the neoclassical revival in growth economics:has it gone too far? a cura di bulzis m., martucci a.,...

The Neoclassical Revival in Growth Economics:Has it gone too far?

a cura di

Bulzis M., Martucci A., Nocca C., Rienzo A., Santoro G., Valeriano S.

Economia del capitale umano (Prof. essa R. Capolupo) Corso di laurea in Economia e Management

01/06/20062

Piano del seminario

Introduzione Le metodologie di Mankiw, Romer, Weil (MRW) per

stimare il capitale umano La regressione di Mincer Dalla contabilità dello sviluppo alla contabilità della

crescita Progresso tecnico vs Accumulazione di capitale Conclusioni

01/06/20063

Introduzione

Le teorie endogene sul progresso tecnico dei paesi derivano dal desiderio di spiegare la disparità, negli stessi, dei livelli e dei tassi di crescita del reddito pro-capite (Romer, Grossman, Helpman)

Mankiw, Romer, Weil valutano che il modello di Solow aumentato con il capitale umano può spiegare il 78% della varianza di output pro-capite tra i vari paesi

Young scopre che il miracolo di crescita dell’Est Asiatico è spiegato maggiormente dalla crescita del lavoro e capitale rispetto alla crescita della produttività

01/06/20064

Introduzione

Queste teorie rappresentano una ripresa della teoria neoclassica

Il livello e il tasso di crescita della produttività sono approssimativamente gli stessi tra i paesi.

Le divergenze in termini di rendimento dei livelli dei tassi di crescita sono dovute alle differenze tra capitale fisico e capitale umano

Romer sottolinea che gli “idea gaps” sono molto più importanti degli “object gaps” (Y = AX)

01/06/20065

Introduzione

L’effetto della produttività A sulla diffusione della tecnologia può avere prima di tutto effetti sugli standard di vita e sui tassi di crescita

Queste implicazioni potrebbero essere positive in tutti i paesi come sostiene Rodriguez Clare, o positive in alcuni e negative in altri come per Young; esse non si discostano dal modello di crescita neoclassico che presenta la stessa funzione di produzione in ogni luogo

L’obiettivo è dimostrare l’importanza della produttività rispetto al capitale fisico e umano

01/06/20066

Le metodologie di M.R.W. per stimare il capitale umano

Esaminando le metodologie di MRW e considerando i dati sull’ istruzione primaria e terziaria si nota che:

Il raggiungimento dell’istruzione primaria varia molto meno tra i paesi rispetto al raggiungimento dell’istruzione secondaria

La produzione di capitale umano è più labour intensive e meno capital intensive della produzione degli altri beni

Questo limita le differenze tra i paesi nelle stime degli stock di capitale umano

01/06/20067


1)(ALHKIICY HK

MRW indicano la tecnologia produttiva con:

(1)

01/06/20068


MRW riordinano la (1) in modo tale da ottenere l’output per lavoratore:

AX

Y

H

Y

KA

L

Y

)1(1

(2)

01/06/20069


Scomponendo la (2) è possibile individuare alcune politiche nazionali che potrebbero influenzare un fattore molto più che un altro (ad es. le politiche di istruzione che sono un elemento importante per spiegare le differenze internazionali nell’output per lavoratore)

Alti livelli di output per lavoratore sono spiegati

maggiormente da alti livelli di H/Y

01/06/200610


Similmente, le differenze in K/Y sono importanti nello stimare la variazione internazionale nell’output per lavoratore

Infatti è possibile influenzare il prezzo relativo dei beni di investimento attraverso una tassazione del capitale o adeguate politiche nazionali

Pertanto, così come K e H sono influenzati da A, A

stessa può essere influenzata dall’intensità di capitale X

01/06/200611


Ottenute le stime di A e X si decompone la (2) per analizzare la correlazione tra A e le variabili K/Y e H/Y

Una forte correlazione positiva tra A e H/Y indicherebbe che il capitale umano spiega le differenze internazionali di Y/L

Un’ assenza di correlazione tra le due variabili, invece, suggerirebbe che le differenze nei livelli di istruzione non sono importanti per spiegare le differenze internazionali di Y/L

01/06/200612


Partendo da queste ipotesi, MRW adoperano per ogni paese:

ng

YI

Y

K K

(3)

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Per H/Y MRW usano:

ng

YI

Y

H H

(4)

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Dalla (3): Ik / Y (IH / Y) è il tasso di investimento medio nel

capitale fisico (umano) g=0,02 è la stima media del tasso di crescita

mondiale di Y/L δ=0,03 è il tasso di deprezzamento del capitale n è il tasso medio di crescita della nazione riferito

alla popolazione in età lavorativa(dai 15 ai 64 anni)

01/06/200615


MRW considerano il rapporto medio(dati dal 1960 al 1985) tra studenti della scuola secondaria e la popolazione in età lavorativa come stima del tasso di investimento medio in capitale umano:

64-15 population

17-12 populationrate) enrollment (secondary

Y

IH

01/06/200616


Considerando l’istruzione secondaria, il rapporto LH/L rappresenta la frazione del tempo speso dai lavoratori in capitale umano

Poiché LH/L = KH/K (dove L=LH+LY e K=KH+KY) Con i livelli del 1985 di Y/L, K/Y e H/Y nei 98 paesi, MRW

calcolano il ln (Y/L) sul ln (K/Y) e ln (H/Y) ottenendo un R2 di 0.78 e i loro coefficienti sono coerenti con α=0.30 per il capitale fisico e β=0.28 per il capitale umano

La maggior parte delle differenze negli standard di vita possono essere spiegate dalle differenze nell’accumulazione sia di capitale umano sia di capitale fisico

01/06/200617


Una prima modifica alla metodologia di MRW consiste nel riconoscere, contrariamente alla (1), che le misurazioni dell’ammontare del reddito nazionale non includono il valore del tempo dedicato alla formazione (componente importante dell’investimento in capitale umano)

Si sostituisce K/Y e H/Y nell’equazione (2) con KY/Y e HY/Y visto che solo KY e HY sono utilizzati nella produzione Y quando non include l’investimento di capitale umano

01/06/200618


Ciò non è ugualmente vero per ciò che riguarda l’intensità del capitale fisso (K/Y), per la quale si usa

KY/Y = (K/Y)(LY/L)

Partendo da un campione di 98 paesi, Klenow e Rodriguez Clare basano la stima del capitale umano usando la produzione per lavoratore, laddove MRW avevano utilizzato la produzione pro-capite

01/06/200619


01/06/200620


La misurazione di HY/Y è la stessa di MRW, ma con i dati di Barro e Lee (1993) riguardanti i tassi di iscrizione secondaria nel 1960-1985 e i dati della popolazione degli USA (1994) raggruppati per classi di età:

64-15 population

19-15 populationrate enrollmentsecondary

Y

IH

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Con Y/L >1% ci si aspetta X >0,78% A >0,22%

Includendo i dati sull’iscrizione all’istruzione primaria si ottiene:

X >0,40% A >0,60%

01/06/200622


Si può dedurre che i tassi di iscrizione primaria non variano molto tra i vari paesi come avviene invece per i tassi di iscrizione secondaria

Ma ciò non significa che gli investimenti nella formazione primaria sono improduttivi paragonati ad altri investimenti per l’istruzione come supposto inizialmente

01/06/200623


Questo piuttosto significa che la formazione primaria non varia in nessun paese tanto quanto varia la formazione secondaria. Focalizzandosi solo sulla formazione secondaria si tende a gonfiare la percentuale di variazione del capitale umano tra le nazioni e la sua covarianza con la produzione per lavoratore.

01/06/200624


Kendrick (1976) calcola che circa il 50% dell’investimento del capitale umano negli USA rappresenta il costo possibile del tempo dedicato alla formazione scolastica.

Il rimanente 50% è composto da spese per insegnanti (capitale umano) e per servizi (capitale fisico).

01/06/200625


Le spese per insegnanti rappresentano l’80% delle uscite. Ciò suggerisce che: - 10% per capitale fisico; - 40% per capitale umano; - 50% per il lavoro grezzo nella produzione del capitale umano

rispetto a quanto supposto da MRW: - 30% - 28% - 42% per produrre beni di consumo e nuovo capitale fisico

01/06/200626


Considerando la formula:

HHHH ALHKI 1 (5)

Con Φ=0,4 e λ=0,5

01/06/200627


Combinando la (2), la (4) e la (5) si ottiene:

1/11111/1/1

/

Y

K

gn

LL

Y

H YH

(6)

01/06/200628


Quando i due settori hanno lo stesso fattore di intensità ( Φ=β e λ=1-α-β ) la (6) diventa:

HY/Y = (LH/L)/(n+g+δ)

Ma con Φ=0.40 e λ=0.50 i valori degli esponenti nella (6) sono:

1,07 nella frazione del primo termine -0,28 nella frazione del secondo termine

01/06/200629


Dato che Φ>β, una grande parte del lavoro dedicata all’accumulazione di capitale umano ha un effetto più che proporzionale su HY/Y

Visto che la produzione di capitale umano è meno intensiva sul capitale fisico rispetto a quanto non sia la produzione Y(1-Φ-λ-α) un alto tasso di investimento nel capitale fisico fa aumentare Y più che H, riducendo così HY/Y.

01/06/200630


Ponendo Φ=0.40 e λ=0.80 risulta una divisione del 33% di ln (X) vs il 67% di ln (A), quindi diminuendo l’intensità capitale della produzione di capitale umano, diminuisce modestamente la variazione di HY/Y fra i paesi.

L’effetto cumulativo di queste modifiche serve a rimuovere il fulcro del ritorno in vigore neoclassico: la decomposizione originale di MRW (78%, 22%) ha dato il via ad una decomposizione (33%, 67%)

01/06/200631


Con un β maggiore si può ristabilire il risultato di MRW?

Un β sufficientemente alto genera risultati che MRW hanno utilizzato per spiegare la maggior parte della variazione del reddito nazionale tramite la differenza fra i livelli di capitale fisico e capitale umano per lavoratore. Non conosciamo alcuna stima indipendente della quota di capitale umano per trovare il giusto valore di β.

01/06/200632

L’utilizzo della regressione di Mincer per stimare lo stock di capitale umano

Analisi delle retribuzioni associate ad un più alto livello d’istruzione e d’esperienza

Mincer (1974) condusse, per un campione di lavoratori, uno studio basato sulla regressione del logaritmo delle retribuzioni dei lavoratori utilizzando come termini di paragone l’istruzione e l’esperienza

Klenow e Rodriguez-Clare abbandonano il costrutto della vita infinita in favore di un ciclo di vita in cui le persone prima vanno a scuola a tempo pieno e poi lavorano a tempo pieno

01/06/200633


La funzione utilizzata per il capitale umano è:

Dove hs indica il capitale umano di un individuo con s anni di studio, KH indica lo stock di capitale investito nel settore dell’istruzione, LH è il numero degli studenti e hT è il capitale umano di ogni insegnante

sTHHs AehLKh /1/ (7)

01/06/200634


La manipolazione della (7) porta a :

1/1/1/111/1/1

Y

Ke

Y

H YsY(8)

HY indica la quantità di capitale umano investita nella produzione Y

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Bils e Klenow (1996) esaminando la regressione di Mincer condotta su 48 nazioni, osservano che il salario, associato ad un anno aggiuntivo d’istruzione, sarebbe in media superiore del 9.5% in 48 paesi e oscillerebbe tra il 5% e il 15% in 36 di questi

La percentuale di guadagno di un soggetto con un anno in più di studi è βγ/(1-α); per tanto al fine di ottenere un salario stimato superiore del 9.5%, si pone γ=0.095(1-α)/β

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La tabella 2 presenta i risultati basati sulla funzione (7)

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La forma esponenziale della (7) implica che più alto è il livello di istruzione, più grande è l’ammontare del capitale umano assoluto ottenuto da un anno aggiuntivo di istruzione

Si deduce che l’iscrizione alla scuola secondaria ha un maggior peso rispetto a quella primaria

I dati mostrano una certa variabilità nei tassi di crescita di Y, L, e Y/L e nei tassi di investimento in capitale fisico e umano, suggerendo che i livelli di K/Y e H/Y cambiano col tempo

01/06/200638


Per stimare K/Y del 1985 viene utilizzata l’equazione di accumulazione e i dati I/Y e Y tra il 1960-1985

Poiché per la maggior parte dei paesi non sono disponibili stime dirette di K/Y riferite al 1960 si stabilisce per ogni paese:

ng

YI

Y

K K

1960

IK/Y tasso di investimento Y/L (g) tasso di crescita n tasso di crescita della popolazione

01/06/200639


Per costruire H/Y del 1985 vengono utilizzati i dati di Barro e Lee (1993) in base alla media degli anni di istruzione conseguiti da una popolazione tra i 24 e 64 anni

I risultati vengono riportati nella riga BK2 della Tabella 2

Con Y/L più alto dell’1% ci si aspetta X più elevato dello 0,56% e A più elevato dello 0,44%

Questi risultati non divergono assumendo l’ipotesi di stato stazionario per K/Y e H/Y

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La (7) viene modificata in modo da incorporare il capitale umano acquisito attraverso l’esperienza:

/expexp1 2321 s

THHs AehLKh (9)

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Dove exp =(età-s-6) Il livello medio di esperienza dei lavoratori è stato

stimato usando i dati delle Nazioni Unite (1994) combinati con i dati di Barro e Lee.

L’esperienza per i gruppi di età 25-29, 30-34,…..,60-64 è stata calcolata come media ponderata utilizzando come pesi le età 27,32,…..,62

01/06/200642


La correlazione tra la media degli anni di esperienza della classe di età 25-64 e il tasso di crescita di un paese nel 1985 è pari a -0,67.

I paesi più ricchi hanno forze lavoro più vecchie, ma anche con minore esperienza lavorativa perché trascorrono più tempo a scuola

01/06/200643


Dai dati empirici si evidenzia che la qualità dell’istruzione è molto più alta nei paesi ricchi, dove gli studenti godono di strutture migliori (KH/LH più alti) e insegnanti migliori (HH/LH più alti)

La qualità dell’istruzione è data da:

AhLK THH1

01/06/200644


Un paese con Y/L più alto dell’1% ha un livello di qualità dell’istruzione più alta dello 0,95%

Una qualità più alta non aumenta la retribuzione di coloro che hanno un livello di istruzione elevato bensì la paga base di coloro che hanno un livello minimo di istruzione

01/06/200645


Concludendo si può affermare che i paesi più ricchi tendono ad avere un K/Y più alto, un H/Y più alto e una A più alta

Nell’analisi delle differenze internazionali è importante osservare sia le differenze sulla produttività che le differenze nell’intensità del capitale fisico e umano

01/06/200646


La figura (1) mostra il ln (A) nella situazione MRW0 L’obiettivodello studio è spiegare l’elevatavariabilità del ln(X)

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La figura (2) mostra ln (X) nella situazione BK4L’obiettivo, in questo caso è comprendere le differenzenel ln (A)

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In entrambi i casi (MRW0 e BK4), Y/L, K/Y e H/Y sono correlati positivamente tra di loro. La differenza esiste nella correlazione tra queste variabili e A

In particolare, la tavola 3a non mostra alcuna correlazione positiva tra A e K/Y e tra A e H/Y (entrambi nella costruzione MRW) mentre le corrispondenti correlazioni sono abbastanza positive nella tavola 3b

01/06/200649


01/06/200650


Facendo riferimento a politiche che considerano A endogeno, politiche che scoraggiano K/Y e H/Y, come l’alta pressione fiscale, non incentivano neanche A

Una possibile ragione della correlazione positiva tra ln(A) e ln(H/Y) è che l’alto livello di H/Y, dovuto ai notevoli sussidi all’istruzione, facilita il progresso tecnico

01/06/200651


Barro e Lee (1996) riportano, per 45 paesi, le percentuali della popolazione compresa tra i 25 e i 64 anni osservata in sette categorie di istruzione acquisita:

Nessuna Scuola primaria non terminata Scuola primaria completata Scuola secondaria non terminata Scuola secondaria completata Scuola terziaria non terminata Scuola terziaria completata

01/06/200652


Per “non terminata” si intende completata a metà e si assume che la durata sia rispettivamente 8, 4 e 4 anni per la scuola primaria, secondaria e terziaria

Inoltre, si assume che nessun livello di istruzione, scuola primaria non terminata, scuola primaria completata appartengano alla categoria “scuola primaria” mentre scuola secondaria non terminata, scuola secondaria completata, scuola terziaria non terminata e scuola terziaria completata appartengano alla categoria “scuola secondaria”

01/06/200653


/11/1/11sec

/11prim

HHKY t

s

s seALH

8,4,0prim

Con

s

s seALH

16,14,12,10sec

Dove Ls è il numero delle persone in età lavorativa nel gruppo di istruzione s

01/06/200654

Per stimare σ e γβ/(1-α) viene utilizzato il metodo dei minimi quadrati non lineari usando per Ls i dati di Barro e Lee e i dati di Bils e Klenow sul vantaggio dell’istruzione stimato per i 45 paesi


Le stime risultanti sono:• σ =65• γ=0.09(1-α)/ β

01/06/200655


Queste stime vengono utilizzate per costruire gli aggregati H per 84 dei 98 paesi considerati:

L’analisi risultante è (40%,60%) Incorporando l’eterogeneità nel livello di

istruzione in ogni paese, i risultati non cambiano in modo significativo

01/06/200656


Il successivo passo consiste nel calcolare il valore di β

Nello studio della metodologia di MRW si era giunti alla conclusione che aumentando il valore di questo parametro la funzione del capitale umano spiegava la variazione del reddito internazionale

In questa analisi ciò non si verifica

01/06/200657


Le stime di Mincer catturano l’effetto combinato del trasferimento dell’istruzione nel capitale umano e del trasferimento del capitale umano in output

In questo modo una maggiore elasticità dell’output circa il capitale umano richiede una minore elasticità del capitale umano circa l’istruzione allo scopo di mantenere la congruenza con la regressione di Mincer

01/06/200658


Una obiezione all’evidenza di Mincer è che il coefficiente di istruzione cattura solo i redditi privati derivanti dal livello di istruzione

I benefici produttivi del capitale umano nell’intera economia, come propose Lucas (1988), sarebbero assorbiti nell’intercetta della regressione di Mincer

Lucas ritiene che le esternalità legate al capitale umano possono spiegare le grandi differenze nel TFP (produttività totale del fattore) che Krueger (1968) trovò in 28 paesi

01/06/200659


Tralasciando la natura di queste esternalità, è illuminante chiedersi quanto grandi dovevano essere al fine di ristabilire il “crollo” di MRW: 78%(X) vs 22%(A)

In ogni caso, le considerate esternalità conducono a domande sulla loro esatta natura e trasmissione

L’obiettivo rimane quello di una maggiore ricerca nella fonte delle differenze di produttività all’interno dei vari paesi

01/06/200660

Dalla contabilità dello sviluppo alla contabilità della crescita

La tabella (4), a differenza della 1 e 2, interessate alla contabilità dello sviluppo, evidenzia i risultati della contabilità della crescita dal 1960 al 1985

01/06/200661


Quando il tasso di crescita dell’output per lavoratore di un paese cresce più velocemente dell’1% rispetto alla media, la crescita dell’intensità del capitale fisico contribuisce per circa lo 0,03%.

Per BK2 che include solo il contributo dell’istruzione al capitale umano, la crescita di H/Y incide dello 0,12% in più.

Aggiungendo l’esperienza (BK3), il calcolo non cambia.

Dai risultati della tabella (4), si evince che le differenze nei tassi di crescita di Y/L derivano in maniera evidente dalle differenze nei tassi di crescita di A

01/06/200662


La figura (3), illustra la crescita di A rispetto alla crescita di X.

01/06/200663


In base agli studi di Benhabib e Spiegel (1994) e Pritchett (1995), il ruolo del tasso di crescita del capitale umano non è correlato con la crescita della produzione per lavoratore.

Altri studi di Chari, Kehoe e McGrattan (1996) enfatizzano le dinamiche di transizione del modello di crescita neoclassica che ignorano le fonti di differenze nei tassi di crescita del paese.

I risultati di Klenow e Rodriguez-Clare richiamano l’attenzione sui modelli di diffusione del progresso tecnico.

01/06/200664

Il fatto che A non è esogeno implica che il suo tasso di crescita potrebbe essere influenzato dal tasso di crescita di K/Y e H/Y

Gli aumenti dei livelli dell’intensità di capitale ed istruzione potrebbero essere indirettamente responsabili degli elevati tassi di crescita.


01/06/200665


La correlazione dello 0,34 tra il tasso di crescita A e H/Y suggerisce che i paesi con un elevato valore di A hanno avuto un livello d’istruzione insolitamente elevato. Così potrebbe essere, che l’elevato grado d’istruzione, sia una conseguenza dell’adozione del progresso tecnico

01/06/200666


Al contrario le correlazione negative del tasso di crescita di K/Y e il tasso di crescita di, rispettivamente, H/Y ed A sono inspiegabili

La correlazione negativa tra il tasso di crescita di A e K/Y, potrebbe indicare una sovrastima del contributo di K/Y nell’output per lavoratore. Ciò potrebbe essere dovuto al fatto che l’investimento pubblico è meno efficiente di quello privato nel generare unità efficienti di capitale. Se questo è vero, il ruolo di A ha un peso maggiore rispetto ai risultati ottenuti dagli studi di Klenow e Rodriguez-Clare

01/06/200667

Progresso tecnico vs Accumulazione di capitale

Il dibattito sul peso dell’accumulazione di capitale vs il progresso tecnico nella crescita di una paese è stato influenzato dai miracoli dell’Est Asiatico

Inizialmente si pensò che l’alto tasso di crescita di TFP, scaturisse dall’elevato livello di progresso tecnico raggiunto

Young sosteneva che la crescita di questi paesi era dovuta al contributo dell’accumulazione di capitale e che i loro tassi di crescita di TFP non erano così elevati

01/06/200668

Progresso tecnico vs Accumulazione di capitale

Le vicende dell’Est Asiatico, evidenziano l’importanza delle dinamiche di transizione neoclassica piuttosto che la tecnologia raggiunta

Klenow e Rodriguez-Clare concordano con i risultati di Young. Essi sostengono che il dibattito sia utile a spiegare la crescita della produzione per lavoratore e non la crescita della produzione.

01/06/200669

Conclusioni

La crescita del capitale umano per lavoratore ha un ruolo modesto nello spiegare la crescita di un paese

Il 90% nelle differenze dei paesi dell’output per lavoratore è attribuibile alle differenze nel tasso di crescita di A

E’ necessario focalizzare l’attenzione sulle differenze di produttività per poter spiegare le divergenze nell’output per lavoratore.

01/06/200670

Conclusioni

E’ evidente che i risultati variano in base alle diverse metodologie di analisi utilizzate dai vari economisti

Il dibattito sull’accumulazione di capitale vs il progresso tecnico è tutt’ora aperto e quindi non è possibile affermare con certezza quale dei due fattori prevalga sulla crescita di un paese.

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