Konwergencja Dochodowa Typu Beta W Ujęciu Teoretycznym I Empirycznym

Analiza zjawiska konwergencji w ciągu ostatnich 30 lat została znacznie rozwinięta pod względem teoretycznym i empirycznym. W literaturze można dziś spotkać wiele różnych rodzajów konwergencji - zarówno jeśli chodzi o zbieżność poziomu dochodów, jak i inne typy zbieżności (np. w postaci konwergencji nominalnej). Niniejsza publikacjapoświęcona jest analizie konwergencji dochodowej, a ściślej rzecz biorąc - jednemu z jej typów: tzw. konwergencji beta (?). Ten rodzaj konwergencji jest najczęściej spotykany w literaturze, najsilniej umocowany pod względem modelu teoretycznego oraz pod pewnymi względami najbardziej konkluzywny: określenie tempa konwergencji typu ? pozwala nie tylko na potwierdzenie samego faktu występowania zbieżności, ale także na próbę sformułowania prognozy odnośnie tempa wyrównywania się poziomu rozwoju w założonym horyzoncie czasowym. Głównym celem książki jest więc zapoznanie Czytelnika z aspektami teoretycznymi, a przede wszystkim z empirycznymi metodami i wynikami badań w zakresie konwergencji ?, w szczególności wśród grupy krajów Unii Europejskiej.

Dwa początkowe rozdziały mają charakter teoretyczny. W pierwszym z nich przedstawiono podstawowe definicje, a także krótko omówiono klasyfikację typów konwergencji. W dalszej części rozdziału opisany został model Solowa w wersji podstawowej oraz w wersjach rozszerzonych, co pozwoliło uzasadnić wynikającą stąd zbieżność typu ?. Z kolei w rozdziale drugim omówiono problem konwergencji w kontekście innych modeli wzrostu gospodarczego: Ramseya, Diamonda, Romera i Lucasa.

Pierwsze prace empiryczne poświęcone konwergencji ? powstawały w oparciu o dane przekrojowe - z reguły dotyczące dobranej według pewnego klucza grupy krajów. Badania tego typu prowadzi się, naturalnie, do dziśi jest im poświęcony rozdział trzeci. Jednocześnie trzeba jednak zauważyć, że w szczególności w przypadku ograniczenia rozważanej populacji do zaledwie pewnej grupy krajów, np. krajów Unii Europejskiej,liczebność próby znacząco utrudnia wiarygodne wnioskowanie w oparciu o oszacowane modele ekonometryczne. Dotyczy to, rzecz jasna, modelowania wogóle - nie tylko w odniesieniu do zjawiska konwergencji - i stało się jedną z głównych przyczyn popularności modeli opartych na danych panelowych, w których uwzględnienie wymiaru czasu automatycznie powodujezwiększenie liczby dostępnych obserwacji. Mnogość możliwych rozwiązań ekonometrycznych, a także obecnych w literaturze badań empirycznych sprawia, że poświęcony modelowi opartemu na danych panelowych rozdział czwarty pozostaje najbardziej obszernym w niniejszej publikacji.

W zdecydowanej większości badań opartych na danych przekrojowych o charakterze mikroekonomicznym przyjmuje się założenie o swoistym braku związków między rozpatrywanymi jednostkami. Założenie to nieco częściej uchylane jest w przypadku analiz makroekonomicznych. Tymczasem już w latach 70. ubiegłego wieku Cliff i Ord, opierając się na pierwszym prawie geografii Toblera, zaproponowali model uwzględniający związki przestrzenne. Prawdopodobnie głównie ze względu na trudności obliczeniowe dopiero po wielu latach modele przestrzenne zaczęły zyskiwać popularność - kwestię ich wykorzystania w modelowaniu konwergencji przedstawia rozdział piąty.

Ostatni z rozdziałów, rozdział szósty, poświęcony jest wykorzystaniu metod bayesowskiego uśredniania oszacowań do modelowania zbieżności poziomu dochodów. O ile nie ulega wątpliwości, że przy analizach wzrostugospodarczego należy wziąć pod uwagę podstawowe popytowe i podażowe czynniki wpływające na dynamikę produkcji, o tyle dokładna lista zmiennych pozostaje kwestią otwartą. Dobór ostatecznego zbioru regresorów do modelu spośród wstępnie rozpatrywanych zmiennych objaśniających (gdzie naturalnym ograniczeniem staje się dostępność danych) jest w dużej mierze subiektywny, a - jak wskazują wyniki zgromadzone w literaturze - ma jednocześnie znaczny wpływ na kształt ostatecznych wniosków. Zastosowanie bayesowskiego uśredniania oszacowań pozwala na zmniejszenie wpływu tego stopnia subiektywizmu na otrzymywanewyniki, prowadząc tym samym do większej obiektywizacji badań.

Mimo że głównym celem publikacji jest prezentacja zgromadzonych w literaturze wyników i omówienie ważnych metod ich otrzymywania, wszystkie techniki zilustrowane zostały wynikami empirycznymi, uzyskanymi dla kilku wyróżnionych grup krajów. Komplet wyników przedstawiono dla grupy krajów Unii Europejskiej, dodatkowo wybrane wyniki dotyczą natomiast członków OECD, krajów postsocjalistycznych, państw Afryki, Azji i Ameryki Łacińskiej, a także grupy wszystkich krajów świata (z ograniczeniem dostępności danych).

Niniejsza praca nie powstałaby bez pomocy i czynnego udziału wielu osób, wobec których autorzy chcieliby wyrazić wdzięczność. Ich lista mogłaby być bardzo długa, wymogi wydawnicze każą jednak ograniczyć się do tych osób, którym piszący bez wątpienia zawdzięczają najwięcej. Stąd chęć skierowania szczególnych podziękowań do Pani Profesor Marii Podgórskiej i Pana Profesora Ryszarda Rapackiego ze Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie - naszych nauczycieli, a jednocześnie osób, które bez wątpienia wywarły największy wpływ na prowadzone przez nas badania naukowe, realizowane kierunki zainteresowań i szanse pogłębiania umiejętności. To w dużej mierze dzięki ich pomocy i opiece na różnych etapach naszej pracy naukowej możemy kontynuować badania i pracować nad kolejnymi publikacjami, do których zalicza się także ta książka.

 Spis treści

Wstęp

Rozdział 1. Konwergencja dochodowa w ujęciu teoretycznym. Wnioski z modeli Solowa

1.1. Rodzaje konwergencji

1.2. Model Solowa

1.3. Model Solowa z kapitałem ludzkim (model Mankiwa-Romera-Weila)

1.4. Model Solowa z wieloma czynnikami produkcji

Rozdział 2. Konwergencja dochodowa w świetle wybranych innych modeli wzrostu gospodarczego

2.1. Wprowadzenie

2.2. Model Ramseya

2.3. Model Diamonda

2.4. Model learning-by-doing Romera

2.5. Model Lucasa

Rozdział 3. Konwergencja dochodowa na podstawie danych przekrojowych

3.1. Dowody empiryczne

3.2. Metoda badania

3.3. Dane

3.4. Wyniki oszacowań

Rozdział 4. Konwergencja na podstawie danych panelowych: modele nieliniowe i stabilność procesu konwergencji w czasie ze szczególnym uwzględnieniem państw UE

4.1. Przegląd piśmiennictwa

4.2. Metoda badania

4.3. Dane

4.4. Wyniki analizy

Rozdział 5. Wykorzystanie modeli przestrzennych do analizy konwergencji

5.1. Metoda analizy i przegląd literatury

5.2. Wyniki empiryczne

Rozdział 6. Analiza konwergencji z wykorzystaniem bayesowskiego uśredniania oszacowań

6.1. Metoda analizy i przegląd literatury

6.2. Wyniki empiryczne

Zakończenie

Bibliografia