A jól-léti keretrendszer kidolgozása a gazdaságpolitikai döntések támogatásához

A jól-léti keretrendszer kidolgozása a gazdaságpolitikai döntések támogatásához

Virovácz Péter

2 0 1 3 / 1 .

© Századvég Gazdaságkutató Zrt. A Századvég Gazdaságkutató Zrt. Műhelytanulmány sorozatának célja a kutatási eredmények gyors közlése és vitára bocsátása. A tanulmányok a továbbiakban publikációk alapjául szolgálhatnak. A tanulmányok a szerzők nézeteit tartalmazzák, nem feltétlenül tükrözik a Századvég Gazdaságkutató Zrt. álláspontját. Kiadja: Századvég Gazdaságkutató Zrt. 1037 Budapest, Hidegkuti Nándor utca 8–10. Sorozatszerkesztő: Balatoni András www.szazadveg-eco.hu

Századvég Gazdaságkutató Zrt. Műhelytanulmányok 2013/1.

© Századvég Gazdaságkutató Zrt. The purpose of the Századvég Gazdaságkutató Zrt. Working Papers are the dissemination of research results and the initiation of a professional discussion. Contents of the Working Papers may be subject to further publication. The views are those of the individual authors and do not necessarily reflect the view of the Századvég Gazdaságkutató Zrt. Published by: Századvég Gazdaságkutató Zrt. 1037 Budapest, Hidegkuti Nándor utca 8–10. Editor: András, Balatoni www.szazadveg-eco.hu

Századvég Gazdaságkutató Zrt. Working Papers 2013/1.

A jól-léti keretrendszer kidolgozása a gazdaságpolitikai döntések támogatásához1 Virovácz Péter tudományos munkatárs; Századvég Gazdaságkutató Zrt. E-mail: [email protected]

Összefoglaló A tanulmány a jól-lét meghatározására szolgáló – a bruttó hazai terméktől eltérő – alternatív mutató gazdaságpolitikai döntéstámogatásban történő felhasználásának lehetőségét vizsgálja. A GDP ugyanis csupán az anyagi természetű jólétet fogja meg, így a hagyományos növekedési keretrendszerek nem képesek elősegíteni a társadalmi előrehaladás mérését. A jól-léti keretrendszer megalkotásához így szükség van egy alternatív végső célra, valamint a gazdasági és társadalmi állapotokat egyaránt tükröző magyarázó változókra. A tanulmány hozzáadott értéke, hogy bemutatja az első ilyen jól-léti keretrendszert, Magyarországra specifikálva. Az ebből származó következtetések pedig a hazai gazdaságpolitika számára szolgálhatnak releváns iránymutatással. Abstract This study investigates wellbeing indicators (other than GDP) and those adaptability as an element of policy decision toolkit. Gross domestic product alone is an inadequate measure of individual well-being, therefore traditional growth frameworks are not able to promote measuring social progress. To create a well-being framework, there is a need for an alternative „ultimate” target, as well as explanatory variables that reflect both economic and social conditions. The added value of this study is the first to present such a well-being framework built upon Hungary. The conclusions may provide as guidance to the Hungarian economic policy. Kulcsszavak: jól-léti keretrendszer, Easterlin-paradoxon, faktoranalízis, GDP, Magyarország JEL: C38, E01, I31, P51

1

A szerző köszönetet mond Balatoni Andrásnak és Tóth G. Csabának a tanulmányhoz fűzött értékes megjegyzéseikért, tanácsaikért. A fennmaradó hibákért a felelősség csak a szerzőt terheli.

Tartalomjegyzék Bevezetés ...............................................................................................................................1 A jól-lét mérése ......................................................................................................................3 Miért kifogásolható a GDP alkalmazása? ........................................................................3 Mire használható mégis a GDP?......................................................................................5 A jól-léti keretrendszer kidolgozása .......................................................................................8 Az alapkoncepció.............................................................................................................8 A jól-léti keretrendszer bemutatása .............................................................................10 A végső cél (szupercél) kiválasztása .........................................................................11 Szakpolitikai döntési vagy eredményváltozók..........................................................15 A jól-léti keretrendszer eredményei.........................................................................16 A jól-léti keretrendszer fejlesztése ...........................................................................22 Összefoglalás ........................................................................................................................26 Hivatkozások.........................................................................................................................28 Függelékek ............................................................................................................................31 1. függelék – A jól-léti keretrendszer magyarázó változóinak leírása...........................31 2. függelék – A jól-léti keretrendszer magyarázó változóinak korrelációs mátrixa ......32 3. függelék – Jól-léti modellek különböző függő változókra .........................................33

Bevezetés A közgazdász szakma évtizedek óta megosztott abban a kérdésben, hogy a bruttó hazai termék, azaz a GDP használható-e a jólét mérésének mutatószámaként. Tanulmányomban konzekvensen különbséget teszek a jólét és a jól-lét fogalmai között, hiszen az angol „wellbeing” kifejezés kétféleképpen is értelmezhető. A jólétet a piaci tranzakciók volumenével, illetve a materiális vagyon felhalmozásával elért hasznossággal azonosítom, vagyis ebből a szempontból a GDP, mint jóléti indikátor megállja a helyét. Ezzel szemben értelmezésem szerint a jól-lét az emberek elégedettségét, boldogságát, az emberi lét társadalmi aspektusait is figyelembe veszi. Ebből fakadóan a jól-lét mérésére valóban nem alkalmas a bruttó hazai termék indikátora. A téma így abból a szempontból releváns, hogy az egy főre jutó GDP növelése elégséges kormányzati-gazdaságpolitikai célnak tekinthető-e, avagy szükség van valamely alternatív mutatószámra. Az ilyen, a jól-létet mérő indikátor sokkal komplexebb módon fogja meg világot, mint a GDP. A szakirodalom ezzel összhangban számos hátrányt hoz fel az országok teljesítményének összehasonlításául szolgáló, globálisan elfogadott és használt bruttó hazai termék indikátorral szemben. Ezeket a kritikákat Oulton [2012a] foglalta össze: 1. A GDP reménytelenül hibás koncepció a jólét mérésére; 2. A növekvő GDP eredménytelen jól-léti szempontból, mivel az emberek jelentős hányada nem részesül belőle; 3. Az egy főre jutó bruttó hazai termék növelése értelmetlen, mivel semmivel sem teszi az embereket boldogabbá; 4. A bolygónk teherbírása véges, vagyis a GDP folyamatos bővülése (leginkább a gazdag országokban) egyébként sem megvalósítható. Az Oulton [2012a] által felvetett problémákat még akkor is célszerű figyelembe venni, ha a szerző a tanulmányában cáfolja a kritikákat. A bruttó hazai termék tehát egy ország anyagi helyzetét méri, de nem képes megfogni az emberi lét minden szempontját. Robert Kennedy 1968. március 18-án a Kansas Egyetemen tartott beszédének egy részletét érdemes itt felidézni: „… a bruttó hazai termék lényegében mindent számba vesz, kivéve azt, amiért élni érdemes.”2 Ezt a gondolatot egyre többen ismerték fel azóta, melynek hatására olyan indikátorokat hívtak életre, melyek szociális és környezetvédelmi aspektusokat is figyelembe vesznek, mindazt, amit a GDP nem foglal magába. Ezek a mutatószámok többek között mérik az oktatás eredményességét, az egészséget, a környezeti hatásokat, illetve egyre gyakrabban szubjektív pszichológiai és viselkedési hatásokat is. Utóbbi kutatások előtérbe kerülésével a 2

Forrás: Remarks of Robert F. Kennedy at the University of Kansas, March 18, 1968. http://www.jfklibrary.org/Research/Ready-Reference/RFK-Speeches/Remarks-of-Robert-F-Kennedy-at-theUniversity-of-Kansas-March-18-1968.aspx Letöltve: 2012.11.09.

1

jól-lét vizsgálata egyre elterjedtebb és gyakran boldogságkutatásként hivatkoznak rá (Bandura – Conceiçăo [2008]). Álláspontom szerint a GDP és a jól-létet vagy boldogságot mérő mutatók nem helyettesítik, hanem kiegészítik egymást. Más-más szemszögből közelítik az adott témát, másoknak és más kérdésekre válaszolnak. Hiszen a bruttó hazai termék a piaci folyamatok alakulását méri, míg az egyéb mutatók a politikai döntéshozók szempontjából releváns más kérdésekre adhatnak választ és segítenek az értékválasztásban. Ezen gondolatmenet alapján szükség van tehát egy olyan változóra is, amely nem pusztán a termelést ragadja meg, amely a széles közönség számára értelmezhető, politikai körökben jól alkalmazható célkitűzés. Önmagukban azonban az olyan alternatív mutatók, mint a Human Development Index, a Happy Planet Index vagy az OECD Better Life indikátorok nem képesek támogatni a gazdaságpolitikai döntéshozatalt. A kutatásom célja, egy új – Magyarországon nem létező – úgynevezett jól-léti keretrendszer összeállítása, amely koherens és statisztikailag alátámasztott struktúrájával érdemben segítheti az egyes szakpolitikai célok közötti átváltás értékelését, az optimális policy-mixek kialakítását szűkös rendelkezésre álló erőforrás mellett. Mindezt oly módon teszi, hogy a várt hatás egy, a döntéshozó által kitűzött (alternatív) cél maximalizálását támogatja. Ehhez egy olyan rendszer felépítése szükséges, amely kombinálja Magyarország teljesítményének legfőbb meghatározóit és összeveti azokat egy végső céllal. A módszertan ilyen módon összekapcsolja egymással az egyes szakpolitikai döntési vagy eredményváltozókat a legmagasabb szintű stratégiai célokkal. Kutatásom során így a legfőbb célváltozó nem a gazdaság növekedése, hanem a jól-lét, pontosabban annak valamely formáját megtestesítő alternatív mutató. Ennek érdekében a magyarázó változók között – a szokásos gazdasági természetűek mellett – olyanok is helyet kapnak, melyek valamilyen módon képesek mérni a jól-létet, a társadalom szociális helyzetét. A magyarázó változók sokszínűsége miatt azonban egyszerűsítésre szorul a rendszer, hiszen sok esetben egy mögöttes látens változó mozgatja a számos jól mérhető statisztikai adatot. Faktoranalízis segítségével csoportosíthatóak az egyedi indikátorok, melyek így pillérekbe oszthatók. Ezzel megteremtve a kapcsolatot az egyedi, szakpolitikai döntési vagy eredményváltozók és a mögötte meghúzódó értékek között. A pillérek és a végső cél között pedig egy regresszió segít megteremteni a kontaktust, amely következtében meghatározhatóvá válnak azok a szűk keresztmetszetek, melyek javítása szükséges és hatékony az alternatív cél, a társadalom jól-létének növeléséhez. Tanulmányomban először áttekintem az alternatív mutatókkal kapcsolatos szakirodalmat, bemutatom, hogy miért kifogásolható a GDP jól-léti indikátorként való alkalmazása és miért van létjogosultsága az alternatív mutatóknak. Az ellenoldal véleményét is felvázolom, amely a GDP használhatóságát bizonyítja. A második fejezetben bemutatom a jól-léti keretrendszer főbb vonásait, sajátosságait, módszertanát. Ismertetem az ebből származó eredményeket és tanulságokat, valamint az alapkoncepció kibővítését, eredményeit. 2

A jól-lét mérése A GDP, mint a széles körben értelmezett jólét mutatószámának problémáira már 1968-ban felhívta a figyelmet Robert Kennedy, ami megindította a téma intenzív kutatását. A legfőbb áttörés azonban évtizedekkel később történt meg, melyre a francia kormányzat hatott katalizátorként. 2008 februárjában Franciaország elnöke, Nicholas Sarkozy adott hangot elégedetlenségének a gazdaság és a társadalom egészéről napjainkban rendelkezésére álló statisztikai adatokkal kapcsolatban. Létrehozott egy háromfős bizottságot (tagok: Joseph Stiglitz, Amartya Sen, Jean-Paul Fitoussi) a gazdasági teljesítmény és szociális haladás mérése érdekében (The Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress, CMEPSP). A bizottság célja, hogy tegyen javaslatot a jelenlegi statisztikai módszereket meghaladó olyan új értékelési rendszerre, amely az eddig általánosan használt GDP-típusú mutatóknál alkalmasabb egy-egy ország vagy közösség társadalmi fejlődésére vonatkozó eredményeinek átfogó mérésére és jellemzésére (Stiglitz et al. [2008]). A közel 300 oldalas jelentést 2009-ben publikálták, mely rendkívül részletesen, számos dimenzió mentén tárgyalja a GDP-vel kapcsolatos problémákat (Stiglitz et al. [2009]). Az ezekhez kötődő megállapítások nyomán pedig a statisztikai számbavétel esetében új szempontokat vetnek fel, továbbá különböző indikátorokat javasolnak a hagyományos mérési módszerek mellé, felismerve, hogy a jól-lét mérésének számos különböző rétege van.

Miért kifogásolható a GDP alkalmazása? A bruttó hazai termék indikátorát elsődlegesen a piaci teljesítmény pénzben való mérésére alkották meg. Ennek értelmében tehát nem meglepő, hogy a mutató nem fedi le a háztartások, az országok és a világ egészének boldogulásához köthető összes tényezőt. A Stiglitz vezette bizottság is kiemeli, hogy a GDP – az elterjedt tágabb, jólétre is kiterjedő értelmezés ellenére – jellemzően a piaci termelést méri oly módon, hogy a különböző fajtájú mennyiségeket pénzértéken teszi összeadhatóvá. Ezen a téren nyeri el létjogosultságát az általam tett distinkció is, vagyis az, hogy szükség van a jólét és a jól-lét fogalmainak szétválasztására. A jól-létet és az életminőséget lényegesen befolyásoló szükségleteket a piac nem képes beárazni, vagy amennyiben mégis, úgy sem feltétlenül egyezik meg a pénzben számított és a társadalom számára biztosított értéke. Erre a legegyszerűbb példa az externáliák létezése. A környezetszennyezés vagy a természeti erőforrások kimerítése a termeléssel együtt járó folyamat, amely növeli a bruttó hazai terméket, ugyanakkor az ezzel járó, hosszú távú, negatív externális hatásokat nem méri. Hasonlóan problémás területet jelent a kormányzat által nyújtott szolgáltatások számbavétele, vagy a piacon nem megjelenő tevékenységek, úgymint a házimunka, a feketegazdaság vagy a szabadidő értékelése (Giovannini et al. [2007]). Mindezeket Stiglitz és társai [2009] is figyelembe vették a problémás tényezők között. 3

A jelentés az úgynevezett klasszikus GDP-problémák között emeli ki az externális hatásokat és a fogyasztói információ-hiány okozta torzulásokat. Emellett megemlíti, hogy a piaci áron történő számbavétel nem tudja kezelni a minőségből fakadó különbözőségeket és az avulást sem. Felhívják a figyelmet arra, hogy a nem újratermelődő természeti javak kiaknázását termelésként veszi figyelembe a bruttó hazai termék, ezzel szemben véleményük szerint csak a kitermelés értékét kellene beleszámítani. Problémát jelent a flow szemléletű számbavétel is: a GDP egy adott intervallumban fejezi ki a jólétet, vagy annak változását (például, hogy adott időszak alatt mennyit költöttünk fogyasztásra), azonban ezt szükség lenne állomány jellegű mutatókkal is bővíteni, úgymint a fizikai- vagy a humántőke. A módszertani problémák között jelentkezik a nem-piaci közszolgáltatások elszámolása. Ezeknél a piaci árat ugyanis valamilyen kalkuláció segítségével pótolják, jellemzően a bekerülési költséggel. Ez azonban érzéketlen a termelékenység és az összetétel változására, és nem veszi figyelembe az eredményességet sem. A legegyszerűbb példaként az egészségügyi, illetve az oktatási kiadásokat lehet felhozni. Érdemes megemlíteni továbbá azt a felvetést is, hogy a közösségi kiadások jelentős része nem növeli, hanem a jelentés szerzőinek megfogalmazása szerint „megvédi” a jól-létet. Ide sorolják a bűnüldözésre költött összegeket is, ami aligha nevezhető jól-létet növelő tényezőnek, holott a hagyományos GDP-szemlélet ezt is a nemzeti teljesítmények között tartja számon. Mindezekből is kiderül tehát, hogy a GDP a jól-lét mérésére nem alkalmazható, hiszen a kimutatás során nem veszi figyelembe a fenti szempontokat. A piaci mérőszámmal van azonban egy másik jelentős módszertani probléma is, mégpedig az, hogy a nemzeti szintű mutatók átlagot jeleznek, és nem ragadják meg a mögöttes egyenlőtlenségeket. Sokkal kifejezőbb lenne a medián értékkel történő jellemzés Stiglitz és szerzőtársai [2009] szerint. Gondot jelent a számbavételkor az is, hogy a módszertan során a megfigyelés középpontjában az egyén áll, holott jellemzően inkább a háztartások a mikroszintű gazdálkodó egységek. A vagyon továbbá a pénzjövedelmet veszi csupán figyelembe, azzal nem számol, hogy ez hány órai munka eredménye és így mennyi szabadidő áll rendelkezésre a kimutatott jövedelemmel egyenlő mértékű értéket létrehozó házi munkára, gyermek-gondozásra stb. Ez utóbbi tevékenységek ugyanakkor jelentős részét képezik az életminőségnek. A jelentés tehát elsősorban módszertani problémákat vet fel és ezekre kínál öt, szintén módszertani megoldást: 1. Az anyagi jólét mérése során inkább a jövedelmet és a fogyasztást kell figyelembe venni a termelés helyett; 2. A háztartások legyenek a megfigyelési egységek; 3. A jövedelem és a fogyasztás (flow jellegű változók) mellett figyelembe kell venni a vagyont (stock jellegű változó); 4. Kezeljék a vagyon, jövedelem és fogyasztás esetén fennálló eloszlásbeli különbségeket (az átlagértékek mögött megbúvó szélsőségeket); 5. A nem-piaci tevékenységek szélesebb körben történő figyelembevétele szükséges.

4

A bizottság jelentése megállapította, hogy a GDP nem alkalmas a jól-lét meghatározására, módszertani váltások szükségesek, hogy javítani lehessen a mérés helyességén. Ugyanakkor így sem képes megfelelően kifejezni a jól-létet, ám a továbblépéshez a legfontosabb dolog, hogy meghatározzuk, mi is az a jól-lét, miből fakad. A szerzők összesen nyolc, úgynevezett életminőség tényezőt sorolnak fel, melyek együttesen meghatározzák a jól-létet: 

Anyagi életszínvonal (jövedelem, fogyasztás, vagyon)



Egészség



Oktatás



Személyes tevékenységek időmérlege (munka és szabadidő)



Politikai beleszólás és kormányzat



Társadalmi kapcsolatok



Környezeti feltételek

 Személyes és gazdasági (anyagi) biztonság Mindezen tényezők halmaza együttesen felelős azért, hogy az adott egyén hogyan is érzi magát, milyen a személyes jól-lét érzete. Ez a szemlélet tehát messze túlmutat az anyagi javakon és a piaci módon meghatározott jóléten. A legtöbb alternatív mutató pedig a fenti tényezőkhöz igazodik valamilyen módon, és az ezekhez kötődő úgynevezett „kemény” (tény) adatok, vagy „puha” (kérdőíves felmérésen alapuló) adatok segítségével próbálja megragadni az adott dimenziót. Számos esetben csak egy-egy szeletet vizsgál az alternatív mutató, ám a 2000-es évek végére egyre elterjedtebb lett a multidimenzionális mutatók alkalmazása a szakirodalomban. Mielőtt azonban ezek bemutatására rátérnék, érdemes egy kitérőt tenni és bemutatni a másik oldal véleményét, vagyis hogy mi szól mégis a GDP alkalmazása mellett.

Mire használható mégis a GDP? Amennyiben a növekedés alatt a javak és szolgáltatások kibocsátásának bővülését értjük, akkor a GDP, vagy a reálértéken számba vett kibocsátás (amely kiszűri az infláció hatását) tökéletesen kielégítő mutató, hiszen pontosan erre hivatott. A bruttó hazai termék egy átfogó mérőszám, amely lefedi a fogyasztási cikkeket és szolgáltatásokat, a kormányzati szolgáltatásokat és a beruházási javakat. Egy olyan indikátor, amelynek segítségével meghatározható, hogy egy gazdaság bővül vagy szűkül (Lequiller – Blades [2004]). A kérdés tehát nem az, hogy megfelelő indikátor-e a GDP, hanem csupán annyi, hogy mire használható fel. Itt merül fel az a másik releváns kérdés, hogy mi legyen a kormányzat célja: az egy főre jutó GDP növelése önmagában elégséges kormányzati-gazdaságpolitikai célnak tekinthető-e, avagy szükség van valamely alternatív mutatószámra. Az elmúlt évek során egyre több kutató és nemzetközi szervezet válaszolt nemmel az első kérdésre, amelynek okait Oulton [2012a] négy pontban foglalta össze és egyben cáfolta is meg.

5

Az első általánosan emlegetett probléma, hogy a GDP hibás koncepció a jólét mérésére. Itt ismét előjön a jólét és a jól-lét definíciója közötti probléma. Oulton [2012a] szerint a GDP-t a kibocsátás mérésére hozták létre, nem pedig a jól-lét számbavételére. A jelen és a jövőbeli fogyasztást számszerűsíti, reálértéken számolva pedig a növekedését vizsgálhatjuk. A háztartásban végzett munka vagy a szabadidő figyelembevétele számos hibát hordozna magában. Annak ellenére, hogy a GDP nem a jól-lét mérőszáma, azonban annak egy részét képezi, ahogyan erre a Stiglitz–Sen–Fitoussi bizottság is rávilágít. Ebből a szempontból pedig kihagyhatatlan egy olyan modellből, amely a jól-lét mérését állítja középpontjába. A GDP nem méri, ugyanakkor közelítő indikátora lehet a jól-létnek. Oulton [2012b] kutatása szerint a bruttó hazai termék pozitívan korrelál a várható élettartammal, negatívan a csecsemőhalandósággal és az egyenlőtlenséggel. Ez rávilágít arra, hogy a GDP továbbra is egy fontos indikátor – elsősorban a gazdasági teljesítmény mérésére – és alapvető mozgatórugója a jól-lét javításának. Ezt a nézetet vallja Boarini [2012] is: szerinte a jövedelem növelése nem csak azért fontos, hogy önmagában az anyagi jólétet bővítsük, hanem mert olyan immateriális javak felhasználására is fordítható, mint az oktatás és az egészségügy, amik a jól-lét fontos dimenziói. Mindazonáltal ő is elismeri, hogy a kibocsátás növelése szükséges, de nem elégséges feltétele az életminőség javításának, így önmagában a GDP vizsgálata nem nyújt elegendő információt egy nemzet szociális helyzetének állapotáról. A GDP bővülés, mint kívánatos cél azért sem feltétlenül rossz, mivel erős korreláció tapasztalható a jólét és a jól-lét növekedése között (lásd 1. ábra). Ez az állítás ellentmond Easterlin [1974] tézisének, aki tanulmányában azt bizonyította, hogy bár egy adott országon belül a gazdagabb emberek nagyobb valószínűséggel mondják, hogy boldogabbak, de nemzetközi összehasonlításban ez már nem állja meg a helyét. A vagyonosabb országok állampolgárai általánosságban nem boldogabbak a szegényebb országok lakosainál. Nemzetközi szinten igazolta tehát, hogy a pénz nem boldogít. A 2000-es években az Easterlin paradoxont számos kutató cáfolta (Hagerty – Veenhoven [2003], Stevenson – Wolfers [2008]). Ökonometriai vizsgálatok hadával bizonyították, hogy igenis pozitív kapcsolat áll fenn a szubjektív jól-lét és az egy főre eső GDP nagysága között nemzetközi adatok alapján. Nincsen a vagyonosodásnak olyan pontja, ahonnan kezdve a boldogság ne emelkedne tovább. Azonban azt ezek a kutatások is megerősítik, hogy érvényesül a csökkenő határhaszon elve, és ezt az 1. ábra is jól bizonyítja. A vagyon növekedése növeli a boldogságérzetet, bár csökkenő ütemben (tehát az első derivált pozitív, míg a második derivált negatív). Az illesztett regresszió szerint a GDP közel 86 százalékban magyarázza a boldogság alakulását. A fennmaradó 14 százalék az, ami miatt szükség lehet az alternatív mutatókra.

6

1.

ÁBRA:

AZ

EGY FŐ R E J U TÓ KI B O C SÁTÁ S É S A JÓ L - LÉ T KA P CS O LATA

OECD Better Life Index (súlyozatlan átlag)

9 AUS SWE CHE DNK FIN BEL CANNLD NZL IRL AUT GBR ISL DEU ESP FRA SVN CZE ITA JPN POL SVK KOR GRC ISR HUN PRT RUS EST BRA CHL

8

y = 3.4787ln(x) - 29.041 R² = 0.8555

7 6 5 4

USA

NOR

MEX 3

TUR

2 1 0 0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

50000

GDP/fő (PPP, 2005. évi dollár)

Forrás: WDI; OECD

A fenti állítások egyben azt is jelentik, hogy megcáfolható a második általánosan emlegetett probléma a GDP-vel szemben, melyet Oulton [2012a] is vizsgált: az egy főre jutó GDP emelkedése tehát boldogabbá teszi az embereket. Oulton [2012a] a harmadik leggyakrabban említett kritikát, vagyis hogy a GDP növekedéséből nem azonos mértékben részesülnek az emberek, szintén vizsgálta. Wolff és társai [2012] cikkére alapozva bemutatja, hogy nem az egyenlőtlenség emelkedése okolható azért, hogy a GDP-nél lassabb ütemben bővült a medián háztartás jövedelme az Egyesült Államok esetében. Az eltérést a háztartások összetételének változására, az eltérő deflátorokra és a háztartáson belül végzett tevékenységekre vezette vissza. A negyedik kritika, hogy a bolygónk véges és a folyton bővülő GDP koncepciója elképzelhetetlen. Oulton [2012a] számos modellt említ, amelyek valamilyen módon figyelembe veszik a környezet végességét. Vannak növekedési modellek, melyek fix termelési tényezőket is alkalmaznak, úgymint a termőföld, vannak olyanok is, amik kimerülő erőforrásokkal számolnak (pl. olaj). Ezek a környezetre, mint a növekedés forrására tekintenek. Más növekedési modellek megragadják a termelés káros mellékhatásait is, például az üvegházhatású gázok kibocsátását. A legtöbb modell esetében a végkövetkeztetés az, hogy fenntartható a végtelen növekedés, amennyiben a technológiai haladás magas (pl.: Solow [1974], Stiglitz [1974]). Bizonyítható tehát, hogy mindkét oldalnak igaza van, az eltérést csupán az jelenti, hogy mely mutatók mire használhatóak fel. Amennyiben a jólétet kívánjuk mérni, a GDP – a számos hibája ellenére – a legjobb mutató. Abban az esetben, ha az emberek életminőségét, boldogságát kívánjuk számszerűsíteni, alternatív mutatóra van szükség, amely figyelembe 7

vesz objektív és/vagy szubjektív adottságokat is. Stiglitz és társai [2009] jelentése szerint objektív módon lehet mérni a politikai, gazdasági, társadalmi és egyéb képességek szabad kibontakozásának lehetőségét, továbbá a korrekt allokációt. Szubjektív módon pedig egyénekre lebontva, kérdőíves felméréseken alapuló életminőség mérést hajthatunk végre. Nem szabad elfelednünk azonban, hogy az alternatív mutatók ugyanúgy rendelkezhetnek mérési hibával. Számos külső és belső tényező befolyásolhatja egy egyén boldogságérzetét, amely országról országra eltérő lehet. Maga a kérdésfeltevés is befolyásolhatja a választ a szubjektív adatok mérésekor. Az emberiség országonként különböző alkalmazkodóképessége is számos esetben torzítja az eredményeket, ezért történhet meg az, hogy az emberek Afganisztánban legalább olyan boldogok, mint a latin-amerikai országokban. Vagy akár az, hogy Kenyában a lakosok ugyanolyan elégedettek az egészségügyi ellátás minőségével, mint az Egyesült Államok polgárai. A szabadság és a demokrácia boldoggá teszi az embereket, de kevésbé számít ez akkor, ha nem is tapasztalták meg ezt soha. Mindezekre Graham [2010] világított rá és levonhatjuk a következtetést: az alternatív mutatókat legalább ugyanannyi, ha nem több elméleti és módszertani bizonytalanság övezi, mint a GDP-t, így az ebből származó eredményeket minden esetben érdemes fenntartásokkal kezelni.

A jól-léti keretrendszer kidolgozása A GDP-vel kapcsolatos problémák ismertetése, és a jól-léttel kapcsolatos kutatások létjogosultságának felvázolása után láthatóvá vált, hogy az alternatív keretrendszer kidolgozására egyre nagyobb igény mutatkozik. Az elkövetkezendő évek során a GDP mellett olyan alternatív gazdaságpolitikai célok is megjelenhetnek, mint a társadalom jól-létének növelése, amely az egyre inkább terjedő új indikátorokkal mérhetővé válik. Mindez felveti a problémát, hogy valamilyen módon szükségszerű volna az egyes szakpolitikai intézkedések hatásának alternatív mérése. Amennyiben nem, vagy nem csak a GDP a végső cél, hanem a társadalmi jól-lét, úgy az egyes policy-mixek közötti választásoknak is reflektálnia kell nem csupán a jóléti, hanem az életminőségre ható következményekre is. Jelenleg a növekedési modellekhez hasonló keretrendszer nem áll rendelkezésre az alternatív mutatók esetében. A kutatásom célja ezért egy olyan, új keretrendszer felállítása, amely érdemben képes támogatni a gazdaságpolitikai döntéshozatalt, amennyiben egy, a jól-létet számszerűsítő mutató növelését választjuk kívánatos célnak.

Az alapkoncepció A következőkben bemutatásra kerülő módszertan összekapcsolja egymással az egyes szakpolitikai döntési vagy eredményváltozókat a legmagasabb szintű stratégiai céllal, az úgynevezett szupercéllal. Ezt a két szintet azonban legtöbbször nem lehet statisztikai módszerekkel közvetlenül összekapcsolni egymással, részben a nagyszámú alapváltozó, 8

részben pedig azok egymással összefüggő mivolta miatt. Utóbbira jó példa, hogyha a kormányzat jelentős sikereket ér el az árstabilitás területén, az maga után vonja a kamatok csökkenését is. Ez a két tényező jól mérhető, mégis ugyanazt a nem megfigyelt háttérváltozót takarja: az inflációs várakozásokat. Ez csupán egy példa volt a számos közül, de rávilágít arra, hogy szükséges a háttérváltozók azonosítása. Éppen ezért első lépésként pillérekbe (statisztikailag faktorokba) csoportosítom a szakpolitikai döntési és eredményváltozókat. Ezzel két célt is teljesítek: egyrészt ennek segítségével csökkentem a végső célt magyarázó változók számát, másrészről pedig meghatározhatóvá válik, hogy melyek azok a döntési vagy eredményváltozók, amelyek alapvetően egy háttérváltozót számszerűsítenek különböző oldalról. Az ilyen módon megalkotott, hierarchikusnak nevezhető indikátorrendszer egyes szintjei eltérnek egymástól a szakpolitikai relevancia és a stratégiai szemléletmód mértékében. A gyakorlatban ez úgy értelmezhető, hogy nem ugyanazt a célváltozót kívánják maximalizálni a döntési hierarchia eltérő fokán álló szereplők a döntéseik segítségével. Míg a legfelsőbb szinten a társadalom egészének jól-léte számít eredménynek, addig az alacsonyabb döntéshozói szinten lévők számára a saját területükön elért eredmények állnak előrébb a preferencia rangsorban. Ezek a különböző szinteken megfogalmazott célok azonban könnyedén összeütközésbe kerülhetnek. Fontosnak tartom azonban hangsúlyozni, hogy mivel az egyes szintek egymással szoros összefonódásban léteznek, ezért a módszertan nagyfokú konzisztenciát teremt a döntéshozatal különböző szintjein. A tanulmányban bemutatásra kerülő, a 2. ábrán látható általános keretrendszert, modellt elsősorban a versenyképességi kutatásokban használják.3 Lényege és egyben előnye, hogy koherens döntéshozatali rendszert képez többváltozós statisztikai elemzés segítségével. Az ilyen modellek közös pontja, hogy a célváltozó a legtöbb esetben a gazdasági növekedés, az országok gazdasági teljesítménye. Ezzel párhuzamosan a magyarázó változók is mind gazdasági jellegűek, az adott állam gazdasági jellemzőit hivatottak számszerűsíteni. Így az ilyen struktúrát a továbbiakban növekedési keretrendszernek hívom. Azonban sem az ilyen jellegű végső célváltozó, sem pedig a magyarázó változók nem képesek lefedni olyan, sokszor statisztikai adatokkal nehezen megfogható területeket, mint például az adott nemzet lakosainak jól-léte. Modellszinten a gazdasági mutatók dominálják a kutatásokat, míg a társadalom szociális fejlődéséről keveset mondanak.

3

Ilyen például a World Economic Forum versenyképességi kutatása.

9

2.

ÁBRA:

A

TA N U LM Á N Y BA N B E M U TATÁ SR A KE R Ü LŐ K E R E T R E N D SZ E R E K LOG I KA I VÁ Z A

Főbb pillérek (faktorok)

Szakpolitikai döntési vagy eredményváltozók

S T R AT É G I A I S Z E M L É L E T

S Z A K P O L I T I K A I R E L E VA N C I A

Szupercél

Forrás: Saját szerkesztés

Tanulmányomban ezért kísérletet teszek egy olyan keretrendszer megalkotására, amelyben a legfőbb célváltozó, a szupercél nem a gazdaság növekedése, hanem a jól-lét, a valamilyen módon megragadott emberi elégedettség. Emellett a magyarázó változók között – a gazdasági természetűek mellett – olyanok is helyet kapnak, melyek valamilyen módon kapcsolhatóak bizonyos szakpolitikákhoz. Egy ilyen, általam jól-léti keretrendszernek elnevezett struktúra megalkotása tehát lehetőséget biztosíthatna annak megállapítására, hogy az egyes szakpolitikai eszköz vagy célváltozók közül melyek a szűk keresztmetszetei a jól-lét növekedésének. Az új keretrendszerem mintája az általános struktúra alapján már adott, azonban a siker nem garantált, ahhoz hosszú út vezet, melynek első állomását és az ahhoz vezető utat kívánom a következőkben ismertetni.

A jól-léti keretrendszer bemutatása A végső célom a Balatoni – Tőrös [2010] által megalkotott, majd Balatoni – Pitz [2011] által továbbgondolt növekedési modell és regresszió újraértelmezése, amely segíthet a gazdaságpolitika és a szakpolitika számos területének egymással összefüggő értékelésére. Egy olyan gazdasági-társadalmi keretrendszert kívánok létrehozni, amelyben kvalitatív módon lehetőség nyílik az egyes gazdasági és/vagy társadalmi területeken tett beavatkozások hatásait vizsgálni. A gazdasági területen már alkalmazott módszertanok remek kiindulási alapot nyújtanak számomra mindehhez, azonban egy jól-léti keretrendszer megalkotásához sok problémát kell megoldani. A folyamat legelső lépése, hogy egy olyan végső célt kell találni, amely konzisztens módon képes megragadni mind a gazdasági, mind pedig a társadalmi folyamatokat. Utóbbi tényező miatt a növekedési keretrendszer túl szűk, 10

hiszen az abban elérni kívánt cél valamilyen módon minden esetben a bruttó hazai kibocsátáshoz köthető. Ugyanakkor a szakpolitikák értékelésének esetében – a korrekt elemzés jegyében – nem lehet elvonatkoztatni a társadalmi hatásoktól. Az első lépcsőfok tehát, hogy egy, a 2. ábrán vázolt keretrendszer felső szintjén található függő változót kell találni. Az általam megfogalmazott legfőbb kritérium az úgynevezett szupercéllal szemben, hogy valamilyen formában magában foglalja egy adott ország gazdasági és társadalmi fejlettségét egyaránt. Ennek a feltételnek a jól-lét kutatások középpontjában lévő alternatív mutatók – elméletben – megfelelnek, hiszen ezek gazdasági és szociális fejlettséget mérő indexek, ország-rangsorok. A legtöbb esetben az alternatív indikátorok komplexek, így magukban hordozzák nem csak a gazdasági jellegű statisztikai adatokat, de a társadalmi, humán és környezeti tényezőket is. Mindazonáltal mindegyik rendelkezik kisebb-nagyobb problémákkal. A következőkben a szupercél kiválasztásával kapcsolatos nehézségek kerülnek bemutatásra.

A végső cél (szupercél) kiválasztása Függő változónak a fentiek alapján mindenképp valamilyen alternatív indikátort szükséges választani, ám ezekből a mutatókból is számtalan létezik. Az indikátorok finomhangolása során három főbb irányban kerestek megoldásokat arra, hogy a jelenleg érvényben lévő nemzetgazdasági elszámolási rendszer – amely a GDP alapjául szolgál – hibáit hogyan is kellene korrigálni, melyről Szigeti [2011] munkája nyújt megfelelő áttekintést. Az első főbb irányt a szatellit elszámolások rendszerének kialakítása képezi, ami azt jelenti, hogy az eredeti elszámolási rendszer mellé egy kiterjesztett rész kerül hozzáadásra. A nemzetközi szervezetek (ENSZ, Európai Bizottság, IMF, OECD, Világbank) együttműködése nyomán létrejött az SNA szatellitrendszere, az integrált környezeti-gazdasági számlák rendszere, ami közös keretbe foglalja a gazdasági és környezeti információkat.4 Mutatókat és leíró statisztikákat biztosít a politikai döntéshozók részére a kölcsönhatások figyelembe vételéhez. A kezdeményezés előrelépésnek tekinthető, ugyanakkor a bruttó hazai termék alapvető hiányosságaira nem szolgáltat megfelelő megoldást. A fejlesztések másik iránya a GDP módosítását jelenti, tehát alapvetően egy új szemléletű pénzügyi jellegű mutató kidolgozása a cél. Az egyik legismertebb ilyen komplex mutató az ISEW (Index of Sustainable Economic Welfare). Az indikátor a lakossági fogyasztásból indul ki, amelyet számos jólétet befolyásoló tétellel korrigál, például a háztartási munka, az ingázás, természeti folyamatokba történő beavatkozás. A problémája, hogy nehezen számszerűsíthető, nemzetközi összehasonlításra nem igazán alkalmas, mivel a legtöbb országban nem állnak rendelkezésre a szükséges statisztikai adatok. Ugyanezen gond merül fel az ISEW továbbfejlesztéseként tekintett GPI (Genuine Progress Indicator) esetében is, ami 4

System of Integrated Environmental Economic Accounts, SEEA. Bővebb információ: http://unstats.un.org/unsd/envaccounting/Brochure.pdf

11

egységes, átfogó szerkezetben tartalmazza mind a piaci, mind a nem piaci tevékenységek értékét és a GDP-től eltérően hosszú távú szemléletet tükröz. Az indikátor kiszámításával több országban is próbálkoztak, azonban a jelentős adatigény miatt szélesebb körű összemérést nem biztosít.5 A mutatókkal kapcsolatos reformok harmadik, és jelen tanulmányom szempontjából legfontosabb iránya a nem pénzügyi szemléletű indikátorok kidolgozása. Ezen mutatók lényege, hogy a teljesítményt nem pénzben, hanem valamilyen más, összehasonlításra alkalmas mértékegység segítségével tudják kifejezni. Ezeket a szakirodalom összefoglaló néven összetett jól-léti mutatóknak hívja. A következőkben a teljesség igénye nélkül, a Nemzetgazdasági Minisztérium kézirata (NGM [2011]) alapján tekintem át ezeket. A Human Development Index (HDI) az ENSZ Fejlesztési Programja keretében először 1990ben került bevezetésre a társadalmi fejlődés mutatószámaként. Gyakorlatilag ez volt az első olyan index, ami egyetlen statisztikai adatként alkalmas volt országok társadalmi és gazdasági fejlettségének összehasonlítására. A HDI három dimenzió, az egészség, az oktatás és az általános életszínvonal mentén méri egy ország fejlettségét. Ezeket az index az alábbi változók segítségével határozza meg: a születéskor várható élettartam, az iskolázottság és a jövedelmi viszonyok együttese. Az indikátor mindhárom esetben minimum és maximum értékeket határoz meg, melyeket 0-val és 1-vel jelöl, majd a skálán elhelyezi az egyes országok adott mutatóit. Így minden ország esetében három részindikátor áll rendelkezésre, melyek értéke 0 és 1 közé esik. A maximum értékeket minden esetben az adott változó historikusan legmagasabb értéke jelenti. A minimum értékek egyéni választásként állnak elő. Az egészségügyet mérő mutató, a születéskor várható élettartam esetében 20 év az alsó határ. Az iskolázottságot két mutató határozza meg: a 25 évnél idősebbek oktatásban (felnőttképzésben) töltött éveinek átlaga, illetve a gyerekek iskolakezdéskor várható tanulmányi ideje. Ezen két, az UNESCO-tól származó mutatónál 0 a minimum érték. A jövedelmi viszonyt a vásárlóerő-paritáson mért egy főre eső bruttó nemzeti jövedelem (GNI) mutatójával mérik, meghatározott minimuma pedig 100 dollár. A részindexek kiszámítása az alábbi formulával történik: részindex = (aktuális érték – minimum)/(maximum – minimum). A két iskolázottsági mutatóra kapott részindexek mértani átlaga adja a végső iskolázottsági mutatót. A jövedelmi mutató értékeit logaritmikus skálán helyezik el, hogy érvényre juttassák, hogy nagyobb jövedelmek esetén a jövedelem mértéke kevésbé lényeges a fejlettség megállapítása szempontjából. A HDI mutatót végül a három előbbi módokon előállított részindexek mértani átlaga adja (UNDP [2011]). A HDI tehát figyelembe veszi a születéskor várható életkort, az iskolaévek számát (vagyis ezen keresztül az oktatási helyzetet), azonban nem kezeli az egyenlőtlenséggel kapcsolatos 5

Az ISEW és a GPI mutatókról részletesebb áttekintést nyújt Görbe, Angéla – Nemcsicsné, Zsóka Ágnes [1998]: A jólét mérése, avagy merre halad Magyarország. Kovász, II. évf./1. 61–75. o. 1998. tavasz

12

problémákat. Mindazonáltal egy olyan összetett mutató, amely valamilyen formában a gazdasági és a társadalmi tényezőket is képes figyelembe venni. Egyszerű és világos módszertannal áll elő a végső index értéke, de csupán kevés háttér információból dolgozik. A következő újszerű összetett mutató a the new economic foundation (nef) által kidolgozott Happy Planet Index (HPI). Ennek lényege, hogy a gazdasági tartalmú indikátorok helyett az életminőségre, illetve a fenntarthatóságra összpontosít. Az indikátorról szóló legújabb, a sorban a harmadik kiadvány (nef [2012]) megfogalmazása szerint a mutató azt méri, ami számít: megmutatja, hogy a nemzetek milyen módon támogatják a lakosaikat a jól-lét elérésében a jelenben, miközben az elkövetkező generációk jól-létét is figyelembe veszi. A végső indikátor előállításához három alapkomponens szükséges: születéskor várható élettartam, élettel való elégedettség és ökológiai lábnyom. Az első komponens az UNDP [2011] adatbázisából származik (melyet a HDI is felhasznál). Az élettel való elégedettségre vonatkozó indikátor a Gallup World Poll által készített kérdőíves felmérésből adódik. A probléma ezzel, hogy nem minden országra van azonos időszakból származó adat, amely így az országok közötti és az időben történő összehasonlítás lehetőségét egyaránt erőteljesen rontja. Végezetül az ökológiai lábnyom esetében a Global Footprint Network által számított adatokat használják fel. Azonban itt sem áll minden ország esetében rendelkezésre az adat, a hiányzó értékeket szakértői becsléssel pótolták, ami szintén rontja az indikátor megalapozottságát. A HPI kiszámítása a következő formulák alapján történik:6 ((

)

)

ahol:

A görög betűkkel jelölt állandók a képletben azt a célt szolgálják, hogy csökkentsék a varianciáját vagy normálják az értékét, amennyiben a megfigyelt statisztika nem ér el egy bizonyos küszöböt. Mindezen módosítások által pedig a mutató kézzelfoghatóbban tükrözi az egyes komponensek változásait, egyik sem dominálja a másikat. A végső HPI értéke a módosításoknak köszönhetően 0 és 100 között mozoghat. A korábbi kritikák alapján azonban ez a módszertan sem volt képes kezelni az egyenlőtlenség problémáját. Az UNDP [2011] számít egy egyenlőtlenségekkel korrigált várható élettartamot, így ennek felhasználása, valamint hasonló korrekció alkalmazása az élettel való elégedettség mutatójában és az állandók értékeinek megváltoztatása kezeli a problémát.7 A fenti leírásból is látható, hogy az összetett index előállítása bonyolult és számos adattal, módszertannal kapcsolatos problémát felvet. Az indikátor mögötti alapelképzelés, amely a fejlettség és az életminőség minden dimenzióját a várható élettartam és a szubjektív 6 7

nef [2012] 20. oldal A részletes módszertant lásd: nef [2012] 21. oldal

13

életérzés szorzatába sűríti, majd ezt a „boldogságértéket” elosztja a felhasznált természeti erőforrások becsült mennyiségével, érthető. Mindazonáltal, hogy jól kommunikálható index, a gyakorlati számításokban azonban már túl sok az önkényesség ahhoz, hogy a HPI megalapozott mutató lehessen (NGM [2011]). Közel egy évtizedes munkát követően az OECD először 2011-ben publikálta a saját összetett jól-léti indexét, majd idén frissítette azt. A Better Life Index (BLI) összesen 11 dimenzió mentén, jelenleg 36 országra vonatkozóan áll rendelkezésre, értékét a 0–10 skálára normálják. A jól-lét anyagias részét a lakhatás, a jövedelem és a munkahely dimenziók reprezentálják, míg az életminőséget a társas kapcsolatok, az oktatás, a környezet, a kormányzás, az egészség, a szubjektív jólét, a személyes biztonság és a munka-magánélet egyensúlya képviselik. Minden pillér mögött 1–4 háttérváltozót találunk, jellemzően OECDtől származó adatokat. Különlegessége, hogy egy interaktív weboldalon magunknak is lehetőségünk van a különböző dimenziókhoz eltérő súlyokat adni, ezzel is hangsúlyozva az ilyen jól-lét indikátorok sokrétűségét.8 Az interaktivitás azonban magával hozza az konzisztencia problémáját, hiszen az adatok folyamatosan frissülnek, így historikus változásukról nem kaphatunk képet, mindig csak a jelenlegi állapotról. Ugyanakkor a BLI alapvetően hasonló problémákkal rendelkezik, mint a korábban górcső alá vett HPI: egyes országok esetében hiányoznak az adatok, nem minden esetben egyeznek meg a források, sok esetben más-más évekből származnak az adatok, sőt a normálás is komoly aggályokat vet fel.9 Mindezek jelentősen nehezítik az országok közötti tényleges összehasonlíthatóságot és az index hitelességét. Mindent egybevetve, az alternatív mutatók esetében jelentős problémákat kell leküzdeni a jövőben ahhoz, hogy hiteles és általánosan elfogadott mutatóként tekintsenek rájuk. Amíg nem lesz egy átfogó, nemzetközi szintű egyetértéssel meghatározott mérési szabályozás és struktúra, az indexek csak korlátozottan lesznek összehasonlíthatóak. A mutatók gyakorlati alkalmazása – annak ellenére, hogy az elméleti kutatások már évtizedes múltra tekintenek vissza – még gyerekcipőben jár. Mindez nem azt jelenti, hogy az ilyen jellegű indikátorok nem alkalmazhatóak, csupán azt, hogy az értelmezéskor körültekintően kell eljárni, mindig fenntartásokkal kell kezelni az eredményeket. Az azonban elvitathatatlan érdemük, hogy szélesebb körben vizsgálódnak, mint a GDP és a jól-lét mérésére – elméletben legalábbis – sokkal jobban alkalmazhatóak. Éppen ezért van létjogosultsága a GDP mellett egy életminőséget mérő alternatív indexnek. Az utóbbi mutatók csoportja szélesebb rétegek számára kommunikálható, közérthetőbb értékeket képvisel, így a politikai döntések során is

8

http://www.oecdbetterlifeindex.org/ (Letöltve: 2012.11.14.) Az NGM [2011] kéziratában hívják fel a figyelmet a normálási problémára: Az élettel való elégedettség mutató eredeti értéke hazánkban 4,7 volt, míg a legmagasabb értéket Kanada képviselte 7,7-es pontszámmal. Az index alkotói – annak ellenére, hogy már az eredeti adat is a 0–10 skálán értékelhető volt – szükségesnek érezték az újraskálázást. Ezzel az új, szintén 0–10 skálán már Magyarország 0, Kanada pedig 10 ponttal szerepel. Ez jelentősen torzítja az elégedettségbeli különbségeket, nagymértékben sérül az objektivitás. 9

14

számos esetben megkönnyítené a döntéshozók feladatát, amennyiben az erre való hatást lehetne számszerűsíteni. Mivel azonban maguk az indikátorok is bizonytalan lábakon állnak, az ezekre való modellépítés is nehézkes, ám mindenképpen értékteremtő feladat. A fentiek értelmében a végső cél esetében a választásom először a HDI-re esett, mivel ez az első olyan összetettebb mutató, amely valamilyen módon képes a gazdasági és a társadalmi tényezőket együtt, megfelelő módon kezelni. Viszonylag egyszerűen előáll az indikátor végső értéke, módszertana világos, ám talán éppen ebben rejlik a gyengesége. Csupán kevés háttér információból állítják elő a végső rangsorolást szolgáló HDI-t. Azonban egyszerűségét a jólléti keretrendszer megalkotásának első kísérletei során erénynek veszem. Bár a HPI index előállítása bonyolult és számos adattal kapcsolatos és módszertani gond van vele, ezzel a mutatóval is megpróbálom a 2. ábrán bemutatott keretrendszert felépíteni. A Better Life Index esetében a fő probléma, hogy nincs egy végső indikátor. Az időbeliség szintén gondot okoz, vagyis hogy a rendszertelen, online publikálás nem ad lehetőséget a jólléti vizsgálatok bizonyos időközönkénti, követhető, rendszeres frissítésére. A végső eredmények változása nem köthető egyértelműen a forrásadatok megváltozásához. A nyilvánvaló problémái ellenére megpróbáltam felhasználni egyes részeit mind szupercélként, mind pedig a magyarázó változók között.

Szakpolitikai döntési vagy eredményváltozók Az első szóba jöhető csoport a társadalmi berendezkedések indikátorai. Ilyen jellegű mutató számos található, melyek nem csak gazdasági szempontokat vesznek figyelembe, hanem olyanokat is, mint a tulajdonjog, a piaci szabályozás, a bank- és pénzügyi rendszer. Azonban nem található kiterjedtebb, szociális jellegű háttéradat ezekben az indikátorokban. Érdemes viszont felhívni a figyelmet a Világbank által publikált Worldwide Governance Indicators (WGI) index-rendszerére, amely a nemzeti kormányok munkáját értékelő mutatócsoport. A WGI hat alapelv szerint minősíti a világ államait: elszámoltathatóság, politikai stabilitás, a kormányzat hatékonysága, a szabályozások színvonala, törvényesség és a törvények betartatása, valamint a korrupció visszaszorítása. Ezek az indikátorok több mint 300 különféle mérésen alapulnak és számos különböző független szervezettől származnak (Kaufmann et al. [2010]). A hat indexből azonban nem készítenek aggregált mutatót, így szupercélként nem jöhetett szóba. Magyarázó változó gyanánt, a kormányzat teljesítményét meghatározó tényezőkként viszont felhasználhatóak ezek az indexek. A soron következő, a jól-léti keretrendszer kidolgozásához releváns indexcsoport a komplex indikátorok és indikátor-rendszerek csoportja. Ezek közül is kiemelkedik a davosi World Economic Forum (WEF) versenyképességi mutatója, a Global Competitiveness Index (GCI). Évente megjelenő rangsorukat több mint 140 országról, több mint 100 ismérv felhasználásával állítják össze. Összesen 12 pillérre osztják ezeket a mutatókat, amelyek a következők: intézmények, infrastruktúra, makrogazdasági stabilitás, egészségügy és alapfokú 15

oktatás, felsőbb fokú oktatás és szakképzés, árupiaci-, munkapiaci-, pénzügyi hatékonyság, technológiaadaptálási készség, piacméret, üzleti kifinomultság, innováció. Ez a számos részindex a gazdasági és társadalmi mutatók nagy skáláját öleli fel (WEF [2010]). Ez a sokrétű rendszer így magyarázó változóként használható a jól-léti keretrendszer felírásához. 3.

ÁBRA:

A

J Ó L - LÉ T I KE R E T R E ND S Z E R J E LE NLE G I ST R U KT Ú R Á JA

Szupercél

Pillér 1.

Pillér 2.

Pillér n.

HDI

WGI

GCI

Pillérek

Változók

Forrás: Saját szerkesztés

Összegezve az eddigieket, megtaláltam tehát az első jól-léti keretrendszer alapjául szolgáló legfőbb változókat, melyek a következők: a szupercél a HDI, míg a magyarázó változók csoportját a WGI hat indikátora, valamint a GCI 12 mutatója adja. A 3. ábrán látható, hogyan is néz ki az első jól-léti keretrendszer struktúrája. A pilléreket a következő fejezetben részletesen tárgyalom.

A jól-léti keretrendszer eredményei A többváltozós adatelemzés összesen 33 OECD-tagország adataira épül, melyekre 18 változót gyűjtöttem össze. Habár a változók megengednék, hogy akár száznál is több országot bevonjak az elemzésbe, úgy döntöttem, hogy az OECD-re szűkített adatbázist választom. Ennek oka, hogy a nagyobb minta esetén túl nagy szórást mutatnának az adatok, például a jelentősen elmaradott, harmadik világbéli országok miatt. A robusztusabb eredmények érdekében ezért szűkítettem a megfigyelések számát. A kiválasztott magyarázó változók meglehetősen változatosak és a gazdasági mellett szociális tényezőket is lefednek, úgymint az oktatás vagy az egészségügy, illetve a kormányzat hatékony működését reprezentáló mutatók is helyet kaptak. Az adatok egy része kemény, megfigyelhető statisztika, míg mások kérdőíves felmérésből származnak. A függő változó, azaz a HDI esetében a 2011-re publikált adatokat választottam.10 A függő és magyarázó változók között egy éves késleltetést alkalmaztam, aminek célja, hogy feltételezésem szerint csak időbeli csúszással válnak érzékelhetővé az intézkedések, így 10

Forrás: http://hdr.undp.org/en/media/HDR_2011_Statistical_Tables.xls (Letöltve: 2012.11.15.)

16

késleltetve épülnek csak be a változások a HDI mutatójába. Ebből fakadóan a WGI hat indikátora esetében a 2010-re vonatkozó adatokat választottam ki,11 míg a GCI 12 pillérjének mutatói a 2010-ben megjelent versenyképességi kiadványból származnak (WEF [2010]). Mivel a vizsgálat alá vont, összesen 19 változó eltérő skálán mozog, a könnyebb kezelhetőség érdekében először normalizáltam az adatokat. Ennek hatására azonos skálára került minden mutató anélkül, hogy bármiféle információt elveszítettünk volna. Bár korábban már jeleztem a normalizálással kapcsolatos aggodalmamat, jelen esetben ez a vizsgálat elvégzéséhez elengedhetetlen. Ezt követően ellenőriztem, hogy a magyarázó változók milyen mértékben korrelálnak egymással, fennáll-e a multikollinearitás problémája. Vizsgálatom során azt találtam, hogy jelentős mértékű a változók együttmozgása,12 így feltehetőleg található olyan mögöttes, nem megfigyelhető tényező, amely mozgatja ezeket az adatokat. Ugyanezt támasztja alá a multikollinearitás tesztje is, melyet a VIF mutató segítségével végeztem el. Ez megmutatja, hogy egy adott magyarázó változó becsült együtthatójának tényleges varianciája hányszorosa annak, ami a multikollinearitás teljes kizárásával lenne. A regresszió felírása során a függő változó a HDI volt. Az eredményeket úgy értékeljük, hogy ha valamely változó VIF mutatója 1 és 2 között alakul, akkor gyenge, ha 2–5 között van, akkor erős (zavaró), ha pedig 5 felett van, akkor nagyon erős (káros) a multikollinearitás. Az 1. táblázatból kiderül, hogy a 18 magyarázó változó mindegyikének esetében legalább erős, nagy többségükben káros mértékű a multikollinearitás. Mindez a gyakorlatban azt jelenti, hogy a változók együttes, egyenkénti használata a regresszióban félrevezető eredményeket adna. Sikerült igazolni, hogy a jól-létre épülő keretrendszer felépítése során szükség van a faktoranalízisre, ami a piramis alsó és felső szintje között teremt kapcsolatot. Ezzel kiszűrhető a változók együttmozgása amellett, hogy csökkenti azok számát is. 1.

TÁBLÁZAT: A JÓL-LÉT KERETRENDSZER MAGYARÁZÓ VÁLTOZÓINAK MULTIKOLLINEARITÁSI TESZTJE

Variable

Coefficient Uncentered Variance VIF

arupiac elszam eu felsokt infra innov int kormhat korrup

0,20 0,18 0,06 0,12 0,07 0,11 0,39 0,47 0,41

21,71 19,65 6,29 12,91 7,93 11,87 42,86 52,55 45,80

Variable makro munkapiac piacm polstab puszek szabszin szof techn torveny

Coefficient Uncentered Variance VIF 0,04 0,05 0,04 0,07 0,05 0,11 0,13 0,08 0,35

3,89 6,05 4,72 7,41 5,13 12,05 14,62 8,57 38,94

Forrás: Saját számítás 11

Forrás: http://info.worldbank.org/governance/wgi/pdf/wgidataset.xlsx (Letöltve: 2012.11.15.) Az erre vonatkozó korrelációs mátrixot a 2. függelék tartalmazza. 13 A rövidítések kibontását az 1. függelék tartalmazza. 12

17

13

A faktorok kiválasztása során az elemzés elsődleges célja, hogy maximalizálni lehessen az alkotó főkomponensek varianciáját (magyarázó erejét). Ennek eredményeképpen áll elő a rotálatlan faktorsúlymátrix, ami az eredeti változó és az adott faktor közötti korrelációt mutatja. Ez azonban nem ad megfelelő értelmezési keretet, amely problémát megoldja a rotáció. Ennek során a faktorok tengelyeit elforgatjuk úgy, hogy egyszerűbb, értelmezhetőbb megoldáshoz vezessen, miközben nem változik az összes magyarázott variancia. Kutatásomban ortogonális (ezen belül Varimax) forgatási módszert alkalmaztam, amely hatására a faktorok nem korrelálnak egymással. A Varimax a faktorok által magyarázott varianciát maximalizálja, és a mátrixot leegyszerűsíti úgy, hogy nagyon erősen vagy nem korreláló változó-faktor párokat keres. A használata mellett szól továbbá, hogy stabilabb és jobban szétválasztja a faktorokat a többi eljáráshoz képest. A faktoranalízis elvégzésével a vizsgálat alá vont magyarázó változókat összesen 3 jelentős pillérbe tudtam sűríteni. A három faktor közül az első bizonyult a legerőteljesebbnek, mivel ez önmagában az eredeti változótér 85 százalékát magyarázza. A rotált komponensmátrixot a 2. táblázat tartalmazza. 2.

TÁBLÁZAT: A MAGYARÁZÓ VÁLTOZÓKBÓL KIALAKÍTOTT VÉGSŐ FAKTORTÉR

14

Faktorok

Változó

1

Árupiaci hatékonyság Elszámoltathatóság Egészségügy és alapfokú oktatás Felsőbb fokú oktatás és szakképzés Infrastruktúra Innováció Intézményrendszer Kormányzat hatékonysága Korrupció visszaszorítása Makrostabilitás Munkapiaci hatékonyság Piacméret Politikai stabilitás Pénzügyi szektor hatékonysága Szabályozások színvonala Üzleti élet kifinomultsága Technológia adaptációja Törvényesség Forrás: Saját számítás

2

3

0,733 0,819 0,587 0,577 0,711 0,842 0,833 0,718 0,792 0,554 0,526 0,539 0,803 0,742 0,665 0,786 0,552 0,648

Az első faktorba került tíz meghatározó magyarázó változó közül a leghangsúlyosabb az intézményrendszer, a korrupció visszaszorítása, a pénzügyi szektor és az árupiac 14

A könnyű átláthatóság kedvéért csak a 0,5 feletti faktorsúlyokat jelenítettem meg a táblázatban.

18

hatékonysága. Mivel ezek a közelítő változók leginkább a piac és a kormányzat hatékony működését meghatározó elemek, ezért az első faktor a piaci és kormányzati hatékonyság elnevezést kapta. A második faktor összesen öt változót sűrít magába, melyek között a legdominánsabbak az innováció és az üzleti élet kifinomultsága, továbbá az infrastruktúra. Minden tényező javulása egyben a faktorpontok emelkedését is jelenti, mivel az együtthatók előjele kivétel nélkül pozitív. A második pillért alkotó tényezők leginkább egy gazdaság intenzív növekedését befolyásolják, így ezt az intenzív tényezők elnevezéssel illettem. A harmadik faktor mindösszesen három vezérváltozót tartalmaz: elszámoltathatóság, egészségügy és alapfokú oktatás, valamint a politikai stabilitás. Az említett három magyarázó változót együttesen legjobban a biztonság szóval lehet jellemezni. A megfelelő egészségügyi ellátás, a kiszámítható politikai környezet és az elszámoltathatóság az állampolgárok számára egyfajta biztonságérzetet nyújthat. Ebből következően az utolsó, harmadik pillér a biztonság elnevezést viseli. A fentiek alapján tehát három faktort sikerült azonosítani, melyek a piaci és kormányzati hatékonyság, az intenzív tényezők és a biztonság. A következő lépésben, hogy kapcsolatot teremtsek a pillérek (középső szint) és a végső cél (felső szint) között, a Balatoni – Pitz [2011] által alkalmazott regressziós módszertant használtam fel. A függő változó (szupercél) a 33 OECD országra számított, 2011. évre vonatkozó HDI, míg a faktorok a magyarázó változók. Minden tényező szignifikáns lett, a regresszió diagnosztikái elfogadhatóak (lásd 3. táblázat). 3.

TÁBLÁZAT:

A HDI-RE SPECIFIKÁLT JÓL-LÉTI REGRESSZIÓS EGYENLET EGYÜTTHATÓI ÉS A DIAGNOSZTIKAI

MUTATÓK*

Magyarázó változó

Függő változó: HDI (2011)

Piaci és kormányzati hatékonyság

0,22942 (2,30819) 0,55264 (6,19808) 0,59166 (3,62397) 0,70233 0,68249 1,91320 1,82293 1,39072

Intenzív tényezők Biztonság R2 Korrigált R2 Schwarz info. krit. Hannan–Quinn-krit. Durbin–Watson

*Megjegyzés: a félkövér számok a becsült koefficienseket, míg a zárójelben lévő dőlt számok a tstatisztikákat jelölik. Forrás: Saját számítás

19

A regresszió tanúsága szerint a három faktor pozitív hatással bír a HDI-re, vagyis a faktorok javítása – az őket meghatározó egyes magyarázó változók növelésén keresztül – emeli a szupercél értékét. A legerősebb együtthatóval a biztonságként meghatározott faktor rendelkezik. Amennyiben egy egységgel emelkedik a biztonságérzet, az közel 0,6 ponttal emeli a HDI értékét, ami jelentős változásnak tekinthető. A fentiek alapján megállapítható, hogy elsősorban a politikai stabilitásra és az elszámoltathatóság javítására kell hangsúlyt fektetni, továbbá az egészségügy és az alapfokú oktatás az ilyen módon mért jól-lét legfőbb mozgatói. Az e mögött meghúzódó logika azt sejteti, hogy ezeken a politikai tényezőkön keresztül a befektetői bizalom, míg a harmadik tényező esetében a humán tőke fejlesztése és egészségének megőrzése lehet az előrelépés legfőbb kulcsa. A következőkben a jól-lét modell segítségével – a növekedési modellek értelmezésének megfelelően15 – a faktoranalízis során előállt pillérek faktorpontjaiból az egyes országokra jellemző policy-mixeket mutatom be. Ezek felhasználásával meghatározható a Magyarországra, az OECD tagországok összességére és a visegrádi országokra jellemző jól-lét modell struktúrája. Ezen túlmenően beazonosíthatóak az ezekből fakadó előnyök és hátrányok, és segítségével a jól-lét növelésére vonatkozó gazdaságpolitikai ajánlások megfogalmazására is lehetőség nyílik. Hazánk a 33 OECD-tagország átlagához – melyet a 0 érték jelez – képest a legnagyobb mértékű lemaradást a hatékonyság területén mutatja: a faktorpontszám –1,2. A pillérben nyújtott rossz teljesítményünk nem vezethető vissza egy-egy kiugróan rossz eredményre, mivel minden, a faktort alkotó tényezőben jelentősen elmaradunk az átlagtól. A legrosszabb értéket az árupiaci hatékonyság, az intézményrendszer, a kormányzati hatékonyság és a korrupció megelőzése területén értük el, messze elmaradunk az átlagtól. A második faktor, azaz az intenzív növekedési tényezők esetében –0,8 Magyarország pontszáma. Az átlagtól vett jelentős hátrányunkat elsősorban az üzleti élet kifinomultsága, az infrastruktúra és az innováció relatív elmaradottsága okozza. A biztonság faktorban az előző két példával ellentétben, az átlagnál enyhén jobb teljesítményről árulkodnak az adatok: a pontszámunk 0,2. Áttekintve a többi ország értékeit is, megállapítható, hogy ez az átlagnál valamivel jobb teljesítmény elsősorban annak tudható be, hogy néhány a mintába került fejlődő ország rendkívüli mértékű negatív pontszámot kapott (Törökország, Mexikó, Izrael), ami lefelé torzítja az átlagot. A fent említett probléma egyrészt rávilágít arra, miért szükséges minél homogénebb mintát választani, másrészt felhívja a figyelmet az összehasonlításból levonható következtetések fenntartással történő kezelésére. A gazdaságpolitikai ajánlások megtételéhez érdemesebb a régiós országokkal történő összevetést alkalmazni. Ennek során hasznos nem csupán a faktorokban elért pontszámok közötti különbözetet figyelembe venni, de az adott faktor befolyását is a végső célra. A két tényezőt közös koordinátarendszerben ábrázolom (lásd 4. 15

A növekedési modell hasonló értelmezése Balatoni és Tőrös [2010] munkájában is megjelenik.

20

ábra), melyben a faktorpontszámok különbözete (horizontális tengely) megmutatja, hogy mely pillérekben van lemaradásunk/előnyünk, valamint a regressziós együtthatók erőssége (vertikális tengely) jelzi, hogy mely tényezők fejlesztése jár a legmagasabb haszonnal. 4.

ÁBRA:

AZ

E LŐN YÖ K É S HÁT R Á NY OK É RT E LM E Z É SÉ N E K SE M AT I KU S Á B R Á JA

Együttható 1

Csiszolatlan gyémánt

Koronaékszer

Szén

Bizsu

–

0

+ Különbözet

Forrás: Saját szerkesztés

Feltételezésem szerint, amennyiben a regressziós együttható meghaladja 0,5-es értéket (szaggatott vonal), az már jelentős hatást és egyben hasznot reprezentál. Ennek alapján négy részre osztottam a koordinátarendszert. A „csiszolatlan gyémánt” jeleníti meg azt a pillért, amelyben hátrányunk van a versenytárshoz képest, de fejlesztésével jelentősen javítható a jól-lét. A „szén” esetében szintén lemaradás mutatkozik, de a pillér fejlesztése költséges, hiszen az együtthatója alacsony. A „koronaékszer” esetében előnyünk van a versenytárshoz képest, melynek további növelése még magasabb hozamot biztosít a jól-lét szempontjából. A ”bizsunál”, bár előnnyel rendelkezünk, ennek fejlesztése nem hordoz jelentős potenciált az alacsony együttható jóvoltából. A sematizált ábrát feltöltve a megalkotott jól-léti keretrendszer adataival, elemezhető, hogy a visegrádi hármak átlagos értékeihez viszonyítva hazánk hogyan teljesít a három pillérben (5. ábra). A három faktor pontszáma és az együtthatók alapján Magyarország értékei három különböző síknegyedben találhatóak. A legnagyobb hátrányunkat a hatékonyság mértéke jelenti a régiós versenytársakkal szemben. Ugyanakkor a három pillér közül ennek a legkisebb a hozadéka (a regressziós együtthatója) a HDI-re nézve. Ezek alapján a faktort 21

meghatározó domináns tényezők fejlesztése vélhetően nagy költséget és relatíve alacsony hozamot biztosítana, vagyis ez a pillér a „szén” kategóriába sorolható. 5.

ÁBRA:

M AGYA RO RSZ ÁG

R E LAT Í V HE LY Z E T E A V I SEG R Á D I HÁ R M A KH OZ KÉ P E ST A Z EGY E S FA KTO R OK BA N

Intenzív tényezők

Együttható nagysága

Biztonság

0.6 0.5 0.4 0.3

Piaci és kormányzati hatékonyság

0.2 0.1 0.0 -0.1

-0.20

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

Különbözet Forrás: Saját számítás

Ezzel szemben az olyan intenzív tényezők, mint a felsőoktatás, az innováció vagy az infrastruktúra fejlesztése komolyabb megtérülést biztosítana a jól-lét szempontjából. Itt viszont a mérleg másik serpenyőjében az szerepel, hogy ebben a pillérben minimális előnyünk mutatkozik versenytársainkhoz képest. Ez egyben azt is jelenti, hogy az intenzív tényezők „koronaékszernek” számítanak régiós összevetésben. A biztonság faktor szintén jelentősen befolyásolhatja a szupercél értékét. Hatását tekintve ez a legerőteljesebb a jól-lét növelése szempontjából. Mindemellett lemaradás tapasztalható a visegrádi hármakkal tett összevetésben. Ebben az esetben úgymond kellően nagy hátrány párosul a megfelelően nagy esetleges hozamhoz, így ez a pillér a „csiszolatlan gyémánt” kategóriába esik. Kutatásom alapján tehát kijelenthető, hogy az intenzív tényezők mellett leginkább a politikai stabilitás, az elszámoltathatóság, valamint az egészségügy és alapfokú oktatás javítása érdekében tett lépések bírnak a legnagyobb potenciállal Magyarországon a jól-lét fejlesztésének érdekében, amennyiben ezt a HDI mutatójával mérjük.

A jól-léti keretrendszer fejlesztése Az eddigiek során relatíve kevés magyarázó változót vontam be a vizsgálati körbe, továbbá a lehető legegyszerűbb, jól-létet reprezentáló összetett mutatót, a HDI-t alkalmaztam, mint

22

végső célt. A további modellek megalkotása során először ezeken a tényezőkön változtattam. Elsőként módosítottam a szupercélt és a HDI helyett az OECD Better Life indikátorai között megtalálható, szubjektív jólétre vonatkozó adatot alkalmaztam. Ebben az esetben problémát jelent, hogy nem ellenőrizhető, mikor készült a felmérés. A magyarázó változók csoportján nem módosítottam, így ugyanaz a három faktor alakult ki. A jól-léti modell regressziója változott csupán. Az eredmények (3. függelék) azt mutatják, hogy a harmadik faktor, vagyis a biztonságot reprezentáló mutatók csoportja nem szignifikáns még a 10 százalékos konfidencia intervallumot használva sem. Érdekesség azonban, hogy ebben az esetben a legnagyobb hatással a szubjektív jólétre a hatékonyságot jelző faktor van. A modell magyarázó ereje gyengébb és az egyéb modellszelekciós kritériumok is azt jelzik, hogy a szubjektív jólét mutatója önmagában nem alkalmas végső célnak. Tehát mindenképpen ennél egy összetettebb indikátorra van szükség. A következő modellben a fentiek nyomán egy összetettebb mutatót választottam függő változónak, mégpedig a HPI-t. Bár ezen mutató esetében is jeleztem korábban, hogy számos probléma jelentkezik, mégis a bonyolultabb mutatók közül ez értelmezhető a legjobban. A magyarázó változók csoportján továbbra sem változtattam. Ahogyan a 3. függelékben található táblázatból kiderül, ez a modell rendkívül rosszul teljesít, hiszen a magyarázóereje gyenge, a faktorok közül pedig csupán a biztonság tekinthető szignifikánsnak, ugyanakkor negatív az együtthatója. A HPI, mint végső változó így szintén nehezen értelmezhető. Végezetül azt is megvizsgáltam, mi történik, amennyiben a függő változó marad az eredeti, tehát a HDI, és a magyarázó változók körét kibővítem. Ebben az esetben az OECD Better Life indikátoraira esett a választásom. Az összesen 11 változót tartalmazó felmérésből végül nyolcat használtam fel, melyek a következők: jövedelmi helyzet, környezet, lakhatás, munkahely, munka-magánélet egyensúly, oktatás, személyes biztonság, társas kapcsolatok. A bővítéssel tehát 26 magyarázó változó áll rendelkezésre az újabb faktoranalízishez. A rotált komponensmátrixot, mellyel négy faktor azonosítható, a 4. táblázat tartalmazza. Az első faktor sok változót fog össze, melyek legdominánsabb tényezője az intézményrendszer. Emellett számos hatékonysághoz és szabályozottsághoz köthető változó alkotja, melyek mind pozitívan korrelálnak a faktor pontszámával. Összetettsége miatt a következőkben a pillér a hatékonyság és szabályozottság nevet viseli. A második faktor mindösszesen négy változót tartalmaz, amely az egészségügy, az oktatás és a biztonságérzet köré csoportosul, így ez a szociális rendszer elnevezést kapta. A harmadik pillérben olyan tényezőket találunk, amelyek egyrészt a közösségi létet befolyásolják, másrészt pedig a politikai ténykedéssel függnek össze. Összefoglaló néven erre, mint a demokrácia és közösség pillérre hivatkozok a továbbiakban. Végezetül a hat változót megragadó negyedik faktor domináns tényezője a jövedelem, illetve a korábban megismert intenzív tényezők közül számos egyéb tartozik ide, amelyek a jövedelemtermelő 23

képességért felelősek. Ebből kifolyólag a negyedik faktort a jövedelemtermelő tényezők pillérének neveztem el. 4.

16

TÁBLÁZAT: A KIBŐVÍTETT MAGYARÁZÓ VÁLTOZÓKKAL KIALAKÍTOTT VÉGSŐ FAKTORTÉR

Faktorok

Változó Árupiaci hatékonyság Biztonság Munka-magánélet egyensúlya Elszámoltathatóság Egészségügy és alapfokú oktatás Felsőbb fokú oktatás és szakképzés Lakhatás Infrastruktúra Innováció Intézményrendszer Jövedelem Kormányzat hatékonysága Környezet Korrupció visszaszorítása Társas kapcsolatok Makrostabilitás Munkahely Munkapiaci hatékonyság Oktatás Piacméret Politikai stabilitás Pénzügyi szektor hatékonysága Szabályozások színvonala Üzleti élet kifinomultsága Technológia adaptációja Törvényesség Forrás: Saját számítás

1

2

3

4

0,829 0,634 0,759 0,694 0,544 0,617 0,563 0,672 0,654 0,916 0,831 0,845 0,477 0,883 0,652 0,601 0,574 0,601 0,922 0,639 0,642 0,783 0,769 0,690 0,679 0,772

A faktorok előállítása után a következő lépés ismételten a jól-léti modell felállítása, melyben a függő változó a HDI lett, míg a magyarázó változók között az előbb bemutatott négy faktort szerepeltetem. Az eredmények az 5. táblázatból olvashatók le, melyek alapján az eddigi legjobban teljesítő modell válik láthatóvá. A statisztikák jónak mondhatók, a magyarázóereje magas és minden egyes faktor szignifikáns. A bővített magyarázó változókkal alkotott modell négy faktora közül a legerőteljesebben a szociális rendszer javítása hat a HDI-re. Ez egybecseng a korábbi eredménnyel, tehát az a faktor a legfontosabb, amelyben az oktatás és az egészségügy is szerepel. Ebből levonható a következtetés, hogy vélhetően maga a függő változó jellege miatt szerepel nagy súllyal ez a 16

A könnyű átláthatóság kedvéért csak a 0,5 feletti faktorsúlyokat jelenítettem meg a táblázatban.

24

tényező. A modell további érdekessége, hogy nem található egy kirívóan erős hatású faktor sem: egy szűk sávban, 0,37–0,48 között szóródnak a becsült együtthatók értékei. Mindez megnehezíti a korábbi séma szerinti értelmezést, hiszen egyik pillér hatása sem haladja meg az általam korábban választott 0,5-es küszöböt. 5.

TÁBLÁZAT:

A HDI-RE

SPECIFIKÁLT, BŐVÍTETT JÓL-LÉTI REGRESSZIÓS EGYENLET EGYÜTTHATÓI ÉS A

DIAGNOSZTIKAI MUTATÓK*

Magyarázó változó

Függő változó: HDI

Hatékonyság és szabályozottság

0,37186 (4,03096) 0,48461 (5,33360) 0,38971 (4,20643) 0,46401 (4,92403) 0,75344 0,72794 1,83076 1,71040 1,48940

Szociális rendszer Demokrácia és közösség Jövedelemtermelő tényezők R2 Korrigált R2 Schwarz info. krit. Hannan–Quinn-krit. Durbin–Watson

*Megjegyzés: a félkövér számok a becsült koefficienseket, míg a zárójelben lévő dőlt számok a tstatisztikákat jelölik. Forrás: Saját számítás

A 6. ábrán látható, hogy Magyarország a hatékonyság és szabályozottság faktor tekintetében jelentős lemaradásban van a régiós versenytársakkal szemben, ám ennek a tényezőnek a javítása jár relatíve a legkisebb haszonnal. Másik két faktor esetében hazánk közel megegyező pozícióban áll a visegrádi hármak átlagos értékét tekintve, így elsősorban nem itt kell keresni a fejlesztési prioritásokat. A legnagyobb elmaradásban hazánk a szociális rendszernek elnevezett pillér esetében van. Mindemellett ennek a tényezőnek a javítása biztosítja a legerőteljesebb jól-lét növekedést, amennyiben a HDI a függő változó. Vagyis, ahogyan a korábbi modellben, úgy jelen esetben is azt a következtetést lehet levonni, hogy a leginkább az egészségügy, az oktatás és a biztonság területén érdemes beavatkozni, hiszen itt párosul a legnagyobb lemaradás és a legnagyobb potenciális haszon. Ugyanakkor fontos felhívni arra is a figyelmet, hogy az együtthatók között meglévő kis különbség nem ad egyértelmű választási lehetőséget, hiszen közel azonos hatékonyságúnak mutatkoznak a négy területen történő beavatkozások.

25

6.

ÁBRA:

M AGYA RO RSZ ÁG

R E LAT Í V HE LY Z E T E A V I SEG R Á D I HÁ R M A KH OZ KÉ P E ST A Z EGY E S

FA KTO R OK BA N A B ŐV Í T E T T M OD E LL A LA PJÁ N 0.6

Együttható nagysága

0.5

Szociális rendszer Hatékonyság és szabályozottság

Jövedelemtermelő tényezők

0.4

Demokrácia és 0.3 közösség 0.2 0.1 0.0 -0.1

-0.25

-0.20

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

Különbözet Forrás: Saját számítás

A jól-léti keretrendszer fejlesztési irányaiból tehát kiderült, hogy egy új függő változó megtalálása komoly nehézségekbe ütközik. Jelenleg nem áll rendelkezésre a HDI-nél jobb mutató, amellyel meg lehetne fogni a jól-lét alakulását. Ugyanakkor a magyarázó változók bővítése segíti a keretrendszer magyarázó erejének növelését, de megnehezíti a faktorok értelmezését. Az eredeti és a bővített modell alapján kiemelkedő figyelmet érdemlő faktorok (biztonság és intenzív tényezők; szociális rendszer és jövedelemtermelő tényezők) nagyfokú hasonlóságot mutatnak. Az ezeket alkotó magyarázó változók közös metszete az, amelyre elsősorban a hazai gazdaságpolitikának fókuszálnia kell, amennyiben a társadalmi jól-létet kívánja maximalizálni. Az egészségügy, az oktatás, az infrastruktúra, az innováció, a piacméret (vagyis a méretgazdaságosságból származó előnyök kihasználása és a külpiaci nyitottság) és az üzleti élet kifinomultsága (azaz a gazdasági hálózatok vertikális és horizontális kiterjedtsége, annak minősége) a legfőbb mozgatórugói a hazai gazdasági és társadalmi fejlődésnek.

Összefoglalás Tanulmányomban különválasztom egymástól a jólétet és a jól-létet. Előbbi a materiális javak felhalmozásával elért hasznossággal azonosítható, vagyis ebben a tekintetben a jólétet legjobban leíró mutatószám a bruttó hazai termék. Az indikátort ugyanis a piaci teljesítmény időbeli, pénzben való mérésére alkották meg és bár számos hibával rendelkezik, általánosan 26

elfogadott mutató az országok gazdasági helyzetének leírására. Ezzel szemben a jól-lét inkább az emberek elégedettségét, életminőségét, a társadalmi lét különböző szempontjait veszi figyelembe. Ebből fakadóan a GDP nem alkalmas a jól-lét mérésére, arra alternatív mutatók szükségesek. Nem az a megfelelő kérdés tehát, hogy miért nem jó a GDP, hanem az, hogy mire használható. A jól-lét mérésének szükségességére napjainkban egyre többen hívják fel a figyelmet. A kutatások katalizátorának egy 2009-ben publikált jelentés tekinthető, melyet a Stiglitz vezette háromfős bizottság alkotott meg. Számba vettek számos, a GDP-vel kapcsolatos módszertani problémát: nem mérik az externális hatásokat, nem kezeli az információ-hiány okozta torzulásokat és a minőségből fakadó eltéréseket. Megállapításuk szerint probléma a folyamat szemléletű számbavétel, továbbá a nem-piaci tevékenységeket sem tudja elszámolni. A bizottsági jelentés is kiemeli, hogy a GDP nem alkalmas a jól-lét meghatározására, így megfogalmazták, hogy mely tényezők befolyásolják az életminőség alakulását: anyagi életszínvonal, egészség, oktatás, személyes tevékenységek időmérlege, politikai beleszólás, társadalmi kapcsolatok, környezet és biztonság. A fent felsorolt nyolc tényező szolgál alapul az összes ma ismert, a jól-létet valamilyen módon mérő alternatív mutatónak. Vannak, amelyek csak egy-egy aspektust vesznek figyelembe, míg mások a teljes képet kívánják megragadni. Utóbbi esetében beszélhetünk összetett jól-léti mutatókról. Ezeknek is megvannak azonban a maguk hibái, melyek közül a legjellemzőbb, hogy eltérő forrásból és időpontból származnak az adatok, számításuk túl bonyolult és komplex. Az összes mutató közül kiemelkedik azonban a Human Development Index, mely egyszerű és világos módszertannal készül már 1990 óta. A kutatásom alapján arra a megállapításra jutottam, hogy a GDP és az alternatív mutatók nem helyettesítői egymásnak, inkább egymás mellett, egymást kiegészítve értelmezhetőek. Erre utal az is, hogy a GDP és a jól-léti mutatók között jelentős korreláció van, ami az Easterlin-paradoxon megcáfolását jelenti. Az indikátorok közötti kapcsolat logaritmikus, ami a csökkenő határhaszon jelenlétére utal és a fennmaradó variancia magyarázatát segíthetik a jól-létet meghatározó, az anyagi javakon kívüli egyéb tényezők. Annak ellenére, hogy egyre szélesebb körben elterjedtek napjainkra az alternatív mutatókkal kapcsolatos kutatások, nem létezik a növekedési modellekhez hasonlatos, jól-létre specifikált keretrendszer. Tanulmányom legfőbb célja egy ilyen struktúra megalkotása, mely a gazdaságpolitikai döntéshozatalt segítheti kvalitatív módon. Ennek érdekében a növekedési keretrendszert alapul véve a függő változónak a jól-létet mérő HDI mutatót választottam ki. A magyarázó változók között a gazdasági mellett a társadalmat valamely módon jellemző indikátorok is helyet kaptak. A kettő azonban közvetlenül nem kapcsolható össze a nagyon erős multikollinearitás miatt, így ennek kiküszöbölésére faktoranalízist alkalmaztam. Az így előállított faktorok segítségével már közvetlen kapcsolat teremthető az egyedi szakpolitikai, döntési változók és a függő változó között. 27

Az első modellben 33 OECD ország adatait felhasználva három faktort azonosítottam: piaci és kormányzati hatékonyság, intenzív tényezők és biztonság. Ezek azok a látens változók, amelyek a felhasznált 18 egyedi indikátort végső soron mozgatják. A faktorok és a függő változó között egy regresszió teremt kapcsolatot, amely megmutatja, hogy mely tényezők növelése jár a legmagasabb haszonnal, amennyiben a jól-lét emelése a kívánatos gazdaságpolitikai cél. Mindhárom tényező szignifikáns pozitív hatással bír a HDI-re. A második modellben a magyarázóerő javítása érdekében megnöveltem a változók számát. A 26 magyarázó változóból négy faktor állt elő: hatékonyság és szabályozottság, szociális rendszer, demokrácia és közösség, jövedelemtermelő tényezők. Ezek a háttérváltozók fogják meg a jól-lét változásának legfőbb tényezőit. Együtthatójuk közepesen erős, szórásuk alacsony és minden faktor szignifikáns, pozitív kapcsolatban áll a HDI-vel. A két modell alapján összevetettem Magyarország és a visegrádi hármak teljesítményét az egyes faktorokban. Ezzel láthatóvá téve, hogy milyen tényezőkben van lemaradásunk vagy előnyünk a régióval szemben. Ezt összepárosítva a jól-léti regresszióból származó együtthatókkal, megkapjuk, mely területeken szükséges és egyben érdemes is beavatkozni. A két modellből származó következtetések közös metszete megadja azokat a dimenziókat, amelyekre a hazai gazdaságpolitikának fókuszálnia kell, amennyiben a társadalmi jól-létet kívánja maximalizálni. Az egészségügy, az oktatás, az infrastruktúra, az innováció, a piacméret (vagyis a méretgazdaságosságból származó előnyök kihasználása és a külpiaci nyitottság) és az üzleti élet kifinomultsága (azaz a gazdasági hálózatok vertikális és horizontális kiterjedtsége, annak minősége) a legfőbb mozgatórugói a hazai gazdaságitársadalmi fejlődésnek.

Hivatkozások Balatoni, András – Pitz, Mónika [2011]: A külföldi működő tőke jelene és jövője a magyar gazdaságban. Századvég Gazdaságkutató Zrt., 2011 – http://www.amcham.hu/download/004/567/Az_FDI_szerepe_a_hazai_gazdasagban.pdf Balatoni, András – Tőrös, Ágnes [2010]: Gazdaságfejlesztési modellek empirikus klasszifikációja és a poszt-szocialista növekedés szűk keresztmetszete. Külgazdaság, LIV. évfolyam, 5–6. szám (33–58. o.), 2010. május–június Bandura, Romina – Conceiçăo, Pedro [2008]: Measuring Subjective Wellbeing: A Summary Review of the Literature. UNDP/ODS Working Paper, May 2008. Boarini, Romina [2012]: Well-being and GDP: why we need them both. OECD, July 13, 2012 – http://www.oecdbetterlifeindex.org/2012/07/Well-being-and-GDP (Letöltve: 2012.10.30.)

28

Easterlin, R. A. [1974]: Does economic growth improve the human lot? Some empirical evidence. Nations and households in economic growth, Vol. 89, 1974 Giovannini, Enrico – Hall, Jon – d’Ercole, M. M. [2007]: Measuring Well-being and societal progress. OECD Background Paper (Beyond GDP) – http://www.beyondgdp.eu/download/oecd_measuring-progress.pdf (Letöltve: 2012.11.12.) Graham, Carol [2010]: Happy peasants and miserable millionaires: Happiness research, economics, and public policy. VOX, 30 January 2010 – http://www.voxeu.org/article/happy-peasants-and-miserable-millionaires (Letöltve: 2012.11.13.) Hagerty, M. R. – Veenhoven, Ruut [2003]: Wealth and happiness revisited, Growing wealth of nation does go with greater happiness. Social Indicators Research, vol. 64, 1–27. o., 2003 Kaufmann, Daniel – Kraay, Aart – Mastruzzi, Massimo [2010]: The Worldwide Governance Indicators: Methodology and Analytical Issues. World Bank Policy Research Working Paper No. 5430, September 2010 Lequiller, Francois – Blades, Derek [2004]: Is GDP a satisfactory measure of growth? OECD Observer, No 246–247, December 2004 – January 2005. nef [2012]: The Happy Planet Index: 2012 Report, A global index of sustainable well-being. the new economic foundation, 2012 NGM [2011]: Alternatív jóléti és növekedési mutatók bevezetésének lehetősége. Nemzetgazdasági Minisztérium Tervezéskoordinációs Államtitkárság, Nemzetgazdasági Minisztérium Gazdaságtervezési Helyettes Államtitkárság, Budapest, 2011. október – Kézirat Oulton, Nicholas [2012a]: Hooray for GDP! London School of Economics Growth Commission Paper, June 2012. Oulton, Nicholas [2012b]: The wealth and poverty of nations: true PPPs for 141 countries. Centre for Economic Performance, Discussion Paper no. 1080., January 2012 Solow, R. M. [1974]: Intergenerational Equity and Exhaustible Resources. Review of Economic Studies vol. 41 Symposium on the Economics of Exhaustible Resources 29–45. Stevenson, Betsey – Wolfers, Justin [2008]: Economic Growth and Subjective Well-Being: Reassessing the Easterlin Paradox. Brookings Papers on Economic Activity, Spring 2008 Stiglitz, J. [1974]: Growth with Exhaustible Natural Resources: Efficient and Optimal Growth Paths. Review of Economic Studies vol. 41 Symposium on the Economics of Exhaustible Resources 123–137.

29

Stiglitz, Joseph – Sen, Amartya – Fitoussi, J-P. [2008]: The measurement of economic performance and social progress revisited: Reflections and overview. CMEPSP – http://www.stiglitz-sen-fitoussi.fr/documents/overview-eng.pdf (Letöltve: 2012.11.12.) Stiglitz, Joseph – Sen, Amartya – Fitoussi, J-P. [2009]: Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. CMEPSP, September 2009 – http://www.stiglitz-sen-fitoussi.fr/documents/rapport_anglais.pdf (Letöltve: 2012.11.07.) Szigeti, Cecília [2011]: Alternatív mutatók, jólét és fenntarthatóság Magyarországon. Polgári Szemle 7. évfolyam, 3. szám, 2011. június UNDP [2011]: Human Development Report 2011 Sustainability and Equity: A Better Future for All. UNDP Human Development Report Office, 2011 WEF [2010]: The Global Competitiveness Report 2010–2011. World Economic Forum, 2010 Wolff, E. N. – Zacharias, Ajit – Masterson, Thomas [2012]: Trend sin American living standards and inequality. Review of Income and Wealth, series 58, number 2, 197–232. o., June 2012 OECD – Better Life Index The World Bank – World Development Indicators The World Bank – Worldwide Governance Indicators UNDP – Human Development Index

30

Függelékek 1. függelék – A jól-léti keretrendszer magyarázó változóinak leírása Rövidítés

Változó

Forrás

arupiac elszam eu felsokt infra innov int kormhat korrup makro munkapiac piacm polstab puszek szabszin szof techn torveny

Árupiaci hatékonyság Elszámoltathatóság Egészségügy és alapfokú oktatás Felsőbb fokú oktatás és szakképzés Infrastruktúra Innováció Intézményrendszer Kormányzat hatékonysága Korrupció visszaszorítása Makrostabilitás Munkapiaci hatékonyság Piacméret Politikai stabilitás Pénzügyi szektor hatékonysága Szabályozások színvonala Üzleti élet kifinomultsága Technológia adaptációja Törvényesség

World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Bank – Worldwide Governance Indicators World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Bank – Worldwide Governance Indicators World Bank – Worldwide Governance Indicators World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Bank – Worldwide Governance Indicators World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Bank – Worldwide Governance Indicators World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Economic Forum – Global Competitiveness Index World Bank – Worldwide Governance Indicators

Forrás: Saját szerkesztés

31

2. függelék – A jól-léti keretrendszer magyarázó változóinak korrelációs mátrixa arupiac

elszam

eu

felsokt

infra

innov

int

kormhat

korrup

makro

munkapiac

piacm

polstab

puszek

szabszin

szof

techn

torveny

arupiac elszam

1 0,78

0,78 1

0,70 0,75

0,73 0,79

0,64 0,63

0,74 0,54

0,91 0,82

0,90 0,85

0,91 0,85

0,51 0,38

0,76 0,64

–0,13 –0,19

0,62 0,82

0,72 0,62

0,85 0,85

0,77 0,61

0,85 0,77

0,88 0,90

eu felsokt

0,70 0,73

0,75 0,79

1 0,82

0,82 1

0,62 0,68

0,62 0,77

0,68 0,77

0,76 0,87

0,68 0,77

0,26 0,40

0,53 0,71

–0,04 0,05

0,61 0,59

0,47 0,59

0,63 0,75

0,65 0,72

0,66 0,74

0,73 0,84

infra innov

0,64 0,74

0,63 0,54

0,62 0,62

0,68 0,77

1 0,77

0,77 1

0,65 0,72

0,72 0,79

0,68 0,68

0,28 0,32

0,44 0,70

0,31 0,26

0,33 0,28

0,45 0,59

0,61 0,64

0,82 0,88

0,78 0,76

0,74 0,71

int kormhat

0,91 0,90

0,82 0,85

0,68 0,76

0,77 0,87

0,65 0,72

0,72 0,79

1 0,94

0,94 1

0,97 0,94

0,53 0,56

0,70 0,75

–0,16 –0,12

0,57 0,61

0,79 0,79

0,87 0,89

0,73 0,76

0,82 0,85

0,92 0,94

korrup makro

0,91 0,51

0,85 0,38

0,68 0,26

0,77 0,40

0,68 0,28

0,68 0,32

0,97 0,53

0,94 0,56

1 0,49

0,49 1

0,69 0,40

–0,11 –0,30

0,63 0,39

0,76 0,56

0,87 0,50

0,71 0,31

0,81 0,49

0,94 0,40

munkapiac piacm

0,76 –0,13

0,64 –0,19

0,53 –0,04

0,71 0,05

0,44 0,31

0,70 0,26

0,70 –0,16

0,75 –0,12

0,69 –0,11

0,40 –0,30

1 –0,01

–0,01 1

0,48 –0,28

0,69 –0,15

0,77 –0,14

0,59 0,34

0,63 –0,07

0,71 –0,09

polstab puszek

0,62 0,72

0,82 0,62

0,61 0,47

0,59 0,59

0,33 0,45

0,28 0,59

0,57 0,79

0,61 0,79

0,63 0,76

0,39 0,56

0,48 0,69

–0,28 –0,15

1 0,43

0,43 1

0,61 0,71

0,40 0,51

0,52 0,65

0,67 0,70

szabszin szof

0,85 0,77

0,85 0,61

0,63 0,65

0,75 0,72

0,61 0,82

0,64 0,88

0,87 0,73

0,89 0,76

0,87 0,71

0,50 0,31

0,77 0,59

–0,14 0,34

0,61 0,40

0,71 0,51

1 0,63

0,63 1

0,80 0,78

0,91 0,71

techn torveny

0,85 0,88

0,77 0,90

0,66 0,73

0,74 0,84

0,78 0,74

0,76 0,71

0,82 0,92

0,85 0,94

0,81 0,94

0,49 0,40

0,63 0,71

–0,07 –0,09

0,52 0,67

0,65 0,70

0,80 0,91

0,78 0,71

1 0,85

0,85 1

Forrás: Saját számítás

32

3. függelék – Jól-léti modellek különböző függő változókra Magyarázó változó

Függő változó: Szubjektív jólét (Life Satisfaction – BLI)

Piaci és kormányzati hatékonyság

0,60587 (5,15757) 0,45523 (3,86408) 0,15362 (1,30634) 0,60532 0,57901 2,19529 2,10502 2,12184

Intenzív tényezők Biztonság R2 Korrigált R2 Schwarz info. krit. Hannan–Quinn-krit. Durbin–Watson Forrás: Saját számítás

Magyarázó változó

Függő változó: Happy Planet Index (HPI)

Piaci és kormányzati hatékonyság

0,23890 (1,46840) 0,07073 (0,43350) –0,45027 (–2,79472) 0,24298 0,19252 2,84660 2,75633 1,87104

Intenzív tényezők Biztonság R2 Korrigált R2 Schwarz info. krit. Hannan–Quinn-krit. Durbin–Watson Forrás: Saját számítás

Megjegyzés: a félkövér számok a becsült koefficienseket, míg a zárójelben lévő dőlt számok a t-statisztikákat jelölik.

33