О. Краснопёров1 Оценка факторов экономического роста стран

О. Краснопёров1
Оценка факторов экономического роста стран Европейского Союза
согласно неоклассической теории и модели подходящей технологии
Аннотация
В статье оцениваются факторы экономического роста стран Европейского Союза согласно
неоклассической
теории
и
модели
подходящей
технологии.
Использование
непараметрического метода DEA позволяет оценить косвенное влияние физического
капитала на производительность труда, выходящее за рамки неоклассической модели:
модернизация производственного оборудования идет рука об руку с технической
модернизацией. Таким образом, инвестиции являются куда более важным фактором
конвергенции доходов, чем это можно было бы заключить в рамках неоклассической
теории.
Ключевые слова: производственная функция, непараметрические методы, подходящая
технология, физический капитал, общая факторная производительность
JEL: C14, E22, O47.
Введение
Джонс (Jones, 2002) сформулировал три ключевых вопроса экономического роста:
1) Почему одни страны – богатые, а другие – бедные?
2) Почему средний уровень доходов со временем растёт?
3) Почему в одних странах уровень доходов растёт быстрее, чем в других?
Результаты эмпирических исследований показывают, что стандартные виды исследований
факторов экономического роста, основанные на неоклассической модели и функции КобаДугласа, не могут дать исчерпывающих ответов на эти вопросы. По мнению Хсиеха и
Кленова (Hsieh, Klenow, 2010), итог 25-летних исследований таков: физический капитал
объясняет около 20% разрыва уровня доходов между странами, а человеческий капитал –
от 10 до 30%. Остальные 50-70% приходятся на остаточный фактор (остаток Солова или
ОФП – общую факторную производительность). Похожий ответ на первый вопрос
Джонса даёт и Кхан (Khan, 2009) – ОФП объясняет от 50 до 75% разрыва уровня доходов
1
Краснопёров Олег Владимирович (olegkrasn@inbox.lv), докторант Латвийского Университета по
специальности "Экономика" (направление "Эконометрика")
между странами. Более того, Истерли и Левин (Easterly, Levine, 2002) утверждают, что
при ответе на третий вопрос Джонса доля ОФП возрастает до 90%. ОФП можно
характеризовать как уровень технического развития и интенсивности использования
факторов
производства,
так
и
совокупность
институциональных,
политических,
структурных и географических факторов. Таким образом, неоклассическая модель,
возможно, оставляет в тени основную движущую силу экономического роста.
В рамках неоклассической модели уровень оснащения страны капиталом не влияет на
ОФП. Такое положение вещей было поставлено под сомнение моделью подходящей
технологии (appropriate technology model) Басу и Вейла (Basu, Weil, 1998). Даже если
технологии могут свободно перемещаться через государственные границы, изобретения,
сделанные в странах с большой оснащённостью капиталом, не могут быть использованы,
или, по крайней мере, не так эффективны в странах с малой оснащённостью капиталом.
Как подобный феномен объяснили сами Басу и Вейл, изобретение новой модели
скоростного поезда в Японии вряд ли повлияет на технологию транспортного сектора
Бангладеш, где передвигаются в основном на велосипедах и повозках. Однако, по мере
роста оснащения физическим капиталом Бангладеш, японские технологии станут все
более применимы в этой стране. Таким образом, помимо прямого влияния на
производительность труда, капитал оказывает также и косвенное влияние, выходящее за
рамки неоклассической модели: модернизация производственного оборудования идет
рука об руку с технической модернизацией.
Эмпирически прямое и косвенное влияние капитала на экономический рост
оценить,
комбинируя
стандартные
параметрические
методы
можно
исследования
с
непараметрическими. Из двух существующих непараметрических методов – FDH (Free
Disposable Hull) и DEA (Data Envelopment Analysis), последний более сложен и дает более
реалистичные
результаты.
Например,
используя
DEA,
ряд
исследователей
констатировали, что для экономического роста важны как прямой, так и косвенный
эффекты капитала (например, Kumar, Russell, 2002; Jerzmanowski, 2007; Merkina, 2009).
Таким образом, игнорирование косвенного влияния капитала на экономический рост
недооценивает совокупную роль капитала и, соответственно, переоценивает роль ОФП.
До сего времени, исследования факторов экономического роста с использованием
непараметрических методов не включали страны ЕС-12 (страны, вошедшие в
Европейский Союз, начиная с 2004 года), возможно, из-за отсутствия достоверных данных
по динамике капитала. Даже используя стандартное уравнение для расчета динамики
физического капитала (объем капитала, аккумулированный до настоящего времени плюс
инвестиции минус амортизация), разные исследователи зачастую используют разные
допущения об объеме физического капитала в базовый период и скорости амортизации.
Например, Рум (Room, 2001) утверждает, что физический капитал в Латвии в середине
1990-ых составлял 75% от ВВП, Бемс и Джонсон – 140% от ВВП (Bems, Johnson, 2005), а
исследователи Европейской Комиссии – 200% от ВВП (Denis et.al., 2006). Очевидно, что
использование столь различных допущений может оказать решающее влияние на
результаты оценки производственной функции (Красноперов, 2012).
Целью данной работы является оценка факторов экономического роста (поиск ответов на
три вопроса Джонса), применяя параметрические и непараметрические методы к
эмпирическим данным стран ЕС. Во-первых, анализируются особенности применения
непараметрических методов в исследовании факторов экономического роста. Во-вторых,
для
каждой
страны
конструируется
динамика
физического
капитала,
а
производительность труда корректируется относительно величины природной ренты и
структуры занятости. В третьих, анализируются результаты исследования,
которые
демонстрируют очевидное присутствие косвенного влияния физического капитала на
экономический рост в странах ЕС.
Следует отметить, что данная работа не включает влияние человеческого капитала на
экономический рост. Хотя это влияние очевидно, не существует однозначного
индикатора, который можно было бы назвать наиболее точной аппроксимацией
человеческого капитала: разные исследователи используют разные индикаторы и
получают различные результаты (Melihovs, Davidsons, 2006). Дополнительная сложность
выборки стран ЕС состоит в том, что Восточноевропейские страны ничуть не отстают от
Западноевропейских
по
количественным
показателям
человеческого
капитала
(грамотность, средняя продолжительность обучения ит.д.). Поэтому включение этих
переменных не помогает объяснить различие уровня доходов, как это происходит в тех
работах, где в выборке наряду с развитыми государствами присутствуют также
беднейшие африканские страны (например, Barro, Lee, 1993; Pritchett, 1995; Swinston,
Barrot, 2011). В то же время, качественные показатели (результаты международного теста
для школьников PISA, число научных публикаций и патентов, рейтинги высших учебных
заведений ит.д.) не могут рассматриваться как всеобъемлющие и единственно
объективные. При этом, отсутствие отдельной переменной человеческого капитала не
означает, что влияние этого фактора теперь целиком входит в оценку ОФП. Высокое
значение
отношения
человеческого
капитала
к
физическому
капиталу
может
способствовать инвестициям в физический капитал, что делает влияние человеческого
капитала на экономический рост трудно отделимым от влияния физического капитала.
1. Методология
При отсутствии эффекта масштаба, единичной эластичности замещения физического
капитала и рабочей силы и нейтральной технологии по определению Хикса,
производственная функция в виде Коба-Дугласа в рамках неоклассической теории
экономического роста может быть представлена как:

Yit  K it Lit
где
1
 Ait
(1)
У – внутренний валовой продукт (ВВП) в базовых ценах;
К – объём физического капитала в базовых ценах;
L – количество человеко-часов;
А – ОФП;
α и (1-α) – эластичность ВВП по отношению к физическому капиталу и рабочей
силе, соответственно;
i и t – страна и период, соответственно.
Заметим, что Y, A, K и L в уравнении (1) разные для каждой страны и периода, тогда как
значение α считается неизменным и одинаковым для всех стран (чаще всего используется
значение 1/3). В рамках неоклассической теории средний уровень доходов равен
производительности труда и может быть представлен как функция от объёма капитала на
человеко-час и ОФП:
yit  kit  Ait
где y 
(2)
Y
K
и k  - производительность труда и объём физического капитала на
L
L
человеко-час, соответственно.
В свою очередь, непараметрическая производственная функция имеет вид:
yit   t kit   Eit
(3)
где
k 
–
мировой
производственный потенциал
(world
production frontier),
характеризующий максимальную производительность труда при текущем оснащении
физическим капиталом;
Е – эффективность производственного процесса, характеризующая степень отставания
страны от мирового производственного потенциала.
Преимуществом
использования
непараметрических
методов
является
отсутствие
допущения о конкретном и неизменном значении эластичности ВВП к капиталу.
Напротив, в каждый период времени мировой производственный потенциал оценивается с
помощью эмпирических данных. Главный недостаток непараметрических методов потенциальная нестабильность результатов относительно выборки стран. Например, если
мировой производственный потенциал содержит хотя бы одно резко отклоняющееся
значение (outlier), это может повлиять на оценку эффективности производственного
процесса для остальных стран.
Хотя непараметрические методы и заменяют остаточный фактор ОФП на эффективность
производственного процесса, интерпретация местоположения страны относительно
мирового производственного потенциала схожа с интерпретацией ОФП. Например, Кумар
и Руссел (Kumar, Russell, 2002) поддерживают широкую интерпретацию мирового
производственного потенциала, которая включает не только уровень технического
развития, но и политические и институциональные факторы.
Наконец, комбинация стандартного допущения функции Коба-Дугласа (α = 1/3) и
непараметрических методов позволяет разделить ОФП на косвенное влияние физического
капитала на производительность труда (Т) и отставание страны от мирового
производственного потенциала (Е):
yit  kit  Tt kit  Eit
(4)
Гипотетический пример показан на рисунке 1. Ось абсцисс отражает уровень оснащения
физическим капиталом (объем физического капитала на человеко-час), а ось ординат –
производительность труда (ВВП на человеко-час). Допустим, что ОФП во всех странах
превышает единицу, поэтому производительность труда превышает k 1 / 3 . В рамках
неоклассической теории, разница производительности труда между странами А и B
(которая равняется b) может быть объяснена разным уровнем физического капитала (а) и
ОФП (b-а; см. рис. 1А). В случае непараметрической производственной функции, сначала,
с помощью эмпирических данных, конструируется мировой производственный потенциал
(Φ). Его образуют страны, достигшие максимальной производительности труда при
данном оснащении физическим капиталом. Эффективность производственного процесса
в этих странах (А, B и C) принимается за максимальную (см. рис. 1b). В то же время,
производственный процесс в стране D не столь эффективен, так как при том же объеме
физического
капитала
как
производительность
B,
труда
значительно
ниже.
Эффективность производственного процесса страны D может быть выражена в процентах
как
c
. Объясняя разницу производительности труда между C и D (которая равна a+d),
d c
роль оснащенности физическим капиталом показана а, а роль эффективности
C
Производительность труда (Y / L)
Производительность труда (Y / L)
производственного процесса - как d.
B
b
A
a
A
D
c
Физический капитал на человеко-час
(K / L)
a)_Функция Коба-Дугласа
b) Непараметрический метод DEA
C
B
Φ
c
d
A
Φ
d
Физический капитал на человеко-час
(K / L)
Производительность труда (Y / L)
a
B
D
a
Физический капитал на человеко-час (K / L)
c) Комбинация параметрических и непараметрических методов
Источник: рисунок автора
Рис. 1. Оценка причин различия производительности труда между странами
Наконец,
комбинируя
параметрические
и
непараметрические
методы,
различие
производительности труда, например, между странами C и D объясняется тремя
факторами (см. рис. 1С). Во-первых, это прямое влияние физического капитала (а):
больший объем капитала на человеко-час повышает производительности труда при
сохранении текущей технологии. Во-вторых, это косвенное влияние физического
капитала (с-а): больший его объем позволяет применять более продуктивную технологию.
Наконец, роль эффективности производственного процесса показана отрезком d.
Если выборка состоит из трёх и более стран, применяется метод дисперсионной
декомпозиции. Например, логарифмируя уравнение (4) и обозначая роль физического
капитала, мирового технического прогресса и эффективности производственного
~ ~
~
процесса соответственно как Fit , T it и E it , получаем:
~ ~ ~
ln yit    ln k it  ln Tt  ln Eit  Fit  Tt  Eit
(5)
Тогда дисперсия производительности труда в выборке стран равна:
~
~
~
~ ~
~ ~
~ ~
Var ln yt   Var Ft  Var Tt  Var Et  2  Cov Tt , Et  2  Cov Ft , Tt  2  Cov Ft , Et
 
где
 
 






(6)
Var – дисперсия;
Cov – ковариация.
Разделяя ковариацию поровну между двумя соответствующими факторами (Klenow,
Rodriguez-Clare, 1997; Jerzmanowski, 2007), вклад трёх факторов в разрыв уровня доходов
может быть представлен соответственно как VF ,t , VT ,t и VE ,t :
V F ,t
 



~
~ ~
~ ~
Var Ft  cov Ft , Tt  cov Ft , Et

var ln yt 
V E ,t
 




~
~ ~
~ ~
Var Et  cov Tt , Et  cov Ft , Et

Var ln yt 
VT ,t
 



~
~ ~
~ ~
Var Tt  cov Tt , Et  cov Ft , Tt

var ln yt 


(7)
Например, высокое значение VT ,t отображает существенную роль косвенного влияния
физического капитала на производительность труда. В свою очередь, высокое значение
VE ,t означает, что совокупное влияние физического капитала не может полностью
объяснить разрыв производительности труда между странами – эффективность
производственного процесса (включающая в себя институциональные, политические и
прочие факторы) в богатых странах выше, чем в развивающихся.
2. Эмпирические данные
Хотя данная работа и фокусируется на странах ЕС, были добавлены три страны, которые
часто рассматриваются среди мировых технических лидеров – США, Япония и Норвегия.
Такое расширение выборки до 30 стран позволяет объективнее оценить местоположение
стран
ЕС
относительно
мирового
производственного
потенциала.
Результаты
исследования показаны с 2000 по 2010 год: данные для Восточноевропейских стран
раннее 1995 года недоступны, а результаты исследования за вторую половину 90-ых годов
сильно зависят от используемых допущений. Физический капитал на человеко-час и
уровень производительности труда выражены в евро с учетом индекса покупательной
способности (ИПС) и скорректированы на бизнес цикл с помощью фильтра ХодрикаПрескота. Данные по ВВП, ИПС и человеко-часам были взяты из Евростат, а данные
физического капитала основываются на базе данных GGAD (Groningen Growth Accounting
Database). GGAD содержит данные 16 стран (ЕС-15 и США) по 2004 год. Объем
физического капитала за 2005-2010 год был подсчитан используя данные Евростат по
инвестициям и нормы амортизации физического капитала, которая была расчитана для
каждой страны, комбинируя данные по капиталу из GGAD за 1995-2004 год и
инвестициям из Евростат. Динамика физического капитала для остальных 14 стран
выборки была оценена с помощью стандартного уравнения:
K t  K t 1    K t 1  I t  K t 1  1     I t
(8),
где I и K - инвестиции и физический капитал, соответственно;
δ и t – годовая норма амортизации капитала (%) и период, соответственно.
Значения оснащённости капиталом в базовый период и нормы амортизации были оценены
эконометрически, используя данные тех 16 стран, для которых эти показатели доступны.
Далее производительность труда в каждой стране была скорректирована относительно
интенсивности использования природных ресурсов и структуры занятости. Коррекция
относительно природных ресурсов заключается в вычитании из ВВП природной ренты
(данные Всемирного Банка по genuine savings), при этом, в отличие от работы Меркиной
(Merkina, 2009) были учтены не только топливные и минеральные, но и лесные ресурсы.
Таким образом, ВВП Норвегии в среднем за период было скорректировано на 14%,
Румынии – на 3%, Дании – на 2%; при этом для двадцати стран величина коррекции
составила менее 1%. Коррекция относительно структуры занятости заключается в расчете
гипотетического уровня производительности труда, который соответствует средней
структуре занятости 27 стран ЕС. Например, данная коррекция в среднем за период
снизила ВВП Люксембурга (в структуре занятости преобладает отрасль с высокой
производительностью труда – финансовые услуги) на 14% и повысила ВВП Румынии
(преобладает сельское хозяйство) на 31%.
3. Результаты исследования
Мировой производственный потенциал Φ, построенный по методу DEA, независимо от
периода включает в себя 4 страны: Румынию, Ирландию, США и Люксембург (см. рис.2).
Мировой производственный потенциал со временем сдвигается вверх, но только для стран
с высоким уровнем оснащения капиталом. Этот эффект в научной литературе был замечен
и раннее (например, Merkina, 2009; Piacentino, Vassalo, 2009), характеризуя капиталоемкий
(capital-biased) технический прогресс, который способствует развитию лишь тех стран,
уровень оснащения капиталом которых достаточно высок. В свою очередь, в странах с
низкой оснащенностью физическим капиталом, мировой технический прогресс может
даже понизить производительность труда: устаревшее производственное оборудование
дает всё меньшую и меньшую отдачу.
Производительность труда (ИПС)
60
LU-2010
Φ (2010)
US-2010
50
US-2005
IE-2010
40
IE-2005
30
US-2000
LU-2005
Φ (2005)
Φ (2000)
LU-2000
IE-2000
20
RO-2010
RO-2005
10
RO-2000
0
0
20
40
60
80
Физический капитал на человеко-час (ИПС)
100
120
Источник: оценка автора на основании данных GGAD, Всемирного Банка и Евростат
Рис.2. Оценка мирового производственного потенциала по методу DEA в 2000, 2005 и
2010 году
В остальных странах эффективность производственного процесса ниже максимального
значения. Например, производительность труда в Балтийских странах ниже, чем в США
не только из-за меньшего объема физического капитала, но также из-за отставания
относительно мирового производственного потенциала (см. рис.3).
Источник: оценка автора на основании данных GGAD, Всемирного Банка и Евростат
Рис. 3. Отставание различных стран от мировой производственного потенциала в
2000 и в 2010 году
Например, в Латвии объем физического капитала на человеко-час в 2000 году составлял
10.1 евро ИПС. Мировой производственный потенциал отображает максимальный
уровень
производительности
обеспеченности
капиталом
труда,
–
13.2
которого
евро
можно
ИПС.
достигнуть
Фактическое
при
же
такой
значение
производительности труда в Латвии было всего 8.9 евро ИПС. Таким образом,
эффективность производственного процесса оценивается на уровне 0.675 (см. таблицу 1).
Таблица 1.
Оценка эффективности производственного процесса в разных странах
(в 2000 и 2010 году)
Период:
2000. gadā
2010. gadā
y it
y it
k it
yt k it 
k it
yt k it 
Переменная:
Единица
yit / yt k it 
yit / yt k it 
измерения:
евро ИПС
евро ИПС
12.2 10.5
15.2
0.688
31.2 20.8 28.0
0.742
Эстония
10.1 8.9
13.2
0.675
25.7 16.5 23.5
0.701
Латвия
14.4 12.7
17.2
0.738
26.9 19.8 24.5
0.807
Литва
35.5
0.829
70.6 38.8 47.3
0.821
ЕС-15 и США 50.1 29.4
18.1
13.6
19.2
0.733
30.8
21.8
27.2
0.814
ЕС-12
Источник: расчеты автора на основании данных GGAD, Всемирного Банка и Евростат.
За последующие десять лет средняя эффективность производственного процесса в странах
ЕС-12 вплотную приблизилась к аналогичному показателю стран ЕС-15 и США: с 0.733
до 0.814. В то же время, отставание от мирового производственного потенциала в странах
Балтии, особенно в Латвии, сокращалось намного медленнее.
В ходе исследования было доказано, что неоклассическая модель не может доподлинно
объяснить почему одни страны ЕС богаче или развиваются быстрее, чем другие. Так,
физический капитал объясняет 47% разрыва уровня производительности труда между
странами, 41% роста производительности труда в среднем по выборке и 48% различия
темпов роста производительности труда между странами (соответственно, первый, второй
и третий вопрос Джонса). Таким образом, более 50% значения каждого из индикаторов
экономического роста объясняется ОФП.
В то же время, оценивая факторы экономического роста с помощью непараметрических
методов, роль физического капитала значительно возрастает. Так, физический капитал
объясняет 88%, 81% и 51% уровня, роста и различия темпов роста производительности
труда между странами, соответственно. Использование комбинации параметрических и
непараметрических методов показало, что косвенное влияние физического капитала (т.е.,
эффект технологии) имеет существенное значение на первые две переменные
экономического роста (см. таблица 2). Таким образом, неоклассическая теория
недооценивает роль капитала в процесса экономического роста стран ЕС.
Таблица 2.
Оценка факторов экономического роста в 2000-2010 году, используя комбинацию
параметрических и непараметрических методов
Фактор:
Капитал Технология Эффективность
Переменная:
47
41
12
Различие уровня производительности труда
41
40
19
Рост производительности труда
48
3
49
Различие темпов роста производительности труда
Источник: расчеты автора на основании данных GGAD, Всемирного Банка и Евростат.
В рамках неоклассической теории, оснащенность страны капиталом не влияет на ОФП.
Напротив, эмпирические данные свидетельствуют, что между этими показателями
существуют тесная положительная корреляция (коэффициент корреляции равен 0.84). Для
стран с высоким уровнем физического капитала характерен также высокий уровень ОФП
(см. рис. 4). Коэффициент детерминации 0.71 указывает на то, что 71% дисперсии ОФП в
данной выборке стран определяется дисперсией объема физического капитала на
человеко-час.
_
Источник: расчеты автора на основании данных GGAD, Всемирного Банка и Евростат.
Рис 4. ОФП относительно обеспеченности физическим капиталом в среднем за 2000 –
2010 год
Учитывая совокупное влияние физического капитала на экономический рост, инвестиции
являются куда более важным фактором конвергенции доходов, чем это можно было бы
заключить в рамках неоклассической теории.
Выводы
Эмпирическое исследование факторов экономического роста стран ЕС за период с 2000 по
2010 год проводилось с использованием параметрических и непараметрических методов,
теоретическим
обоснованием
применения
которых
является,
соответственно,
неоклассическая теория и модель подходящей технологии.
В ходе исследования был определен капиталоемкий характер мирового технического
прогресса, способствующий развитию лишь тех стран, уровень оснащённости капиталом
которых достаточно высок. Мировой производственный потенциал, построенный по
методу DEA, включает четыре страны – Румынию, Ирландию, США и Люксембург.
Другие страны теоретически могут повысить производительность труда даже при текущей
оснащённости физическим капиталом. Если в 2000 году отставание стран ЕС-12 от
мирового производственного потенциала в среднем существенно превышало аналогичный
показатель стран ЕС-15, то за последующие 10 лет эти показатели сравнялись.
Исключение составляют страны Балтии, эффективность производственного процесса
которых все еще находится на довольно низком уровне.
Более половины значения переменных экономического роста в странах ЕС (разрыв уровня
производительности труда между странами, рост производительности труда в среднем по
выборке, различие темпов роста производительности труда между странами) в рамках
неоклассической модели объясняются остаточным фактором ОФП. Использование
непараметрических методов показало, что значительную часть ОФП составляет косвенное
влияние
физического
капитала
на
экономический
рост,
выходящее
за
рамки
неоклассической модели: модернизация производственного оборудования идет рука об
руку с технической модернизацией.
Дальнейшие исследования по этой теме могут проходить по трем основным
направлениям. Во-первых, это расширение выборки стран (включая страны СНГ). Вовторых, это новые методы оценки динамики физического капитала для стран ЕС-12. Втретьих, это определение объективного параметра человеческого капитала, применимого
в исследованиях экономического роста в рамках ЕС.
Список литературы
Красноперов О., 2012. Оценка производственной функции в условиях неопределённости
динамики физического капитала. Актуальные вопросы современной экономической науки.
Выпуск №9. Российская Федерация, г. Липецк. Издательство „Гравис”, стр. 146 - 151.
Basu, S. & Weil, D.N., 1998, "Appropriate Technology and Growth", The Quarterly Journal of
Economics. vol. 113, issue 4, pp. 1025 – 1054.
Barro R.J., Lee J. International Comparisons of Educational Attainment. Journal of Monetary
Economics, Elsevier, vol.32 (3), December 1993, pp.363-394.
Bems R., Johnson K. Trade Deficits in the Baltic States: How Long Will the Party Last? Sveriges
Riksbank Working Paper No. 186. (2005). 43 pages.
Denis C., Grenouilleau D., Mc.Morrow K., Roger W. Calculating Potential Growth Rates and
Output Gaps. European Commission Economic Paper # 247, 2006. 107 pages.
Easterly, W. & Levine, R., 2002, "It's Not a Factor Accumulation: Stylized Facts and Growth
Models", Economic Growth: Sources, Trends, and Cycles, ed. Norman Loayza, Raimundo Soto,
Norman Loayza & Klaus Schmidt-Hebbel, chapter 3, pp. 61-114.
Hsieh, C.T. & Klenow, P.J., 2010, "Development Accounting", American Economic Journal:
Macroeconomics. Vol. 2, pp. 207-223.
Jerzmanowski, M. 2007. "Total Factor Productivity Differences: Appropriate Technology vs.
Efficiency", European Economic Review, vol. 51, issue 8, pp. 2080 – 2110.
Jones C.I., 2002. Introduction to Economic Growth. Norton, USA, 2 ed., pp. 256.
Khan, A. 2009. "Accounting for Cross-Country Differences in Income Per Capita", Business
Review, Q1 2009, pp. 11-18.
Klenow P.J. & Rodriguez-Clare A., 1997, "The Neoclassical Revival in Growth Economics: Has
it Gone Too Far?" NBER Macroeconomics Annual 1997. MIT Press 1997, pp.73-103.
Kumar, S. & Russell, R.R., 2002, "Technological Change, Technological Catch-up, and Capital
Deepening: Relative Contributions to Growth and Convergence", The American Economic
Review, vol. 92, issue 3, pp. 527 – 548.
Melihovs, A. & Davidsons, G., 2006, "The Role of Production Progress and Human Capital in
the Economic Growth of Latvia" Bank of Latvia Working Paper No. 1 / 2006. 31 pp.
Merkina, N. 2009. "Technological Catch-up or Resource Rents: a Production Function Approach
to Growth Accounting", Journal of International Economics and Economic Policy, vol. 6, pp. 59
– 82.
Piacentino D., Vassalo E. Exploring the sources of labour productivity growth and convergence
in the Italian reģions: some evidence from a production function approach. Annals of Regional
Science, 2009. Volume 46, Issue 2, pp. 469-486.
Pritchett L., 1995 Where has All the Education Gone? The World Bank Working Paper.
Room (Hinnosaar) M., 2001. Potential output estimates for Central and East European countries
using production function method. Bank of Estonia Working Paper # 2 / 2001. 23 pages.
Switson A., Barrot L.D. The Role of Structural Reforms in Raising Economic Growth in Central
America. International Monetary Fung Working Paper # 11 / 248, 21 pages; 2011.
Measuring the factors of economic growth in European Union countries
according to the neoclassical theory and appropriate technology model
Author: Krasnoperov Oleg Vladimirovich
Author's affiliation:
University
of
Latvia,
PhD
Student
in
Economics
(subfield
of
Econometrics),
olegkrasn@inbox.lv
The article measures the factors of economic growth in European Union countries according to
the neoclassical theory and appropriate technology model. Application of non-parametric DEA
method allows estimating an indirect effect of capital stock on labour productivity, which is
beyond the scope of neoclassical theory: modernization of capital equipment goes hand in hand
with technical advancements. Therefore, investments appear to be much more important income
convergence factor that could be concluded within the neoclassical framework.
Keywords: production function, non-parametric methods, appropriate technology, capital stock,
total factor productivity
JEL: C14, E22, O47.