Загадка экономического роста

Что заставило Ромера обратиться к проблеме экстерналий? При наличии экстерналий возможно агрегирование возрастающей прибыли за счет масштаба – каждая фирма может быть ценополучателем, поскольку она является свидетелем убывания предельной производительности ресурсов, которые, однако, находятся в ее распоряжении. В результате детализация экстерналий позволяет управлять эффектом, обусловленным ростом масштабов, не учитывая неконкурентные рынки. Можно рассматривать эту методику как расширенную версию модели внешних экономик, которую изначально разработал Маршалл (Marshall 1920; Маршалл 1993). Подобное практиковал Эрроу (Arrow 1962a) в модели обучения в процессе деятельности. Внешний эффект Ромера заключается в накоплении знаний, а модели Эрроу – в капитале.

Как уже было отмечено, инвестиции во внутренние знания стимулируют накопление мирового опыта, а значит, увеличивают производительность каждого. При таких обстоятельствах убывающая предельная производительность таких знаний позволяет всем компаниям работать на конкурентной основе и быть ценополучателями, когда экономика сталкивается с эффектом, обусловленным возрастающей предельной производительностью знаний. Важно отметить, что снижение эффекта от совокупных знаний не должно влиять на темпы роста[41]. Модель такого типа оправдывает представленные данные.

Лукас (Lukas 1988) также обратился к экстерналиям. Однако в отличие от Ромера (Romer 1986) он учитывал внешний эффект человеческого капитала. Экономист предполагал, что общий объем продукции зависит от физического капитала (то есть машин, оборудования и зданий), от совокупного человеческого капитала (измеряемого как совокупность навыков) и от среднего уровня труда. Физический и совокупный человеческий капитал подвержены убывающей отдаче, но предполагалось, что их совместное воздействие на выпуск тем сильнее, чем выше средний уровень качества человеческого капитала, которым располагает экономика. Следовательно, экстерналия заключена в воздействии среднего показателя человеческого капитала на выпуск.

Индивиды также вносят вклад в накопление человеческого капитала. Рост индивидуальных запасов человеческого капитала – функция этого вклада и уже достигнутого уровня. Используя взаимозависимость, предложенную Узавой (Uzawa 1965), согласно которой темпы накопления пропорциональны запасам человеческого капитала, Лукас продемонстрировал, что такая экономика в долгосрочной перспективе растет темпами, превосходящими темпы технологического прогресса. Темпы роста экономики зависят от технологии производства товаров и услуг и от «технологии» производства человеческого капитала.

Предполагалось, что уровень выпуска любого сектора экономики пропорционален запасу человеческого капитала и рабочей силе, занятой в нем. Впрочем, в отличие от первого варианта модели здесь человеческий капитал, задействованный в конкретном секторе экономики, растет в результате специфического для него обучения персонала в процессе деятельности. Таким образом, экономика в долгосрочной перспективе растет даже без технологических изменений, поскольку двигателем роста становится обучение в процессе деятельности. Когда существует высокая степень взаимозаменяемости товаров, сектор, в котором наблюдаются наиболее высокие темпы обучения, со временем становится более важным, и так продолжается до тех пор, пока он не становится основным. А если степень взаимозаменяемости товаров низка, экономика приближается к долговременному равновесию по секторам, при котором темпы роста человеческого капитала одинаковы.

При трактовании моделей накопления человеческого капитала нужно быть крайне осторожным. Люди, занимающиеся эмпирическими исследованиями, зачастую используют критерии человеческого капитала, которые основаны на продолжительном фундаментальном образовании. В этом случае человеческий капитал в расчете на сотрудника не может расти бесконечно, поскольку продолжительность человеческой жизни ограничена. Получается, что рост человеческого капитала не может быть источником постоянного расширения экономики. Напротив, во многих теоретических моделях– например, в модели Лукаса (Lukas 1988) – человеческий капитал рассматривают как меру навыков, которые могут расширяться бесконечно. При таком понимании накопление человеческого капитала может служить источником постоянного и долгосрочного роста. Но все-таки имеет место следующий вопрос: человеческий капитал – это только люди или же общество в целом? И если человеческий капитал это не только люди, то насколько он отличается от «запаса знаний», о котором говорит Ромер? Лично я полагаю, что и концептуальный, и практический смысл этих понятий все еще остается неясным.

Образование – важный механизм формирования человеческого капитала. Впрочем, как уже было отмечено, накопление человеческого капитала этого типа не может обеспечить долгосрочный рост. Несмотря на это ограничение, исследователи неоднократно приходили к выводу, что образование играет важную роль в экономическом росте. Ученые Гольдин и Кац (Goldin and Katz 2001) обнаружили, что в течение ХХ века в США около четверти роста показателя дохода на работника было связано с повышением уровня образования[42]. А Митч (Mitch 2001) установил, что, хотя распространение начального образования в Европе в конце XIX века внесло скромный вклад, распространение среднего и высшего образования в ХХ веке оказало существенное воздействие на экономический рост. Но тем не менее в Европе это воздействие было не столь значительным, как в США. Наконец, Янг (Y oung 1995) обнаружил, что увеличение продолжительности фундаментального образования сыграло главную роль в росте новых индустриальных стран Азии. Сходные результаты были получены в отношении многих других стран и разных периодов. Образование играет важную роль в объяснении межстрановых различий в доходах на душу населения[43].

Остается не до конца изученным вопрос о том, существуют ли вообще экстерналии человеческого капитала, необходимые для продолжительного устойчивого роста. С одной стороны, Асемоглу и Ангрист (Acemoglu and Angrist 2001) не обнаружили экстерналий при анализе микроданных, а Коэн и Сото (Cohen and Soto 2001) не обнаружили таких экстерналий и в макроданных. С другой стороны, Моретти (Moretti 2002) обнаружил положительные экстерналии: взаимозависимость числа выпускников колледжей и заработной платы. Точнее, Моретти установил, что в городах США, где в рабочей силе доля работников, закончивших колледжи, выше, чем в других городах, заработная плата тоже выше. Соответственно, значение уровня образования общества в целом выше, чем отдельно взятого индивидуума.

Я рассматриваю эти выводы (а именно то, что экономистам пока не удалось найти решающих доказательств существования экстерналий человеческого капитала) как сугубо предварительные. Последовательно я исхожу из посылки, утверждающей, что работники учатся друг у друга и поэтому следует ожидать, что производительность работника, оказавшегося среди более образованных работников, возрастает. При оценке экстерналий вообще и экстерналий человеческого капитала в частности возникает много трудностей, и Крюгер и Линдаль (Krueger and Lindahl 2001) рассматривают некоторые из них.

Существуют ли экстерналии в накоплении знаний? Эрроу (Arrow 1962b) всесторонне проанализировал выделение средств на изобретательскую деятельность и дал утвердительный ответ на этот вопрос. Ромер (Romer 1986), продолжив исследование этого вопроса, доказывал, что такие экстерналии не просто существуют, но являются главной чертой современных экономик и одним из источников экономического роста. Главный довод, выдвинутый Эрроу, таков: в отличие от товаров информацию люди и предприятия могут использовать неоднократно, не истощая ее, а кроме того, им невозможно запретить использовать весь доступный поток информации. По этой причине преимущества, которые дают новые знания, не зависят от тех, кто эти знания накопил. Отсюда и экстерналии[44].

Научные исследования и опытно-конструкторские разработки (НИОКР) формируют новые знания. В результате, если вышеописанные экстерналии существуют, они должны иметь свое отражение в НИОКР. Грилихес (Griliches 1979) сообщил о высоких нормах прибыли от инвестиций в НИОКР в послевоенный период. Во-первых, прибыльными были частные инвестиции. В США нормы прибыли были более чем вдвое выше нормы прибыли на инвестиции в физический капитал. В других странах это соотношение было еще более высоким[45]. Хотя, возможно, частично это отражает высокий риск. Во-вторых, оценочные нормы прибыли удвоились после того, как было учтено распространение новых знаний среди компаний, работающих в одном секторе, и возрастали еще больше, когда было учтено распространение выгод секторов, инвестировавших в НИОКР[46]. Очевидно, что норма прибыли от инвестиций в НИОКР намного превышает норму прибыли от частных вложений. А это свидетельствует о существовании экстерналий. Вторая волна «новой» теории роста делает акцент на инновациях как на непосредственном источнике роста производительности.

Вторая волна

Ромер (Romer 1990) также положил начало второй волне исследований в области «новой» теории роста. Вместо агрегированного подхода к накоплению знаний, которого Ромер придерживался в 1986 году, в 1990 году он разработал дезагрегированную модель сектора для того, чтобы изучить эволюцию производительности. В новой модели компании инвестируют средства в научные исследования и опытно-конструкторские разработки для создания новых продуктов. Проект этих продуктов защищен патентом. В результате новаторы обретают монопольную власть, которую можно использовать для наращивания прибылей, а дополнительные прибыли стимулируют последующие инвестиции в научные исследования и опытно-конструкторские разработки. Как и в случае многих других типов инвестиций, новаторы принимают решения на основе сравнения дисконтированной стоимости будущих прибылей от инвестиций, учитывая предварительные затраты на исследования и разработки. Конкуренция привлекает новых участников до тех пор, пока частная норма прибыли от инвестиций в научные исследования и опытно-конструкторские разработки не станет равной норме прибыли от альтернативных инвестиционных проектов.

Частная норма прибыли от инвестиций в НИОКР зависит от институциональных характеристик (таких, как продолжительность предоставляемой патентами защиты, охрана товарных знаков, эффективность защиты прав интеллектуальной собственности правовой системой и рамки регулирования, в которых работают компании). В результате некоторые полезные знания, созданные в процессе изобретательской деятельности в одной компании, становятся доступными и другим компаниям.

Ромер описал механизм, позволяющий увидеть эти эффекты. Важным новшеством было его моделирование отношения между производительностью ресурсов в НИОКР и кумулятивными инвестициями в них. В этой модели новаторы стремятся изобретать новые продукты, что приносит им прибыли, которые в свою очередь стимулируют к новым инновациям. Но разработчики непреднамеренно создают такие знания, которые не могут быть сохранены как коммерческая тайна. Эти «отделенные» знания становятся доступными для других компаний и потому снижают будущие затраты на НИОКР для всех участников рынка. Таким образом, запас знаний, накопленный компанией в результате вложений в НИОКР, теперь лишь результат прошлых затрат. Но тем не менее чем больше был объем НИОКР, тем дешевле проводить НИОКР в настоящее время.

Механизм распространения результатов НИОКР со временем сокращает расходы на этот вид деятельности. Но поскольку изобретается все больше и больше продуктов потребления, конкуренция между их поставщиками сокращает прибыли каждого из них. Отсюда следует, что желание инвестировать в инновации со временем то повышается, то понижается в зависимости от того, насколько быстро сокращаются затраты на НИОКР по отношению к прибыли от них. Ромер выявил технологические характеристики, приводящие к равновесию: когда инвестиции в инновации остаются постоянными с течением времени, используемые ресурсы также остаются неизменными. Экономика, которая движется по траектории такого типа, имеет постоянные темпы роста производительности. Причем эти темпы эндогенны в том смысле, что они зависят от показателей экономики, особенно от характеристик, определяющих норму сбережений. Экономики с более высокими нормами сбережений растут быстрее, поскольку выделяют (эндогенно) больше ресурсов на НИОКР. В отличие от модели Солоу модель Ромера предусматривает связь между размещением ресурсов и ростом производительности[47].

Компания, получающая патент на изобретение, зачастую в процессе получения патента раскрывает важную информацию о патентуемой технологии. После регистрации патента эта информация становится общедоступной. Джаффе и Трахтенберг (Jaffe and Trajtenberg 2002) убедительно продемонстрировали, что упоминание патентов является важным каналом распространения технологий. В отличие от исследований, выявивших разрыв между нормой прибыли от общественных и частных инвестиций в НИОКР (что служит доказательством распространения результатов исследований и разработок), Джаффе и Трахтенберг открыли важный механизм, подтверждающий модель Ромера[48].

Ромер (Romer 1990) проанализировал экономику, в которой все продукты потребления в равной мере взаимозаменяемы, а ассортимент доступных продуктов расширяется благодаря инновациям. Альтернативные аналитические схемы были разработаны Гроссманом и Хелпманом (Grossman and Helpman 1991a, b) и Агийоном и Хоуиттом (Aghion and Howitt 1992). В этих моделях продукты улучшаются по показателям качества. Каждый новый продукт в высокой степени заменяем схожим продуктом более низкого качества, но в меньшей мере заменяем другими продуктами. Впрочем, как и в модели Ромера, достижения новаторов, работающих сегодня, в перспективе передаются новаторам будущего, поскольку актуальное качество продукта становится контрольным показателем. Возникающий в результате этого процесс роста оказывается процессом «созидательного разрушения», поскольку продукты более высокого качества не дают возможности прочим менее качественным товарам конкурировать[49]. Производительность со временем растет в результате улучшения качества. Темпы улучшения колеблются от сектора к сектору, поскольку темпы совершенствований непредсказуемы. Тем не менее, если в экономике много секторов, средние темпы не стохастичны и могут быть описаны определенной функцией от показателей экономики. В некоторых вариантах этой модели формы уравнений, описывающих связь между показателями экономики и темпами ее роста, сходны с версией модели Ромера. По этой причине предложенная Ромером модель расширения ассортимента продукции демонстрирует динамику, сходную с динамикой, демонстрируемой моделями изменения качества Гроссмана и Хелпмана и Агийона и Хоуитта[50].

НИОКР

На рис. 4.2 в долях ВВП представлены данные об инвестициях в невоенные НИОКР в семи крупнейших экономиках (странах «большой семерки»). Важно отметить, что различия значительны. Если Италия в 1981–1989 годах инвестировала в исследования и разработки около 1 % своего ВВП, Япония инвестировала в эту деятельность более 2 % ВВП, а в 1998 году уровень инвестиций в Японии втрое превышал уровень инвестиций в Италии. Эти данные демонстрируют различия между странами, а также временные различия. Например, Швеция инвестирует в НИОКР больше, чем Япония, а Греция меньше, чем Италия.

Рис. 4.2. Расходы на невоенные НИОКР в процентах от ВВП (данные взяты из National Science Foundation, www.nsf.gov/sbe/srs/nsf01309/tables/tab.7xls)

Инвестиции в НИОКР во много раз выше инвестиций в машины и оборудование. Всякий раз, когда НИОКР повышают совокупную производительность факторов, более высокий уровень СПФ вызывает ускоренное накопление капитала. В результате НИОКР оказывают прямое и косвенное воздействие на выпуск, а косвенное воздействие может быть в этом случае весьма значительным. Здесь достаточно отметить, что модель повышающегося качества может быть откалибрована так, что она будет вполне соответствовать данным по США (Grossman and Helpman 1994a, p. 35).

Более подробное исследование экономики США выполнил Джонс (Jones 2002) [51]. Он установил, что увеличение уровня образования и подготовки (выразившееся в увеличении среднего срока формального обучения на четыре года в период между 1950 и 1993 годом) стимулирует 30 % роста часовой производительности. Остальные 70 % обеспечивает накопление инноваций в экономиках США, Франции, Западной Германии, Великобритании и Японии. Рассматривая воздействие НИОКР на совокупную производительность факторов, Мохнен (Mohnen 1996, p. 56) сообщил, что в главных странах ОЭСР от 10 до 50 % прироста производства – результат роста НИОКР. А в других двух исследованиях 40 % и 66 % роста СПФ соответственно – результат развития НИОКР.

Эффекты масштаба

Модели обусловленного инновациями роста критиковали за то, что большое значение придавалось эффектам масштаба. Эти модели учитывали один фактор производства, а именно труд, соответственно, страны с большими ресурсами рабочей силы растут быстрее. Данные за период после Второй мировой войны не подтверждают этого предположения[52]. Более того, как утверждает Джонс (Jones 1995a), отношение кривой выделения ресурсов на НИОКР к тренду совокупной производительности факторов не соответствует показателям моделей, разработанных Ромером (Romer 1990), Гроссманом и Хелпманом (Grossman and Helpman 1991a, b) и Агийоном и Хоуиттом (Aghion and Howitt 1992). Хотя на протяжении нескольких десятилетий во Франции, Германии, Японии и США численность ученых и инженеров, вовлеченных в НИОКР, росла стремительными темпами, рост СПФ не был ярко выражен. Скорее наоборот: после нефтяного кризиса 1973 года темпы роста СПФ во многих странах замедлились[53].

В ответ на критику модели были различным образом модифицированы, чтобы смягчить влияние эффекта масштаба на темпы роста производительности[54]. Джонс (Jones 1995b) и Сегерстром (Segerstrom 1998) ввели понятие концентрации и тем самым устранили долгосрочное воздействие эффекта масштаба на рост производительности. Янг (Y oung 1998) совместил модель расширения ассортимента Ромера (Romer 1990) c моделью повышающегося качества Гроссмана и Хелпмана (Grossman and Helpman 1991a) и Агийона и Хоуитта (Aghion and Howitt 1992). В модели, предложенной Янгом, долгосрочный рост производительности определяется ростом качества продуктов. Но крупная экономика требует большего объема НИОКР, направленных на повышение качества. В результате дополнительные ресурсы, которые более крупные экономики привлекают для совершенствования продуктов, приводят лишь к увеличению объемов выпускаемого товара, а средние темпы роста качества остаются прежними. Разумеется, в этой модели присутствует эффект масштаба – в том смысле, что в более крупных экономиках выше доход на душу населения, а не темп роста[55].

Эти модификации устранили влияние экономической стратегии на долгосрочный рост. Как объяснял Янг,

нетрудно заметить, что многие виды политического вмешательства, которые в современных моделях эндогенных инноваций влияют на долгосрочный рост экономики, в этой модели становятся неэффективными (с точки зрения темпов роста). Так, введение таможенных пошлин, как в одностороннем, так и в многостороннем порядке, или обеспечение пропорциональных субсидий на НИОКР (которое является возмещением фиксированной доли расходов на НИОКР) изменят общий объем ренты, не влияя на эластичность спроса по отношению к качеству продуктов. Эти меры окажут влияние на уровень дохода, но не изменят долгосрочные темпы роста (Y oung 1988, p. 52–53).

В ответ Хоуитт (Howitt 1999) модифицировал модель Янга так, чтобы учесть вклад, который вносит в процесс роста прирост населения. Предложенная Хоуиттом модель повысила долгосрочные темпы роста производительности, которые в экономиках с более высоким уровнем роста населения выше. Более того, в отличие от модели Янга модель Хоуитта положительно характеризует влияние субсидий на НИОКР на долгосрочный рост и положительный эффект сбережений[56].

Модель Джонса (Jones 1999) предполагает, что темпы роста реальной стоимости ресурсов равны темпам реального роста ВВП. Данные, приводимые Агийоном и Хоуиттом (Aghion and Howitt 2005), не опровергают стационарность временных рядов, показывающих долю американского ВВП, расходуемую на НИОКР, но опровергают стационарность временных рядов, показывающих реальные объемы ресурсов, используемых на такую деятельность, что не согласуется с моделью Джонса.

Эффект масштаба в зависимости от модели можно умножать или смягчать, но устранить его невозможно[57].

Технологии широкого назначения

До сих пор при обсуждении технологического прогресса я ограничивался исследованиями, в которых он рассматривался как постепенно нарастающий процесс. Лэндс (Landes 1969) и Розенберг (Rosenberg 1982) утверждают, что лишь незначительное усовершенствование продукции – результат технологических изменений. Впрочем, из этого правила есть исключения. Наиболее известные исключения – паровая машина, электричество и компьютеры. Каждое из этих изобретений было впечатляющим прорывом, а не незначительным усовершенствованием. Каждое из них обладало потенциалом широкого распространения и применения. Кроме того, каждое положило начало развитию множества дополнительных факторов производства и запустило продолжительный процесс приспособления, который включал и реорганизацию рабочих мест[58]. Бреснахэн и Трахтенберг (Bresnahan and Trajtenberg 1995) создали термин «технологии широкого применения» (general purpose technologies, GPTs) для описания технологий этого типа[59].

Рост, создаваемый технологиями широкого назначения, отличается от роста, генерируемого ростом, вызванным инновациями. В отличие от равномерного потока инноваций технологии широкого назначения могут запустить траекторию неравномерного роста, начиная с затяжного медленного темпа и заканчивая стремительным ускорением. Выдвинуты различные доводы с целью объяснить такие циклы. Во-первых, Хорнштейн и Краселл (Hornstein and Krusell 1996) и Гринвуд и Йороколгу (Greenwood and Y orokolgu 1997) утверждали, что освоение новых технологий требует от компании умения их использовать и этот процесс обучения замедляет рост производительности. Во-вторых, Хелпман и Трахтенберг (Helpman and Trajtenberg 1998) предположили альтернативное объяснение: на создание дополнительных ресурсов, совместимых с новыми технологиями, требуется время, и на этой стадии рост замедляется. В-третьих, Хелпман и Рэнгел (Helpman and Rangel 1999) утверждали, что источником замедления может быть повышающее производительность сотрудников обучение в процессе работы. Если для овладения технологией требуется опыт, то работники утрачивают часть своих профессиональных навыков. И все же они зачастую предпочитают переход на новую технологию, если с этим связан быстрый рост заработной платы по мере накопления опыта работы с этой технологией. При таких обстоятельствах рост может временно сократиться в результате снижения производительности труда. Все эти доводы использовались для объяснения спада в росте производительности в период, последовавший за нефтяным кризисом. При этом внедрение компьютерных технологий (или микропроцессоров) рассматривается как новая технология широкого назначения.

Резкий спад темпов роста часовой производительности в предпринимательском секторе США показан на рис. 4.3. Средние темпы роста этого показателя, в 1960-х годах превышавшие 3 %, в 1970-х и 1980-х годах снизились вдвое. Темпы роста часовой производительности ускорились лишь в 1990-х годах.

Рис. 4.3. Среднегодовые темпы роста часовой производительности в предпринимательском секторе США, 1952–2001 годы (данные взяты из: Bureau of Labor Statistics, http://w3.access.gpo.gov/usbudget/fy2003/sheets/b49.xls)

Кроме того, Хелпман и Трахтенберг (Helpman and Trajtenberg 1998) показали, что новые технологии широкого назначения могут вызвать цикл изменений стоимости фондового рынка по отношению к ВВП. Появление такой технологии понижает стоимость компаний, применяющих старые технологии. Какое-то время новая технология не очень производительна, поскольку для создания дополняющих ресурсов и форм организации производства требуется время. В результате капитализация фондового рынка по отношению к ВВП снижается. Несмотря на появление новых компаний, фондовый рынок подавлен, поскольку совокупная стоимость этих компаний поначалу низкая. Но по мере того, как компании, основанные на новых технологиях, становятся все большей частью экономики, они начинают оказывать все более заметное воздействие на фондовый рынок. В результате фондовый рынок начинает расти быстрее, чем ВВП.

Такое развитие фондового рынка США описано Гринвудом и Джовановичем (Greenwood and Jovanovic 1999). Как показано на рис. 4.4, в начале 1970-х годов произошло существенное снижение (примерно наполовину) капитализации фондового рынка по отношению к ВВП[60]. Это соотношение начало расти в конце 1980-х годов, а в середине 1990-х годов превзошло предшествовавший максимум[61]. Рис. 4.4 демонстрирует длинный цикл, соответствующий росту, обусловленному технологиями широкого назначения.

Рис. 4.4. Капитализация рынка США по отношению к ВВП (данные взяты из Greenwood and Jovanovic 1999 и Federal Reserve Board of Governors)

5. Взаимозависимость

Замечено, что страны растут в результате накопления физического и человеческого капитала и благодаря повышению совокупной производительности факторов. Производительность сыграла особую роль в процессе развития современного экономического роста. Причиной более половины наблюдающихся между странами различий в доходах на душу населения и еще более значительной части различий в темпах роста доходов на душу населения является показатель производительности. Таким образом, чтобы понять, что является источником экономического роста, необходимо выяснить, чем вызван рост производительности. Но для удовлетворительного понимания экономического роста необходима также оценка процесса взаимодействия стран друг с другом, поскольку уровни доходов в разных странах взаимозависимы. В одних случаях эта взаимозависимость прямая, в других – косвенная, выражаемая через производительность.

В качестве примера можно отметить, что высокие темпы роста мировой экономики в 1870–1913 годы, как и в период после Второй мировой войны, происходили во время стремительного расширения международной торговли. Данные тренды становятся очевидными при сравнении рис. 1.5 и 5.1[62]. О’Рурк и Уильямсон (O’Rourke and Williamson 1999) называют период с 1870 по 1913 год первой волной глобализации, которая характеризуется беспрецедентным ростом международной торговли, инвестиций и миграции. Вторая волна глобализации произошла в период после Второй мировой войны, которая изначально была обусловлена торговлей, а затем – торговлей и инвестициями. Из этих значений (данных) также следует, что в период между двумя мировыми войнами (когда произошел существенный отход от либерального торгового порядка) сократились объемы торговли, а вместе с ними замедлились и темпы экономического роста. Согласно данным, представленным на рис. 5.1, в 1880 году торговля составляла 2 % ВВП, а к 1913 году, в канун Первой мировой войны, она возросла до 21 % ВВП. После Первой мировой показатель торговли сократился и снова стал расти только после Второй мировой войны, достигнув максимального уровня 1913 года лишь в начале 1970-х годов.

Рис. 5.1. Отношение импорта и экспорта к ВВП в мировой экономике (данные взяты из работы Estevadeordal, Frantz and Taylor 2003)

Следует ли считать эти процессы в торговле и росте случайными совпадениями? Являются ли процессы, наблюдаемые в развитии торговли и экономического роста, случайными? Или между степенью международной интеграции и ростом доходов на душу населения есть некая зависимость? Главная тема этой главы такова: международная интеграция оказывает значительное воздействие на экономический рост. С одной стороны, интеграция высвобождает силы конвергенции, а с другой – силы дивергенции. Далее изложена информация о том, что это за силы и как они действуют.

Условия торговли

Накопление капитала повышает доход на душу населения. Однако по мере возрастания капиталовооруженности увеличивающийся запас капитала оказывает все меньшее влияние на рост производства, поэтому стимулы к накоплению ослабевают. Таким образом, как отмечалось в главе 2, рост ограничен степенью убывания отдачи.

В условиях вовлеченной в международную торговлю открытой экономики этот довод принимает иную форму, поскольку торговля позволяет стране специализироваться в определенных отраслях производства, а специализация влияет на отдачу от капитала. Небольшие страны в особенности могут избежать отрицательного влияния убывающей отдачи, потому что условия торговли в таких странах нечувствительны к величине запасов капитала, которые находятся в их распоряжении[63].