Budapesi Műszaki és Gazdaságudományi Egyeem Gazdaság- és Társadalomudományi Kar Gazdálkodás- és Szervezésudományi Dokori Iskola Tézisfüze A közép-kele-európai országok 1995 és 2007 közöi gazdasági növekedésének ényezői, különös ekineel a őkefelhalmozásra Dombi Ákos Budapes, 2013
Bevezeés Az Európai Unióhoz 2004-ben és 2007-ben csalakozo közép-kele-európai (KKE) országok a piacgazdasági ámenee köveően a világgazdaság egyik legdinamikusabban fejlődő régiójá alkoák. A szóban forgó íz ország: Bulgária, a Cseh Közársaság, Észország, Magyarország, Leország, Livánia, Lengyelország, Románia, Szlovákia és Szlovénia. Ezen országok poszszocialisa növekedési pályájá három szakaszra bonhajuk. Az első szakasz a ranszformációs válság időszaka, amely 1990-ben kezdődö és nagyjából 1994/95-ben ér vége. Ez az időszako a GDP és a foglalkozaás drámai zuhanása jellemeze, amelynek méréke különösen súlyos vol a bali országok eseében. A válság háerében a piacgazdasági ámene áll, azaz a humán és a fizikai őkében elszenvede végleges vagyonveszés, a külpiaci keresle összeomlása, valamin a beszállíói és vevői kapcsolaok szézilállódása (Anal, 2004; Blanchard-Kremer, 1997). A második szakasz 1995-ől 2007-ig aro, amely során a KKE országok a fejle országok álagá jelenősen meghaladó mérékű gazdasági növekedés produkálak. Az Eurosa adaai alapján a íz KKE ország GDP növekedési üeme álagosan 3 és 7 százalék közö alakul (1.1 ábra), miközben az USA, Japán és az Európai Unió korábbi 15 agállamának (EU-15) gazdasága rendre csak 2.9, 1.1 és 2.2 százalékkal növekede ebben az időszakban. 1 Az egyes országok eljesíményében ermészeesen nagy vol a szóródás. A leggyorsabban a bali országok, míg a leglassabban Bulgária, Románia, a Cseh Közársaság és Magyarország gazdasága növekede. A roboszus növekedés eredményekén a KKE országok relaív pozíciója 2007-ig jelenősen javul a GDP/fő ekineében (1.2 ábra). A posz-szocialisa növekedés harmadik szakasza (2008-) napjaink világgazdasági válságával esik egybe. Bár a KKE országok pénzügyi piacai enyhén ferőződek csak a CDO-kal és egyéb srukurál pénzügyi ermékekkel, a válság legöbbjüke súlyosan érinee (Király, 2009). A recesszió a bali országokban vol a legmélyebb. 1.1 ábra 1.2 ábra A reál GDP álagos éves növekedési üeme GDP/fő vásárlóerő-pariáson (1996-2007) (EU-15=100, Eurosa) 7.0 80 6.5 6.0 70 5.5 5.0 60 4.5 50 4.0 3.5 40 3.0 2.5 30 2.0 20 % BGR CZE EST HUN LVA LTU POL Eurosa PWT 6.3 ROM SVK SVN BGR CZE EST HUN LVA LTU POL 1995 2007 ROM SVK SVN 1 Az országkódok a kövekezők: Bulgária (BGR), Cseh Közársaság (CZE), Észország (EST), Magyarország (HUN), Leország (LVA), Livánia (LTU), Lengyelország (POL), Románia (ROM), Szlovákia (SVK) és Szlovénia (SVN). 1
A KKE országokkal kapcsolaos szakirodalom a posz-szocialisa gazdaságöréne feni három szakaszának megfelelően csoporosíhaó. A anulmányok első hulláma a ranszformációs válságra és a piacgazdasági ámene során a gazdaságpoliika elő ornyosuló kihívásokra összponosío. 2 A második hullám fókuszponjai a piacgazdaság inézményi berendezkedésének fejleszése, a fejle országokhoz való felzárkózás, a roboszus gazdasági növekedés karakeriszikái és a növekedés akcelerációjának feléelei volak. 3 A KKE szakirodalom harmadik hulláma ermészeszerűleg a globális válság implikációival és az adekvá gazdaságpoliikai válaszokkal foglalkozik. 4 Kuaási célok A disszeráció a KKE szakirodalom második hullámához igyekszik hozzájárulni az 1995 és 2007 közöi roboszus növekedés fő komponenseinek felárásával, különös hangsúly fekeve a fizikai őkefelhalmozás szerepére. A kuaás a gazdasági növekedés empirikus vizsgálai módszeranának három részerüleén, a növekedés-számvielen, a fejlődés-számvielen, valamin a feléeles konvergencia vizsgálaának eszközárán alapszik. A disszeráció 2. fejezeében a KKE országok 1995 és 2007 közöi időszakának növekedés-számvieli és fejlődés-számvieli dekompozíciójá végzem el. Ezen fejeze alapveő célja, hogy bemuassa a három fő ermelési ényező, azaz a fizikai őke, a munkaerő és a eljes ényező ermelékenység hozzájárulásá a gazdasági növekedéshez és a relaív fejleséghez. Ez köveően, a 3. fejezeben becslés végzek a KKE országok 1995 és 2007 közöi neoklasszikus konvergenciájának a sebességére. Közismer, hogy a neoklasszikus Solow-modell a fizikai őkefelhalmozás modellje, így a neoklasszikus konvergencia sebessége a makrogazdaság őkefelhalmozásból eredő dinamikájá reprezenálja. A fejlődés számvielől elekinve a vizsgál kuaási kérdéseknek mára már óriásira duzzad a szakirodalma. Doyle e al. (2001), Jongen (2004), Ganev (2005), Mourre (2009), Rapacki- Próchniak (2009), Salsecci-Pesce (2008), Vanags-Bems (2005), és Van Leeuwen-Földvári (2011) a KKE országokra végez növekedés számvieli dekompozíció. Borys e al. (2008), Campos (2001), Cavenaile-Dubios (2011), Kuan-Yigi (2004), Makowski-Próchniak (2007), Rapacki-Próchniak (2009), valamin Szeles-Marinescu (2010) pedig ezen országok reál-konvergenciájá vizsgálja. Ezen bőséges szakirodalom ellenére, eredményeim valódi hozzájárulás jelenenek a KKE országok posz-ranszformációs gazdasági növekedésének empíriájához, köszönheően annak a módszerani akkuráusságnak, amellyel a növekedési üem és a relaív fejleség dekompozíciójá, valamin a neoklasszikus konvergencia sebességének becslésé végrehajom. Kövekezésképpen a disszeráció mind az empíria, mind az alkalmazo módszeran kapcsán hozzáado éréke hordoz. Bár a kuaás elsősorban a KKE országok válság elői gazdasági növekedésére fókuszál, a disszeráció 4. fejezeében röviden megvizsgálom a népesség-növekedés és a hosszú ávú gazdasági növekedés közöi kapcsolarendszer is. A KKE országok népessége a rendszerválozás óa csökkenő vagy sagnáló endenciá mua. A demográfiai folyamaok különösen a bali országokban, Bulgáriában és Romániában alakulnak drámaian. Természeszerűleg adódik a kérdés, hogy milyen módon befolyásolja a népesség fogyása ezen országok hosszú ávú növekedési kiláásai? A válaszhoz a növekedéselméle vonakozó predikciói hívom segíségül. 2 Lásd például Blanchard-Kremer (1997), Veress (1994), Nagy (2003), Kornai (1993). 3 Lásd például Erdős (2000a, 2000b, 2004a, 2004b), Dedák (2000), Mellár (2001), Anal (2004). 4 Lásd például Darvas (2010, 2011), Aoyan (2010), Aslund (2012). 2
A disszeráció úlnyomóan módszerani munka, ezér a válozók lisájá a ézisfüze végén publikálom. Az egyes válozók uán zárójelben az adaok forrásá jelölöm. A GDP adaok forrásá illeően néhány megjegyzés kell ennem. A növekedés számviel szakirodalma a nemzei fizeőeszközben és konsans árakon mér GDP adaokkal dolgozik. Ezzel szemben a fejlődés számviel szakirodalma vásárlóerő-pariáson (PPP) és akuális árakon mér GDP-vel kalkulál. Az Eurosa mindkeő adasor publikálja a KKE országokra a vizsgál időszakban. A neoklasszikus konvergencia sebességének becslése azonban konsans árakon és vásárlóerő-pariáson mér GDP adaoka igényel, mivel a növekedéselméle mindenféle moneáris jelensége negligál. Ezér a konziszencia megőrzése vége a disszerációban végig konsans árakon és vásárlóerő-pariáson mér GDP-vel dolgozom. Az Eurosa nem publikálja ez az adasor, így a Penn World Table- (PWT) használom, amely az egyik leginkább kvalifikál nemzeközi adabázis, mely konsans árakon és vásárlóerő-pariáson mér GDP adaoka közöl. 3
Új udományos eredmények 1. ézis A KKE országok 1996. és 2007. közöi növekedése elsősorban a fizikai őkefelhalmozásnak, másodsorban a eljes ényező ermelékenység növekedésének vol köszönheő. A munkaerő állomány bővülése csak marginálisan járul hozzá a növekedéshez. (Dombi, 2013a, 2013b) A KKE országok növekedés számvieli dekompozíciójá a kövekező formula alapján végezem el: (1) sk ', + sk ', 1 sl, + sl, 1 lny = ln MFP + ln K ' + ln L, 2 2 ahol Y a kibocsáás (GDP), K ' a fizikai őke inpu, L a munka inpu, MFP a eljes ényező ermelékenység, sl, a munka részesedése a jövedelmekből, sk ', a fizikai őke részesedése a jövedelmekből és sk ', = 1 sl,. A fizikai őke és a munka inpuja (ermelési szolgálaása) egy minőségi ényező (Q H, Q K ) és egy mennyiségi ényező (K, H) szorzaakén áll elő: L H = Q H és K K ' = Q K, ahol H az összes ledolgozo munkaórák száma a gazdaságban, míg K az aggregá fizikai őke állománya. 5 A számvieli dekompozíció minden évre és ké alernaív munkahaékonysági muaóra is elvégezem a vizsgál időszakban. Az eredményeke a disszeráció függelékében publikálom. Ehelyü az álagos növekedési üem dekompozíciójá muaom be. A 2. ábra az 1996 és 2007 közöi álagos növekedési üeme veszi górcső alá a Q H növekedéselmélei koncepciójá köveve. Ezzel szemben a 3. ábra az 1999 és 2007 közöi álagos növekedési üemre fókuszál, és mind a növekedés számvieli, mind a növekedéselmélei megközelíésé felhasználja Q H -nak. A GDP álagos növekedési üemének dekompozíciója (1996-2007), Q H : növekedéselmélei megköz. 2.1 ábra Százalékponos hozzájárulás 2.2 ábra Százalékos hozzájárulás 7 6 5 4 3 2 1 0-1 0.1 1.3 0.2 0.3 2.2 1.8 1.6 0.5 4.7 1.2 0.4 2.2 1.5 1.0 4.2 2.0 0.8 3.2 1.3 0.9 2.4 2.2 1.6 1.8 3.0-0.5-0.1 BGR CZE EST HUN LVA LTU POL ROM SVK SVN Conr. of K' Conr. of L lnmfp (%) 2.0 0.2 2.4 5 A Q K kalkulációja komoly nehézségekbe üközik a KKE országok eseében az adahiány mia. Ebből kifolyólag éréké 1-re kalibrálam. Figyelmen kívül hagyam ehá a fizikai őke kompozíciójában bekövekező válozásoka és uóbbiak haásá a fizikai őkeállomány minőségére. Bár a számvieli eredmények ponossága ezálal sérül, a Q K = 1 felevés egyálalán nem szokalan a szakirodalomban (lásd például Caselli-Tenreyro, 2005; Bosworh-Collins, 2003). 120 100 80 60 40 20 4 9 87 38 8 54 23 8 69 31 12 22 15 57 63 33 28 14 19 53 52 48 68 38 0-16 -3-20 BGR CZE EST HUN LVA LTU POL ROM SVK SVN Conr. of K'/ lny Conr. of L/ lny lnmfp/ lny (%) 64 45 3 52 4
A GDP álagos növekedési üemének dekompozíciója (1999-2007): százalékponos hozzájárulás 3.1 ábra Q H : növekedéselmélei megközelíés 3.2 ábra Q H : növekedés számvieli megközelíés 8 7 6 5 4 3 2 1 0-1 0.7 0.5 3.7 2.1 0.3 1.7 BGR CZE 1.6 0.7 4.9 1.4 0.3 2.2 0.9 1.2 5.2 1.4 0.8 3.5 1.0 3.6 1.8 0.8 2.3 1.8-0.5 0.0 1.7 0.5 2.5 2.5 EST HUN LVA LTU POL ROM SVK SVN Conr. of K' Conr. of L lnmfp (%) 8 7 6 5 4 3 2 1 0-1 0.6 0.6 3.7 2.2 0.1 1.7 1.7 0.5 4.9 1.3 0.3 2.2 1.2 0.9 5.2 2.2 0.1 3.5 0.6 1.2 2.3 3.3 1.7 1.8-0.2 0.2 1.4 0.8 2.5 2.5 BGR CZE EST HUN LVA LTU POL ROM SVK SVN Conr. of K' Conr. of L lnmfp Megjegyzés a 2. és a 3. ábrákhoz: Az eredmények százalékos formában vannak megadva (*100). 2007 2007 sk ', + s s K', 1 L, + s 2007 2007 L, 1 ln K ln L ln MFP lny = λ 2 Conr. of K' =, = λ 2 Conr. of L =, = λ ln MFP =, = λ lny =, 2007 ( λ 1) 2007 ( λ 1) 2007 ( λ 1) 2007 ( λ 1) ahol Conr. hozzájárulás (conribuion) jelen. A 2. ábránál λ = 1996, míg a 3. ábránál λ = 1999. (%) 2. ézis Az 1995-2007. közöi időszakban a KKE országok elmaradása Némeországól a GDP/munkaóra ekineében elsősorban az alacsonyabb őkeinenziásból, másodsorban az alacsonyabb eljes ényező ermelékenységből ered, miközben a munkaerő minősége azonos szinen áll a némeországival. (Dombi, 2013a, 2013b) A KKE országok fejlődés számvieli dekompozíciójá a kövekező formula alapján végezem el: (2) s + s s + s = + +, R R Y MFP K ', K ', K ' L, L, L ln ln ln ln R R R R Y MFP 2 K ' 2 L ahol R a referencia országo jelöli, amely eseünkben Némeország. Az országok mérebeli különbségéből fakadó orzíás elkerülése vége a GDP/munkaóra relaív szinjé vizsgálam. A (2) egyenle addiív dekompozíciója nem megfelelő eseünkben, mivel az egyes válozók a KKE országok (x) és Némeország (x R ) viszonylaában nagyon elérő éréke vesznek fel, így a logdifferenciák (ln x ln x ) csak gyenge közelíései a relaív differenciáknak ( x / x 1). Ebből R R kifolyólag muliplikaív dekompozíció végezem a (2) egyenle exponenciálisá alapul véve. A számvieli dekompozíció minden évre és a ké alernaív munkahaékonysági muaóra egyarán elvégezem a vizsgál időszakban. Az eredményeke a disszeráció függelékében publikálom. A 4. ábra a Q H növekedéselmélei megközelíése melle az 1998-ra és a 2007-re kalkulál 5
eredményeke muaja be. Az ábrázol relaív GDP/munkaóra érékek a relaív őkeinenziás hozzájárulásának, a relaív munkaerő-haékonyság hozzájárulásának és a relaív MFP hozzájárulásának szorzaakén adódnak. 4.ábra A relaív GDP/munkaóra muliplikaív dekompozíciója (Q H : növekedéselmélei megközelíés) 0.72 LVA_07 0.94 0.32 0.47 0.61 LVA_98 0.97 0.36 0.22 0.81 HUN_07 1.00 0.46 0.57 0.68 HUN_98 1.06 0.37 0.51 0.74 EST_07 1.01 0.43 0.57 0.60 EST_98 1.07 0.43 0.28 0.77 CZE_07 1.04 0.49 0.61 0.63 CZE_98 1.09 0.55 0.38 0.73 BGR_07 0.92 0.38 0.26 0.58 BGR_98 0.97 0.20 0.36 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 Conr. of Rel_MFP Conr. of Rel_QH Conr. of Rel_K/H Rel_Y/H 1.02 SVN_07 0.89 0.73 0.80 0.86 SVN_98 0.69 0.95 0.57 0.97 SVK_07 0.57 0.98 0.54 0.76 SVK_98 1.06 0.42 0.52 0.66 ROM_07 0.91 0.43 0.26 0.42 ROM_98 0.97 0.17 0.42 0.90 POL_07 0.39 0.47 0.92 0.73 POL_98 0.98 0.35 0.49 0.95 LTU_07 0.45 0.94 0.40 0.77 LTU_98 0.98 0.29 0.39 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 Conr. of Rel_MFP Conr. of Rel_QH Conr. of Rel_K/H Rel_Y/H Megjegyzés: ( ) K', K', G G Rel_Y/H= ( Y /H ) ( Y /H ), G G 2 Conr. of Rel_K/H= ( K H ) / ( K H ), (,G ) MFP Conr. of Rel_MFP= MFP G G s +s G s L, +sl, H H H 2 Conr. of Rel_Q = Q Q,, ahol G = Némeország (Germany). A számíások a (2)-es egyenle konverál válozaa alapján örének. A konverzió során először kivonam (2) mindké oldalból G ( ) exponenciálisá veem. ln H H -, majd az egyenle Kiegészíő megjegyzések az 1. ézishez és a 2. ézishez A növekedés számviel formulája (1), valamin a fejlődés számviel formulája (2) közismer a szakirodalomban és az elméle oldaláról jól megalapozo (O Mahony-Trimmer, 2009; Inklaar- Timmer, 2008). A növekedés- és fejlődés számviel során ehá nem a dekompozíció kivielezése az igazán fajsúlyos momenum, hanem a ényező-arányok és ényező-inpuok akkuráus mérése. Uóbbi a KKE országok eseében problemaikus a megbízhaó idősorok rövidsége és az adaok hiánya mia. Kövekezésképpen bármely növekedés-számvieli és fejlődés-számvieli anulmány, mely előrelépés jelen a ényező-arányok és/vagy a ényező-inpuok mérésében érékes hozzájárulás a KKE országok posz-ranszformációs növekedési empíriájához. A disszeráció ké 6
ekineben jelen előrelépés a ényező-inpuok mérésében. Egyrész, a munkaerő haékonysági muliplikáorá ké alernaív megközelíés szerin is számíom. Másrész, a kezdei (1995) őke/gdp arány azaz a K 1995 /Y 1995 muaó a szakirodalomban ismer összes módszer szerin becsülöm. H A Q minőségi fakor mérésének első megközelíése a növekedési számviel szakirodalmához kapcsolódik, és a munkaerő összeéelében muakozó különbségekre fókuszál (Mourre, 2009). H j H H Q = E E ( p p ), ahol j a Ennek megfelelően a kövekező indexe kalkulálom: ( ) j02 p02 munkakaegória, E a foglalkozaoak száma és H j j CEE p az órabér j munkakaegória eseén. A munkaerő három oszályba sorolom a képzeség legmagasabb foka alapján: alapfokú képzeséggel rendelkezők (j=p), középfokú képzeséggel rendelkezők (j=s) és felsőfokú képzeséggel rendelkezők (j=). A Q H eme megközelíése szerin a munkaerő összeéele akkor javul, ha a nagyobb ermelékenységű azaz drágább kaegóriák részaránya növekszik a munkaerő-állományon belül. Az indikáor 1998-ól számíom, mivel néhány ország eseében nem állnak rendelkezésre megfelelő részleességű foglalkozaási adaok a korábbi évekre. Az indikáor alakulásá az 5. ábra muaja be. 5. ábra A munka haékonysági muliplikáora: növekedés számvieli megközelíés 1.7 1.8 1.7 1.6 1.6 1.5 1.5 1.4 1.3 1.4 1998 2000 2002 2004 2006 1.2 1998 2000 2002 2004 2006 CZE EST HUN SVK GER BGR LVA LTU POL ROM SVN H A Q minőségi fakor mérésének második módszere a növekedéselméle humán őke koncepciójára épül, és a munkaerő álagos kvalifikálságá becsli. A szakirodalom az álagos H r sy humán őké a kövekező log-lineáris összefüggés alapján számíja: Q = e i, ahol sy a munkaerő iskolai éveinek a száma, míg az r az iskolai évek hozama (Caselli, 2005). A humán őke szinje azonban nem csak az iskolai évek számáól, hanem az okaási rendszer minőségéől is függ. Ebből kifolyólag Hanushek és Woessmann (2009) kogniív indexének a felhasználásával kalkulálom a minősséggel korrigál iskolai évek számá (sy adj ). 6 Felhasználva a minőséggel korrigál iskolai évek számá a Q H növekedéselmélei megközelíésé a kövekezőképpen 6 Hanushek és Woessmann kogniív indexe az egyes országok diákjai álal a nemzeközi szinfelmérő eszeken (Inernaional Suden Achievemen Tess) maemaikából és udományokból elér álagos ponszámmal egyezik meg. 7
r sy H adj számíom: Q = e i. Psacharopoulos (1994) nyomán számos anulmány a kövekező módon kalibrálja az iskolai évek hozamá: r=0.134 ha sy 4 ; r=0.101 ha 4 < sy 8; és r=0.068 ha 8 < sy (Hall-Jones, 1999; Caselli, 2005). Az alapszcenárióban ezeke az érékeke használom. Az indikáor alakulásá a 6. ábra szemlélei. 6. ábra A munka haékonysági muliplikáora: növekedéselmélei megközelíés 3.7 3 3.5 2.9 3.3 3.1 2.8 2.9 2.7 2.7 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2.6 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 CZE EST HUN SVK GER BGR LVA LTU POL ROM SVN Az aggregá őkeállomány (K) a folyamaos újraérékelés módszere (perpeual invenory mehod) alapján 1995-ől kezdődően számíom. A kezdei év megválaszásá a kényszerűség vezérele. Egyrész, a piacgazdasági ámene elői időszakra csak néhány KKE ország eseében állnak rendelkezésre megbízhaó beruházási adaok. Másrész, a őkeállományban a ranszformáció során bekövekeze egyszeri érékcsökkenés mérékéről csak közelíő becslésekkel rendelkezünk (Doyle e al., 2001; Pula, 2003). A kezdei időpon közelsége viszon komoly problémá okoz, mivel a kalkulál őkeállomány érzékeny lesz a kiindulási érékre (K 0 ). Mindez az implikálja, hogy a KKE országok eseében a K 0 becslése, amely álalában marginális jelenőséggel bír csak, releváns módszerani kérdéssé válik. A disszeráció áekini a kezdei őkeállomány becslésének szakirodalomban használ módszerei, melyek a kövekezők: 1. naiv megközelíés (Nehru and Dhareshwar, 1993), 2. Harberger-féle megközelíés (Iradian, 2007; King and Levine, 1994), 3. Kvázi-Harberger-féle megközelíés (Young, 1995), 4. profi-maximalizációs megközelíés (Jongen, 2004; IMF, 2010), 5. regressziós megközelíés I. (Nehru and Dahreshwar, 1993; King and Levine, 1994; IMF, 2008), 6. regressziós megközelíés II. (Rööm, 2001; Nehru and Dahreshwar, 1993). A KKE országok 1995-ös, kezdei őkeállományá mind a ha módszer alapján számíom, 10 százalékos amorizációs ráá (δ) feléelezve. Az eredményeke az 1. ábláza muaja be. Az 1. ábláza alapján megállapíhajuk, hogy az egyes módszerekkel kalkulál őke/gdp arányok minden ország eseében széles skálán szóródnak. Ez akkor is igaz, ha csak azokra az érékekre fókuszálunk, amelyek realiszikusnak űnnek. Uóbbi érékeke szürkével jelölem. Az eredmények inkonziszenciája ké okra vezeheő vissza. Egyrész, az analiikus módszerek kiinduló felevései nem eljesülnek a KKE országokra, másrész a regressziós becsléseknél felmerülő módszerani problémák csak részben kezelheőek. Kövekezésképpen mindegyik eljárás ökélelen becslés szolgála a őkeállomány érékére. Az egyes módszerek közö nem 8
udunk egyérelmű preferencia sorrende felállíani, mivel mindegyik rendelkezik valamilyen hiányossággal. Arany-középuas megoldáskén így a szürkével kiemel, realiszikus érékek számani álagával dolgozam. Ez a számani álag egyben a sajá becslésem is a K1995 / Y 1995 arányra. Annak ellenére, hogy az álagolásnak nincsen meodológiai aláámaszása, az eredményül kapo őke/gdp arányok reálisak, és összhangban állnak a korábbi kuaások eredményeivel. 7 1. ábláza A kezdei, 1995-ös őke/gdp arány kalkulál éréke az egyes módszerek alapján Naiv Harberger Kvázi- Profi Regr. Regr. Sajá K1995 / Y 1995 Harberger Max. I. II. becslés Bulgária 1.47-2.77 0.18 0.93 1.45 1.50 1.47 Cseh Köz. 1.81 2.21 2.19 1.91 1.89 2.24 2.04 Észország 1.96 1.95 1.22 5.49 1.25 1.42 1.56 Magyarország 1.69 2.10 1.50 2.66 2.34 1.84 1.78 Leország 1.69 1.30 0.64 0.78 1.69 1.57 1.56 Livánia 1.25 0.95 0.62 1.71 0.78 1.09 1.35 Lengyelország 1.48 1.44 1.24 1.86 1.88 1.53 1.57 Románia 1.52 1.64 1.39 1.76 1.82 1.84 1.66 Szlovákia 1.66 1.85 1.77 1.98 1.77 1.51 1.76 Szlovénia 2.24 2.29 1.65 3.26 2.48 1.86 2.01 Megjegyzés: A áblázaban kerekíe érékek szerepelnek. A sajá becslés a szürkével kiemel mezők számani álagakén adódik. A fizikai őkeállomány és a Q H növekedés elmélei megközelíésének számíása során néhány komoly megköéssel élem. Ami a fizikai őkeállomány illei, az amorizációs ráá 10 százalékra kalibrálam, és olyan kezdei őke/gdp arányból indulam ki, ami az egyes módszerekkel kalkulál őke/gdp hányadosok egyszerű számani álagakén adódo. Ami a munka haékonysági muliplikáorá illei, minőséggel korrigál iskolai éveke használam, az iskolai évek hozamá pedig Psacharopoulos (1994) anulmányából kölcsönözem. Mindezek szükségessé eék a növekedés számvieli és a fejlődés számvieli eredményeim érzékenység-vizsgálaá az amorizációs ráa, a kezdei őke/gdp hányados, az iskolai évek minőséggel való korrekciója és az iskolai évek hozama ekineében. A vizsgála konklúziója, hogy az egyes ermelési ényezők hozzájárulása a növekedési üemhez és a relaív fejleséghez érzékeny a fizikai őkeállomány számíása során alkalmazo felevésekre, azonban nem érzékeny a Q H számíási meódusára. A 1. ézis és a 2. ézis érvényességé ez azonban nem befolyásolja, mivel a kereükben megfogalmazo állíások mindegyik érzékenységvizsgálai szcenárió eseében helyállónak bizonyulak. 7 Doyle e al. (2001), IMF (2003, 2008, 2010), Jongen (2004), Pula (2003), Rööm (2001), Vanags Bems (2005) 9
3. ézis A feléeles konvergencia szakirodalmában használ β-regresszió becsül paraméeréből számío konvergencia sebesség nem a pillananyi (λ ), hanem az álagos konvergencia sebesség ( λ ). Az álagos konvergencia sebesség formulája a [0,] periódusra: (3) d(ln yˆ ˆ ŷ τ ln y ) / dτ τ d ln ln τ ln y ln y ŷ 0 τ 0 ˆ ˆ ln ln ϒ ln ln ϒ λ = = = 0, ahol yˆ = Y / AL, A: echnológiai színvonal, a csillag (*) a hosszú ávú egyensúlyi éréke jelöli ϒ = y ˆ /yˆ a relaív jövedelmi pozíció. (Dedák Dombi, 2009) és Definíció szerin egy ln y ˆ sacionárius válozó λ ( ln ˆ / ) / (ln ˆ ln ˆ = d y d y y ) sebességgel konvergál a ln yˆ hosszú ávú egyensúlyi (balanced growh pah, BGP) érékéhez. Láhaó, hogy a konvergencia sebesség formulája egy ln yˆ -ban elsőrendű, válozó koefficiensű differenciálegyenle, melynek megoldásakén a (4)-(5) összefüggés adódik: (4) ln yˆ ln ˆ ˆ = β y0 + (1 β ) ln y, ahol β = e ξ és λ τ dτ 0 (5) ξ = λτ dτ = = λ. 0 Kibővíve a (4) egyenlee egy addiív hibaaggal a konvergencia sebesség becslésére használ béaregresszióhoz juunk. A konvergencia sebessége indirek módon a béa paraméerből származajuk ( ln β / ). Az eredményül kapo konvergencia sebesség inerpreációja azonban nem egyérelmű. Amennyiben a konvergencia sebessége konsans, azaz λτ = λ, akkor ( ln β / ) a konsans, pillananyi konvergencia sebességgel egyenlő. Ezzel szemben, ha a konvergencia sebessége nem állandó, akkor ( ln β / ) a [0,] periódus alai álagos konvergencia sebességgel egyenlő. A kapcsolódó empirikus munkák a (4) egyenlee kizárólagos jelleggel a Solow-modell seady-sae körüli log-lineáris approximációjával származaják. Inerpreációjukban ehá a ( ln β / ) összefüggés a konsans, pillananyi konvergencia sebessége szolgálaja (Caselli e al., 1996; Hauk-Wacziarg, 2009; Islam, 1995; Mankiw e al., 1992). 8 Azonban a sebesség, amellyel egy gazdaság a hosszú ávú egyensúlyi pályájához közelí, mind a neoklasszikus növekedési modellek (Temple-Mahunjwa, 2006), mind az endogén növekedési modellek (Eicher- Turnovsky, 2001; Seger, 2007) alapján érben és időben egyarán válozik. Kövekezésképpen a béa-regresszió paraméeréből kalkulál lambda nem a pillananyi, hanem az álagos sebessége a konvergenciának. 8 Ismer, hogy a Solow-modell mozgási egyenleé a seady-sae körül log-linearizálva a kövekező összefüggéshez juunk: λ = (1 α )( n + g + δ ). A formula a konvergencia sebesség éréké definiálja a hosszú ávú egyensúlyi pálya közelében. Vegyük észre, hogy lambda konsans. 10
A konvergencia [0,] periódus alai álagos sebességének a formulájá, azaz a (3)-as egyenlee, úgy származajuk, hogy az (5) egyenlebe behelyeesíjük a konvergencia pillananyi sebességének képleé. A (3) egyenle egy modell-függelen, álalános érvényű összefüggés. Az alapul szolgáló növekedési modell csak a relaív jövedelmi pozíció feléeleze evolúcióján kereszül lép be a formulába. Tegyük fel, hogy a ermelési függvény Cobb-Douglas ípusú: α 1 α Y = K (AL), ahol 0 < α < 1. Ekkor a neoklasszikus növekedési modell kereein belül a relaív jövedelmi pozíció időbeli lefuása a kövekező: (6) α 1 α 1 α ( 1 α )( n+ g+ δ ) α ( 1 α )( n+ g+ δ ) 0 e yˆ ϒ = = (1 e ) * + ϒ yˆ, ahol n a munkaerő állomány növekedési üeme és g a echnológiai fejlődés üeme. A paraméerek kalibrálásával a (3)-as és a (6)-os egyenle alapján számíhajuk a neoklasszikus konvergencia álagos sebességé. A 2. áblázaban az álagos konvergencia sebesség különböző paraméer-kombinációk melle számol érékei szerepelnek. A paraméerek éréké úgy kalibrálam, hogy azok a KKE országok viszonyaira relevánsak legyenek. A vizsgál periódus hosszával összhangban a =12 felevéssel élem. A fizikai őke részesedésé az összes jövedelemből (α) 0.425-nek, 0.45-nek és 0.475-nek veem, összhangban a regressziós becslések eredményeivel és a KKE országokra vonakozó saiszikákkal. Az ( n + g + δ ) éréké 0.07-re, 0.08-ra, 0.09-re és 0.1-re kalibrálam, figyelembe véve az n (0-0.01), a g (0.02) és a δ (0.05-0.07) benchmark érékei. A kezdei relaív jövedelmi pozíció inervallumá 0.3 és 0.7 közö haározam meg. 2.ábláza A neoklasszikus konvergencia álagos sebessége =12 ϒ 0 α 0.425 0.45 0.475 n+g+δ 0.07 0.08 0.09 0.1 0.07 0.08 0.09 0.1 0.07 0.08 0.09 0.1 0.3 0.072 0.080 0.088 0.096 0.066 0.074 0.081 0.089 0.061 0.068 0.075 0.082 0.4 0.064 0.071 0.079 0.086 0.059 0.066 0.073 0.080 0.054 0.061 0.068 0.075 0.5 0.057 0.065 0.072 0.079 0.053 0.060 0.067 0.074 0.050 0.056 0.063 0.069 0.6 0.053 0.059 0.066 0.073 0.049 0.056 0.062 0.068 0.046 0.052 0.058 0.064 0.7 0.049 0.055 0.062 0.068 0.046 0.052 0.058 0.064 0.043 0.049 0.055 0.061 Megjegyzés: Sajá számíás a (3)-as és a (6)-os egyenleek alapján. Feléelezve, hogy a 2. áblázaban szereplő paraméer-kombinációk a KKE országok ekineében reális aromány jelölnek ki ϒ 0 -ra, α -ra és (n+g+δ) -ra, megállapíhajuk, hogy az elméle alapján a neoklasszikus konvergencia álagos sebessége 4.3 és 9.6 százalék közö alakul a KKE országokban 1995 és 2007 közö. Ez az inervallum úlságosan ág, ezér a béaregresszió (eq.(4)) illeszésével ponosabb becslés igyekezem adni a konvergencia álagos sebességére (3. fejeze). A KKE országok 1995-2007 közöi panel adaállományára fuao OLS becslések alapján a konvergencia álagos sebessége 5.7 és 7.2 százalék közö alakul a vizsgál időszakban. Ez az eredmény mind a regressziók kiegészíő saiszikái, mind az érzékenységvizsgálaok, mind a 11
Mone Carlo szimulációk alapján megalapozonak bizonyul. Eredményeim megbízhaóságá ovább növeli, hogy a béa-regresszió becslése során kezelem azon problémáka, amelyek mindezidáig elkerülék a szakirodalom figyelmé, és amelyek a korábbi anulmányok eredményei módszerani szemponból megkérdőjelezik. Konkréan ké problémáról van szó: a echnológiai színvonal méréséről/modellezéséről, valamin az egységnyi effekív munkára juó seady-sae kibocsáás ( ŷ ) helyesen közelíő proxy válozóról. A növekedés- és fejlődés számvieli dekompozíciók, valamin a neoklasszikus konvergencia sebességére vonakozó vizsgálaok alapján a kövekező kép rajzolódik ki a KKE országok világgazdasági válságo megelőző, gyors üemű növekedési pályájának háeréről: 1. A ermelési ényezők ekineében a KKE országok Némeországgal szembeni elmaradása a fizikai őkeállomány eseében a legnagyobb. 2. A KKE országok relaíve alacsony őkeinenziása gyors üemű őkefelhalmozás e (esz) leheővé. 3. A gyors üemű őkefelhalmozás gyors gazdasági növekedéshez és gyors üemű neoklasszikus konvergenciához vezee. 12
4. ézis Az endogén echnológiai fejlődés harmadik generációs modelljeinek relevanciájá erősen megkérdőjelezi, hogy amennyiben a modelleke kiegészíjük a vállalaok közö igazolan jelenlévő udás-spilloverek haásával, e modellek ada eredmények empirikusan már nem aláámaszhaóak. (Dombi, 2013c) Az endogén növekedéselméleen belül régóa via árgyá képezi a népesség seady-sae növekedési üemre gyakorol haása. Az endogén echnológiai fejlődés modelljei három csoporba sorolhaók e ekineben. A három csopor közöi különbség bemuaása céljából együk fel, hogy a vállalai szinű echnológia függvény (K+F függvény) a kövekezőképpen alakul: (7) A ɺ i = LA, i A φ, ahol i a vállala-index és i L A, i a kuaók száma. Az endogén echnológiai fejlődés első generációs modelljeiben a népesség méree poziívan befolyásolja a gazdaság seady-sae növekedési üemé, azaz érvényesül az un. skála-haás (Romer, 1990; Aghion-Howi, 1992). A skála-haás közgazdasági alapjá a echnológia (udás) nem rivalizáló, részben kisajáíhaó jellege képezi. A echnológia nem rivalizáló jellege az jeleni, hogy előállíása mindössze egyszeri K+F kölségeke igényel, a sikeres innováció köveően azonban már nincsenek addicionális kölségei, azaz végelen számú ermék gyárásához felhasználhaó. A echnológia részbeni pl. szabadalom úján örénő kisajáíhaósága pedig az eredményezi, hogy a sikeres inováor monopol profira ehe szer, amelynek összege annál nagyobb lesz, minél öbb erméke képes eladni. A nagyobb piacmére ehá öszönzi a kuaás-fejleszés. Innenől kezdve pedig már csak a echnológia függvény formájáól (paraméereiől) függ, hogy a piacméreel párhuzamosan növekvő vállalai szinű K+F inenziás ( L A, i ) a echnológiai fejlődés gyorsabb üeméhez veze-e hosszú ávon, vagy sem? Az endogén echnológiai fejlődés első generációs modelljei a piac méreé a népesség méreével azonosíják. A feni okfejés érelmében, ez a népesség méreével arányosan növekvő vállalai szinű K+F evékenységhez veze. Mivel az első generációs modellekben a echnológia függvény ökélees udás-spilloverekkel (knowledge-spillover) operál ( φ = 1), ezér a nagyobb K+F inenziás gyorsabb seady-sae echnológiai fejlődés is jelen egyben. Mindennek kövekezményekén az első generációs modellekben a gazdasági növekedés gyorsuló üemű lesz növekvő népesség eseén. A gyorsuló, vagy másképpen explozív növekedési üem azonban ellenmond az empíriának. A skála-haás ehá empirikusan nem aláámaszo jelenség. A második generációs modellek a echnológia függvényben ökélelen udás-spillover feléeleznek ( 0 < φ < 1), ily módon eliminálva a skála-haás (Jones, 1995; Segersrom, 1998). Habár az elő generációs modellekhez hasonlóan ezek a modellek is összeköik a vállala számára releváns piaco a népességgel, a ϕ paraméerben eszközöl válozás megszünei a népesség méree és a hosszú ávú egyensúlyi növekedés közöi kapcsolao. 9 Az uóbbi beláása vége osszuk el a (7)-es egyenle mindké oldalá A i -val, majd logarimáljuk az egyenlee, végül vegyük az idő-szerini deriváljá: gɺ i gi = n (1 φ) gi. Eredményül egy sabil differenciálegyenle adódik, amiből a echnológiai fejlődés seady-sae üeme már egyszerűen levezeheő: 9 A hosszú ávú egyensúlyi növekedés/növekedési üem/kibocsáás szinoním a seady-sae növekedés/növekedési üem/kibocsáás fogalmával. 13
(8) g = n / (1 φ). i A (8)-as egyenle alapján a seady-sae növekedési üem szemi-endogén, mivel deerminánsai azaz a népesség növekedési üeme és a udás-spillover paraméer (n, ϕ) rövid ávon a gazdaságpoliika haókörén kívül esnek. A második generációs modellek ovábbi sajáossága, hogy népességnövekedés híján ( n = 0 ) a hosszú ávú egyensúlyi növekedés üeme zéró. Az endogén echnológiai fejlődés harmadik generációs modelljei megőrzik a udás-spilloverek ökélees jellegé a echnológia függvényben (φ=1), azonban eljesen függeleníik a piac méreé a népesség méreéől, elkerülve ezálal a skála-haás (Aghion-Howi, 1998; Dinopoulos-Thompson, 1998; Pereo, 1998). Ezen modellek megkülönbözeő sajáossága, hogy figyelembe veszik az új cégek megjelenésé, piacra való belépésé is. Felevésük szerin az új vállalaok piacra való belépése ökéleesen semlegesíi a népességnövekedés eseleges haásá a piac méreére. Ebből kifolyólag, a reprezenaív vállala kuaás-fejleszésbe örénő inveszíciójá nem befolyásolja a népesség válozása, szemben az első- és a második generációs modellekkel. A vállalaok növekvő népesség eseén is ugyanannyi kuaó foglalkozanak és ugyanannyi kölenek kuaás-fejleszésre, minek kövekezében a echnológiai fejlődés állandó ráa menén alakul. Úgy űnik, hogy a skála-haással, azaz a népesség seady-sade növekedésre gyakorol poziív haásával kapcsolaos viák mosanában nyugvóponra érkezek. Ez annak köszönheő, hogy a vonakozó empirikus megfigyelések inkább a harmadik generációs modellekkel muanak összhango a második generációs modellekkel szemben (Laincz-Pereo, 2006; Ha-Howi, 2007). A harmadik generációs modellek azonban örékeny szerkezeel bírnak, mivel figyelmen kívül hagyják a vállalaok közöi udás-áramlás, és ezálal súlyosan korláozzák a udás-spilloverek leheséges forrásá (Dombi, 2013c). Ez a korláozás alapveő szerepe jászik a skála-haás elkerülésében. A vállalaok közöi udás-spilloverek ké ípusá különbözejük meg: az ineremporális és a konemporális spillovereke. Előbbi Paul M. Romer (1990) sanding on each oher s shoulders echnológiai fejlődés koncepciójával egyezik meg, mely szerin a kuaásfejleszés során a vállalaok profiálnak a öbbi vállala álal korábban felhalmozo udásból/ismereből, azaz múlbeli kuaási eljesíményéből. Uóbbi pedig a kuaás-fejleszés során az egyidejű exernáliáka jeleni, azaz a öbbi vállala jelenbeli K+F evékenységéből való profiálás az innováció során. A vállalaközi udás-áramlás figyelembe véele explozív növekedéshez veze a harmadik generációs modellek kererendszerében, mivel a spilloverek forrása a vállalaok számával párhuzamosan bővül. Ennek beláása céljából ekinsük a echnológia függvény vállalaközi udás-spilloverekkel kibővíe válozaá: (9) Aɺ φ η µ i = LA, i Ai ( NA) ( NLA) ; φ, η, µ 0 ; N, L A, A >0; ahol N a vállalaok száma az i vállala kivéelével, A a öbbi vállala álagos echnológiai színvonala, η az ineremporális spillover paraméer, L a öbbi vállalanál foglalkozao kuaók álagos lészáma, míg µ a konemporális spillover paraméer. A (9) egyenle alapján beláhaó, hogy amennyiben φ = 1 és η > 0, a vállalaon belüli és a vállalaok közöi udás-spilloverek inenziása elég nagy ahhoz, hogy gyorsuló echnológiai fejlődéshez jussunk. Ezen paraméer-kombináció eseén, ha a vállalaok száma a népességgel párhuzamban emelkedik, érvényesül a skála-haás. A harmadik generációs modellekben az η=0 és µ=0 megköések azzal a kövekezménnyel járnak, hogy a kuaás-fejleszés menes lesz az exernáliákól. Uóbbi azonban csak akkor eljesülhene, ha a hasonló echnológiákban érdekel A 14
vállalaok egymásól eljesen szeparálan működnének. Ez a felevés nyilvánvalóan nem állja meg a helyé, ráadásul az empirikus szakirodalom is egyérelműen bizonyíonak véli a vállalaközi udás-spilloverek jelenléé (lásd például Varga, 2009). A feni irreális paraméer-megköések és feloldásuk kövekezménye azaz a modellek predikciója és az empíria közöi inkonziszencia erősen megkérdőjelezi az endogén echnológiai fejlődés harmadik generációs modelljeinek a relevanciájá. Mindez az implikálja, hogy a második és a harmadik generációs modellek közöi via a skála-haás ekineében ovábbra sem ekinheő lezárnak (Dombi, 2013c). Így az endogén echnológiai fejlődés modelljei alapján nem udunk egyérelmű kövekezeéseke levonni a népesség gazdasági növekedéssel való kapcsolaáról. Bár az endogén echnológiai fejlődés modelljeinek vizsgálaa az sugallja, hogy a népesség növekedése meghaározó lehe a poziív üemű seady-sae növekedés elérése vége lásd például a (8)-as egyenlee, a KKE országok demográfiai folyamaai valószínűleg nem relevánsak e ekineben. Az endogén echnológiai fejlődés modelljei ugyanis elsősorban nagy országok vagy régiók eseén szolgálanak adekvá megállapíásoka. Így arra a konklúzióra juunk, hogy sem a neoklasszikus Solow-modell, sem az endogén echnológiai fejlődés modelljei nem ulajdoníanak a hosszú ávú növekedés szemponjából negaív haás annak a demográfiai kaaszrófának, amely irányába néhány KKE ország ar. 10 Mindez azonban nem az jeleni, hogy a népesség fogyása valóban semmilyen módon nem érini a gazdasági növekedés jövőbeli alakulásá ezen országokban. Az akív korú népesség részarányának csökkenése ugyanis az adók valószínűsíheő emelkedésén és az idősek alacsonyabb megakaríási hajlandóságán kereszül a beruházási ráa és a megakaríási ráa csökkenésé eredményezi, lassúbb őkefelhalmozás és így lassúbb echnológiai fejlődés előreveíve. Kövekezésképpen a népesség csökkenése ugyan közvee módon, de negaívan ha a KKE országok hosszú ávú egyensúlyi növekedésére (kibocsáására). 10 A Solow-modellben az egy (effekív) főre juó kibocsáás hosszú ávú egyensúlyi szinje a népesség csökkenésével párhuzamban növekszik. 15
Válozók lisája (adaok forrása) A : echnológiai színvonal (sajá számíás) δ : amorizációs ráa (kalibrálás) E : foglalkozaoak száma (Eurosa) g : a echnológiai fejlődés üeme (számíás A alapján) H : ledolgozo munkaórák száma a gazdaságban (TED) h : fajlagos humán őke állomány (sajá számíás) K : aggregá fizikai őke állomány (sajá számíás) K : fizikai őke inpu / fizikai őke ermelési szolgálaása L : munkaerő-állomány / munka inpu / munka ermelési szolgálaása L A,i : kuaók száma az i vállalanál MFP : eljes ényező ermelékenység (mulifacor produciviy) (sajá számíás) n : a munkaerő állomány / a népesség növekedési üeme (PWT 6.3) Q H : a munka haékonysági muliplikáora / szorzója (sajá számíás) Q K : a fizikai őke haékonysági muliplikáora / szorzója (sajá számíás) r : az iskolai évek hozama (kalibrálás) s K ' : a fizikai őke részesedése a jövedelmekből (1 sl ) s L : a munka részesedése a jövedelmekből (AMECO) sy : a munkaerő iskolai éveinek száma (Barro Lee (2010) adabázis) sy adj : az iskolai évek minőséggel korrigál éréke (sajá számíás) Y : kibocsáás / reál GDP vásárlóerő-pariáson (PWT 6.3) y: reál GDP/fő vásárlóerő-pariáson (rgdpl, PWT 6.3) λ : a konvergencia pillananyi sebessége λ : a konvergencia álagos sebessége ŷ : az effekív munkára eső kibocsáás yˆ = Y / ( AL) ϒ : relaív jövedelmi pozíció ( ϒ = y ˆ /yˆ ) * : a megfelelő válozók seady-sae éréke 16
Hivakozások 1. Aghion, Philippe Howi, Peer (1992): A Model of Growh hrough Creaive Desrucion. Economerica, vol.60, no.2, pp.323-351. 2. Aghion, Philippe Howi, Peer (1998): Endogenous Growh Theory. MIT Press 3. Anal László (2004): Fennarhaó-e a fennarhaó növekedés? Közgazdasági Szemle Alapívány, Budapes 4. Aslund, Anders (2010): The las shall be he firs: he eas european financial crisis. The Peerson Insiue for Inernaional Economics. 5. Aoyan, Ruben (2010): Beyond he Crisis: Revisiing Emerging Europe s Growh Model. Working Paper, no.wp/10/92, Inernaional Moneary Fund. 6. Blanchard, Olivier Kremer, Michael (1997): Disorganizaion. Quarerly Journal of Economics, vol.112, no.4, pp.1091-1126. 7. Bosworh, Barry P. Collins, Susan M. (2003): The empirics of growh: An updae. Brookings Papers on Economy Aciviy, vol.34, no.2, pp.113-179. 8. Caselli, Francesco (2005): Accouning for cross-counry income differences. In Aghion, Philippe Durlauf, Seven N. (eds): Handbook of Economic Growh. Elsevier, Norh-Holland, Amserdam, pp.679-742. 9. Caselli, Francesco Tenreyro, Silvana (2005): Is Poland he nex Spain? NBER Working Paper Series, no.11045. 10. Darvas, Zsol (2010): The impac of he crisis on budge policy in Cenral and Easern Europe. OECD Journal on Budgeing, vol.10, no.1, pp.1-42. 11. Darvas, Zsol (2011): Beyond he Crisis: Prospecs for Emerging Europe. Discussion Paper, no.2011/3, MTA Közgazdaságudományi Inéze 12. Dedák, Isván (2000): A gazdasági felzárkózás növekedéselmélei összefüggései. Közgazdasági Szemle, vol.47, no.6, pp.411-430. 13. Dinopoulos, Elias Thompson, Peer (1998): Schumpeerian growh wihou scale effecs. Journal of Economic Growh, vol.3, no.4, pp.313-335. 14. Doyle, Peer Kuijs, Louis Jiang, Guorong (2001): Real convergence o EU income levels: Cenral Europe from 1990 o he long erm. Working Paper, no.wp/01/146, Inernaional Moneary Fund. 15. Eicher, Theo S. Turnovszky, Sephen J. (2001): Transiional dynamics in a wo-secor non-scale growh model. Journal of Economic Dynamics and Conrol, vol.25, no.1-2., pp.85-113. 16. Erdős, Tibor (2000a): A fennarhaó növekedés egyensúlyi feléelei I. Közgazdasági Szemle, vol.47, no.2, pp.101 115. 17. Erdős, Tibor (2000b): A fennarhaó növekedés egyensúlyi feléelei II. Közgazdasági Szemle, vol.47, no.3, pp.215 229. 18. Erdős, Tibor (2004a): Mekkora lehe Magyarországon a fennarhaó növekedés üeme? I. Közgazdasági Szemle, vol.51, no.5, pp.389 414. 19. Erdős, Tibor (2004b): Mekkora lehe Magyarországon a fennarhaó növekedés üeme? II. Közgazdasági Szemle, vol.51, no.6, pp.530-559. 17
20. Ganev, Kaloyan (2005): Measuring oal facor produciviy: growh accouning for Bulgaria. Discussion Paper, no.48/2005, Bulgarian Naional Bank. 21. Ha, Joonkyung Howi, Peer (2007): Accouning for rends in produciviy and R&D: a Schumpeerian criique of semi-endogenous growh heory. Journal of Money, Credi, and Banking, vol. 39, no.4, pp.733-774. 22. Hall, Rober E. Jones, Charles I. (1999): Why do some counries produce so much more oupu per worker han ohers? Quarerly Journal of Economics, vol.114, no.1, pp.83-116. 23. Hanushek, Eric A. Woessmann, Ludger (2009): Do beer schools lead o more growh? Cogniive skills, economic oucomes, and causaion. NBER Working Paper Series, no. 14633. 24. Hauk, William R. Jr. Wacziarg, Romain (2009): A Mone Carlo sudy of growh regressions. Journal of Economic Growh, vol.14, no.2, pp.103-147. 25. Inklaar, Rober Timmer, Marcel P. (2008): GGDC Produciviy Level Daabase: Inernaional comparisons of oupu, inpus and produciviy a he indusry level. Research Memorandum, no.gd-104, Groningen Growh and Developmen Cenre. 26. Inernaional Moneary Fund (IMF) (2003): Romania. Counry Repor, no.03/12. 27. Inernaional Moneary Fund (IMF) (2008): Lihuania. Counry Repor, no.08/140. 28. Inernaional Moneary Fund (IMF) (2010): Bulgaria. Counry Repor, no.10/159. 29. Iradian, Garbis (2007): Rapid growh in ransiion economies: Growh-accouning approach. Working Paper, no.wp/07/164, Inernaional Moneary Fund. 30. Islam, Nazrul (1995): Growh empirics: a panel daa approach. Quarerly Journal of Economics, vol.110, no.4, pp.1127 1170. 31. Jones, Charles I. (1995): R&D-Based Models of Economic Growh. Journal of Poliical Economy, vol.103, no.4, pp.759-784. 32. Jongen, Egber L. W. (2004): An analysis of pas and fuure GDP growh in Slovenia. Working Paper, no.25, Insiue for Economic Research, Slovenia. 33. King, Rober G. Levine, Ross (1994): Capial fundamenalism, economic developmen, and economic growh. Policy Research Working Paper, no.1285, World Bank. 34. Király, Júlia (2009): A ornádó és a hurrikán a 2007. év válságos haásai. In Muraközy László (szerk.): A jelen a jövő múlja. Akadémiai Kiadó, Budapes, pp.295-332. 35. Kornai, János (1993): Transzformációs visszaesés. Egy álalános jelenség vizsgálaa a magyar fejlődés példáján. Közgazdasági Szemle, vol.40, no.7-8, pp.569-599. 36. Laincz, Chrisopher A. Pereo, Piero F. (2006): Scale effecs, an error of aggregaion no specificaion: empirical evidence. Journal of Economic Growh, vol.11, no.3, pp.263-288. 37. Mankiw, N. Gregory Romer, David Weil, David N. (1992): A conribuion o he empirics of economic growh.. Quarerly Journal of Economics, vol.107, no.2, pp.407-437. 38. Mellár, Tamás (2001): Mikor éri el a magyar gazdaság fejlesége az Európai Unió álagá? Közgazdasági Szemle, vol.48, no.12, pp.411-430. 18
39. Mourre, Gilles (2009): Wha explains he differences in income and labour uilisaion and drives labour and economic growh in Europe? A GDP accouning perspecive. Economic Papers, no.354, European Commission ECFIN. 40. Nagy, Pongrác (2003): From command o marke economy in Hungary under he guidiance of he IMF. Akadémiai Kiadó, Budapes. 41. Nehru, Vikram Dhareshwar, Ashok (1993): A new daabase on physical capial sock: Sources, mehodology and resuls. Revisa de Análisís Económico, vol.8, no.1, pp.37-59. 42. O Mahony, Mary Timmer, Marcel P. (2009): Oupu, inpu and produciviy measures a he indusry level: The EU KLEMS Daabase. The Economic Journal, vol.119, no.538, pp.374-403. 43. Pereo, Piero F. (1998): Technological Change and Populaion Growh. Journal of Economic Growh, vol.3, no.4, pp.283-311. 44. Psacharopoulos, George (1994): Reuns o invesmen in educaion: A global updae. World Developmen, vol.22, no.9, pp.1325-1343. 45. Pula, Gábor (2003): Capial sock esimaion in Hungary: A brief descripion of mehodology and resuls. Working Paper, no.2003/7, Hungarian Naional Bank. 46. Rapacki, Ryszard Próchniak, Mariusz (2009): Economic growh accouning in weny-seven ransiion counries, 1990 2003. Easern European Economics, vol.47, no.2, pp.69-112. 47. Romer, Paul M. (1990): Endogenous echnological change. Journal of Poliical Economy, vol.98, no.5, pp.71-102. 48. Rööm, Mari (2001): Poenial oupu esimaes for Cenral and Eas European counries using producion funcion mehod. Working Paper, no.2001/2, Bank of Esonia. 49. Salsecci, Gianluca Pesce, Anonio (2008): Long-erm growh perspecives and economic convergence of CEE and SEE counries. Transiion Sudies Review, vol.15, no.2, pp.225-239. 50. Segersrom, Paul S. (1998): Endogenous Growh wihou Scale Effecs. American Economic Review, vol.88, no.5, pp.1290-1310 51. Seger, Thomas M. (2007): On he mechanics of economic convergence. German Economic Review, vol.7, no.3, pp.317-337. 52. Temple, Jonahan R.W. Mahunjwa, Jochonia S. (2006): Convergence behaviour in exogenous growh models. Discussion Paper, no.06/590, Deparmen of Economics, Universiy of Bisrol. 53. Vanags, Alf Bems, Rudolfs (2005): Growh acceleraion in he Balic Saes: Wha can growh accouning ell us? Research Repor, Balic Inernaional Cenre for Economic Policy Sudies. 54. Van Leeuwen, Bas Földvári, Péer (2011): Capial accumulaion and growh in Hungary, 1924 2006. Aca Oeconomica, vol.61, no.2, pp.143-164. 55. Varga, Aila (2009): Térszerkeze és gazdasági növekedés. Budapes: Akadémiai Kiadó. 56. Veress, József (1994): A gazdaságpoliika válozó súlyponjai. Akadémia Kiadó, Budapes. 57. Young, Alwyn (1995): The yranny of numbers: Confroning he saisical realiies of he Eas Asian growh experience. Quarerly Journals of Economics, vol.110, no.3, pp.641-680. 19
Tézisekhez kapcsolódó publikációk 1. Dedák, Isván Dombi, Ákos (2009): Konvergencia és növekedési üem. Közgazdasági Szemle, vol.56, no.1, pp.19-45. 2. Dombi, Ákos (2013a): The sources of economic growh and relaive backwardness in he Cenral Easern European counries beween 1995 and 2007. Pos-Communis Economies (megjelenés ala) 3. Dombi, Ákos (2013b): Gazdasági növekedés és fejleség Közép-Kele-Európában a ranszformáció uán. Pénzügyi Szemle (megjelenés ala) 4. Dombi, Ákos (2013c): Scale effecs in idea-based growh models: a criical survey. Aca Oeconomica (megjelenés ala) Tézisekhez nem kapcsolódó publikációk Magyar nyelven Könyv / Könyvfejeze: 1. Oroszország. In Veress József (ed.): Gazdaságpoliika a globalizál világban. Typoex Kiadó, Budapes, 2009. 2. Némeország. In Veress József (ed.): Gazdaságpoliika a globalizál világban. Typoex Kiadó, Budapes, 2009. 3. Olaszország. In Veress József (ed.): Gazdaságpoliika a globalizál világban. Typoex Kiadó, Budapes, 2009. 4. Az Egészségügy. In Veress József (ed.): A gazdaságpoliika nagy eloszórendszerei. Typoex Kiadó, Budapes, 2007. Szakmai Folyóira / Kiadvány: 1. Gazdaságpoliikai reflexiók a 2006-os Konvergencia Program ürügyén. Pénzügyi Szemle, 2006, vol.51, no.4. (wih: Bokor László - György László - Veress József) 2. Az exern inflációs öbble Magyarországon és az euró bevezeésének opimális időponja. Külgazdaság, 2003, vol.47, no.12. Egyeemi jegyze: 1. Növekedéspoliika. MSc okaási segédanyag, 2012. 2. Dilemmák az euró bevezeése körül Magyarországon. In Veress József (ed.): Gazdaságpoliika a globális világban. MBA okaási segédanyag, 2005. Konferencia Kiadvány: 1. A megakaríások és a növekedés kapcsolaának vizsgálaa néhány empirikus eredmény ükrében. Tavaszi Szél PhD konferencia, Debrecen, 2005. 2. Az Európai Unió bővíéséből adódó nemzeközi migráció gazdasági vonakozásai Magyarországra. Budapesi Műszaki és Gazdaságudományi Egyeem országos PhD konferencia, 2004 (wih: Honvári János). Angol nyelven Könyv/Könyvfejeze: 1. The Anaomy of Exernal Technology Spillovers. In Veress József (ed.): A közgazdaságudomány iszessége. Műegyeemi Kiadó, Budapes, 2008. Szakmai Folyóira/Kiadvány: 1. The Inflaionary Surplus in Hungary and he Opimal Timing of he Inroducion of Euro. Műhelyanulmányok, Budapesi Műszaki és Gazdaságudományi Egyeem, 2004, no.3. Konferencia Kiadvány: 1. The Real Essence of he Balassa-Samuelson Effec. Nemzeközi PhD konferencia, Brno, 2003 20