Studia Ekonomiczne nr 3 2017 Economic Studies no 3 2017

INSTYTUT NAUK EKONOMICZNYCH POLSKIEJ AKADEMII NAUK

STUDIA EKONOMICZNE

641008 770239 9

ISSN 0239–6416

ECONOMIC STUDIES nr 3 (XCIV) 2017

WARSZAWA 2017

STUDIA EKONOMICZNE ECONOMIC STUDIES

INSTYTUT NAUK EKONOMICZNYCH POLSKIEJ AKADEMII NAUK

STUDIA EKONOMICZNE ECONOMIC STUDIES nr 3 (XCIV) 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.pl/wydawnictwa-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 Tomasz ŁYZIAK, Joanna MACKIEWICZ-ŁYZIAK, Long-term public debt projections and government bond yields: Panel analysis for EU . . . . . . . . . . . . .

Andrzej KONDRATOWICZ, America first a amerykańskie przywództwo w sferze wolności gospodarczej. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Martyna KOBUS, Fuzzy Multidimensional Poverty Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Łukasz BRZEZICKI, Robert RUSIELIK, Pomiar produktywności działalności dydaktycznej polskich uczelni technicznych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

275 285 314 332

RECENZJE Elżbieta MĄCZYŃSKA, Refleksje na kanwie książki Ryszarda Bugaja pt. Pol­ ska reforma zabezpieczenia na starość . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355 Krzysztof MARCZEWSKI, Recenzja książki: Nowa globalna architektura finansowa. W stronę bezpieczniejszego sektora bankowego . . . . . . . . . . . . . . . . . 365

CONTENTS ARTICLES Tomasz ŁYZIAK, Joanna MACKIEWICZ-ŁYZIAK, Long-term public debt projections and government bond yields: Panel analysis for EU . . . . . . . . . . . . .

Andrzej KONDRATOWICZ, America first and the US leadership in economic freedom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Martyna KOBUS, Fuzzy Multidimensional Poverty Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Łukasz BRZEZICKI, Robert RUSIELIK, Measurement of the education productivity in Polish public technical universities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

275 285 314 332

REVIEWS Elżbieta MĄCZYŃSKA, Reflections on Ryszard Bugaj’s book: Polska reforma zabezpieczenia na starość . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355 Krzysztof MARCZEWSKI, Review of the book: Nowa globalna architektura finansowa. W stronę bezpieczniejszego sektora bankowego . . . . . . . . . . . . 365

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 3 (XCIV) 2017

ARTYKUŁY

Tomasz Łyziak*, Joanna Mackiewicz-Łyziak**

LONG-TERM PUBLIC DEBT PROJECTIONS AND GOVERNMENT BOND YIELDS: PANEL ANALYSIS FOR THE EU (Artykuł nadesłany: 19.09.2017; Zaakceptowany: 05.03.2018)

ABSTRACT Long-term bond yields should reflect macroeconomic expectations related to different variables, including fiscal policy performance. In this paper we use a unique data set of long-term public debt projections prepared by the European Commission to examine whether they influence market pricing of government debt in the European Union (EU) economies. We find that while current debt burdens and, in particular, primary balance affect the government bond yields, the markets pay less attention to long-term debt projections. It would suggest that either the EC debt projections do not coincide with debt expectations of financial market agents or that financial markets, given uncertainty of forecasts prepared in such horizon, are myopic and focus on currently observed phenomena. We also show that the impact of long-term debt projections on government bond yield spreads is stronger in the new EU member states that joined EU after 2004 than in the remaining EU economies.

Keywords: sovereign yields, government debt projections, European Union, panel data JEL Classification: E43, E62

*

Institute of Economics, Polish Academy of Sciences; e-mail: tlyziak@inepan.waw.pl of Economic Sciences, Warsaw University; e-mail: jmackiewicz@wne.uw.edu.pl

** Faculty

276

Tomasz Łyziak, Joanna Mackiewicz-Łyziak

1. INTRODUCTION Sovereign credit risk is an important driver of sovereign bond yields. If sustainability of public finances is in question, the markets may demand more compensation for buying government debt. The assessment of fiscal sustainability should involve evaluation of the expected path of future primary balances and debt.

However, while it may be relatively easy to produce short-term forecasts of government deficits and debt developments, based on current fiscal policy stance and actions, it is more difficult to predict government debt in the longer-term horizon, in particular taking into account demographic factors and uncertainty related to future pensions, health care and long-term care expenditures.

Analysis of fiscal sustainability is of great importance nowadays, in particular in European economies. The recent increase of government debt, following the global financial crisis and subsequent euro debt crisis, led to substantial increase of the government bond yield spreads vis-à-vis German bunds. Moreover, ageing populations in many European countries impose a risk of further deterioration of fiscal situation, despite current attempts of governments to restrict fiscal policy. If the markets were forward-looking and concerned about fiscal sustainability, they should try to take these developments into account while pricing the government debt. Empirical studies, including those for European countries (Codogno et al., 2003; Schuknecht et al., 2009; Afonso, 2010; Bernoth et al., 2012; Maltritz, 2012; Caggiano and Greco, 2012), demonstrate that fiscal variables are important determinants of long-term government bond yields.

In the standard approach government bond yields are assumed to depend on current debt and deficit. However, some researchers emphasize the need to use expected instead of actual data, since the decisions of investors, especially longterm investors, are likely to depend more on their assessment of future developments than on currently observed phenomena. For the European Union (EU) countries, expected values of deficits and debts, taken from the European Commission Forecasts, were used inter alia in Barrios et al. (2009), Attinasi et al. (2009), Favero and Missale (2011) and Afonso et al. (2015). The results show significant impact of expected future fiscal stance on government bond yields. These studies, however, use short-term European Commission Forecasts, which are published biannually for two years ahead, so they do not include predicted future obligations of governments.

The purpose of our study is to verify if financial markets, while pricing credit risk in European countries, take into account long-term factors that can significantly influence fiscal situation in the future. Our study contributes to empirical literature by using long-term projections of government debt, calculated by the European Commission and capturing estimated costs of population ageing, in explaining sovereign bond spreads. To our knowledge it is the first attempt to test if long-term fiscal prospects exert influence on pricing government debt in the EU economies. A failure to do so may suggest two interpretations: either that the financial markets are myopic, or that the EC debt projections are not credible.

LONG-TERM PUBLIC DEBT PROJECTIONS AND GOVERNMENT BOND YIELDS...

277

Modelling government bond yield spreads we control for other possible determinants of long-term rates, such as the real GDP per capita, the current fiscal stance measured by the primary balance, the global risk aversion of investors, liquidity of the debt markets and economic policy uncertainty. We compare the results with analogous estimates that replace EC long-term debt projections with short-term debt forecast consistent with the hypothesis of rational expectations.

The study is organised in the following way. Section 2 introduces the model used to empirically test the impact of long-term fiscal projections on bond yields in European economies as well as presents data. Section 3 discusses the way, in which the model is estimated and discusses estimation results. The final section concludes.

2. MODEL AND DATA Our analysis covers 21 European countries: Austria, Belgium, Bulgaria, Czech Republic, Denmark, Ireland, Spain, France, Italy, Luxembourg, Hungary, Malta, Netherlands, Poland, Portugal, Romania, Slovenia, Slovakia, Finland, Sweden, and UK, in the period 2000–2016 (for long-term debt projections – 2005–2016).1 Analysing spreads of long-term government bond yields in the above economies vis-à-vis German government bond yields, treated by investors as benchmark bonds with zero risk, we try to capture various sources of risk reflected in spreads, i.e. default risk, liquidity risk and international risk. Following specifications used in the empirical literature (e.g. Gosh et al., 2013, Afonso et al., 2015, Paniagua et al., 2017) we estimate different versions of the following general equation:

ri,t = β 0 + β1 yi,tpc + β2 pbi,t + β 3 di,t + β 4 di,tf + β 5 liqi,t + β6 vixt + β 7 epui,t + γ i + ε i,t

where ri denotes spreads of long-term government bond yields in country i vis-avis German bonds, liqi denotes liquidity in country i, proxied by the share of a country’s long-term debt in the total long-term debt in the EU, while vix is the VIX index, measuring global risk aversion. The remaining explanatory variables are expressed as deviations from their levels in German economy and include: yipc – the logarithm of real GDP per capita, pbi – the primary balance (as percent of GDP), di – general government debt (as percent of GDP), dif – the 10-year ahead projection of the general government debt (as percent of GDP), epui – the Economic Policy Uncertainty (EPU) index (Baker et al., 2015)2. Finally, ci stands for fixed-effects in country i.

We use EC debt projections for a 10-year horizon (or close to it), consistent with 10-year maturity of government bonds. Such horizon allows incorporating the impact of population ageing on public finances and is not too long to be 1 We

do not consider Germany due to the fact that all the estimations for other economies we use have German economy variables as the benchmark. In addition, we eliminated Lithuania and Latvia from the sample for statistical reasons (unsatisfactory properties of residuals).

2 EPUI is available for several European economies, including Germany, Italy, United Kingdom, France, Spain, Netherlands, Sweden and Ireland. For all remaining countries we use the index calculated for Europe as a whole.

278

Tomasz Łyziak, Joanna Mackiewicz-Łyziak

associated with very high uncertainty. The projections are published in Fiscal Sustainability Reports of the European Commission every three years. For the aims of the study we use long-term fiscal projections from four most recent reports (EC, 2006, 2009, 2012, 2015).3 Since the frequency of their publication is low, we use linear interpolation to obtain yearly data.

We consider debt projections calculated according to the baseline scenario, defined as a no-fiscal policy change scenario. It is based on the Commission forecasts two years ahead and for the remaining period of the forecasting horizon it assumes that fiscal policy will remain unchanged relative to the last year of the short-term Commission forecast. Other underlying macroeconomic assumptions, concerning real GDP growth, inflation and real interest rates, are consistent with long-run convergence assumptions of the Economic Policy Committee.4 The important feature of the EC debt projections is that they include information on the estimated costs of population ageing such as pensions, costs of long-term care and health care. These costs may create significant burden for public finances in the future, but are not trivial to be predicted. The European Commission estimates them on the basis of detailed data provided by EU member states. In the case of market participants, assessing these costs is almost impossible, because the gathering of adequate data is difficult and time-consuming. Therefore, the EC long-term debt projections potentially contain very useful and unique information about implicit liabilities of governments connected with population ageing and as such should be taken into account by financial market participants in the assessment of ability of governments to pay their debts in the future.

Data on long-term government bond yields are taken from the European Central Bank and are expressed as yearly averages of monthly data. The source of data on real GDP per capita, primary balance (% of GDP) and general government debt (% of GDP) is Eurostat. Primary balance is calculated as the sum of budget balance and interest payments of the general government sector. Data on long-term debt securities used for the calculation of the liquidity measure also come from Eurostat. The VIX index, reflecting market expectations of near-term volatility conveyed by stock index option prices, is used as a measure of global risk aversion. The source of data is the Chicago Board Options Exchange. The data is quarterly, so we calculate yearly averages.

To reflect economic policy uncertainty, among explanatory variables we include the Economic Policy Uncertainty Index (EPUI), proposed by Baker et al. (2015).5 The EPU index reflects the frequency of articles in leading newspapers that contain the following triad: “economic” or “economy”; “uncertain” or “uncertainty”; and one or more terms related to economic policy.6 The EPU index is available for a number of European economies, including Germany, 3 Earlier

reports do not include projections for the new EU member states. details see EC (2016).

5 Source of the EPUI data: http://www.policyuncertainty.com/index.html.

6 E.g. in the US they include the following words: “congress”, “deficit”, “Federal Reserve”, “legislation”, “regulation” or “White House”.

4 For

LONG-TERM PUBLIC DEBT PROJECTIONS AND GOVERNMENT BOND YIELDS...

279

Italy, United Kingdom, France, Spain, the Netherlands, Sweden and Ireland.

There is also an additional index calculated for Europe as a whole, based on two leading newspapers in selected large economies.7

3. METHODS AND RESULTS We estimate the equation (1) using panel fixed effects (FE) estimator with panel corrected standard errors to account for cross-sectional dependence. We test several different specifications of this relationship, from very simple ones, containing only three explanatory variables, i.e.: GDP per capita, primary balance and debt or debt projections, to more complex ones, in which we control for international risk (VIX), liquidity risk, economic policy uncertainty (EPU index) and possibly different impact of debt developments on bond yields in the new EU member states (NMS). The final specification is a robustness check where, instead of EC long-term debt projections, we use short-term (1-year-ahead) expected debt levels, assuming rational expectations of financial markets. This specification is estimated using panel Two Stage Least Squares (TSLS) method with fixed effects and 1–2 lags of explanatory variables as instruments.

The results presented in Table 1 suggest that the selected proxies for the default, liquidity and international risks are relevant in explaining spreads of government bond yields in European economies. Fiscal variables – including primary balance and public debt – seem important for long-term investors in assessing the default risk. It should be noted that the estimated impact of primary balance on spreads is statistically significant and similar across all the specifications. Moreover, in all the specifications spreads are affected more by a given change in the primary balance than by a analogous change in the public debt. It means that financial markets react more to recent policy decisions leading, ceteris paribus, to the increase of public debt than to its level itself.

As far as the role of long-term debt projections is considered, our results show that their impact on spreads is weak and not statistically significant. Only if we divide countries into old and new EU member states, the interaction of a dummy for NMS and the predicted indebtedness produces positive and significant results.

It suggests that the markets respond stronger to projected long-term increase of debt in these countries relative to old EU member states.

Higher levels of GDP per capita lead to compression of spreads, which implies that in wealthier economies the impact of fiscal variables on spreads is compensated by the effects of higher degree of economic development. On the other hand, in the new EU member states, characterized by relatively low levels of GDP-per-capita, the costs of more expansionary fiscal policy are not compensated with wealth effects. On top of that, sensitivity of government bond yield spreads 7 Those

are: “Le Monde” and “Le Figaro” for France, “Handelsblatt” and “Frankfurter Allgemeine Zeitung” for Germany, “Corriere Della Sera” and “La Repubblica” for Italy, “El Mundo” and “El Pais” for Spain, and “The Times” of London and “Financial Times” for the United Kingdom.

–2.927*** (1.066) –0.082*** (0.023)

–3.040*** (0.876) –0.089*** (0.018) 0.020*** (0.006)

GDP per capita

Primary balance

Public debt

–0.111* (0.064) 0.004*** (0.002)

–0.185*** (0.052) 0.002 (0.002)

Liquidity

EPUI

Public debt * NMS

0.019*** (0.007)

0.002 (0.002)

–0.073*** (0.025)

–3.097** (1.211)

–0.031 (0.539)

[4]

0.022*** (0.008)

0.028*** (0.006)

–0.087*** (0.018)

–2.279*** (0.876)

0.835* (0.482)

[3]

VIX

D Projected debt, +10Y (EC)

0.002 (0.002)

–0.011 (0.381)

0.214 (0.331)

Constant

Projected debt, +10Y (EC)

[2]

[1]

Table 1. Estimation results

0.004** (0.002)

–0.140** (0.068)

0.022*** (0.007)

0.000 (0.002)

0.009 (0.006)

–0.081*** (0.024)

–2.629** (1.202)

0.303 (0.569)

[5]

–0.011 (0.012)

0.004** (0.002)

–0.144** (0.066)

0.023*** (0.007)

–0.004 (0.003)

0.013* (0.007)

–0.081*** (0.024)

–3.449*** (1.247)

–0.097 (0.571)

[6]

0.006 (0.006)

–0.225 (0.094)

0.065*** (0.014)

0.036*** (0.009)

–0.150*** (0.053)

–0.192 (2.328)

0.894 (1.217)

[7]

280 Tomasz Łyziak, Joanna Mackiewicz-Łyziak

0.62

Adj. R2 0.74

233 0.64

338 0.75

233 0.75

233 0.76

233

0.015** (0.006)

0.57

286

0.072 (0.097)

Source: own calculations.

Notes: EPUI stands for Economic Policy Uncertainty index (source: http://www.policyuncertainty.com/index.html). Expected debt levels are proxied either with European Commission long-term forecasts (EC) or with rational short-term expectations (REH). NMS denotes dummy that equals 1 for EU new member states (countries joining EU since 2004). Numbers in parentheses below estimated coefficients are standard errors. *** denotes significance level at 99 percent; ** denotes significance level at 95 percent; * denotes significance level at 90 percent. The specification [7] includes rational expectations among explanatory variables, therefore 2SLS method was used.

Instruments include lags of GDP per capita, public debt, primary balance, liquidity of the sovereign bonds market, VIX and EPUI.

342

Observations

D Projected debt, +1Y (REH) * NMS

D Projected debt, +10Y (EC) * NMS

LONG-TERM PUBLIC DEBT PROJECTIONS AND GOVERNMENT BOND YIELDS...

281

282

Tomasz Łyziak, Joanna Mackiewicz-Łyziak

in NMS to long-term debt projections makes financial markets more powerful in motivating fiscal authorities to discipline fiscal policy than in other EU economies.

The overall weak response of the markets to long-term debt projections may be associated with high uncertainty related to the projections as well as with the fact that the projections published before the global financial crisis proved to be overly optimistic for several old EU member states. The markets may also understand the conditional character of debt projections. However, if a similar equation is estimated assuming rational short-term expectations, the expected increase in debt is statistically insignificant even for the NMS.8 Additional risk factors, i.e. liquidity and global risk aversion, have expected signs and are significant in the estimated models. Economic policy uncertainty also seems to increase the spreads.

Summing up, our results suggests that while pricing sovereign debt in the European economies financial markets consider default, liquidity and international risk factors. However, assessing the default risk they pay attention mostly to the current fiscal situation, treating the long-term debt projections as an additional factor only in the new EU member states.

4. CONCLUSIONS Since the debt crisis in Europe, the issue of fiscal sustainability has gained on importance in economic debate. It should also be significant for financial markets, in particular for government bond markets, because fiscal sustainability is directly related to government solvency. Therefore, financial market participants should take into account expected rather than current values of public debt while pricing long-term government securities. However, forming long-term expectations of fiscal variables may be difficult, because fiscal situation depends on many different factors. For European countries, the European Commission issues every three years Fiscal Sustainability Reports, containing long-term public debt projections that take into account implicit future government liabilities. As such, these projections potentially contain useful information for financial markets and therefore can influence long-term sovereign bond yields.

Empirical results presented in this study show that current levels of public debt and primary balance exert influence on sovereign bond yields spreads. At the same time, long-term debt projections, capturing fiscal costs of population ageing, have only marginal impact on the long-term government bond yields spreads. This impact is stronger for the EU new member states, which can be perceived as the factor motivating fiscal authorities to run more responsible policy. The weak response of financial markets to long-term debt projections may be due to high uncertainty related to the projections and their conditionality. In 8 In

the specification [7] the expected increase in public debt based on unbiased expectations is used only for NMS. However, we estimated the specification analogous to model [7], in which we replaced long-term EC debt projections with 1-year-ahead REH forecasts. The latter variable was statistically insignificant for the whole group of economies.

LONG-TERM PUBLIC DEBT PROJECTIONS AND GOVERNMENT BOND YIELDS...

283

our view, however, long-term debt projections will gain on importance as the costs related to population ageing will start to materialize and there will be more post-crisis observations available.

We see two important starting points for future research. First, the issue of non-linearities in the spread equation. In line with our findings, the impact of fiscal variables on spreads may be different for old and new EU member states.

This issue should be investigated further because it may concern also other variables. Second, the question how the financial markets form their fiscal expectations seems important. If the fiscal authorities could credibly commit to reach certain level of debt in the future this could impact the cost of debt servicing immediately, similarly to the commitment of monetary authorities to reach certain inflation target that should lead to decrease in inflation.

ACKNOWLEDGEMENTS The authors are grateful to the anonymous Referee for inspiring comments and suggestions. We gratefully acknowledge the financial support of the National Science Centre under decision no. DEC-2015/17/B/HS4/00297.

REFERENCES Afonso A. (2010), Long-term government bond yields and economic forecasts: evidence for the EU, “Applied Economics Letters”, 17(15): 1437–1441.

Afonso A., Arghyrou M.G., Kontonikas A. (2015), The determinants of sovereign bond yield spreads in the EMU, “ECB Working Paper”, 1781.

Attinasi M-G., Checherita C., Nickel C. (2009), What explains the surge in euro area sovereign spreads during the financial crisis of 2007-09?, “ECB Working Paper”, 1131.

Baker S.R., Bloom N., Davis S.J. (2015), Measuring economic policy unceratinty, “NBER Working Paper Series”, 21633.

Barrios S., Iversen P., Lewandowska M., Setzer R. (2009), Determinants of intra-euro area government bond spreads during the financial crisis, Directorate General Economic and Monetary Affairs, European Commission. “European Economy Economic Papers”, 388.

Bernoth K., von Hagen J., Schuknecht L. (2012), Sovereign risk premiums in the European government bond market, “Journal of International Money and Finance”, 31: 975–995.

Caggiano G., Greco L. (2012), Fiscal and financial determinants of Eurozone sovereign spreads. “Economics Letters”, 117: 774–776.

Codogno L., Favero C., Missale A. (2003), Yield spreads on EMU government bonds, “Economic Policy”, 18: 211–235.

European Commission (2006), The long-term sustainability of public finances in the European Union, “European Economy”, 4.

European Commission (2009), Sustainability report 2009, “European Economy”, 9.

European Commission (2012), Fiscal sustainability report 2012, “European Economy”, 8.

284

Tomasz Łyziak, Joanna Mackiewicz-Łyziak

European Commission (2016), Fiscal sustainability report 2015, “European Economy.

Institutional Paper”, 018.

Favero C., Missale A. (2011), Sovereign spreads in the euro area. Which prospects for a Eurobond?, “CEPR Discussion Paper”, 8637.

Gosh, A.R., Ostry J.D., Quereshi M.S. (2013), Fiscal space and sovereign risk pricing, “Journal of International Money and Finance”, 34: 131–163.

Maltritz D., 2012. Determinants of sovereign yield spreads in the Eurozone: a Bayesian approach, “Journal of International Money and Finance”, 31: 639–656.

Paniagua J., Sapena J., Tamarit C. (2017), Sovereign debt spreads in EMU: the time-varying role of fundamentals and market distrust, “Journal of Financial Stability”, 33: 187–206.

Schuknecht L., von Hagen J., Wolswijk G. (2009), Government risk premiums in the bond market: EMU and Canada, “European Journal of Political Economy”, 25: 371–384.

DŁUGOTERMINOWE PROJEKCJE DŁUGU PUBLICZNEGO A RENTOWNOŚCI OBLIGACJI RZĄDOWYCH – ANALIZA PANELOWA DLA KRAJÓW UE STRESZCZENIE Rentowności długoterminowych obligacji rządowych powinny odzwierciedlać oczekiwania makroekonomiczne odnośnie do różnych zmiennych, w tym przyszłej polityki fiskalnej. W niniejszym artykule wykorzystujemy unikalny zestaw danych zawierający długoterminowe prognozy długu publicznego, przygotowywane przez Komisję Europejską, w celu zbadania, czy wielkości te wpływają na rynkową wycenę długu rządowego w gospodarkach Unii Europejskiej. Wyniki badania pokazują, że bieżący dług publiczny i, w szczególności, saldo pierwotne budżetu wpływają na rentowność obligacji rządowych, podczas gdy długoterminowe prognozy długu w znacznie mniejszym stopniu oddziałują na te rentowności. Oznacza to, że albo prognozy Komisji Europejskiej odnośnie do przyszłej sytuacji fiskalnej nie pokrywają się z prognozami rynków finansowych, albo że rynki finansowe – uwzględniając niepewność prognoz formułowanych na długi czas – są krótkowzroczne i koncentrują się na zjawiskach obserwowanych na bieżąco. Wykazujemy również, iż wpływ długoterminowych projekcji fiskalnych na spready obligacji rządowych jest silniejszy w nowych krajach członkowskich UE, które dołączyły do niej w 2004 r. lub później, niż w pozostałych gospodarkach UE. Słowa kluczowe: rentowność obligacji rządowych, prognozy fiskalne, Unia Europejska, dane panelowe.

Klasyfikacja JEL: E43, E62

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 3 (XCIV) 2017

Andrzej Kondratowicz*

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO W SFERZE WOLNOŚCI GOSPODARCZEJ (Artykuł nadesłany: 01.07.2017; Zaakceptowany: 11.06.2018)

STRESZCZENIE Celem artykułu jest analiza szans odzyskania przez USA przywództwa w sferze wolności gospodarczej. Wykorzystując Indeks Wolności Gospodarczej Instytutu Frasera (IWG) oraz historyczne szacunki wolności gospodarczej Pradosa de la Escosury, scharakteryzowano obecny i historyczny poziom wolności gospodarczej Stanów Zjednoczonych i ich miejsce w rankingu światowym. Możliwe przyszłe wartości amerykańskiego IWG oszacowano metodami ilościowymi i jakościowymi. Z analizy wynika, że USA nie są obecnie liderem wolności gospodarczej. Szacunki historyczne pokazują, że nie były nim także w okresie 1850–1935/1939.

Można zaś twierdzić, iż były liderem w latach 1935/1939–1970. Nie ma natomiast dużych szans na wzrost poziomu wolności gospodarczej USA w perspektywie nadchodzących kilku lat. Przeciwnie, należy się raczej obawiać się, iż polityka Donalda Trumpa wywoła zarówno spadek wartości IWG, jak i spadek pozycji USA w światowym rankingu. W artykule wskazano też na polityczne i ideologiczne podstawy Trumponomiki − polityki gospodarczej administracji Trumpa.

Słowa kluczowe: Gospodarka USA, America first, Donald Trump, wolność gospodarcza, amerykańska polityka gospodarcza, populizm gospodarczy, nacjonalizm gospodarczy.

Klasyfikacja JEL: B52, B55, E02, E17, N41, N42 * SWPS

edu.pl

Uniwersytet Humanistycznospołeczny w Warszawie; e-mail: kondratowicz@swps.

286

Andrzej Kondratowicz

WSTĘP Tytuł artykułu bezpośrednio nawiązuje do często używanej, by nie powiedzieć nadużywanej przez 45. prezydenta Stanów Zjednoczonych Donalda Trumpa frazy „America first”. Światowe audytorium zapoznało się z nią podczas prezydenckiej mowy inauguracyjnej, wygłoszonej 20 stycznia 2017 roku. Nie był to pierwszy przypadek użycia jej przez Trumpa, który sięgał do niej – jak widać skutecznie – jeszcze podczas swojej prezydenckiej kampanii wyborczej (Bump, Phillips, Borchers, 2016). Donald Trump nie jest też jej autorem1. Nie zmienia to jednak faktu, że powiedzenie stało się jednym z głównych znaków rozpoznawczych pierwszych miesięcy jego prezydentury – nie mniej niż pozostałe slogany: „American carnage” czy „Let’s make America great again”2.

Powstaje pytanie, czy „America first” to jedynie wygodny polityczny slogan stworzony na potrzebę chwili, czy coś więcej? Czy stanie się on w praktyce wyznacznikiem kierunku zmian nadchodzących w polityce gospodarczej Stanów Zjednoczonych? Na odpowiedź nie trzeba było długo czekać: wkrótce po inauguracji prezydentury fraza ta szybko przeniknęło do oficjalnych dokumentów państwowych, w tym także tych o kluczowym dla gospodarki USA znaczeniu.

Opublikowany w połowie marca 2017 r. – niecałe dwa miesiące po inauguracji prezydentury – projekt budżetu rządu federalnego USA otrzymał tytuł America First: A Budget Blueprint To Make America Great Again3. Warto się zatem zastanowić, co fraza ta może oznaczać w interesującym nas kontekście gospodarczym, w tym także w odniesieniu do czynników wpływających na mierzony poziom wolności gospodarczej oraz jakie mogą być konsekwencje jej realizacji.

W grę wchodzą dwie możliwości. Po pierwsze, może chodzić o przywrócenie zachwianej w ostatnich latach hegemonii Stanów Zjednoczonych na arenie międzynarodowej – w sensie geopolitycznym, gospodarczym, ideologicznym etc. Temat uczynienia Ameryki na nowo wielką nie jest nowy. W ciągu ostatnich kilkunastu lat – a szczególnie od Wielkiej Recesji 2008 r. – podejmowało go wielu naukowców i ideologów, a także bliższych praktyce analityków i strategów (Barnett, 2009; Brzezinski, 2012; Friedman, Mandelbaum, 2011; Noonan, 2013; Zakaria, 2012). Było dla nich oczywiste, że dominacja Ameryki 1 Wyrażenie to pojawiało się w amerykańskim życiu politycznym już w latach 40. XX w. przy okazji dyskusji na temat ewentualnego przystąpienia USA do II wojny światowej (Calamur, 2017). Nieoficjalnie autorstwo tekstu mowy inauguracyjnej Trumpa jest przypisywane jego współpracownikom; wg „Wall Street Journal” przemówienie napisali − przynajmniej częściowo − Steve Bannon, główny strateg (i ideolog) prezydenckiej kampanii wyborczej oraz Stephen Miller, wyższy doradca prezydenta (Bender, 2017). Można spekulować, że autorem samego wyrażenia mógł być właśnie Bannon, wielki admirator dziewiętnastowiecznego prezydenta Andrew Jacksona.

2 Ten pierwszy − swoisty odpowiednik „Polski w ruinie” – się nie przyjął. Drugi – „uczyńmy Amerykę na powrót wielką” – zaczął pojawiać się w przestrzeni publicznej coraz częściej i stał się co najmniej tak popularny jak „America first”.

3 „Najpierw Ameryka: Projekt budżetu przywracającego wielkość Ameryce” (Office of Management and Budget, 2017).

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

287

ulega – lub już uległa – erozji. Przyczyn dopatrywali się jednak nie tylko w czynnikach zewnętrznych, związanych z rozpadem dawnego dwubiegunowego porządku globalnego opartego na antynomii Wschód-Zachód, lecz także w czynnikach wewnętrznych – narastających własnych słabościach współczesnej Ameryki. Jak pisał Brzezinski (2012: 37), utrzymanie Pax Americana wymagać będzie wewnętrznych reform: Czy amerykański system wciąż stanowi przykład wart naśladowania? Pozycja Ameryki w świecie w nieunikniony sposób ulegnie osłabieniu, jeśli negatywne procesy wewnętrzne i antagonizujące świat inicjatywy międzynarodowe zdelegitymizują jej historyczną rolę. Dlatego Stany Zjednoczone (…) muszą przezwyciężyć niezwykle trudne wyzwania wewnętrzne i przeprowadzić reorientację swej dryfującej [obecnie] polityki zagranicznej, aby odzyskać podziw świata i odnowić swe systemowe przodownictwo (tłum. wł. autora).

I choć ideologicznie Brzezinskiego różni od Trumpa i Bannona prawie wszystko, to sama potrzeba głębokich reform wewnętrznych (politycznych, społecznych, ekonomicznych) i reorientacji amerykańskiej polityki międzynarodowej (w tym gospodarczej) jest dla nich – i nie tylko dla nich – wspólna. Jednak, jak zauważyła Norma Noonan (2013: 24), nawet wtedy gdy podobne refleksje i sugestie wychodziły spod pióra bliskich praktyce strategów politycznych (takich jak Brzezinski), to nigdy nie przekładało się to na decyzje samych polityków, zajętych rozwiązywaniem spraw bieżących i zażegnywaniem kolejnych kryzysów. Do czasów Trumpa i Bannona. Alt-prawicowy program ideologiczny Steve’a Bannona został stworzony nie tylko w celu zdobycia głosów wyborców, ale z zamiarem przekucia go w konkretne akty prawne i decyzje wykonawcze realizowane przez przyszłego prezydenta4 – jak się okazuje, nie zawsze przy spolegliwym współudziale kontrolującej Kongres Partii Republikańskiej.

Powyższe prowadzi nas do drugiej ze wspomnianych możliwości: w haśle „America first” może chodzić o takie zmiany instytucjonalne – zwłaszcza w sferze regulacji – i taki kształt krajowej polityki gospodarczej (szczególnie fiskalnej, przemysłowej i handlowej), które faworyzowałyby amerykańskie podmioty gospodarcze kosztem podmiotów zagranicznych5. W kontekście amerykańskim, gdzie państwowa własność przedsiębiorstw na poziomie centralnym (federalnym) jest szczątkowa, w największym uproszczeniu oznacza to faworyzowanie krajowych podmiotów prywatnych lub – patrząc z innej perspektywy – dyskryminowanie 4 S.

Bannon od dłuższego czasu pozostawał – i jak się może wydawać nadal działa – pod dużym wpływem poglądów Williama Straussa i Neilla Howe’a, a szczególnie napisanej przez nich wspólnie w 1997 r. książki The Fourth Turning: An American Prophecy - What the Cycles of History Tell Us About America’s Next Rendezvous with Destiny. Wynikało z niej, że bieżący cykl rozwoju Ameryki kończy się i właśnie wchodzi ona w kolejny okres przełomu. Bannon chciał ten przełom ukształtować, do czego narzędziem miała być prezydentura Trumpa. Jak zobaczymy dalej, wiele wskazuje, iż faktycznie realizuje on taki plan.

5 A także, co w retoryce Donalda Trumpa odgrywa bardzo ważną rolę, o faworyzowanie amerykańskich podmiotów gospodarczych prowadzących działalność na terytorium USA, a nie poza jego granicami.

288

Andrzej Kondratowicz

zagranicznych podmiotów (bez rozróżniania na państwowe i prywatne)6. Nie zawsze jest to łatwe, a nawet możliwe nie tylko z prawnego7, ale i czysto technicznego punktu widzenia. Jednak nie to jest tutaj najważniejsze.

Istotniejsze jest to, że w praktyce takie sparametryzowanie krajowej polityki gospodarczej, by dyskryminując podmioty zagraniczne, równocześnie równomiernie oddziaływała ona na różne podmioty krajowe, jest w praktyce niewykonalne.

Mówiąc o równomiernym oddziaływaniu polityki narodowej, mamy na myśli jej neutralność w odniesieniu do wielu przekrojów sektora przedsiębiorstw prywatnych – terytorialnego, branżowego (by industries), według rozmiarów, form prawno-organizacyjnych itd. Można powiedzieć, że choć podstawowym bezpośrednim celem narodowej polityki gospodarczej (Donalda Trumpa) jest redystrybucja dochodu między danym krajem (USA) a resztą świata, to wysoce prawdopodobnym efektem ubocznym będzie redystrybucja dochodu wewnątrz kraju (USA). Patrzą nieco szerzej, negatywnym efektem zewnętrznym będzie też mniejsze czy większe zaburzenie informacyjnej funkcji cen (price distortion), ze wszystkimi tego konsekwencjami dla nieefektywnej alokacji zasobów w skali całej gospodarki. Nie oznacza to jednak, że polityk musi cofnąć się przed jej wdrożeniem – i tak faktycznie jest w przypadku Donalda Trumpa.

Co więcej, w przypadku Stanów Zjednoczonych redystrybucja dochodu między „starymi” a „nowymi” branżami amerykańskiej gospodarki była i nadal pozostaje dla ekipy prezydenta co najmniej akceptowalną ceną zdobycia i utrzymania politycznego poparcia (głównie ze strony białej klasy robotniczej upadających branż i regionów kraju, takich jak The Rust Belt), a zapewne może być uznana za świadomie wybrany cel jego polityki. Mielibyśmy zatem do czynienia nie tyle z klasycznym wybieraniem zwycięzców (picking winners) przez obecnie rządzących polityków gospodarczych, ile z wybieraniem takich a nie innych przegrywających (picking losers), w celu sztucznego podtrzymania ich gospodarczego życia i generowania przez nich dochodu, a w efekcie zdobywania ich poparcia wyborczego.

Do tych „starych”, przegrywających – lub przynajmniej zagrożonych w dłuższej perspektywie – branż należy, jak się wydaje, zaliczyć dużą część amerykańskiego przemysłu przetwórczego (zwłaszcza metalurgię oraz produkcję aut spalinowych) i wydobywczego (węgiel, a w długim okresie nawet ropę i gaz), ale także „tradycyjne” typy usług bankowych, finansowych i handlowych8. Najłatwiej chyba można zdefiniować je jako najmniej ogarnięte czwartą rewolucją przemy6 Dalej w tekście dla określenia takiej polityki będzie stosowana umowna nazwa „polityki narodowej”.

7 W tym ze względu na międzynarodowe zobowiązania traktatowe Stanów Zjednoczonych.

8 Symptomatyczne są tu zmiany w czołówce publikowanej przez „Fortune Magazine” listy 500 największych amerykańskich przedsiębiorstw (wg wartości sprzedaży). Między 2007 r. a 2017 r. z czołowej dziesiątki wypadło sześć firm – wszystkie ze „starych” branż: Chevron, ConocoPhillips, General Electric, CitiGroup, Bank of America i AIG. General Motors i Ford Motor utrzymały się w niej, choć spadły na niższe pozycje rankingowe (http://fortune.com/fortune500/list/).

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

289

słową – zarówno w sensie nowych technologii, jak i nowych modeli biznesowych (Schwab, 2016; Seba, 2014; Stone, 2017).

Oczywiście oba wymienione wyżej aspekty polityki „America first” – przywrócenie amerykańskiej hegemonii na arenie międzynarodowej i preferencyjne traktowanie (wybranych) krajowych podmiotów gospodarczych – są ze sobą związane i nie wykluczają się. Lektura wspomnianego wcześniej przemówienia inauguracyjnego (Trump, 2017) oraz doświadczenia pierwszych miesięcy prezydentury wydają się to potwierdzać. Akcent jednak jest jednoznacznie położony na ten drugi aspekt: na realizowanie elementów tzw. patriotyzmu czy wręcz nacjonalizmu gospodarczego, z silnymi elementami izolacjonizmu. Dla prezydenta Trumpa i będącej jego bezpośrednim zapleczem amerykańskiej alternatywnej prawicy (alt-right) to właśnie nacjonalizm gospodarczy ma być środkiem prowadzącym do przywrócenia – mierzonej w ten czy inny sposób – hegemonii USA na arenie międzynarodowej. Przy czym „międzynarodowa gra” czy to w dziedzinie politycznej, czy gospodarczej (a szczególnie w sferze międzynarodowej wymiany handlowej) jest przez nich postrzegana jako gra o sumie zerowej – co przynajmniej dla ekonomistów stojących na gruncie standardowej teorii dobrobytu jest czystą herezją.

Na to, czy przedsiębrane środki faktycznie pozwolą Stanom Zjednoczonym odzyskać wiodącą rolę w sferze gospodarczej i w innych dziedzinach, trzeba będzie nieco poczekać. Odpowiedź będzie też zależała od przyjętej przez obserwatora miary bądź miar tego sukcesu. W niniejszym artykule spróbujemy odnieść się do szans przywrócenia owej amerykańskiej hegemonii, patrząc przez pryzmat mierzonego poziomu wolności gospodarczej. Wychodząc poza schemat modelu neoklasycznego, w którym o osiąganych przez społeczeństwo efektach gospodarczych decyduje wyposażenie w kapitał i siłę roboczą oraz kapitał ludzki i technologia, przyjmujemy współczesną perspektywę instytucjonalną. Istotne znaczenie w kreowaniu wyników gospodarczych w skali makro przypada w niej tzw. matrycy instytucjonalnej społeczeństwa i centralnym cechom polityki gospodarczej.

Syntetyczne Indeksy Wolności Gospodarczej (dalej IWG) są w swej istocie liczbową charakterystyką (miarą) owej matrycy instytucjonalnej i istotnych cech polityki gospodarczej.

Pojawienie się w drugiej połowie lat 90. danych charakteryzujących liczbowo poziom wolności gospodarczej dla dużej grupy krajów spowodowało lawinowy przyrost literatury empirycznej analizującej za pomocą metod ekonometrycznych jej korelacyjne i przyczynowo-skutkowe związki ze wzrostem, dystrybucją dochodu, a później z wieloma innymi zmiennymi społeczno-gospodarczymi9.

Najważniejsze prace tego wczesnego okresu to: Keefer, Knack, 1995; Barro, 1997; Sala-i-Martin, 1997; Ayal, Karras, 1998; Dawson, 1998; Scully, 1988; Gwartney, 9 Wolność gospodarczą można też uważać za wartość samą w sobie i badać jej poziom niezależnie od tego, czy wpływa dodatnio na wzrost gospodarczy i inne zmienne powszechnie traktowane jako społecznie pożądane, czy nie. Stąd istnieje też drugi nurt badań, analizujący jej zależność od innych czynników, takich jak: wolność polityczna, bogactwo czy demokracja. Tego wątku w niniejszym artykule nie będę podejmował.

290

Andrzej Kondratowicz

Lawson, Holcombe, 1999; Hall, Jones, 1999; de Haan, Sturm, 2000; Heckelman, Stroup, 2000). Rosnącą falę publikacji z kolejnych lat dobrze podsumowują artykuły przeglądowe: Berggren, 2003; Dawson, 2003, 2007; de Haan, Lundstrom, Sturm, 2006; Hall, Lawson, 2014; Hall, Stansel, Tarabar, 2015; Stansel, Tu­szynski, 2017.

Przeważająca część badań empirycznych generalnie potwierdzała związki wolności gospodarczej z wieloma istotnymi zmiennymi społeczno-gospodarczymi, antycypowane przez wcześniejsze opracowania teoretyczne. Wspomniani wyżej Hall i Lawson (2014) przeanalizowali 198 artykułów, w których IWG występował jako zmienna niezależna w badaniu empirycznym. W ponad dwóch trzecich tych artykułów wolność gospodarcza w sposób istotny przyczyniała się do osiągnięcia „dobrych” rezultatów, takich jak: szybszy wzrost gospodarczy, wyższy standard życia czy wyższy poziom odczuwanego szczęścia. Jedynie ok. 4 procent wykazywało taki związek z “negatywnymi” zjawiskami, przykładowo ze wzrostem nierówności dochodowych. Wyniki te znalazły potwierdzenie w dwóch najnowszych meta-analizach (Hall, Stansel i Tarabar, 2015; Stansel, Tuszynski, 2017) dotyczących wolności gospodarczej Ameryki Północnej, mierzonej na poziomie subnarodowym – 50 stanów USA, 32 stanów Meksyku i 10 prowincji Kanady. Na 155 publikacji, w których Indeks Wolności Gospodarczej Ameryki Północnej (zbliżony metodologicznie do IWG: Stansel, Torra, McMahon, 2016) był zmienną niezależną, dwie trzecie wykazywało związek z „dobrymi” rezultatami i tylko jedna z „negatywnymi”, zaś niecała jedna trzecia dawała wyniki zróżnicowane, niepewne bądź wykazywała związki nieistotne.

Wiele z najnowszych opracowań dotyczy związków wolności gospodarczej z innymi zmiennymi w określonych grupach krajów – w transformujących się gospodarkach europejskich (Piątek, Szarzec i Pilc, 2013); w USA (Bjørns­ kov, 2016); Unii Europejskiej (Kacprzyk, 2016); w krajach rozwijających się (Nasreen, Shahbaz, Sbia, 2016) – potwierdza wskazane wyżej związki, szczególnie w odniesieniu do wzrostu gospodarczego. Istotny i wciąż żywy jest też nurt metodologiczny (Bjørnskov, Foss, 2016; Bradley, Klein, 2016; Ott, 2016), przyczyniający się do stopniowego podwyższania jakości publikowanego IWG. W naszej analizie posłużymy się IWG10, skonstruowanym przez kanadyjski Instytut Frasera w celu szacowania i porównywania poziomu wolności gospodarczej na poziomie gospodarek narodowych. Generalnie uważa się, że jest on metodologicznie lepszy od konkurencyjnego indeksu skonstruowanego przez Fundację Heritage we współpracy z „Wall Street Journal”11. Stąd też jego popularność w świecie nauki: według Google Scholar roczna liczba cytowań IWG Frasera wahała się w latach 2011–2016 między 239 a 444 (średnio 337,5) – z wyraźną tendencją wzrostową (https://www.fraserinstitute.org/economic-freedom/citations).

10 W oryginale 11 Szerzej

Economic Freedom Index (EFI). na ten temat w Kondratowicz (2013: 86–91).

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

291

Podsumowując, dostępna literatura empiryczna potwierdza, jak się wydaje, istotność sugerowanego przez teorię związku między mierzonym poziomem wolności gospodarczej – rozumianym jako miara matrycy instytucjonalnej społeczeństwa i dominujących cech prowadzonej polityki gospodarczej – a efektami gospodarowania na poziomie makroekonomicznym. Skoro tak, to warto zastanowić się, czy realizacja przez Donalda Trumpa zapowiedzianych przez niego głębokich zmian wielu istotnych parametrów polityki gospodarczej i kształtu instytucji (kryjących się za sloganem „America First”) wpłynie na przyszły poziom wolności gospodarczej USA. Jeśli tak, to – jak sugeruje się w cytowanej wyżej literaturze – zapewne pociągnie to za sobą odpowiednie zmiany w tempie wzrostu gospodarczego, redystrybucji dochodu, poziomie przedsiębiorczości, a nawet w odczuwanym przez Amerykanów poziomie szczęścia.

Równocześnie warto też się przyjrzeć, jak kształtował się poziom wolności gospodarczej Stanów Zjednoczonych na tle świata „w epoce przedtrumpowskiej”.

Czy wolność gospodarcza była (i nadal pozostaje) czynnikiem wpływającym dodatnio na osiąganie przez USA przewagi nad innymi gospodarkami, czy też – jak sugerował Gerseman (2004) – mamy do czynienia jedynie z mitem klasycznego, wzorcowego kapitalizmu, charakteryzującego się wysokim poziomem wolności gospodarczej? Gdyby okazało się, że kraj ten faktycznie nie był w przeszłości światowym liderem wolności gospodarczej, to czy w ogóle jest uprawnione pytanie o jego powrót na tę pozycję? A wtedy również drugi slogan wyborczy Trumpa – „Uczyńmy Amerykę na powrót wielką” – nie miałby większego sensu.

Prezentowany artykuł składa się z pięciu części. W drugiej zbadano obecny poziom wolności gospodarczej w USA na tle świata oraz jego kształtowanie się na przestrzeni ostatnich 45 lat, czyli tak głęboko, jak na to pozwalają dane publikowane przez Instytutu Frasera. W trzeciej zaprezentowano historyczne poziomy wolności gospodarczej USA na tle grupy czołowych gospodarek świata w okresie 1850–2007, oszacowane za pomocą tzw. Historycznego Indeksu Wolności Gospodarczej, zbliżonego lecz nie tożsamego z IWG Frasera. W czwartej oszacowano przyszły poziom wolności gospodarczej USA w perspektywie do roku 2020; zaprezentowano wyniki sformalizowanego modelu prognostycznego oraz analizy jakościowej. Całość zamyka podsumowanie.

1. OBECNY POZIOM WOLNOŚCI GOSPODARCZEJ USA Ponieważ niedawno ten temat omówiłem obszernie w innej publikacji (Kondratowicz, 2015), tutaj ograniczę się do podstawowych danych, uwzględniając także wprowadzone w najnowszej wersji IWG zmiany metodologiczne, których rezultatem była konieczność przeliczenia danych panelowych za okres 1970–200012.

12 Dane

pochodzące z nawiązania łańcuchowego 2000–2015 uległy jedynie minimalnym korektom – podobnie jak dane „statyczne” (niekorygowane) za kolejne lata.

292

Andrzej Kondratowicz

Zgodnie z zapowiedzią do zaprezentowania aktualnego poziomu wolności gospodarczej USA użyję IWG Frasera. Składa się on z 42 zmiennych pogrupowanych w pięć tzw. Obszarów WG: (1) Rozmiary rządu i opodatkowania; (2) Ochrona własności prywatnej i rządów prawa; (3) Dostęp do dobrego pieniądza; (4) Ograniczenia wymiany międzynarodowej; (5) Regulacje rynku kredytowego, rynku pracy i działalności firm. Dane są dostępne od roku 1970 (1970–2000 w interwałach pięcioletnich, dalej w rocznych). W najnowszej wersji (dane do roku 2015) uwzględniono 159 gospodarek narodowych, które obejmują ponad 95% ludności świata (Gwartney, Lawson i Hall, 2017a). Wyniki (dla IWG oraz wszystkich jego wymiarów i aspektów) są przedstawiane w znormalizowanej skali <0; 10>, gdzie IWG = 0 jest najniższym poziomem mierzonej WG, a 10 – najwyższym.

W tablicy 1 przedstawiono wybrane dane opisujące pozycję USA względem innych krajów bądź ich grup oraz światowego maksimum, mierzoną tzw. niekorygowanym Indeksem Wolności Gospodarczej dla roku 2015 (najnowszy dostępny). Stany Zjednoczone z IWG równym 7,94 mieszczą się w tuzinie najbardziej wolnych gospodarczo krajów świata, jednak od lidera rankingu (Hongkongu) dzieli je ponad jeden punkt w skali <0; 10>, od lidera europejskiego (Szwajcarii) pół punktu, zaś od lidera UE (Irlandii) – ćwierć punktu.

Wartość IWG dla USA była tylko nieznacznie wyższa od średniej dla grupy G7 (o ćwierć punktu), od średniej dla Unii Europejskiej o 0,39 punktu, zaś od średniej światowej tylko o 1,14 punktu13. Co ciekawe, Polskę zajmującą w światowym rankingu 51. pozycję dzieliło od USA jedynie 0,58 punktu.

Widać zatem, że Stany Zjednoczone plasują się w światowej czołówce rankingu wolności gospodarczej, jednak dość daleko im do pozycji lidera.

Charakterystyczna jest niewielka przewaga USA nad (średnią) Unii Europejskiej, w tym także nad nową unijną trzynastką. Gdy przyjrzymy się danym zdezagregowanym na pięć podstawowych Obszarów WG (wymiarów wolności gospodarczej), to okaże się, że przynajmniej w dwóch z nich USA notują bardzo słabe rezultaty.

Odpowiednie dane przedstawiono w tablicy 2.

W kategoriach bezwzględnego poziomu WG Stany Zjednoczone notują najlepszy wynik w dziedzinie Regulacji rynku kredytowego, pracy i działalności firm (Obszar 5) oraz Dostępu do dobrego pieniądza (Obszar 3), zajmując odpowiednio 5. i 7. miejsce na świecie z niewielkim dystansem do światowego maksimum. Co nieco zaskakujące, w dziedzinie Ochrony własności prywatnej i rządów prawa (Obszar 2) USA zajmują dopiero 22. miejsce (ponad 1,5 punktu poniżej maksimum, choć ponad 3,5 punktu powyżej średniej/mediany). Najgorsze rezultaty USA notują w obszarach: 1 (Rozmiary rządu i opodatkowania) i 4 (Ograniczenia wymiany międzynarodowej) – odpowiednio 6,43 (80. miejsce) i 7,54 (62. miejsce). Ta pierwsza wartość jest zaledwie równa światowej medianie. Największym zaskoczeniem jest, jak się wydaje, niski poziom swobody wymiany międzynarodowej (ograniczenia prze13 Jeśli przyjąć argument, iż wartości IWG należą do skali porządkowej, to należałoby raczej podać wartości mediany, a nie średniej: zostały one zamieszczone w tablicy 1 i, jak widać, nie zmieniają podstawowych konkluzji co do miejsca USA w odniesieniu do podanych grup krajów.

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

293

Tablica 1. Wolność gospodarcza w USA i wybranych krajach i grupach krajów (2015) Wartość IWGi

Kraj/grupa krajów „i”* (1)

Ranga (pośród Percentyla IWGmaks – IWGi 159)

(2)

(3)

(4)

(5) = 10 – (2)

Lider rankingu (Hongkong)

8,97

1

100

1,03

Lider rankingu w Europie (Szwajcaria)

8,44

4

99

1,56

Lider rankingu w UE (Irlandia)

8,19

5

98

1,81

Stany Zjednoczone

7,94

11

94

2,06

Polska

7,36

51

69

2,64

Średnia/mediana dla G7

7,68 / 7,68

24 / 24

86 / 86

2,32 / 2.32

Średnia/mediana dla starej Unii (UE15)

7,57 / 7,64

31 / 28

82 / 83

2,43 / 2,36

Średnia/mediana dla nowej Unii 7,52 / 7,48 (UE13)

35 / 39

79 / 76

2,48 / 2,52

Średnia/mediana dla UE28

7,55 / 7,64

32 / 28

81 / 83

2,45 / 2,36

Średnia/mediana dla świata (W159)

6,80 / 6,90

82 / 79

50 / 51

3,20 / 3,10

*

UE28 = (nowa) Unia Europejska; UE15 = stara Unia z przedednia „polskiej akcesji” w 2004 r.; średnie są nieważonymi średnimi arytmetycznymi. Rangi i percentyle dla median i średnich grupowych (zaznaczone na szaro) oznaczają hipotetyczne wartości dla sztucznego kraju o danej wartości IWG. a Percentyl wskazuje, ile gospodarek ma IWG nie wyższe niż wartość dla danego kraju: 94% dla USA oznacza, że 6% gospodarek ma IWG wyższy niż USA. Dane z kolumny (5) posłużą w dalszej części tekstu do porównań z historycznymi poziomami WG mierzonymi tzw. HIEL. Źródło: obliczone na podstawie bazy danych: Gwartney, Lawson & Hall (2017a).

Tablica 2. Wartości pięciu obszarów wolności gospodarczej (IWG) dla USA i świata (2015 r.)

Wartości dla:

Obszar 1

Obszar 2

Obszar 3

Obszar 4

Obszar 5

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

6,43 (80)

7,23 (22)

9,76 (7)

7,54 (62)

8,71 (5)

9,49

8,88

9,84

9,25

9,41

USAa Maksimum światowe Mediana/średnia światowa a W nawiasach

6,43 / 6,40 5,26 / 5,10 8,29 / 8,48 7,04 / 7,18 7,01 / 7,07

podano pozycje rankingowe (rangi w przedziale <1; 159>)

Źródło: obliczone na podstawie bazy danych Gwartney, Lawson & Hall (2017a).

1975

7,55

1980

7,73

Maksimum światowe

1985

7,92

1990

8,19

USA

1995

8,28

2000

8,46

8,94

Minimum światowe

2005

8,22

2010

7,81

2015

2,96

7,93

8,95

Źródło: obliczone na podstawie bazy danych Gwartney, Lawson & Hall (2017a).

Metodologia tworzenia danych panelowych za lata 1970–2000 (nawiązanie łańcuchowe) i oddzielnie dla lat 2000–2015 jest opisana w Gwartney, Lawson, Hall (2017b:18), część Panel Dataset.

a

3,10

7,11

8,89

0 1970

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Rysunek 1. Wartość IWG dla USA i świata (dane panelowea 1970–2015)

294 Andrzej Kondratowicz

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

295

pływu towarów i usług oraz kapitału) – jedynie pół punktu powyżej światowej mediany. Jedynie w obszarach 3 i 5 można stwierdzić światowe przywództwo USA. Mówiąc o współczesnej pozycji USA, niekoniecznie musimy ograniczać się do najnowszych danych. Interpretując współczesność nieco szerzej, sięgniemy obecnie do wartości IWG za cały dostępny okres 1970–2015. Odpowiednie dane przedstawiono na rysunku 1. Wynika z nich, że w całym okresie analizy (45 lat) Stany Zjednoczone pozostawały wyraźnie poniżej światowego maksimum. Na początku analizowanego okresu dystans ten wynosił 1,78 punktu, systematycznie spadał, by osiągnąć 0,48 punktu w 2000 r. i następnie zaczął rosnąć, znów przekraczając jeden punkt w 2015 roku. Co charakterystyczne, spadek ten nie ma bezpośredniego związku ze zmianami w polityce gospodarczej (w tym w regulacjach), wywołanymi Wielką Recesją (Kryzysem Finansowym) lat 2007–2008: rozpoczął się on znacznie wcześniej, bo już w 2000 roku. Oczywiście Stany Zjednoczone przez cały analizowany okres należały do światowej czołówki WG, o czym świadczy dystans ich poziomu WG w stosunku do pokazanego na rysunku 1 minimum światowego.

2. HISTORYCZNE POZIOMY WOLNOŚCI GOSPODARCZEJ W USA Czy możemy cokolwiek powiedzieć o pozycji USA pod względem WG przed 1970 rokiem? Odpowiedź na to pytanie jest twierdząca: hiszpański ekonomista i historyk Leandro Prados de la Escosura (2014) niedawno opublikował wyniki swoich długoletnich badań nad WG w przekroju historycznym14. Skonstruował on historyczny indeks wolności gospodarczej (Historical Index of Economic Liberty – HIEL) i oszacował jego wartość za lata 1850–2007 dla 21 krajów współczesnego OECD15.

Co jest szczególnie interesujące, HIEL nie tylko opiera się na pojęciu wolności negatywnej (Berlin, 1958), ale jest zbieżny z koncepcją IWG Frasera także w kilku innych aspektach. Obejmuje obszary 2–5 tego ostatniego, jakkolwiek – ze zrozumiałych powodów – jest znacznie uboższy, jeśli chodzi o uwzględnione zmienne podstawowe (w standardowej wersji jest nieważoną średnią arytmetyczną dziewięciu aspektów, a od 1950 r. – 12 aspektów). Podobnie jak to jest w przypadku IWG, jego wartości są znormalizowane do przedziału <0; 10>.

Ogólne wyniki pracy Pradosa są następujące: średnia wartość HIEL dla 21 krajów OECD wzrosła z 6,7 (1850 r.) do 9,1 (2007 r.). Wzrost ten nie był mono14 Dziękuję

Pani Profesor Cecylii Leszczyńskiej z WNE UW za zwrócenie mi uwagi na pracę Pradosa, jeszcze zanim ukazała się ona w pełnej, skończonej wersji.

15 Od 1850/54: Australii, Belgii, Danii, Francji, Grecji, Hiszpanii, Holandii, Niemiec, Norwegii, Portugalii, Szwajcarii, Szwecji, USA i Wielkiej Brytanii; od 1855/59 Nowej Zelandii; od 1860/64: Finlandii, Kanady i Włoch; od 1870/74 Austrii i Japonii; od 1925/29 Irlandii.

Jakkolwiek liczebność analizowanego zbioru krajów jest niewielka, to dla naszych celów mierzenia dystansu między USA a maksimum światowym nie stanowi to przeszkody. Liczące się historycznie gospodarki świata są bowiem w nim uwzględnione.

296

Andrzej Kondratowicz

toniczny: po okresie wzrostu w latach 1850–1914, przychodzi spadek w okresie 1925–1939 i ponowny wzrost w latach 1950–2007. Ten ostatni okres również jest zróżnicowany: spadki charakteryzują lata 50. i 60. XX wieku. W efekcie średnia wartość HIEL z 1913 r. zostaje ponownie osiągnięta dopiero w 1989 roku. Warto zauważyć, że Prados posługuje się często miarą redukcji różnicy do maksimum HIEL: Z racji znormalizowanego charakteru HIEL (i IWG) wydaje się to bardzo rozsądną koncepcją. Z technicznego punktu widzenia to, czy mierzymy dystans danego kraju od dolnej (IWG) czy od górnej (HIEL) granicy przedziału zmienności, jest kwestią konwencji; redukowanie różnicy od maksimum akcentuje wysiłki na rzecz zbliżania się do „ideału wolnej gospodarki”. Redukcja różnicy do teoretycznego maksimum HIEL w okresie 1850–2007 wyniosła prawie ¾16. Rozproszenie wewnątrz badanej grupy w całym badanym okresie generalnie się zmniejszyło.

Prados nie tylko mierzy ogólny poziom WG, ale zadaje też fundamentalne pytanie o główne czynniki jej długofalowych zmian. Głównymi siłami sprawczymi wzrostu WG w okresie 1850–1914 były, według niego, przede wszystkim czynniki z obszaru systemu prawnego i ochrony praw własności, identyfikowanego w oryginalnym IWG jako Obszar 2. Do spadków w pierwszej połowie XX wieku przyczyniły się głównie czynniki związane z ograniczeniem swobody międzynarodowego handlu i przepływów kapitałowych oraz niestabilność sfery monetarnej. Dla odmiany te dwa pierwsze czynniki (wolność w sferze międzynarodowego handlu i przepływów kapitałowych) były w latach 1950–2007 głównymi czynnikami wzrostu średniej wartości HIEL. Podsumowując wyniki dla całego ponad 150-letniego okresu, autor zwraca uwagę na specyfikę USA (i trzech innych gospodarek). Jakkolwiek dla całej badanej grupy głównymi czynnikami długofalowego wzrostu WG okazało się pełniejsze definiowanie i lepsze egzekwowanie praw własności, to w przypadku USA (i Wielkiej Brytanii) dominującym czynnikiem okazała się liberalizacja handlu zagranicznego, a dla Australii i Nowej Zelandii – deregulacja (Prados, 2014: 35).

Znając ogólne trendy światowej wolności gospodarczej 1850–2007, przyjrzymy się dokładniej wynikom dla USA i porównamy je z pozostałymi uwzględnionymi w badaniu HIEL krajami. Na rysunku 2 zestawiliśmy światowe maksima HIEL i jego wartości dla USA, oszacowane dla pięcioletnich okresów począwszy od lat 1850/1854 do współczesności17. Jak łatwo zauważyć, wbrew stereotypowi, w okresie od 1850 r. do I wojny światowej gospodarka USA nie charakteryzowała się najwyższym na świecie poziomem WG. Dystans do światowego maksimum był szczególnie wyraźny do Wojny Secesyjnej. Począwszy od lat 1875/79 stopniowo się zmniejszał, pozostając w przedziale 0,4–0,8 punktu (przy stabilnym maksimum światowym od 1885 r. wynoszącym 8,7).

16 (3,3–0,9)/3,3≈73%

(Prados, 2014: 29–30). Warto zauważyć, że dla USA analogiczna redukcja do maksimum światowego była nieomal identyczna: (3,2–0,8)/3,2=75% (cf: dane z rysunku 2).

17 Przy czym ostatni okres jest niepełny – obejmuje jedynie trzy lata (2005–2007). Dodajmy, że Prados udostępnia jedynie wartości z precyzją jednego miejsca po przecinku, choć różnicuje rankingi krajów o tych samych wartościach HIEL (np. dla lat 1925/1929 jednoznacznie przyznaje pierwsze miejsce Kanadzie, choć ma ona przyporządkowaną tę samą co USA wartość HIEL, czyli 8,6).

Źródło: na podstawie danych z Prados (2014).

7,8 (GBR) 8,4 (NZL) 8,6 (NZL)

5,9

8,8 (NZL)

6,7

8,7 (NZL)

7,5

1880/84

8,0

1875/79

8,6 (NZL) 8,8 (BEL) 8,7 (BEL) 8,3

1890/94

maksimum HIEL

8,2

1900/04

8,7 (BEL) 8,7 (BEL) 8,7 (CHE) 8,7 (GBR)

8,3

7,5

8,7 (GBR)

USA

1950/54 1955/59 1960/64 1965/69 1970/74 1975/79 1980/84 1985/89 1990/94 1995/99 2000/04

Rysunek 2. Historyczny Indeks Wolności Gospodarczej (HIEL) w USA i wybranych krajach

Uwagi: HIEL = Historical Index of Economic Liberty (Prados, 2014): maksima i wartości dla USA w okresie 1850–2007 (z wyjątkiem 1915– 1924 i 1940–1949) pokazano średnie pięcioletnie (z wyjątkiem 2005–2007). Symbole krajów wg trzyliterowego ISO.

5,5

6,0

6,5

7,0

7,5

8,0

8,5

9,0

9,5

1850/54

6,8

1855/59

7,0

1860/64 1865/69 1870/74

8,0

1885/89

8,1

8,3

1895/99

8,2

1905/09 1910/14 1915/19 1920/24

8,6 (CAN) 8,6 8,2 (NDL)

1925/29 1930/34

8,7 (USA)

1935/39 1940/44 1945/49

9,0 (USA) 9,2 (USA) 9,2 (USA) 9,1 (USA) 9,0 (USA) 9,0 (USA) 9,1 (USA) 9,2 (USA) 9,2 (USA) 9,2 (USA) 9,2 (USA) 9,2 (USA)

2005/07

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

297

298

Andrzej Kondratowicz

Początek okresu międzywojennego to znaczący wzrost WG w USA (do światowego poziomu 8,6), jednak kolejne lata zostały zdominowane skutkami Wielkiego Kryzysu oraz wzrostem sentymentów etatystycznych różnej proweniencji. W latach 1930/1934 okazały się one silniejsze w Stanach Zjednoczonych niż w kilku innych czołowych krajach kapitalistycznych, stąd ponowny spadek tych pierwszych znacznie poniżej światowego maksimum18. Okres 1935/1939 przynosi jednak znaczącą zmianę sytuacji: WG w USA powoli zaczyna rosnąć, podczas gdy w innych krajach czołówki nadal spada, co widać także w spadku maksimum światowego poniżej poziomu USA (7,8). Pax Americana znajduje swoje odbicie także w amerykańskiej dominacji pod względem WG. Zdobytej pozycji USA nie oddadzą przez cały okres powojenny, utrzymując pułap między 9,0 a 9,2.

Powyższe konkluzje czynione na podstawie poziomów WG mierzonej HIEL, znajdują potwierdzenie w analizie rang, zamieszczonej w tablicy 3. Słabość USA w dziedzinie WG aż do okresu bezpośrednio poprzedzającego II wojnę światową jest tu jeszcze bardziej widoczna. W sześciu z 15 uwzględnionych pięciolatek sprzed II wojny światowej USA wypadają poza pierwszą dziesiątkę światowego rankingu. Ponieważ ranking uwzględniał (zależnie od okresu) od 14 do 21 krajów, oznacza to, że USA jedynie w sześciu z 15 pięciolatek znalazły się powyżej mediany. O żadnym przywództwie USA w dziedzinie WG do II wojny światowej nie może być zatem mowy. Sytuacja zmienia się diametralnie już w drugiej połowie lat 30 XX wieku. Od tego momentu Stany Zjednoczone bezwzględnie dominują w światowym rankingu WG mierzonym za pomocą HIEL. Do powyższych wniosków należy dodać jedną ważną uwagę. Z tego że Stany Zjednoczone ante bellum bywały wyprzedzane pod względem WG przez stosunkowo małe kraje, takie jak: Nowa Zelandia, Belgia, Dania czy nawet Grecja, nie należy wyciągać zbyt daleko idących wniosków. Jest to oczywiście istotny sygnał, który świadczy o charakterze amerykańskiej gospodarki, jednak dużo większą wagę należy przywiązywać do porównania USA z największymi gospodarkami świata. Porównania takiego dokonano w tablicy 3, podając liczebność krajów (dzisiejszej) Grupy G7, które w badanym okresie miały HIEL wyższy bądź niższy od amerykańskiego poza okresem Wojny Secesyjnej i lat bezpośrednio po niej następujących (1860–1869), gdy wszystkie sklasyfikowane kraje G7 wyprzedzały USA, sytuacja nie wygląda źle. Na 16 pięciolatek w okresie 1850–1939, jedynie w trzech (wspomniana wojna domowa i lata 1900/1904) liczba krajów G7 przewyższających USA pod względem HIEL była większa niż liczba krajów mających HIEL niższy od amerykańskiego.

Powyższa uwaga pozwala na złagodzenie dotychczasowych konkluzji. USA nie przewodziły światowemu rankingowi WG w okresie do II wojny światowej, jednak przez większą część tego okresu pozostawały w czołowej czwórce rankingu ograniczonego do dominujących gospodarek świata (G7). Rezultaty 18 Jak pisze Prados (2014: 34): During 1925–1939, the negative role played by international trade is stressed at country level. Exceptions were France, Japan, Spain, and, again, the United States, in which regulation played the leading role in the contraction of economic freedom.

4

2 3

3

0

20

10

3

3

0

20

11

(8)

3

3

0

20

11

(9)

4

2

1

20

9

(10)

Źródło: na podstawie danych z Prados (2014).

Uwagi: Kanada i Włochy od okresu1860/1864; Japonia od 1870/1874.

#inf = liczba krajów dzisiejszej Grupy G7 posiadających HIEL niższy niż USA

0

5

0

20

10

(7)

#sup = liczba krajów dzisiejszej Grupy G7 posiadających HIEL wyższy niż USA

0

5

0

18

16

(6)

1870/74

c

2

1

0

18

18

1865/69 (5)

1875/79

„1” = tak; „0” = nie;

2

#infc

0

15

8

1860/64

(4)

1880/84

b

1

#supb

1855/59

(3)

1885/89

a

1

14

Liczebność zbioru

Czy USA powyżej mediany?a

6

(2)

(1)

Ranga USA

1850/54

Wyszczególnienie

1890/94

Lata 1895/99 4

2

1

20

8

(11)

1900/04 2

4

0

20

12

(12)

1905/09 3

3

0

20

11

(13)

1910/14 4

2

1

20

7

(14)

1925/29 5

1

1

21

3

(15)

1930/34 3

3

0

21

13

(16)

1935/39 6

0

1

21

1

(17)

6

0

1

21

1

(18)

1950/54 do 2005/07

Tablica 3. Ranking i pozycja USA względem mediany HIEL oraz liczba krajów współczesnej Grupy G7 o wyższej i niższej niż USA pozycji rankingowej (lata 1850–2007)

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

299

300

Andrzej Kondratowicz

Pradosa są natomiast silnym argumentem za przyjęciem twierdzenia o amerykańskiej dominacji w dziedzinie WG w odniesieniu do okresu bezpośrednio przed II wojną światową i w całym okresie powojennym – do 2007 roku.

Na koniec należy jeszcze zweryfikować, czy dane HIEL i IWG dają zbieżny czy rozbieżny obraz pozycji USA we wspólnym dla nich obu okresie analizy, tj. w latach 1970–2007. Jeśli policzymy wspomnianą wcześniej, zaproponowaną przez Pradosa wartość redukcji różnicy do maksimum HIEL i IWG dla wspólnego dla obu okresu 1970–2007, to dla USA wynosi ona odpowiednio 10% i 25%19, co wskazuje na znaczną rozbieżność. Gołym okiem widać też inne jej przejawy: według HIEL w całym tym okresie USA znajdują się na pierwszej pozycji wśród 21 krajów OECD, podczas gdy według IWG ani razu nie są na czele światowego rankingu. Powstaje zatem pytanie, który z rankingów jest bardziej miarodajny oraz jaki jest charakter różnic między nimi. Analizę zaczniemy od stwierdzenia, które kraje wyprzedzają USA w rankingu Instytutu Frasera i jakiego typu są to gospodarki. W tym celu będziemy konsekwentnie posługiwać się indeksem w wersji łańcuchowej (IWG-Ł)20.

W tablicy 4 pokazano rangi USA według HIEL i IWG-Ł oraz wyliczono kraje OECD o rankingu wyższym niż USA według IWG-Ł. Do roku 2001/2002 obraz, jaki daje IWG-Ł, nie różni się dramatycznie od wyników HIEL. Co prawda według IWG-Ł USA nigdy nie wygrywają rankingu, plasując się na miejscach od 2. do 4., lecz albo nie wyprzedza ich żadna gospodarka OECD (lata: 1975, 1990, 2000–2001)21, albo tylko jeden taki kraj (Kanada w 1970 r.; Szwajcaria w latach 1980 i 1985, Nowa Zelandia w 1995 r.). Poza Kanadą, nie są to wiodące gospodarki światowe w sensie przynależności do dzisiejszego G722.

Sytuacja zmienia się począwszy od 2002 roku. Liczba krajów wyprzedzających USA rośnie, a zdecydowana ich większość to liczące się gospodarki należące do OECD, w tym dwóch członków G7 – Wielka Brytania i Kanada. Jaka może być przyczyna takiej rozbieżności między HIEL i IWG-Ł? Dlaczego HIEL nie wychwytuje (relatywnego) spadku WG w USA w latach 2002–2007? Pierwsze podejrzenie pada na nieuwzględniony w HIEL Obszar 1 IWG: być może to wzrost rozmiarów rządu i opodatkowania spowodował spadek IWG w USA? Analiza danych IWG-Ł za lata 2001–2007 dla gospodarek OECD wymienionych w tablicy 4 pokazuje, że czynnik ten nie miał decydującego znaczenia. Po pierwsze, IWG-Ł dla Obszaru 1 (dalej IWG-1-Ł) w USA nie zmalał, lecz wzrósł (z 7,10 do 7,24). Uwzględniając jego wagę w całkowitym IWG (równą 1/5), daje to wzrost IWG z tytułu wzrostu IWG-1-Ł o +0,028. Po drugie, dla pozostałych krajów wielkość ta wyniosła: dla Szwajcarii +0,004; Nowej Zelandii –0,001; 19 Dla HIEL USA (1970/1974-2005/2007): (2,0–1,8)/2,0=10%. Dla IWGUSA (1970–2007): (2,40–1,80)/2,40=25%. W przypadku HIEL gros redukcji dystansu USA do maksimum przypadło na lata 1850–1970: (3,2–1,0)/3,2≈69%.

20 Można oczywiście przytoczyć argumenty za wersją niekorygowaną, jednak chcę tu zachować porównywalność z wynikami przywoływanymi we wcześniejszych fragmentach artykułu.

21 W czołówce światowego rankingu WG zwykle pojawiają się Hongkong i Singapur.

22 W roku 1970 Kanada nie była jeszcze członkiem G7 – została dokooptowana w 1976 roku.

4

CAN

Ranga USA wg IWG-Ł

Kraje OECD powyżej rankingu USA wg IWG-Ła

2

1

CHE

3

1

(4)

1980

CHE

3

1

(5)

1985

Symbole krajów według trzyliterowego kodu ISO.

1

Ranga USA wg HIEL

(3)

1975

3

1

(6)

1990

NZL

4

1

(7)

1995

2

1

(8)

2000

3

1

(9)

2001

CHE NZL GBR

6

1

(10)

2002

NZL GBR CHE

6

1

(11)

2003

NZL GBR CHE

6

1

(12)

2004

7

NZL AUS CAN CHE

CAN AUS NZL IRL GBR CHE NZL IRL GBR CAN AUS CHE

1

(15)

2007

9

1

(14)

2006

9

1

(13)

2005

Źródło: obliczone na podstawie bazy danych Gwartney, Lawson & Hall (2014a) oraz Prados (2014).

Uwagi: IWG-Ł 1970–2000 w interwałach pięcioletnich, dalej corocznie; wartości HIEL podane dla konkretnych lat są danymi dla odpowiedniej pięcio- lub trzylatki.

a

(2)

(1)

1970

Rok

Tablica 4. Ranking USA według HIEL i IWG-Ł oraz kraje OECD o rankingu wyższym niż USA (1970–2007)

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

301

302

Andrzej Kondratowicz

Wielkiej Brytanii +0,086; Irlandii –0,042; Kanady +0,03; Australii +0,286 (w przypadku Irlandii wpływ IWG-1-Ł na IWG-Ł w krótszych okresach 2001–2005 i 2001–2006 był dodatni i wyniósł odpowiednio +0,104 i +0,072). Potencjalnie, czynnik ten mógł mieć zatem znaczenie jedynie w przypadku Wielkiej Brytanii, Irlandii (2005–2006) i Australii (2005–2007) posiadających wartości wyższe od +0,028 (USA).

Inspekcja danych23 polegająca na porównaniu powyższych wielkości z wartościami IWG-Ł dla wszystkich tych krajów w okresie 2001–2007 pokazuje, że jedynie w przypadku Australii w latach 2005–2007 i w dużo mniejszym stopniu Irlandii w okresie 2005–2006 zmiany w IWG-1-Ł wyjaśniały istotną część wzrostu ich IWG i przesunięcie w pozycji rankingowej powyżej USA. A zatem nieuwzględnienie w HIEL (zmian) wartości IWG-1-Ł tylko w niewielu przypadkach i w niewielkim stopniu tłumaczy rozbieżność między pozycją USA w obu rankingach w latach 2002–2007.

Pozostaje jeszcze drugie wyjaśnienie: odmienny zestaw zmiennych podstawowych uwzględnionych w badanym okresie 2001–2007 w czterech wspólnych obszarach obu indeksów (tj. bez rozmiarów rządu i opodatkowania). Na HIEL składało się 12 zmiennych w czterech obszarach. Na IWG w okresie 2001–2004 składało się 38 zmiennych w pięciu obszarach, a w okresie 2005–2007 – 42 zmienne w tych samych pięciu obszarach. Po wyeliminowaniu pięciu zmiennych z obszaru 1 IWG pozostaje 33 lub 37 zmiennych w IWG wobec 12 w HIEL. Nie wchodząc w szczegóły – i pomijając bardzo ważne aspekty jakości danych, ich subiektywnego bądź obiektywnego charakteru oraz rodzaju ich skal pomiarowych – łatwo zauważyć, że IWG jest miarą o dużo wyższej czułości niż HIEL. Inaczej mówiąc, wychwytuje on zmiany w większej liczbie aspektów (i subaspektów) WG. I to te właśnie aspekty spowodowały rozbieżność między rankingiem USA według HIEL i IWG-Ł24.

Skłania to do przywiązywania większej wagi do rankingów WG Instytutu Frasera, co oznacza przyjęcie do wiadomości niższych rankingów USA w latach 1970–2007, a w szczególności wyraźniejszych spadków ich pozycji w latach 2003–2007.

3. PROGNOZOWANY POZIOM WOLNOŚCI GOSPODARCZEJ USA Jak udowodniono w części 1 artykułu, Donald Trump ma rację – Stany Zjednoczone nie są światowym liderem WG i przywrócenie im tej roli, lub choćby wejście na trwałą ścieżkę wzrostu wartości IWG nawet bez poprawienia ich rankingu, oznaczałoby pozytywne zmiany instytucjonalne w sferze gospodarczej.

Powstaje pytanie, czy USA mają szansę na odzyskanie w tej dziedzinie hegemonii, jaką w świetle danych przytoczonych w części 1 i 2 artykułu, cieszyły się 23 W bazie

danych Fraser Institute: Gwartney, Lawson i Hall (2014a). dalej cofamy się w czasie, tym bardziej spada liczba zmiennych faktycznie uwzględnionych w IWG (tj. tych, dla których mamy dane), a tym samym zmniejsza się rozbieżność między faktyczną liczbą uwzględnionych zmiennych i czułością IWG i HIEL. 24 Im

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

303

w latach 1935/1939–1970? Poniżej postaram się przybliżyć do odpowiedzi na podstawie prostej analizy ilościowej i jakościowej. Tą pierwszą będzie sformalizowana prognoza wartości IWG dla USA (na tle gospodarek grupy G7), tą drugą – kilka uwag na temat potencjalnego wpływu głównych obietnic wyborczych Donalda Trumpa na poziom amerykańskiego IWG.

3.1. SFORMALIZOWANE PROGNOZY OPARTE NA DANYCH Czy jesteśmy w stanie przewidzieć kształtowanie się poziomu WG w USA i ich miejsce w światowym rankingu w przyszłości? Czy w ogóle rozsądne prognozowanie WG jest możliwe? Jestem w tym względzie sceptyczny, by nie powiedzieć pesymistyczny. Nie tylko w odniesieniu do prognoz długoterminowych, lecz także kilkuletnich. O teoretycznych przyczynach takiego stanu rzeczy pisałem szerzej przy innej okazji (Kondratowicz, 2013: 129–130). W tym miejscu przypomnę jedynie podstawowy, fundamentalny problem. Typowe (data-driven) prognozy makroekonomiczne zakładają albo stałą strukturę instytucjonalną, albo założoną a priori ścieżkę ich zmian. W analizowanym przypadku uczynić tego nie można, indeksy WG mają bowiem za zadanie właśnie wyłapać owe zmiany instytucjonalne (i zmieniające się parametry polityki gospodarczej) – IWG jest numerycznym odwzorowaniem matrycy instytucjonalnej danej gospodarki.

Pamiętając o powyższych zastrzeżeniach, przedstawię kilka otrzymanych wyników prognostycznych w odniesieniu do analizowanych w poprzednich częściach artykułu krajów G725. Charakter danych (historyczne szeregi czasowe zawierające wartości znormalizowane do przedziału <0; 10>) skłania do wyboru modelu, w którym prognozy prostego wyrównywania wykładniczego są wzmocnione przez składnik trendu gasnącego w wariancie bez sezonowości. Rozsądne okazało się przyjęcie maksimum 10-letniego horyzontu prognozy26. Wyniki przedstawiono na rysunku 3. Wynika z nich, że charakter modelu silnie zdominował prognozowany przebieg wartości IWG-Ł. Występują trzy typy rozwoju sytuacji. Dla Japonii, Niemiec i Włoch faktyczny poziom z roku 2010 nie ulega istotnej zmianie przez kolejne 10 lat (prognozowane wielkości dla roku 2020 dla wszystkich krajów pokazane są na wykresie). Pozostałe kraje notują znaczny, monotoniczny spadek IWG-Ł; dla Francji wartości stabilizują się już po pięciu latach na poziomie 7,26; dla Kanady, Wielkiej Brytanii i USA spadki są znacznie silniejsze i wykraczają daleko poza pokazany horyzont prognozy, choć po roku 2020 są już znacznie mniejsze.

Prognoza jest pesymistyczna w dwojakim sensie. Po pierwsze, może być uważana za pesymistyczną w sensie normatywnym. Gdyby przyjąć, że wyższy poziom WG jest korzystniejszy, to anglosaska część G7 znalazłaby się w 2020 r. w zdecy25 Obliczenia

były dokonane w roku 2013 w ramach projektu badawczego NCN N N112 119839. Wykorzystano dane z lat 1970–2010, zaś prognoza rozpoczynała się od 2011 roku. Więcej na temat modelu i jego parametrów w: Kondratowicz, 2013: 130–135. Prezentowane tu wyniki prognoz dla krajów G7 są publikowane po raz pierwszy.

26 W wyniku inspekcji wyników dla 50-letniego horyzontu czasowego prognozy stwierdzono bardzo szybkie wypłaszczanie się trendu dla większości krajów.

6,78 (USA) 6,75 (ITA)

7,78 (CAN) 7,61 (JPN) 7,52 (DEU) 7,32 (GBR) 7,26 (FRA)

USA

CAN

DEU

JPN

GBR

FRA

ITA

Źródło: prognozy własne na podstawie bazy danych Gwartney, Lawson & Hall (2012).

Uwagi: dane wsadowe za lata 1970–2010: faktyczne (D) i interpolowane (I); wartości prognozowane (P) na podstawie modelu wyrównywania wykładniczego ze składnikiem trendu gasnącego bez sezonowości. Symbole krajów wg trzyliterowego ISO.

5,0

5,5

6,0

6,5

7,0

7,5

8,0

8,5

9,0

Rysunek 3. Prognoza IWG-Ł dla krajów G7 (2011–2020)

1970 D 1971 I 1972 I 1973 I 1974 I 1975 D 1976 I 1977 I 1978 I 1979 I 1980 D 1981 I 1982 I 1983 I 1984 I 1985 D 1986 I 1987 I 1988 I 1989 I 1990 D 1991 I 1992 I 1993 I 1994 I 1995 D 1996 I 1997 I 1998 I 1999 I 2000 D 2001 D 2002 D 2003 D 2004 D 2005 D 2006 D 2007 D 2008 D 2009 D 2010 D 2011 D+P 2012 D+P 2013 P 2014 P 2015 P 2016 P 2017 P 2018 P 2019 P 2020 P

304 Andrzej Kondratowicz

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

305

Rysunek 4. Prognoza (2011–2020) i faktyczne wartości IGW-Ł (2005–2015) w USA 8,6

8,1

dane: 7,93

7,6

7,1

prognoza: 7,12

2020 P

2018 P

2017 P

2016 P

2015 D+P

2014 D+P

2013 D+P

2012 D+P

2011 D+P

2010 D

2009 D

2008 D

2007 D

2006 D

2005 D

USA dane

2019 P

prognoza: 6,78

6,6

USA prognoza

Uwagi: D=dane, P=prognoza; D+P dane i prognoza. Źródło: prognozy własne na podstawie bazy danych Gwartney, Lawson & Hall (2012), dane dla lat 2000–2015 z bazy Gwartney, Lawson & Hall (2017a).

dowanie gorszym położeniu niż obecnie. Strata IWG-Ł Kanady wyniosłaby niecałe 0,2 punktu, Wielkiej Brytanii nieco ponad 0,5 punktu, a USA ponad 0,9 punktu.

Co prawda ranking Kanady i Wielkiej Brytanii wewnątrz G7 nie uległby zmianie, jednak Stany Zjednoczone spadłyby na przedostatnią pozycję. Zła wiadomość jest taka, że w 2021 r. USA trwale straciłyby to miejsce na rzecz Włoch. Już samo to wystarczy do negatywnej weryfikacji twierdzenia o amerykańskim prymacie w WG: według prognozy Stany Zjednoczone nie będą w dającej się przewidzieć przyszłości dominować na świecie pod względem poziomu WG, a ich prognozowany poziom WG jest niższy od wartości dla czołowych gospodarek europejskich27.

Pozostaje jeszcze do wyjaśnienia, jaki jest drugi powód pesymizmu wobec prezentowanej prognozy. Otóż faktyczne dane za lata 2011–2015 pokazują, że jak dotąd prognoza się nie sprawdza. Zobrazowano to graficznie dla gospodarki amerykańskiej na rysunku 4. Pokazano na nim faktyczne dane za okres 2005–2010 27 Czytelnika

zainteresowanego porównaniem USA z szerszym zbiorem gospodarek europejskich, w tym postkomunistycznych, odsyłamy do: Kondratowicz, 2013: 131–133.

306

Andrzej Kondratowicz

(końcowe pięć lat szeregu czasowego 1970–2010) służącego do prognozowania) i dodatkowo nowe dane za lata 2011–2015 (linia ciągła) na tle prognozy za lata 2011–2020 (linia przerywana). W roku 2015 różnica między prognozą i danymi faktycznymi wyniosła aż 0,81 z tendencją do pogłębiania się. Szeregi czasowe prognozy (malejący) i danych faktycznych (rosnący) mają odmienne kierunki.

Wyrażony powyżej sceptycyzm co do możliwości prognozowania zmian w WG niestety znajduje – jak dotąd – swoje potwierdzenie. Dodajmy, że pesymizm badacza splata się tu oczywiście z optymizmem uczestników amerykańskiej gospodarki z Donaldem Trumpem na czele.

3.2. MOŻLIWY WPŁYW POLITYKI TRUMPA NA WARTOŚCI IWG Elementy ekonomicznego programu Donalda Trumpa28, zostały zarysowane podczas jego kampanii wyborczej w 2016 roku. Za reprezentatywny zbiór jego głównych założeń można uznać przemówienie wygłoszone 8 sierpnia 2016 r. w Detroit Economic Club (Bump, Phillips, Borchers, 2016). Równie ważne, a może ważniejsze były jego mniejsze wystąpienia po objęciu prezydentury29 oraz do pewnego stopnia samo przemówienie inauguracyjne (Trump, 2017). Obrazu dopełniają liczne wydane przez niego rozporządzenia wykonawcze (executive orders) oraz wspomniany we wstępie artykułu projekt budżetu federalnego na rok 2018 (Office of Management and Budget, 2017). Poniższa analiza jest oparta na wymienionych wyżej źródłach. Ogólną charakterystykę tego programu przedstawiono już w końcowych fragmentach wstępu do niniejszego artykułu, wskazując, iż odwołuje się on do patriotyzmu czy wręcz nacjonalizmu gospodarczego, z silnymi elementami izolacjonizmu. Teraz podam garść konkretów.

Nie ma tu miejsca na rozwiniętą, precyzyjną analizę potencjalnego wpływu ekonomicznego programu Donalda Trumpa na wszystkie 42 zmienne składające się na IWG. Ograniczę się do zaznaczenia tego wpływu na pięć wymienionych wcześniej głównych obszarów WG. Należy też dodać, iż część elementów programu Trumpa polega na zmianie parametrów otoczenia gospodarczego, które mogą wpływać na wyniki gospodarcze – w tym wysokość dochodów amerykańskich podmiotów gospodarczych i ich rozkład – jednak bez bezpośredniego wpływu na poziom IWG. Obszar 1 – Rozmiary rządu i opodatkowania. Ewentualne zmiany będą zdominowane przez możliwy wzrost konsumpcji zbiorowej [1A (–)]30 w ramach zwięk28 Czasem zwanego Trumponomiką (Trumponomics) – przez analogię do programu gospodarczego realizowanego przez Ronalda Reagana, w dużej mierze opartego na podstawowych założeniach ekonomii podażowej (supply-side economics). Analogia jest, jak się wydaje, głównie semantyczna.

29 Analizą objęto pierwsze sześć miesięcy 2017 roku.

30 Tu i dalej w nawiasach kwadratowych jest podawana etykieta identyfikująca konkretną zmienną (spośród 42), na którą zmiana może oddziaływać oraz oczekiwany znak wpływu tej zmiany na IWG. Katalog zmiennych można znaleźć w: Gwartney, Lawson i Hall, 2017b: 4 lub Kondratowicz, 2013: 39-41.

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

307

szenia wydatków według nowych propozycji budżetowych, kompensowane przez planowaną dużą reformę podatkową prowadzącą do obniżenia obciążeń podatkowych [1D (+)]. W efekcie obecny, dramatycznie niski poziom WG w tym obszarze najprawdopodobniej nie ulegnie zmianie. Mające już miejsce zmniejszenie zatrudnienia wielu departamentów (ministerstw) rządu federalnego, jakkolwiek zwiększa WG, to z racji konstrukcji indeksu Frasera nie będzie miało odzwierciedlenia w jej mierzonym poziomie, czyli w IWG. Obszar 2 – Ochrona własności prywatnej i rządy prawa. Jakkolwiek w samym programie nie można znaleźć elementów negatywnie oddziałujących na ten obszar, to retoryka i niektóre praktyki Administracji Prezydenckiej i samego Prezydenta wskazują na możliwą obniżkę WG, spowodowaną próbami wpływania na niezależność sądów, niezawisłość sędziów, jakość systemu prawa. Podobnie negatywnie należy odbierać obchodzenie regularnej ścieżki legislacyjnej i wydawanie rekordowo dużej liczby wykonawczych aktów prawnych (executive orders of the President) – już od pierwszego dnia sprawowania urzędu [2A (–), 2B (–), 2E (–)].

Obszar 3 – Dostęp do dobrego pieniądza. W tym obszarze nie należy spodziewać się zmian wynikających z działania prezydenta i jego ekipy – jakkolwiek należy liczyć się z nieznacznym wzrostem stopy inflacji mogącym w minimalnym stopniu mieć negatywne przełożenie na mierzony poziom WG [3C (–)].

Obszar 4 – Ograniczenia wymiany międzynarodowej. W tym obszarze można spodziewać się znacznego (jeśli nie dramatycznego) spadku WG. Związane jest to z zapowiadanym, a częściowo już zrealizowanym wycofywaniem się Stanów Zjednoczonych z umów multilateralnych (handlowych i kapitałowych) – zarówno tych wdrożonych i działających, jak i tych negocjowanych (zwłaszcza TTP i NAFTA), z formalnym blokowaniem działania niektórych ciał wewnątrz tych organizacji (WTO), z zapowiedziami wprowadzenia jednostronnych drastycznych podwyżek stawek celnych na wybrane towary – częściowo już zrealizowanych w stosunku do dóbr importowanych z Chin, z propozycjami wprowadzenia granicznego podatku importowego, ograniczeniami w ruchu osobowym (ograniczenia wizowe i podobne) i ogólnymi zapowiedziami protekcjonistycznymi, które mogą prowadzić do wojen celnych [4A (–), 4B (–), 4D (–)]. Zauważmy, że aktualny poziom WG USA w tej sferze jest niski (62. miejsce na świecie z IWG(4)=7,74, tj. tylko pół punktu powyżej światowej mediany).

Obszar 5 – Regulacja rynku kredytowego, rynku pracy i działalności firm.

Administracja Trumpa zapowiada i częściowo już realizuje szeroko zakrojoną deregulację gospodarki (służba zdrowia – usunięcie ACA/Obamacare; finanse – usunięcie ustawy Dodda-Franka; etc.), co teoretycznie powinno spowodować wzrost WG. Jednakże IWG Frasera odzwierciedla jedynie niektóre działy gospodarki – akurat niekoniecznie te, na których koncentrują się deregulacyjne plany Administracji Trumpa. Niemniej jednak IWG powinno wzrosnąć na skutek dalszej deregulacji rynku pracy i działania firm [5B (+), 5C (+)]. Łączny wpływ wymienionych wyżej zamierzeń i pierwszych konkretnych posunięć Administracji prezydenta Trumpa może, jak się wydaje, raczej zmniejszyć

308

Andrzej Kondratowicz

niż zwiększyć poziom IWG. Krytyczne wydają się zmiany w Obszarze 4 – jeśli nastąpi duży przechył w stronę protekcjonizmu i ekonomicznego izolacjonizmu, wartość IWG Stanów Zjednoczonych może zacząć spadać. Negatywny wpływ może też mieć Obszar 2. Obszary 1 i 3 powinny pozostać na niezmienionym poziomie, z ewentualnym nieznacznym zagrożeniem płynącym z Obszaru 1.

Obszar 5 będzie dodatnio oddziaływał na IWG, jednak trudno się spodziewać, by skompensował straty w WG w Obszarze 4. Okazuje się zatem, że opisane w części 3.1 artykułu duże odchylenia prognozy od danych faktycznych mogą w kolejnych kilku latach ulec zmniejszeniu, choć prognozowana trajektoria IWG już okazała się błędna. Należy również pamiętać, że wpływ faktycznych posunięć Trumpa na IWG zostanie uwzględniony dopiero w kolejnej edycji indeksu, która zostanie opublikowana w połowie 2019 r. (za rok 2017).

PODSUMOWANIE We wstępie postawiono pytanie, czy sztandarowe hasła polityczne Donalda Trumpa „America First” oraz „Make America Great Again” mają konkretne odniesienia do sfery gospodarczej. Odpowiedziawszy pozytywnie, skonkretyzowano je na potrzeby tego artykułu, pytając, czy Stany Zjednoczone mają szanse – jak to chce prezydent Trump – na powrót na pierwsze miejsce w światowym rankingu wolności gospodarczej.

Z analizy wynika, że obecnie Stany Zjednoczone faktycznie nie są w ścisłym sensie światowym liderem tego rankingu. I choć znajdują się w pierwszym tuzinie gospodarek o najwyższym poziomie WG, to od wiodącego prym Hongkongu dzieli je spory dystans (ponad jeden punkt w skali <0; 10>). Dodatkowo w niektórych obszarach (wymiarach) WG Stany Zjednoczone zajmują bardzo dalekie miejsca: w Obszarze 1 (Rozmiary rządu i opodatkowania) są na 80. miejscu, a w Obszarze 4 (Ograniczenia wymiany międzynarodowej) – na 62. W dziedzinie Ochrony własności prywatnej i rządów prawa (Obszar 2) zajmują nieco lepsze 22. miejsce, jednak trudno to uznać za sukces (a mówimy tu o cechach kluczowych dla obrotu gospodarczego i możliwości rozwojowych). Jedynie w Obszarze 3 (Dostęp do dobrego pieniądza) i 5 (Regulacje) można mówić o światowym przywództwie USA – choć nie w sensie zajmowania pierwszego miejsca w rankingu.

Z kolei analiza szeregu czasowego 1970–2015 pozwala na uświadomienie sobie, że przez ostatnie prawie pół wieku, stricte rzecz biorąc, USA nigdy nie były numerem jeden światowego rankingu. Od lidera dzielił je początkowo dystans prawie dwóch punktów; różnica ta stopniowo się zmniejszała, osiągając około pół punktu w 2000 roku. Od tego momentu – a nie, jak można by się spodziewać, od Wielkiej Recesji lat 2007–2008 – rozpoczął się kolejny okres spadku WG USA. Analiza danych historycznych dowodzi, że do połowy lat 30. XX wieku USA nie były liderem WG pośród czołowych gospodarek świata zachodniego. Znaczącą zmianę sytuacji przynosi okres 1935/1939: WG w USA powoli zaczyna rosnąć, podczas gdy w innych krajach czołówki nadal (od czasu Wielkiego Kryzysu

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

309

1929–1933) się zmniejsza, co widać także w spadku maksimum światowego poniżej poziomu USA. Zdobytej po raz pierwszy pozycji lidera WG (wg HIEL) USA nie oddadzą przez cały okres powojenny.

Słabość USA w dziedzinie poziomu WG aż do okresu bezpośrednio poprzedzającego II wojnę światową jest jeszcze bardziej widoczna w analizie rang, a nie poziomów WG. W sześciu z 15 uwzględnionych w HIEL pięciolatek sprzed II wojny światowej USA wypadają poza pierwszą dziesiątkę światowego rankingu.

Jak zaznaczono, sytuacja zmienia się diametralnie już w drugiej połowie lat 30.

XX wieku. Od tego momentu Stany Zjednoczone bezwzględnie dominują w światowym rankingu WG mierzonym HIEL. Zważywszy, że HIEL jest o wiele mniej precyzyjny od IWG, możemy go stosować jedynie tam, gdzie jest on jedyną dostępną miarą WG, tj. do 1970 roku. Oznacza to, że o światowej dominacji USA w dziedzinie WG można mówić jedynie w odniesieniu do okresu 1935/1939–1970.

Dane Instytutu Frasera charakteryzujące okres od 1970 r. nie plasują bowiem USA na pozycji światowego lidera.

Sformalizowana dziesięcioletnia prognoza oparta na modelu wyrównywania wykładniczego ze składnikiem trendu gasnącego, zastosowanym do danych panelowych z przedziału 1970–2010, zwróciła szybko malejące wartości IWG dla Stanów Zjednoczonych (w 2020 r. USA miałyby osiągnąć poziom równy zaledwie 6,78). Porównanie prognozy z faktycznymi danymi za lata 2011–2015 wskazało na bardzo dużą rozbieżność między nimi – nasza pesymistyczna prognoza okazała się błędna w stopniu budzącym wątpliwość co do jej sensu.

W związku z tym przeprowadzono wstępną, dość ogólną analizę jakościową możliwego wpływu polityki gospodarczej Donalda Trumpa na IWG USA. Wykorzystano do tego wiedzę płynącą z gospodarczej części jego programu wyborczego oraz z opisów praktyki pierwszych miesięcy działania jego Administracji. Prezydent Trump nie ma, moim zdaniem, żadnych szans na uczynienie Ameryki liderem światowego rankingu WG. Przeciwnie, można się spodziewać niewielkiego, lecz zauważalnego spadku poziomu IWG Stanów Zjednoczonych, co przy braku podobnie protekcjonistycznych i nacjonalistycznych inklinacji ze strony większości czołowych i najbardziej wolnych gospodarek świata może skutkować w perspektywie nadchodzących trzech–czterech lat spadkiem USA nawet do trzeciej dziesiątki rankingu. Przynajmniej pod tym względem Ameryka Trumpa nie powróci chyba do swojej świetności z okresu 1935/1939–1970.

BIBLIOGRAFIA Bacevich A. (2008), The Limits of Power: The Find of American Exceptionalism, Metropolitan Books, New York.

Barnett T. (2009), Great Powers: America and the World after Bush, G.P. Putnam, New York.

Barro R. (1997), Determinants of Economic Growth: A Cross-Country Empirical Study, MIT Press, Cambridge, MA.

310

Andrzej Kondratowicz

Bender M. (2017), Donald Trump strikes nationalistic tone in Inaugural Speech, Wall Street Journal”, 20.01.2017 (Pobrane 20.03.2017 z: https://www.wsj.com/articles/ dona”ld-trump-strikes-nationalistic-tone-in-inaugural-speech-1484957527?tesla =y&mod=e2tw).

Berggren N. (2003), The benefits of economic freedom: A survey, “Independent Review”, 8(2): 193–211.

Berlin I. (1958), Two Concepts of Liberty, Oxford University Press, Oxford [tłumaczenie polskie: Berlin I. (1991), Dwie koncepcje wolności, w: Dwie koncepcje wolności i inne eseje, Respublica, Warszawa.

Bjørnskov C. (2016), Growth, inequality, and economic freedom: evidence from the U.S., “Contemporary Economic Policy“ (Pobrane 30.06.2017 z: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/coep.12199/full).

Bjørnskov C., Foss N.J. (2016), Institutions, entrepreneurship, and economic growth: What do we know and what do we still need to know?, “The Academy of Management Perspectives”, 30(3): 292–315.

Bradley S., Klein P. (2016), Institutions, economic freedom, and entrepreneurship: The contribution of management scholarship, “The Academy of Management Perspectives”, 30(3): 211–221.

Brzezinski Z. (2012), Strategic Vision: America and the Crisis of Global Power, Basic Books, New York.

Bump P., Phillips A., Borchers C. (2016), Donald Trump Economic Speech, annotated, “The Washington Post”, 08.08.2016. (Pobrane 20.03.2017 z: https://www.washingtonpost.com/news/the-fix/wp/2016/08/08/donald-trumps-economic-speechannotated/?noredirect=on&utm_term=.70d2391d9090).

Calamur K. (2017), A short history of ‘America First’, “The Atlantic”, 21.01.2017 (Pobrane 20.03.2017 z: https://www.theatlantic.com/politics/archive/2017/01/ trump-america-first/514037/).

Dawson J. (1998), Institutions, investment, and growth: New cross-country and panel data evidence, “Economic Inquiry”, 36: 603–619.

Dawson J. (2003), Causality in the freedom-growth relationship, “European Journal of Political Economy”, 19(3): 479–495.

Dawson J. (2007), The empirical institutions-growth literature: Is something amiss at the top? “Econ Journal Watch”, 4(2): 184–196. de Haan J., Lundstrom S., Sturm J-E. (2006), Market-oriented institutions and policies and economic growth: A critical survey, “Journal of Economic Surveys”, 20: 157–91. de Haan J., Sturm J-E. (2000), On the relationship between economic freedom and economic growth, “European Journal of Political Economy”, 16(2): 215–241.

Friedman T., Mandelbaum M. (2011), That Used To Be Us: How America Fell Behind the World We Invented and How We Can Come Back, Farrar, Strauss, and Giroux, New York.

Gersemann O. (2004), Cowboy Capitalism: European Myths, American Reality, CATO Institute, Washington DC. Gwartney J., Lawson R., Hall J. (2012), 2012 Economic Freedom dataset [published in: Economic Freedom of the World: 2012 Annual Report], Fraser Institute, Vancouver.

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

311

Gwartney J., Lawson R., Hall J. (2014a), 2014 Economic Freedom dataset [published in: Economic Freedom of the World: 2014 Annual Report], Fraser Institute, Vancouver.

Gwartney J., Lawson R., Hall J. (2014b), Economic Freedom of the World: 2014 Annual Report. Fraser Institute, Vancouver.

Gwartney J., Lawson R., Hall J. (2017a), 2017 Economic Freedom dataset [published in: Economic Freedom of the World: 2017 Annual Report], Fraser Institute, Vancouver.

Gwartney J., Lawson R., Hall J. (2017b), Economic Freedom of the World: 2017 Annual Report, Fraser Institute, Vancouver.

Hall J., Lawson R. (2014), Economic freedom of the world: An accounting of the literature, “Contemporary Economic Policy”, 32(1): 1–19.

Hall J., Stansel D., Tarabar D. (2015), Economic freedom studies at the state level: A survey, w: Economic Behavior, Entrepreneurship and Economic Freedom, R. Cebula, J.C. Hall, J.E. Payne (ed.), Edward Elgar Publishing Northampton, MA. Howe N., Strauss W. (1997), The Fourth Turning: What the Cycles of History Tell Us About America’s Next Rendezvous with Destiny, Broadway Books, New York.

Kacprzyk A. (2016), Economic freedom–growth nexus in European Union countries, “Applied Economics Letters”, 23(7), 494–497.

Keefer P., Knack S. (1995), Institutions and economic performance: Cross-country tests using alternative institutional measures, ”Economics and Politics”, 7: 207–227.

Kondratowicz A. (2013), Wolność gospodarcza. Pojęcie, pomiar, zmiany instytucjonalne, TEP, Warszawa.

Kondratowicz A. (2015), Amerykańskie marzenie a stereotyp wolnej gospodarki, w: Eko­ nomia jest piękna? Księga dedykowana Profesorowi Jerzemu Wilkinowi, Ł. Hardt i D. Milczarek-Andrzejewska (red.). Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa, s. 180–195.

Nadkarni V., Noonan, N. (eds.) (2013), Emerging Powers in a Comparative Perspective: The Political and Economic Rise of the BRIC Countries, Bloomsbury, New York.

Nasreen S., Shahbaz M., Sbia R. (2016), Globalization, democracy and economic growth in developing countries: A panel causality analysis, “International Journal of Economics and Empirical Research”, 4(9): 465–482.

Noonan N. (2013), The global leadership of the USA and the emerging powers, w: Emer­ ging Powers in a Comparative Perspective: The Political and Economic Rise of the BRIC Countries, Nadkarni V., Noonan N. (eds.), Bloomsbury, New York.

Office of Management and Budget, Executive Office of the President of the United States (2017), America First: A Budget Blueprint to Make America Great Again [United States federal budget for fiscal year 2018], Government Publishing Office, Washington DC [published on March 16, 2017].

Ott J. (2016), Measuring economic freedom: better without size of government, “Social Indicators Research”, 1–20.

Piątek D., Szarzec K. Pilc M. (2013), Economic freedom, democracy and economic growth: a causal investigation in transition countries, “Post-Communist Economies”, 25:3, 267–288.

Prados de la Escosura L. (2014), Economic Freedom in the Long Run: Evidence from OECD Countries (1850-2007) (Working Papers in Economic History WP 14-02).

312

Andrzej Kondratowicz

Madrid: Carlos III University of Madrid. Figuerola Institute of Social Sciences History (Pobrane 28.02.2015 z: http://hdl.handle.net/10016/16).

Rifkin J. (2015), The Zero Marginal Cost Society: The Internet of Things, the Collaborative Commons, and the Eclipse of Capitalism, St. Martin’s Press, New York.

Schwab K. (2016), The Fourth Industrial Revolution, Crown Business, New York.

Seba T. (2014), Clean Disruption of Energy and Transportation: How Silicon Valley Will Make Oil, Nuclear, Natural Gas, Coal, Electric Utilities and Conventional Cars Obsolete by 2030, Tony Seba, Silicon Valley.

Stansel D., Torra J., McMahon F. (2016), Economic Freedom of North America, Fraser Institute, Vancouver.

Stansel D., Tuszynski M. (2017), Sub-National economic freedom: A review and analysis of the literature, “Journal of Regional Analysis and Policy” (Pobrane 30.06.2017 z: https://ssrn.com/abstract=2986353).

Stone B. (2017), The Upstarts: How Uber, Airbnb and the Killer Companies of the New Silicon Valley are Changing the World, Little, Brown, and Company, New York.

Trump D. (2017), The Inaugural Address [Issued on: January 20, 2017], White House official web page (Pobrane 18.03.2017 z: https://www.whitehouse.gov/briefings-statements/the-inaugural-address/).

Zakaria F. (2012), The Post American World: Release Two, Norton, New York.

ANEKS Model prognostyczny Do obliczenia wyrównanej wartości (prognozy) dla pierwszej obserwacji szeregu są konieczne oceny S0 i T0 (trend początkowy). Domyślnie wartości te obliczane są jako T0 = (1/f )•(Vn – V1)/(N – 1), gdzie: N jest liczbą obserwacji w szeregu; f jest parametrem wyrównywania dla trendu gasnącego; S0 = V1 – T0 /2.

Oszacowano bardzo wiele wariantów z różnymi parametrami i w licznych wypadkach otrzymano bardzo dobre dopasowania.

1. Informacje o parametrach i wartościach początkowych dopasowanych modeli wygładzania wykładniczego z trendem gasnącym Kraj Model

Francja

Japonia

Kanada

Niemcy

USA

Wielka Brytania

Włochy

alfa

0,9

0,9

0,9

0,9

0,5

0,9

0,9

gamma

0,9

0,9

0,9

0,8

0,8

0,8

0,9

fi

0,6

0,3

0,9

0,5

0,9

0,9

0,8

S0

6,612

6,749

7,908

7,438

7,595

5,956

5,967

T0

0,0317

0,069

0,0049

0,0045

0,0029

0,0525

0,0235

AMERICA FIRST A AMERYKAŃSKIE PRZYWÓDZTWO...

313

2. Informacje o błędach dopasowania modeli wygładzania wykładniczego z trendem gasnącym do danych Kraj

Średni błąd

Śr. bezw. błąd

Suma kwadrat.

Średnia kwadrat.

Śred. % błąd

Śr. bezw % błąd

Francja

0,006886

0,078698

0,543411

0,013254

0,099478

1,152192

Japonia

0,016288

0,077061

0,553503

0,013500

0,217524

1,053834

Kanada

–0,001332

0,040473

0,187662

0,004577

–0,010001

0,514902

Niemcy

0,001072

0,055894

0,286931

0,006998

0,011717

0,752832

–0,007931

0,035475

0,193062

0,004709

–0,098317

0,437647

Wielka Brytania

0,001786

0,041106

0,158330

0,003862

0,046208

0,543872

Włochy

0,004126

0,077973

0,506473

0,012353

0,081765

1,200334

USA

AMERICA FIRST AND THE US LEADERSHIP IN ECONOMIC FREEDOM ABSTRACT The article analyzes the chances of the United States regaining the world leadership in economic freedom. Present and past levels of economic freedom, as well as the respective international rankings are assessed using the Economic Freedom Index (EFI) by Fraser Institute (1970–2015) and the Historical Index of Economic Liberty by Prados de la Escosura (1850–2007), respectively. Future EFI values for the US are forecasted using both quantitative and qualitative methods. It is shown that the US currently is not the world leader in economic freedom. According to available historical estimates, it was not the world leader between 1850–1935/39 either, but it may be considered one in the period 1935/39–1970. Probability of the US regaining the leadership in the years to come seems low. To the contrary, one can suspect that Donald Trump policies will cause both a decrease in the US EFI level and in its position in the world ranking. The article also deals with political and ideological bases of Trumponomics, i.e. of the economic policies of the Trump Administration.

Keywords: USA economy, America first, Donald Trump, economic freedom, American economic policy, economic populism, economic nationalism.

JEL Classification: B52, B55, E02, E17, N41, N42

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 3 (XCIV) 2017

Martyna Kobus*

FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX (Artykuł nadesłany: 08.02.2018; Zaakceptowany: 14.06.2018)

ABSTRACT Multidimensional Poverty Index (MPI) is a novel measure of poverty that is being used by United Nations Development Programme. The MPI is an answer to the call for a multidimensional view of poverty (Sen and Anand, 1997). It evaluates poverty at the individual level, with poor people being those who are deprived in multiple dimensions of well-being, and also the extent of poverty by assessing the intensity of deprivation. Formally, the MPI is a product of the headcount ratio and the proportion of dimensions in which individuals are deprived.

The MPI methodology makes use of dual cutoff, that is, within dimension cutoff is the poverty line and crossdimensional cutoff is the minimum number of deprivations required in order to be considered poor. The arbitrariness of dual cutoff approach makes it natural to search for a fuzzy counterpart to the MPI. Fuzzy approach to poverty measurement depicts the vagueness that appears in the measurement of social phenomena instead of establishing single line that separates the poor and the non-poor. Majority of variables used in social measurement are of qualitative ordinal nature; any sharp boundary as to where, for example, illiteracy or malnutrition begins is discretionary. Instead, in fuzzy approach membership in poverty has various degrees, from low to severe. In this paper, we propose fuzzy counterpart to the MPI and discuss its properties and further generalizations.

Keywords: multidimensional poverty, headcount ratio, fuzzy measurement JEL Classification: I3, I32, D63 * Institute

of Economics, Polish Academy of Sciences, Warsaw; e-mail: mkobus@inepan.waw.pl

FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX

315

1. INTRODUCTION It has been widely acknowledged for several decades that well-being and hence, the shortfall of well-being, i.e. poverty (deprivation), is a multidimensional concept. This idea has been expressed by many researchers with a most profound critique of the narrow focus of traditional measures on income presented by Nobel Prize laureate Amartya Sen, and further backed by such renowned initiatives as Stiglitz-Sen-Fitousi commission. The commission was created in 2008 on French government’s initiative in order to better tackle the problem of measuring economic performance and social progress, in particular with respect to extending it beyond income and GDP. It is now commonly accepted that income poor do not necessarily have to be deprived in, for example, education or health, as in some countries public services are available. Indeed, as Alkire and Santos (2010) point out, there is nearly 40 percent of income poor in Ethiopia and almost 90 percent poor when health and education are also taken into account, and, on the other hand, almost 30 percent income poor in Uzbekistan and less than 5 percent poor with health and education considered. Income is not the sole indicator of poverty.

The United Nations have long underlined that a multidimensional approach to viewing poverty is necessary in order for the Millennium Development Goals to be achieved. As stated in June 2010 UNDP international assessment, there are significant interconnections among various dimensions of poverty deprivation. One important synergy concerns women empowerment and children health; in households where women are illiterate, child mortality is higher. Furthermore, removal of one barrier alleviates the impact of others. Many multidimensional measures of poverty have been constructed e.g. Tsui (2002), Bourguignon and Chakravarty (2003), Maasoumi and Lugo (2008). A measure which has recently gained in importance is the Multidimensional Poverty Index (MPI) developed

by Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI). Its advantage over the other measures is that it can be used with ordinal data (many well-being dimensions are ordinal), it provides for a more flexible identification strategy (typically multidimensional measures use union approach, namely, an individual is multidimensionally poor if he or she is poor in each dimension), and it can be decomposed into population groups. Thus we focus on this measure in our paper.

Alkire and Santos (2010) use MPI to evaluate poverty at the individual level for 104 countries. The measure has three dimensions: health, education and standard of living, which are weighted equally (1/3) and measured by 10 indicators with equal weights. These indicators are the following (Alkire and Santos 2010): Education 11 years of schooling (deprived if no household member has completed five years of schooling, weight 1/6) 11 child enrollment (deprived if any school-aged child is not attending school in years 1 to 8, weight 1/6)

316

Martyna Kobus

Health 11 child mortality (deprived if any child has died, weight 1/6) 11 nutrition (deprived if any adult or child is malnourished, weight 1/6) Standard of Living 11 electricity (deprived if the household has no electricity, weight 1/18) 11 drinking water (deprived if the household does not have access to clean drinking water or clean water is more than 30 minutes walk from home, weight 1/18) 11 sanitation (deprived if they do not have an improved toilet or if their toilet is shared, weight 1/18) 11 flooring (deprived if the household has dirt, sand or dung floor, weight 1/18) 11 cooking fuel (deprived if they cook with wood, charcoal or dung, weight 1/18) 11 assets (deprived if the household does not own more than one of: radio, TV, telephone, bike, or motorbike, and do not own a car or tractor, weight 1/18) A household is identified as poor if it is deprived in some combination of indicators whose weighted sum exceeds 30 percent of all deprivations. We leave detailed methodology on how the MPI is computed in section 2. Here, we only indicate dual cutoff that is used in calculating the index. First cutoff refers to poverty line, that is, for example in case of years of schooling it equals 5. In other words, only individuals with 5 or less years of schooling are classified as poor. Second cutoff is the 30 percent requirement in order for the person to be considered multidimensionally poor. This is how the MPI takes into account the extent of poverty deprivation. A person who is deprived in years of schooling and sanitation is not considered poor in this ranking because the sum of weights is less than 30 percent, that is, 1/6 + 1/18 < 3/10. In order to be MPI poor one has to be deprived in at least two health/education indicators or all six standard of living indicators or 1 health/education and three standard of living indicators.

The implication of dual cutoff approach is arbitrariness involved in measurement. Let us consider the first cutoff and for example the dimension of being educated. Completing a few years of schooling is a poor indicator as it informs only about resources a person has received and not real competencies he or she acquired. Following Chiappero Martinetti (2006), being educated is an example of the functioning that is achieved gradually, ranging from illiteracy, through ability to write and read only but no formal education, the lowest levels of formal background but with cases of dropout etc., up to sufficient, good and very good levels of attendance in the schooling system and acquired abilities. Five years of formal education means absolutely different levels of relative education achievement in a developed and developing country. Also, in case of malnutrition, a low level of nutrition will differ depending on the person, if it is a child, a pregnant woman or a physical worker. As to the second cutoff, the MPI is an intermediate approach between union definition of poverty (poor if deprived in at least one dimension) and intersection definition (poor if deprived in all dimensions, here all 10 indicators). However, still with

FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX

317

30 percent cutoff line, a person who lives in destitute conditions, with no electricity, drinking water, cooking fuel and the appropriate floor is not considered MPI poor.

This dual arbitrariness involved in the MPI can be reconciled by adhering to fuzzy measures. Fuzzy measures distinguish between degrees in deprivation, therefore they treat differently expressions such as low, sufficient, quite good etc. These adjectives semantically represent different levels of intensity of phenomena and fuzzy approach aims to reflect this intensity. Therefore, with fuzzy measure individuals are not poor and non-poor, but rather poor to a certain degree. Of course, it does not matter for poverty whether someone is one or two percent poor, but it does whether a person is 70 or 90 percent poor. In this way, individual extent of poverty is explicitly taken into account by assigning to every person her degree of membership in poverty. The same applies to the number of dimensions of deprivation. The lowest required number is one dimension (union poverty) and the highest is all dimensions (intersection poverty). These can be viewed as extremes, with the former representing complete substitutability among dimensions (only one dimension is needed and it can be any) and the latter having zero level of substitutability among dimensions (all dimensions are necessary for achieving the state of being poor). If on the other hand we take weighted average of all dimensions, dimensions’ degrees of substitutability will differ. There are many fuzzy aggregation functions which reflect intermediate levels of substitutability between dimensions.1 In this paper we propose fuzzy counterpart to the MPI, discuss its properties and offer further extensions. This article is organized as follows. In section 1 we show in detail how the MPI is computed. In section 2 we present main concepts in fuzzy approach to poverty measurement. In section 3 we introduce fuzzy MPI In section 4 we discuss poverty measurement axioms that fuzzy MPI fulfills. In section 5 we formulate a generalization of fuzzy MPI. Finally we conclude.

2. THE MPI METHODOLOGY: ALKIRE FOSTER METHOD The MPI is a member of a family of poverty measures proposed by Alkire and Foster (2007, 2009). It is called Adjusted Headcount as it is headcount index (percentage of poor in the society) multiplied by average number of deprivations.

We will now present Alkire-Foster methodology.2 Let R$0 the space of positive reals with zero. Further, let Mn × d denote the set of all n × d real-valued matrices and XdM n × d. The element xijdX denotes the value of attribute j for the i-th person; x.jdRn, x.j = (xij)ni= 1 and 1 We

leave more detailed discussion to section 2. Please see also Zimmermann (1990).

Alkire and Foster (2007, 2009), who first consider dimensions with equal weights, we already start with dimensions that potentially are weighted differently.

2 Unlike

318

Martyna Kobus

xi.dRd, xi. = (xij)dj= 1 denote, respectively, the column and the row of matrix X and, in the same order, the quantity of attribute j possessed by every person and the values of every attribute for person i-th. In what follows we consider the case of a population of a given size n.3 Let M: Mn × d 7 R$0 denote the poverty index.

Let wdRd$0 be the vector of weights and

d

∑ w j = d .4 Let z = (zj)dj= 1dRd be j=1

the vector of poverty lines for every dimension.

We start by assuming that all weights are equal to one. We define the normalized gap for each person as ⎧ z j − xij ⎫ , xij < z j ⎪ ⎪ gij = ⎨ zj ⎬ ⎪ ⎪ 0, xij ≥ z j. (1)

⎭ ⎩ That is, we assign zero if an individual value is above the poverty threshold for the j-th dimension zj. Now define matrix ga(X )dM n × d with the en­tries g ija, that is, (1) raised to the power of a. Now we construct a vector of deprivation

( )

d

( )

n dRn, whose i-th entry ci xi. = ∑ g0 xij gives the sum of dimensions c = (ci)i=1 j=1

in which i is deprived. Let t: R d$0 × R d$0 7{0,1} be the identification function which identifies person as poor if ci $ k (in which case t(xi., z) = 1 and non-poor if ci < k (in which case t(xi., z) = 0). Thus an individual is considered poor if his deprivation count is greater than or equal to k. With equal weighting, where each dimension gets weight one, as is the case now, we say that a multidimensionally poor person is the one who is deprived in at least k dimensions.

The normalized gaps of individuals who are not identified as multidimensionally poor are replaced by zero. Name this censored normalized gaps as ⎧⎪ gij , gij = ⎨ ⎪⎩ 0,

ci ≥ k ⎫⎪ . ⎬ (2) c i <k ⎪ ⎭

a – – We now define a matrix ga(k) with entries g ij, that is (2) raised to the power a.

The multidimensional Alkire-Foster poverty measure is obtained as the mean of this matrix

(

) (

)

Mα X , z = µ gα (k) ,

α ≥ 0.

(3)

3 However, the index turns out to be measuring poverty relative to population sizes so it can be used for comparisons of two populations of different sizes – please see section 4: Replication Invariance axiom.

4 Please

note that weights of dimensions presented in the previous section sum to one, not 10.

10 1 10 This is for the ease of exposition. Weights normalized to 10 would be (instead of ) and 18 6 6 1 (instead of ).

18

FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX

319

When a = 0 we obtain Adjusted Headcount or M0 which is the mean of the average of deprivation counts. When a = 1 the measure is called Adjusted Poverty Gap or M1.The presented approach is called dual cutoff since it uses two cutoffs to determine who is poor: within dimension cutoff z and cross-dimensional cutoff k.

Example 1 Let us consider the following matrix X of four individuals and three columns: ⎛ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜⎝

10 5 1 4

4 1 1 3

5 1 2 10

⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟⎠

Let vector of weights be w = (1, 1, 1) and poverty line be z = (3, 2, 6) and k = 2.

The g0(X) matrix is ⎛ 0 0 1 ⎞ ⎜ 0 1 1 ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ 1 1 1 ⎟ ⎜⎝ 0 0 0 ⎟⎠

and c = (1, 2, 3, 0). Since k = 2 a second and third person is identified as poor.

Thus matrix g–0(2) is ⎛ 0 0 0 ⎞ ⎜ 0 1 1 ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ 1 1 1 ⎟ ⎜⎝ 0 0 0 ⎟⎠

5 Censored vector of weighted deprivations is –c = (0, 2, 3, 0) and M 0 = . The 12 MPI is M0 with dimensions described in the Introduction and the following vec⎛ 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 ⎞ , , , , , , , , tor of weights w = ⎜ , ⎟ , where first ⎝ 6 6 6 6 18 18 18 18 18 18 ⎠ weight is for the years of schooling and last for assets.

Now let a = 2 and the g2(X) is

⎛ ⎜ 0 ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ 0 ⎜ ⎜ 2 ⎜ ⎛ 2⎞ ⎜ ⎜ 3⎟ ⎜ ⎝ ⎠ ⎜⎝ 0

0 ⎛ 1⎞ ⎜ 2⎟ ⎝ ⎠

2

⎛ 1⎞ ⎜ 2⎟ ⎝ ⎠

2

0

2 ⎞ ⎛ 1⎞ ⎟ ⎜ 6⎟ ⎟ ⎝ ⎠ ⎟ 2 ⎛ 5⎞ ⎟ ⎜ 6⎟ ⎟ ⎝ ⎠ ⎟ 2 ⎟ ⎛ 3⎞ ⎟ ⎜ 6⎟ ⎟ ⎝ ⎠ ⎟ 0 ⎟⎠

.

320

Martyna Kobus

Again, second and third person are identified as multidimensionally poor, hence g–2(2) is ⎛ 0 ⎜ ⎜ ⎜ 0 ⎜ ⎜ ⎛ ⎞2 ⎜ 2 ⎜ ⎜⎝ 3 ⎟⎠ ⎜ ⎝ 0

0

0

⎛ 1⎞ ⎜ 2⎟ ⎝ ⎠

2

⎛ 5⎞ ⎜ 6⎟ ⎝ ⎠

2

⎛ 1⎞ ⎜ 2⎟ ⎝ ⎠

2

⎛ 3⎞ ⎜ 6⎟ ⎝ ⎠

2

0

0

⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠

2 2 2 2⎞ ⎛ 2 1 1 5 2 1 3 ⎟. + + + and M2 = ⎜ + 12 ⎜⎝ 2 6 3 2 6 ⎟⎠

For the weighted case the deprivation count vector is not a sum of depriva-

(

)

d

( )

tions but a sum of weighted deprivations with entries ci xi. ,w = ∑ w j gα xij for j=1

each person. The dimensional cutoff k now ranges between k = min{wj} and k = d. Measures are still obtained as means of appropriate matrices.

Example 2 ⎛ 1 1⎞ Continuing previous example we now have a vector of weights w = ⎜ 2, , ⎟ ⎝ 2 2⎠ Matrix g0(X) is as before ⎛ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜⎝

0 0 1 0

0 1 1 0

1 1 1 0

⎞ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟⎠ .

⎛1 ⎞ The vector of weighted deprivation counts is c = ⎜ , 1, 3, 0 ⎟ . Since k = 2 only ⎝2 ⎠ 3 third person is now identified as multidimensionally poor, so M 0 = . Lower 12 weight given to dimensions in which most individuals are deprived (second and third column) results in lower multidimensional poverty score.

3. FUZZY APPROACH TO POVERTY MEASUREMENT Fuzzy set theory has been applied successfully to poverty measurement (Lemmi and Betti, 2006) and helps to represent gradual membership in poverty, both for quantitative and qualitative variables. As Chiappero-Marinetti (2006) points out “in fuzzy environment, the conventional hard threshold, which determines an unambiguous distinction between “poor” and “not poor”, is substituted by a soft

FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX

321

threshold that depicts an intermediate, gradual representation between acceptable and unacceptable living conditions, or adequate and inadequate levels of well-being, without establishing a single abrupt cutoff line.” This gradual membership is typically expressed by the so called fuzzy membership function. It replaces standard poverty line identification function which gives only values zero (non-poor) and one (poor). To every individual this function assigns his or her degree of membership in poverty, which is a number from the interval [0, 1]. We first give an example of the fuzzy membership function and then we define it.

Example 3 Consider matrix X in Example 1 and the first dimension with values (10, 5, 1, 4) and its cutoff line z1 = 3. Instead of only zero and one, let membership function nij be the following

( )

µij x. j

⎧ 0, ⎪⎪ = ⎨ 0.5, ⎪ 1, ⎪⎩

xij > 6 xij ∈[3, 6].

(4)

xij < 3

With this membership function, the first column of the matrix g0 would be (0, 0.5, 1, 0.5) instead of (0, 0, 1, 0). With the latter, individuals first and fourth are both considered non-poor although their values differ significantly (10 and 4).

New membership function reflects this fact by assigning membership level onehalf to the fourth person and zero to the first.

Let us now consider again the same matrix and second column with values (4, 1, 1, 3) and cutoff z2 = 2 and the following membership function max{x. j } − xij µij x. j = , which equals 0 for a person with the highest value of max{x. j } attribute j. Then in the second column of the transformed matrix g0 we would ⎛ 1⎞ get values ⎜ 0, 1, 1, ⎟ . Here individual fourth is treated differently than indivi3⎠ ⎝ dual first comparing to the standard case. This is to reflect that their values (3 and 4) vary.

( )

A fuzzy membership function for attribute j is a vector function n.j: Rn7[0,1]n, where nij: Rn7[0,1] denotes the membership function of i-th person in attribute j.

We also denote ni. = (nij)dj=1 and ni.: M n × d7[0,1]d; that is, ni. gives for the i-th person the value of her membership in every dimension, or as we also call it, her membership in the whole functioning. Finally, n = (nij)i,j = (ni.)ni=1.5 As to aggre5 It is important to note the definition of n and n . Chakravarty (2006) defines n as a function .j ij .j of attribute j which takes xij, that is, a value of attribute j for person i and gives back the number between [0,1] which should be interpreted as the degree of membership of person i in attribute j.

This however excludes a priori reasonable membership functions such as the second function in Example 3 (see also Chiappero Martinetti (2006), which depends on the whole vector x.j.

322

Martyna Kobus

gating dimensions, different fuzzy aggregation operators6 are used. Most common f ( p) = min ( p ) and m f ( p) = max ( p ), fuzzy aggregation functions are mmin l l l l max d where p = ( pl)l=1. These two aggregators correspond to, respectively, intersection and union definition of poverty.7 Intersection definition assumes that a person is poor only if it is poor in each dimension. In contrast, it suffices to be poor in at least one dimension in order to be considered multidimensionally poor according to union approach. An example will clarify.

Example 4 Let us consider the fourth individual in Example 1 and let fuzzy membership function be the second function in Example 3. Her degrees of membership in ⎛2 1 ⎞ f f ( p) = 2 . As we said, in = 0 and mmax poverty are now ⎜ , , 0 ⎟ . Then mmin 3 ⎝3 3 ⎠ order to be intersection poor individual needs to have positive degrees of membership in every dimension, and since he does not have, he is not considered f = 0. In contrast, with union poverty individual intersection poor, that is, mmin 2 fourth is assigned a significant degree of poverty deprivation, namely, although 3 he is not deprived in the third dimension.

Fuzzy intersection and union aggregation operators are in a sense special cases of the general aggregation function (that is, min, max operators are its limits with respect to i): ⎛1 θ⎞ m f p = ⎜ ∑ pl ⎟ ⎝ d l=1 ⎠

( )

d

⎛ 1⎞ ⎜ ⎟ ⎝θ ⎠

( )

The lower the i, the more weight is given to small values in the aggregation.

Intersection definition of poverty admits full compensation in terms of degree of membership in poverty (high degrees of membership are compensated by the lower degree and thus, the overall degree is low), whereas union definition allows zero compensation among dimensions with respect to poverty deprivation.8 Therefore, taking into account that intersection and union aggregation operators are limits of the general aggregation function, generalized mean aggregation function can be viewed as admitting all intermediate levels of compensation among dimensions. Lower values of i indicate higher degrees of compensation with regard to poverty deprivation membership.

6 The literature on fuzzy aggregation operators is very rich, here we briefly present only main concepts, for more detail please refer to Zimmermann (1990).

7 For a survey on fuzzy aggregators used in poverty measurement see Chiappero Martinetti (2006) 8 When we consider membership in well-being instead of poverty, as in Chiappero Marinetti (2006), that is, the higher score the better, then the reverse holds, namely intersection equals no compensation and union means full compensation among dimensions.

FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX

323

Further, let M nf : M n × d 7 R$0 denote the fuzzy poverty index and Mnf (X ) is the value of a fuzzy poverty index for matrix X. In the paper we consider only poverty indices that are subgroup decomposable, so that it can be written that 1 n M µf X = ∑ m f µi. X , n i=1

( ( ))

( )

which means that overall poverty index is the sum of the individual fuzzy aggregation functions m f µi. X .

( ( ))

4. FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDICES In order to define a fuzzy counterpart to the MPI and, in general, to the Ma family of indices presented in section 1, we shall pick appropriate fuzzy membership function and fuzzy aggregation operator. We claim that a natural candidate for a fuzzy membership function is normalized gap function which we introduced in section 1. Formal definition is as follows: α ⎧ ⎪⎪ ⎛ z − xij ⎞ , xij < z µij,α ,z = ⎨ ⎜⎝ z ⎟⎠ , (5) ⎪ 0, xij ≥ z ⎪⎩

where z is a parameter (poverty line) and also a; zdR; adR$0.

Thus, indices with parameter a ! 0 can all be viewed as fuzzy extensions to the MPI with respect to evaluating poverty membership degree. By transforming each entry of the original matrix X by a normalized gap function raised to the power of a, we will obtain a transformed matrix ga; in what follows, in order to ease notation we only put parameter a and skip ga.

The real problem lies in choosing the appropriate aggregation function. In this section we propose one. First, we describe the idea behind it. In the MPI methodology, cross-dimensional cutoff gives a number of dimensions of deprivation that is necessary for an individual to be considered multidimensionally poor.

In order for this barrier not to be so clear-cut we would like our fuzzy index to take into account to some extent individuals who are deprived in less than the number of dimensions imposed by the cutoff. Therefore, the fuzzy index will be a family of indices parametrized by two numbers: k is the cross-dimensional cutoff in the standard MPI index and sd[0,1] indicates to what extent we value those deprived in less than k dimensions.

Definition 1. Fuzzy MPI Let XdM n × d and vector of weights be wdRk$0 . Let ga(X) – f : [0,1]n " [0,1] by be defined as in Section 1. We define a family of functions m k d ⎧ d ⎪⎪ ∑ w j gα xij if ∑ w j g0 xij ≥ k .

(6) mkf gα xi. = ⎨ j=1 j=1 ⎪ if otherwise ⎪⎩ 0

( ( ))

( )

( )

324

Martyna Kobus

– f : [0,1]n"[0,1] by We have two parameters kdR$0, k # d and sd[0,1]. We define m k,s

( ( ))

( ( )) ( ) ( ( ))

mkf gα xi. = sm0f gα xi. + 1 − s mkf gα xi. .

f Fuzzy Ma,k,s index is defined as 1 n f Mαf ,k,s X = ∑ mk,s α , k ∈R ≥0 , k ≤ d, s ∈[0,1], n i=1

( )

– f is defined by (7). where m k,s

f = m0f = Remark 3.1. For k = 0 we have m0,s

(7)

(8)

1 d ∑ w j gα xij . d j=1

( )

– f = mf = mf .

Remark 3.2. For s = 1 we have m k,1 0,1 0 f Remark 3.3. Fuzzy MPI is Ma,k,s , k = 1, ..., 10, dimensions described in the Intro­duc­⎛ 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 ⎞ tion and a vector of weights w = ⎜ , , , , , , , , , ⎟. ⎝ 6 6 6 6 18 18 18 18 18 18 ⎠ Example 5 Let g1(X) be the following and w = (1, 1, 1, 1): ⎛ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜⎝

1

1

1

2 3 1 2 1 2

1 1 2 7 1 0 10

1 ⎞ ⎟ 2 ⎟ ⎟ 0 ⎟ ⎟ 0 ⎟ ⎟ ⎟ 0 ⎟⎟ ⎠

0 0

We will now calculate poverty levels for different members of the family of indices (4).

1⎛ 7 55 6 1 ⎞ Mαf =1,k=1,s X = Mαf =1,k=1 X = ⎜ + + + ≈ 0.37 4 ⎝ 4 × 2 4 × 42 4 × 10 4 × 2 ⎟⎠

Taking into account Remark 3.1, this should be equal to the value of standard M1 index, which is

( )

( )

M1 X =

( )

1⎛ 1 2 1 1 1 1 1⎞ 1 + 1 + 1 + + + + + + + ⎟ ≈ 0.37 ⎜ 16 ⎝ 2 3 2 7 2 10 2 ⎠

f f Let us now consider Ma=1, k=2,s=0.5 Ma=0, k=4,s=0.2 and:

1⎛ 7 55 6 1 1⎞ Mαf =1,k=4,s=0.5 X = ⎜ + + + ≈ 0.35 4 ⎝ 4 × 2 4 × 42 4 × 10 4 × 2 2 ⎟⎠

1⎛ 7 2 55 2 6 2 1 1⎞ Mαf =1,k=4,s=0.2 X = ⎜ + + + ≈ 0.25 4 ⎝ 4 × 2 10 4 × 42 10 4 × 10 10 4 × 2 2 ⎟⎠

( )

( )

FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX

325

5. PROPERTIES In this section we will review fuzzy index (4) against poverty measurement properties presented in Chakravarty (2006) and Alkire and Foster (2007, 2009). Let us define set S j = i : gα xij > 0 , that is, Sj is the set of individuals who are deprived in the j-th dimension.

Poverty Focus. For all X, X'dM n × d, if for all j: Sn.j(X) = Sn.j(X') and xij = x'ij for all idSn.j(X), then Mnf (X) = Mnf (X').

{

( ) }

f For fixed parameters k, s Ma,k,s fulfills Focus axiom. If between two matrices of data on each dimension the set of individuals who have positive values of poverty score does not change and values of their poverty scores do not change either, then a given fuzzy MPI will be the same for both matrices. In other words, individuals who are said to be rich, in a sense that they have zero poverty score on the considered dimension do not influence the poverty assessment. An example where this axiom is not satisfied is fuzzy membership function given in Example 1. As we can see, even if we do not change the values of attributes of the poor and the set of poor persons, for (1) to change it suffices for the value of the richest person to be higher under X than X'. Although a function such as the one in Example 1 is considered a reasonable membership function (see Chiappero Martinetti (2006)), it is impossible for (1) to fulfill the basic axiom of poverty measurement using this membership function.

The above is the definition of Poverty Focus axiom by Chakravarty (2006).

Let us notice that Chakravarty’s Poverty Focus axiom corresponds to Deprivation Focus by Alkire and Foster (2007, 2009). In Alkire and Foster, Deprivation Focus requires that an increment to a nondeprived dimension of an individual, that is, to a dimension in which individual’s value is above poverty line, should not affect poverty level (whether an individual is considered poor or not). The same is given above in a formal way. An increment to the non-deprived dimension does not change the set of individuals deprived in this dimension nor the values of deprived. Thus, it should not change poverty level. Poverty Focus axiom in Alkire and Foster concerns only the non-poor. If anyone outside the set of individuals who are identified as poor experiences an increment (to any dimension), then poverty index should not change. In contrast, notice that in the Deprivation Focus no identification method of the poor is needed; Deprivation axiom extends to both poor and non-poor. If identified as poor are individuals deprived in at f changes when the least k dimensions, then clearly for s ! 0 fuzzy index Ma,k,s values of non-poor change. On the other hand, for s = 1, as 3.3 suggests, we are back in the union definition of poverty: poor is someone who is deprived in any dimension. Then, Poverty Focus as understood by Alkire and Foster will be satisfied, but also, for union identification their Deprivation axiom implies Poverty axiom.9 9 See

Alkire and Foster (2007) footnote 26.

326

Martyna Kobus

Normalization For all XdM n × d if for all j, Sn.j(X) is an empty set, then Mnf (X) = 0.

Fuzzy MPI fulfills Normalization. If no individual has positive poverty score f will return zero. For indices with parameters s ! 0 on every dimension then Ma,k,s the reverse is true. For indices with s = 0 it may happen that, for example, for the following matrix ⎛ 0 0 0 ⎞ ⎜ 1 ⎟ ⎜ 0 0 ⎟ ⎜ 10 ⎟ ⎜⎝ 0 0 0 ⎟⎠

f f we obtain Ma,k=2,s=0 = 0. For other indices Ma,k,s is zero if only if Sn.j(X) is an empty set. {1, ..., n} Monotonicity For all X, X'dM n × d if xrl = x'rl for all r ∈ and xil = x'il {i} {1, ..., d} for all l ∈ and xij < x'ij, where idSn.j(X) then Mnf (X') < Mnf (X). { j}

Again, except for indices with parameters s ! 0 Monotonicity is fulfilled. For indices with parameters s = 0 it may happen that for the following matrix ⎛ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝

1 1 1 ⎞ ⎟ 1 1 ⎟ 10 10 0 ⎟ ⎟ 1 ⎟ 3 0 0 ⎠

and another matrix, in which the value of the last person decreases ⎛ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝

1 1 1 ⎞ ⎟ 1 1 ⎟ 10 10 0 ⎟ ⎟ 1 ⎟ 4 0 0 ⎠

f Ma,k=2,s=0 stays the same since due to s = 0 this index gives zero weight to the last person so it will be insensitive to any changes of the last person situation (unless it becomes deprived in at least one more dimension, but this is not our focus here).

Transfers Principle Let X' = BX, where B is a bistochastic not permutation matrix. Then Mnf (X') # Mnf (X).

A bistochastic matrix is a nonnegative matrix, in which the elements in row and columns sum to one. After multiplication by a bistochastic matrix, matrix is less spread out and so it matrix transformed by a normalized gap function. If f fulfills Transfer a transfer is made from the poor person to the poorer, Ma,k,s f axiom in the same manner as Ma indices do (proof in Alkire and Foster (2007

327

FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX

p. 17)). The same applies when the transfer is made from an individual who is not considered poor but the transfer is such that he stays rich afterwards. The problem appears when the transfer is such that following the transfer rich becomes poor in a given dimension. His poverty score then changes discontinuously and overall poverty may not go down, as it happens for the following matrix: ⎛ 0.8 0 ⎞ ⎜⎝ 1.1 0 ⎟⎠

Let poverty cut be z = (1, 1). Hence, before the transfer (with equal weigh1 ⎛ 1 − 0.8 1⎞ 3 1 ing of dimensions) we have Mαf =1,k=2,s=0.25 = ⎜ + 1 + ⎟ = + = 0.3625.

4⎝ 1 4 ⎠ 10 16 Let us now introduce the transfer which transforms the original matrix into ⎛ 0.94 0 ⎞ ⎜⎝ 0.96 0 ⎟⎠

1 ⎛ 1 − 0.94 1 − 0.96 ⎞ 1 Now we have Mαf =1,k=2,s=0.25 = ⎜ +1+ + 1⎟ = 1.06 + 1.04 = 0.525.

4⎝ 1 1 ⎠ 4

(

)

Symmetry For all XdM n × d, Mnf (X) = Mnf (X'), whenever X' is obtained from X by permuting individuals.

Fuzzy MPI fulfills Symmetry.

Continuity Mnf is continuous on M n × d.

Fuzzy MPI in general is not continuous, but this is because it resembles stanf dard MPI, which is discontinuous too. For example, let us consider Ma,k=3,s=0 and a person who is deprived in two dimensions. Then an arbitrarily small increase in poverty score on some other dimension is associated with significant change in the overall poverty score (from zero to the mean of poverty scores in all dimensions) as this person becomes deprived in three dimensions.

Increasingness in membership function For all XdM n × d, if Sn.j(X) = Sn'.j(X) and nh = n'h for all hd{1, ..., d} – { j} and nij(x.j) < n'ij(x.j) for all idSn.j , then Mn'f (X) < Mnf (X).

Fuzzy MPI fulfills Increasingness in membership function. If on a given dimension everyone gets a higher score then these higher values affect individual poverty scores (weighted means) and hence the value of overall poverty too.

Scale invariance For all XdM n × d, Mnf (XXT) = Mnf (X), where X = diag(~1, ..., ~k), ~j > 0 for all j and XT is the transpose of a matrix X. f fulfills Scale Invariance depends on the fuzzy membership Whether Ma,k,s function. Normalized gap function (2) is scale invariant if we look at it as a function of both xij and z, that is, when we scale up/down xij, poverty line changes its f fulfills Scale Invariance. scale appropriately. Thus, Ma,k,s

328

M µf

((

Martyna Kobus

Decomposability Let XdM n × d and X'dM m × d. We merge X, X' to obtain n M µf X (X, X')dM (n + m) × d. Index Mnf is decomposable if we can write M µf X , X ′ = n + m n m X,X′ = M µf X + M µf X ′ . n+ m n+ m – f , which are defined for Fuzzy MPI is decomposable as it is the average of m

))

( )

((

( )

))

k,s

every individual. It follows that fuzzy MPI is also replication invariant as next axiom requires.

Replication Invariance Let X'dM mn × d be a replication of XdM n × d, that is X' = (X, X, ...., X), where X appears m times. Then Mnf (X') = Mnf (X).

In other words, fuzzy MPI measures poverty relative to the population sizes and can be used for making comparisons of the population of different sizes.

6. FURTHER EXTENSIONS Fuzzy poverty indices (7) weigh by parameter s individuals who are deprived in less than k dimensions. Individuals who are deprived in k – 1, k – 2, ..., 1 dimenf sions are all treated the same. In this section our goal is to generalize Ma,k,s indices so that individuals deprived in more dimensions (but still less than k) are given greater weight. This can be seen as a similar generalization as with differing dimensions’ weights. Here we differentiate weights given to different degrees of being multidimensionally poor. For example, it might be that policymakers want to target multidimensionally poor, but in particular they want to target those deprived in more dimensions. Instead of arbitrarily targeting only those deprived in all dimensions, one may want to include into their objective function different value judgments about specifically multidimensionality aspect of poverty. For example, a widely used definitions of poverty such as union approach (Alkire and Foster 2009) treats as poor only those deprived in any dimensions.

This means that in the evaluation we offer, it is enough that the weight attached to deprivation in just one dimension is different from zero for a given individual to be counted as poor. On the other hand, in another widely used definition of poverty, namely the intersection approach, only individuals who are deprived in all dimensions are considered as poor. In the generalized fuzzy MPI we introduce below this means that the weights correspond to a maximum number of deprivations (k = d) and they are all equal and different than zero. In general, however, there can be intermediate definitions of poverty between union and intersection. The generalized fuzzy MPI allows for such flexibility.

Definition 2. Generalized fuzzy MPI Let XdM n × d and vector of weights be wdRd$0

( )

and s = sl

k−1 l=1

, sld[0,1];

k−1

∑ sl ≤ 1. Let ga(X) be defined as in Section 1. We define l=1

– f :[0,1]n " [0,1] by a family of functions m k

( )

329

FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX

mkf

( g ( x )) α

i.

⎧ d ⎪⎪ ∑ w j gα xij = ⎨ j=1 ⎪ ⎪⎩ 0

( )

d

( )

if ∑ w j g0 xij ≥ k j=1

.

(9)

if otherwise

– g f : [0,1]k "[0,1] by We have parameters kdR$0, k # d and sd[0,1]k–1. We define m k,s

( ( ))

( ( ))

(

) ( ( ))

gf mk,s gα xi. = s1 m1f gα xi. + ... + 1 − s1 − ... − sk−1 mkf gα xi. .

(10)

f Generalized fuzzy Ma,k,s index is defined as

( )

Mαf ,k,s X =

1 n gf ∑ mk,s n i=1

– g f is defined by (10). where m k,s

α , k ∈R + , k ≤ d, s ∈[0,1]k−1 ,

(11)

f Remark 5.1. Generalized fuzzy MPI is Ma,k,s , k = 1, ..., 10, dimensions described in the Introduction and a vector of weights

⎛ 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 ⎞ w=⎜ , , , , , , , , , ⎟. ⎝ 6 6 6 6 18 18 18 18 18 18 ⎠

CONCLUSION In this article we proposed a fuzzy extension to the novel poverty measure which is Multidimensional Poverty Index. This index is a member of the family of indices proposed by Alkire and Foster (2007, 2009) and fuzzy counterparts defined in this article refer to the whole family. The fuzzy index is aimed at removing dual cutoff present in Alkire Foster methodology. The first cutoff was not problematic, we simply treated normalized gap function as a natural fuzzy membership function as it was already incorporated in indices belonging to this specific family. All research effort focused on removing the second, cross-dimensional cutoff. We proposed a function which in addition to individuals deprived in more than k dimension takes into account – with lower weight – those deprived in less than k. The index fulfills bunch of desired properties. The methodology developed in this paper is now being applied to Badanie Budżetów Gospodarstw Domowych (Household Budget Survey) and Badanie Spójności Społecznej (Social Cohesion Study) to evaluate the extent of multidimensional poverty in Polish regions.

REFERENCES Anand S., Sen A.K. (1997), Concepts of human development and poverty: A multidimensional perspective, in: UNDP Poverty and Human Development: Human Development Papers, United Nations, New York: 1–20.

330

Martyna Kobus

Alkire S., Foster J.E. (2007), Counting and Multidimensional Poverty Measurement, Oxford Poverty and Human Development Initiative, Oxford Department of International Development, University of Oxford, “Working Paper” No. 7.

Alkire S., Foster J.E. (2009), Counting and multidimensional poverty, in: The Poorest and Hungry: Assessment, Analysis and Actions, J. von Braun (ed.), International Food Policy Research Institute, Washington D.C. Alkire S., Santos M.E. (2010), Acute Multidimensional Poverty: A new index for developing countries, “OPHI Working Paper”, 38.

Bourguignon F., Chakravarty S.R. (2003), The measurement of multidimensional poverty, “Journal of Economic Inequality”, 1: 25–44.

Chiappero Martinetti E. (2006), Capability approach and Fuzzy Set Theory: Description, aggregation and inference issues, in: Fuzzy Set Approach to Multidimensional Poverty Measurement, A. Lemmi and G. Betti (eds.), Springer, New York.

Chakravarty S.R. (2006), An axiomatic approach to Multidimensional Poverty Measurement via Fuzzy sets, in: Fuzzy Set Approach to Multidimensional Poverty Measurement, A. Lemmi, G. Betti (eds.), Springer, New York.

Foster J.E., Greer J., Thorbecke E. (1984), A class of decomposable poverty measures, “Econometrica”, 52(3): 761–765.

Fuzzy Set Approach to Multidimensional Poverty Measurement (2006), A. Lemmi, G. Betti (eds.), Springer, New York.

Maasoumi E., Lugo M.A. (2008), The information basis of multivariate poverty assesments, in: Quantitative Approaches to Multidimensional Poverty Measurement, N. Kakwani and J. Silber (eds), Palgrave Macmillan, Basingstoke.

Tsui K. (2002), Multidimensional poverty indices, “Social Choice and Welfare”, 19: 69–93.

Zimmermann H.J. (1990), Fuzzy Set Theory and Its Applications, Kluwer Academic Publishers, Boston.

ROZMYTY WSKAŹNIK UBÓSTWA WIELOWYMIAROWEGO STRESZCZENIE Wskaźnik ubóstwa wielowymiarowego (MPI) to nowa miara ubóstwa, z której korzysta Organizacja Narodów Zjednoczonych ds. Rozwoju. Konstrukcja MPI jest odpowiedzią na wezwanie do przyjęcia wielowymiarowej wizji ubóstwa (Sen, Anand, 1997). Miara ta pozwala ocenić ubóstwo na poziomie indywidualnym.

Biedna osoba to taka, która jest wykluczona w kilku wymiarach. Miara ta jednocześnie pozwala ocenić rozmiary ubóstwa. Metodologia MPI korzysta z tzw. podwójnego odcięcia w celu sklasyfikowania danej osoby jako ubogiej (lub nie).

To znaczy, pierwsza linia ubóstwa jest wyznaczona dla każdego wymiaru oddzielnie, a druga linia to minimalna liczba wymiarów, którą uznaje się za konieczną do tego, aby uznać osobę za ubogą. Taka arbitralność w wyznaczaniu granicy ubóstwa powoduje, że naturalne staje się rozszerzenie MPI o zbiory rozmyte.

Rozmyte podejście do pomiaru ubóstwa odzwierciedla niepewność, która pojawia się w pomiarze zjawisk społecznych. Większość zmiennych używanych w bada-

FUZZY MULTIDIMENSIONAL POVERTY INDEX

331

niach społecznych jest jakościowa, tj. ma postać uporządkowanych opisowych kategorii. Jakakolwiek ostra granica co do tego, gdzie zaczyna się analfabetyzm lub niedożywienie, jest uznaniowa. Zamiast tego w podejściu rozmytym członkostwo w ubóstwie nie jest 0–1, ale ma różne stopnie: od niskiego do wysokiego.

W tym artykule rozwinięto miary, które są rozmytym uogólnieniem indeksu MPI oraz udowodniono ich własności.

Słowa kluczowe: wielowymiarowe ubóstwo, współczynnik ubóstwa, zbiory rozmyte.

Klasyfikacja JEL: I3, I32, D63

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 3 (XCIV) 2017

Łukasz Brzezicki*, Robert Rusielik**

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI TECHNICZNYCH (Artykuł nadesłany 06.02.2018 r.; Zaakceptowany: 11.06.2018 r.)

STRESZCZENIE Celem podjętych badań było oszacowanie poziomu zmian produktywności 18 wyższych szkół technicznych w zakresie działalności dydaktycznej w latach 2010–2015 za pomocą indeksu Malmquista. Do badania wykorzystano nieradialny indeks Malmquista SBM oraz nieradialny indeks Malmquista SBM z niepożądanymi efektami. W celach porównawczych badania zostały przeprowadzone dla dwóch alternatywnych zestawień zmiennych, różniących się jedynie włączeniem bądź wyłączeniem danych w zakresie liczby pozostałych pracowników. Badania wykazały, że uwzględnienie w modelu niepożądanych efektów skutkuje zmianami poziomu wskaźników produktywności, ale w większości przypadków nie powoduje zmiany oceny prowadzonej działalności dydaktycznej. Ponadto wykazano, że największy wzrost produktywności wystąpił w uczelniach „średnich”, natomiast spadek produktywności zaobserwowano w uczelniach „małych”.

Słowa kluczowe: szkolnictwo wyższe, produktywność, SBM, indeks Malmquista.

Klasyfikacja JEL: I21, I22, I23, C14

* Urząd

Statystyczny w Gdańsku; e-mail: brzezicki.lukasz@wp.pl Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Ekonomiczny; e-mail: Robert.Rusielik@zut.edu.pl ** Zachodniopomorski

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 333

WPROWADZENIE Szkolnictwo wyższe z uwagi na ważną rolę, jaką pełni w dostarczaniu wysokiej jakości kapitału ludzkiego na potrzeby gospodarki, jest w ostatnich latach cyklicznie reformowane. Jednak w przededniu kolejnej planowanej do wdrożenia w 2018 r. reformy tzw. Ustawy 2.0 jest niezbędne ocenienie efektów poprzednich zmian systemowych w szkolnictwie wyższym. W założeniu do ustawy o szkolnictwie wyższym z 2011 r. wskazano, że proponowane zmiany mają przede wszystkim charakter projakościowy oraz prowadzą do poprawy efektywności wydatkowania publicznych środków na szkolnictwo wyższe (MNiSW, 2009, s. 22). W podobnym tonie przyjęto cele rozwojowe szkolnictwa wyższego do 2030 r. zakładające m.in. wzrost jakości kształcenia i dopasowania go do potrzeb społecznych i gospodarczych, poprawę funkcjonowania systemu szkolnictwa wyższego poprzez zmiany w obszarach organizacji, zarządzania i finansowania działalności dydaktycznej (MNiSW, 2015: 6).

Biorąc pod uwagę powyższy kontekst należy zauważyć, że znaczącą rolę na rynku usług edukacyjnych na poziomie wyższym ogrywa państwo za pomocą MNiSW, które spełnia kilka funkcji. Dla całego systemu szkolnictwa wyższego, po pierwsze, jest regulatorem, tworzącym przepisy prawne, po drugie, posiada funkcje nadzorcze i koordynacyjne. Po trzecie, jest zarówno właścicielem publicznych uczelni, jak i głównym finansującym usługi kształcenia za pomocą dotacji dydaktycznej. Z uwagi na dwie ostatnie funkcje właściciela i płatnika nabiera znaczenia efektywność finansowania działalności dydaktycznej publicznego szkolnictwa wyższego. Wynika to stąd, że zarówno MNiSW, jak i uczelniom zależy, aby w nominalnym czasie przewidzianym na proces kształcenia jak najwięcej osób ukończyło edukację. Ministerstwo wydatkuje na ten cel określone środki publiczne, uczelnie zaś, których zasoby w postaci zaangażowania pracowników do działalności dydaktycznej i przychodów z opłat za usługi edukacyjne, chcą, aby zasoby te były wykorzystywane racjonalnie i efektywnie w czasie regulaminowym przewidzianym na studia. Jak wynika ze statystyk MNiSW (2016), co roku jest pewna grupa osób, którzy kończą ostatni rok studiów jednak bez egzaminu dyplomowego – przekraczając w ten sposób nominalny czas studiowania, czego konsekwencją jest konieczność dodatkowego wykorzystania głównie zasobów kadrowych szkół wyższych do dalszego procesu edukacyjnego. Osoby te, które można określić jako niedoszli absolwenci, są dla uczelni niepożądanym efektem działalności dydaktycznej. W związku z powyższym zasygnalizowany problem badawczy należy uznać za ważny, dlatego postanowiono przeanalizować go empirycznie.

Celem podjętych badań było oszacowanie poziomu zmian produktywności 18 wyższych szkół technicznych w zakresie działalności dydaktycznej w latach 2010–2015 za pomocą indeksu Malmquista.

Wartością dodaną artykułu jest zastosowanie dotychczas nie wykorzystanego w Polsce indeksu Malmquista (nieradialnego indeksu Malmquista raz obliczanego za pomocą modelu SBM (Slack Based Measure), a drugi raz –stosując model SBM z niepożądanymi efektami) do pomiaru produktywności szkolnictwa wyższego, uwzględniając problem zasygnalizowany przez Szuwarzyńskiego (2006)

334

Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

w postaci określenia, w jakim czasie, tj. regulaminowym bądź nie, absolwent uzyskał dyplom.

Artykuł składa się z pięciu części. Po wprowadzeniu, w drugiej jego części dokonano przeglądu literatury. W kolejnej części przedstawiono istotę pomiaru produktywności, a także metody badań. W następnej części zaprezentowano wyniki badań empirycznych i omówiono ich interpretacje. Artykuł kończą wnioski i propozycje dalszych badań w prezentowanej tematyce.

1. PRZEGLĄD LITERATURY Powszechnie stosowanymi metodami badania efektywności podmiotów gospodarczych są: metody klasyczne, parametryczne i nieparametryczne (Szuwarzyński, Julkowski, 2014). Jednak z dokonanej kwerendy w zakresie badań dotyczących szkolnictwa wyższego wynika, że najczęściej do pomiaru efektywności w ujęciu statycznym, tj. dla jednego roku, jest wykorzystywana nieparametryczna metoda Data Envelopment Analysis (DEA), zaś do szacowania zmian produktywności Tabela 1. Zestawienie badań szkolnictwa wyższego prowadzonych za pomocą indeksu Malmquista Liczba badanych jednostek

Okres badawczy

Pasewicz i Świtłyk (2008)

8 grup szkół wyższych

1995–2005

Pasewicz, Słabońska i Świtłyk (2009)

8 uczelni rolniczych

2001–2005

Mongiało, Pasewicz i Świtłyk (2010)

17 uczelni technicznych

2001–2005

Wolszczak−Derlacz (2013)

31 uczelni (uniwersytety i politechniki)

2002–2008

Brzezicki i Wolszczak−Derlacz (2015)

50 szkół wyższych

2009−2012

Świtłyk i Wilczyński (2015)

57 uczelni

2001–2008

Ćwiąkała-Małys (2010)

59 uczelni

2001–2007

Świtłyk (2013)

59 uczelni

2002–2008

Sompolska–Rzechuła i Świtłyk (2011)

59 uczelni

2004–2008

Pietrzak i Baran (2017)

14 wydziałów

2008/2009– 2011/2012

Pietrzak (2016)

137 wydziałów

2008/2009– 2013/2014

Autor i rok publikacji

Źródło: opracowanie własne.

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 335

w czasie w ujęciu dynamicznym – indeks Malmquista, obliczany za pomocą modeli DEA. Ponieważ przedmiotem badań podejmowanych w niniejszym artykule jest pomiar produktywności szkolnictwa wyższego za pomocą indeksu Malmquista, to na nim w głównej mierze skupiono się w dalszej części artykułu.

W celu lepszego zobrazowania i wyjaśnienia metodyki badawczej postanowiono jednak przedstawić zależności między metodą DEA a indeksem Malmquista w dalszej części artykułu. W tym miejscu należy również zauważyć, że przedmiotem badania są polskie wyższe szkoły, dlatego przegląd zostanie ograniczony tylko do krajowych badań.

Badania dotyczące produktywności szkolnictwa wyższego przy użyciu indeksu Malmquista, obliczanego za pomocą metody DEA, są prowadzone na kilku poziomach strukturalnych. A. Parteka i J. Wolszczak-Derlacz (2013) wykorzystały indeks Malmquista do pomiaru produktywności szkolnictwa wyższego w siedmiu krajach europejskich, w tym również w Polsce, uwzględniając dane z lat 2001–2005.

Natomiast Wolszczak-Derlacz (2018) za pomocą indeksu Malmquista oszacowała zmiany produktywności w 10 krajach europejskich i Stanach Zjednoczonych w latach 2000–2010. Przechodząc na płaszczyznę krajową, można odnotować znacznie więcej badań w tym zakresie (tab. 1).

Autorzy do badania efektywności zarówno za pomocą metody DEA, jak i indeksu Malmquista wykorzystywali przede wszystkim dane statystyczne i finansowe (tab. 2). Nie wolno jednak zapominać, że wybrany zestaw nakładów i efektów zależy nie tylko od obszaru badawczego, ale także od celu analizy. Szczególnie dotyczy to obszaru kształcenia, gdyż zdarzało się, że raz za wynik działalności dydaktycznej przyjmowani byli studenci (np. Pietrzak, Baran, 2017), a w drugim przypadku – absolwenci (np. Parteka, Wolszczak-Derlacz, 2013). Jak wskazuje Wolszczak-Derlacz (2013, s. 35), problematyczną zmienną jest liczba studentów, gdyż nie do końca wiadomo, czy powinna zostać zaliczona do nakładów czy do wyników działalności uczelni. Należy jednak zgodzić się z A. Szuwarzyńskim (2006: 217–218), który wskazuje, że (…) jest wiele aspektów działania uczelni, kształtujących jej efektywność, które trudne są do ilościowego ujęcia. Dotyczy to takich parametrów, jak ustalenie, co jest produktem działania szkoły wyższej, szczególnie w zakresie realizacji procesu dydaktycznego. Często przyjmuje się, że produktem jest absolwent, ale nikt nie określa, w jaki sposób uzyskał on dyplom. Czy w regulaminowym terminie, czy też rok lub dwa później? Nie zwraca się należytej uwagi na to, ilu studentów rezygnuje w trakcie studiów. Są to również produkty, które w firmie produkcyjnej można porównać z wyrobami wybrakowanymi. Pociągają one za sobą określone koszty, jednakże ze względu na niespełnianie oczekiwanej przez klienta jakości nie przynoszą przychodu.

Z przeglądu literatury wynika, że indeks Malmquista został wykorzystany do pomiaru różnych obszarów działalności szkół wyższych. Ł. Brzezicki i J. Wolszczak-Derlacz (2015) zastosowali indeks Malmquista do oszacowania produktywności działalności dydaktycznej szkolnictwa wyższego. A. Parteka i J. Wolszczak-Derlacz (2013) uwzględniły dane związane z działalnością naukową i dydaktyczną podczas pomiaru produktywności szkolnictwa wyż-

Świtłyk (2013); Pasewicz i Świtłyk (2008); Rusielik (2010) Świtłyk (2013); Pasewicz i Świtłyk (2008); Rusielik (2010)

Ćwiąkała-Małys (2010); Parteka i Wolszczak-Derlacz (2013); Pasewicz i Świtłyk (2008); Pasewicz, Słabońska i Świtłyk (2009); Brzezicki i Wolszczak−Derlacz (2015); Brzezicki (2017) Pietrzak (2016); Pietrzak i Baran (2017); Wolszczak−Derlacz (2013)

Wartość dotacji dydaktycznej

Majątek trwały

Wydatki osobowe np. w postaci płac brutto

Wydatki pozasosobowe w postaci np. wartości: zużycia materiałów i energii, usług obcych, amortyzacji i innych danych rachunkowych

Liczba publikacji lub cytowań

Liczba studentów

Liczba absolwentów

Liczba projektów badawczych, wartość grantów i prac zleconych

Nakład

Nakład

Nakład

Nakład

Wynik

Wynik

Wynik

Wynik

Źródło: opracowanie własne.

Brzezicki i Wolszczak-Derlacz (2015); Parteka i Wolszczak-Derlacz (2013); Wolszczak−Derlacz (2013); Brzezicki (2017); Wolszczak-Derlacz (2018)

Wartość ogólnego przychodu lub przychodu z dydaktyki, sfery naukowej

Nakład

Ćwiąkała-Małys (2010); Parteka i Wolszczak-Derlacz (2013); Pietrzak i Baran (2017); Pasewicz i Świtłyk (2008); Pasewicz, Słabońska i Świtłyk (2009); Brzezicki (2017)

Parteka i Wolszczak-Derlacz (2013); Pietrzak (2016); Pietrzak i Baran (2017); Wolszczak−Derlacz (2013)

Ćwiąkała-Małys (2010)

Ćwiąkała-Małys (2010)

Brzezicki i Wolszczak-Derlacz (2015); Ćwiąkała-Małys (2010); Pasewicz, Słabońska i Świtłyk (2009); Rusielik (2010)

Liczba pozostałych pracowników

Nakład

Pietrzak i Baran (2017); Brzezicki i Wolszczak−Derlacz (2015); Parteka i Wolszczak-Derlacz (2013); Brzezicki (2017)

Badania empiryczne

Liczba nauczycieli akademickich

Nazwa zmiennej

Nakład

Zmienna

Tabela 2. Zmienne przyjmowane w literaturze do badania szkolnictwa wyższego

336 Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 337

szego. Natomiast Wolszczak-Derlacz (2013) dokonała pomiaru produktywności szkolnictwa wyższego w zakresie dydaktyki, badań naukowych oraz współpracy z otoczeniem społeczno-gospodarczym. P. Pietrzak i J. Baran (2017) przyjęli do swojej analizy podobne obszary badawcze jak Wolszczak-Derlacz (2013). W przypadku analizowania działalności dydaktycznej po stronie wyników ujmowano liczbę studentów, absolwentów, w działalności naukowej – liczbę publikacji, cytowań, zaś w działalności na rzecz środowiska społeczno-gospodarczego – liczbę projektów badawczych, wartość grantów i prac zleconych. Niemniej jednak do najczęściej przyjmowanych zmiennych należą: liczba nauczycieli akademickich, pozostałych pracowników, liczba studentów, absolwentów oraz różnej kategorii wartości finansowe.

Do badania efektywności polskiego szkolnictwa wyższego za pomocą metody DEA przeważnie są wykorzystywane dwa standardowe radialne modele CCR i BCC (np. Ćwiąkała-Małys, 2010; Świtłyk, 2013) z nielicznymi wyjątkami, np.: SBM (Rusielik, 2010; Szuwarzyński, Julkowski, 2014, Brzezicki, 2017). W przypadku pomiaru produktywności szkolnictwa wyższego za pomocą indeksu Malmquista jest jedynie wykorzystywana jego radialna postać (np. Wolszczak-Derlacz, 2013; Pietrzak, Baran, 2017). Wedle wiedzy autorów nie zastosowano dotychczas nieradialnego indeksu Malmquista do określenia zmian produktywności ani w polskim, ani w zagranicznym szkolnictwie wyższym (tym bardziej uwzględniając przy tym niepożądane efekty).

Podsumowując przegląd literatury, należy stwierdzić, że znaleziono luki w wiedzy; luki te autorzy postarają się wypełnić danymi empirycznymi w dalszej części artykułu. Z dokonanej kwerendy wynika, że mimo wielu lat prowadzenia badań dotyczących efektywności i produktywności szkolnictwa wyższego (wedle wiedzy autorów) nie dokonano analizy zagadnienia zasygnalizowanego przez A. Szuwarzyńskiego (2006, s. 217–218) odnośnie do określenia, w jakim czasie absolwent uzyskał dyplom, czy było to w okresie regulaminowym (przyjmując to jako pozytywny efekt działalności dydaktycznej), czy przekroczył nominalny okres studiów i wówczas mamy do czynienia z niepożądanym wynikiem procesu kształcenia.

Następnie należy zaznaczyć, że dotychczas nie wykorzystano nieradialnego indeksu Malmquista do pomiaru zmian produktywności szkolnictwa wyższego w Polsce.

2. METODYKA BADANIA Do badania jednostek publicznych, jak stwierdzono, najczęściej jest wykorzystywana – jako szczególnie użyteczna ze względu na możliwość uwzględniania jednocześnie wielu nakładów i efektów – nieparametryczna metoda DEA. Tradycyjnie badanie efektywności za pomocą metody DEA zakłada

338

Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

uwzględnianie korzystnych wartości po stronie wyników działalności podmiotu decyzyjnego, określanego jako Decision Making Units (DMU). Jednakże podczas procesu produkcji oprócz dobrych finalnych wyrobów, które są zgodne z oczekiwaniami, powstają również niepełnowartościowe produkty. Do wytworzenia jednych i drugich zużyto nakłady potrzebne do ich wyprodukowania, niestety tylko pierwsze z nich spełniają oczekiwania. Zatem kryterium oceny podmiotu pod względem wydajności odnoszące się do założenia, że produkcja większej liczby produktów przy użyciu mniejszych zasobów, nie do końca się sprawdza, gdyż nie uwzględnia ona niepożądanych rezultatów działalności. Należy więc przyjąć, że jednostka gospodarcza DMU, której technologia produkcji pozwala uzyskać więcej dobrych produktów i mniej niepożądanych (niepełnowartościowych) przy zużyciu mniejszych zasobów, powinna zostać uznana za efektywną. Powyższy postulat został zrealizowany analitycznie przez W.W. Coopera, L.M. Seiforda i K. Tone’a (2007) w nowym modelu SBM uwzględniającym niepożądane produkty (SBM with undesirable outputs). Model opiera się na założeniu, że każda jednostka DMU posiada trzy grupy zmiennych, tj.: nakłady, dobre produkty i złe produkty (zob. aneks 2). W przypadku modeli SBM wymaga się, aby wszystkie dane w zakresie nakładów i wyników były wartościami dodatnimi, większymi od zera (Tone, 2017). Warunek ten nabiera jednak zasadniczego znaczenia, uwzględniając model SBM z niepożądanymi efektami, gdyż istnieje prawdopodobieństwo, że nie każda analizowana jednostka może generować niekorzystne efekty, a tylko pozytywne wyniki. W literaturze (Cooper, Seiford, Tone, 2007) sugeruje się zastąpienie wartości zerowych bardzo małymi dodatnimi liczbami, aby pozostawić analizowane jednostki w próbie badawczej.

Wskaźniki efektywności obliczone za pomocą modeli DEA dotyczą jednego okresu badania. Posiadają one zatem charakter statyczny. W celu określenia zmian dynamiki w czasie niezbędne jest wykorzystanie indeksu produktywności całkowitej Malmquista. R. Färe, S. Grosskopf, B. Lindgren i P Roos (1994) zaproponowali jego obliczanie za pomocą nieparametrycznej metody DEA. Ponadto jest możliwa dekompozycja indeksu na dwa elementy (ibid., 1994): zmiany efektywności technicznej (TE) i zmiany postępu technologicznego (PTE).

Pierwszy element (TE) dotyczy rzeczywistej zmiany efektywności technicznej pomiędzy dwoma okresami t i t+1. Drugi element (PTE) odnosi się do postępu w stosowanej technologii produkcji między dwoma okresami t i t+1. Dotyczy zatem przesunięcia empirycznej funkcji produkcji. Radialny pomiar produktywności za pomocą indeksu Malmquista, przedstawiony przez Färe, Grosskopf, Lindgren, Roos (1994), nie uwzględnia jednak wartości niedopasowania (luzów), dlatego K. Tone (2004) zaproponował obliczanie indeksu Malmquista (zob. aneks 3) za pomocą nieradialnego modelu SBM [Malmquist-Index-SBM].

Nieradialny indeks Malmquista SBM podobnie jak jego radialny odpowiednik można również dekomponować na dwie składowe TE i PTE, które określają czynniki wpływu zmian produktywności w czasie. Wartości indeksu Malmquista oraz jego elementów składowych TE i PTE większe od 1 określają wzrost, mniejsze od 1 – spadek, a równe 1 świadczą o braku zmiany w analizowanym okresie.

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 339

Na potrzeby badania empirycznego połączono nieradialny indeks Malm­ quis­ta SBM przedstawiony przez Tone (2004) z nieradialnym modelem SBM z niepożądanymi produktami zaprezentowanym w publikacji Coopera, Seiforda i Tone (2007). Do badania zmian produktywności w czasie wykorzystano nieradialny indeks Malmquista SBM z niepożądanymi efektami, zakładający stałe korzyści skali, zorientowany na wyniki [Malmquist Index SBM-BadOutput-C-O].

Jednak w celu porównania wyników uzyskanych za pomocą powyższego nieradialnego indeksu Malmquista z niepożądanymi efektami [Malmquist Index SBM-BadOutput-C-O] dokonano również oszacowania produktywności przy użyciu klasycznego nieradialnego indeksu Malmquista SBM [Malmquist Index SBM-C-O]. Charakterystyka powyższych modeli znajduje się w aneksie (1–3).

Badanie empiryczne zostało zatem podzielone na dwa modele uwzględniające różne podejścia, z których pierwsza dotyczy zastosowania klasycznych modeli, a druga – modeli z niepożądanymi efektami.

Wyjaśnienia wymaga jeszcze kwestia przyjęcia odpowiednich założeń w zakresie efektów skali i orientacji modelu. W literaturze postuluje się, że w przypadku (…) badania jednostek różniących się między sobą wielkością (mała-duża jednostka), należy wybierać model ze zmiennymi efektami skali (VRS), a jeżeli jednostki nie różnią się wielkością, bądź gdy wykorzystujemy dane znormalizowane o małym zróżnicowaniu, można wówczas zastosować model ze stałymi efektami skali (CRS) – (Cooper, Seiford i Tone, 2007: 344). Należy jednak zauważyć, że w przypadku zastosowania modelu ze zmiennymi efektami skali może wystąpić sytuacja braku optymalnych rozwiązań, szczególnie jest to zauważalne podczas pomiaru zmian produktywności w ujęciu dynamicznym za pomocą indeksu Malmquista (zob.

Tone, 2004: 209; Tone, 2017: 44; Cooper, Seiford i Tone, 2007: 343–344). Podczas wstępnych badań rozpoznawczych napotkano wspomniany powyżej problem.

Istnieje kilka sposobów przezwyciężenia tego mankamentu m.in. poprzez zastosowanie modelu niezorientowanego zamiast zorientowanego bądź przez zmianę założenia odnośnie do efektów skali ze zmiennych na stałe. Postanowiono skorzystać z drugiego rozwiązania. Zastosowano model ze stałymi efektami skali do obliczenia indeksu Malmquista. Wybór orientacji modelu zależy przede wszystkim od tego, co jest celem analizy (minimalizacja nakładów bądź maksymalizacja wyników) lub od zmiennych, na które ma wpływ (albo kontrolę) badana jednostka, która poddawana jest badaniu, przez co może określić, jak powinna zmienić proporcję nakładów lub efektów, aby zwiększyć swój poziom efektywności w stosunku do innych badanych jednostek na podstawie benchmarkingu. Do badania empirycznego przyjęto model zorientowany na wyniki, gdyż podstawą niniejszej analizy jest problem zasygnalizowany przez A. Szuwarzyńskiego (2006) w postaci określenia, w jakim czasie absolwent uzyskał dyplom. Przyjmując jako pozytywny efekt działalności dydaktycznej liczbę absolwentów, natomiast liczbę studentów, którzy ukończyli już zajęcia edukacyjne, a nie uzyskali dyplomu – jako niepożądany efekt tej działalności. Dlatego orientacja na wyniki pozwoli uzyskać odpowiedź, która uczelnia bardziej skutecznie realizuje proces kształcenia, wpływając tym samym na poprawę swojej produktywności.

340

Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

2.1 BADANE UCZELNIE Przed przystąpieniem do badania należy spełnić założenie wstępne dotyczące odpowiedniej liczby badanych jednostek oraz względnej ich jednolitości.

W związku z powyższym dokonano doboru celowego obiektów poddanych analizie. Zwrócono uwagę na dwa zjawiska związane ze szkolnictwem wyższym w okresie początkowym badania, będące jednocześnie kryteriami doboru próby badawczej. Pierwszym była polityka państwa, promująca nauki techniczne, tzw. kierunki zamawiane (Grotkowska, Gajderowicz, Wincenciak i Wolińska, 2014), a drugim – zwiększanie partycypacji w nich kobiet (Dziewczyny na Politechniki.

Raport 2012). W Polsce funkcjonuje 18 szkół wyższych o profilu technicznych, głównie są to politechniki1. W związku z powyższym do badania empirycznego przyjęto jednorodną grupę 18 publicznych uczelni technicznych nadzorowanych w latach 2010–2015 przez MNiSW: U1 – Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, U2 – Politechnika Warszawska, U3 – Politechnika Białostocka, U4 – Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej, U5 – Politechnika Częstochowska, U6 – Politechnika Gdańska, U7 – Politechnika Śląska w Gliwicach, U8 – Politechnika Świętokrzyska w Kielcach, U9 – Politechnika Koszalińska, U10 – Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki, U11 – Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie, U12 – Politechnika Lubelska, U13 – Politechnika Łódzka, U14 – Politechnika Opolska, U15 – Politechnika Poznańska, U16 – Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu, U17 – Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza, U18 – Politechnika Wrocławska. Analiza wyników próby badawczej wskaże, czy wzmożone zainteresowanie naukami technicznymi z ilościowej charakterystyki przekłada się chociaż częściowo zarówno na jakość edukacji, jak i na potencjał kandydatów na studia oraz ukończenie przez nich studiów w nominalnym czasie ich trwania.

2.2 PRZYJĘTE NAKŁADY I EFEKTY Wybór nakładów i efektów charakteryzujących działalność dydaktyczną uczelni technicznych jest bez wątpienia najważniejszą czynnością badawczą, gdyż determinuje zarówno cel prowadzonej analizy, jak i uzyskane na tej podstawie wyniki.

Przy wyborze nakładów kierowano się zmiennymi wykorzystywanymi w literaturze przez innych autorów. Do dwóch głównych nakładów posiadanych i wykorzystywanych w działalności dydaktycznej można zaliczyć zasoby finansowe i ludzkie.

Przyjęto zatem do nakładów w zakresie kapitału ludzkiego liczbę nauczycieli akademickich (pełnozatrudnionych i niepełnozatrudnionych) – X1 oraz liczbę pozostałych pracowników (pełnozatrudnionych i niepełnozatrudnionych), niebę1 Zarówno MNiSW, jak i GUS dzieli publiczne szkoły wyższe na kilka grup, które odpowiadają profilowi działalności oraz posiadanym przez uczelnie uprawnieniom do nadawana naukowego stopnia doktora.

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 341

Tabela 3. Przyjęte nakłady i wyniki w modelach empirycznych Wyszczególnienie Nazwa zmiennej

Klasyczny MI-SBM

BadOutput MI-SBM

Model I

Model II

Model I

Model II

X1 – liczba nauczycieli akademickich (pełnozatrudnionych i niepełnozatrudnionych)

+

+

+

+

X2 – liczba pozostałych pracowników (pełnozatrudnionych i niepełnozatrudnionych)

+

–

+

–

X3 – ogólna wartość przychodów dydaktycznych

+

+

+

+

Y 1b – liczba studentów (stacjonarnych i niestacjonarnych) po ostatnim roku bez dyplomu

–

–

+

+

Y 2g – liczba absolwentów (stacjonarnych i niestacjonarnych)

+

+

+

+

Źródło: opracowanie własne.

dących nauczycielami – X2; do środków finansowych zaliczono wartość przychodów dydaktycznych w danym roku – X3. Definiując efekty, przyjęto za podstawę koncepcję modelu SBM uwzględniającego niepożądane produkty. W związku z tym jako niekorzystny efekt działalności dydaktycznej potraktowano liczbę studentów (stacjonarnych i niestacjonarnych) po ostatnim roku bez dyplomu, którzy nie ukończyli edukacji w nominalnym okresie – Y b12. Do wyników zakwalifikowano również ogólną liczbę absolwentów (stacjonarnych i niestacjonarnych łącznie z cudzoziemcami) – Y 2g, którzy są naturalnie utożsamiani z finalnym procesem kształcenia – reprezentujących dobre efekty.

W celu sprawdzenia, czy liczba pozostałych pracowników wpływa na zmianę produktywności, przyjęto do badania dwa modele empiryczne (modele I i II), różniące się między sobą tym, że w modelu I ujęto pozostałych pracowników, zaś w modelu II już nie (tab. 3). Taki zabieg powinien wskazać, czy pozostała kadra przyczynia się do lepszego zorganizowania procesu dydaktycznego i wzrostu liczby 2 W przypadku

braku liczby studentów po ostatnim roku, którzy są bez dyplomu w konkretnej uczelni i danym roku, wartość 0 została zastąpiona bardzo małą liczbą 0,004, co pozwoliło na uwzględnienie tych uczelni w analizie. Podobne podejście badawcze zastosowali A. Szuwarzyński i B. Julkowski (2014).

342

Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

absolwentów oraz wpływa na spadek osób, które ukończyły zajęcia edukacyjne, nie posiadają jednak dyplomu.

Zgodnie z wcześniej zdefiniowaną metodyką badawczą w podejściu z niepożądanymi efektami, przyjęto model I składający się z trzech nakładów (X1, X2, X3) i dwóch efektów (Y b1, Y 2g ) oraz dodatkowo model II obejmujący dwa nakłady (X1, X3) i dwa produkty (Y b1, Y 2g ). Natomiast w klasycznym indeksie Malmquista SBM bez niepożądanych efektów uwzględniono te same dwa modele (model I i II), jednak bez negatywnego efektu w postaci Y b1. W tym przypadku model I obejmuje takie zmienne jak: X1, X2, X3, Y 2,g zaś model II: X1, X3, Y 2g.

Mimo że do badania empirycznego przyjęto jedynie dane ilościowe, to należy podkreślić, że uwzględnienie pozytywnych (liczby absolwentów) i niepożądanych efektów (studentów po ostatnim roku bez dyplomu) działalności dydaktycznej pozwala pośrednio ocenić jakość kształcenia. Wzrost jakości kształcenia przekłada się na wzrost liczby absolwentów i spadek liczby osób, które ukończyły program studiów, jednak nie posiadają dyplomu. Niniejsze badanie poza sensu stricto badaniem efektywności w aspekcie ilościowym również zwraca uwagę sensu largo na jakość edukacji akademickiej.

Dane do obliczeń pozyskano z informatora statystycznego „Szkolnictwo wyższe – dane podstawowe” wydawanego przez MNiSW oraz ze sprawozdań z wykonania planu rzeczowo-finansowego poszczególnych szkół wyższych. Wybór okresu badawczego był podyktowany przede wszystkim dostępnością, jednolitością i aktualnością danych. Za koniec okresu badawczego przyjęto zatem najbardziej aktualne dane z 2015 r., zaś za początek okresu ujęto dane z 2010 roku. Należy również zaznaczyć, że dane z lat 2010–2015 były spójne między poszczególnymi latami, co było bardzo istotne przy porównaniu międzyokresowym.

3. WYNIKI BADAŃ I ICH INTERPRETACJA Wyniki pomiaru produktywności dla modelu klasycznego zamieszczono w tabeli 4, natomiast dla modelu z niepożądanymi efektami w tabeli 5. Przedstawione indeksy produktywności (MI) zostały dodatkowo zdekomponowane na indeks zmian efektywności (TE) i zmian technologii (PTE). Średni poziom wskaźnika produktywności w podejściu klasycznym wynosił 1,17 dla modelu M-I, a dla modelu M-II – 1,14. Odchylenie standardowe w obu modelach wynosiło około 0,36. Analizując kształtowanie się poziomu wskaźnika, możemy wyróżnić trzy grupy uczelni, tj. grupę (A), gdzie występuje spadek produktywności, grupę (B), gdzie występuje wyraźny wzrost produktywności (ponad 30%) i grupę (C) o podobnym poziomie produktywności. Jednocześnie można stwierdzić, że zmiana modelu zmiennych z M-I na M-II nie powoduje migracji uczelni pomiędzy grupami A, B i C. Do grupy A można przyporządkować 7 uczelni, tj.: U1, U3, U4, U5, U9, U14 i U16. Najniższym wskaźnikiem zmian produktywności w obu modelach wykazuje się Zachodniopomorski

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 343

Tabela 4. Produktywność działalności edukacyjnej publicznych uczelni technicznych w latach 2010–2015 (klasyczny indeks Malmquista SBM) Model I

Model II

DMU MI

TE

PTE

MI

TE

PTE

U1

0,62

0,66

0,94

0,62

0,66

0,94

U2

1,15

1,12

1,02

1,13

1,08

1,05

U3

0,79

0,77

1,02

0,79

0,77

1,02

U4

0,85

0,93

0,92

0,78

0,91

0,86

U5

0,79

0,90

0,88

0,76

0,89

0,85

U6

1,61

1,55

1,04

1,61

1,55

1,04

U7

1,15

1,17

0,98

1,15

1,16

0,99

U8

1,77

1,86

0,95

1,77

1,85

0,96

U9

0,85

0,96

0,88

0,83

0,96

0,86

U10

1,52

1,58

0,96

1,50

1,54

0,97

U11

1,79

1,86

0,96

1,74

1,76

0,99

U12

1,35

1,36

0,99

1,34

1,35

0,99

U13

1,16

1,11

1,04

1,14

1,08

1,05

U14

0,74

0,76

0,97

0,72

0,74

0,96

U15

1,22

1,22

0,99

1,04

1,05

0,99

U16

0,96

1,01

0,95

0,89

0,99

0,90

U17

1,35

1,32

1,02

1,35

1,32

1,02

U18

1,37

1,29

1,06

1,37

1,29

1,06

Minimum

0,62

0,66

0,88

0,62

0,66

0,85

Średnia

1,17

1,19

0,98

1,14

1,16

0,97

Maximum

1,79

1,86

1,06

1,77

1,85

1,06

Odchylenie standardowe

0,36

0,35

0,05

0,36

0,34

0,07

Źródło: badania własne.

344

Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

Tabela 5. Produktywność działalności edukacyjnej publicznych uczelni technicznych w latach 2010–2015 (indeks Malmquista SBM z niepożądanymi efektami) DMU

Model I

Model II

MI

TE

PTE

MI

TE

PTE

U1

0,81

0,76

1,07

0,81

0,76

1,07

U2

1,07

0,96

1,11

1,06

0,94

1,13

U3

0,87

0,72

1,20

0,87

0,72

1,20

U4

0,77

0,65

1,19

0,63

0,65

0,98

U5

0,72

0,79

0,90

0,72

0,85

0,85

U6

1,25

1,16

1,08

1,25

1,16

1,08

U7

1,15

1,08

1,07

1,14

1,06

1,07

U8

1,32

1,19

1,10

1,31

1,19

1,10

U9

0,66

0,64

1,03

0,64

0,64

1,01

U10

1,64

1,24

1,32

1,66

1,28

1,30

U11

3,01

2,13

1,41

3,01

2,13

1,41

U12

1,13

1,06

1,07

1,13

1,06

1,07

U13

1,07

0,96

1,12

1,06

0,94

1,13

U14

1,37

1,00

1,37

1,37

1,00

1,37

U15

1,26

0,98

1,28

1,01

0,95

1,07

U16

1,05

1,00

1,05

0,91

0,84

1,08

U17

1,69

1,54

1,10

1,69

1,54

1,10

U18

1,24

1,11

1,12

1,24

1,11

1,12

Minimum

0,66

0,64

0,90

0,63

0,64

0,85

Średnia

1,23

1,05

1,14

1,20

1,05

1,12

Maximum

3,01

2,13

1,41

3,01

2,13

1,41

Odchylenie standardowe

0,53

0,35

0,13

0,55

0,36

0,13

Źródło: badania własne.

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 345

Uniwersytet Tech­no­lo­gicz­ny (U1), Politechnika Opolska (U14) i Politechnika Często­chowska (U5).

Do grupy o najwyższym wskaźniku zmian produktywności (B) możemy zaliczyć 7 uczelni, tj.: U6, U8, U10, U11, U12, U17 i U18. Najwyższe wskaźniki zmian produktywności zanotowano w AGH w Krakowie (U11), Politechnice Świętokrzyskiej w Kielcach (U8) i Politechnice Gdańskiej (U6). Małe zmiany wskaźnika produktywności zanotowano w pozostałych uczelniach.

Dekompozycja wskaźników MI pozwala stwierdzić, że na zmiany wskaźnika produktywności analizowanych uczelni w większym stopniu miały wpływ zmiany efektywności technicznej (TE) niż zmiany w stosowanej technologii (PTE).

Najwyższe zmiany w efektywności zanotowano w AGH w Krakowie (U11) i Politechnice Świętokrzyskiej w Kielcach (U8), natomiast największe spadki efektywności zanotowano w Zachodniopomorskim Uniwersytecie Technolo­ gicznym (U1), Politechnice Białostockiej (U3) i Politechnice Opolskiej (U14).

Z kolei najwyższy poziom zmian technologicznych odnotowano w politechnikach: Wrocławskiej (U18), Łódzkiej (U13) i Gdańskiej (U6). Najniższy poziom zmian technologicznych zanotowano w Politechnice Koszalińskiej (U9) i Politechnice Częstochowskiej (U5).

Natomiast dokonując obliczeń za pomocą indeksu Malmquista z niepożądanymi efektami, zanotowano średni poziom wskaźnika produktywności 1,23 dla modelu M-I, a dla modelu M-II – 1,20. Odchylenie standardowe w modelu M-I wynosiło 0,53, a w modelu M-II – 0,54. Przyjmując podobnie jak w podejściu klasycznym podział uczelni ze względu na poziom zmian produktywności na grupy A, B, C, do grupy A można przyporządkować sześć uczelni, tj.: U1, U3, U4, U5, U9 i U16. Najniższym wskaźnikiem zmian produktywności w analizowanych modelach wykazują się: Politechnika Koszalińska (U9), ATH w Bielsku-Bia­ łej (U4) i Politechnika Częstochowska (U5).

Do grupy o najwyższym wskaźniku zmian produktywności (B) możemy zaliczyć pięć uczelni, tj.: U8, U10, U11, U14 i U17. Najwyższe wskaźniki zmian produktywności zanotowano w AGH w Krakowie (U11), Politechnice Rzeszowskiej (U17) i Politechnice Krakowskiej (U10). Małe zmiany wskaźnika produktywności zanotowano w pozostałych siedmiu uczelniach.

Dekompozycja wskaźników MI pozwala na stwierdzenie, że w przeciwieństwie do modelu klasycznego na zmiany poziomu wskaźnika produktywności analizowanych uczelni w większym stopniu miały wpływ zmiany technologii (PTE) niż zmiany efektywności technicznej (TE). Najwyższe zmiany w efektywności zanotowano w AGH w Krakowie (U11) i Politechnice Rzeszowskiej (U17), natomiast największe spadki efektywności odnotowano w Politechnice Koszalińskiej (U9) i ATH w Bielsku-Białej (U4). Z kolei najwyższy poziom zmian technologicznych zauważono w: AGH (U11), Politechnice Opolskiej (U14) i Politechnice Kra­kow­ skiej (U10), a najniższy – w Politechnice Częstochowskiej (U5).

Wyodrębniono – ze względu na poziom wskaźników produktywności (MI) – trzy grupy uczelni oznaczone jako A, B i C. Analizując kształtowanie się wiel-

346

Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

kości średniej dla zmiennych w tych grupach (tab. 6), można stwierdzić, że uczelnie z grupy A, w której zanotowano spadek produktywności, charakteryzowały się zmniejszeniem liczby nauczycieli i pozostałych pracowników (o około 10%), znacznym zmniejszeniem liczby absolwentów (ponad 20%) i nieznacznym zwiększeniem przychodów dydaktycznych (około 10%). Można również zauważyć, że w analizowanej zbiorowości jest to grupa uczelni „najmniejszych” pod względem liczby nauczycieli i pozostałych pracowników. W grupie B – o wyraźnym wzroście produktywności – stwierdzono nieznaczny wzrost liczby nauczycieli i pozostałych pracowników (o około 3,5%), dużym zwiększeniem liczby absolwentów (ponad 80%) i pokaźnym zwiększeniem przychodów z dydaktyki (ponad 40%). W przypadku tej grupy można z kolei stwierdzić, że jest to zbiorowość uczelni „średTabela 6. Wartości średnie i ich zmiany dla grup uczelni ABC Grupa Wyszczególnienie

A

B

C

Rok 2010 Nauczyciele

658

1169

1766

Pozostali pracownicy

560

1178

1617

Przychody dydaktyczne (mln zł)

0,1

0,2

0,3

Absolwenci

2922

2905

4791

Studenci bez dyplomu

213

732

1077

Rok 2015 Nauczyciele

590

1211

1679

Pozostali pracownicy

501

1215

1535

Przychody dydaktyczne (mln zł)

0,1

0,3

0,4

2273

5341

5918

88

339

715

Absolwenci Studenci bez dyplomu

2015/2010 (%) Nauczyciele

–10,3

3,6

–4,9

Pozostali pracownicy

–10,5

3,2

–5,1

11,4

40,7

27,8

Absolwenci

–22,2

83,8

23,5

Studenci bez dyplomu

–58,8

–53,8

–33,6

Przychody dydaktyczne

Źródło: badania własne.

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 347

nich”. W grupie C o ustabilizowanym poziomie produktywności liczba zatrudnionych nauczycieli i pozostałych pracowników wzrosła (o około 5%), liczba absolwentów wzrasta (o około 23%), natomiast poziom dotacji wzrasta o około 20%.

Są to uczelnie „największe”.

Wykorzystanie w analizie modelu uwzględniającego niepożądane efekty wykazuje, że średni poziom wskaźnika zmian produktywności zwiększył się o około 6% dla całej analizowanej próby. W dziesięciu uczelniach wskaźnik ten zmalał, a w ośmiu się zwiększył. Największy spadek wskaźnika zmian produktywności od­notowano w przypadku Politechniki Świętokrzyskiej (U8) i Politechniki Gdań­ skiej (U6). Z kolei największy wzrost odnotowano w AGH w Krakowie (U11) i Politechnice Opolskiej (U14). Porównanie poziomu wskaźnika zmian produktywności (MI) między podejściem klasycznym a modelem z niepożądanymi efektami przedstawiono graficznie na rysunku 1.

Rysunek 1. Produktywność działalności edukacyjnej publicznych uczelni technicznych w latach 2010–2015 dla modelu klasycznego i modelu z niepożądanymi efektami 3,5

U11_BB

Produktywność (MI) – model klasyczny

3,0

2,5

2,0 U17_BB U10_BB

1,5 U11_AB U16_AA 1,0

U1_AA

U7_CC

U15_CC

U13_CC U2_CC

U3_AA

U18_CC U12_BC

U6_BA

U8_BB

U4_AA 0,5

0,0 0,6

U5_AA

0,8

U9_AA

1,0 1,2 1,4 1,6 Produktywność (MI) – model z niepożądanym efektami

1,8

2,0

Uwaga: do oznaczeń uczelni (U1–U18) dołączono kategorię grupy A, B lub C, gdzie pierwsza litera oznacza grupę z modelu klasycznego, a druga z modelu z niepożądanymi efektami. Źródło: badania własne.

348

Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

Analiza komponentów zmian produktywności TE i PTE wykazuje, że w zdecydowanej większości przypadków wprowadzenie do modelu niepożądanych efektów wpływa na zmniejszenie efektywności technicznej (TE) i na zwiększenie wpływu zmian technologicznych (PTE). Należy również stwierdzić, że poziom wspomnianych zmian jest zróżnicowany w poszczególnych uczelniach.

Przy­kła­do­wo w Politechnice Świętokrzyskiej (U8) zanotowano największy spadek po­ziomu produktywności (MI) i było to skutkiem spadku efektywności technicznej (TE) o ponad 66% i zwiększenia wpływu zmian technologii (PTE) o około 15%. Przyczyny tych zmian wymagają jednak bardziej szczegółowych analiz. Ogólnie można stwierdzić, że uwzględnienie niepożądanych efektów jedynie w przypadku czterech uczelni spowodowało migrację między zdefiniowanymi wcześniej grupami A, B i C, tj. w przypadku trzech uczelni z grupy o wyraźnym wzroście produktywności (B) do grupy o stabilnym poziomie produktywności (C) i w jednym przypadku z grupy ze spadkiem produktywności (A) do grupy (B).

4. PODSUMOWANIE I WNIOSKI Wyniki badań empirycznych wskazują, że większa część uczelni uzyskała niższą produktywność w modelach z negatywnymi efektami w postaci osób bez dyplomu niż w przypadku modeli klasycznych, w których przyjęto tylko pozytywny efekt działalności dydaktycznej. W dziesięciu uczelniach wskaźnik produktywności w pierwszym przypadku zmalał, a tylko w ośmiu jednostkach się zwiększył.

Zastosowanie modelu, w którym uwzględniono zarówno pozytywne, jak i negatywne efekty działalności dydaktycznej, pozwoliło uzyskać wyniki bliższe rzeczywistym warunkom panujących w systemie szkolnictwa wyższego, których klasyczne modele nie były w stanie uwzględnić. Zastosowanie alternatywnego modelu do badań, uwzględniającego inny zestaw zmiennych, w przypadku kilku uczelni spowodowało zmianę oceny prowadzonej działalności dydaktycznej, ale w większości przypadków wpływu takiego nie było.

Analiza zmian produktywności w badanej grupie uczelni wykazuje, że największy wzrost produktywności występuje w uczelniach o średniej wielkości, które znacznie zwiększyły liczbę absolwentów i przychodów z działalności dydaktycznej, jednocześnie utrzymując poziom zatrudnienia.

Najmniejsze uczelnie charakteryzowały się spadkiem produktywności w wyniku zmniejszania liczby absolwentów i zatrudnienia, a także nieznacznym zwiększeniem poziomu dochodów. W uczelniach największych poziom produktywności utrzymuje się przy wzroście liczby absolwentów, dotacji i stabilnym poziomie zatrudnienia.

Zaobserwowano, że na zwiększenie poziomu produktywności w podejściu klasycznym miały wpływ zmiany w efektywności technicznej (TE) analizowanych uczelni. Natomiast w podejściu z niepożądanymi efektami większy wpływ miały zmiany zastosowanej technologii (PTE).

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 349

Z przeprowadzonego badania wynika, że szkoły wyższe mimo niesprzyjających uwarunkowań prawno-finansowych wiążących sposób finansowania działalności dydaktycznej z liczebnością studentów obniżyły liczbę osób po ostatnim roku bez dyplomu, którzy nie ukończyli edukacji w nominalnym okresie, zmniejszając w ten sposób zaangażowanie własnych czynników produkcji w postaci pracy kadry dydaktycznej, co wpłynęło na wzrost produktywności jednostek edukacyjnych w analizowanym okresie. W dotychczasowych badaniach uwzględniających jedynie pozytywne efekty, wyniki wskazywały przeważnie umiarkowanie negatywny obraz działalności szkół wyższych, gdyż nie uwzględniały wszystkich aspektów procesu edukacyjnego.

Przeprowadzone badanie rozszerza stan wiedzy na temat działalności polskich uczelni, gdyż wskazuje, że czynniki egzogeniczne nie wpływały korzystnie na wzrost produktywności w analizowanym okresie, a jedynie znaczna mobilizacja zasób wewnętrznych uczelni pozwoliła nie tylko na złagodzenie negatywnych skutków polityki edukacyjnej w zakresie „masowości” kształcenia, ale nawet w kilku przypadkach na zwiększenie stanu produktywności uczelni.

W związku z powyższym należy stwierdzić, że wprowadzenie w ramach polityki edukacyjnej fakultatywnego, a najlepiej obowiązku przeprowadzania egzaminów wstępnych na studia pozwoli, z jednej strony, zmniejszyć odsetek osób o najniższym potencjale intelektualnym i zdolnościach uniemożliwiających im sprawne ukończenie studiów, a z drugiej – znacznie zredukować koszty społeczne edukacji akademickiej związane z przerywaniem bądź niekończeniem kształcenia w nominalnym czasie. Warto również zaznaczyć, że powyższa zmiana pozwoliłaby uwolnić niewykorzystane zasoby siły roboczej zablokowane w systemie szkolnictwa wyższego i przenieść ich potencjał na rynek pracy do zawodów mniej wiedzochłonnych.

Należy zwrócić uwagę na to, że w niniejszym badaniu przenalizowano jedynie zmiany produktywności działalności dydaktycznej między dwoma okresami oraz określono, która ze składowych TE lub PTE miała na to wpływ. Nie uzyskano jednak odpowiedzi, czy dana jednostka była w pierwszym lub drugim okresie efektywna. W celu określenia poziomu efektywności w poszczególnych latach jest niezbędne zastosowanie samych modeli SBM z niepożądanymi efektami w ujęciu statycznym, co wyznacza kierunki przyszłych badań autorów.

BIBLIOGRAFIA Brzezicki Ł., Wolszczak-Derlacz, J. (2015), Pomiar efektywności kształcenia i produktywności publicznych szkół wyższych za pomocą nieparametrycznej metody DEA i indeksu Malmquista, „Gospodarka. Rynek. Edukacja”, 16(4): 13–20.

Brzezicki Ł. (2017), Efektywność działalności dydaktycznej polskiego szkolnictwa wyższego, „Wiadomości Statystyczne”, 11(678): 56–73.

Cooper W.W., Seiford L.M., Tone K. (2007), Data Envelopment Analysis. A Com­pre­ hensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, Springer, New York.

350

Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

Ćwiąkała-Małys A. (2010), Pomiar efektywności procesu kształcenia w publicznym szkolnictwie akademickim, Wydawnictwo Uniwersytetu Wrocławskiego, Wrocław.

Dziewczyny na Politechniki. Raport 2012, Fundacja Edukacyjna Perspektywy, http:// www.dziewczynynapolitechniki.pl/2012/pdfy/raport2012.pdf (data dostępu: 11.11.2017).

Färe R., Grosskopf S., Lindgren B., Roos P. (1994), Productivity developments in Swedish hospitals: A Malmquist output index approach, w: Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology and Applications, A, Charnes, W.W. Cooper, A.Y. Le­win, L.M. Seiford (red.), Kluwer Academic Publishers, Boston.

Grotkowska G., Gajderowicz T., Wincenciak L., Wolińska I. (2014), Raport końcowy z badania „Ocena jakości i skuteczności wsparcia kierunków zamawianych w ramach Poddziałania 4.1.2 PO KL”, WYG PSDB, Warszawa.

MNiSW (2009), Założenia do nowelizacji ustawy – Prawo o szkolnictwie wyższym oraz ustawy o stopniach naukowych i tytule naukowym oraz o stopniach i tytule w zakresie sztuki, http://www.bip.nauka.gov.pl/g2/oryginal/2013_05/a77439f526899374e592 4d6156f35dc3.pdf MNiSW (2015), Program rozwoju szkolnictwa wyższego i nauki na lata 2015–2030, Warszawa.

MNiSW (2016), Szkoły wyższe – dane podstawowe, Warszawa.

Mongiało Z., Pasewicz W., Świtłyk M. (2010), Efektywność kształcenia na publicznych uczelniach technicznych w latach 2001–2005, „Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis Oeconomica”, 282(60): 85–102.

Parteka A., Wolszczak-Derlacz J. (2013), Dynamics of productivity in higher education: cross-european evidence based on bootstrapped Malmquist indices, „Journal of Productivity Analysis”, 40: 67–82.

Pasewicz W., Świtłyk M. (2008), Zastosowanie metody DEA oraz indeksu produktywności całkowitej Malmquista do oceny efektywności kształcenia w państwowych szkołach wyższych, „Folia Universitatis Agriculturae Stetinensis Oeconomica”, 267(53): 161–176.

Pasewicz W., Słabońska T., Świtłyk M. (2009), Ocena kształcenia w publicznych uczelniach rolniczych w latach 2001–2005, „Zagadnienia Ekonomiki Rolnej”, 1(318): 57–72.

Pietrzak P. (2016), Efektywność funkcjonowania publicznych szkół wyższych w Polsce, Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Warszawa.

Pietrzak P., Baran J. (2017), Application of the Malmquist Productivity Index to examine changes in the efficiency of humanities faculties, „Acta Scientarium Polonorum.

Oeconomia”, 16(3): 43–52.

Rusielik R. (2010), Zastosowanie metody DEA do porównania procesów dydaktycznych w szkołach wyższych, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wroc­ła­ wiu”, 113: 779–795.

Sompolska-Rzechuła A., Świtłyk M. (2011), Zastosowanie indeksu produktywności całkowitej Malmquista i stochastycznej funkcji granicznej do oceny efektywności uczelni, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, 166: 726–735.

Szuwarzyński A. (2006), Rola pomiaru efektywności szkoły wyższej w kształtowaniu jej pozycji konkurencyjnej, w: Konkurencja na rynku usług edukacji wyższej, J. Dietl, Z. Sapijaszka (red.), Fundacja Edukacyjna Przedsiębiorczości, Łódź.

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 351

Szuwarzyński A., Julkowski B. (2014), Wykorzystanie wskaźników złożonych i metod nieparametrycznych do oceny i poprawy efektywności funkcjonowania wyższych uczelni technicznych, „Edukacja”, 3(128): 54–74. Świtłyk M. (2013), Efektywność dydaktyki w uczelniach publicznych w Polsce, „Eko­no­ mia”, 1(22): 9–28. Świtłyk M., Wilczyński, A. (2015), Zastosowanie indeksu Malmquista do badania zmian efektywności uczelni publicznych, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekono­ micz­nego we Wrocławiu”, 401: 514–524.

Tone K. (2004), Malmquist Productivity Index: Efficiency change over time, w: Handbook on Data Envelopment Analysis, W.W. Cooper, L.M. Seiford, J. Zhu (eds.), Kluwer Academic Publishers, Boston.

Tone K. (2017), Non-Radial DEA models, w: Advances in DEA Theory and Applications: With Extensions to Forecasting Models, K. Tone (ed.), John Wiley & Sons, Hoboken, NJ. Wolszczak-Derlacz J. (2013), Efektywność naukowa dydaktyczna i wdrożeniowa pub­ licz­nych szkół wyższych w Polsce – analiza nieparametryczna, Wydawnictwo Poli­ tech­niki Gdańskiej, Gdańsk.

Wolszczak-Derlacz J. (2018), Assessment of TFP in European and American higher education institutions – application of Malmquist indices, “Technological and Eco­ nomic Development of Economy”, 24(2): 467–488.

352

Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

ANEKSY ANEKS 1. NIERADIALNY MODEL SBM Załóżmy, że mamy zbiór analizowanych jednostek określanych jako DMU należących do J = {1, 2, ..., n}; niech każdy DMU ma m-wejść i s-wyjść. Oznaczmy dla DMUj wektor wejść xj = (x1j, x2j, xmj,)T, a wektor wyjść w następujący sposób yj = (y1j, y2j, ysj,)T. Zdefiniujmy zatem teraz macierze wejść X i wyjść Y (Tone, 2017): X = x1 , x2 …, xn ∈ R m×n oraz Y = y1 , y2 …, yn ∈ R s×n.

(1)

Przyjmujemy, że X, Y > 0. Zestaw możliwości produkcyjnych (P) określa się za pomocą nieujemnej kombinacji DMU w zbiorze J (Tone, 2017):

(

)

(

)

n n ⎧⎪ ⎫⎪ P = ⎨ x, y | x ≥ ∑ λ j x j ,0 ≤ y ≤ ∑ λ j y j , λ ≥ 0 ⎬, (2) j=1 j=1 ⎪ ⎪ ⎩ ⎭

gdzie m = (m1, m2,… mn,)T nazywany jest wektorem intensywności. Nierówności (2) można przekształcić w równości, wprowadzając luzy w następujący sposób (Tone, 2017):

( )

n

x = ∑ x j λ j + s−

j=1 n

_ _ − _ gdzie s = s1 , s2 ,…, sm (s–)

(

y = ∑ y j λ j − s+ j=1

)

T

s− ≥ 0 , s+ ≥ 0

(

(3)

)

∈ R m oraz s+ = s1+ , s2+ ,…, ss+ ∈ R s nazywają się luzami

(s+).

wyjść i luzami wejść Model SBM zakładający stałe korzyści skali i zorientowany na efekty [SBM-C-O] ma następującą postać (Tone, 2017): 1 1 s sr+ = max 1 + ∑ s r=1 yro δ o* λ ,s− ,s+

n

xio = ∑ xij λ j + si−

( i =1,…,m)

yro = ∑ yrj λ j − sr+

( r =1,…, s)

j=1 n

j=1

( )

λ j ≥ 0 ∀j

( )

si− ≥ 0 ∀i

(4)

( ),

sr+ ≥ 0 ∀r

gdzie: x, y – są wektorami nakładów i efektów DMU dla j = 1,…, n, sr– – określają niedobory nakładów dla i = 1, …, m, s+ r – stanowią nadwyżki efektów dla r = 1, …, s.

Kolejno: n – wskazuje liczbę jednostek DMU, m – liczbę nakładów, s – liczbę efektów, mj – współczynnik intensywności dla jednostki DMU.

POMIAR PRODUKTYWNOŚCI DZIAŁALNOŚCI DYDAKTYCZNEJ POLSKICH UCZELNI... 353

ANEKS 2. NIERADIALNY MODEL SBM Z NIEPOŻĄDANYMI EFEKTAMI Model SBM z niepożądanymi efektami opiera się na założeniu, że każda jednostka DMU posiada trzy grupy zmiennych, tj.: nakłady, dobre produkty i złe produkty, reprezentujące trzy wektory xdRm, y gdRs1 oraz ybdRs2. Możemy zatem zdefiniować macierze X, Y g i Y b w następujący sposób: X = ⎡⎣ x1 ,…, xn ⎤⎦ ∈ R m×n , Y g = ⎡ y1g ,…, yng ⎤ ∈ R s1 ×n, Y b = ⎡ y1b ,…, ynb ⎤ ∈ R s2 ×n. (5) ⎣ ⎦

⎣ ⎦ b g Przyjmujemy, że X, Y , Y > 0. Zestaw możliwości produkcyjnych (P) został zdefiniowany jako: P=

{( x, y , y )| x ≥ Xλ , y g

b

g

}

≤ Y g λ , y b ≤ Y bλ , λ ≥ 0 ,

(6)

gdzie mdRn jest wektorem intensywności. Model SBM z niepożądanymi produktami, zakładającymi stałe korzyści skali i zorientowany na efekty [SBM-BadOutput-C-O] ma następującą postać (Cooper, Seiford i Tone, 2007): 1

ρ*

= max 1 +

s2 1 ⎛ s1 srg srb ⎞ ⎜∑ g +∑ b ⎟ s1 + s2 ⎝ r=1 yro r=1 yro ⎠

g

g

g

xo = Xλ + s− , yo = Y λ − s , λ ≥ 0 , s− ≥ 0, s g ≥ 0, s b ≥ 0 , (7)

gdzie wektor niedopasowania (luzów) s–dRm i s bdRs2 jest związany z nadmiarowością nakładów i niepożądanych efektów, zaś s gdRs1 z niedoborami dobrych efektów.

ANEKS 3. NIERADIALNY INDEKS MALMQUISTA SBM Tone (2004) przedstawił indeks Malmquista obliczany za pomocą nieradialnego modelu SBM [Malmquist-Index – SBM] w następujący sposób: ⎡ 1⎛ ⎢ δ ⎜⎝ xo , yo MI = ⎢ ⎢δ 1 ⎛ x , y ⎢⎣ ⎜⎝ o o

( (

) ⎟⎠ ) ⎞⎟⎠ 2⎞ 1

( (

⎛ δ 2 ⎜ xo , yo ⎝ • ⎛ δ 2 ⎜ xo , yo ⎝

1

⎤2 ⎟⎠ ⎥ ⎥ , 1⎞ ⎥ ⎟⎠ ⎥ ⎦

) )

2⎞

(8)

gdzie: MI – indeks Malmquista, d1,2 – współczynnik efektywności obliczony za pomocą modelu SBM dla okresu pierwszego t=1 lub3 drugiego t=2,

(( x , y ) ) – technologia obiektu dla okresu pierwszego t=1 lub drugiego t=2, o

o

1,2

x, y – jak wcześniej.

3 W zależności

od numeru indeksu górnego, który wskazuje okres badawczy.

354

Łukasz Brzezicki, Robert Rusielik

Dekompozycja nieradialnego indeks Malmquista SBM na dwie składowe TE i PTE, które określają czynniki wpływu zmian produktywności w czasie (Tone, 2004):

1

2⎞ ⎡ 1⎞ 2 ⎞ ⎤2 ⎛ ⎛ ⎛ δ 2 ⎜ xo , yo ⎟ ⎢ δ 1 ⎜ xo , yo ⎟ δ 1 ⎜ xo , yo ⎟ ⎥ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎢ ⎥ .

MI = • 1 1 2 ⎛ ⎞ ⎛ ⎞ ⎛ ⎞⎥ ⎢ 1 2 2 δ ⎜ xo , yo ⎟ ⎢ δ ⎜ xo , yo ⎟ δ ⎜ xo , yo ⎟ ⎥ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠⎦ !##"## $ ⎣!######"###### $

( (

) )

( (

) )

TE

( (

) )

(9)

PTE

MEASUREMENT OF THE EDUCATION PRODUCTIVITY IN POLISH PUBLIC TECHNICAL UNIVERSITIES ABSTRACT The aim of the study is to estimate the level of education productivity changes in 18 technical universities in 2010-2015 using the Malmquista index. The study employs non-radial Malmquist index SBM and the non-radial Malmquist index SBM with undesirable effects. For comparative purposes, two alternative combinations of variables are used, differing only in the inclusion or exclusion of data on the number of “other employees”. It is found that the inclusion of undesirable effects results in changes in the level of productivity indicators, but in most cases does not change the assessment of educational activities. In addition, it is found that the highest increase in productivity occurred in the “mid-size” universities, while the drop in productivity was observed in “small” schools.

Keywords: higher education, productivity, SBM, Malmquist index.

JEL Classification: I21, I22, I23, C14

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 3 (XCIV) 2017

RECENZJE

Elżbieta Mączyńska*

REFLEKSJE NA KANWIE KSIĄŻKI RYSZARDA BUGAJA PT. POLSKA REFORMA ZABEZPIECZENIA NA STAROŚĆ (Artykuł nadesłany: 17.05.2018 r.; Zaakceptowany: 08.06.2018)

Ryszard Bugaj, Polska reforma zabezpieczenia na starość, INE PAN, Warszawa 2018.

ZNACZENIE I AKTUALNOŚĆ TEMATU Książka Ryszarda Bugaja to ważna i potrzebna monografia dotycząca jednego z fundamentalnych, a zarazem spornych obecnie zagadnień, jakim jest system emerytalny. Zagadnienie to w recenzowanej monografii jest rozpatrywane szerzej jako system zabezpieczenia na starość, obejmujący nie tylko kwestię świadczeń emerytalnych, ale i inne finansowe formy takiego zabezpieczenia.

Problematyka ta, choć dotyczy każdego człowieka, nie doczekała się publikacji, która łączyłaby walory naukowe z walorami popularyzatorskimi, co umożliwiłoby zrozumienie tego trudnego zagadnienia przez szerszą rzeszę czytelników.

Choć wiedzą na temat systemów zabezpieczenia emerytalnego powinien dysponować każdy dorosły człowiek chociażby po to, aby móc w odpowiednim czasie podejmować racjonalne decyzje dotyczące finansowego zabezpieczenia jego nieuchronnej starości, to w rzeczywistości wiedza na ten temat jest wciąż niedostateczna. Jedną z przyczyn tego jest niedostatek na rynku wydawniczym publikacji, które zawierałyby jasny, trafiający do szerokich grup czytelników, przekaz tej złożonej problematyki. Dotychczas na rynku księgarskim dominowały bowiem naukowe, a nie popularne publikacje na ten temat, przeważnie raczej trudno * Szkoła

Główna Handlowa w Warszawie; e-mail: elzbieta.maczynska@sgh.waw.pl

356

Elżbieta Mączyńska

przyswajalne, zwłaszcza przez mniej ekonomicznie wyedukowanych czytelników.

Wyraźny jest natomiast deficyt wydawnictw o przyjaznej dla czytelnika narracji, umożliwiającej pełne zrozumienie przedstawianych kwestii, publikacji spopularyzowanych, ale zarazem zawierających całościowe, merytorycznie starannie ugruntowane spojrzenie na złożone zagadnienie zabezpieczenia na starość. Monografia Ryszarda Bugaja spełnia cechy takiej właśnie publikacji. Autor zadbał o to, aby nie pomniejszając naukowej, merytorycznej wartości dzieła, zapewnić komfort i przystępność jego lektury. Jest to istotne, tym bardziej że niedostateczna wiedza na temat wariantów finansowego zabezpieczenia starości może prowadzić do wielu nieporozumień i błędów w pojmowaniu oraz interpretacji elementów tego systemu, a zatem i do błędnych indywidulanych decyzji ludzi w tej dziedzinie.

Monografia ta ma charakter w pewnej mierze interdyscyplinarny, co jest jej istotnym walorem. Autor przedstawia bowiem problematykę systemu zabezpieczenia na starość z uwzględnieniem dorobku takich dyscyplin naukowych, jak: ekonomia, finanse, nauki o zarządzaniu, ale też historia, demografia, politologia, filozofia, socjologia, psychologia i inne.

Znajduje to odzwierciedlenie już w strukturze tego liczącego ponad 140 stron dzieła. Składa się ono z trzech (poprzedzonych wstępem i zwieńczonych zakończeniem) części, z których pierwsza (pt. Przed reformą) ma charakter historyczno-definicyjny, uwzględniający przemiany systemu emerytalnego od jego powstania aż po reformę z 1999 r., którą Autor określa jako „przełomową”. Na tle kontekstu historycznego są definiowane podstawowe warianty systemów emerytalnych, w tym systemy: repartycyjny, zaopatrzeniowy i kapitałowy. Zdefiniowanie tych wariantów stworzyło punkt wyjścia do szerszej analizy ewolucji polskiego systemu zabezpieczenia na starość w okresie międzywojennym i w okresie gospodarki socjalistycznej.

Na tle zawartych w części pierwszej analiz w części II (pt. Reforma przełomowa) jest charakteryzowany wdrożony w 1999 r. ów „przełomowy” system emerytalny, stanowiący połączenie wariantu repartycyjnego i kapitałowego, ale w praktyce zawierający też elementy wariantu zaopatrzeniowego. Autor szczegółowo przedstawia makroekonomiczne i polityczne warunki wdrażania tej reformy, jej następstwa w praktyce i przyczyny późniejszych zmian, wprowadzanych w zreformowanym już systemie.

W trzeciej części książki (pt. Co dalej?) Autor przedstawia diagnozę sytuacji w analizowanej dziedzinie, zarazem wskazując na uwarunkowania ewolucji systemu zabezpieczenia na starość i formułując sugestie co do programu dalszych zmian.

Już sam wykaz rozdziałów monografii wskazuje na kompleksowość oraz interdyscyplinarność zawartych w niej rozważań. Ważną, charakterystyczną cechą tego dzieła jest prezentowanie podjętej w nim tematyki z uwzględnieniem dotychczasowego dorobku badawczego, teoretycznego i praktycznego. Autor starannie i w zobiektywizowany sposób przedstawia rozmaitość i niezgodność poglądów na temat systemów zabezpieczenia na starość. Zderza ze sobą argumenty zwolenników i przeciwników różnych wariantów systemu emerytalnego, zarazem wyrazi-

REFLEKSJE NA KANWIE KSIĄŻKI R. BUGAJA POLSKA REFORMA ZABEZPIECZENIA... 357

ście przedstawiając własne poglądy. Obiektywizacji prezentacji nie zaszkodziło nawet wyraźnie krytyczne podejście Autora do kapitałowego wariantu systemu emerytalnego. Obiektywizmowi sprzyja staranna podbudowa bibliograficzna i staranne obudowanie poszczególnych tez przypisami i odsyłaczami do literatury przedmiotu. Wszystkie tezy i opinie na przedstawiany temat są szczegółowo uzasadniane poprzez odniesienia do bibliografii i rzeczywistej sytuacji społeczno-gospodarczej oraz do bieżących i przeszłych doświadczeń praktycznych.

Zamieszczona na końcu książki bibliografia jest zarazem wskazówką dla czytelnika zainteresowanego poszerzeniem lektur.

Mimo dość wyrazistych własnych opinii Autor pozostawia czytelnikowi przestrzeń do zindywidualizowanej oceny. Przedstawia bowiem szczegółowo i analizuje liczne spory na temat systemów emerytalnych – spory toczone wśród naukowców, praktyków i polityków. I w tym właśnie (choć nie tylko) wyraża się obiektywizm rozważań.

GŁÓWNE TEZY I KONSTATACJE ZAWARTE W MONOGRAFII Ryszard Bugaj stwierdza, że zasadniczym czynnikiem sprzyjającym wyborowi koncepcji reformy ubezpieczeń społecznych jako radykalnie rynkowej i skutkującej utworzeniem segmentu prywatnego był „klimat intelektualny i emocjonalny”.

Podkreśla, że „klimat intelektualny, struktura interesów i prawidłowości mechanizmu decyzyjnego przesądziły o sposobie określenia celów reformy emerytalnej i doborze środków jej realizacji, a w rezultacie były to czynniki współokreślające kształt całego przedsięwzięcia”. Ocenia, że „system, który obecnie istnieje, ma cechy systemowej hybrydy, ukształtowanej pod wpływem doraźnych uwarunkowań ekonomicznych i politycznych. Problem nie polega na tym, że system nie jest konsekwentnie ukształtowany przez jedną doktrynę ideowo-teoretyczną, ale że został zbudowany (złożony) bez troski o jego spójność”. Hybrydowość wyraża się w równoległym funkcjonowaniu wariantu repartycyjnego, kapitałowego, zaopatrzeniowego i innych. Taki stan Ryszard Bugaj uznaje zarówno za przyczynę patologicznej „przedsiębiorczości”, jak i za podłoże „dyskryminacji najsłabszych na rynku grup pracowniczych, zmuszonych pracować bez zabezpieczenia środków do utrzymania na starość”. System ubezpieczeniowy – mimo radykalnej reformy – zbudowany jest więc wokół założenia, że pracę wykonuje się „na etacie”.

Natomiast narastająca dynamizacja przemian gospodarczych oraz rosnący stopień ryzyka i niepewności łączy się z koniecznością wdrażania także innych form zatrudniania. Dlatego też Ryszard Bugaj uznaje za oczywisty postulat objęcia składką ubezpieczeniową wszelkich rodzajów dochodów z pracy. Podkreśla, że takie rozwiązanie „powinno generalnie sprzyjać swobodnemu wyborowi przez pracownika (i pracodawcę) formy zarobkowania, a także sprzyjać efektywnemu wykorzystaniu pracy”.

W związku z tym, „w imię przejrzystości i wzmocnienia motywacyjnych funkcji zabezpieczenia na starość”, Ryszard Bugaj postuluje „wydzielenie z tradycyj-

358

Elżbieta Mączyńska

nego filara repartycyjnego jego pewnych funkcji socjalnych (dodatki z tytułu wychowania dzieci, emerytury minimalne i ewentualnie inne uprawnienia)”, ale nie uważa, że zakres filaru repartycyjnego nie powinien być rozszerzony. Zdaniem Bugaja, rozważenia wymaga przede wszystkim celowość włączenia do powszechnego filaru repartycyjnego, wydzielonych obecnie dla niektórych grup, specjalnych systemów emerytalnych o charakterze zaopatrzeniowym lub quasi-zaopatrzeniowym, tj. nie powiązanych z wpłacaniem składek emerytalnych. Chodzi tu generalnie o trzy grupy: „mundurowych”, sędziów i prokuratorów oraz rolników.

Ryszard Bugaj ocenia przy tym, że w przypadku „mundurowych” oraz sędziów i prokuratorów przyczyną „ustanowienia hojnego systemu zaopatrzeniowego była bez wątpienia intencja zagwarantowania szczególnej lojalności tych grup względem państwa (w przypadku grupy policjantów przywileje emerytalne można też zinterpretować jako rekompensatę za relatywnie niski poziom wynagrodzeń), przy czym niektóre rządzące ugrupowania wprowadzały przywileje w intencji uzyskania wyborczego wsparcia tych grup. Przywileje te zyskiwały potem status praw (słusznie?) nabytych”.

Autor wyraźnie opowiada się za priorytetem dla wariantu repartycyjnego i za nadaniem mu kluczowej roli w systemie emerytalnym. Na tym tle zauważalny jest zarazem sceptycyzm Bugaja, odnoszący się do wariantu kapitałowego. Formułuje on argumenty przemawiające za całkowitym wyeliminowaniem z ubezpieczeń obowiązkowych modelu kapitałowego. Wskazuje, że kluczowym argumentem jest „losowy w istocie charakter wysokości indywidualnego świadczenia względem wkładu ubezpieczonego do funduszy ubezpieczeniowych”. Zaznacza przy tym, że w systemie tym przeciętny poziom świadczenia nie musi być skorelowany z kondycją krajowej gospodarki. Natomiast na stopę zwrotu z inwestycji kapitałowych „ogromny (i niemożliwy do przewidzenia) wpływ mają globalne czynniki na rynkach finansowych”. Bugaj podważa zarazem (uznając za niepoważny) argument „jakoby stopa zwrotu z inwestycji finansowych zapewniała wyższy poziom świadczeń niż – przy tym samym poziomie obciążenia składką – zapewniają systemy repartycyjne”. Podkreśla, że „stopa zwrotu z inwestycji kapitałowych ma rynkowy charakter (a także odzwierciedla ustrojowe uregulowania wpływające na prawidłowości podziału dochodów między czynniki pracy i kapitału), natomiast wysokość «stopy zwrotu» w systemie repartycyjnym jest konsekwencją przyjętych regulacji waloryzacyjnych, o których w istocie przesądza polityczny wybór”.

Sceptycyzm Bugaja dotyczący obowiązkowego wariantu kapitałowego w systemie emerytalnym nie obejmuje natomiast dobrowolnych form takiego ubezpieczenia. Autor zakłada, że „w przypadku ubezpieczenia dobrowolnego, wysokie ryzyko co do przyszłej stopy zwrotu jest akceptowalne nie tylko dlatego, że to ubezpieczenie nie jest narzucane prawną regulacją, ale też dlatego (może przede wszystkim dlatego), że pewien minimalny standard dochodu na starość każdy ma zagwarantowany w postaci świadczenia z państwowego segmentu zabezpieczenia”.

W monografii niemały ciężar merytoryczny przypada rozważaniom na temat współzależności między systemem emerytalnym i jego sprawnością a finansami

REFLEKSJE NA KANWIE KSIĄŻKI R. BUGAJA POLSKA REFORMA ZABEZPIECZENIA... 359

publicznymi w tym systemem podatkowym. Nie po raz pierwszy Ryszard Bugaj wskazuje na występujące w tym systemie dysfunkcje. Wbrew opiniom formułowanym przez ekonomistów aprobujących doktrynę neoliberalną, Ryszard Bugaj uznaje, że „nawet znaczna dynamika wydatków na świadczenia emerytalne wymuszająca w długim okresie podniesienie przeciętnych stawek podatkowych, nie może być traktowana jako niedopuszczalna, ponieważ Polska – jak dotychczas – funkcjonuje w systemie «nisko podatkowym»”. Autor zwraca uwagę, że szczególną cechą polskiego systemu podatkowego są „względnie niskie obciążenia podatników osiągających raczej wysokie dochody. Łączne obciążenia podatkowe są niższe nie tylko od obecnych obciążeń w krajach starej Unii, ale też od obciążeń występujących w tych krajach, gdy zaawansowanie ich rozwoju odpowiadało obecnemu polskiemu”. Zdaniem Bugaja, o takim uksztaltowaniu systemu podatkowego przesądziły „nie tyle twarde argumenty natury ekonomicznej, co uwarunkowania w sferze politycznej”. Za punkt wyjścia przyjmowano bowiem jako bezsporne neoliberalne tezy dotyczące uwarunkowań makroekonomicznych, w tym „w szczególności postulat kompresji sektora finansów publicznych i postulat niskich i płaskich podatków. Jakkolwiek postulaty te miały oparcie w literaturze teoretycznej, to zostały też «wzmocnione» przez wolnorynkową i antyetatystyczną orientację twórców tamtego programu.

Zignorowane zostały twierdzenia autorów wskazujących, że sukces gospodarczy (rozumiany jako dynamizm rozwojowy) odnoszą też kraje, które mają rozbudowany sektor finansów publicznych, w których państwo (w znacznej mierze poprzez system progresywnych podatków dochodowych) dokonuje redystrybucji dochodów”.

To tylko przykładowe, zawarte w monografii Ryszarda Bugaja tezy. Z większością z nich trudno się nie zgodzić. Nawet te krótkie przykłady dowodzą oryginalności i niestandardowości rozważań. Dlatego też lektura tego dzieła jest atrakcyjna, tym bardziej że monografię cechuje przystępna narracja oraz przejrzystość i klarowność wywodów. Można nie podzielać argumentacji Autora, ale nie można jej zarzucić stronniczości. Autor zderza bowiem każdorazowo argumenty przemawiające za jego stanowiskiem z kontrargumentami.

Ryszard Bugaj szczególnie wnikliwie ocenia kwestię prywatyzacji i urynkowienia systemu emerytalnego. Wskazuje na tendencje podporządkowywania mechanizmowi rynkowemu obszarów wcześniej przypisywanych koncepcji państwa opiekuńczego, co zresztą dotyczy nie tylko systemów ubezpieczeń społecznych, ale i opieki zdrowotnej, systemów edukacyjnych i innych sfer dotyczących dóbr publicznych.

WĄTPLIWOŚCI I UWAGI Mimo merytorycznej staranności wywodów niektórym fragmentom monografii można jednak zarzucić zbytnią skrótowość czy zbytnie uproszczenia. Dotyczy to m.in. wywodów na temat kapitałowego wariantu systemu emerytalnego. Trudno

360

Elżbieta Mączyńska

nie podzielać opinii o wysokim stopniu ryzyka cechującego ten wariant. W tym kontekście zabrakło jednak analiz dotyczących możliwości (lub ich braku) ograniczania wad tego wariantu, np. poprzez różnego rodzaju regulacje prawne.

Pewien niedosyt jest odczuwalny odnośnie do wywodów na temat stanowiska Rady Strategii Społeczno-Gospodarczej. Szkoda, że Autor nie przedstawił bardziej szczegółowo tego stanowiska. Były w nim bowiem zawarte przestrogi i ostrzeżenia dotyczące owej „przełomowej reformy”. Niestety, wskazywane przez tę Radę słabości projektu reformy się urzeczywistniły.

Niezbyt jasne jest stwierdzenie, że „kluczowym składnikiem państwowego systemu zabezpieczenia na starość powinien być skonstruowany według zasad repartycyjnych, ale wydaje się celowe, by równolegle pewne funkcje były wykonywane przez system o architekturze systemu zaopatrzeniowego”. Nawet jeśli abstrahować od słabości redakcyjnej tego zacytowanego fragmentu, to nie w pełni jasna jest kwestia owych „funkcji” systemu zaopatrzeniowego (jakie to miałyby być funkcje i jakiego obszaru miałyby dotyczyć?). Kwestie te wymagałyby bardziej szczegółowej argumentacji, zwłaszcza pod kątem owej wskazywanej przez Autora „przedsiębiorczości” w wyborach wariantu emerytalnego, czy nawet – mającej niekiedy cechy naruszania prawa – manipulacji w tym obszarze.

Wątpliwości nasuwają się też w związku z przemianami dokonującymi się pod wpływem rewolucji cyfrowej. Postępująca w jej wyniku zmiana cywilizacyjna, wyrażająca się w przechodzeniu od wzorca cywilizacji przemysłowej do poprzemysłowej wymusza reformy instytucjonalne, systemowe. W warunkach przełomu rozwiązania instytucjonalne – w tym regulacyjne i inne, stosowane dotychczas w polityce społeczno-gospodarczej – coraz częściej okazują się nieprzystające do wymogów nowej gospodarki. Dochodzi do swego rodzaju regresji kulturowej, zjawiska kulturowego zakotwiczenia, blokady, zamknięcia. Tego typu, opisywany w literaturze przedmiotu lock-in effect, efekt zamknięcia w dotychczasowych ramach systemowych i przyjmowanych w podejmowaniu decyzji priorytetach, rozwiązaniach i narzędziach stanowi barierę rozwojową (Hryniewicz, 2012). Praktyka wykazuje coraz częściej, że w warunkach nowej gospodarki tradycyjne rozwiązania i narzędzia okazują się nie tylko nieskuteczne, ale wręcz zwiększają ryzyko błędnych decyzji społeczno-gospodarczych, podejmowanych na różnych szczeblach instytucjonalnych, co skutkuje brakiem harmonii między wzrostem gospodarczym a postępem społecznym. W znacznej mierze dotyczy to także systemów zabezpieczenia na starość. W warunkach rewolucji cyfrowej dochodzi bowiem do zderzenia „kultury posiadania własności” i „kultury rozporządzalnego czasu”, co rzutuje na przemiany na rynku pracy i przemiany poglądów na temat systemów zabezpieczenia na starość. Na tym podłożu powstają nowe koncepcje, odmienne od tradycyjnych systemów emerytalnych, w tym np. koncepcja bezwarunkowego dochodu podstawowego. Taki dochód jest traktowany jako produktywna „zbiorowa inwestycja społeczeństwa w wiedzę” (Szlinder, 2018). Szkoda, że Ryszard Bugaj nie podjął tych kwestii, choć z pewnością pominięcie tej kwestii można uzasadnić obszernością tematu oraz koniecznością ich koncentrowania się na zasadniczej problematyce.

REFLEKSJE NA KANWIE KSIĄŻKI R. BUGAJA POLSKA REFORMA ZABEZPIECZENIA... 361

Przedstawione w monografii tezy zmuszają do refleksji na temat przekształceń ustrojowych, w tym na temat roli państwa. Szkoda jednak, że Autor tylko w niewielkim zakresie odnosi się do tych kwestii, choć podkreśla, że przebudowa systemu emerytalnego nie powinna być oderwana od szeroko rozumianego procesu przekształceń ustrojowych. Twierdzi, że „(…) Przeciwnie, trzeba widzieć system emerytalny jako jeden z kluczowych składników ładu ustrojowego. Można i należy w kontekście obecnych uwarunkowań (rozumianych szeroko – również jako przekonania społeczne) powrócić do pytań fundamentalnych stawianych przez filozofów przed ukształtowaniem współczesnych systemów zabezpieczeń na starość. Jako kluczowe jawi się pytanie o «naturę podmiotu» systemu ubezpieczeń. Pytanie, czy jednostki bardziej efektywnie uczestniczą w procesach gospodarczych pod presją ekonomicznego przymusu, czy wówczas, gdy system ma charakter opiekuńczy”. Szersze rozważania na temat przemian ustrojowych byłyby cennym wzbogaceniem monografii, tym bardziej że Autor sporo miejsca poświęca wynaturzeniom społeczno-gospodarczym, związanym z podporządkowaniem polityki doktrynie neoliberalnej.

Ponadto przejrzystości wywodów na ten temat sprzyjałoby przedstawienie różnic między liberalizmem klasycznym (którego intelektualne korzenie przypisywane są Adamowi Smithowi) a neoliberalizmem i ordoliberalizmem. Ta ostatnia forma liberalizmu i jej analiza byłaby tym bardziej istotna, że ordoliberalizm stanowi podłoże do uznanej traktatowo w UE, a konstytucyjnie w Polsce, koncepcji społecznej gospodarki rynkowej jako formy obowiązującego ustroju społeczno-gospodarczego. Ordo zaś znaczy ład. Powstaje zatem pytanie, czy i w jakim stopniu poszczególne warianty systemu emerytalnego wpisywałyby się w taki ład.

System zabezpieczenia na starość ze swej natury pozostaje w związku z kształtowaniem polityki zatrudnienia i rynku pracy, w tym np. kwestii tygodniowego wymiaru czasu pracy, zatrudniania seniorów itp. W monografii kwestie te są przedstawiane jedynie sygnalnie. W warunkach rewolucji cyfrowej wymagają one szczegółowych analiz, chociażby dlatego że w modelu gospodarki opartej na wiedzy, modelu kapitalizmu zwanego kapitalizmem kognitywnym, coraz trudniejsze staje się mierzenie indywidualnego wkładu w kolektywną produkcję, a zatem i coraz trudniejsza staje się realizacja zasady „równa płaca za równą pracę”.

W wyniku stosowania mobilnych technologii cyfrowych jest zauważalne zjawisko zacierania się granicy między pracą i niepracą. W literaturze zwraca się uwagę, że np. uczestnik portalu społecznościowego, promując, lajkując jakieś produkty przyczynia się, chcąc nie chcąc, do wzrostu ich sprzedaży. Są to pierwsze przejawy rozwoju gospodarki prokrastynacyjnej (Tussey, 2018). Jest to dziedzina względnie nowa, kształtująca się pod wpływem rewolucji cyfrowej, wciąż jeszcze niedostatecznie rozpoznana.

Złożoność problemu kształtowania systemu zabezpieczenia na starość wzmacnia fakt coraz bardziej wyraziście ujawniającej się − wraz z rosnącymi nierównościami społecznymi − klasowości społeczeństwa. Guy Standing, charakteryzując problem owej klasowości, obok wysoce skontrastowanych wąskich

362

Elżbieta Mączyńska

elit i prekariatu wyróżnia salariat (osoby posiadające bezpieczne posady głównie w wielkich korporacjach i administracji publicznej), profesjoników (neologizm powstały z połączenia „profesjonalistów” i „techników” oznaczający pracowników o wysokich, choć nie zawsze regularnych dochodach i znacznej niezależności), proletariat, bezrobotnych oraz źle przystosowanych społecznie ludzi żyjących na marginesie społeczeństwa (Standing, 2015; Szlinder, 2018). Powstaje zatem pytanie o uwzględnienie tego podziału w systemie zabezpieczenia społecznego. Opinia Ryszarda Bugaja na ten temat byłaby bardzo cennym uzupełnieniem monografii.

W książce zabrakło szerszych analiz najnowszego projektu zmian przebudowy systemu emerytalnego. Ryszard Bugaj ogranicza się do stwierdzenia, że „program planowanych zmian nie uzyskał jeszcze statusu ustrojowej regulacji, ale przynajmniej z dwóch względów budzi wątpliwości. Po pierwsze, zmiany te zdają się wpisywać w proces przekształceń doraźnych i nie stanowią części kompleksowego przedsięwzięcia. Po drugie, w tym systemie mają obowiązywać zasady systemu kapitałowego, a jednocześnie akces ubezpieczonych zdaje się raczej obligatoryjny.

Oznaczałoby tworzenie (w nowej formule technicznej) filara kapitałowego i obowiązkowych ubezpieczeń”.

ZAKOŃCZENIE Książka Ryszarda Bugaja powinna być obowiązkową lekturą nie tylko dla naukowców z różnych dziedzin, w tym zwłaszcza ekonomistów, filozofów, socjologów, historyków, politologów i prawników. Z pewnością powinna być wykorzystywana w dydaktyce, w nauczaniu przedmiotów z zakresu nauk humanistycznych i społecznych.

Przede wszystkim jednak książką tą powinni się zainteresować główni kreatorzy polityki społeczno-gospodarczej, w tym parlamentarzyści i inni regulatorzy życia społeczno-gospodarczego, przede wszystkim reprezentujący centralne instytucje państwa, instytucje rządowe oraz samorządowe. Z pewnością powinna to też być lektura obowiązkowa dla dziennikarzy i świata mediów.

Lektura monografii Ryszarda Bugaja prowadzi do wniosku o konieczności zmian w systemie zabezpieczenia społecznego, ale i zmian w polityce ustrojowej.

Wymusza to i przyspiesza przełom cywilizacyjny, jaki przynosi rewolucja cyfrowa.

Książka R. Bugaja zmusza do głębszych refleksji na temat składowych elementów systemu zabezpieczenia na starość. Zarazem może też skłaniać czytelników do krytycznej oceny własnych, indywidualnych przeszłych, bieżących i planowanych decyzji dotyczących takiego zabezpieczenia i to z uwzględnieniem − charakterystycznych dla współczesnego świata i rzutujących na życie ludzkie − przemian.

Książkę tę powinien zatem przeczytać każdy, kto chce zadbać o racjonalność własnych decyzji dotyczących finansowego zabezpieczenia na starość, ale też każdy, kto chciałby się włączyć do intensyfikującej się obecnie dyskusji na ten temat.

REFLEKSJE NA KANWIE KSIĄŻKI R. BUGAJA POLSKA REFORMA ZABEZPIECZENIA... 363

Ryszard Bugaj wskazuje na konieczność takiej dyskusji, podkreślając, że „praktyczne rozstrzygnięcia nie mogą (nie powinny) mieć technokratycznego charakteru. Potrzebna jest debata z udziałem osób i instytucji (przede wszystkim przedstawicieli zorganizowanych środowisk pracowniczych, ale też pracodawców) oceniających możliwe propozycje zmian przez pryzmat zróżnicowanych interesów i z perspektywy różnych aksjologicznych orientacji. Taka formuła przygotowania programu dalszych zmian daje nadzieję (choć nie pewność) zaangażowania w jego budowę możliwie szerokiego spektrum aktorów życia publicznego”. Ich udział powinien zagwarantować ukształtowanie programu „zrównoważonego”, cieszącego się możliwie szerokim poparciem społecznym. Teza ta stanowi zarazem zachętę do swego rodzaju społecznego oddziaływania na kształtowanie przyszłości − jako antidotum na tak charakterystyczny dla współczesności zanik kultury myślenia strategicznego. Zarazem ta konstatacja Ryszarda Bugaja koresponduje z postulowaną już w latach 70. minionego wieku przez Alvina Tofflera koncepcją futuryzmu społecznego (Toffler, 1998, s. 437–476). Skoro w warunkach burzliwych przemian rosną bowiem bariery i trudności przewidywania przyszłości, tym bardziej jesteśmy skazani na domysły i przeczucia. Ale zarazem bardziej istotne jest włączenie w możliwie najszerszym stopniu różnych grup społecznych w proces myślenia strategicznego. Jest to niezbędne, zwłaszcza że prognozy wykazują tendencje do samospełniania lub samounicestwiania się. Według A. Tofflera tak rozumiany „społeczny futuryzm” umożliwia osiąganie wyższego szczebla kompetencji w konstruowaniu i kontrolowaniu zmian, szczebla wykraczającego poza odhumanizowaną technokrację (mimo że demokratyczną) – (ibid., s. 443). Toffler wskazuje na potrzebę dysponowania „czułym systemem wskaźników” stopnia realizacji celów społecznych i kulturowych, zintegrowanych ze wskaźnikami ekonomicznymi, co sprzyjałoby humanizacji prognozowania (ibid., s. 448). Podkreśla, że sztuka futurologii pokazuje co jest możliwe, prawdopodobne, a polityka futurologii − co pożądane. „Racje przemawiające za badaniem prawdopodobnych wariantów przyszłości są nieodparte (ibid., s. 451). Usiłowania przewidywania przyszłości w sposób nieunikniony zmieniają ją i choć nikt raczej nie może jej znać, to −zdaniem Tofflera − „czas obalić raz na zawsze popularny mit, że przyszłość jest nierozpoznawalna. Ogólne wyobrażenie o tym, co może nastąpić, jest lepsze niż żadne (…). Jeśli błędne – to i tak korzystne” (ibid., s. 452).

Tezy i rekomendacje A. Tofflera nie tylko się nie zestarzały, ale przeciwnie − wobec symptomatycznej obecnie marginalizacji kultury myślenia strategicznego zyskują na aktualności. Toffler proponuje tworzenie na różnych szczeblach „ośrodków imaginacyjnych” ukierunkowanych na interdyscyplinarne „uaktywnianie mózgów”. Według Tofflera byłoby to źródłem pomysłów, idei „o których technokratom się nie śniło” (Tofler, s. 455).

Koresponduje to z tezami Ryszarda Bugaja, a lektura Jego książki zachęca do rozwijania futuryzmu społecznego w kształtowaniu rozwiązań dotyczących zabezpieczenia na starość − futuryzmu jako przeciwwagi dla technokratyzmu. Książka ta z pewnością doczeka się kolejnych wydań, co byłoby okazją do jej poszerzenia, w tym ewentualnie o sugerowane tu kwestie.

364

Elżbieta Mączyńska

BIBLIOGRAFIA Bugaj R. (2018), Polska reforma zabezpieczenia na starość, Warszawa.

Hryniewicz T. (2012), Stosunki pracy w polskich organizacjach, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.

Standing G. (2015), Karta prekariatu, WN PWN, Warszawa.

Szlinder M. (2018), Bezwarunkowy dochód podstawowy. Rewolucyjna reforma społeczeństwa XXI wieku, WN PWN, Warszawa.

Toffler A. (1998), Szok przyszłości, Zysk i S-ka, Poznań.

Tussey E. (2018), The Procrastination Economy, The Big Business of Downtime, New York University Press, New York.

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIES NR 3 (XCIV) 2017

Krzysztof Marczewski*

RECENZJA KSIĄŻKI NOWA GLOBALNA ARCHITEKTURA FINANSOWA. W STRONĘ BEZPIECZNIEJSZEGO SEKTORA BANKOWEGO (Artykuł nadesłany: 27.04.2018; Zaakceptowany: 17.05.2018)

Nowa globalna architektura finansowa. W stronę bezpieczniejszego sektora bankowego, Barbara Liberska (red.), Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków 2016, 238 stron.

Tytuł książki, której autorami jest zespół pracowników Katedry Globalizacji w Instytucie Ekonomii, Finansów i Zarządzania Uniwersytetu Jagiellońskiego, sygnalizuje już główne jej przesłanie. Można je sformułować w postaci dwóch stwierdzeń: 1. Świat finansów przed kryzysem opierał się na fałszywej ideologii i błędnych założeniach. Tą fałszywą ideologią było powszechne dążenie do deregulacji finansowej; błędne założenia polegały na uznaniu, że rynki finansowe są efektywne, a ich uczestnicy podejmują racjonalne decyzje.

2. Jest konieczne przeprowadzenie zasadniczych zmian w dotychczasowym sposobie funkcjonowania banków i rynków finansowych. Ze względu na to, że kryzys miał charakter systemowy i strukturalny, niezbędne są zmiany regulacyjne zarówno na szczeblu krajowym, regionalnym, jak i globalnym.

Zatem przeprowadzenie tych zmian wymaga konsensu państw, które są świadome zagrożeń wynikających z zaniechania reform.

Przedmiotem książki jest przedstawienie zmian (oraz dyskusji wokół nich), przeprowadzonych w okresie pokryzysowym do 2015 r. zarówno w ramach uzgod* Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, Kolegium Zarządzania i Finansów, Katedra Ekonomii Stosowanej oraz Instytut Badań Rynku, Konsumpcji i Koniunktur w Warszawie; e-mail: krzysztof.marczewski@ibrkk.pl

366

Krzysztof Marczewski

nień międzynarodowych, jak i w legislacji w Stanach Zjednoczonych i Unii Europejskiej.

Czy jednak można bezwarunkowo uznać, że dążenie do deregulacji finansowej jest fałszywą ideologią? Teoria dostarcza na tym polu różnych odpowiedzi.

Dwie główne klasyczne teorie regulacji ekonomicznej to teoria interesu publicznego oraz teoria przechwytywania. Według pierwszej z nich wolne od ingerencji rynki bardzo często przestają działać efektywnie ze względu na występowanie zjawisk monopolistycznych lub negatywnych efektów zewnętrznych (Pigou, 1938). Natomiast rządy mają chęć i potrafią korygować te niesprawności rynków za pomocą swoich działań regulacyjnych. Zgodnie z drugą teorią, niesprawności rynków nie występują zbyt często i na dużą skalę, a gdy się zdarzają, prywatne procedowanie wsparte przez niezależny system sądowniczy pozwala je usuwać bez ingerencji państwa (Coase, 1960; Stigler, 1971; Peltzman, 1976). Gdy zaś do tej ingerencji jednak dochodzi, państwo okazuje się nieodporne na działania lobbingowe (proces regulacji jest przechwytywany przez wpływowe podmioty z branży poddanej regulacji) i/lub niekompetentne. Regulacja pojawia się zatem wtedy, gdy producenci chcą ograniczyć konkurencję i przejąć korzyści redystrybucyjne z tego tytułu albo konsumenci chcą ograniczyć siłę monopoli i przejąć korzyści redystrybucyjne z tego powodu. Na tym tle S. Peltzman sformułował hipotezę, że logiczną konsekwencją ingerencji regulacyjnej w rynek jest jego deregulacja w następstwie stopniowego zaniku znaczących korzyści redystrybucyjnych (Peltzman, 1989).

W opozycji do tych dwu teorii lokuje się teoria egzekwowania (Djankov et al., 2003; Shleifer, 2005). W jej ramach rozpatruje się cztery strategie kształtowania struktury instytucjonalnej rynku z punktu widzenia realizacji celów społecznych: samokontroli rynkowej (market discipline), prywatnego dochodzenia praw (private litigation), publicznego egzekwowania praw przez interwencję regulacyjną (public enforcement through regulation) oraz upaństwowienia (state ownership).

Podstawową konkluzją teorii egzekwowania (enforcement) jest stwierdzenie, że każda z tych strategii jest niedoskonała, a zadaniem władzy publicznej jest wybór pomiędzy nimi minimalizujący ogólną stratę społeczną.

Patrząc zatem oczami teorii interesu publicznego, przyczyną deregulacji finansowej, postępującej na całym niemal świecie w ostatnich kilkudziesięciu przedkryzysowych latach, byłaby konstatacja, że istniejące regulacje hamowały sprawne pełnienie przez rynki finansowe funkcji przekształcania oszczędności prywatnych w inwestycje, zaś wedle teorii przechwytywania taką przyczyną byłaby doświadczana erozja korzyści z regulacji ostrożnościowych wśród przeważającej części podmiotów działających na rynkach finansowych. Z kolei zgodnie z teorią egzekwowania władza publiczna wybierałaby deregulację, uznając, że samokontrola rynkowa w tym ważnym segmencie gospodarki minimalizuje ogólną stratę społeczną, choć grozi malwersacjami prywatnymi.

Z tej perspektywy mniej kategorycznie niż autorzy omawianej pracy oceniałbym procesy deregulacji finansowej w okresie przedkryzysowym. Deregulacja sprawdzała się przez wiele lat. Intensywne międzynarodowe przepływy kapitałowe

RECENZJA KSIĄŻKI NOWA GLOBALNA ARCHITEKTURA FINANSOWA...

367

umożliwiły przyspieszenie wzrostu gospodarczego w skali światowej. Kryzysowa zapaść na rynkach finansowych została dość szybko i sprawnie opanowana.

Przyjęte w następstwie wybuchu kryzysu rygorystyczne początkowo pakiety regulacyjne już są na niektórych polach stopniowo osłabiane. Nakładanie regulacji pociąga bowiem za sobą wzrost kosztów działalności regulowanych podmiotów, mogący ograniczać rozmiary ich aktywności. Autorzy, przy okazji przeglądu literatury dotyczącej omawianych nowo wprowadzanych regulacji, wskazują na to niebezpieczeństwo, podnoszone zwłaszcza przez środowiska biznesowe, ale z reguły w podsumowaniu niemal każdego z rozdziałów biorą stronę zwolenników szerokich regulacji. Korekta regulacyjna była z pewnością potrzebna. Skoor­ dynowana i skuteczna w najbardziej gorącym okresie lat 2008–2010 reakcja na kryzys społeczności międzynarodowej, m.in. w ramach działań Grupy G-20, jest godna podkreślenia. Dokumentuje ten proces pierwszy rozdział książki. Należy też wskazać – i autorzy to czynią – że przed kryzysem zbyt pochopnie rezygnowano z wielu procedur ostrożnościowych i nie nadążano z niezbędnymi regulacjami w odniesieniu do nowych tendencji na rynkach finansowych, wiążących się głównie z procesem globalizacji i objawiających się narastaniem ryzyka systemowego. Ale kontynuując sposób rozumowania Pelzmana, warto też mieć na uwadze, że „wzmożenia regulacyjne” z czasem wyczerpują swą społeczną atrakcyjność.

W kolejnych dziesięciu rozdziałach książki autorzy analizują podejmowane pokryzysowe reformy i regulacje w następującym układzie: identyfikacja problemów, opis istoty tych reform oraz ocena ich skuteczności. Jest to treściwy i dobrze skoordynowany przegląd, co szczególnie jest ważne przy pracy zespołowej.

Dominują kwestie regulacji mikroostrożnościowych. Tylko dość skrótowy rozdział drugi jest w całości poświęcony polityce banków centralnych w okresie kryzysu. Poruszany jest tam m.in. interesujący problem redefinicji miernika realizacji celu inflacyjnego polityki pieniężnej w kierunku uwzględnienia w nim – obok cen dóbr i usług konsumpcyjnych – cen aktywów finansowych i rzeczowych. Autor opowiada się za tym poszerzeniem (s. 51), ale bez szerszego uzasadnienia, mimo że wcześniej (s. 44–45) przedstawia występujące w literaturze liczne argumenty przeciwne takiemu posunięciu. Najważniejszym z nich jest stwierdzenie, że bank centralny nie może lepiej wycenić aktywów niż efektywny rynek finansowy i dlatego powinien reagować dopiero na pęknięcie bańki spekulacyjnej. Ponadto monitorowanie cen aktywów finansowych przez bank centralny może pobudzać inwestorów do zbyt ryzykownych działań (Benassy-Quere i in., 2010).

Zwrócił moją uwagę ciekawy opis procesu koncentracji w amerykańskim systemie bankowym w latach 1980–2009 oraz dyskusja dotycząca ustawy Dod­ da-Franka, a w tym słynnej reguły Volckera. Pojemne informacyjnie są rozdziały poświęcone regulacjom Bazylea III oraz pokryzysowym mechanizmom restrukturyzacji i upadłości banków. Autorzy wskazują przy tym na różnice stanowisk w ocenie skutków tych regulacji między sektorem bankowym a środowiskiem naukowym. W rozdziale, w którym omówiono nową strukturę nadzoru bankowego, zwraca uwagę analiza odrębności w podejściach między regulatorami w Stanach Zjednoczonych, kontynentalnej części Unii Europejskiej oraz

368

Krzysztof Marczewski

w Wielkiej Brytanii. Zabrakło mi tu jednak, żywo dyskutowanej także w Polsce, kwestii następstw ograniczenia autonomii nadzorów krajowych w ramach konstruowanej w UE unii bankowej.

Kolejne trzy rozdziały odnoszą się do bardziej szczegółowych zagadnień: kształtowania wynagrodzeń w bankach, reform funkcjonowania agencji ratingowych oraz pokryzysowych regulacji shadow banking. W pierwszym z tych rozdziałów ciekawym uzupełnieniem rozważań na temat systemów motywacyjnych w Europie Zachodniej i Stanach Zjednoczonych jest analiza sytuacji w Polsce.

Pesymistycznych wniosków dostarcza omówienie prób reform funkcjonowania agencji ratingowych. Nie zapowiada się, zdaniem autora rozdziału, aby zniknął podstawowy konflikt interesów wynikający z zasady „emitent płaci”. Z kolei z analizy shadow banking wyłania się problem międzynarodowego arbitrażu regulacyjnego. Regulatorzy krajowi w krajach rozwiniętych, zaostrzając przepisy, wypychają objęte nimi działalności na rynki krajów rozwijających się, gdzie takich regulacji brakuje.

Problem międzynarodowego arbitrażu regulacyjnego poruszono także w rozdziale poświęconym systemowemu ryzyku. Kwestia metod pomiaru tego ryzyka jednak została w nim przedstawiona pobieżnie i nieprecyzyjnie. Już sama definicja klasycznej miary, jaką jest wartość narażona na ryzyko (VaR), jest niejasno sformułowana (s. 85) jako: ”…maksymalna strata rynkowej wartości portfela (…) możliwa do poniesienia w konkretnym horyzoncie czasowym i przy założonym poziomie ufności”. Autor nie objaśnia pojęcia poziomu ufności (oznaczanego zwykle w literaturze jako 1–a), a na kolejnej stronie używa symbolu a, nadal go nie interpretując. Z tego powodu kolejna definicja oczekiwanej straty (ES) jest też niejasna (s. 86). Pochodnego pojęcia – krańcowej oczekiwanej straty (MES) w i-tej instytucji – nie można zrozumieć przy podanej przez autora rozdziału ilości informacji. Wreszcie objaśnienie miary SRISK, zależnej od ES i eksponowanej w tabeli 4.1 także nie jest wyczerpujące (co to są „realne społeczne koszty luki kapitałowej”?).

Niejasne interpretacje omawianych wskaźników zdarzają się też w niektórych innych rozdziałach. Na przykład, współczynnik dźwigni (LR) objaśniany jest jako relacja kapitału podstawowego Tier 1 do aktywów i zobowiązań pozabilansowych (s. 107). Określenie „zobowiązania pozabilansowe” nie jest tu fortunne. Chodzi tu o pozycję pozabilansową (off-balance exposure).

W rozdziale podsumowującym całość rozważań przedstawionych w książce (autorstwa jej redaktora) położono nacisk na potrzebę przywrócenia rynkom finansowym właściwej im funkcji w gospodarce oraz na potrzebę ewolucji współczesnego modelu kapitalizmu w kierunku tzw. kapitalizmu włączającego. Książkę uzupełnia zestaw aneksów, wśród których szczególnie użyteczna jest tabelaryczna synteza jej treści obejmująca siedem głównych problemów, przed jakimi stanął światowy system bankowy, podejmowane działania zaradcze oraz oceny skuteczności tych działań.

Konkludując, recenzowana książka jest dobrym przewodnikiem po kierunkach reform podjętych w sektorze bankowym w Stanach Zjednoczonych i Europie

RECENZJA KSIĄŻKI NOWA GLOBALNA ARCHITEKTURA FINANSOWA...

369

Zachodniej w następstwie światowego kryzysu gospodarczego. Wyróżnia ją zdyscyplinowany, klarowny na ogół opis analizowanych działań i autorska ocena ich skuteczności.

A co będzie dalej z pracami nad tworzeniem nowej globalnej architektury finansowej? Czy nastąpi pogłębienie i poszerzenie regulacji czy ich osłabienie?

Gdy piszę te słowa, Senat amerykański właśnie przyjął legislację ograniczającą zakres regulacji, wprowadzonych ustawą Dodda-Franka w odniesieniu do banków i instytucji finansowych średniej wielkości.

BIBLIOGRAFIA Benassy-Quere A., Coeure B., Jacquet P., Pisani-Ferry J. (2010), Economic Policy.

Theory and Practice, Oxford University Press.

Coase R. (1960), The problem of social cost, “Journal of Law and Economics”, 3.

Djankov S., Glaeser E., La Porta R., Lopez-de-Silanes F., Shleifer A. (2003), The new comparative economics, “Journal of Comparative Economics”, 31.

Peltzman S. (1976), Towards a more general theory of regulation, “NBER Working Paper Series, Working Paper”, 133, April.

Peltzman S. (1989), The economic theory of regulation after a decade of deregulation, “Brookings Papers on Economic Activity”, Special Issue.

Pigou A. (1938), The Economics of Welfare, Macmillan, London.

Shleifer A. (2005), Understanding regulation, “European Financial Management”, 11.

Stigler G. J. (1971), The theory of economic regulation, “Bell Journal of Economics”, 2.

144

Barbara Błaszczyk

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