuje się wyższą płacę. Rozróżnienie między samą pracą a kapitałem ludzkim obejmuje zatem kwestie jakościowe. Siła robocza byłaby w takim razie zasobem ludzi wykonującym często prace fizyczne o podstawowym charakterze, a zatem nie wymagającym bardziej znaczącego wykształcenia (przyjmuje się, że jest to wykształcenie podstawowe obowiązkowe w większości krajów świata). Zasoby takiego czynnika są ograniczone (choć można je zwiększać, np. zwiększając dzietność społeczeństwa lub co łatwiejsze i dające szybsze efekty włączając osoby nie zatrudnione do zasobu siły roboczej). Limity takie nie występują w przypadku aspektu jakościowego tego czynnika kapitał ludzki nie jest ograniczony, dlatego warto w niego inwestować. Laroche, Merette i Ruggeri (1999) wyróżnili pięć cech kapitału ludzkiego:» jest on dobrem nie podlegającym wymianie handlowej ucieleśnionym w istotach ludzkich; można jednak handlować dobrami wytworzonymi przez kapitał ludzki;» nie zawsze da się kontrolować pozyskiwanie kapitału ludzkiego, szczególnie w młodym wieku;» ma cechy jakościowe jak i ilościowe, odzwierciedlając jakość nakładów edukacyjnych;» może być ogólny jak i specyficzny dla konkretnego sektora czy firmy;» wywołuje indywidualne i społeczne efekty zewnętrzne. Kapitał ludzki odnosi się do części wiedzy do wiedzy cichej. Cześć jego charakterystyk zbliżona jest do tych cech, które opisują tę wiedzę. Kapitał ludzki zatem ma tendencję nie tyle do zużywania się, co do jak to już było wspomniane zmniejszania się w wyniku zachodzenia procesów zapominania. Stąd wymaga odtworzenia poprzez różnego rodzaju formy kształcenia ustawicznego. Do podnoszenia wartości kapitału ludzkiego przyczynia się również praktyka zawodowa (doświadczenie). Stąd można by wymienić następujące źródła kapitału ludzkiego:» wrodzone zdolności, talenty, zdrowie (odporność na choroby),» edukacja nieformalna, dokonywana m.in. przez rodziców, otoczenie (środowisko, w którym dane jednostki funkcjonują),» edukacja formalna, gromadzona w procesie uczenia się,» edukacja przez praktykę (on-the-job training),» edukacja ustawiczna (continuous education),» leczenie (poprawa stanu zdrowia). Strona 37 z 94\n38 Potrzebę kontynuowania edukacji po zakończeniu szkoły/studiów można uzasadnić poniższym wykresem (rysunek 5). Rysunek 5. Koncepcja luki edukacyjnej Źródło: Galwas (2000, s. 8). W koncepcji tej podkreśla się rolę edukacji jako warunku niezbędnego do wzrostu (choć też w inny sposób kapitał ludzki może być podnoszony, por. learning-by-doing). Z tego punktu widzenia ważne jest też zagadnienie drenażu mózgów (brain drain): w inny sposób patrzy się na emigrację, nie tylko jako na utratę zasobów czynnika praca, ale również na utratę części kapitału kraju kapitału ludzkiego. Z drugiej strony, napływ kapitału ludzkiego może być tanim sposobem na zapewnienie trwałego wzrostu gospodarczego vide przykład Kanady ( zielone wizy dla osób z wyższym wykształceniem). Z tego punktu widzenia inaczej należy patrzeć na rolę państwa, tj. jak na czynnik sprawczy, stymulujący podnoszenie kapitału ludzkiego. Kwestii tych nie można pozostawić wyłącznie wolnemu rynkowi, bowiem napotykałoby na dość poważne niesprawności rynku. Stąd przyjmuje się powszechnie na świecie konieczność prowadzenia edukacji obowiązkowej (i gwarantowania nieodpłatności za nią). Zyski bowiem z tego będzie odnosiło całe społeczeństwo, a nie tylko osoby, które zyskują wykształcenie. Tworzony jest dzięki temu m.in. kapitał społeczny. Światowe trendy w konwergencji gospodarek wskazują, że są one wynikiem z jednej strony mniejszych możliwości uczenia się liderów (USA, Wielka Brytania), a z drugiej doganianiem przez Strona 38 z 94\n39 kraje mniej rozwinięte (Korea, Tajwan) poprzez przyrost wiedzy. Stąd konieczne jest zróżnicowanie myślenia o źródłach rozwoju w zależności od poziomu rozwoju gospodarczego, ale też stanu poziomu rozwoju społecznego (np. poziomu edukacji). Z tego punktu widzenia można popatrzeć na potencjał rozwoju Polski w ostatnich latach jako na sytuację utraty olbrzymiej wartości zasobów czynników produkcji: nie tylko zwykłej siły roboczej, ale i kapitału ludzkiego. W dodatku takiego, w którego edukację wcześniej zainwestowano w przeważającej mierze publiczne środki. Można by powiedzieć, że podatki płacone przez polskich podatników zostały wykorzystane na sfinansowanie wzrostu gospodarczego krajów-odbiorców polskiej emigracji głównie Irlandii i Wielkiej Brytanii. Wejście Polski do Unii Europejskiej tym krajom zdecydowanie się z tego punktu widzenia opłacało. Otrzymali za niską cenę olbrzymi kapitał i jego część wspierała rozwój Wysp Brytyjskich (i innych krajów) Pomiary kapitału ludzkiego Podobnie jak w przypadku wielu innych zjawisk, również kapitał ludzki można mierzyć za pomocą (Sharpe 2001, s. 8):» wskaźników nakładów, np. infrastruktura informacyjna, liczba studentów przypadająca na jednego wykładowcę / nauczyciela, materiały dydaktyczne, występowanie i długość szkoleń w miejscu pracy, zakres rządowych programów szkoleniowych, możliwości kształcenia po zakończeniu szkoły średniej, stopy skolaryzacji na różnych poziomach kształcenia, procesy kształcenia ustawicznego;» wskaźników efektów, np. wyniki testów w różnych dziedzinach i dla różnych grup wiekowych, stopy kończenia szkół średnich, uniwersytetów, stopy kończenia różnych szczebli kształcenia w różnych przekrojach społeczno-ekonomicznych, luki wiedzy w danych regionach, (e)migracja netto osób o konkretnych umiejętnościach Europejski Wskaźnik Kapitału Ludzkiego Strona 39 z 94\n40 Dokonując pomiarów kapitału ludzkiego z reguły bierze się pod uwagę różne wskaźniki związane z edukacją na różnych jej poziomach. W badaniu the Lisbon Council spróbowano dokonać pomiarów kapitału ludzkiego w 13 krajach UE, opierając się na kosztach jego wytworzenia. Oczywiście, na kapitał ludzki można patrzeć, nie tylko wartościując go i wyrażając w formie pieniężnej. Jeśli jednak ma to być rzeczywiście kapitał, takie podejście może być uzasadnione. W przedstawionych poniżej wynikach (rysunek 6) wzięto pod uwagę:» nakłady na kapitał ludzki (w tysiącach euro): nieformalne wykształcenie otrzymywane od rodziców, wykształcenie uzyskiwane w szkołach, wykształcenie uzyskiwane na uczelniach wyższych, kształcenie dorosłych, uczenie przez pracę,» wykorzystanie kapitału ludzkiego względem aktywnej siły roboczej,» produktywność kapitału ludzkiego (każdego zainwestowanego euro) (PKB dzielone przez całość kapitału ludzkiego zatrudnionego w danym kraju),» demografia i zatrudnienie (oszacowanie liczby osób, które będą zatrudnione w 2030 r. w każdym z krajów). Rysunek 6. Europejski indeks kapitału ludzkiego Źródło: Ederer (2006). Strona 40 z 94\n41 Na podstawie tych wskaźników, stworzono ogólny indeks, a następnie ranking krajów (oraz inne przekroje). Przykład takiego rankingu zaprezentowano (rysunek 6). Wynika z niego, że największy rozwój kapitału ludzkiego odnotowano w Szwecji i Danii, zaś wyraźnie najmniejszy we Włoszech. Nieco inne podejście Lisbon Council zaprezentowała w 2011 roku (Ederer i in. 2011). Uważając, że sama liczba absolwentów nie jest wystarczająca do oszacowania kapitału ludzkiego, przeprowadzono dwuzmiennową regresję (bivariate regression) szukając korelacji pomiędzy liczbą studentów a regionalnym PKB na osobę. Ta jednak okazała się być niska. Innym podejściem było uwzględnienie udziału zaawansowanych miejsc pracy (tj. zajęcia menedżerskie, przedsiębiorcze, profesjonalne zwykle wymagających wykształcenia uniwersyteckiego z zakresu technicznego, prawnego czy medycznego) w ogóle zatrudnienia (stanowią one 22% ogółu miejsc pracy, przy czym 33% w bogatszych regionach i 13% w biedniejszych). Co jest ciekawe w mierzeniu kapitału ludzkiego, jest on od dwóch do trzech razy bardziej tworzony w miejscach pracy (gdzie przekazywana jest wiedza z zakresu współpracy w grupach, rozwiązywania problemów, komunikacji, przywództwa) niż na uczelniach czy w szkołach (Ederer i in. 2011). Jest to ważna wskazówka w zakresie pomiarów tego zjawiska Metodologie pomiaru kapitału ludzkiego Podejście, że kapitał ludzki może być przybliżany za pomocą liczby lat edukacji zostało spopularyzowane przez Barro i Lee (1993, 1996, 2001) oraz Lee i Barro (2001). Jest to jednak jedno z wielu podejść. Zaliczane jest do jednych z najprostszych od strony metodologicznej. Jest jednak ciekawym punktem wyjścia dla dalszych badań. Deutsche Bank w swoich badaniach (Bergheim 2005) do oszacowania kapitału ludzkiego zastosował najlepszy, jego zdaniem, dostępny wskaźnik przybliżający go w postaci przeciętnej liczby lat kształcenia ludności w wieku lat. Podejście takie ma jednak pewne ograniczenia. Przykładowo za jednakowo ważne traktuje się uzyskanie stopnia w fizyce jak i w średniowiecznej literaturze, choć ten ostatni może mieć raczej mniejszy wpływ na wzrost gospodarczy, niż pierwszy. Podobnie w przypadku różnych poziomów edukacji: przedszkolna traktowana jest w tym podejściu jak tak samo ważna, co studia doktoranckie. Autorzy tych badań (Bergheim 2005) wskazują, że 10% wzrostu kapitału ludzkiego prowadzi do wzrostu PKB o 9%, a żeby uzyskać te 10% wzrostu w przypadku Niemiec potrzeba powszechnego, dodatkowego 1,4 roku kształcenia, podczas gdy w Indiach jedynie 0,4 roku. Ponadto, liczba lat kształcenia nic nie mówi o uzyskanej wiedzy. Ta zaś zależy od jakości kształcenia; badana jest ona przez OECD w ramach programu PISA (Program for International Student Strona 41 z 94\n42 Assessment). Dalsze badania pokazują, że jakość kapitału ludzkiego zależy w dużej mierze od kapitału kulturowego od wykształcenia rodziców (i od przekazywanych przez nich wiedzy i postaw). Nie uwzględnienie tego może prowadzić do utrwalania podziałów w społeczeństwie (tak jest m.in. w Polsce). Kolejną kwestią, która powinna być uwzględniana w szacowaniu kapitału ludzkiego jest kształcenie ustawiczne, a także różne formy zdobywania doświadczenia w pracy (np. związanego ze zmianą firm jest wtedy większe, niż w przypadku pracy w jednej firmie) Podejście oparte na kosztach kształcenia Jedno z głównych podejść do szacowania kapitału ludzkiego oparte jest na kosztach kształcenia. Opiera się ono na założeniu, że zasób kapitału ludzkiego to zdeprecjonowana wartość kwot wydanych na inwestycje w kapitał ludzki. Inwestycje takie dzieli się niekiedy na namacalne (tangible) koszty wychowywania dziecka do lat 14 i nienamacalne (intangible) wydatki na zdrowie, bezpieczeństwo itp. Ponieważ takie dane są dostępne, czyni to pomiar kapitału ludzkiego stosunkowo łatwym. Nie oznacza to, że jest on prawidłowy, ponieważ np. wydatki na dziecko wcale nie muszą iść w parze z jego kapitałem ludzkim (np. dzieci mniej zdrowe wymagałyby większych nakładów finansowych). Ponadto, część takich wydatków może mieć charakter konsumpcyjny, a nie inwestycyjny i często od założeń badacza zależy, jakie zostaną przyjęte proporcje pomiędzy obydwoma strumieniami wydatków. Kolejnym problemem jest przyjęcie wielkości stopy deprecjacji kapitału, która może być różna w różnych okresach wiekowych, a nawet niekiedy może zachodzić zjawisko aprecjacji kapitału ludzkiego. Ponadto, kosztowe podejście do szacowania kapitału ludzkiego uwzględnia jedynie nakłady rynkowe, a innych nie (np. poczucie własnej wartości i jego wpływ na kapitał ludzki danej osoby) (Bergheim 2005). Tym niemniej możliwe jest dokonywanie takich szacunków robiono to na początku dla Stanów Zjednoczonych, a później dla innych krajów. Przykładowo zgodnie z wynikami Schultza (1961), w okresie zasoby edukacji w sile roboczej USA wzrosły ok. 8,5 raza. Kendrick (1976) oszacował, że zasoby kapitału ludzkiego przekraczały zasoby kapitału fizycznego i gdyby uwzględnić ten pierwszy w rachunkach narodowych, bogactwo USA więcej niż podwoiłoby się. W okresie zasoby kapitału ludzkiego rosły o 6,3% rocznie, a kapitału nie-ludzkiego jedynie o 4,9% rocznie. Eisner (1985) obliczył, że w USA okresie kapitał ludzki rósł o 4,4% rocznie, a kapitał w ogóle jedynie o 3,9%, aczkolwiek zasoby kapitału ludzkiego były mniejsze, niż fizycznego. Strona 42 z 94\n43 Jak przytacza Bergheim (2005): Centrum Studiów nad Standardami Życia oszacowało kapitał ludzki na podstawie kosztów kształcenia (bez brania pod uwagę różnic w jakości i dalszej edukacji). Według ich wyników, wartość kapitału ludzkiego rosła przeciętnie w latach w Niemczech o 3%, natomiast w tym okresie w Hiszpanii spadła o 20%. Podobne szacunki przeprowadził IW Instytut Ekonomii: w Niemczech pomiędzy 1992 r. a 1999 r. kapitał ludzki wykazywał stagnację, a kapitał fizyczny wzrósł o 20% Podejście oparte na dochodach Innym podejściem jest to opierające się na dochodach (income-based approach). Przyjmuje się, że pierwsze naukowe próby w tym zakresie podjął Farr w 1853 roku. Oszacował on skapitalizowaną wartość możliwości zarobkowych poprzez obliczenie obecnej wartości przyszłych zarobków z uwzględnieniem oczekiwanej długości życia. Opierając się na podejściu Farra, Huebner (1914) oszacował zasoby kapitału ludzkiego w USA na wielkość od sześciu do ośmiu razy większą od wartości zasobu konwencjonalnego kapitału. Oczywiście, było znacznie więcej obliczeń z tego zakresu. Jednym z najbardziej wyczerpujących podejść było to zaproponowane przez Jorgensona i Fraumeniego (1989, 1992). Autorzy ci zaproponowali nowy system rachunków narodowych dla gospodarki amerykańskiej (uwzględniając działalność rynkową i nierynkową). Uwzględnili podział na 61 grup wiekowych (dzieląc je na pięć szerszych grup: 0-4 lat (brak szkoły i pracy), 5-13 lat (szkoła i brak pracy), lata (szkoła i praca), lata (praca i brak szkoły) i powyżej 75 roku życia (brak pracy i szkoły)) i 18 grup edukacyjnych. Obecną wartość dochodów całego życia obliczali na podstawie aktualnych rocznych zarobków dodając do nich obecną wartość ich przyszłych dochodów ważoną przez prawdopodobieństwo zatrudnienia i długości życia. Udało im się uzyskać szacunki wartości kapitału ludzkiego dla wszystkich lat w okresie od 1948 do 1984 r. W tym czasie wartość ta podwoiła się. Jak wskazuje Le i in. (2003), ale też tak utarło się już przyjmować w szerszej literaturze:» podejście oparte na dochodach uważane jest za prospektywne (patrzące w przyszłość; forwardlooking), gdyż koncentruje się na oczekiwanych przychodach z inwestycji,» zaś podejście oparte na poniesionych kosztach za retrospektywne (patrzące wstecz; backwardlooking). Pierwsze podejście może wydawać się być bardziej wiarygodne, gdyż nie jest uzależnione od arbitralnego przyjęcia wartości stopy deprecjacji kapitału, o ile dostępne są tablice życia (prognozy oczekiwanej długości życia), dane na temat stóp bezrobocia i zatrudnienia w poszczególnych przedziałach Strona 43 z 94\n44 wiekowych oraz ze względu na poziom wykształcenia. Takie dane z reguły są dostępne w wyżej i średnio rozwiniętych krajach (choć nie zawsze w krajach rozwijających się). W podejściu opartym na dochodach spotyka się jednak pewne problemy. Zakłada się przykładowo, że różnice w płacach odzwierciedlają różnice w wydajności pracy (a przecież np. mogą istnieć związki zawodowe wpływające na płace), może się zmieniać wiek przechodzenia na emeryturę, a także konieczne jest poczynienie założeń dotyczących stopy dyskonta (Bergheim 2005). Szczególnie zaskakujące było porównanie wyników uzyskanych za pomocą różnych metod. O ile metody oparte na kosztach wskazywały na podobną wartość kapitału ludzkiego co fizycznego, wczesne badania oparte na dochodach pokazywały że jest to wielkość o 3-5 razy wyższa, to późniejsze badania oparte na dochodach Jorgensona i Fraumeniego (1989) wskazały, że była to różnica rzędu aż razy. Krytykowane jest to ze względu na zbyt wysoką poprzeczkę wieku emerytalnego i przeszacowanie ze względu na działalność pozarynkową (stąd wpływ na wydajność z pracy jest taki sam jak z czasu wolnego). Ponadto, autorzy ci nie rozróżniali pomiędzy wpływem różnych szczebli edukacji na wydajność (i przyszłe zarobki). Podejście Jorgensona i Fraumeniego jest szeroko stosowane np. w obliczeniach dla Australii, Szwecji. Modyfikacją podejścia opartego na dochodach jest metoda Mulligan i Sala-i-Martina (1997) nazwana LIHC (labour income-based measure of human capital). Zgodnie z nim autorzy nie szacują wartości, ale indeks kapitału ludzkiego poprzez podzielenie ogólnych dochodów z pracy na osobę przez płace osób niewykształconych. Zakładają, że niewyedukowani pracownicy mają taki sam poziom kapitału ludzkiego w różnych okresach czasowych i miejscach, aczkolwiek nie oznacza to, że muszą zarabiać tyle samo zawsze i wszędzie. Wyniki autorów wskazują na znaczny wzrost zasobów kapitału ludzkiego w USA w latach 80. XX wieku (o ok. 50%), natomiast w ciągu wcześniejszych czterech dekad wzrósł on jedynie o 17%. Zaletą tego podejścia jest dokonanie zróżnicowania w jakości szkolnictwa względem czasu i miejsca; podobnie są możliwe różnice w elastyczności substytucji pomiędzy robotnikami. Ponadto, autorzy nie stosowali założenia, że taka sama długość okresu kształcenia daje takie same efekty z punktu widzenia umiejętności robotników. Wśród wad wskazuje się nie uwzględnianie procesów nieformalnego uczenia się, zdrowia, zdobywania doświadczenia przez pracę (on-the-job training), a także kwestionuje się identyczność robotników bez wykształcenia zawsze i wszędzie oraz doskonałą substytucyjność osób o różnych poziomach wykształcenia. Strona 44 z 94\n45 Podejście Mulligana i Sala-i-Martina (1997) zostało zmodyfikowane przez Jeonga (2002) i zastosowane dla próbki 45 krajów. Zdefiniował on kapitał ludzki jako stosunek zagregowanego dochodu z pracy do średniego dochodu robotników przemysłowych w danym kraju. Tym samym założył, że robotnicy przemysłowi mają taki sam poziom kapitału ludzkiego w różnych krajach, a zasoby kapitału ludzkiego danego kraju są proporcjonalne do płac. W ten sposób starał się uniknąć problemów z pomiarem kapitału ludzkiego zdobywanego poza systemem formalnej edukacji, co nie jest możliwe przy oparciu obliczeń kapitału ludzkiego jedynie na liczbach lat uczenia się. Podejście oparte na dochodach wykorzystały też Koman i Marin (1997) badając kapitał ludzki w Austrii i w Niemczech. Ich agregatowy miernik powstał poprzez zważenie pracowników o różnych poziomach wykształcenia przez ich przychody płacowe (por. rozdz ). Praca ta została rozwinięta przez Laroche i Me rette (2000) i dostosowana do przypadku Kanady. Zgodnie z ich wynikami, kapitał ludzki na osobę pomiędzy 1976 a 1996 r. wzrósł o 15%, a gdy zastosowali oryginalne podejście Koman i Mariny wynik miał wartość 33%. Gdy natomiast uwzględnili doświadczenie, średni kapitał ludzki rósł o 45% w ww. okresie. Inne było podejście Macklema (1997), aczkolwiek mieściło się w ramach podejścia opartego na dochodach. Uwzględnił on szacowanie kapitału ludzkiego w postaci oczekiwanej obecnej wartości zagregowanych dochodów z pracy netto wyodrębnionych z danych dotyczących wydatków rządowych bazujących na wyestymowanym dwu-zmiennowym autoregresyjnym modelu wektorowym (VAR) dla realnych stóp procentowych i stopy wzrostu dochodów z pracy netto. Podejście to ma zatem charakter bardziej makroekonomiczny, przez co łatwiej je zastosować dla różnych krajów (ze względu na dostępność danych), przez co jednak uzyskiwana informacja ma charakter mniej zdezagregowany, niż w innych podejściach. Zgodnie z obliczeniami ww. autora, od połowy lat 70. do kapitał ludzki w Kanadzie niewiele się zmienił, we wczesnych latach 80. zmniejszył się ze względu na wzrost wydatków rządowych i spadek dochodów pracowniczych w wyniku recesji, zaś w drugiej połowie lat 80. realne stopy procentowe spadły co też wpłynęło na wyniki. Widzimy zatem, że szacunki te były podatne na wahania koniunkturalne Podejście zintegrowane Tak duża różnorodność podejść do szacowania kapitału ludzkiego doprowadziła do podjęcia prób zintegrowania ich w jedno podejście. Jedną z nich jest ta dokonana na przykładzie Stanów Zjed- Strona 45 z 94\n46 noczonych przez Tao i Stinsona (1997). Autorzy ci oparli się na tworzeniu zasobu kapitału ludzkiego przez inwestycje weń, które szacowali na podstawie kosztowej. Tak zbudowany kapitał determinuje przyszłe zarobki, które można oszacować na podstawie podejścia dochodowego. Funkcja zarobków dana jest w następujący sposób:, gdzie: zarobki, kapitał ludzki, stopa wynagrodzenia za użyczenie kapitału ludzkiego w roku t, s płeć, i wiek, j poziom wykształcenia. Grupa osób wchodzących na rynek pracy po ukończeniu szkoły została wybrana jako grupa poddana standaryzacji, a ich umiejętności szacowane były na podstawie wyników testu SAT (Scholastic Aptitude Test). Ten bazowy zasób kapitału ludzkiego oszacowany został na podstawie dotychczas poniesionych wydatków na edukację. Stopa w oszacowana jest poprzez zastosowanie danych dotyczących wynagrodzeń. Zakłada się, że jest ona stała dla różnych roczników absolwentów. W efekcie obliczeń autorzy oszacowali, że zasoby kapitału ludzkiego wzrosły 6-krotnie w latach Jednak kiedy uwzględniono różnice pomiędzy umiejętnościami poszczególnych roczników na postawie wyników SAT okazało się, że wzrost wynosił mniej niż 100% (dla kobiet 135%, dla mężczyzn 75%). W podejściu tym nie uwzględniano wydatków na ochronę zdrowia, nie było potrzebne założenie o stopie deprecjacji lub aprecjacji kapitału ludzkiego. Jednakże koszty wychowania dziecka zostały zaliczone do wydatków konsumpcyjnych (i nie są uwzględniane w zasobach kapitału ludzkiego). Ponadto zakładano, że płaca zależy od wyników testu SAT, co nie zawsze ma miejsce. Innym tego typu podejściem jest to autorstwa Dagumy i Slottje (2000). Osobisty kapitał ludzki jest obliczany następującą formułą: ( ) gdzie: z wystandaryzowana zmienna ukrytego kapitału ludzkiego, x wystandaryzowany wskaźnik kapitału ludzkiego, p numer wskaźnika wziętego z bazy danych, Strona 46 z 94\n47 natomiast wartość pieniężna kapitału ludzkiego i-tej jednostki obliczana jest ze wzoru: ( ) Autorzy ci ponadto przyjmują często spotykane w podejściu dochodowym założenie, że średni kapitał ludzki w wieku x i przeciętne zarobki tej jednostki za n lat są takie same jak średnie zarobki y(x+n) jednostki w wieku x+n po uwzględnieniu prawdopodobieństwa dożycia określonego wieku oraz wzrostu dochodów realnych. Wtedy kapitał ludzki przeciętnej jednostki w wieku x szacowany jest jako: gdzie: ( ) ( ) ( )( ) ( ), ( ) prawdopodobieństwo przeżycia n lat przez osobę w wieku x, i stopa dyskonta, r stopa wzrostu gospodarczego, 70 najwyższa wartość wieku, w którym można pracować. Natomiast wartość pieniężną kapitału ludzkiego i-tej jednostki obliczano za pomocą wzoru: gdzie: Av wartość średnia, ( ) ( ) ( ) ( ) Jest ona równa średnim zarobkom z całego życia danej populacji ( ( )) ważonej przez poziom kapitału ludzkiego danej osoby ( ( ( )). ( )) podzielony przez przeciętny kapitał ludzki populacji Autorzy oszacowali, że kapitał ludzki na osobę w USA zawiera się w przedziale od 239 tys. dolarów do 365 tys. dolarów (w zależności od przyjętej stopy dyskonta i tempa wzrostu gospodarczego) Szacowanie kapitału ludzkiego w Polsce Prac z zakresu szacowania kapitału ludzkiego w Polsce podejmowanych w naszym kraju nie było dotąd zbyt wiele. To, co można zauważyć, to oparcie ich generalnie na prostych miarach (niekie- Strona 47 z 94\n48 dy stosując trochę bardziej zaawansowane metody ich przeliczania), w porównaniu do podejść stosowanych od kilkunastu lat w literaturze naukowej na świecie Diagnoza społeczna 2007 Poniżej zaprezentowana zostanie metodologia użyta w pracy Diagnoza społeczna 2007 (Kotowska i Węziak, 2007) do wyrażenia szacunków kapitału ludzkiego w Polsce w postaci jednego wskaźnika (rysunek 7). Rysunek 7. Przeciętny poziom kapitału ludzkiego członków gospodarstw domowych według wieku Źródło: Kotowska i Węziak (2007, s. 77). W tym celu autorzy badania wybrali następujące zmienne:» wykształcenie, w podziale na poziomy (1 podstawowe i gimnazjum, 2 zasadnicze zawodowe, 3 średnie, 4 policealne, 5 wyższe),» korzystanie z komputera w pracy, w domu lub w innym miejscu,» korzystanie z wyszukiwarki internetowej (np. Google, Yahoo!) w celu znalezienia informacji,» znajomość języka angielskiego,» uczestnictwo w kształceniu ustawicznym i dokształcaniu (Kotowska i Węziak, 2007, s. 76). Strona 48 z 94\n49 Wskaźnik kapitału ludzkiego otrzymano oddzielnie dla osób indywidualnych oraz dla gospodarstw domowych wykorzystując w tym celu metodę analizy czynnikowej. Z ciekawszych wniosków można odnotować np.:» poziom kapitału ludzkiego kobiet jest wyższy niż mężczyzn (różnice widoczne są zwłaszcza w grupie osób młodszych, do 34. roku życia),» wraz z wiekiem wartość kapitału ludzkiego maleje,» osoby pracujące cechują się znacznie wyższym poziomem kapitału ludzkiego niż niepracujące,» najwyższy poziom kapitału ludzkiego mają studenci i uczniowie, a najniższy emeryci, a także (choć nieco większy) renciści i rolnicy (poziom niższy nawet niż osoby bezrobotne i bierne zawodowo),» posiadanie dzieci korzystnie wpływa na poziom kapitału ludzkiego gospodarstw domowych poprzez korzystanie z komputera i internetu (Kotowska i Węziak, 2007, ss , 83) Raport o kapitale intelektualnym Polski W 2008 r. w Polsce szerokim echem odbił się Raport o kapitale intelektualnym Polski zespołu kierowanego przez ministra Michała Boniego (Raport, 2008). Zgodnie z nim, kapitał intelektualny składa się z następujących grup cech:» kapitał ludzki: edukacja, jakość życia, postawy,» kapitał strukturalny: nauka, firmy, ICT, środowisko, własność intelektualna, trzy, pojedyncze cechy,» kapitał społeczny: współpraca gospodarcza, trzy, pojedyncze cechy, Strona 49 z 94\n50 » kapitał relacyjny: aktywność, dwie, pojedyncze cechy. Zostały one wyrażone w podziale na różne grupy wiekowe (generacje). Łącznie wykorzystano aż 117 wskaźników (w bazie danych udostępnionej w internecie było ich 111 mniej niż zapowiadano). Ze względu na dostępność danych Polska została zaprezentowana w grupie innych 15 krajów UE. Zgodnie z wynikami Raportu (2008), Polska zajęła na 16 krajów:» w grupie dzieci 4. miejsce od końca,» w grupie student 4. miejsce od końca,» w grupie dorosły 3. miejsce od końca,» w grupie senior ostatnie miejsce. W tych grupach społecznych kapitał ludzki był modelowany w różny sposób. W grupie studentów uwzględniane były podgrupy: edukacja i jakość życia (ta ostatnia składająca się z jednego wskaźnika). Podgrupy wskaźników oraz kody wskaźników dla każdej z grup społecznych zostały zaprezentowane na trzech poniższych wykresach. Rysunek 8. Diagram ścieżkowy modelu kapitału ludzkiego studentów Źródło: Rószkiewicz i Węziak-Białowolska (2008), s. 9. Strona 50 z 94\n51 W przypadku osób dorosłych kapitał ludzki tworzony był przez następujące grupy wskaźników: Rysunek 9. Diagram ścieżkowy modelu kapitału ludzkiego dorosłych Źródło: Rószkiewicz i Węziak-Białowolska (2008), s. 10. Inaczej również modelowany był kapitał ludzki seniorów. Strona 51 z 94\n52 Rysunek 10. Diagram ścieżkowy modelu kapitału ludzkiego seniorów Źródło: Rószkiewicz i Węziak-Białowolska (2008), s. 11. Poniżej zaprezentowana została tabela zawierająca wszystkie wskaźniki, które brane były pod uwagę w zakresie kapitału ludzkiego w raporcie Kapitał Intelektualny Polski wraz z ich opisami. Część z nich była wymieniana na powyższych schematach. Tabela 1. Wskaźniki kapitału ludzkiego w raporcie Kapitał intelektualny Polski Kod Nazwa Grupa wiekowa Grupa tematyczna klpe1 Total population having completed at least upper secondary education Population aged 25 to 64 (%) Dorosły Edukacja klpe10 Participation in non formal education/training by age and sex (25-54) % participating Dorosły Edukacja klpe12 Education At current prices (% of total household consumption expenditure) Dorosły Edukacja klpe13 Hours in CVT courses per 1000 working hours (all enterprises), all NACE, 1999 Dorosły Edukacja klpe2 Life-long learning (adult participation in education and training) - total Percentage of the adult population aged 25 to 64 participating in education and training Dorosły Edukacja klpe3 Share of individuals regularly using the Internet Percentage of individuals who accessed the Internet, on average, at least once a week Dorosły Edukacja Strona 52 z 94\n53 klpe4 klpe5 klpe8 klpe9 klpj1 klpj10 Share of individuals having ordered/bought goods or services for private use over the Internet in the last three months Individuals' level of computer skills - High (as % of individuals aged 16 to 74) Mean volume of hours per participant in non formal education/training by age and sex (25-54) Participation in any learning activities by age and sex (25-54) Fatal accidents at work Index of the number of fatal accidents at work per 100 thousand persons in employment (1998=100) Average adult (15+) per capita consumption in litres klpj2 Percentage of overweight people, by gender (35-44) % Dorosły Dorosły Dorosły Dorosły Dorosły Dorosły Dorosły Edukacja Edukacja Edukacja Edukacja Jakość życia Jakość życia Jakość życia klpj3 Percentage of present smokers, by gender (35-44) % Dorosły Jakość życia klpj4 klpp1 klpp2 klpp3 How happy, WVS , v10 (25-64) % saying very happy Hours worked per week of full-time employment Annual average Hard work especially important - % of respondents mentioning. WVS Wave, v13 (25-64) Feeling of responsibility especially important - % of respondents mentioning. WVS Wave, v14 klpp4 Tolerance and respect for other people especially important - % of respondents mentioning. WVS Wave, v16 klpp5 Determination, preserverance especially important - % of respondents mentioning. WVS Wave, v18 klpp5a klpp6 Unselfishness especially important - % of respondents mentioning. WVS Wave, v20 Long-term unemployment rate - total Long-term unemployed (12 months and more) as a percentage of the total active population Dorosły Dorosły Dorosły Dorosły Dorosły Dorosły Dorosły Dorosły Jakość życia Postawy Postawy Postawy Postawy Postawy Postawy Postawy klde1 Four-year-olds in education Participation rate (%) Dziecko Edukacja kldj_onz9 DPT3: Percentage of children immunized aged months, 2002 kldj_onz10 Polio3: Percentage of children immunized aged months, 2002 Dziecko Dziecko Jakość życia Jakość życia Strona 53 z 94\n54 kldj_onz11 deaths from accidents and injuries per under 19 years, average of last 3 years available Dziecko Jakość życia KLDJ4 Family/children benefits per head of population (PPS) Dziecko Jakość życia kldj8 Under-5 mortality rate (per 1000) Dziecko Jakość życia KLSJ1 Old age benefits per head of population (PPS) Senior Jakość życia klsj3 Employment rate of older workers - total % Senior Jakość życia klsj4 Percentage of overweight people, by gender (55-64) % Senior Jakość życia klsj5 Percentage of present smokers, by gender (55-64) % Senior Jakość życia klste1 Early school leavers - total Percentage of the population aged with at most lower secondary education and not in further education or training Student Edukacja klste2 klste3 klste5 klste_1a klste_2a Youth education attainment level - total Percentage of the population aged 20 to 24 having completed at least upper secondary education Science and technology graduates- total Tertiary graduates in science and technology per of population aged years Graduates (ISCED 5-6) in Maths, Science and Technology fields - as % of all fields Annual expenditure on educational institutions per student for all services relative to GDP per capita, By level of education, based on full-time equivalents, All tertiary education excluding R&D activities (2004) Subsidies for education to private entities as a percentage of GDP, (2004) Student Student Student Student Student Edukacja Edukacja Edukacja Edukacja Edukacja klste_3a Quality of the educational system (WEF, 2007) Student Edukacja klste_4a klste_5a University-industry research collaboration (WEF, 2007) Large firms collaborating in innovation with higher education institutions, Student Student Edukacja Edukacja klste_6a Scientific articles per million population, 2003 Student Edukacja klste_7a Relative prominence of cited scientific literature, 2003 Student Edukacja KLSTJ1 Smokers between 15 and 24, TOTAL (percentages) Student Jakość życia klue10 klue12 klue12a Percentage of students at proficiency levels 4-6 on the mathematics scale, PISA 2006 Percentage of students at proficiency level 1 or lower on the reading scale, PISA 2006 % of students saying "I enjoy acquiring new knowldge in science", PISA 2006 Uczeń Uczeń Uczeń Edukacja Edukacja Edukacja Strona 54 z 94\n55 klue13a klue13 klue14 Percentage of students at proficiency level 1 or lower on the mathematics scale, PISA 2006 % of students saying "I study school science because I know it is useful for me", PISA 2006 % of students saying "I would like to work in a career involving science", PISA 2006 Uczeń Uczeń Uczeń Edukacja Edukacja Edukacja klue2 School expectancy Uczeń Edukacja klue3 Foreign languages learnt per pupil Secondary education (average) Uczeń Edukacja klue6 Student's time spent on learning science, PISA 2006 Uczeń Edukacja klue7 Student's time spent on learning reading, PISA 2006 Uczeń Edukacja klue8 klue9 kluj10 kluj_onz18 kluj_onz19 kluje_onz20 kluje_onz21 kluj_onz33 kluj_onz40 kluj11 Student's time spent on learning mathematics, PISA 2006 Percentage of students at proficiency levels 4-5 on the reading scale, PISA 2006 Frequency of use of any illicit drug other than marijuana or hashish during lifetime. All students Percentage of young peoples living in single-parent family structure, aged 11, 13 and 15, 2001 Percentage of young people living in step family structure aged 11, 13 and 15, 2001 Percentage of students whose oarents eat their meal with them around a table several times a week, aged 15: 2000 Percentage of students whose parents spend time just talking to them several times per week, aged 15: 2000 Mean number of days when young people are phisically active for one hour or more of the previous/typical week, aged 11, 13,15, 2001 Percentage of young people "liking school a lot", aged 11, 13 and 15, 2001 Frequency of use of marijuana or hashish during the last 30 days. Percentages among all students kluj2 Percentage of overweight people, by gender (15-24) % kluj7 Cigarette smoking during the last 30 days. All students Uczeń Uczeń Uczeń Uczeń Uczeń Uczeń Uczeń Uczeń Uczeń Uczeń Uczeń Uczeń Edukacja Edukacja Jakość życia Jakość życia Jakość życia Jakość życia Jakość życia Jakość życia Jakość życia Jakość życia Jakość życia Jakość życia Źródło: Kapitał Intelektualny (2008). Strona 55 z 94\n56 Projekt Strategii Rozwoju Kapitału Ludzkiego Pisząc o kapitale ludzkim w Polsce nie sposób nie wspomnieć o projekcie Strategii Rozwoju Kapitału Ludzkiego (2011, s ). Zawarto w nim następujące wskaźniki realizacji Strategii:» Wskaźnik główny: Human Development Index (wersja 2010).» Etap życia wczesne dzieciństwo: Wskaźnik opieki instytucjonalnej nad dziećmi w wieku poniżej 3 lat. Odsetek noworodków objętych badaniami przesiewowymi w kierunku rzadkich wad metabolizmu. Odsetek dzieci w wieku do 7 lat objętych wczesnym wspomaganiem rozwoju.» Etap życia edukacja szkolna: Odsetek uczniów poniżej drugiego poziomu w trzech dziedzinach czytania i interpretacji, matematyce, rozumowaniu w naukach przyrodniczych wg testów PISA. Odsetek dzieci z niepełnosprawnością ruchową, wadami wzroku, zaburzeniami słuchu, niepełnosprawnością w stopniu lekkim oraz niepełnosprawnością społeczną np. zagrożeni uzależnieniami lub zaburzeniami zachowania) uczęszczających do szkół powszechnych. Poziom kompetencji cyfrowych.» Etap życia edukacja na poziomie wyższym: Odsetek studentów kształcących się na kierunkach o profilu praktycznym Przeciętny czas podjęcia pracy po ukończeniu studiów. Stopa bezrobocia absolwentów wyższych uczelni. Odsetek studentów i doktorantów odbywających staże w przedsiębiorstwach i organizacjach pozarządowych. Odsetek osób podejmujących prace naukową na innej uczelni niż nastąpiła obrona pracy doktorskiej i zakończenie studiów magisterskich.» Etap życia aktywność zawodowa, uczenie się dorosłych i rodzicielstwo: współczynnik aktywności zawodowej. współczynnik aktywności zawodowej osób w wieku 55J64 lata. Wskaźniki zatrudnienia w grupie wiekowej 15+. Wskaźniki zatrudnienia w grupie wiekowej Wskaźniki zatrudnienia w grupie wiekowej Strona 56 z 94\n57 Efektywny wiek dezaktywizacji zawodowej efektywny wiek emerytalny). Umowy na czas określony w grupie wiekowej lat. Umowy na czas określony w grupie wiekowej lat. Odsetek dorosłych Polaków uczestniczących w edukacji ustawicznej. Wyniki testów PIAAC. Odsetek osób niepełnosprawnych zatrudnionych na otwartym rynku pracy. Wskaźnik aktywności zawodowej imigrantów. Wskaźnik zatrudnienia kobiet z najmłodszym dzieckiem w wieku do 5 lat. Wskaźnik przeżyć 5-letnich w przypadku osób chorujących na nowotwory. Współczynnik zgonów z powodu nowotworów i chorób krążenia. Odsetek osób korzystających z różnych form opieki psychologicznej i psychiatrycznej. Wskaźnik śmiertelności wypadków komunikacyjnych.» Etap życia starość: współczynnik aktywności zawodowej osób w wieku poprodukcyjnym. Przeciętne trwanie życia w zdrowiu (HLY) w momencie narodzin. Przeciętne trwanie życia skorygowane niepełnosprawnością (Disability Adjusted Life Expectancy) Przegląd badań międzynarodowych nt. kapitału ludzkiego w Polsce Poniżej zaprezentowane będą wybrane wyniki badań międzynarodowych obejmujących m.in. Polskę. Z pierwszej z tabel widzimy, że długość okresu kształcenia w Polsce była znacznie niższa, niż w USA, aczkolwiek wyższa niż w innych krajach transformacji. Natomiast zwroty z edukacji i wskaźnik kapitału ludzkiego wg Mincera niższe. Tabela 2. Wskaźniki kapitału ludzkiego odnoszące się do edukacji Kraj Średnia długość kształcenia (wg Barro i Lee) nia (wg Cohena i Soto) kapitału ludzkiego Średnia długość kształce- Minceriański wskaźnik Zwroty z edukacji USA 12,00 12,23 9,8% 3,31 Bułgaria 9,26 9,03 b.d. b.d. Czechy 9,39 b.d. 8,1% 2,14 Węgry 8,70 9,34 b.d. b.d. Polska 9,60 b.d. 7,0% 1,96 Rumunia 9,24 8,30 b.d. b.d. Źródło: Leeuwen, Földvári (2008). Strona 57 z 94\n58 Szacowanie kapitału ludzkiego w oparciu na kosztach wskazało (tabela 3), że:» w analizowanej próbie krajów transformacji niższy niż w Polsce jego zasób był jedynie w Rumunii i w Bułgarii (i wynosił w naszym kraju jedynie 22,2% wartości zasobów kapitału ludzkiego na osobę w USA), natomiast» opierając się na podejściu dochodowym wyniki były wyższe, niż w innych krajach transformacji (z wyjątkiem Węgier), dla których dostępne były dane (co dawało Polsce 16,1% wartości zasobów kapitału ludzkiego na osobę w USA). Tabela 3. Wskaźniki zasobów kapitału ludzkiego na osobę oparte na dochodach i na kosztach (z 1995 r. wyrażone w dolarach z 2000 r.) Kraj Według metody Judsona Metoda Dagum- Wskaźnik Joenga Według metody Judsona pomnożone przez średnia liczba lat edukacji dochodach) dach), USA = 1,0 Slottje (oparta na (oparty na docho- (opartej na kosztach) USA ,0 Bułgaria b.d. Czechy b.d. b.d. Estonia b.d. Węgry b.d. Polska b.d. Słowacja b.d. b.d b.d. Rumunia b.d. 0,77 Źródło: Leeuwen, Földvári (2008). Przemiany wskazywały na poprawę stanu kapitału ludzkiego od lat 70. do lat 90. z pewnym regresem w połowie lat 90., co zapewne było związane z kosztami transformacji systemowej ponoszonymi w naszym kraju. Tabela 4. Różne przybliżenia kapitału ludzkiego i szacunku dla Polski (jako odsetka USA) Kapitał ludzki na osobę wg metody Judsona Średnia długość edukacji Rok (pomnożona przez średnią liczbę lat edukacji) w latach jako odsetek USA w dolarach z 2000 r. jako odsetek USA ,56 77, ,1 Strona 58 z 94\n59 1980 8,65 72, , ,60 80, , ,73 79, ,7 Źródło: Leeuwen, Földvári (2008). Zaprezentowane wyniki są jednymi z nielicznych, które zawierają oszacowanie kapitału ludzkiego w Polsce wyrażone w postaci pieniężnej (a nie np. agregatu różnych zmiennych o odmiennych jednostkach, typie, przedmiocie pomiaru itp.) Kapitał ludzki a rozwój i wzrost gospodarczy We wzroście gospodarczym liczą się nie tylko same nakłady siły roboczej i liczba przepracowanych godzin (zauważono, że wzrost gospodarczy jest wyższy w latach, kiedy przypada mniej dni wolnych od pracy, np. święta pokrywają się z weekendami), ale jak to wyżej zauważono również wydajność pracy. Ta natomiast wynika nie tylko z tzw. technicznego uzbrojenia pracy (wielkość zainwestowanego kapitału przypadającego na dane miejsce pracy), ale zależy także od kwalifikacji siły roboczej (wykształcenia, doświadczenia i umiejętności). Wyraża się to w koncepcji kapitału ludzkiego. Od niego zależeć może również wielkość dochodów osobistych: rozumie to chyba każdy, stąd tak dużo osób podejmuje studia wyższe, czy kształci się później na studiach podyplomowych. Nie można w bezpośredni sposób oszacować kapitału ludzkiego poszczególnych osób czy społeczeństw. Stąd stosuje się miary pośrednie, takie jak wielkość płacy osiąganej przez pracownika o danym poziomie wykształcenia. Szacuje się, że w USA w latach 80. dochód uzyskany z wiedzy i umiejętności (poprzez płace) był ok. 14 razy wyższy niż uzyskany z fizycznego kapitału (w postaci dywidend i nierozdzielonych zysków przedsiębiorstw) (Soubbotina i Sheram, 2000, s. 35). Analiza przeprowadzona przez Barro (1989) na próbce 98 krajów (lata ) wykazała, że biedne kraje o wyższym kapitale ludzkim (przybliżanym za pomocą wskaźnika uczęszczania uczniów do szkół podstawowych i średnich) doganiają kraje bogate. Z wykresu (rysunek 11) wynika, że im wyższy był początkowy kapitał ludzki, tym wyższe były stopy wzrostu gospodarczego w ciągu kolejnych 25 lat. Strona 59 z 94\n60 Rysunek 11. Stopa wzrostu realnego PKB na osobę w latach a początkowy kapitał ludzki Uwaga: kapitał ludzki przedstawiono na osi poziomej, a PKB na pionowej. Kapitał ludzki przybliżany jest przez liniową kombinację stopę skolaryzacji (school-enrollment) do szkół podstawowych i średnich w 1960 r. (w stosunku 0,305 x szk.śr. + 0,25 x szk.podst., gdzie wskaźniki oznaczają odpowiednie stopy uczęszczania). Źródło: Barro (1989, s. 40). Jest to bardzo ważne odkrycie z punktu widzenia priorytetów polityki rozwoju. Jednakże nie oznacza to, że istnieje automatyczna zależność pomiędzy poziomem wykształcenia a tempem rozwoju gospodarczego, czego dowiodły badania Barro. Poza tym pozostaje kwestia zwrotu z inwestycji w kapitał ludzki. Jeśli jakość kształcenia jest niska, to są one niższe. Podobnie, jeśli szkoły/uczelnie kształcą niezgodnie z wymaganiami rynku ( kształcenie bezrobotnych ) jest to przejawem problemów strukturalnych gospodarki w obu przypadkach pożądana byłaby reforma systemu edukacji. W przeszłości w krajach socjalistycznych zyski z dłuższego kształcenia się nie były doceniane, ze względu na chęć władz do utrzymania podobnego poziomu zarobków w społeczeństwie. Ponadto, gdy występuje stagnacja wzrostu gospodarczego, może wystąpić nadwyżka podaży kapitału ludzkiego (osób chcących podjąć pracę) nad popytem na niego. Może to doprowadzić do sytuacji niepełnego wykorzystania kapitału ludzkiego lub nieopłacania go w wystarczającym stopniu. Nadwyżka kapitału ludzkiego może też doprowadzić do wzrostu bezrobocia wśród osób o niższych kwalifikacjach. Tak było w dużej części krajów OECD zaprezentowanych na wykresie (rysunek Strona 60 z 94\n61 12). Wzrost wykształcenia był wynikiem złej sytuacji na rynku pracy: ludzie kształcili się, by uniknąć bezrobocia, wypierając z rynku pracy osoby o niższych kwalifikacjach. Z drugiej strony, niedobory siły roboczej w Irlandii i Holandii doprowadziły do zwiększenia wskaźnika zatrudnienia przez wzrost zatrudnienia osób o niższych kwalifikacjach; w efekcie obniżyło się przeciętne wykształcenie pracowników, co negatywnie wpłynęło na ogólny wzrost wydajności pracy (OECD, 2005a, s. 26). Rysunek 12. Wpływ poprawy jakości kapitału ludzkiego na wzrost wydajności pracy, Uwaga: przeciętna, roczna zmiana procentowa. W stosunku do oryginalnego rysunku, pominięto dodatkowe wyjaśnienia. Źródło: OECD (2005b, s. 24). Nie ma więc automatycznego związku pomiędzy poprawą kapitału ludzkiego a wzrostem wydajności pracy i wzrostem gospodarki. Potrzebna bowiem jest taka gospodarka, która będzie w stanie wchłonąć wzrost kapitału ludzkiego. W przeciwnym wypadku inwestycje w kapitał ludzki będą nietrafione. Ponadto trzeba zauważyć, w jaki sposób edukacja wpływa na wzrost gospodarczy. Jeśli wiemy, że jest on wynikiem nakładów siły roboczej, kapitału rzeczowego i ludzkiego oraz postępu technologicznego, to edukacja, która podnosi jakość siły roboczej (a nie ilość), przekłada się na wzrost gospodarczy poprzez kapitał ludzki. Co więcej, wzrost kapitału ludzkiego przekłada się na postęp techniczny (im bardziej społeczeństwo jest wykształcone, tym więcej może wytworzyć wynalazków). Drugi kanał wpływu jest następujący: wzrost wykształcenia siły roboczej ułatwia zastosowanie no- Strona 61 z 94