IB revija 3/2006 UMAR 25 Članki UDK: 330.111.4 dr. Črt Kostevc* Učinek izvoza na produktivnost: vpliv večjega trga ali trajna rast produktivnosti? ........................................................................................................................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................................................................................ Povzetek V skladu s prevladujočimi trendi rastoče literature o smeri vzročnosti med izvozno dejavnostjo in produktivnostjo ta članek analizira obstoj učinkov "učenja z izva- žanjem" oziroma učenja z neposred- nimi vlaganji v tuje proizvodne zmogljivosti na primeru slovenske predelovalne industrije med letoma 1994 in 2002. V članku odgovarjam na vprašanje, ali poleg samo- selekcije produktivnejših podjetij v izvoz (multinacionalno proizvodnjo) prihaja tudi do dodatne rasti produktivnosti podjetij, ki delujejo na tujih trgih, v primerjavi s podjetji, povezanimi izključno z domačim trgom. Za analizo teh vprašanj predstavljam model trgovine in mednarodne proizvodnje z različni- mi podjetji, ki omogoča oblikovanje učinkov učenja skozi konkurenčne pritiske na izvoznih (tujih) trgih. Empirična analiza na vzorcu slovenskih predelovalnih podjetij kaže na samoselekcijo produktivnej- ših podjetij na zahtevnejše trge, pri čemer pa ne najdem trdnih dokazov o prisotnosti učinkov učenja. Čeprav novi izvozniki občutijo skok v produktivnosti, ko začnejo izvažati, pa so ti učinki zelo kratkotrajni in izginejo v naslednjih obdobjih. Navedeno napeljuje na sklep, da je začetni skok produktivnosti zgolj posledica dostopa do novih (večjih) trgov in možnosti za boljše izkoriščanje obstoječih proizvodnih zmogljivosti in ne izhaja iz pridobivanja dodatnega znanja na tujih trgih. * Ekonomska fakulteta, Univerza v Ljubljani Summary Following the current trends in the growing literature on the correlation between export activity and productivity, this paper analyses the effects of 'learning- by-exporting', in particular, learning by direct investment in foreign production capacities in Slovenian manufacturing between 1994 and 2002. We examine whether the self-selection of more productive firms into export markets (multinational production) is also accompanied by additional productivity growth in firms operating in foreign markets compared to firms operating exclusively in the domestic market. To analyse these questions we present a model of trade and international production with various firms that enables us to formulate the effects of learning by competitive pressure in export (foreign) markets. The empirical analysis conducted on a sample of Slovenian manufacturing firms shows that more productive firms self-select into more demanding markets; there is, however, no firm evidence of the existence of any learning effects. Although new exporters perceive a leap in their productivity when they first begin to export, these effects are short- lived and tend to disappear in the subsequent periods. These find- ings lead to the conclusion that the initial leap in productivity can be explained solely by the companies' access to new (bigger) markets and the possibility of enhanced utilisation of the existing production capacities, rather than by the acquisition of new knowledge in foreign markets. 1. Uvod V zadnjem obdobju smo priča občutnemu povečanju v razpoložljivosti (in kakovosti) podatkov o bogatem spektru računovodskih (bilančnih) podatkov ter podatkov o trgovinskih tokovih in tokovih kapitala na mikroekonomski ravni podjetij in celo obratov. To je omogočilo premik pri razvoju analize trgovinskih tokov iz tradicionalnih enot, kot so države in industrijske panoge, na posamezna podjetja. Skupaj z vse večjo uveljavitvijo mikroekonometričnih orodij ter razvojem zunanjetrgovinske teorije v zadnjih desetletjih je prav dostop do obsežnih in popolnih Članki26 UMAR IB revija 3/2006 zbirk podatkov o poslovanju podjetij doma in v tujini omogočil razvoj tako empirične kot tudi (v manjši meri) teoretične literature o povezavi med lastnostmi posameznih podjetij in njihovo vključenostjo v mednarodno trgovino ter mednarodno proizvodnjo. Posledica takih raziskovanj so bila nova spoznanja o razlogih, zakaj se nekatera podjetja odločijo za mednarodno udejstvovanje, obsegu, v katerem udejanjajo svoje ambicije na tujih trgih, izbiri tujih trgov za izvoz oziroma celo širitev proizvodnje, učinkih, ki jih ima na podjetja delovanje na tujih trgih, itd. Čeprav so bile analize tega področja v uvodnih fazah izključno empirične, pa so teoretični dosežki zadnjega časa postavili potreben okvir za nadaljnja raziskovanja. Eno od pomembnejših vprašanj, ki si ga zastavlja omenjena literatura, je, ali obstaja samoselekcija posameznih podjetij v izvoz in multinacionalno proizvodnjo in katere lastnosti podjetij bi lahko vplivale na tako selekcijo. Po drugi strani pa se veliko avtorjev ukvarja tudi z vplivom udejstvovanja na tujih trgih na lastnosti podjetij. Tako naj bi izvoz oziroma multinacionalna proizvodnja s pomočjo prenosa tehnologije oziroma učenja od konkurentov, dobaviteljev in kupcev omogočala izvoznikom/multinacionalnim podjetjem optimi- zacijo proizvodnih procesov (z izboljšanjem tehnologije, boljšo izrabo virov, ...) oziroma povečanje produktivnosti v proizvodnji. Ta članek prispeva k tej literaturi. Namen članka je predstaviti tradicionalne in sodobne teorije multinacionalnega podjetja ter uporabiti ugotovitve obeh pri modeliranju multinacionalne proizvodnje v splošnogospodarskem modelu zunanje trgovine. S pomočjo modelskega pristopa proučujem interakcijo med domačimi podjetji, izvozniki in multinacionalnimi podjetji z analizo razlik pri njihovem delovanju in proučevanjem posledic, ki jih te prinašajo. V središču pozornosti empiričnega dela članka so tako podjetja v slovenski predelovalni industriji, pri čemer so nekatera vprašanja, na katera skušam odgovoriti, namenjena predvsem primerjavi razmer v slovenski industriji z ugotovitvami drugih avtorjev na vzorcih razvitih držav. Druga vprašanja pa so povsem nova in analizirajo učinke tujih trgov na podjetja, ki na njih nastopajo kot izvozniki oziroma imajo na njih celo lastno proizvodnjo. Med drugim tako ugotavljam, ali lahko raven konkurence na tujih trgih celo pozitivno vpliva na dolgoročno preživetje izvoznikov in multinacional- nih podjetij. Povsem v skladu s predhodnimi empiričnimi ugotovitvami na vzorcih razvitih držav ugotavljam, da tudi med slovenskimi podjetji prihaja do samoselekcije, saj je razvidno, da so izvozna podjetja v povprečju produktivnejša od ne- izvoznikov, medtem ko se multinacionalna podjetja v povprečju izkažejo za najproduktivnejša. To seveda nakazuje, da prihaja med podjetji do selekcije, ki narekuje, da se zgolj najproduktivnejša podjetja odločijo za proizvodnjo v tujini, medtem ko so podjetja, ki dosegajo najnižjo produktivnost, prisiljena v oskrbo zgolj lokalnih trgov. V nasprotju s prevladujočim pristopom za potrditev obstoja samoselekcije uporabljam test stohastične dominance (Kolmogorov-Smirnov), ki odpravlja nekatere pomanjkljivosti standardnih preizkusov in s katerim potrdim prisotnost samoselekcije v slovenski predelovalni industriji. Po drugi strani pa med slovenskimi podjetji ne morem potrditi prisotnosti učinkov učenja na tujih trgih. Čeprav raven konkurence na tujih trgih značilno vpliva na rast produktivnosti domačih izvoznih in multinacionalnih podjetij, pa s pomočjo matching ekonometrične tehnike ugotavljam, da so ti učinki zelo kratkoročni in prenehajo kmalu po vstopu na trg. V nadaljevanju bom na kratko predstavil razvoj teorije multinacionalnega podjetja, ki je podlaga za oblikovanje matematičnih modelov delovanja multinacionalk. Sledil bo opis nekaterih pomembnejših dosedanjih empiričnih raziskav in v četrtem delu predstavitev enostavnega modela učinkov učenja z izvažanjem oziroma multi- nacionalno proizvodnjo. V petem delu bom opisal podatke in lastnosti vzorca, v šestem delu pa predstavil ekonometrični model in uporabljeno metodologijo. Empirična analiza s predstavitvijo in razlago dobljenih rezultatov bo sledila v sedmem delu, v osmem delu pa bodo predstavljeni sklepi. 2. Evolucija teorije multinacionalnega podjetja Zgodovinski pogled na evolucijo ekonomske aktivnosti pokaže pravi pomen mednarodne proizvodnje, ki ima svoje zgodovinske temelje v 13. stoletju, ko je prišlo do tega, da se je del dodane vrednosti posameznih podjetij začel ustvarjati zunaj meja matične države zaradi želje po razvoju trgovine (in finančnih aktivnosti), želje po osvajanju novih ozemelj ali kot nov ventil za sproščanje presežnega domačega varčevanja (Dunning 1993). Ti skromni začetki so bili prvi korak k razvoju mednarodne proizvodnje in oblikovanju multinacionalnih podjetij kot ene od najprodornejših oblik čezmejne ekonomske aktivnosti 20. stoletja. Tak razvoj dogodkov je omogočil tudi spremembo motivov, ki so vodili v vlaganje v tuje proizvodne zmogljivosti, prav tako IB revija 3/2006 UMAR 27 Članki pa se je spremenila tudi funkcionalna oblika multinacionalnih podjetij. 2.1. Tradicionalne teorije multinacionalega podjetja Presenetljivo pa je, da ne glede na dolžino empirične tradicije, ki se pripisuje multinacionalni proizvodnji in multinacionalnim podjetjem, ekonomska teorija v večini ni sledila spremembam na svetovnih trgih. Šele v drugi polovici 20. stoletja so se sistematično začeli pojavljati poskusi teoretičnih razlag opaženih empiričnih pojavov. Hymerjeva dela (1960) mnogi štejejo za preobrat razvoja teorije multinacionalne proizvodnje ne glede na to, da je predtem obstajalo več zgodnejših teorij, ki so pojasnjevale dejavnosti podjetij zunaj meja domače države. Med najpomembnejše od teh zgodnjih analiz spadajo Iversenova (1935) formalizacija (portfeljskih) kapitalskih investicij, večje število empiričnih raziskav o dejavnikih, ki vplivajo na lokacijo neposrednih tujih naložb (npr. Southard 1931, Dunning 1958), spoznanje nekaterih ekonomistov, da je za razlago inter- nacionalizacije proizvodnje potrebna sprememba neoklasične zunanjetrgovinske teorije, ter teza, naj bi skupno lastništvo aktivnosti na dveh straneh meje pomenilo več kot zgolj nadomestek za mednarodno trgovino, saj naj bi ga v dobršni meri pojasnjevale tudi koristi vertikalne in horizontalne integracije (Penrose 1956, Bye 1958). Pomemben mejnik pri analizi internacionalizacije proizvodnje je delo Stephena Hymerja, čigar prispevek k teoriji multinacionalnega podjetja je “ortodoksna” ekonomska teorija dolgo pozabljala, zdaj pa se mu priznava ključno mesto v evoluciji sodobne teorije multinacionalk. Njegov pristop je gradil na kritiki predhodnih razlag tokov kapitala, saj je trdil, da klasična portfeljska teorija tokov kapitala ne drži vedno in da je treba v kapitalskih tokovih videti več kot zgolj transfer kapitala (prenos znanja, tehnologije, menedžerskega znanja, ...). Njegova najpomembnejša ugotovitev pa je, da neposredne tuje naložbe ne zahtevajo spremembe lastništva kapitala, s čimer dovoljujejo investitorju, da ohrani nadzor nad svojo intelektualno lastnino. Teorija multinacionalnega podjetja, kot jo poznamo danes, pa se je oblikovala na podlagi mnogih delnih rešitev, ki jih je znotraj skupnega okvira združil John Dunning v tako imenovano eklektično teorijo multinacionalnega podjetja. Eklektična teorija namreč združuje pomembnejše vidike predhodnih delnih teorij v skupno teorijo, ki pojasnjuje širok spekter vprašanj o motivaciji za neposredne tuje naložb ter prenosu znanja med državama in ponotranjenju tega znanja. Za Dunninga značilna tako imenovana paradigma OLI, kjer O (ownership) pomeni prednosti podjetja, ki izvirajo iz njegovega lastništva nad določenim proizvodom ali proizvodnim procesom, L (location) so prednosti, ki izhajajo iz prednosti določene lokacije proizvodnje, in I (inter- nalization) so prednosti, ki jih omogoča uspešna internalizacija oziroma ponotranjenje proizvodnih procesov in menedžerskega znanja med dvema lokacijama. 2.2. Rigorozne teorije multinacionalnega podjetja Razvoj tehničnih teorij multinacionalnega podjetja izhaja iz zgodnjih osemdesetih let prejšnjega stoletja in začetkov alternativnih teorij mednarodne trgovine, ki so ponudile komplementarno utemeljitev mednarodne trgovine za področja, ki jih klasična teorija menjave ni pojasnjevala dovolj dobro. Krugmanova (1979, 1980) in Helpmanova (1981) dela ter dela drugih avtorjev so v zunanjetrgovinsko teorijo pripeljala nov pristop k modeliranju nepopolnokonkurenčnih trgov, ki je omogočil aplikacijo nepopolne konkurence, obstoj ekonomij obsega in diferenciranih proizvodov. Tak okvir mednarodne trgovine je hitro postal prostor za pestro množico razlag različnih pojavov v mednarodni trgovini. Med pomembnejše nadgradnje osnovnega modela zagotovo spada ekonomska geograf ija, ki obstoječe modele dopolnjuje s prostorsko sestavino ter možnostjo eksternih ekonomij obsega (Fujita, Krugman, Venables 1999). V zadnji fazi so med modele alternativnih zunanjetrgovinskih teorij vključena še multinacionalna podjetja, ki svojo celotno proizvodnjo ustvarjajo v dveh državah in se tako srečujejo z nižjimi prevoznimi stroški, toda višjimi začetnimi fiksnimi izdatki postavitve proizvodnih zmogljivosti. Novejši modeli multinacionalne proizvodnje tako vključujejo interakcijo med domačimi proizvajalci (ki oskrbujejo zgolj domače oziroma lokalne trge), izvozniki in multi- nacionalnimi podjetji v kontekstu splošnogo- spodarskega ravnotežja. 3. Predhodne empirične študije Empirične študije smeri vzročnosti med lastnostmi posameznega podjetja in njegovim izvoznim statusom (statusom multinacionalnega proizva- jalca) lahko razdelimo v dve skupini. Na eni strani so tako raziskave, ki jim je predvsem uspelo potrditi domneve o samoselekciji produktivnejših podjetij v izvoz oziroma multinacionalno pro- izvodnjo, medtem ko manj produktivna podjetja ostajajo zgolj na domačih trgih. Na drugi strani pa kljub mnogim poskusom dokazi o obstoju učenja z izvozom oziroma učenja s pomočjo Članki28 UMAR IB revija 3/2006 proizvodnje v tujini ostajajo zelo redki in neprepričljivi. V prvi skupini raziskav, ki proučujejo obstoj samoselekcije, je Bernardovo in Jensenovo delo (1995) eden zgodnejših poskusov soočenja nekaterih populističnih trditev o lastnostih izvoznih podjetij z empiričnimi dejstvi. Na podatkih o predelovalni industriji v ZDA med letoma 1976 in 1987 sta ugotovila, da so izvozna podjetja v povprečju produktivnejša, večja, izplačujejo višje plače, so kapitalsko intenzivnejša in vlagajo več na zaposlenega kot podjetja, ki ne izvažajo. Avtorja v nadaljevanju analizirata razloge za opažene razlike v plačah, in potem ko izločita vpliv razlik v velikosti podjetij, njihovi kapitalski intenzivnosti in delovnem času na zaposlenega, ugotovita, da izvozna podjetja plačujejo statistično značilno višje plače od podjetij, ki proizvajajo zgolj za domači trg. Čeprav sta pokazala na značilne razlike med obema skupinama podjetij, pa te niso napoved prihodnjega uspeha podjetja. Tako kot Bernard in Jensen so hipotezo o samoselekciji podjetij na izvozne trge potrdili tudi Aw in Hwang (1995) na podatkih za Tajsko, Clerides, Lach in Tybout (1996) na podatkih za Kolumbijo, Maroko in Mehiko, Bernard in Jensen (1997, 1999) na podatkih o ameriških podjetjih, Tybout in Roberts (1997) na vzorcu kolumbijskih podjetij, Bernard in Wagner (1998) na vzorcu nemških podjetij, Girma, Kneller in Pisu (2003) na vzorcu britanskih podjetij in Damijan, Polanec in Prašnikar (2004) na slovenskih podatkih.1 Kljub obilici dokazov v podporo samoselekciji pa nobena od naštetih analiz ne najde podpore za učenje z izvozom ali neposrednimi tujimi naložbami. Greenaway in Kneller (2004) najdeta dokaze o obstoju učenja z izvažanjem na obsežnem vzorcu britanskih podjetij, vendar pa učinki učenja niso obstojni in pojenjajo po nekaj začetnih obdobjih. Kljub ugotovljenim učinkom učenja britanskih izvoznih podjetij pa ti nikakor niso trajni, kar bi lahko pričakovali v skladu z napovedmi teorije. Zanimivo pa je, da so Van Biesebroeck (2003) in Blalock in Gerter (2004) našli dokaze o rasti produktivnosti izvoznikov na vzorcu držav v razvoju (države podsaharske Afrike in Indonezija). Pomanjkanje dokazov o učenju z izvažanjem v razvitih državah Blalock in Gertler razlagata s tem, naj bi bila zmožnost za učenje bistveno večja v državah v razvoju, ki tehnološko dovolj zaostajajo za razvitimi državami. Tehnološki prepad med razvitejšimi in manj razvitimi državami namreč omogoča učenje izvoznikov iz manj razvitih držav na zahtevnejših trgih. 4. Model učenja z izvažanjem Da bi prikazal mehaniko delovanja modela in intuicijo, ki je v ozadju predstavljenih hipotez, bom v tem delu članka predstavil enostaven model kot prikaz mogočih učinkov konkurence na izvoznih trgih na produktivnost izvoznikov (multinacionalnih) podjetij. V tem delu bom tako na temelju splošnoravnotežnega modela z monopolistično konkurenco prikazal, kako bi povečana konkurenca na izvoznih trgih (tujih trgih) povzročila znižanje pribitka nad stroški posameznemu izvoznemu podjetju skozi učinek na elastičnost povpraševanja po posameznem proizvodu. Izvozniki iz držav z manj razvitimi trgi (trgi, na katerih konkurenca ni tako močna) se na tujih trgih tako srečujejo z bolj elastičnim povpraševanjem kakor doma, kar odvisno od ravni konkurence na tujem trgu vodi do dveh mogočih odzivov: povečanja produktivnosti ali zapustitve tujega trga. Okvir za model bo pogosto uporabljan model trgovine s splošnogospodarskim ravnotežjem in monopolistično konkurenco (Fujita, Krugman, Venables 1999). Dejstvo, naj bi povečanje števila razpoložljivih različic diferenciranih proizvodov vplivalo na povečanje elastičnosti substitucije med temi različicami, je bilo pogosto implicirano (Dixit- Stiglitz 1977, Lawrence-Spiller, 1983, Rumbaugh, 1991, Montagna 1998), vendar v modelih monopolistične konkurence redko uporabljeno. Z rastjo števila razpoložljivih različic posameznega proizvoda namreč postajajo potrošniki vedno manj sposobni razločevati med posameznimi različicami, ki so jim na voljo. Tako zgoščevanje proizvodnega prostora pa se po drugi strani kaže v rasti elastičnosti substitucije med različicami. Rast elastičnosti substitucije posledično vpliva na agregatno povpraševanje po posameznem proizvodu in seveda tudi na individualne funkcije povpraševanja skozi elastičnost povpraševanja. Modeli trgovine se omenjenim posledicam večanja konkurence na trgu pogosto izognejo z uporabo Chamberlinove predpostavke o “velikem številu podjetij na trgu”. Ta predpostavka namreč zagotavlja, da nobeno posamezno podjetje nima vpliva na delovanje svojih konkurentov. Posledično večanje števila podjetij ne bo vplivalo na potrošniško zaznavanje lastnosti posameznega proizvoda in elastičnost povpraševanja bo tako (po absolutni vrednosti) enaka elastičnosti substitucije: 1 Nasprotno pa Greenaway, Gullstrand in Kneller (2003) ne najdejo dokazov o samoselekciji ali učenju z izvažanjem na vzorcu švedskih podjetij, kar avtorji pripisujejo visokemu deležu izvoznikov med švedskimi podjetji. IB revija 3/2006 UMAR 29 Članki (1) ε = −σ kjer velja 1<σ <∞ kjer sta ε in σ elastičnost povpraševanja in elastičnost substitucije.2 Povečana konkurenca tako skozi povečanje elastičnosti substitucije vpliva na znižanje naklona individualnih krivulj povpraše- vanja (in krivulje agregatnega povpraševanja), kar negativno vpliva na pribitek nad stroški za posamezna podjetja. S povečevanjem konkurence bodo tako podjetja vse težje dosegala nekdanje ravni dobičkov, ker se bodo zniževale njihove cene. Podjetja se bodo tako na večanje konkurence lahko odzivala z večanjem produktivnosti (zniževanjem mejnih stroškov) in tako ohranjala višje ravni dobička. Moj namen v nadaljevanju tega dela bo tako prikazati preprost model splošnega ravnotežja v dveh državah, ki bo lahko ustvarjal opisane učinke na rast produktivnosti podjetij. 4.1. Povpraševanje Funkcija koristnosti reprezentativnega potrošnika je, kot je v navadi v podobnih modelih Cobb- Douglasove oblike, pri čemer pa je diferencirana dobrina (X c ) predstavljena s CES kompozitnim indeksom vseh razpoložljivih različic: (2) U=X c β Y c 1-β , X c = [∑ x i α ]1-α kjer sta Y c in X c povpraševanje po homogenih in diferenciranih proizvodih, β je mejna nagnjenost k trošenju diferenciranih dobrin, medtem ko je α (0 < α < 1) intenzivnost preference po raznolikosti.3 Z uporabo standardnega dvostopenjskega procesa maksimizacije koristnosti, kjer sprva potrošnik svoj dohodek porazdeli med potrošnjo diferencirane (X c ) in homogene dobrine (Y c ), pozneje pa se odloča še o potrošnji posameznih različic diferencirane dobrine (v drugi fazi). Potrošnja posamezne različice je tako:4 (3) x ii do = p i -σ g i σ−1 Μ ix x ji ex = p j -σ t 1-σ g i σ−1 Μ ix kjer je x ii do povpraševanje domače države po doma proizvedenih različicah, x ji ex je domače povpraševanje po tujih različicah, t so prevozni stroški ob predpostavki “ledene gore”, M x dohodek, porabljen za potrošnjo diferencirane dobrine (M x = β M). Spremenljivke, ki se nanašajo na tujo državo, so označene z “*”. Cenovni indeks v državi i (g i ) je definiran kot 2 Kadar predpostavke velikih števil ni mogoče uporabiti, pa Yang in Heijdra (1993) predlagata alternativno specif ikacijo elastičnosti povpraševanja ε = -σ + (σ -1)/N, kjer je N število različic diferencirane dobrine. 3 Elastičnost substitucije (σ ) je definirana kot σ = 1/(1-α ). 4 Za celotno izpeljavo glej Fujita, Krugman, Venables (1999). 5 Ob vstopu na trg loterija dodeli podjetju raven mejnega stroška iz distribucije mejnih stroškov. V trenutku, ko so podjetja seznanjena z ravnjo svoje produktivnosti, se bodo najmanj produktivna od njih odločila za takojšen izstop s trga. 6 Zaradi poenostavitve prikaza modela bodo plače fiksne in enake 1. N i =1 )1/(1 1 1* 1 1 * )( σ σσ − = − = −         += ∫∫ djtpdipg exdo N j j N i ii(4) kjer sta N do in N* ex število neizvoznikov v domači državi in število izvoznikov v tuji državi, medtem ko so p in p* domače in tuje cene. 4.2. Proizvodnja Proizvodnja poteka pod pogoji naraščajočih donosov obsega na ravni posameznega podjetja. Delo je edini produkcijski dejavnik, podjetja pa so raznovrstna glede na mejne stroške (in posledično glede na produktivnost). Tehnologija za proizvodnjo x i enot različice i, merjeno v enotah dela (l) za podjetja, ki proizvajajo samo za domači trg, je opisana z (5) l i = F + c i x i kjer F pomeni fiksne stroške, ki so enaki za vsa podjetja in neodvisni od produktivnosti, medtem ko je c i od podjetja odvisen mejni strošek. V skladu z Melitzem (2003) predpostavljam, da so mejni stroški posameznim podjetjem dodeljeni s pomočjo loterije.5 Maksimizacija dobičkov se kaže v funkciji oblikovanja cen, kjer se te oblikujejo po načelu pribitka (6) p i = wc i [ ] kjer w pomeni plače.6 Enačba (6) tako predpostavlja, da je velikost pribitka odvisna od ravni cen ε (oziroma elastičnosti substitucije σ med različicami). Cenovni indeks lahko z uporabo cenovne enačbe (6) zapišemo kot (7) kjer sta c min in c* min minimalna mejna stroška (mejna stroška najproduktivnejših podjetij) domačih in tujih podjetij. c do je mejni strošek marginalnega domačega podjetja oziroma pomeni mejne stroške domačega podjetja, ki ima ničelni dobiček, medtem ko je c* ex mejni strošek tujega izvoznega podjetja, ε + 1 ε )1/(1 1*1 * * minmin )( 1 ε εε ε ε + ++         +      + = ∫∫ exdo c c j c c ii djtcdicg Članki30 UMAR IB revija 3/2006 ki ima ničelni dobiček. Funkcija dobička (vključujoč fiksne stroške proizvodnje) ima to obliko (8) Π i = (p i - c i ) X i - F Z uporabo cenovne enačbe (6) in funkcije povpraševanja (3) je funkcija dobička izražena kot (9)Π i = (c i )1+ε ( )( )ε( )1+ε β M-F Mejni stroški, pri katerih domača izvozna podjetja dosegajo ničelni dobiček, so (10) −ε − 1 1 ε + 1 ε g∗ t ( ) ( ) )1/(1 11* 1 * * min min ε εε εβ ε + ++ +                 +−= ∫ ∫ do exc c c c mni dmtcdncMt F c Povečanje števila podjetij na trgu ne vpliva na fiksne stroške (F), dohodek, porabljen za diferencirane proizvode (M x ), in tudi ne na prevozne stroške (t). Prvi člen v oklepaju (ulomek) po drugi strani narašča z rastjo ε , medtem ko drugi člen narašča s številom različic, vendar pada s cenovno elastičnostjo ε . Glede na to, da je eksponent negativen, bodo povečanja (ε in števila različic) v oklepaju zniževala mejne stroške marginalnega podjetja, po drugi strani pa bo vsako povečanje elastičnosti zniževalo eksponent in tako omililo osnovni učinek povečanja števila različic. Povečanje konkurence na tujih trgih bo imelo dvojen vpliv na mejne stroške marginalnega izvoznega podjetja, saj bo večje število podjetij na trgu vplivalo na rast prvega člena v notranjem oklepaju, posredno pa bo povečanje konkurence vplivalo tudi s povečanjem elastičnosti povpraševanja (ε ). Učinek rasti elastičnosti pa v primerjavi z omenjenim učinkom števila različic na trgu ne more biti enopomensko določen brez predhodne določitve funkcijske povezave med elastičnostjo substitucije in številom različic na trgu. Zaradi ohranjanja splošnosti predstavitve ne bom predpostavil posebne oblike funkcijske povezave med spremenljivkama, temveč bom analiziral učinek več različnih funkcijski povezav med elastičnostjo substitucije in številom različic na mejne stroške marginalnega izvoznika. Učinki konkurence na tujem trgu Zaradi analize učinkov povečane konkurence na tujih trgih na učinkovitost mejnega izvoznika predstavljam simulacije zgornjega sistema enačb z različnimi specifikacijami povezave med elastičnostjo substitucije in številom podjetij na trgu. V skladu s teorijo pričakujem, da bo vpliv povečanja konkurence na mejne stroške marginalnega podjetja negativen. S tem ko se pogoji na tujih trgih zaostrijo, postane boj za obstanek na trgu vedno težji, pri tem pa mora mejni proizvajalec povečati svojo produktivnost, da bi obstal na trgu. Druga alternativa je seveda izstop s trga. Pri preizkušanju navedene hipoteze uporabljam linearno, logaritemsko in kvadratno definicijo elastičnosti povpraševanja glede na število podjetij na trgu.7 Rezultati simulacij so predstavljeni na Sliki 1. 7 Linearna, logaritemska in kvadratna funkcija elastičnosti: σ = -(N-1) za N$2 σ = -(ln(N)+1) za N$2 σ = -((N-1)2) za N$2 8 Vse simulacije so bile izvedene z Mathematico različica 5.1 s temi parametri L=20, F=2, t=1.2, β =0.6, c min = c* min = 0.1 Slika 1: Rezultati simulacije mejnih stroškov marginalnega izvoznika glede na število podjetij na trgu8 20 40 60 80 100 number of firms marginal costs 1a: Linearna specifikacija elastičnosti 20 40 60 80 100 number of firms demand elasticity IB revija 3/2006 UMAR 31 Članki 20 40 60 80 100 number of firms demand elasticity 20 40 60 80 100 number of firms marginal costs 1c: Kvadratna specifikacija elastičnosti 20 40 60 80 100 number of firms marginal costs 20 40 60 80 100 number of firms demand elasticity Opomba: Simulirani rezultati so predstavljeni v parih grafikonov (leva stran pomeni odziv mejnih stroškov, desna stran pa odziv cenovne elastičnosti (v absolutni vrednosti) na število različic). Čeprav simulacije niso dokončen dokaz vpliva konkurence na tujih trgih na mejne stroške marginalnega proizvajalca, pa vendarle povedo dovolj, da lahko ponazorijo mogoč razvoj dogodkov ob izpolnitvi določenih predpostavk. Kot je jasno razvidno iz zgornjih grafikonov, je ob predpostavki negativne povezave med elastičnostjo povpraševanja in številom različic učinek večanja števila ponudnikov na trgu na mejno produktivnost marginalnega izvoznika pozitiven. Zelo podobna analiza bi lahko sledila tudi za multinacionalna podjetja, pri čemer ne pride do bistvenih kvalitativnih razlik v primerjavi z zgornjimi simulacijami. 5. Podatki, lastnosti vzorca in metodologija Podatki, ki jih bom uporabil za empirično analizo, so podatki na ravni podjetij slovenske predelovalne industrije v obdobju med letoma 1994 in 2002. Podatki, ki so mi na voljo, vsebujejo natančne informacije o širokem spektru računovodskih (bilančnih) spremenljivk, prav tako pa tudi dokaj popoln opis zunanjetrgovinskih blagovnih in kapitalskih tokov posameznih podjetij (kot na primer: izvoz, uvoz, neposredne tuje naložbe v državo ter iz države itd.). Osnovna podatkovna zbirka o podjetjih zbirka AJPES je bila dodatno združena s podatki o trgovini in neposrednih tujih naložbah Gospodarske zbornice Slovenije in Statističnega urada Republike Slovenije za leta med 1994 in 2002 zaradi pridobitve podrobnejših informacij o zunanjetrgovinskem poslovanju posameznih podjetij. Vsi vrednostni podatki so v slovenskih tolarjih in so bili def lacionirani z indeksom cen potrošnih dobrin (podatki, ki se nanašajo na kapital) in indeksom cen proizvajalcev (na 2-mestni ravni industrijske klasifikacije NACE) za podatke, ki se nanašajo na prodajo in dodano vrednost. Podatki o konkurenci na zunanjih trgih temeljijo na Unidovi industrijski statistični zbirki iz leta 2003 (podatki za leta 1994– 2002). Za to analize sem vzorec omejil zgolj na podjetja predelovalne dejavnosti (panoge med 15 in 37 klasif ikacije NACE rev. 1) z najmanj 10 zaposlenimi v vseh letih opazovanja. Razlog za to omejitev je slaba kakovost podatkov za zelo majhna podjetja.9 Podatkovna zbirka tako vključuje informacije o 903 podjetjih (v letu 1994) pa do 1379 podjetij (v 2002). Glede na precejšnjo 9 V Prilogi C navajam rezultate modela učenja z izvažanja na celotnem vzorcu podjetij (ki torej vključuje tudi podjetja z manj kot 10 zaposlenimi). Ti rezultati so prikaz robustnosti osnovnih ocen, saj potrdijo učinke učenja le v začetnem obdobju po vstopu na tuji trg v statičnem modelu (v dinamični različici modela ocene niso značilno različne od nič). 1b: Logaritemska specifikacija elastičnosti Članki32 UMAR IB revija 3/2006 dinamiko vstopa na trg in izstopa z njega gre seveda za neuravnotežen vzorec (unbalanced sample), saj večji del opazovanih enot v vzorcu ni prisoten v celotnem obdobju. Dinamika vstopa na izvozne trge in izstopa z njih je opisana v Tabeli 1. Kot je razvidno iz Tabele 1, je v slovenski predelovalni industriji delež izvoznikov zelo visok z deleži med 80 in 85 % v opazovanem obdobju. Poleg tega je treba poudariti, da je večina izvoznikov izvažala na trge Evropske unije, trge nekdanje Jugoslavije ali pa celo oboje. Stopnje udeležbe na izvoznih trgih, ki jih opazimo pri slovenskih podjetjih, so zelo podobne tistim za švedsko predelovano industrijo (Greenaway, Gullstrand in Kneller 2004) in jih lahko pripišemo predvsem relativni majhnosti domačega trga. Po drugi strani pa vstopno-izstopna dinamika kaže na zelo visoke deleže vstopa in izstopa (ki se kažejo v močnem neto vstopu na izvozne trge v začetnih letih), vendar pride do njihovega precejšnjega zmanjšanja proti Tabela 1: Vstop na izvozne trge in izstop z njih za vzorec slovenskih predelovalnih podjetij Leto Vsi Izvozniki % Izvoznikov Vstop Izstop Neto 1994 903 778 86,2 - - - 1995 1039 881 84,8 198 33 165 1996 1133 937 82,7 184 50 134 1997 1235 1012 81,9 164 38 126 1998 1310 1082 82,6 154 39 115 1999 1365 1135 83,2 136 47 89 2000 1376 1162 84,4 146 33 113 2001 1358 1150 84,7 109 34 75 2002 1379 1166 84,6 83 39 44 Vir: podatki AJPES in izračuni avtorja koncu vzorca. To ni povsem nepričakovano, če se zavedamo, da so zgodnja devetdeseta leta prejšnjega stoletja za slovenska podjetja pomenila prehod iz socialističnega v tržni sistem delovanja. Druge pomembne lastnosti opazovanih podatkov, kot so evolucija dodane vrednosti na zaposlenega, velikost podjetij glede na zaposlenost in število podjetij glede na način poslovanja (podjetja, ki prodajajo zgolj na domačem trgu, izvozna podjetja in podjetja z neposrednimi naložbami v tujino), so prikazane v Tabeli 2. Prevladujoče lastnosti vzorca, ki jih lahko razberemo iz Tabele 2, so na eni strani opazne razlike v dodani vrednosti na zaposlenega med podjetji, ki prodajajo zgolj na domačem trgu, izvozniki in podjetji, ki poleg izvoza tudi vlagajo v tujino, po drugi strani pa padanje povprečne velikosti podjetij v vseh treh skupinah, kar znova lahko pripišemo prestrukturiranju slovenske predelovalne industrije v opazovanem obdobju. Tabela 2: Struktura podjetij v vzorcu glede na povprečno produktivnost, velikost in število podjetij (NTI – neposredne tuje naložbe) Samo prodaja na domačih trgih Izvoz brez NTI v tujino Izvoz z NTI v tujino Leto y* ry+ l# N y* ry+ l# N y* ry+ l# N 1994 2156 0,97 50 158 1849 1,03 142 713 2300 1,11 654 115 1995 2558 0,99 39 195 2032 1,03 126 813 2570 1,08 657 120 1996 2820 0,98 37 239 2496 1,04 115 850 3052 1,10 564 137 1997 2910 0,93 38 283 2943 1,03 103 917 3710 1,14 542 142 1998 3220 0,96 36 285 3197 1,03 99 973 3914 1,12 470 162 1999 3518 0,96 34 286 3672 1,02 95 1,025 4805 1,15 432 169 2000 3852 0,94 33 266 4048 1,03 91 1,035 4584 1,07 406 183 2001 3852 0,90 33 255 4394 1,04 90 988 5083 1,10 360 213 2002 3967 0,88 31 257 4950 1,05 84 1,007 5575 1,11 368 212 Opombe: * dodana vrednost na zaposlenega (v 1000 slovenskih tolarjih),+ relativna dodana vrednost (glede na povprečje 3-mestne industrijske klasifikacije NACE), # povprečno število zaposlenih Vir: podatki AJPES in izračuni avtorja IB revija 3/2006 UMAR 33 Članki 10 Povedano drugače, testiram, ali katera od distribucij stohastično dominira nad eno ali obema preostalima glede na dodano vrednost na zaposlenega. 11 Navajam samo skupno statistiko Kolmogorova in Smirnova (D), ki pove največjo razdaljo med kumulativnima distribucijski- ma funkcijama. 12 Cenilka K-S, ki jo uporabljam, je: , kjer sta n in m velikosti obeh vzorcev, F n(x) in Gm(x) pa empirični kumulativni porazdelitveni funkciji podjetij, ki proizvajajo zgolj za domač trg, in izvoznih podjetij. V skladu s teoretičnimi napovedmi se multi- nacionalna podjetja (podjetja z neposrednimi naložbami v tujino) izkažejo za tista z najvišjo dodano vrednostjo na zaposlenega, sledijo pa jim izvozniki (brez neposrednih naložb v tujino) in podjetja, ki prodajajo zgolj na domačem trgu. Ta pojav seveda sam po sebi zastavlja vprašanje o vzrokih teh razlik v produktivnosti. Do njih je namreč lahko prišlo na podlagi selekcije produktivnejših podjetij v izvoz in naložbe v tujino ali pa lahko vsaj del teh razlik pripišemo različnim hitrostim razvoja po vstopu na posamezne trge oziroma učenju z izvažanjem. Kljub obilici raziskav o povezanosti med produktivnostjo oziroma rastjo produktivnosti in izvoznim statusom podjetja pa dejanska smer vzročnosti ostaja nedorečena. V naslednjem delu bom najprej analiziral dokaze o prisotnosti samoselekcije produktivnejših podjetij v izvoz oziroma multinacionalno proizvodnjo. Glede na to, da so to vprašanje analizirali že Damijan, Polanec in Prašnikar (2004), ki so z ocenjevanjem probit modela odločitve za izvoz pokazali na prisotnost samoselekcije, bom sam uporabil drugačen pristop. Podobno kot že Girma, Kneller and Pisu (2003) bom uporabil test stohastične dominance Kolmogorova in Smirnova, da bi ugotovil, ali se podjetja, ki bodo začela izvažati, razlikujejo od podjetij, ki bodo ostala na domačem trgu.10 V analizi tako primerjam dve skupini podjetij, pri čemer so v prvi skupini podjetja, ki bodo ostala le na lokalnih trgih, in v drugi podjetja, ki bodo v prihodnjem obdobju izvažala. Pomembna prednost tega testa je, da ne zahteva dodatnih predpostavk o dejanski porazdelitvi populacijskih podatkov (v nasprotju s t-testom in mnogimi drugimi) in je torej neparametričen in neodvisen od dejanske porazdelitve. Test Kolmogorova in Smirnova z uporabo vseh razpoložljivih momentov porazdelitev treh skupin podjetij (torej ne zgolj z uporabo prvih dveh momentov) analizira značilne razlike pri porazdelitvah omenjenih treh skupin. V Tabeli 3 predstavljam rezultate testa hipoteze Kolmogorova in Smirnova (K-S), da porazdelitev (distribucija) izvoznikov stohastično dominira nad distribucijo podjetij, ki delujejo zgolj na domačem trgu glede na dodano vrednost na zaposlenega. Glede na to, da se je v vseh letih opazovanega obdobja izkazalo, da je opazovana porazdelitev (porazdelitev izvoznikov) desno od kontrolne porazdelitve (porazdelitev podjetij, ki delujejo samo na domačem trgu), kar je razvidno iz vrednosti, ki jih zavzamejo statistike K-S12 in so pozitivne v vseh letih opazovanega obdobja, lahko sklepam, da porazdelitev bodočih izvoznikov stohastično dominira nad porazdelitvijo neizvoznikov ne glede na to, da so razlike statistično značilne zgolj v zadnjih šestih letih osemletnega opazovanega obdobja. To kaže na prisotnost samoselekcije v izvoz, saj je razvidno, da so izvozniki produktivnejši od neizvoznikov, še preden začnejo izvažati. Produktivnejša podjetja se torej sama izberejo v izvoz. Podobno ugotavljam, da porazdelitev podjetij, ki nameravajo neposredno vlagati v tujino (poleg Tabela 3: Test stohastične dominance Kolmogorova in Smirnova (na ravni posameznega leta za obdobje 1994–2002)11 Leto D P-value Corrected 1994 0,199 0,001 0,001 1995 0,122 0,028 0,022 1996 0,127 0,071 0,056 1997 0,042 0,986 0,982 1998 0,167 0,002 0,001 1999 0,168 0,008 0,006 2000 0,074 0,654 0,607 2001 0,169 0,015 0,010 Vir: podatki AJPES in izračuni avtorja )()(max 1 xGxF N mn D mn Ni −×= ≤≤ Članki34 UMAR IB revija 3/2006 izvoza), stohastično dominira nad porazdelitvijo izvoznikov, kar zagotavlja predvideno razvrstitev produktivnosti, kot so predvideli Helpman, Melitz and Yeaple (2003) (Priloga A). 6. Ekonometrična vprašanja in empirični model Empirična analiza produktivnosti zahteva oceno produkcijske funkcije, posledica česar je, da se je treba spoprijeti s številnimi pomembnimi ekonometričnimi vprašanji. Pri analizi modelov, izhajajočih iz produkcijskih funkcij, je naj- pogostejša empirična težava problem endogenosti, saj so kot regresorji vključeni produkcijski faktorji (delo, kapital, materiali, …), ki naj bi vplivali na raven proizvodnje, tudi sami odvisni od proizvedenih količin.13 Posledica tega je, da obstaja simultana (ciklična) povezanost med “neodvi- snimi” in odvisno spremenljivko, ki vodi v to, da so neodvisne spremenljivke povezane z reziduali regresije in ocene regresijskih koef icientov postanejo pristranske in nekonsistentne. Podobno se endogenost in z njo povezana pristranskost cenilke po metodi najmanjših kvadratov (OLS) pojavlja pri analizi dinamičnih modelov produkcijske funkcije, kjer serijska korelacija mer produktivnosti povzroči, da je odložena odvisna spremenljivka korelirana z reziduali, in na ta način bodo ocene OLS znova pristranske. Endogenost je torej treba reševati z izbiro primernih instrumentalnih spremenljivk, s katerimi bi instrumentalizirali endogene spremenljivke. Pri tem je treba poiskati take instrumente, ki bodo močno korelirani z instrumentaliziranimi spremenljivkami in hkrati neodvisni od rezidualov regresije, kar je pogosto zelo težko. Za instru- mentalizacijo endogenih spremenljivk bom v nadaljevanju uporabil Olley-Pakesovo in splošno metodo momentov (generalized method of moments-GMM), ki omogoča ustvarjanje nabora primernih instrumentov za endogene spre- menljivke. Težava te metode pa je, da “porabi” eno ali več let opazovanj in s tem zmanjša vzorec za analizo. Za odpravo endogenosti (oziroma simultanosti) v modelu sem hkrati z omenjeno metodo uporabil tudi splošno metodo momentov oziroma system general method of moments (sys- GMM), ki endogene spremenljivke instru- mentalizira z matriko odloženih in diferenciranih vrednosti endogene spremenljivke. Druga zelo pomembna težava opisanega modela produkcije je problem samoselekcije (self-selection bias), saj lahko pričakujemo, da so najslabša podjetja (podjetja z najnižjo produktivnostjo) propadla in jih tako ni več v vzorcu. Do neke mere je tako vzorec izbran na podlagi trenutne, upoštevaje znatno avtokorelacijo, prisotno v merah produktivnosti, pa tudi prihodnje produktivnosti podjetja, kar pomeni, da obstaja pristranskost že pri izbiri vzorca. Vzorec je namreč izbran na podlagi neopažene produktivnosti, kar povzroči korelacijo med inputi in reziduali. Za rešitev te pomanjkljivosti izbranega vzorca podjetij sem uporabil Olley-Pakesovo ekonometrično metodo, ki popravi odvisno spremenljivko za prisotnost samoselekcije v vzorcu.14 Za testiranja učinkov učenja z izvozom sem uporabil še dodatno metodo tako imenovanega “matchinga” in “difference-in-differences” analize, ki na zelo intuitiven način omogoča analizo vplivov izvoza na rast produktivnosti. Enota opazovanja matching analize je tako par podjetij, kjer eno od podjetij deluje na tujem trgu, medtem ko drugo posluje zgolj doma. Bistvenega pomena za tak par podjetij pa je, da sta si čim bolj podobni v večini lastnosti, razlikujeta pa se le v tem, da se je eno odločilo za izvoz, drugo pa ne. Za posamezen par podjetij lahko primerjam stopnje rasti produktivnosti, da bi ugotovil, ali prihaja do značilnih razlik v korist izvoznih podjetij (oziroma podjetij, ki vlagajo v tujino). Pri konstrukciji modela, ki bo omogočal analizo vpliva intenzivnosti konkurence na tujem trgu na produktivnost izvoznikov in multinacionalnih podjetij, bom uporabil dinamične specifikacije produktivnosti. Tak pristop, ki je v skladu s prevladujočimi težnjami v tovrstni literaturi (Olley, Pakes 1996, Amiti, Konings 2005, Damijan, Polanec in Prašnikar 2004) ter ima svoje teoretično ozadje v pogosto uporabljeni predpostavki, da produktivnost sledi eksogenemu procesu-produktivnosti po Markovu, je torej odvisen skoraj izključno od produktivnosti v preteklem obdobju (Hopenhayn, Rogerson 1990, Olley, Pakes 1996, Amiti, Konings 2005). Posledično to zagotavlja tudi teoretično argumentacijo za pogosto evidentiran pojav značilne visoke serijske korelacije za mere produktivnosti. Dodaten razlog za vključitev odložene produktivnosti v model pa je, da je lahko ta nadomestilo za izpuščene serijsko korelirane spremenljivke, s katerimi se opisujejo specifične lastnosti posameznih podjetij. 13 Če si podjetja za cilj postavijo maksimiranje dobička (minimiziranje stroškov), bodo količine inputov odvisne od proiz- vedenih količin, seveda pa bo tudi output odvisen od uporabljenih inputov. 14 Podatki, ki so mi bili na voljo, in predpostavke o delovanju trgov končnih proizvodov in materialov so omejevali uporabo Levinsohn-Petrinove (2003) ekonometrične metode. IB revija 3/2006 UMAR 35 Članki Empirična analiza, ki sledi v nadaljevanju, temelji na Cobb-Douglasovi produkcijski funkciji, ki jo po Grilichesovem in Mairessovem zgledu (1995) uporabim za aproksimacijo skupne faktorske produktivnosti (ATFP) kot: ATFP = ln(Y/L)-sln(K/L) ali ATFP = ln(y)-sln(k). Rezidual regresije dodane vrednosti na zaposlenega (y) na kapitalski intenzivnosti (k) lahko razložimo kot mero skupne faktorske produktivnosti. Pri tem so dodatni regresorji na desni strani regresijske enačbe namenjeni za pojasnitev ATFP. Zaradi analize učinkov tržne konkurence na tujih trgih na relativno dodano vrednost izvoznih podjetij ocenjujem naslednji empirični model produkcijske funkcije: (12) ∆ ry it = α 0 +α 1 ry it-1 + (α 1 ry it=0 ) + α 2 rk it + + α 3 r Σ ExSh ijt0 * N jt0 + α 4 OFDIt-i + α 5 IFDIt-i + α 6 rlit=0 + + α 7 EX_ years it + α 8 No_ex + Σ α 9, k T k + Σ α 10, j D j + + µ i + ε it ≈ N (0, σ 2) kjer ∆ ry it pomeni rast relativne dodane vrednosti na zaposlenega (izračunane relativno glede na povprečje 3-mestne panoge klasifikacije NACE) podjetja i v času t, ry it-1 je odložena relativna dodana vrednost na zaposlenega, ry it = 0 je začetna vrednost dodane vrednosti na zaposlenega, rk it je relativna kapitalska intenzivnost, rΣ i=1,m ExSh ijt *N jto meri relativni učinek tujih trgov na produktivnost15, OFDI t-1 in IFDI t-1 sta nepravi (dummy) spremenljivki za tuje neposredne naložbe in neposredne naložbe v tujino. Začetna relativna velikost podjetja (glede na povprečje 3-mestne industrijske klasifikacije NACE) je označena z rl i t= 0 , EX_years pomeni število let, ko neko podjetje izvaža, No_ex je število izvoznih trgov podjetja v posameznem obdobju. T k in D j sta sektorska in časovna dummyja. µ i obsega mogoče neopažene specifične učinke (na ravni posameznega podjetja), ki niso zavzeti znotraj odložene ali začetne produktivnosti, medtem ko ε it označuje normalno porazdeljene reziduale s povprečjem 0 in varianco σ 2. 7. Rezultati Vprašanje samoselekcije je že bilo natančno analizirano in njegova prisotnost je večinoma potrjena za večje število razvitih držav in tudi Slovenijo (Damijan et al. 2004 in De Loecker 2004). Čeprav obstaja nič koliko prepričljivih opažanj in faktografskih dokazov o samoselekciji v izvozne trge, pa so se dokazi o učinkih učenja z m j=1 k j 15 Spremenljivka je vsota (po vseh izvoznih trgih) zmnožkov deleža prodaje na posameznem tujem trgu s številom podjetij, ki na tem trgu nastopajo na ravni 3-mestne klasifikacije NACE. izvažanjem izkazali za težje dosegljive. Dokazi o samoselekciji potrjujejo obstoj fiksnih stroškov vstopa na tuje trge, po drugi strani pa bi, če obstajajo dejanski učinki učenja, pričakovali trajno povečanje produktivnosti izvoznikov/multina- cionalnih podjetij v primerjavi s podjetji, ki nimajo stikov s tujimi trgi. V tem prispevku je bil že predstavljen enostaven model učenja z izvažanjem, ki pomeni teoretični okvir za nadaljnjo empirično analizo. Pri tem je bila ena poglavitnih ugotovitev modela možnost, da delovanje na trgih z ostrejšo konkurenco lahko povzroča večje pritiske na dobičke teh podjetij, kot pa jih izkusijo podjetja na trgih z manj ostro konkurenco. Učinek povečevanja elastičnosti povpraševanja po njihovem proizvodu zaradi povečanja števila ponudnikov na trgu tako lahko pripelje do pozitivne spremembe v produktivnosti teh podjetij. Preostanek tega dela povzetka je razdeljen na štiri dele. V prvih dveh razdelkih so tako predstavljeni rezultati ocen različnih statičnih in dinamičnih specifikacij modelov, v tretjem razdelku pa rezultati s skupno faktorsko produktivnostjo namesto dodane vrednosti na zaposlenega. V zadnjem razdelku predstavljam ocene z uporabo matching in difference-in-differences metod. 7.1. Rezultati ocene statičnega modela Test na vzorcu vseh podjetij V Tabeli 4 predstavljam ocene regresijske enačbe (12), ki so izhodiščna točka za nadaljnjo analizo učinkov učenja in podlaga za primerjavo z ocenami na temelju drugih ekonometričnih tehnik. Uvodne ocene, predstavljene v Tabeli 4, temeljijo na običajni metodi najmanjših kvadratov pri ocenjevanju možnih učinkov konkurence na tujih trgih (merjene s številom podjetij na teh trgih na 3-mestni ravni panog klasifikacije NACE) na rast relativne produktivnosti. Ocene, navedene v Tabeli 4, razkrivajo, da so v skladu s teoretičnimi napovedmi podjetja, ki so imela sprva višjo raven produktivnosti, doživljala nižje stopnje rasti (to je najizrazitejše pri ocenah na podlagi kumulativnih diferenc). Po drugi strani pa relativno večja podjetja (glede na zaposlenost) niso rasla počasneje kot njihovi manjši konkurenti (presenetljivo pa ocene na kumulativnih diferencah potrdijo tudi to teoretično hipotezo). Po pričakovanjih je vpliv kapitalske intenzivnosti pozitiven in značilen kot tudi delež izvoza v Evropsko unijo (ExSh EU ) v diferencah (ta rezultat se obrne pri kumulativnih diferencah). Zanimiv pa je vpliv obeh pomembnejših spremenljivk, Članki36 UMAR IB revija 3/2006 Tabela 4: Sprememba produktivnosti izvoznega podjetja [OLS v diferencah in kumulativnih diferencah, 1995–2002] (FD-diference, CD-kumulativne diference) Opombe: Odvisna spremenljivka je ∆ ry it . t-statistika v oklepaju; ***, ** in * prikazujejo statistično značilnost pri 1-, 5- in 10-odstotni stopnji tveganja. 6 16 Sektorske neprave (dummy) spremenljivke, ki jih uporabljam v analizi, temeljijo na 2-mestni industrijski klasifikaciji NACE. 17 rΣ ExSh*market it pomeni vsoto zmnožkov deležev izvoza na določen trg s številom podjetij na tem trgu. Ta spremenljivka ima prednost pred vključitvijo zgolj števila podjetij na posameznem trgu, saj to ne bi pojasnjevalo razlik v posamezni panogi. začetne ravni konkurence na trgu (rΣ ExSh*N it )17 in spremenljivke, ki pomeni spremembo pogojev na tujih trgih (∆ rΣ ExSh*N it ). Izkaže se namreč, da je obstaja značilen pozitiven učinek začetnih tržnih pogojev na rast relativne produktivnosti (ta učinek potrdijo tudi rezultati na kumulativnih diferencah). To pomeni, da so podjetja, ki so začela izvažati na tuje trge z višjo stopnjo konkurence oziroma so na posamezne trge izvažala večji delež svoje prodaje, doživela hitrejšo rast produktivnosti kot njihovi konkurenti na manj zahtevnih trgih. Ocene koeficientov vpliva sprememb tržnih pogojev so manj enopomenske, saj zgolj rezultati s kumulativnimi diferencami nakazujejo na možnost, da tudi zaostrovanje pogojev (in ne zgolj začetno stanje) vodi v hitrejšo rast produktivnosti v primerjavi z drugimi podjetji v panogi. Zdi se torej, da obstajajo značilni dolgoročni učinki pogojev na trgu na rast produktivnosti posameznih podjetij. Zanimivo pa je, da podjetja, ki so poleg izvoza tudi vlagala na trge nekdanje Jugoslavije oziroma Evropske unije, niso dosegala značilno višje rasti produktivnosti, saj je učinek na primeru kumulativnih diferenc celo značilno negativen. Podatki torej kažejo, da multinacionalna podjetja niso dosegla dodatnih učinkov učenja v primerjavi z izvozniki. V skladu z ugotovitvami Amitijeve in Koningsa (2005) pa so podjetja, ki so uvažala svoje inpute iz Evropske unije, dosegala značilno višjo rast produktivnosti, kar pa ne drži za podjetja, ki so svoje surovine in druge inpute uvažala iz republik nekdanje Jugoslavije. Test na vzorcu samo novih izvoznikov Kljub informativnosti zgornje regresije pa ta ne daje dokončnih dokazov o obstoju učenja z izvažanjem ali multinacionalno proizvodnjo, saj lahko obstaja večje število nevključenih dejavnikov (kot so starost podjetja, posebni produktivnostni šoki itd.), ki lahko vplivajo na rast produktivnosti neodvisno od razmer na tujih trgih. Zaradi zmanjšanja vpliva nekaterih od teh dejavnikov ponovno ocenjujem regresijski model zgolj na podskupini novih izvoznikov (izvoznikov, ki prvič začnejo izvažati v opazovanem obdobju). Razlog za spremembo je dokaj enostaven. Taka obravnava namreč dopušča neposredno analizo učinkov tujih trgov na rast produktivnosti, ne da bi nanjo vplivali dejavniki, povezani z dolžino obdobja, ko podjetje izvaža. Tabela 5 tako prikazuje ocene regresijske funkcije (12) zgolj na novih izvoznikih. Ocene modela na podskupini novih izvoznikov, prikazane v Tabeli 5, so zelo podobne tistim v Tabeli 4, vendar z nekaterimi pomembnimi razlikami. Čeprav večina spremenljivk ohrani Model FD FD CD ryit ***–0,044 (–5,2) ***–0,041 (–5,4) *** –0,270 (–7,2) rlit –0,009 (1,6) –0,008 (–1,6) *** –0,014 (–5,6) ∆rkit ** 0,406 (2,4) ** 0,400 (2,5) *** 0,217 (10,3) r∑i=1,mExShijt*Njto ** 0,012 (2,1) * 0,008 (1,9) *** 0,024 (2,9) ∆r∑i=1,mExShijt*Njt 0,019 (0,6) 0,101 (1,3) *** –0,042 (4,0) ExShTOTAL 0,102 (1,3) 0,061 (0,8) *** 0,020 (2,9) ImShTOTAL ***–0,137 (–2,9) ***–0,143 (–3,3) No_exp * 0,009 (1,7) –0,001 (–0,3) OFDIEU –0,033 (–1,0) –0,027 (–0,8) ** –0,073 (–2,4) OFDIYUG * –0,054 (–1,9) *** –0,107 (–5,2) DIMPEU 0,052 (0,8) ** 0,051 (0,7) ** 0,026 ( 2,1) DIMPYUG 0,019 (0,9) 0,017 (0,8) 0,023 (0,5) emp100∗marketit –0,125 (1,6) sektorski dummyji1 DA DA DA časovni dummyji DA DA DA N 3461 3461 1944 adjusted R² 0,415 0,424 0,378 IB revija 3/2006 UMAR 37 Članki Tabela 5: Spremembe produktivnosti novih izvoznikov [OLS na diferencah in kumulativnih diferencah, 1995–2002] (FD-diference, CD-kumulativne diference) Model FD CD ryit-1 ***–0,043 (–3,4) ***–0,231 (–5,4) rlit 0,005 (0,5) ** 0,047 (2,4) ∆rkit *** 0,345 (7,7) *** 0,268 (6,4) r∑i=1,mExShijt*Njto 0,005 (0,6) *** 0,044 (2,8) ∆r∑i=1,mExShijt*Njt –0,004 (–1,0) ** –0,055 (–1,6) ExShTOTAL ** 0,175 (2,1) 0,011 (0,3) ImShTOTAL ***–0,252 (–3,3) No_exp *** 0,013 (3,1) 0,006 (1,2) OFDIEU 0,018 (0,3) *** 0,393 (3,5) OFDIYUG * –0,117 (–1,7) ** –0,235 (–2,0) DIMPEU 0,026 (0,6) –0,061 (–0,7) DIMPYUG 0,021 (0,5) 0,042 (0,7) sektorski dummyji DA DA časovni dummyji DA DA N 1075 733 adjusted R² 0,255 0,424 Opombe: Odvisna spremenljivka je rast relativne dodane vrednosti na zaposlenega ∆ ry it , t-statistika v oklepaju; ***, ** in * prikazujejo statistično značilnost pri 1-, 5- in 10-odstotni stopnji tveganja. predznak in magnitudo regresijskega koeficienta, ugotovljenega na vzorcu vseh izvoznikov, obstajajo tudi nekatere razlike. Temeljna razlika med ocenama je, da vpliv začetnih razmer na trgu ni več značilno pozitiven, medtem ko podobno kot pri vseh izvoznikih kumulativne diference znova nakazujejo na vpliv razmer na trgu na relativno produktivnost izvoznikov. Druga pomembna razlika pa je ta, da lahko novi izvozniki vsaj dolgoročno dosežejo dodatna izboljšanja produktivnosti z neposrednim vlaganjem na trge EU, medtem ko ima vlaganje na trge nekdanje Jugoslavije nasproten vpliv. Končno pa tudi uvoz iz držav Evropske unije ne pomeni več dodatnega vira rasti produktivnosti, kot je to veljalo pri vseh izvoznikih. 8. Analiza robustnosti dobljenih rezultatov V nadaljevanju predstavljam alternativne specifikacije modela in alternativne ekonometrične teste, s pomočjo katerih testiram robustnost do zdaj predstavljenih rezultatov. 8.1. Rezultati ocene dinamičnega modela Tabela 6 v nasprotju z dosedanjo analizo prikazuje ocene dinamičnega modela rasti produktivnosti. Taka specif ikacija je bližje postulatu, da produktivnost sledi procesu po Markovu (Olley, Pakes 1996). Kritično vprašanje pri ocenjevanju produkcije funkcije je vprašanje simultanosti (ali splošneje endogenosti), kjer odložena odvisna spremenljivka povzroča pristranskost koef icienta odložene neodvisne spremenljivke in posledično tudi preostalih spremenljivk. Znano je (Blundell-Bond 1999), da metoda najmanjših kvadratov (OLS) precenjuje dejanski regresijski koeficient odložene produktivnosti, medtem ko ga cenilka s fiksnimi učinki (FE) podcenjuje. V Tabeli 6 je vidno, da so predznaki odložene relativne dodane vrednosti (ry it-1 ) in relativne kapitalske intenzivnosti (∆ rk it in ∆ rk it-1 ) v skladu s pričakovanji teorije. Po drugi strani pa je vpliv konkurence na tujih trgih manj enopomenski. Ocene z OLS tako v večjem delu niso značilno različne od nič, medtem ko FE-ocene kažejo na pozitiven vpliv začetne vrednosti in sprememb razmer na trgu na relativno produktivnost. Med spremenljivkami posebnega pomena, s katerimi se izraža pomen vpliva tujih trgov, se pri cenilki s fiksnimi učinki kaže vpliv začetnih razmer (rΣ i = 1,m ExSh ijt *N jto ) in sprememb razmer na trgu (r∆ i = 1,m ExSh ijt *N jto ), medtem pa metoda najmanjših kvadratov kaže na veliko manjši vpliv razmer na trgu v dinamični specifikaciji, saj je vpliv zaznati zgolj v eni od obeh specifikacij. Članki38 UMAR IB revija 3/2006 Tabela 6: Spremembe produktivnosti izvoznikov [OLS, Fixed effects18, odvisna spremenljivka je rast relativne dodane vrednosti na zaposlenega ∆ ryit, 1995–2002 18 OLS-ordinary least quares (metoda najmanjših kvadratov), FE-fixed effects (panelna metoda s cenilko s fiksnimi učinki). 19 System-general method of moments (sys-GMM) uporablja matriko vseh razpoložljivih instrumentov (odloženi nivoji in odložene diference) za instrumentalizacijo spremenljivk, ki so korelirane z napakami. 20 Ocene zgornje enačbe, pridobljene s pomočjo regresije system-GMM, so predstavljene v Prilogi B. Model OLS OLS FE vsi izvozniki vsi izvozniki vsi izvozniki ryit-1 *** –0,333 (–5,6) *** –0,334 (–5,7) *** –0,876 (–12,6) ∆rkit *** 0,528 (3,9) *** 0,529 (3,9) *** 0,500 (3,6) ∆rkit-1 *** –0,380 (–3,1) *** –0,380 (–3,1) ** –0,158 (–2,1) rlit –0,006 (–1,6) –0,005 (–1,6) 0,016 (1,2) r∑i=1,mExShijt*Njto –0,0003 (–0,0) 0,001 (0,5) * 0,009 (2,0) ∆r∑i=1,mExShijt*Njt 0,004 (1,5) * 0,042 (1,7) * 0,027 (1,8) ExShTOTAL 0,036 (1,0) ** 0,171 (2,1) ImShTOTAL ** –0,049 (–2,5) ** –0,062 (2,4) *** –0,333 (3,7) No_exp ** 0,002 (2,5) ** 0,002 (2,0) 0,006 (1,2) Years_exp *** –0,016 (–2,6) ** –0,014 (–2,3) ** –0,289 (–2,1) OFDIEU –0,025 (–1,0) –0,026 (–1,1) * –0,081 (–1,8) OFDIYUG –0,024 (–1,6) * –0,026 (–1,7) *** –0,129 (–2,9) DIMPEU *** 0,181 (6,6) *** 0,185 (6,8) 0,042 (1,6) DIMPYUG 0,008 (0,5) 0,009 (0,6) –0,005 (–0,2) emp100*marketit –0,000002 (–0,1) –0,000002 (–0,1) –0,000001 (–0,8) sektorski dummyji DA DA DA časovni dummyji DA DA DA N 3358 3358 3260 adjusted R² 0,588 0,589 0,745 AR(1) *** –4,6 *** –4,6 ** –2,2 AR(2) ** 2,2 ** 2,2 ***–3,1 Opomba: t-statistika v oklepaju; ***, ** in * prikazujejo statistično značilnost pri 1-, 5- in 10-odstotni stopnji tveganja. Glede na inherentno pristranskost, ki jo prinašajo ocene dinamičnih modelov produktivnosti z metodo najmanjših kvadratov ali s fiksnimi učinki, morajo biti spremenljivke, ki so korelirane z napakami (odložena odvisna spremenljivka), instrumentalizirane. To prepričanje potrjujejo tudi testi serijske korelacije na rezidualih (napakah), ki kažejo na avtokorelacijo prvega in drugega reda pri OLS in FE-ocenah. Pri iskanju optimalnega instrumenta, ki je na eni strani močno koreliran s spremenljivko, ki jo želim instrumentalizirati, in hkrati nekoreliran z napakami, uporabljam dvofazni postopek. V prvi fazi uporabim splošno metodo momentov (sys-GMM)19 za oceno dinamične produkcijske funkcije: ln y it = α 0 +α 1 ln y it-1 +α 2 ln k it +α 3 ln k it-1 +α 4 ln l it +α 5 ln l it-1 + + Σ k α 6, k T k +Σ p α 7, p D p +ε it kjer so y it ,, k it ,, l it dodana vrednost, kapital in delo zaposleno v podjetju i in času t, T so časovne neprave (dummy) spremenljivke in D panožne neprave (dummy) spremenljivke. Reziduali zgornje enačbe (ocenjene s system-general method of moments)20 pomenijo skupno faktorsko produktivnost, ki je potem uporabljena v drugi fazi postopka ocenjevanja. Ocene na temelju system-GMM rezidualov so regresirane na preostalih spremenljivkah osnovnega modela, pri čemer rezultate predstavljam v Tabeli 7. Ta postopek zagotavlja dinamično oceno pro- duktivnosti, kjer so endogene spremenljivke instrumentalizirane s celotnim naborom GMM instrumentov. Ocene druge faze omenjenega algoritma, prikazane v Tabeli 7, odkrivajo statistično značilne pozitivne vplive začetnih tržnih razmer na tujih trgih na rast produktivnosti, medtem ko spremembe tržnih razmer niso imele značilnega vpliva na produktivnost. Edini preostali dejavnik, ki ohranja značilen vpliv na rast produktivnosti pri ocenah dinamičnega modela s sys-GMM, je uvoz inputov IB revija 3/2006 UMAR 39 Članki Tabela 7: Spremembe produktivnosti izvoznih podjetij [OLS, odvisna spremenljivka je rast TFP, popravljen s sys-GMM ] ∆ rtfpit GMM,(FD-model v diferencah) Model FD FD vsi izvozniki vsi izvozniki rlit * 0,010 (1,8) * 0,011 (1,9) r∑i=1,mExShijt*Njto * 0,006 (1,7) * 0,005 (1,8) ∆r∑i=1,mExShijt*Njt 0,026 (0,5) 0,022 (0,4) ExShTOTAL 0,088 (1,6) ImShTOTAL –0,023 (–0,5) ** –0,088 (–2,1) No_exp –0,001 (–1,5) ** –0,002 (2,4) Years_exp * 0,016 (1,7) * 0,015 (1,7) OFDIEU 0,012 (1,0) 0,014 (1,2) OFDIYUG –0,009 (–1,6) –0,007 (–0,6) DIMPEU * 0,075 (1,8) * 0,084 (1,8) DIMPYUG ** 0,046 (2,1) ** 0,051 (2,3) emp100*marketit –0,00002 (–1,3) –0,00002 (–1,4) sektorski dummy-ji DA DA časovni dummy-ji DA DA N 2621 2621 adjusted R² 0,01 0,01 AR(1) –1,1 –1,1 AR(2) 0,5 0,5 Opomba: t-statistika v oklepaju; ***, ** in * prikazujejo statistično značilnost pri 1-, 5- in 10-odstotni stopnji tveganja. iz EU in – nekoliko presenetljivo – uvoz iz republik nekdanje Jugoslavije. Učinki neposrednih tujih naložb so v obeh primerih neznačilni, kar potrjuje tezo, da te ne vplivajo dodatno na rast produktivnosti podjetij slovenske predelovalne industrije. 8.2. Rezultati z uporabo skupne faktorske produktivnosti, popravljene z Olley-Pakesovim algoritmom Druga težava, ki bi lahko negativno vplivala na kakovost ocen, je vprašanje samoselekcije, ki je bilo prav tako opisano med možnimi vprašanji empirične analize. Samoselekcija bi lahko povzročila znatno pristranskost pri ocenah koeficientov produkcijske funkcije in zaradi tega napake v meritvah produktivnosti. Samoselekcija povzroča izstop manj produktivnih podjetij s trga in s tem iz vzorca, kar povzroča precenjene ocene kapitalskega koeficienta in s tem podcenjenost ocen produktivnosti. Za omilitev te pristranskosti sta Olley in Pakes (1996) predlagala trifazni estimacijski algoritem, ki podaja nepristranske ocene skupne faktorske produktivnosti. V nadaljevanju predstavljam ocene modela z odvisno spremenljivko v obliki skupne faktorske produktivnosti namesto dodane vrednosti na zaposlenega, ki je bila uporabljena pri dosedanjih ocenah. Tabela 8 razkriva, da praktično ni bistvenih kvalitativnih razlik med ocenami na temelju Olley- Pakesove skupne faktorske produktivnosti in ocenam, ki temeljijo na relativni dodani vrednosti na zaposlenega in so prikazane v Tabelah 4–7. Podobno kot prej imata začetna relativna produktivnost (rtfp i t ) in delež uvoza v prodaji (ImSh TOTAL ) negativen vpliv na rast produktivnosti. Učinki začetnega stanja na tujih trgih so v skladu s teoretičnimi napovedmi, izhajajočimi iz simulacij (pozitivni), medtem ko vpliv sprememb v tržnih razmerah na rast produktivnosti ni značilno različen od nič. Vpliv časa, ko podjetje izvaža (Years_exp), na rast produktivnosti je v obeh vzorcih pozitiven, pri tem pa število trgov nima značilnega vpliva na uspešnost podjetij. Prav tako teoretične napovedi niso izpolnjene pri uvozu iz EU (DIMP EU ) ali nekdanjih jugoslovanskih republik (DIMP YUG ) in neposrednih tujih naložbah (OFDI) (rezultati so neznačilni ali pa imajo napačen predznak). Čeprav so kvalitativne razlike med ocenami, prikazanimi v Tabeli 8, in predhodnimi ocenami (ki so temeljile na aproksimaciji skupne faktorske produktivnosti) majhne, pa obstajajo znatne kvantitativne razlike. Absolutna velikost vpliva posameznih spremenljivk je bistveno manjša kot pri relativni dodani vrednosti na zaposlenega, medtem ko je pojasnjevalna moč modela (kot je razvidno iz determinacijskega koeficienta) teh ocen bistveno nižja, kot je to veljalo v Tabelah 4–7. Članki40 UMAR IB revija 3/2006 Tabela 8: Spremembe produktivnosti (merjene v spremembah Olley-Pakesove skupne faktorske produktivnosti) izvoznikov in novih izvoznikov [OLS v diferencah] Model FD FD vsi izvozniki novi izvozniki rtfpit *** –0,041 (–6,0) *** –0,088 (–4,5) r∑i=1,mExShijt*Njto *** 0,004 (3,1) *** 0,008 (2,7) ∆r∑i=1,mExShijt*Njt 0,001 (0,1) –0,013 (–1,5) ExShTOTAL *** 0,038 (2,6) ** 0,077 (2,4) ImShTOTAL *** –0,096 (–4,9) ** –0,093 (–2,5) No_exp 0,0002 (1,5) 0,0005 (1,1) Years_exp *** 0,004 (3,6) *** 0,005 (2,6) OFDIEU –0,004 (–0,6) 0,019 (0,7) OFDIYUG *** –0,023 (–3,0) * –0,034 (–1,8) DIMPEU *** –0,019 (–2,7) * –0,026 (–1,7) DIMPYUG 0,003 (0,9) 0,008 (1,0) emp100*marketit –0,000004 (–1,6) –0,000002 (–0,1) Sec.Dummies DA DA Time Dummies DA DA N 2378 1106 adj.R² 0,065 0,238 Opombe: Odvisna spremenljivka ∆ rtfp it , t-statistika v oklepaju; ***, ** in * prikazujejo statistično značilnost pri 1-, 5- in 10- odstotni stopnji tveganja. 9. Vpliv večjega trga ali trajna rast produktivnosti Čeprav tržne razmere na tujih trgih pozitivno vplivajo na produktivnost, pa to še ne potrjuje obstoja učinkov učenja z izvozom. Vprašanje, na katero sem do zdaj skušal odgovoriti, je bilo namreč, ali izvozna podjetja, ki izvažajo na trge z močno konkurenco, rastejo hitreje od tistih, ki izvažajo na manj zahtevne trge. Zanašanje zgolj na ta vidik pa ne daje pojasnila celotne zgodbe o obstoju učenja z izvažanjem. Pomembno je namreč ugotoviti, ali delovanje na izvoznih trgih prispeva k rasti produktivnosti podjetij v primerjavi s podjetji, ki poslujejo zgolj na domačem trgu. V skladu s teoretičnimi napovedmi naj bi se namreč začetne razlike v produktivnosti med izvozniki in neizvozniki še poglabljale, s tem ko izvozniki pridobivajo novo znanje na tujih trgih. Zaradi ugotovitve dejanske prisotnosti učinkov učenja z izvažanjem predstavljam ocene z difference- in-differences in matching metodo (Tabela 9), pri katerih s pomočjo nagnjenosti k izvozu oblikujem pare izvoznih in neizvoznih podjetij, da bi lahko analiziral razlike v rasti produktivnosti med njimi. Podjetji, ki sestavljata ocenjevani par, imata tako na podlagi svojih strukturnih značilnosti podobno (napovedano) nagnjenost k izvozu, vendar se je le eno od obeh dejansko odločilo za izvoz, drugo pa je ostalo zgolj na domačem trgu. Odvisna spremenljivka v tem primeru je razlika v rasti produktivnosti med podjetjem, ki začne izvažati, in njemu najbolj podobnem neizvoznikom. Glede na to, da skušam ugotoviti obstoj učinkov učenja, se specif ikacija, prikazana v Tabeli 9, bistveno razlikuje od tistih, ki so bile uporabljene prej. Poudarek te specifikacije je namreč v tem, naj bi vključevala vse časovne elemente pojava učenja ob izvažanju. Da bi ugotovil, ali je dejansko prišlo do razlik med izvozniki in neizvozniki, sta uporabljeni matching in difference-in-differences metodi, ki vključujeta časovne učinke s serijo časovnih nepravih (dummy) spremenljivk. Časovni začetek modela je tako prestavljen v čas s = 0, ko izvoznik prvič začne izvažati. Neprave spremenljivke D_exp (s = 0) (pa do D_exp (s=4)) tako zavzamejo vrednost 1 v letu začetka izvoza (četrto leto po začetku izvoza), po drugi strani pa želim z interakcijskimi členi pojasniti, ali izvozniki, ki so izvažali na zahtevnejše trge, pridobijo dodatne koristi. Zaradi majhne velikosti vzorca21 sem uporabil standardne napake, popravljene z bootstrap metodo (s 1000 pono-vitvami) v statični oceni. Rezultati so dokaj informativni, saj je jasno razvidno, da je učinek učenja prisoten zgolj v začetnem obdobju, pozneje pa skoraj popolnoma izgine. Ti začetni učinki izvoza na produktivnost so dokaj robustni, česar pa ne morem trditi za vpliv četrtega leta, ki je značilen zgolj v statični specifikaciji (kar pa je značilno tudi 21 To povzročajo omejitve matching procesa in zahteve po dolžini opazovanega obdobja v ocenjevanem modelu. IB revija 3/2006 UMAR 41 Članki Tabela 9: Rast produktivnosti novih izvoznikov [difference-in-differences matching] Model Static w/ bs sys-GMM ryit-1 *** –0,950 (–9,6) rkit-1 –0,103 (–1,6) ** 0,119 (0,1) D_exp (s=0) * 0,336 (1,9) ** 0,611 (2,0) D_exp (s=1) –0,165 (–0,9) 0,294 (1,0) D_exp (s=2) 0,081 (0,5) 0,350 (1,2) D_exp (s=3) 0,025 (0,1) –0,218 (–0,6) D_exp (s=4) ** 0,312 (2,1) –0,054 (–0,2) D_exps=0*marketst –0,073 (–1,4) ** –0,217 (–2,6) D_exps=1*marketst * 0,087 (1,8) –0,078 (–1,0) D_exps=2*marketst 0,001 (0,0) –0,086 (–1,1) D_exps=3*marketst 0,019 (0,4) –0,008 (–0,1) ExShTOTAL 0,469 (0,6) –0,140 (–0,4) ImShTOTAL –0,566 (–1,5) –0,256 (–0,6) OFDIEU –0,269 (–0,9) –0,292 (–0,5) ∆r∑i=1,mExShijt*Njt 0,002 (0,0) 0,008 (0,1) Sec.Dummies NE NE Time Dummies DA DA N 484 488 adj.R² 0,07 Hansen χ²[p] 87,9 [0,537] AR(1) ** –2,12 AR(2) 0,52 Legenda: Static w/bs označuje ocene statičnega modela, kjer so standardne napake popravljene z bootsrap metodo, sys-GMM predstavlja ocene dinamičnega modela s pomočjo system general method of moments. Opombe: Odvisna spremenljivka ∆ ry it treatment - ∆ ry jt control. t-statistika v oklepaju; ***, ** in * prikazujejo statistično značilnost pri 1-, 5- in 10-odstotni stopnji tveganja. za interakcijski člen leto po začetku izvoza). Z vidika velikosti posameznih učinkov v statični specifikaciji prevladujejo učinki prvega leta izvoza, medtem ko v dinamični specifikaciji prevladuje vpliv odložene odvisne spremenljivke na razliko v rasti med novimi izvozniki in neizvozniki. Zgornje rezultate bi lahko povzel s trditvijo, da izvoz značilno vpliva na rast produktivnosti v statični in dinamični specifikaciji, vendar pa so ti učinki zelo kratkoročni in skoraj povsem izginejo v prihodnjih letih (te ugotovitve so v skladu z Damijanovimi, Polančevimi in Prašnikarjevimi ugotovitvami (2004), medtem ko de Loecker (2004) najde dokaze o daljšem obdobju trajanja učinkov učenja). V Prilogi B predstavljam ocene zgornjega modela z uporabo odvisne spremenljivke z uporabo skupne faktorske produktivnosti, popravljene z Olley-Pakesovim algoritmom, ki pa v celoti potrjujejo začasnost učinkov učenja. Dejstvo, da so učinki učenja na produktivnost vse prej kot stalni ali vsaj dolgotrajni, močno ogroža verodostojnost dokaza učenja z izvažanjem kot poglavitnega vzroka, ki naj bi te koristi prinašal. Če bi šlo dejansko za učinke učenja, bi jih bilo mogoče pričakovati v poznejših obdobjih (po določenem času, potrebnem za vse prilagoditve) in ti učinki bi trajali dlje časa kot samo prvo obdobje. Očitno je potrebna alternativna razlaga opaženega enkratnega učinka izvoza na produktivnost za razlago enkratnega skoka produktivnosti v prvem letu izvoza. Tako lahko na primer trdimo, da je skok produktivnosti izključno posledica učinka obsega, saj podjetja lahko naenkrat izkoristijo bistveno večji trg, kot jim je bil na voljo doma. Enostavno povedano, podjetjem uspe znižati njihove povprečne stroške s povečevanjem proizvodnje in prodaje. 0< ∂ ∂ q AC kjer cqFAC += / kjer so F ponovno fiksni stroški22, c mejni stroški in q proizvod. Znižanje povprečnih stroškov se bo kazalo v višji dodani vrednosti (relativni dodani vrednosti na zaposlenega) v primerjavi s podjetji, ki ne izvažajo. Dejansko bo tako skok produktivnosti izražal zgolj to, da je podjetje izkoristilo svoje proste zmogljivosti (fiksni stroški so bili že vplačani) na svojih novih trgih. Za podrobnejšo analizo tega vprašanja predstavljam Tabelo 10, v kateri je rast relativne prodaje 22 Ni potrebe po razlikovanju med fiksnimi stroški na ravni podjetja (F) in ravni obrata (G). Članki42 UMAR IB revija 3/2006 primerjana z rastjo produktivnosti ter relativnimi inputi pred vstopom na izvozni trg in po njem. kjer je rq it relativna prodaja (glede na povprečje 3-mestnega sektorja klasifikacije NACE), ∆ ry it je rast relativne dodane vrednosti, ∆ rq it rast relativne prodaje, rtfp it pomeni relativno skupno faktorsko produktivnost in ∆ rtfp it spremembo relativne skupne faktorske produktivnosti. Tabela 10 kaže na korelacijo rasti relativne produktivnosti in relativne prodaje. Kot je razvidno iz Tabele, podjetja, ki izvažajo v Evropsko unijo, in tista, ki izvažajo v Jugoslavijo, dosežejo enkraten skok produktivnosti v letu, ko začnejo izvažati, ta skok pa spremlja večje povečanje prodaje. To je opazno tudi iz podatkov o rasti skupne faktorske produktivnosti, ki stagnira v obdobju opazovanja z manjšim skokom v letu začetka izvoza. Presenetljivo, začetek izvažanje narekuje tudi začetek rasti podjetja (po številu zaposlenih) in povečevanje relativne kapitalske intenzivnosti. Tabela 10 tako govori v prid tezi, da lahko veliko večino navideznega dviga produktivnosti opišemo z rastjo obsega prodaje na tujih trgih, le v zelo majhni meri pa gre za učinke učenja na teh trgih. Učinki začetne rasti se tako zmanjšajo takoj, ko podjetje začne rasti, da bi se prilagodilo novim razsežnostim trga. 10. Sklep Ta članek prispeva k rastoči empirični in teoretični literaturi o raznovrstnosti podjetij, zunanji trgovini Tabela 10: Spremembe v relativni dodani vrednosti, faktorski produktivnosti, relativni produktivnosti, relativni kapitalski intenzivnosti in relativni prodaji (vzorec novih izvoznikov) Podjetja, ki izvažajo v EU year rqit ∆rqit ryit ∆ryit rtfpit ∆rtfpit rkit rlit t – 2 0,573 – 0,961 – 0,996 – 0,657 0,630 T – 1 0,562 –0,011 0,909 –0,052 0,983 –0,013 0,599 0,620 t 0,587 0,025 0,919 0,010 0,989 0,006 0,576 0,614 t + 1 0,686 0,099 1,045 0,126 0,999 0,010 0,627 0,639 t + 2 0,786 0,100 1,050 0,005 1,000 0,001 0,725 0,734 t + 3 0,826 0,040 1,066 0,016 1,001 0,001 0,774 0,781 t + 4 0,845 0,019 1,065 -0,001 1,005 0,004 0,772 0,792 Podjetja, ki izvažajo na trge nekdanje Jugoslavije year rqit ∆rqit ryit ∆ryit rtfpit ∆rtfpit rkit rlit t – 2 0,568 – 1,006 – 0,998 – 0,646 0,616 t – 1 0,550 –0,018 0,904 –0,102 0,979 –0,019 0,586 0,606 t 0,555 0,005 0,975 0,071 0,992 0,013 0,539 0,554 t + 1 0,646 0,089 1,059 0,084 0,997 0,005 0,586 0,591 t + 2 0,741 0,095 1,060 0,001 0,998 0,001 0,691 0,682 t + 3 0,793 0,052 1,072 0,012 1,000 0,001 0,736 0,749 t + 4 0,811 0,018 1,053 –0,019 1,002 0,002 0,740 0,762 Vir: avtorjevi izračuni (multinacionalni proizvodnji) in njihovih vplivih na delovanje in uspešnost podjetja. Kot so v svoji študiji ugotovili Damijan, Polanec in Prašnikar (2004) na podatkih za slovensko predelovalno industrijo, ta sledi vzoru večjih razvitih držav, s tem ko prihaja do samoselekcije v izvoz in multinacionalno proizvodnjo na podlagi preteklih rezultatov in lastnosti podjetij. Z izrabo zelo obsežne podatkovne zbirke za slovensko predelovano industrijo med letoma 1994 in 2002 mi uspe z uporabo metod stohastične dominance potrditi obstoj samoselekcije med podjetji, pri čemer se najproduktivnejša podjetja odločajo za neposredne naložbe v tujino, manj produktivna na tuje trge izvažajo, le najmanj produktivna pa se zadovoljijo z oskrbovanjem samo domačega trga. Dodatno predstavim teoretični okvir za analizo hipoteze o učenju z izvažanjem oziroma učenju z vlaganjem v tujino, pri čemer modeliram rast produktivnosti na podlagi učinka konkurence na tujih trgih. Pri tem pokažem, da lahko z uporabo zelo splošnih specifikacij funkcije elastičnosti povpraševanja model ustvarja učinke učenja na tujih trgih, in s tem pokažem, da lahko pride do pozitivnih vplivov na produktivnost podjetij. S testiranjem navedenih učinkov pa po drugi strani želim ugotoviti, ali lahko delovanje na zahtevnih tujih trgih spodbudi k napredku izvoznike in podjetja, ki v tujino tudi vlagajo, glede na njihovo produktivnost. Empirična analiza navedenih predpostavk pokaže na značilen pozitiven vpliv ravni konkurence na tujih trgih na rast produktivnosti domačih podjetij, vendar pa to še IB revija 3/2006 UMAR 43 Članki ni dovolj za potrditev dejanskih učinkov učenja na tujih trgih. S pomočjo matching in difference- in-differences tehnik tako pokažem, da so učinki rasti produktivnosti, ki jih podjetja zaznajo na tujem trgu, zgolj prehodni in izginejo kmalu po vstopu na izvozne trge. Te ugotovitve so v skladu z Damijanovimi, Polančevimi in Prašnikarjevimi ugotovitvami (2004) na slovenskih podatkih ter Greenawayevimi in Knellerjevimi ugotovitvami (2004) na podatkih za Veliko Britanijo. Ugotovim namreč, da je začetna rast produktivnosti tesno povezana s skokom prodaje, ki ga doživijo novi izvozniki ob prvem vstopu na trg, kar napeljuje na sklep, da je skok produktivnosti preprosto posledica učinka večjega trga (učinek obsega proizvodnje), ki ga povzroči povečanje trga. Eden od mogočih razlogov, ki jih ponuja teorija, da ne pride do izrazitejših učinkov učenja, bi lahko bile premajhne razlike v tehnološkem znanju med slovenskimi podjetji in podjetji na razvitih trgih, kot navajata Blalock in Gertler (2004). Literatura Amiti, Mary, Konings, Jozef: Trade Liberalization, Intermediate Inputs and Productivity. Mimeo. Katholike Universiteit Leuven, Leuven, 2004. 25 strani. Aw Bee Yan, Hwang, A. R.: Productivity and the Export Market: A Firm-level Analysis. Journal of Development Economics, Amsterdam, 47(1995), 2, str. 313–332. Bernard Andrew B., Jensen Bradford J.: Exporters, Jobs, and Wages in U.S. Manufacturing: 1976–1987. Brookings Papers on Economic Activity, Washington, 9(1995), 1, str. 5–31. Bernard Andrew B., Jensen Bradford J.: Exceptional Exporter Performance: Cause, Effect, or Both? National Bureau of Economic Research, Cambridge, Massachusetts, Working Paper 6272, 1997, 32 strani. Bernard Andrew B., Jensen Bradford J.: Exporting and Productivity. National Bureau of Economic Research, Cambridge, Massachusetts, Working Paper 7135, 1999, 27 strani. Bernard Andrew B., Wagner Joachim: Export Entry and Exit by German Firms. National Bureau of Economic Research, Cambridge, Massachusetts, Working Paper 6538, 1998, 15 strani. Blalock, Garrick, Gertler, Paul J.: Learning from Exporting Revisited in a Less Developed Setting. Journal of Development Economics, Amsterdam, 75(2004), 2, str. 397–416. Blundell, R., Bond, S.: GMM Estimation with Persistent Panel Data: An Application to Production Functions. The Institute for Fiscal Studies, Working Paper Series No. W99/4, 1999, 21 strani. Bye Raymond, T.: Social Economy and the Price System. An Essay in Welfare Economics. New York: Macmillan Company, 1950, 360 strani. Clerides Sofronis, Lach Saul, Tybout, James: Is »Learning-by-exporting« Important? Micro-dynamic evidence from Colombia, Mexico and Morocco. National Bureau of Economic Research, Cambridge, Massachussets, Working Paper 5715, Avgust 1996, 57 strani. Damijan, Jože P., Polanec, Sašo, Prašnikar, Janez: Self-selection, Export Market Heterogeneity and Productivity Improvements: Firm Level Evidence from Slovenia. LICOS Discussion Papers 148, Leuven, 2004, 33 str. De Loecker, Jan: Do Exports Generate Higher Productivity? Evidence from Slovenia. Mimeo. Katholike Universitaet Leuven, Leuven, 2004, 40 strani. Dixit, A., Stiglitz, J. E.: Monopolistic Competition and Optimum Product Diversity. American Economic Review, Menasha, 67(1977), 3, str. 297–308. Dunning John H.: American Investment in British Manufacturing Industry. London : Allen & Unwin, 1958, 365 strani. Dunning, John H.: International Production and the Multinational Enterprise. London : Allen and Unwin, 1993, 347 strani. Fujita, M., Krugman, P., Venables, A. J.: The spatial economy. Cities, regions and international trade. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, 1999. 367 strani. Girma, S., Kneller, R., Pisu, M.: Exports versus FDI: An Empirical Test. University of Nottingham research paper series, Nottingham, 21(2003), 32 strani. Greenaway David, Gullstrand Joakim, Kneller Richard: Exporting May Not Always Boost Firm Level Productivity. Mimeo, University of Nottingham, Nottingham, 2004, 22 strani. Greenaway, David, Kneller, Richard: Exporting, Productivity and Agglomeration: A Difference in Difference Analysis of Matched Firms. Mimeo, University of Nottingham, Nottingham, 2004, 34 strani. Griliches, Zvi, Mairesse, Jacques: Production Functions: The Search for Identification. National Bureau of Economic Research, Cambridge, Massachusetts, Working Paper 5067, 1995, 34 strani. Heijdra, Ben J., Yang Xiaokai: Monopolistic Competition and Optimum Product Diversity: Comment. American Economic Review, 83(1993), 1, str. 295–301. Helpman, Elhanan: International Trade in the Presence of Product Differentiation, Economies of Scale and Monopolistic Competition; A Chamberlinian-Heckscher-Ohlin Approach. Journal Članki44 UMAR IB revija 3/2006 of International Economics, Amsterdam, 11(1981), str. 305–340. Helpman, Elhanan, Melitz, Marc J., Yeaple Stephen R.: Exports versus FDI. National Bureau of Economic Research, Cambridge, Massachusetts, Working Paper 9439, Januar 2003, 47 strani. Hopenhayn, Hugo A., Rogerson, R.: Job Turnover and Policy Evaluation: A General Equilibrium Analysis. Journal of Political Economy, Chicago, 101(1993), 5, str. 915–938. Hymer, Stephen: The International Operations of National Firms: A Study of Direct Foreign Investment. Cambridge, Massachussets : The MIT Press, 1976 (ponatis iz 1960), 253 strani. Iversen, Carl: Aspects of the Theory of International Capital Movements. Copenhagen : Oxford University Press, 1935, 536 strani. Krugman, Paul R.: Increasing Returns, Monopolistic Competition and International Trade. Journal of International Economics, Amsterdam, 9(1979), str. 469–479. Krugman, Paul R.: Scale Economies, Product Differentiation and the Pattern of Trade. American Economic Review, Menasha, 70(1980), 5, str. 950– 959. Lawrence, Colin, Spiller, Pablo T.: Product Diversity, Economies of Scale, and International Trade. Quarterly Journal of Economics, 98(1983), str. 63– 83. Levinsohn, James, Petrin, Amil: Estimating production functions using inputs to control for unobservables. National Bureau of Economic Research, Cambridge, Massachusetts, Working Paper 7819, 2000, 41 strani. Melitz, Marc J.: The Impact of Trade on Intra- Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity. Mimeo, Harvard University, Cambridge, Massachusetts, 2003, 28 strani. Montagna, Catia: Efficiency Gaps, Love of Variety and International Trade. University of Dundee, Working Paper No. 90, 1998, 22 strani. Olley, Steven S., Pakes, Ariel: The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Industry. Econometrica, Chicago, 64(1996), 6, str. 1263–1297. Penrose, Edith Tilton: Foreign Investment and the Growth of the Firm. The Economic Journal, Oxford, 66(1956), 262, str. 220–235. Rumbaugh, T. R., 1991. A general equilibrium model with scale economies and imperfect competition: an application to the welfare costs of trade restrictions. Ph. D. dissertation, University of Maryland, 127 strani. Southard, Frank A.: American Industry Abroad Since 1929. Journal of Political Economy, Chicago, 41(1933), 4, str. 530–547. Tybout, James R.: Plant- and Firm-level Evidence on “New” Trade Theories. National Bureau of Economic Research, Cambridge, Massachusetts, Working Paper 8418, 2001, 53 str. Van Biesebroeck, Johannes: Exporting Raises Productivity in Sub-Saharan African Manufacturing. National Bureau of Economic Research, Cambridge, Massachusetts, Working Paper 10020, 2003, 44 strani. Ključne besede: produktivnost, izvozna dejavnost, neposredna vlaganja, multinacionalna proizvodnja Key words: productivity, export activity, direct investment, multinational production IB revija 3/2006 UMAR 45 Članki Priloga A Tabela: Rezultati letnih testov K-S o samoselekciji v multinacionalno proizvodnjo Year D P-value Corrected 1994 0,112 0,035 0,021 1995 0,109 0,026 0,021 1996 0,158 0,000 0,000 1997 0,189 0,000 0,000 1998 0,145 0,000 0,000 1999 0,167 0,003 0,003 2000 0,123 0,001 0,000 2001 0,159 0,000 0,000 Vir: avtorjevi izračuni Priloga B Tabela: Matching z Olley-Pakesovo korigirano skupno faktorsko produktivnostjo Model dynamic w/ tfp rtfpit-1 *** –0,198 (–13,2) rlit? –0,0025 (–1,3) D_exp (s=0) *** 0,0174 (3,4) D_exp (s=1) –0,0046 (–1,2) D_exp (s=2) –0,0065 (–1,6) D_exp (s=3) –0,0005 (–0,1) D_exp (s=4) 0,0017 (0,3) sek. dummyji DA čas. dummyji NE N 5088 Opomba: Odvisna spremenljivka je ∆ rtfp it treatment - ∆ rtfp jt control; t-statistike v oklepajih; ***, ** in * prikazujejo statistično značilnost pri 1-, 5- in 10-odstotni stopnji tveganja. Vir: avtorjevi izračuni Tabela: Rezultati regresije v prvi fazi z uporabo metode system-GMM [odvisna spremenljivka: logaritem dodane vrednosti] Model sys-GMM yit-1 0,065* (1,6) kit 0,222* (1,7) kit-1 0,099 (0,4) lit 0,765** (2,2) lit-1 –0,230 (–1,3) sek. dummyji DA čas. dummyji DA N 11,103 Hansen χ²[p] 34,6 [0,626] AR(1) ***–5,45 AR(2) 0,04 Opomba: t-statistike v oklepajih; ***, ** in * prikazujejo statistično značilnost pri 1-, 5- in 10-odstotni stopnji tveganja. Članki46 UMAR IB revija 3/2006 Priloga C Tabela: Matching na celotnem vzorcu podjetij z Olley-Pakesovo korigirano skupno faktorsko produktivnostjo (total factor productivity) [difference-in-differences matching] Model Statični model Din. model s sys-GMM rtfpit-1 *** –0,7331 (–11,8) rlit0 0,0007 (0,5) * –0,2436 (–2,8) D_exp (s=0) *** 0,4215 (5,0) –0,4759 (–0,7) D_exp (s=1) 0,0004 (0,1) –0,4351 (–0,7) D_exp (s=2) 0,0020 (0,3) –0,2956 (–0,6) D_exp (s=3) 0,0084 (1,3) –0,1153 (–0,3) D_exp (s=4) ** 0,0148 (2,0) 0,0839 (0,2) OFDIt-1 –0,0219 (–1,3) 1,5472 (1,1) IFDIt-1 *** –0,1690 (–5,6) –1,1774 (–1,2) Sec. dummyji DA DA Čas. dummyji DA DA N 74614 2179 adj. R2 0,07 Hansen χ2[p] 72,2 [0,865] AR(1) ** –4,87 AR(2) 0,79 Opomba: Odvisna spremenljivka je ∆ rtfp it treatment - ∆ rtfp jt control, t-statistike v oklepajih; ***, ** in * prikazujejo statistično značilnost pri 1-, 5- in 10-odstotni stopnji tveganja. Vir: avtorjevi izračuni