Текст книги "Загадка экономического роста"

Различия в уровнях производительности

Я уже отмечал, что уровни производительности в разных странах не одинаковы. На рис. 3.3, где показаны средние уровни, существовавшие в 1960–1985 годах в 14 странах (из выборки 96 стран, по которым Ислам произвел оценку[33]33
  Ислам оценил уровни производительности в 1960 году, сделав допущение, что темпы роста производительности одинаковы во всех странах. Если последнее допущение верно, то показатели производительности должны оставаться неизменными год от года, а следовательно, показатели 1960 года также равны средним показателям. Поскольку допущение об общих темпах роста производительности не согласуется с имеющимися данными, оценки Ислама лучше считать показателями средних уровней производительности в 1960—1985 годах.


[Закрыть]), по отношению к Сомали, можно увидеть, насколько сильно варьируются эти показатели. Сомали было выбрано в качестве исходной точки оценки, потому что в этой стране был самый низкий уровень СПФ. Различия огромны. Например, Швеция была в 20 раз производительнее Сомали, а Гонконг – в 40 раз. К оценкам подобного рода следует относиться с осторожностью.

РИС. 3.3. Уровни СПФ относительно Сомали, средние значения за 1960 – 1985 годы

(данные взяты из работы Islam 1995)

РИС. 3.4. Средние темпы роста СПФ в 1971 – 1985 годы

(расчеты автора)

РИС. 3.5. Средняя СПФ и доходы на душу населения

(данные взяты из работы Islam 1995)

Впрочем, Ислам не учитывал различий в образовании. По этой причине оценки СПФ отчасти отражают различия и в качестве рабочей силы. Тем не менее результаты исследования совпадают с результатами, полученными Холлом и Джонсом (Hall and Jones 1999), которые не принимали во внимание различия в образовании. В частности, коэффициент ранговой корреляции Спирмена по двум вариантам оценки равен 0,9, что является очень высоким показателем (Islam 2001)[34]34
  Холл и Джонс (Hall and Jones 1999) предложили оценки по 1988 году. Они скорректировали трудовой вклад с учетом качества труда, придав больший вес работникам с большим количеством лет обучения. Полагаясь на оценки из регрессий заработных плат, приведенные в работе Псахаропулоса (Psacharopoulos 1994), они использовали уровень отдачи на один год учебы работников, равный 13,4%, для работников, продолжительность формального образования которых составляла от одного года до четырех лет, и 6,8% для работников, продолжительность формального образования которых превышала 8 лет. Холл и Джонс также установили большие различия в уровнях выпуска продукции на одного работника в своей выборке из 127 стран. Например, у пяти самых богатых стран в 1988 году среднее геометрическое значение выпуска продукции на одного работника было почти в 32 раза выше соответствующего показателя в пяти беднейших странах.


[Закрыть]. И все же результаты вычисления уровней производительности в некоторых странах существенно различаются. Пример такого различия – Иордания: Ислам оценил уровень производительности этой страны в 25% от уровня США, тогда как Холл и Джонс оценивают его в 120%. Несмотря на эти различия, оба варианта оценок отражают существенные колебания СПФ в зависимости от страны.

Однако отличаются не только уровни СПФ, но и темпы ее роста. На рис. 3.4 отражены данные по 21 богатой стране[35]35
  Оценка экономического роста была использована для расчета темпов роста СПФ без поправки на качество труда и капитала. Ко и Хелпман (Coe and Helpman 1995) предложили обновленную версию темпов роста СПФ.


[Закрыть]. В Норвегии и Японии темпы роста СПФ превышали 2% в год, темпы роста этого показателя в Новой Зеландии и Швейцарии были ниже 0,5% в год.

Другой интересный факт касается взаимозависимости между СПФ и доходом на душу населения. Очевидно, что между СПФ и доходом на душу населения существует положительная корреляция. Страны, у которых в 1960—1985 годах был высокий уровень средней СПФ, в 1990 году был высокий доход на душу населения. Такая же зависимость была обнаружена между средними уровнями СПФ в 1960—1985 годах и доходами на душу населения в 1960 году[36]36
  Казелли, Эсквивель и Лефорт (Caselli, Esquivel and Lefort 1996) обнаружили сходное отношение между СПФ и доходом на душу населения.


[Закрыть]. Другими словами, богатые страны отличаются высокой производительностью, которой нет в бедных странах. Поскольку богатые страны также располагают большим капиталом на одного работника и их работники лучше образованны, доходы на душу населения в богатых странах выше сразу по трем причинам: в силу большего капитала, человеческого капитала и высокой производительности.

Причины различий в доходах

Богатые страны имеют преимущество по всем основным факторам, определяющим доходы на душу населения. Необходимо выяснить, приводит ли различие факторов производства к различиям показателей доходов на душу населения и темпа роста больше, чем разная производительность.

По данным Холла и Джонса (Hall and Jones 1999), доход на одного работника в США в 35 раз выше, чем в Нигерии. Но высокая капиталоемкость объясняет всего лишь 1,5, а разница в уровне образования – 3,1. Из этого расчета следует, что различия в факторах производства объясняют примерно 4,7, а показатель СПФ – 7,7. Очевидно, что при объяснении низкой эффективности работников в Нигерии (по сравнению с американскими работниками) различие в производительности более важно, чем различия в капитале и образовании.

Показателен ли этот пример? Ответ: да, показателен. Кленоу и Родригес-Клэр (Klenow and Rodriguez-Clare 1997) представили различия в доходах на одного работника в виде составляющих: физический капитал, человеческий капитал и СПФ. Такая градация оказалась чувствительной к измерениям показателя образования. В частности, Кленоу и Родригес-Клэр утверждают, что использование нормы набора рабочих со средним образованием в качестве показателя качества человеческого капитала приводит к преувеличению значения образования в объяснении различий в доходах в расчете на одного работника, поскольку этот показатель варьируется от страны к стране намного сильнее, чем другие важные показатели качества человеческого капитала. Соответственно, значение уровня СПФ практически не принималось во внимание. Например, использование при построении индекса человеческого капитала показателей зачисленных в начальную и среднюю школы существенно снижает межстрановые различия показателей человеческого капитала и повышает значение СПФ. Значение человеческого капитала в росте дохода уменьшается, если использовать совокупность показателей зачисленных в начальную, среднюю и старшую школы.

Кленоу и Родригес-Клэр оценили человеческий капитал с учетом среднего числа лет обучения и отследили воздействие образования на заработок[37]37
  Этот показатель схож с индексом развития человеческого капитала, построенным Холлом и Джонсом (Hall and Jones 1999), хотя в этих двух исследованиях не использовался одинаковый уровень отдачи на образование. По вопросу о том, как лучше всего измерять вклад человеческого капитала в рост доходов, ведется полемика. См. об этом: Krueger and Lindahl 2001 и Cohen and Soto 2001.


[Закрыть]. Затем они пересчитали доли физического и человеческого капитала и СПФ и обнаружили, что различия в СПФ играют большую роль в объяснении различий в доходах. Из их исследования следует, что все важные показатели развития человеческого капитала приводят к одному выводу: различия в СПФ объясняют различия в доходах на одного работника более чем на 60%. Роль СПФ в изменении темпов роста дохода на одного работника даже больше, чем в уровне дохода на одного работника. В первом случае различия в СПФ объясняют примерно 90% различий[38]38
  Истерли и Левин (Easterly and Levine 2001) пришли к выводу, что рост СПФ объясняет около 60% вариаций в темпах роста дохода на душу населения в их выборке. Точное число зависит от периода, охваченного выборкой, и от стран, включенных в выборку.


[Закрыть].

Обобщая сказанное, замечу: имеются убедительные свидетельства того, что совокупная производительность факторов играет значительную роль в объяснении наблюдаемых между странами различий в доходах на одного работника и закономерностей экономического роста. Следовательно, необходимо понять, что определяет различия в совокупной производительности факторов. Один из возможных ответов рассмотрен в следующей главе.

4. Инновации

Мы видим, что уровень жизни существенно колеблется от страны к стране и что в богатых странах уровень доходов на душу населения выше, поскольку на одного работника приходится больше капитала, работники более образованны, а уровни СПФ выше. Важно отметить, что в основном различия в доходах на душу населения обусловлены СПФ. То же самое относится к различиям в темпах роста дохода на душу населения: это различие более чем наполовину обусловлено неравномерным ростом СПФ. Специалисты, изучающие экономический рост, на основании этих данных пришли к выводу, что для его понимания необходимо объяснить силы, определяющие СПФ.

Технологический прогресс – важный фактор, влияющий на СПФ. Так изначально полагал Солоу, и это мнение разделяют как его ученики, так и его критики. А Саймон Кузнец, написавший выдающиеся труды о богатстве народов, вполне откровенно высказал свое убеждение в исключительной важности технологий: «Можно сказать, что со второй половины XIX века самым важным источником экономического роста в развитых странах определенно становятся основанные на науке технологии – в числе прочих в электроэнергетике, производстве двигателей внутреннего сгорания, производстве электронного оборудования, ядерных технологиях, биотехнологиях» (Kuznets 1966, p. 10). Многочисленные специалисты по истории экономики также отводят развитию технологий центральное место в современном экономическом росте. Наиболее известными из работ этих историков являются работы Лэндса (Landes 1969), Розенберга (Rosenberg 1982) и Мокира (Mokyr 1990). Их подробные исследования допускают, что не только технологии необходимы для формирования современного промышленного сектора, но также и сам технологический процесс. В числе выдающихся примеров развития и распространения технологий, продолжавшихся многие десятилетия, следует назвать создание паровой машины, которая дала надежный источник энергии, динамо-машины, которая сделала возможным гибкое размещение промышленных предприятий благодаря применению электричества. Специалисты по экономической истории призвали ученых рассматривать процесс роста в долгосрочной перспективе, так как для распространения новых технологий требуется много времени.

Несмотря на подъемы и спады, средние темпы роста мировой экономики ускоряются (рис. 1.5). Эту долговременную тенденцию нельзя объяснить одним лишь накоплением, являющимся краеугольным камнем модели Солоу, которая подразумевает снижение темпов роста. Для ускорения темпов роста необходимо, чтобы технологические изменения со временем нарастали, причем достаточно быстро, для преодоления ограничивающих последствий накопления. Подобные рассуждения вызывают естественный вопрос: почему темпы технологических изменений со временем возрастают? Для того чтобы ответить на этот вопрос, необходима теория, объясняющая процесс развития технологий.

Первая волна

Опубликованная в 1956 году работа Солоу в 1960-х годах породила волну исследований, в которых предложенный ученым подход был расширен и усовершенствован. Но в начале 1970-х годов все сошло на нет. Несмотря на отдельные достойные труды, такие как предложенная Эрроу (Arrow 1962a) модель обучения в процессе деятельности, предложенная Узавой (Uzawa 1965) модель обусловленных человеческим капиталом усовершенствований производительности и выдвинутая Шеллом (Shell 1967) модель изобретательской деятельности, теория роста по-прежнему оставалась главным образом теорией экзогенных технологических изменений. По мере того как специалисты по макроэкономике погружались в споры о рациональных ожиданиях и эффективности монетарной политики, интерес к экономической теории роста исчезал. Центральное место заняли неокейнсианский и неоклассический подходы к циклам деловой активности, а изучение роста было вытеснено на периферию экономической науки.

Но затем в 1980-х годах теория экономического роста снова заинтересовала ученых. Двумя главными публикациями этого периода стали работы Ромера (Romer 1986) и Лукаса (Lukas 1988).

Ромер отметил, что исторические данные не свидетельствуют о снижении темпов роста. Во-первых, данные о лидерах мировой экономики – в XVIII веке таким лидером были Нидерланды, в XIX веке лидерство перешло к Великобритании, а в ХХ веке к США – указывают скорее на повышение темпов роста доходов в расчете на человеко-час, нежели на их снижение. То есть экономика Великобритании росла быстрее, чем экономика Нидерландов, а экономика США росла быстрее британской[39]39
  Используя оценки Мэдисона (Maddison 1982), Ромер (Romer 1986) показал, что среднегодовые темпы роста в Нидерландах в 1770—1785 годы составляли -0,07%, в Великобритании в 1785—1820 годы – 0,5%, в 1820—1890 годы – 1,4%, а в США в 1890—1979 годы – 2,3%. Данные, использованные при построении рис. 1,5, в то время отсутствовали.


[Закрыть]. Во-вторых, используя данные Мэдисона (Maddison 1979) о темпах роста ВВП на душу населения, Ромер рассчитал средние темпы роста для десятилетий в 11 странах. Затем для каждой из этих стран Ромер оценил вероятность того, что в паре выбранных наугад десятилетий темпы роста будут выше в более позднем. Результаты исследования Ромера приведены на рис. 4.1. Во всех изученных Ромером странах вероятность превысила 50%, и это указывает на увеличение темпов роста. В-третьих, ученый продемонстрировал, что рост экономики США с 1800 года идет ускоряющимися темпами[40]40
  В этой аргументации важен исходный пункт, поскольку темпы роста ВВП на душу населения в США не повышались с середины XIX века. Однако, как видно из рис. 1.5, США представляют исключение; средние темпы роста мировой экономики с середины XIX века росли.


[Закрыть].

РИС. 4.1. Вероятность того, что темпы роста в более позднем десятилетии будут выше, чем темпы роста в более раннем десятилетии, 1700 – 1978 годы

(данные взяты из работы Romer 1986)

Эти данные привели Ромера к выводу о том, что предложенная Солоу модель экономики, в которой существуют постоянные экзогенные темпы технологических изменений, неадекватна и не способна объяснить долгосрочные экономические тренды. Вместо этого Ромер предложил модель, в которой был сделан акцент на внешнем эффекте накопления знаний. По его мнению, выпуск зависит от привычных факторов производства (таких, как труд и капитал), но, кроме того, зависит и от запаса знаний. Со временем по мере того, как предприятия начинают инвестировать в накопление знаний, этот запас увеличивается. Каждая фирма выполняет производственную функцию, в которой основная деятельность зависит в том числе от накопленного фирмой опыта и накопленных обществом знаний. Следовательно, у каждой фирмы есть стимул к инвестированию во внутренние знания, но этот процесс косвенно способствует наращиванию мирового опыта. Отсюда и внешний эффект.

Что заставило Ромера обратиться к проблеме экстерналий? При наличии экстерналий возможно агрегирование возрастающей прибыли за счет масштаба – каждая фирма может быть ценополучателем, поскольку она является свидетелем убывания предельной производительности ресурсов, которые, однако, находятся в ее распоряжении. В результате детализация экстерналий позволяет управлять эффектом, обусловленным ростом масштабов, не учитывая неконкурентные рынки. Можно рассматривать эту методику как расширенную версию модели внешних экономик, которую изначально разработал Маршалл (Marshall 1920; Маршалл 1993). Подобное практиковал Эрроу (Arrow 1962a) в модели обучения в процессе деятельности. Внешний эффект Ромера заключается в накоплении знаний, а модели Эрроу – в капитале.

Как уже было отмечено, инвестиции во внутренние знания стимулируют накопление мирового опыта, а значит, увеличивают производительность каждого. При таких обстоятельствах убывающая предельная производительность таких знаний позволяет всем компаниям работать на конкурентной основе и быть ценополучателями, когда экономика сталкивается с эффектом, обусловленным возрастающей предельной производительностью знаний. Важно отметить, что снижение эффекта от совокупных знаний не должно влиять на темпы роста[41]41
  Модель Солоу может также привести к увеличению долгосрочных темпов роста, которые превышают темпы технологических изменений. Это происходит в том случае, если предельная производительность капитала не снижается до нуля, поскольку запас капитала растет безгранично. Солоу признал это обстоятельство в статье в 1956 году, и оно было использовано разными авторами для построения моделей, в которых темпы роста превышают темпы роста производительности. Однако в этом случае темпы роста должны со временем снижаться. Ранний пример см. в работе: Jones and Manuelli 1990.


[Закрыть]. Модель такого типа оправдывает представленные данные.

Лукас (Lukas 1988) также обратился к экстерналиям. Однако в отличие от Ромера (Romer 1986) он учитывал внешний эффект человеческого капитала. Экономист предполагал, что общий объем продукции зависит от физического капитала (то есть машин, оборудования и зданий), от совокупного человеческого капитала (измеряемого как совокупность навыков) и от среднего уровня труда. Физический и совокупный человеческий капитал подвержены убывающей отдаче, но предполагалось, что их совместное воздействие на выпуск тем сильнее, чем выше средний уровень качества человеческого капитала, которым располагает экономика. Следовательно, экстерналия заключена в воздействии среднего показателя человеческого капитала на выпуск.

Индивиды также вносят вклад в накопление человеческого капитала. Рост индивидуальных запасов человеческого капитала – функция этого вклада и уже достигнутого уровня. Используя взаимозависимость, предложенную Узавой (Uzawa 1965), согласно которой темпы накопления пропорциональны запасам человеческого капитала, Лукас продемонстрировал, что такая экономика в долгосрочной перспективе растет темпами, превосходящими темпы технологического прогресса. Темпы роста экономики зависят от технологии производства товаров и услуг и от «технологии» производства человеческого капитала.

Предполагалось, что уровень выпуска любого сектора экономики пропорционален запасу человеческого капитала и рабочей силе, занятой в нем. Впрочем, в отличие от первого варианта модели здесь человеческий капитал, задействованный в конкретном секторе экономики, растет в результате специфического для него обучения персонала в процессе деятельности. Таким образом, экономика в долгосрочной перспективе растет даже без технологических изменений, поскольку двигателем роста становится обучение в процессе деятельности. Когда существует высокая степень взаимозаменяемости товаров, сектор, в котором наблюдаются наиболее высокие темпы обучения, со временем становится более важным, и так продолжается до тех пор, пока он не становится основным. А если степень взаимозаменяемости товаров низка, экономика приближается к долговременному равновесию по секторам, при котором темпы роста человеческого капитала одинаковы.

При трактовании моделей накопления человеческого капитала нужно быть крайне осторожным. Люди, занимающиеся эмпирическими исследованиями, зачастую используют критерии человеческого капитала, которые основаны на продолжительном фундаментальном образовании. В этом случае человеческий капитал в расчете на сотрудника не может расти бесконечно, поскольку продолжительность человеческой жизни ограничена. Получается, что рост человеческого капитала не может быть источником постоянного расширения экономики. Напротив, во многих теоретических моделях – например, в модели Лукаса (Lukas 1988) – человеческий капитал рассматривают как меру навыков, которые могут расширяться бесконечно. При таком понимании накопление человеческого капитала может служить источником постоянного и долгосрочного роста. Но все-таки имеет место следующий вопрос: человеческий капитал – это только люди или же общество в целом? И если человеческий капитал это не только люди, то насколько он отличается от «запаса знаний», о котором говорит Ромер? Лично я полагаю, что и концептуальный, и практический смысл этих понятий все еще остается неясным.

Образование – важный механизм формирования человеческого капитала. Впрочем, как уже было отмечено, накопление человеческого капитала этого типа не может обеспечить долгосрочный рост. Несмотря на это ограничение, исследователи неоднократно приходили к выводу, что образование играет важную роль в экономическом росте. Ученые Гольдин и Кац (Goldin and Katz 2001) обнаружили, что в течение ХХ века в США около четверти роста показателя дохода на работника было связано с повышением уровня образования[42]42
  Голдин и Кац (Goldin and Katz 2001) обнаружили, что с 1915 по 1999 год взвешенный по заработной плате индекс продолжительности обучения возрастал на 0,53% в год. Учитывая долю труда (долю трудовых доходов в ВВП), равную 0,7, Голдин и Кац оценили объясняемые образованием темпы роста в 0,37% роста выпуска (0,7 х 0,53 = 0,37). Гордон (Gordon 2000) оценил темпы прироста выпуска на единицу труда за сходный период в 1,62%. Следовательно, на долю образования приходится 23% прироста выпуска на одного работника (0,37/1,62). Используя те же источники и ту же методику расчетов, я установил, что в первой половине ХХ века вклад образования в рост выпуска чуть ниже и составляет около 21%. Разница обусловлена по большей части более быстрым ростом выпуска в более ранний период.


[Закрыть]. А Митч (Mitch 2001) установил, что, хотя распространение начального образования в Европе в конце XIX века внесло скромный вклад, распространение среднего и высшего образования в ХХ веке оказало существенное воздействие на экономический рост. Но тем не менее в Европе это воздействие было не столь значительным, как в США. Наконец, Янг (Young 1995) обнаружил, что увеличение продолжительности фундаментального образования сыграло главную роль в росте новых индустриальных стран Азии. Сходные результаты были получены в отношении многих других стран и разных периодов. Образование играет важную роль в объяснении межстрановых различий в доходах на душу населения[43]43
  Ханушек и Кимко (Hanushek and Kimko 2000), учитывавшие продолжительность образования (в годах), обнаружили, что межстрановые различия производительности зависят от качества образования. Показателем качества образования они считали баллы, полученные за стандартизированные тесты.


[Закрыть].

Остается не до конца изученным вопрос о том, существуют ли вообще экстерналии человеческого капитала, необходимые для продолжительного устойчивого роста. С одной стороны, Асемоглу и Ангрист (Acemoglu and Angrist 2001) не обнаружили экстерналий при анализе микроданных, а Коэн и Сото (Cohen and Soto 2001) не обнаружили таких экстерналий и в макроданных. С другой стороны, Моретти (Moretti 2002) обнаружил положительные экстерналии: взаимозависимость числа выпускников колледжей и заработной платы. Точнее, Моретти установил, что в городах США, где в рабочей силе доля работников, закончивших колледжи, выше, чем в других городах, заработная плата тоже выше. Соответственно, значение уровня образования общества в целом выше, чем отдельно взятого индивидуума.

Я рассматриваю эти выводы (а именно то, что экономистам пока не удалось найти решающих доказательств существования экстерналий человеческого капитала) как сугубо предварительные. Последовательно я исхожу из посылки, утверждающей, что работники учатся друг у друга и поэтому следует ожидать, что производительность работника, оказавшегося среди более образованных работников, возрастает. При оценке экстерналий вообще и экстерналий человеческого капитала в частности возникает много трудностей, и Крюгер и Линдаль (Krueger and Lindahl 2001) рассматривают некоторые из них.

Существуют ли экстерналии в накоплении знаний? Эрроу (Arrow 1962b) всесторонне проанализировал выделение средств на изобретательскую деятельность и дал утвердительный ответ на этот вопрос. Ромер (Romer 1986), продолжив исследование этого вопроса, доказывал, что такие экстерналии не просто существуют, но являются главной чертой современных экономик и одним из источников экономического роста. Главный довод, выдвинутый Эрроу, таков: в отличие от товаров информацию люди и предприятия могут использовать неоднократно, не истощая ее, а кроме того, им невозможно запретить использовать весь доступный поток информации. По этой причине преимущества, которые дают новые знания, не зависят от тех, кто эти знания накопил. Отсюда и экстерналии[44]44
  Мокир (Mokyr 2002) дает исторический очерк роли знаний в развитии Запада. В этой работе очень много примеров экстерналий, таких как публикация первой энциклопедии. Эти экстерналии очень важны, даже если мы не можем дать количественную оценку их величины.


[Закрыть].

Научные исследования и опытно-конструкторские разработки (НИОКР) формируют новые знания. В результате, если вышеописанные экстерналии существуют, они должны иметь свое отражение в НИОКР. Грилихес (Griliches 1979) сообщил о высоких нормах прибыли от инвестиций в НИОКР в послевоенный период. Во-первых, прибыльными были частные инвестиции. В США нормы прибыли были более чем вдвое выше нормы прибыли на инвестиции в физический капитал. В других странах это соотношение было еще более высоким[45]45
  Обобщение соответствующих данных приведено в работе Mohnen 1992.


[Закрыть]. Хотя, возможно, частично это отражает высокий риск. Во-вторых, оценочные нормы прибыли удвоились после того, как было учтено распространение новых знаний среди компаний, работающих в одном секторе, и возрастали еще больше, когда было учтено распространение выгод секторов, инвестировавших в НИОКР[46]46
  См.: Terleckyj 1990; Scherer 1982; Grilliches 1992 и Mohnen 1992. И Терлецкий, и Шерер установили, что социальная отдача на НИОКР превышает 100%, а норма прибыли на частные инвестиции составляет 25—29%. Эти оценки показывают, что внешние эффекты превышают внутренние эффекты втрое, а это означает, что внешние эффекты действительно очень велики.


[Закрыть]. Очевидно, что норма прибыли от инвестиций в НИОКР намного превышает норму прибыли от частных вложений. А это свидетельствует о существовании экстерналий. Вторая волна «новой» теории роста делает акцент на инновациях как на непосредственном источнике роста производительности.