Władysław Milo, Maciej Malaczewski Uniwersytet Łódzki. Stabilność punktu równowagi modelu Solowa

Podobne dokumenty
VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Równania różniczkowe liniowe II rzędu

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Wykład z równań różnicowych

Wzrost gospodarczy definicje

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Rozwiązywanie zależności rekurencyjnych metodą równania charakterystycznego

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA

(b) Oblicz zmianę zasobu kapitału, jeżeli na początku okresu zasób kapitału wynosi kolejno: 4, 9 oraz 25.

Stabilność II Metody Lapunowa badania stabilności

7. Zastosowanie wybranych modeli nieliniowych w badaniach ekonomicznych. 14. Decyzje produkcyjne i cenowe na rynku konkurencji doskonałej i monopolu

Statystyka matematyczna dla leśników

Ekonometria. Zajęcia

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

Funkcje dwóch zmiennych

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Etapy modelowania ekonometrycznego

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

Logarytmy. Funkcje logarytmiczna i wykładnicza. Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne.

n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa

1 Pochodne wyższych rzędów

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

Informacja o przestrzeniach Sobolewa

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne

Weryfikacja hipotez statystycznych

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do obliczania niepewności pomiarowych

Otrzymaliśmy w ten sposób ograniczenie na wartości parametru m.

Definicje i przykłady

Wstęp do równań różniczkowych

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

ZESTAW 5 FUNKCJA PRODUKCJI. MODEL SOLOWA (Z ROZSZERZENIAMI)

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła.

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34

Analiza autokorelacji

Programowanie celowe #1

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Wykład 9 Testy rangowe w problemie dwóch prób

1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

DRGANIA SWOBODNE UKŁADU O DWÓCH STOPNIACH SWOBODY. Rys Model układu

Plan wykładu. Dlaczego wzrost gospodarczy? Model wzrostu Harroda-Domara.

W. Guzicki Próbna matura, grudzień 2014 r. poziom rozszerzony 1

Równania i nierówności wykładnicze i logarytmiczne

Wstęp do równań różniczkowych

Głównym celem opracowania jest próba określenia znaczenia i wpływu struktury kapitału na działalność przedsiębiorstwa.

4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych.

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Testowanie hipotez statystycznych.

Zadania z ekonomii matematycznej Teoria produkcji

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

STATYKA Z UWZGLĘDNIENIEM DUŻYCH SIŁ OSIOWYCH

istocie dziedzina zajmująca się poszukiwaniem zależności na podstawie prowadzenia doświadczeń jest o wiele starsza: tak na przykład matematycy

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Metody Ilościowe w Socjologii

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

Statystyka matematyczna i ekonometria

Testowanie hipotez statystycznych.

W. Guzicki Zadanie IV z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1

Modele cyklu ekonomicznego

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,

Podstawowe fakty. Model Solowa przypomnienie

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego

PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA. CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe

1 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

27. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada

Na podstawie dokonanych obserwacji:

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Analiza matematyczna dla informatyków 3 Zajęcia 14

Kalibracja. W obu przypadkach jeśli mamy dane, to możemy znaleźć równowagę: Konwesatorium z Ekonometrii, IV rok, WNE UW 1

Równanie przewodnictwa cieplnego (I)

METODY ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

LABORATORIUM Z FIZYKI

2 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych

Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817

Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

- prędkość masy wynikająca z innych procesów, np. adwekcji, naprężeń itd.

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Rozdział 2: Metoda największej wiarygodności i nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów

Układy równań i równania wyższych rzędów

Testowanie hipotez statystycznych

Elementy matematyki finansowej

PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA. CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe

Estymacja parametrów w modelu normalnym

Statystyka matematyczna i ekonometria

Transkrypt:

DYNAMICZNE MODEE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe 6 8 września 2005 w Toruniu Katedra Ekonometrii i Statystyki Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Władysław Milo Maciej Malaczewski Uniwersytet Łódzki Stabilność punktu równowagi modelu Solowa 1. Wstęp. Problemy modelowania ekonomicznego w aspekcie stabilności rozwiązań Od początku XIX wieku ekonomiści rozpoczęli próby przedstawiania zależności ekonomicznych za pomocą równań matematycznych. Do pierwszych wybitnych ekonomistów stosujących takie równania zaliczyć możemy m.in. Antoine a Cournot eona Walras należy też odnotować duży wpływ Johna Maynarda Keynesa 1 i Alfreda Marshalla 2 na ich zastosowanie w ekonomii. Początkowo były to proste równania. Z czasem zaczęto wzbogacać je o elementy stochastyczne. Próby uchwycenia ruchu układu gospodarczego doprowadziły do stosowania równań różniczkowych zwyczajnych 3. Zwrócić jednak warto uwagę na fakt iż w przeciwieństwie do fizyki specyfika zjawisk ekonomicznych zniechęca do takiego podejścia. Zauważmy iż funkcje stanowiące niewiadome w równaniach różniczkowych muszą być ciągłymi funkcjami pewnej zmiennej. Niech tą zmienną będzie czas. Wprowadzenie czasu ciągłego ma swoje istotne zalety sporo korzyści przy tym wynika z definicji układu dynamicznego i jego konsekwencji. Korzystanie z własności funkcji ciągłych i różniczkowalnych 4 ma wiele cennych zalet koniecznym jest jednak wzięcie pod uwagę różnic pomiędzy rzeczywistością a modelem i rozpatrywanie kształtowania się zjawiska w przyszłości w odpowiednich przedziałach (czyli sztuczne przyjęcie jednostki czasu dla prognoz np. jednego roku). 1 Por. Keynes (1956). 2 Por. Marshall (1925). 3 Por. np. Tokarski (2003) Romer (2000). 4 Por. np. Krasiński (2001).

16 Władysław Milo Maciej Malaczewski Zajmijmy się teraz problemem który stanowi podstawę naszych rozważań. Niech model ekonomiczny będzie postaci układu równań różniczkowych zwyczajnych. Załóżmy też iż znamy jego rozwiązanie analityczne oraz podstawowe własności tegoż rozwiązania. Przyjrzyjmy się sytuacji w której rozwiązanie to nie jest rozwiązaniem stabilnym. Przypomnijmy sobie wady jakie mają wykorzystywane jako warunki początkowe dane dotyczące zjawisk ekonomicznych modelowanych za pomocą równań różniczkowych zwyczajnych. Ze względu na niemożliwe do wyeliminowania błędy pomiarów możemy być pewni iż podane przez nas warunki początkowe różnią się od rzeczywistych. Rozwiązując układ i znajdując pewną funkcję która spełnia podane przez nas lecz odległe od prawdziwych wartości warunki początkowe popełniamy błąd którego wielkości na dodatek nie jesteśmy w stanie nawet oszacować. Odległość otrzymanej przez nas funkcji od prawdziwej trajektorii układu dążyć może do nieskończoności. Badanie stabilności rozwiązań modeli ekonomii matematycznej formułowanych w języku równań różniczkowych zwyczajnych jest koniecznością. Wszelkie postulaty dotyczące sterowania układu gospodarczego bez pewności dotyczącej stabilności punktu równowagi pozostać muszą jedynie postulatami. Podobnym problemem jest zagadnienie weryfikowalności empirycznej modeli teoretycznych. Jeżeli dane pozwalają na udane formułowanie pewnych hipotez statystycznych dotyczących modelu teoretycznego a następnie testowanie ich wówczas można w istocie mówić o istotnym wpływie teorii na praktykę gospodarczą. W każdym innym przypadku teoria pozostaje teorią. Celem niniejszej pracy jest prezentacja wyliczeń punktu równowagi dla modelu Solowa przy ogólniejszych niż klasyczne założenia oraz próba weryfikacji statystycznej stabilności tego rozwiązania dla gospodarki Polski. Dodatkowo przeprowadzona jest dyskusja dotycząca możliwości przeprowadzania takich weryfikacji oraz dalszego rozwijania teorii ogólnego modelu Solowa. 2. Charakterystyka modelu Solowa Model wzrostu zaproponowany przez Solowa 5 w jego fundamentalnej pracy A Contribution to the Theory of Economic Growth został skonstruowany przy pewnych założeniach. Jak sam Solow pisze: Założenia są właśnie tym co czyni teorię teorią 6. Dokonamy wyprowadzenia ogólniejszej postaci modelu niż znana dzięki mniejszej ilości założeń. Na potrzeby uproszczenia zapisu wprowadźmy oznaczenie: dx t X & ( ) ( t) dt. 5 Por. R. Solow (1956). 6 Por. Solow (1956).

Stabilność punktu równowagi modelu Solowa 17 Solow rozważa równanie wzrostu względem czynnika produkcji który nazywa kapitałem. Wobec braku jednoznaczności tego określenia 7 przypuszczać można iż na myśli miał wartość środków trwałych. Równanie to teoria ekonomii określa następująco: K& = I λ K gdzie: K wartość kapitału w formie środków trwałych zaangażowanych w proces produkcyjny I wielkość inwestycji w środki trwałe oddanych do użytku λ jest współczynnikiem deprecjacji kapitału λ (0 ;1). Nadmienić należy iż Solow w swoim modelu pomija efekt deprecjacji kapitału. Poziom inwestycji uzależniony jest od wielkości produkcji oraz pewnego współczynnika zwanego przez Solowa stopą oszczędności poprzez relację następującej postaci: I = s Y gdzie: s jest stopą oszczędności 8 s (0 ;1) Y wielkość produkcji. Relacja powyższa jest efektem założeń dotyczących równości oszczędności i inwestycji. Pomijając to założenie będziemy dalej nazywać s stopą inwestycji. Zauważmy iż w powyższym przyjmujemy stałość współczynnika deprecjacji kapitału oraz stopy inwestycji. Założenie to jest zdaniem autorów zbyt upraszczające przyjmijmy je jednak tymczasowo. Poziom produkcji określony jest przez tzw. funkcję produkcji 9 która u Solowa jest funkcją dwuczynnikową. Od funkcji tej wymaga się klasy co najmniej 2 C dodatnich pochodnych pierwszego rzędu spełniania warunków Inady oraz jednorodności stopnia pierwszego. Przyjmując te założenia mamy: Y = F( K ) gdzie: Y wielkość produkcji K wartość środków trwałych zaangażowana w proces produkcyjny (kapitał) wielkość zasobów sił pracy w gospodarce. Zauważmy iż pomijamy w tym miejscu kilka innych założeń o funkcji produkcji m.in. ujemny znak drugich pochodnych cząstkowych uwzględniania in- 7 Por. Milo Bieda eszczyk Miler Witkowska (2004). 8 Por. Solow (1956) Tokarski (2003). 9 Por. Żółtowska (1997).

18 Władysław Milo Maciej Malaczewski nych czynników produkcji itp. Przyjęte założenia w zupełności wystarczą do dalszych rozważań dając tym samym zdaniem autorów silniejsze tezy. Konieczny jest w tym miejscu komentarz dotyczący zmiennej. Określenie zasoby sił pracy jest niejednoznaczne. Trudno jest utożsamić tą zmienną z wielkością zatrudnienia aktywnością zawodową ilością przepracowanych roboczogodzin w gospodarce itp. Brak jest wciąż dostatecznie dobrego i wiarygodnego miernika pracy stąd w naszych dalszych rozważaniach ujmować pod tą nazwą musimy abstrakcyjny czynnik produkcji stanowiący pracę. O jego abstrakcyjności świadczyć może fakt iż często posługiwać się będziemy określeniem jednostka pracy. W dalszej części będziemy zamiennie stosować określenia zasoby sił pracy i wielkość zatrudnienia. Wykorzystując teraz jednorodność stopnia pierwszego funkcji F dokonujemy podzielenia obu stron przez wielkość zatrudnienia. Mamy: Y 1 = F( K = F( k1) K gdzie k = jest wielkością technicznego uzbrojenia pracy a więc ilością kapitału przypadającą na jednostkę pracy. Wielkość technicznego uzbrojenia pracy jest zmienną którą będziemy dalej rozważać w naszej analizie. Definicyjnie jest to wielkość kapitału przypadająca na jednostkę nakładów pracy jej trajektoria ruchu informuje nas o koniecznych proporcjach pomiędzy dwoma czynnikami produkcji. Zauważmy że: k& d K K & K K& K K& ( ) = = = k. dt = 2 Po wstawieniu powyższych wzorów mamy: s F( K K k& λ = k = s F( k1) k ( λ + ). Otrzymane równanie stanowi ogólną wersję równania Solowa. Ze względu na brak znajomości postaci funkcyjnej funkcji produkcji oraz stopy wzrostu zasobów pracy nie jesteśmy w stanie podać jego ogólnego analitycznego rozwiązania. Aby znaleźć konkretne rozwiązanie globalne należy przyjąć określoną postać funkcyjną dla funkcji produkcji oraz pewne założenia dotyczące stopy wzrostu zasobów pracy. Wówczas rozpatrywać możemy problemy związane ze stabilnością modelu Solowa oraz jego konkretnych punktów. Dowodzi się iż równanie to jedynie przy założeniu ograniczenia pochodnej funkcji produkcji w badanym podzbiorze zawsze ma lokalne rozwiązanie. Wróćmy do ogólnego równania Solowa. Zgodnie z teorią poszukiwać należy teraz punktu stacjonarnego tzn. punktu po osiągnięciu którego układ samo-

Stabilność punktu równowagi modelu Solowa 19 istnie nie będzie miał skłonności do dalszego przemieszczania się. Z definicji jest to punkt dla którego zachodzi warunek: k & = 0. Korzystając z ogólnego równania otrzymujemy iż punktem stacjonarnym * jest taki punkt k dla którego spełnione jest równanie: ( * * s F k 1) k ( λ + ) = 0. Badanie stabilności takiego punktu dokonujemy dzięki lokalnej linearyzacji równania ruchu w otoczeniu punktu stacjonarnego przy wykorzystaniu wzoru Taylora oraz sprawdzenie warunku stabilności za pomocą twierdzenia apunowa. Pamiętać tu należy o pewnych wadach takiego postępowania 10. Oznaczmy: H( k) = s F( k1) k( λ + ). Wykorzystując wspomniane twierdzenia dostajemy: dh k) ( k dk df( k1) * df( K & ) = s ( k 1) ( λ + ) = s ( k 1) ( λ + ). dk dk ( * * Obliczony współczynnik stanowi linearyzację naszego równania. Celem sprawdzenia stabilności rozważmy: df( K * s ( k 1) ( λ + ) < 0 dk czyli: ( λ + ) df( K ( k * 1) <. dk s Z drugiej strony mamy: df( K * ( k 1) > 0. dk Chcąc przeprowadzić analizę otrzymanej nierówności należy ustalić wartość czynnika produkcji związanego z pracą oraz wartość jego pochodnej oraz dzięki założeniu o stałości współczynnika deprecjacji kapitału oraz stopy oszczędności oszacować te dwie wartości. Wówczas ograniczenie górne nakładane * przez powyższą nierówność oznacza iż konieczne jest aby wartość k w punkcie stacjonarnym nie była zbyt bliska zeru. W przeciwnym razie wartość pochodnej (co znów wynika z warunków Inady) dąży do nieskończoności. 10 Por. Milo Malaczewski (2004).

20 Władysław Milo Maciej Malaczewski 3. Empiryczna weryfikacja stabilności punktu równowagi modelu Solowa W trakcie empirycznej weryfikacji stabilności punktu równowagi modelu Solowa napotkać można kilka istotnych trudności. Pierwsze pytanie na które badacz musi sobie odpowiedzieć dotyczy zmiennych ekonomicznych których użyje w procesie szacowania parametrów. Wobec wspomnianej już wcześniej niejednoznaczności niektórych pojęć takich jak kapitał czy praca konieczne jest dokonanie rozsądnego wyboru. W naszym przypadku autorzy wybrali jako kapitał kapitał fizyczny 11 a jako pracę wielkość zatrudnienia. Mimo niedoskonałości tych mierników przyznać trzeba że aktualnie trudno jest o lepsze. Kolejnym problemem charakterystycznym dla gospodarek Europy środkowo wschodniej jest problem długości szeregów czasowych na podstawie których można dokonać szacowania parametrów. Gdy próbujemy opierać się na danych rocznych skorzystać możemy co najwyżej z 10 obserwacji. Przejście na dane kwartalne nie zawsze jest możliwe choć konieczne. Autorzy wykorzystali dane kwartalne odnośnie kapitału fizycznego wykorzystując oszacowania własne tego kapitału 12. Następny kłopot pomiarowy dotyczy zmiennej inwestycje używanej przez Solowa. Z równania przyrostu kapitału wywnioskować można iż Solow na myśli miał inwestycje oddane do użytku zwiększające faktycznie wartość środków trwałych. Takie dane nie są jednak publikowane dla gospodarki Polski w związku z czym konieczne było przybliżenie ich sumą nakładów inwestycyjnych i inwestycji rozpoczętych. Wspomniane problemy zmuszają do zadania pytania czy w ogóle weryfikacja hipotez modelu Solowa dla gospodarki Polski ma sens czy też nie należałoby pozostawić jej jedynie w zakresie teorii. Metody którymi autorzy próbowali sobie z nimi poradzić nie należą do idealnych a wyniki w ten sposób uzyskane należy traktować z dużą ostrożnością. Oszacowano wartości niezbędnych parametrów dla gospodarki Polski korzystając z banku danych Katedry Ekonometrii UŁ. Wykorzystano 40 danych kwartalnych za okres od pierwszego kwartału 1994 do czwartego kwartału 2003. W przypadku niektórych oszacowań rozmiar próby zmieniał się w miarę dostępności danych. Do obliczeń użyty został pakiet komputerowy E views. Przyjęto oznaczenie: X = X X. t t t 1 Parametry były szacowane przy wykorzystaniu następujących równań: 11 Por. Milo Bieda eszczyk Miler Witkowska (2004). 12 Por. Milo Bieda eszczyk Miler Witkowska (2004).

Stabilność punktu równowagi modelu Solowa 21 1t a) stopę wzrostu zasobów pracy oszacowano z równania postaci: t = n t + ξ1t gdzie : t wielkość zasobów pracy w okresie t. ξ składnik losowy. b) krańcową skłonność do oszczędzania (inwestycji) oszacowano z równania postaci: 2t It = s Y t + ξ 2t gdzie : I t wielkość realnych nakładów inwestycyjnych oraz inwestycji rozpoczętych w okresie t. Y t wielkość produkcji (realnego PKB) w okresie t. ξ składnik losowy. K t I t 3t c) współczynnik deprecjacji kapitału otrzymano z równania postaci: Kt = It + ( λ ) Kt + ξ3t gdzie : wartość kapitału fizycznego w okresie t. wielkość realnych nakładów inwestycyjnych oraz inwestycji rozpoczętych w okresie t. ξ składnik losowy. d) średnią wartość pochodnej funkcji produkcji względem pierwszego czynnika produkcji uzyskano z równania postaci: K t Y t 4t Yt = α K t + ξ 4t gdzie : - wartość kapitału fizycznego w okresie t. - wielkość produkcji (realnego PKB) w okresie t. ξ - składnik losowy. Oszacowania dały następujące rezultaty:

22 Władysław Milo Maciej Malaczewski Tabela 1. Wyniki estymacji K Model Zakres próby Wartość parametru Wartość statystyki t Poziom istotności t = n t + ξ1t 1994:2 2003:4-0.003268-1.354930 0.1834 It = s Y t + ξ2t 1994:1 2003:4 0.103379 16.18145 0.0000 t = It + ( λ ) Kt + ξ3t 1994:2 2000:4-0.014905-1.758359 0.0905 Yt = α K t + ξ4t 1994:2 2000:4 0.151716 1.551301 0.1329 Źródło: obliczenia własne. Wartości oszacowań są zgodne z teorią ekonomii wątpliwości może budzić istotność statystyczna oszacowanych parametrów. W związku z tym badanie stabilności punktu będącego rozwiązaniem dokonane zostało dwukrotnie raz przyjmując oszacowane wartości drugi raz przyjmując wartości równe zero tam gdzie na poziomie istotności 01 nie udało się odrzucić hipotezy zerowej. Przy użyciu symboliki zastosowanej w oszacowaniach testowana nierówność ma postać: α < λ + n. s W pierwszym przypadku: 0.015-0.003 0.152 < = 0.117 0.103 a w drugim: 0.015 0 < = 0.146. 0.103 Jak widać w pierwszym przypadku oszacowania wskazują na brak stabilności punktu będącego punktem równowagi modelu Solowa w drugim natomiast taka stabilność występuje. Różnica pomiędzy podejściami w obu tych przypadkach jest jednak znacząca. 4. Możliwości dalszych rozszerzeń modelu Solowa Wyprowadzone równanie modelu Solowa nie stanowi najogólniejszej możliwej jego wersji. W równaniu tym występują stopa inwestycji oraz współczynnik deprecjacji kapitału traktowane jednak były w dotychczasowej analizie jako stałe w całym rozpatrywanym okresie a nawet stałe aż do nieskończoności. Jest to założenie zdaniem autorów zbyt upraszczające. Potraktowanie ich jako ciągłych funkcji czasu nie zmienia jednak zbytnio naszej analizy zupełnie inaczej jednak może wyglądać sytuacja jeżeli obie te wielkości potraktujemy jako funkcje technicznego uzbrojenia pracy. Istnieją ekonomiczne przesłanki do ta-

Stabilność punktu równowagi modelu Solowa 23 kich twierdzeń matematycznie powoduje to pojawienie się dodatkowych składników w momencie obliczania pochodnej prawej strony: dh ( k) df( k 1) ds( k) dλ( k = s( k) + F( k1) ( λ( k) + ) k ). dk dk dk dk Konieczne jest teraz rozważenie czy nowe elementy powyższego wyrażenia mogą mieć wpływ na znak całej prawej strony. Bez oszacowań odpowiednich funkcji i ich pochodnych nie jesteśmy jednak w stanie tego stwierdzić. Kolejnym zagadnieniem jest stopa wzrostu czynnika produkcji związanego z pracą. Solow przyjmuje go na stałym poziomie co prowadzi do prostego wniosku dotyczącego kształtu funkcji zasobów sił pracy. I znów jest to założenie zdaniem autorów zbyt upraszczające. Czynniki demograficzne ekonomiczne i społeczne mają tak wielki wpływ na ludzką skłonność do poszukiwania pracy aktywność zawodową oraz rozrodczość iż nawet w przypadku gospodarki zamkniętej teza o wykładniczym wzroście zasobów sił pracy jest prawie niemożliwa do obronienia tym bardziej mając na względzie problemy definicyjne zasobów sił pracy. Koniecznym jest tu rozważenie pewnej funkcji ograniczonej o wartościach w przedziale [-1;1] być może okresowej. Analogiczny problem występuje gdy rozpoczniemy rozważanie stopy wzrostu zasobów sił pracy jako funkcji technicznego uzbrojenia pracy. Znów w trakcie liczenia pochodnej pojawiają się dodatkowe składniki mające niewątpliwie wpływ na jej znak. Te i inne sytuacje które w modelach teoretycznych związanych z modelem Solowa można rozważyć mają mniejszy bądź większy wpływ na stabilność punktu stacjonarnego. Istotnym jest spostrzeżenie iż znajomość kształtu funkcji produkcji i wiedza o procesach kształtujących odpowiednie parametry gospodarki (jak stopa inwestycji współczynnik deprecjacji kapitału) daje nam możliwość zbliżenia się do odpowiedzi na pytanie: czy gospodarka zmierzająca do punktu równowagi będzie miała skłonność do pozostawania w jego otoczeniu czy też ów punkt jest punktem niestabilnym i szoki zewnętrzne wypchną ją z tego położenia bezpowrotnie. Sam Solow w swoim artykule podaje przykład w którym istnieje rozwiązanie niestabilne. Fakt istnienia rozwiązania daje nam możliwość sterowania gospodarką a istnienie punktu granicznego i jego własności istotną informację o charakterze sytuacji gospodarczej w kierunku której zmierzać powinna. Problematyczna wydaje się tematyka empirycznej weryfikacji stabilności modelu Solowa. Zdaniem autorów problem leży tu nie tylko w danych które wciąż jeszcze nie tylko mają zbyt krótkie szeregi lecz także wiele wątpliwości pozostawia jakość i ilość publikowanych wielkości. Niedoskonałość polskiego systemu gospodarczego powoduje iż model Solowa może być zbyt słabym narzędziem w próbie opisywania trajektorii zmiennych ekonomicznych dla naszego kraju. Być może konieczna jest przebudowa go przy uwzględnieniu odpowiednich warunków lub rozważanie jeszcze ogólniejszej jego postaci

24 Władysław Milo Maciej Malaczewski iteratura Keynes J. M. (1956) Ogólna teoria zatrudnienia procentu i pieniądza PWN Warszawa. Krasiński T. (2001) Analiza matematyczna funkcje jednej zmiennej WUŁ Łódź. Marshall A. (1925) Zasady ekonomiki Warszawa. Milo W. Bieda D. eszczyk A. Miler A. Witkowska A. (2004) O kapitale fizycznym Wiadomości Statystyczne luty 1 11. Milo W. Malaczewski M. (2004) Warunki stabilności wybranych nieliniowych modeli wzrostu opracowanie w KBN nr 2 H02B 02 52 3. Romer D. (2000) Makroekonomia dla zaawansowanych PWN Warszawa. Solow R. (1956) A Contribution to the Theory of Economic Growth Quarterly Journal of Economics luty 1956. Tokarski T. (2003) Specyfikacja funkcji produkcji a równowaga długookresowego wzrostu gospodarczego Ekonomista nr 3 341 363 Żółtowska E. (1997) Funkcje produkcji teoria estymacja zastosowania WUŁ Łódź.