Neke zemlje godišnje rastu oko 8% (Kina, Indija), a druge oko 2% (Njemačka, Francuska). Hrvatska u posljednjih nekoliko godina raste godišnje oko 3%. Zbog čega? Čemu se može pripisati tih 8%, 3% ili 2%? Kako objasniti tu stopu? Što ju je uzrokovalo?
Odnedavno Hrvatska raste po višim stopama pa je pitanje čemu se može pripisati to ubrzanje. Kina je pak ranije rasla po višim stopama pa se postavlja pitanje čemu onda pripisati usporavanje. Što se promijenilo u prirodi rasta da je došlo do ubrzanja odnosno usporavanja? I tako dalje, pitanja je mnogo.
Traženje što boljeg odgovora na ta pitanja nije samo stvar radoznalosti nego je važno za vođenje ekonomske politike. I to ne samo dugoročne politike, čiji je horizont desetak i više godina, nego i za politike građene za daleko kraće vrijeme. Ako neka zemlja razumije zašto raste može nešto oko toga napraviti.
Kao i u objašnjenju faktora rasta u prethodnom tekstu, ekonomisti nude dvije vrste objašnjenja. Prvo objašnjenje je lakše, statističko. Drugo je složenije, jer je stvar ekonomske analize. U nastavku ovog teksta ćemo prikazati oba pristupa, naravno s osvrtom na brojke za Hrvatsku.
Statističko objašnjenje rasta
Pojednostavljeno, statističko objašnjenje stope rasta gleda samo brojeve koje nudi statistička služba. Te brojeve onda uz prikladno ‘masiranje’ i s manje ili više složenom statističkom obradom preuređuje u nove odnose i slike. Priroda je statističkog objašnjenja da zapravo ništa dubinski ne objašnjava jer samo slaže i preslaguje brojeve, odnosno utvrđuje neke odnose među njima, koji na prvi pogled nisu vidljivi, ali su uvijek prisutni.
U osnovi statističkog objašnjenja rasta je dekompozicija BDP-a (Y) na sumu (aditivni model) ili umnožak (multiplikativni model, koji se najčešće koristi) njegove četiri komponente: trenda (Tt), cikličke komponente (Ct), sezonske komponente (St) i slučajne (iregularne) komponente (It):
(1) Yt=Ttx Ctx Stx It
Takvo rastavljanje BDP-a omogućuje nam da ustanovimo je li do ubrzanja ili usporavanja BDP-a došlo zbog promjene samog trenda, promjene ciklusa, sezonskog učinka (npr. turistička sezona) ili slučajnog događaja (npr. otvaranje velike tvornice automobila). Ključne komponente u makroekonomskoj analizi su trend i ciklus, što smo već objasnili u B2B2 3, pa ovdje nećemo ponavljati objašnjenja i slike koje su pokazale kako su u posljednje vrijeme u Hrvatskoj i trend i ciklus u uzlaznoj fazi.
Razlaganje stope rasta
Čisto statističko objašnjenje kretanja BDP-a neće nas daleko odvesti jer ne nudi objašnjenja dubljih uzroka kretanja. Zato je potrebna ekonomska analiza.
Ekonomska analiza nudi mnoga objašnjenja različitog stupnja složenosti. Na jednom kraju su ‘velike’ torije povijesti rasta, koju su obilježila imena poput Rostowa sa teorijom o Fazama razvoja, Marxa s njegovim društveno-ekonomskim formacijama, Fukuyame s krajem povijesti ili Polanyija i Velike transformacije. Na drugom kraju su objašnjenja jednokratnih šokova kao što su Velika recesija ili Velika kuga. Između njih se smjestio spektar drugih objašnjenja. Njihov je raspon širok, a različita objašnjenja često nisu međusobno isključiva.
U tom spektru objašnjenja rasta bavit ćemo se najjednostavnijima jer predstavljaju dobar početak dublje ekonomske analize. Uloga ekonomske teorije u tim je objašnjenjima vrlo skromna jer se koristi kao pretpostavka za provođenje analize, a ne toliko kao tumačenje uzroka razine i promjene stope rasta. Zato, u neku ruku, ova tumačenja povezuju statistička i prava ekonomska tumačenja.
Unatoč ograničenjima, analize koje se predstavljaju u nastavku važan su i vrlo informativan prvi korak u analizi rasta. Ponudit ćemo tri pristupa, pri čemu niti jedan nije sveobuhvatan i potpun te se u mnogome preklapaju. No, korisni su jer njihovo razlikovanje usredotočuje pažnju na različite stvari i sili na uredno analitičko razmišljanje.
Od tri objašnjenja sastavnih dijelova stope rasta koje nudi ekonomska analiza jedno gleda što se trošilo, drugo gleda što se proizvodilo, a treće što se u proizvodnju uložilo. Dakle, stopa rasta se može razložiti prema:
- strukturi potražnje,
- strukturi novostvorene vrijednosti,
- strukturi uloženih faktora proizvodnje.
Razlaganje stope rasta na vrste potražnje
Prvo objašnjenje stope rasta u središte stavlja potražnju za novom proizvodnjom. Slikovito rečeno, povećanje proizvodnje stolica se rasporedi u četiri sektora pa se promatra koliko su stolica kupili građani za svoje domove (osobna potrošnja), koliko tvrtke za svoje urede (investicije), koliko država za svoje urede (državna potrošnja), a koliko ih je izvezeno (da na njima sjede u inozemstvu). To je standardna podjela u ekonomskoj analizi koju prepoznaje kružni tok predstavljen u B2B1, gdje je pokazano da BDP odgovara ukupnoj potražnji koja se sastoji od privatne (osobne) potrošnje, javne (državne) potrošnje, investicija (javnih i privatnih) te izvoza. Međutim, budući da se jedan dio potražnje direktno zadovoljava iz uvoza te da se u proizvodnji stolica koriste i različite uvozne komponente, potrebno je i uvoz uzeti u obzir.
BDP se prema toj takozvanoj rashodnoj metodi sastoji od osobne potrošnje (Ct), investicija (It) državne potrošnje (Gt) i neto izvoza (Xt– Mt).
Ako s Δoznačimo promjenu ovih varijabli između dva razdoblja (npr. Yt– Yt-1) i ako sve varijable podijelimo s BDP-om iz prethodnog razdoblja Yt-1 , onda se ova jednadžba može zapisati kao:
Ako svaki izraz s desne strane pomnožimo i podijelimo s njegovom vrijednošću u razdoblju t-1 i malo preuredimo jednadžbu, dobijemo izraz kojim se stopa rasta BDP-a razlaže na doprinose pojedinih kategorija agregatne potražnje:
Ako s malim slovom označimo udio pojedine komponente u BDP-u (npr. c=C/Y) i ako stopu rasta označimo s g, možemo dobiti:
Riječima, stopa rasta BDP-a između dva razdoblja se sastoji od stope rasta svake komponente BDP-a po rashodnom pristupu pomnožene s udjelom te komponente u BDP-u u razdoblju t-1.
Ovaj pristup se najčešće koristi u makroekonomskoj analizi kratkog roka, a može se vidjeti i u različitim publikacijama poput primjerice Biltena HNB-a, Smjernica ekonomske i fiskalne politikeVlade RH ili prognoza Europske komisije. U ovim dokumentima se koristi ovaj pristup kako bi se objasnili izvori rasta u kraćem prethodnom razdoblju, najčešće za godinu i ili dvije u prošlost, te kako bi se pokazalo koji se izvori rasta očekuju u nadolazećem srednjem roku (npr. do tri godine).
U analizi rasta se ovaj pristup koristi radi promatranja u duljem razdoblju, a može poslužiti i kako bi se identificirao „model rasta“ neke zemlje, tj. kako bi se utvrdilo koji su bili glavni izvori rasta. Na primjer, da li je osnovni izvor rasta bila osobna potrošnja, investicije poduzetnika ili izvoz.
U analizi dugog roka je uobičajeno pokušati otkloniti utjecaj jednokratnih kratkoročnih šokova (npr. suša ili ratovi u susjedstvu) kako bi se jasnije vidjele promjene u vrlo dugom roku. U tom slučaju se rjeđe koriste godišnji podaci, a češće višegodišnji. Za Hrvatsku su rezultati razlaganja stope rasta BDP-a na komponente agregatne potražnje prikazani na Slici 1, pri čemu su promatrana tri zanimljiva razdoblja: pred-krizno razdoblje (2001.-2008.), razdoblje recesije (2009.-2014.) i post-recesijsko razdoblje od 2015. godine te cijelo promatrano razdoblje od 2001. do 2018.Za izračun su korišteni podaci DZS-a, a podaci na kojima se temelji slika su prikazani u tablici u Dodatku.
Slika 1: Razlaganje stope rasta BDP-a na komponente agregatne potražnje
Izvor: autori
Slika pokazuje da su osobna potrošnja i investicije bili glavni generatori rasta prije krize (važnu ulogu je imao i investicijski ciklus izgradnje autocesta), a doprinos neto izvoza bio je negativan. U razdoblju recesije su se uloge okrenule, pa je doprinos neto izvoza (zbog velikog pada uvoza, ali i ubrzanja rasta izvoza) bio pozitivan, a doprinos osobne potrošnje, a još više investicija negativan. U post-recesijskom razdoblju se čini kako je model rasta sličan onome prije krize, a ponovno se temelji na značajnom doprinosu osobne potrošnje i investicija (ponovo veliku ulogu imaju javne investicije, ali sada kroz EU fondove), dok je neto izvoz negativan. Ako se promatra cijeli period od 2001. do 2018. godine, može se uočiti kako je rast u Hrvatskoj bio dominantno određen osobnom potrošnjom i investicijama, dok je doprinos neto izvoza bio negativan. Upravo negativan doprinos neto izvoza razlikuje hrvatski „model rasta“ od drugih tranzicijskih zemalja poput Slovenije, Slovačke, Češke i Poljske. Te zemlje su, osim na domaćoj potražnji, rast velikim dijelom temeljile i na neto izvozu. Naravno, ovo objašnjenje je ilustracija. Za jedno snažnije objašnjenje, na kojemu bi se temeljila ekonomska politika ili koje bi zadovoljilo našu radoznalost, potrebna je daleko pažljivija i razrađenija analiza.
U kratkom roku kada se gospodarstvo ne nalazi blizu punog kapaciteta ali ne postoje uska grla u proizvodnji, prihvatljivo promatrati potražnju i objašnjavati rast povećanjem potražnje za proizvodima. Međutim, čim se gleda malo dulje razdoblje, to nije prikladan pristup. Nije prikladan ni u srednjem roku, a svakako nije u dugom roku jer pristup potražnje u tom vremenskom okviru ne može dati kredibilne rezultate. Veća proizvodnja u dugom roku zahtijeva nove investicije, nova zapošljavanja, nove tehnologije itd. Bez promjena na strani ponude ne može se objasniti stopa rasta u dugom roku.
Zato se ponekada govori o ‘pregrijanom’ gospodarstvu; kada je potražnja uzrok ubrzanja rasta u kratkom roku, nositelji ekonomske politike nerijetko pokušavaju protu-cikličnim mjerama smanjiti potražnju. Treba spriječiti da gospodarstvo ‘udari’ u zid uskih grla i da umjesto rasta količina dođe do rasta cijena. Naravno, postoje oni koji će govoriti kako će rast potražnje dovesti do rasta ponude i novih investicija, ali to zahtijeva raspravu koja izlazi izvan ovog okvira.
Razlaganje stope rasta na novostvorenu vrijednost
Drugo objašnjenje stope rasta stavlja naglasak na nastanak novostvorene vrijednosti. Prema ovom tumačenju, rast podrazumijeva veću novostvorenu vrijednost. Zanimljivo je kako se povećanje novostvorene vrijednosti raspoređuje između njenih upotreba i koliko koja doprinosi rastu ukupne novostvorene vrijednosti. Na primjer, proizvodnja trupaca ima relativno skroman doprinos rastu novostvorene vrijednosti, a dizajn namještaja relativno veliki, dok je tvornica namještaja negdje između.
Slična logika koja je objašnjena jednadžbama (2)-(5) može se primijeniti i na ovaj pristup izračunu BDP-a, koji nazivamo proizvodni pristup. U tom načinu izračuna, BDP predstavlja zbroj dodanih vrijednosti nastalih u različitim sektorima gospodarstva poput poljoprivrede, prerađivačke industrije, rudarstva, sektora nekretnina i sl. Ako se bruto dodana vrijednost na kraju uveća za poreze na proizvodnju i uvoz te umanji za subvencije dobije se BDP.
U ovom pristupu se promatra doprinos svakog pojedinog sektora ukupnoj stvorenoj dodanoj vrijednosti na način da se stopa rasta u sektoru množi s udjelom tog sektora u bruto dodanoj vrijednosti iz prethodnog razdoblja. Izračun na Slici 2 je za ista razdoblja kao na Slici 1. Za izračun su korišteni podaci DZS-a, a podaci na kojima se temelji slika također su prikazani u tablici u Dodatku.
Slika 2: Razlaganje stope rasta bruto dodane vrijednosti (BDV-a)na komponente – sektore
Izvor: autori
Slika pokazuje da je glavni generator rasta prije krize bio sektor usluga (slova Nacionalne klasifikacije djelatnosti NKD: G,H,I,J,K,L,R,S,T,U), uz značajan doprinos građevinarstva i nešto manji doprinos industrije i rudarstva (slova NKD-a: B,C,D,E). Jedini sektor koji je negativno doprinosio kretanju BDV-a u tom razdoblju bio je javni sektor (slova NKD-a: O,P,Q). U razdoblju recesije, sektor usluga, građevinarstvo i industrija podjednako su doprinijeli padu ukupne dodane vrijednosti uz poljoprivredu koja u pred-recesijskom razdoblju nije imala značajan doprinos kretanju BDV-a, dok je doprinos javnog sektora bio neprimjetan. Treba istaknuti da prema ovoj definiciji javni sektor ne uključuje javne investicije u cestogradnji, već se odnosi na obrazovanje, javnu administraciju, zdravstvo i socijalnu skrb.
U post-recesijskom razdoblju ponovo se može uočiti dominantan, iako puno skromniji doprinos sektora usluga dok građevinarstvo ima značajno manji doprinos rastu u odnosu na pred-recesijsko razdoblje. Sektor industrije i rudarstva također ima značajan pozitivan doprinos rastu ukupne dodane vrijednosti, a najveća promjena je da je javni sektor u ovom razdoblju prvi put ostvario pozitivan doprinos. Ako se promatra cijelo razdoblje, može se vidjeti kako je rast novostvorene vrijednosti u Hrvatskoj bio dominantno određen sektorom usluga. Uz to, ako se govori o razlikama u modelu rasta prije i nakon recesije može se reći kako građevinarstvo ima značajno manji utjecaj na stvaranje dodane vrijednosti, dok javni sektor ima veći utjecaj. Također, u sektoru usluga došlo je do snažnog rasta segmenta G koji uključuje trgovinu na malo te usluge smještaja i posluživanja hrane i pića (turizam), ICT-a te profesionalnih usluga, dok je važnost usluga trgovanja nekretninama nešto manje izražena.
Iako je sektor usluga važan u većini zemalja, potrebno je istaknuti kako je u drugim tranzicijskim zemljama industrija ipak imala veći značaj u poticanju rasta nego u Hrvatskoj, što također upućuje na pomalo specifične izvore rasta u Hrvatskoj gdje usluge s malom dodanom vrijednošću (usluge smještaja i posluživanja hrane i pića te trgovina na malo) imaju vrlo značajnu ulogu. Kao i ranije, i ovdje je za pouzdano objašnjenje potrebno napraviti dalji korak koji bi ponudio razloge zašto je došlo baš do ovakvih promjena. Ovaj račun to ne nudi, nego samo ukazuje na odnose koje treba još objasniti.
Rast novostvorene vrijednosti se može, ovisno o interesu istraživača, prikazati i na neke druge načine. Na primjer, može se izračunati podjela rasta novostvorene vrijednosti na domaću i izvoznu komponentnu.
Razlaganje stope rasta na doprinose faktora proizvodnje
I pristup potražnje i pristup ponude koji su objašnjeni u dosadašnjem dijelu analize koriste se u analizi kratkog roka. Ono što nas zanima u dugom roku je što je odredilo proizvodnju, tj. koliki je doprinos pojedinih faktora proizvodnje. Taj pristup se pokazao najkorisniji u analizi dugog roka i zove se računovodstvo rasta (eng. growth accounting).
Ovo razlaganje stope rasta prvi je proveo Solow u svom prvom modelu rasta iz 1956. (koji je objašnjen u B2B2 4) i od onda je dio standardnog pristupa analize rasta. Ovdje će se prikazati najjednostavnije računovodstvo rasta koje uključuje glavne ideje u okviru ovog pristupa. Moguća su proširenja o kojima će biti riječi na kraju teksta, ali ona ne mijenjaju bit.
U vrlo primitivnom svijetu osnovnih modela rasta razlikuju se dva osnovna inputa tj. faktora proizvodnje (o izboru faktora proizvodnje govorili smo više u B2B2 2):
- Strojevi K, koje je uobičajeno nazvati fizički kapital i koji se sastoje od strojeva različitih godišta i različitih tehnoloških razina koje će se ovdje zanemariti pa će se govoriti o kapitalu.
- Rad L, u kojemu se ne razlikuju vrste rada ili različite kvalifikacije i stupnjevi spreme nego samo postoji ‘rad’ (očito će rastavljanje ove komponentne na ‘ljudski kapital’ i ‘fizički rad’ biti prvi korak u kasnijim dopunama).
Osim inputa, pretpostavlja se da postoji i tehnologija A koja ovisno o odabranom modelu tehničkog napretka može utjecati na produktivnost kapitala (Solow-neutralan tehnički napredak), rada (Harrod-neutralan tehnički napredak) ili na produktivnost oba faktora proizvodnje (Hicks-neutralan tehnički napredak) što se naziva totalnom faktorskom produktivnošću, TFP (eng. total factor productivity). O vrstama tehničkog napretka detaljno će se govoriti u jednom od sljedećih tekstova.
Stoga se funkcija proizvodnje, u najopćenitijem obliku, može zapisati kao:
(6) Y=f(A,K,L)
U ovom pristupu, stopu rasta je potrebno rastaviti na takav način da se vidi koliki je doprinos rastu pojedinih faktora proizvodnje. To treba napraviti ne samo koncepcijski, nego i na način da se može mjeriti podacima iz ‘stvarnog svijeta’ koji su na raspolaganju.
Da bi se stopu rasta moglo rastaviti na doprinos faktora proizvodnje, potrebno je koristiti nekoliko matematičkih i ekonomskih pretpostavki koje su objašnjene u Dodatku uz izvod jednadžbe računovodstva rasta. Izvod u dodatku je izvrstan primjer kako se matematičke i ekonomske pretpostavke koriste i prožimaju u modernoj ekonomskoj teoriji odnosno analizi. Važno je napomenuti da ako se koriste rezultati u kojima ove pretpostavke nisu jasno vidljive, one su ipak prihvaćene jer rezultati i pretpostavke idu zajedno. Složeniji pristupi samo koriste veći broj često složenijih pretpostavki, ali pristup je isti kao i u ovom jednostavnom primjeru.
Primjenom tih pretpostavki može se izvesti jednadžba (za izvod vidjeti Dodatak):
(7) gY= gA+ αgK+ (1-α)gL
To je jednadžba računovodstva rasta. Ona pokazuje da se stopa rasta BDP-a (gY) može rastaviti na doprinos rasta tehnologije (gA), doprinos rasta kapitala (gK) i doprinos rasta rada (gL), pri čemu α i (1-α) predstavljaju udio dohotka od kapitala i rada u ukupnom dohotku, kako je objašnjeno u B2B2 1.
Važno je napomenuti kako za sve varijable u toj jednadžbi postoje (manje ili više lako) dostupni podaci, osim u slučaju gA, koja se zapravo računa kao ‘ostatak’ ili ‘rezidual’:
(8) gA=gY– αgK– (1-α)gL
Iako smo je mi nazvali stopom rasta tehnologije (jer se najčešće pretpostavlja da je to upravo tehnologija), varijabla gAse često naziva i Solowljev rezidual, a on se, osim tehnologijom, može objasniti i kao:
- mjera našeg neznanja: to je onaj dio rasta koji se ne može pripisati investicijama i novoj zaposlenosti. To je dio rasta kojeg ne možemo objasniti povećanim inputima u proizvodni proces. To mogu biti različite stvari: nove menadžerske tehnike, bolja organizacija proizvodnje, manje korupcije, promjena ukupne efikasnosti, ali i novi proizvodi koji se ne računaju u kapital i rad, recimo neke posljedice digitalizacije kao što su internet ili ekonomija dijeljenja.
- egzogeni šok koji može biti pozitivan, kao tehnički napredak ili povoljne meteorološke prilike i berićetna godina, ili negativan kao rast globalne neizvjesnosti. Egzogeni šok pomiče cijelu funkciju proizvodnje, a egzogen je jer nije uračunat ni u kapital ni u rad te ne postoji funkcionalno tržište koje ga određuje. No, važno je da se radi o šoku na strani ponude, jer je dio proizvodne funkcije, a ne na strani potražnje.
Jednadžba (8) nije zahtjevna, ali njena procjena na temelju podataka je. Rad se može računati kao broj zaposlenih, ali bolje je ako se koriste sati rada. Podaci o kapitalu za mnoge zemlje uključujući i Hrvatsku nisu lako dostupni, nego se moraju procjenjivati. O problemima s mjerenjem udjela dohotka od kapitala i rada u ukupnom dohotku govorili smo u B2B2 1. Ovdje se nećemo baviti statističkim problemima kako računati vrijednost kapitala ili veličinu zaposlenosti, ali ih treba imati na umu.
Rezultati trećeg pristupa razlaganju stope rasta u ovom tekstu – računovodstva rasta – na Slici 3 su prikazani za ista razdoblja kao i u prethodna dva pristupa. Za izračun su se koristili podaci Europske komisije iz AMECO baze o broju zaposlenih i fondu neto kapitala.
Slika 3: Računovodstvo rasta za Hrvatsku
Izvor: autori
Rezultati računovodstva rasta pokazuju kako je rast u pred-recesijskom razdoblju većinom bio određen akumulacijom kapitala te rezidualom, dok je doprinos rada bio pozitivan, ali skromniji od prva dva. U razdoblju recesije pad BDP-a bio je dominantno određen padom reziduala i zaposlenosti, dok je doprinos akumulacije kapitala i dalje bio pozitivan (iako su investicije padale, moguće je da se realna neto vrijednost kapitala povećavala pod utjecajem drugih čimbenika, poput deflacije cijena kapitalnih proizvoda, bilježenjem već ranije započetih investicija u fazama realizacije i sl.). U post-recesijskom razdoblju najveći doprinos rastu daje rezidual, zatim rad, te naposljetku akumulacija kapitala. Ako govorimo o promjeni modela rasta, može se vidjeti kako je doprinos akumulacije kapitala značajno manji nakon recesije, što ne treba čuditi s obzirom da je pred-recesijsko razdoblje obilježeno značajnim javnim ulaganjima (autoceste), priljevom FDI i sl., dok je oporavak investicija nakon recesije prilično skroman. Konačno, ako se promatra cijeli period, rast u Hrvatskoj se uglavnom temeljio na akumulaciji kapitala, što je očekivano za tranzicijske zemlje, ali se vrsta ulaganja razlikuje od drugih tranzicijskih zemalja gdje kapital nije dominantno odlazio u cestovnu infrastrukturu i nekretnine već i u tvornice automobila, elektronike i drugih industrijskih proizvoda.
Rezidual prema našem izračunu ima značajan utjecaj na kretanje BDP-a u Hrvatskoj, ali važno je zapamtiti kako to ne mora nužno značiti da se radi o značajnom tehnološkom napretku. Moguće je riječ o našem „neznanju“ ili, jednostavno, o nedovoljnoj kvaliteti odabranih podataka o radu i kapitalu. Također je vrlo važno naglasiti da bi rezidual vjerojatno bio manji da smo u analizu uključili i neku mjeru rasta ljudskog kapitala.
Za kraj je potrebno reći još nekoliko stvari o rezidualu. Rezidual je prvi računao Solow, i od sredine pedesetih godina prošlog stoljeća nastala je opsežna bibliografija radova koji koriste računovodstvo rasta. Među njima se mogu naći neke zajedničke niti i ukazati na tijekove primjene računovodstva rasta.
Prvo, pedesetih godina, kada se počelo s računovodstvom rasta, rezidual se smatrao tehničkim napretkom. Objašnjavao je i 2/3 – 3/4 rasta, a u nekim rezultatima čak i 7/8, što je imalo nekoliko važnih posljedica. Došlo je do velikog naglašavanja važnosti tehničkog napretka, novih tehnologija (to je vrijeme Sputnika, utrke u naoružanju i Hladnog rata) i svega što nove tehnologije podrazumijevaju. Ta moda traje i danas. Međutim, javile su se i kritike zbog nezadovoljstva velikim stupnjem neznanja koje rezidual podrazumijeva. Naime, tehnički napredak je egzogen, pa se postavilo pitanje ograničava li to spoznajnu korist teorije koja toliko malo toga objašnjava.
Drugo, zahvaljujući spomenutim kritikama došlo je do velikih istraživačkih napora poznatih u literaturi kao ‘squeezing the residual’. Boljim podacima i proširenjem modela željelo se smanjiti ulogu reziduala. Rezultati istraživanja ‘squeezing the residual’ iz sedamdesetih godina, na temelju boljih podataka i točnije definicije agregata, smanjila su utjecaj reziduala na ½ -1/3, no to se i dalje smatralo prevelikim udjelom reziduala.
Treće, Solow-Swannov model i prva paradigma rasta primijenjeni su na istraživanje rasta kroz povijest, pa su istraživači zaključili kako se rastu 19. stoljeću može tumačiti kao posljedica akumuliranja faktora proizvodnje (štednje/akumulacije i zapošljavanja), a rast u 20. stoljeću kao posljedica tehničkog napretka.
Četvrto, s vremenom su napori na tragu ‘squeezing the residual’ uspješno smanjili rezidual na ‘pristojnih’ oko 1/4. Smanjenje se uglavnom postiže sužavanjem definicije kapitala (uzima se samo dio kapitala, odnosno samo ulaganje u strojeve, a ne i u zgrade i niskogradnju, ili se uzmu samo privatne investicije), preformuliranjem definicije rada uvođenjem ljudskog kapitala i sirovog rada, pa računovodstvo rasta postane gA=gY– αgK-βgH – (1-α-β)gLpri čemu gH predstavlja stopu rasta ljudskog kapitala, a β udio dohotka od ljudskog kapitala u ukupnom dohotku.
Peti rezultat je vezan uz ‘Azijsko čudo’ iz osamdesetih, kada se brzi rast Azijskih tigrova (Tajvan, Južna Koreja, Japan, Hong Kong, Singapur) u Development Reportu Svjetske banke tumačio tehničkim napretkom i novim tehnologijama. Međutim, nešto kasnije poznati teoretičar rasta Alwyn Young reinterpretira rast Azijskih tigrova i objavljuje rezultate 1995. U tim rezultatima tehnički napredak postaje manje važan i rezultati pokazuju da je rast uvijek posljedica akumulacije faktora (štednje i rada). Te rezultate je jako popularizirao Krugman.
Konačno, istraživanja pokazuju veliku varijabilnost rezultata mjerenja, ali je utjecaj reziduala do sada smanjen na prihvatljiviju razinu.
Zaključno
U središtu ovog dijela teksta bila je stopa rasta BDP-a i njezino rastavljanje na sastavne dijelove te promatranje njihovih odnosa i načina utjecanja na rast. S tom analizom se pokušalo ići korak dalje od statističkog tumačenja, jer su u izvodu tog rastavljanja stope rasta korištene neke važne ekonomske (i matematičke) pretpostavke. Od tri pristupa koja ekonomisti standardno koriste kako bi objasnili rast, računovodstvo rasta je najprimjerenije za istraživanje dugog roka, jer se jedino ono usredotočuje na ponudu i uvjete proizvodnje. Zato se posebna pažnja posvetila tom pristupu.
Ima još jedan razlog zašto smo istaknuli računovodstvo rasta, a on se tiče načina na koji ozbiljni ekonomisti provode ekonomsku analizu. Izvod računovodstva rasta u Dodatku izvrstan je jednostavan primjer koji pokazuje prednosti korištenja ekonomskih i matematičkih pretpostavki. Takav pristup dozvoljava daleko bolji uvid u rast i što na njega utječe. Međutim, treba upozoriti da rezultati ovise o pretpostavkama; one su ugrađene u rezultate. Ne mogu se koristiti rezultati računovodstva rasta, a pretpostavke ne smatrati primjerenima, što se često događa u domaćim raspravama kada neki ekonomisti kritiziraju neoklasične pretpostavke modela, ali se slobodno služe rezultatima tih modela kako bi poduprli svoje teze. Primjerice, ekonomisti jako kritični prema neoklasičnoj ekonomiji često ističu kako je rast totalne faktorske produktivnosti nizak, kako je akumulacija kapitala problem i sl., a to su upravo čimbenici rasta neoklasičnih modela rasta.
Sva tri ekonomska objašnjenja koja su opisana već u prvom koraku analize upućuju na korisne puteve za daljnju analizu. To je zato što samo rastavljanje stope rasta ne nudi objašnjenje ponašanja sastavnih dijelova. Na primjer, račun za Hrvatsku je ukazao da je za pouzdanije zaključke koji bi mogli biti temelji ekonomske politike i koji bi zadovoljili radoznalost, potrebna daljnja analiza – treba napraviti slijedeći korak. Trebalo bi analizirati što je dovelo do takvog modela rasta, što sprječava da se on promijeni, koje su glavne prepreke rastu produktivnosti i sl. No, to je izvan opsega ovog teksta čiji je cilj bio pokazati kako se stopa rasta može rastaviti, koje su pretpostavke za to potrebne i kako takvo rastavljanje upućuje na vrlo zanimljive zaključke.
Rastavljanje stope rasta koje je opisano u ovom tekstu ima još jednu osobinu na koju valja upozoriti. U slučaju sva tri rastavljanja, matematičke i ekonomske pretpostavke koristile su se u izvodu i računu, ali ne i u objašnjenju rezultata računanja. To znači da su određene pretpostavke implicitne rezultatu rastavljanja i ti se rezultati ne mogu koristiti bez prihvaćanja pretpostavki (u tome je česta greška nepažljivih analitičara, koriste rezultate a ili nisu svjesni ili im se ne sviđaju pretpostavke). No ovaj postupak nije nudio i ekonomsko objašenjenje rezultata pa se za to moglo koristiti drugi skup ekonomskih pretpostavki (koje, dakako, ne smiju biti u kontradikciji sa onim prvima). Ekonomski modeli idu korak dalje, jer osim što koriste matematičke i ekonomske pretpostavke za izvod i račun iste te pretpostavke nude i objašnjenja za izračunate odnose. U tom smislu ekonomski modeli daju zaokruženi analitički okvir.
U sljedećim tekstovima se objašnjava kako napraviti taj korak i koristiti modele za tumačenje izvora rasta. Modelima će se moći objasniti odnosi stopa rasta kako među gospodarstvima, tako i za jedno gospodarstvo tijekom vremena. Osim toga, sljedeći tekstovi dat će podlogu za analizu tehničkog napretka, za koje je računovodstvo rasta pokazalo da je izuzetno važno, ako ne i presudno za objašnjenje rasta u dugom roku. Bez korištenja ekonomskih modela takva se analiza ne može provesti na uvjerljiv način.
Dodatak: podaci za grafikone
Tablica 1: Razlaganje stope rasta BDP-a na komponente agregatne potražnje
C | G | I | NX | Y | |
2001-2008 | 2.6% | 0.5% | 2.6% | -1.3% | 4.3% |
2009-2014 | -1.5% | 0.1% | -2.1% | 1.5% | -2.0% |
2015-2018 | 1.7% | 0.3% | 1.4% | -0.4% | 2.9% |
2001-2018 | 1.0% | 0.3% | 0.8% | -0.1% | 1.9% |
Izvor: autori
Tablica 2: Razlaganje stope rasta BDV-a na komponente dodane vrijednosti
Poljoprivreda | Industrija i rudarstvo | Građevinarstvo | Usluge | Javni sektor | BDV | |
2001-2008 | 0.0% | 0.6% | 0.8% | 3.5% | -0.3% | 4.8% |
2009-2014 | -0.3% | -0.6% | -0.6% | -0.5% | 0.0% | -2.0% |
2015-2018 | 0.1% | 0.5% | 0.1% | 1.5% | 0.3% | 2.5% |
2001-2018 | 0.0% | 0.2% | 0.1% | 1.4% | 0.1% | 1.8% |
Izvor: autori
Tablica 3: Računovodstvo rasta za Hrvatsku
gK | gL | gA | gY | |
2001-2008 | 1.9% | 1.0% | 1.4% | 4.3% |
2009-2014 | 0.9% | -1.2% | -1.7% | -2.0% |
2015-2018 | 0.8% | 0.9% | 1.1% | 2.9% |
2001-2018 | 1.3% | 0.2% | 0.3% | 1.9% |
Izvor: autori
Dodatak: izvod jednadžbe računovodstva rasta
Tri su ključne ekonomske pretpostavke potrebne da bi se provelo računovodstvo rasta. Prva je da postoji proizvodna funkcija određenih matematičkih karakteristika i da postoji funkcionalni odnos između svake razine proizvodnje i ulaganja faktora u proizvodnju. Drugo je racionalno ponašanje koje se svodi na maksimalizaciju profita (jer se računovodstvo rasta bavi samo ponudom, a ne potražnjom što garantira da je gospodarstvo na proizvodnoj funkciji i da vlada optimalna alokacija faktora proizvodnje). Treća su funkcionalna tržišta što znači da ekonomski subjekti ne mogu utjecati na cijene (savršena konkurencija),što osigurava da je cijena jednaka vrijednosti graničnog proizvoda faktora proizvodnje (‘marginal cost pricing’). Što se matematičkih pretpostavki tiče, potrebno je pretpostaviti da je proizvodna funkcija ne samo dobro ponašajuća (što je standardna pretpostavka), nego i da je primjenjiv Eulerov teorem (on je ključ izvoda). Potrebna je još jedna pretpostavka, a to to je da se stopa rasta može objasniti ne samo količinom uloženog rada i kapitala, nego i rezidualom (ostalim).
U primjeni općeg oblika proizvodne funkcije (izvod se može još jednostavnije provesti za specifične oblike proizvodne funkcije, poput Cobb-Douglasove) polazi se od dobro ponašajuće proizvodne funkcije:
Ako u obzir uzmemo pretpostavku maksimalizacije profita i savršene konkurencije, znači da je parcijalna derivacija funkcije proizvodnje po kapitalu jednaka graničnoj produktivnosti kapitala, a parcijalna derivacija funkcije proizvodnje po radu jednaka graničnoj produktivnosti rada, a one su jednake cijenama kapitala (renta) i rada (nadnica), kao što je objašnjeno u drugom dijelu B2B2 1. To se može zapisati kao: