В ответ Хоуитт (Howitt 1999) модифицировал модель Янга так, чтобы учесть вклад, который вносит в процесс роста прирост населения. Предложенная Хоуиттом модель повысила долгосрочные темпы роста производительности, которые в экономиках с более высоким уровнем роста населения выше. Более того, в отличие от модели Янга модель Хоуитта положительно характеризует влияние субсидий на НИОКР на долгосрочный рост и положительный эффект сбережений^[56].

Модель Джонса (Jones 1999) предполагает, что темпы роста реальной стоимости ресурсов равны темпам реального роста ВВП. Данные, приводимые Агийоном и Хоуиттом (Aghion and Howitt 2005), не опровергают стационарность временных рядов, показывающих долю американского ВВП, расходуемую на НИОКР, но опровергают стационарность временных рядов, показывающих реальные объемы ресурсов, используемых на такую деятельность, что не согласуется с моделью Джонса.

Эффект масштаба в зависимости от модели можно умножать или смягчать, но устранить его невозможно^[57].

До сих пор при обсуждении технологического прогресса я ограничивался исследованиями, в которых он рассматривался как постепенно нарастающий процесс. Лэндс (Landes 1969) и Розенберг (Rosenberg 1982) утверждают, что лишь незначительное усовершенствование продукции – результат технологических изменений. Впрочем, из этого правила есть исключения. Наиболее известные исключения – паровая машина, электричество и компьютеры. Каждое из этих изобретений было впечатляющим прорывом, а не незначительным усовершенствованием. Каждое из них обладало потенциалом широкого распространения и применения. Кроме того, каждое положило начало развитию множества дополнительных факторов производства и запустило продолжительный процесс приспособления, который включал и реорганизацию рабочих мест^[58]. Бреснахэн и Трахтенберг (Bresnahan and Trajtenberg 1995) создали термин «технологии широкого применения» (general purpose technologies, GPTs) для описания технологий этого типа^[59].

Рост, создаваемый технологиями широкого назначения, отличается от роста, генерируемого ростом, вызванным инновациями. В отличие от равномерного потока инноваций технологии широкого назначения могут запустить траекторию неравномерного роста, начиная с затяжного медленного темпа и заканчивая стремительным ускорением. Выдвинуты различные доводы с целью объяснить такие циклы. Во-первых, Хорнштейн и Краселл (Hornstein and Krusell 1996) и Гринвуд и Йороколгу (Greenwood and Y orokolgu 1997) утверждали, что освоение новых технологий требует от компании умения их использовать и этот процесс обучения замедляет рост производительности. Во-вторых, Хелпман и Трахтенберг (Helpman and Trajtenberg 1998) предположили альтернативное объяснение: на создание дополнительных ресурсов, совместимых с новыми технологиями, требуется время, и на этой стадии рост замедляется. В-третьих, Хелпман и Рэнгел (Helpman and Rangel 1999) утверждали, что источником замедления может быть повышающее производительность сотрудников обучение в процессе работы. Если для овладения технологией требуется опыт, то работники утрачивают часть своих профессиональных навыков. И все же они зачастую предпочитают переход на новую технологию, если с этим связан быстрый рост заработной платы по мере накопления опыта работы с этой технологией. При таких обстоятельствах рост может временно сократиться в результате снижения производительности труда. Все эти доводы использовались для объяснения спада в росте производительности в период, последовавший за нефтяным кризисом. При этом внедрение компьютерных технологий (или микропроцессоров) рассматривается как новая технология широкого назначения.

Резкий спад темпов роста часовой производительности в предпринимательском секторе США показан на рис. 4.3. Средние темпы роста этого показателя, в 1960-х годах превышавшие 3 %, в 1970-х и 1980-х годах снизились вдвое. Темпы роста часовой производительности ускорились лишь в 1990-х годах.

Рис. 4.3. Среднегодовые темпы роста часовой производительности в предпринимательском секторе США, 1952–2001 годы (данные взяты из: Bureau of Labor Statistics, http://w3.access.gpo.gov/usbudget/fy2003/sheets/b49.xls)

Кроме того, Хелпман и Трахтенберг (Helpman and Trajtenberg 1998) показали, что новые технологии широкого назначения могут вызвать цикл изменений стоимости фондового рынка по отношению к ВВП. Появление такой технологии понижает стоимость компаний, применяющих старые технологии. Какое-то время новая технология не очень производительна, поскольку для создания дополняющих ресурсов и форм организации производства требуется время. В результате капитализация фондового рынка по отношению к ВВП снижается. Несмотря на появление новых компаний, фондовый рынок подавлен, поскольку совокупная стоимость этих компаний поначалу низкая. Но по мере того, как компании, основанные на новых технологиях, становятся все большей частью экономики, они начинают оказывать все более заметное воздействие на фондовый рынок. В результате фондовый рынок начинает расти быстрее, чем ВВП.

Такое развитие фондового рынка США описано Гринвудом и Джовановичем (Greenwood and Jovanovic 1999). Как показано на рис. 4.4, в начале 1970-х годов произошло существенное снижение (примерно наполовину) капитализации фондового рынка по отношению к ВВП^[60]. Это соотношение начало расти в конце 1980-х годов, а в середине 1990-х годов превзошло предшествовавший максимум^[61]. Рис. 4.4 демонстрирует длинный цикл, соответствующий росту, обусловленному технологиями широкого назначения.

Рис. 4.4. Капитализация рынка США по отношению к ВВП (данные взяты из Greenwood and Jovanovic 1999 и Federal Reserve Board of Governors)

Замечено, что страны растут в результате накопления физического и человеческого капитала и благодаря повышению совокупной производительности факторов. Производительность сыграла особую роль в процессе развития современного экономического роста. Причиной более половины наблюдающихся между странами различий в доходах на душу населения и еще более значительной части различий в темпах роста доходов на душу населения является показатель производительности. Таким образом, чтобы понять, что является источником экономического роста, необходимо выяснить, чем вызван рост производительности. Но для удовлетворительного понимания экономического роста необходима также оценка процесса взаимодействия стран друг с другом, поскольку уровни доходов в разных странах взаимозависимы. В одних случаях эта взаимозависимость прямая, в других – косвенная, выражаемая через производительность.

В качестве примера можно отметить, что высокие темпы роста мировой экономики в 1870–1913 годы, как и в период после Второй мировой войны, происходили во время стремительного расширения международной торговли. Данные тренды становятся очевидными при сравнении рис. 1.5 и 5.1^[62]. О’Рурк и Уильямсон (O’Rourke and Williamson 1999) называют период с 1870 по 1913 год первой волной глобализации, которая характеризуется беспрецедентным ростом международной торговли, инвестиций и миграции. Вторая волна глобализации произошла в период после Второй мировой войны, которая изначально была обусловлена торговлей, а затем – торговлей и инвестициями. Из этих значений (данных) также следует, что в период между двумя мировыми войнами (когда произошел существенный отход от либерального торгового порядка) сократились объемы торговли, а вместе с ними замедлились и темпы экономического роста. Согласно данным, представленным на рис. 5.1, в 1880 году торговля составляла 2 % ВВП, а к 1913 году, в канун Первой мировой войны, она возросла до 21 % ВВП. После Первой мировой показатель торговли сократился и снова стал расти только после Второй мировой войны, достигнув максимального уровня 1913 года лишь в начале 1970-х годов.

Рис. 5.1. Отношение импорта и экспорта к ВВП в мировой экономике (данные взяты из работы Estevadeordal, Frantz and Taylor 2003)

Следует ли считать эти процессы в торговле и росте случайными совпадениями? Являются ли процессы, наблюдаемые в развитии торговли и экономического роста, случайными? Или между степенью международной интеграции и ростом доходов на душу населения есть некая зависимость? Главная тема этой главы такова: международная интеграция оказывает значительное воздействие на экономический рост. С одной стороны, интеграция высвобождает силы конвергенции, а с другой – силы дивергенции. Далее изложена информация о том, что это за силы и как они действуют.

Накопление капитала повышает доход на душу населения. Однако по мере возрастания капиталовооруженности увеличивающийся запас капитала оказывает все меньшее влияние на рост производства, поэтому стимулы к накоплению ослабевают. Таким образом, как отмечалось в главе 2, рост ограничен степенью убывания отдачи.

В условиях вовлеченной в международную торговлю открытой экономики этот довод принимает иную форму, поскольку торговля позволяет стране специализироваться в определенных отраслях производства, а специализация влияет на отдачу от капитала. Небольшие страны в особенности могут избежать отрицательного влияния убывающей отдачи, потому что условия торговли в таких странах нечувствительны к величине запасов капитала, которые находятся в их распоряжении^[63].

Конец ознакомительного фрагмента.

Разработанный ООН индекс человеческого развития состоит из показателей здоровья, образования и доходов. Все эти показатели в индексе имеют равный вес. Однако способ построения показателя «доходы» таков, что этот показатель растет в меньшей пропорции, чем фактические доходы.

По данным Мэдисона (Maddison 2001), в 1000 году уровень реального ВВП на душу населения в Африке, Японии и Азии (за исключением Японии) был выше, чем в Западной Европе. Но эти различия были не слишком велики: они составляли 4 %, чуть более 6% и 12,5 % соответственно. Напротив, в 1998 году ВВП на душу населения в Западной Европе превосходил ВВП на душу населения в Африке примерно в 13 раз и примерно в 6 раз превышал тот же показатель Азии (за исключением Японии). В то же время ВВП на душу населения в странах, являющихся бывшими колониями Запада (Австралии, Новой Зеландии, Канаде и США), в 20 раз превышает ВВП на душу населения в Африке и более чем в 8 раз превышает тот же показатель в Азии (за исключением Японии). См.: Maddison 2001, table 3.1b.

См.: Durlauf and Quash 1999. Эти исследователи рассчитали вероятности перехода от дохода на душу населения в год к доходу на душу населения через 15 лет для выборки, охватывающей 105 стран, за период с 1961 по 1988 год. Обнаруженная этими исследователями динамика демонстрирует двухпиковый характер. Вероятность того, что страны с высокими доходами останутся странами с высокими доходами, высока, но высока и вероятность того, что страны с низкими доходами останутся странами с низкими доходами. Впрочем, вероятность того, что страны со средними доходами станут странами с низкими доходами или странами с высокими доходами, выше вероятности того, что страны со средними доходами останутся странами со средними доходами. При такой структуре вероятностей перехода распределение со временем приближается к биполярному, в котором существуют группа богатых стран и группа бедных стран. Джонс (Jones 1997) на рис. 1 в своей работе отразил сдвиг в распределении ВВП на одного работника в рамках обширной выборки стран от распределения с одним максимумом в 1960 году к распределению с двумя максимумами в 1988 году. По Джонсу, «наверху распределения доходов существует определенное сближение или сокращение отставания, а внизу распределения наблюдается определенное расхождение» (Jones 1997, p. 22).

Источник рис. 1.1 – Summers and Heston, PWT 5.6, которые ссылаются на Penn World Table, version 5.6, построенную Робертом Саммерсом и Аланом Хестоном. Описание более ранней версии тех же данных см.: Summers and Heston 1991.

Список стран, сгруппированных по континентам. Африка: Алжир, Бенин, Буркина-Фасо, Бурунди, Камерун, Кабо-Верде, Центрально-Африканская Республика, Чад, Коморские острова, Конго, Египет, Габон, Гамбия, Гана, Гвинея, Гвинея-Бисау, Берег Слоновой Кости, Кения, Лесото, Мадагаскар, Малави, Мали, Мавритания, Марокко, Мозамбик, Намибия, Нигерия, Руанда, Сенегал, Сейшельские острова, Южная Африка, Того, Тунис, Уганда, Замбия, Зимбабве. Северная Америка: Канада, Коста-Рика, Доминиканская Республика, Сальвадор, Гватемала, Гондурас, Ямайка, Мексика, Никарагуа, Панама, Тринидад и Тобаго, США. Южная Америка: Аргентина, Боливия, Бразилия, Чили, Колумбия, Эквадор, Гайана, Парагвай, Перу, Уругвай, Венесуэла. Азия: Бангладеш, Китай, Гонконг, Индия, Индонезия, Иран, Израиль, Япония, Иордания, Южная Корея, Малайзия, Пакистан, Филиппины, Сингапур, Шри-Ланка, Тайвань, Таиланд. Европа: Австрия, Бельгия, Кипр, Чехословакия, Дания, Финляндия, Франция, Западная Германия, Греция, Исландия, Ирландия, Италия, Люксембург, Нидерланды, Норвегия, Португалия, Испания, Швеция, Швейцария, Турция, Великобритания, Югославия. Австралия и Океания: Австралия, Фиджи, Новая Зеландия, Папуа – Новая Гвинея.

Коэффициент вариации – статистический показатель рассеивания. Чем больше рассеивание, тем больше коэффициент.

Эта 21 наиболее богатая экономика – часть более обширной выборки, включающей 104 экономики. Самые богатые экономики – экономики Канады, США, Японии, Австрии, Бельгии, Дании, Финляндии, Франции, Западной Германии, Греции, Ирландии, Италии, Нидерландов, Норвегии, Португалии, Испании, Швеции, Швейцарии, Великобритании, Австралии и Новой Зеландии.

Ухудшение экономического положения этих стран было вызвано по большей части гражданскими войнами и развалом гражданских институтов.

Это ускорение экономического роста особенно примечательно, если принять во внимание тот факт, что оно проявилось в период ускорения роста населения. Мэдисон (Maddison 2001, table 1.2) сообщает, что темпы роста населения выросли с 0,17 % в период с 1000 по 1820 год до 0,98 % в период с 1820 по 1998 год. В сущности, некоторые экономисты утверждают, что этот демографический переход и ускорение экономического роста тесно связаны друг с другом. См., например: Becker, Nurphy and Tamura 1990 и Kremer 1993, а также более поздние исследования: Galor and Weil 2000; Galor and Moav 2002 и Lukas 2002, chap. 5; Лукас 2011, гл. 5.

Это означает, что у всех стран одинаковые технологии, одинаковые темпы амортизации капитала, технологического прогресса, роста населения и одинаковые нормы сбережений. Очевидно, что эти предположения слишком строги, и при применении исходной модели они смягчены. Однако в большинстве случаев посылка, утверждающая, что по меньшей мере некоторые характеристики технологий и темпы технологического прогресса во всех странах одинаковы, сохранена.

Я использую понятия доход и выпуск продукции как взаимозаменяемые. Такое применение этих терминов несколько некорректно. Однако при допущении, что мировые экономики не получают доходов из зарубежных источников, доход и выпуск можно читать равнозначными. В тех случаях, когда разница между доходом и выпуском важна, различие будет проводиться предельно четко.

Предполагается, что численность работников пропорциональна численности населения и что каждый работник работает фиксированное количество часов. В этом случае предполагается, что выпуск на час рабочего времени без поправок на производительность и изменения выпуска на душу населения происходят одинаковыми темпами.

Пересечение двух кривых в точке Е (в которой отношение капитала к труду больше 0) гарантировано в том случае, если предельный продукт капитала достаточно высок для низких уровней капиталовооруженности и снижается достаточно быстро по мере возрастания капиталоемкости. Если первое условие не удовлетворено, сбережения всегда будут отставать от уровня необходимого замещения, а капиталоемкость со временем будет снижаться. С другой стороны, если первое условие удовлетворено, а второе не удовлетворено, сбережения всегда будут превышать уровень необходимого замещения. При таких условиях капиталоемкость безгранично растет, и долгосрочные темпы роста дохода на душу населения положительны даже при отсутствии технологического прогресса. Эта ситуация представлена на рис. 2.1, а ее суть рассмотрена в этой главе.

Хотя темпы роста дохода на душу населения не зависят от экономических переменных (таких, как норма сбережений или темпы роста населения), уровень дохода на душу населения, даже в долгосрочной перспективе, зависит от этих переменных. Подробнее об этом далее.

Кинг и Ребело использовали модифицированную версию модели Солоу, которая по прошествии длительного времени допускает оптимизацию эндогенных сбережений. Исходную версию этой модели предложил Касс (Cass 1965).

Они сделали это, оценив уравнение, которое является логарифмической аппроксимацией равновесного состояния уравнения фактического темпа роста. В отличие от Солоу Барро и Сала-и-Мартин отказались от постоянных норм сбережения. Вслед за Кассом (Cass 1965) они выдвинули другую посылку, согласно которой потребители в каждый момент времени избирают оптимальную норму сбережений. Более важно то, что, когда они оценивали темпы конвергенции, они рассматривали межстрановые различия в долговременных уровнях капиталовооруженности. Но они установили единые темпы конвергенции, несмотря на то, что теоретическая модель предполагает, что некоторые переменные, влияющие на долгосрочную капиталовооруженность, также оказывают влияние на темпы конвергенции. При таких обстоятельствах оценочные темпы сближения следует интерпретировать как средние для стран, включенных в выборку. Сходный подход был использован Мэнкью, Ромером и Вейлом (Mankiw, Romer and Weil 1992) для оценки темпов конвергенции. Эти исследователи, напротив, исходили из предположения, что норма сбережений постоянна. Они также обнаружили, что темпы конвергенции составляют примерно 2% в год.

В других исследованиях, где использовались панельные данные, установлены более быстрые темпы конвергенции. Ислам (Islam 1995) оценил темпы конвергенции в 6% в год, тогда как Каселли, Эсквивель и Лефорт (Caselli, Esquivel and Lefort 1996) оценили темпы конвергенции в 10%. Я полагаю, что более высокие оценки надежнее, так как оценки Мэнкью, Ромера и Вейла (Mankiw, Romer, Weil 1992) и Барро и Сала-и-Мартина (Barro and Sala-i-Martin 1992) в силу изложенных в следующей главе причин являются заниженными.

Это утверждение не учитывает некоторую немонотонную динамику, которая может возникнуть в случае, если одна страна располагает большим запасом капитала одного типа (скажем, человеческого капитала) и меньшим запасом капитала другого типа (скажем, физического капитала). См.: Mulligan and Sala-i-Martin 1993.

Лейн и Милези-Ферретти (Lane and Milesi-Ferretti 2001) сообщили, что в промышленно развитых странах объемы прямых иностранных инвестиций увеличились с примерно 2 % ВВП в 1970 году до более чем 12 % в 1998 году, а объем иностранных инвестиций в акции за тот же период увеличился с примерно 2 % до более чем 16 %. В развивающихся странах рост прямых иностранных инвестиций был менее значительным – с примерно 7 % до 17 % ВВП, тогда как иностранные вложения в акции, которые в 1970 году были практически ничтожны, выросли до примерно 3 % ВВП в 1998 году. Рассмотрение увеличения мобильности капитала и его воздействия на рост см. также: IMF 2001, chap 4.

Барро, Мэнкью и Сала-и-Мартин (Barro, Mankiw and Sala-i-Martin 1995) предложили другое объяснение. Для привлечения иностранного капитала странам необходимо предоставить обеспечение, и в качестве обеспечения может быть использован только физический капитал. В результате бедные страны, имеющие мало физического капитала, не могут привлечь значительный объем иностранных инвестиций. Я не считаю это объяснение убедительным.