Czynniki zmian produktywności w sekcjach działalności gospodarczej w Polsce
DOI:
https://doi.org/10.24917/20801653.331.5Słowa kluczowe:
czynniki produkcji, indeks Malmquista, sekcje działalności gospodarczej, zmiany produktywnościAbstrakt
Celem opracowania jest identyfikacja rodzajów działalności gospodarczej w Polsce o najwyższej dynamice produktywności oraz określenie źródeł tej dynamiki. Weryfikacji empirycznej poddaje się tezę o wyłanianiu się jednostek wiodących w sferze usług bazujących na wykorzystaniu wiedzy. W opracowaniu dokonuje się dekompozycji zmian produktywności z uwzględnieniem postępu technologicznego oraz efektywności technicznej. Ponadto porównuje się zmiany ogólnej produktywności, jak i produktywności poszczególnych nakładów: pracy prostej, kapitału fizycznego oraz kapitału ludzkiego, w ten sposób poszukując źródeł czynnikowych dynamiki rozwoju. Prezentowane badania dotyczą lat 2008-2016, a więc okresu ujawniania się i przełamywania ogólnoświatowych zjawisk kryzysowych. Realizację zadań badawczych oparto na zastosowaniu indeksu Malmquista i jego dekompozycji. Uzyskane wyniki pozwalają potwierdzić obecność tendencji do rozwoju usługowej gospodarki opartej na wiedzy w Polsce. Za współczesne jednostki motoryczne w kraju należy uznać sekcje: informacyjną, finansową, a także usługi profesjonalne. Identyfikacja tych sekcji jako charakteryzujących się korzystnymi zmianami produktywności i postępem technologicznym daje podstawy do kierunkowania polityki strukturalnej zapewniającej przyspieszenie tempa procesów wzrostowych. Ponadto zestawienie dynamiki produktywności poszczególnych czynników wytwórczych i jej dekompozycja pozwalają wskazać, że obecny etap zmian struktury wykorzystania zasobów produkcyjnych w Polsce przyjmuje raczej charakter ekstensywnego rozszerzania skali wykorzystania wiedzy.Downloads
Metrics
Bibliografia
Ahmed, E.M., Krishnasamy, G. (2013). Human Capital Investment to Achieve Knowledge-Based Economy in ASEAN5: DEA Applications. J Knowl Econ, 4, 331–342. DOI: 10.1007/s13132- 011-0059-2
Badunenko, O., Romero-Ávila, D. (2015). Productivity Growth across Industries and Regions: A Production-Frontier Approach Applied to the Spanish Case. Pozyskano z: http://www.alde.es/fotosbd/120620151100331636.pdf
Bassem, B.S. (2014). Total factor productivity change of MENA microfinance institutions: A Malmquist productivity index approach. Economic Modelling, 39, 182–189. DOI: 10.1016/j.econmod.2014.02.035
Chou, Y.-Ch., Shao, B.B.M. (2014). Total factor productivity growth in information technology services industries: A multi-theoretical perspective. Decision Support Systems, 62, 106–118. DOI: 10.1016/j.dss.2014.03.009
Clark, C. (1940). The Conditions of Economic Progress. London: Macmillan And Co. Limited.
Coelli, T. (1996). A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis (Computer) Program. CEPA Working Paper, 96/08, 1–49.
Ćwiąkała-Małys, A., Nowak, W. (2011). Dekompozycja indeksu produktywności Malmquista w modeu DEA. Acta Universitatis Wratislaviensis, 3322, 273–284.
Diewert, W.E. (2015). Decompositions of productivity growth into sectoral effects. Journal of Productivity Analysis, 43, 367–387. DOI: 10.1007/s11123-014-0392-0
Eurostat (2018, 28 sierpnia). Baza danych statystycznych. National accounts employment data by industry (up to NACE A*64) [nama_10_a64_e]. National accounts aggregates by industry (up to NACE A*64) [nama_10_a64].
Employed HRST by category, age and NACE Rev. 2 activity (from 2008 onwards) [hrst_st_nsec2]. Pozyskano z https://ec.europa.eu/eurostat/ data/database
Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M., Zhang, Z. (1994). Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries. The American Economic Review, 84(1), 66–83.
Fisher, A.G.B. (1935). The Clash of Progress and Security. London: Macmillan.
Fura, B. (2017). Identyfikacja kluczowych sektorów polskiej gospodarki z wykorzystaniem analizy input-output. Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Uniwersytetu Szczecińskiego, 47/2, 41–53. DOI: 10.18276/sip.2017.47/2-04
Gitto, S., Mancuso, P. (2015). The contribution of physical and human capital accumulation to Italian regional growth: a nonparametric perspective. Journal of Productivity Analysis, 43, 1–12. DOI: 10.1007/s11123-013-0362-y
Guzik, B. (2009). Podstawowe modele DEA w badaniu efektywności gospodarczej i społecznej.Poznań: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu.
Kaasa, A. (2016). Social Capital, Institutional Quality and Productivity: Evidence from European Regions. Economics and Sociology, 9(4), 11–26. DOI: 10.14254/2071-789X.2016/9-4/1
Margaritis, D., Färe, R., Grosskopf, Sh. (2007). Productivity, convergence and policy: a study of OECD countries and industries. Journal of Productivity Analysis, 28, 87–105. DOI: 10.1007/ s11123-007-0044-
Murray, A. (2016). Partial versus Total Factor Productivity Measures: An Assessment of their Strengths and Weaknesses. International Productivity Monitor, 31, 113–126.
Silva, E.G., Teixeira, A.A.C. (2008). Surveying Structural Change: Seminal Contributions and a Bibliometric Account. Structural Change and Economic Dynamics, 19, 273–300. DOI: 10.1016/j.strueco.2008.02.001
Tanase, I., Tidor, A. (2012). Efficiency Progress and Productivity Change in Romania Machinery Industry 2001–2010. Procedia Economics and Finance, 3, 1055–1062. DOI: 10.1016/S2212- 5671(12)00273-0
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
Licencja
Artykuły publikowane są zgodnie z warunkami licencji Creative Commons (CC BY-ND 4.0; uznanie autorstwa-bez utworów zależnych).