U prethodnom nastavku objasnili smo kako je dugoročan rast u Solow-Swannovom modelu određen tehnološkim napretkom. Pokazali smo da tako postavljen model može objasniti temeljne stilizirane činjenice ekonomskog rasta i da od sredine 60-ih, kada je razvijen, predstavlja kanonski model rasta (američki udžbenici ga nazivaju i workhorse modelom).
Međutim, ovaj model pati od nekoliko nedostatka. Prvo, tehnološki napredak, koji predstavlja temelj samog modela, unutar modela nije objašnjen, već je zadan egzogeno (izvan modela). Jednostavnije rečeno, Solow-Swannov model ne objašnjava kako tehnološki napredak nastaje, već pretpostavlja da je tehnologija “mana s neba” i predstavlja “besplatan ručak” koji ne diskriminira i jednako pogađa sve.
Drugo, teorijski okvir Solow-Swannovog modela temelji se na neoklasičnim pretpostavkama (savršena konkurencija, marginalistički pristup određivanju cijena, vlasnički odnosi, sl.), koje su za neke ekonomiste predaleko od stvarnosti. Treće, Solow-Swannov model pretpostavlja funkciju proizvodnje s opadajućim prinosima. O toj pretpostavci ovisi postojanje, broj i stabilnost ravnoteža, ali se na njoj temelji i teorija konvergencije (približavanje slabije razvijenih zemalja i regija razvijenijima, op.ur.). Konačno, s empirijske strane, model ne može objasniti ubrzanje stope rasta tehnološkog napretka, ulaganja u istraživanje i razvoj i sl.
Kako bi se ovi nedostatci uklonili, razvijen je veliki broj modela koji nadopunjuju Solow-Swannov model, ali i modela koji s njime nemaju direktne veze, ali adresiraju neki od glavnih nedostataka. Neki modeli su ostali u svijetu neoklasike, a neki su razvijeni u okviru alternativnog opisa svijeta. Mi ćemo se u ovoj seriji zadržati u domeni neoklasičnih modela, budući da ovi modeli predstavljaju međunarodni standard i dio su najpoznatijih udžbenika o teorijama rasta.
Spomenuti modeli su se razvili u razdoblju ‘drugog procvata teorije rasta’ koje je počelo osamdesetih godina prošlog stoljeća. Netočno se nazivaju zbirnim imenom ‘endogeni modeli rasta’. Zbirno ime je netočno, jer se radi o mnoštvu raznolikih modela i nisu svi usredotočeni na tehnološki rast. Dok u slučaju egzogenog modela rasta postoji ‘kanonski’ model (jedan temeljni model iz kojeg se svi ostali izvode doradama i promjenama koje ne mijenjaju osnovni model ), to nije slučaj u slučaju endogenih modela. Riječ je o mnoštvu raznih i nerijetko međusobno isključivih modela, od kojih se svaki usredotočuje na jednu slabost Solow-Swannovog modela.
Moguće je prepoznati dvije temeljne linije kojom idu neoklasične teorijske dorade Solow-Swannovog modela. Svaka se bavi prvenstveno jednom zamjerkom. U prvom smjeru dorada središnje mjesto ima promijenjeni opis tehnologije i tumačenje faktora pomaka, kojim se opadajuće prinose zamjenjuje rastućim ili konstantnim prinosima.
Drugi smjer u središte stavlja opis tehnološkog napretka: proizvodnja novih tehnologija posljedica je svjesnog postupka koji troši resurse (nije besplatan) i nudi drugačiji opis tehnološkog napretka u kojem on više nije egzogen nego postaje endogen – objašnjen u okviru modela. Endogeni modeli rasta u pravilu su višesektorski, jer moraju prepoznati barem dva sektora. Jedan sektor koji ‘proizvodi’ tehnološki napredak, i drugi koji proizvodi ostale robe i usluge.
Fizički, obje aktivnosti mogu biti u istoj tvrtki; tvrtka može imati odjel za proizvodnju i odjel za istraživanje i razvoj. No, u endogenim modelima po prirodi stvari riječ je o dva različita sektora. Zato podjela koju koriste endogeni modeli ne mora biti ista kao i podjela koja je korištena u izradi nacionalnih računa i višesektorskih tablica gdje dominantna aktivnost svrstava tvrtku u odgovarajući sektor. Tradicionalna podjela prema dominantnoj aktivnosti dovodi do ograničenja u primijenjenim istraživanjima, što se onda rješava dodatnim pretpostavkama.
U ovom nastavku predstavit ćemo najpoznatije modele iz obje linije. Prvo ćemo predstaviti AK model kojim se mijenja pretpostavka opadajućih prinosa, a zatim Romerov model rasta koji objašnjava kako dolazi do tehnološkog napretka svjesnim odlukama aktera na tržištu.
AK model
Opadajući prinosi su vrlo važna ali i prilično rigidna pretpostavka Solow-Swannovog modela. Ekonomisti su postavili pitanja može li se ona “olabaviti”, te kako promjena te pretpostavke može utjecati na zaključke o izvorima i mehanizmima dugoročnog rasta.
Dominantan pristup ovom problemu temelji se na uvođenju pretpostavke da tehnološki napredak u gospodarstvu ovisi o akumulaciji kapitala. To znači da zemlja sa više kapitala ima višu stopu tehnološkog napretka. Treba primijetiti da se radi o ukupnoj raspoloživoj količini kapitala (npr. nerazvijena ali velika Kina može imati visoke stope tehnološkog napretka). Pritom se često pretpostavlja da kapital ne obuhvaća samo fizički kapital (tvornice, strojeve), već i ljudski kapital (znanja i vještine). Pretpostavlja se da se sa sve većim ulaganjima sve više uči o samom proizvodnom procesu; uči se na greškama, gradi na iskustvima drugih, pronalaze novi načini rješavanja problema, kumulira znanje i sl. Ovaj proces se na engleskom naziva “learning by doing” ili učenje kroz rad (djelovanje) i “standing on shoulders”, odnosno građenje na iskustvima prethodnika. Model pretpostavlja postojanje eksternalija, jer se znanja stečena kroz proizvodni proces jednog poduzeća “prelijevaju” na druga poduzeća u gospodarstvu, bez plaćanja, spontanim širenjem informacija (više o ekternalijama može se pronaći u B2B o državi).
Takav opis gospodarstva osigurava da prinosi na uloženi kapital s porastom ulaganja ne opadaju, što je glavno obilježje AK modela. Opis modela je u mnogim stvarima vrlo sličan Solow-Swannovom modelu bez tehnološkog napretka, uz nekoliko važnih dodatnih pretpostavki, ali i drukčijih zaključaka o utjecaju stope štednje na rast.
Proizvodna funkcija (izražena po radniku) može se zapisati kao:
(1) y=Ak.
Ovako postavljena proizvodna funkcija pokazuje da je granična produktivnost kapitala (derivacija y po k) konstantna i iznosi A. Dakle, ne postoje opadajući prinosi, već je granična produktivnost kapitala određena tehnologijom A.
Pritom je, kako je ranije i objašnjeno, tehnologija određena akumulacijom kapitala (learning by doing). To se najbolje može objasniti ako se pretpostavi da je A agregatna razina tehnologije, koja ovisi o ukupnoj količini kapitala koja je akumulirana na razini svih poduzeća:
(2) A=A0(∑nj=1kj)λ
pritom A0 predstavlja neku početnu razinu tehnologije, j predstavlja poduzeće, a λ ukazuje na ulogu pozitivnih eksternalija koje nastaju kao posljedica akumulacija kapitala u svakom poduzeću (što je veći taj parametar, to su pozitivne eksternalije veće, i svako poduzeće više doprinosi ukupnoj razini tehnologije).
Štednja je, kao i u Solow-Swannovom modelu, određena dohotkom:
(3) s=sy
Konačno, jednadžba akumulacije kapitala dana je izrazom:
(4) Δk=sy-(δ+n)k,
odnosno
(5) Δk=sAk-(δ+n)k.
Ove temeljne jednadžbe omogućavaju grafički prikaz AK modela (Slika 1) na kojem možemo uočiti osnovne razlike u odnosu na Solow-Swannov model. Slika 1 pokazuje kako, za razliku od Solow-Swannovog modela, ne postoje opadajući prinosi pa se funkcija štednje i pravac potrebnih investicija nikada ne sijeku. U ovom modelu štednja je konstantno veća od potrebnih investicija, što dovodi do beskonačne akumulacije kapitala. Još važnija implikacija ovog odnosa je da ne postoji ravnotežno stanje (u kojem nema promjene kapitala po radniku), nego se kapital po radniku neprestano uvećava: radnici imaju sve “skuplje” strojeve odnosno strojeve sa više ugrađenog kapitala tj. znanja.
Ovo su važne razlike između Solow-Swannovog i AK modela i odmah se može uočiti da ovakav model ne garantira konvergenciju – nema garancije da će manje razvijene zemlje sustići visoko razvijene zemlje. U Solow-Swannovom modelu ta “garancija” proizlazi upravo iz pretpostavke opadajućih prinosa, koju ovdje napuštamo.
Slika 1: AK model
Još važnija razlika između AK modela i Solow-Swannovog modela odnosi se na zaključke o utjecaju stope štednje u gospodarstvu. Kako bi se vidjela uloga stope štednje, iz jednadžbe (5) je potrebno izraziti stopu rasta kapitala po radniku koja je definirana izrazom:
(6) Δk/k=sA-(δ+n)
Budući da postoji proporcionalni odnos između kapitala po radniku i dohotka po radniku, može se zaključiti kako i dohodak po radniku raste po istoj stopi:
(7) γ=sA-(δ+n)
Jednadžbe (6) i (7) pokazuju ključnu razliku AK modela i Solow-Swannova modela pri definiranju odrednica dugoročnog rasta. U Solow-Swannovom modelu promjena stope štednje utjecala je samo na razinu kapitala i dohotka po radniku, dok je dugoročna stopa rasta bila određena isključivo tehnološkim napretkom. U AK modelu promjena štednje utječe na dugoročnu stopu rasta što, osim u teorijskom smislu, ima i važne implikacije za ekonomsku politiku. Kako bi se ove razlike bolje razumjele, utjecaj stope štednje u AK modelu i Solow-Swannovom modelu prikazan je na Slici 2.
Slika 2: Utjecaj rasta štednje u AK modelu i Solow-Swann modelu
Na Slici 2 se pretpostavlja kako gospodarstvo prije trenutka t0 raste po dugoročnoj stopi rasta γ0. U trenutku t0 dolazi do porasta stope štednje, što ima različite posljedice u dva modela. Utjecaj rasta stope štednje u Solow-Swannovom modelu prikazan je isprekidanim linijama, a u AK modelu punim. Porast štednje u Solow-Swannovom modelu kratkoročno povećava stopu rasta s γ0 na γ1, ali se ona s vremenom vraća na početnu stopu γ0 (donji dio grafikona). Takva reakcija stope rasta rezultira pomakom razine dohotka po stanovniku, dok on u dugom roku nastavlja rasti po staroj stopi rasta što je prikazano istim nagibom γ0 na gornjem dijelu grafikona. S druge strane, u AK modelu rast stope štednje dovodi do trajnog povećanja stope rasta s γ0 na γ1, što ne povećava samo razinu dohotka po stanovniku, već i njegov dugoročan rast. To je na gornjem dijelu grafikona prikazano promjenom nagiba γ0 na γ1.
Osnovne prednosti AK modela su jednostavnost i objašnjenje tehnološkog napretka koji više nije egzogen, već ovisi o akumulaciji kapitala u gospodarstvu. AK model se može izvesti i s mikro osnovama, iz kojih se još bolje vidi da je akumulacija kapitala posljedica optimizacije na razini poduzeća. To znači da je i tehnološki napredak posljedica djelovanja poduzeća: sve je određeno unutar modela. Međutim, AK model ne objašnjava prirodu veze kapitala i tehnološkog napretka, pa ga neki smatraju “polovičnim” endogenim modelom rasta.
Također, neka predviđanja ovog modela nisu u skladu s empirijski uočenim pravilnostima. Primjerice, predviđanja AK modela znače da bi udio dohotka od kapitala u ukupnom dohotku trebao rasti prema 100%, što ne odgovara stiliziranoj činjenici rasta prema kojoj je udio dohotka od fizičkog kapitala relativno stabilan na oko 1/3 ukupnog dohotka, a ako se uključi i ljudski kapital maksimalno do 2/3. Najveći je problem što ovaj model ne može objasniti konvergenciju koja nije teorijski koncept, već empirijska činjenica.
Zanimljivo je ukazati na još jednu okolnost vezanu uz AK model. Opis tehnologije za AK model određen je jednadžbom (1). Isti takav matematički zapis nalazi se u još dva modela, no ekonomski temelji su im drukčiji. U AK modelu jednadžba proizlazi iz same pretpostavke konstantnih prinosa. U Harrodovom modelu (koji će kasnije biti objašnjen) jednadžba opisuje izbor tehnologije u uvjetima nepromijenjenih relativnih cijena. U linearnim modelima, kao što je Leontijevljev, model je posljedica ugrađenih i korištenih tehnika koje se ne mogu mijenjati. Ta su tumačenja međusobno isključiva i dobar primjer za dvije važne analitičke osobine modela. Prva glasi: potrebno je poznavati pretpostavke iza jednadžbi, a ne koristiti ih “na slijepo”. Druga glasi da se modeli grade za objašnjenje određenih pojava i da ne postoji jedan model za sve upotrebe. Ako nas zanima tehnološki napredak, AK model je jedan od primjerenih modela, a u slučaju da nas zanima međusektorska povezanost strukture proizvodnje, linearni opis je primjereniji.
Romerov model
AK model predstavlja prvi korak prema objašnjenju tehnološkog napretka u modelima rasta, ali najvažniji doprinos razvoju endogenih modela rasta dao je Paul Romer u radu iz 1990. godine. Romerov model eksplicitno pokazuje kako je tehnološki napredak posljedica ulaganja u istraživanje i razvoj (R&D). Motivacija za ulaganje u R&D proizlazi iz tržišnih poticaja, tj. iz činjenice da se ulaganjima u R&D može ostvariti profit. S druge strane, Romerov model također pokazuje i kako tehnologija nije “besplatan ručak”, već podrazumijeva troškove koje snose poduzeća koja ulažu u R&D, a važnu ulogu imaju i eksternalije odnosno prelijevanje znanja i načini sprječavanja prelijevanja.
Tehnologija u Romerovom modelu nije definirana kao nešto “opipljivo”, već kao ideja. Bolje rečeno, tehnologija nije opredmećena, već predstavlja “kuharicu” odnosno “nacrt”, “priručnik” kako proizvoditi uz pomoć fizičkih ulaganja. Ideje imaju osobinu javnog dobra: jednom kad su otkrivene, mogu se bez troška dalje reproducirati i može ih istovremeno koristiti više korisnika na jednako učinkovit način. Na primjer, nakon što je Newton otkrio kako derivirati, svatko to može raditi i jedno deriviranje ne utječe na drugo. Ili, jednom kada se osmisli nacrt kako napraviti traktor, njega može proizvesti svatko tko uloži u tvornicu traktora. No, izvorni rad u otkrivanju deriviranja ili nacrta za traktor trošio je resurse (i vrijeme).
Ova činjenica je izazvala mnoge rasprave, jer zašto otkrivati nove tehnologije ako ih drugi mogu bez vlastitog ulaganja kopirati, koristiti. Problem se rješava pravima vlasništva (autorskima ili patentnima) odnosno institucionalnim ograničenjima, o čemu će više riječi biti u sljedećim nastavcima. Takva obilježja ideja impliciraju da su u njihovoj proizvodnji prisutni rastući prinosi. Jednom kada se ideja stvori, ona se može koristiti u daljnjoj proizvodnji bez dodatnih troškova, što će s ulaganjem u fizičke inpute rezultirati iznad-proporcionalnim povećanjem proizvodnje.
Analitički okvir Romerovog modela velikim dijelom slijedi analitički okvir Solow-Swannovog modela, a zadržava i neke temeljne zaključke i implikacije za ekonomsku politiku, o čemu će više riječi biti u nastavku teksta.
Funkcija proizvodnje u Romerovom modelu definirana je slično kao i u Solow-Swannovom modelu, ali ćemo je ovaj put izraziti u Cobb-Douglasovom obliku (koji je definiran na početku serije B2B2) kako bi se naglasila važnost prinosa na opseg:
(8) Y=Kα(ALY)1-α
Kako je ranije objašnjeno, α se kreće između 0 i 1, što znači da su, uz zadanu tehnologiju, prinosi rada i kapitala konstantni (ako se rad i kapital udvostruče razina proizvodnje će se isto udvostručiti). Međutim, ako se i tehnologija A promatra kao input, onda ukupna funkcija proizvodnje ima rastuće prinose (ako se udvostruče rad, kapital i tehnologije, razina proizvodnje će se više nego udvostručiti). U Solow-Swannovom modelu svi radnici su radili u proizvodnji dobra Y, dok u Romerovom modelu samo dio radnika, LY, radi u proizvodnji dobra Y, dok ostatak radi na proizvodnji ideja, što ćemo objasniti u nastavku. Zato je Romerov model (kao i drugi modeli koji na ovakav način opisuju proizvodnju “novih ideja”) dvosektorski.
Jednadžba akumulacije kapitala definirana je kao u osnovnom Solow-Swann modelu, pa ju nećemo ponovno detaljno objašnjavati:
(9) Δk=sy-(δ+n)k
Osnovna razlika u odnosu na Solow-Swannov model odnosi se na definiciju tehnološkog napretka A (parametar koji kroz vrijeme pomiče proizvodnu funkciju). U Solow-Swannovom modelu on je bio zadan (rastao je po egzogenoj konstantnoj stopi rasta), dok je u Romerovom modelu endogen i nastaje kao posljedica ulaganja u R&D. Konkretno, broj novih ideja u gospodarstvu određen je brojem radnika koji su zaposleni u R&D sektoru, LA, postojećim idejama, te parametrima koji pokazuju produktivnost proizvodnje ideja, a objašnjeni su u nastavku:
(10) ΔA=ρLAλAφ
Jednadžba (10) pokazuje da na proizvodnju novih ideja utječe broj istraživača, pri čemu više istraživača vodi bržem tehnološkom napretku. Na razini svjetskog gospodarstva to ne izgleda sporno, no na razini nacionalnih gospodarstva implikacija je da veličina zemlje ima utjecaj na brzinu tehnološkog napretka, što možda nije poželjna osobina. Osobito iz perspektive male zemlje kakva je Hrvatska.
Utjecaj tehnologije nije linearan: istraživačka proizvodnost graničnog istraživača pada s povećanjem broja istraživača. Ulaganje u istraživanja ima opadajuće prinose. Ako ima previše istraživača, može se reći da jedan drugom “smetaju”, pa im je učinak manji. To se zove “stepping on toes”, stajanje na prstima. Taj učinak opisuje veličina koeficijenta λ koji je prema pretpostavci manji od jedan, λ<1. Drugi utjecaj na nastanak novih tehnologija ima početna tehnološka razina. Gospodarstva koja su na višoj tehnološkoj razini imaju veću stopu rasta tehnologije. Razvoj novih tehnologija se jednostavno nastavlja na prethodnom razvoju (stajanje na ramenima prethodnika, „standing on shoulders“). To je opisano interakcijom varijable A iograničenjem vrijednosti koeficijentaφ>0 (da je parametar 0, početna tehnološka razina ne bi imala utjecaj, a da je negativan, imala bi nepovoljan učinak).
Prema tome, u proizvodnji ideja postoje pozitivne eksternalije. Ostaje koeficijent ρkoji ima učinak ukupne proizvodnosti istraživačkog rada. On je konstantan i egzogeno zadan. Da nema učinka “stepping on toes” i “standing on shoulders” tehnološki rast bi samo ovisio o broju istraživača i njihovoj proizvodnosti.
Iz jednadžbi (8) i (10) može se zaključiti kako je ukupan broj zaposlenih u gospodarstvu određen kao:
(11) L=LY+ LA
Dakle, jedan dio radnika je zaposlen u proizvodnji dobra Y, a drugi dio radnika proizvodi ideje u R&D sektoru.
Konačno, važno je objasniti što u Romerovom modelu utječe na dugoročnu stopu rasta gospodarstva. Kao i u Solow-Swannovom modelu, dugoročna stopa rasta dohotka po radniku i kapitala po radniku u ravnotežnom stanju jednaka je stopi rasta tehnološkog napretka (da nije, ne bi se moglo govoriti o ravnoteži jer bi se odnosi mijenjali):
(12) gy= gk= gA
Međutim, osnovna je razlika što stopa rasta više nije određena egzogeno, već je definirana unutar modela na temelju jednadžbe (10), uz uvjet da je stopa rasta broja istraživača u R&D sektoru jednaka stopi rasta stanovništva n (što je opet dio ravnoteže, u protivnom bi ili svi postali istraživači ili bi oni nestali):
(13) gA= λn/1-φ
Dakle, stopa rasta tehnološkog napretka određena je stopom rasta broja istraživača te parametrima proizvodne funkcije ideja. Iz ove jednadžbe vidi se vrlo važna razlika u odnosu na Solow-Swannov model u kontekstu posljedica rasta broja stanovnika (radnika). Kako je ranije pokazano, u Solow-Swannovom modelu porast broja stanovnika ima negativan učinak na dohodak po stanovniku jer, uz nepromijenjene investicije smanjuje raspoloživi kapital po radniku. Romerov model nema taj “maltuzijanski”, donekle negativan pogled na rast broja stanovnika. Naprotiv, rast broja stanovnika u ovom modelu nužan je preduvjet za kontinuiran tehnološki proces, jer mu pogoduje veći broj radnika zaposlenih u proizvodnji ideja.
Također, ova jednadžba ukazuje da ni u Romerovom modelu veće investicije u fizički kapital, ali ni veće investicije u R&D (tj. povećanje broja zaposlenih u R&D sektoru) ne utječu na dugoročnu stopu rasta. Prema tome, čak ni kada se stopa rasta tehnološkog napretka uključi u model, nositelji politike standardnim alatima ne mogu utjecati na dugoročnu stopu rasta (subvencije za R&D ne garantiraju brži dugoročan rast). Kao što u Solow-Swannovom modelu povećanje štednje ima samo privremeni utjecaj na stopu rasta i rezultira isključivo povećanom razinom dohotka po stanovniku, tako u Romerovom modelu povećanje broja zaposlenih u R&D sektoru također rezultira samo povećanjem razine dohotka po radniku (Slika 3).
Slika 3: Učinak povećanja broja zaposlenih u R&D sektoru u Romerovom modelu
Zaključno, Romerov model zadržava neke ključne osobine i zaključke Solow-Swannovog modela, ali predstavlja važnu nadopunu jer stopa rasta tehnološkog napretka proizlazi iz modela. Romerov model se također može izvesti s mikroosnovama u analitičkom okviru modela nesavršene konkurencije, što još bolje ocrtava endogeni nastanak ideja i tehnološkog napretka. Opis takvog modela nadilazi analitičku razinu B2B2 serije.
Ulaganja u R&D: nije važna veličina nego učinkovitost
I Solow-Swannov i Romerov model ističu tehnološki napredak kao ključnu odrednicu dugoročnog rasta. Romerov model pokazuje kako tehnološki napredak nastaje kao posljedica ulaganja u R&D. Međutim, Romerov model ukazuje na još jednu važnu činjenicu koja se u raspravama o ulaganjima u R&D često zanemaruje: na dugoročan rast ne utječe sama razina ulaganja, već njihova učinkovitost.
Kao što pokazuje jednadžba (13), dugoročna stopa rasta je velikim dijelom određena parametrima λ i φ, koji određuju učinkovitost ulaganja u R&D kroz ranije objašnjene mehanizme “stepping on toes” i “standing on shoulders”. Previše neučinkovitih ulaganja i poticaja za R&D mogu rezultirati manjim brojem i/ili nižom kvalitetom patenata, znanstvenih istraživanja i sl., a pozitivne eksternalije takvih ulaganja mogu biti manje izražene. Zato u nastavku prikazujemo neke osnovne činjenice o ulaganjima u R&D u Hrvatskoj i ostalim zemljama EU, s posebnim osvrtom na učinkovitost tih ulaganja.
Važno je upozoriti da postoje problemi s podacima o R&D. Primjerice, teško je precizno odrediti koliko privatni sektor ulaže u R&D. Također, pitanje je jesu li imitacije i troškovi imitacija novih procesa i proizvoda isto R&D? Prate li velika i mala poduzeća jednako ulaganja u R&D? Ovo su važna pitanja koja je u statistici veoma teško riješiti. Moramo se pomiriti sa statističkim konvencijama. Eurostat koristi međunarodno usporedivu metodologiju, pa ako postoje greške i propusti, oni su isti za sve zemlje.
Na Slici 4 su prikazana ulaganja (javnog i privatnog sektora) u R&D u postotku BDP-a. Slika ukazuje na nekoliko važnih zaključaka. Prvo, EU će teško dostići cilj o ulaganjima u R&D iz strategije Europe 2020, koji je definiran na 3% BDP-a. Mnoge zemlje u EU nisu dostigle ni razinu ulaganja od 1% BDP-a do 2018. Drugo, slika ukazuje na polarizaciju između najrazvijenijih starih članica EU na desnoj strani i novih zemalja članica na lijevoj strani, uz nekoliko iznimki (Luksemburg ima prilično niska ulaganja, dok Slovenija i Češka imaju ulaganja bliže razvijenim članicama). Treće, Hrvatska se u skupini novih zemalja članica (s kojima se ima smisla uspoređivati) prema ovom pokazatelju nalazi oko sredine ljestvice, s tendencijom rasta u posljednjim godinama u najvećem broju zemalja.
Slika 4: Ulaganja u R&D 2012. i 2018. (% BDP-a)
Izvor: Eurostat
Iako podaci za Hrvatsku po pitanju ulaganja u R&D na prvi pogled ne izgledaju loše, zaključci se značajno mijenjaju ako se pogledaju rezultati Global Innovation Indeks-a, izvještaja koji donosi rezultate istraživanja kapaciteta i uspješnosti zemalja u stvaranju inovacija. Upravo bi inovacije (ideje) trebale biti rezultat ulaganja u R&D (detaljno o kompoziciji indeksa može se pogledati u jednom od ranijih tekstova na Labu). Slika 5 prikazuje ukupan inovacijski skor prema kojem se Hrvatska nalazi pri dnu ljestvice EU, ali i pri dnu ljestvice novih zemalja članica. Vodeće su ponovno razvijene zemlje EU, ali je važno uočiti kako neke zemlje poput Irske, Luksemburga i UK, koje imaju relativno niska ulaganja, prema ovom pokazatelju stoje relativno dobro, što znači da su ulaganja u R&D u tim zemljama učinkovitija jer stvaraju kvalitetnije outpute.
Slika 5: Inovacijski skor
Izvor: Global Innovation Index
U kontekstu Romerovog modela i priče o stvaranju ideja, najzanimljivija komponenta inovacijskog indeksa je Stvaranje znanja što uključuje prijave patenata, broj objavljenih znanstvenih istraživanja, broj citata i sl. Pema ovom pokazatelju Hrvatska se nalazi na niskom 24. mjestu u EU, ispred Rumunjske, Bugarske, Latvije i Litve.
Kako bi se dodatno objasnila učinkovitost ulaganja u R&D u stvaranju znanja, na Slici 6 je prikazan odnos ulaganja u R&D i skora stvaranja znanja. Tankom plavom linijom ucrtana je “granica učinkovitosti” koja spaja točke – zemlje koje uz danu razinu ulaganja u R&D ostvaruju najbolji skor stvaranja znanja. Zemlje koje su na granici su učinkovite, a one koje se nalaze ispod granice nisu učinkovite, jer bi uz trenutačnu razinu ulaganja u R&D trebale postizati bolje rezultate (pomak do granice prema gore), ili bi iste rezultate mogle postići uz manja ulaganja (pomak do granice u lijevo).
Slika 6: Učinkovitost R&D u EU (Hrvatska je crveni krug)
Izvor: Eurostat; Global Innovation Index
Položaj Hrvatske na slici sugerira kako ulaganja u R&D u stvaranju znanja u Hrvatskoj nisu učinkovita. Hrvatska bi, uz trenutačnu razinu ulaganja, trebala ostvarivati bolji skor (umjesto trenutačnih 17, trebala bi imati skor blizu 40), ili bi mogla isti skor ostvariti s manjim ulaganjima (s postojećih 0,97% BDP-a izdaci bi se mogli smanjiti na 0,5% BDP-a i postići isti inovacijski output uz manji trošak). U kontekstu Romerovog modela može se reći kako je jedan od glavnih uzroka niske stope rasta potencijalnog BDP-a u Hrvatskoj (oko 2,5% prema Europskoj komisiji) upravo niska učinkovitost ulaganja u R&D.
Iako su nositelji politike u Hrvatskoj prepoznali važnost ulaganja u R&D što je prije dvije godine rezultiralo Zakonom o državnoj potpori za istraživačko-razvojne projekte za ulaganje u R&D, treba podsjetiti da Romerov model upućuje da sama visina ulaganja nije toliko važna koliko je važna njihova učinkovitost. Međutim, s obzirom da Romerov model sugerira kako i povećanje ulaganja može dovesti do privremenog ubrzanja dugoročne stope rasta, a Slika 6 upućuje na pozitivnu vezu između ulaganja i skora stvaranja znanja, svakako treba nastaviti podržavati ulaganja u R&D, ali bi se poticaji trebali na neki način vezati i uz učinkovitost.
Zaključno
Ovim tekstom završili smo prikaz standardnih modela rasta i pokazali kako je tehnološki napredak glavna odrednica rasta u dugom roku. U Solow-Swann modelu tehnološki progres je određen izvan modela, dok je u endogenim modelima rasta, od kojih je najpoznatiji Romerov, on posljedica odluka poduzeća unutar gospodarstva i u tom je kontekstu endogen (objašnjen u okviru modela). Međutim, priča o dugoročnom rastu ovdje ne završava. Izlaganje rasta u nastavku ići će u četiri smjera. Prvi se neposredno nastavlja na endogene modele i faktore rasta, jer se prirodno nameće pitanje: što utječe na razlike među zemljama u količini i učinkovitosti ulaganja u tehnologiju? Zašto se ideje u nekim zemljama brže razvijaju i bolje “primaju”? Ova pitanja upućuju na postojanje dubljih uzroka dugoročnog rasta koje ćemo istražiti u nastavku. Drugi smjer će prikazati pokušaje izgradnje modela rasta izvedenih iz kejnezijanskog pristupa. To će biti Harrodov model, Kaldorov model i modeli iz Cambridgea, u čijem će središtu biti stabilnost i raspodjela. Treći smjer će se baviti strukturom proizvodnje. Temeljit će se na linearnom opisu tehnologija (konstantni prinosi), koji će dozvoljavati određivanje najviše stope rasta. Prikazat ćemo vrlo zanimljiv “teorem autoputa”. Na kraju će se jedan nastavak posvetiti vrlo utjecajnom Schumpeterovom pristupu “kreativne destrukcije”.