Tehnologiju nije jednostavno definirati, a još ju je teže kvantificirati. Ekonomisti najčešće koriste produktivnost faktora proizvodnje ( TFP ) kao proxy za tehnologiju. TFP kao mjera tehnologije krije niz konceptualnih i praktičnih poteškoća, ali je i nadalje dobro rješenje za analizu tehnološkoga napretka.Zbog toga sam odlučio procijeniti proizvodnu funkciju domaćih tvrtki i na temelju toga promotriti tehnološke trendove u gospodarstvu.Procjena TFP-a svojevrsni je analitički poduhvat i uglavnom se odnosi na pravilnu specifikaciju proizvodne funkcije. Rezultati koje sam dobio nepromjenjivi su u nekoliko različitih specifikacija, ali i u usporedbi s domaćim kolektivnim znanjem o toj temi.
U Hrvatskoj postoji nekoliko analitičkih studija produktivnosti koje su provedene za razne agregacije (za cjelokupno gospodarstvo ili sektore) pri čemu su korišteni različiti podatci za neujednačena razdoblja, a i produktivnost je izračunata na različite načine. Nedavna analiza koja prikazuje promjenu produktivnosti u tvrtkama u zadnjih desetak godina, pokazala je da javne investicije povećavaju produktivnost tvrtki u Hrvatskoj. Tu sam analizu koristio kao benchmark za usporedbu rezultata svoje procjene. Na EIZu su analiziraliproduktivnost u javnim i privatnim tvrtkama pri čemu se pokazalo da produktivnost u javnim tvrtkama raste brže nego privatnim. U radu je prikazano kretanje produktivnosti u najvećim sektorima pa sam i to također koristio za usporedbu. EFZG je produktivnost u sektorima analizirao i agregatno, ali promatrani period te analize bio mi je prekratak za benchmarking. Ipak, vrlo je jasno opisana metodologija izračuna produktivnosti kao i način agregacije. HNB koristi in-house (nedostupne!?) podatke za analizu produktivnosti u vrijeme krize. Njihovi rezultati pokazuju pad produktivnosti u recesiji, ali i veći pad produktivnosti niskoproduktivnih tvrtki. Tehnološki naprednije tvrtke očito se bolje nose s krizom. Treba također reći da je produktivnost analizirana i na razini ukupnoga gospodarstva, a rezultati pokazuju pozitivan utjecaj tranzicijskog procesa na rast produktivnosti te pokazuju da se doprinos produktivnosti ukupnom rastu nije promijenio s obzirom na druge proizvodne faktore.
Procjena produktivnosti, prije svega, zahtijeva neku mjeru proizvodnje pa sam prvo izračunao novo-dodanu vrijednost. Potom je bilo potrebno procijeniti veličinu udjela s kojima, u stvaranju novododane vrijednosti, participiraju rad i kapital. Kao mjeru rada sam koristio broj zaposlenih. Alternativne se veličine odnose na ukupne plaće ili plaću po zaposlenom – ali one se nisu pokazale robusnima. Za kapital sam koristio bilančni kapital i rezerve jer su alternative poput materijalne i/ili nematerijalne imovine davale manje pouzdanu procjenu. Varijable koje sam testirao dio su skupine varijabli dobrih europskih praksa formiranih na uzorku od oko 20 EU zemalja. Nakon sređivanja varijabli bilo je potrebno procijeniti definirane parametre. To je moguće provesti mnoštvom raznih metoda, a R pdržava procjenu većine metoda kroz tri paketa:
*Paket productivity omogućava procjenu produktivnosti svim pristupima za izračun standardnih TFP indeksa, ali zahtijeva detaljne podatke o cijenama i količinama na razini tvrtke.
*Slično je omogućeno i u paketu micEcon za mikroekonometriju koji omogućava detaljnu specifikaciju parametara proizvodne funkcije i izračun produktivnosti, no također zahtijeva nedostupne varijable.
*Paket prodest za statističku procjenu proizvodne funkcije omogućuje nekoliko metoda od kojih sam koristio Wooldridge procijenitelj. Rezultati su isti kada se koristi Robinson-Wooldridge procedura, no Olley-Peaks i Levinsohn-Petrin procedure daju nešto drugačije rezultate i puno su osjetljivije na specifikaciju.
Grafikon 1 prikazuje kretanje produktivnosti 5 % tehnološki najnaprednijijh hrvatskih tvrtki i ostalih 95 % tvrtki. Uzorak se odnosi na 10 najvećih sektora, a rezultati su isti i kad se uključe svi sektori. Vidljiv je rast tehnološke granice u razdoblju do krize i brži rast produktivnih tvrtki od ostatka tvrtki. Nakon krize dolazi do pada i stagnacije tehnološke granice kao i do pada i stagnacije rasta ostatka tvrtki prema tehnološkoj granici. U 2015. godini ponovno počinje rasti tehnološka granica pa prestaje tehnološka konvergencija među tvrkama. Čini se da je kriza smanjila razlike u distribuciji tehnologije unutar gospodarstva. Ovi rezultati ponešto se razlikuju od analize HNB-a koja zaključuje da su najproduktivnije tvrtke, u smislu gubitka produktivnosti, prošle bolje u krizi. Valja reći i to da HNB ipak blaže definira tehnološku granicu (10 % najproduktivnijih). Stagnacija ukupne tehnološke granice u relativno dugom periodu od 2011. od 2015. godine u svakom slučaju predstavlja značajan gubitak.
Da Agregacija TFP nije bezazlena stvar(!?) govori činjenica da lako može dovesti do problema s interpretacijom rezultata. Produktivnost sektora je u zapravo zbroj produktivnosti svih pripadajućih tvrtki pri čemu je uzeta u obzir veličina svake tvrtke. Ipak, u praksi nije jasno što je najbolje korisiti kao proxy za veličinu, a različite mjere se nisu pokazale robusne u mojim procjenama. Predlaže se udio u prihodu, no udio u dodanoj vrijednosti, zaposlenosti i izvozu znatno mijenjaju rezulat agregacije, a nisu nista manje legitiman izbor. Zbog toga sam preliminarno procijenio produktivnost na sektorskoj razini i izbjegao agregacijske nevolje.
Tehnološki najdinamičniji sektori nakon krize su oprskrba energijom i turizam (grafikon 2). Građevinarstvo je dosta volatilno ali također ima visoke stope rasta u razdoblju nakon krize i potencijalno je u skupini brzorastućih u ovom poslovnom ciklusu. Zanimljiva je situacija i u IT sektoru koji ima relativno niske stope rasta produktivnosti iako je digitalna ekonomija trenutačno na globalnoj tehnološkoj granici. Niska produktivnost u ITu može biti pod unutrasektorskim utjecajem telekomunikacija ili je riječ o nekakvoj vrsti sektorskog paradoksa produktivnosti.
Na grafikonu 3 vidljivo je da su financije najlošije prošle u promatranom razdoblju, no taj je rezultat možda pod utjecajem volatilnosti procjenjenje produktivnosti u tom sektoru ali i potrebom da se produktivnost financijskog sektora računa na specifičan način koji bi uključio izvještaje za banke i osiguravajuća društva. Radi preciznijega uvida prikazane su i stope promjene produktivnosti na grafikonu 4.
Zaključno bi se moglo reći da u analizi tehnologije postoji dosta metodološkoga ali i mitološkoga. Na kvantifikaciji produktivnosti susreću se poznato i nepoznato, teorija i metode procjene s jedne strane kao i teškoća da se kvalitetno definira tehnologija, s druge strane. Najviše nepoznatoga vidim u gubitku robusnosti kod agregacije i u pravilnoj specifikaciji ulaznih varijabli, a metodologija procjene manja je mitologija.
Preplatite se
Preplatite se putem newslettera ili RSS feeda