Studia Ekonomiczne nr 1 2017 Economic Studies by Instytut Nauk Ekonomicznych PAN

INSTYTUT NAUK EKONOMICZNYCH POLSKIEJ AKADEMII NAUK

STUDIA EKONOMICZNE

641008 770239 9

ISSN 0239â&#x20AC;&#x201C;6416

ECONOMIC STUDIES nr 1 (XCII) 2017

WARSZAWA 2017

STUDIA EKONOMICZNE ECONOMIC STUDIES

INSTYTUT NAUK EKONOMICZNYCH POLSKIEJ AKADEMII NAUK

STUDIA EKONOMICZNE ECONOMIC STUDIES nr 1 (XCII) 2017

WARSZAWA 2017

Czasopismo Instytutu Nauk Ekonomicznych PAN

Studia Ekonomiczne RADA NAUKOWA Marek Belka, Barbara Despines, Marian Gorynia, Tamara E. Kuzniecowa, Adam Lipowski, Peter Mihályi, Krzysztof Starzec, Lew V. Nikiforow Komitet Redakcyjny Krzysztof Bartosik (Redaktor Naczelny), Urszula Grzelońska, Joanna Kotowicz-Jawor, Witold Kwaśnicki, Leszek Morawski, Jerzy Mycielski (Redaktor Statystyczny), Adam Noga, Lesław Pietrewicz, Urszula Skorupska (Sekretarz Redakcji), Andrzej Sławiński Redakcja Władysława Czech-Matuszewska Lesław Pietrewicz Opracowanie graficzne i projekt okładki Beata Gratys Wydawca Instytut Nauk Ekonomicznych PAN © Copyright by Instytut Nauk Ekonomicznych PAN, 2017 ISSN 0239–6416 Wersja elektroniczna (e-ISSN 2084–4395) jest dostępna na stronie: http://inepan.waw.pl/publikacje/studia-ekonomiczne Forma drukowana stanowi wersję pierwotną.

REALIZACJA WYDAWNICZA Wydawnictwo Key Text sp. z o.o. 01–142 Warszawa, ul. Sokołowska 9/410 tel. 22 632 11 36, 665 108 002 www.keytext.com.pl wydawnictwo@keytext.com.pl

SPIS TREŚCI ARTYKUŁY Łucja TOMASZEWICZ, Joanna TRĘBSKA, Finansowe modele input-output w analizie powiązań międzysektorowych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Maciej BAŁTOWSKI, Więcej władzy niż własności – Skarb Państwa jako szczególny inwestor na GPW w Warszawie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Lesław PIETREWICZ, Demand-side perspective on value creation: Beyond the value-price-cost framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Maciej WYSOCKI, Sustainability of Public Debt Stock in Transition Eco nomies in Central and Eastern Europe Countries in Terms of Solvency . . . . Martyna KOBUS, Olga PÓŁCHŁOPEK, Two factor copula model in health measurement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7 27 46 61 84

ESEJE Jerzy KLEER, Prawdopodobne scenariusze dla Europy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

RECENZJE Marta BŁĄD, Wyprawa po złote runo, czyli o poszukiwaniu człowieka w ekonomii (recenzja książki: Jerzy Wilkin, Instytucjonalne i kulturowe podstawy gospodarowania. Humanistyczna perspektywa ekonomii, Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR, Warszawa 2016) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135

CONTENTS ARTICLES Łucja TOMASZEWICZ, Joanna TRĘBSKA, Financial input-output models in the analysis of intersectoral linkages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Maciej BAŁTOWSKI, More control than ownership: State as a specific investor on Warsaw Stock Exchange . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Lesław PIETREWICZ, Demand-side perspective on value creation: Beyond the value-price-cost framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Maciej WYSOCKI, Sustainability of Public Debt Stock in Transition Eco nomies in Central and Eastern Europe Countries in Terms of Solvency . . . . Martyna KOBUS, Olga PÓŁCHŁOPEK, Two factor copula model in health measurement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7 27 46 61 84

ESSAYS Jerzy KLEER, Probable scenarios for Europe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

REVIEWS Marta BŁĄD, The quest for the golden fleece, or searching for the human in economics (Review of the book: Jerzy Wilkin, Instytucjonalne i kulturowe podstawy gospodarowania. Humanistyczna perspektywa ekonomii, Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR, Warszawa 2016) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 1 (XCII) 2017

ARTYKUŁY

Łucja Tomaszewicz*, Joanna Trębska**

FINANSOWE MODELE INPUT-OUTPUT W ANALIZIE POWIĄZAŃ MIĘDZYSEKTOROWYCH1 (Artykuł nadesłany: 28.02.2017 r.; Zaakceptowany: 25.05.2017 r.)

STRESZCZENIE Głównym celem artykułu jest konstrukcja tablic przepływów poszczególnych instrumentów finansowych między sektorami instytucjonalnymi. Tablice te zostały oszacowane przy zastosowaniu metod input-output i przedstawione graficznie w postaci map powiązań międzysektorowych. Umożliwiły one ocenę znaczenia sektorów w przepływach instrumentów finansowych w Polsce w latach 2003–2015 i ocenę zmian skali i struktur tych powiązań. Analiza powiązań międzysektorowych potwierdza hipotezę o rosnącej roli instytucji finansowych jako głównego pośrednika finansowego w polskiej gospodarce (wzrost przepływów w zakresie gotówki i depozytów oraz kredytów i pożyczek). Jednocześnie potwierdza się hipoteza o rosnącej roli sektora zagranicy w finansowaniu popytu polskiej gospodarki na środki finansowe (nabywanie instrumentów rynku kapitałowego – akcje oraz dłużne papiery wartościowe). Dodatkowym celem, w naturalny sposób wynikającym z dysponowania oszacowanymi tablicami finansowych przepływów mię*

Uniwersytet Łódzki; e-mail: ltomasz@uni.lodz.pl Akademia Nauk; e-mail: joannatrebska@o2.pl 1 Badania te były prowadzone w ramach projektu finansowanego ze środków Narodowego Centrum Nauki przyznanych na podstawie decyzji numer DEC-2012/07/B/HS4/02928 „Determinanty rozwoju polskiej gospodarki w XXI wieku. Analiza empiryczna i projekcje na podstawie systemu modeli makroekonomicznych”. ** Społeczna

Łucja Tomaszewicz, Joanna Trębska

dzysektorowych według instrumentów, jest konstrukcja finansowego modelu input-output, który może być użyty w różnych analizach empirycznych, a w szczególności analizach prognostyczno-symulacyjnych popytu na instrumenty finansowe (i ich podaży). Słowa kluczowe: finansowe przepływy międzysektorowe, finansowy model input-output. Klasyfikacja JEL: G2, C67

WSTĘP Głównym celem artykułu jest oszacowanie tablic przepływów instrumentów finansowych między sektorami instytucjonalnymi w Polsce w latach 2003–2015 do identyfikacji zmian struktury przepływów międzysektorowych, w tym zmian roli poszczególnych sektorów w kreowaniu tych przepływów w badanym okresie. Skoncentrowano się przede wszystkim na weryfikacji hipotezy o rosnącej roli instytucji finansowych jako głównego pośrednika finansowego w polskiej gospodarce. Pośrednio ma ona również związek z hipotezą o wzroście znaczenia sektora „zagranica” w polskim systemie finansowym. W obu przypadkach świadczy to o udziale Polski w rosnącej integracji międzynarodowej rynków finansowych. Międzysektorowe przepływy instrumentów finansowych oszacowano przy zastosowaniu metod input-output. Przepływy te zostały zaprezentowane graficznie – za pomocą map powiązań międzysektorowych. Powstałe tablice przepływów posłużyły do budowy finansowych tablic input-output, pokazujących międzysektorowe przepływy wszystkich instrumentów łącznie. Tablice te warunkują konstrukcję modelu (potraktowaną jako cel dodatkowy niniejszego artykułu), na podstawie którego można dokonywać różnych analiz empirycznych, w szczególności prognostyczno-symulacyjnych popytu na instrumenty finansowe, wywołanego wzrostem działalności inwestycyjnej w gospodarce2. Do kompilacji tablic przepływów instrumentów finansowych użyto danych statystycznych pochodzących z systemu rachunków narodowych (SRN), w szczególności z rachunków finansowych. Dane te są publikowane w bazie Eurostatu3 w formie spójnych metodologicznie szeregów czasowych dla państw Unii Europejskiej, konstruowanych zgodnie ze standardami ESA 2010 (European System of Accounts ESA 2010 (2013), por. także System of National Accounts 2008 (2009)). W SRN są wyróżnione połączone sekwencyjnie rachunki niefinansowe (rachunek produkcji, podziału dochodów pierwotnych, wtórnego podziału dochodów, wykorzystania dochodów do dyspozycji, rachunek kapitałowy) oraz rachunki finansowe (rachunek 2 Model

2017.

3 Dane

i przykładowe symulacje dla polskiej gospodarki przedstawiono w: Przybyliński i in.,

dostępne są na stronie internetowej: http://ec.europa.eu/eurostat/data/database

FINANSOWE MODELE INPUT-OUTPUT W ANALIZIE POWIĄZAŃ MIĘDZYSEKTOROWYCH

finansowy i bilanse, rachunek innych zmian wolumenu aktywów, rachunek przeszacowań). Sekwencja rachunków niefinansowych kończy się pozycją bilansującą, zapisaną na rachunku kapitałowym, będącą wierzytelnościami netto (gdy suma przychodów przekracza sumę wydatków danego sektora) lub zadłużeniem netto (gdy wydatki są wyższe niż przychody). Jednocześnie pozycja „wierzytelności” (lub „zadłużenie netto”) jest różnicą między sumą transakcji, zapisanych na rachunku finansowym, dotyczących nabycia netto aktywów finansowych i sumą transakcji dotyczących zaciągnięcia netto zobowiązań. Zmiany aktywów finansowych i pasywów prezentowane są w SRN w oddzielnych tablicach w układzie podmiotowo-przedmiotowym, tzn. według sektorów instytucjonalnych i instrumentów finansowych. Informacje zawarte na rachunku finansowym pokazują, w jakich instrumentach finansowych podmioty – sektory instytucjonalne – lokują nadwyżki posiadanych w danym okresie środków i w jakich instrumentach finansowych zaciągają zobowiązania. Dotyczy to zarówno strumieni, czyli zmian w okresie sprawozdawczym, jak i bilansów aktywów finansowych i pasywów. Układ podmiotowo-przedmiotowy nie pokazuje jednak, kto (który sektor) jest kredytorem, a kto dłużnikiem w zakresie danego instrumentu finansowego. Próbę oszacowania transakcji dotyczących przepływów finansowych w układzie „od kogo do kogo” w podziale na poszczególne instrumenty finansowe podjęto w niniejszym opracowaniu. Włączenie rachunków finansowych do systemu rachunków narodowych umożliwia połączenie finansowej i realnej (rzeczowej) sfery gospodarki (Shrestha, Mink, Fassler, 2012; Green, Murinde, 2005; Li, 2008; Palumbo, Parker, 2009), w szczególności połączenie akumulacji rzeczowej poszczególnych sektorów instytucjonalnych z formami zewnętrznego jej finansowania (Tomaszewicz, Tręb ska, 2013; 2015). Finansowanie zewnętrzne oznacza w tym przypadku pokrywanie wydatków inwestycyjnych z innych źródeł niż oszczędności, tj. przez transakcje rejestrowane na rachunku finansowym. Struktura opracowania jest następująca. W pierwszej części przedstawiono ideę metody tworzenia tablic przepływów międzysektorowych dla poszczególnych instrumentów finansowych. Metoda ta, zaczerpnięta z analizy input-output, jest adaptacją metody zaproponowanej przez Tsujimurę i Mizoshitę (2004). W drugiej części artykułu są pokazane oszacowania przepływów finansowych – w podziale na poszczególne instrumenty – między sektorami instytucjonalnymi w Polsce w latach 2003 i 2015. Analiza map powiązań dla okresu 2003–2015, a w szczególności ich porównanie dla lat 2003 i 2015 pozwala, z jednej strony, na ocenę zmian roli poszczególnych sektorów instytucjonalnych w finansowaniu działalności inwestycyjnej innych sektorów, a zatem na weryfikację postawionych hipotez badawczych. Z drugiej zaś strony, daje możliwość oceny zmian w finansowaniu działalności inwestycyjnej przez zaciąganie zobowiązań w formie określonych instrumentów finansowych. W trzeciej części pokazano finansowy model input-output, w tym podstawowe relacje bilansowe w nim występujące oraz ideę analizy mnożnikowej będącej podstawą analiz prognostyczno-symulacyjnych.

Łucja Tomaszewicz, Joanna Trębska

1. METODA KONSTRUKCJI MIĘDZYSEKTOROWYCH TABLIC POWIĄZAŃ Układ podmiotowo-przedmiotowy rachunków finansowych nie pozwala określić, który sektor jest kredytorem, a który dłużnikiem w zakresie danego instrumentu finansowego. Przejście z tego układu na układ „od kogo do kogo” może być dokonywane różnymi metodami. Metody zaproponowane przez wielu autorów (Stone i Roe, 1971; Leontief i Bródy, 1993; Klein, 2003; Tsujimura i Mizoshita, 2003, 2004; Okuma, 2012), oparte są na podejściu input-output. Z kolei w Raporcie o funkcjonowaniu… (2011), opracowanym przez KNF, przekształcenia tego dokonano za pomocą metody maksymalnej entropii. Sposób konstrukcji tablic przepływów międzysektorowych oparty na metodologii input-output, jak pokazują Tsujimura, Mizoshita (2003, 2004), jest analogiczny do przekształcania tablic podaży i wykorzystania w kwadratową tablicę przepływów międzygałęziowych w analizie input-output (por. Miller, Blair, 2009). W tym przypadku tablice kwadratowe konstruowane są na podstawie danych z rachunków finansowych odnoszących się do bilansów, zawartych w tablicach aktywów finansowych (E) i pasywów (R). Pierwsza pokazuje, w jakich instrumentach finansowych poszczególne sektory instytucjonalne lokują oszczędności finansowe (posiadają aktywa), druga zaś, w jakich instrumentach zaciągają zobowiązania (posiadają pasywa). Formalnie są to macierze w układzie „instrument (wiersz) na sektor (kolumna)”. Tylko w przypadku niektórych instrumentów finansowych jest możliwa jednoznaczna identyfikacja sektorów, między którymi następują przepływy (gdy dany instrument finansowy rejestrowany jest po stronie aktywów lub pasywów tylko jednego sektora/podsektora instytucjonalnego, np. uprawnienia z tytułu ubezpieczeń na życie). Przepływy finansowe między poszczególnymi sektorami trzeba jednak oszacować, biorąc pod uwagę fakt, że każda transakcja polegająca na zaciągnięciu zobowiązania przez dany podmiot w określonej formie jest rejestrowana również jako nabycie aktywa finansowego w tej formie przez inny podmiot. Przejście od macierzy R i E w układzie „instrument na sektor” do macierzy kwadratowej w układzie „sektor na sektor” w zakresie danego instrumentu wymaga wyznaczania na ich podstawie szeregu macierzy pośrednich4. Każdy element macierzy E = [eij] pokazuje, jaka jest wartość aktywa rodzaju i (i = 1, 2, ..., m) posiadanego przez sektor j ( j = 1, 2, ..., n). Wiersze macierzy aktywów są zatem wektorami ei o wymiarach 1# n, pokazującymi alokację i-tego rodzaju aktywa/u w poszczególnych sektorach instytucjonalnych: ⎡ ⎢ E m×n = ⎢ ⎢ ⎣

4 W notacji

e1 e2 ... em

⎤ ⎥ ⎥ , ⎥ ⎦

(1)

równań przyjęto następujące oznaczenia: mała litera pogrubiona oznacza wektor (np. d, b), wielka litera pogrubiona – macierz (np. E, R), mała litera kursywą – skalar (np. s).

FINANSOWE MODELE INPUT-OUTPUT W ANALIZIE POWIĄZAŃ MIĘDZYSEKTOROWYCH 11

a zatem zasób danego instrumentu i jest sumą elementów wektora ei:

si = ei · in,

(2)

gdzie: in – wektor sumujący jedynkowy (z elementami równymi 1), o wymiarach n#1. Wektory di o wymiarach 1#n przedstawiają strukturę alokacji i-tego aktywa finansowego według sektorów (di · in = 1). Zatem każdy element tego wektora pokazuje udział aktywów j-tego sektora ( j = 1, 2, ..., n) w zasobie aktywów rodzaju i: 1 d i = e i . (3) si Suma aktywów rodzaju i jest równa sumie pasywów tego rodzaju, a zatem elementy wektorów di określają także rolę (udział) poszczególnych sektorów w finansowaniu zadłużenia w formie instrumentu finansowego i. Z kolei wiersze macierzy R = [rij] są wektorami ri o wymiarach 1#n pokazującymi zaciągnięte przez poszczególne sektory zobowiązania w formie i: ⎡ r1 ⎤ ⎢ ⎥ R m×n = ⎢ r2 ⎥ . (4) ⎢ ... ⎥ ⎢ ⎥ ⎣ rm ⎦ Na podstawie wektorów ri wyznaczane są wektory bi o wymiarach 1#n, pokazujące udział pasywa rodzaju i w zasobie środków finansowych (własnych lub zewnętrznych), jakimi dysponuje sektor j:

(5) b i = ri ⋅ˆz −1 , gdzie: ˆz jest macierzą diagonalną o wymiarach n#n z elementami zj na głównej przekątnej, będącymi zasobami aktywów finansowych lub pasywów sektora j w zależności od tego, który z tych zasobów jest większy; gdy zj jest zasobem pasywów, to dany element wektora bi pokazuje, jaki jest udział zobowiązań i-tego rodzaju w sumie zobowiązań sektora j. Z odpowiednich przekształceń, wzorowanych na przejściu od macierzy podaży i wykorzystania do kwadratowej macierzy przepływów międzygałęziowych w analizie input-output (Tsujimura, 2004)5 wynika, że macierz C = DT · B (gdzie wierszami macierzy D o wymiarach m# n są wektory di, zaś wierszami macierzy B również o wymiarach m#n są wektory bi) przedstawia strukturę międzysektorowych powiązań finansowych w zakresie wszystkich instrumentów łącznie. y kj określają udział aktywów sektora k w zasobach j-tego sekElementy c kj = zj tora. A zatem Y = C ⋅ˆz .

5 W tym

(6)

przypadku tablica aktywów finansowych (E) jest transpozycją macierzy podaży, zaś tablica pasywów (R) jest macierzą wykorzystania.

Łucja Tomaszewicz, Joanna Trębska

Z powyższych rozważań wynika, że dla poszczególnych instrumentów finansowych można zapisać macierze kwadratowe Ci = [cikj ] o wymiarach n#n, których elementy określają udział aktywów rodzaju i sektora k w zasobach sektora j:

C i = dTi ⋅ b i .

(7)

Łatwo zauważyć, że macierz C jest sumą: C = ∑ C i . Wobec tego międzysektoi

rowe przepływy finansowe w zakresie instrumentu finansowego i w formie kwadratowych macierzy Yi o wymiarach n#n są następujące:

Yi = C i ⋅ˆz .

(8)

Elementy yikj macierzy Yi odzwierciedlają przepływy instrumentu finansowego i z sektora k do sektora j, co oznacza, że w formie instrumentu i sektor j zaciągnął zobowiązania u sektora k o wartości yikj.

2. KOMPILACJA MIĘDZYSEKTOROWYCH PRZEPŁYWÓW FINANSOWYCH I MAPY PRZEPŁYWÓW POSZCZEGÓLNYCH INSTRUMENTÓW FINANSOWYCH Do kompilacji tablic finansowych przepływów międzysektorowych w Polsce wykorzystano dane o aktywach finansowych i pasywach w podziale na 20 instrumentów finansowych, które ostatecznie są pogrupowane w osiem kategorii6. Złoto monetarne i specjalne prawa ciągnienia (F1). Złoto monetarne (F11) jest jedynym instrumentem, który zapisany jest tylko na rachunku aktywów, dlatego też, aby zachowany był warunek równości aktywów i pasywów, instrument ten wyłączono z analizy. W przypadku specjalnych praw ciągnienia (F12) można jednoznacznie wskazać, między którymi sektorami są przepływy w ramach tego instrumentu, gdyż aktywa w tej formie, będące w posiadaniu instytucji finansowych (podsektora NBP7), odpowiadają poziomowi pasywów zagranicy, zaś pasywa NBP odpowiadają aktywom zagranicy. Udział tego instrumentu w aktywach ogółem jest marginalny, stąd nie został on poddany dalszej analizie. Gotówka i depozyty (F2). Gotówka (F21) i depozyty bieżące rozliczeniowe (F22) są rejestrowane po stronie pasywów instytucji finansowych i zagranicy (w przypadku gotówki tylko podsektora NBP i zagranicy), nie można jednak wskazać, jaka część aktywów jest rejestrowana na rachunku pasywów instytucji finanso6 Dla poszczególnych instrumentów finansowych zastosowano symbolikę zgodną z bazą danych Eurostatu. 7 W rachunkach finansowych sektor instytucji finansowych podzielony jest na podsektory: NBP, pozostałe monetarne instytucje finansowe, fundusze inwestycyjne nie będące funduszami rynku pieniężnego, pozostałe instytucje pośrednictwa finansowego, z wyjątkiem instytucji ubezpieczeniowych i funduszy emerytalno-rentowych, pomocnicze instytucje finansowe, instytucje finansowe typu captive i udzielające pożyczek, instytucje ubezpieczeniowe, fundusze emerytalno-rentowe.

FINANSOWE MODELE INPUT-OUTPUT W ANALIZIE POWIĄZAŃ MIĘDZYSEKTOROWYCH 13

wych, a jaka na rachunku zagranicy, stąd do oszacowania przepływów gotówki i depozytów zastosowano powyżej opisano metodę (z wyjątkiem pozostałych depozytów (F29), rejestrowanych po stronie pasywów instytucji rządowych i samorządowych, w przypadku których wiedza a priori pozwala na określenie przepływów w sposób jednoznaczny). Dłużne papiery wartościowe (F3) stanowią pasywa instytucji finansowych, instytucji rządowych i samorządowych oraz zagranicy, są zaś aktywami wszystkich sektorów. Przepływy w zakresie tych instrumentów mogą być jedynie szacowane. W grupie instrumentów, które szacuje się na podstawie opisanej powyżej metody, są też kredyty i pożyczki, akcje i inne udziały kapitałowe, instrumenty pochodne i opcje na akcje dla pracowników oraz pozostałe kwoty do otrzymania/zapłacenia. Kredyty i pożyczki (F4) stanowią aktywa i pasywa wszystkich sektorów instytucjonalnych. Akcje i inne udziały kapitałowe (F5) stanowią aktywa wszystkich sektorów instytucjonalnych, pasywa wszystkich sektorów z wyjątkiem gospodarstw domowych. Instrumenty pochodne i opcje na akcje dla pracowników (F7) stanowią aktywa przedsiębiorstw niefinansowych, instytucji finansowych, instytucji rządowych i samorządowych oraz zagranicy, pasywa przedsiębiorstw niefinansowych, instytucji finansowych i zagranicy. Pozostałe kwoty do otrzymania/zapłacenia (F8) stanowią aktywa i pasywa wszystkich sektorów instytucjonalnych. Dezagregacja grupy instrumentów o nazwie systemy ubezpieczeniowe, emerytalno-rentowe i standaryzowanych gwarancji (F6) pozwala na jednoznaczne wskazanie sektorów, których dotyczą przepływy w zakresie uprawnień z tytułu ubezpieczeń na życie i rent dożywotnich – F62 (przepływy od gospodarstw domowych do instytucji finansowych – podsektora instytucji ubezpieczeniowych i funduszy emerytalno-rentowych), przepływy w zakresie rezerw na pokrycie żądań wypłaty z tytułu standaryzowanych gwarancji – F66 (przepływy od przedsiębiorstw niefinansowych do instytucji rządowych i samorządowych), przepływy w zakresie uprawnień emerytalno-rentowych – F63, należności funduszy emerytalno-rentowych od podmiotów nimi zarządzających – F64 oraz uprawnień do świadczeń innych niż emerytalno-rentowe – F65 (przepływy od gospodarstw domowych do instytucji finansowych); jedynie przepływy w zakresie rezerw technicznych pozostałych ubezpieczeń osobowych i majątkowych(F61) są szacowane. W związku z powyższym instrumenty finansowe można podzielić na dwie grupy: I. Instrumenty, dla których jest możliwe określenie przepływów w sposób jednoznaczny – F12, F62, F63, F64, F65, F66. II. Instrumenty, których przepływy międzysektorowe są szacowane na podstawie formuły (7) – F2, F3, F4, F5, F61, F7, F8.

Łucja Tomaszewicz, Joanna Trębska

Dla instrumentów z grupy I macierze Yi są więc uzyskane bezpośrednio z danych z rachunków finansowych, tj. podmacierz YF12 oraz podmacierze macierzy YF6 oddzielnie zapisane dla F62, F63, F64, F65, F66. Instrumenty te przed przystąpieniem do szacowania przepływów międzysektorowych za pomocą formuły (8) zostały usunięte z macierzy E i R. Po oszacowaniu międzysektorowych przepływów w zakresie poszczególnych instrumentów na podstawie formuły (8) z macierzy Yi dla instrumentów z grupy II zostały ponadto wyeliminowane przepływy wewnątrz sektora „zagranica” (wśród transakcji finansowych odzwierciedlonych w rachunkach finansowych nie ma przepływów między podmiotami zaliczonymi do sektora „zagranica”). Usunięcie tych przepływów powoduje, że przepływy międzysektorowe nie bilansują się do sum aktywów i pasywów poszczególnych sektorów. W celu dostosowania przepływów międzysektorowych do tych sum zastosowano metodę RAS8. Powstają zatem nowe – zmodyfikowane – macierze przepływów (podobny zabieg zastosowano w Raporcie o funkcjonowaniu…, 2011, choć metoda szacowania macierzy Yi była inna niż zastosowana w niniejszym artykule). Wyniki oszacowań międzysektorowych przepływów finansowych w zakresie ośmiu głównych instrumentów finansowych w Polsce w latach 2003 i 2015 graficznie są przedstawione na rysunkach 1–8. Mapy powiązań międzysektorowych, dające ich orientacyjny obraz, uwzględniają zarówno wartości, jak i kierunki przepływów (Okuma, 2012). Rysunki te składają się z tzw. punktów węzłowych dla poszczególnych sektorów instytucjonalnych oraz z linii łączących te punkty. Wielkość punktów węzłowych (wypełnionych) określa wartość przepływów wewnątrz danego sektora, zaś grubość linii łączących poszczególne punkty węzłowe określa wartość przepływu międzysektorowego. Strzałki wskazują kierunek powiązań w taki sposób, że strzałka wychodzi z sektora będącego wierzycielem netto względem sektora, który strzałka wskazuje. Z map powiązań wynika, że skala przepływów międzysektorowych zdecydowanie wzrosła w 2015 r. w porównaniu z 2003 r. w przypadku wszystkich instrumentów finansowych. Mapy te mają jedynie charakter orientacyjny, stąd formułowanie wniosków wymaga sięgnięcia do wyników liczbowych i dezagregacji instrumentów oraz sektorów instytucjonalnych (na podsektory). Ponadto wnioski zostały rozszerzone o analizę informacji pochodzących z innych źródeł niż rachunki finansowe (m.in. z cytowanych dalej cyklicznych materiałów analitycznych NBP, statystyki monetarnej i finansowej publikowanej na stronie internetowej NBP oraz z materiałów analitycznych Komisji Europejskiej). Wśród wymienionych wyżej ośmiu grup instrumentów finansowych można wyróżnić te, których przepływy są realizowane za pośrednictwem instytucji finansowych (większość z nich) oraz instrumenty, które nie wymagają takiego pośred8 Idea

metody RAS polega na dopasowaniu metodami iteracyjnymi elementów pewnej macierzy wyjściowej do znanych sum w wierszach i kolumnach (por. Miller, Blair, 2009). W tym przypadku chodzi o dopasowanie macierzy wyjściowej, z której usunięto transakcje wewnątrz sektora „zagranica”, do sum aktywów i pasywów poszczególnych sektorów.

FINANSOWE MODELE INPUT-OUTPUT W ANALIZIE POWIĄZAŃ MIĘDZYSEKTOROWYCH 15

nictwa (np. pozostałe kwoty do otrzymania/zapłacenia, w tym kredyty handlowe i zaliczki). Wśród tych pierwszych największy udział w sumie aktywów finansowych mają akcje i inne udziały kapitałowe, kredyty i pożyczki oraz gotówka i depozyty. Na tych instrumentach koncentruje się przede wszystkim poniższa analiza. Szczególnie widoczna jest rola instytucji finansowych jako pośrednika finansowego w przypadku przepływów w zakresie gotówki i depozytów (rys. 1). Instrument ten w latach 2003–2015 stanowił 17–19% wszystkich aktywów finansowych. Przepływy w zakresie tych instrumentów w około 50% kreuje sektor gospodarstw domowych. W analizowanym okresie przepływy między gospodarstwami domowymi a instytucjami finansowymi wzrosły realnie o 155% (wzrost do 548 mld PLN w 2015 r. obrazowany przyrostem grubości strzałki na rys. 1). Największy wzrost procentowy – o 194% (do 213 mld PLN w 2015 r.) – dotyczył jednak gotówki i depozytów będących należnościami przedsiębiorstw niefinansowych względem instytucji finansowych. Przy czym wzrost przepływów w tym zakresie, zarówno w przypadku gospodarstw domowych, jak i przedsiębiorstw niefinansowych, dotyczył głównie depozytów bieżących rozliczeniowych. Malał przy tym udział pozostałych depozytów, co można wyjaśniać, z jednej strony, preferencją płynności (por. Postawy Polaków…, 2014), z drugiej – malejącymi od 2009 r. stopami oprocentowania lokat9. Zainteresowanie zagranicy depozytami w polskim systemie bankowym wzrosło realnie o 188% (do 108 mld PLN w 2015 r.), nie towarzyszyło temu zwiększenie należności w tej formie polskich sektorów instytucjonalnych względem zagranicy. Rysunek 1. Przepływy gotówki i depozytów w latach 2003 i 2015 YF2) 2003

2015

S12

S14

S11

S14

S11

S13

S15

S13

S15

S11 – przedsiębiorstwa niefinansowe, S12 – instytucje finansowe, S13 – instytucje rządowe i samorządowe, S14 – gospodarstwa domowe, S15 – instytucje non-profit, S2 – zagranica. Źródło: opracowanie własne. 9 Por.

Statystyka stóp procentowych: http://www.nbp.pl/home.aspx?f=/statystyka/pieniezna_i_ bankowa/oprocentowanie_n.html

Łucja Tomaszewicz, Joanna Trębska

Kolejnymi instrumentami, w przypadku których szczególnie istotne jest pośrednictwo instytucji finansowych, są kredyty i pożyczki (choć część z nich jest udzielana przez inne podmioty niż te instytucje). Większość kredytobiorców stanowią podmioty zaliczone do sektora przedsiębiorstw niefinansowych i sektora gospodarstw domowych (por. rys. 2). Wartość przepływów w zakresie tych instrumentów rośnie; w największym stopniu zwiększyły się (realnie o ponad 400%, tj. do 650 mld PLN) kredyty zaciągnięte przez gospodarstwa domowe, w tym głównie kredyty długoterminowe (mieszkaniowe). Warto zwrócić uwagę na to, że do kategorii kredytów i pożyczek zalicza się poza kredytami bankowymi również leasing finansowy (i inne instrumenty zwykle o mniejszym zakresie wykorzystania), którego znaczenie w Polsce jako źródła finansowania działalności przedsiębiorstw niefinansowych jest szczególnie duże (znacznie większe niż w innych krajach UE – por. Rozwój systemu..., 2015). Rysunek 2. Przepływy kredytów i pożyczek w latach 2003 i 2015 (YF4) 2003

2015

S12

S14

S11

S14

S11

S13

S15

S13

S15

Przepływy w zakresie dłużnych papierów wartościowych w blisko 80% obejmują transakcje między instytucjami rządowymi i samorządowymi, instytucjami finansowymi oraz zagranicą (por. rys. 3). W analizowanym okresie wyraźnie widoczny jest wzrost zainteresowania zagranicy polskimi dłużnymi papierami wartościowymi (wartość aktywów zagranicy w tej formie wzrosła z 102 mld PLN w 2003 r. do 419 mld PLN w 2015 r.), głównie ze względu na relatywnie wysoką rentowność tych instrumentów, ale też widoczny jest wzrost zainteresowania polskich instytucji finansowych zagranicznymi dłużnymi papierami wartościowymi (wartość przepływów między instytucjami finansowymi i zagranicą w tej formie wzrosła z 98 mld PLN w 2003 r. do 301 mld PLN w 2015 r.). Mimo systematycznego wzrostu wartości emisji dłużnych papierów wartościowych przez przedsiębiorstwa niefinansowe nadal

FINANSOWE MODELE INPUT-OUTPUT W ANALIZIE POWIĄZAŃ MIĘDZYSEKTOROWYCH 17

instrument ten jest marginalnym źródłem zewnętrznego finansowania działalności tych podmiotów w Polsce (por. Survey on the access…, 2014). Przedsiębiorstwa niefinansowe są znacznie bardziej skłonne do wykorzystywania instrumentów rynku kapitałowego w formie akcji i innych udziałów kapitałowych (rys. 4) lub kredytów Rysunek 3. Przepływy dłużnych papierów wartościowych w latach 2003 i 2015 (YF3) 2003

2015

S12

S14

S11

S14

S11

S13

S15

S13

S15

Rysunek 4. Przepływy akcji i innych udziałów kapitałowych w latach 2003 i 2015 (YF5) 2003

2015

S12

S14

S11

S12

S14 S11

S15

S13

S15

S13

Łucja Tomaszewicz, Joanna Trębska

Rysunek 5. Przepływy pozostałych kwot do otrzymania/zapłacenia w latach 2003 i 2015 (YF8) 2003

2015

S12

S14

S12

S14 S11

S15

S13

S11

S15

S13

handlowych (rys. 5), przy czym zakres wykorzystania wymienionych źródeł finansowania działalności przedsiębiorstw zależy w dużej mierze od wielkości podmiotu, formy prawnej itd. Przepływy w zakresie akcji i innych udziałów kapitałowych obejmują powiązania głównie między instytucjami finansowymi, przedsiębiorstwami niefinansowymi, gospodarstwami domowymi i zagranicą. Wysoka wartość przepływów wewnątrz sektorów emitentów (instytucji finansowych i przedsiębiorstw niefinansowych) świadczy o tym, że instrument ten pełni coraz większą rolę w alokacji oszczędności finansowych tych sektorów. Zwiększyło się zainteresowanie wszystkich krajowych sektorów instytucjonalnych i zagranicy zakupem tych instrumentów. Aktywa krajowych sektorów w tej formie wzrosły w analizowanym okresie realnie o 110% (do 1454 mld PLN w 2015 r.), podczas gdy aktywa zagranicy zwiększyły się o 166% (do 699 mld PLN w 2015 r.). Konsekwencją tego był spadek udziału krajowych sektorów (wierzycieli krajowych) w zasobach akcji krajowych emitentów z 69% w 2003 r. do 61% w 2015 roku. Ponadto udział przepływów akcji emitowanych przez zagranicę w przepływach tego instrumentu zwiększył się z 2% w 2003 r. do 11% w 2015 r., przy czym akcjami zagranicy najbardziej zainteresowane są gospodarstwa domowe. Udział instrumentów o charakterze ubezpieczeniowym (F6) w aktywach finansowych zwiększał się nieznacznie do 2013 r., osiągając najwyższy poziom 5,5%; w ostatnich latach ponownie się zmniejszył do 3,5% w konsekwencji przeniesienia około 50% aktywów OFE do ZUS, a także w wyniku wprowadzonych ustaw związanych z systemem emerytalnym (Dz. U. 2011 r. Nr 75, poz. 398; Dz. U. 2014 r. Nr 0, poz. 7). Mimo iż przepływy w zakresie tej grupy instrumentów zwiększyły

FINANSOWE MODELE INPUT-OUTPUT W ANALIZIE POWIĄZAŃ MIĘDZYSEKTOROWYCH 19

się realnie o 129% (do 157 mld PLN w 2015 r.), ich skala jest relatywnie niewielka w porównaniu z krajami zachodniej i północnej Europy, np. w Wielkiej Brytanii aktywa w tej formie stanowiły w 2015 r. 264% PKB, w Danii – 153% PKB, podczas gdy w Polsce relacja ta wyniosła zaledwie 16,5% PKB. Rysunek 6. Przepływy w zakresie systemów ubezpieczeniowych, emerytalno-rentowych i standaryzowanych gwarancji w latach 2003 i 2015 (YF6) 2003

2015

S12

S14

S11

S14

S11

S13

S15

S13

S15

Rysunek 7. Przepływy w zakresie instrumentów pochodnych i opcji na akcje dla pracowników w latach 2003 i 2015 (YF7) 2003

2015

S12

S14

S11

S14

S11

S13

S15

S13

S15

Łucja Tomaszewicz, Joanna Trębska

Wciąż niewielki, choć rosnący, udział w aktywach mają instrumenty pochodne (wzrost z 0,5% w 2003 r. do 0,9% w 2014 r. i 0,7% w 2015 r.). Podobnie jak w przypadku instrumentów i charakterze ubezpieczeniowym, skala przepływów instrumentów pochodnych jest zdecydowanie niższa niż w krajach zachodniej i północnej Europy (np. w Wielkiej Brytanii aktywa w tej formie stanowiły w 2015 r. 375% PKB, w Irlandii – 153% PKB, w Polsce zaledwie 3,5% PKB). Suma macierzy Yi, przedstawionych graficznie na rysunkach 1–7, pokazuje zagregowane wzajemne wierzytelności, a jednocześnie zobowiązania sektorów instytucjonalnych. Porównanie zagregowanych map dla lat 2003 i 2015 daje ogólny obraz zwiększenia się powiązań finansowych między wszystkimi sektorami instytucjonalnymi a także wewnątrz takich sektorów jak instytucje finansowe i przedsiębiorstwa niefinansowe. W największym zakresie zwiększyły się powiązania instytucji finansowych z pozostałymi sektorami instytucjonalnymi, co potwierdza postawioną na wstępie hipotezę o rosnącej roli tego sektora jako głównego pośrednika finansowego w polskiej gospodarce. Jednocześnie hipoteza o wzroście znaczenia sektora zagranica w polskim systemie finansowym znajduje swoje potwierdzenie we wzroście wartości przepływów finansowych między zagranicą a krajowymi sektorami instytucjonalnymi. Analiza zmian finansowych przepływów międzysektorowych może być uzupełniona o rok 2010, dla którego szacunki zawarte są w cytowanym wcześniej opracowaniu (Raport o funkcjonowaniu..., 2011). Pozwala to na głębszą identyfikację mechanizmów działania sektora instytucji finansowych, który w cytowanym opracowaniu jest zdezagregowany na podsektory. Rysunek 8. Międzysektorowe przepływy finansowe w latach 2003 i 2015 2003

2015

S12

S11

S11 S14

S14

S15

S13

S15

S13

FINANSOWE MODELE INPUT-OUTPUT W ANALIZIE POWIĄZAŃ MIĘDZYSEKTOROWYCH 21

3. FINANSOWY MODEL INPUT-OUTPUT Finansowa tablica input-output (por. tab. 1) składa się z macierzy międzysektom

rowych przepływów finansowych Y = ∑ Yi, będącej sumą macierzy przepływów i=1

dla poszczególnych instrumentów (por. formuła (8)), wektora kolumnowego f (1#n) zawierającego dane o nadwyżkach pasywów nad aktywami poszczególnych sektorów (jeśli nadwyżki takie istnieją), wektora wierszowego t (1#n) zawierającego dane o nadwyżkach aktywów nad pasywami (jeśli istnieją w danym sektorze), wektora kolumnowego z – zasobów aktywów lub pasywów poszczególnych sektorów (w zależności od tego, który zasób jest większy). Tabela 1. Struktura finansowej tablicy input-output Sektor Sektor

Y = [ y kj ] przepływy funduszy od k-tego do j-tego sektora

Źródło: opracowanie na podstawie Tsujimura, Mizoshita (2003), por. także Przybyliński i in. (2017).

Dla tabeli 1 prawdziwe jest równanie bilansowe:

Y · in + f = z.

(9)

Biorąc pod uwagę relację (9) oraz wyznaczając macierz C = Y · ˆz –1 przez analogię do równania (8), otrzymujemy finansowy model input-output:

C · z + f = z,

(10)

z którego wynika, że na środki finansowe pozostające w dyspozycji danego sektora składają się wierzytelności tego sektora względem innych sektorów (przepływy z tego sektora do innych sektorów) oraz środki stanowiące nadwyżkę pasywów nad aktywami (jeśli taka istnieje). A zatem:

z = (I – C)–1f = C · f.

(11)

Równanie to wyraża relację między zasobami środków finansowych poszczególnych sektorów a określonym poziomem ich zadłużenia, scharakteryzowanym nadwyżką pasywów nad aktywami. Elementy macierzy C = [ckj] są mnożnikami finansowymi, które pokazują przyrost zasobów finansowych sektora k wywołany jednostkowym wzrostem zadłużenia sektora j. Mnożniki pokazują nie tylko bez-

Łucja Tomaszewicz, Joanna Trębska

pośrednie efekty wzrostu popytu na pieniądz w sektorze j, ale także wszystkie efekty pośrednie w postaci wzrostu zasobów finansowych w tym sektorze, jak i we wszystkich pozostałych sektorach. Zakładając wzrost popytu na środki finansowe, który w zapisanym powyżej finansowym modelu input-output oznacza wzrost zadłużenia o Df, można wyznaczyć wzrost zasobów poszczególnych sektorów, tj. Dz = (I – C)–1 Df, i związany z tym łączny wzrost przepływów finansowych DY = C · Dzˆ oraz wzrost przepływów w ramach poszczególnych instrumentów finansowych DYi = Ci · Dzˆ . Ponadto, korzystając z równania (5), można wyznaczyć także przyrosty pasywów poszczególnych sektorów instytucjonalnych w formie poszczególnych instrumentów finansowych wywołane wzrostem zadłużenia o Df:

Dri = bi · Dzˆ .

(12)

Łączny przyrost zasobu i-tego instrumentu finansowego (zarówno po stronie aktywów, jak i pasywów) jest równy:

Dsi = Dri · in,

(13)

gdzie: in jest wektorem jedynkowym o wymiarach n#1. Korzystając z równania (3), można wyznaczyć przyrosty określonych rodzajów aktywów finansowych poszczególnych sektorów instytucjonalnych, wywołane wzrostem zadłużenia o Df:

Dei = Dsi · di .

(14)

Określenie przyrostów pasywów w formie poszczególnych instrumentów według formuły (12) pozwala stwierdzić, których instrumentów w największym stopniu dotyczy wzrost zadłużenia. Z formuł (13) i (14) można otrzymać informacje o zmianie poszczególnych form aktywów wszystkich sektorów w związku ze zmianami zadłużenia. W celu ilustracji możliwości użycia modelu do symulacji popytu na instrumenty finansowe (i ich podaży) przedstawiono poniżej efekty jednostkowego wzrostu zadłużenia poszczególnych sektorów instytucjonalnych. W tabeli 2 pokazano m.in., że jednostkowy wzrost zadłużenia sektora instytucji rządowych i samorządowych pociąga za sobą największy wzrost zasobów finansowych w gospodarce (wszystkich sektorów instytucjonalnych łącznie), mnożnik całkowity dla tego sektora (S13), wynoszący 5,285 (por. kolumna 3), jest bowiem najwyższy. Jak wynika z tabeli 2 (kolumna 3), wzrost zadłużenia instytucji rządowych i samorządowych wymaga największego wzrostu zasobów instytucji finansowych i zagranicy, co może oznaczać zarówno wzrost wierzytelności, jak i zadłużenia tych sektorów. W obecnej strukturze zadłużenia instytucji rządowych i samorządowych będą to głównie wierzytelności instytucji finansowych i zagranicy, przede wszystkim w formie dłużnych papierów wartościowych (F3), a także kredytów i pożyczek (F4). Nabycie aktywów przez instytucje finansowe w formie F3 i F4 wymaga z kolei zwiększenia zobowiązań względem innych sektorów, przede

FINANSOWE MODELE INPUT-OUTPUT W ANALIZIE POWIĄZAŃ MIĘDZYSEKTOROWYCH 23

Tabela 2. Finansowe mnożniki input-output dla 2015 roku Macierz C

Efekt w postaci wzrostu zasobów sektora

Razem

Jednostkowy wzrost zadłużenia sektora S11

S12

S13

S14

S15

S11

1,710

0,587

0,651

0,223

0,006

0,341

S12

1,258

2,113

1,442

0,610

0,015

0,719

S13

0,300

0,231

1,289

0,095

0,003

0,145

S14

0,941

1,211

0,933

1,373

0,010

0,518

S15

0,009

0,014

0,010

0,004

1,000

0,006

0,919

0,740

0,959

0,360

0,009

1,328

5,136

4,897

5,285

2,666

1,043

3,056

wszystkim wobec gospodarstw domowych. Jednym z efektów pośrednich wzrostu zadłużenia instytucji rządowych i samorządowych jest więc zwiększenie zobowiązań instytucji finansowych względem gospodarstw domowych w formie gotówki i depozytów.

PODSUMOWANIE Z jednej strony, struktura finansowych przepływów międzysektorowych jest konsekwencją struktury aktywów finansowych według instrumentów. Specyfika struktury aktywów według instrumentów wynika w znacznym stopniu z uwarunkowań prawnych dotyczących systemów emerytalnych, umów handlowych między przedsiębiorstwami i struktury rynku kapitałowego. Struktura aktywów finansowych według instrumentów w Polsce jest inna niż w innych krajach europejskich; różni się w największym stopniu wysokimi pozostałymi kwotami do otrzymania/zapłacenia (wysoki, choć malejący do 2012 r. udział kredytów handlowych i pożyczek) oraz relatywnie niskim udziałem systemów ubezpieczeniowych, emerytalno-rentowych i standaryzowanych gwarancji oraz instrumentów pochodnych i opcji na akcje dla pracowników. Z drugiej strony, rola danego sektora instytucjonalnego w powiązaniach międzysektorowych zależy od jego udziału w zasobach finansowych danego rodzaju (por. wektory di ) i od jego struktury pasywów (por. wektory bi). Wzrost przepływów w zakresie takich instrumentów jak gotówka i depozyty oraz kredyty

Łucja Tomaszewicz, Joanna Trębska

i pożyczki (por. rysunki 1 i 2) powoduje, że umacnia się rola instytucji finansowych (głównie podsektora instytucji monetarnych) jako głównego pośrednika finansowego w polskiej gospodarce. Rola tego sektora, mierzona jego udziałem w aktywach finansowych w gospodarce, rosła w większości krajów europejskich do 2008 r., po czym ostatni kryzys finansowy zahamował ten wzrost, ale nie w Polsce10. Warto dodać, że sektor finansowy w Polsce był jednym z niewielu, które po ostatnim kryzysie finansowym nie doświadczyły spadku kredytów dla niefinansowych sektorów gospodarki (szczególnie dla gospodarstw domowych), ponadto wzrost kredytów udzielonych tym sektorom w latach 2008–2014 był w Polsce najwyższy spośród wszystkich państw UE (por. Rozwój systemu finansowego…, 2015, s. 101–102). Jednocześnie należy zauważyć rosnącą rolę sektora zagranicy w finansowaniu popytu na środki finansowe polskiej gospodarki, przede wszystkim poprzez nabywanie instrumentów rynku kapitałowego, tj. akcje i inne udziały kapitałowe emitowane przez przedsiębiorstwa niefinansowe i instytucje finansowe, oraz dłużne papiery wartościowe emitowane głównie przez instytucje rządowe i samorządowe – jak to pokazano na rysunkach 3 i 4. Finansowe powiązania przedsiębiorstw niefinansowych z innymi sektorami, głównie instytucjami finansowymi i zagranicą, odnoszą się do kapitałowej części systemu finansowego, w tym przede wszystkim do przepływów akcji i innych udziałów kapitałowych (por. rys. 4), ale także do przepływów w zakresie kredytów i pożyczek, w tym leasingu finansowego (por. rys. 2) oraz kredytów handlowych (por. rys. 5). Przedstawione w artykule finansowe powiązania międzysektorowe, oparte na bilansach aktywów finansowych i pasywów, zostały użyte do konstrukcji finansowych tablic input-output i budowy na ich podstawie finansowego modelu. Działanie modelu, umożliwiające wyznaczenie popytu na instrumenty finansowe (i ich podaży) przy danym poziomie zadłużenia i ustalonych strukturach przypływów finansowych, pokazano przez pryzmat finansowych mnożników input-output. Struktury przepływów finansowych w przyszłości będą się zmieniać, m.in w związku ze zmianami struktury instrumentów finansowych, a co za tym idzie – ze zmianami znaczenia poszczególnych sektorów w określonych segmentach systemu finansowego, z postępującą integracją międzynarodową rynków finansowych czy wreszcie ze zmianami indywidualnych preferencji co do form oszczędzania finansowego, poziomu wiedzy finansowej społeczeństwa oraz ze zmianami struktury demograficznej. W modelu finansowym zmiany tych struktur oznaczają zmienność elementów macierzy C. Zmienność ta musi być uwzględniona w analizach symulacyjnych. W tym kierunku prowadzone są dalsze prace autorek. 10 W Polsce widoczny jest wzrost udziału aktywów tego sektora w aktywach finansowych z 35–37% w latach 2003–2007 do 42–44% w latach 2008–2015, z kolei udział jego pasywów wzrósł z 31% w 2003 r. do 37–38% w latach 2006–2015.

FINANSOWE MODELE INPUT-OUTPUT W ANALIZIE POWIĄZAŃ MIĘDZYSEKTOROWYCH 25

BIBLIOGRAFIA European System of Accounts ESA 2010 (2013), European Commission, Luxembourg. Green C.J., Murinde V. (2005), Flow of funds: the relationship between finance and the macroeconomy, w: Finance and Development: Surveys of Theory, Evidence and Policy, C.J. Green, C.H. Kirkpatrick, V. Murinde (red.): 62–89. Klein L.R. (1983), Lectures in Econometrics, Amsterdam. Klein L.R. (2003), Some potential linkages for input-output analysis with flow-of-funds, “Economic Systems Research”, 15(3): 269–277. Leontief W., Bródy A. (1993), Money-flow Computations, “Economic Systems Research”, 5(3): 225–233. Li J. (2008),The financial social accounting matrix for China, 2002, and its application to a multiplier analysis, “MPRA Paper”, 8174: 215–239. Miller R.E., Blair P.D. (2009), Input-output analysis: foundations and extensions, Cambridge University Press. Okuma R. (2012), Sectoral interlinkages in balance sheet approach, “IFC Bulletin”, 28: 387. Palumbo M.G., Parker J.A. (2009), The integrated financial and real system of national accounts for the United States: does it presage the financial crisis?, w14663, National Bureau of Economic Research. Postawy Polaków wobec oszczędzania (2014), Raport Fundacji Kronenberga przy Citi Handlowy, PBS. Przybyliński M., Tomaszewicz Ł., Trębska J., Świeczewska I., Florczak W. (2017), Wybrane zjawiska i procesy wpływające na rozwój polskiej gospodarki w pierwszej połowie XXI wieku. Projekcje na podstawie systemu modeli makroekonomicznych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź. Raport o funkcjonowaniu polskiego rynku finansowego w ujęciu międzysektorowym (2011), Materiały i opracowania Urzędu Komisji Nadzoru Finansowego, Warszawa. Rozwój systemu finansowego w Polsce w 2014 r. (2015), Narodowy Bank Polski, Warszawa. Shrestha M., Mink R., Fassler S. (2012), An integrated framework for financial positions and flows on a from-whom-to-whom basis: Concepts, status, and prospects, “IMF Working Paper”, 12/57. Stone J.R.N., Roe A. (1971), A Programme for Growth No. 11: The Financial Interdependence of the Economy, 1957–66, Chapman & Hall, Cambridge. Survey on the access to finance of enterprises (SAFE). Analytical Report 2014 (2014), European Commission, Brussels. System of National Accounts 2008 (2009), United Nations Statistical Commission, New York. Tomaszewicz Ł., Trębska J. (2015), Modelling of final demand financing based on SNA – the case of households, “Journal of International Studies”, 8(3): 31–49. Tomaszewicz Ł., Trębska J. (2013), Flow of funds accounts in the system of national account, w: Macroeconomic Modelling for Policy Analysis, R. Bardazzi, L. Ghezzi (red.), Firenze University Press, Florencja.

Łucja Tomaszewicz, Joanna Trębska

Tsujimura K., Mizoshita M. (2003), Asset-Liability-Matrix analysis derived from the flow-of-funds accounts: The Bank of Japan’s quantitative monetary policy examined, “Economic Systems Research”, 15(1): 51–67. Tsujimura K., Mizoshita M. (2004), Compilation and application of asset-liability matrices: A flow-of-funds analysis of the Japanese economy 1954-1999, “K.E.O Discussion Paper”, 93. Ustawa z dnia 25 marca 2011 r. o zmianie niektórych ustaw związanych z funkcjonowaniem systemu ubezpieczeń społecznych (Dz. U. 2011 Nr 75, poz. 398). Ustawa z dnia 6 grudnia 2013 r. o zmianie niektórych ustaw w związku z określeniem zasad wypłaty emerytur ze środków zgromadzonych w otwartych funduszach emerytalnych (Dz. U. 2014 Nr 0, poz. 7). Strony internetowe: http://ec.europa.eu/eurostat/data/database http://www.nbp.pl/home.aspx?f=/statystyka/pieniezna_i_bankowa/oprocentowanie_n. html

FINANCIAL INPUT-OUTPUT MODELS IN THE ANALYSIS OF INTERSECTORAL LINKAGES ABSTRACT The aim of the study is to build the tables of individual financial instruments’ flows between institutional sectors. These tables were estimated using input-output methods and presented graphically as maps of intersectoral linkages. They enabled the assessment of sectors’ significance in the flows of financial instruments in Poland in 2003–2015 and changes in the scale and structure of these linkages. The analysis of intersectoral linkages confirms the hypothesis about the growing role of financial institutions as the main financial intermediary in the Polish economy, mainly in terms of an increase in flows of currency, deposits and loans. Simultaneously, the hypothesis of the growing role of the foreign financial sector in meeting the demands of the Polish economy for funds (acquisition of capital market’s instruments – equity and debt securities) is confirmed. An additional aim, naturally derived from the availability of the estimated tables of intersectoral financial flows by instruments, is the construction of an input-output model, which can be used in various empirical analyses, in particular in projection and simulation analyses of demand for financial instruments and their supply. Keywords: financial intersectoral linkages, financial input-output model. JEL Classification: G2, C67

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 1 (XCII) 2017

Maciej Bałtowski*

WIĘCEJ WŁADZY NIŻ WŁASNOŚCI – SKARB PAŃSTWA JAKO SZCZEGÓLNY INWESTOR NA GPW W WARSZAWIE (Artykuł nadesłany: 13.12.2016 r.; Zaakceptowany: 25.05.2017 r.)

STRESZCZENIE Celem artykułu jest identyfikacja i analiza relacji między zakresem własności a zakresem władzy (kontroli korporacyjnej) Skarbu Państwa jako akcjonariusza dominującego w spółkach publicznych. Badania empiryczne, których wyniki są prezentowane w artykule, objęły sześć największych i najważniejszych spółek publicznych (giełdowych) z mniejszościowymi, choć dominującymi udziałami Skarbu Państwa. Dokonano analizy statutów tych spółek, wyszukując zapisy dające państwowemu akcjonariuszowi różnorodne przywileje. Przeanalizowano wyniki głosowań na ostatnich walnych zgromadzeniach akcjonariuszy dotyczące wyboru organów spółek. Stwierdzono, że zakres kontroli korporacyjnej realizowanej wobec tych spółek przez Skarb Państwa jest znacząco większy niż zakres własności Skarbu Państwa. Oznacza to występowanie w badanych spółkach zjawiska lewarowania kontroli przez dominującego akcjonariusza, w tym przypadku – przez państwo. Stwierdzono bardzo głębokie „zawłaszczenie” przez Skarb Państwa podstawowego organu nadzoru korporacyjnego w spółkach publicznych, tj. rady nadzorczej, co negatywnie wpływa na funkcjonowanie spółek i ich zachowania giełdowe. Słowa kluczowe: spółki Skarbu Państwa, kontrola korporacyjna, struktura właścicielska. Klasyfikacja JEL: G31, G34, 016 * Wydział

Ekonomiczny UMCS w Lublinie; e-mail: maciej.baltowski@umcs.lublin.pl

Maciej Bałtowski

WSTĘP. POSTAWIENIE PROBLEMU Problemy relacji między zakresem własności a zakresem władzy (kontroli) akcjonariuszy spółek giełdowych i związane z nimi problemy relacji między akcjonariuszami dominującymi a mniejszościowymi są ważnymi zagadnieniami teoretycznymi oraz praktycznymi w obszarze corporate governance (Monks, Minow, 2008; Adamska, 2013). Kwestiom tym sporo miejsca poświęca także nauka prawa oraz ekonomia (polityka gospodarcza). Problemy te stają się szczególnie wyraziste w przypadku spółek o kapitale mieszanym, państwowo-prywatnym, gdy akcjonariuszem dominującym jest – w takiej czy innej formie – państwo, zaś akcjonariuszami mniejszościowymi inwestorzy prywatni – indywidualni bądź instytucjonalni. Wynika to głównie z faktu, że państwo prawie zawsze (wyjątki od tej reguły są w skali świata sporadyczne) w sytuacjach, w których posiada dominującą pozycję właścicielską w spółkach giełdowych, podejmuje próby lewarowania kontroli, tzn. uzyskiwania uprawnień kontrolnych nad spółką znacząco większych niż wynikałoby to z posiadanych udziałów własnościowych. Wydaje się też, choć trudno tę dość oczywistą intuicję potwierdzić empirycznymi badaniami porównawczymi, że owa nieproporcjonalność zakresu własności i kontroli w przypadku spółek o mieszanej własności nabiera szczególnego znaczenia w krajach postsocjalistycznych. Istnieją w nich bowiem z jednej strony długie i niedobre tradycje omnipotentnej, często niedostatecznie sformalizowanej roli państwa w gospodarce, a z drugiej – ład korporacyjny jest w tych krajach wciąż na tyle słabo wykształcony i ugruntowany, że nie stanowi wystarczającej bariery chroniącej spółki o mieszanym kapitale przed nadmiernymi zakusami państwowego akcjonariusza (zob. też: Gugler, Ivanova, Zechner, 2014). Głównym celem niniejszego artykułu jest empiryczna identyfikacja i analiza zakresu lewarowania (wzmacniania) kontroli przez Skarb Państwa jako akcjonariusza dominującego w przypadku wybranej grupy największych spółek notowanych na GPW w Warszawie i zbadanie skali nieproporcjonalności zakresu własności i kontroli ze strony państwa w tej grupie spółek. Artykuł składa się z trzech części. W pierwszej przedstawiam teoretyczno-metodyczne podstawy analizy. Część druga zawiera wyniki badań empirycznych dotyczących sześciu spółek giełdowych, w których Skarb Państwa jest akcjonariuszem dominującym, choć nie większościowym. W części trzeciej dokonuję podsumowania rozważań i formułuję wnioski. Analiza empiryczna obejmuje przedział czasu od jesieni 2015 r. do wiosny 2016 roku. Okres bezpośrednio po wyborach parlamentarnych i po głębokiej zmianie ekipy rządzącej wydaje się bardzo dobry, aby spróbować uchwycić faktyczny (a nie tylko formalny) zakres kontroli sprawowanej przez państwo w spółkach z udziałem Skarbu Państwa.

1. RAMY TEORETYCZNO-METODYCZNE W artykule będę analizował największe spółki obecne na GPW w Warszawie, których akcjonariuszem dominującym, ale mniejszościowym, jest Skarb Państwa

WIĘCEJ WŁADZY NIŻ WŁASNOŚCI – SKARB PAŃSTWA JAKO SZCZEGÓLNY INWESTOR... 29

(SP). Poza obszarem szczegółowej analizy pozostawiam spółki z większościowymi udziałami SP. W spółkach z większościowymi udziałami SP władztwo państwa jest – można powiedzieć – naturalne, bo wynikające z przewagi własnościowej. Inwestorzy prywatni w takich spółkach muszą ten fakt brać pod uwagę. Natomiast w spółkach z mniejszościowymi udziałami SP sytuacja jest inna. Spółki te, formalnie rzecz biorąc, są prywatne, a władztwo państwa – jeżeli ma wykraczać poza zakres określony udziałami własnościowymi – musi być niejako wymuszane różnymi narzędziami pozawłaścicielskimi. Skoncentruję się na dwóch podstawowych, powiązanych ściśle zagadnieniach: –– formalnych i faktycznych sposobach (narzędziach) lewarowania kontroli przez SP w tych spółkach, –– relacjach między SP jako akcjonariuszem dominującym a akcjonariuszami mniejszościowymi w aspekcie przestrzegania zasady równoprawnego traktowania akcjonariuszy. Lewarowanie kontroli (control leverage, także voting power leverage), czyli uzyskiwania znacząco większego zakresu władzy korporacyjnej w stosunku do posiadanych udziałów własnościowych, jest zjawiskiem występującym powszechnie na rynkach kapitałowych i stosunkowo dobrze opisanym w literaturze światowej (np. Dyck, Zingales, 2004; Faccio, Lang Young, 2010). Także w literaturze polskiej istnieje obszerna i aktualna monografia A. Adamskiej (2013) na ten temat. Zainteresowany czytelnik znajdzie w niej (szczególnie w rozdz. 3) dogłębną analizę przejawów, źródeł i konsekwencji tego zjawiska, ale bez odniesień do spółek Skarbu Państwa. Samo w sobie zjawisko nadmiaru władzy w stosunku do posiadanej własności nie ma wydźwięku negatywnego, szczególnie w przypadku silnie rozproszonego akcjonariatu spółek. Z jednej strony zupełny brak lewarowania kontroli, a więc trzymanie się w pełni zasady proporcjonalności własności i władzy1, prowadziłby do sytuacji rozproszonej kontroli, w której faktyczną władzę nad spółką posiadaliby menedżerowie (rady dyrektorów w modelu anglosaskim), a nie akcjonariusze. Z drugiej jednak strony nadmierne lewarowanie kontroli przez akcjonariuszy większościowych lub dominujących oznacza wprost zaprzeczenie zasadzie równoprawnego traktowania akcjonariuszy, stanowiącej jeden z fundamentów ładu korporacyjnego2 i zapisanej wyraźnie zarówno w prawie polskim (art. 20 K.s.h.), jak i w prawie wielu innych krajów. Problem leży więc nie tyle w samym zjawisku lewarowania, lecz w jego zakresie i skali. Relacje między akcjonariuszem dominującym, którym jest państwo, a akcjonariuszami mniejszościowymi w spółkach akcyjnych można analizować z różnych punktów widzenia. W przypadku nauk prawnych celem badań może być analiza 1 Pisał na ten temat J. Okolski (2008, s. 551): „W doktrynie wskazuje się jako jedną z podstawowych cech spółki akcyjnej zasadę proporcjonalności, zgodnie z którą zakres uprawnień akcjonariusza pozostaje w proporcji do reprezentowanego kapitału zakładowego”. 2 A. Kidyba (2001, s. 47) pisze, że zasada ta ma „szczególne znaczenie w stosunkach spółek kapitałowych”.

Maciej Bałtowski

różnych aspektów relacji między zasadą proporcjonalności a zasadą równoprawnego traktowania akcjonariuszy. Badany tu może być także status prawny różnorodnych narzędzi lewarowania kontroli, takich jak stosowanie akcji uprzywilejowanych czy szczególne zapisy statutów spółek. W perspektywie badawczej teorii nadzoru korporacyjnego kluczowym problemem jest określenie skutków – zarówno negatywnych, jak i pozytywnych – dysproporcji między własnością a władzą dla funkcjonowania spółki, jej możliwości rozwoju oraz jej relacji z interesariuszami. Sytuacja, gdy prawa do kontroli (voting rights) są zdecydowanie większe niż prawa do zysku (cash flow rights), prowadzi generalnie do negatywnych, choć nie do końca jeszcze zbadanych zjawisk, określanych w literaturze jako realizacja korzyści prywatnych (private benefits from control (Gao, Kling, 2008; Djankov i in., 2008; Barclay, Holderness, 1989)3. Niekiedy zjawiska tego rodzaju określane są jako tzw. tunelowanie (tunelling) lub jako działania akcjonariusza dominującego we własnym interesie (self-dealing). W każdym przypadku chodzi o naruszanie praw akcjonariuszy mniejszościowych i czerpanie przez dominujących akcjonariuszy korzyści zdecydowanie nadmiernych w stosunku do posiadanych praw własności. Istnieją wiarygodne, obszerne badania empiryczne (zob. La Porta i in., 2002; Aluchna, 2015) wskazujące, że – ogólnie rzecz biorąc – nadmierne uprzywilejowanie akcjonariusza dominującego w stosunku do akcjonariuszy mniejszościowych wpływa w długim okresie negatywnie na wyniki finansowe spółki, a w konsekwencji – z reguły – na jej wartość rynkową. Co więcej, taka sytuacja psuje rynek kapitałowy jako całość. Jakkolwiek badania te, przeprowadzone na próbie 539 dużych spółek z 27 rozwiniętych krajów świata, nie wyróżniały spółek ze znaczącym udziałem państwa, to można sądzić, że w przypadku spółek, w których państwo występuje jako dominujący właściciel, zjawisko to byłoby jeszcze wyraźniejsze. Po pierwsze wynika to z faktu, że reprezentantami państwa w spółkach o mieszanym kapitale są bardzo często wysocy urzędnicy administracji państwowej, którzy na różne dostępne im sposoby próbują „pomagać” tym właśnie spółkom, co zwykle odbywa się kosztem innych uczestników rynku. Po drugie jest to skutkiem określonych zasad polityki gospodarczej, prowadzonej w danym kraju. Te zasady (np. w przypadku Polski założenie o strategicznym dla gospodarki kraju charakterze spółek energetycznych) wpływają na kształt uwarunkowań prawno-instytucjonalnych, które z kolei niekiedy przekładają się na konkretne rozwiązania dające przywileje (zarówno formalne, jak i nieformalne) akcjonariuszowi państwowemu. Szukając przyczyn nadmiernych – w stosunku do posiadanych udziałów własnościowych – uprawnień kontrolnych Skarbu Państwa w spółkach giełdowych w Polsce i innych krajach postsocjalistycznych, należy też brać pod uwagę zjawisko określane w literaturze jako niechciana (niedokończona) prywatyzacja (reluctant privatisation – Bortolotti, Faccio, 2009; Bałtowski, Kozarzewski, 2016). Procedury prywatyzacyjne w Polsce oraz w innych krajach postsocjalistycznych 3 Artykuł

Djankova i in. był cytowany w światowej literaturze ponad 2200 razy.

WIĘCEJ WŁADZY NIŻ WŁASNOŚCI – SKARB PAŃSTWA JAKO SZCZEGÓLNY INWESTOR... 31

– szczególnie wobec największych przedsiębiorstw państwowych prywatyzowanych poprzez rynek kapitałowy – często miały właśnie tego rodzaju charakter. W prywatyzowanych spółkach państwo zachowywało – mimo sprzedaży większościowego pakietu akcji – pakiet mniejszościowy, z czym były związane określone uprawnienia kontrolne, wzmacniane zwykle przez odpowiednie, dokonane przed prywatyzacją, zapisy w statutach spółek. Po latach okazywało się, że państwo wcale nie miało zamiaru dokończenia procesów prywatyzacyjnych, a co więcej, owe początkowe uprawnienia kontrolne były stopniowo rozszerzane różnymi metodami, co w konsekwencji prowadziło do ich nadużywania i głębokiego zachwiania relacji między zakresem własności i kontroli ze strony Skarbu Państwa. Należy odnieść się także do problemu mierzenia udziałów państwa w spółkach czy szerzej – pomiaru struktury własnościowej spółek giełdowych. Naturalną miarą jest tu oczywiście udział danego akcjonariusza w kapitale zakładowym spółki. Jednak z punktu widzenia zasad corporate governance i zakresu faktycznej kontroli korporacyjnej nad spółką, ważniejszy jest udział akcjonariusza w liczbie głosów na walnym zgromadzeniu akcjonariuszy. Obie te miary będę wykorzystywał w dalszej analizie. Jeśli chodzi natomiast o miary zakresu kontroli państwa (lub każdego innego akcjonariusza) w spółkach, to z oczywistych powodów nie może tu istnieć jeden prosty wskaźnik. Będę się posługiwać różnymi miarami pośrednimi, takimi jak wpływ państwa na powoływanie członków rad nadzorczych i zarządów czy szczególne uprawnienia największego (państwowego) akcjonariusza. Trzeba dodać, że praktyka polskich spółek giełdowych pokazuje, że faktyczna kontrola nad spółką przejawia się w zasadniczym wymiarze w określaniu składu i funkcjonowaniu organów spółek, szczególnie rad nadzorczych. Na tę kwestię zwrócę szczególną uwagę w dalszej części opracowania.

2. SPÓŁKI SKARBU PAŃSTWA I Z UDZIAŁEM SKARBU PAŃSTWA NA GPW W WARSZAWIE Spółki publiczne, w których państwo jest akcjonariuszem większościowym posiadającym ponad 50% akcji, będę określał dalej jako spółki większościowe Skarbu Państwa albo spółki Skarbu Państwa (SP). Zaś spółki publiczne, w których państwo jest akcjonariuszem mniejszościowym, będę określał dalej jako spółki mniejszościowe Skarbu Państwa, albo spółki z udziałem Skarbu Państwa. Szczególnym rodzajem spółek z udziałem SP są spółki z dominującym udziałem SP, a więc takie, w których SP jest największym, choć nie większościowym akcjonariuszem, posiadającym co najmniej 25% akcji. Rozróżnienie pośród spółek publicznych spółek SP oraz spółek z udziałem SP4 wydaje się zasadne co najmniej z dwóch powodów. Po pierwsze, w obu przy4 Rozróżnienia

tego dokonałem we wcześniejszej pracy (Bałtowski, 2015). Podobne stanowisko zajmuje również I. Postuła (2013, s. 43).

Maciej Bałtowski

padkach zasadniczo różne są uprawnienia kodeksowe przysługujące największemu akcjonariuszowi – w pierwszym przypadku większościowemu, w drugim tylko dominującemu. W szczególności podstawowe decyzje korporacyjne, podejmowane przez walne zgromadzenie akcjonariuszy, takie jak powoływanie organów spółki i udzielanie im absolutorium czy podział zysku, zapadają zwykłą większością głosów. Oznacza to, że akcjonariusz większościowy ma w tym obszarze Tabela 1. Podstawowe charakterystyki największych spółek Skarbu Państwa notowanych na GPW Lista 500

Nazwa spółki

Branża

Udział Udział Udział SP SP SP pośr. łącznie (%) (%) (%)

Przychody (mld zł)

Liczba pracujących (tys.)

PGNiG SA

Gazowa

70,8

1,8

72,6

36,5

25,7

PGE SA

Energetyczna

58,4

2,2

60,6

28,5

38,9

Lotos SA

Naftowa

53,2

6,1

59,3

22,7

4,9

Energa SA

Energetyczna

51,5

1,4

52,9

10,8

8,5

Enea SA

Energetyczna

51,5

6,2

57,7

9,8

10,7

108,3

88,7

Łącznie

Uwaga: dane ekonomiczne za rok 2015, dane dot. udziałów SP – sierpień 2016 r. Źródło: opracowanie własne na podstawie danych giełdowych oraz Listy 500 „Rzecz pospolitej”.

Tabela 2. Podstawowe charakterystyki największych spółek z udziałem Skarbu Państwa notowanych na GPW Lista 500

Nazwa spółki

Branża

Udział Udział Udział SP Liczba praPrzychody SP SP pośr. łącznie cujących (mld zł) (%) (%) (%) (tys.)

PKN Orlen SA

Naftowa

27,5

7,1

34,6

88,3

19,0

PZU SA

Finansowa

34,2

1,5

35,7

20,1

23,1

KGHM PM SA

Przemysłowa

31,8

5,0

36,8

20,0

33,6

Tauron SA

Energetyczna

35,0

13,0

48,0

18,4

24,8

PKO BP SA

Finansowa

29,4

4,3

33,7

13,4

29,2

Grupa Azoty SA

Chemiczna

33,0

12,9

45,9

10,1

13,8

170,3

143,5

Łącznie

Uwaga: dane ekonomiczne za rok 2015, dane dot. udziałów SP – sierpień 2016 r. Źródło: opracowanie własne na podstawie danych giełdowych oraz Listy 500 „Rzecz pospolitej”.

WIĘCEJ WŁADZY NIŻ WŁASNOŚCI – SKARB PAŃSTWA JAKO SZCZEGÓLNY INWESTOR... 33

praktycznie wolną rękę, natomiast akcjonariusz dominujący (mniejszościowy) zwykle musi podejmować starania o uzyskanie poparcia innych akcjonariuszy. Po drugie, rozróżnienie tego rodzaju występuje wyraźnie w statystyce publicznej, zarówno GUS-u, jak i Eurostatu. Spółki Skarbu Państwa traktowane są jako przedsiębiorstwa publiczne (państwowe), natomiast spółki z udziałem Skarbu Państwa (mniejszym niż 50%) – jako przedsiębiorstwa prywatne. To rozróżnienie przekłada się na odpowiednią ich kwalifikację przy określaniu struktury własnościowej całej gospodarki. Dane dotyczące największych spółek SP (w których SP jest akcjonariuszem większościowym) oraz spółek z udziałem SP (w których SP jest akcjonariuszem dominującym, ale nie większościowym) notowanych na GPW w Warszawie przedstawiono odpowiednio w tabelach 1 i 2. Do danych tych należy wnieść kilka uwag i komentarzy: 1. W wierszu „Lista 500” pokazano pozycję danej spółki na liście największych polskich przedsiębiorstw „Rzeczpospolitej” w 2015 roku. 2. Udziały Skarbu Państwa mierzone są udziałami w kapitale podstawowym. W przypadku wszystkich spółek, z wyjątkiem Energa SA, udziały te odpowiadają dokładnie udziałom w ogólnej liczbie głosów na WZA. W przypadku spółki Energa udział głosów SP na WZA jest większy niż udział w kapitale podstawowym i wynosi 64,1%. 3. Udział pośredni SP rozumiany jest jako udział własnościowy podmiotów kontrolowanych przez Skarb Państwa lub podmioty zależne od Skarbu Państwa, przede wszystkim z branży finansowej, takich jak TFI PKO SA czy OFE PZU Złota Jesień. 4. W dwóch ostatnich kolumnach zostały zawarte dane dotyczące badanych spółek, wskazujące na ich wielkie znaczenie w polskiej gospodarce.

3. LEWAROWANIE PRAWA DO KONTROLI W SPÓŁKACH Z UDZIAŁEM SKARBU PAŃSTWA W literaturze przedmiotu wyróżnia się wiele sposobów lewarowania kontroli, a więc podwyższania faktycznego zakresu kontroli korporacyjnej przez akcjonariusza dominującego w stosunku do poziomu kontroli wynikającej wprost z posiadanych udziałów własnościowych (Adamska, 2013, rozdz. 4). W przypadku sześciu analizowanych spółek z dominującym udziałem Skarbu Państwa, notowanych na GPW w Warszawie, trzy z tych sposobów mają podstawowe znaczenie: –– wykorzystywanie posiadania zwykłej większości głosów na WZA, –– statutowe ograniczenia głosów akcjonariuszy mniejszościowych, –– zasady rekomendowania i wybierania członków rad nadzorczych. Przeanalizuję je w kolejnych podpunktach, a następnie omówię krótko inne, szczególne mechanizmy tego rodzaju występujące jedynie w przypadku niektórych spółek.

Maciej Bałtowski

3.1. WYKORZYSTYWANIE ZASADY PODEJMOWANIA UCHWAŁ NA WZA BEZWZGLĘDNĄ WIĘKSZOŚCIĄ GŁOSÓW OBECNYCH Zgodnie z Kodeksem spółek handlowych (art. 414) uchwały walnego zgromadzenia akcjonariuszy dotyczące podstawowych spraw spółki zapadają bezwzględną większością głosów akcjonariuszy obecnych. Statuty trzech analizowanych spółek (Orlen, PKO BP, PZU) zawierają formułę powtarzającą treść art. 414 K.s.h., że z zastrzeżeniem odmiennych postanowień K.s.h. oraz Statutu, uchwały Walnego Zgromadzenia zapadają bezwzględną większością oddanych głosów. Statuty Tauronu oraz Grupy Azoty nie zawierają takiego zapisu, co oczywiście nie zmienia zasady kodeksowej. W przypadku KGHM sytuacja jest odmienna. Paragraf 26 Statutu tej spółki stanowi, że „uchwały Walnego Zgromadzenia zapadają zwykłą większością głosów oddanych, o ile przepisy prawa lub niniejszy Statut nie stanowią inaczej”. W warunkach stosunkowo dużego, jak na warunki polskiej giełdy, rozproszenia akcjonariatu analizowanych spółek, a także w sytuacji, gdy znaczącymi akcjonariuszami tych spółek są podmioty zależne od Skarbu Państwa, mniejszościowe udziały własnościowe SP przekładają się na bezwzględną większość głosów na WZA. Odpowiednie dane dotyczące zwyczajnych WZA w latach 2015 oraz 2016, a także szczególnego nadzwyczajnego WZA, które odbywało się we wszystkich spółkach po zmianie rządu w październiku 2015 r., zawiera tabela 3. Tabela 3. Udział procentowy Skarbu Państwa w głosach na ostatnich WZA analizowanych spółek* Orlen

PZU

KGHM

Tauron

PKO BP

Grupa Azoty

Zwyczajne WZA 2015

55,64

58,80

69,39

67,76

57,32

50,12

Zwyczajne WZA 2016

44,80

58,74

73,38

60,38

53,67

53,86

Nadzwyczajne WZA 2015/16

51,07

61,55

72,35

56,74

53,50

56,99

Faktyczna siła SP w czasie NWZA 2015/2016

62,10

66,20

74,40

59,50

58,90

65,40

Wyszczególnienie

* Wraz z ujawnionymi akcjonariuszami zależnymi od Skarbu Państwa posiadającymi ponad 5% głosów na WZA. Źródło: obliczenia własne na podstawie informacji ze spółek.

W 17 z 18 przedstawionych w tabeli 3 przypadków Skarb Państwa wraz z ujawnionymi akcjonariuszami zależnymi posiadał bezwzględną większość głosów na WZA umożliwiającą podejmowanie decyzji w tak ważnych sprawach, jak powoływanie organów spółki, podział zysku czy przyjmowanie strategii rozwoju. W rzeczywistości bezwzględna większość głosów w rękach Skarbu Państwa istniała także w przypadku ZWZA Orlenu w 2016 r., gdyż kilku znaczących akcjonariuszy Orlenu zależnych od Skarbu Państwa posiadających poniżej 5% głosów

WIĘCEJ WŁADZY NIŻ WŁASNOŚCI – SKARB PAŃSTWA JAKO SZCZEGÓLNY INWESTOR... 35

(a więc nieujawniających się na WZA) w sumie posiadało ponad 6% głosów (OFE PZU Złota Jesień, OFE PKO BP Bankowy, TFI PKO SA). Ostatni wiersz tabeli pt. „Faktyczna siła SP…” zawiera dane pokazujące, jaki procent głosów popierających uzyskali – przeciętnie rzecz biorąc – kandydaci do rad nadzorczych poszczególnych spółek zgłaszani przez Skarb Państwa. W niektórych przypadkach (Orlen, Tauron) to faktyczne poparcie Skarbu Państwa było znacząco większe niż udział procentowy SP w głosach na walnym zgromadzeniu akcjonariuszy, co oznacza że część akcjonariuszy prywatnych – z takich czy innych powodów – popierała kandydatury zgłoszone przez Skarb Państwa.

3.2. OGRANICZENIA PRAWA GŁOSU AKCJONARIUSZY MNIEJSZOŚCIOWYCH NA WZA Ograniczenie to, w zasadniczy sposób naruszające zasadę równoprawności akcjonariuszy na korzyść Skarbu Państwa, zapisane jest w różnej postaci w statutach pięciu z sześciu analizowanych spółek. W statutach Orlenu, Tauronu oraz PZU zapis jest w zasadzie analogiczny – prawo głosowania akcjonariuszy na walnym zgromadzeniu zostaje ograniczone w taki sposób, że żaden z nich nie może wykonywać więcej niż 10% ogólnej liczby głosów istniejących w spółce w dniu odbywania walnego zgromadzenia. Przy czym ograniczenie to „nie dotyczy Skarbu Państwa” (w przypadku Orlenu) lub „Skarbu Państwa i podmiotów zależnych od Skarbu Państwa” (w przypadku Tauronu). W przypadku PZU zapis jest nieco bardziej skomplikowany, ale o podobnej zawartości merytorycznej. W spółce tej ograniczenie to nie dotyczy „akcjonariuszy, którzy w dniu powzięcia uchwały Walnego Zgromadzenia wprowadzającej ograniczenie, są uprawnieni z akcji reprezentujących więcej niż 10% ogólnej liczby głosów istniejących w Spółce”, a więc faktycznie również Skarbu Państwa. W przypadku Orlenu ograniczenie wykonywania prawa głosu przez akcjonariuszy innych niż Skarb Państwa jest bezwarunkowe. W Tauronie zachodzi wtedy, gdy Skarb Państwa wraz z podmiotami zależnymi posiada liczbę akcji Spółki uprawniającą do wykonywania co najmniej 25% ogółu głosów w Spółce, a w PZU prawa te istnieją, gdy udział SP w kapitale zakładowym Spółki wynosi co najmniej 5%. W statucie Grupy Azoty analogiczne uprawnienie jest sformułowane nieco mniej restrykcyjnie – dopóki Skarb Państwa lub podmioty zależne od Skarbu Państwa są właścicielami akcji Spółki uprawniających do co najmniej 20% ogólnej liczby głosów na WZA, prawo głosu pozostałych akcjonariuszy zostaje ograniczone w ten sposób, że żaden z nich nie może wykonywać na walnym zgromadzeniu więcej niż 20% ogólnej liczby głosów. W statucie Banku PKO BP nie ma wprost zapisu o ograniczeniu prawa głosu akcjonariuszy mniejszościowych, jest tam natomiast wprowadzone szczególne szerokie uprzywilejowanie Skarbu Państwa, określanego jako tzw. „akcjonariusz uprawniony”. Wstąpienie w prawa akcjonariusza uprawnionego może nastąpić jedynie przez akcjonariusza, który samodzielnie nabędzie (działając w imieniu własnym oraz na swój rachunek) oraz zarejestruje na Walnym Zgromadzeniu

Maciej Bałtowski

akcje stanowiące co najmniej 75% (siedemdziesiąt pięć procent) ogólnej liczby akcji w kapitale zakładowym Banku. Statut KGHM, jako jedyny z analizowanych statutów sześciu spółek, nie zawiera zapisów ograniczających prawa głosu akcjonariuszy mniejszościowych.

3.3. SZCZEGÓLNE UPRAWNIENIA SKARBU PAŃSTWA ODNOŚNIE DO WYBORU CZŁONKÓW RAD NADZORCZYCH Kolejna grupa szczególnych uprawnień statutowych Skarbu Państwa o charakterze przywileju zakłócającego naturalną równowagę własności i władzy w spółkach giełdowych dotyczy kwestii związanych z powoływaniem i funkcjonowaniem rad nadzorczych. W Orlenie, PZU i Grupie Azoty Skarb Państwa – dopóki posiada choć jedną akcję spółki – jest uprawniony do powoływania i odwoływania jednego członka rady nadzorczej w drodze pisemnego oświadczenia składanego zarządowi spółki. W PZU, Tauronie oraz Banku PKO BP występuje dodatkowe, bardzo silne uprzywilejowanie Skarbu Państwa w tym obszarze. W PZU, w którym liczba członków rady nadzorczej ma być zawsze nieparzysta, niezależnie od członka rady powołanego przez Skarb Państwa w drodze pisemnego oświadczenia, wybór połowy członków rady nadzorczej powoływanych przez WZA następuje spośród osób wskazanych przez Skarb Państwa. Oznacza to, że zawsze bezwzględna większość członków rady nadzorczej pochodzi z mianowania lub rekomendacji Skarbu Państwa. W Tauronie występuje podobna sytuacja – dopóki Skarb Państwa wraz z podmiotami zależnymi posiada liczbę akcji spółki uprawniającą do wykonywania co najmniej 25% ogółu głosów, jest on uprawniony do powoływania i odwoływania połowy maksymalnej liczby członków rady nadzorczej. W praktyce oznacza to, że większość członków rady nadzorczej pochodzi z mianowania lub rekomendacji Skarbu Państwa. Przy tym Skarb Państwa nie jest wyłączony od prawa głosowania na walnym zgromadzeniu w sprawie powołania i odwołania pozostałych członków rady nadzorczej, w tym niezależnych członków rady nadzorczej. W PKO BP zapisy statutu dotyczące powoływania członków rady nadzorczej są bardzo skomplikowane. Określona jest specjalna formuła matematyczna, wskazująca na liczbę kandydatów do rady nadzorczej, których kandydatury ma prawo zgłaszać uprawniony akcjonariusz, a więc Skarb Państwa. Liczba ta określona jest jako trzynastokrotność udziału akcjonariusza uprawnionego w kapitale zakładowym banku. Ponieważ udział ten wynosi obecnie 0,294, to liczba kandydatów jest równa 4. W praktyce liczba członków rady nadzorczej (RN) pochodzących z rekomendacji Skarbu Państwa może jednak być znacznie większa. Co prawda kandydatów na pozostałych członków RN mają prawo zgłaszać wszyscy akcjonariusze, ale statut jasno określa (par. 11.2), że w owych „wszystkich” mieści się również Uprawniony Akcjonariusz. Innymi słowy, uprawniony akcjonariusz, czyli Skarb Państwa, może zgłosić i wybrać zwykłą większością głosów na WZA nawet wszystkich kandydatów do rady nadzorczej banku.

WIĘCEJ WŁADZY NIŻ WŁASNOŚCI – SKARB PAŃSTWA JAKO SZCZEGÓLNY INWESTOR... 37

Jeśli chodzi o wybór przewodniczącego rady, to problem ten jest rozwiązywany rozmaicie w różnych spółkach. W PKO BP przewodniczącego RN, a także wiceprzewodniczącego wskazuje wprost („wyznacza” – jak określa Statut) uprawniony akcjonariusz. W Orlenie i Grupie Azoty powołuje go WZA, a więc de facto Skarb Państwa. Natomiast w KGHM, PZU i w Tauronie rada nadzorcza wybiera przewodniczącego ze swojego grona. W statutach pięciu spośród sześciu analizowanych spółek znalazły się zapisy o członkach niezależnych w radach nadzorczych. Doświadczenia z ostatnich lat dotyczące funkcjonowania spółek z udziałem Skarbu Państwa (a także spółek Skarbu Państwa) jednak wskazują, że owi członkowie niezależni nie odgrywają istotnej roli jako „reprezentanci” akcjonariuszy mniejszościowych5. W wielu przypadkach są to osoby wskazywane przez tych akcjonariuszy mniejszościowych, którzy są pośrednio zależni od Skarbu Państwa, a następnie w drodze uchwały – przez walne zgromadzenia akcjonariuszy, w których Skarb Państwa dysponuje zwykłą większością głosów. Zestawienie wybranych przepisów statutów analizowanych spółek zawarto w tabeli 4. Tabela 4. Wybrane przepisy statutów analizowanych spółek dotyczące rad nadzorczych Wyszczególnienie Liczebność RN Wskazywanie członków RN przez SP (osobiste uprawnienia)

Orlen

PZU

KGHM

Tauron

PKO BP

Grupa Azoty

6–9

7–11

7–10

5–9

5–13

5–9

TAK (1) TAK (1)

NIE

TAK (4*) TAK (4**) TAK (1)

Większość członków RN z rekomendacji SP

NIE

TAK

NIE

TAK

NIE

Wskazywanie przewodniczącego RN przez SP lub WZA

TAK

NIE

TAK

Brak

Członkowie niezależni (co najmniej) * **

W zależności od liczebności RN. W zależności od udziału SP w kapitale zakładowym spółki.

Źródło: opracowanie własne. 5 Choć

co do zasady żaden członek rady nadzorczej, nawet wskazywany przez określonego akcjonariusza, nie jest jego „reprezentantem”, lecz reprezentuje spółkę, to w oficjalnych dokumentach Ministerstwa SP jest używane określenie „członek rady nadzorczej – reprezentant Skarbu Państwa”. Zob. np. Wskazówki Ministerstwa Skarbu Państwa dla członków rad nadzorczych – reprezentantów Skarbu Państwa w radach nadzorczych spółek z mniejszościowym udziałem Skarbu Państwa, www.msp.gov.pl/download/2/11697/Wskazowkimniejszosciowe.pdf (data dostępu: 5.11.2016 r.).

Maciej Bałtowski

3.4. INNE SZCZEGÓLNE UPRAWNIENIA SKARBU PAŃSTWA Oprócz wymienionych powyżej, „systemowych”, można powiedzieć, szczególnych uprawnień Skarbu Państwa w statutach większości analizowanych spółek występują dodatkowo inne, różne uprawnienia tego akcjonariusza. Wymienię niektóre z nich. W przypadku Orlenu dopóki Skarb Państwa jest uprawniony do powoływania członka rady nadzorczej, dopóty uchwały w sprawie udzielenia zgody na dokonanie pewnych szczególnych czynności, o których mowa w ustępie 12 pkt 3 Statutu spółki, wymagają głosowania za ich przyjęciem członka RN powołanego przez Skarb Państwa Także w przypadku Orlenu do czasu zbycia przez Skarb Państwa ostatniej akcji spółki jeden członek Zarządu jest powoływany i odwoływany przez radę nadzorczą na wniosek Ministra Skarbu Państwa. W przypadku PKO BP liczbę członków rady nadzorczej ustala uprawniony akcjonariusz, czyli Skarb Państwa. Ale uprawnienie to jest rozszerzone także na sytuację, gdy zgłoszony został wniosek o wybór rady nadzorczej w drodze głosowania oddzielnymi grupami. W przypadku Tauronu, nawet jeśli udział Skarbu Państwa spadnie poniżej 25%, akcjonariusz ten będzie mógł powoływać jednego z członków rady nadzorczej w drodze oświadczenia składanego spółce. W przypadku Grupy Azoty akcjonariusz Skarb Państwa, niezależnie od posiadanego udziału w kapitale zakładowym, może żądać umieszczenia określonych spraw w porządku najbliższego walnego zgromadzenia.

4. ZMIANY SKŁADU RAD NADZORCZYCH I ZARZĄDÓW SPÓŁEK Z UDZIAŁEM SKARBU PAŃSTWA PO ZMIANIE RZĄDU W następstwie zmiany rządu, jaka nastąpiła w Polsce w 2015 r. po październikowych wyborach parlamentarnych, we wszystkich analizowanych spółkach w okresie od listopada 2015 r. do lutego 2016 r. odbyły się nadzwyczajne walne zgromadzenia akcjonariuszy zwoływane na wniosek ministra Skarbu Państwa. Na zgromadzeniach tych, a także w niedługim czasie po zgromadzeniach, zostały dokonane głębokie zmiany kadrowe w organach spółek. Analiza tych zmian może dostarczyć cennego materiału empirycznego dotyczącego faktycznego zakresu kontroli państwa nad tymi spółkami. Już w tydzień po powołaniu nowego rządu minister SP dokonał zmiany swojego przedstawiciela w RN Orlenu wskazywanego bezpośrednio na podstawie par. 8 Statutu spółki. Zmiana na stanowisku prezesa zarządu Orlenu nastąpiła 16 grudnia 2015 r., a więc dokonana została jeszcze przez „starą” RN. Nadzwyczajne walne zgromadzenie PKN Orlen SA dokonało 29 stycznia 2016 r. zmian w składzie rady nadzorczej spółki. Na wniosek ministra SP odwołanych

WIĘCEJ WŁADZY NIŻ WŁASNOŚCI – SKARB PAŃSTWA JAKO SZCZEGÓLNY INWESTOR... 39

zostało pięciu jej członków. Powołano pięciu nowych członków RN, w tym czterech z rekomendacji SP i jednego z rekomendacji akcjonariusza mniejszościowego – Nationale-Nederlanden OFE. Prezes zarządu PZU złożył rezygnację z zajmowanej funkcji 9 grudnia 2015 roku. Nadzwyczajne walne zgromadzenie w dniu 7 stycznia 2016 r. odwołało ze składu rady nadzorczej spółki siedmiu dotychczasowych członków, powołując siedem nowych osób – sześć z rekomendacji SP oraz jedną z rekomendacji akcjonariusza mniejszościowego – PKO TFI, a więc podmiotu zależnego pośrednio od Skarbu Państwa (jeden z wcześniejszych członków RN został odwołany na wniosek PKO TFI). Nowy prezes zarządu został powołany 19 stycznia 2016 roku. W marcu 2016 r. RN odwołała dwóch członków „starego” zarządu. Nadzwyczajne walne zgromadzenie spółki KGHM PM SA odbyło się w dniu 18 stycznia 2016 roku. Na wniosek Skarbu Państwa odwołano aż sześciu członków rady nadzorczej spółki. Na ich miejsce powołano nowych – czterech z rekomendacji SP i dwóch z rekomendacji PZU Złota Jesień, a więc podmiotu zależnego od Skarbu Państwa. 3 lutego 2016 r. na pierwszym posiedzeniu nowej rady nadzorczej odwołany został dotychczasowy długoletni prezes KGHM PM. Nadzwyczajne walne zgromadzenie PKO BP SA w dniu 25 lutego 2016 r. na wniosek Skarbu Państwa odwołało sześciu członków rady nadzorczej (z ośmioosobowego składu). Powołano pięciu nowych członków rady na wniosek SP oraz dwóch zgłoszonych przez akcjonariuszy mniejszościowych. Kolejne dwie osoby ze „starego” składu RN odwołane zostały podczas NZWA w czerwcu 2016 roku. Tabela 5. Zmiany w organach analizowanych spółek w okresie listopad 2015 r. – czerwiec 2016 r. Lp.

Wyszczególnienie

Zmiana prezesa

Orlen PZU KGHM Tauron PKO BP

Grupa Azoty

TAK

NIE

TAK

Liczebność zarządu

6 (5+1)

„Nowi” członkowie zarządu

4 (4+0)

Zmiana zarządu (w %)

100

100*

100

28,5

80*

Liczebność RN

9 (6+3)

„Nowi” członkowie RN

6 (6+0)

6 (5+1)

W tym z rekomend. SP**

Zmiany RN (w %)

62,5

77,8

100*

66,7

88,9

83,3*

Oprócz osób wybieranych przez pracowników spółki (druga liczba w nawiasie dotyczy członków rady nadzorczej wybieranych przez pracowników); ** oraz oprócz podmiotów zależnych bezpośrednio lub pośrednio od SP. Źródło: opracowanie własne.

Maciej Bałtowski

Już 2 grudnia 2015 r. minister Skarbu Państwa, działając w ramach uprawnień osobistych, określonych w § 23 ust. 1 statutu spółki Tauron, odwołał 4 osoby ze składu rady nadzorczej i powołał na ich miejsce inne osoby. W dniu 8 grudnia 2015 r. rada nadzorcza odwołała ze składu zarządu prezesa i trzech wiceprezesów, a w dniu 8 stycznia 2016 r. kolejnego wiceprezesa. 1 lutego 2016 r. NZWA Grupy Azoty odwołało ze składu RN cztery osoby, powołując na ich miejsce inne cztery osoby, w tym przewodniczącego rady. 19 lutego 2016 r. rada nadzorcza podjęła uchwały o odwołaniu dotychczasowego prezesa zarządu oraz trzech wiceprezesów i powołaniu na ich miejsce czterech innych osób. Sumę zmian w organach analizowanych spółek w okresie po zmianie rządu przedstawiono w tabeli 56. Dane zawarte w tabeli 5 wskazują jednoznacznie, że zakres dokonanych z inspiracji państwa zmian, szczególnie jeśli chodzi o skład rad nadzorczych, był zasadniczo większy niż zakres udziałów własnościowych Skarbu Państwa w analizowanych spółkach.

5. DZIAŁANIA SKARBU PAŃSTWA A WYCENA SPÓŁEK Na podstawie przeprowadzonej powyżej analizy dość oczywiste wydaje się postawienie hipotezy, że wykorzystywanie pozycji dominującej przez państwowego akcjonariusza i nieszanowanie uprawnień prywatnych akcjonariuszy mniejszościowych w spółkach giełdowych powinno skutkować relatywnie niższą wyceną spółek, w których istnieje taka sytuacja. Dokonanie poprawnego metodologicznie określenia czy nawet szacunku wpływu różnorodnych, opisanych powyżej działań państwa-akcjonariusza na sytuację (wartość) giełdową spółek nie jest jednak proste. Trudne jest bowiem zachowanie warunku ceteris paribus – w każdym analizowanym przypadku mogą wystąpić szczególne czynniki, niezależne od uwarunkowań politycznych, wpływające istotnie na zachowania giełdowe określonej spółki, takie jak trendy branżowe czy różnorodne nieoczekiwane zdarzenia. Pewnym rozwiązaniem, choć wymagającym odrębnych badań na znacznie szerszą skalę, byłoby zapewne wykorzystanie tzw. naturalnego eksperymentu, używanego niekiedy w badaniach empirycznych z tego zakresu (Apring, Sautner, 2010). Niemniej jednak można podjąć próbę dokonania przynajmniej pewnych szacunków w tym zakresie. W tabeli 6 przedstawiono zmiany kursów akcji analizowanych spółek w okresie jednego roku po wyborach parlamentarnych, które odbyły się w październiku 2015 roku. Średnia nieważona zmiana kursu tej grupy spółek wyniosła w tym czasie minus 22,3%. W tym samym okresie indeks WIG20 spadł o 19,5%, a więc o 12,6% mniej niż analizowana grupa spółek. 6 Tego rodzaju zmiany odbywały się w Polsce po każdej zmianie rządu. Wstępna analiza wskazuje jednak, że zarówno w roku 2005, jak i w roku 2007 zmiany te miały mniejszy zasięg i zachodziły z mniejszą intensywnością.

WIĘCEJ WŁADZY NIŻ WŁASNOŚCI – SKARB PAŃSTWA JAKO SZCZEGÓLNY INWESTOR... 41

Tabela 6. Zmiana kursu akcji analizowanych spółek w ciągu roku po wyborach parlamentarnych Lp.

Nazwa

15.10.2015

14.10.2016

Zmiana (%)

PKN Orlen SA

65,60

69,00

+5,2

PZU SA

38,78

24,78

–38,1

KGHM PM SA

95,30

69,76

–26,8

Tauron SA

3,20

2,43

–24,1

PKO BP SA

30,74

25,32

–17,6

Grupa Azoty SA

91,42

61,65

–32,6

Średni spadek kursu WIG20

–22,3% 2136

1720

–19,5

Źródło: opracowanie własne.

Tego rodzaju analizę można pogłębić, wyróżniając w ramach indeksu WIG207 trzy odrębne – z interesującego nas punktu widzenia – grupy spółek: –– spółki w pełni prywatne, których jest 10 – Alior, Asseco, BZ WBK, CCC, Cyfrowy Polsat, Eurocash, LPP, mBank, Orange, Pekao; –– spółki z dominującymi, ale mniejszościowymi udziałami państwa, których jest 5 – Orlen, PZU, KGHM, Tauron, PKO BP; –– spółki z większościowymi udziałami państwa, których jest również 5 – Enea, Energa, Lotos, PGE, PGNiG. Dla każdej z tych grup zostały określone średnie nieważone zmiany kuru akcji w analizowanym okresie. Wyniki obliczeń zawiera tabela 7. Tabela 7. Średnia nieważona zmiana kursu grup spółek z indeksu WIG20 w analizowanym okresie Grupa spółek prywatnych

–15,2%

Grupa spółek z udziałem Skarbu Państwa

–20,3%

Grupa spółek Skarbu Państwa

–24,5%

Indeks WIG20

–19,5%

Źródło: opracowanie własne. 7 Rozpatruję

skład indeksu WIG20 w październiku 2016 r.

Maciej Bałtowski

Wyniki zawarte w tabeli 7 można uznać za potwierdzające postawioną hipotezę. W analizowanym okresie średni nieważony kurs akcji każdej z trzech wyróżnionych grup spółek z indeksu WIG20 spadł znacząco. Wyraźnie w najmniejszym stopniu spadł jednak kurs grupy spółek prywatnych. Spadek kursu grupy spółek z dominującymi, ale mniejszościowymi udziałami SP był o ponad 33% większy niż grupy spółek prywatnych. Zaś spadek kursu spółek z większościowymi udziałami SP, w których zakres kontroli państwa jest najszerszy, był aż o ponad 60% większy niż grupy spółek prywatnych i ponad 20% większy niż spółek z dominującymi udziałami SP.

UWAGI KOŃCOWE I WNIOSKI Konflikt pomiędzy akcjonariuszem dominującym, posiadającym znaczący, kontrolny pakiet akcji, a akcjonariuszami rozproszonymi, drobnymi, jest naturalny w spółkach publicznych. Jest to w gruncie rzeczy konflikt między dwiema wartościami – zasadą proporcjonalności własności i władzy oraz zasadą skoncentrowanej kontroli korporacyjnej jako warunku właściwego funkcjonowania spółki. W przypadku gdy owym akcjonariuszem dominującym jest Skarb Państwa, konflikt się zaostrza, bardzo często państwo-właściciel postępuje bowiem według reguły: „państwu wolno więcej”. Przejawia się to przede wszystkim w głębokim „zawłaszczeniu” przez Skarb Państwa podstawowego organu nadzoru korporacyjnego w spółkach publicznych, tj. rady nadzorczej. Sytuacja taka występuje w ostatnich latach w przypadku spółek z kapitałem mieszanym notowanych na GPW w Warszawie. W artykule poddano analizie sposób funkcjonowania w obszarze corporate governance sześciu dużych spółek publicznych (PKN Orlen, PZU, KGHM, Tauron, PKO BP, Grupa Azoty), w których Skarb Państwa jest akcjonariuszem dominującym, posiadającym ok. 30% akcji oraz głosów na walnych zgromadzeniach akcjonariuszy (a wraz z innymi akcjonariuszami zależnymi od państwa – od 35% do 48%). Spółki te, formalnie rzecz biorąc, a także w ujęciu statystyki publicznej, są podmiotami prywatnymi. Skarb Państwa w rzeczywistości sprawuje jednak nad nimi bardzo daleko posuniętą kontrolę korporacyjną, traktując je w zasadzie jako własność państwową, równorzędnie z innymi ważnymi spółkami publicznymi, takimi jak: PGNiG, PGE, Lotos, Enea, Energa, których formalna sytuacja jest inna. Bowiem w tych pięciu wymienionych spółkach – w przeciwieństwie do sześciu spółek analizowanych powyżej – udział własnościowy Skarbu Państwa jest większościowy – przekracza 50%. W przypadku sześciu spółek z dominującymi, ale nie większościowymi udziałami państwa, Skarb Państwa stosuje różnorakie metody lewarowania (powiększania) kontroli. W większości przypadków są to szczególne zapisy w statutach tych spółek, dające państwowemu akcjonariuszowi określone, quasi-właścicielskie

WIĘCEJ WŁADZY NIŻ WŁASNOŚCI – SKARB PAŃSTWA JAKO SZCZEGÓLNY INWESTOR... 43

przywileje. Skarb Państwa nagminnie wykorzystuje także fakt, że w przypadku spółek giełdowych o rozproszonym akcjonariacie, udział około 30–35% w kapitale zakładowym wystarcza do uzyskania bezwzględnej większości głosów na walnym zgromadzeniu akcjonariuszy. Bardzo dobrym okresem do analizy faktycznej roli Skarbu Państwa jako dominującego właściciela spółek publicznych jest przedział czasu bezpośrednio po wyborach parlamentarnych związanych ze zmianą rządu. W każdej z analizowanych sześciu spółek wkrótce po powstaniu nowego rządu odbyły się nadzwyczajne walne zgromadzenia akcjonariuszy, na których dokonano głębokich zmian personalnych w organach spółek. Zakres tych zmian, zdecydowanie nadmierny w stosunku do posiadanych przez Skarb Państwa udziałów własnościowych, pokazuje faktyczną siłę właścicielskiego nadzoru państwa. Przeprowadzona analiza potwierdza w pełni wniosek M. Aluchny (2015, s. 266), sformułowany na podstawie wywiadów i konsultacji z szerokim gronem respondentów związanych z polskim rynkiem kapitałowym (zarówno analityków, jak i członków władz spółek giełdowych), że „Skarb Państwa jest specyficznym akcjonariuszem, którego działania w zakresie corporate governance są silnie uzależnione od decyzji politycznych”. A także, że jest to „(…) najmniej przewidywalny [akcjonariusz – MB], który często podejmuje działania na szkodę akcjonariuszy mniejszościowych”. Na koniec należy jeszcze zwrócić uwagę na aspekt – można powiedzieć – „makroekonomiczny” analizowanego zagadnienia. Statystyka publiczna traktuje spółki z mniejszościowymi udziałami państwa jako podmioty prywatne, choć w rzeczywistości ich funkcjonowanie nie różni się w zasadzie od funkcjonowania spółek z udziałami większościowymi państwa, które są zaliczane do sektora publicznego. Fakt ten wprowadza przekłamania w ważnych danych statystyki publicznej. W roku 2014 przychody ogółem przedsiębiorstw niefinansowych w Polsce, w których liczba pracujących przekracza 9 osób, wyniosły 3089,8 mld zł, w tym podmioty sektora publicznego uzyskały, według GUS (2015, tabela 1 (494)), przychody 298,3 mld zł, co stanowi 9,65%. Wielkość ta stanowi podstawową miarę zakresu własności państwowej w gospodarce polskiej, stosowaną także do analiz porównawczych na poziomie międzynarodowym. W tym samym 2014 r. przychody czterech niefinansowych spółek z udziałem Skarbu Państwa, analizowanych w artykule (Orlen, KGHM, Tauron, Grupa Azoty), traktowanych przez statystykę publiczną jako „prywatne”, wyniosły łącznie ok. 155,6 mld zł. Gdyby tylko te cztery spółki potraktować – zgodnie z faktycznym stanem rzeczy – jako „państwowe”, to zakres własności państwowej w polskiej gospodarce wzrósłby z 9,65% do 14,7%, a więc o ponad 50%. Ten drugi, faktyczny zakres własności państwowej w polskiej gospodarce, znacznie przewyższający podobne wskaźniki w krajach najwyżej rozwiniętych, oznacza, że istnieje przestrzeń do działań prywatyzacyjnych, zmniejszających udział państwa we własności gospodarczej.

Maciej Bałtowski

BIBLIOGRAFIA Adamska A. (2013), Własność i kontrola. Perspektywa akcjonariuszy spółek publicznych, SGH, Warszawa. Aluchna M. (2015), Własność a corporate governance. Systemy, rynki, przedsiębiorstwa, Poltex, Warszawa. Apring S., Sautner Z. (2010), Corporate governance and leverage: Evidence from a natural experiment, “Finance Research Letters”, 7(2). Bałtowski M. (2015), Spółki Skarbu Państwa – próba typologii, w: Spółki z udziałem Skarbu Państwa a Skarb Państwa, A. Kidyba, (red. naukowa), Wolters Kluwer SA, Warszawa. Baltowski M., Kozarzewski P. (2016), Formal and real ownership structure of the Polish economy: state-owned versus state-controlled enterprises, “Post-Communist Economies”, 28(3). Barclay M.J., Holderness C.G. (1989), Private benefits from control of public corporations, “Journal of Financial Economics”, 25(2). Bortolotti B., Faccio M. (2009), Government control of privatized firms, “Review of Financial Studies”, 22 (8). Djankov S., La Porta R., Lopez-de-Silanes F., Shleifer A. (2008), The law and economics of self-dealing, “Journal of Financial Economics”, 88. Dyck A., Zingales L. (2004), Private benefits of control: An international comparison, “The Journal of Finance”, 59(2). Faccio M., Lang L., Young L. (2010), Pyramiding vs leverage in corporate groups: International evidence, “Journal of International Business Studies”, 41(1). Gao L., Kling G. (2008), Corporate governance and tunneling: Empirical evidence from China, “Pacific-Basin Finance Journal”, 16(5). Gugler K., Ivanova N., Zechner J. (2014), Ownership and control in Central and Eastern Europe, “Journal of Corporate Finance”, 26. Kidyba A. (2001), Kodeks spółek handlowych. Objaśnienia, Zakamycze, Kraków. La Porta R., Lopez de Silanes F., Shleifer A., Vishny R. (2002), Investor protection and corporate valuation, “The Journal of Finance”, 57(3). Monks R.A., Minow N. (2008), Corporate Governance, Johnson Wiley & Sons Ltd. Okolski J. (2008), Prawo handlowe, C.H. Beck, Warszawa. Postuła I. (2013), Nadzór korporacyjny Skarbu Państwa, Wolters Kluwer Polska, Warszawa. Rocznik Statystyczny (2015), GUS, Warszawa.

MORE CONTROL THAN OWNERSHIP: STATE AS A SPECIFIC INVESTOR ON WARSAW STOCK EXCHANGE ABSTRACT The aim of the study it to identify and analyze the relations between ownership and control of the state as a dominant shareholder in public companies.

WIĘCEJ WŁADZY NIŻ WŁASNOŚCI – SKARB PAŃSTWA JAKO SZCZEGÓLNY INWESTOR... 45

The empirical research presented in this paper covers six biggest and most important public companies (listed at Warsaw Stock Exchange) in which the state is a minority but dominant shareholder. We analyse these companies’ charters to identify provisions which give the state shareholder different privileges. The study also covers the analysis of voting records of the last few General Shareholders Meetings concerning the elections of company bodies. It is found that the scope of the state control in the analyzed companies is significantly larger than its share in ownership. It means that the dominant shareholder – the state – uses a control leverage in these companies. We conclude that the state “captures” the basic supervisory authority – the supervisory board – with negative effect on firms’ functioning and performance on the stock exchange. Keywords: state-owned companies, corporate control, ownership structure, minority shareholder. JEL Classification: G31, G34, 016

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 1 (XCII) 2017

Lesław Pietrewicz*

DEMAND-SIDE PERSPECTIVE ON VALUE CREATION: BEYOND THE VALUE-PRICE-COST FRAMEWORK (Artykuł nadesłany: 10.01.2017 r.; Zaakceptowany: 25.06.2017 r.)

ABSTRACT The concepts of value and value creation are fundamental to economic sciences. Despite their pivotal role, consensus on the meaning and nature of value is conspicuously lacking, and our understanding of value creation processes remains limited. Traditionally, value creation has been conceptualized as an exclusively supply-side phenomenon. The paper sheds new light on the nature of value by taking the demand-side perspective on value creation and building on it to include insights derived from cultural studies. It proposes that value resides in three locations – the product, the individual consumer, and the culturally constituted world. This proposition is relevant for both supply-side and demand-side views on value creation. On the one hand, it is highly consequential for innovation and market development strategies (and relevant literatures) as it recognizes market development capacity of culture, which should not be overlooked in times of accelerated social and technological change. On the other, it enriches and complements experiential and means-end (i.e. demand-side) perspectives on value *

Polish Academy of Sciences, Institute of Economics; email: pietrewi@inepan.waw.pl.

DEMAND-SIDE PERSPECTIVE ON VALUE CREATION: BEYOND THE VALUE-PRICE-COST... 47

creation by adding a new and powerful factor affecting consumer choices, experiences and their evaluation. As such, it can contribute to the theory of consumption, should one emerge. Keywords: value, value creation, demand-side perspective, value-price-cost framework, value as meaning, culture. JEL Classification: D11, M31, Z13

INTRODUCTION The interest in value and value creation spans disciplines as diverse as microeconomics, strategic management, finance, and marketing. Definitions of value used in various streams of research differ widely, but what they have in common – with a notable exception of marketing – is the perception of an exclusively supply-side nature of its creation. According to this view, value is created by enterprises in a number of processes or activities, which are performed to deliver a (valuable) product to the market. In the now-classic model of value creation, proposed by Michael Porter in 1985, these activities form a value chain, in which various parts of the organization contribute directly (“primary activities”) or indirectly (“support activities” or “secondary activities”) to the production of a final product that is of value to the customer. The value chain model has been widely acclaimed and has served as the basis for the development of new and related concepts in various disciplines, including that of global value chain in international economics and international management in late 1990s, and value network in entrepreneurship and innovation management in 2000s. The role of end-users (or consumers) in value creation boils down to being arbiters of value; by making choices on product markets they validate the value of products (Priem, 2007). Theoretical grounds for this approach can be found in the neoclassical consumer choice theory. The consumer choice theory, a branch of microeconomics, in its basic form relates consumer demand for goods and services to their prices. Consumers are constrained in their choices by disposable income and driven by utility, that is the subjectively perceived level of satisfaction. The sources of their satisfaction are, however, beyond the scope of analysis – consumer tastes, goals, and values that motivate their choices are external (exogenous) to the theory1. Thus, the theory disregards the ends of consumption activity and focuses on the problem of choice. As (consumer-perceived) value is determined externally, the attention of microeconomics and related disciplines focuses on creating and sharing value in the value system (Porter, 1985)2. 1 An introduction to the theory, its limitations and critique from the point of view of the needs of demand-side theory of innovations is presented in Pietrewicz (2016). 2 Value system, or an industry value chain, includes, apart from the focal firm’s value chain, also value chains of its suppliers and distributors. Competition takes place both at the firm level and at the value system level.

Lesław Pietrewicz

Such abstraction, while certainly legitimate, should be done with understanding of what is left outside the scope of interest (Priem, 2007). The current study complements the dominant stream of research on value, which focuses on the supply side, with an analysis of the demand side of value creation, in which the role of consumers in creating value is directly addressed. In this paper, we aim to develop the demand-side perspective by introducing insights derived from cultural studies. To achieve this, the study approaches the value creation from the point of view of the end-user and addresses the issue of what makes products valuable to the consumer. Ipso facto, it looks at the relationship between consumers and products, and not producers and products, although such separation is actually artificial, made exclusively for the purpose of the analysis. The current paper draws on marketing research to propose that consumers are not only arbiters of value but, by definition, its co-creators. However, it goes beyond marketing models and frameworks to include theories and concepts derived from cultural studies, which set value creation in a wider context and, arguably, can be seen as making the value creation concept more complete. Thus, the analysis is intended to shed new light on the nature of value and the complexities of value creation. The paper is structured as follows. First, it introduces the value-price-cost framework (Tirole, 1988), which emphasizes the importance of studying the demand side of value creation for economics and related sciences. Second, it presents major perspectives on value from the demand side to show the consumer as – by definition – a co-creator of value. The third part brings in a cultural perspective on consumption from which new insights on value creation are inferred. Concluding remarks follow.

1. BASIC CONCEPTS AND FRAMEWORKS The value-price-cost (VPC) framework developed by Tirole (1988) can be used as a starting point for showing the role of consumers in creating value, and also for demonstrating the importance of the topic for supply-side researchers. According to its author,

consumer surplus = V – P,

(1)

producer profit = P – C,

(2)

where V (value) is the subjective valuation of consumption benefits by the buyer, P (price) is the price the consumer actually pays, and C (cost) is the production cost of the supplier. As Porter (1985) noted, a firm’s competitive advantage stems from its ability to create value for its customers that exceeds the firm’s cost of creating it, that is,

competitive advantage = V – C.

(3)

DEMAND-SIDE PERSPECTIVE ON VALUE CREATION: BEYOND THE VALUE-PRICE-COST... 49

The firm that achieves the largest difference between value and cost has an advantage over its rivals. It follows that it can achieve that by either attracting buyers due to the higher consumer surplus its products offer (1) or by making a higher profit (2), or both, i.e. (1) + (2) (Hoopes, Madsen, Walker, 2003: 892). Still, major theoretical perspectives dealing with competitive advantage, namely positioning, transaction cost economics and resource based view focus on the producer profit component of the framework (i.e. efficiency), disregarding the consumer benefit component. Such an approach can be seen as a consequence of shunning the question about the ends of human consumption, and, following from it, the question of what endows products with value. It is instead assumed that it is producer’s activities that make products valuable. The view of value as created exclusively by producers is reflected in the commonly used term value added and in the notion that a product is finished and laden with value when it reaches the consumer (Priem, 2007: 221). It should be noted, however, that focusing on (2) is a zero-sum game in which members of the value system compete over the distribution of benefits (profits). A precondition for such distribution is, however, value creation, i.e. providing a product of value to the customer. From the consumer perspective, value creation involves increasing value or decreasing price, or both, in general (1). Since decreasing price is disadvantageous to producers, it is in increasing value that producers’ and consumers’ interests can most easily be met or reconciled, as all parties involved can share in a larger pool. Therefore, in order to escape the zero-sum game mentioned above, firms should strive to better understand customers’ perception of value. Value from the consumer point of view is called customer value3. The VPC framework can serve to introduce the simplest view of value from the point of view of the consumer, assumed in industrial organization stream of research and in economics in general. For example, Porter (1985: 131) defines buyer value as a tradeoff of buyer-perceived performance and buyer-perceived cost. Buyer perceived performance, or, more typically, customer-perceived quality is defined as consumers’ “judgment about a product’s overall excellence or superiority” (Zeithaml, 1988: 3), and perceived price is defined as the consumers’ subjective perception of the objective price of the product. In other words, quality and price are seen as the two drivers of customer value. Sometimes, “use value” and “exchange value” terms are used, making reference to the Marxist theory. Use value is the subjective valuation of consumption benefits by the consumer, while exchange value is the amount the consumer actually pays. Regardless of the terms and definitions used, the understanding of customer value is consistent with the VPC framework. 3 The terms buyer value (Porter, 1985), consumer value (e.g. Holbrook, 1999) and user value (e.g. Boztepe, 2007) are also in use. Although some authors indicate differences between these terms, typically they are used interchangeably, and such approach was also assumed in this paper.

Lesław Pietrewicz

Symptomatically, how quality (Q) and price are integrated in the minds of consumers has not been unequivocally established. Some authors (e.g. Monroe, 2002) suggested a ratio, i.e. V = Q/P (4) implying the value was perceived as quality at a unit price, while others proposed a subtractive formation, i.e.

V = Q – P.

(5)

Empirical findings were not conclusive (Desarbo, Jedidi, Sinha, 2001). Moreover, Desarbo et al. in their study found that many consumers based their value perceptions solely on perceived quality, and were seemingly oblivious of price, i.e.

V = Q.

(6)

For such consumers the VPC model was proved largely inadequate. Mixed empirical results suggest that more advanced functional forms of customer value were needed. The creation and delivery of value to customers has proved to be an attractive area of study and, understandably, the unidimensional view of customer value (associated with the utility theory) was soon replaced with more advanced conceptualizations and measures. The simple view that consumers spend their income to maximize satisfaction they get from products is now generally regarded as over-simplistic. Three broad types of approaches to understanding value from consumer perspective have been developed: (1) the benefit-sacrifice, (2) means-end, (3) experiential. In the current study, they will be complemented by a fourth approach (4) value as sign, which, on the one hand, combines elements of means-end and experiential approaches and, on the other, goes beyond them to offer novel propositions.

2. LITERATURE REVIEW Where does the value inhere – in the product itself, in its possession and use, or in the heads of the consumers? Is value objective or subjective? These questions are fundamental to understanding the nature of value and its role in market dynamics and innovativeness of businesses and whole economies. Scholars now agree that customer value is a personal, situational and comparative concept (Klanac, 2013: 24). Many approaches to value from the consumer perspective developed in literature can be clustered into three main groups: (1) benefit-sacrifice, (2) means-end, and (3) experiential (value as experience). Each of these approaches assumes different kind of definition of value. According to definitions representative of each of them, respectively, value is: 1. Trade-off between benefits and sacrifices perceived by customers in a seller’s offering, or consumer’s overall assessment of the utility of a product based on perception of what is received and what is given (Zeithaml, 1988).

DEMAND-SIDE PERSPECTIVE ON VALUE CREATION: BEYOND THE VALUE-PRICE-COST... 51

2. A customer-perceived preference for, and evaluation of, those product attributes, attribute performances, and consequences that arise from use and that facilitate or block the customers in achieving their goals and purposes in use situations (Woodruff, 1997). 3. Interactive relativistic preference experience (Holbrook, 1994, 1999).

2.1. BENEFIT-SACRIFICE APPROACH In early conceptualizations customer value was based on the concept of “trade-off,” “intuitive calculation,” or “give-versus-get”, which can be traced back to the microeconomic theory of utility (Zauner, Koller, Hatak, 2015). In her seminal article, Zeithaml (1988: 14) offers an early definition of customer value, according to which it is “the consumer’s overall assessment of the utility of a product based on what is received and what is given”. Such a definition closely resembles “traditional” economic view of value, according to which consumers spend their income so as to maximize satisfaction they get from products. Such a view, dubbed benefit-sacrifice approach, is dominant in B2B (business to business) studies. The distinctive point of this approach is that in order to assess value both positive and negative aspects of consumer perception should be taken into account. According to this view, value is a trade-off between all the benefits and sacrifices perceived in a seller’s offering. In other words, value is a result of subjective assessment of objective qualities of a product. Finally, benefits and sacrifices comprise both product characteristics and consequences of possessing and using the product. This approach has been widely criticized. The main critique concerns its failure to distinguish between sources of value (product characteristics) and consequences (benefits and sacrifices) of engagement with the product (Klanac, 2013).

2.2. MEANS-END APPROACH The means-end (chain) model is based on the expectancy-value theory. Consumers think about products in terms of their attributes, the consequences accruing to them from their use, and their instrumentality in achieving personal values (Gutman, 1982, 1997). The model is composed of three elements, which also comprise elements of value (1) product represented by its attributes, (2) consumer’s outcomes – functional and psychosocial consequences of consumption, (3) consumer’s values. Goals – derived from values – provide the primary motivating factor for consumer behavior. Gutman (1997) cites Park and Smith (1989) who stress that consumption decision criteria are formulated in a goal-driven, top-down fashion rather than a product-driven, bottom-up fashion. What follows is that value stems from the capacity of products

Lesław Pietrewicz

and their attributes to be engaged in activities and states which are instrumental in achieving consumer’s valued end-states. In this vein, Woodruff (1997) defines value as customer-perceived preference for, and evaluation of those product attributes, attribute performances, and consequences that arise from use and that facilitate or block the customers in achieving their goals and purposes in use situations. This approach is appreciated for clearly discerning between product attributes, consequences of its use, and desired end-states of using the product. It constitutes a big step forward in the development of theories of value as it recognizes that value begins with consumer goals, and not with product characteristics. Value does not inhere in the product, and product characteristics as such do not explain consumer choices. It is recognized that consumers differ in their views and hence it is essential to discern product attributes per se and customers’ perceptions of these attributes. Consumer perceptions depend on how well the consequences of consumption relate to consumer goals. Analysis of value should therefore start with the consumer and his values and motives, which are the basis of goals (end-states), which, in turn, provide the rationale for pursuing a course of action (specific action plans), for which products with specific attributes are needed.

2.3. VALUE AS EXPERIENCE APPROACH The value as experience approach – or experiential approach – is based on the premise that what people really want is not products but satisfying experiences products provide. Value does not reside in products, but is created at the interface of the product and the consumer. As Holbrook (1999: 8) puts it, “value resides not in the product purchased, not in the brand chosen, not in the object possessed, but rather in the consumption experience(s) derived there from”. According to this view, a product’s value pertains to the experiences associated with that product. This approach reconciles objectivist and subjectivist approaches to value, as it is neither wholly subjective nor fully objective. As Boztepe (2007: 57) puts it, consumers “interact with products within the context of their goals, needs, cultural expectations, physical context, and emotions. And products, with their tangible and intangible qualities, can influence the way users interact with them”. Thus, value derives from the interaction between what the product offers and what consumers bring in terms of their goals, needs, etc., and both producers and consumers are, by definition, co-creators of value. Finally, value is relativistic in at least three senses – comparative, personal, situational (Holbrook 1994, 1999). Comparative nature of value signifies that value statements involve comparisons among different objects assessed by the same individual based on his preferences; its personal nature means that it varies from one individual to another; situational nature means that it depends on the context of making judgments – preferences tend to vary from place to place and from moment to moment (Holbrook, 1994).

DEMAND-SIDE PERSPECTIVE ON VALUE CREATION: BEYOND THE VALUE-PRICE-COST... 53

The last observation – that preferences are situational – opens up a new direction for further research concerning dynamics of preferences. Critics of the experiential approach point out that it attempts to define such an elusive term as value with another similarly elusive one – experience, and that knowledge of what constitutes consumer experience and how to enhance it “is yet in its babbling stage” (Boztepe, 2007: 57).

3. VALUE AS MEANING The above presented approaches to understanding value from the customer perspective can be complemented with another one, which brings to the fore the cultural nature of products and their interactions with humans. In this approach, which we call value as meaning, value derives from the symbolic nature of consumption. Its most fundamental proposition and distinguishing characteristic is that value resides in three locations, and not just two as indicated above, that is the product and the consumer. This approach draws from theories developed by Jean Baudrillard (2005 [1968]) and other French philosophers and social thinkers (like Michael Foucault and Jacques Derrida) who shared interest in semiotics, and from more recent seminal analysis of culture of consumption by McCracken (1998), grounded in ethnographic theories. The value as meaning approach builds on them to develop economically relevant propositions concerning value creation, capable of complementing dominant approaches presented in the literature review above. Table 1. summarizes characteristics of three major demandside approaches to value developed in the literature and value as meaning approach. Table 1. Approaches to customer value and their characteristics Approach

Nature of customer value

Customer value components

Method

Benefit-sacrifice Perception

Benefits and sacrifices

Interviews and questionnaires

Means-end

Perception

Product characteristics, consequences, end-states, linkages

Interviews and questionnaires

Experiential

Experience

Experiences – activities

Observation, ethnography

Value as meaning

Product characteristics, individual Observation, Communication consumer competencies, comethnography, petencies of message recipients interviews

Source: own elaboration partially based on Klanac (2013: 26).

Lesław Pietrewicz

The interest in signs, symbols and meanings4 is deeply grounded in ethnographic theories, to which consumer research literature became very receptive in 1990s. Levy (1959) was among the first in economic sciences to recognize the importance of the symbolic nature of products5 and to argue that integration of ethnographic and other social theories would enrich economic studies and make them more realistic. The concept of value as meaning fits into this “enriching” interdisciplinary tradition. This approach can be seen as the most advanced, as it builds on the means-end and experiential approaches to include anthropological, ethnological and sociological theories of consumption, which can shed new light on our understanding of value and the process of value creation. The rationale behind considering the approach in question as the most advanced is that it answers the increasing demands for better understanding of the role of culture in economic processes and, consequently, in economic sciences. The view of economy as embedded in culture is being systematically complemented and even replaced by the view of economic life as increasingly comprised of production, circulation and consumption of cultural products. Hence, cultural understanding of value seems particularly relevant and timely. As Slater and Tonkiss (2001) note, for some authors, this change of perspective on economy and culture is a revolution in thinking, for others, a revolution in the economy itself and its relation to the rest of social life. Undoubtedly, both processes have taken place, and regardless of which of them has been more pronounced and more fundamental, they both make proper understanding of value and value creation processes even more central to understanding of markets and economic processes. Although the social and cultural nature of consumption is emphasized in ethnological and related theories, the term value is seldom used in these theories. Interpreting them in terms of value creation can provide inferences on the micro level that would have practical implications for enterprises, and that would be highly relevant also at the institutional and systemic levels. Early ethnographic theories of consumption suggested that people bought goods for the following reasons: material welfare, psychic welfare, and competitive display (Douglas and Isherwood, 1978), in other words – to fulfill consumer’s material, psychological and social needs (Gabriel and Lang, 2015). The first two were supposed to be needs of the individual person, while the third – to cover “all the demands of society” (Douglas and Isherwood, 1978: 4). Such early views are reminiscent of the means-ends approaches to customer value and treating 4 Semantics

and communication specialists and also cultural sociologists make a distinction between signs, symbols and meanings but for the purposes of this paper these terms will be used interchangeably to denote products’ significance that goes beyond their utilitarian character. The kinds of meanings that get attached to products draw on a small set of recurrent themes: social status, attractiveness, gender, social relationships, group membership, etc. (Carruthers and Babb, 2012). 5 That is, the capacity of products to carry meanings that go beyond any practical use they may have.

DEMAND-SIDE PERSPECTIVE ON VALUE CREATION: BEYOND THE VALUE-PRICE-COST... 55

them as representative would justify including them in the means-ends type of approaches. However, more advanced socio-cultural theories of consumption, grounded in anthropology, ethnography and cultural sociology, discard the early views as over-simplistic and supplant them with the view of consumption as communication (e.g. Baudrillard, 2005 [1968], Gabriel and Lang, 2015). As Gabriel and Lang (2015: 49) explain, people “communicate through words, but [they] also communicate through body language and manners, through gifts, through cloths, through food and through the innumerable items that [they] use, display and discard every day”. In such capacity, products function as “mediating materials” (Douglas and Isherwood, 1978) of communication, or as signs to communicate certain messages (meanings). Products embody a system of meanings, through which consumers can express themselves and communicate with other consumers. As Gabriel and Lang (2015: 51) put it, “[w]e want to buy things not because of what things can do for us, but because of what things mean to us and what they say about us”. They argue that goods tell stories and communicate meanings in different ways but as effectively as words. And similarly to words, meanings often reside in assemblages, and not just in individual entities – individual products can act as signs, and in combination with other signs they can convey messages more effectively, or form more complex messages. Anthropologists in particular stress interconnectedness of products – these should not be perceived as individual icons, but as constituting larger wholes, since goods assembled by consumers take on meanings that cannot be discerned in any individual object and be understood separately from the larger whole (Douglas and Isherwood, 1978). Anthropologists go as far as to claim that products do not make individual statements (Douglas and Isherwood, 1978). According to a more balanced socio-cultural view, individual products can and do serve consumers as signs of their own, but to interpret them accurately observers (interpreters) should read them in relation (in communication) with other products. The function of creating meanings is far removed from the uses of products for material and psychic welfare and display, i.e. from the early views mentioned above. It differs even more from the benefit-cost approach derived from the economic utility theory. It is easy to see why economists and, to a lesser degree, marketing scholars, have been reluctant to adopt such approach – not only does it make addressing the issue of individual product value difficult but also it makes such an effort to a large extent pointless. Although individual products can have value of their own, an important part of their value stems from their capacity to complement other products (McCracken, 1998) to create meanings that transgress individual products’ value, and hence their value as individual objects can differ substantially from their value as parts of a larger whole. Adding to the complexity, products differ in their capacity to convey messages or, in other words, to serve as means of communication. Using Katz’s (1960) functional theory of attitudes, two functions of products can be distinguished – product utilitarianism (i.e. performance-related value) and product “value-ex-

Lesław Pietrewicz

pressiveness” (i.e. communication-related). Utilitarian function of a product is related to product performance while value-expressive function allows for a demonstration of one’s central values and self-concept (Johar and Sirgy, 1991). According to this view, product value emerges in two psychological processes: self-congruity and functional congruity (Johar and Sirgy, 1991). Self-congruity is defined as the match between the stereotype the consumer has about the typical user of the product and his self-concept. Functional congruity is the match between the consumer’s perception of product utilitarian attributes and his ideal attributes i.e. criteria used to evaluate product’s performance (Johar and Sirgy, 1991). The value as meaning approach adds to research on value also in terms of methodology. As Douglas and Isherwood put it in their seminal contribution (1978: 5), “[g]oods in their assemblage present a set of meanings, more or less coherent, more or less intentional”. This raises serious methodological issues, as the procedure involves “code breaking” – scanning the scene in the process of “metaphoric appreciation”, which is “a work of approximate measurement, scaling and comparison between like and unlike elements in a pattern” (p. 4). Douglas and Isherwood stress that thanks to metaphoric understanding we can come to a more accurate idea of consumer choices. At the same time, however, interpretative character of such methodology makes it ill suited for building large data sets for quantitative analyses, on which economics strongly relies. Hence, better understanding of the nature of value requires unorthodox approach to methodology. Field studies performed by specialists with deep knowledge of ethnographic methods are needed, and so is their cooperation with specialists in economic sciences. Typical marketing methods (e.g. focus groups) also need to be supplemented. Finally, the attractiveness and power of the value as meaning approach lies in the recognition of another source of value, apart from the producer and consumer. The view of consumption as communication by necessity involves not only manufactured products (as carriers of meanings intended by the producers) and consumers (communicators), but also other people, that is recipients of meanings which consumers want to convey. Hence, not only meanings intended by the producer can differ from those read by consumer, but also meanings that the consumer reads and conveys can be read and interpreted differently by others. As Douglas and Isherwood (1978) noted, products possessed by consumers present meanings, which are read by those who know the code and can scan them for information. The notion of self-congruity, mentioned above, adds to this point. The self-concept can take four forms: (1) an actual self-image, (2) an ideal self-image, (3) a social self-image, and (4) an ideal social self-image (Johar and Sirgy, 1991). The society enters the value equation by means of all four forms, although in different ways. Of particular importance here is the social aspect of how the consumer is or wants to be perceived by others. Here, the success of consumer communication (and hence, the value of the product) depends on his ability to

DEMAND-SIDE PERSPECTIVE ON VALUE CREATION: BEYOND THE VALUE-PRICE-COST... 57

express himself (e.g. to use goods in proper configurations) and the ability of others to “read the code”. In the latter capacity, the success communication depends on its congruity with existing pattern (organized system) of meanings embodied in products that are held by the society, that is, with culture (as by definition by Geertz (1973)), and also on cultural competencies of relevant others. Relevant others are those to whom the message is addressed, and the ability to decipher the message may differ, reflecting the reality of cultural stratification. If the society (or its part relevant to the consumer) does not recognize the code, the communication fails. Thus culture enters the value equation and can make products more or less desirable (and valuable) to consumers. Finally, the other two forms of self-congruity as a source of value, that is the actual and ideal self-image, are also conditioned culturally, as we are all products of our cultures (at least according to structuralists, such as Bourdieu (1984)), raised, reared and enculturated in specific social, economic and cultural conditions. Our preferences, including self-images, are not individually shaped, regardless of others, as the utility theory would have it. How we see ourselves and how we want to see ourselves is also conditioned culturally. Consumer value creation is embedded in culture, value is culture-dependent, or, to put it differently, culture is a source of value.

CONCLUSIONS Creating value is the essence of economic activity. Increasing value is pivotal to the success of innovations. Creating more value makes producers and consumers better off, which increases social welfare. Understanding what value is and how it can be built should therefore be seen as one of the paramount themes in economics. Yet, despite the widespread recognition of the importance of the topic, our understanding of the nature of value remains limited. The goal of this paper was to shed new light on the nature of value by taking the demand-side perspective on value creation and expanding on it by including insights derived from cultural studies. Addressing consumer perspective on value creation is particularly timely as more and more enterprises try to engage consumers in their value creating activities. Such engagement is particularly welcome in the fields of marketing and new product development. As the current analysis has demonstrated, a huge potential of value creation resides in better understanding consumer perspective on value – a topic currently neglected in economics and many related fields. The value as meaning approach introduced in this paper goes beyond the traditional value-price-cost framework to place value creation in a cultural context and let the context affect value creation processes. Thus, it can be seen as making the value creation concept more complete. The main proposition developed in the paper is that value resides in three locations – the product, the individual consumer, and the culturally constituted

Lesław Pietrewicz

world. Addressing only one or two of these locations when pondering value creation should therefore be seen as partial and based on flawed or incomplete premises. Although there are two parties to product market transactions – the buyer and the seller – the behavior and performance of each of them are mediated by their cultural competencies – or the ability to read codes and use them in their production and consumption activities, respectively – and by the cultural milieu and cultural competencies of relevant others. The culturally constituted world plays a critical role in innovation and market development as products are increasingly dematerialized (e.g. Lash and Urry, 1994) and consumers ever more interested in symbolic values (e.g. Slater and Tonkiss, 2001). The value as meaning approach highlights the importance of the symbolic nature of products for understanding value creation. Sellers of products are engaged, whether consciously or not, in selling symbols, as well as practical merchandise; when they understand it, they can view products and their value more completely, and both sellers and consumers stand to profit (Levy, 1959). Culture is a source of value, and developing it increases social welfare.

REFERENCES Baudrillard J. (2005 [1968]), The System of Objects, Verso, London. Bourdieu P. (1984), Distinction: A Social Critique of the Judgment of Taste, Routledge, London. Boztepe S. (2007), User value: Competing theories and models, “International Journal of Design” 1(2): 55–63. Carruthers B., Babb S. (2012), Economy/Society: Markets, Meanings, and Social Structure, 2nd ed., Sage, London. Desarbo W.S., Jedidi K., Sinha I. (2001), Customer value analysis in a heterogeneous market, “Strategic Management Journal”, 22: 845–857. Douglas M., Isherwood B. (1978), The World of Goods: Towards an Anthropology of Consumption, Allen Lane, London. Gabriel Y., Lang T. (2015), The unmanageable consumer, 3rd ed., Sage Publications. Geertz C. (1973), Religion as a cultural system, in: The Interpretation of Cultures, C. Geertz (ed.) Basic Books, New York. Gutman J. (1982), A means-end chain model based on consumer categorization processes, “Journal of Marketing”, 46: 60–72. Gutman J. (1997), Means-end chains as goal hierarchies, “Psychology and Marketing”, 14 (6): 545–560. Holbrook M.B. (1994), The nature of customer value: An axiology of services in the consumption experience, in: Service Quality: New Directions in Theory and Practice, R.T. Rust, R.L. Oliver (eds.), Sage, Thousand Oaks: 21–71. Holbrook M.B. (1999), Introduction to consumer value, in: Consumer Value: A framework for analysis and research, M.B. Holbrook (ed.), Routledge, London: 1–28. Hoopes D.G., Madsen T.L., Walker G. (2003), Guest editors’ introduction to the special issue: Why is there a resource-based view? Toward a theory of competitive heterogeneity, “Strategic Management Journal”, 24: 889–902.

DEMAND-SIDE PERSPECTIVE ON VALUE CREATION: BEYOND THE VALUE-PRICE-COST... 59

Johar J.S., Sirgy M.S. (1991), Value-expressive versus utilitarian advertising appeals: When and why to use which appeal, “Journal of Advertising”, 20(3): 23–33. Klanac N.G. (2013), An integrated approach to customer value: A comprehensive-practical approach, “Journal of Business Market Management”, 6(1): 22–37. Lash S., Urry J. (1994), Economies of Signs and Space, Sage Publications, London. Levy S.J. (1959) Symbols for sale, “Harvard Business Review”, 37(4): 117–124. McCracken G. (1998), Culture and Consumption: New Approaches to the Symbolic Character of Consumer Goods and Activities, Indiana University Press, Bloomington. Monroe K.B. (2002), Pricing: Making Profitable Decisions, 3rd ed., Irvin/McGraw Hill, Boston. Pietrewicz L. (2016), Popytowe determinanty procesów innowacyjnych na przejściowym etapie rozwoju, in: Innowacyjność polskiej gospodarki w przejściowej fazie rozwoju, J. Kotowicz-Jawor (ed.), Instytut Nauk Ekonomicznych PAN, Warsaw. Porter M.E. (1985), Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance, Free Press, New York. Priem R.L. (2007), A consumer perspective on value creation, “Academy of Management Review”, 32(1): 219–235. Slater D., Tonkiss F. (2001) Market Society: Markets and Modern Social Theory, Polity Press, Cambridge. Tirole J.(1988), The Theory of Industrial Organization, MIT Press, Cambridge. Woodruff R.B. (1997), Customer value: the next source for competitive advantage, “Journal of the Academy of Marketing Science”, 25(2): 139–153. Zauner A., Koller M., Hatak I. (2015), Customer-perceived value – Conceptualization and avenues for future research, “Cogent Psychology”, 2: 1–17. Zeithaml V.A. (1988), Consumer perceptions of price, quality, and value: A means-end model and synthesis of evidence, “Journal of Marketing”, 52(3): 2–22.

PODEJŚCIE POPYTOWE DO TWORZENIA WARTOŚCI. WYJŚCIE POZA MODEL WARTOŚĆ-CENA-KOSZT STRESZCZENIE Wartość i tworzenie wartości są centralnymi pojęciami w naukach ekonomicznych. Pomimo tego nie wypracowano dotąd konsensusu odnośnie do znaczenia i natury wartości, a nasze zrozumienie procesów jej tworzenia pozostaje ograniczone. Tradycyjnie tworzenie wartości było przedstawiane w literaturze jako proces o charakterze stricte podażowym. W niniejszym opracowaniu przyjęto popytową perspektywę na tworzenie wartości i rozwinięto ją o wybrane zdobycze studiów kulturowych. Przeprowadzone badania wskazują na trzy źródła wartości: produkt, indywidualny konsument i otoczenie kulturowe. Taka konceptualizacja może przyczynić się do rozwoju zarówno podażowego, jak i popytowego podejścia do tworzenia wartości. Z jednej strony może mieć zastosowanie do rozwoju badań

Lesław Pietrewicz

nad innowacjami i strategiami rynkowymi, gdyż podkreśla rolę kultury w rozwoju rynków, z drugiej – uzupełnia i wzbogaca najbardziej znane podejścia popytowe przez uwzględnienie dodatkowego czynnika wpływającego na wybory konsumpcyjne, doświadczenia z nimi związane i ich ocenę. Dzięki temu mogłaby wspomóc rozwój teorii konsumpcji, jeśliby taka powstała. Słowa kluczowe: wartość, tworzenie wartości, podejście popytowe, model wartość-cena-koszt, kultura. Klasyfikacja JEL: D11, M31, Z13

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 1 (XCII) 2017

Maciej Wysocki*

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES IN CENTRAL AND EASTERN EUROPE COUNTRIES IN TERMS OF SOLVENCY (Artykuł nadesłany: 20.03.2017 r.; Zaakceptowany: 25.05.2017 r.)

ABSTRACT In this article we examine the sustainability of public debt stock in terms of solvency in CEE countries using Ata Ozkaya’s Stepwise Algorithm modified by Zivot-Andrews test to establish the level of integration variables. Such an approach allows us to examine the presence of structural breaks which occurred since the global financial crisis in the fourth quarter of 2008. We find that despite temporal fiscal turbulences during the crisis, all countries of Central and Eastern Europe have stabilised their fiscal policies. Keywords: public debt sustainability, intertemporal budget constraint, time series analysis, transition economies, CEE countries. JEL Classification: C22, E60, H63

1. INTRODUCTION Since the Maastricht Treaty and the Stability and Growth Pact (SGP) fixed the maximum values of the EU member states’ public debt stock at 60% of GDP * Warsaw

sgh.waw.pl.

School of Economics, Collegium of World Economy; e-mail: mw46600@doktorant.

Maciej Wysocki

and budget deficit at 3% of GDP, the question of sustainable fiscal policy has gained importance in the European economic policy recommendations (Buiter, 2003). Moreover, this problem has become even more significant after the financial turmoil in 2008, when both developed and emerging economies rapidly increased their levels of fiscal stimulation, which in GIIPS countries (Greece, Ireland, Italy Portugal and Spain) evoked a serious crisis on the sovereign debt market (Arnold & van Ewijk, 2014). After the financial crisis the problem of public debt stock sustainability has been examined quite deeply for advanced economies, especially in the European Monetary Union (Ozkaya, 2014), as well as for transition economies of Central and Eastern Europe (Krajewski, Mackiewicz, Szymańska, 2016). The aim of this article is to examine the sustainability of the public debt stock in transition economies of Central and Eastern Europe and to cross-validate the results with the recent research in this area by Krajewski, Mackiewicz & Szymańska (2016). The method used in this study corresponds to Ozkaya’s (2013) econometric stepwise test algorithm. This method could be described as a creative compilation of the stationarity and co-integration tests and is deeply rooted in previous influential works by Trehan &Walsh (1991), Hakkio &Rush (1991), and Bohn (1995). Furthermore, because of the fact that Ozkaya combined integration tests and co-integration test of the relation between government expenditures and revenues, there is no need to introduce in his step wise test algorithm distinction between sustainability in a weak and a strong sense. For this reason we have decided to use this method. However, contrary to Ozkaya, we propose using the Zivot-Andrews test of the level of integration of time series, which includes non-exogenous testing of occurring structural breaks. Actually, the possibility of the usage of the Zivot-Andrews test has been signaled in the work by Krajewski, Mackiewicz & Szymańska (2016). However, in the part dedicated to integration and co-integration tests the authors limited their analysis only to standard tests (ADF and PP) and divided their time series into two periods: which included the crisis data (years 1990–2012) and without the crisis data (years 1990–2008).

2. MOTIVATION The question of sustainable fiscal policy and public debt stock was addressed in economic policy recommendations by European Commission, International Monetary Fund (IMF) and The Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), as well as in the academic discussion. As global financial crisis begun in 2008, many countries all over the world increased their government expenditures, while at the same time their tax revenues dropped. In 2009 vast majority of EU member states exceeded the limit for deficit and public debt provided by the Art. 126 in Stability and Growth Pact (SGP), what implied imposing on them a fiscal policy corrective mechanism – Excessive Deficit

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES...

Procedure (EDP). Despite the fact that practically no country was seriously punished by the European Commission, the economic policy in the European Union addressed the problem of unsustainable public debt stock, which could be seen in 2011 in a proposal of package of fiscal reforms in 2011 (Six Pack) and in 2013 (Two Pack), (Nawrot et al., 2014). Moreover, the EU Council strongly recommended introducing numeric fiscal rules in Directive 2011/85/EU. Noteworthy, similar fiscal rules had been recommended by the OECD even before the crisis (OECD, 2007). In Fiscal Sustainability Report, European Commission assesses fiscal sustainability of the EU member states in the medium and long run, using horizontal fiscal sustainability assessment framework – Debt Sustainability Analysis (European Commission, 2015). European Commission’s framework distinguishes two approaches: (1) the analysis of fiscal sustainability indicators and deterministic projections of the level of debt over the 10-year horizon, and (2) stochastic projections over the 5-year horizon (Berti, 2013). Also International Monetary Fund pays close attention to sustainable fiscal policy. That has been expressed in IMF’s framework Debt Sustainability Analysis (IMF, 2011, 2013) and in annual Article IV consultations, which focuses on member countries’ fiscal surveillance. The influence of sovereign debt crisis upon economic policy has been reflected in academic discussion. One of the possible outcomes of excessive level of public debt stock is distortive effect. Such an outcome can appear especially in a country’s fiscal or monetary policy. High levels of public debt could force governments to impose distortive taxes (either through conventional taxes or through inflation) with an aim of servicing their debt stocks (Shadler, 2016). For the purposes of the analysis, a distinction between advanced and emerging economies should be stressed. For instance, there are differences in the relationship patterns between high level of public debt stock and inflation in advanced economies and in emerging ones. Moreover, there is a significantly much more restrictive threshold point for total gross external debt stock (both public and private) in advanced than in emerging economies (Reinhart & Rogoff, 2010). That is one of the premises for examining more closely sustainability of public debt stock in transition economies in Central and Eastern Europe. There is no controversy in a statement that if public liabilities continuously accumulate, they may endanger a country’s economic policy in the future (Polackova-Brixi et al., 2001). That is for us yet another reason for analysing this question, as unsustainable path of public debt stock could be an important warning indicator of potential debt crisis. Finally, we would like to make use of Ata Ozkaya’s recent work which analyses sustainability of public debt in selected OECD countries including Poland (Ozkaya, 2013). The author proposed an econometric procedure, a Stepwise Algorithm, that was actually based on a few former influential heuristics (Trehan & Walsh, 1991; Hakkio & Rush, 1991; Bohn, 1995). However, Ozkaya focused only on the biggest economies and omitted smaller countries, specifically

Maciej Wysocki

transition economies in Central and Eastern Europe. Furthermore, for the data for 4th quarter of 2008 (and in case of Poland also 1st quarter of 2014) a structural break in the level of public debt stocks in relation to GDP can be observed, which suggest that for the tests of the level of integration Zivot-Andrews test should be used instead of classic ADF, KPSS and PP tests (Burke & Hunter, 2005; Pfaff, 2008; Glynn et al., 2007; Kirchgässner et al., 2013; Neusser, 2016). To sum up, based on Ozkaya’s framework (including additional testing of structural breaks in establishing the level of integration of the variables with Zivot-Andrews test) our research objective is to answer the question whether public debt stock in transition economies in Central and Eastern Europe is sustainable in terms of solvency.

3. LITERATURE REVIEW There are three main approaches to analysing fiscal sustainability (Dreher et al., 2006): 11 unwillingness-to-pay, 11 illiquidity, 11 insolvency. From the macroeconomic point of view, the most interesting is the insolvency approach. The question of solvency could be analysed in two further ways. The first one assumes a short–term perspective and concentrates on evaluating and analysing a large number of aggregated macroeconomic ratios, eg. public debt stock/GDP or primary budget surplus/GDP (Croce & Juan-Ramon, 2003). The second approach could be associated with long-term prospects and was rooted in econometric analysis. The essence of this method is to examine the solvency condition, which means that the flow of future primary surpluses will not be lower than the net value of current liabilities. Specifically, the analysis of stationarity enables examining government’s intertemporal budget constraint (intertemporal country’s solvency). Such an analysis provides a useful tool, which helps establishing whether a country will be able to handle the public debt stock without defaulting (Hamilton & Flavin, 1986; Wilcox, 1989; Trehan & Walsh, 1991; Hakkio & Rush, 1991; Bohn, 1995; Makrydakis et al., 1999). It should be noted that from the point of view of econometric analysis the term of sustainability is equal to the stationarity (I(0)), thus, specifically, if public debt stock is stationary, then ceteris paribus we can assume that country’s fiscal policy is sustainable. If public debt stock is non-stationary, then there are two possible cases: either the condition of non-Ponzi game (transversality) is not fulfilled or the sum of the present values of future deficits is non-stationary. Trehan and Walsh (1991) noted that the convergence of the present values of the future deficits was equivalent to the fulfilling of the non-Ponzi game condition. In turn, Hakkio and Rush (1991) pointed out that the existence of at least one

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES...

co-integration relationship (with a co-efficient vector of specific type) between total tax revenues and total government expenditures was a necessary and sufficient condition for sustainability of fiscal policy. Eventually, Bohn (1995) proposed that the existence of at least one co-integration relationship (with any co-efficient vector) between primary budget surplus and public debt stock was sufficient for preserving of public debt sustainability. One of the alternative approaches to examining fiscal sustainability has been built on the framework of fiscal reaction functions (Bohn, 1998; de Mello, 2005; Mendoza and Ostry, 2008). Moreover, even Bohn (2007) argued against credibility of unit root tests and co-integration analysis in evaluating fiscal sustainability. However, recently Ozkaya (2013, 2014) proposed a synthesis of the earlier frameworks, which used unit root tests and co-integration analysis. It is worth to mention, that testing of fiscal sustainability would require perfect knowledge of the distribution of sovereign debt stock in the future throughout different, unknown states of nature (Ciżkowicz, Rzońca, Trzeciakowski, 2015). Last but not least, a very interesting example of a complex examination of public debt stock sustainability was dedicated to Central and Eastern European countries (Krajewski, Mackiewicz, Szymańska, 2016). The authors used panel stationarity and co-integration tests, as well as fiscal reaction functions. This research requires a few remarks. Firstly, the authors limited their research sample to the years 1990–2012. One can argue that data before the year 2004 (EU enlargement) could not be reliable enough, mostly because of the differences in the methodology of national accounts. Secondly, such a sample did not include the further post-crisis years, which could have a significant impact upon final conclusions. Furthermore, despite the fact that the authors signaled a possibility of using the Zivot-Andrews test in establishing the level of the integration of the variables, they limited their analysis to standard tests such as ADF and PP. Since the financial crisis of 2008 strongly influenced the results of the analysis of the integration tests, the authors decided to divide the research sample into two periods: 11

1990 to 2012 (including the crisis data),

excluding the crisis period 1990 to 2008.

However, when we use the Zivot-Andrews test, there is no need to divide the analysis into two periods, because the impact of a potential structural break would have been already included (Zivot & Andrews, 1992).

4. THEORETICAL BACKGROUND AND RESEARCH METHOD In his recent work Ozkaya (2013) revisited classic works by Trehan & Walsh, Hakkio & Rush and Bohn. He made a creative synthesis of the aforementioned approaches, proposing an econometric, sequential procedure, a compact Stepwise

Maciej Wysocki

test Algorithm. We will look more closely to this procedure and focus on the theoretical background used in this article. Ozkaya’s Stepwise test algorithm is sequential and consists of four steps (see graph 1): 11

Step 1: unit root test of public debt stock over GDP,

Step 2: unit root test of primary surplus over GDP,

Step 3: examining co-integration relationship between government expenditures over GDP and tax revenues over GDP,

Step 4: examining co-integration relationship between primary balance over GDP and public debt stock over GDP.

Step 1 of this framework was rooted in a standard approach to the analysis of sustainability of public debt stock, with origins in a general budget identity (Burda & Wyplosz, 2013):

DT = (1 + iT)DT–1 + ET – RT

(1)

where: DT – volume of public debt stock at the end of period T, iT – nominal ex-post interest rate during period T, ET – volume of total public expenditures in period T, RT – volume of total tax revenues in period T. It is worth noting that for the sake of simplification we include the revenues from seignorage in the ex-post interest rate iT. By forward induction (and provided that the period goes to infinity) we can show general budget identity (1) as: DT = lim k

where: T, k

k j=1

(

1 + iT + j

T+ j

T +k

µTr +1

T, k

)

k= n=1

(

)

T, n

(2)

π T – rate of change in level of prices in period T, µTr +1 – real growth rate. k

RT +n

T +n

)

r We can describe T, k =as k-period 1 + iforward T+ j T +discount j µT +1 factor adjusted by ex-post j=1 interest rate, inflation and nominal rate of growth. As it has been already mentioned in a previous section, the first part of equation (2) on the right side represents transversality condition (non-Ponzi game) and this expression should converge to 0. In turn, the second part. This equation on the right side stands for the sum of the present values of expected future budget deficits and represents intertemporal budget constraint. In an econometric analysis the notion of sustainability is equal to stationarity. In particular, fiscal policy is assessed as sustainable, if public debt stock is stationary I(0). Otherwise,

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES...

we should consider the case of non-stationarity. In such cases in step wise algorithm we should move to the step 2. The idea behind step 2 is rooted in examining of intertemporal budget constraint, particularly examining the level of integration of primary surplus (Trehan & Walsh, 1991). We consider 3 cases: a) if primary surplus is stationary I(0), then we have to move to step 3, b) if primary surplus is non-stationary and in particular is I(1), then we move to step 4, c) if primary surplus is non-stationary and the level of integration is at least I(2), then according to Johansen’s procedure we seek at least 1 co-integration relation between the primary surplus over GDP and the public debt stock (1-period lagged) over GDP. If there is such a relation then we can assess that public debt stock is sustainable. In turn, if there is no co-integrating vector, then we check the level of integration of budget balance. If budget balance is stationary I(0), then public debt stock is sustainable. Otherwise we move to step 3. Step 3 of the algorithm is a test of co-integration relation between total government expenditures over GDP and total tax revenues over GDP. If co-integrating vector is of the form (1, –c), provided that c fulfils inequality 0 < c < 1, then public debt stock could be assessed as sustainable (Hakkio & Rush, 1991). Otherwise, we move to step 4. In step 4 the main idea is to test if there is at least one co-integration relationship between primary surplus and public debt stock. Such a test allows to examine both intertemporal budget constraint and transversality conditions (Bohn, 1995). If there is no co-integration relation, public debt stock is unsustainable. It is worth noting that due to including both integration test of public debt stock and co-integration test of the relation between government revenues and expenditures there is no need in Ozkaya’s algorithm to distinguish strong from weak sustainability. We would like to stress that contrary to Ozkaya we have used Zivot-Andrews unit root test. The rationale is that in many European countries we could observe structural breaks in the fiscal policy in the data for 4th quarter of 2008, and in Poland also in 1st quarter of 2014 as a consequence of redemption of the government bond portion of the assets of pension funds. As a result, using standard unit root tests such as ADF, KPSS and PP we cannot definitively conclude that after such a break a government’s fiscal policy was unsustainable (Burke & Hun ter, 2005; Pfaff, 2008; Glynn et al., 2007; Kirchgässner et al., 2013; Neusser, 2016). Furthermore, the importance of structural breaks in the level of integration public debt stock time series has been noticed in academic debate even before financial crisis (Uctum, Thurston, Uctum, 2006). In order to check co-integration relationships we have chosen to use Johansen’s test (both eigen values test and trace test) (Johansen, 1991; Pfaff, 2008).

Maciej Wysocki

Figure 1. Stepwise Algorithm DTr

Step 1

GDPAT not I(0)

I(0)

integration PSTr

Step 2

GDPATr at least I(2)

I(1)

integration PSTr

GDPATr

;

r DT–1

GDPAT

I(0) at least 1 vector

Cointegration

BBTr

GDPAT at least I(1)

I(0)

integration ETr

r GDPAT

[1, –c] with 0<c<1

;

RTr

Step 3

GDPAT

Cointegration

no or not [1, –c] with 0 < c < 1

PSTr

GDPATr

at least 1 vector

Cointegration

sustainable Source: own elaboration based on Ozkaya (2013).

;

DTr

Step 4

r GDPAT

unsustainable

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES...

5. DATA We collected quarterly data from Eurostat for the period from 1st quarter of 2004 to 3rd quarter of 2015 for transition economies in Central and Eastern Europe for the following categories: government consolidated gross debt (D), total general government expenditure (E), total general government tax revenue (R), primary budget surplus (PS) and budget balance (BB). The unit of all the variables was percentage of GDP. The group of CEE states in our research included 9 countries: Bulgaria, Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania and Slovakia. We decided to collect the data beginning from the year 2004 because then many Central and Eastern European states joined the European Union and their economic transition to the large extent came to an end. Figure 2 shows a significant increase in the level of public debt stock in CEE countries since the 4th quarter of 2008. It resulted from fiscal expansion and Figure 2. Government consolidated gross debt (D) in CEE countries as percentage of GDP 90 80 70 60 50 40 30 20 10

2015Q3

2015Q1

2014Q3

2014Q1

2013Q3

2013Q1

2012Q3

2012Q1

2011Q3

2011Q1

2010Q3

2010Q1

2009Q3

2009Q1

2008Q3

2008Q1

2007Q3

2007Q1

2006Q3

2006Q1

2005Q3

2005Q1

2004Q3

2004Q1

Bulgaria

Hungary

Poland

Czech Republic

Latvia

Romania

Estonia

Lithuania

Slovakia

Source: Eurostat.

Maciej Wysocki

a drop in tax revenues after outbreak of global financial crisis. Noteworthy, public debt stocks of Slovakia, Poland, Czech Republic, Lithuania, Romania, Latvia, Bulgaria and Estonia did not exceed the level of 60% of their GDP after the crisis. In Hungary, public debt stock stabilized in 2009 at around 80% of GDP. A rapid drop in Poland’s debt in 1st quarter of 2014 was a result of the redemption of the government-bond share of pension funds’ assets. Figure 3 shows that Hungary had on average the most expansionary economic policy in 2004−2015 and the biggest fluctuations were in Bulgaria and Latvia. It should be mentioned that government expenditures in every country are cyclical and differ between quarters. Local peaks are usually at the end of a year Figure 3. Moving average of total general government expenditure (E) in CEE countries as percentage of GDP 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32

2015Q2

2014Q4

2014Q2

2013Q4

2013Q2

2012Q4

2012Q2

2011Q4

2011Q2

2010Q4

2010Q2

2009Q4

2009Q2

2008Q4

2008Q2

2007Q4

2007Q2

2006Q4

2006Q2

2005Q4

2005Q2

2004Q4

Bulgaria

Hungary

Poland

Czech Republic

Latvia

Romania

Estonia

Lithuania

Slovakia

Source: Eurostat.

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES...

(4th quarter) and local minimums are in the 3rd quarter. In line with this, there are significant increases in government spending in 4th quarter of 2008 in almost every CEE country. Figure 4 shows indirectly the effectiveness of tax collection. On average, the biggest share of tax revenues in GDP in 2004–2015 was achieved in Hungary and the smallest was registered Romania and Lithuania. It should be noted that Estonia had extraordinary high tax inflows in 4th quarter of 2009, however it was a one-time event. Similarly to government expenditures, tax collection in every country is a cyclical process throughout the year and inflows to the state’s budget are higher in some quarters than in others. The peaks are usually in the 1st quarFigure 4. Moving average of total general government tax revenue (R) as percentage of GDP 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32

2015Q2

2014Q4

2014Q2

2013Q4

2013Q2

2012Q4

2012Q2

2011Q4

2011Q2

2010Q4

2010Q2

2009Q4

2009Q2

2008Q4

2008Q2

2007Q4

2007Q2

2006Q4

2006Q2

2005Q4

2005Q2

2004Q4

Bulgaria

Hungary

Poland

Czech Republic

Latvia

Romania

Estonia

Lithuania

Slovakia

Source: Eurostat.

Maciej Wysocki

ter and local minimums are in 3rd and 4th quarter, but the second half of the year 2009 was the worst for state budget in the majority of CEE countries. The amplitude of fluctuations of primary surplus in the crisis years 2008–2011 in CEE countries (see Figure 5) was clearly higher than in ordinary times. Almost every country achieved local extreme values in primary budget surplus (minimum and maximum) that followed quarter by quarter. Hungary and Bulgaria were exceptions. The former had its serious budgetary problems in 2006, before the global financial crisis, while the latter had its budgetary turmoil also in the 4th quarter of 2012. The results of budget balance usually to a large extent derive directly from primary budget surplus. In CEE countries, a massive impact of the global financial Figure 5. Moving average of primary budget surplus (PS) as percentage of GDP 8

–2

–4

–6

–8

2015Q2

2014Q4

2014Q2

2013Q2

2013Q4

2012Q4

2012Q2

2011Q4

2011Q2

2010Q2

2010Q4

2009Q4

2009Q2

2008Q4

2008Q2

2007Q4

2007Q2

2006Q4

2006Q2

2005Q2

2005Q4

2004Q4

–10

Bulgaria

Hungary

Poland

Czech Republic

Latvia

Romania

Estonia

Lithuania

Slovakia

Source: Eurostat.

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES...

crisis on the levels of budget deficits can be seen (see Figure 6). However, since 1st quarter of 2012 fiscal condition began to improve gradually, with the exception of Bulgaria at the end of 2012. To sum up, quarterly budgetary data of CEE countries in 2004–2015 show many significant ups and downs that often followed quarter by quarter. This could be the premise that in many cases we had to deal with structural breaks. However, in majority of countries fiscal condition since 1st quarter of 2012 begun to stabilise. As a result, we argue that in order to examine the level of integration of time series standard unit root tests (ADF, PP and KPSS) would be insufficient and some other approach (especially Zivot-Andrews test) would be required. Figure 6. Moving average of budget balance (BB) as percentage of GDP 6

–2

–4

–6

–8

2015Q2

2014Q4

2014Q2

2013Q2

2013Q4

2012Q4

2012Q2

2011Q4

2011Q2

2010Q2

2010Q4

2009Q4

2009Q2

2008Q4

2008Q2

2007Q4

2007Q2

2006Q4

2006Q2

2005Q2

2005Q4

2004Q4

–10

Bulgaria

Hungary

Poland

Czech Republic

Latvia

Romania

Estonia

Lithuania

Slovakia

Source: Eurostat.

Maciej Wysocki

6. RESULTS We used 4 different unit root tests, i.e. ADF, PP, KPSS and Zivot-Andrews to establish the level of integration of every variable for each state from the peer group of CEE countries. However, for us the ultimate criterion was the result of Zivot-Andrews test. The idea behind estimation algorithm in Zivot-Andrews test is to choose the date of the structural break for the point in time which gives the least favourable result for the null hypothesis of a random walk with drift. Contrary to Perron, Zivot and Andrews (1992) proposed that this break point is set endogenously, because then the risk of data mining is minimised. The test statistic in Zivot-Andrews test is Student t ratio: where D is a subset of (0;1).

( )

tαˆ = infλ ∈Δ tαˆ λ

(3)

In a model with break both in intercept and trend the test statistic is inferred from the following test regression (Pfaff, 2008): where

()

k yt = µˆ + θˆDU t λˆ + βˆt + γˆ DTt* λˆ + αˆ yt−1 + ∑ i=1 cˆi Δyt−1 + εˆt

(4)

( ) t > T( λ )and = t −0Totherwise. λ ( λ ) = t − Tλ for DT

DU t λ = 1 if t > T and 0 otherwise; DTt*

* t

For our calculations we used GNU R and a package urca (see Appendix 1). In every test we chose the level of significance of 5%. In line with our previous data exploration in all cases we accepted hypothesis about occurrence of structural break. This indicates that the use of Zivot-Andrews test was justified. The results of unit root tests for steps 1 and 2 of Stepwise Algorithm for public debt stock and primary surplus, respectively, are depicted in Table 1. In all CEE countries but Hungary, debt stock was non-stationary. Public debt stock in Hungary is stationary with structural break in 1st quarter of 2009. In other CEE countries public debt stock was non-stationary and structural breaks occurred since 4th quarter of 2008. In turn, primary surplus in all cases was stationary and in almost every CEE country there was a structural break in 4th quarter of 2008. Results of Zivot-Andrews test suggest that both government expenditures and government revenues in CEE countries were stationary (see Table 2). However, for expenditures, there was a structural break in 4th quarter of 2008 in 6 out of 9 countries. As for government revenues, structural breaks usually occurred later than for expenditures. The fact that Zivot-Andrews test indicates that both expenditures and revenues are stationary means that fiscal policy is sustainable in terms of Stepwise Algorithm (Ozkaya, 2013).

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES...

Table 1. Unit root test results for public debt stock and primary surplus as percentage of GDP Debt stock/GDP Country

PS/GDP

ADF PP KPSS

ZA (interZA (interADF PP KPSS cept & trend) cept & trend)

Poland

I(2)

I(1)

I(1) 2014Q1

I(1)

I(0)

I(0) 2008Q4

Bulgaria

I(2)

I(1)

I(2)

I(1) 2014Q4

I(1)

I(0)

I(0) 2008Q4

Czech Republic

I(2)

I(1)

I(1) 2009Q2

I(1)

I(0)

I(0) 2008Q4

Estonia

I(2)

I(1)

I(1) 2012Q1

I(1)

I(0)

I(0) 2009Q3

Hungary

I(1)

I(0) 2009Q1

I(1)

I(0)

I(1)

I(0) 2007Q2

Latvia

I(2)

I(1)

I(1) 2010Q2

I(2)

I(0)

I(0) 2008Q4

Lithuania

I(2)

I(1)

I(1) 2009Q1

I(1)

I(0)

I(0) 2008Q4

Romania

I(2)

I(1)

I(2)

I(1) 2008Q4

I(1)

I(0)

I(0) 2008Q4

Slovakia

I(2)

I(1)

I(2)

I(1) 2013Q3

I(2)

I(0)

I(0) 2009Q2

Source: own elaboration.

Table 2. Unit root test results for government expenditure and revenues as percentage of GDP Exp/GDP Country

Rev/GDP

ADF PP KPSS

ZA (interZA (interADF PP KPSS cept & trend) cept & trend)

Poland

I(1)

I(0)

I(1)

I(0) 2008Q4

I(1)

I(0)

I(1)

I(0) 2009Q2

Bulgaria

I(1)

I(0)

I(0) 2007Q4

I(1)

I(0)

I(0) 2009Q3

Czech Republic

I(1)

I(0)

I(0) 2008Q4

I(1)

I(0)

I(1)

I(0) 2011Q1

Estonia

I(2)

I(0)

I(1)

I(0) 2008Q4

I(1)

I(0)

I(1)

I(0) 2009Q3

Hungary

I(0)

I(0) 2007Q2

I(1)

I(0)

I(1)

I(0) 2010Q2

Latvia

I(1)

I(0)

I(0) 2008Q4

I(1)

I(0)

I(1)

I(0) 2010Q1

Lithuania

I(1)

I(0)

I(0) 2008Q4

I(1)

I(0)

I(0) 2011Q2

Romania

I(1)

I(0)

I(0) 2006Q4

I(1)

I(0)

I(0) 2008Q3

Slovakia

I(2)

I(0)

I(1)

I(0) 2008Q4

I(1)

I(0)

I(1)

I(0) 2006Q3

Source: own elaboration.

Maciej Wysocki

Table 3. Unit root test results for budget balance as percentage of GDP Country

BB/GDP ZA (intercept & trend)

ADF

KPSS

Poland

I(2)

I(0)

I(2)

I(0)

2008Q4

Bulgaria

I(1)

I(0)

2008Q4

Czech Republic

I(1)

I(0)

2008Q4

Estonia

I(1)

I(0)

2009Q3

Hungary

I(1)

I(0)

I(1)

I(0)

2007Q2

Latvia

I(2)

I(0)

2008Q4

Lithuania

I(1)

I(0)

2008Q4

Romania

I(1)

I(0)

2008Q4

Slovakia

I(2)

I(0)

2009Q1

Source: own elaboration.

Similarly to government expenditures, structural breaks in budget balances in vast majority of CEE countries occurred in 4th quarter of 2008 (see Table 3). It should be mentioned that on average results of PP and KPSS tests were similar to Zivot-Andrews test, however the limitation of those tests consists in their inability to indicate structural breaks. To sum up, the results of the Stepwise Algorithm (see Table 4) indicate that public debt stock in all CEE countries is sustainable and the presence of structural breaks had significance meaning for our analysis. The majority of countries realised the following path: Step 1, Step 2a), Step 3. In Hungary, Step 1 already showed sustainability of fiscal policy.

7. CONCLUSIONS Our analysis, which employed Ata Ozkaya’s Stepwise Algorithm, modified by including Zivot-Andrews test, showed that public debt stock in CEE countries was sustainable. Despite structural breaks, which were after-effects of the global financial crisis and sovereign debt crisis in the Eurozone, transition economies in Central and Eastern Europe were able to stabilise the pace of growth of the public debt stock. These conclusions are to a large extent consistent with the research by Krajewski, Mackiewicz & Szymańska (2016), in which the authors confirmed sustainability of public finances of CEE countries in a weak sense. Further research in this area could possibly include a cross-validation with other research method like panel fiscal reactions functions (Ciżkowicz, Rzońca, Trzeciakowski, 2015).

I(1)

I(0)

I(1)

Bulgaria

Czech Republic

Estonia

Hungary

Latvia

Lithuania

Romania

Slovakia

2013Q3

2008Q4

2009Q1

2010Q2

2009Q1

2012Q1

2009Q2

2014Q4

2014Q1

Source: own elaboration.

I(1)

ZA (intercept & trend)

Poland

Country

Debt stock/GDP

I(0)

2009Q2

2008Q4

2007Q2

2009Q3

2008Q4

ZA (intercept & trend)

PS/GDP

I(0)

2009Q1

2008Q4

2007Q2

2009Q3

2008Q4

ZA (intercept & trend)

BB/GDP

I(0)

2008Q4

2006Q4

2008Q4

2007Q2

2008Q4

2007Q4

2008Q4

ZA (intercept & trend)

Exp/GDP

I(0)

2006Q3

2008Q3

2011Q2

2010Q1

2010Q2

2009Q3

2011Q1

2009Q3

2009Q2

ZA (intercept & trend)

Rev/GDP

Table 4. Results of Stepwise Algorithm for sustainability of public debt stock over GDP

1;2a);3

Steps

sus

State

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES... 77

Maciej Wysocki

REFERENCES Articles, working papers and textbooks: Arnold I.J.M., van Ewijk S.A. (2014), A state space approach to measuring the impact of sovereign and credit risk on interest rate convergence in the euro area, “Journal of International Money and Finance”, 49: 340–357. Berti K. (2013), Stochastic public debt projections using the historical variance-covariance matrix approach for EU countries, “Economic Papers”, 480. Bohn H. (2007), Are stationary and cointegration restrictions really necessary for the intertemporal budget constraint?, “Journal of Monetary Economics”, 57(7): 1837–1847. Bohn H. (1998), The behavior of U.S. public debt and deficits, “The Quarterly Journal of Economics”, 113(3): 949–963. Bohn H. (1995), The sustainability of budget deficits in a stochastic economy, “Journal of Money, Credit and Banking”, 27: 257–271. Buiter W.H. (2003), Two Naked Emperors? Concerns About the Stability and Growth Pact and Second Thoughts About Central Bank Independence, “IFS Annual Lecture”. Burda M., Wyplosz Ch. (2013), Macroeconomics: A European Text, Oxford University Press. Burke S.P., Hunter J. (2005), Introduction to Modern Time Series Analysis, Palgrave Texts in Econometrics. Ciżkowicz P., Rzońca A., Trzeciakowski R. (2015), Membership in the Euro area and fiscal sustainability. Analysis through panel fiscal reaction functions, “NBP Working Paper”, 203. Croce E., Juan-Ramon V.H. (2003), Assessing fiscal sustainability: A cross-country comparison, “IMF Working Paper”, 03–145. de Mello L. (2005), Estimating a Fiscal Reaction Function: The Case of Debt Sustainability in Brazil, “OECD Economics Department Working Papers”, 423. Dreher A., Herz B., Karb V. (2005), Is there a casual link between currency and debt crises, “International Journal of Finance & Economics”, 11: 305–325. Glynn J., Nelson P., Reetu V. (2007), Unit root tests and structural breaks: A survey with applications, “Revista De Metodos Cuantitativos Para La Economia Y La Empresa”, (3): 63–79, Junio de 2007. Hakkio G.S., Rush M. (1991), Is the budget deficit too large?, “Economic Inquiry”, 29: 429–445. Hamilton J.D., Flavin M.A. (1986), On the limitations of government borrowing: A framework for empirical testing, “American Economic Review”, 76: 808–819. Johansen S. (1991), Estimation and hypothesis testing of co-integration vectors in Gaussian vector autoregressive models, “Econometrica”, 59: 1151–1181. Kirchgässner G., Hassler U., Wolters J. (2013), Introduction to Modern Time Series Analysis, Springer (second edition). Krajewski P., Mackiewicz M., Szymańska A. (2016), Fiscal sustainability in Central and Eastern European countries – A post-crisis assessment, “Prague Economic Papers”, 25(02): 175–188. Makrydakis S., Tzavalis E., Balfoussias A. (1999), A policy regime changes and long run sustainability of fiscal policy: An application to Greece, “Economic Modelling”, 16: 71–86.

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES...

Mendoza E.G., Ostry J.D. (2008), International evidence on fiscal solvency: Is fiscal policy ‘responsible’?, “Journal of Monetary Economics”, 55(6): 1081–1093. Nawrot M., Ostrowska M., Wójcicka K. (2014), Public debt and deficit in European Union member states in relation to Stability and Growth Pact and Excessive Deficit Procedure effectiveness, w: Public Policy Decade of Poland in the European Union, edited by J. Osiński et al., Warsaw School of Economics Press. Neusser K. (2016), Time Series Econometrics, Springer. Ozkaya A. (2014), Public debt crises in the Eurozone and possible effects on sovereign credit rankings, w: The European Debt Crisis: Causes, Consequences, Measures and Remedies, edited by Ali Ari, Cambridge Scholars Publishing. Ozkaya A. (2013), Public debt stock sustainability in selected OECD countries, “Central Bank Review”, 13 (January): 31–49. Pfaff B. (2008), Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series With R, Springer. Polackova-Brixi H., Ghanem H., Islam R. (2001), Fiscal adjustment and contingent liabilities: Case studies of the Czech Republic and the Former Yugoslav Republic of Macedonia, “World Bank Economists’ Forum”, 49–77. Reinhart C.M., Rogoff K.S. (2010), Growth in a time of debt, “American Economic Review Papers and Proceedings”, 100(2): 573–78. Shadler S. (2016), Does the level of public debt really matter?, “Policy Brief”, 76. Trehan B., Walsh C.E. (1991), Testing intertemporal budget constraints: Theory and applications to U.S. Federal budget and current account deficits, “Journal of Money, Credit, and Banking”, 23: 206–223. Uctum M., Thurston T., Uctum R. (2006), Public debt, the unit root hypothesis and structural breaks: A multi-country analysis, “Economica”, 73: 129–156. Wilcox D.W. (1989), The sustainability of government deficits: Implications of present-value borrowing constraint, “Journal of Money, Credit and Banking”, 21(3): 291–306. Zivot E., Andrews D. (1992), Further evidence of the Great Crash, the oil-price shock and the Unit-root hypothesis, “Journal of Business and Economic Statistics”, 10(3), 251–270. Reports: European Commission (2015), Directorate-General for Economic and Financial Affairs, Fiscal Sustainability Report 2015, Institutional Paper 018. IMF (2011), Modernizing the Framework for Fiscal Policy and Public Debt Sustainability Analysis, August, Washington, DC. IMF (2013), Staff Guidance Note for Public Debt Sustainability Analysis In MarketAccess Countries, May, Washington, DC. OECD (2007), Budget Practices and Procedures Database. Phase II. Final Glossary. Legal acts: IMF (2016), Articles of Agreement of the International Monetary Fund. Resolution of the European Council on the Stability and Growth Pact, Eur-Lex.europa, 17 June 1997 [Retrieved 18 December 2016].

Maciej Wysocki

APPENDIX GNU R code with the most important functions and objects, which were used to calculations and statistical analysis library(tseries) library(urca) library(fUnitRoots) library(dplyr)

D_1<-diff(D) PS_1<-diff(PS) Dt1_1<-diff(Dt1) PSM_1<-diff(PSM) BB_1<-diff(BB) E_1<-diff(E) R_1<-diff(R) #D adf<-adf.test(D) adf_1<-adf.test(D_1) pp<-pp.test(D) pp_1<-pp.test(D_1) kpss<-kpss.test(D) kpss_1<-kpss.test(D_1) zai<-summary(ur.za(D,model=c(„intercept“),lag=0)) zai_1<-summary(ur.za(D_1,model=c(„intercept“),lag=0)) zat<-summary(ur.za(D,model=c(„trend“),lag=0)) zat_1<-summary(ur.za(D_1,model=c(“trend”),lag=0)) zab<-summary(ur.za(D,model=c(“both”),lag=0)) zab_1<-summary(ur.za(D_1,model=c(“both”),lag=0)) lD<-list(adfD=adf,ppD=pp,kpssD=kpss,zaiD=zai, zatD=zat, zabD=zab) #list of results 2 lD_1<-list(adfD_1=adf_1,ppD_1=pp_1,kpssD_1=kpss_1,zaiD_1=zai_1, zatD_1=zat_1, zabD_1=zab_1) #PS adf<-adf.test(PS) adf_1<-adf.test(PS_1) pp<-pp.test(PS) pp_1<-pp.test(PS_1) kpss<-kpss.test(PS) kpss_1<-kpss.test(PS_1)

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES...

zai<-summary(ur.za(PS,model=c(“intercept”),lag=0)) zai_1<-summary(ur.za(PS_1,model=c(“intercept”),lag=0)) zat<-summary(ur.za(PS,model=c(“trend”),lag=0)) zat_1<-summary(ur.za(PS_1,model=c(“trend”),lag=0)) zab<-summary(ur.za(PS,model=c(“both”),lag=0)) zab_1<-summary(ur.za(PS_1,model=c(“both”),lag=0)) lPS<-list(adfPS=adf,ppPS=pp,kpssPS=kpss,zaiPS=zai, zatPS=zat, zabPS=zab) lPS_1<-list(adfPS_1=adf_1,ppPS_1=pp_1,kpssPS_1=kpss_1,zaiPS_1=zai_1, zatPS_1=zat_1, zabPS_1=zab_1) # BB adf<-adf.test(BB) adf_1<-adf.test(BB_1) pp<-pp.test(BB) pp_1<-pp.test(BB_1) kpss<-kpss.test(BB) kpss_1<-kpss.test(BB_1) zai<-summary(ur.za(BB,model=c(“intercept”),lag=0)) zai_1<-summary(ur.za(BB_1,model=c(“intercept”),lag=0)) zat<-summary(ur.za(BB,model=c(“trend”),lag=0)) zat_1<-summary(ur.za(BB_1,model=c(“trend”),lag=0)) zab<-summary(ur.za(BB,model=c(“both”),lag=0)) zab_1<-summary(ur.za(BB_1,model=c(“both”),lag=0)) lBB<-list(adfBB=adf,ppBB=pp,kpssBB=kpss,zaiBB=zai, zatBB=zat, zabBB=zab) lBB_1<-list(adfBB_1=adf_1,ppBB_1=pp_1,kpssBB_1=kpss_1,zaiBB_1=zai_1, zatBB_1=zat_1, zabBB_1=zab_1) #E adf<-adf.test(E) adf_1<-adf.test(E_1) pp<-pp.test(E) pp_1<-pp.test(E_1) kpss<-kpss.test(E) kpss_1<-kpss.test(E_1) zai<-summary(ur.za(E,model=c(„intercept“),lag=0)) zai_1<-summary(ur.za(E_1,model=c(„intercept“),lag=0)) zat<-summary(ur.za(E,model=c(„trend“),lag=0)) zat_1<-summary(ur.za(E_1,model=c(„trend“),lag=0))

Maciej Wysocki

zab<-summary(ur.za(E,model=c(„both“),lag=0)) zab_1<-summary(ur.za(E_1,model=c(„both“),lag=0)) lE<-list(adfE=adf,ppE=pp,kpssE=kpss,zaiE=zai, zatE=zat, zabE=zab) lE_1<-list(adfE_1=adf_1,ppE_1=pp_1,kpssE_1=kpss_1,zaiE_1=zai_1, zatE _1=zat_1, zabE_1=zab_1) #R adf<-adf.test(R) adf_1<-adf.test(R_1) pp<-pp.test(R) pp_1<-pp.test(R_1) kpss<-kpss.test(R) kpss_1<-kpss.test(R_1) zai<-summary(ur.za(R,model=c(“intercept”),lag=0)) zai_1<-summary(ur.za(R_1,model=c(“intercept”),lag=0)) zat<-summary(ur.za(R,model=c(“trend”),lag=0)) zat_1<-summary(ur.za(R_1,model=c(“trend”),lag=0)) zab<-summary(ur.za(R,model=c(“both”),lag=0)) zab_1<-summary(ur.za(R_1,model=c(“both”),lag=0)) lR<-list(adfR=adf,ppR=pp,kpssR=kpss,zaiR=zai, zatR=zat, zabR=zab) lR_1<-list(adfR_1=adf_1,ppR_1=pp_1,kpssR_1=kpss_1,zaiR_1=zai_1, zatR_1=zat_1, zabR_1=zab_1) #l2 l<-list(lD=lD,lD_1=lD_1,lPS=lPS,lPS_1=lPS_1,lBB=lBB,lBB_1=lBB_1,lE=lE,lE_1=l E_1,lR=lR,lR_1=lR_1) l }

STABILNOŚĆ DŁUGU PUBLICZNEGO W PAŃSTWACH EUROPY ŚRODKOWEJ I WSCHODNIEJ STRESZCZENIE W artykule zbadano stabilność długu publicznego w kategoriach wypłacalności w państwach Europy Środkowej i Wschodniej, wykorzystując algorytm autorstwa Ata Ozkaya; algorytm ten został zmodyfikowany przez wprowadzenie testu Zivota-Andrewsa do ustalania stopnia integracji szeregów czasowych. Takie

SUSTAINABILITY OF PUBLIC DEBT STOCK IN TRANSITION ECONOMIES...

podejście umożliwiło wykrycie złamań strukturalnych, które pojawiły się po globalnym kryzysie finansowym od czwartego kwartału 2008 roku. Ponadto okazało się, że − mimo przejściowych problemów fiskalnych w czasach kryzysu − we wszystkich państwach w Europie Środkowej i Wschodniej udało się ustabilizować politykę fiskalną. Słowa kluczowe: stabilność długu publicznego, międzyokresowe ograniczenie budżetowe, analiza szeregów czasowych, gospodarki transformujące się, państwa Europy Środkowej i Wschodniej. Klasyfikacja JEL: C22, E60, H63

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 1 (XCII) 2017

Martyna Kobus*, Olga Półchłopek**

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT (Artykuł nadesłany: 15.02.2017 r.; Zaakceptowany: 25.06.2017 r.)

ABSTRACT Researchers emphasize the need to include broad information on health in health analyses (Conti et al. 2010, Heckman et al. 2011). This is mostly because single health indicators are not efficient in describing a person’s health, and detailed information on health is increasingly available via e.g. ageing surveys. This, however, calls for a joint analysis of health indicators, taking into account the dependencies between various health variables. It is not self-evident how one should model such a multidimensional distribution, and in our previous paper (Kobus and Półchłopek, 2016) we offer a method for ordinal health data that models them in a flexible and computationally efficient way, the so-called factor copula models (Nikoloulopoulos and Joe 2015). Here we continue research in this area. We use 2-factor models to estimate 24-dimensional health distribution and show that they provide a highly accurate description of health data and perform better than standard analyses based on multivariate normal distribution. We find that a 2-factor model which is a combination of the t(5)+t(4) copulas gives the highest likelihood. Based on this, we identify two major factors which govern the 24 health variable distributions and based on the estimated copula parameters we give them interpretation. Factor one relates to the general mood and attitude in life, whereas factor two describes physical health. Keywords: multiple health indicators; interdependence; factor copulas. JEL Classification: I31, D63 * Institute

** Vistula

of Economics Polish Academy of Sciences, Warsaw; email:mkobus@inepan.waw.pl. University, Warsaw; email: olga.polchlopek@gmail.com.

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

INTRODUCTION Socio-economic inequalities have received soaring attention in the last decades. Inequalities of health and well-being have attracted particular interest, especially as detailed health information is available through ageing surveys (e.g. SHARE in Europe). This includes information on not only physical health, but also mental and cognitive. Many of these indicators are in the form of ordinal data e.g. for which there are no numbers, but only the underlying ordering. One of most widely used health indicators, namely self-reported health status, is one example of an ordinal indicator. Here we have ordered categories of health statuses from very bad to very good. Health measurements studies are often restricted to this one variable (van Doorslaer et al., 1997, van Doorslaer and Koolman, 2004, Kunst et al., 2004, Cutler et al., 2015) or even if they use several health indicators, they either analyze them separately or aggregate them into a single index of health (e.g. Makdisi and Yazbeck, 2014). All this ignores the dependence structure in health data which is a distinctive feature of multidimensional versus unidimensional distributions. As it is widely acknowledged (Atkinson and Bourguignon, 1982), dependencies in well-being components increase inequality, as there is higher likelihood for individuals to suffer from multiple deprivations. This group is the proper target of any policy aimed at reducing health inequalities, especially for chronic diseases which plague modern societies and constitute an increasing drag on public finance, such as diabetes, hypertension, arthritis etc. That is to say, modelling health in a joint framework is a necessity for obtaining reliable health measurements, but it has been rare in the literature so far, also because of methodological and computational difficulties. In our previous paper (Kobus and Półchłopek, 2016) on this topic we shed some light on how this can be done in the context of ordinal health indicators. We show that so called 1-factor copulas remarkably improve the modelling of health distributions, and detect complex non-linear behavior. Large part of the paper was devoted to the introduction of the concept. This paper is a continuation of this line of work, in which we apply more complex factor models i.e. 2-factor copulas. They are a more efficient tool for the joint treatment of ordinal health data which we describe in detail below. A regular approach to multivariate modelling is based on normal (Gaussian) distribution. It is at the same time the most widely used and most criticized. The multivariate Gaussian distribution assumes that all margins, as well as the joint probability, are normal. However, in reality this is often difficult to observe, e.g. in finance income dispersion is often uneven or there may be share prices which are dependent only when they reach high values. This should be taken into account for a successful portfolio diversification. Especially when inequalities are concerned, it is highly inconvenient to assume normal distribution. The main drawbacks are the light tails and the lack of negative dependence. Tail dependence is a property that indicates how the probability behaves in extreme, low or high, values. Upper (lower) tail dependence means that large (low) values of two

Martyna Kobus, Olga Półchłopek

or more variables occur together more often. In a multivariate Gaussian distribution majority of mass (about 90%) is clustered in the center, while the tails are symmetrical and carry little mass. Negative dependence corresponds to negative correlation between variables – a situation also not covered by the normal distribution. These problems occur both on univariate and joint levels, so the mismatch caused by applying this method is compounded when the number of dimensions increases. Henceforth, it is important to study non-Gaussian models, as they have potential to be more accurate in atypical cases witnessed in risk analysis, insurance, finance and economics, and as our previous paper shows, in health analyses too. A promising proposition of resolving the above mentioned problems is implementing copulas. A copula is a multivariate probability distribution function with uniform margins. Such function combined with marginal distribution characterize the joint distribution. For continuous data such representation is unique, which is stated in Sklar’s theorem (Sklar, 1959). It is therefore a convenient method to construct joint distributions from marginal distributions. Moreover, copulas allow for a two-step estimation where the steps are independent. First, univariate margins are chosen, based on initial diagnostics of the dataset, and just any existing distributions can be used. Each item can be fit with a different distribution and different support – univariate Gaussian and t for retaining symmetry, gamma for exponential tails, Pareto for heavy tails, Poisson for integer-valued data etc. After the margins are picked, copula models can be considered based on the joint behavior of the data. Since there are numerous copulas to choose from, diverse in their properties, the multivariate model is highly flexible. There are also unimodal parametric copula families which introduce a continuous factor (a matrix or a vector) that can be fixed for each pair of variables for the best fit. So called extreme value copulas are characterized by uneven tails and can be rotated to obtain negative dependence. Such copulas are a good fit for responses derived from best-case or worst-case scenarios. For example, when asked about mobility limitation, the respondent takes into account only the events when his or her disability prevented them from performing some actions and based on this he or she chooses lower categories. In other words, they take the minimum value of all the events relevant to the question (Nikoloulopoulos and Joe, 2015). In addition, there are many ways to combine copulas in order to obtain a joint distribution. Copulas usually have closed forms which are convenient in terms of computation because they allow analytical differentiation and integration instead of numerical. Although models that designate only one multivariate copula for all data (like the multivariate Gaussian model does) are in line with intuition, building high-dimensional copulas is considered a difficult computing problem. This implies the necessity of new solutions in numerical methods and algorithms for inference and simulation. This is why concepts of vine pair copula constructions (Aas et al., 2009) and factor copulas (Nikoloulopoulos and Joe, 2015) were proposed. They are based on linking different bivariate copulas to connect the variables separately in some order instead of all at once. The idea is to decompose a multivariate distri-

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

bution into a series of bivariate copulas applied on original variables and on their conditional distribution functions. This paper is a continuation of our research on English Longitudinal Study of Ageing (ELSA), waves 1 and 6. The previous paper (Kobus and Półchłopek, 2016) applies 1-factor copula models, where 1-factor indicates that there is a single unobservable factor that governs the behavior of all observed indicators. We showed that there are substantial dependencies in health data which cannot be easily neglected. In more detail, we found that factor copula models based on t(4) and t(5) copulas provide better fit than standard multivariate normal model. This suggests that health distributions are generated as a mixture of discretized means which is typical for a sample which is a mixture of heterogeneous groups. These interdependencies were present in all analyzed population subgroup. We observed the strongest dependence for items that express general optimism and such was the interpretation of the underlying factor. The paper closes with pointing to three directions for further research: (i) estimation of multi-factor models, (ii) estimation of structured factor copula models where a group structure of the data is implied (iii) applying different linking bivariate copulas. Hereby we address the first idea. We find that a 2-factor model which is a combination of the t(5)+t(4) copulas gives the highest likelihood. Based on this, we can identify two major factors which summarize 24-dimensional distribution. Based on the estimated copula parameters we give the following interpretation of the two factors. Factor one relates to general mood and attitude in life, whereas factor two describes physical health. This differentiation is stable among population groups with most noticeable changes between men and women. Namely, for women first factor has a broader meaning and apart from general optimism it is also related to the sense of freedom in life. The paper is organized as follows. In Section 1 we describe only the essential part of the methodology and estimation referring more interested readers to Kobus and Półchłopek (2016) which contains a more thorough description of the concepts used here. In Section 2 we describe the data and analyze descriptive statistics. Section 3 contains the results. Finally, we conclude in Section 4.

1. 2-FACTOR COPULA MODELS The theory of factor copulas was developed by Nikoloulopoulos and Joe (2015) and the exact model used in this study is described in Kobus and Półchłopek (2016). Here we expand 1-factor copula model presented there. Please refer to the notation described in Kobus and Półchłopek (2016). Latent factor models are models of high-dimensional data in which many items overlap or are correlated by design. Typically, the underlying concept (factor) is low-dimensional, but it is difficult to measure directly and thus proxied by many indicators that are easier to measure. Typical examples of include concepts such as quality of life, general intelligence or health. The general factor copula

Martyna Kobus, Olga Półchłopek

model is the following. Let Yi = (Yi1, ..., Yid) be a vector of d ordinal variables each measured on a scale {0, ..., K – 1}. These are observable indicators; here in empirical application d = 24 and each Yj denotes a given health condition. The p-factor model assumes conditional independence of Y1, ..., Yd given latent variables X1, ..., Xp (so called factors). The joint probability mass function (pmf) is therefore d

( (

)

P ( Y1 = y1 , ..., Yd = yd ) = ∫ ∏ P Y j = y j | X1 = x1 , ..., X p = x p dFX1 , j=1 (1) P ( Y1 = y1 , ..., Yd = yd ) = ∫ ∏ P Y j = y j | X1 = x1 , ..., X p = x p dFX1 , ..., X p x1 , ..., x p j=1

(

)

where FX1, ..., Xp is the joint distribution of latent factors. Copulas appear in how P(Yj = yj|X1 = x1, ..., Xp = xp) is modelled. Here we present a 2-factor model ( p = 2) in which X1, X2 are independent and uniformly distributed i.e. X1, X2 ~ U(0, 1). From Sklar’s theorem (Sklar, 1959) there exists a copula function CX1 j such that P(X1 # x1, Yj # yj) = CX1 j (x1, Fj(yj)), where Fj is the cdf of Yj. It is a step function with jumps at 0, ..., K – 1. Let ajk be the cutpoints for the j-th ordinal variable in the uniform scale. Thus Fj(yj) = aj, yj + 1. Then, the conditional cdf is the following ∂CX1 j ( x1, Fj ( y j )) . (2) ∂ x1 ∂CX1 j ( x1, Fj ( y j )) Fj|Denoting := P(Y jdensity ≤ y j | Xfunction by Cj|X1(aj, yj + 1|x1), we have X1 ( y j | x1 )copula 1 = x1 ) = ∂ x1 Fj|X1 ( y j | x1 ) := P(Y j ≤ y j | X1 = x1 ) =

that Cj|X1(aj, yj + 1|x1) – Cj|X1(aj, yj|x1) gives the probability of Yj = yj conditional on X1 = x1. Let CX2 j be a bivariate copula such that P(X2 # x2, Yj # yj|X1 = x1) = = CX2 j (x2, Fj|X1(yj|x1)) and Fj|X1(yj|x1) is given by (2). It is worth noting that a simplifying assumption is used, namely, the conditional copula for the univariate distributions FYj|X1 and FX2|X1 = FX2 does not depend on x1. Denoting copula density function for factor X2 by C j|X 2 (Fj|x1 ( y j | x1 )| x2 ) =

∂CX 2 j ( x2, Fj|x1 ( y j | x1 )) ∂ x2

we can write the joint pmf for the 2-factor model P(Y1 = y1 , ...,Yd = yd ) = ∫

y1 , ...,Yd = yd ) = ∫

1 1 d

∫ ∏ C j|X (Fj|X ( y j | x1 )| x2 ) − C j|X (Fj|X ( y j − 1| x1 )| x2 )dx1dx2.

0 0

1 1 d

∫ ∏ C j|X (Fj|X ( y

0 0

j=1

Less formally speaking, d items are linked to factor X1 (1-factor model) and then conditional on X1 another d items are linked to factor X2 as pictured in Figure 1. In theory, copulas CX11, ..., CX1 d, CX21, ..., CX2 d can all come from different parametric families which compounds flexibility of the model. A special case is the discretized multivariate normal model for which all the copulas are bivariate Gaussian. A presentation of all copula families used in this paper is contained in

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

Kobus and Półchłopek (2016). Estimation follows two-step procedure described in detail in Kobus and Półchłopek (2016) and conducted using R package “CopulaModel”. Figure 1. Graphic representation of the 2-factor copula model Y1

Y1 X1

CX11

CX21

CX1 j

CX1 d

CX2 j

X1 X2

Yj X1

CX2 d Yd

Yd X1

Source: Nikoloulopoulos and Joe (2015).

We compare 2- and 1-factor models. For 1-factor models, the following copulas are tested: Gumbel, survival Gumbel, Gaussian, as well as copulas with 2, 3, 4, 5, 7 and 9 degrees of freedom. For 2-factor models 17 pairs of copulas are considered: Gumbel+Gumbel, s.Gumbel+s.Gumbel, Gaussian+Gaussian, t(2)+t(3), t(3)+t(2), t(2)+t(4), t(4)+t(2), t(4)+t(5), t(5)+t(4), t(2)+Gumbel, t(3)+Gumbel, t(4)+Gumbel, t(5)+Gumbel, Gumbel+t(2), Gumbel+t(3), Gumbel+t(4) and Gumbel+t(5). It is not so common to mix diverse parametric families for each factor because of the tail dependence inheritance. Moreover, the theory of factor copulas is relatively recent and such intricate models would require tools that have not yet been developed for ordinal data. For these reasons, only one family was chosen for each factor. The order of copulas in a single pair does matter, hence the use of symmetrical mixes such as t(2)+t(4) and t(4)+t(2).

2. DATA AND DESCRIPTIVE STATISTICS ELSA (English Longitudinal Study of Ageing)1 is a survey of quality of life among elderly people in the UK. Waves 1 and 6 (2002, 2012) were downloaded from the UK Data Archive. Although the dataset allows longitudinal analyses, 1 Marmot M., Oldfield Z., Clemens S., Blake M., Phelps A., Nazroo J., Steptoe A., Rogers N., Banks J. (2016), English Longitudinal Study of Ageing, Waves 0–7, 1998–2015 [data collection], 24th Edition, UK Data Service, SN: 5050, http://dx.doi.org/10.5255/UKDA-SN-5050-11

Martyna Kobus, Olga Półchłopek

only cross-sectional studies were conducted to show if and how the conditions of the elderly have changed over time. The multivariate model comprises of 24 variables: 19 items describing control (C1–C4), autonomy (A1–A5), pleasure (P1–P5) and self-realization (S1–S5), each rated on a scale from 1 to 4, self-reported health status, mobility, eyesight, hearing and pain rating. Table 1. CASP-19 variables C1

How often feels age prevents them from doing things they like

How often feels what happens to them is out of their control

How often feels free to plan for the future

How often feels left out of things

How often can do the things they want to do

How often family responsibilities prevent them from doing things they want to do

How often feels they can please themselves with what they do

How often feels their health stops them from doing what they want to do

How often shortage of money stops them doing things

How often looks forward to each day

How often feels that their life has meaning

How often enjoys the things they do

How often enjoys being in the company of others

How often looks back on their life with a sense of happiness

How often feels full of energy these days

How often chooses to do things they have never done before

How often feels satisfied with the way their life has turned out

How often feels that life is full of opportunities

How often feels the future looks good to them

The data has been adjusted to fit the assumptions in the model. The number of categories differed across variables and therefore was reduced to 4 by collapsing higher responses (pairing “very good” with “excellent” as one category). Therefore, some items, such as health, vision and hearing, are self-rated on the following scale: 1 – “poor”, 2 – “fair”, 3 – “good”, 4 – “excellent”. Both eyesight and hearing questions assume reporting the senses using everyday correcting devices such as glasses, contact lenses or hearing aid. Blind people fall into the first category of

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

“poor” eyesight. Pain rating is derived from two separate questions: “Are you bothered by pain?” and “How much does it hurt?” by adding the fourth, “no pain”, category. Therefore, the responses are: 1 – “severe”, 2 – “moderate”, 3 – “mild”, 4 – “no pain”. Mobility was measured by asking the respondents about how much difficulty they associate with walking for a quarter of a mile. The possible answers were: 1 – “unable to do it”, 2 – “much difficulty”, 3 – “some difficulty”, 4 – “no difficulty”. Ordering of responses was reversed in some cases to assure positive dependence. After all necessary adjustments, the waves 1 and 6 consist of 4650 and 7915 observations, respectively, as shown in Table 2. We analyze the distribution of the groups defined based on sex, age (50–64 years old group and 65+), employment (retired, employed, unemployed, disabled), as well as smoking (behavioral risk). This gives us 10 groups to analyze in each wave. Table 2. Sample sizes by population groups size (wave 1)

% (wave 1)

size (wave 6)

% (wave 6)

males

2174

44.49

3589

45.34

females

2476

50.67

4326

54.66

age 50–64

2542

52.02

3734

47.18

age 65+

2108

43.13

4181

52.82

non-smoking

3848

78.74

7020

88.69

802

16.41

895

11.31

retired

2329

47.66

4558

57.59

employed

1588

32.49

2602

32.87

unemployed

475

9.72

468

5.91

disabled

258

5.28

287

3.63

smoking

total

4650

7915

Source: Own calculations based on the ELSA Wave 1 and Wave 6.

To compare distributions we use Wilcoxon rank-sum test (Wilcoxon, 1945, Mann and Whitney 1947). Rank-sum tests the hypothesis that two independent samples are from populations with the same distribution. Unlike Student’s t-test, it does not require the assumption of normal distribution. The test is a standard choice for ordinal data. We choose three variables that later on prove relevant for copula analysis. They reflect both physical and mental health. With respect to ability to walk, the considered groups differ significantly (Table 3) i.e. men are different than women (sex), those who smoke are different from those who do not (smoking) etc. With respect to P3, namely, whether a respondent enjoys things he or she does, there are differences between all groups except for men and

Martyna Kobus, Olga Półchłopek

women and employed and unemployed. Here we cannot reject the null hypothesis that the samples come from the same distribution. Similarly for S4 i.e. whether a respondent feels that life is full of opportunities. Typically groups differ except for men and women in Wave 6 and employed and unemployed in Wave 1. Table 3. Wilcoxon test Wave 1 sex

walk

age

2.8 (0.01)* 15.26 (0.00)*

Wave 6 smoking 3.31 (0.00)*

sex

age

3.58 (0.00)* 17.69 (0.00)*

smoking 6.03 (0.00)*

0.22 (0.83)

–3.22 (0.00)*

6.79 (0.00)*

–0.05 (0.96)

–7.24 (0.00)*

9.43 (0.00)*

–2.03 (0.04)*

4.84 (0.00)*

6.11 (0.00)*

0.45 (0.65)

5.66 (0.00)*

7.81 (0.00)*

Wave 1 employed

walk

unemployed

Wave 6 disabled

–17.88 (0.00)* –3.36 (0.00)* 17.23 (0.00)*

employed

unemployed

disabled

–21.45 (0.00)* –2.52 (0.01)* 20.63 (0.00)*

1.25 (0.21)

3.97 (0.00)*

9.36 (0.00)*

5.33 (0.00)*

5.9 (0.00)* 12.81 (0.00)*

–5.36 (0.00)*

0.36 (0.72)

8.16 (0.00)*

–5.9 (0.00)*

4.35 (0.00)* 11.79 (0.00)*

3. RESULTS Most general result is such that in both waves, the combination of copulas with various degrees of freedom triumphs other models. In wave 6, all groups show the highest values of log-likelihood function when estimated with the pair of copulas t(5)+t(4), where the numbers indicate degrees of freedom. In this model, the X1 factor is linked to each of the 24 items using a t(5) copula and then these distributions are combined with the X2 factor using 24 t(4) copulas. In wave 1 the groups go best with t(5)+t(4) copulas as well, except for women, retired and unemployed people who are most accurately described with t(4)+t(5) copulas. It is in line with the expectations, as the 1-factor models have also proved t copulas with 4 and 5 degrees of freedom to be the best choice. Table 4 illustrates bivariate count distributions of variables health and A4 simulated using copulas pair that gives best log likelihood (t(5)+t(4) combination), as well as observed distribution. Because A4 refers to restraints imposed by health condition, and so it is linked to negative events, the order of categories was reversed. The table illustrates how many respondents are estimated to fall into each bivariate category, e.g. in the original study there were 203 men (upper left corner) who rate their health as poor and simultaneously reported that it often stops them from doing what they want. On the other hand, 833 men (bottom right corner) say that their health was very good and that they do not feel constrained.

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

Table 4. Bivariate count distributions of the models with the best log-likelihood

disabled

unemployed

employed

retired

smoking

non-smoking

age 65+

age 50â&#x20AC;&#x201C;64

females

males

empirical distribution

1-factor

2-factor

203

102

185

212

293

150

217

131

140

193

285

123

396

378

276

167

335

340

332

121

423

399

223

208

456

833

118

290

404

689

196

424

831

190

175

255

404

155

290

146

178

254

360

104

111

528

402

331

190

427

360

416

123

560

430

265

234

539

1100

120

424

461

891

260

463

1159

156

148

157

248

104

140

121

138

151

212

126

338

380

333

114

292

344

405

328

424

270

160

497

1186

113

340

458

938

168

448

1236

237

155

113

248

310

449

223

332

191

137

316

372

126

146

586

400

274

220

519

374

318

145

637

439

213

282

498

747

127

398

401

613

302

412

792

312

157

117

307

396

586

151

266

448

266

260

369

567

218

189

827

696

513

278

700

656

610

208

871

747

418

403

946

1750

237

656

811

1427

431

816

1813

203

102

185

212

293

150

217

131

140

193

285

123

396

378

276

167

335

340

332

121

423

399

223

208

456

833

118

290

404

689

196

424

831

225

140

217

331

479

253

379

195

147

312

456

151

148

611

441

311

217

566

433

334

160

660

435

259

284

556

911

140

405

452

755

284

505

945

148

102

115

120

251

284

263

182

233

352

273

339

229

129

380

914

277

419

703

148

358

895

106

130

109

127

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

Martyna Kobus, Olga PĂłĹ&#x201A;chĹ&#x201A;opek

Table 5. Bivariate count distributions of items A5 and S5 modelled with copulas females

males

females

136 177

163 260 131

201 566 300 37

180 686 413

224 554 270

220 673 365

123 499 440 34

162 549 526

152 522 423

153 601 514

89 307 483 49

376 591

82 306 493

82 377 595

125 198

130 275 142

245 543 262

218 707 357

138 513 384

125 622 487

82 288 562

92 384 599

109 221

92 47

132 297 157

233 543 263 80

217 655 382

173 541 378 44

171 573 478

67 297 530 27

389 590

115 223

95 47

132 297 157

226 548 279 80

217 655 382

168 516 376 44

171 573 478

67 310 528 27

389 590

137 201

88 72

155 290 113

214 537 301 69

238 653 387

165 482 402 28

141 551 517

76 369 471 19

160 133 107 94

164 201 184

199 592 280 31

199 724 370

137 567 377 14

136 657 479

98 290 491 45

143 147 110 99

158 224 156

207 589 250 39

210 690 370

143 541 397 22

123 658 474

99 278 525 41

416 604

358 573

339 624

149 159

97 85

136 256 146

214 581 286 38

215 701 385

140 514 406 27

131 586 503

81 330 479 41

443 550

2+Gumbel

3+Gumbel

4+Gumbel

166 308

5+Gumbel

63 65

Gumbel+2

176 188

5+4

Gumbel+3

2+4

3+2

2+3

Gaussian

s.Gumbel

Gumbel

empirical

males

120 195

126 289 148

239 529 278

221 679 357

152 490 394

141 606 491

81 314 543

80 403 597

119 200

139 270 137

243 520 285

231 681 388

155 489 396

140 626 458

77 317 540

84 383 598

117 204

119 271 186

244 517 290

200 656 407

155 487 395

161 607 472

81 319 536

110 432 518

140 174 107

123 288 136

226 560 270

232 675 356

162 523 382

149 619 477

66 295 535

83 321 663

140 181

124 299 129

231 551 288

234 672 355

154 505 395

145 601 487

73 304 533

78 338 661

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

136 173

97 86

159 259 141

214 556 275 48

213 665 370

163 504 420 29

159 594 519

87 307 502 33

79 383 589

139 179

96 90

138 246 152

222 549 279 37

232 686 386

148 539 403 26

134 609 488

80 317 483 35

85 420 562

males Gumbel+4

females

Gumbel+5

4+5

4+2

males

females

138 183

82 69

124 311 122

232 552 285 65

240 661 359

151 510 389 42

143 595 485

71 309 536 27

78 345 660

138 184

80 69

124 313 118

231 555 284 67

232 662 365

153 506 395 39

145 598 485

74 309 532 25

78 351 655

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

Firstly, it can be seen already from Table 4 that the 2-factor models are better approximations than 1-factor models e.g. 185 of people in the first category as estimated by a 2-factor model is closer to 203 than 102 as estimated by a 1-factor model. The same goes for all population groups. In general, 1-factor model tends to spread mass more uniformly among categories than a 2-factor model, simply because it tries to model jointly the behavior of what seems to be two independent factors. Secondly, as shown in Table 5 which contains bivariate count distributions of items A5 and S5 used in Kobus and Półchłopek (2016), copulas estimate the probabilities far better than multivariate Gaussian models. Empirically A5, which refers to shortage of money, has more probability in the centre, it can be thus interpreted as a discretized mean, while S5 which indicates if the future looks good to the interviewee, has more mass in maximum values. This is why the joint probability is asymmetric and upper tail dependence is observed. In each model, the dependence parameter vector θ consists of 48 real values – the first 24 corresponding to copulas fitted for X1 and the latter for X2. The most accurate models use t copulas, hence the values range between –1 and 1.2 Tables 8, 9, 10 and 11 in Appendix contain transformations of the parameters to Kendall’s τ . The higher the copula parameter, the more dependence between a given item and the factor.3 Copula models with different parameters are not 2 For example, if Gumbel copula is used, then because it models positive dependence only, Kendall’s tau values are between 0 and 1. 3 As to the interpretation of factors, Nikoloulopoulos and Joe (2015) state that 2-factor models with tv copulas are clearly interpretable v # 3 when and that there is more variability when v $ 5 which may affect identification of the factors. The varimax transformation (Kaiser, 1958) is necessary when such problems occur. Interpretation can also be distorted if variables have discrete distribution and if the sample is big, as standard errors decrease when (the number of records) or the number of categories increase. Large SEs (exceeding 0.9 in Kendall’s scale) indicate that the model is non-identifiable. This is not the case in this study though, as SEs remain between 0.01 and 0.04, so the varimax rotation is not needed to explain the factors with their loadings.

Martyna Kobus, Olga Półchłopek

directly comparable, therefore parameter estimates and standard errors need to be compared on a Kendall’s tau scale (Genest and MacKay, 1986), (Hult and Lindskog, 2002). The following transformation of copula parameters applies to Gaussian t copulas with θ ∈(−1,1) (Hult and Lindskog, 2002) 2 (3) τ = arcsinθ , π whereas the following transformation applies to Gumbel copula with θ ∈[1,∞) (Genest and MacKay, 1986) 1 (4) τ = 1 − . θ Therefore, Kendall’s τ for Gaussian and copulas range from –1 to 1 and as for Gumbel, τ ∈(0,1), because this copula models only positive dependence. Let us first analyze the group of non-smokers (Appendix, Figure 2) which is the most numerous. The model has managed to reduce 24-dimensional health indicator to two major unobserved factors. Variables C3, A1, P1, P2, P3, P5, S3, S4 and S5 seem to be linked to the factor X1, whereas X2 is clearly linked to A4 and also to health, walk, pain and C1. Interpreting the items, X1, variables strongly connected to it cover the topics of freedom (C3, A1), joy (P3), optimism (P1, P2, S4, S5), happiness and satisfaction (P5, S1–S5). It can be therefore interpreted as life attitude or general mood. The second factor is even more clear. It is mostly connected to physical health indicators such as self-reported health, mobility and pain rating, as well as two CASP-19 items, C1 and A4. The latter are about whether health or age prevents a respondent from doing something, so they have a clear association with physical health. Therefore, X2 can be described as physical health/limitations. For the group of smokers the situation is very much similar. Variables related to X1 (P1, P2, P3, P4, P5, A2, A3 account for optimism and the feeling of freedom, while the loadings of X2 are the same as for the group of non-smokers. It seems that smoking does not affect perception of health, however, sex does (Appendix, Figure 3). For men, we still observe the pattern that X1 is linked to P1, P2, P3, S3, S4, S5 which are all the feelings of optimism and enjoyment, and X2 is linked to physical health (health, walk, pain, A4 and C1). The situation changes for women, for whom the first factor has a much broader meaning. Namely, apart from the variables we just mentioned in the men’s case, X1 is also linked to answers C3, A1, A4 and S1. They all relate to the sense of freedom, which apparently for women does not mean only freedom from the limitations of physical health, but a general ability to do what one wishes to do in life. With age, walking and the feeling that health prevents one from doing things they want (A4) emerges as two indicators driving factor X2 (Appendix, Figure 4). When it comes to factor X1 there are many indicators that link to X1 with a similar loading for both age groups. These are a few traditional ones P1, P2, P3, S3, S4, S5 but also P5 and S1. P5 refers to looking back at one’s life with a sense of happiness and S1 to feeling full of energy. The importance of these two for the

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

general positive feeling about life increases with age. The last group we analyze is related to employment status. Here too clear interpretation for factors X1 and X2 can be drawn. What changes between groups is the importance of indicators P5 and S1. P5 is more linked to X1 for employed than for other groups, whereas for the retired S1 is linked to both factor first and second. The 2-factor model has not only proved to be better than multivariate normal approach for modelling data with intermediate tail dependence, but has also provided highly accurate approximation. Moreover, it enables successful identification of unobservable determinants and reveals important links between various health indicators. The novelty of this method is that it detects complex dependencies present in the data. This provides not only for the desired dimensional reduction but also for the natural interpretation of underlying factors.

CONCLUSION The analysis identified two main factors governing 24-dimensional health distribution. For Wave 1 the single factor was interpreted as positive life attitude, as variables S1 and S5 appeared to have the highest linking parameters, and for Wave 6 also S3, P1 and P3 were relevant (enjoying things in life). It is in line with the description of X1 in this study. The other factor turned out to represent physical constraints. It seems that since the first factor appeared in both 1- and 2-factor models, it is the main determinant of well-being, or more accurately, people’s perception of it. The fact that the copula models evinced the highest values of the log-likelihood function implies that the dataset describes a population which is a mixture of subpopulations and the latent variables can be interpreted as compilations of means that vary across these subgroups. This paper shows that 2-factor copula models provide a better fit than 1-factor copula models presented in Kobus and Półchłopek (2016) and also better than standard tools (based on MVN), and should be used with health data when joint analysis is necessary. The output of these estimations can now be used for further analyses. From the policy perspective, the added value of factor copula models in health measurement is the following. Firstly, it allows for the computationally efficient estimation of the joint health distribution (impossible with ordinal probit model with high-dimensional data) which naturally can then be used for further models and purposes. The necessity to consider joint health distributions comes from the fact that single health indicators are typically poor proxies of general health. Here not only many health indicators can be considered but also the dependencies between them. Such dependencies, known in the health literature as comorbidity pose a fiscal challenge to healthcare policy. Secondly, the model allows for a very flexible modelling of these dependencies, hence nonlinearities in the relationship between health conditions are taken into account (as opposed to ordinal probit model). Thirdly, it detects indepen-

Martyna Kobus, Olga Półchłopek

dent dimensions and allows for their interpretation. This reduces the dimensionality of the problem and shapes policymakers’ thinking about most relevant health differences between various groups. Finally, the detected nonlinearities (i.e. upper and lower tail dependence) help to target most vulnerable groups most effectively. In particular, if the copula between two health dimensions in a given group is upper tail dependent one may conclude that the problem concentrates mostly for the high values of the considered health conditions and therefore targeting this group may prove to be the most efficient, given limited budget. Although only the most relevant results were shown here, this study was very comprehensive (we estimated 17 different models). Still, it could be developed further. Firstly, one could fit margins and add covariates in copula estimations (Nikoloulopoulos and Karlis, 2010). Secondly, even more copula combinations (models) can be tested. Thirdly, the structure of the data (division into C, A, S and P questions) can be a priori taken into account via the so-called structured factor copula models (Krupskii and Joe, 2015).4 CASP-19 indeed has a group structure (control, autonomy, pleasure, self-realization). In these models there are many zeros in vectors of loadings (the factors are loaded on separate subsets of variables) which means fewer dependence parameters. Furthermore, the factors can be dependent. In this model, on the other hand, each factor can be linked to any other item, and factors are independent.

REFERENCES Aas K., Czado C., Frigessi A., and Bakken H. (2009), Pair-Copula Constructions of Multiple Dependence, “Insurance, Mathematics and Economics”, 44: 182–198. Abul Naga R.H., Yalcin T. (2008), Inequality measurement for ordered response health data, “Journal of Health Economics”, 27(6): 1614–1625. Abul Naga R.H., Stapenhurst Ch. (2015), Estimation of inequality indices of the cumulative distribution function, “Economics Letters”, 130: 109–112. Allison R.A., Foster J.E. (2004), Measuring health inequality using qualitative data, “Journal of Health Economics”, 23(3): 505–524. Apouey B. (2007), Measuring health polarization with self-assessed health data, “Health Economics”, 16: 875–894. Apouey B., Silber J. (2013), Inequality and bi-polarization in socioeconomic status and health: ordinal approaches, “SSRN Electronic Journal”. Atkinson A.B. (1970), On the measurement of inequality, “Journal of Economic Theory”, 2(3): 244–263. Atkinson A.B. (2011), On lateral thinking, “Journal of Economics Inequality”, 9: 319–328. 4 Structured factor copulas are extensions to the Gaussian bi-factor model covered by Gibbons and Hedecker (1992), as well as Holzinger and Swineford (1937). However, structured copulas have only been developed for continuous data Krupskii and Joe (2015).

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

Atkinson A.B., Bourguignon F. (1982), The Comparison of Multi Dimensioned Distributions of Economic Status, “Review of Economic Studies”, 49(2):183–201. Bedford T., Cooke R.M. (2002), Vines – a new graphical model for dependent random variables, “Annals of Statistics”, 30: 1031–1068. Duclos J.Y., Echevin D. (2012), Health and income: A robust comparison of Canada and the US, “Journal of Health Economics”, 30: 293–302. Conti G., Heckman J., Urzua S. (2010), The education-health gradient, “American Economic Review”, 100(2): 234–238. Cowell F., Flachaire E. (2015), Inequality with ordinal data, STICERD 130226 Working Paper. Cutler D.M., Huang W., Lleras-Muney A. (2015), When does education matter? The protective effect of education for cohorts graduating in bad times, “Social Science & Medicine”, 127: 63–73. Cutler D., Lleras-Muney A., Vogl T. (2011), Socioeconomic status and health: dimensions and mechanisms, The Oxford Handbook of Health Economics. Genest C., MacKay J. (1986), The joy of copulas: bivariate distributions with uniform marginals, “The American Statistician”, 40: 280–283. Genest C., Nešlehová J. (2007), A Primer on Copulas for Count Data, “ASTIN Bulletin”, 37: 475–515. Gibbons R., Hedeker D. (1992), Full-information item bi-factor analysis, “Psychometrika”, 57: 423–436. Gravel N., Magdalou B., Moyes P. (2015), Ranking distributions of an ordinal attribute, <halshs-01082996v2> Heckman J., Humphries J.E., Urzua S., Veramendi G. (2011), The effects of educational choices on labor market, health, and social outcomes, University of Chicago, unpublished manuscript. Holzinger K.J., Swineford F. (1937), The bi-factor method, “Psychometrika”, 2: 41–54. Hua L., Joe H. (2014), Strength of tail dependence based on conditional tail expectation, “Journal of Multivariate Analysis”, 123: 143–159. Hult H., Lindskog F. (2002), Multivariate extremes, aggregation and dependence in elliptical distributions, “Advances in Applied Probability”, 34: 587–608. Joe H. (2005), Asymptotic efficiency of the two-stage estimation method for copula-based models, “Journal of Multivariate Analysis”, 94: 401–419. Joe H. (2015), Dependence modelling with copulas, Taylor & Francis Group. Kaiser H.F. (1958), The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis, “Psychometrika”, 23: 187–200. Krupskii P., Joe H. (2013), Factor copula models for multivariate data, “Journal of Multivariate Analysis”, 120: 85–101. Krupskii P., Joe H. (2015), Structured factor copula models: Theory, inference and computation, “Journal of Multivariate Analysis”, 138: 53–73. Kunst A.E., Bos V., Lahelma E., Bartley M., Lissau I., Regidor E., et al. (2004), Trends in socioeconomic inequalities in sefl-assessed health in 10 European countries, “International Journal of Epidemiology”, 34: 295–305. Lazar A., Silber J. (2013), On the cardinal measurement of health inequality when only ordinal information is available on individual health status, “Health Economics”, 22(1): 106–113.

100

Martyna Kobus, Olga Półchłopek

Mackenbach J.P., Stirbu I., Roskam A.J.R., Schaap M.M., Menvielle G., Leinsalu M., Kunst A.E. (2008), Socioeconomic inequalities in health in 22 European countries, “New England Journal of Medicine”, 358: 2468–2481. Lv G., Wang Y., Xu Y. (2015), On a new class of measures for health inequality based on ordinal data, “Journal of Economic Inequality”, 13: 465–477. Makdisi P., Yazbeck M. (2014), Measuring socioeconomic health inequalities in the presence of multiple categorical information, “Journal of Health Economics”, 34: 84–95. Marmot M., Oldfield Z., Clemens S., Blake M., Phelps A., Nazroo J., Steptoe A., Rogers N., Banks J. (2016), English Longitudinal Study of Ageing, Waves 0-7, 1998– 2015 [data collection], 24th Edition, UK Data Service, SN: 5050, http://dx.doi. org/10.5255/UKDA-SN-5050-11 Nelsen R.B. (2006), An Introduction to Copulas, 2nd ed., Springer. Nikoloulopoulos A.K., Joe H. (2015), Factor copula models for item response data, “Psychometrika”. Nikoloulopoulos A.K., Karlis D. (2010), Regression in a copula model for bivariate count data, “Journal of Applied Statistics”, 37(9): 1555–1568. Panagiotelis A., Czado C., Joe H. (2012), Pair Copula Constructions for Multivariate Discrete Data, “Journal of the American Statistical Association”, 107–499. Oh D.H., Patton A.J. (2015), Modelling Dependence in High Dimensions with Factor Copulas, Finance and Economics Discussion Series 2015–051, Board of Governors of the Federal Reserve System. Sklar A. (1959), Fonctions de répartition à n dimensions et leursmarges, Publications de l’Institut de Statistique de l’Université de Paris, 8: 229–231. Schweizer B., Wolff E.F. (1981), On nonparametric measures of dependence for random variables, “Annals of Statistics”, 9: 870885. van Doorslaer E., Koolman X. (2004), Explaining the differences in income-related health inequalities across European countries, “Health Economics”, 13: 609–628. van Doorslaer E., Wagstaff A., Bleichrodt H., Calonge S., Gerdtham U.G., Gerfin M., Geurts J., Gross L., Hakkinen U., Leu R.E., O’Donnell O., Propper C., Puffer F., Rodriguez M., Sundberg G., Winkelhake O. (1997), Income-related inequalities in health: some international comparisons, “Journal of Health Economics”, 16: 93–112.

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

101

APPENDIX Figure 2. Parameters non-smoking and smoking in Kendall’s scale for the 2-factor models (a) non-smoking 0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

–0.2

–0.4

walk hear C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5 health see pain

b) smoking 0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

–0.2

walk hear C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5 health see pain

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

102

Martyna Kobus, Olga Półchłopek

Figure 3. Parameters males and females in Kendall’s scale for the 2-factor models (a) males 0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

–0.2

walk hear health see pain C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5

b) females 0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

–0.2

–0.4

–0.6

–0.8

walk hear C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5 health see pain

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

103

Figure 4. Parameters age 50–64 and age 65+ in Kendall’s scale for the 2-factor models (a) age 50–64 0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

–0.2

–0.4

–0.6

walk hear C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5 health see pain

(b) age 65+ 0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

–0.2

–0.4

walk hear C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5 health see pain

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

104

Martyna Kobus, Olga Półchłopek

Figure 5. Parameters employed, unemployed, retired and disabled in Kendall’s scale for the 2-factor models (a) employed 0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

walk hear C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5 health see pain

(b) unemployed 0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

–0.2

–0.4

–0.6

walk hear C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5 health see pain

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT

105

0.6

0.4

0.2

0.0

–0.2

–0.4

–0.6

–0.8

walk hear health see pain C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5

(d) disabled 0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

–0.2

–0.4

–0.6

walk hear health see pain C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

3.0798 3.5166 3.3239 3.2716 3.2787 2.8406 3.1022 3.2415 3.1791 3.4254 3.0297 3.4475 2.8837 2.6600 3.7181 3.5757 3.7869 3.6963 3.6432 2.9628 2.6011 3.4189 3.1265 3.2163

3.0575 3.5501 3.3684 3.1205 3.3496 2.7833 3.1040 3.2870 3.1960 3.4218 3.0023 3.3753 2.8675 2.6237 3.7272 3.5538 3.7907 3.6334 3.6311 2.9443 2.5690 3.4117 3.0975 3.1868

males

3.0994 3.4871 3.2847 3.4043 3.2165 2.8910 3.1006 3.2015 3.1644 3.4285 3.0537 3.5109 2.8978 2.6918 3.7100 3.5949 3.7835 3.7516 3.6539 2.9790 2.6292 3.4253 3.1519 3.2423

females 3.1684 3.6998 3.4032 3.3851 3.3190 3.1046 3.1098 3.3096 3.1703 3.4740 2.8281 3.3973 3.0732 2.5413 3.6963 3.5842 3.7707 3.6908 3.5905 3.0578 2.7408 3.3891 3.1900 3.2903

age 50–64 2.9730 3.2955 3.2282 3.1347 3.2301 2.5223 3.0930 3.1594 3.1898 3.3667 3.2728 3.5081 2.6551 2.8031 3.7443 3.5655 3.8065 3.7030 3.7068 2.8482 2.4326 3.4549 3.0498 3.1271

age 65+ 3.1299 3.5377 3.3454 3.2817 3.3004 2.8378 3.1198 3.2773 3.1952 3.4561 3.0307 3.4602 2.9033 2.7113 3.7510 3.6089 3.8085 3.7095 3.6759 2.9987 2.6214 3.4519 3.1640 3.2544

non-smoking

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

health walk see hear pain C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5

all 2.8392 3.4152 3.2207 3.2232 3.1746 2.8541 3.0175 3.0698 3.1022 3.2781 3.0249 3.3865 2.7893 2.4140 3.5599 3.4165 3.6833 3.6334 3.4863 2.7905 2.5037 3.2606 2.9464 3.0337

smoking 3.0176 3.4006 3.2851 3.1842 3.2589 2.6458 3.1181 3.2194 3.2194 3.3985 3.2181 3.5298 2.7389 2.7935 3.7540 3.5848 3.8162 3.7050 3.6844 2.9081 2.5281 3.4564 3.0957 3.1782

retired 3.3955 3.8835 3.4811 3.4263 3.5101 3.2242 3.2229 3.3942 3.2487 3.5693 2.8161 3.4011 3.3369 2.5749 3.7330 3.6272 3.8010 3.7173 3.6272 3.1958 2.8319 3.4742 3.2702 3.3785

employed

Table 6. Means of variables according to the group in wave 1

3.0442 3.6042 3.2337 3.3116 3.2463 2.8084 3.0358 3.1474 3.0821 3.4274 2.8526 3.3705 2.8632 2.6716 3.6632 3.5200 3.7305 3.6674 3.6400 2.9621 2.5011 3.4316 3.0884 3.2400

unemployed 1.7636 2.1434 2.8721 3.0349 2.0930 2.2985 2.3372 2.6744 2.5659 2.7791 2.9690 3.1318 1.4380 1.9574 3.4031 3.2791 3.5388 3.5426 3.3760 2.0233 2.0233 2.7171 2.5891 2.5194

disabled

106 Martyna Kobus, Olga Półchłopek

3.1212 3.5563 3.3870 3.2241 3.2264 2.6820 2.7909 3.2310 3.1020 3.4306 2.9263 3.3864 2.7706 2.6672 3.6206 3.4983 3.7391 3.6740 3.5530 2.8582 2.5151 3.3632 3.0491 3.1308

3.0939 3.5965 3.4023 3.0549 3.3199 2.6135 2.7880 3.2655 3.1402 3.4472 2.9398 3.3302 2.7582 2.6732 3.6186 3.4656 3.7392 3.6082 3.5436 2.8663 2.5057 3.3775 3.0546 3.1084

males

3.1438 3.5229 3.3742 3.3645 3.1489 2.7388 2.7933 3.2023 3.0703 3.4168 2.9152 3.4330 2.7809 2.6623 3.6223 3.5254 3.7390 3.7286 3.5608 2.8516 2.5229 3.3514 3.0446 3.1493

females 3.2442 3.7373 3.4620 3.3733 3.2898 2.9756 2.8404 3.2571 3.0994 3.4446 2.7507 3.3082 2.9920 2.5011 3.5664 3.5016 3.6960 3.6647 3.5118 2.9373 2.6272 3.3463 3.1058 3.1888

age 50â&#x20AC;&#x201C;64 3.0112 3.3946 3.3200 3.0909 3.1698 2.4198 2.7467 3.2076 3.1043 3.4181 3.0832 3.4561 2.5728 2.8156 3.6690 3.4953 3.7776 3.6824 3.5898 2.7876 2.4150 3.3784 2.9986 3.0789

age 65+ 3.1580 3.5766 3.4030 3.2232 3.2436 2.6887 2.8048 3.2514 3.1120 3.4507 2.9174 3.3937 2.7873 2.7053 3.6437 3.5202 3.7595 3.6833 3.5731 2.8821 2.5328 3.3866 3.0779 3.1560

non-smoking

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

health walk see hear pain C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5

all 2.8324 3.3966 3.2615 3.2313 3.0916 2.6291 2.6816 3.0704 3.0235 3.2726 2.9966 3.3285 2.6391 2.3687 3.4391 3.3263 3.5788 3.6011 3.3955 2.6715 2.3765 3.1799 2.8235 2.9330

smoking 3.0527 3.4524 3.3539 3.1402 3.1909 2.5211 2.7905 3.2587 3.1270 3.4491 3.0564 3.4717 2.6360 2.8350 3.6731 3.5110 3.7815 3.6863 3.5915 2.8293 2.4667 3.4059 3.0410 3.1270

retired 3.4058 3.8885 3.5046 3.3728 3.4416 3.0042 2.8935 3.2875 3.1499 3.5019 2.7529 3.3044 3.1660 2.5104 3.5992 3.5392 3.7244 3.6891 3.5615 3.0281 2.6849 3.3939 3.1714 3.2440

employed

Table 7. Means of variables according to the group in wave 6

3.0940 3.5962 3.3376 3.3333 3.1197 2.7179 2.6645 3.0192 2.9509 3.3034 2.6090 3.1944 2.7543 2.3462 3.5491 3.4466 3.6453 3.6368 3.4316 2.8077 2.4103 3.2030 2.8675 3.0235

unemployed 1.6725 2.1289 2.9268 3.0314 2.0139 2.2578 2.0732 2.6237 2.5157 2.6969 2.9512 3.0871 1.3484 1.9477 3.0976 3.0105 3.3519 3.4042 3.0627 1.8606 1.9164 2.6690 2.3659 2.3380

disabled

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT 107

0.5478 0.6340 0.2660 0.1906 0.4077 0.5103 0.2981 0.1906 0.2268 0.3325 –0.0296 0.0564 0.7034 0.1028 0.1488 0.1288 0.1244 0.0705 0.0488 0.4836 0.2724 0.1542 0.2239 0.2681

t(4)+t(5)

0.4492 0.4495 0.2582 0.1930 0.3280 0.4140 0.3888 0.3788 0.3547 0.4154 0.1057 0.2672 0.5027 0.2511 0.4883 0.4617 0.5290 0.2802 0.3881 0.6117 0.4074 0.5188 0.5139 0.6240

t(5)+t(4)

0.4449 0.4301 0.2609 0.1864 0.3214 0.3945 0.3906 0.4020 0.4054 0.4491 0.1892 0.3233 0.4886 0.3194 0.5473 0.5139 0.5562 0.3210 0.4697 0.5993 0.3810 0.5794 0.5320 0.6393

t(5)+t(4)

age 50–64

0.3654 0.3531 0.2080 0.1255 0.2670 0.3971 0.3648 0.3888 0.3496 0.4404 0.0820 0.2784 0.4387 0.1648 0.5771 0.5166 0.5813 0.2704 0.4060 0.5769 0.4056 0.5324 0.5338 0.6351

t(5)+t(4)

age 65+

0.3878 0.3744 0.2357 0.1630 0.2866 0.3907 0.3708 0.3966 0.3773 0.4376 0.1252 0.3009 0.4507 0.2307 0.5476 0.5057 0.5508 0.2864 0.4302 0.5738 0.3753 0.5464 0.5211 0.6351

t(5)+t(4)

non-smoking

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

health walk see hear pain C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5

females

males

0.4492 0.4495 0.2582 0.1930 0.3280 0.4140 0.3888 0.3788 0.3547 0.4154 0.1057 0.2672 0.5027 0.2511 0.4883 0.4617 0.5290 0.2802 0.3881 0.6117 0.4074 0.5188 0.5139 0.6240

t(5)+t(4)

smoking

0.5081 0.6146 0.2443 0.1873 0.3944 0.5325 0.3439 0.2071 0.2612 0.3358 0.0261 0.1103 0.6988 0.1339 0.1606 0.1369 0.1781 0.0468 0.0498 0.4986 0.2509 0.1582 0.2007 0.2787

t(4)+t(5)

retired

0.2078 0.1550 0.1711 0.1573 0.1293 0.2453 0.2649 0.3915 0.3055 0.3893 0.2002 0.3527 0.2307 0.2434 0.5656 0.5697 0.5971 0.3554 0.5088 0.4668 0.3177 0.5878 0.5345 0.6215

t(5)+t(4)

employed

Table 8. Parameters in Kendall’s scale for factor X1 in wave 1

0.4777 0.5492 0.2761 0.2046 0.3361 0.4338 0.1474 0.0550 0.1029 0.1748 –0.0838 –0.0627 0.5322 –0.0238 0.0644 0.0202 0.0596 0.0608 –0.0762 0.3422 0.1816 0.0098 0.0634 0.0808

t(4)+t(5)

unemployed 0.3212 0.1984 0.1696 0.0112 0.1533 0.2173 0.3347 0.4795 0.3482 0.4572 0.0391 0.2829 0.4353 0.2090 0.5275 0.5384 0.5916 0.2743 0.4172 0.5672 0.4301 0.5291 0.5536 0.6178

t(5)+t(4)

disabled

108 Martyna Kobus, Olga Półchłopek

0.1895 0.1087 0.1129 0.0496 0.1043 0.2024 0.2757 0.3767 0.3422 0.3931 0.1772 0.3422 0.2947 0.2039 0.6234 0.5899 0.6243 0.3119 0.5336 0.4825 0.2864 0.5974 0.5046 0.6121

t(4)+t(5)

–0.3946 –0.5601 –0.1143 –0.0944 –0.2966 –0.3795 –0.1104 0.0963 0.0062 0.0010 0.0606 0.1352 –0.6094 0.0128 0.3673 0.3452 0.3120 0.2146 0.3551 –0.1971 0.0185 0.3009 0.2264 0.2140

t(5)+t(4)

0.4733 0.5756 0.1117 0.0562 0.3371 0.3067 0.0962 –0.1354 –0.0188 –0.0315 –0.0629 –0.1610 0.6321 0.0237 –0.3118 –0.3271 –0.3347 –0.1740 –0.3229 0.1805 –0.0232 –0.2851 –0.1939 –0.2130

t(5)+t(4)

age 50–64

–0.3929 –0.5231 –0.1504 –0.1217 –0.3044 –0.4340 –0.2224 0.0227 –0.1036 –0.1669 –0.0059 0.0469 –0.6437 –0.0254 0.2723 0.2645 0.2020 0.1470 0.2765 –0.3490 –0.0541 0.1853 0.1330 0.0964

t(5)+t(4)

age 65+

–0.4287 –0.5535 –0.1565 –0.1179 –0.3074 –0.4174 –0.1261 0.0543 –0.0164 –0.0806 0.0945 0.1384 –0.6504 0.0165 0.3008 0.2892 0.3030 0.1590 0.3102 –0.3084 –0.0760 0.2508 0.1241 0.1172

t(5)+t(4)

non-smoking

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

health walk see hear pain C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5

females

males

–0.3946 –0.5601 –0.1143 –0.0944 –0.2966 –0.3795 –0.1104 0.0963 0.0062 0.0010 0.0606 0.1352 –0.6094 0.0128 0.3673 0.3452 0.3120 0.2146 0.3551 –0.1971 0.0185 0.3009 0.2264 0.2140

t(5)+t(4)

smoking

0.1811 0.1326 0.1038 0.0513 0.0892 0.1908 0.2387 0.3222 0.2750 0.3310 0.0780 0.2497 0.2555 0.1318 0.6259 0.5662 0.5798 0.3097 0.5094 0.4840 0.3300 0.5604 0.5166 0.6129

t(4)+t(5)

retired

–0.4368 –0.4900 –0.1280 –0.1031 –0.3138 –0.4521 –0.2213 0.0534 –0.1446 –0.0386 –0.1198 –0.0129 –0.7002 –0.1333 0.0705 0.1390 0.0574 0.0867 0.0868 –0.2546 –0.0523 0.0697 –0.0219 –0.0373

t(5)+t(4)

employed

Table 9: Parameters in Kendall’s scale for factor X2 in wave 1

0.3437 0.1798 0.1833 0.0946 0.1717 0.3302 0.4031 0.4300 0.4605 0.4719 0.3027 0.4355 0.4108 0.3333 0.6358 0.5352 0.6681 0.3202 0.5566 0.5293 0.2847 0.6379 0.5039 0.6357

t(4)+t(5)

unemployed –0.1997 –0.5393 –0.0092 0.0468 –0.1885 –0.0415 –0.0807 0.0181 0.1705 –0.1740 0.2175 0.0851 –0.3415 0.1829 0.2256 0.2264 0.3590 0.2013 0.4168 –0.1519 –0.0174 0.1460 0.0922 0.0557

t(5)+t(4)

disabled

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT 109

0.4461 0.4096 0.1982 0.1597 0.3125 0.4008 0.4335 0.4890 0.4032 0.5293 0.1242 0.3159 0.4725 0.2399 0.5703 0.5428 0.5724 0.3450 0.4785 0.6072 0.3882 0.5748 0.5755 0.6579

t(4)+t(5)

0.2886 0.2144 0.1665 0.0818 0.1599 0.2604 0.3555 0.4716 0.3776 0.4857 0.1639 0.3529 0.2642 0.2691 0.6398 0.6017 0.6492 0.3677 0.5676 0.4842 0.3100 0.6522 0.5575 0.6437

t(5)+t(4)

0.4832 0.4542 0.2264 0.1538 0.3330 0.4054 0.4309 0.4828 0.4115 0.5197 0.1926 0.3458 0.4968 0.3485 0.5657 0.5281 0.5661 0.3531 0.5219 0.6232 0.4001 0.5974 0.5793 0.6398

t(5)+t(4)

age 50–64

0.3704 0.3240 0.1767 0.1158 0.2356 0.3706 0.4067 0.4763 0.3856 0.5063 0.1201 0.3219 0.3918 0.2063 0.6120 0.5652 0.6167 0.3125 0.4730 0.5525 0.3358 0.5857 0.5548 0.6581

t(5)+t(4)

age 65+

0.3595 0.3063 0.1792 0.1252 0.2304 0.3374 0.4046 0.4942 0.3988 0.5171 0.1593 0.3453 0.3659 0.2525 0.6134 0.5773 0.6176 0.3442 0.5260 0.5530 0.3482 0.6199 0.5727 0.6653

t(5)+t(4)

non-smoking

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

health walk see hear pain C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5

females

males

0.2886 0.2144 0.1665 0.0818 0.1599 0.2604 0.3555 0.4716 0.3776 0.4857 0.1639 0.3529 0.2642 0.2691 0.6398 0.6017 0.6492 0.3677 0.5676 0.4842 0.3100 0.6522 0.5575 0.6437

t(5)+t(4)

smoking

0.3986 0.3485 0.1906 0.1387 0.2482 0.3815 0.4117 0.4903 0.3895 0.5207 0.1164 0.3249 0.4186 0.2213 0.6154 0.5597 0.6305 0.3184 0.4802 0.5721 0.3437 0.5935 0.5611 0.6597

t(4)+t(5)

retired

0.1474 0.0582 0.1171 0.0634 0.0527 0.1802 0.3208 0.4626 0.3400 0.4716 0.2017 0.3821 0.0982 0.2635 0.6095 0.6166 0.6260 0.3808 0.6025 0.4113 0.3241 0.6517 0.5613 0.6405

t(5)+t(4)

employed

Table 10. Parameters in Kendall’s scale for factor X1 in wave 6

0.4091 0.3418 0.1724 0.1237 0.2987 0.3295 0.3729 0.4616 0.3994 0.4300 0.1636 0.3066 0.4011 0.3049 0.6025 0.5601 0.5172 0.3858 0.5034 0.5926 0.3710 0.5733 0.5678 0.6512

t(4)+t(5)

unemployed 0.3427 0.1801 0.1129 0.0667 0.1313 0.2011 0.3497 0.5608 0.4201 0.4488 0.0276 0.3288 0.3355 0.1521 0.6206 0.5594 0.6117 0.3399 0.4304 0.5420 0.3570 0.6101 0.6150 0.6742

t(5)+t(4)

disabled

110 Martyna Kobus, Olga Półchłopek

–0.4183 –0.5798 –0.1001 –0.1011 –0.3234 –0.3372 –0.0454 0.1694 0.0946 0.0596 0.1789 0.2390 –0.6184 0.0559 0.4012 0.3517 0.4031 0.1627 0.3279 –0.2168 –0.0288 0.3332 0.1662 0.2299

t(4)+t(5)

0.5188 0.6219 0.1992 0.1540 0.4000 0.4953 0.2814 0.1208 0.1162 0.1940 –0.0297 –0.0449 0.6842 0.1021 –0.0834 –0.0583 –0.0633 –0.0991 –0.1120 0.4704 0.2028 –0.0032 0.1359 0.2061

t(5)+t(4)

0.3921 0.5353 0.0793 0.0747 0.3461 0.2248 –0.0112 –0.2256 –0.0912 –0.1609 –0.0791 –0.2020 0.5844 –0.0072 –0.4063 –0.3957 –0.4216 –0.2032 –0.3604 0.0932 –0.0457 –0.3993 –0.2542 –0.3548

t(5)+t(4)

age 50–64

0.4522 0.5760 0.1309 0.0877 0.3454 0.4380 0.2042 –0.0042 0.0015 0.1281 –0.1048 –0.1298 0.6522 0.0300 –0.2713 –0.2533 –0.2317 –0.1572 –0.2453 0.3788 0.1111 –0.2052 –0.0437 –0.0153

t(5)+t(4)

age 65+

0.4817 0.6069 0.1559 0.1356 0.3677 0.4309 0.1678 –0.0211 0.0078 0.0788 –0.1155 –0.1511 0.6544 0.0119 –0.2646 –0.2158 –0.2488 –0.1239 –0.2350 0.3632 0.1213 –0.1970 –0.0145 –0.0145

t(5)+t(4)

non-smoking

Source: Own calculations based on the ELSA wave 1 and wave 6.

health walk see hear pain C1 C2 C3 C4 A1 A2 A3 A4 A5 P1 P2 P3 P4 P5 S1 S2 S3 S4 S5

females

males

0.5188 0.6219 0.1992 0.1540 0.4000 0.4953 0.2814 0.1208 0.1162 0.1940 –0.0297 –0.0449 0.6842 0.1021 –0.0834 –0.0583 –0.0633 –0.0991 –0.1120 0.4704 0.2028 –0.0032 0.1359 0.2061

t(5)+t(4)

smoking

–0.4501 –0.5766 –0.1334 –0.1013 –0.3477 –0.4064 –0.1791 0.0099 0.0086 –0.1042 0.1058 0.1221 –0.6291 –0.0357 0.3089 0.2818 0.2649 0.1504 0.2623 –0.3584 –0.1062 0.2187 0.0526 0.0410

t(4)+t(5)

retired

0.4514 0.4931 0.1534 0.1302 0.3517 0.4860 0.2779 0.1591 0.2088 0.2177 0.1363 0.0905 0.6952 0.1876 0.1621 0.1331 0.1615 0.0336 0.1138 0.4163 0.1825 0.1940 0.2247 0.2913

t(5)+t(4)

employed

Table 11: Parameters in Kendall’s scale for factor X2 in wave 6

–0.3490 –0.5625 –0.0987 –0.0835 –0.3014 –0.3333 0.0224 0.2038 0.1414 0.1769 0.1901 0.2805 –0.5533 0.0274 0.4166 0.3656 0.4040 0.2255 0.3378 –0.1630 0.0134 0.3402 0.1658 0.3112

t(4)+t(5)

unemployed –0.2982 –0.3730 –0.0546 –0.0764 –0.2990 –0.1057 –0.1773 –0.0277 0.1575 –0.2278 0.2218 0.0862 –0.4956 0.0489 0.2305 0.1614 0.2356 0.2623 0.2591 –0.2548 –0.0754 0.0404 0.0157 –0.0944

t(5)+t(4)

disabled

TWO FACTOR COPULA MODEL IN HEALTH MEASUREMENT 111

112

Martyna Kobus, Olga Półchłopek

DWUWSKAŹNIKOWY MODEL KOPUŁ CZYNNIKOWYCH W OCENIE STANU ZDROWIA STRESZCZENIE Analiza łącznych rozkładów wskaźników zdrowia jest konieczna do zrozumienia stanu zdrowia starzejących się społeczeństw i efektywnej polityki zdrowotnej (Conti et al., 2010; Heckman et al., 2011). W poprzednim artykule (Kobus and Półchłopek, 2016) zaproponowałyśmy metodę modelowania porządkowych zmiennych zdrowotnych, tj. tak zwane kopuły czynnikowe (Nikoloulopoulos and Joe, 2015). W niniejszym artykule rozwijamy nasze badania w tym zakresie, wykorzystując modele dwuczynnikowe do estymacji 24-wymiarowych rozkładów i pokazując, że pozwalają one na bardzo precyzyjny opis rozkładów zdrowia. Wykazujemy również, że kopuły czynnikowe oparte na kombinacjach rozkładów i spisują się lepiej niż standardowe podejście oparte na wielowymiarowych rozkładach gaussowskich. Dodatkowo identyfikujemy dwa główne czynniki, które wpływają na rozkład 24 zmiennych, jak również interpretujemy je na podstawie uzyskanych parametrów. Pierwszy czynnik związany jest z usposobieniem i podejściem do życia, a drugi ze zdrowiem fizycznym. Słowa kluczowe: dane porządkowe, zdrowie, nierówności, kopuły czynnikowe. Klasyfikacja JEL: I31; D63

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 1 (XCII) 2017

ESEJE

Jerzy Kleer*

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY (Artykuł nadesłany: 04.04.2017 r.; Zaakceptowany: 25.05.2017 r.)

STRESZCZENIE Celem artykułu jest przedstawienie i analiza prawdopodobnych scenariuszy przyszłych kierunków rozwoju Europy. Omówiono użyteczne aspekty współczesnego prognozowania oraz bariery i przeszkody, jakie ono napotyka. Przedstawiono główne (podstawowe) założenia proponowanych scenariuszy: zakres chronologiczny, powszechność i trwałość państwa, procesy demograficzne oraz trwałość systemów kulturowych, które poddano szczegółowej analizie. Na tym tle ukazano (omówiono) atuty, mocne strony oraz ograniczenia i słabości Europy. W rezultacie przedstawiono i przeanalizowano dwa scenariusze: optymistyczny i pesymistyczny oraz prześledzono prawdopodobieństwa ich realizacji. Słowa kluczowe: przyszłość Europy, scenariusze rozwoju, prognozowanie. Klasyfikacja JEL: F22, F60, H70, J11, O52, Z10

WSTĘP Myślenie o przyszłości ma wprawdzie charakter uniwersalny, jednakże wraz z postępem cywilizacyjnym, głównie związanym z nauką oraz ze wzrostem kapitału społecznego, nabiera nowych właściwości, potrzebuje nowych narzędzi, * Instytut

Nauk Ekonomicznych PAN; e-mail: jerzykleer@gmail.com.

114

Jerzy Kleer

a także nowych, przyszłościowych wizji. Te zaś są związane nie tylko ze względnie dobrym przeżyciem, ale także z bardziej długotrwałym rozwojem, ekspansją (nie tyle lub nie tylko) terytorialną oraz z zapewnieniem lepszych warunków bytowania i – co ważniejsze – z bardziej racjonalnym funkcjonowaniem społeczeństwa. Przyjmuje to postać określonych modeli, jakie wynikają z rozwoju nauki, a także z doświadczeń, jakie ludzkość czy poszczególne społeczeństwa nabyły w przeszłości. A to oznacza, że w jakimś stopniu przeszłość określa nie tylko teraźniejszość, ale także przyszłość. Współczesne prognozowanie mimo postępu nauki natrafia na liczne bariery i często nieprzekraczalne przeszkody, jakich jeszcze przed kilkunastoma laty nie było lub występowały w postaci zalążkowej, nauka ich w pełni nie dostrzegała, a czasami nawet były lekceważone. Aby nie wchodzić nazbyt szczegółowo w analizę owych barier, warto niektórym z nich poświęcić uwagę – ich charakterowi, a także potencjalnemu i praktycznemu znaczeniu. 1. Przez kilka ostatnich dziesięcioleci XX w. i w początkowych latach XXI w. ekspansja gospodarcza była napędzana rozwojem gospodarki rynkowej oraz poszerzającymi się procesami globalizacyjnymi. Dawało to nadzieję, iż zjawisko względnie permanentnego wzrostu będzie miało charakter trwały. Te nadzieje rozwiał kryzys zapoczątkowany w 2007 roku. Jego skutki nadal są odczuwane, a nadzieje na trwały rozwój zostały, jeśli nawet nie w pełni stracone, to na pewno w poważnym stopniu osłabione, a częściowo nawet zniszczone. 2. Inną i być może nawet bardziej dramatyczną barierą o charakterze uniwersalnym jest szybko postępujące zróżnicowanie ekonomiczne, ściślej – dochodowe i majątkowe, a przede wszystkim społeczne. Wprawdzie zróżnicowania tego typu nie są zjawiskiem nowym, występują bowiem od początku istnienia zorganizowanych społeczeństw (Sowell, 2016), jednak współcześnie zyskały nowe wymiary i – co ważniejsze – bardziej dramatyczne przejawy. Można się zgodzić, że stopień zróżnicowania jest obecnie większy aniżeli w przeszłości, ale (co jest może ważniejsze) pojawiło się zjawisko wizualności. Dzięki osiągnięciom rewolucji informacyjnej owo zróżnicowanie dochodowe i społeczne stało się widoczne, przez co nabrało w dużym stopniu charakteru rewolucyjnego, stwarzając liczne ruchy kontestujące panujący w tym zakresie porządek. Stąd też przewidywanie przyszłości, a zatem tworzenie prognoz, stało się znacznie trudniejsze i zostało obarczone większymi błędami niż w przeszłości. 3. Do czynników komplikujących tworzenie prognoz i wizji przyszłościowych należy zaliczyć nowe zjawiska, przynajmniej pod względem zakresu i skali, jakimi są: terroryzm, liczne patologie ekonomiczne i polityczne, a także wojenki pojawiające się na różnych obszarach współczesnego świata. Wprawdzie i te zjawiska nie są czymś nowym i nieznanym, niemniej jednak ich skala i możliwe konsekwencje są znacznie większe, aniżeli miało to miejsce w przeszłości. Jest to efekt kilku procesów, jakie występowały i nadal mają miejsce w ostatnim półwieczu, a zaliczyć do nich należy, z jednej strony, formalne zakończenie procesu dekolonizacyjnego oraz upadek systemu socjalistycznego (co między innymi zaowocowało pojawieniem się ponad stu nowych państw), zaś z drugiej

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY

115

strony – przesilenia cywilizacyjne (Kleer, 2016). Powstała dzięki temu całkiem nowa konfiguracja przestrzenna świata, o niesłychanie skomplikowanych nie tylko powiązaniach, ale co ważniejsze o różnych celach i aspiracjach. Ponieważ świat współczesny jest coraz silniej ze sobą powiązany wskutek powszechności gospodarki rynkowej i rewolucji informacyjnej, stwarza to liczne, nieznane w przeszłości trudności w zakresie prognozowania i pisania scenariuszy rozwoju. Pojawiła się konieczność uwzględniania w coraz większym stopniu wpływu różnorodnych czynników zewnętrznych o wysokim stopniu nieprzewidywalności. 4. Jakkolwiek ideologie zawsze odgrywały olbrzymią rolę w rozwoju poszczególnych społeczeństw, obecna faza rozwoju wysunęła je na swoisty piedestał. Jest to efekt procesów integrujących w skali światowej, jakie uruchomiły globalizacja i rewolucja informacyjna, jak również zderzenia nowych państw, ich celów, ambicji, aspiracji z dominującą pozycją oraz interesami starych państw. I równie ważne jest to, iż model państwa, jaki współcześnie dominuje, jest produktem cywilizacji przemysłowej, podczas gdy w coraz większym zakresie na procesy rozwoju zaczyna wpływać cywilizacja wiedzy. Ponieważ przytłaczająca liczba państw jeszcze do tej cywilizacji nie w pełni dojrzała, stąd też w dużym stopniu zostały odgrzane i wysunięte na plan pierwszy ideologie broniące zwartości i suwerenności państw narodowych. Nie wchodząc w szczegółową analizę owych ideologii, godzi się je wymienić i częściowo zinterpretować. Są to: nacjonalizm, populizm, szowinizm i ksenofobia. Nie są to nowe nurty ideologiczne; istniały bowiem zawsze, przynajmniej od czasu ukształtowania się suwerennych państw. Ideologie te były minimalizowane, ale niektóre z całą mocą wybuchały, co z reguły było powiązane z narastaniem różnorodnych zagrożeń, w tym przede wszystkim związanych z napięciami o charakterze militarnym. Istotne jest tu przede wszystkim zwrócenie uwagi na to, iż głównym promotorem uruchamiającym je zawsze była polityka. Czasami przejawiało się to w tym, że tylko niektóre były wysuwane na plan pierwszy, a w pewnych szczególnych sytuacjach występowały łącznie. Wszystko wskazuje przy tym na to, że wkraczamy, czy już wkroczyliśmy, w fazę, w której ideologie zaczynają funkcjonować łącznie. Źródeł tego zjawiska należy upatrywać w procesach, jakie są związane z procesami globalizacji. A te, jak wiadomo, prowadzą w mniejszym lub większym stopniu do swoistej destrukcji państwa suwerenno-narodowego (Kleer, 2016). Jeśli powyższe zagrożenia i napięcia społeczne powiążemy, stanie się wówczas oczywiste, że wizje przyszłościowe Europy niesłychanie trudno nie tylko formułować, ale niełatwo też wskazać na dostatecznie silne tendencje i możliwości pozwalające na ukazanie trwale umocowanych scenariuszy optymistycznych (a co najmniej w miarę pozytywnych) zabezpieczających przyszłościowy rozwój. Nie oznacza to wprawdzie, że Europa nie dysponuje licznymi atutami rozwojowymi, ale ich wykorzystanie będzie możliwe jedynie wówczas, kiedy pojawi się silny opór przeciw pojawiającym się zagrożeniom i podstawową kwestią stanie się ich marginalizowanie. Dotyczy to zwłaszcza zachowań społeczeństw, jeśli nawet nie całych, to znaczących i często bardzo wpływowych grup, które zostały zainfekowane ideolo-

116

Jerzy Kleer

giami, takimi jak: nacjonalizm, populizm, szowinizm i ksenofobia. Następuje zatem swoista eskalacja ideologii rozbijających nie tylko jedność europejską, która wprawdzie nigdy nie miała charakteru powszechnego, ale w ostatnim siedemdziesięcioleciu gwarantowała okres względnego pokoju – przynajmniej jak na standardy europejskie. W tym czasie udało się zbudować Unię Europejską, jak dotąd najdoskonalszy pomysł jednoczenia Europy w całej jej dotychczasowej historii, uwzględniający całe jej powikłania i złożoności. Eksplozja ideologii prowadzących do rozbijania tej jedności, jaka się ukształtowała w minionych latach, przynajmniej w państwach należących do Unii Europejskiej, nie jest efektem pogorszenia ich statusu ekonomicznego, ale zmian, jakie mają miejsce w skali całego globu pod wpływem globalizacji oraz przesileń cywilizacyjnych. Procesy ideologizacji społeczeństw i polityki pojawiają się bowiem w coraz większym stopniu i w coraz większej liczbie państw. Ma to już i zapewne będzie miało miejsce w najbliższej przyszłości, co w efekcie będzie skutkowało mniejszą spoistością, a także solidarnością. Groźba exitu niektórych państw z Unii Europejskiej, niestety, staje się nie tylko potencjalnie możliwa. Nie można jednak wykluczyć, że duch oświecenia znowu zagości nie tylko na salonach, ale i w społeczeństwach należących do ugrupowania integracyjnego. Myślenie o przyszłości jest od wieków zakodowane mentalnie w społeczeństwach, w poszczególnych grupach społecznych, a także w jednostkach. Tego typu myślenie ma charakter uniwersalny, chociaż w minionej historii przybierało różną postać, zmieniając się wraz z postępem materialnym, społecznym, a zwłaszcza cywilizacyjnym (Donnan, Wilson, 2007). Przełomem było przejście do cywilizacji przemysłowej; wraz z szybkim rozwojem nauki zmieniało się, przybierało nowy kształt, materializując się w postaci różnego rodzaju prognoz, planów, mniej lub bardziej ogólnych. W prognozowaniu przyszłości zawsze w jakimś stopniu odwołujemy się do przeszłości, ma ona bowiem przemożny wpływ nie tylko na teraźniejszość, ale także na przyszłość. Jakie korzyści można uzyskać z doświadczeń przeszłości, zarówno tej bardziej, jak i mniej odległej, zwłaszcza dla tak dużych zbiorowości, jaką jest Europa? Na tak postawione pytanie trudno w sposób rzetelny i poprawny odpowiedzieć. Nie ulega wątpliwości, że z owych przeszłościowych prognoz można wyprowadzić pewne wnioski, które w większości sprowadzają się do następujących stwierdzeń. Praktycznie żadna, albo prawie żadna z prognoz w pełni się nie ziściła. Przynajmniej w zakresie założonych warunków w czasie, kosztów ekonomicznych, ale także konsekwencji społecznych, środowiskowych w porównaniu z tymi, jakie były przewidywane dla jej realizacji, a zwłaszcza politycznych skutków. Z długookresowych prognoz, jakie w przeszłości (tzn. w XX i XXI w.) formułowano, najbliższe rzeczywistości były prognozy demograficzne. Mimo tych i wielu innych mankamentów prognozowanie jest użyteczne i obecnie celowe głównie dlatego, że ukazuje główne kierunki, w jakim ma czy powinien rozwijać się dany organizm, z reguły obejmujący przestrzeń państwową, a czasami większy zbiór państw. Można w tym kontekście sformułować ogólniej-

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY

117

szą sugestię wynikającą z doświadczeń przeszłości. Im kraj jest słabiej rozwinięty, tym prawdopodobieństwo realizacji nazbyt ambitnych celów jest mniej prawdopodobne, bowiem szeroko ujmowane koszty realizacji z reguły przekraczają możliwości własnych zasobów mających zapewnić urzeczywistnienie założonego programu. A to z kolei owocuje frustracją społeczeństwa, wiąże się bowiem z reguły z przerzuceniem owych nadmiernych kosztów na jego barki. Na jeszcze jeden aspekt należy w tym kontekście zwrócić uwagę. Całościowe prognozowanie, a także proces realizacji wymagają wykorzystania funkcji władczych państwa w odniesieniu nie tylko do sektora państwowego, ale także do sektora prywatnego.

1. WSTĘP DO ANALIZY SCENARIUSZY PRZYSZŁOŚCI EUROPY Podstawowe pytanie, na jakie należy w tym kontekście odpowiedzieć, brzmi następująco: jakie okresy mogą obecnie scenariusze rozwojowe w sposób racjonalny obejmować? Na tak postawione pytanie trudno udzielić jednoznacznej odpowiedzi. Zależy to w dużym stopniu od celu, jaki przyświeca określonemu scenariuszowi czy planowi. Odróżniam scenariusz rozwojowy od planu długookresowego. Scenariusz formułuje główne cele oraz kierunki rozwoju, a przede wszystkim ukazuje atuty i słabości charakterystyczne dla danego obszaru (państwa, ugrupowania państw czy wręcz całego kontynentu). Scenariusze formułowane są z reguły dla dłuższych przedziałów czasu, obejmujących co najmniej dwie lub trzy dekady. I są ujmowane czy formułowane głównie w kategoriach jakościowych, podczas gdy plany zarówno krótko, jak i długookresowe skupiają się przede wszystkim na ilościowych wskaźnikach, co nie znaczy, że nie zawierają żadnych aspektów jakościowych. W tym kontekście należy odpowiedzieć na pytanie, jaki przedział czasu mogą obejmować scenariusze dotyczące Europy? Maksymalny okres może dotyczyć połowy XXI wieku. Taki okres wydaje się zasadny, gdyż pokolenie, które będzie wówczas u władzy, ma już okres nauki za sobą, jest w miarę dobrze wykształcone, częściowo jest już aktywne zawodowo. Dysponujemy już dosyć poprawnymi prognozami demograficznymi, a zatem posiadamy informacje dotyczące podstawowego składnika rozwoju, jakim jest potencjał ludzki. Wprawdzie o rozkładzie potencjału ekonomicznego w połowie wieku niewiele możemy powiedzieć, niemniej jednak zmiany, jakie dokonały się w niezbyt odległej przeszłości, podpowiadają możliwy kierunek działania. Przede wszystkim należy poddać rewizji tradycyjny podział na kraje rozwinięte i te mniej rozwinięte. W 2015 r. na kraje rozwinięte przypadało już tylko 42,4% światowego PKB, na kraje rozwijające się i gospodarki wschodzące 57,6%; Stany Zjednoczone w 2016 r. partycypowały w 15,8% światowego PKB, a Chiny w 17,1% (IMF, 2016). W raporcie Perspectives of Global Development (2010) stwierdzono, że „przegrupowanie gospodarki światowej nie jest zjawiskiem przejściowym, lecz reprezentuje zmianę strukturalną o historycznym znaczeniu” (OECD, 2010).

118

Jerzy Kleer

Trudno dzisiaj przesądzić, jak duże i jaki charakter będą miały zmiany w najbliższych dekadach, niemniej z dostępnych szacunków wynika, że zmiany będą daleko idące, mimo że nie wiemy, jaka będzie koniunktura, czy kryzysy (typu „2007” lub podobne) będą miały miejsce w przyszłości. Jak szybko będzie w przyszłości wzrastał sektor usług, jaki charakter będzie miało uprzemysłowienie w krajach Afryki i Azji? Jakie zmiany na rynku pracy spowoduje wejście robotów? Wszystko to skłania do analizy scenariuszy rozwoju, przynajmniej dla Europy głównie z punktu widzenia jakościowego. Co wszakże nie znaczy, że analizy o charakterze ilościowym nie są możliwe.

2. GŁÓWNE SKŁADNIKI ANALIZY SCENARIUSZOWEJ W podejściu do analizy scenariuszy przyjmuję następujące założenia: 1. Powszechność i trwałość państwa; 2. Procesy demograficzne; 3. Trwałość systemów kulturowych. Przyjęcie tych czynników wynika z ich trwałości, co ma swoje uzasadnienie nie tylko w doświadczeniach przeszłości, ale w przesłankach dotyczących przyszłości. Trwałość państwa wynika głównie stąd, że w dzisiejszym bardzo zróżnicowanym i zmieniającym się świecie, funkcje państwa są konieczne w celu obrony suwerenności narodowej nawet wówczas, kiedy z niektórych funkcji władczych musi ono zrezygnować. Co wszakże nie znaczy, iż kształt oraz funkcje państwa nie będą musiały ulec modyfikacjom. Inną jest już kwestią, na ile owe państwo nie będzie zmuszone do pewnych powiązań integracyjnych. Problematyka demograficzna nie wymaga, jak się wydaje, szerszego uzasadnienia jako element trwały w analizie scenariuszy rozwojowych, podobnie jak system kulturowy, który ma ścisły związek z określonymi społecznościami związanymi z państwem. System kulturowy ma zresztą charakter trwały nawet wówczas, kiedy jakieś państwo znika przejściowo z mapy świata.

2.1. GŁÓWNE ELEMENTY SCENARIUSZY: CASUS EUROPA W analizie scenariuszy główny nacisk został położony na kombinację trzech podstawowych czynników o charakterze trwałym. Jest to o tyle uzasadnione, że wprawdzie mając charakter trwały, są możliwe w nich zmiany w trakcie rozwoju, głównie pod wpływem ewolucji w otoczeniu zewnętrznym. Znacznie łatwiejsze jest ich opisanie w odniesieniu do poszczególnych państw i narodów, aniżeli w przypadku całego kontynentu. Do Europy przynależy obecnie 46 państw, w tym kilka tylko częściowo znajdujących się na kontynencie europejskim, niemniej jednak posiadających z twardym trzonem Europy liczne związki mające zarówno pozytywny, jak i negatywny wpływ na rozwój tych państw.

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY

119

Punktem wyjścia jest wstępne zarysowanie ogólnych warunków wyjściowych, w jakich znajduje się współczesna Europa, z pewnymi odniesieniami do zdarzeń wcześniejszych stanowiących czynniki konstytuujące sytuację bieżącą, a także w jakimś stopniu również przyszłą. ZRÓŻNICOWANY CHARAKTER PAŃSTW EUROPEJSKICH

Do najważniejszych cech charakteryzujących państwa europejskie można zaliczyć ich olbrzymie zróżnicowanie, na co wpłynęła szeroko rozumiana historia, związana z licznymi wojnami i zmianami terytorialnymi. Jak pisze K. Pomian (2009): „Państwa nowożytne żyją wojną i dla wojny”. Innym, a zapewne równie doniosłym, a z pewnego punktu widzenia ważniejszym procesem było upowszechnienie cywilizacji przemysłowej opartej na przemyśle, a przede wszystkim na rozwijającej się gospodarce rynkowej. Czynników różnicujących państwa było wiele i początkowo była to głównie spuścizna przeszłości, a także tempo upowszechniającej się gospodarki rynkowej. Ale to co istotne, i szczególnie ważne, owe różnice stale narastały i nadal się nasilają. W poniższej analizie próbuję wskazać jedynie na siedem czynników mających, jak się wydaje, najbardziej istotny wpływ na uruchomienie mechanizmów umożliwiających postęp cywilizacyjny. Jednocześnie należy podkreślić, że ów blisko dwuwiekowy rozwój miał poważny wpływ na kształt i charakter owych suwerennych państw, podlegał jednak znacznym modyfikacjom, dotyczącym ich terytorialnego obszaru, ich pozycji ekonomicznej, politycznej i militarnej w samej Europie i w świecie. Pierwszą i, jak należy sądzić, podstawową kwestią był czas, w jakim miało miejsce ukształtowanie się konkretnego i nowoczesnego państwa. Niektóre z państw charakteryzują się długą ciągłością, inne pojawiały się w wyniku rozpadu imperiów, a jeszcze inne w wyniku wojen i rewolucji. Czas istnienia państwa i jego ciągłości odgrywa olbrzymią rolę w kształtowaniu jego spoistości politycznej, ekonomicznej, społecznej i instytucjonalnej. Drugim czynnikiem różnicującym państwa jest ich obszar czy zasięg terytorialny, mający istotne znaczenie z punktu widzenia potencjału ludnościowego, siły militarnej, ale przede wszystkim ekspansji gospodarczej przez rozwój rynku wewnętrznego. Są to warunki potencjalne, jakie nie zawsze są możliwe do wykorzystania. Trzecim ważnym czynnikiem mającym wpływ na różnicowanie państw jest wielkość populacji oraz charakter kapitału społecznego, jaki reprezentuje. Czwartym czynnikiem różnicującym państwa jest struktura etniczna. Współczesne państwa europejskie w większości mają strukturę wieloetniczną. Na podstawie doświadczenia trudno udzielić jednoznacznej odpowiedzi, które państwa w sposób bardziej racjonalny funkcjonują pod względem politycznym, ekonomicznym czy społecznym. Piątym czynnikiem określającym zróżnicowanie państw jest odmienność modeli politycznych. W Europie można wskazać paletę różnych rozwiązań: od

120

Jerzy Kleer

modeli w pełni demokratycznych, poprzez parademokratyczne, aż po mniej czy bardziej autorytarne czy wręcz w pełni autorytarne. Szóstym czynnikiem różnicującym państwa europejskie są odmienne systemy kulturowe (ściślej rzecz ujmując − państwa o w miarę jednorodnych systemach kulturowych, jak i systemach mieszanych). W poszczególnych państwach w różnym stopniu dominuje jeden z nich, co decyduje o potencjalnym bądź rzeczywistym stopniu ich konfliktogenności. Siódmym czynnikiem wpływającym w szczególny sposób na różnicowanie państw jest poziom ekonomicznego i społecznego rozwoju mający przemożny wpływ na rozwój cywilizacyjny. Z tym czynnikiem wiąże się kilka pochodnych rozwiązań, począwszy od polityki gospodarczej, wizji przyszłościowej, stosunku do otoczenia zewnętrznego itd. Czynnik ten ma dlatego tak wielkie znacznie, że jest ściśle powiązany z polityką, czy wręcz w dużym stopniu jest emanacją modelu politycznego. Jeśli owe siedem czynników powiążemy i spróbujemy je przenieść na poszczególne państwa, wówczas okaże się, jak bardzo kontynent europejski jest zróżnicowany. EUROPEJSKIE PROBLEMY DEMOGRAFICZNE

Europa należy do tych kontynentów, które w porównaniu z Azją, Afryką czy Ameryką zamieszkuje najmniejsza liczba ludności. I co ważniejsze, wszystkie prognozy wskazują na stałe zmniejszanie liczby ludności, zwłaszcza etnicznej. Według najnowszych prognoz ludność Europy w 2015 r. liczyła 738 mln, a w 2050 r. liczba ta ma się zmniejszyć do 707 mln. Dane te nie obejmują państw, które tylko częściowo przynależą do kontynentu europejskiego. W tym samym czasie ludność świata będzie bardzo szybko wzrastała. W 2015 r. wynosiła 7349 mln, a w 2050 r. ma wynieść 9725 mln (United Nations, 2015). Wielki boom demograficzny ominie Europę, co nie znaczy, że ominie ją olbrzymi napływ ludności z innych kontynentów, zwłaszcza afrykańskiego. Wprawdzie potencjał ludnościowy stanowi podstawę społecznego rozwoju, jednak są tu ważne co najmniej cztery dodatkowe czynniki mające istotne znaczenie. Po pierwsze, jest to struktura wiekowa ludności. Jednym z ważnych wskaźników postępu jakościowego rozwoju jest wydłużanie długości ludzkiego życia. Wpłynęło na to wiele czynników (i wszystkie miały miejsce w Europie), jak również wprowadzony wiek emerytalny. Około połowy XXI w. prawie 30% ludności europejskiej będzie w wieku poprodukcyjnym. Zmniejszy się nie tylko liczba ludności Europy, ale i zasoby ludzi zdolnych do pracy, czy ściślej – chętnych do jej podjęcia. Drugim ważnym czynnikiem zasobu demograficznego jest poziom oraz charakter wykształcenia. Europa – chociaż w różnym stopniu – jest już potencjalnie przygotowana do przejścia z cywilizacji przemysłowej do cywilizacji wiedzy. Jednakże jest to problem nie tylko ekonomiczno-techniczny, ale w znaczącym

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY

121

stopniu również intelektualny. Z tym ostatnim jest sporo kłopotu, w procesie edukacji postęp został bowiem związany z daleko posuniętą jej fragmentaryzacją i z nadmiernymi nadziejami na jej poszerzanie poprzez Internet. Podobnie jak objaśnianie zachodzących zmian za pośrednictwem paradygmatów ukształtowanych w warunkach cywilizacji przemysłowej. Trzecim ważnym, a obecnie być może najważniejszym w tym obszarze problemem jest rozchwianie struktury społecznej. Odpowiedzialnymi za owo rozchwianie są dwa procesy. Pierwszym jest szybko narastające zróżnicowanie dochodowe, chociaż w zależności od polityki społecznej oraz modelu ekonomicznego stopień intensywności tego zjawiska jest w przestrzeni europejskiej poważnie zróżnicowany. Drugim jest zasadnicza zmiana struktury zawodowej: upadek starych zawodów, czasowe zatrudnienie oraz pojawiająca się nowa grupa zawodowa, jakim jest prekariat. Czwartym istotnym czynnikiem mającym wpływ na procesy demograficzne są zmiany struktury klasowej oraz zdolność do współdziałania. Zmiany zachodzą zarówno w obrębie klasy kapitalistów, jak i klasy pracowników najemnych. W tej pierwszej grupie zasadnicze zmiany dotyczą tej części, która jest związana z działalnością produkcyjną i usługową oraz ze światem finansów. Natomiast w grupie pracowników najemnych następuje spadek zatrudnienia w tradycyjnych zawodach na rzecz zatrudnienia w sferze usług, której zmienność jest olbrzymia. Procesy dostosowawcze dokonują się w całym tym obszarze, co wzmaga liczne napięcia, jakich przewidzieć nie sposób. EUROPEJSKIE SYSTEMY KULTUROWE

System kulturowy niezależnie od przestrzeni społecznej, w jakiej występuje, posiada pewne ogólne cechy uniwersalne odnoszące się również, a może przede wszystkim, do państw europejskich. System kulturowy stanowi jeden z podstawowych czynników wpływających na procesy rozwoju głównie przez kształtowanie systemu wartości, posiada istotny wpływ na charakter ciągłości państwa przez szczególną cechę, jaką jest trwałość niektórych jego składników. Czym zatem jest system kulturowy, któremu współcześnie przypisujemy coraz większe znaczenie w zakresie nie tylko kształtowania systemu wartości, ale wpływu na liczne obszary współczesnego życia? Opisy systemu kulturowego, jakie występują w wielu opracowaniach, nie zawsze są jednorodne. Stąd też ten, jaki poniżej prezentuję, jest zapewne dyskusyjny, niemniej jednak wydaje się użyteczny do opisu systemów kulturowych, jakie występują w państwach europejskich (Kleer, 2012). System ten ujmuję w swoistym pięciokącie, który tworzą: język, tradycja, historia, religia oraz stosunek do państwa. Język – pełni jedną z najważniejszych funkcji integracyjnych w społeczeństwie żyjącym na danym terytorium. Pozwala nie tylko na porozumienie, ale także na formułowanie i przekazywanie wzajemnych zobowiązań czy – szerzej – relacji

122

Jerzy Kleer

między poszczególnymi grupami i jednostkami. Ale również za pomocą języka możemy przekazywać nasze dobre i złe emocje. W języku ujawniają się także odmienne interesy. W języku odzwierciedla się zmienność sytuacji politycznej, społecznej czy ekonomicznej, w jakiej znajduje się naród, poszczególne jej grupy czy jednostki. Tradycja – stanowi kumulację przeszłych zdarzeń, które kształtują świadomość społeczną, wywierając wpływ na bieżące funkcjonowanie narodu czy społeczności (dotyczy to wartości zarówno pozytywnych, jak i negatywnych). Z tradycji czerpie się nie tylko wzorce korzystne, ale i niekorzystne, stymulujące bądź ograniczające przyszły rozwój. Historia – jest ściśle powiązana z tradycją, ale ma inne konotacje, stanowi bowiem pewien rzeczywisty bieg zdarzeń w przeciwieństwie do tradycji, która często jest kształtowana w postaci mitów, wierzeń przetworzonych w świadomość czy mentalność społeczną. Historia jako składnik systemu kulturowego nigdy nie funkcjonuje w postaci całościowej. Społeczeństwo czy poszczególne jego grupy, a także konkretna władza państwowa, wykorzystują do kształtowania świadomości zbiorowej nie całą historię, ale w sposób wybiórczy poszczególne jej fragmenty i, co ważniejsze, są one zmienne w czasie. Stąd też historia jako ciąg zdarzeń funkcjonuje w mniej lub bardziej zmanipulowany sposób. Religia – zajmuje szczególne miejsce w życiu społeczeństw; zarówno przez jej trwałość, jak i przez rozgraniczenia społeczeństw, poszczególnych grup czy narodów na tych, którzy wyznają daną wiarę, i na tych, którzy wyznają inną. Religie są, po pierwsze, konkurencyjne; po wtóre, w wielu przypadkach wrogie, a co najmniej mało tolerancyjne w stosunku do innych wyznań; po trzecie, religie dominujące są ściśle splecione z władzą publiczną, zawłaszczając wiele obszarów życia publicznego. A przede wszystkim religia ma przemożny wpływ na mentalność społeczną. Stosunek do państwa – jakkolwiek współcześnie społeczeństwa są zorganizowane w postaci państw, istotny jest ich stosunek do instytucji państwa, jego polityki, a także różnych form jego działalności. Poniżej sformułowano kilka kwestii określających stosunek społeczeństwa do państwa. 1. Na ile społeczeństwo, a także poszczególne grupy, uznają państwo za wartość nadrzędną. 2. Jak duży jest stopień zaufania do państwa i jego instytucji. 3. Na ile społeczeństwo akceptuje ogólne cele państwa służące jego umocnieniu, bezpieczeństwu, a także ciągłemu unowocześnianiu. 4. Jaki jest stosunek państwa do dóbr wspólnych, takich które nie różnicują społeczeństwa. 5. Na ile istnieje akceptacja (bądź odrzucenie) polityki państwa w odniesieniu do różnych grup społecznych z punktu widzenia praw i obowiązków, stopnia tolerancji, zakresu zróżnicowania dochodowego, stosunku do obywateli wywodzących się z innych państw, jak również organizacji międzynarodowych.

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY

123

System kulturowy charakteryzuje się tym, co historycy określają długim trwaniem, podczas gdy inne czynniki wpływające na rozwój podlegają szybkim zmianom. Systemy kulturowe mają pewne wspólne właściwości, wśród których najważniejszymi są: a) ciągłość systemowa obejmujące różne fazy rozwoju; b) bardzo powolny rytm zmian poszczególnych czynników; c) zjawisko nawarstwiania poszczególnych elementów systemu kulturowego i przekształcenie ich w mentalność zbiorową. O systemach kulturowych Europy można ogólnie powiedzieć, że mają bardzo zróżnicowany charakter w zakresie wszystkich wyżej zaprezentowanych cech. I co ważniejsze − mają w przytłaczającej większości przypadków konfliktogenny charakter.

3. ATUTY I SŁABOŚCI EUROPY Punktem wyjścia do prezentacji scenariuszy rozwoju jest przedstawienie zarówno mocnych stron, jak i słabości Europy. Jest to skomplikowane, gdyż Europa jest pod każdym względem zróżnicowana; dlatego sprowadzenie tego co pozytywnie wyróżnia Europę i jej słabości do wspólnego mianownika jest praktycznie niemożliwe. Niemniej jednak jeśli Europę traktuje się jako pewną całość, nie tylko przestrzennie, wówczas można ukazać, co było i nadal jest jej siłą, a co słabością.

3.1. ATUTY I MOCNE STRONY EUROPY 1. Europa, a ściślej jej część zachodnia, była tym obszarem, gdzie pojawiły się przesłanki i podstawy rewolucji oraz cywilizacji przemysłowej, która zaczęła się upowszechniać na pozostałą przestrzeń europejską oraz na inne części świata. Dynamika zmian technicznych oraz ekonomicznych nigdy nie została w pełni zahamowana, chociaż z różną intensywnością upowszechniała się na terytorium europejskim. Najpełniej miało to miejsce w części zachodniej, najsłabiej we wschodniej, a Południe mieściło się gdzieś między obu tymi częściami. Jeśli posłużyć się wskaźnikiem, jakim jest PKB na mieszkańca, to poziom europejski jest po Ameryce Północnej, Australii i Nowej Zelandii najwyższy w skali świata. I jest to trend długookresowy. Rozwój Europy Zachodniej dokonywał się między innymi dzięki podbojom kolonialnym, konfliktom zbrojnym, rewolucjom, także I i II wojnie światowej. Niezależnie od negatywnych skutków owych zdarzeń myśl techniczna i naukowa nadawała Europie dynamizm, który jednak nie wyeliminował znacznego zróżnicowania między państwami. 2. Społeczeństwo europejskie, mimo licznych różnic, należy do najlepiej wyedukowanych w skali światowej. Jest kontynentem, który ma najwyższy procent ludności (powyżej 15. roku życia) umiejącej pisać i czytać. 3. Jednym z najważniejszych osiągnięć społeczeństwa europejskiego jest rozwój myśli racjonalistyczno-oświeceniowej, który przyczynił się do rozwoju nauki

124

Jerzy Kleer

w skali światowej. A także do rozwoju modelu demokratycznego. Było to swoiste skumulowanie nauki, kultury i techniki (Galar, 2011), co z reguły przekłada się na postęp cywilizacyjny. 4. Europa charakteryzuje się dużym zasobem kadr naukowych i technicznych zdolnych do aktywnego włączenia się w proces tworzenia cywilizacji wiedzy, do poprawy jakościowych warunków życia społeczeństwa, a przynajmniej znaczniej jego części. 5. Europa jest tym kontynentem, na którym stworzono większość nurtów ideologicznych i politycznych, funkcjonujących obecnie na świecie (zarówno tych z mniej lub bardziej odległej przeszłości, jak i tych współczenych). Jedne z nich afirmują różne formy wspólnotowości społecznej, ale istnieją także ideologie totalitarne i ksenofobiczne. Myśl europejska ukształtowała zarówno myśl socjalistyczną w różnych jej odmianach, a także solidaryzm społeczny, ale również faszyzm oraz mniej lub bardziej wybujałe formy nacjonalizmu. Europa jest nadal wylęgarnią dobrych i złych ideologii oraz teorii tłumaczących wszelkie możliwe rozwiązania polityczne. 6. Europa jest nie tylko najbardziej rozwiniętym, ale również najbardziej zurbanizowanym kontynentem; ponad 80% Europejczyków zamieszkuje miasta, a warunki bytowania są w nich bardziej dostosowane do normalnego funkcjonowania w porównaniu z przeludnionymi miastami Ameryki Łacińskiej, Azji czy Afryki. Stwarza to potencjalnie lepsze warunki do kształtowania cywilizacji wiedzy. 7. W Europie zawsze występowały skłonności do jednoczenia, chociaż wyniki były zawsze krótkotrwałe, były bowiem oparte na mniej lub bardziej rozwiniętej przemocy. Dopiero powstanie Unii Europejskiej stworzyło warunki jednoczenia, gdyż jest ona oparta na zaufaniu i solidaryzmie. 8. Historia Europy jest naznaczona licznymi wojnami, z których co najmniej dwie ostatnie wniosły pewien kapitał rozsądku, polegający na tym, że pokój jest lepszy od wojny. Ostatnie 70 lat było dla większości społeczeństw okresem pokoju, mimo że przez długi okres tkwiły w okowach zimnej wojny. Co nie znaczy, że nie było i nie ma żadnych konfliktów zbrojnych. 9. Dla znacznej części społeczeństw europejskich warunki materialnego bytowania uległy poprawie, co nie znaczy, że dla wszystkich i w porównywalnym stopniu. Ale jest to osiągnięcie, jakiego nigdy w przeszłości nie było.

3.2. OGRANICZENIA, SŁABOŚCI, A TAKŻE ELEMENTY WEWNĘTRZNEJ WROGOŚCI SPOŁECZEŃSTW EUROPY 1. Europa była i jest naznaczona niezliczonymi wojnami, obejmującymi często cały kontynent. Historia wojen oraz ich polityczne i społeczne konsekwencje wpisały się nie tylko w system edukacyjny i mentalność społeczną, ale stanowią również element bieżącej polityki. 2. Ważną konsekwencją przeszłości jest pojawiająca się w okresie napięć politycznych czy społecznych narracja nacjonalistyczna, elementy szowinistyczne i ksenofobiczne, a ostatnio również populistyczne.

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY

125

3. Jedną z ważnych cech społeczeństw, a także państw europejskich jest ograniczona zdolność do współdziałania oraz wspólnego rozwiązywania pojawiających się problemów i stawiania czoła zagrożeniom. Przyczyn tego zjawiska jest mnóstwo, niektóre są zakotwiczone w przeszłości, wiele również w teraźniejszości, a są to powszechny charakter gospodarki rynkowej czy model neoliberalny w gospodarce. 4. Procesy globalizacyjne oraz rozpad systemu socjalistycznego doprowadziły do pojawienia się nowych państw, często okrojonych terytorialnie w porównaniu z przeszłością, o niższym poziomie ekonomiczno-cywilizacyjnym. Państwa te pod wpływem globalizacji wykształciły, przynajmniej niektóre z nich, swoistą zaściankowość i co ważniejsze silną jej obronę, a także tęsknotę za często urojoną, wspaniałą przeszłością. Stwarza to liczne napięcia, jeśli uwzględni się rolę, jaką pełnią Rosja i Turcja. 5. Europa, mimo iż należy do kontynentów najbardziej rozwiniętych, jest równocześnie obszarem, gdzie funkcjonują państwa zróżnicowane pod względem ekonomicznym i społecznym. To zróżnicowanie ma miejsce zarówno między państwami, jak i wewnątrz nich. Prowadzi to do licznych napięć oraz jest w dużym stopniu źródłem populizmu i nacjonalizmu, prowadzi też do konfliktów między przybyszami a ludnością miejscową. Wrogość do „Innego” staje się prawie normą współczesności. 6. Globalizacja wraz z rewolucją informacyjną, pod wpływem powszechności gospodarki rynkowej oraz wizualizacji, upowszechniła nowy typ konsumpcjonizmu, jaki pociągnął za sobą znaczne zadłużenia gospodarstw domowych. Stanowi to jedno z ważniejszych zagrożeń dla przyszłego rozwoju. 7. Europa charakteryzuje się licznymi i zróżnicowanymi modelami politycznymi. Od demokratycznych, przez quasi-demokratyczne, autorytarne, aż po dyktatorskie czy quasi-dyktatorskie. To również jest jednym z ważniejszych zagrożeń dla przyszłości. 8. Najważniejsze zagrożenie, jest, jak się wydaje, związane ze zróżnicowanymi systemami kulturowymi. Mają one w przypadku Europy bardzo konfliktogenny charakter. Czasami jest to konfliktogenność na zewnątrz, ale także ma miejsce w obrębie poszczególnych państw. Przejawia się głównie w postaci wrogości do „Innego”. 9. Europa była terenem, na którym stale toczyły się działania wojenne, praktycznie od początku jej ukształtowania, ale ich efektem nie stała się powszechna świadomość, że wojny nigdy nie prowadzą do pełnego i właściwego (a ściślej – lepszego) rozwiązania istniejących problemów. W jakiejś mierze nadal jest mentalnie zakodowany pogląd, przynajmniej w niektórych społecznościach i państwach, iż za pośrednictwem konfliktów zbrojnych można uzyskać pożądany ład.

4. PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE EUROPEJSKIE Prezentacja atutów i słabości Europy nie jest pełna, nie uwzględnia bowiem ani wszystkich ważnych wskaźników ogólnych, ani tym bardziej specyfiki poszczegól-

126

Jerzy Kleer

nych państw. Dotyczy to zwłaszcza możliwości zagrożeń ze strony największych krajów, nie tylko tych będących w Unii Europejskiej, ale i tych pozostających poza jej obszarem, głównie Rosji i Turcji. Niemniej jednak te już zarysowane atuty i słabości pozwalają na przedstawienie głównych trendów, jakie mogą się pojawić na arenie europejskiej i przesądzić o dalszym jej rozwoju czy regresie. Niezależnie od tego, czy Europa będzie się rozwijała mniej lub bardziej dynamicznie, mogą i zapewne pojawią się zagrożenia, czy tylko zwiększy się rywalizacja wynikająca z procesów globalizacyjnych, zwłaszcza ze strony nowych potęg gospodarczych, jakie pojawiły się głównie w Azji. Nim przejdę do prezentacji scenariuszy, chciałbym poczynić następujące uwagi. To co w danym okresie przyjmujemy jako przejaw słabości, w dłuższym okresie może okazać się siłą napędową, ale również bieżące atuty mogą przekształcić sie w swoiste zagrożenia. Prezentowane scenariusze mają charakter jakościowy głównie dlatego, że nie wszystkie procesy są mierzalne. Z kolei analiza scenariuszy z punktu widzenia wzrostu ilościowego, nie jest, jak się wydaje, ujęciem poprawnym zarówno ze względu na specyfikę obecnego okresu, jak i z powodu bardzo dużego zróżnicowania państw europejskich. Przesądza to w dużym stopniu o tym, że będą rozważane jedynie dwa scenariusze: pierwszy, który można określić jako optymistyczny, i drugi – pesymistyczny.

4.1. SCENARIUSZ OPTYMISTYCZNY Atuty Europy zostały już przedstawione. Aby jednak nakreślić scenariusz optymistyczny, jest konieczne zaprezentowanie warunków, jakie muszą być spełnione do jego realizacji. Dotyczą one dwóch głównych obszarów: pierwszy wiąże się z pojawieniem czy ukształtowaniem okoliczności niezbędnych do wykorzystania rzeczywistych i potencjalnych atutów, tak aby zostały wdrożone do praktyki społecznej, politycznej i ekonomicznej; drugi dotyczy likwidacji, a co najmniej minimalizacji głównych słabości czy zagrożeń, jakie są charakterystyczne dla Europy, jeśli nawet nie w identycznym stopniu w stosunku do wszystkich państw to do znacznej ich części. Próba sformułowania niezbędnych warunków realizacyjnych jest trudna niejako podwójnie. Tworzenie scenariuszy jakościowych dla całego kontynentu praktycznie nigdy nie miało miejsca i jeśli się pojawiały, to nie dla tak całościowego zbioru, jakim jest współczesna Europa. I co jest może jeszcze ważniejsze, iż ma to miejsce w sytuacji, kiedy ów zbiór jest tak bardzo zróżnicowany. MINIMALNY ZAKRES WARUNKÓW REALIZACJI SCENARIUSZA OPTYMISTYCZNEGO

1. Pierwszym, a zarazem podstawowym wymogiem jest posiadanie, a w pewnych warunkach nawet konieczność stworzenia takich elit władzy, które miałyby dostatecznie duże zrozumienie dla prowadzenia długookresowej polityki, zmierzającej do minimalizacji podziałów wewnątrzkrajowych, jak i tworzenia dobrosąsiedzkich

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY

127

stosunków z pozostałymi państwami. Jest to wymóg niezbędny, bowiem na gruncie europejskim, a dotyczy to także Unii Europejskiej, takich elit w ostatnich dekadach ubywa. Brak znaczących przykładów, by działały większe i spójne grupy elit władzy dostatecznie dobrze rozumiejące wagę i potrzebę realizacji takiej polityki w przestrzeni europejskiej. Jeśli takie elity nawet istnieją, to w większości przypadków raczej nie są u władzy, a czasami nawet nie tworzą odpowiedniego zaplecza do jej przejęcia. 2. Kolejnym warunkiem jest dysponowanie przez owe elity odpowiednią wizją przyszłościowego rozwoju, a także koncepcją praktyczną, umożliwiającą wykorzystanie istniejącego potencjału naukowo-intelektualnego oraz narzędzi i instrumentów oferowanych przez nowoczesną wiedzę, zarówno w zakresie czynników twardych, jak i miękkich. Dotyczy to zwłaszcza upowszechniania czy ściślej utwierdzania systemu demokratycznego, którego erozja narasta wskutek nasilającego się populizmu. Możliwość wykorzystania narzędzi do nowoczesnego rozwoju jest jednak możliwe pod pewnymi warunkami. Dotyczy to eliminacji, a co najmniej minimalizacji występujących przejawów populizmu, nacjonalizmu, ksenofobii i szowinizmu. W mniejszym lub większym stopniu owe przejawy prawie zawsze istniały, ale w ostatniej dekadzie stały się zjawiskiem powszechnym, chociaż o różnej intensywności w poszczególnych państwach. Wszędzie jednak stanowią barierę utrudniającą właściwe wykorzystanie istniejącego potencjału rozwoju. Sprawą najważniejszą jest, jak się wydaje, zminimalizowanie w mentalności społecznej poszczególnych państw, a zwłaszcza wśród elit władzy, przejawów różnego rodzaju wrogości, pretensji, a czasami rewanżu za przeszłość. Nie chodzi o wymazywanie historii, ale należy stworzyć warunki, by przeszłość nie stanowiła czasami konstytuującego elementu mentalności społecznej i – co ważniejsze – nie miała wpływu na bieżącą politykę wewnętrzną i zewnętrzną. 3. Jednym z podstawowych narzędzi służących do realizacji powyższych zadań jest wzmocnienie instytucji państwa, odpowiednie wykorzystanie sektora publicznego w zakresie czystych i mieszanych dóbr publicznych. Szczególnie ważną rolę ma stworzenie warunków do przestrzegania ładu instytucjonalno-prawnego i jego wykorzystanie do zmieniających się warunków zewnętrznych, a także otwarcie się na spożytkowanie globalnych dóbr publicznych. 4. Jednym z ważniejszych zagrożeń istniejących w skali światowej, ale odgrywających ważną rolę w Europie, jest olbrzymie zróżnicowanie dochodowe i społeczne. Jest ono tak istotne również dlatego, że świadomość tego jest zapewne większa niż na innych kontynentach, głównie ze względu na poziom wykształcenia Europejczyków. Tego typu zróżnicowanie zawsze istniało, jednak nie przybrało nigdy tak znacznych rozmiarów, ani jego dostrzegalność nie była tak duża. Odpowiedzialny za to zróżnicowanie jest w dużym stopniu przyjęty model neoliberalny, zwłaszcza w państwach postkomunistycznych, w których tempo wprowadzenia gospodarki rynkowej było wyjątkowo szybkie. Żadna długookresowa strategia rozwoju nie będzie efektywna bez zmian w tym zakresie. Obrońcami tego modelu są przede wszystkim korporacje ponadnarodowe oraz rynki finansowe.

128

Jerzy Kleer

5. Przyszłość ekonomiczna i cywilizacyjna Europy jest związana z polityką gospodarczą i społeczną opartą na wiedzy. Warunki do takiej polityki istnieją głównie z uwagi na ciągłość cywilizacyjną; wszak to społeczność europejska stworzyła cywilizację przemysłową, a także przesłanki dla cywilizacji wiedzy, głównie przez tworzenie kadr nie tylko dla Europy, ale także dla innych obszarów, zwłaszcza Ameryki Północnej. Kumulacja tej wiedzy i zasobów kulturowych tworzą trudny do przecenienia potencjał wyjściowy nowej cywilizacji. Ale ciągłość ta nie jest jednolita, ma charakter zróżnicowany, w licznych bowiem przypadkach wielu państw owa ciągłość została przerwana, począwszy od XVIII w. aż po XX wiek. Owa nieciągłość charakteryzowała się brakiem suwerennego państwa. Niektóre z tych państw traciły ową suwerenność wielokrotnie. Uniemożliwiało to autonomiczne kształtowanie warunków do rozwoju, możliwe jedynie wówczas, kiedy docenia się ład instytucjonalno-prawny, a zwłaszcza jego trwałość i obywatelski charakter. W wielu państwach znaczenie tego warunku rozwoju nie jest w dostatecznym stopniu doceniane i – co ważniejsze – przestrzegane. 6. Do najważniejszych atutów europejskich, jakie powstały w ostatnich kilku dekadach, jest ukonstytuowanie Unii Europejskiej i kształtowanie jej rozwoju w systemie narastającego powiązania między należącymi do niej państwami. Dążenie i próby zjednoczenia Europy pojawiały się od dawna, nigdy jednak nie zostały ziszczone, były bowiem oparte zawsze na przemocy, wojnach, zaborach itp. Ostatnie dwie dekady dowiodły, że taki proces jest możliwy na podstawie dobrowolnego powiązania państw, z zachowaniem suwerenności i, co ważniejsze, daje to pozytywne efekty nie tylko dużym i zamożnym, ale także tym mniej rozwiniętym krajom. Ostatnio Unia Europejska przeżywa trudności, czego przykładem jest Brexit. Takie ciągoty wyjścia z UE dają się zauważyć co najmniej w kilku państwach. Ruchy nacjonalistyczne i antyintegracyjne występują w wielu społecznościach. Należy jednak mieć nadzieję, że wśród elit państw unijnych zwycięży rozsądek i pójdą one na dalsze kompromisy, by wzmocnić ugrupowanie integracyjne. Zwłaszcza że kilka państw ciągle stoi w kolejce, aby wstąpić do Unii Europejskiej. 7. Do jednego z największych zagrożeń należy obecnie olbrzymi napływ uchodźców, głównie z Afryki, będący wynikiem boomu demograficznego, przesilenia cywilizacyjnego i związanych z tym procesem konfliktów zbrojnych, terroryzmu, głodu, epidemii etc. Europa, a zwłaszcza Unia Europejska, musi stworzyć w miarę efektywną politykę migracyjną. Nie jest to problem wrażliwości społecznej i solidarności, ale także przyszłych korzyści. Europa będzie w ciągu najbliższych dekad pod presją malejącej liczby ludności etnicznej oraz przyspieszonego jej starzenia. Nie jest to pełna lista warunków, jakie muszą być spełnione, by scenariusz optymistyczny mógł zostać w najbliższej przyszłości zrealizowany. Ale jeśli warunki te zostaną wprowadzone w życie, wówczas przyszłość Europy jawi się mniej dramatycznie w porównaniu z dniem dzisiejszym. Realizacja scenariusza optymistycznego jest zależna od ludzi i to zarówno elit władzy, pieniądza i nauki, jak i pozostałych grup społecznych, z których nastrojami elity muszą coraz bar-

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY

129

dziej się liczyć. I muszą nauczyć się umiejętnie nimi sterować, by uwolnić je od nadmiernego nacjonalizmu, a także upowszechnianego przez liczne partie populizmu.

4.2. SCENARIUSZ PESYMISTYCZNY Scenariusz pesymistyczny stanowi rewers scenariusza optymistycznego. Różnica polega głównie na tym, że pewnych zagrożeń nie daje się rozwiązać w krótkim przedziale czasu i co ważniejsze niektóre z nich mają trwały charakter. Wywodzą się głównie z systemu kulturowego spajającego daną społeczność, ale wpływają negatywnie na relacje z grupami wyznającymi inny system kulturowy. 1. Za jeden z podstawowych czynników, mających szczególny wpływ na kształtowanie scenariusza pesymistycznego, należy uznać szeroko rozumiane problemy demograficzne. Społeczeństwa europejskie charakteryzują się, po pierwsze, tym że stopa przyrostu naturalnego jest niska i z reguły nie pokrywa stopy odejścia. Po wtóre, średnia wieku jest stosunkowo wysoka; przy tym większość tej grupy wiekowej dysponuje wiedzą, jaką posiadają dobrze wyedukowane społeczeństwa, która jednak jest w dużym stopniu produktem cywilizacji przemysłowej, a nie nowo kształtującej się cywilizacji wiedzy. Nie jest to wiedza zapewniająca dobrą komunikację i system powiązań. Po trzecie, znaczna część społeczeństwa jest już w wieku schyłkowym, albo do niego się zbliża i na zmianę aktywności z reguły jest już zbyt późno. Niektóre z tych grup żyją w swoistym dobrostanie i na ryzyko zmiany nie mają dostatecznej odwagi. Paradoks takich społeczeństw polega na tym, że młode pokolenia natrafiają na swoiste bariery w urzeczywistnieniu zbyt dużych zmian, nawet jeśli dostrzegają ich konieczność. Stąd też istniejący potencjał intelektualny i techniczny w znacznie mniejszym stopniu jest wykorzystany. 2. Istniejący dobrostan oraz nękające Europę różnego rodzaju zagrożenia, ze szczególnymi skutkami kryzysu zapoczątkowanego w okresie 2007/2008, miały i nadal wywierają negatywny wpływ na kształtowanie się nowych, bardziej ekspansywnych elit politycznych. Dotyczy to zarówno tych, które są u władzy, jak i tych, które do władzy aspirują. Zmierzch klasy politycznej w Europie daje się zauważyć od dłuższego czasu. I w miejsce pewnego wspólnotowego działania pojawia się jeśli nawet nie izolacja, to daleko posunięta koncentracja na bieżących i realnych czy tylko urojonych interesach. 3. Nie wnikając, co było zjawiskiem pierwotnym a co wtórnym, w państwach europejskich narastają groźne procesy, takie jak: nacjonalizm, populizm, szowinizm i ksenofobia. Można się spierać, co jest groźniejszym zagrożeniem: nacjonalizm czy populizm. Nacjonalizm w ostatnim okresie przybrał na sile. Obserwuje się wzrost jego nasilenia i znaczenia wśród partii politycznych większości państw Unii Europejskiej, że wymienię tylko Francję, Holandię czy Austrię, nie mówiąc już o konsekwencjach związanych z Brexitem. Nacjonalizm stanowi obecnie podstawową barierę w kształtowaniu spoistości i współpracy w ramach Unii Europejskiej, a – co za tym idzie – także w kształtowaniu długookresowych planów rozwoju. Jest również jednym z głównych powo-

130

Jerzy Kleer

dów, dla których wielu krajom grozi wyjście z Unii Europejskiej. Nacjonalizm jest równie silnie upowszechniony w krajach nienależących do UE, w takich jak Rosja czy Turcja. Równie groźny, a z pewnego punktu widzenia nawet groźniejszy, jest populizm, głównie ze względu na jego antysystemowość. Przejawia się to, po pierwsze, w pogardzie dla prawa i ładu instytucjonalno-prawnego; po wtóre, w populizm zostają wciągnięte prawie wszystkie grupy, które straciły (lub sądzą, że straciły) wskutek funkcjonowania modelu neoliberalnego; po trzecie, populizm obiecuje jakiś przyszły porządek, w którym wszystkie lub większość dolegliwości oraz zagrożeń zostanie przezwyciężonych; po czwarte, populizm odrzuca większość dorobku elit naukowych i politycznych jako mało atrakcyjny i nieadekwatny do wizji świata populistów. Niezależnie od tego, jak będziemy definiowali populizm, opierając się na jego wizjach, nie można zbudować dla Europy żadnego optymistycznego scenariusza. 5. Do podstawowych przejawów nacjonalizmu, populizmu czy szowinizmu i ksenofobii należy stosunek do „Innego”. Wprawdzie rozwój większości państw był w mniejszym lub większym stopniu oparty na wielokulturowości, jednak forma akceptacji „Innego” różnie przedstawiała się w poszczególnych państwach. Prawie nigdy „Inny” nie był traktowany jako równoprawny obywatel. Wprawdzie po II wojnie światowej w Europie Zachodniej sytuacja uległa z tego punktu widzenia poprawie, jednak w XXI w., zwłaszcza w drugiej dekadzie, sytuacja dosyć radykalnie się zmieniła. Było to skutkiem z jednej strony wprowadzenia regulacji wynikającej z umowy z Schengen, a z drugiej – narastającej fali uchodźców z Afryki i Bliskiego Wschodu. Na tę falę uchodźców UE nie była przygotowana i nadal nie ma jasnej koncepcji, jak ten problem rozwiązać; proces ten uruchomił bowiem olbrzymie, czasami ukryte w przeszłości zasoby szowinizmu i ksenofobii. Napływ uchodźców nie zostanie zahamowany zarówno wskutek licznych konfliktów zbrojnych, upowszechniającego się terroryzmu, głodu, jak i szybko wzrastającej liczby ludności na kontynencie afrykańskim. Stąd też kwestia uchodźców stanie się jednym z ważniejszych czynników hamujących nie tylko rozwój społeczno-ekonomiczny, ale możliwości zgodnej współpracy państw. 6. Europa jako całościowa wspólnota obejmująca wszystkie państwa jest ciągle potęgą gospodarczą, jednak brak w niej dostatecznie silnych mechanizmów zdolnych do uruchomienia odpowiedniej kreatywności oraz zdynamizowania gospodarek UE i pozostałych państw, a zwłaszcza dostatecznej woli do zgodnej współpracy. Koncentrując się tylko na Unii Europejskiej, posiadającej olbrzymi potencjał ekonomiczny, techniczny i intelektualny, można stwierdzić, że w ostatnich latach Unia przestaje być dostatecznie sprawna, aby efektywnie konkurować z nowymi potęgami gospodarczymi, zwłaszcza azjatyckimi. Można to wyjaśnić narastającymi trudnościami współpracy we własnym gronie, gdzie zaczyna się preferować interesy własnego państwa. Jest to między innymi przejaw narastającego nacjonalizmu.

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY

131

7. Jednym z ważniejszych paradoksów europejskich, zwłaszcza dawnych i obecnych mocarstw, był rozwój poprzez wojny: na etapie, kiedy się do wojen sposobiono, i wówczas, kiedy trzeba było ich skutki likwidować; wiązało się to z postępem w obszarach nauki, techniki, gospodarki i w życiu społecznym. Ostatnie kilkadziesiąt lat było z tego punktu widzenia względnie spokojne (jeśli pominąć: skutki rozpadu Jugosławii, to co się dzieje na Ukrainie i konflikt zbrojny w Donbasie). Trudno dzisiaj przesądzić, na ile ów pokojowy czas zostanie na dłużej utrzymany.

5. PRAWDOPODOBIEŃSTWO REALIZACJI OMÓWIONYCH SCENARIUSZY Czy zaprezentowane scenariusze, oparte na dosyć wybiórczych segmentach służących do ich opisania, mogą w czystej postaci się pojawić i przesądzić o procesie rozwoju w Europie? Odpowiedź może być raczej negatywna. Niemniej jednak musimy mieć świadomość, że takie scenariusze potencjalnie istnieją i w jakimś stopniu będą wpływać na charakter i kierunki, a także dynamikę rozwoju, jeśli nawet nie całej Europy, to znacznej jej części. Ale mówiąc o przyszłej Europie, tak do końca trudno przewidzieć, jaka będzie jej konfiguracja. Że Unia Europejska pozostanie, co do tego nie można mieć wątpliwości, ale dzisiaj nie potrafimy odpowiedzieć, jaki będzie jej kształt, liczba państw do niej należących czy stopień integracji. Dotyczy to również modelu politycznego, dynamiki rozwoju takich państw jak Rosja czy Turcja. I co będzie z ewentualnym przyjęciem do Unii Europejskiej państw oczekujących w kolejce na akcesję. Podstawowe pytanie, jakie w tym kontekście musi zostać postawione, brzmi następująco: który z zaprezentowanych scenariuszy charakteryzuje się większym prawdopodobieństwem realizacji? Jeśli oprzeć się na doświadczeniach ostatnich kilku lat, a właściwie całej dekady, to wszystko wskazuje, że bardziej realistyczny pod względem realizacyjnym jest scenariusz pesymistyczny. Oczywiście nie znaczy to, że musi przejawić się w czystej postaci, mogą się bowiem pojawić pewne pozytywne impulsy, a także zdarzenia ze scenariusza optymistycznego czy nieprzewidywane okoliczności, jakie doprowadzą do znacznego złagodzenia owego pesymistycznego scenariusza. Natomiast niewielkie jest prawdopodobieństwo, aby scenariusz optymistyczny nawet w nieco gorszej postaci mógł zostać zrealizowany. Nie wdając się w szczegółową analizę przyczyn, dla których taką wizję prezentuję, można jednak wskazać na kilka czynników, jakich w średnim okresie nie można wyeliminować, a nawet w dużym stopniu zmarginalizować. Ich prezentacja nie ma charakteru wartościującego, w poszczególnych państwach ich znaczenie jest bowiem (i zapewne będzie) bardzo zróżnicowane. Są to, po pierwsze, znaczne siły nacjonalizmu i populizmu, jakie w możliwej do przewidywania perspektywie będą odgrywać co najmniej znaczącą czy nawet bardzo dużą rolę. Łagodzenie czy eliminowanie tych procesów jest zabiegiem trudnym i czasochłonnym głównie dlatego, że ich źródeł należy się doszukiwać

132

Jerzy Kleer

w systemach kulturowych, powszechności gospodarki rynkowej oraz dostrzeganiu procesów społecznych, zwłaszcza że czynnikiem niejako napędzającym będzie narastający problem uchodźców. Jeśli problem państwa islamskiego zostanie pozytywnie rozwiązany, to kwestia napływu uchodźców nadal będzie miała miejsce, bowiem ich źródłem jest i pozostanie boom demograficzny. Podobnie rzecz się przedstawia z elitami władzy, które w jakimś stopniu są emanacją społeczeństw i również są zainfekowane negatywnymi jego cechami. Stąd pojawia się trudność ukształtowania grup mających wpływ na społeczeństwo, by racjonalizować jego działalność, tworzyć pozytywne wizje rozwoju i wcielać je w życie. Pojawienie się tego typu elit wymaga czasu bądź jakiegoś potężnego kataklizmu, który spowodowałby wstrząs społeczny, uświadamiający pewnym przynajmniej grupom konieczność zmiany polityki, systemu działania, a także zmiany modelu edukacyjnego. Czynnikiem niejako petryfikującym ową niską jakość elit politycznych jest początkowy etap cywilizacji wiedzy i nadmierna wiara w jakość informacji, a zwłaszcza wiedzy czerpanej z Internetu. Zjawiska powyższe wiążą się z trzecim ważnym czynnikiem wpływającym na przewagę scenariusza pesymistycznego, a jest nim obecny model państwa. Jego rodowód wiąże się z cywilizacją przemysłową i w minionych co najmniej dwóch wiekach lepiej lub gorzej sobie radził z rozwojem i postępem cywilizacyjnym. Globalizacja i rewolucja informacyjna, będące nośnikami rodzącej się nowej cywilizacji, narzucają jednak państwu nowe funkcje, których nigdy w przeszłości nie pełniło i nie jest do nich przygotowane; aparat państwowy nadal jest mentalnie zainfekowany starą czy lekko zmodyfikowaną wiedzą o charakterze i właściwościach rządzenia państwem w obecnych warunkach. Wprawdzie nic, jak na razie, nie wskazuje, że państwo zaniknie, bądź pojawi się jakiś wszechobejmujący moloch, niemniej państwa muszą się otwierać i wzajemnie współdziałać, a w bieżącej polityce często zapominać o przeszłości, przyczyniać się do wzajemnego zaufania oraz pewnej solidarności. Tego niestety trudno nauczyć się w biegu. I stąd też ciągle dominuje owa miałkość klasy politycznej, a nacjonalizm i populizm są na topie. Wreszcie mamy czwarty segment umacniający pesymistyczny scenariusz, który również wynika z doświadczeń przeszłości. Europa w całej swojej historii rozwijała się, tocząc liczne mniej lub bardziej niszczące wojny, których końcową spuścizną był pojawiający się pozytywny efekt w postaci mniej lub bardziej znaczącego postępu techniczno-ekonomicznego, a czasami społecznego, co w efekcie dawało postęp cywilizacyjny. W jakimś stopniu owe procesy są zakodowane w mentalności, jeśli nawet nie całych społeczeństw, ale zapewne niektórych elit, zarówno politycznych, jak i gospodarczych. Tkwią one również może nie bezpośrednio, ale zapewne pośrednio w systemach kulturowych, w których zmiany dokonują się niesłychanie powoli, nie nadążając za postępem ekonomiczno-technicznym, a po części cywilizacyjnym. Jeśli te segmenty powiążemy, to trudno się oprzeć przeświadczeniu, że scenariusz pesymistyczny dla Europy ma znacznie większe prawdopodobieństwo realizacji niż scenariusz optymistyczny.

PRAWDOPODOBNE SCENARIUSZE DLA EUROPY

133

Na zakończenie chciałbym postawić pytanie z gatunku wizjonersko-utopijnego. Wszystkie prognozy demograficzne wskazują, że świat w 2050 r. będzie zamieszkiwało ponad 9,7 mld ludzi, a w miastach będzie żyło 2/3 ludności. Gospodarka rynkowa ma już prawie powszechny charakter, a system kapitalistyczny funkcjonuje, różniąc się jedynie pod względem modelowym. Dwie trzecie ludności będzie w wieku produkcyjnym. Również postęp techniczny doprowadzi do wysypu robotów, które w dużym stopniu zastąpią siłę roboczą. Nastąpi gwałtowne rozchwianie rynku pracy. Czy w takich warunkach nie pojawią się różnego rodzaju eksperymenty systemowe próbujące zastąpić świat kapitalistyczny jakimś innym systemem? I czy Europa nie stanie się poligonem takiego eksperymentu? Wszak w przeszłości właśnie w Europie rodziły się tego typu próby zmian. Jest to pytanie, którego nie sposób było w tym kontekście nie postawić.

BIBLIOGRAFIA Acemoglu A., Robinson J.A. (2014), Dlaczego narody przegrywają. Źródła władzy, pomyślności i ubóstwa, Wydawnictwo Zysk i S-ka, Poznań. Atali J. (2010), Zachód 10 lat przed totalnym bankructwem?, Wydawnictwo Studio Emka, Warszawa. Beck U., Grande E. (2008), Europa kosmopolityczna. Społeczeństwo i polityka w drugiej nowoczesności, Wydawnictwo Scholar, Warszawa. Caraveli H. ( 2016), Global imbalances and EU Core-Priphery Division, Institutional Framwork and Theoretical interpretation, “World Review of Political Economy”, 7(1), Spring. Castles S., Miller M.J. (2011), Migracje we współczesnym świecie, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Delanty G. (1999), Odkrywanie Europy. Idea, Tożsamość, Rzeczywistość,Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa–Kraków. Donnan H.W. (2007), Looking to 2060: Long-term global prospects. A going for growth report, „OECD Economic Papers”, 03. Friedman G. (2012), Następna dekada. Gdzie byliśmy i dokąd zdążamy, Wydawnictwo Literackie, Kraków. Galar R. (2009), Kreatywna i innowacyjna Europa wobec wyzwań XXI wieku, A. Kukliński, K. Pawłowski, J. Woźniak (red.), Urząd Marszałkowski Województwa Małopolskiego, Kraków. Granice poznania przyszłości (2009), D. Zalewska (red.), Uniwersytet Wrocławski, Wrocław. IMF (2016), World Economic Outlook: Too Slow for too Long, April, Washington. Jaka przyszłość Europy? (1999), Wydawnictwo Komitet Prognoz „Polska 2000 Plus”, PAN, Warszawa. Kleer J. (2012), Kulturowe uwarunkowania modernizacji, w: Gospodarki Polski 1990– –2011, M.G. Woźniak (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Kleer J. (2015), Kryzys w ekonomii: jaki jest jego charakter?, w: Rewolucja informacyjna a kryzys intelektualny, J. Auleytner, J. Kleer (red.), Wyd. Komitet Prognoz „Polska 2000 Plus”, PAN, Warszawa.

134

Jerzy Kleer

Kleer J. (2016), Cywilizacje i ich przesilenia, „Studia Ekonomiczne”, 1, Instytut Nauk Ekonomicznych PAN. Kleer J., Kleiber M. (2015), Zagrożenia globalne barierami rozwoju, Wyd. Komitet Prognoz „Polska 2000 Plus”, PAN, Warszawa. Król M. (2012), Europa wobec końca, Wydawnictwo Czerwone i Czarne, Warszawa. Middelaar L. van (2011), Przejście do Europy. Historia pewnego początku, Wydawnictwo ALETHEIA, Warszawa. OECD (2010), Perspectives of Global Development, Washington. Pomian K. (2009), Europa i jej narody, Wydawnictwo Słowo/Obraz/Terytoria, Gdańsk. Polanyi K. (2010), Wielka transformacja. Polityczne i ekonomiczne źródła naszych czasów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Rocznik Statystyki Międzynarodowej (2015), Główny Urząd Statystyczny, Warszawa. Roth J. (2013), Cichy Pucz. Zawłaszczanie Europy przez niejasne elity gospodarczo-polityczne, Wydawnictwo Zysk i S-ka, Poznań. Sowell T. (2016), Bieda, Bogactwo i Polityka w ujęciu globalnym, Fijorr Publishing Company Warszawa. United Nations (2015), World Population Prospects: The 2015 Revision. Key Finding and Advance Tables, New York. Weidenfeld W., Janning J. (red.) (1993), Europe in Global Change, Strategies and Option for Europe, Bertelsmann Foudation Publishers, Gutersloh. World Bank (2016), World Development Indicators, Washington.

PROBABLE SCENARIOS FOR EUROPE ABSTRACT The aim of this article is to present and analyze probable scenarios for future directions of European development. The useful aspects of modern forecasting and the barriers and obstacles it encounters are discussed. The main assumptions of the proposed scenarios are presented: the chronological range, the universality and sustainability of the state, the demographic processes and the sustainability of cultural systems, which have been analyzed in detail. Against this background, the strengths and weaknesses of Europe are shown. As a result, two scenarios – optimistic and pessimistic – are presented and analyzed, together with probability of their realization. Keywords: future of Europe, development scenarios, forecasting. JEL Classification: F22, F60, H70, J11, O52, Z10

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 1 (XCII) 2017

RECENZJE

Marta Błąd*

WYPRAWA PO ZŁOTE RUNO, CZYLI O POSZUKIWANIU CZŁOWIEKA W EKONOMII (Artykuł nadesłany: 23.09.2016 r.; Zaakceptowany: 25.05.2017 r.)

Jerzy Wilkin, Instytucjonalne i kulturowe podstawy gospodarowania. Humanistyczna perspektywa ekonomii, Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR, Warszawa 2016, s. 262. Wiele trudów musiał pokonać Jazon wraz z Argonautami, by zdobyć, pilnowane przez smoka, złote runo baranka zawieszone w gaju Aresa1. Odtąd złote runo stało się symbolem czegoś cennego i trudnego (jednak możliwego) do zdobycia. Tak jak przygoda Argonautów była niezwykła, choć narażona na wciąż czyhające niebezpieczeństwa, tak poszukiwanie człowieka w ekonomii może być ekscytującą, aczkolwiek niełatwą przygodą. Drogę takiej intelektualnej przygody możemy prześledzić w najnowszej publikacji profesora Jerzego Wilkina pt. Instytucjonalne i kulturowe podstawy gospodarowania. Nosi ona podtytuł odsłaniający istotę przesłania naukowego Autora: Humanistyczna perspektywa ekonomii. Poszukiwanie człowieka w ekonomii, tak jak wyprawa do odległej krainy Kolchida, wymaga przekroczenia granic, wyjścia w nieznane, poza utarte i powszechne dotąd schematy dróg i postępowań. Nie dziwi zatem pochylenie się Autora nad filozofią, niegdysiejszą królową nauk. Alfred N. Whitehead uważał, że filozofia jest najbardziej efektywnym ze wszystkich dążeń intelektualnych. Buduje katedry, nim robotnicy położą pierwszy kamień i burzy je, nim erozja zniszczy ich łuki. Jest architektem gmachów ducha i zarazem ich niszczycielem (White *

Instytut Rozwoju Wsi i Rolnictwa PAN, e-mail: marta.blad@wp.pl. wyprawy Jazona zob. w: Markowska (2002), s. 199–217.

1 Szczegóły

136

Marta Błąd

head, 1987, s. 19). Zgaduję, że filozoficzny namysł Jerzego Wilkina, owo życzliwe spojrzenie ekonomisty na filozofię, miało posłużyć temu, by „ekonomii przywrócić duszę”2. Być może interdyscyplinarne podejście jest efektem fascynacji Autora drogą naukową często przezeń cytowanego ks. Michała Hellera, wirtuoza w uprawianiu kosmologii i fizyki połączonej z głęboką refleksją filozoficzną. Idę i ja tym śladem, i zaglądam do Granic nauki M. Hellera, gdzie znajduję takie słowa: Granice nauki są oczywiście ruchome, cechuje je ekspresjonizm od środka. (…) To, co znajduje się poza granicami, nie należy (jeszcze) do nauki, ale stanowi dla niej wyzwanie, obietnicę dalszych podbojów (…) granice niejako prowokują, aby je przekraczać (Heller, 2014, s. 6). Jerzy Wilkin zachęca ekonomistów do wykraczania poza granice nauki in genere, jako też poza granice swojej dyscypliny naukowej. Stawia tezę, że ekonomia potrzebuje nade wszystko filozofii, gdyż filozofia zachęca do wyrobienia sobie «całościowego poglądu na świat» i do usytuowania swojego pola dociekań w kontekście wartości najważniejszych: prawdy, dobra i piękna (s. 53). Bez uwzględnienia perspektywy filozoficznej (...) człowiek gospodarujący jawi się jako postać uboga i jednowymiarowa (s. 16). Jaki może być efekt takiego mariażu? Zdaniem Autora może to przełamać zaściankowość ekonomii i sztywność jej «gorsetu» metodologicznego (s. 62). Sam Autor w swym dziele realizuje ów postulat i patrzy na człowieka nie tylko z wnętrza swojej specjalności, ale także spod lupy socjologii, antropologii kulturowej, a nawet teologii. Tak jakby chciał pozbierać okruchy wiedzy3 z różnych nauk i przez ich pryzmat przedstawić pełniejszy obraz człowieka gospodarującego. Stwierdza Jerzy Wilkin, że – stając na granicy wiedzy i niewiedzy – badacz zwraca się w kierunku filozofii albo w kierunku Boga: tak zwany naukowy obraz świata jest zawsze niepełny (s. 55). Potwierdza to doświadczenie wielkich empirystów (sic!) napotykających granice nauki. Wspomniany A.N. Whitehead – matematyk i fizyk – w dziele Religion in the Making napisał tak: wszechświat przejawia twórczość o nieograniczonej wolności w królestwie form o nieskończonych możliwościach. Twórczość ta nie jest jednak w stanie zaktualizować się bez tego czynnika warunkującego idealną harmonię, którym jest Bóg4. Podobnie Albert Einstein, zdumiony racjonalnością świata, wiązał to zdumienie z przeżyciem religijnym: Naukę (…) mogą tworzyć tylko ludzie całkowicie przepojeni dążeniem do prawdy i poznania. Ta podstawa uczuciowa wypływa jednak ze sfery religijnej. Zalicza się do niej również ufność, że jest rzeczą możliwą, iż prawidłowości panujące w świecie tego, co istnieje, są rozumne, tzn. uchwytne dla rozumu. Nie potrafię sobie wyobrazić prawdziwego uczonego bez takiej głębokiej wiary. (…) nauka bez religii jest ułomna, religia bez nauki jest ślepa (Einstein, 2001, s. 368). 2 Porównanie

nawiązuje do tytułu artykułu Jerzego Wilkina (2014): Dlaczego ekonomia straciła duszę?, s. 15–20. 3 Sformułowanie „zbieranie okruchów” pochodzi od wylansowanego przez J. Wilkina pojęcia „nauki w okruchach”, czyli postępującej fragmentacji i specjalizacji nauk bez łączącego ich spoiwa (zob. s. 13 oraz s. 112–113). 4 Cytowane za: Życiński (1983), s. 32.

WYPRAWA PO ZŁOTE RUNO, CZYLI O POSZUKIWANIU CZŁOWIEKA W EKONOMII 137

Okazuje się zatem, że inspiracje metodologiczne w nauce czerpać można z różnych źródeł. Jerzy Wilkin te inspiracje nazywa źródłem światła (s. 20), a sam proces poszukiwań w nauce alchemią metodologii (tamże). Przywołuje informację o tym, że co dziesiąta książka w bibliotece Izaaka Newtona traktowała o alchemii, były też rozprawy o astrologii, a czwartą część stanowiły traktaty teologiczne (s. 21). Nie wiem, ile książek nieekonomicznych (a z pewnością dużo!) znajduje się w bibliotece profesora Jerzego Wilkina, ale niemałą część bibliografii omawianej jego książki zajmują pozycje z dziedziny filozofii, socjologii, antropologii, jak też inne zaskakujące książki, np. Metoda i oblicze teatru, U podstaw estetyki, papieska encyklika Quadragesimo Anno, a nawet rodzima literatura piękna jak Pan Tadeusz. Przypomina mi się wypowiedź syna o Ojcu – znakomitym historyku gospodarczym – Witoldzie Kuli: Ojciec stał na stanowisku, że naukowiec powinien iść w kierunku, w którym mu serce każe. Że powinien czytać bez wyjściowego planu, zaufać swojej podbudowanej doświadczeniem intuicji. Że powinien czytać pozycje pozornie niepotrzebne – bowiem rodzą się nieoczekiwane, a pożądane skojarzenia (Kula, 2016). Domyślam się, że z czytania pozycji pozornie niepotrzebnych zrodził się u Jerzego Wilkina pomysł przedstawiania gospodarki w metaforze dramatu i człowieka gospodarującego jako istoty dramatycznej: człowiek gospodarujący – czy to będzie ubogi rolnik w Afryce, czy bogaty inwestor na Wall Street – jest postacią dramatyczną. Zmienia się scena dramatu, ale napięcie dramatyczne może być podobne (s. 15). Dramat ten polega na tym, że wybór celów, zachowań i sfer działania w życiu gospodarczym jest skomplikowany i często rodzi drastyczne napięcia. Mało tego, współczesny człowiek gospodarujący, zwłaszcza jako konsument, (…) nawet tego nie dostrzegając, stał się jednostką zniewoloną (s. 48). Dobrym przykładem zniewolenia jest kreowanie potrzeb na różne ekstrawagancje, symbolizujące przynależność do klasy happy few. Z sarkazmem pisze o tym Gilbert Rist w Urojeniach ekonomii: (…) ponieważ zysk może pochodzić tylko z popytu efektywnego, lepiej jest produkować lekarstwa raczej przeciw otyłości niż przeciw malarii, (…) uwodzić raczej bogatych niż zadawalać biednych (Rist, 2015, s. 184). Jednak mimo wszystko, mimo tych i innych manipulacji, nie da się człowieka poddać eksperymentowi totalnej obróbki materiału ludzkiego, jak przedstawił Michał Heller (nie mylić z kosmologiem, wyżej wspomnianym – też Michałem Hellerem) w znakomitej książce: Maszyna i śrubki. Jak hartował się człowiek sowiecki; tytuł nawiązuje do ideału wymyślonego przez Stalina, a była nim śrubka: sowiecki człowiek miał być śrubką w gigantycznej machinie państwowej (Heller, 2015). Nie sposób też poznać człowieka w całej rozciągłości, jest on istotą tajemniczą, czym dzieli się z nami Józef Kozielecki – autorytet wśród naukowców-psychologów – w Myślach o człowieku spisanych u kresu długiej podróży. Pisze on o „pouczającej metamorfozie”, jaką przeszedł: kiedyś był totalnym scjentystą, a teraz, będąc „u kresu długiej podróży życia” uważa, że nigdy nie uda nam się stworzyć wszechogarniającej teorii osobowości, zachowania i kultury, że wiedza o człowieku zawsze będzie cząstkowa, krucha i chwiejna (Kozielecki, 1996, s. 9).

138

Marta Błąd

Jerzy Wilkin jest świadomy tego, że człowiek gospodarujący to nie kryształowe pojęcie, a glina ludzka5. Ta „glina” zawsze jednak naznaczona jest w swym działaniu systemem wartości. Posługując się sformułowaniem Józefa Lipca, człowiek to homo axiotus, który zdolny jest uczestniczyć we wszystkich eksperymentach ze świętością i ohydą, mrokiem i bielą, strzelistością i przyziemnością stanów, sytuacji i doznań (Lipiec, 2005, s. 61). Co określa człowieka aksjologicznie? Otóż, zdaniem profesora Jerzego Wilkina, znaczenie wartościom, a także pojęciom i procesom nadaje kultura. Także i ona nadaje znaczenie procesom gospodarowania. Pisze Autor: Realizując działania gospodarcze, jesteśmy zanurzeni w kulturze6, chociaż bardzo często tego nie dostrzegamy i nie doceniamy (s. 79), (…) a nawet może być [kultura – MB] uznana za szczególny czynnik produkcji; zaczyna być też postrzegana jak ważny składnik efektów gospodarowania, poprawiający poziom i jakość życia (s. 81). Kultura ma znaczenie, jak głosi tytuł książki zredagowanej przez Lawren ce’a E. Harrisona i Samuela P. Huntingtona (Kultura ma znaczenie, 2003). Choć trudna do zdefiniowania, niedostrzegalna, jednakże intuicyjnie rozumiana, stale jest dostępna i zdaje się taka oczywista. Nie jest ona jednak czymś prostym, wie o tym ten, kto próbuje zmagać się naukowo z bogactwem tego, co stanowi kulturę. Dla ekonomistów branie na warsztat kultury jest dodatkową trudnością, gdyż ci mają skłonność do kwantyfikacji zjawisk, a kultury nie da się ująć w liczbach. Jak pisze Jerzy Wilkin, potrzeba jest rewolucji metodologicznej w nauce (s. 85), by stworzyć kod wspólny dla różnych nauk, ale póki co, może i powinna ekonomia uczestniczyć w formułowaniu w odniesieniu do kultury swoich stanowisk i ustaleń, do czego zachęca lektura książki. Rozważania o kulturze stanowić miały, jak sądzę, preludium do analizy kategorii instytucji, której Autor poświęca znakomitą część swojej książki. Znów wraca Autor do metafory dramatu, pisząc, że świat instytucji społecznych jest sceną dramatu i zmusza do dokonywania trudnych wyborów (s. 98). Jednak świat instytucji jest nie tylko koniecznością, ale bywa i błogosławieństwem (tamże). Instytucje odgrywają bowiem porządkującą rolę w świecie chaosu. Tak zresztą jak kultura, której instytucje są częścią. Problematyczne jest zdefiniowanie, czym są instytucje. Z podpowiedzią wśród gąszczu definicji przychodzi nam Jerzy Wilkin, dzieląc się swoim akademickim doświadczeniem. Mianowicie, jak sam opisuje, tłumaczył studentom, że instytucje są w głowach ludzi (s. 98). Skoro wiemy, gdzie one są, i by doświadczyć, czym one w pełni są, wystarczyłoby, bagatela, poznać mózg człowieka. Mimo zaś niewątpliwego postępu, zwłaszcza w medycynie czy kognitywistyce, mózg pozostaje nadal 5 J. Wilkin nawiązuje do wiersza Z. Herberta Tren Fortynbrasa we fragmencie: tak czy owak musiałeś zginąć Hamlecie nie byłeś do życia/ wierzyłeś w kryształowe pojęcia a nie glinę ludzką (s. 45). 6 Znany jest fakt adaptacji międzynarodowych korporacji do lokalnych warunków nie tylko pod względem przystosowania zasobów produkcyjnych czy systemów prawnych, ale też do zakorzenionych w umysłach ludzi wzorów i wartości kulturowych. Przykładem może być oferta Mc Donald's w krajach arabskich.

WYPRAWA PO ZŁOTE RUNO, CZYLI O POSZUKIWANIU CZŁOWIEKA W EKONOMII 139

terra incognita. Amerykański psycholog – Theodore Millon na pytanie, jak dalece posunęliśmy się w podróży zmierzającej do poznania umysłu, odpowiedział: na końcu ciemnego tunelu nie widać światełka. I nie jest wykluczone, że (…) nigdy nie zbliżymy się do ostatecznego rozumienia rzeczywistości umysłu7. Zadaniem nauki jest jednak nadal szukać także tego, co niewidoczne. Choć ekonomia jest nauką, która lubi liczyć (kwantyfikować) i jest nauką mocno stąpającą po ziemi, więc wydawać by się mogło, że nie ma nic wspólnego z „mistycyzmem”, a jednak! Oto bowiem bada także to, co niewidzialne. Już klasyczna ekonomia zajmowała się badaniem osławionej „niewidzialnej ręki rynku”, a współczesna ekonomia instytucjonalna bada niewidzialne instytucje (institutions are invisible, jak stwierdziła Elinor Ostrom). Któż bowiem może zobaczyć wyobrażenia istniejące w umysłach uczestników życia społecznego? Owszem, odzwierciedlają się one w regułach i normach, ale te są tylko bladym cieniem swoich idei. Choć niewidzialne, jednak bardzo potrzebne, gdyż instytucje są regulatorami wspólnego życia i pozwalają zaprowadzić porządek w chaosie świata. Mary Douglas powie bardzo mocno: Instytucje decydują o życiu lub śmierci8. Myślę, że do instytucji można zastosować metaforę muru granicznego. Instytucje bowiem wyznaczają pewne granice, które podobnie jak limes w starożytnych czasach rzymskich, wprowadzają zamierzony ład i zarazem służą obronie respektujących tych granic. Jest jednak inne oblicze muru in genere, mianowicie, mur pozwala również kontrolować to, co się dzieje wewnątrz. Jak to napisał reporterskim piórem Ryszard Kapuściński: bo w murze są jednak przejścia, są bramy i furtki. Otóż strzegąc tych miejsc, kontrolujemy, kto wchodzi i wychodzi (...). Tak więc mur taki to jednocześnie tarcza i pułapka, osłona i klatka (Kapuściński, 2006, s. 61). Instytucje, podobnie jak mur, bronią, ale i kontrolują. Instytucje są też drogowskazami, pokazującymi jak czynić i dokąd zmierzać, są pewnymi utartymi wzorami postępowania. Pisała Diane Ackerman w książce Alchemia umysłu. Tajemnice i piękno naszego mózgu: (…) Bez wzorców czujemy się bezbronni, a życie staje się tak przerażające jak prowadzące do ciemnej piwnicy schody bez poręczy. (…) powtarzające się wzory zaspokajają jedną z najbardziej podstawowych i najstarszych potrzeb mózgu: by wypełnić świat rozświetlonymi szlakami i by nasze życie podlegało jakiemuś schematowi (Ackerman, 2005, s. 78 i 79). Bardzo potrzebujemy instytucji. Szczególną rolę mają do odegrania instytucje długiego trwania w Braudelowskim rozumieniu: gdyby ich nie było, życie ludzkie przypominałoby egzystencję na ruchomych piaskach (s. 125). Żeby życie nasze prze7 Cytowane

za: Szczeklik (2007), s. 49. nosi tytuł rozdział w książce M. Douglas (2011): Jak myślą instytucje, s. 129–151. Autorka stwierdza, że w obliczu kryzysu jednostki nie podejmują decyzji o życiu lub śmierci samodzielnie: o tym, kto zostanie uratowany, decydują instytucje, zaś kryzys nie skutkuje załamaniem norm. Decyzja uznawana jest za właściwą tylko wtedy, gdy pozostaje w zgodzie z myśleniem instytucjonalnym, które jest zaszczepione w umysłach jednostek już w chwili, gdy próbują dokonać wyboru (s. XVII). Oznacza to, że to instytucje, czyli zakorzenione w umysłach ludzi normy moralne decydują np. o tym, kogo pierwszego ratować w przypadku zagrożenia życia osoby starszej i małego dziecka etc. 8 Taki

140

Marta Błąd

biegało według linii porządkujących, nie pozwalających wpaść w ruchome piaski i inne niebezpieczeństwa, potrzebne są nie tylko instytucje in se, ale także ich równowaga. Utrzymywanie równowagi instytucjonalnej uważa Jerzy Wilkin za niezwykle ważne, choć niekończące się zadanie, mające według niego wyższą rangę w stosunku do równowagi rynkowej (s. 120). To dzięki równowadze instytucjonalnej, osiąganej poprzez ukształtowanie bogatej tkanki różnorodnych instytucji, społeczeństwa i gospodarki trwają mimo permanentnej nierównowagi gospodarczej, a nawet poważnych wstrząsów w gospodarce i polityce (s. 126). Pokuszę się o stwierdzenie, że instytucje nasiąknięte są człowiekiem. Ot, choćby założenie o ograniczonej racjonalności (bounded rationality) człowieka, wprowadzone przez Herberta Simona, czy problem nieuczciwości człowieka jako podmiotu gospodarowania, nazwany przez O.E. Williamsona „oportunizmem”, głęboko dotykają człowieczeństwa. Wspomniane kwestie powodują mnożenie i rozbudowywanie struktur instytucjonalnych, które mają być zabezpieczeniem dla partnerów transakcji. Instytucje zatem służą człowiekowi, i paradoksalnie, służą też ochronie człowieka przed człowiekiem, jak pokazywałam to w metaforze muru. Istnieje bowiem jakaś sprzeczność w kondycji ludzkiej. Zbigniew Herbert w wierszu Stary Prometeusz, nawiązując do mitu o Prometeuszu, który wykradł bogom ogień dla ludzkości, opisuje w swej poetyckiej wyobraźni Prometeusza w wieku podeszłym, który siedzi przy kominku i pisze pamiętniki, a na ścianie jego domu wisi list dziękczynny od tyrana Kaukazu, któremu dzięki wynalazkowi Prometeusza udało się spalić zbuntowane miasto (Herbert, 1982, s. 235). Owo rozdarcie człowieka między dobrem a złem, między siłą a słabością sprawia, że człowiek nie jest figurą jednoznaczną i w pełni zrozumiałą, co może nieco milcząco zakłada NEI, badając choćby problem kosztów transakcji (np. problemy z realizacją kontraktów powstające nawet przy dobrze zdefiniowanych prawach własności). Skoro mowa o własności: również i problemy ekonomii uprawnień własnościowych znaleźć możemy w książce Jerzego Wilkina. Pisze Autor: W zależności od warunków własność, zarówno prywatna, jak i publiczna, może być źródłem albo wzmocnieniem wolności, albo też może być źródłem zniewolenia (s. 179). I jak tu nie wierzyć, że ekonomia nie jest nauką o człowieku, że nie jest nauką humanistyczną! Właściwe wykorzystanie własności, jak zaznacza Autor, to wykorzystanie służące dobru człowieka (tamże). Sprawa jednak jest skomplikowana, gdyż to zależy od wielu innych składników skomplikowanej «matrycy instytucjonalnej», w jakiej funkcjonują jednostki i społeczeństwa (tamże). Bogactwo instytucji jest bogactwem „tego, co ludzie mają w głowach”, a więc bogactwem wciąż tajemniczego mózgu człowieka. Wiele interesujących problemów instytucjonalnych porusza Jerzy Wilkin w swej książce, jednak nie uświadczy w niej czytelnik wzorów matematycznych (wyjątek stanowią strony 185–186). Nie wiem, czy Autor czytał wyznanie słynnego fizyka i kosmologa – Stephena Hawkinga złożone we wstępie do Krótkiej historii

WYPRAWA PO ZŁOTE RUNO, CZYLI O POSZUKIWANIU CZŁOWIEKA W EKONOMII 141

czasu: (…) Ktoś mi powiedział, że każde równanie, jakie umieszczę w książce, zmniejszy liczbę sprzedanych egzemplarzy o połowę. Postanowiłem wobec tego, że nie będzie żadnych równań. W końcu jednak użyłem jednego: jest to słynny wzór Einsteina E=mc2. Mam nadzieję, że nie odstraszy on połowy moich potencjalnych czytelników (Hawking, 2007, s. 7). Pozostaje mi wyrazić podobne przekonanie, że te kilka wzorów, których użył Jerzy Wilkin, nie zniechęci do lektury czytelników, zarówno tych, którzy spodziewać by się chcieli więcej wzorów, i nie odstraszy tych, których fascynuje nieliczbowy świat ekonomii. Książka porusza nie tylko swą treścią, będącą źródłem inspiracji poszukiwań naukowych także i dla piszącej te słowa, ale i faktem, że Autor to naukowiec, ale też, nie waham się użyć tego słowa: pisarz, łączący wrażliwość i erudycję humanistyczną z biegłością w ekonomii. Czytając jego książkę o humanistycznej perspektywie ekonomii, można zasmakować „nauki jako kontemplacji”9.

BIBLIOGRAFIA Ackerman D. (2005), Alchemia umysłu. Tajemnice i piękno naszego mózgu, przeł. Piotr Kaliński, Wydawnictwo Jacek Santorski & Co Agencja Wydawnicza, Warszawa. Douglas M. (2011), Jak myślą instytucje, przeł. Olga Siara, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Kapuściński R. (2006), Podróże z Herodotem, Wydawnictwo Znak, Kraków. Einstein A. (2001), Nauki przyrodnicze a religia, w: A. Einstein: Pisma filozoficzne, przeł. Kazimierz Napiórkowski, Wydawnictwo De Agostini Polska, Warszawa. Hawking S. (2007), Krótka historia czasu. Od wielkiego wybuchu do czarnych dziur, przeł. Piotr Amsterdamski, Wydawnictwo Zysk i s-ka, Poznań. Heller M. (2014), Granice nauki, Wyd. Copernicus Center Press Sp. z o.o., Kraków. Heller M. (2016), Nauka jako kontemplacja, „Nauka”, 1. Heller M. (2015), Maszyna i śrubki. Jak hartował się człowiek sowiecki, Instytut Literacki Kultura – Instytut Książki, Paryż-Kraków. Herbert Z. (1982), Stary Prometeusz, w: Wiersze zebrane, Wydawnictwo Czytelnik, Warszawa. Kozielecki J. (1996), Człowiek wielowymiarowy, Wydawnictwo „Żak”, Warszawa. Kula M. (2016), Naturalna ewolucja, czy zmiany groźne dla nauki? (Głos w ramach debaty „Czy historia gospodarcza się przeżyła?”, zorganizowanej z okazji 100-lecia urodzin Witolda Kuli, Polskie Towarzystwo Ekonomiczne, Warszawa, 18 kwietnia 2016 r.). Materiał dostępny na stronie internetowej PTE. Kultura ma znaczenie (2003), Harrison L.E., Huntington S.P. (red.), przeł. S. Dymczyk, Wydawnictwo Zysk i s-ka, Poznań. Lipiec J. (2005), Koło etyczne, Wydawnictwo FALL, Kraków. Markowska W. (2002), Mity Greków i Rzymian, Wyd. ISKRY, Warszawa. Rist G. (2015), Urojenia ekonomii, przeł. Światosław Florian Nowicki, Instytut Wydawniczy Książka i Prasa, Warszawa.

9 Tak

widzi naukę M. Heller; por. Heller (2016), s. 7–9.

142

Marta Błąd

Szczeklik A. (2007), Kore. O chorych, chorobach i poszukiwaniu duszy medycyny, Wydawnictwo Znak, Kraków. Whitehead A.N. (1987), Nauka i świat nowożytny, przeł. Maciej Kozłowski i Marek Pieńkowski, Wydawnictwo Znak, Kraków. Wilkin J. (2014), Dlaczego ekonomia straciła duszę? „Biuletyn Polskiego Towarzystwa Ekonomicznego”, 1(64): 15–20. Życiński J. (1983), Metafizyka o smaku przygody, w: M. Heller, J. Życiński, Drogi myślących, Polskie Towarzystwo Teologiczne, Kraków.

144

Barbara Błaszczyk

Instytut Nauk Ekonomicznych Polskiej Akademii Nauk Pałac Staszica ul. Nowy S´wiat 72 00-330 Warszawa www.inepan.waw.pl studia.ekonomiczne@inepan.waw.pl Cena 30,00 zł (w tym 5% VAT) Nakład 200 egz.