Deindustrializacja i tertiarizacja w krajach rozwijających się

W tym rozdziale omówiono zarys empirycznego doświadczenia rozwoju gospodarczego i transformacji strukturalnej (ST) w krajach rozwijających się, aby osadzić późniejszą dyskusję w kontekście empirycznym. Można powiedzieć, że konceptualizacja transformacji strukturalnej ma trzy dostrzegalne wymiary, skupione wokół przesunięcia w kierunku działań o wyższej produktywności. Są to wymiar sektorowy, czynnikowy i integracyjny. Pierwszy wymiar – aspekty sektorowe ST – dotyczy między- i wewnątrzsektorowej realokacji działalności sektorowej w kierunku wyższej produktywności. Drugi wymiar to aspekty czynnikowe ST i dotyczy on składu lub czynników napędzających wzrost gospodarczy pod względem przesunięcia czynników produkcji w kierunku działań o wyższej produktywności. Trzecim wymiarem są integracyjne aspekty ST. Jest to zakres integracji w odniesieniu do gospodarki światowej i przejście od form inkorporacji – deficytów handlowych i napływu kapitału, który wiąże się z zobowiązaniami (na przykład, repatriacja zysków lub spłata długu) – w kierunku nadwyżek handlowych.

Groningen Growth and Development Centre (GGDC) 10-Sector Database (wersja 2014) opracowana przez Timmer, de Vries, i de Vries (2015) zapewnia długookresowy, porównywalny zestaw danych dotyczących wartości dodanej, zatrudnienia i eksportu dla dziesięciu sektorów gospodarki obejmujących trzydzieści trzy kraje rozwijające się, obejmujący okres od lat 50. XX wieku. GGDC 10-Sector Database obejmuje jedenaście krajów w Afryce; jedenaście w Azji; dziewięć w Ameryce Łacińskiej; oraz dwa na Bliskim Wschodzie i w Afryce Północnej. GGDC 10-Sector Database może być zatem wykorzystana do rozważenia ST w czasie w krajach rozwijających się.1

Dodatkowo, specyficzne ograniczenia GGDC 10-Sector Database są omówione przez Diao, McMillan, Rodrik i Kennedy (2017, s. 4-6), którzy zauważają następujące kwestie: (i) dane szeroko obejmują całe zatrudnienie bez względu na formalność lub nieformalność, ale to, w jakim stopniu dane o wartości dodanej to czynią, zależy od jakości źródeł krajowych (zob. Timmer i in. 2015); (ii) kwestionuje się jakość danych z krajów ubogich, a w szczególności z Afryki, choć zauważa się, że Gollin (2014) wykazał wysokie korelacje między danymi z rachunków narodowych a sektorowymi miarami konsumpcji, co jest uspokajające, a kraje afrykańskie w zbiorze danych GGDC to kraje o najsilniejszych krajowych urzędach statystycznych; (iii) pomiar nakładów pracy odbywa się nie według godzin, ale liczby pracowników w sektorze: a zatem sezonowość może prowadzić do niedoszacowania wydajności pracy na przykład w rolnictwie, choć zauważa się, że Duarte i Restuccia (2010) znajdują korelację między przepracowanymi godzinami a udziałem w zatrudnieniu w zestawie dwudziestu dziewięciu krajów rozwiniętych i rozwijających się; oraz (iv) jeśli udział pracy różni się znacznie w poszczególnych rodzajach działalności gospodarczej, wówczas porównanie średniej wydajności pracy może być mylące.

Po pierwsze, sektorowy ST: interesuje nas zakres i trajektoria ST – w kategoriach sektorowych alokacji PKB, zatrudnienia i eksportu. To jak się reaguje na takie wykresy zależy, częściowo, od przyjętych założeń o uprzywilejowaniu przemysłu pod względem produktywności i potencjału generowania zatrudnienia w stosunku do usług (patrz dalsza dyskusja). Rysunek 3.1 pokazuje strukturę sektorową PKB i zatrudnienia w stosunku do PKB per capita (można również ocenić względną pracochłonność lub kapitałochłonność produkcji regionalnej poprzez położenie krzywych wartości dodanej i zatrudnienia: jeśli krzywa zatrudnienia znajduje się powyżej krzywej wartości dodanej, wówczas produkcja w tym sektorze i regionie jest relatywnie bardziej kapitałochłonna).

Jak dobrze wiadomo, udział komponentu rolniczego w PKB i zatrudnieniu spada we wszystkich regionach, a w Ameryce Łacińskiej jest bardzo niski. W Azji Wschodniej malejący udział rolnictwa w PKB i zatrudnieniu w tym okresie jest zauważalny w porównaniu z innymi regionami. Wzrost udziału przemysłu wytwórczego w PKB w Azji Wschodniej w tym okresie jest szczególnie imponujący, choć w mniejszym stopniu dotyczy to udziału w zatrudnieniu. Sugeruje to, że kapitałochłonność jest wyższa w porównaniu z innymi regionami, a w konsekwencji, że wzrost jest napędzany raczej akumulacją kapitału niż wydajnością pracy. Udziały w sektorze usług w Azji Wschodniej również znacznie wzrosły w tym okresie. Regionalne udziały w przemyśle dla regionów na rys. 3.1 są zgodne z tym, co było „przedwczesną dezindustrializacją” (termin przypisywany UNCTAD, 2003 i używany przez wielu innych), w tym sensie, że kraje rozwijające się osiągnęły „szczytowy poziom produkcji” w zatrudnieniu i udziałach w wartości dodanej w znacznie wcześniejszym momencie w dochodzie per capita niż kraje rozwinięte.2 Kaldor w swoim szczegółowym badaniu empirycznym dotyczącym relacji pomiędzy przemysłem a wzrostem stwierdził, że Wielka Brytania doświadczała „przedwczesnej dojrzałości”. Koncepcja ta odnosiła się do doświadczenia, w którym przemysł „wyczerpał swój potencjał wzrostu przed osiągnięciem szczególnie wysokiego poziomu produktywności lub średniego dochodu per capita” (Kaldor 1978, s. 102). W przeciwieństwie do udziałów przemysłu, udziały usług w PKB i zatrudnieniu wykazują ogólnie tendencję wzrostową, szczególnie w Azji Południowej, z zastrzeżeniem, że Azja Południowa jest reprezentowana w tym oszacowaniu tylko przez Indie.3

Rysunek 3.3 przedstawia szacunki dekompozycji wzrostu według czynników produkcji. Natomiast rys. 3.4 przedstawia trendy wydajności pracy. Rysunek 3.3 pokazuje, że akumulacja kapitału (zasób kapitału fizycznego) odgrywała główną rolę w Azji Wschodniej, a rola ta wzrastała w czasie, co sugeruje wzrost kapitałochłonności wzrostu. Początkowo był on mieszany w dużej mierze z nakładem pracy i zasobem kapitału ludzkiego, ale w miarę jak to się zmniejszało w czasie, całkowita produktywność czynników produkcji (TFP) odgrywała bardziej znaczącą rolę we wzroście.

Rysunek 3.4 pokazuje produktywność pracy w tym okresie według sektorów. Nie jest zaskoczeniem duży wzrost wydajności pracy w sektorze wytwórczym Azji Wschodniej, biorąc pod uwagę międzysektorowe przesunięcia z rolnictwa do przemysłu. Jednak wzrost wydajności pracy w innych sektorach jest również znaczący, z pewnością w przeciwieństwie do innych regionów, w których wydajność wzrosła mniej lub nawet spadła w tym okresie.5

W kategoriach czynników produkcji – w szczególności pracy – ważne są zmiany demograficzne. Jeśli weźmiemy pod uwagę raport ONZ World Population Prospects (wariant średni), otrzymamy szacunki dotyczące wskaźnika zależności (ludność w wieku nieprodukcyjnym/ ludność w wieku produkcyjnym); ludności w wieku produkcyjnym (15-64 lata) jako proporcji ludności ogółem; oraz bezwzględnych zmian (w milionach osób) w liczbie ludności w wieku produkcyjnym. Stwierdzamy, że współczynnik obciążenia spada we wszystkich regionach, a liczba ludności w wieku produkcyjnym osiąga szczyt we wszystkich regionach, z wyjątkiem obu w przypadku Afryki Subsaharyjskiej. Krzywe dla Afryki Subsaharyjskiej są nieco opóźnione, ponieważ do 2030-2050 r. wszystkie pozostałe regiony osiągną dolną granicę krzywej współczynnika obciążenia demograficznego. W przeciwieństwie do tego, Azja Wschodnia i Pacyfik, a także Ameryka Łacińska i Karaiby staną w obliczu kurczącej się siły roboczej, gdy Afryka Subsaharyjska osiągnie szczyt.

.